七禾網(wǎng)12、對于這種現(xiàn)象，以及面對當(dāng)前的市場行情，您認為程序化交易者應(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)）、情緒面進行量化，可以有效過濾掉一些無效交易，我覺得可能是一個方向。

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

控弦：我看過文藝復(fù)興創(chuàng)始人詹姆斯.西蒙斯的訪談，從某個意義上，他們也是在基于各種各樣數(shù)據(jù)挖掘來尋找市場相關(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，回國前在華爾街的花旗集團任衍生品交易部副總裁，他對這方面的了解比我要多。他了解到的趨勢是最近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)先市場和領(lǐng)先對手。J.P.摩根公司2017年出了一份報告—— 《大數(shù)據(jù)和人工智能策略-面向投資的機器學(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) ，這個近300頁的報告比較系統(tǒng)地向我們展示了華爾街這些年以來發(fā)展的路徑和方向，有興趣的朋友可以參考。國內(nèi)這兩年資管行業(yè)和量化總體處于一個低潮，我覺得這也正好是時候打造更加精良的武器，當(dāng)機會來臨的時候，就能夠占得先機。

七禾網(wǎng)14、就您的經(jīng)歷和體驗來看，美國量化投資的發(fā)展和成熟度，和國內(nèi)相比有哪些優(yōu)勢？

控弦：我覺得我沒有資格去做這樣的判斷，現(xiàn)在國內(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，國內(nèi)現(xiàn)在CTA市場中性策略都迅速在和國際接軌，因為國內(nèi)衍生品不是很發(fā)達、品種也不多，可能現(xiàn)在國內(nèi)在期權(quán)等衍生品交易這塊還沒有國外那么成熟和普及。

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。您對于數(shù)字貨幣和區(qū)塊鏈怎么看？它們是否代表了未來的發(fā)展方向？

控弦：我認可區(qū)塊鏈的技術(shù)理念，我認為區(qū)塊鏈有它的未來。我們在區(qū)塊鏈這塊可能也會參與，主要還是為這個產(chǎn)業(yè)服務(wù)的思路。區(qū)塊鏈目前發(fā)幣的項目很多都是從移動互聯(lián)網(wǎng)的一些應(yīng)用來的，我們可以對這些APP的活躍度進行跟蹤，來發(fā)現(xiàn)哪些項目是真正是有價值的、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，未來可能人工智能在期貨交易中的應(yīng)用也會越來越廣泛和深入。您對人工智能的前景，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)計建模，也需要用到機器學(xué)習(xí)來進行分類和特征提取。我們目前能接觸到真正海量的大數(shù)據(jù)，這為機器學(xué)習(xí)提供了必要的條件。在金融領(lǐng)域，對行情和價格的展開有很多的影響因素，又很難找到必然的邏輯，在這里機器學(xué)習(xí)和優(yōu)化類似，容易陷入過度擬合的陷阱。而在我們大數(shù)據(jù)挖掘中也要用到機器學(xué)習(xí)，主要是對人群身份特征進行研究，人的行為和身份特征的區(qū)別存在較大的確定性差別，機器學(xué)習(xí)的結(jié)果往往能產(chǎn)生很好的效果，比如說白領(lǐng)和貨車司機在手機使用習(xí)慣和軌跡特征的區(qū)別上是有巨大的區(qū)分度，在這個領(lǐng)域運用機器學(xué)習(xí)就會產(chǎn)生比較明確的結(jié)論。對于機器學(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.摩根公司的報告，我相信您一定會有很多收獲。

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

控弦：我認為量化交易不是局限在程序化和自動交易上，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)來解讀市場并進行交易都算是量化交易。隨著資本市場機構(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)該會越來越高，博弈的強度也會越來越大。

七禾網(wǎng)18、將大數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用到投資當(dāng)中，目前在國內(nèi)還是一個比較新的領(lǐng)域，請談?wù)勀磥碓谶@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體和機構(gòu)進行深入的合作，在投資這個領(lǐng)域里面提供一個不常被看到的數(shù)據(jù)面，挖掘沒有被市場充分挖掘的Alpha。

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2018-8-3

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