七禾网6、今年期货量化CTA策略普遍表现不好，您认为主要原因是什么？今年贵公司的期货量化CTA策略表现如何？

严宓：说实话，任何策略均有大年小年，看看巴克莱商品交易顾问指数过往三十多年的表现，很明显你会发现过去很多年甚至是在金融海啸的时候，CTA都有很好的表现。而我们在2013、2014、2015、2016年的收益都是超过预期的，但是2017年，CTA受到两大因素的影响。首先是市场的大幅震荡，2017年的消息面相对来说是比较多的，可惜量化对消息面并不敏感，比如说限产，哪怕现在某个钢炉爆炸了，哪怕是它产量可能就几千吨，都会引起市场非常大的波动，然而这些消息面都是没有办法被量化考虑进去。我认为2017年量化CTA表现不好的原因是因为2017年市场上大多数极端行情都是由消息面导致的，而且消息面一般都是相对有点超预期或者反预期的。

以今年而言，我认为我们公司的CTA大概在市场平均的一个位置，具体做得好还是坏要看你怎么去衡比，因为每个公司对应的预警和止损是不一样的，能给的轧差当然也是不同，还有CTA的表现在每个产品上面都可能会有差异。但是单独从策略的角度来看的话，我觉得我们策略在这种行情下面表现了一个正常的应对 

七禾网7、您预期明年期货量化CTA策略是否会有比较好的表现？

严宓：这块我们不做预期的，做量化挺难对未来的走势有预期，但是我觉得不抱乐观心态也没法做事情嘛，所以还是会乐观一点。

七禾网8、股指期货受限后，贵公司的Alpha对冲策略是否受到影响？又是如何克服这些影响的？

严宓：Alpha策略在2015年到2016年的一段时间受到极大的影响，因为基差自身就是一个实亏。另一方面，资金使用效率也变得非常低，但是我感觉现在的情况已经好多了，像IF和IC的贴水，较之前已经算是大幅修复了。我们认为未来贴水或者说资金使用都不会是问题，公司的核心还是阿尔法对冲策略。

七禾网9、目前国内股票量化还不是很普及，您认为股票量化交易和期货量化交易相比，主要有哪些方面的难点？

严宓：我认为股票量化的难点在于很多接口被限了，所以在实现上比较困难，而在策略上还好。

七禾网10、量化策略的多样化是贵公司的一大特色，您表示要杜绝策略失效风险，您用了哪些方式杜绝和判断策略失效？

严宓：不能说完全杜绝策略失效，因为这件事情是不一定能够完全杜绝的，但是一般来讲，我们有几个判断。第一，策略失效的处理方法。第二，我举个最简单的例子，怎么样的策略最容易失效？就是你搭几根线，然后用特别多的参数去形容这个行情的时候，这样的策略注定失效。比如说，你看过去一百天的行情，你找到最高点、最低点，然后中间在什么区间里面做震荡，你按照这种行情写参数去测试会发现效果非常好，但是放上来就发现策略已经失效，因为接下来的行情一定不会完全像过去一百天的方向或者震幅，哪怕是震幅的区间集中度，都不一样。所以我认为最重要的应该还是在开发的源头上想办法去避免一些过拟合，这才是关键，因为使用中失效是最棘手的。要判一个断策略的有效性，一般来说会用到回撤的时间，看回撤周期跟过去的行情是否吻合，这样会是一个比较好的判断方式。

七禾网11、贵公司在美国设立了北美策略研究中心，花了很多精力在美国招纳非常优秀的中国人才。贵公司为何要从美国招聘中国人才？您认为，在美国有留学和工作经历的人才，和没有这方面经历的人才相比，主要有哪些优势？

严宓：其实我并不认为有美国的经历一定胜过中国的培养，但是我觉得好处倒是有几个。第一，既然我们的朱冀教授是美国密歇根大学的终身正教授，既然能吸引到一批优秀的人才，为什么要大海捞针呢？招聘的几个渠道，一个是校招，一个是社招，它们都一样需要大海捞针的去招，去很多学校、面试很多人、跟很多人谈，工作量很大。所以这样做算是“偷懒”吧，北美策略研发中心的成员很多都是来自国内名校毕业的，像我们念书的时候北大、清华同学，包括上交、复旦去那的非常多。我们在那边跟他们有一个更深层次的交流，而且对他们的写代码和策略的能力都很了解，在这个基础之上招聘到新成员最大的优势就是大家能了解彼此互相搭配，大大提高效率。还有一点就是他们确实是很聪明，很愿意也很会学，美国老师可能就是给你一个课题，但不说太细的主题，然后又没有特别明显的东西让你去照本宣科，这样的学习方式不得不提高学生的效率。

七禾网12、贵公司的北美团队负责策略研发，全方面提供量化投资、量化风控及自动交易平台；国内团队负责策略执行及交易落地，实时监控行情，保障策略落地的有效性。您认为，这样做的好处是什么？

严宓：首先来说我们是分北美策略研发中心和国内的团队，但是国内团队也是写策略的，然后北美那边，他们做出的一般是一些雏形，然后大家一起做交流。因为刚接触交易的时候成员不可能懂很多细节和方法，所以我们会去教，形成一个互助的关系。我们并没有把研发和执行分开，因为那边写的策略我们这边也会检查一遍，一起去落地。所以说，研发和执行是很难做到分开的，因为研发的人肯定要跟着最后执行的IT一起往下去推进这一件事情。