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梁宇奇

复旦大学计算机硕士，数据挖掘专业。曾任英特尔软件与服务事业部高级研发经理。擅长量化分析，程序化及高频交易系统设计和策略研发。

现在的量化团队现有量化研究及技术团队成员10余名，绝大部分拥有海外著名大学或985高校硕士以上学历，由计算机、物理学及金融工程专业组成。

精彩观点

我当时在英特尔工作，其实还是顺利的，管理了一个大型的研发团队，但是我一直有一个梦想，想为自己工作，创造自己的事业。

我能够很清晰地看到，从2014年到现在一路走过来，市场的投资者结构确实在向机构化和专业化发展。

从行情走势特点上面看，我们也能够发现，比如日线级别数据已经越来越趋向于随机游走，也就是我们用一些普通的基于日线或者小时线的策略，已经很难通过量化指标的方式去赚钱，即使赚钱也可能是市场行情好，大家都赚钱。未来的发展要么就是用更高频的数据，或者加入基本面的信息。

从设计角度看，高频交易会更加依赖于交易系统，高频策略的研发更可能是通过数据统计和数据挖掘出有特点的交易数据，然后分析信号的逻辑性。

现在随着投资经历越来越丰富，我们会发现以前失效的策略在某个阶段又会重新发光，在不同的时间点、不同阶段，市场的风格是不同的，所以策略的储备越多越好。

我们现在的交易理念，慢慢地由交易的深度转向交易的广度，也就是说扩大我们的策略类型，扩大我们的投资范围，当我们的策略和投资范围扩展到一定程度以后，我们的投资理念就更像从资产配置这个角度去做策略和品种的分配。

就期货CTA策略而言，我们有中长周期趋势策略、中短周期趋势策略、日内策略、相对价值策略等四大系列，覆盖期货市场全品种，40余套不同类型策略，超过3000种衍生策略与品种组合。

市场的风格变化越来越快，单独的策略一定会遇到在长时间无法盈利的情况，如果希望能够持续盈利，那一定需要有多策略轮换的能力，所以跨市场、多策略的研究非常重要。

投资首要是控制好风险回撤，只有还在市场上存活，才能后续盈利。降低盈利预期，控制好风险，跟着市场适度调整自己的资金配置，持续盈利是可能的。

一个优秀的量化团队一定要具有这两方面的要素，一个是持续的量化策略研究能力，不管是广度或者深度。第二个，有优秀的技术能力和数据处理能力，能够为研究团队提供高效的数据和平台的支持。

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七禾网1、梁先生您好，感谢您和七禾网进行深入对话。据我们了解，您之前从事的是IT行业，曾在英特尔任职，做软件研发、高性能计算相关工作。请问当时是怎样的机缘巧合，使您进入到期货市场中？

梁宇奇：进入这个领域确实也是机缘巧合，因为我当时在英特尔工作，其实还是顺利的，管理了一个大型的研发团队，但是我一直有一个梦想，想为自己工作，创造自己的事业。我的家庭以及周边的环境，其实金融背景或者说投资气氛都很浓，在交谈的时候大家提到，计算机如何和投资结合，自然而然地就提到了量化投资和程序化交易。然后我就去研究了，发现这个量化投资和程序化交易确实在当时是一个大的发展方向，于是我就当机立断，从英特尔辞职出来，进入量化投资领域。

七禾网2、请问之前在IT行业的工作经历和经验，对您后来做程序化交易有哪些帮助？

梁宇奇：我的团队在英特尔期间，从事高性能计算及大数据挖掘等相关产品研发。实际中，我一开始所选择的程序化交易本身就对数据挖掘和系统集成有很高的需求，所以从这个角度而言，我切入量化投资本身并不算太跨界。

七禾网3、据您介绍，您2014年进入投资领域，至今已有7年的时间，您刚开始做的是股指程序化高频交易。请问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？

梁宇奇：前面所提到的，我的专业背景和工作经历决定了我的特长就是在程序化交易，特别是高频交易领域。对于主观基本面分析，其实我们到现在为止，基本上我们的金融背景知识都是比较有限的，我们做投资一定会选择我们的能力圈范围，利用我们自身的特长去获得投资的胜率有风险优势。

七禾网4、在这7年时间中，从程序化交易的角度来看，您认为国内期货市场的行情走势特点、投资者结构等方面主要发生了哪些变化？是否觉得越来越难赚钱？

梁宇奇：这个肯定是的，因为我能够很清晰地看到，从2014年到现在一路走过来，市场的投资者结构确实在向机构化和专业化发展。包括我们自己在内，我的团队开始的时候是4个人的小工作室，已经发展到初具规模的一个量化团队。同时我们的硬件投入和数据的投入一直是在持续加大，算法的复杂度比起步阶段已经持续迭代了很多轮。从行情走势特点上面看，我们也能够发现，比如日线级别数据已经越来越趋向于随机游走，也就是我们用一些普通的基于日线或者小时线的策略，已经很难通过量化指标的方式去赚钱，即使赚钱也可能是市场行情好，大家都赚钱。未来的发展要么就是用更高频的数据，或者加入基本面的信息。

七禾网5、据您介绍，2014年~2015年，您团队的股指高频策略，交易量占据全市场总成交约1%，全年无交易日亏损。请问这一高频策略的主要特点是什么？是否需要非常高的硬件配置？

梁宇奇：在2014~2015年那个时期，股指的交易量非常非常大，我们的系统化和大数据处理的能力，这些优势其实是非常明显的。策略本身的特点，它是做市商的算法，在当时那么活跃的行情下，使用做市商的算法，然后利用系统化的优势，赚钱效应是非常明显的。对于硬件的配置其实要求并不高，因为当时确实就是非常适合高频交易。

七禾网6、请问您之前的股指高频交易策略，在商品上是否适用。

梁宇奇：并不适用，因为我们开发的做市商策略，针对的是当时股指的火爆交易量。2015年之后，包括现在的商品的交易量还是远远达不到当时股指的火爆场面，所以我们当时的策略在股指受限以后就失效了。

七禾网7、高频交易策略和普通CTA交易策略相比，在设计和原理上主要有哪些不同？

梁宇奇：从设计角度看，高频交易会更加依赖于交易系统，高频策略的研发更可能是通过数据统计和数据挖掘出有特点的交易数据，然后分析信号的逻辑性。而普通的CTA交易策略，对于系统的依赖性没有那么高。策略研发上更讲究先通过市场观察，有交易逻辑或者交易规则，然后通过数据回测去分析这个逻辑的有效性。