0x_Miko(@Mikocrypto11):一个 Greenwich 的 24 岁量化，去年拿 $650,000 年薪做的事情，现在 Horizon AI agent 90 秒就能完成不是比喻而是同一件事：提出 hypothesis 写代码回测部署过去一条 strategy 的成本大约是 $87,500 而且大多数策略第 6 周就死掉真正变化的是这里： Backtest 时间：7 周 → 90 秒单个 hypothesis 成本：$87,500 → $0 每月能测试的 hypothesis：可能 1 个 → unlimited 技能门槛：Python / Pine Script / APIs → 一句英文以前机构的 moat，不一定是数据也不一定是速度而是你请不起那个“把想法翻译成系统”的人这个 translator，以前是高薪量化和工程师现在变成了 autonomous AI agent 它会写会测会部署还能 24/7 运行所以真正被压缩的，不只是工资而是从想法到交易系统之间的整条 pipeline 文章里拆了完整流程 Save this 6 个月后，可能就不是秘密了你只需要 Claude + device + 每天 1 小时问题是：当 hypothesis → code → backtest → deploy 都被 AI agent 自动化之后，交易员剩下的核心优势会是什么？

2026.05.17 12:27

一个 Greenwich 的 24 岁量化，去年拿 $650,000 年薪做的事情，现在 Horizon AI agent 90 秒就能完成不是比喻而是同一件事：提出 hypothesis 写代码回测部署过去一条 strategy 的成本大约是 $87,500 而且大多数策略第 6 周就死掉真正变化的是这里： Backtest 时间：7 周 → 90 秒单个 hypothesis 成本：$87,500 → $0 每月能测试的 hypothesis：可能 1 个 → unlimited 技能门槛：Python / Pine Script / APIs → 一句英文以前机构的 moat，不一定是数据也不一定是速度而是你请不起那个“把想法翻译成系统”的人这个 translator，以前是高薪量化和工程师现在变成了 autonomous AI agent 它会写会测会部署还能 24/7 运行所以真正被压缩的，不只是工资而是从想法到交易系统之间的整条 pipeline 文章里拆了完整流程 Save this 6 个月后，可能就不是秘密了你只需要 Claude + device + 每天 1 小时问题是：当 hypothesis → code → backtest → deploy 都被 AI agent 自动化之后，交易员剩下的核心优势会是什么？