买量金融学（二）：AI投放就能“稳赚不赔”？
【来源：虎嗅网】
AI投放之前已经聊过了几次，核心结论是：
1. AI投放是美化后的词，其实就是一堆规则叠在一起；算法工程师的工资是买量员好几倍，只要你够便宜就不会失业；
2. 平台是最有动力做这个的，边际成本低，做成了收益能翻好几倍；平台的算法一直在变，如果外部做AI投放，那就要随着变化一直学习最新策略，成本很难控制下来；
3. 大甲方可以做一些自动化投放系统，用来提高效率，但系统的运维成本并不低，小公司可以做批量发布和数据拉取，外面买的话，前几年是5—7万一年，现在应该更便宜；
这三点已经很透彻了，如果用金融行业的例子，能看得更清楚，甚至能看到终极形态，所以再来聊一聊。
量化交易是啥
量化交易的定义百度可以查到，不多赘述。
在国内，量化交易这个词，是随着DeepSeek爆火被大众知晓的。
其实，早在1969年，全球首支量化基金就成立了，这个东西已经发展挺长时间了。
到现在，每家投资机构都有自己的量化交易系统，并且只要下载了APP，群众也能直接使用。
没错，你下载个炒股APP同花顺，就能直接用量化！
这就好比买量平台不断降低上手难度一样，都是为了让更多“散户”入场。
炒股APP进去后有一个叫条件单的地方，比如你可以设置某数字厂股票，低于10元买入，高于11卖出，这就是最简单的量化，是不是跟你投放系统里面用预算出价规则集一样？
当然了，上面举例只是为了让大家看明白，真实的量化交易规则、公式会更复杂，参考的指标也会更多，但本质还是一堆预测数据和规则集。
稍微复杂一些的例子：
量化交易所可以用卫星监测天气和降水量，结合所有历史数据预估粮食产量，来预测粮食期货的涨跌；还可以卫星看沃尔玛停车场数量，根据客单价计算营收，从而决定股票买入抛出。
我整理了下量化交易的核心特点（不想动脑的看加粗的几个词就行）：
数据驱动：以大量历史数据为基础，通过分析市场价格、交易量、财务数据等，寻找市场规律。
数学模型：运用统计学、机器学习、金融工程等方法构建模型，预测市场走势或发现套利机会。
程序化交易：通过计算机自动执行买卖指令，提高交易效率，减少情绪干扰。
风险控制：内置风险管理机制，及时调整仓位或止损，避免巨额亏损。
套用到买量中，这4个因素也都占了。
不过，买量市场中把这些因素运用到极致的，是平台。
平台是买量金融中唯一的大庄家！
其他玩家，不管大大小小的甲乙方，都是散户。
庄家随随便便动一动手指头，把算法模型一改，散户做的量化就失效了。
庄家通过数据驱动收割散户，散户妄想通过数据驱动在平台上套利。
买量市场里，散户没有庄家的数据全，毕竟你的数据都是人家给的，很多数据都不提供，很多API接口有门槛，这你怎么搞精确的数据模型？
所以散户只能在程序化交易和风险控制里面搞搞条件单，把这个包装成AI投放去搞诈骗。
时间长了，一定会被识破。
量化居然会破产
那么量化是不是战无不胜？
当然不是，不然这几家量化交易商早都成世界首富了，其他交易所以及散户也别玩了，大家都去搞量化。
量化的好处是，可以解放人力，规避情绪，通过预测概率获取利润。
坏处也有，因为放大了杠杆，纯粹程序化交易，如果碰到黑天鹅事件，几天内就能直接破产。
还有，量化交易员不小心输入一个错误数字，就能带来巨额亏损，人不是机器，总会犯错，这也避免不了。
金融历史上，有很多量化公司就是因为杠杆太大、黑天鹅事件、规则集过时，最后倒闭的。
我国每年能死几百家量化，感兴趣的大家去搜搜。
翻译成买量员能听懂的就是，某数字厂自动投放+账户共享钱包一天乱花1000万以上，这事故可以让你直接失业，同时让公司利润受损。
最后听说金额打了个折返回到账户里面，不能提现，要当成广告金在规定日期内花完。
能给平台连续贡献流水的大客户，才能有这样的待遇，如果是家小公司，返还比例打骨折，甚至装死不鸟你，你也没招。
你犯的错，别人买单，凭啥？
有自动投放系统的公司，都吃过这样的亏，只是看最后金额多少罢了。
要是放在金融世界，是根本没有返还一说的，量化交易+高杠杆，一旦出错，自己破产认栽。
再举一个更具说服力的例子：
疫情前，中国经济一直高速增长，大家收入也在涨，没有人觉得自己未来会失业，所以年薪30万，就敢贷款买总价600万的房，杠杆上得贼大，现在房价跌了，收入跌了，非常难受，可能白干十几年。
更有一些炒房客和开发商，抓住政策漏洞搞“量化”，收首付款，债务打包成债券集资，再圈地盖楼，无限套利循环，最后搞得一大堆烂尾楼，现在整个行业都搞崩盘了。
知道这些有啥用？
大部分人不太懂买量，因为他们没上手干过，但他们大概率买过股票基金，甚至炒期货买币，再不济黄金总买过吧。
买量跟金融投资相似之处非常多，有时候要顺人性，有时候要逆人性，都需要搞数据分析，操作人员都容易挨喷。
跟不太懂市场的人合作，有很多情况下需要你说服对方，如果用买量理论跟他们解释，还是挺困难的，对方可能听不懂，懂了内心不一定认同。
但你用金融投资相关的来给他们解释，比如老板看到某数字厂AI投放很焦虑，用专业知识解释对方听不懂，但你结合金融条件单，以及量化交易给他解释，对方几乎秒懂，并且认同的概率挺高的。
职场中，能把事情用大白话解释清楚，能说服别人，能调动更多资源，也是不可或缺的能力。
AI投放的终极形态
当下环境是量化交易发展50多年后的情形，可以借此推演一下AI投放的终极场景。
理想情况下，买量员+AI根据大盘数据、竞争对手同时段投放素材数量、用户互动转化高的素材等数据计算出最优投放策略，人为给定清晰的每日消耗与KPI目标，配置上复杂的加减预算出价、自动发布与关闭的规则集，这样一个人就能搞定整个项目的买量工作。
素材方面，用AI实时监测并收集市场上当下的热点，以及竞品最新验证过的素材，自动总结核心爆量要素并预测热点有效时长，创意人员根据爆量要素完成创意输出和对接。
好了，梦做完了，该醒醒了。
上面的过于理想化了，并且这些事情边际成本都非常低，要知道，边际成本低的事情，资金庞大的巨头最有优势，他敢无上限投入资源，你总资金量才多少，跟大庄家打？
所以我预测，AI投放一定是平台做出来，而且每个平台策略都不一样，甲方的那些看上去贼牛X的，大多是年终汇报PPT，或者炒股用的。
素材分析这些，三方工具比如App Growing搞不好跟平台比会有优势，至于创意产出和对接嘛，我自己天天跟设计师吵架，AI去了能吵赢？
再来看AI输出创意，目前的AI剪辑就是这个3秒、那个3秒，胡拼乱凑，未来AI可能根据画面反推提示词决定拼接策略，不过实践过的人都知道，中间的不可控因素实在太多了，要数次抽卡+人工筛选，最后还是要人完成剪辑包装，全AI流程还很遥远。
买量员如何应对
经过上面的分析，我们可以清晰地看到，就算AI投放成熟了，也还是要买量员来制定策略，并且，这个岗位对人的要求会越来越高。
要懂买量的基础原理、算法博弈、市场趋势、用户喜好变化、数分公式和基础代码等等，所以我之前说未来优秀的买量员更贵。
那么入门买量员是不是都会被淘汰呢？
会淘汰一部分不持续学习的，其他持续提升自己的薪资也会变高，因为杠杆放大了个人能力，但注意，放大是优点和缺点同时放大，蠢货用量化只会放大自己的愚蠢。
金融行业中的量化交易员一般被称为“宽客”，大多来自于哈佛、斯坦福、清北等顶级名校中的顶级天才，美国顶尖宽客的平均年收入为5.7亿美金。
看到这个我就放心了，顶尖人才，都会去干金融的，现在就业形势不好，也没见清北的来干买量，但是去平台优化算法的是肯定有的，而且会越来越多。
最后随便聊几句，国内与海外的量化策略，差别非常大，中国股市波动率是美国的3倍以上，中国股民的每日交易频率也是美国的好几倍，你要把美国市场的量化策略拿到国内，恐怕当天就能破产。
金融行业总结的经验，在中国搞量化，比在美国难多了，中国人太聪明，同时也太损失厌恶了。
这一点跟买量平台居然完美匹配，在国内一天广告调好几次，到海外平台，好几天调一次都可以，如果想用一套策略搞全球，那会死得很惨。
精彩，太精彩了。
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