七禾網注：嘉賓回答僅代表其本人觀點，不代表七禾網的觀點及推薦。金融投資風險叢生，愿七禾網用戶理性謹慎。

梁宇奇

復旦大學計算機碩士，數據挖掘專業(yè)。曾任英特爾軟件與服務事業(yè)部高級研發(fā)經理。擅長量化分析，程序化及高頻交易系統(tǒng)設計和策略研發(fā)。

現(xiàn)在的量化團隊現(xiàn)有量化研究及技術團隊成員10余名，絕大部分擁有海外著名大學或985高校碩士以上學歷，由計算機、物理學及金融工程專業(yè)組成。

精彩觀點

我當時在英特爾工作，其實還是順利的，管理了一個大型的研發(fā)團隊，但是我一直有一個夢想，想為自己工作，創(chuàng)造自己的事業(yè)。

我能夠很清晰地看到，從2014年到現(xiàn)在一路走過來，市場的投資者結構確實在向機構化和專業(yè)化發(fā)展。

從行情走勢特點上面看，我們也能夠發(fā)現(xiàn)，比如日線級別數據已經越來越趨向于隨機游走，也就是我們用一些普通的基于日線或者小時線的策略，已經很難通過量化指標的方式去賺錢，即使賺錢也可能是市場行情好，大家都賺錢。未來的發(fā)展要么就是用更高頻的數據，或者加入基本面的信息。

從設計角度看，高頻交易會更加依賴于交易系統(tǒng)，高頻策略的研發(fā)更可能是通過數據統(tǒng)計和數據挖掘出有特點的交易數據，然后分析信號的邏輯性。

現(xiàn)在隨著投資經歷越來越豐富，我們會發(fā)現(xiàn)以前失效的策略在某個階段又會重新發(fā)光，在不同的時間點、不同階段，市場的風格是不同的，所以策略的儲備越多越好。

我們現(xiàn)在的交易理念，慢慢地由交易的深度轉向交易的廣度，也就是說擴大我們的策略類型，擴大我們的投資范圍，當我們的策略和投資范圍擴展到一定程度以后，我們的投資理念就更像從資產配置這個角度去做策略和品種的分配。

就期貨CTA策略而言，我們有中長周期趨勢策略、中短周期趨勢策略、日內策略、相對價值策略等四大系列，覆蓋期貨市場全品種，40余套不同類型策略，超過3000種衍生策略與品種組合。

市場的風格變化越來越快，單獨的策略一定會遇到在長時間無法盈利的情況，如果希望能夠持續(xù)盈利，那一定需要有多策略輪換的能力，所以跨市場、多策略的研究非常重要。

投資首要是控制好風險回撤，只有還在市場上存活，才能后續(xù)盈利。降低盈利預期，控制好風險，跟著市場適度調整自己的資金配置，持續(xù)盈利是可能的。

一個優(yōu)秀的量化團隊一定要具有這兩方面的要素，一個是持續(xù)的量化策略研究能力，不管是廣度或者深度。第二個，有優(yōu)秀的技術能力和數據處理能力，能夠為研究團隊提供高效的數據和平臺的支持。

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七禾網1、梁先生您好，感謝您和七禾網進行深入對話。據我們了解，您之前從事的是IT行業(yè)，曾在英特爾任職，做軟件研發(fā)、高性能計算相關工作。請問當時是怎樣的機緣巧合，使您進入到期貨市場中？

梁宇奇：進入這個領域確實也是機緣巧合，因為我當時在英特爾工作，其實還是順利的，管理了一個大型的研發(fā)團隊，但是我一直有一個夢想，想為自己工作，創(chuàng)造自己的事業(yè)。我的家庭以及周邊的環(huán)境，其實金融背景或者說投資氣氛都很濃，在交談的時候大家提到，計算機如何和投資結合，自然而然地就提到了量化投資和程序化交易。然后我就去研究了，發(fā)現(xiàn)這個量化投資和程序化交易確實在當時是一個大的發(fā)展方向，于是我就當機立斷，從英特爾辭職出來，進入量化投資領域。

七禾網2、請問之前在IT行業(yè)的工作經歷和經驗，對您后來做程序化交易有哪些幫助？

梁宇奇：我的團隊在英特爾期間，從事高性能計算及大數據挖掘等相關產品研發(fā)。實際中，我一開始所選擇的程序化交易本身就對數據挖掘和系統(tǒng)集成有很高的需求，所以從這個角度而言，我切入量化投資本身并不算太跨界。

七禾網3、據您介紹，您2014年進入投資領域，至今已有7年的時間，您剛開始做的是股指程序化高頻交易。請問為什么您一開始做期貨就選擇程序化交易而不是主觀交易？

梁宇奇：前面所提到的，我的專業(yè)背景和工作經歷決定了我的特長就是在程序化交易，特別是高頻交易領域。對于主觀基本面分析，其實我們到現(xiàn)在為止，基本上我們的金融背景知識都是比較有限的，我們做投資一定會選擇我們的能力圈范圍，利用我們自身的特長去獲得投資的勝率有風險優(yōu)勢。

七禾網4、在這7年時間中，從程序化交易的角度來看，您認為國內期貨市場的行情走勢特點、投資者結構等方面主要發(fā)生了哪些變化？是否覺得越來越難賺錢？

梁宇奇：這個肯定是的，因為我能夠很清晰地看到，從2014年到現(xiàn)在一路走過來，市場的投資者結構確實在向機構化和專業(yè)化發(fā)展。包括我們自己在內，我的團隊開始的時候是4個人的小工作室，已經發(fā)展到初具規(guī)模的一個量化團隊。同時我們的硬件投入和數據的投入一直是在持續(xù)加大，算法的復雜度比起步階段已經持續(xù)迭代了很多輪。從行情走勢特點上面看，我們也能夠發(fā)現(xiàn)，比如日線級別數據已經越來越趨向于隨機游走，也就是我們用一些普通的基于日線或者小時線的策略，已經很難通過量化指標的方式去賺錢，即使賺錢也可能是市場行情好，大家都賺錢。未來的發(fā)展要么就是用更高頻的數據，或者加入基本面的信息。

七禾網5、據您介紹，2014年~2015年，您團隊的股指高頻策略，交易量占據全市場總成交約1%，全年無交易日虧損。請問這一高頻策略的主要特點是什么？是否需要非常高的硬件配置？

梁宇奇：在2014~2015年那個時期，股指的交易量非常非常大，我們的系統(tǒng)化和大數據處理的能力，這些優(yōu)勢其實是非常明顯的。策略本身的特點，它是做市商的算法，在當時那么活躍的行情下，使用做市商的算法，然后利用系統(tǒng)化的優(yōu)勢，賺錢效應是非常明顯的。對于硬件的配置其實要求并不高，因為當時確實就是非常適合高頻交易。

七禾網6、請問您之前的股指高頻交易策略，在商品上是否適用。

梁宇奇：并不適用，因為我們開發(fā)的做市商策略，針對的是當時股指的火爆交易量。2015年之后，包括現(xiàn)在的商品的交易量還是遠遠達不到當時股指的火爆場面，所以我們當時的策略在股指受限以后就失效了。

七禾網7、高頻交易策略和普通CTA交易策略相比，在設計和原理上主要有哪些不同？

梁宇奇：從設計角度看，高頻交易會更加依賴于交易系統(tǒng)，高頻策略的研發(fā)更可能是通過數據統(tǒng)計和數據挖掘出有特點的交易數據，然后分析信號的邏輯性。而普通的CTA交易策略，對于系統(tǒng)的依賴性沒有那么高。策略研發(fā)上更講究先通過市場觀察，有交易邏輯或者交易規(guī)則，然后通過數據回測去分析這個邏輯的有效性。