七禾網12、對于這種現象，以及面對當前的市場行情，您認為程序化交易者應該如何調整和改變自己的投資策略？

控弦：結合基本面（包括類基本面的另類數據）、情緒面進行量化，可以有效過濾掉一些無效交易，我覺得可能是一個方向。

七禾網13、您在美國留學工作十多年，美國的量化交易策略，和國內大部分人所使用的以分析價格和成交量的技術分析方法為主的量化策略相比，有哪些不同？

控弦：我看過文藝復興創始人詹姆斯.西蒙斯的訪談，從某個意義上，他們也是在基于各種各樣數據挖掘來尋找市場相關性，并以此構建各種不同交易策略。希維科技的合伙人是我的清華校友、Cornell金融工程的博士，回國前在華爾街的花旗集團任衍生品交易部副總裁，他對這方面的了解比我要多。他了解到的趨勢是最近4、5年之內，另類數據的使用非常熱，目的就是取得領先市場和領先對手。J.P.摩根公司2017年出了一份報告—— 《大數據和人工智能策略-面向投資的機器學習和另類數據方法》(Big Data and AI Strategies-Machine Learning and Alternative Data Approach to Investing) ，這個近300頁的報告比較系統地向我們展示了華爾街這些年以來發展的路徑和方向，有興趣的朋友可以參考。國內這兩年資管行業和量化總體處于一個低潮，我覺得這也正好是時候打造更加精良的武器，當機會來臨的時候，就能夠占得先機。

七禾網14、就您的經歷和體驗來看，美國量化投資的發展和成熟度，和國內相比有哪些優勢？

控弦：我覺得我沒有資格去做這樣的判斷，現在國內有大量的高素質人才涌現，也有大量的華爾街專業人士回國，國內現在CTA市場中性策略都迅速在和國際接軌，因為國內衍生品不是很發達、品種也不多，可能現在國內在期權等衍生品交易這塊還沒有國外那么成熟和普及。

七禾網15、近一年數字貨幣和區塊鏈很火，受到了很多人的關注。您對于數字貨幣和區塊鏈怎么看？它們是否代表了未來的發展方向？

控弦：我認可區塊鏈的技術理念，我認為區塊鏈有它的未來。我們在區塊鏈這塊可能也會參與，主要還是為這個產業服務的思路。區塊鏈目前發幣的項目很多都是從移動互聯網的一些應用來的，我們可以對這些APP的活躍度進行跟蹤，來發現哪些項目是真正是有價值的、哪些只是空氣。

七禾網16、一年前AlphaGo戰勝了目前人類世界圍棋排名第一的柯潔，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？

控弦：目前在大數據挖掘中要用到很多經典的統計建模，也需要用到機器學習來進行分類和特征提取。我們目前能接觸到真正海量的大數據，這為機器學習提供了必要的條件。在金融領域，對行情和價格的展開有很多的影響因素，又很難找到必然的邏輯，在這里機器學習和優化類似，容易陷入過度擬合的陷阱。而在我們大數據挖掘中也要用到機器學習，主要是對人群身份特征進行研究，人的行為和身份特征的區別存在較大的確定性差別，機器學習的結果往往能產生很好的效果，比如說白領和貨車司機在手機使用習慣和軌跡特征的區別上是有巨大的區分度，在這個領域運用機器學習就會產生比較明確的結論。對于機器學習和另類數據在投資上的應用，我建議有興趣的朋友可以參閱上面提到的J.P.摩根公司的報告，我相信您一定會有很多收獲。

七禾網17、國內量化交易發展迅速，有越來越多的人參與到量化交易中來，您是如何看待量化交易在國內的發展前景的？

控弦：我認為量化交易不是局限在程序化和自動交易上，很多依據基本面交易的人，有著自己既定的規則，依據數據來解讀市場并進行交易都算是量化交易。隨著資本市場機構參與度的提高，參與者專業程度的提高，量化交易占的比重應該會越來越高，博弈的強度也會越來越大。

七禾網18、將大數據挖掘應用到投資當中，目前在國內還是一個比較新的領域，請談談您未來在這一領域的發展規劃。

控弦：我們希望能和眾多的投資個體和機構進行深入的合作，在投資這個領域里面提供一個不常被看到的數據面，挖掘沒有被市場充分挖掘的Alpha。

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傅旭鵬訪談整理

2018-8-3

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