七禾網7、市場上通常會把低風險低收益與量化畫上等號，您是否認同？量化交易如何創造超額收益？同時您眼中量化交易的風險在哪些方面？

章毅：量化交易是一種投資方法論，也具有高收益高風險的策略類型。量化交易的優勢是其模型能在較短的時間里，通過歷史數據和預設模型快速分析龐大的實時行情，覆蓋絕大部分交易標的，以獲得更高頻率的交易機會和勝率。

量化交易的風險在于數據來源的局限性，很多容易被人直觀、快速理解的信息，對于模型來說并不是那么容易。

七禾網8、信弘天禾是如何來應對您提到的這些風險的？

章毅：這幾年的改善非常顯著，一方面隨著各類數據平臺的成熟，很多信息被標準化處理和有效傳播，另一方面是我們模型也在不斷升級，當某些信息被主觀交易者獲取并開始交易后，模型也能捕捉到被主觀交易者影響的量價變化數據。

七禾網9、信弘天禾的投資理念中有一條是強調策略背后的經濟原理，這怎么理解？

章毅：量化本身是做數據分析，基于數理統計，通過歷史數據分析和實踐可以說明其具有盈利性，但歸因盈利背后的經濟學原理，會更有助于我們理解和改善我們做模型的優化，也更好的分析這種盈利方式的可持續性。在這兩年大量引入機器學習的模型后，模型的復雜度和智能化進一步提高，因此我們將這一條理念做了適當完善，完善為強調策略背后的運算或經濟學原理。

七禾網10、信弘天禾有基本面量化的策略，基本面如何進行量化？信弘天禾會把哪些基本面的要素作為策略量化的組成部分？

章毅：大部分的基本面數據往往都是可以量化的，個別不能量化的數據也可以通過降維處理進行標準化。具體的要素，根據不同交易標的對應的信息是多樣化的，比如上市公司的財務報告、業績公告，大宗商品的庫存、倉單等， 

七禾網11、除了從策略上不斷精進，現在不少量化機構也非常重視IT技術上的投入，請您為我們介紹一下信弘天禾在IT技術上有什么亮點？

章毅：技術平臺是量化策略開發和執行的基礎。我們是自研的投研一體化系統平臺，結合了不同交易標的的需求，兼顧高頻、中低頻策略要求。

七禾網12、自從阿爾法狗給市場帶來巨大刺激后，不少機構開始對人工智能開始進行研究，信弘天禾在人工智能領域是否有做研究，目前的成果如何？

章毅：我們有專門的AI團隊，負責公司整體機器學習、深度學習的模型研究和優化，并在股票、期貨實盤交易中應用，對業績提升的幫助非常大，這也是未來量化行業發展的重要趨勢之一。

七禾網13、今年下半年，隨著日均成交額和量化投資占比的明顯提升，“市場交易量大是否由量化引起”的問題引發了廣泛討論，您如何看待量化投資對市場帶來的影響？

章毅：量化交易的標的分散，交易執行的方式平滑，從模型本身追求的是最低的交易沖擊成本，且很多時候屬于掛單排隊交易，對市場流動性帶來幫助，也是市場更加成熟和有效的標志之一。

七禾網14、近兩年量化機構也在不停的“內卷”，策略不斷迭代，容量飛速增長，各個機構的發展路徑似乎都很相似，您如何看待這樣的現象，您覺得量化機構的核心競爭力在哪里？

章毅：量化機構的核心優勢在于策略容量大、可復制性強，在同等資金規模的前提下對市場整體產生的影響較傳統投機者少。也基于這個優勢，才看到很多機構爆發式的規模增長。對于“內卷”，我認為真正的競爭剛剛開始。

七禾網15、信弘天禾的團隊中不乏有許多具備華爾街投研經驗的成員，海外的投資經驗帶回到國內是否會有水土不服的情況？就目前來看，行業中也有類似的現象發生，您覺得主要原因是什么？信弘天禾又是如何來應對的？

章毅：水土不服主要受制于交易規則、技術平臺、數據質量的差異。我們團隊的核心成員在國內外均具有豐富的實踐經驗，從國內外優勢結合的角度看，是我們的優勢之一。