七禾网7、市场上通常会把低风险低收益与量化画上等号，您是否认同？量化交易如何创造超额收益？同时您眼中量化交易的风险在哪些方面？

章毅：量化交易是一种投资方法论，也具有高收益高风险的策略类型。量化交易的优势是其模型能在较短的时间里，通过历史数据和预设模型快速分析庞大的实时行情，覆盖绝大部分交易标的，以获得更高频率的交易机会和胜率。

量化交易的风险在于数据来源的局限性，很多容易被人直观、快速理解的信息，对于模型来说并不是那么容易。

七禾网8、信弘天禾是如何来应对您提到的这些风险的？

章毅：这几年的改善非常显著，一方面随着各类数据平台的成熟，很多信息被标准化处理和有效传播，另一方面是我们模型也在不断升级，当某些信息被主观交易者获取并开始交易后，模型也能捕捉到被主观交易者影响的量价变化数据。

七禾网9、信弘天禾的投资理念中有一条是强调策略背后的经济原理，这怎么理解？

章毅：量化本身是做数据分析，基于数理统计，通过历史数据分析和实践可以说明其具有盈利性，但归因盈利背后的经济学原理，会更有助于我们理解和改善我们做模型的优化，也更好的分析这种盈利方式的可持续性。在这两年大量引入机器学习的模型后，模型的复杂度和智能化进一步提高，因此我们将这一条理念做了适当完善，完善为强调策略背后的运算或经济学原理。

七禾网10、信弘天禾有基本面量化的策略，基本面如何进行量化？信弘天禾会把哪些基本面的要素作为策略量化的组成部分？

章毅：大部分的基本面数据往往都是可以量化的，个别不能量化的数据也可以通过降维处理进行标准化。具体的要素，根据不同交易标的对应的信息是多样化的，比如上市公司的财务报告、业绩公告，大宗商品的库存、仓单等， 

七禾网11、除了从策略上不断精进，现在不少量化机构也非常重视IT技术上的投入，请您为我们介绍一下信弘天禾在IT技术上有什么亮点？

章毅：技术平台是量化策略开发和执行的基础。我们是自研的投研一体化系统平台，结合了不同交易标的的需求，兼顾高频、中低频策略要求。

七禾网12、自从阿尔法狗给市场带来巨大刺激后，不少机构开始对人工智能开始进行研究，信弘天禾在人工智能领域是否有做研究，目前的成果如何？

章毅：我们有专门的AI团队，负责公司整体机器学习、深度学习的模型研究和优化，并在股票、期货实盘交易中应用，对业绩提升的帮助非常大，这也是未来量化行业发展的重要趋势之一。

七禾网13、今年下半年，随着日均成交额和量化投资占比的明显提升，“市场交易量大是否由量化引起”的问题引发了广泛讨论，您如何看待量化投资对市场带来的影响？

章毅：量化交易的标的分散，交易执行的方式平滑，从模型本身追求的是最低的交易冲击成本，且很多时候属于挂单排队交易，对市场流动性带来帮助，也是市场更加成熟和有效的标志之一。

七禾网14、近两年量化机构也在不停的“内卷”，策略不断迭代，容量飞速增长，各个机构的发展路径似乎都很相似，您如何看待这样的现象，您觉得量化机构的核心竞争力在哪里？

章毅：量化机构的核心优势在于策略容量大、可复制性强，在同等资金规模的前提下对市场整体产生的影响较传统投机者少。也基于这个优势，才看到很多机构爆发式的规模增长。对于“内卷”，我认为真正的竞争刚刚开始。

七禾网15、信弘天禾的团队中不乏有许多具备华尔街投研经验的成员，海外的投资经验带回到国内是否会有水土不服的情况？就目前来看，行业中也有类似的现象发生，您觉得主要原因是什么？信弘天禾又是如何来应对的？

章毅：水土不服主要受制于交易规则、技术平台、数据质量的差异。我们团队的核心成员在国内外均具有丰富的实践经验，从国内外优势结合的角度看，是我们的优势之一。