七禾網6、今年期貨量化CTA策略普遍表現不好，您認為主要原因是什么？今年貴公司的期貨量化CTA策略表現如何？

嚴宓：說實話，任何策略均有大年小年，看看巴克萊商品交易顧問指數過往三十多年的表現，很明顯你會發現過去很多年甚至是在金融海嘯的時候，CTA都有很好的表現。而我們在2013、2014、2015、2016年的收益都是超過預期的，但是2017年，CTA受到兩大因素的影響。首先是市場的大幅震蕩，2017年的消息面相對來說是比較多的，可惜量化對消息面并不敏感，比如說限產，哪怕現在某個鋼爐爆炸了，哪怕是它產量可能就幾千噸，都會引起市場非常大的波動，然而這些消息面都是沒有辦法被量化考慮進去。我認為2017年量化CTA表現不好的原因是因為2017年市場上大多數極端行情都是由消息面導致的，而且消息面一般都是相對有點超預期或者反預期的。

以今年而言，我認為我們公司的CTA大概在市場平均的一個位置，具體做得好還是壞要看你怎么去衡比，因為每個公司對應的預警和止損是不一樣的，能給的軋差當然也是不同，還有CTA的表現在每個產品上面都可能會有差異。但是單獨從策略的角度來看的話，我覺得我們策略在這種行情下面表現了一個正常的應對 

七禾網7、您預期明年期貨量化CTA策略是否會有比較好的表現？

嚴宓：這塊我們不做預期的，做量化挺難對未來的走勢有預期，但是我覺得不抱樂觀心態也沒法做事情嘛，所以還是會樂觀一點。

七禾網8、股指期貨受限后，貴公司的Alpha對沖策略是否受到影響？又是如何克服這些影響的？

嚴宓：Alpha策略在2015年到2016年的一段時間受到極大的影響，因為基差自身就是一個實虧。另一方面，資金使用效率也變得非常低，但是我感覺現在的情況已經好多了，像IF和IC的貼水，較之前已經算是大幅修復了。我們認為未來貼水或者說資金使用都不會是問題，公司的核心還是阿爾法對沖策略。

七禾網9、目前國內股票量化還不是很普及，您認為股票量化交易和期貨量化交易相比，主要有哪些方面的難點？

嚴宓：我認為股票量化的難點在于很多接口被限了，所以在實現上比較困難，而在策略上還好。

七禾網10、量化策略的多樣化是貴公司的一大特色，您表示要杜絕策略失效風險，您用了哪些方式杜絕和判斷策略失效？

嚴宓：不能說完全杜絕策略失效，因為這件事情是不一定能夠完全杜絕的，但是一般來講，我們有幾個判斷。第一，策略失效的處理方法。第二，我舉個最簡單的例子，怎么樣的策略最容易失效？就是你搭幾根線，然后用特別多的參數去形容這個行情的時候，這樣的策略注定失效。比如說，你看過去一百天的行情，你找到最高點、最低點，然后中間在什么區間里面做震蕩，你按照這種行情寫參數去測試會發現效果非常好，但是放上來就發現策略已經失效，因為接下來的行情一定不會完全像過去一百天的方向或者震幅，哪怕是震幅的區間集中度，都不一樣。所以我認為最重要的應該還是在開發的源頭上想辦法去避免一些過擬合，這才是關鍵，因為使用中失效是最棘手的。要判一個斷策略的有效性，一般來說會用到回撤的時間，看回撤周期跟過去的行情是否吻合，這樣會是一個比較好的判斷方式。

七禾網11、貴公司在美國設立了北美策略研究中心，花了很多精力在美國招納非常優秀的中國人才。貴公司為何要從美國招聘中國人才？您認為，在美國有留學和工作經歷的人才，和沒有這方面經歷的人才相比，主要有哪些優勢？

嚴宓：其實我并不認為有美國的經歷一定勝過中國的培養，但是我覺得好處倒是有幾個。第一，既然我們的朱冀教授是美國密歇根大學的終身正教授，既然能吸引到一批優秀的人才，為什么要大海撈針呢？招聘的幾個渠道，一個是校招，一個是社招，它們都一樣需要大海撈針的去招，去很多學校、面試很多人、跟很多人談，工作量很大。所以這樣做算是“偷懶”吧，北美策略研發中心的成員很多都是來自國內名校畢業的，像我們念書的時候北大、清華同學，包括上交、復旦去那的非常多。我們在那邊跟他們有一個更深層次的交流，而且對他們的寫代碼和策略的能力都很了解，在這個基礎之上招聘到新成員最大的優勢就是大家能了解彼此互相搭配，大大提高效率。還有一點就是他們確實是很聰明，很愿意也很會學，美國老師可能就是給你一個課題，但不說太細的主題，然后又沒有特別明顯的東西讓你去照本宣科，這樣的學習方式不得不提高學生的效率。

七禾網12、貴公司的北美團隊負責策略研發，全方面提供量化投資、量化風控及自動交易平臺；國內團隊負責策略執行及交易落地，實時監控行情，保障策略落地的有效性。您認為，這樣做的好處是什么？

嚴宓：首先來說我們是分北美策略研發中心和國內的團隊，但是國內團隊也是寫策略的，然后北美那邊，他們做出的一般是一些雛形，然后大家一起做交流。因為剛接觸交易的時候成員不可能懂很多細節和方法，所以我們會去教，形成一個互助的關系。我們并沒有把研發和執行分開，因為那邊寫的策略我們這邊也會檢查一遍，一起去落地。所以說，研發和執行是很難做到分開的，因為研發的人肯定要跟著最后執行的IT一起往下去推進這一件事情。