七禾网12、对于这种现象，以及面对当前的市场行情，您认为程序化交易者应该如何调整和改变自己的投资策略？

控弦：结合基本面（包括类基本面的另类数据）、情绪面进行量化，可以有效过滤掉一些无效交易，我觉得可能是一个方向。

七禾网13、您在美国留学工作十多年，美国的量化交易策略，和国内大部分人所使用的以分析价格和成交量的技术分析方法为主的量化策略相比，有哪些不同？

控弦：我看过文艺复兴创始人詹姆斯.西蒙斯的访谈，从某个意义上，他们也是在基于各种各样数据挖掘来寻找市场相关性，并以此构建各种不同交易策略。希维科技的合伙人是我的清华校友、Cornell金融工程的博士，回国前在华尔街的花旗集团任衍生品交易部副总裁，他对这方面的了解比我要多。他了解到的趋势是最近4、5年之内，另类数据的使用非常热，目的就是取得领先市场和领先对手。J.P.摩根公司2017年出了一份报告—— 《大数据和人工智能策略-面向投资的机器学习和另类数据方法》(Big Data and AI Strategies-Machine Learning and Alternative Data Approach to Investing) ，这个近300页的报告比较系统地向我们展示了华尔街这些年以来发展的路径和方向，有兴趣的朋友可以参考。国内这两年资管行业和量化总体处于一个低潮，我觉得这也正好是时候打造更加精良的武器，当机会来临的时候，就能够占得先机。

七禾网14、就您的经历和体验来看，美国量化投资的发展和成熟度，和国内相比有哪些优势？

控弦：我觉得我没有资格去做这样的判断，现在国内有大量的高素质人才涌现，也有大量的华尔街专业人士回国，国内现在CTA市场中性策略都迅速在和国际接轨，因为国内衍生品不是很发达、品种也不多，可能现在国内在期权等衍生品交易这块还没有国外那么成熟和普及。

七禾网15、近一年数字货币和区块链很火，受到了很多人的关注。您对于数字货币和区块链怎么看？它们是否代表了未来的发展方向？

控弦：我认可区块链的技术理念，我认为区块链有它的未来。我们在区块链这块可能也会参与，主要还是为这个产业服务的思路。区块链目前发币的项目很多都是从移动互联网的一些应用来的，我们可以对这些APP的活跃度进行跟踪，来发现哪些项目是真正是有价值的、哪些只是空气。

七禾网16、一年前AlphaGo战胜了目前人类世界围棋排名第一的柯洁，未来可能人工智能在期货交易中的应用也会越来越广泛和深入。您对人工智能的前景，以及人工智能在期货交易中的应用怎么看？

控弦：目前在大数据挖掘中要用到很多经典的统计建模，也需要用到机器学习来进行分类和特征提取。我们目前能接触到真正海量的大数据，这为机器学习提供了必要的条件。在金融领域，对行情和价格的展开有很多的影响因素，又很难找到必然的逻辑，在这里机器学习和优化类似，容易陷入过度拟合的陷阱。而在我们大数据挖掘中也要用到机器学习，主要是对人群身份特征进行研究，人的行为和身份特征的区别存在较大的确定性差别，机器学习的结果往往能产生很好的效果，比如说白领和货车司机在手机使用习惯和轨迹特征的区别上是有巨大的区分度，在这个领域运用机器学习就会产生比较明确的结论。对于机器学习和另类数据在投资上的应用，我建议有兴趣的朋友可以参阅上面提到的J.P.摩根公司的报告，我相信您一定会有很多收获。

七禾网17、国内量化交易发展迅速，有越来越多的人参与到量化交易中来，您是如何看待量化交易在国内的发展前景的？

控弦：我认为量化交易不是局限在程序化和自动交易上，很多依据基本面交易的人，有着自己既定的规则，依据数据来解读市场并进行交易都算是量化交易。随着资本市场机构参与度的提高，参与者专业程度的提高，量化交易占的比重应该会越来越高，博弈的强度也会越来越大。

七禾网18、将大数据挖掘应用到投资当中，目前在国内还是一个比较新的领域，请谈谈您未来在这一领域的发展规划。

控弦：我们希望能和众多的投资个体和机构进行深入的合作，在投资这个领域里面提供一个不常被看到的数据面，挖掘没有被市场充分挖掘的Alpha。

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傅旭鹏访谈整理

2018-8-3

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