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拓空

为学日益 为道日损

 
 
 

日志

 
 

策略的思路,越多人知道,它的能量越强大(转)  

2017-09-18 09:32:00|  分类: 人物 |  标签: |举报 |字号 订阅

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郑林

杭州宽投科技有限公司(人人宽客)创始人、CEO。具有7年以上的CTA研究及资产管理经验,2010年开始从事量化交易,ta="2010-2013" style="border-bottom: 1px dashed rgb(204, 204, 204);" >2010-2013年,供职于国内成立最早的著名量化投资私募基金——泛金投资(2010年举办全国首次量化投资论坛)。ta="2013-2016" style="border-bottom: 1px dashed rgb(204, 204, 204);" >2013-2016年,任浙商期货衍生品投资部高级投资经理,明星投资经理,擅长策略开发、组合配置、仓位管理和资产曲线管理,是国内量化投资领域的先行者。


刘江喜

杭州宽投科技有限公司(人人宽客)联合创始人、CTO。具有7年以上的CTA研究及资产管理经验,2010年开始从事量化交易,ta="2011-2015" style="border-bottom: 1px dashed rgb(204, 204, 204);;" >2011-2015年,供职于国内知名期货公司风险子公司对冲交易部研究员,资产管理部量化投资经理。ta="2015-2016" style="border-bottom: 1px dashed rgb(204, 204, 204);" >2015-2016年,国内某私募基金合伙人,基金经理。曾管理资金规模5亿元以上,具备丰富的实战经验。擅长期现货套利,CTA和阿尔法等股票期货策略开发,对仓位管理、策略组合和风险控制有深刻见解,是国内量化投资领域的先行者。


七禾网:郑总、刘总两位好,感谢两位和七禾网进行深入对话。


问郑林

七禾网1、贵公司微信公众号取名为“人人宽客”,请问取这个名字的含义是什么?贵公司向广大投资者分享交易资料、策略,您的初衷是什么?


郑林:“宽客”这个词本身就是指用数量化的一些方法,在金融市场上盈利的一批人。我们的微信公众号取名“人人宽客”,就是希望通过我们的努力,可以普及这种知识,因为我们觉得现在的投资还是非理性的成分比较多,那么宽客相对来说又是一个比较理性的团体,用数量化方法达到长期稳定盈利的目的,长期实践下来,我觉得这种投资方式比较好,所以我们希望把这个投资方式分享出去。



七禾网2、一个交易策略从研发到测试以及后期的优化,可能需要花费大量的时间和精力,而您将这些交易策略以相对低的价格分享给大家,这样做的原因是什么?


郑林:有些人可能会觉得策略分享了以后,这个策略会失效,那我们觉得,策略分享了以后,它反而能够自我增强。失效的概念是什么呢?就是冲击成本大于收益,比如这个策略我分享出去,大家肯定不会都用我们的参数,有些人可能会用我们设置的参数,有些人可能不用我们设置的参数,策略的思想得到普及了,这个策略其实是有一个自我实现的过程。比如均线系统,这个系统是越多的人知道,反而是越有效的。我们觉得一个策略的思路,越多人知道了,反而是有个自我增强的能量在里面。另外,我觉得一个人实盘交易的好坏,策略并不是唯一的决定因素,100个人拿到了相同的策略,会有100种交易结果。我们觉得,策略是一方面,使用是一方面,所以我们并不会觉得分享了策略就砸了自己的饭碗,策略使用,资金管理,交易执行等维度也都很重要,也就是说怎么样用好一些策略也非常重要。我们的标语是“人人宽客,人人是宽客”,“人人宽客”就是想普及这样一件事情,所以相对来说我们是一个分销的模式,我们自己会拿出一定的策略,也会从整个市场上去购买一些比较好的策略,这样子分销,有一定的盈利点就可以了,我们关键的理想还是希望把这个东西普及出去,让每个人都有一个比较好的投资理念。



七禾网3、您曾任浙商期货衍生品投资部高级投资经理,听说管理的产品与账户也非常出色,后来是什么原因和动力,使您转而创业?


郑林:在浙商期货期间,我一直管理着公司程序化示范账户,4年获得了3倍多的收益,但是我在入程序化这行之前曾经供职于西班牙一家非常著名的互联网天使投资基金——DAD,从事过1年的互联网天使投资基金的工作,所以我对互联网领域本身就有一定的了解,我就结合自己的专业特长,我觉得普及程序化交易还是比较有商业价值跟前景的,所以我转而创业。另外,做这个项目可以投研一体化,促进我们不断研究学习,这样对私募也有比较好的一个帮助。



七禾网4、据我们了解,您之前工作的两个团队都是在国内量化领域比较有影响力的,其中出了不少牛人,他们对你的影响是什么?


郑林:我之前在浙商的团队总共5位CTA领域的战友,目前成立了三家投资公司,其中有两家金牛奖得主,我以前的同事陈斌,现在是上海千象资产的投资总监;同事程余,现在是浙江量道投资的投资总监;同事钱江,现在是子衿资产的董事长;还有一个同事,她现在是浙商CTA的负责人。另外,我原来在泛金投资的同事,比如有目前永安期货的CTA小组的负责人娄宝宇,上海元葵投资的程序化负责人徐文旭也是我原来的同事。


我觉得泛金体系跟浙商体系的交易理念对我的影响很大,团队成立比较早,浙商跟泛金都是国内非常早、非常有影响力的资产管理团队,我们都吃过亏、爬过坑,知道程序化交易的痛点跟难点,知道坑在哪里。他们对我的影响,一方面是一批优秀的人在一起,基本上把弯路都走过了,所以总结出来的经验都非常宝贵。另外,出了这么多牛人,也是互相学习的一个榜样,对自己也是一个激励,给自己的定位跟要求也会高一些。



七禾网5、您认为想要成为一名优秀的宽客,需要具备哪些能力和素质?


郑林:顾名思义,宽客肯定需要一些数理化的知识和编程基础,同时我觉得需要一颗比较会坚持的心脏,还要有一定的评判能力跟领悟能力,其实天分也占一定的比例。我们现在招人,基本比较偏向于要求有985、211的理工科这样一个学术背景,因为宽客要做研究,他肯定是需要比较强的研究能力。



七禾网6、贵公司对外分享的程序化交易策略中,主要可以分为哪些类型,每种类型策略的最大特点是什么?


郑林:可以分为趋势型、震荡型,短线、中线、长线,数据挖掘类、套利类、高频类。趋势类策略的主要特点是,基本上的趋势行情都能捕捉住,在震荡行情中基本上是小亏的,我觉得趋势类策略一定要能抓住趋势,才叫趋势模型,如果一个趋势模型抓不住趋势,那就不能定义为趋势模型,我们评判一个策略的好坏,基本上是以这个策略是不是能够抓住该抓住的行情为标准。我们现在基本是这样,比如今天一看行情,不用看账户,基本上就知道账户有没有赚钱。


震荡模型,顾名思义就是做一个夹板类、或者做一个通道类的策略,上下一个小幅度的区间来回倒腾,它的特点是,每笔都赚点小钱,补充趋势模型在震荡中的亏损,起到一个互补的作用,但是不能作为主流。


高频策略基本上不太能分享,以分享思路为主,因为它就是吃别人吃不到的,速度要快,做的行情非常短,比如一两跳这样的短差,所以一旦分享冲击成本就会大于盈利空间,所以基本上是只能交流思路,不能分享源码。



七禾网7、对于这些对外分享的交易策略,您有哪些审核标准?需要达到怎样的要求才能上线?


郑林:我们的审核标准是,每个策略必须要10个商品以上能够同时使用,我们才能上线。单一策略的话,如果是多品种组合,年化收益应该是历史最大亏损的2倍,如果单品种满仓测试的话,年化收益要在50%以上。我们在选品种时,在某个周期上,长期的年化收益在50%以上才会选,但是不太会管短期的收益,比如有些年度亏损的,我们也会选。但是多品种组合的话,每年都是赚钱的。



七禾网8、您认为哪些类型的交易者,适合用贵公司分享的策略?


郑林:本身有一个交易体系、但没有模块化、代码化的人,比如他不能够坚持,有时候可能心态不太稳定,这些人比较适合用我们分享的策略。还有本身是投资公司的,本身就做量化的人,也可以用我们的策略。还有本身不做量化交易的,想转型做量化交易或研究的,那么也可以从我们这边入手。



七禾网9、购买了贵公司分享的策略,是否可以直接用于实盘交易?还是作为一个参考或开发策略的素材?


郑林:购买了我们公司分享的策略,是可以直接实盘的,我自己用的策略基本上也是一样的逻辑。实际情况是这样的,有些人买过去是做实盘交易的,有些人是做参考跟开发策略的素材的,我觉得不管是自己交易,还是作为参考和作为开发的素材都挺好的,因为一个人不可能想到那么多的思路,我们是从整个市场上收罗不同的思路跟策略,所以我觉得我们的策略应该是无限流的,可以一直创新出新的思路的策略。所以对于投资公司和个人来说,都很有参考价值跟实际的应用价值。



七禾网10、您认为贵公司的核心竞争力和优势在于哪些方面?


郑林:我们公司的主创成员,在2010年程序化交易方兴未艾的时候,我们就在这个市场里了,有很多年的实盘经验,这是其中一点核心优势。另外,我们历史绩效本身都非常好,这也是一个核心优势。此外,我们做得比较早,已经初具规模,所以我们有现金流去高价收购外面的优质策略,然后粉丝数也已经达到了一定的体量。



七禾网11、贵公司的策略库中有不少交易策略,您也研究了很多策略。在您看来,在市场上表现优秀的交易策略,都有哪些共同的特点?


郑林:第一,普适性一定要好,不是单纯用在一个品种上的,一定能够很多品种同时适用;第二,参数一定是少的,就是可优化的空间一定是少的;第三,每个参数的选取,它的左右区间的绩效变化应该是相对比较平稳的,而不是去选极值。



七禾网12、您把策略和大家分享,是否会担心由于使用同一策略的人过多,而导致策略失效的问题?


郑林:策略失效可以这样判断,比如我们分享了一个策略,同一套参数,是不是我们分享的这套策略在各个品种上,进场的时候滑点会特别大,如果滑点比较大的话,是可以改参数进行交易的,如果滑点不大的话,就说明没有什么影响。策略分享了以后,它有自我增强的作用,因为很多人在同一时间,或者以类似的思路进场的话,它应该对行情价格有一个推动的作用,这样的话其实是能够自我增强的。


实践证明,从我们第一期策略分享到现在也已经半年多时间了,这些策略分享后,大部分都创新高了,包括阿尔法策略、CTA策略,大部分都在最近创了新高,我想也是回应了那个话,就是策略分享以后并没有失效。



七禾网13、目前贵公司总共分享了18个期货程序化交易策略、8个股票程序化交易策略,在您看来,这些策略中,哪几个表现最优秀、最具有学习和借鉴的价值?


郑林:每个策略都有不同的特点,我们分享策略的宗旨,以普适性为主,就是能够适应10个品种以上的这种策略,我们都会选。策略之间有一定的互补性,在实际用的时候,很难说某个表现最优秀,或者最具有学习和借鉴价值,应该说,在某一阶段相对优秀。那么长期来说,具有普适性的策略,我觉得都是很有用、很值得借鉴的。我觉得铺开来用比较好,因为每个策略可以取长补短,对于做资产管理来说,策略越多、越分散,就越好。



七禾网14、未来您计划构造一个怎样的策略库?是否会计划让每个不同需求和交易风格的交易者,都能在策略库中找到符合自己需要的策略?


郑林:我们当然是希望构建一个相对完善的策略库,程序化交易的各个领域都会涉及到,但是总的来说,会以CTA策略和阿尔法策略为主,因为程序化领域主流是在这里,大部分人还是在这个领域上在进行交易的。所以一般来说,交易者可以在我们这里找到各种类型的策略,但以CTA策略和阿尔法策略为主。



七禾网15、程序化交易策略的类型是有限的,很多策略的原理也比较类似。您认为分享交易资料、策略的商业模式是否会存在一定的瓶颈?是否能保持不断地推出新的策略?


郑林:我们统计了一下,我们的粉丝当中,有5万的CTA、阿尔法人群,这些人群主要集中在各个大大小小的私募、期货的研究员、券商的研究员、银行的投研部门,债券的、基金的投研部门,包括来自于中金公司、中信证券、永安期货的粉丝,还有很多金牛奖得主、大的私募基金的研究员都有关注我们。我们涉及的成员,是这样的一批群体,所以他们是非常专业的,同时拥有自主的知识产权,那我们把策略收购过来,其实是无限流的。我们有5万的这样一个群体,所以我们能够向整个市场去高价收罗一些比较好的策略,所以应该说策略上是无限流的,所以我们并不怕遇到代码上的枯竭,并不害怕这个瓶颈。我们会一直不断地推出新的策略。



问郑林和刘江喜

七禾网16、有些策略有一定的时效性,一段时间后可能就会失效,贵公司分享的策略时效性如何?部分策略是否存在一定时间后失效的可能?


郑林:我不太认为策略有时效性,我只觉得,策略有一个阶段性的不适应,以今年的阿尔法策略为例,今年的阿尔法,不管你是多牛的基金,都比较惨淡。但是今年的港股,不管你水平怎么样,你可能都能赚很多钱,这是一个市场的选择问题。我觉得策略应该要考虑它的长期稳定跟有效性,可能会阶段性地因为行情的原因,而在这个市场上没有获利机会,但是我不觉得策略有所谓的时效性。以CTA策略为例,我觉得只要波动性足够大,长期就都能赚钱,它可能是阶段性的,比如今年没什么行情,市场的波动率是非常小的一个状态,可能不管是怎样牛的CTA策略,那都很难赚钱。


刘江喜:策略的时效性可以从周期大小,容纳资金量和下单方式等来理解。策略的原始数据使用大周期的话,时效性问题不是特别大。人人宽客的商品组合配置都是十多个品种配起来的,如果是日线周期的,那它能够容纳的资金量是比较大的;但是如果我们后面分享的周期越来越小的话,比如像到分钟级别的,1分钟、5分钟,甚至到tick级别,这种可能时效性会有一定的影响。如果是个人投资者,配置几十万资金的话,时效性问题不是特别大。一般来讲,把分享的策略直接用到自己的实盘的话,要自己进行修改。相对来讲,策略完全一致,就是在同一个点进出场的可能性就比较小一点,当然不排除以后大家都在用同一套参数,它会造成冲击成本比较高,时效性就会有一定的影响。其实这个应该是关系到一个策略的资金容量的问题,一般来讲,策略周期越大、期货品种流动性越好、交易越活跃的话,相对来讲它的时效性没那么明显,其实最主要是要考虑到冲击成本。还有,时效性跟开平仓的方式有关系,比如有一些是用限价的模式,有一些用突破价模式,有一些可能是用收盘价模式,还有一些是用开盘价模式,这都有可能会造成开仓的时点不一样,一般来讲,如果时间点错开的话,这个冲击会小一点,但是如果用一个时间来进的话,那冲击成本会越来越大。


七禾网17、您也做程序化交易,今年上半年大周期的趋势程序化交易普遍出现了回撤,您今年实盘业绩如何?就您的经验来看,这样普遍回撤的情况,主要是行情导致的,还是程序化交易的策略本身的原因?


郑林:我今年上半年收益大概是11%,最大回撤在3.5%。今年的行情是这样的,黑色系有行情,农产品没有行情,如果黑色系稍微多配一点,应该是能赚钱的,如果是整个平均铺开去做,我感觉还是相对难盈利的。


我觉得普遍回撤还是行情的原因,行情整体波动率不够,所以才会出现普遍的回撤。今年我们用的是偏短的一些策略,比如中短线的策略,1到2天换一次仓,所以这个区间的策略应该还可以赚点钱,所以我们今年上半年还可以。



七禾网18、您当前的实盘交易中,总共有多少个交易策略?每个策略的最大特点是什么?


郑林:我目前的实盘交易当中总共有40组交易策略,每个策略的最大特点,就是我刚才说的普适性,我选的策略普适性都比较好,都是十几个品种同时铺开用的,另外,我选的策略参数基本上在4个以内,最多不会超过6个参数。这些策略实际上也用了很久了,2011年就开始用了一些策略。策略以趋势为主,趋势占80%以上,其他的套利策略、震荡策略配一些。



七禾网19、有些程序化交易者可能只针对一个品种比如螺纹钢做策略,有些交易者则更看重普适性,贵公司也推出了不少商品期货通用策略。对于这两种做法和观点,您怎么看?


郑林:我觉得都有道理,针对螺纹钢做的人,他可能是看重了螺纹钢长期的趋势连贯性,还有波动率一直比较大,它可能是市场上相对来说最好做的品种。但是一般来说,大资金都不会这样做,可能比较适合个人的操盘手,他是博一个概率,博螺纹钢持续高波动、高连续性的概率,确实策略测出来也是螺纹钢上相对好一点。一般基金做产品都比较重普适性,然后会铺开来做。我们的测试标准是这样的,比如一个策略,铺开来做,比如这个策略我们做10个品种,只要它年化收益长期有50%以上的都入选,最终的结果可能黑色系会配置相对多一点,然后向外围扩散。所以很多品种都会有,但是会有一个偏好,这个偏好不是自己定的,这个偏好是策略去投票决定的。


刘江喜:确实现在有一些策略是只针对螺纹钢,因为相对来讲螺纹钢的品种连续性是最好的,行情也是最流畅的。做趋势性的策略,即便是最简单的一根均线,从历史数据上看都能获得比较好的收益,如果你能够坚持下来,把这个策略再进行优化,比如你多增加几个参数、多加几个限定条件,有可能会对螺纹钢这个单品种策略,它的策略绩效会非常好。


我们目前倾向于做一些商品期货的通用策略,只做一个品种的话,它的样本可能会小一点,有可能你优化出来一个特别好的参数,或者是对某一个品种看起来非常好,但是对于大部分的样本不是特别适合的话,那有可能存在后面行情不一定适合的情况。所以我们用的商品通用策略,主要的商品都通用,像螺纹钢这些本来就能用的肯定也是都能用的。我觉得,样本太小的话,只针对一个品种做一个策略的话,最好是在所有商品上都去试一下,如果它也是合适的,那样的策略会好一点。它可以在螺纹钢上做,但是要在所有的品种都测过,然后选个螺纹钢来做,这是可以的,就是这个策略应该是个普适性策略,然后选一个品种去做,这是可以的。比如你觉得在铁矿或者PP上表现相对来讲会更好一点,你也可以选其他的个别品种。我们做策略的话,就特别强调这个策略它是不是有效,一般来讲,样本量越大、适合的品种越多的话,就说明这个策略思想是越合适的。



七禾网20、有一些不具备编程能力的交易者,可能直接用您分享的交易策略进行实盘交易。在程序化交易方面,您认为编程能力和交易逻辑,哪个更重要?


郑林:如果他要入行的话,编程能力肯定很重要,因为如果没有编程能力,根本就入不了行,如果要成为这个领域的专业人士,以程序化交易为生的话,那么需要比较强的编程能力,因为如果没有比较强的编程能力,压根没办法把自己的思路转化成代码,可能都是一些零散的、碎片化的思维。如果是单纯用策略的话,我觉得最核心的就是执行,就是怎么样去交易,大部分人还是喜欢追高入场,即使用了程序化策略,长期策略都是赚钱的,但是他会亏钱的原因就是很多人喜欢追高入场,然后没办法坚持,可能就是做的时候亏到了那一波,然后就没有继续做了。那么我觉得对于本身没有编程基础的人,他只是拿策略来用的,这些人坚持是最重要的,交易理念是最重要的。行情肯定不会一直都非常好的,肯定是赚赚亏亏的,我们的建议是在亏损的时候进场,比如说一个策略回撤到历史最大回撤的三分之一或者二分之一的时候,可能就是一个比较好的入场点。


刘江喜:一般来讲,你如果没有任何编程能力的话,那完全自动化肯定是不可能实现的,编程是一个基本的技术,交易逻辑的话,有一些是通过自己的交易得到一些总结,有一些是你网上也可以直接学习到的。两者都是非常重要的,都是基础性的东西,但是从获得的难度来讲,可能是编程能力获得的难度会稍微大一点。我觉得,编程能力的获得可能要付出更多的时间,也就是说,你要肯用心、肯花时间,用汗水去学这个事情,而交易逻辑的话,基本上你看一些交易的书之后,交易逻辑很多都是现成的,而且很多可以直接拿来借鉴。整体来讲,这两个都是基石,应该是缺一不可的。



七禾网21、贵公司也分享了期权的学习资料,目前国内推出了豆粕和白糖期权,但成交并不活跃,您认为成交不活跃的主要原因是什么?对于普通的散户投资者,是否有必要交易期权?


刘江喜:一个是因为市场还没有培育起来,因为相对来讲,期权在衍生品里面应该是要求的智力水平是最高的,国外也是到后期才发展出期权。目前来讲,像豆粕和白糖期权它本身对应的标的,就不是交易量特别大的品种,相对来讲还是50ETF的交易量大,虽然说50ETF它的标的没有做空的机制,但是感觉上这还是跟市场体量有一定的关系。然后期权产生的时间比较短,大家要做这个事情,肯定是要有一定的盈利效应出来了以后,有一些暴富的经历或者神话,像期货市场上这样的明星是很多的,那期权因为量比较小,它里面比较成熟的明星确实是非常少的,也就是说,它的宣传效果也没有期货目前这么大,所以它暂时还不是特别活跃。期权其实是一种交易逻辑,它跟期货不一样,它能够做波动率,即便没有特别大的波动率,它也能够通过组合实现收益,对于散户来讲,如果是要往专业方面去发展,就是说要想把这个市场弄透的话,随着市场的发展,不想被市场淘汰的话,这种专业的视角、专业的思路肯定是要去学。但是现在交易期权的话,我个人是觉得还是偏早一点,学是要学,因为毕竟在国外都已经非常成熟了。



七禾网22、贵公司也分享了股票程序化交易策略,您认为股票程序化交易策略和期货程序化交易策略相比,主要有哪些相同点和哪些不同点?


刘江喜:股票程序化交易策略的话,目前我们分享的是阿尔法策略,阿尔法策略就是我们所说的跑赢大盘的收益,这个跟商品的程序化交易策略还是有一定区别的,商品的CTA策略目前大家都在做,趋势性策略多一点,一般来讲做单边。股票程序化交易阿尔法策略它肯定是双边进行一个双向对冲的,而且股票它对基本面要进行量化,比如公司的财务报表、公司的年度收益,我们讲的PE这些财务因子全部都可以量化,它的基本面的一些数据完备一点。商品的基本面的数据,比如产量、库存量,这些还不是有一个特别系统的东西出来,所以商品程序化的一些基本数据用到的应该是K线的数据,而不是基本面的一些数据。其实很多商品期货的CTA策略在股票上是通用的,也就是说它只是做趋势,但是股票只做单边,股票程序化交易策略和商品程序化交易策略相比,基本面的这一方面多了一个维度,但是股票因为没有做空机制,跟商品相比的话,也是有一些短腿的,而且现在股指也限制得比较严格,没有做空机制,这点是不太好。



七禾网23、国内程序化交易发展迅速,有越来越多的人参与到程序化交易中来,您是如何看待程序化交易在国内的发展前景的?


郑林:2011年有个数据,美国的股票平均23秒交易一次,我觉得国内的程序化交易应该还是大有可为的。有几个标志性的事件,一个是原油期货可能要推出了,原油的波动性、交易量比较大,它肯定会是非常大的一个体量,所以原油期货的推出可能会让期货类的程序化交易上一个台阶。另外,还有一个是股票T+0,可能这个还有比较长的时间要等待,但是股票的T+0如果推出的话,肯定会让程序化交易以一个几何级的速度增长,可能是现在的十倍、百倍的规模。所以我觉得未来发展的话,第一是不断的人才涌入,它自然有个增长,然后期货市场上不断有新品种推出,特别是一些大品种的推出,另外就是股票这块,它如果能够T+0,然后能够开放程序化接口的话,这两个都是标志性的事件,那么程序化的规模会是现在的几十倍,甚至上百倍。


刘江喜:可以通过数据来比较,国外有个统计机构统计,国外大概80%是通过程序化交易来实现的,国内像目前我们统计的,大概只有10%到20%的程序化交易。但现在发展速度也非常快,从这个角度来讲,应该会有一个非常长足的发展,这在什么时候会达到也还很难说。中国主要是股票的一些制度没有放开,如果放开的话,把股票这一块加进来,那就非常厉害了。



七禾网24、前几个月AlphaGo战胜了目前人类世界围棋排名第一的柯洁,在期货交易中也有越来越多的程序化交易者参与,未来可能人工智能在期货交易中的应用也会越来越广泛和深入。您对人工智能的前景,以及人工智能在期货交易中的应用怎么看?


郑林:人工智能的前景当然是非常好的,但是人工智能有一些黑箱的东西,就没办法去认证它的逻辑,没办法去认证它有没有过度优化,所以在金融领域,特别是在程序化交易领域,我觉得还是有一个比较长的路要走,我觉得未来如果能够更完善的话还是会比较好,现在已经有一些基金在投入这方面的研究了,但是从绩效上来说,并没有特别突出的绩效,然后在交易上也没有一个爆炸性的事件出现。那我想这个还没有成为主流,未来三年我觉得不会成为主流,可能只是一个比较小众的、部分投资公司在研究的一个标的,因为我们现在做的CTA策略,包括阿尔法策略,它是有逻辑可循的,人工智能领域它可能是一些数据挖掘,然后可能是一些黑箱的东西,里面有多少参数、里面是怎样的交易逻辑你都不了解,它只是输出了一个结果而已,所以在这一块,我们还是相对偏谨慎的,不过我们在这一块也会有布局,但暂时不会投入使用。


刘江喜:人工智能这块也是我们关注得非常多的一个点,我们认为到后面,人工智能肯定是会越来越成熟的,目前来讲,金融行业是非常适合人工智能这样一个发展方向的,因为它的数据是非常完备的,而且对于人工智能,你只要把规则弄好以后,它会自动给你计算,有一些规则它自己可以产生的话,相对来讲能够省掉很多事情。现在可能大家都在探索之中,对未来是比较看好的,那目前来讲,真正用到实际的交易中的,人工智能目前还没有完全用到,但是这一方面的知识体系,我觉得也是在逐渐的建立之中的。以后的话,要看硬件跟软件的发展,如果平台有一个质的突破的时候,那个时候可能人工智能会有一个爆发性的发展。



七禾网25、请您谈谈公司的发展规划。


郑林:我们希望以程序化、宽客这个群体为主,然后结合一些投研的人员,结合一些本身IT、人工智能的人员,把这个群体结合在一起,然后针对这个群体做一些服务,给这个群体提供一些比较便捷的服务和一些知识储备的积累服务,也就是代码服务跟知识服务。也就是希望服务一批高净值的、非常专业的投行精英。

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