期貨中國10、您如何評價一個策略的好壞？中低頻策略的評估和高頻策略的評估是否有所不同？

羅顏：策略好壞的評估，一是看歷史回溯測試報告，二是看實際使用過程中與測試數據的差異度。中低頻與高頻肯定是有差別的。很多高頻策略基本無法歷史回溯，因此評估標準也不一樣。在中低頻策略方面，中量網開發了一套自適應體系的評審標準，包含數十條評估依據，對各類數據指標進行計算，歡迎各路量化愛好者登陸中量網體驗，另外中量也擁有自主知識產權的高頻交易控制器，其便捷性、人性化是同類產品無法比擬的。

期貨中國11、您如何判斷一個策略在執行過程中效率下降了？或是失效了？

羅顏：最簡單的方法看執行過程中，最差數據是否達到回溯歷史低值，根據達到低值的百分比來判斷策略是失效還是效率降低。一般情況下，一個策略當前的最大回撤達到歷史最大回撤的1.5倍以上，那么這個策略可能就失效或者需要修正了。當然也會有所謂的否極泰來之說，這需要模型開發者對自己的策略思路有深刻的理解，目前行情適應性的吻合度評估，所以這個問題還得具體問題具體分析，這是個復雜過程，大家也可以登陸中量網的“中量研究院”版塊，其中有很多關于此類的文章報告。

期貨中國12、有些量化交易者在交易過程中略有不順就想減少頭寸，就想停止，就想換策略，應如何克服？

羅顏：建議策略使用者在使用策略之前先選擇符合自己交易類型的策略，其次在入場時機選擇時不建議其在模型大幅盈利的情況下進場。具體來講，投資者首先應該對使用的策略類型有一個大體的認識，比如是屬于震蕩模型還是以趨勢為主的模型，另外對模型的盈利周期和虧損周期有一個大體的了解，再就是在初次進場時機的選擇上要把握好，還有一個比較重要的因素，了解自己的風險承受力，接下來要做的就是堅持了。

期貨中國13、就您看來，策略的開發思路，一般有哪些來源？

羅顏：一是國外優秀的交易思路，交易策略；二是本土一些根據自己實盤交易經驗的積累；三是根據概率統計計算或是各類智能算法而來。另外我需要補充一下，中量網每天會接到數十個模型開發需求的客戶電話咨詢，凡是自己主觀思路想要轉變成自動化程序執行的交易者，一定要清楚，習慣與盤感的東西，是不能轉成量化的，一切都要有理有據，有可度量的標準與條件可成立判斷，并不是一些經驗的東西就可以輕易轉成量化，我記得有個客戶想把他的操盤思路轉成程序，和我們程序員說，這個點一看就是做多，那個點不用想就是做空啊，這樣的描述，含糊、無依據、也沒有標準可依，所以肯定無法實現量化的。

期貨中國14、一個優秀的策略開發者應該具備哪些素質、能力、思維和精神？

羅顏：一個優秀的策略開發者首先應該有一定的實盤交易經驗，有自己的實戰交易系統，另外還需要有較強的計算機編程能力，嚴密的邏輯思維和堅持不懈，鍥而不舍，永不放棄的精神。還有一點我覺得最為重要，就是持之以恒的學習能力，市場在變化、技術在變革、投資環境在改變，所以我們量化愛好者的思想境界及知識儲備都要水漲船高，與時俱進。

期貨中國15、現在做量化的人，大部分是做單邊投機的，似乎做套利的比較少，就您看來，用量化的方式做套利是否有可行性？發展空間大不大？

羅顏：用量化做套利可行性非常大，而且這是將來的一大發展方向，發展空間應該說是巨大的。單邊趨勢交易，無論你的模型設計思路再嚴謹或是設計思路再完整，所承擔的風險都是相對較大的，在量化投資者日趨成熟的過程中，這種單一策略被淘汰進化的概率就特別高。目前中量已擁有套利、高頻等高端算法交易模型數十套，現在沒有推向市場的主要原因是中量正在對這些策略進行檢驗，相信不久的將來會展現給大家，讓更多老百姓感受到高端算法交易的魅力。

期貨中國16、您認為“單個模型不存在圣杯，真正的圣杯在組合里”，為什么這么說？

羅顏：同上所說，單個模型使用空間始終有限，單個模型的思路一般只能適合一種行情，而市場行情是不斷在變化和轉化的，這使得單個模型不可能出現圣杯。但多組合的策略則在犧牲一定盈利的同時使得風險明顯減少，且這種模式在成熟的機構當中應用相當廣泛，因此圣杯如果出現，只會在組合中出現。就像中量網點餐頻道內的口號一樣，配合才是硬道理。

期貨中國17、那么，怎樣的策略組合才是合理的、有效的？

羅顏：首先這些策略是不同質的，其次這些模型應該能做到很好的互補性。一般情況下，不同周期的趨勢模型（隔夜趨勢和日內趨勢）和以反趨勢為主的震蕩模型是比較理想的組合。中量網在每個模型分析功能下添加了組合按鍵，大家最多可以組合8款策略，進行各項數據的比較和擬合，查看各個時期組合后的資金收益情況及各種數據分析報告，方便大家使用。

期貨中國18、就您看來“擁有多個策略，同時不斷研發新策略，策略組合不斷新陳代謝”的模式是不是最好的模式？

羅顏：應該來說是一個不錯的模式，有多個策略組合，同時研發新的策略，修正、調整和淘汰落后策略，使得組合不斷地適應新的行情。

期貨中國19、您認為“越穩定越賺錢的策略，資金容量越小”，為什么這么說？

羅顏：市場中不可能出現大的賺錢空間，那種賺錢策略，資金容量大本身就是一種違背常識的想法。其中中量網的容載量標識系統也是基于這個原因而開發出來的，總之量化交易是數據和算法的博弈，容載量問題不可小視。