赵天成觉得自己是个"码农"，但周围的同事都叫他"宽客"。
区别在于，码农写代码是为了实现功能，宽客写代码是为了赚钱。
他在深圳一家量化私募基金做了四年高频交易系统开发，用C++写交易引擎、用Python写策略回测、用Go写风控系统。他的代码每秒要处理几万笔订单，要在天内完成几万次交易，要保证延迟在微秒级别。
但2024年初，公司业务调整，砍掉了他所在的量化策略组。他失业了。
他以为自己会很快找到下家，毕竟高频交易系统的开发难度摆在那里，会写C++高性能代码的人本来就不多。但投了两个月简历之后，他发现市场的变化比他想象的快很多。
很多量化基金开始用AI来辅助策略分析，不再需要那么多"纯粹写交易引擎"的人。他们需要的是"既懂交易又懂AI"的人。
他开始思考：自己的量化背景，到底值不值钱？
量化背景是劣势也是优势
赵天成的量化背景让他在找工作的时候处于一个尴尬的位置。
他的技术能力没问题——C++高性能编程、分布式系统、实时数据处理，这些都是他吃饭的本事。但很多公司觉得他的背景"太窄了"：只会写交易引擎，不懂AI应用开发。
他开始学AI，学了两个月之后发现一个问题：他学AI的速度比纯软件背景的人慢，因为他的思维已经被量化的逻辑框住了。
量化的思维是：找到一个规律，然后用代码实现这个规律，反复验证，不断优化。这是一个确定性思维，追求的是精确、可重复、可解释。
但AI的思维不太一样：给一个目标，让模型自己去学规律，不追求精确解释，追求的是整体效果。
他一开始很不适应。他不理解为什么大模型会"一本正经地胡说八道"，不理解为什么Prompt的微小变化会导致输出的巨大差异。他觉得这不符合他认知里的"正确性"。
他给一个朋友打电话吐槽，朋友说：“天成，你不能把AI当成一个函数来看，你要把它当成一个人来看。”
他愣住了。
一句话点醒了他
那句话改变了他的思维方式。
他开始用"跟人沟通"的方式来理解AI：如果AI是一个人，那它的"性格"是什么？它的"知识背景"是什么？它的"理解能力"在哪里？它的"弱点"在哪里？
他开始把量化的方法论应用到AI策略分析上。他设计了一套"AI策略评估框架"：给AI一个交易策略描述，让AI分析策略的优缺点、适用场景、风险点。然后用历史数据回测AI的分析是否准确。
他发现AI在策略分析上有一个很有意思的特点：它能发现人类分析师容易忽略的关联性。比如它会注意到"这个策略在市场波动率高于某个阈值的时候会失效"，而这个阈值是人类分析师不太会想到去检查的。
但AI也有明显的弱点：它有时候会把相关性当成因果性，会忽略一些极端情况下的风险。
他把AI的分析结果和人类分析师的结果放在一起对比，发现两者互补的效果很好。AI擅长发现"没想到的风险"，人类分析师擅长判断"这些风险有多严重"。
他把这个发现写成了一份报告，发到技术社区上。有几家金融科技公司联系他，其中一家给了他一个offer：做AI量化策略分析系统。
量化背景是最硬的敲门砖
采访赵天成的时候，他说自己现在的工作内容跟以前完全不一样，但思维方式是一脉相承的。
“以前我是写交易引擎的，追求的是低延迟、高吞吐、稳定可靠。现在我是做AI策略分析的，追求的是全面、准确、可解释。本质上都是在解决’不确定性’的问题，只是不确定性的来源不一样了。”
他给我看了他正在设计的一个人机协作系统：AI负责分析策略的各个方面，生成一个"风险报告"，然后人类分析师根据报告做最终判断。
“AI的好处是快，能在几秒钟内分析完一个策略的所有历史数据。但AI的坏处是不够谨慎，有时候会把一个很小的风险说成很大，有时候会把一个很大的风险说成很小。”
他停了停，又说：“所以需要人来做最后一道关。人的判断不一定比AI准，但人的判断更可靠。你知道AI什么时候会犯错，这本身就是一种能力。”
（一个具体场景描写收尾，不说教）
采访结束的时候，赵天成给我演示了他的系统。他输入了一个简单的策略描述："在股票价格突破20日均线时买入，跌破时卖出。"系统沉默了两秒，然后开始输出分析结果，一行一行地跳出来，速度很快但足够阅读。他指着屏幕说："你看这里，系统提到了’滞后性风险’，这是AI自己发现的，我之前没想到。"他说完，又在策略描述里加了一个参数，重新提交，等待结果。办公室里只有电脑风扇转动的声音，和一行行文字跳出来的轻微声响。
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