七禾網(wǎng)12、對(duì)于這種現(xiàn)象，以及面對(duì)當(dāng)前的市場(chǎng)行情，您認(rèn)為程序化交易者應(yīng)該如何調(diào)整和改變自己的投資策略？

控弦：結(jié)合基本面（包括類基本面的另類數(shù)據(jù)）、情緒面進(jìn)行量化，可以有效過(guò)濾掉一些無(wú)效交易，我覺(jué)得可能是一個(gè)方向。

七禾網(wǎng)13、您在美國(guó)留學(xué)工作十多年，美國(guó)的量化交易策略，和國(guó)內(nèi)大部分人所使用的以分析價(jià)格和成交量的技術(shù)分析方法為主的量化策略相比，有哪些不同？

控弦：我看過(guò)文藝復(fù)興創(chuàng)始人詹姆斯.西蒙斯的訪談，從某個(gè)意義上，他們也是在基于各種各樣數(shù)據(jù)挖掘來(lái)尋找市場(chǎng)相關(guān)性，并以此構(gòu)建各種不同交易策略。希維科技的合伙人是我的清華校友、Cornell金融工程的博士，回國(guó)前在華爾街的花旗集團(tuán)任衍生品交易部副總裁，他對(duì)這方面的了解比我要多。他了解到的趨勢(shì)是最近4、5年之內(nèi)，另類數(shù)據(jù)的使用非常熱，目的就是取得領(lǐng)先市場(chǎng)和領(lǐng)先對(duì)手。J.P.摩根公司2017年出了一份報(bào)告—— 《大數(shù)據(jù)和人工智能策略-面向投資的機(jī)器學(xué)習(xí)和另類數(shù)據(jù)方法》(Big Data and AI Strategies-Machine Learning and Alternative Data Approach to Investing) ，這個(gè)近300頁(yè)的報(bào)告比較系統(tǒng)地向我們展示了華爾街這些年以來(lái)發(fā)展的路徑和方向，有興趣的朋友可以參考。國(guó)內(nèi)這兩年資管行業(yè)和量化總體處于一個(gè)低潮，我覺(jué)得這也正好是時(shí)候打造更加精良的武器，當(dāng)機(jī)會(huì)來(lái)臨的時(shí)候，就能夠占得先機(jī)。

七禾網(wǎng)14、就您的經(jīng)歷和體驗(yàn)來(lái)看，美國(guó)量化投資的發(fā)展和成熟度，和國(guó)內(nèi)相比有哪些優(yōu)勢(shì)？

控弦：我覺(jué)得我沒(méi)有資格去做這樣的判斷，現(xiàn)在國(guó)內(nèi)有大量的高素質(zhì)人才涌現(xiàn)，也有大量的華爾街專業(yè)人士回國(guó)，國(guó)內(nèi)現(xiàn)在CTA市場(chǎng)中性策略都迅速在和國(guó)際接軌，因?yàn)閲?guó)內(nèi)衍生品不是很發(fā)達(dá)、品種也不多，可能現(xiàn)在國(guó)內(nèi)在期權(quán)等衍生品交易這塊還沒(méi)有國(guó)外那么成熟和普及。

七禾網(wǎng)15、近一年數(shù)字貨幣和區(qū)塊鏈很火，受到了很多人的關(guān)注。您對(duì)于數(shù)字貨幣和區(qū)塊鏈怎么看？它們是否代表了未來(lái)的發(fā)展方向？

控弦：我認(rèn)可區(qū)塊鏈的技術(shù)理念，我認(rèn)為區(qū)塊鏈有它的未來(lái)。我們?cè)趨^(qū)塊鏈這塊可能也會(huì)參與，主要還是為這個(gè)產(chǎn)業(yè)服務(wù)的思路。區(qū)塊鏈目前發(fā)幣的項(xiàng)目很多都是從移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的一些應(yīng)用來(lái)的，我們可以對(duì)這些APP的活躍度進(jìn)行跟蹤，來(lái)發(fā)現(xiàn)哪些項(xiàng)目是真正是有價(jià)值的、哪些只是空氣。

七禾網(wǎng)16、一年前AlphaGo戰(zhàn)勝了目前人類世界圍棋排名第一的柯潔，未來(lái)可能人工智能在期貨交易中的應(yīng)用也會(huì)越來(lái)越廣泛和深入。您對(duì)人工智能的前景，以及人工智能在期貨交易中的應(yīng)用怎么看？

控弦：目前在大數(shù)據(jù)挖掘中要用到很多經(jīng)典的統(tǒng)計(jì)建模，也需要用到機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)進(jìn)行分類和特征提取。我們目前能接觸到真正海量的大數(shù)據(jù)，這為機(jī)器學(xué)習(xí)提供了必要的條件。在金融領(lǐng)域，對(duì)行情和價(jià)格的展開有很多的影響因素，又很難找到必然的邏輯，在這里機(jī)器學(xué)習(xí)和優(yōu)化類似，容易陷入過(guò)度擬合的陷阱。而在我們大數(shù)據(jù)挖掘中也要用到機(jī)器學(xué)習(xí)，主要是對(duì)人群身份特征進(jìn)行研究，人的行為和身份特征的區(qū)別存在較大的確定性差別，機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)果往往能產(chǎn)生很好的效果，比如說(shuō)白領(lǐng)和貨車司機(jī)在手機(jī)使用習(xí)慣和軌跡特征的區(qū)別上是有巨大的區(qū)分度，在這個(gè)領(lǐng)域運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)就會(huì)產(chǎn)生比較明確的結(jié)論。對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)和另類數(shù)據(jù)在投資上的應(yīng)用，我建議有興趣的朋友可以參閱上面提到的J.P.摩根公司的報(bào)告，我相信您一定會(huì)有很多收獲。

七禾網(wǎng)17、國(guó)內(nèi)量化交易發(fā)展迅速，有越來(lái)越多的人參與到量化交易中來(lái)，您是如何看待量化交易在國(guó)內(nèi)的發(fā)展前景的？

控弦：我認(rèn)為量化交易不是局限在程序化和自動(dòng)交易上，很多依據(jù)基本面交易的人，有著自己既定的規(guī)則，依據(jù)數(shù)據(jù)來(lái)解讀市場(chǎng)并進(jìn)行交易都算是量化交易。隨著資本市場(chǎng)機(jī)構(gòu)參與度的提高，參與者專業(yè)程度的提高，量化交易占的比重應(yīng)該會(huì)越來(lái)越高，博弈的強(qiáng)度也會(huì)越來(lái)越大。

七禾網(wǎng)18、將大數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用到投資當(dāng)中，目前在國(guó)內(nèi)還是一個(gè)比較新的領(lǐng)域，請(qǐng)談?wù)勀磥?lái)在這一領(lǐng)域的發(fā)展規(guī)劃。

控弦：我們希望能和眾多的投資個(gè)體和機(jī)構(gòu)進(jìn)行深入的合作，在投資這個(gè)領(lǐng)域里面提供一個(gè)不常被看到的數(shù)據(jù)面，挖掘沒(méi)有被市場(chǎng)充分挖掘的Alpha。

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2018-8-3

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