新浪财经讯 金麟2014·量化投资与对冲基金年会3月26日在北京举行，新浪财经全程图文直播本论坛。以下为“大资产时代的量化投资与对冲基金”圆桌论坛实录。

　　主持人孟一：谢谢李勇主任非常风趣幽默的演讲，尤其是关于微信那段，让我想起画面感，我在QQ上通知你们过来，你们为什么不过来，学生问李主任，你有微信吗？我叫你们过来，你们都不过来，我还有什么威信？我觉得刚才李主任提到大数据，最重要的一点可能在大数据当中寻找规律性的东西，可能大数据就是寻找一些可信度最高的位置，它的数据主要集中在哪里。如果李主任今天所讲的内容一切都会在未来实现的话，统计学这个学科将会崛起，阿里巴巴[微博]很有可能在美国上不了市了，因为它掌握中国非常多消费方面的大数据，所以我们看看这样的事情究竟会怎么样发展，因为它掌握中国非常多消费方面的大数据，所以我们看看这样的事情究竟会怎么样发展，现在我们茶歇十分钟，然后是圆桌论坛环节。

　　现在有请本次圆桌论坛的嘉宾，他们是：合众资产管理股份有限公司副总经理黄后川、中国国际金融有限公司董事总经理阚睿、方正证券股份有限公司金融工程部副总经理李尧琦、海航资本控股有限公司互联网金融部总经理谢辛宁、香港时富金融集团中国区高级执行总监马家俊，一共是五位嘉宾。

　　上午的时候圆桌论坛更多的是关于量化，以及包括投资方面架构性的投资演讲。第二场圆桌论坛，我们的主题是对冲基金时代的技术创新和产品设计，应该说更加具有操作性。而且我看到五位嘉宾本身都是金融机构第一线管理人员。首先第一个问题问一下黄后川生，合众人寿的量化模型能给我们介绍一下吗？

　　黄后川：

　　寿险量化的模型实际上和寿险本身投资的目标是一致的，因为我觉得从理论上来讲，量化追求稳定性、追求多元化，收益的目标又不会特别高的投资模式非常适合寿险。但是因为我们国内监管性的原因，实际上寿险是最后一个进入衍生品市场的。去年下半年才允许寿险投股指期货，实际意义上的衍生品市场。但是量化的技术，在寿险整体的资产配置里面有很大的作用，因为寿险实际上不像普通的基金，它可能是专门区分债券基金、股票基金或者是货币基金，因为寿险是综合的考虑，它是很大的资产规模，它要实现稳健的回报，需要在不同的资产类别上面实现均衡的配置，这里面量化的技术也会用到很多。比如说再平衡的配置，收益的稳定性考虑，应该是多少配在债券上面，多少配在权益类上面。针对于不同的资产类别，它的流动性还有比较重要的考虑。流动性上面，实际上寿险是最不追求短期流动性的，但它追求的是中长期的资产负债的平衡，这些都是可量化考虑的方向。

　　最近两年我一直在推动保险资金在稳健的量化投资的模式和方向上的资产配置，对于保险来讲面临比较大的问题，目前来讲量化的模型，很多东西对于保险资金来讲，它的容量是不够的。

　　我们举一个最简单的例子，保险资金现在总规模大概是8万亿左右，这里面权益类资产的配置大概是6000亿到8000亿。如果说权益类资产里面有10%，总资产里面可能只有1%配在稳健性量化的产品里面，可能有800亿左右，这样的规模我们现在的量化没有办法完成，这实际上和我们的品种比较单一，而且有市场深度的品种很少有关系。所以说未来要打开国际市场，还要进行多品种的配置，特别是有市场深度的品种配置。

　　孟一：

　　感谢黄总对于合众人寿量化模型的介绍，我觉得其实没怎么说模型，这些东西是不是涉及到太多的商业机密。

　　黄后川：

　　不是这样的，对保险行业来讲最关心的不是模型，因为它的资金量太大。关键是在资产配置和方向上，比如说我们公司总共四五百亿资产，就算给你某一个策略模型表现的很好，给你一个亿运作，实际上你对于整体的收益来讲也是杯水车薪的。

　　孟一：

　　我们觉得保险公司确实很有钱，我们觉得最有钱的保险公司，是中国再保险，就跟刚才黄总所提到的量级的概念，更多的是画一个大模样。接下来的问题问一下中金公司的阚先生，我们感觉中金公司名胜在外，但是平常不多见他，中金公司在期权定价方面的研究是什么样的呢？

　　阚睿：

　　这个问题还是比较简单的，场内定价马上要出来了，根据我们现在所知道的信息都是非常标准化的东西，而且甚至于没有美式期权，只有欧式期权，那个定价基本上没有什么可以做的了。一旦出来以后，比如说波动率的东西会出来。场外期权，其实在国内现在做的基本上也是比较简单的东西，国内定价有它的特殊性和复杂性，我们的利率用来对冲，买跟卖之间有比较大的差价。在定价的时候，我们都要放进去，这是需要考虑的一些实际运作的东西。

　　另外一方面，信息的缺少，没有场内期权，波动率曲线更没有了。实际上你做一个非常复杂的模型，做出来以后马上面临到的问题，你是没有办法把它的参数定下来。实际上目前我们采取的还是比较综合的办法，我们尽量采取比较简单的模型。但是把实际运用当中的问题，像我刚才提到的东西放进去，基本上采取一些模拟的方法做运算。

　　孟一：

　　我觉得阚总一说正好提醒我ICE前一段时间刚刚收购了一家公司，专门就是做波动率曲线，包括不同的因子转换之后，期权的定价大概在哪里，如果说未来有机会，可以把相关的东西给你看一看，我相信你自己也做过这样的研究。

　　阚睿：

　　原来也做过，美国肯定有很多这方面的需求，在国内这方面的需求是方兴未艾，真正用到复杂的期权，我想可能还有一两年的时间。

　　孟一：

　　接下来的问题问一下方正证券的李总，能不能给我们介绍一下方正的星火计划？

　　李尧琦：

　　星火计划就是我们有一笔钱，我们范处长提到了MOM，我们一笔不同的资金可以投给我们部门内部的研究员，也可以给外部的投资经理。

　　孟一：

　　其实就是券商资管计划，我觉得信托这两年的日子不太好过，因为有基金子公司，现在基金子公司的业务慢慢向券商资管计划流转，最后等到银行资管计划出现的时候，我们发现粮仓可以办事了，星火计划的规模大概有多大？

　　李尧琦：5个亿。

　　孟一：

　　也不算小了，你觉得整个投资的方向，比如说除了衍生品，期货在你的眼中应该属于另类的资产吧？

　　李尧琦：

　　首先更正一点，我们是金融工程部，我们是专注于量化投资的部门，期货是我们最常用的品种之一，我们也是多策略，星火计划包括我们自己的投资，都是关注于量化投资，多资产类别，多策略，市场中心为主的投资风格。

　　孟一：

　　感谢你对星火计划的介绍，我相信在座有很多个人和团队未来有合作计划。接下来的问题问一下香港时富金融集团的马家俊先生，请你分享一下在国际金融市场当中，量化交易目前的发展和现状怎么样？

　　马家俊：

　　我想说的是美国的经验，其实美国在量化交易已经有超过三十年的历史。今天有统计超过60%的交易都是电脑进行的，如果说在香港使用的方法，我们比较晚一些。

　　举一个例子，刚才李教授说的大数据，去年十月香港才可以收到全数据进行分析。但是在日本来说，他们已经有好几年了。我们基本上还是来的比较晚。我在美国有幸见了很多出名的老师，在那里学到了很多东西。我回香港中文大学做教授做了研究员，后来有机会跟时富金融有一些交流，他们也对我的研究很感兴趣，后来邀请我加入他们的团队，帮他们发掘量化交易。

　　其实时富金融一直都在创新，可能我还没懂上网的以后，时富金融已经在香港发布了第一个交易平台。现在时富其实作为全牌照的机构，我们全力发行量化交易，也是全香港第一个投放那么多资源发展的。我的看法是，对香港来说，量化交易的未来，我觉得回不了头。今天我们用的都是智能手机，时富金融希望往一个风险可控的方向发展。

　　孟一：

　　你觉得在你的集团当中，客户使用程序化交易的数量或者是比例有没有进行过统计。

　　马家俊：

　　现在已经好多了，大部分都是电脑，我估计已经超过90%了，我们的交易非常多，我们也有几个团队在做量化交易。

　　孟一：

　　谢谢，接下来问一下海航资本的谢辛宁先生，交易所的系统该如何提高速度呢？

　　谢辛宁：

　　我觉得从三个方面来讲，第一个方面是用更好的硬件，比如说把千兆以太网换成万兆以太网，把四核CPU，换成八核CPU。第二个是我们抛弃通用性的硬件，采用专属性硬件，我们都知道苹果用户的理念非常好，为什么呢？硬件是专门为操作系统软件做出了优化，交易所的业务也有其独特性，我们在设计硬件的时候，为其来进行独特的设计，使得没有必要存在的一些功能或者是算法，不用再实现了，这样性能就会有比较大的提升，把算法写到硬件里，类似于单片机的技术，它根本用不着操作系统和对硬件之间的系统开销，这样它的系统当然快了。第三个是对现有交易所的系统架构进行调整，这个做起来难度比较大。

　　比如说现在大家通过期货公司，期货公司有一个交易前端，前端会搜集期货公司所有用户的报盘数据，然后上传到交易所，交易所有很多交易前端，这些数据分别存在不同的物理基础上，按照时间来排序，并且把排序的结果发回到前端上面去，实际上一来一回存在大量的网络进程之间、内存之间、操作系统之间，如何把现有的消息传递的模式进行改变，使之节省，哪怕每次节省一次硬盘的读写，在如此大的交易量上，对性能的提升会有比较大的作用，我这样给大家解释也许比较合适。

　　孟一：

　　你原来是学什么专业的？

　　谢辛宁：

　　我是学经济学的。

　　孟一：

　　我感觉你是搞通信的，研究通信的人从呼叫到应答形成一个闭合的回路。

　　现在请黄总回答一下，保险资产量化风险的控制，我们这么大体量，量化投资怎么使用风险控制这方面的优势呢？

　　黄后川：

　　因为现在保险业的变化刚刚起步，实际上现在讲到保险的风险控制，实际上很多还是涉及到监管的东西，包括信用风险跟量化没有太多关系。保监会领导现在最头疼的事情跟量化没有关系，但是在量化上面，保险业虽然钱很多，他们经常会问一些问题。我们做量化的，他们面对的客户有两种，一种是存化，还有一种根本不相信，我为什么要用量化，其他地方都做的很好。所以说这里面的风险控制，对于我来讲，包括去选择其他的投资对象，我觉得要站在更高的位置上考量，这样才能做好风险控制。

　　孟一：

　　我的问题是保险资产当中，目前你已经做的量化投资如何去控制它的风险？比如说我们知道有一些日内交易的公司，比如说加拿大公司给你提供风险控制的手段，当日的亏损不能超过2%，单周的亏损不能超过7%，一个月的盈利必须达到10%，有没有这样对于我们保险资产当中的量化投资。

　　黄后川：

　　它不是针对量化投资，比如说对分类别的权益投资没有这种规定，对于保险业来讲整体的收益率区间希望能够达到4以上，今年的业绩很不好，市场很不好，也应该在4以上。如果收益和市场都很好的话，能达到10%，对每一个产品类别都有风险限额，都有额度。比如说权益类的投资，我们定的目标你的收益要达到10%，但是最大的风险额度可能只能给你5%或者是6%，量化的投资在这里面是有优势的。因为量化的投资做到这个幅度是比较容易的，如果你没有任何的对冲品种，还是靠以前的主动性投资很难做高。在这里面做风控或者符合投资需求是很困难的，这也是我刚才回答第一个问题讲到的。所以说如果对于量化理念进行单独的风控，量化大部分的品种除非你就一直亏损下去，一般情况下不会到我刚才讲的风险限制。因为它的下面可能给你5%，上面需要你8%到10%的回报，这是典型的保险资金的风险收益的要求。

　　孟一：

　　我很好奇，如果有极端的事情发生，我们原来都知道做国债的正回购，买一些公司债，利用国债和公司债之间的利息差获取一定的收益，而且非常的稳定。结果今年突然手下的交易员给你回报，我买超日债了，如果出现比较大的亏损，你该怎么处理呢？

　　黄后川：

　　所有的风险控制，从风控来讲应该都是往前看的。也就是说，你买超日债，你为什么买，你买了之后信用评级跟踪的怎么样这是，之前的问题。之后的问题你没有任何办法，所以说这是整体的问题，他必须要往前看，所以你要站在更高的角度来看。我回到量化的投资控制里面，我们下面的投资经理要开发量化的模型，我会问一系列的问题。但是最重要的问题是，你这个量化模型不管以前有没有效，你在未来两三年内凭什么有生存空间，你赚的是谁的钱，这个问题很重要，你能不能回答清楚。我觉得这是最前面一步的风险控制，当然还有风险控制很重要的原因，你要多元化。多元化也是量化的优势，普通的正规军出来的投资经理，包括主要是做股票投资或者是债券投资，每个经理都会有两套思路，他不会有三到四套的思路，要不然他会人格分裂的。

　　比如说有些事件特点，跟踪研究员他们一些行为的时候，你用人做是不可能的，实际上这是做量化的优势，所以说风控要做两点，第一点就是在最源头的时候，你要能够把不靠谱的事情拦住，把靠谱的事情放过去，还要能够做一些多元化的东西。

　　孟一：

　　风控要在事件发生之前，而不是事件发生之后，我们要防微杜渐，把风险真正的排除在外。第二个问题问一下阚总，期权套利方面的模型，你觉得就像一个工程师，把期权当作一块砖头给我们打造出一个美丽的建筑。

　　阚睿：

　　不是说你刚才说的模型太老，我只是说中国市场还没有成熟到马上需要我们做一些非常复杂，你开车在很颠簸的土路上开解放车比开一个奔驰和法拉力开的还要好，中国的情况就这样的。期权套利这件事情，在中国市场还没有能够可以交易的期权市场，其实绝大部分，甚至可以说所有的期权交易其实都不是交易，只是产品的形式发出去了，并没有双边的报价。所以期权套利肯定要等到市场形成以后，我们才会去考虑。当然上证所跟中金所[微博]都想发股指期权和个股期权。我认为他们开始出来的时候，肯定会有一些非常简单的套利机会，在国外已经不存在的套利机会。比如说之间的关系被破坏了，这个在美国市场上已经不可能找到了。但是在中国市场上有可能出现，就像上次股指期货出来的时候，这个时候机构投资者应该做好准备，任何学过期权基本常识的人都知道怎么作件事情。在系统上，如果是个股期权的话系统上要有所准备，能够及时的把单下下去。再复杂的称不上是完全无风险的套利，而是某种统计意义上的套利。比如说突然增加了很多，就像股指期货一样，中国市场最后会变成什么样的，我们不太清楚。因为最后它取决于几个不同的游戏玩家行为，我们也不太清楚。比如说股指期货开始的时候，虽然是一百多点的基差减下来了，但是它维持了很长一段时间，这些都是无法解释的，这是异常的现象，散户是怎么考虑的，尤其是中国的散户在期货里面显然起了非常大的作用，在期权里面他们能够起多大的作用，我觉得能起不小的作用。因为当时也觉得在利率期货出来之前，实际上没有发生，所以我觉得这个问题不太好回答。

　　孟一：

　　你认为在市场初期不成熟的时候，往往会有投机资金的力量给我们市场创造一些套利的机会。

　　阚睿：

　　一开始我觉得有很大的可能性。

　　孟一：

　　随着市场的成熟，这样的机会越来越少见了，权证推出以后成为中国监管部门心中的疼，只能做买入的看涨和看跌的期权，你觉得对于未来期权真正的推出有没有历史的教训或者是借鉴意义呢？

　　阚睿：

　　我没有经历过，我只是听说过，我不能做出非常正确的描述。但是我能想象我猜测的一种可能性，当时的监管使得机构投资者不太容易做套利类型的交易，你可以试想期货出来的时候，如果你不允许机构投资者卖空期货的话，你会发现基差到2000都有可能。再一个权证不是那么明显，期货到期了一定要归位，每过一个月或者是三个月一定会出现。期权也一样，所以它在时间上给了你一个限制，那些瞎炒的人到某一个日子一定会发现不对，所以它不会持续太久。我们认为期货不太可能出现权证这样的问题，你这个问题我想答案是一样的，我不认为它会出现这样的问题，可能短期的套利机会是有的。

　　孟一：

　　只要别出现过量发行，以及其他的问题导致尽管有漏洞，最后被别人利用。

　　阚睿：

　　现在我们看到的散户是不能卖期权的，机构是可以卖期权的，因为卖期权的风险非常高，而且它对卖期权的保证金要求是非常严格的。

　　孟一：

　　谢谢阚总的回答，接下来的问题问一下李尧琦先生，刚才你也介绍了方正的星火计划，成功的投资策略你觉得大概怎么样分类呢？

　　李尧琦：

　　我们大概有70%的策略在做各种各样的套利，有30%的策略在做各种各样的择时。大致可以这么分，套利和单边的策略，我觉得对于套利来说，如果涉及到现货的套利，由于它的资金杠杆非常低，所以它的收益率能做到8%到12%就已经非常不错了。如果是纯期货的套利，比如说跨期套利，由于它的杠杆非常高，所以它的收益有可能做到20%到30%的区间。伴随着它是统计套利没有强制回归的特性，造成了它的风险相对大一点，它能到3%或者是4%，大概就是这样的特性。对于单边的择时和期货的趋势，CTA的策略预期收益率高的能做到百分之百，但是这种策略特点往往是资金容量一般，它可能是10%到20%的特点。

　　孟一：

　　你刚才提到70%在做套利，股指期货从高生水现在变成高贴水。

　　是这样的，浅度的贴水在台湾的市场都是有的，一个市场如果没有非常流畅的机制，反向的机会是做不到的。所以它只有一个方向做，所以浅度的贴水是完全有可能的。在其他的季度理论上应该稍微有一点在水上，但是我觉得正常情况下，在市场比较平和的时候，你看到它的浅度贴水，它是另外一个方向就有人进来套利。

　　有一种解释可以说是大家看空市场的时候在卖，使得贴水加深，如果是这样的话，你应该能够看到相关性，市场的走势跟贴水的相关性，市场往下走贴水往下走，你看比较长的时间，这个是没有的。我们观察有一段时间没有，另外一段时间可能反过来。我个人认为这不是造成深度贴水的原因。

　　李尧琦：

　　我个人考虑这是不是非市场行为造成的。

　　阚睿：

　　某一天特别的帐可能有疑问和追问，这是有可能的。我记得曾经有一天，某一个机构做了一件事情突然升了很多。但是经常的情况是这样的，有一阵子四五十个点，我不觉得是他们搞了什么东西。

　　黄后川：

　　套保的是证券公司，按照合约金额可能就五六百亿，整体的保险在里面，我估计加起来应该不到一百亿，对于机构投资者来讲，他们算的比较精，你让他付出短期1%的成本，在一周或者是两周之内1%的成本做空投不如平仓。举个例子，我们估计像人寿、平安也是类似的想法。因为我知道保险公司内部反而想部门之间互相做套利，这里面最大的可能，最容易打通的其实应该是基金公司的ETF，用多投替代的策略来做。但是我不知道原因是为什么，因为在去年的时候大家一直呼吁能够放开。但是据我了解，现在几个大的还没有放开，不知道具体的原因是什么，他们进来可能会有一定的作用。所以这个只能解释为短期操作的人，他们愿意付出一些成本来，其他的解释现在也很难。就像阚总刚才讲多的，我们观察也是这样的，对错各一半，有些是被纠正的，有些是真正实现的。

　　阚睿：

　　如果让我一定猜一个，我宁可猜是散户的行为造成的，他们那段时间看空市场。你看到明显有一段时间散户看多的时候基差是正的。

　　谢辛宁：

　　我从互联网的思维来理解，当你的平台足够大，玩家足够多，他们在短期内会产生出有利于某几个玩家新的游戏方式，我们没办法对某一次都知道为什么，我们只知道这个会怎么样，我们知道因果就可以了，我们不需要知道为什么。我们从统计上发现，原来这样就会导致那样，其实从概率上就已经足够了，如果你真的挖掘出来到底怎么样那是不可想象的。

　　李尧琦：

　　你觉得是证券公司做空了，我觉得是你们套保的，看来大家都没怎么搞。

　　孟一：

　　接下来想问一下李总。

　　马家俊：

　　我对香港的市场比较理解。

　　孟一：

　　香港金融期货做的本身也不是特别大，你觉得80%股指期货有可能是升水，20%的股指期货可能是贴水，你觉得是什么原因造成的呢？

　　马家俊：

　　我觉得是季度的问题。

　　孟一：

　　这样确实有比较好的纠错功能，借用海外的经验，你觉得如何推动国内市场，尤其是量化投资这方面的发展呢？

　　马家俊：

　　我先说一下量化投资怎么才能成功，我觉得要成功，从我的经验来说一定要硬件和软件都配合。我们时富金融投放了很多资源，我们做交易的如果数据不全了，对我们的策略其实是有影响的。如果你的策略对数据非常敏感，可能就有问题了。随着大数据的到来，每天的金融数据都很多，我们要收起来进行管理，这是需要成本的。时富金融也投放了很多资源培训人才，我们打算把它放到科学园里面或者跟大学合作多培训一些学生进入这个行业。除了这个，我们还带头成立了量化学会，希望借助这个平台，让业界的人士可以互相学习交流，也希望我们学会的会员通过考试才可以进来，可以让公众提高认知度和信心。

　　孟一：

　　我们都知道香港是非常自由的金融交易港，08年美国金融危机的时候会出台法律法规方面的政策，限制纯粹的开一些空仓继续做空股指，香港如果真的出现黑天鹅事件，你觉得港府会出台限制你做空的规定，还是仍然保持自由港的本色，不会对市场提出任何政府性行政性的干涉意见呢？

　　马家俊：

　　现在我们也有研究，我估计香港政府有信心，我们也投放了很多资源。

　　孟一：

　　接下来的问题问一下谢总，量化投资和互联网金融方面的融合，你怎么看呢？

　　谢辛宁：

　　互联网技术应用到量化投资来，使得以前某些从技术上不可能去做的事情或者以前可以做，但是成本很高，大家不愿意做，这两点的情况发生了改变。比如说刚才李勇教授也介绍了，现在有人利用推特的数据分析情绪指数，并且根据这个指数来投资纳斯达克[微博]或者是道琼斯的股票或者是指数基金获利。我自己分析过豆粕成交量，我分析了当时的微博和论坛，以及整个成交量和价格反转的相关性分析，发现相关度很高，利用相关数据我做了简单的模型，预测的成功率也比较高。

　　孟一：

　　你是在微博上看的。

　　谢辛宁：

　　我把所有的文本抓下来做分析。

　　孟一：

　　大家在讨论豆粕的话题你抓下来，是怎么分析的呢？

　　谢辛宁：

　　一个是纯粹热点的统计，每天有多少人讨论这个事情，讨论多少次。另外是正向觉得它会上涨或者是会下跌，取中间的差值，并且进行分析，大概是这么一个模式。

　　孟一：

　　听起来很高大尚。

　　谢辛宁：

　　以前我们做不了的事情或者成本上太过于高昂，现在我们就可以做了。随着互联网的大发展，对于期货公司和监管层有倒逼的情况，余额宝[微博]现在是五点几，余额宝二号跟珠江人寿合作年化大概到了7%，这意味着绝大多数的金融机构向外投资必须超过这个数字，否则它赔本赚吆喝了。而大众已经被现在的5%到7%的收益率调起了胃口，你现在让他接受3.5%到4%的收益率是不可能的，也许是我父母那一代年龄比较大，他们还会接受一些国家的比较有保证的，像我们这一代包括我们或者的人，对于这种收益率是绝对不能接受的。这意味着我们量化未来会有更大的市场发展空间，包括我左边的保险的，右边是银行的，现在被逼无奈，也不得不走上这条道路了。

　　孟一：

　　另类资产配置大概会配到5%到10%，能够提供一个高附加值或者是高收益的策略，这样作为MOM分子当中的M，可能会对整体的业绩带来突出的表现。

　　今天下午的论坛同样安排了十分钟的互动时间，在座的人民大学的同学们和与会的嘉宾，如果有什么问题可以提问。

　　提问：

　　我的问题问方正证券金融工程部的李尧琦先生，你刚才提到了对冲交易，在沪深300是很激情的工具，银行、地产、非银行金融、医药这些只要每天看，只要排行站在最前面，我的感觉任何对冲策略在那个时候都失效了，但凡它在下面我们选择一些小股票往往比较好。特别是在去年，假如说你在2013年年初直接买入创业板ETF，这样的收益会非常高。你们怎么权衡是否配置银行、地产这类的股票，以防止银行或者是地产突然保障产生的黑天鹅事件。

　　在你们交易的时候，我们往往看国外的杂志，往往会提到高大尚，他们自己用C++放到那里，我自己交易的时候更加靠近交易所。我现在在券商资管，你交易的时候无法绕过证监会[微博]规定的要求，你怎么解决这些问题，你们套利的时候怎么选择银行和地产的呢？

　　李尧琦：

　　我先回答第二个问题，速度问题如果你的竞争对手全都面临这个问题，都没有办法。我觉得在同一个起跑线上，如果大家都接恒生柜台的情况下，你自己写肯定会快一点，而且你自己的灵活度大一点。如果你有方法可以绕过恒生柜台，你就天然的优势，什么办法可以绕过呢？你是个人户，如果你是有限合伙的企业，你开一个法人的帐户，你不用非过恒生的柜台，你可以快一点。

　　第一个问题是去年典型的特点，去年只要做阿尔法做的非常好的人，有可能有的人真的很好，有的人选了中小板或者是创业板的股完胜沪深300，国内的现实沪深300的期货是唯一的股指期货，现实就是这样的，银行、地产和中小盘股之间的效率都是你要考虑的东西。中金所有可能在近期推出中小500，这个可能会从侧面解释这个问题。我们怎么处理银行地产呢？我觉得做任何的策略，你的核心思想是什么，没有特别的考虑银行地产这个问题。

　　提问：

　　我的问题是问香港的嘉宾，很多人告诉我们所谓的大数据有三块数据，速度、算法和模型，在投资机构里面有数据，但是没有人，在研究所里面是有人没数据。所以在国内感觉做这一块比较难，我想请教一下香港开始阶段谁来提供这样的模型或者是算法，是由投资机构自身，还是研究所、大学，还是第三方的服务商呢？

　　马家俊：

　　其实在模型这方面，可以说我们都是从美国这些地方学回来，然后再用在香港。截止到目前，我在美国读书的时候或者看文章，都是美国主流的，我估计我们国内很多模型都应用在数据上，也可以说是大学。现在我们非常欢迎跟大学合作，因为他们也给我们一些东西，我们也需要一些数据给他们，推动这个方向的发展。

　　孟一：

　　都有从借鉴到创新的过程。

　　提问：

　　我是来自天津量化投资协会的，我想问一下谢先生，我们公司有没有新的整套方案呢？

　　谢辛宁：

　　有可能交易所在用，国内我知道有两家为量化投资交易所提供这类服务的，一个是从军方转过来的，另外是民用的，如果你感兴趣的话会后我们可以单独联系，我可以把那两家的人介绍给你。

　　孟一：

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