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所有策略汇总实盘净值曲线

团队成员合影（从左往右依次为：魏斌斌、施泽宇、许昌）

施泽宇

南开大学国经所硕士，先后在顾众投资、KCV基金担任量化投资经理，多年CTA、高频和对冲套利研发经验，管理账户业绩稳定、参加多次国内实盘大赛获奖。

精彩观点

（我们主要挖掘）行业基本面数据(供给、需求、库存、基差以及相关产业链的数据)、市场量价数据、新闻资讯等事件驱动类数据。

越表象的东西越不容易发现本质，也容易被大多数人用到而造成同质化严重！

数据挖掘会从纵深两个维度去挖掘，纵度上考虑多品种联动，寻求多品种的联动，或者某一板块内部的联动，这种机会往往看盘面是很难一下子捕捉到的；深度上会对某一个品种的大量tick数据进行深度挖掘，通过机器学习等人工智能手段去捕捉细微的交易机会。

股指期货牛市的升水基本上就是确定性的套利机会，因为交割的时候一定会收敛。

（CTA系统）我们主要根据市场波动来自适应地调整仓位，不会每次总是固定手数开仓，风险越大开的仓位相对越少，另外我们会用程序选择风险小的品种进行择时交易。

CTA策略（表现较好）得益于我们良好的仓位管理系统，我们会从市场整体的情绪和单个品种的情绪出发进行双重控制，目的是在风险小的时候建仓，风险大的时候少控制住头寸。

我们认为只要符合流动性要求的品种都应该囊括在内，我们的交易系统是一整套的，每个品种一个都不能少，如果我们根据事后去增加黑色的权重反而是过度优化了，因为我们也不清楚未来黑色是否还是独领风骚。

现在的市场行情节奏变化得越来越快，简单趋势策略赚钱也越来越难。

如果我们总是坚持以前的交易理念肯定不能与时俱进，而且随着TB等程序化软件的普及，越来越多的趋势交易者可以无门槛进入期货市场做程序化交易，这会导致同质化很严重，一些策略都在失效或者需要更大的耐心抗住回撤。

数字货币波动幅度是很大的，没有涨跌停板的限制，趋势也会更加流畅，确实更加适合做程序化交易。

我们所有的策略都是通过大量样本内数据挖掘并经过大量样本外数据验证得到的，我们在数据层面上近乎追求完美，如果某一项指标不满足都不会采用该策略。

七禾网1、施总您好，感谢您和七禾网进行深入对话。贵公司取名为“数因投资”，请问这个名字的含义是什么？是否和数据挖掘与应用有关？

施泽宇：数：数学、数理方法；因：因子。即采用数理统计方法，通过金融大数据挖掘因子，基本上我们所有的策略都是通过量化数据为因子来实现的。

七禾网2、贵公司自主研发了数据挖掘系统，搜集大量的金融数据，采用人工智能对数据挖掘。请问贵公司主要挖掘哪些金融数据，这些金融数据如何应用到交易策略当中？

施泽宇：行业基本面数据(供给、需求、库存、基差以及相关产业链的数据)、市场量价数据、新闻资讯等事件驱动类数据。

行业基本面方面比如我们会关注库存，我们将库存处理为因子后排序，辅助我们分辨品种的强弱关系和远近月合约选择，比如沪锌库存低，近月往往比较强。

市场量价是最常见的，可以构建动量趋势或者动量等反转因子，赋予一定的权重后进行多空强弱的买卖。

新闻资讯属于事件驱动性质，比如贸易战会影响一些套利合约的走势，比如沪铜的远月会走强，做反套。

七禾网3、应用数据挖掘的方式做投资，和大部分普通投资者以公开的数据为依据做投资相比，有哪些优势和好处？

施泽宇：虽然数据都是公开的，比如价格，但是表面上我们只可以看到价格的涨涨跌跌，或者相关技术指标比如突破前高、均线金叉等。越表象的东西越不容易发现本质，也容易被大多数人用到而造成同质化严重！

数据挖掘会从纵深两个维度去挖掘，纵度上考虑多品种联动，寻求多品种的联动，或者某一板块内部的联动，这种机会往往看盘面是很难一下子捕捉到的；深度上会对某一个品种的大量tick数据进行深度挖掘，通过机器学习等人工智能手段去捕捉细微的交易机会。

七禾网4、贵公司搜集和挖掘的数据来源于哪里？如何保证数据的有效性和准确度？

施泽宇：目前数据主要来自于wind、TB和自己建立的数据库以及相关行业网站。搜集的市场数据是来自于交易所，准确度肯定是最高的，搜集的行业基本面数据我们会各个网站做个对比验证，一般都是没有问题的。

七禾网5、您2013年大学毕业就开始做期货程序化交易，为什么您一开始做期货就选择程序化交易而不是主观交易？

施泽宇：我在研二的时候偶尔看到丁鹏博士的《量化投资：策略与技术》一书，就深深被量化的魅力所吸引，再加上自身对计量经济学也很感兴趣，代码研究能力还可以，就决定试一试。毕业的时候先找了家期货公司试水，经过一段时间的实践研究磨合，越来越觉得程序化交易非常符合自己的思维习惯。我也曾经尝试过主观交易，但还是很难克服人性的贪婪，管不住自己的手、不能按规则止损、赚了一点就想盈利出场。而程序化交易则帮我克服了这些缺点，既定的规则和进出场写成策略就可以交给程序做了，盘中可以有大量的时间去研究新的策略，盘后则对实盘的策略进行复盘和维护。