还没尝试量化产品？资深海归投资基金经理细说量化

　　马俊，英国剑桥大学数学学士、金融学硕士、计量经济学博士、CFA。具备10余年国内外金融市场从业经验。累计管理百余只私募产品，资金规模超百亿。曾在Journal of Economic Theory（国际经济学杂志前十）等权威学术刊物发表过重要研究成果，先后在Citigroup和Credit Agricole等国际投行机构进行过金融衍生品策略开发和实战。

　　2013年加入双隆投资，历任金融工程师、研发总监、总经理。引入海外先进量化投资模型，研发适应本土行情的投资策略。对管理期货、量化股票、量化期权等量化投资领域均进行了深入研究和丰富实战，并在对冲基金的技术体系、研发规划、投资交易等方面的积累了深厚的管理经验。目前负责公司整体运营决策，主导投资决策委员会和风险控制委员会的常务工作，同时对金融研发部和投资交易部进行工作指导和监督考核。

　　如果在理财时会购买一些机构资管产品，那你一定对“量化投资”不会陌生，量化对冲、量化选股、量化CTA……各式各样的量化投资产品让人挑花眼。你是否真的了解量化投资？量化策略是什么？应该怎么选？

　　本次对话，我们邀请到了上海双隆投资有限公司总经理马俊先生，看完本期节目你应该就能对量化投资有一个更深入的了解。

　　核心观点：

　　1、量化投资可以理解成为，通过模型对基础投资想法进行实践，然后再通过计算机手段去实现交易。

　　2、投资者选择量化产品要符合自己风险偏好，如果只能承受五个点左右的回撤，可以选择一些对冲型或混合型产品；如果能承受十个点或者更多回撤，就能选择一些百分之百持仓的量化选股、或管理期货型产品。

　　3、今年量化领域发生了很多变化，大家更多会选择指数增强型产品，承受一定贝塔区获得超额收益。

　　4、商品期权成交量比上证50ETF期权有一定差距，整体成交量并不支持资金大范围参与。

　　5、人工智能在投资领域目前还处于工具性、辅助性阶段，完全替代人还需要一定时间。

　　6、量化策略开发员每天大部分时间都用来进行策略开发，符合上线标准的新策略会先纳入实盘交易用自有资金测试，检验后再加入公司策略库。

　　以下为访谈文字实录：

　　券商中国记者：各位资治通鉴的读者大家好，今天我们非常荣幸邀请到了上海双隆投资有限公司总经理马俊先生，马俊先生长期在海外从事量化投资交易，在量化投资方面有很深的经验，今天我们的话题主要围绕量化投资这一领域。第一个问题，您在海外学习的是数理专业，现在在双隆投资负责投资交易，能否谈谈您对量化投资的理解？

　　马俊：其实量化投资更多地可以理解成是，你有一个基础的投资想法，然后通过模型把这个想法进行实践，然后再通过计算机的手段去实现这个交易，比如说在期货上面就通过模型，建立一个仓位管理的模型，对整体商品的持仓进行一个仓位的管理，然后通过程序化去交易，同时下单一揽子的商品，基本上就是这样。

　　券商中国记者：我们看到现在市场上量化投资的产品类别很多，品种也非常多，对于普通投资者来说，我们应该去怎样选择或者是我们应该去关注哪些方面的产品指标？

　　马俊：整个二级市场量化产品非常多，我觉得投资者选择产品首先要符合自己的风险偏好，之前投资者可能对量化产品有一些误解，认为量化产品都是对冲型产品，也只有对冲型产品才叫量化策略。其实量化策略也分很多不同的类型，就市场而言，它可以分成股票市场、期货市场、期权市场，在股票市场上主要有三大类型的产品：

　　一个是完全中性的，就是过去大家所熟知的量化对冲型产品；还有完全暴露敞口、百分之百持仓的，就是量化选股产品或者大家认为的指数跟踪型产品；还有一些是对仓位进行动态调整的一些股票多空型产品。

　　期货上面主要是管理期货型产品，就是大家熟知的CTA策略。期权上面也有一些量化期权策略，可能做的是一些期权波动率、价格上的一些交易。市面上常见的是混合策略，就是我把各类型能做的策略放在一起，进行一个综合交易，彼此策略之间还能进行一个互相对冲。

　　投资者选择适合的产品主要考虑自己的风险偏好，比如说你只能承受五个点左右的回撤，那么肯定选择的是一些对冲型产品或者是混合型产品；如果你能够承受十个点或者更多的回撤，那么就能选择一些百分之百持仓的量化选股，或者是管理期货型产品，更多地是根据自己的风险承受能力选择一个对应匹配的风险级别的产品。

　　券商中国记者：您前面也提到了量化对冲产品，我们知道量化对冲产品以往很多运用到股指期货，现在虽然股指期货已经两次松绑，但是可能松绑力度离大家的预期还是有一定差距，影响了传统对冲策略的运行，那么根据您的观察，今年国内量化投资领域有哪些新的变化和趋势？

　　马俊：应该说今年整个量化投资领域还是发生了相当多的变化。首先其实像主持人提问的一些量化对冲型策略，过去大家常见的可能是买一篮子股票对冲一张期货，现在由于股指期货受限，整体你的开仓手数都会受限，那么这类型的策略规模就会受到限制。

　　今年大家可能更多的选择是做一些指数增强型产品，因为它买的是一篮子股票而不去对冲期货，同时整体的市场处于一个低波动的情况下，投资者觉得整体市场风险可控，所以他们更多的愿意去承受一定的贝塔去获得一个超额的阿尔法收益。

　　券商中国记者：商品期权今年刚上市，我们看到包括双隆在内部分公司推出了商品期权产品，能否介绍下这方面的情况？

　　马俊：双隆投资应该说是国内最早参与期权产品的私募之一，我们从期权上市第一天就开始交易上证50ETF期权，2016年我们也发行了自己的第一只阳光化的期权产品。商品期权上市时候，我们也在第一天就参与了，商品期权市场的成交量比上证50ETF期权还是有点差距的。

　　我们在里面主要配置了一部分符合它波动特征的策略，整体双隆现在的期权产品应该还是放在上证50ETF期权上，商品期权只是做一个适当的参与，因为现在整体成交量并不支持资金大范围地参与。

　　券商中国记者：人工智能的概念最近一年非常火，前几天人工智能选股ETF已经在海外上市了，我们看到越来越多机器在投资领域对人的替代，请问马总您对这个现象怎么看？

　　马俊：其实在2013年的时候呢，我们便把人工智能或者说当时的一些监督学习的算法运用到投资中。比如说，当时我们大数据挖掘，通过一些机器学习的算法对未来市场整体的涨跌进行一个预测或进行一些投资交易，我们认为其实在目前发展阶段，一些人工智能算法还是处于人教会机器去这么做，这是过去的一些监督学习算法，比如说AlphaGo之类的。

　　那么，这两天出现像AlphaZero其实是处于一个无监督学习的阶段，那么这类型其实也是刚刚起步，我觉得这是未来人工智能很重要的一个发展方向，从监督学习向无监督学习进步的一个阶段。但是我觉得把它大范围运用到投资上的还是有一定时间上的要求，因为毕竟是人设计的整个模型，告诉机器去怎样学习进行ETF上选股的操作，它未来替代人还是需要一定的时间，我觉得它还是处于一个工具性阶段，就是人运用它去辅助自己进行投资交易。

　　券商中国记者：最后一个问题，投资者对主观投资基金经理日常工作和流程可能都比较熟悉，量化投资这一块我们还是觉得比较神秘的，那么您能不能结合您的一些工作情况，然后给我们讲讲就是一个好的这个量化策略，它是怎样开发和完善？

　　马俊：其实我们每天大部分时间都是用来进行策略开发，如果作为我们常见的一个量化策略开发员，我们整个公司通过IT为整个公司系统提供了支持，我们的金工并不需要担心任何接口或者回测的问题，它们把大部分的时间都用在了开发程序上，每天我们就是尝试运用不同的数据挖掘的算法，尝试去寻找一些规律，建立一些数据模型。

　　当你一个数据模型建立了以后，我们便会把这些数据模型用到投资中去检验它的效果，同时很多情况下，我们会发现一个问题，就是是否这个模型只存在统计上的意义，而不存在交易逻辑上的意义。

　　简单举个例子，比如说你发现今天的第一分钟是上涨的，和明天最后一分钟的涨跌有大部分的相关性，但是我们会问它是否存在交易上的意义，还是只是一个统计上的意义。我们会要求我们的策略研发人员在策略开发完以后，会在一个仿真平台上跑一个月左右，同时也看一下它盘面的一些开仓点，去看一下它是否存在一个交易意义上的意义，而非单纯统计意义上的意义。

　　当我们一个策略在一个样本外跑了一个月以后，如果整个策略开发人员觉得没有问题，同时也符合样本内的表现，我们会召开一个投委会，如果符合整个公司对这个策略的上线标准，我们会把这个策略纳入到一个实盘交易中，用一些公司的自有资金进行实盘交易测试，大概检验时间是三个月左右，如果非常稳定我们会把它加入到公司策略库，然后通过一套量化模型对整个策略进行综合配置。

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