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

所有策略匯總實盤凈值曲線

團隊成員合影（從左往右依次為：魏斌斌、施澤宇、許昌）

施澤宇

南開大學國經(jīng)所碩士，先后在顧眾投資、KCV基金擔任量化投資經(jīng)理，多年CTA、高頻和對沖套利研發(fā)經(jīng)驗，管理賬戶業(yè)績穩(wěn)定、參加多次國內(nèi)實盤大賽獲獎。

精彩觀點

（我們主要挖掘）行業(yè)基本面數(shù)據(jù)(供給、需求、庫存、基差以及相關產(chǎn)業(yè)鏈的數(shù)據(jù))、市場量價數(shù)據(jù)、新聞資訊等事件驅動類數(shù)據(jù)。

越表象的東西越不容易發(fā)現(xiàn)本質，也容易被大多數(shù)人用到而造成同質化嚴重！

數(shù)據(jù)挖掘會從縱深兩個維度去挖掘，縱度上考慮多品種聯(lián)動，尋求多品種的聯(lián)動，或者某一板塊內(nèi)部的聯(lián)動，這種機會往往看盤面是很難一下子捕捉到的；深度上會對某一個品種的大量tick數(shù)據(jù)進行深度挖掘，通過機器學習等人工智能手段去捕捉細微的交易機會。

股指期貨牛市的升水基本上就是確定性的套利機會，因為交割的時候一定會收斂。

（CTA系統(tǒng)）我們主要根據(jù)市場波動來自適應地調整倉位，不會每次總是固定手數(shù)開倉，風險越大開的倉位相對越少，另外我們會用程序選擇風險小的品種進行擇時交易。

CTA策略（表現(xiàn)較好）得益于我們良好的倉位管理系統(tǒng)，我們會從市場整體的情緒和單個品種的情緒出發(fā)進行雙重控制，目的是在風險小的時候建倉，風險大的時候少控制住頭寸。

我們認為只要符合流動性要求的品種都應該囊括在內(nèi)，我們的交易系統(tǒng)是一整套的，每個品種一個都不能少，如果我們根據(jù)事后去增加黑色的權重反而是過度優(yōu)化了，因為我們也不清楚未來黑色是否還是獨領風騷。

現(xiàn)在的市場行情節(jié)奏變化得越來越快，簡單趨勢策略賺錢也越來越難。

如果我們總是堅持以前的交易理念肯定不能與時俱進，而且隨著TB等程序化軟件的普及，越來越多的趨勢交易者可以無門檻進入期貨市場做程序化交易，這會導致同質化很嚴重，一些策略都在失效或者需要更大的耐心抗住回撤。

數(shù)字貨幣波動幅度是很大的，沒有漲跌停板的限制，趨勢也會更加流暢，確實更加適合做程序化交易。

我們所有的策略都是通過大量樣本內(nèi)數(shù)據(jù)挖掘并經(jīng)過大量樣本外數(shù)據(jù)驗證得到的，我們在數(shù)據(jù)層面上近乎追求完美，如果某一項指標不滿足都不會采用該策略。

七禾網(wǎng)1、施總您好，感謝您和七禾網(wǎng)進行深入對話。貴公司取名為“數(shù)因投資”，請問這個名字的含義是什么？是否和數(shù)據(jù)挖掘與應用有關？

施澤宇：數(shù)：數(shù)學、數(shù)理方法；因：因子。即采用數(shù)理統(tǒng)計方法，通過金融大數(shù)據(jù)挖掘因子，基本上我們所有的策略都是通過量化數(shù)據(jù)為因子來實現(xiàn)的。

七禾網(wǎng)2、貴公司自主研發(fā)了數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，搜集大量的金融數(shù)據(jù)，采用人工智能對數(shù)據(jù)挖掘。請問貴公司主要挖掘哪些金融數(shù)據(jù)，這些金融數(shù)據(jù)如何應用到交易策略當中？

施澤宇：行業(yè)基本面數(shù)據(jù)(供給、需求、庫存、基差以及相關產(chǎn)業(yè)鏈的數(shù)據(jù))、市場量價數(shù)據(jù)、新聞資訊等事件驅動類數(shù)據(jù)。

行業(yè)基本面方面比如我們會關注庫存，我們將庫存處理為因子后排序，輔助我們分辨品種的強弱關系和遠近月合約選擇，比如滬鋅庫存低，近月往往比較強。

市場量價是最常見的，可以構建動量趨勢或者動量等反轉因子，賦予一定的權重后進行多空強弱的買賣。

新聞資訊屬于事件驅動性質，比如貿(mào)易戰(zhàn)會影響一些套利合約的走勢，比如滬銅的遠月會走強，做反套。

七禾網(wǎng)3、應用數(shù)據(jù)挖掘的方式做投資，和大部分普通投資者以公開的數(shù)據(jù)為依據(jù)做投資相比，有哪些優(yōu)勢和好處？

施澤宇：雖然數(shù)據(jù)都是公開的，比如價格，但是表面上我們只可以看到價格的漲漲跌跌，或者相關技術指標比如突破前高、均線金叉等。越表象的東西越不容易發(fā)現(xiàn)本質，也容易被大多數(shù)人用到而造成同質化嚴重！

數(shù)據(jù)挖掘會從縱深兩個維度去挖掘，縱度上考慮多品種聯(lián)動，尋求多品種的聯(lián)動，或者某一板塊內(nèi)部的聯(lián)動，這種機會往往看盤面是很難一下子捕捉到的；深度上會對某一個品種的大量tick數(shù)據(jù)進行深度挖掘，通過機器學習等人工智能手段去捕捉細微的交易機會。

七禾網(wǎng)4、貴公司搜集和挖掘的數(shù)據(jù)來源于哪里？如何保證數(shù)據(jù)的有效性和準確度？

施澤宇：目前數(shù)據(jù)主要來自于wind、TB和自己建立的數(shù)據(jù)庫以及相關行業(yè)網(wǎng)站。搜集的市場數(shù)據(jù)是來自于交易所，準確度肯定是最高的，搜集的行業(yè)基本面數(shù)據(jù)我們會各個網(wǎng)站做個對比驗證，一般都是沒有問題的。

七禾網(wǎng)5、您2013年大學畢業(yè)就開始做期貨程序化交易，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？

施澤宇：我在研二的時候偶爾看到丁鵬博士的《量化投資：策略與技術》一書，就深深被量化的魅力所吸引，再加上自身對計量經(jīng)濟學也很感興趣，代碼研究能力還可以，就決定試一試。畢業(yè)的時候先找了家期貨公司試水，經(jīng)過一段時間的實踐研究磨合，越來越覺得程序化交易非常符合自己的思維習慣。我也曾經(jīng)嘗試過主觀交易，但還是很難克服人性的貪婪，管不住自己的手、不能按規(guī)則止損、賺了一點就想盈利出場。而程序化交易則幫我克服了這些缺點，既定的規(guī)則和進出場寫成策略就可以交給程序做了，盤中可以有大量的時間去研究新的策略，盤后則對實盤的策略進行復盤和維護。