七禾網(wǎng)15、很多量化交易者在進行策略開發(fā)的時候會遇到這樣的問題。一套策略在模擬運行的時候表現(xiàn)良好，回測數(shù)據(jù)等也不錯，但是到實盤中就表現(xiàn)不佳，甚至還會出現(xiàn)連續(xù)性虧損的情況，您遇到這種情況一般怎么做？

丁鵬：如果碰到這種回測很好，交易不行的情況，更多地是因為過多擬合，在歷史數(shù)據(jù)上做了過多的擬合，那么最終跟實盤差距就會越大。一般碰到這種情況，主要看按照什么方式去做策略優(yōu)化，我們一般是根據(jù)夏普率優(yōu)化，不會追求收益率最高的那個策略。

七禾網(wǎng)16、一般一個策略從開發(fā)到實戰(zhàn)要經(jīng)歷哪些步驟？

丁鵬：一個策略從開發(fā)到實戰(zhàn)，首先對歷史數(shù)據(jù)要進行分析；第二步，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)找到相應的策略邏輯；第三步，開發(fā)出一個初步的策略；第四步，進行回測，然后進行優(yōu)化；第五步，進一步的參數(shù)優(yōu)化；第六步，開始做模擬盤；第七步開始做實盤，一般是這么幾個步驟。

七禾網(wǎng)17、任何策略都不會永遠有效，您是如何判斷策略有沒有失效？如果失效了是重新開發(fā)還是優(yōu)化一下？

丁鵬：判斷策略是否有效，主要是看它是不是符合經(jīng)濟原理，比如說有些因子失效了，到底是因為短期失效還是長期失效，要了解它背后的經(jīng)濟學邏輯。如果失效的話，我們認為是經(jīng)濟學邏輯發(fā)生變化，那就只能重新開發(fā)了，如果不是的話還是可以優(yōu)化的。

七禾網(wǎng)18、有業(yè)內人士認為，未來的量化投資領域，機器學習將會代替多因子模型，您是否認同？

丁鵬：機器學習將代替多因子模型，這個我不認同。機器學習它更適合于比較短線的交易，中長線的話用多因子是足夠的，不需要用到機器學習這么細節(jié)的東西。機器學習它的算力很強，所以它適合于短周期的波動，那么中長期的波動，就用傳統(tǒng)多因子就可以了。

七禾網(wǎng)19、2020年是個見證歷史的一年，各種黑天鵝事件頻發(fā)，您在做量化交易的時候是如何規(guī)避這些黑天鵝事件？

丁鵬：因為我主要還是做期權方面的交易，期權是特別適合抵御黑天鵝，基本上在這幾次黑天鵝事件中，我沒有虧錢，而且還趁機賺了一點，所以說黑天鵝的事件，通過策略本身是很難被規(guī)避的，需要用創(chuàng)新的金融的衍生工具來做，這樣會比較好。

七禾網(wǎng)20、您如何看待當前中國和全球的經(jīng)濟形勢？這樣的形勢下，有哪些大的金融投資機會？

丁鵬：全球的經(jīng)濟形勢肯定不好，這次疫情的原因包括中美進入新冷戰(zhàn)狀態(tài)，這個經(jīng)濟肯定是好不了的，但中國肯定會有一些它獨特的優(yōu)勢地方，而且中國熬過未來幾年之后可能會有一個大的發(fā)展機會，那么在目前的幾大塊中，股票、期貨、期權，我認為期權是一個大有方向的機會，因為期權是一個藍海市場，而且現(xiàn)在的新品種上的特別多，并且期權的風險可控，杠桿也非常大，所以比較適合一些有專業(yè)能力的投資人，我非常建議大家可以做期權。

七禾網(wǎng)21、您做這么多年的交易，從個人投資者到機構投資者，您最大的感悟？對投資者有哪些建議？

丁鵬：從個人投資者到機構投資者，最大的感悟就是財不入急門，因為太多的人賺錢虧錢，其實都是因為太著急了，然后著急的趨勢來了之后拼命往里追，結果追錯又割肉，然后又出現(xiàn)機會，容易重倉，結果一下子碰到股災之類的，一下子就崩掉了，所以我對投資的朋友最大的一個建議就是風險管理永遠是第一位的，我們首先不要想著去賺錢，先想著，萬一虧了怎么辦？

七禾網(wǎng)22、最后，您對于中國量化投資行業(yè)的未來，您覺得是戰(zhàn)國時代還是藍海行業(yè)？為什么？

丁鵬：我認為中國量化投資的未來依然是藍海行業(yè)還早，我們現(xiàn)在的股票，整個注冊制放開后，資本市場會大力的發(fā)展，然后期貨市場也會大力的發(fā)展，期權市場也會大力的發(fā)展，所以我估計至少還要五到十年時間，整個資本市場才會走向成熟，在這十年之間其實都是量化投資的一個藍海行業(yè)。

七禾網(wǎng)注：成績代表過去，未來充滿挑戰(zhàn)！

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翁建平訪談整理

2020-6-28

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