七禾網17、您也做程序化交易，今年上半年大周期的趨勢程序化交易普遍出現了回撤，您今年實盤業績如何？就您的經驗來看，這樣普遍回撤的情況，主要是行情導致的，還是程序化交易的策略本身的原因？

鄭林：我今年上半年收益大概是11%，最大回撤在3.5%。今年的行情是這樣的，黑色系有行情，農產品沒有行情，如果黑色系稍微多配一點，應該是能賺錢的，如果是整個平均鋪開去做，我感覺還是相對難盈利的。

我覺得普遍回撤還是行情的原因，行情整體波動率不夠，所以才會出現普遍的回撤。今年我們用的是偏短的一些策略，比如中短線的策略，1到2天換一次倉，所以這個區間的策略應該還可以賺點錢，所以我們今年上半年還可以。

七禾網18、您當前的實盤交易中，總共有多少個交易策略？每個策略的最大特點是什么？

鄭林：我目前的實盤交易當中總共有40組交易策略，每個策略的最大特點，就是我剛才說的普適性，我選的策略普適性都比較好，都是十幾個品種同時鋪開用的，另外，我選的策略參數基本上在4個以內，最多不會超過6個參數。這些策略實際上也用了很久了，2011年就開始用了一些策略。策略以趨勢為主，趨勢占80%以上，其他的套利策略、震蕩策略配一些。

七禾網19、有些程序化交易者可能只針對一個品種比如螺紋鋼做策略，有些交易者則更看重普適性，貴公司也推出了不少商品期貨通用策略。對于這兩種做法和觀點，您怎么看？

鄭林：我覺得都有道理，針對螺紋鋼做的人，他可能是看重了螺紋鋼長期的趨勢連貫性，還有波動率一直比較大，它可能是市場上相對來說最好做的品種。但是一般來說，大資金都不會這樣做，可能比較適合個人的操盤手，他是博一個概率，博螺紋鋼持續高波動、高連續性的概率，確實策略測出來也是螺紋鋼上相對好一點。一般基金做產品都比較重普適性，然后會鋪開來做。我們的測試標準是這樣的，比如一個策略，鋪開來做，比如這個策略我們做10個品種，只要它年化收益長期有50%以上的都入選，最終的結果可能黑色系會配置相對多一點，然后向外圍擴散。所以很多品種都會有，但是會有一個偏好，這個偏好不是自己定的，這個偏好是策略去投票決定的。

劉江喜：確實現在有一些策略是只針對螺紋鋼，因為相對來講螺紋鋼的品種連續性是最好的，行情也是最流暢的。做趨勢性的策略，即便是最簡單的一根均線，從歷史數據上看都能獲得比較好的收益，如果你能夠堅持下來，把這個策略再進行優化，比如你多增加幾個參數、多加幾個限定條件，有可能會對螺紋鋼這個單品種策略，它的策略績效會非常好。

我們目前傾向于做一些商品期貨的通用策略，只做一個品種的話，它的樣本可能會小一點，有可能你優化出來一個特別好的參數，或者是對某一個品種看起來非常好，但是對于大部分的樣本不是特別適合的話，那有可能存在后面行情不一定適合的情況。所以我們用的商品通用策略，主要的商品都通用，像螺紋鋼這些本來就能用的肯定也是都能用的。我覺得，樣本太小的話，只針對一個品種做一個策略的話，最好是在所有商品上都去試一下，如果它也是合適的，那樣的策略會好一點。它可以在螺紋鋼上做，但是要在所有的品種都測過，然后選個螺紋鋼來做，這是可以的，就是這個策略應該是個普適性策略，然后選一個品種去做，這是可以的。比如你覺得在鐵礦或者PP上表現相對來講會更好一點，你也可以選其他的個別品種。我們做策略的話，就特別強調這個策略它是不是有效，一般來講，樣本量越大、適合的品種越多的話，就說明這個策略思想是越合適的。

七禾網20、有一些不具備編程能力的交易者，可能直接用您分享的交易策略進行實盤交易。在程序化交易方面，您認為編程能力和交易邏輯，哪個更重要？

鄭林：如果他要入行的話，編程能力肯定很重要，因為如果沒有編程能力，根本就入不了行，如果要成為這個領域的專業人士，以程序化交易為生的話，那么需要比較強的編程能力，因為如果沒有比較強的編程能力，壓根沒辦法把自己的思路轉化成代碼，可能都是一些零散的、碎片化的思維。如果是單純用策略的話，我覺得最核心的就是執行，就是怎么樣去交易，大部分人還是喜歡追高入場，即使用了程序化策略，長期策略都是賺錢的，但是他會虧錢的原因就是很多人喜歡追高入場，然后沒辦法堅持，可能就是做的時候虧到了那一波，然后就沒有繼續做了。那么我覺得對于本身沒有編程基礎的人，他只是拿策略來用的，這些人堅持是最重要的，交易理念是最重要的。行情肯定不會一直都非常好的，肯定是賺賺虧虧的，我們的建議是在虧損的時候進場，比如說一個策略回撤到歷史最大回撤的三分之一或者二分之一的時候，可能就是一個比較好的入場點。

劉江喜：一般來講，你如果沒有任何編程能力的話，那完全自動化肯定是不可能實現的，編程是一個基本的技術，交易邏輯的話，有一些是通過自己的交易得到一些總結，有一些是你網上也可以直接學習到的。兩者都是非常重要的，都是基礎性的東西，但是從獲得的難度來講，可能是編程能力獲得的難度會稍微大一點。我覺得，編程能力的獲得可能要付出更多的時間，也就是說，你要肯用心、肯花時間，用汗水去學這個事情，而交易邏輯的話，基本上你看一些交易的書之后，交易邏輯很多都是現成的，而且很多可以直接拿來借鑒。整體來講，這兩個都是基石，應該是缺一不可的。

七禾網21、貴公司也分享了期權的學習資料，目前國內推出了豆粕和白糖期權，但成交并不活躍，您認為成交不活躍的主要原因是什么？對于普通的散戶投資者，是否有必要交易期權？

劉江喜：一個是因為市場還沒有培育起來，因為相對來講，期權在衍生品里面應該是要求的智力水平是最高的，國外也是到后期才發展出期權。目前來講，像豆粕和白糖期權它本身對應的標的，就不是交易量特別大的品種，相對來講還是50ETF的交易量大，雖然說50ETF它的標的沒有做空的機制，但是感覺上這還是跟市場體量有一定的關系。然后期權產生的時間比較短，大家要做這個事情，肯定是要有一定的盈利效應出來了以后，有一些暴富的經歷或者神話，像期貨市場上這樣的明星是很多的，那期權因為量比較小，它里面比較成熟的明星確實是非常少的，也就是說，它的宣傳效果也沒有期貨目前這么大，所以它暫時還不是特別活躍。期權其實是一種交易邏輯，它跟期貨不一樣，它能夠做波動率，即便沒有特別大的波動率，它也能夠通過組合實現收益，對于散戶來講，如果是要往專業方面去發展，就是說要想把這個市場弄透的話，隨著市場的發展，不想被市場淘汰的話，這種專業的視角、專業的思路肯定是要去學。但是現在交易期權的話，我個人是覺得還是偏早一點，學是要學，因為畢竟在國外都已經非常成熟了。

七禾網22、貴公司也分享了股票程序化交易策略，您認為股票程序化交易策略和期貨程序化交易策略相比，主要有哪些相同點和哪些不同點？

劉江喜：股票程序化交易策略的話，目前我們分享的是阿爾法策略，阿爾法策略就是我們所說的跑贏大盤的收益，這個跟商品的程序化交易策略還是有一定區別的，商品的CTA策略目前大家都在做，趨勢性策略多一點，一般來講做單邊。股票程序化交易阿爾法策略它肯定是雙邊進行一個雙向對沖的，而且股票它對基本面要進行量化，比如公司的財務報表、公司的年度收益，我們講的PE這些財務因子全部都可以量化，它的基本面的一些數據完備一點。商品的基本面的數據，比如產量、庫存量，這些還不是有一個特別系統的東西出來，所以商品程序化的一些基本數據用到的應該是K線的數據，而不是基本面的一些數據。其實很多商品期貨的CTA策略在股票上是通用的，也就是說它只是做趨勢，但是股票只做單邊，股票程序化交易策略和商品程序化交易策略相比，基本面的這一方面多了一個維度，但是股票因為沒有做空機制，跟商品相比的話，也是有一些短腿的，而且現在股指也限制得比較嚴格，沒有做空機制，這點是不太好。

七禾網23、國內程序化交易發展迅速，有越來越多的人參與到程序化交易中來，您是如何看待程序化交易在國內的發展前景的？

鄭林：2011年有個數據，美國的股票平均23秒交易一次，我覺得國內的程序化交易應該還是大有可為的。有幾個標志性的事件，一個是原油期貨可能要推出了，原油的波動性、交易量比較大，它肯定會是非常大的一個體量，所以原油期貨的推出可能會讓期貨類的程序化交易上一個臺階。另外，還有一個是股票T+0，可能這個還有比較長的時間要等待，但是股票的T+0如果推出的話，肯定會讓程序化交易以一個幾何級的速度增長，可能是現在的十倍、百倍的規模。所以我覺得未來發展的話，第一是不斷的人才涌入，它自然有個增長，然后期貨市場上不斷有新品種推出，特別是一些大品種的推出，另外就是股票這塊，它如果能夠T+0，然后能夠開放程序化接口的話，這兩個都是標志性的事件，那么程序化的規模會是現在的幾十倍，甚至上百倍。

劉江喜：可以通過數據來比較，國外有個統計機構統計，國外大概80%是通過程序化交易來實現的，國內像目前我們統計的，大概只有10%到20%的程序化交易。但現在發展速度也非?？?，從這個角度來講，應該會有一個非常長足的發展，這在什么時候會達到也還很難說。中國主要是股票的一些制度沒有放開，如果放開的話，把股票這一塊加進來，那就非常厲害了。

七禾網24、前幾個月AlphaGo戰勝了目前人類世界圍棋排名第一的柯潔，在期貨交易中也有越來越多的程序化交易者參與，未來可能人工智能在期貨交易中的應用也會越來越廣泛和深入。您對人工智能的前景，以及人工智能在期貨交易中的應用怎么看？

鄭林：人工智能的前景當然是非常好的，但是人工智能有一些黑箱的東西，就沒辦法去認證它的邏輯，沒辦法去認證它有沒有過度優化，所以在金融領域，特別是在程序化交易領域，我覺得還是有一個比較長的路要走，我覺得未來如果能夠更完善的話還是會比較好，現在已經有一些基金在投入這方面的研究了，但是從績效上來說，并沒有特別突出的績效，然后在交易上也沒有一個爆炸性的事件出現。那我想這個還沒有成為主流，未來三年我覺得不會成為主流，可能只是一個比較小眾的、部分投資公司在研究的一個標的，因為我們現在做的CTA策略，包括阿爾法策略，它是有邏輯可循的，人工智能領域它可能是一些數據挖掘，然后可能是一些黑箱的東西，里面有多少參數、里面是怎樣的交易邏輯你都不了解，它只是輸出了一個結果而已，所以在這一塊，我們還是相對偏謹慎的，不過我們在這一塊也會有布局，但暫時不會投入使用。

劉江喜：人工智能這塊也是我們關注得非常多的一個點，我們認為到后面，人工智能肯定是會越來越成熟的，目前來講，金融行業是非常適合人工智能這樣一個發展方向的，因為它的數據是非常完備的，而且對于人工智能，你只要把規則弄好以后，它會自動給你計算，有一些規則它自己可以產生的話，相對來講能夠省掉很多事情?，F在可能大家都在探索之中，對未來是比較看好的，那目前來講，真正用到實際的交易中的，人工智能目前還沒有完全用到，但是這一方面的知識體系，我覺得也是在逐漸的建立之中的。以后的話，要看硬件跟軟件的發展，如果平臺有一個質的突破的時候，那個時候可能人工智能會有一個爆發性的發展。

七禾網25、請您談談公司的發展規劃。

鄭林：我們希望以程序化、寬客這個群體為主，然后結合一些投研的人員，結合一些本身IT、人工智能的人員，把這個群體結合在一起，然后針對這個群體做一些服務，給這個群體提供一些比較便捷的服務和一些知識儲備的積累服務，也就是代碼服務跟知識服務。也就是希望服務一批高凈值的、非常專業的投行精英。

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傅旭鵬對話整理

2017-8-29