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。

姜涵：上海綿爍資產(chǎn)管理有限公司總經(jīng)理，新加坡南洋理工計算機工程(AI方向)、金融工程碩士、美國卡內(nèi)基梅隆大學計算金融。曾任職于德意志銀行、花旗銀行全球市場部負責FICC業(yè)務，主要服務投資體量龐大的機構(gòu)，如淡馬錫、中投等;2015年回國擔任華泰風險管理子公司金融衍生品業(yè)務獨家顧問。后加入申萬宏源證券總部，主要負責金融行生品及自營業(yè)務，結(jié)合海外的經(jīng)驗與本土化的實踐，建立量化策略體系。2020年開始帶領公司馳騁量化私募市場。

核心觀點

CTA策略是重要的、不同于傳統(tǒng)股票市場的收益來源，可以獲取大宗商品、股票市場的指數(shù)、以及國債等標的資產(chǎn)可以帶來的交易性收益。這類收益幫助投資人分散了在傳統(tǒng)投資市場，尤其是最主流的股票市場所攜帶的風險。

量化策略的基礎是過往數(shù)據(jù)，因此最大的風險往往是過往數(shù)據(jù)中樣本量比較小、不太常見的市場形態(tài)，尤其是劇烈的大拐點，以及突發(fā)政策所引起的大幅波動。

策略間從原理出發(fā)的多樣性和互補性是首要的，而跨資產(chǎn)類別是其中的必要條件之一。

商品市場大概率有明顯的“政策頂”（而股市有明顯的“政策底”）。我們認為商品市場很難出現(xiàn)連續(xù)上漲的大趨勢，因此縮短周期、加強截面類的策略，是比較明治的選擇。

被動風控雖然不可避免，但也永遠不是最好的辦法。因此策略的設計，尤其是組合的設計，在源頭就應該考慮風險的均勻性，以及對極端風險的平滑和對沖。

投資人應該提前準備以應對這些沖擊?？恐鲃拥念l繁的擇時調(diào)倉，很難長期維持足夠的成功率，給投資人造成的壓力也可能過大。更好的方法仍然是分散配置，尤其是在資產(chǎn)類別、策略類型等方面尋找真正有效的多樣性和互補性。

七禾網(wǎng)1、姜總您好，感謝您在百忙之中與七禾網(wǎng)、東航金融進行深入對話。能否介紹一下公司主要團隊成員的背景，特別是投資團隊的構(gòu)成和專長？

姜涵：綿爍現(xiàn)在的投資策略團隊，核心成員中有的是境內(nèi)外銀行或券商自營的背景，也有境內(nèi)外對沖基金背景，都是國內(nèi)外優(yōu)秀高校畢業(yè)。團隊整體在前沿算法、機器學習、深度學習等領域有相當深厚的基礎和實踐成果，專注在市場的量化特征在對未來資產(chǎn)價格變化的預測能力上，從而能夠在廣泛的資產(chǎn)類別上獲取收益的能力以及構(gòu)建高質(zhì)量的量化投資組合的能力。

七禾網(wǎng)2、公司的主要投資策略有哪些？

姜涵：現(xiàn)有的策略包括：量化選股策略，以及衍生出的中性、多空和指數(shù)增強策略；量化CTA策略（包括商品策略和金融期貨策略）；底倉T0策略；以及上述策略按投資需求配置出的復合多策略（穩(wěn)健型、平衡型、進取型）

七禾網(wǎng)3、公司的策略開發(fā)流程，您能簡單介紹一下嗎？

姜涵：策略開發(fā)主要分為以下步驟和流程：

1. 因子開發(fā)（體現(xiàn)市場特征的設計）

2. 模型及學習目標的選擇（線性、機器學習、深度學習等）

3. 對模型進行歷史數(shù)據(jù)訓練

4. 產(chǎn)生樣本外的預測值

5. 基于預測值及約束和風控條件構(gòu)建投資組合

6. 檢驗該組合的收益質(zhì)量，包括但不限于收益率、夏普率、對現(xiàn)有組合的貢獻

七禾網(wǎng)4、其中，CTA策略在資產(chǎn)配置中扮演什么角色？

姜涵：CTA策略是重要的、不同于傳統(tǒng)股票市場的收益來源，可以獲取大宗商品、股票市場的指數(shù)、以及國債等標的資產(chǎn)可以帶來的交易性收益。這類收益幫助投資人分散了在傳統(tǒng)投資市場，尤其是最主流的股票市場所攜帶的風險。

同時，CTA策略在市場波動放大時通常有較好的表現(xiàn)，能夠起到幫助傳統(tǒng)金融資產(chǎn)對沖極端風險的作用（所謂的“危機阿爾法”）。比較重要的是，我們認為這一特征在境內(nèi)市場主要體現(xiàn)在金融期貨上。

另外，CTA策略的多空倉位上的均衡性，能夠幫助投資人對抗市場整體的下跌，降低整個投資組合對牛市的依賴，可以大幅降低投資人持有傳統(tǒng)資產(chǎn)的難度。

七禾網(wǎng)5、您如何看待CTA策略與傳統(tǒng)權(quán)益類、債券類資產(chǎn)的相關性？

姜涵：CTA策略與傳統(tǒng)權(quán)益類、債券類資產(chǎn)相關性較低。CTA策略交易的標的更偏宏觀類型、在經(jīng)濟結(jié)構(gòu)中更為上游，因此與更加微觀驅(qū)動的個股組合之間相關性通常比較低。傳統(tǒng)權(quán)益類資產(chǎn)主要收益的驅(qū)動力是企業(yè)的盈利能力和其資產(chǎn)的收益能力，債券類收益主要和利率環(huán)境、信用狀況相關。而CTA策略主要基于期貨等衍生品市場，其收益跟商品價格波動、股市整體波動、及利率水平波動等因素有關。這種低相關性的原理是比較直接的。

七禾網(wǎng)6、您認為運行CTA組合時最重要的風險是什么？

姜涵：量化策略的基礎是過往數(shù)據(jù)，因此最大的風險往往是過往數(shù)據(jù)中樣本量比較小、不太常見的市場形態(tài)，尤其是劇烈的大拐點，以及突發(fā)政策所引起的大幅波動。這類風險，原理上看是無法完全消除的。我們認為最佳的處理方式是多資產(chǎn)、多交易維度、多模型甚至是多策略的配置。這一點，對于投資人是有價值的，對于管理人來說也同樣重要。