中国惊奇先生

买量金融学（二）：AI投放就能“稳赚不赔”？_我的网站

A |     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。    在 星露谷物语 的 Switch 2 版本数字版发布八个月后，该升级版的实体版已在 Fangamer 上架。

B |                    量化交易是啥                    量化交易的定义百度可以查到，不多赘述。这款售价 39 美元的 星露谷物语 Switch 2 Physical Edition 对于已经拥有原版的玩家来说，可能并不是最划算的购买选择。

C |                    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。

D | 从技术上讲，它包含了原版 Switch 游戏（在亚马逊上通常不到 35 美元）以及原本免费的 Switch 2 升级包。                   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。

E |                    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。然而，作为一个没有实体版游戏的玩家，我非常心动。你多付出的 5 美元换来的是精美的卡带和全新的 Switch 2 包装。                   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。五年前，我会说为了这些多花几块钱很傻，但在 2026 年，我对任何坚持实体媒介的行为都赞不绝口。星露谷物语 的 Switch 2 版本目前已在 Fangamer、Target 和 Best Buy 开启预订。                   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。所有零售商的标价均为 39.99 美元，发售日期为 2026 年 2 月 5 日。

F | 一些 Reddit 用户已经在推测该日期可能与 星露谷物语 Update 1.7 的发布相吻合，但这似乎有点牵强。Fangamer 的列表确认 Switch 2 版本包含 星露谷物语 1.6 update，后续的免费更新将“在发布时提供下载”。                   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。

G |                    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。虽然 Fangamer 指出最终产品可能与样图有所不同，但我认为大体框架是可信的。                   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。

H |                    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。列表显示了原版封面艺术的变体，同样的农场和动物，但采用了更浅、更柔和的粉彩色调，并且封面是双面可逆的，背面是“乔家（Joja）主题”。                   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。它还附带一本 18 页的指南手册，推测与现有的 Switch 版本相同。

I |                    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。星露谷物语 最初于 2016 年在 Steam 上发布，一年后在 Xbox One 和 PS4 上推出了首个实体版。

J |                    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。与 Fangamer 合作制作的 Switch 版本于 2020 年发布，当时推出了 星露谷物语 Standard edition 和 星露谷物语 Deluxe edition。新的 Switch 2 版本似乎只推出了 星露谷物语 Standard edition。                   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。

K |                    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。至少目前是这样。                   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。如果你想要所有额外的豪华版周边，完全可以先购买原版 Switch 的 星露谷物语 Deluxe edition，然后通过任天堂商店免费获取 Switch 2 升级包。                   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。

L |                    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。星露谷物语 Switch 2 版本的新内容适用于 Joy-Con 2 的鼠标式操控支持最多 8 人在线多人游戏 + 4 人本地合作游戏分享（GameShare）：仅需一份游戏即可与最多 3 位好友共同游玩我已经在 PC 和 Switch 上购买了数字版 星露谷物语，但我仍在考虑入手 星露谷物语 Switch 2 Physical Edition。也许这些日子我特别容易被这种消费行为打动，但就在几年前，我还对某家公司为同一款游戏推出一百万种不同版本嗤之以鼻。现实是，实体媒介的格局在过去十年中发生了巨大变化，任何以光盘或卡带形式发布的版本似乎都需要特别的奉献精神。索尼 PlayStation 提到向数字购买的持续转型，已致力于彻底放弃光盘。另一方面，任天堂最近报告称，其游戏的购买中仍有近 40% 来自实体版。现实情况是，我愿意支持这一点。                   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。

M |                    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。对于 星露谷物语 这部在 10 年间持续更新的单人开发杰作，我甚至更愿意为此类保存工作表达支持。

N | 星露谷物语 最近庆祝了它的 10 周年。我们在 2024 年对这款游戏进行了重新评测，给予了这部温馨杰作实至名归的 10/10 满分。                   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。今年早些时候，我们还有机会与开发者 Eric Barone（ConcernedApe）坐下来聊聊，了解这位独立开发者至今的历程以及他对 星露谷物语 未来的计划。                   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。

o |                    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。虽然还没有确切的发售日期，但我们对下一个重大更新 星露谷物语 Update 1.7 有了一些期待，包括两名新的结婚对象。                   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。开发者还确认他仍在“埋头苦干”他的下一款独立游戏 Haunted Chocolatier。

p |                    好了，梦做完了，该醒醒了。

q |                    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。

r |                    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。

s |                    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。

t |                    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。

u |                    精彩，太精彩了。

v |                    本文来自微信公众号：游戏马可听，作者：游戏马可听，第一篇请点击此处。

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Published on:04:21:10