七禾網7、相對研究技術面而言，研究現貨產業會復雜很多，您一般通過哪些方式獲得現貨產業方面的信息？

付愛民：第一個，像我自己到處參加實地調研，到第一線去。第二個，跟產業的人交朋友，所以我們跟產業的人都很熟悉了，我現在大部分都跟產業的人打交道了。像技術我自己在研究，這方面打交道不是太多了，因為其實大家都是雷同的，你懂的我也懂，大部分東西大家都知道。但是我們跟產業結合，他們產業的優勢和我們完全互補。產業跟一般期貨公司搞的研發還是有點不一樣的，產業是接地氣的，比如節奏，現在的雞蛋，它里面的節奏、投機率、養殖戶的心理，包括行業微觀的變化，有些微觀的變化可以導致很大的變化，產業是比較敏感的，而我們不懂的人，光憑邏輯分析產業的話，是不敏感的。所以我跟產業的人交朋友，大家互通有無?，F在有一種方式，產業直接和投資高手互相參股合作?，F貨商若想專門找幾個人做投資，好的投資人是挖不走的。

七禾網8、平時會不會去看一些新聞，或者公開的信息？

付愛民：現在電腦上每天看到的信息太多了，像我現在打電話跟不同產業的人交流，有時候昨天跟湖北打電話、今天跟唐山打電話、明天跟新疆打電話，都是跟產業打電話。宏觀方面，我們會“偷懶”，那么好的經濟學家在旁邊，比如謝東海老師，你不懂，他一講你就知道了，宏觀的他講一下管一年。再一個就是看新聞聯播。宏觀方面，幾個大的經濟學家每個人有什么特點我也知道，每個經濟學家都有自己的背景，他們的觀點我都會經?？?，知道哪些是說得對的，哪些是偏理性的，哪些是懂政治的。包括如何看待總理講話，像前段時間總理一發言，螺紋鋼就起來了。

七禾網9、您現在一般是先考慮宏觀因素、產業因素，再精選品種；還是先從技術圖形上選好品種，再去研究具體的產業供求？

付愛民：現在我已經反過來了，先考慮宏觀，就是看產業，哪個品種有機會，然后再看微觀。期貨跟股票不一樣，期貨品種少，基本上一天時間，過濾一下就知道哪些品種有機會，那些品種我們要重點去研究、調研考察，把邏輯搞清楚，也就是我說的基本面是講究確定性的，我覺得確定是漲還是跌，然后再去擇時，擇時就是用技術面了。我去考察調研，是非常有好處的，因為我知道有些品種的安全邊際等信息以后，擇時自己來，就是自己慢慢每天耐心地等待，這是我的強項，做了20年以后，找進場點更準。先從宏觀來，產業上找出確定性，哪些品種可能有機會，這個機會是半年還是一年，腦子里都有未來一兩年的這個品種走勢圖，到那個時候，我會從技術面上去選擇合適的點位，所以這樣很多錢賺得就相對有把握性了，賺錢的可能性就大幅增加了。

七禾網10、要把一個品種研究透，需要關注哪些類型的現貨信息？

付愛民：最簡單就是這個行業的供需關系、供需平衡表，然后未來的供應、影響供需變化的變量，把這些東西分析出來。如果有大變量，就有大行情，沒有變量，就沒行情，那就可以忽略不計。像農產品的話關鍵是天氣，工業品的話主要看經濟政策、國家政策。

七禾網11、假設現貨層面定了方向，您具體的進出場會不會結合技術手法？如何結合？

付愛民：我現在是產業上定了方向以后，如果我想激進的話，憑我的交易經驗是可以做到的。第二，我現在用程序化，當我覺得這個品種要漲了，我會設定一些買入條件，只要發出買入信號，程序化就會堅決執行，比請人都方便多了。以前我請了幾個下單員幫我下單，有時候萬一我出差去考察，下單員忽略了，或者不敢下多少單，但我現在有程序化執行了。我現在會編一些程序，就不需要盯盤了，比較輕松。過去是我自己盯盤，現在電腦幫我盯盤，而且現在有夜盤，我要全都盯盤的話，就要暈了。電腦盯盤，一出現機會馬上買進，特別是秒殺行情，行情有時候一起來，速度非?？?，手工下單是來不及的，但是程序化可以，比如程序化有逐級買入、算法交易等方式。

七禾網12、近年來，針對一個品種或一個板塊的實地調研，即以調研了解到的一線信息作為投資參考進行交易的方式越來越受歡迎。您覺得實地調研對做交易有沒有用？農產品的實地調研應關注哪些方面？工業品的實地調研應關注哪些方面？

付愛民：我在2011年還沒有用到基本面，而到現在，我覺得基本面是非常有幫助的，對我們交易有質的提升，這是一個質變，而不是量變。我們過去從短線轉中線，再到長線，那些改變是量變，把產業跟技術結合叫質變，我覺得用處非常大，而且我覺得實地調研是必須要的。真正規模做大的話，基本面不懂是不行的，做大了之后，信心、安全邊際都要算出來。

農產品和工業品我都調研過，農產品你要關注的方面，第一個是產業的氣候，農產品的核心是氣候，現在有很多公司專門請了天氣博士，誰能把天氣研究透，那肯定是最厲害的。以大豆為例，像我們國內大豆，交易的是國產大豆，但是國內的豆粕是跟著美國大豆的，你如果不懂產業結構，看美國大豆漲去做國內大豆，那可能完了，你要知道農產品之間的關聯和關系。還有豆粕和玉米，一個是蛋白飼料，一個是能源飼料，我當時還不知道，后來為什么豆粕漲了很多而玉米不漲，因為當年蛋白消費增加，你去買能源飼料就不對?，F在我們都懂了，慢慢弄懂以后，發覺其實有很多對我們交易是非常有幫助的，品種不會選錯了，不會糊里糊涂地去瞎買了。不能光看著圖形買，小鴨子、小雞、小天鵝剛出生時長得差不多的，那到底誰能成為天鵝呢？那就屬于基本面分析了。玉米圖形和豆粕圖形起步都是差不多的，技術分析是一樣的，但是產業分析就完全不一樣。棉花可以漲到天上去，玉米事實上漲不到，小麥不可能，大米更不可能，因為國家會調控，這都是產業結構，所以你不能光看圖說話。

工業品相對來說更簡單一點，像我們說的M1、M2，還有美林時鐘，大的工業品的周期你肯定要知道。第二個，每個工業品本身的各種關系、產業的發展景氣程度，這個是關鍵，就像之前為什么銅漲，那時候中國大量的電力設備投資，需求大幅增加。比如橡膠，我們過去都不懂，后來懂了都已經晚了，錯失了巨大的機會，如果當時懂了，那行情是非常好做的，2011年到2016年之間這么大的跌幅，那時候整個泰國膠大幅增加，而且一增加就是五六年的，每年高增長量。我們那時候不懂，光看著圖，我記得當時很多做技術分析的人，前幾年都是空銅和空膠。在2011年之前，銅和橡膠是同漲同跌的，到2011年以后，橡膠是從4萬多一直跌到1萬，但是銅跌不動，后來我們知道了，兩者技術面差不多，但產業邏輯不一樣，橡膠是供需過剩的，供應增加，需求不增，而銅是緊平衡的，這是產業微觀的一點不同。所以產業一點微微的差別，在我們交易里面可以說是天壤之別，產業非常重要。

七禾網13、有人認為，個別品種可能會被現貨產業大佬和期貨行業大佬聯合操控，階段性猛拉或猛砸價格。您覺得盤面上有這樣的跡象嗎？如果遇到了這類行情，我們應如何應對？

付愛民：個別小品種是可能出現的，但是大品種是不可能出現的，因為砸盤或猛拉，實際上價格是偏離正常幅度的，一定會遭到理性交易者的狙擊，大品種狙擊的人很多，沒人會傻到花錢亂砸。但小品種有可能被操控，像過去的甲醇。

七禾網14、如果遇到某個小品種被操縱的話，您是跟一把還是不做？

付愛民：容易被操縱的品種，我肯定不去做。我們現在交易是追求確定性，我覺得行情有確定性了我去做，然后再加技術面，我們的交易體系已經形成了，像這種行情即使能賺錢，我不去冒這個險，就是覺得這個錢是沒意義的。它既然被操縱，就有可能回歸理性，也有可能不回歸理性，對你來說進去是五五對開的，你沒必要去做這個嘗試。我的目的不是去賺這個錢，而是把我的動作做規范，如果我的動作不規范了，賺的錢也是賭來的。

七禾網15、您目前對哪一個或哪幾個板塊品種的現貨產業了解比較深入？哪個板塊可能后續機會比較大？

付愛民：這段時間我們看雞蛋、鋁、黑色，這些品種也是挺熱門的?，F在雞蛋已經漲了很多了，已經成火箭蛋了。黑色漲了比較多，還有鋁也漲了，這兩個是供給側改革的品種，這兩個我還是看好的，但是我更看好鋁一點，因為鋁的供給側改革我覺得還在中段，而黑色的供給側改革已經到了末段了，黑色系畢竟漲幅已經太大了，而鋁現在漲幅還是不夠的，而且現在鋁的供給側改革實際上還沒有像黑色這么成熟、范圍這么廣。

七禾網16、您現在也涉足量化交易了，您做量化交易的選品種、選方向是人工完成的，還是系統自動完成的？您的量化策略的交易執行過程，是全自動的，還是半自動的？

付愛民：我程序化的執行是全自動了，程序化是比較穩地交易，人工會下重倉，程序化是比較理性的、全自動的，它就做些穩健收益。但是我會在參數上、選品種上做調整，哪個品種我是看漲的、哪個品種看跌的，我的程序化跟別人不一樣，一些海歸回來以后，做了十大經典策略，寫了一些程序，他們的程序都是高度雷同的，賺錢一起賺、賠錢一起賠，所以今年很多量化產品都賺不到錢。而我今年是賺錢的，我的程序化是根據我自己的一些交易經驗，品種和方向也不是人工定的，全部電腦定，但我會在參數上做優化，我覺得這個品種看好，比如我本來下單1手的，我給它改成下2手。平常都是它自己選品種，趨勢來了它自動跟，但我如果覺得某個品種確實是機會很好，我就會人工調節，把參數改一下，我加碼，比如買1手我改成2手。我一直反對很多人做量化比如每個品種都放1%的倉位，我說這樣不行，懂的人要懂得選擇，擇優才叫本事，你不能擇優，每個都放1%，我能擇優了，我覺得哪幾個品種有機會，我把倉位放大一點做，所以我的利潤會大于別人。比如說，你覺得選投顧比較難，選了1000個投顧，那等于沒選，你一定賺不到錢的，你選一個投顧可能賺也可能虧，你選1000個就一定賺不到錢，你要是選1萬個就更不用提了，賺錢的可能都沒有了。所以選擇本身就是一種智慧，程序化在品種的選擇上，肯定要有所側重，這才能夠導致你的程序化是優化的，而不是那些完全“傻瓜”的全自動程序化，那全自動就是沒意義的全自動。

七禾網17、您覺得量化交易的最大好處是什么？最大問題是什么？

付愛民：好處就是我不用盯盤了，而且速度快，不需要太多人手，簡單地說，就是準確、高效。第二個，開車是把我們的手腳做了延伸，程序化是把我們人腦做了延伸，我想好的東西，可以寫成程序，過去培養徒弟需要很久，但按照我的思路設計做程序化以后，它能堅決執行，它不知道疲勞，只要有機會，它都一定能抓住，不會錯失。有時候我自己想好的策略，可能因為喝酒忘掉了，或者因為情緒沒有執行，程序化是不會出現這種情況的，它一定會執行。

至于問題，我覺得就是剛剛說的，它很難形成暴利，因為程序化是講究穩健的，當出現大機會的時候，我還是人工在做，激進賬戶是我手工在做，因為很多東西寫不成程序，比如基本面的東西，我覺得確定性比較高的時候，我會下重倉。

七禾網18、量化交易可以作為實現交易思想的工具，解放雙手，減少盯盤時間，但也有一些做不到的層面。請問，交易中哪些層面是人可以做到，而機器和程序是做不到的？

付愛民：就是相對來說確定性的、基本面的東西，是很難寫成程序的，這個需要人工分析判斷，就像我們現在是宏觀、產業和技術面的結合，而程序化一般是偏技術面的，宏觀和產業基本面這方面的確定性沒融進來。聽說現在有基本面程序化，但我個人覺得基本面的東西沒法量化，因為基本面變化太快了，現在懂平衡表的人都不見得賺錢，事物變化太快了。

七禾網19、是不是有豐富交易經驗的技術高手更能在量化交易領域有所作為？

付愛民：有些做量化的人對交易的理解是不深的，量化需要有交易策略，所以一家公司要有交易策略，再找量化工程師去寫出交易策略，然后再模擬測試。但很多會做交易的人不懂程序，懂程序的人不懂交易，這是一個現狀。有些交易高手，他有策略，但他不知道怎么寫成程序，在美國有這種情況，也有人找程序員幫忙寫，但是程序一旦寫出來以后，它實際上就公開了，有可能賺不到錢了，因為任何一個程序都有容量，所以在國外很多有交易經驗的人，他自己不會寫，就找那些工程師幫他寫，寫的時候是分幾個模塊來寫的。為什么我花了3年時間做量化呢？我前兩年找了新加坡、美國各個地方的工程師幫我寫，但出入非常大，逼著我自己學，因為你找別人寫，告訴他思路，他再反饋給你，來來回回的效率非常慢，后來我自己會寫，效率就非常高，就是零消耗。一般人我把東西講給他聽的話，至少衰減50%，需要不斷地溝通，成本是非常高的。我自己寫的東西，就不需要溝通成本，第二個，別人要模擬測試，而我不太需要測試，因為我經驗比較豐富，大概知道效果，所以我的效率特別高，效果也確實比較好。