七禾網(wǎng)8：您們有豐富的策略庫，包含套利、趨勢(shì)，多因子，機(jī)器學(xué)習(xí)等，您覺得在不同的環(huán)境背景下，什么樣的策略因子會(huì)表現(xiàn)更為突出呢？

林雄：首先，針對(duì)簡單的策略，你會(huì)根據(jù)歷史觀察到現(xiàn)象，但這并不代表未來也是這樣。比如規(guī)則類像趨勢(shì)策略，可能在波動(dòng)率放大期初，它會(huì)隨著波動(dòng)率的放大表現(xiàn)好，但是當(dāng)波動(dòng)率很大時(shí)，它就預(yù)測(cè)不是那么準(zhǔn)確了，會(huì)表現(xiàn)不好，而且波動(dòng)率是有一些反轉(zhuǎn)效應(yīng)的，波動(dòng)率越大，可能導(dǎo)致來回判斷錯(cuò)誤。我們觀察到一些現(xiàn)象，比如其它類策略像機(jī)器學(xué)習(xí)，這很難判斷在什么樣的環(huán)境會(huì)表現(xiàn)好，如果真的能判斷，就把它當(dāng)做一個(gè)因子加入進(jìn)來，可以作為原來策略的加強(qiáng)。所以很難對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)判斷在什么樣的環(huán)境表現(xiàn)好，這就是不同環(huán)境下同時(shí)使用多策略的好處。

七禾網(wǎng)9：結(jié)合今年的股票市場(chǎng)與期貨市場(chǎng)，您認(rèn)為在今年這樣的行情下，表現(xiàn)比較好的策略有哪些？

林雄：根據(jù)我們的實(shí)盤現(xiàn)象，當(dāng)然這個(gè)現(xiàn)象不代表未來。比如我們幾個(gè)子策略里，今年七月份之前，雖然上漲行情并不明確，但套利策略是表現(xiàn)比較好的；七八月份之后，趨勢(shì)性比較明顯，套利策略就開始回撤，從五月份到九月份，機(jī)器學(xué)習(xí)表現(xiàn)不錯(cuò)。

中長周期的因子像多因子策略，從去年十一月份開始回撤，去年十一月份是高點(diǎn)，到今年三月份左右達(dá)到了低點(diǎn)，之后開始反彈，一直反彈到八月底，相當(dāng)于達(dá)到了新的高點(diǎn)；短周期像規(guī)則類策略，我們觀察在三到五月份的時(shí)候，其實(shí)表現(xiàn)還行，很多短周期策略在五月份達(dá)到了高位，五月份到八月份的一波上漲并沒有抓住，雖然從較長周期來看，是比較明顯的，但在偏微觀的環(huán)境下看，很容易造成信號(hào)來回被打，震蕩明顯，導(dǎo)致短周期策略有回撤。所以不同策略在不同階段表現(xiàn)不一，多策略均衡配置的組合會(huì)使產(chǎn)品的穩(wěn)定性更好。

七禾網(wǎng)10：CTA策略最主要的交易標(biāo)的是商品期貨，與股票的相關(guān)性較低。請(qǐng)您從資產(chǎn)配置的角度談一談CTA策略的配置價(jià)值？

林雄：CTA的配置價(jià)值，在海外很早就有研究，有個(gè)經(jīng)典的案例，把CTA加到股債配置里，股債一般是按40%和60%的比例配置，研究人員發(fā)現(xiàn)如果把CTA當(dāng)做一個(gè)可交易的資產(chǎn)，像股票債券一樣來配，那么會(huì)讓整個(gè)組合效果提高。比如配置10%CTA策略，就會(huì)讓收益回撤比更好。我們內(nèi)部也做了一個(gè)簡單的測(cè)試，一邊是持有100%的中證500指數(shù)，另外一邊配10%或者20%左右的貝塔一號(hào)，即一個(gè)傳統(tǒng)的類似指數(shù)追蹤的CTA策略。然后我們發(fā)現(xiàn)在多頭里面配置20%的CTA策略，它能提高夏普比率，同時(shí)增強(qiáng)兩到五個(gè)點(diǎn)的年化收益，當(dāng)然這是根據(jù)歷史來看，不代表未來。未來的收益率不一定能確定，但是相關(guān)性是確定的，即CTA和股票、債券的相關(guān)性很低，從這一點(diǎn)看它就有配置價(jià)值。

七禾網(wǎng)11：在過去的一年多時(shí)間，CTA策略經(jīng)歷了至暗時(shí)刻，而我們蘭盈量投的業(yè)績超越市場(chǎng)平均水平，請(qǐng)您談?wù)勅绾卧诓呗詢?nèi)卷、同質(zhì)化日益加劇的背景下保持競爭優(yōu)勢(shì)的？

林雄：想保持競爭優(yōu)勢(shì)，這需要很大工作量，我們只能說盡力去做好。首先，在策略研發(fā)層面，我們一直推崇多策略的混合形式，在每個(gè)策略類別里，盡量去尋找差異化，比如套利策略，不是簡單的一個(gè)回歸就完事了，里面包含了多個(gè)子信號(hào)，機(jī)器學(xué)習(xí)策略里也會(huì)有很多子模型。

關(guān)于因子的構(gòu)建，比如大家都做機(jī)器學(xué)習(xí)策略，那因子構(gòu)建的邏輯可以不一樣，可以用量價(jià)指標(biāo)，包括技術(shù)指標(biāo)；如何處理這些因子，特征工程，包括Y的選擇很重要，Y即未來想要預(yù)測(cè)的目標(biāo)值，因子不是對(duì)所有的Y都適用，它可能只對(duì)某些Y適用，這些細(xì)節(jié)都需要關(guān)注。因子在模型層面，如果X和Y都選的很合適，那模型更多的是錦上添花，要注意不能有太多的過擬合。

其次，在投研體系上，我們想做成一個(gè)非常高效的投研平臺(tái)，基于此吸納人才。如果有高效的投研平臺(tái)，產(chǎn)出高對(duì)于公司的總體效果提升，包含策略的提升也是有幫助的。所以我們會(huì)投入大量的精力去發(fā)展人才和平臺(tái)。在人才方面，我們追求少而精，爭取做好收益。

最后，保持優(yōu)勢(shì)除了做對(duì)事情，同時(shí)還要減少做錯(cuò)事情。在機(jī)器學(xué)習(xí)里經(jīng)常會(huì)犯的錯(cuò)誤是拼命試模型、蹂躪數(shù)據(jù)，從不同的方法、模型、參數(shù)等各個(gè)方面不斷地蹂躪，出來的效果往往很容易過擬合，另外在策略類型上避免單品種或單一風(fēng)格在倉位上過多暴露，這樣做不一定能有收益增長，但是可以減少犯錯(cuò)，不然可能在單一品種上暴露過多，可能賺大錢，但同樣也可能虧大錢。所以減少錯(cuò)誤也是增強(qiáng)。

七禾網(wǎng)12：您們想賺市場(chǎng)上哪一部分錢呢，又是如何通過技術(shù)去實(shí)現(xiàn)的呢？

林雄：關(guān)于收益來源，一部分是來源于市場(chǎng)的不有效。目前，國內(nèi)的市場(chǎng)雖然處于快速發(fā)展的階段，但還遠(yuǎn)不及成熟有效，所以我們能挖掘到一些機(jī)會(huì)，通過量價(jià)分析、統(tǒng)計(jì)建模，可以產(chǎn)生有效盈利信號(hào)，我們現(xiàn)在投入大量的精力去挖掘不有效市場(chǎng)的機(jī)會(huì)去盈利。通過我們過往的經(jīng)驗(yàn)，尤其是數(shù)理方面，我們?cè)趯?shí)現(xiàn)這個(gè)過程中，更多采用是完全量化的方式，在信號(hào)上，我們基本上通過過往回測(cè)系統(tǒng)化去驗(yàn)證，看在歷史上這樣是否可行。 

我們另外一部分收益來源是靠承擔(dān)一定風(fēng)險(xiǎn)所獲取的，就是所謂的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。比如偏回歸類的套利策略，策略的兩個(gè)套利對(duì)可以一直發(fā)散，那么為什么回歸類策略會(huì)賺錢，可能因?yàn)轭愃谱鍪械慕灰滋峁┝肆鲃?dòng)性，所以獲得了超額收益。再比如波動(dòng)率套利策略為什么長期能獲得收益？假設(shè)沒有很強(qiáng)的擇時(shí)信號(hào)，那么波動(dòng)率套利策略需要承擔(dān)一定尾部風(fēng)險(xiǎn)，特別是黑天鵝事件發(fā)生，可能會(huì)磨損掉之前的大部分收益，當(dāng)長時(shí)間沒有黑天鵝事件時(shí)，那么收益是一直向上的，所以承擔(dān)了一定風(fēng)險(xiǎn)，相應(yīng)去獲取收益。

綜上，我們從經(jīng)驗(yàn)得出，一部分收益來源是市場(chǎng)無效的部分，我們通過量化的手段挖掘阿爾法，另一部分收益我們通過承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)去獲得。

七禾網(wǎng)13：您們關(guān)注哪些技術(shù)指標(biāo)，如何將這些指標(biāo)應(yīng)用于策略的構(gòu)建？

林雄：這與機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用非常相關(guān)。在構(gòu)建指標(biāo)方面，常見的量價(jià)指標(biāo)我們都會(huì)涉及到，所有的TA指標(biāo)以及比較常見的像趨勢(shì)反轉(zhuǎn)波動(dòng)率我們都會(huì)關(guān)注，也會(huì)根據(jù)經(jīng)驗(yàn)構(gòu)建一些另類因子，比如持倉優(yōu)化，這不是簡單的量價(jià)指標(biāo)。

以上只是最原始的因子，其實(shí)這些因子很多時(shí)候不能直接輸入到模型里面，因?yàn)樗鼈兊臄?shù)據(jù)格式可能很不規(guī)范，需要對(duì)它們進(jìn)行一些類似平滑、標(biāo)準(zhǔn)化等最基本的處理，當(dāng)這些數(shù)據(jù)都處理完了，我們會(huì)通過機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)這些因子進(jìn)行組合。通過倉位優(yōu)化，得到最終的持倉，接下來再交易。

所以針對(duì)指標(biāo)，我們看的很廣泛。如果把我們成交算法中成交的部分算進(jìn)去，像tick級(jí)別的這些訂單部的信息我們都會(huì)看。訂單部是指買一賣一，或者是更高頻的買二賣二到買五賣五這樣的都會(huì)關(guān)注。

七禾網(wǎng)14：請(qǐng)問貴司是如何進(jìn)行策略迭代的？迭代周期又是怎樣的？

林雄：我們的策略迭代基本上是基于現(xiàn)有的投研框架做的，現(xiàn)在的投研框架已經(jīng)比較模塊化了，每一個(gè)環(huán)節(jié)都形成了一個(gè)模塊，可以是由單獨(dú)的團(tuán)隊(duì)或是個(gè)人來負(fù)責(zé)，這樣我們的策略迭代就逐步流程化，可以持續(xù)地挖因子，因子挖完了就可以持續(xù)地建模，或者也可以在現(xiàn)有的因子庫上直接建模。接下來會(huì)加強(qiáng)組合優(yōu)化?？傊覀兺ㄟ^這樣每一個(gè)環(huán)節(jié)去增強(qiáng)的目的都是為了在原有組合上做出增量信息。

關(guān)于迭代周期，為了減少過擬合的概率，我們每半年優(yōu)化一次大類策略；在因子更新方面，我們頻率會(huì)稍微快一些，其實(shí)這部分更多的是看有沒有合適的因子挖掘出來。

七禾網(wǎng)15：索羅斯曾說過，“判斷對(duì)錯(cuò)并不重要，重要的在于正確時(shí)獲取了多大利潤，錯(cuò)誤時(shí)虧損了多少?！边@句話放在交易上也非常值得借鑒，請(qǐng)問您們是如何做好倉位管理的？

林雄：在倉位管理中，我們非常注重風(fēng)險(xiǎn)預(yù)算與均衡配置，我們不希望單一品種或單一風(fēng)格策略的收益占比過大，所以出發(fā)點(diǎn)是風(fēng)險(xiǎn)均衡，基于此，我們會(huì)通過組合優(yōu)化再去增強(qiáng)收益。

具體來說，首先，在最頂層，我們通過風(fēng)險(xiǎn)預(yù)算的方式來控制產(chǎn)品整體的波動(dòng)率，一般產(chǎn)品我們會(huì)區(qū)分低波、中波、高波，我們通過這種方式來控制產(chǎn)品的波動(dòng)率，波動(dòng)率從某種意義上來講是倉位的控制。

其次，我們從底層信號(hào)開始，通過風(fēng)險(xiǎn)預(yù)算的方式對(duì)每一層進(jìn)行控制，同時(shí)也會(huì)對(duì)交易標(biāo)的，針對(duì)單邊、單品種或是單個(gè)組合對(duì)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)的最高限制，比如單品種不能超過一定閾值，這樣會(huì)使我們整體的倉位相對(duì)比較均衡，收益或者虧損不會(huì)過度集中在單一品種上面。

最后，在產(chǎn)品層面，我們當(dāng)然也會(huì)設(shè)置止損，主要因?yàn)椴呗苑矫?，走?shì)有可能會(huì)失效，我們會(huì)根據(jù)策略類型來判斷，是當(dāng)下進(jìn)行減倉，還是繼續(xù)再觀察。一般來說，頻率越快的策略，我們對(duì)它的容忍度越低，頻率慢的策略，我們對(duì)它的觀察時(shí)間要長一些。