問題7：可以給我們講講您們的投資理念或投資哲學嗎？股票策略和期貨策略分別是怎樣的？有什么優(yōu)勢和競爭力呢？

漁陽：我們最基本的投資哲學：量化投資本質上是一個概率游戲，或者說是一個統(tǒng)計學游戲。

每一個策略都可以認為是一個隨機變量，一個隨機變量就有可能賺，也有可能虧。在任何一個時點，我們肯定是要尋找賺的可能性比虧的可能性大的好策略，或者說盈虧比更高的策略，賺的時候賺得多，虧的時候虧得少，這些統(tǒng)稱為盈利策略。那么我們企圖尋找很多這樣的策略，把它們組合起來。從統(tǒng)計學的角度，隨機變量有一個最大的特點，就是它收益部分的預期值可以疊加，它的風險卻是相互沖抵的。風險相抵取決于相關性，或者說相關性矩陣。這就意味著靠譜策略越多，相互之間的相關性越低，合理配置的這個大組合的收益風險比就越高，這就是我們實際上在做的事情。

我們的兩大策略是股票策略和期貨策略。股票策略與期貨策略的相關性很低，假設兩個策略都賺錢，那一加一明顯大于二。舉個例子，我們今年前十個月實盤業(yè)績就完美詮釋了大類策略的分散和互補作用。我們期貨策略一到四月很好，但五月份開始連續(xù)6個月小回撤，雖然總體幅度不大，但過程蠻痛苦的。

而股票策略則是一到四月份虧了點錢，但后面六個月四勝二負，總體也是賺錢的。合并起來看，期貨策略十個月里有四個月賺錢，六個月虧錢；股票這邊是五對五，最終我們的復合基金客戶看到了什么呢？八個月賺錢，兩個月虧錢，投資體驗就提升了不是一點半點，這就是所謂多策略分散投資的優(yōu)勢，當然前提是你的期貨策略和股票策略本身都是靠譜的，長期是能賺錢的。

如果再細分，在期貨策略和股票策略內部，同樣也是多策略。股票里面有指數(shù)增強、中性策略、偏交易型的貝塔股指期貨策略，還有一些執(zhí)行層面的高頻策略等等。在任何一個時間點，可能A是賺錢的，B是虧錢的，C是賺錢的，就是這樣一個邏輯。

我們的商品期貨策略也是一樣，從數(shù)據(jù)的類型劃分，技術面、基本面、情緒面等；從時間周期上劃分，短、中、長周期。所以我們的投資理念有幾個關鍵點：第一，找到靠譜的策略或者靠譜的信號；第二，策略數(shù)量足夠多；第三，用一套靠譜的數(shù)學方法把它們組合起來，兼顧風險和收益，多配一些高質量的策略和風險小的策略。

這就是我們的邏輯，當然最終技術實現(xiàn)的過程也極其重要。如果工程質量做的不好，就像車子漏油一樣，因此必須要做的嚴絲無縫，才能夠在實踐當中拿到預期的收益，這就是我們的理念。說實話沒有一招鮮，單看任何一個信號、任何一個品類、任何一個技術細節(jié)似乎都不那么重要，但它們組合起來一起用，才能夠看出優(yōu)勢。

問題8：請問您們的超額收益來源哪里？超額收益的穩(wěn)定性是如何做到的？

漁陽：超額收益的穩(wěn)定性主要靠多策略。我們配置的大類資產包含股票、商品、還有一小部分固收，在每個大類資產里，又有多個策略。像股票，我們同時持倉至少500只，這就很分散，商品也是全品種交易，幾十個品種一起做。所以就是靠風險的相互抵消來實現(xiàn)收益的穩(wěn)定性。

至于超額收益來源，則要求高信號質量，快執(zhí)行速度。中低頻策略要指望高信號質量，高頻和高換手率的策略則要求執(zhí)行效率高，滑點小，最好是交易過程中還能賺點錢。這需要一是覆蓋的信息足夠廣，二是在提取因子時盡可能做的好。

為什么有的人做出來的模型好，有的人就不行？首先看數(shù)據(jù)質量，有沒有做很好的清洗及其它處理，有沒有考慮數(shù)據(jù)可能在不同的時點會有區(qū)別等等。如果考慮了這些因素，就相當于你的食材比別人要好一點。其次，在烹飪過程中，是不是用了更合適或更先進的方法。烹飪的手段好，這菜也會更好。最終做出來的，可能具體到某一個信號上，你就是比別人強一點。我覺得量化有一個普遍性特點是換手率高，帶來的交易成本也高，所以就意味著假設交易成本是1，如果你的信號提煉出的預測能力也是1，那就只能是不虧不賺，如果預測能力從1變成1.5，好像只提升了50%，但后面的50%都是利潤，所以其實很多時候就是在最后那一點點上發(fā)力，忽然就變得比較賺錢了，很多時候都是些細節(jié)。

問題9：您們的量化策略非常豐富，涵蓋相對價值、統(tǒng)計套利、趨勢、反轉等不同因子，可以給我們講講不同的環(huán)境背景下什么樣的因子會表現(xiàn)突出呢？

漁陽：這是一個好問題，我相信所有的投資經(jīng)理，特別是量化投資經(jīng)理都會思考這個問題。目前有兩大流派，一派認為不應該做擇時；而另一派認為，在特殊的情況下是可以做擇時的。其實我們是介于第一種與第二種之間。前面談到量化投資經(jīng)理一般都比較謹慎，不會過于自信。擇時也是一種自信的表現(xiàn)。我們往往考慮問題的出發(fā)點是基于有效市場假說，有效市場假說的核心是市場是效率最高的，你企圖說市場不對，或者企圖在市場里賺錢是很困難的。包括因子擇時，我們的前提是知道這事很困難，幾乎做不到，了解到這點之后，我們就不會輕易去做這件事。但是，當我們有了充足經(jīng)驗或覆蓋了大量數(shù)據(jù)之后，我們可能會在某些特定時點做擇時?？偟膩碚f，你不去擇時，我覺得多半不會錯，你去擇時，就需要小心。

通常來說，統(tǒng)計套利和相對價值策略往往是需要加杠桿的。那么在整個市場波動率大，比如美聯(lián)儲加息的時候，統(tǒng)計套利的策略就要小心一點，因為市場比較混亂的時候，規(guī)律會被打破，這類策略至少不能加太大杠桿。2008年，我親眼看到這樣的策略是如何爆倉的。所以，在加息周期，統(tǒng)計套利策略第一是要小心，第二是不要加杠桿。這種時候，可能短周期的趨勢模型會比較好做，而均值回復類型的模型就要慎重，因為市場的波動太大，會有很多極端的事情發(fā)生。相對而言，在市場比較平靜的時候，相對價值、統(tǒng)計套利的策略表現(xiàn)可能會好一些。

事無絕對，我這一大番話，也只有55%的把握，所以在實戰(zhàn)當中，我會往這個方向傾斜，但不是絕對。并不是說美聯(lián)儲加息了，我統(tǒng)計套利就完全不做了，不是這樣。

問題10：如何分配不同類型因子的權重呢？在什么樣的情況下會對因子權重做出調整？

漁陽：大的邏輯是考慮風險和收益，其中首先考慮的是風險，因為風險比較容易算得清楚，而收益預測的不確定性更高。其實這種方法思路，就是馬科維茨均值方差的優(yōu)化，也是學術界和業(yè)界一直在討論的問題。

具體而言，均值方差優(yōu)化的難點是收益率不太好預測，所以后來就各種各樣的改進，包括風險平價理論等，大的邏輯都是一樣的。風險比較容易算的清楚，所以風險在我們的系統(tǒng)當中相對重要一點，當然收益也是很重要的。有些策略更靠譜，有些策略可能把握小一點，把握小的自然是少配一點，策略風險大的也少配一點，大致就是這樣。最后還要考慮相關性，相關性高的還要一定程度上合并計算。

什么情況下會對因子的權重做出調整？如果風險變了或是收益變了，我們就做出調整。我覺得風險不大容易變，風險相對比較容易判斷。收益就不好說了，因為可能真的就變得不賺錢了，也許是研究有漏洞，也許是數(shù)據(jù)挖掘或者市場有變化，我們說過市場總體會變得越來越有效，那當市場變得有效的時候，原來一些能賺錢的模型就變得不賺錢了，這自然會有一個過程。統(tǒng)計學也會有波動，這段時間不賺錢，有可能是運氣，也有可能東西變了，這里面一半數(shù)學一半經(jīng)驗，然后你發(fā)現(xiàn)怎么不賺錢了，于是把權重降低一點，還不賺錢，慢慢可能這個策略就停了，就是這么一個過程。

問題11：2021年9月底以來,市場出現(xiàn)對量化策略不利的行情，雖然您們策略也一度出現(xiàn)回撤，但已及時調整策略并逐步修復凈值，可以給我們講講您們是如何在2022年開年后的不利市場情況下取得正受益？當市場風格轉變，策略失效，您們是如何及時做策略調整的呢？

漁陽：2021年對于量化策略，特指股票，稱得上冰火兩重天，九月之前是火?；仡櫼幌職v史，2020年到2021年年初，藍籌股非?；?，當時市場上當紅基金都是坤坤、蘭蘭這類偏向大盤股的公募基金，本質上是資金追捧帶來的正反饋。但2021年春節(jié)之后藍籌就不行了，側重中小盤股票的量化策略異軍突起，很多機構還及時推出指數(shù)增強策略，良好的業(yè)績帶來更多的資金，陸續(xù)進場的資金有幾千個億，觸發(fā)了量化策略的正反饋，產生了很多的超額收益。

在收益特別好的時候，真的要小心，因為那都是正反饋，而收益特別差的時候，也不要過于悲觀，那往往是負反饋。正反饋不可能永遠持續(xù)，負反饋也不可能永遠持續(xù)。過后看是比較清楚的，2021年夏天的那一波正反饋，錢在不停的往量化里走，一般都是買中小股票，所以像中證500、中證1000等偏中小盤股的指數(shù)被越抬越高，抬到一定程度上，就無法持續(xù)了，就往下走了。九月發(fā)生的幾件事成為了動因，第一是恒大的事，預示著地產下行；第二是國家限電，意味著那時候被爆炒的周期股下行。當時包括新能源在內的一些板塊被之前的資金正反饋推的太高了，所以一往下掉就發(fā)生了負反饋。

因此在2021年四季度和2022年一季度，大多數(shù)量化機構不但虧錢，還跑輸指數(shù)，這其實比較不常見。我們耳熟能詳?shù)膸准乙?guī)模大的量化機構，都在不同時點發(fā)生過較大回撤。我覺得這是一個負反饋過程。我們也有這方面的經(jīng)歷，高頻模型看的比較清楚，在市場的微觀結構發(fā)生改變之后，原來很賺錢的模型就失效了，但當我們發(fā)現(xiàn)之后，及時做出調整，慢慢降倉，然后血就止住了。

后來至于為什么又能逐步修復凈值？那其實是其他策略開始賺錢了。在困難的時候，經(jīng)驗起了作用，我們知道負反饋正在發(fā)生，因此就比較謹慎，慢慢的穩(wěn)住了之后，就會開啟下一個周期。然后我們又有開發(fā)新的信號、新的策略，所以業(yè)績慢慢就起來了，在2022年也取得了比較好的正收益，而且波動率也很低。

問題12：巴菲特曾說，投資有兩大原則，第一條是保住本金，第二條是記住第一條。您們在產品運行中非常注重風險控制，請給我們講講您們是如何做好風險控制的？

漁陽：我非常贊同巴老說的這句話，我們也是這個理念。怎么做到呢？我們在構建產品，構建策略組合的時候，都同時考慮收益和風險。剛才也講過，風險比較容易算的清楚，所以我們在構建新基金的時候，一定會先在風險的角度給它做一個定義。

首先要把重要的風險指標固定下來，比如年化波動率是多少，回撤是多少等，規(guī)劃好所要控制的范圍區(qū)間。一般機構投資者普遍了解自己的風險偏好，且知道自己需要什么；高凈值自然人客戶，對風險的承受能力是怎樣的，則需要管理人做相應的匹配。從風險角度，我們的特點是能達到投資人的預期。比如以商坤基金為例，我們企圖把回撤控制在6%以內，也做到了，一般每年都是5%左右，這就是風控在發(fā)揮作用了。風控不是說發(fā)生回撤的時候你才去控，而是在狀況發(fā)生之前，就已經(jīng)算好了可能會出現(xiàn)什么情況，從數(shù)學的角度就已經(jīng)基本上布局好了。例如，商坤基金的波動率就一直在我們預期的范圍以內：8%-10%，這是因為我們提前就做好了風險的預判和布局。

再回到巴老這個觀點，我們的風險是可控的，基金的波動率是有所預期的，這樣就不會出局。很多時候賺錢是有宏觀原因的，比如宏觀經(jīng)濟發(fā)展了，出現(xiàn)了戴維斯雙擊，使得股市大漲；或者商品處于通脹周期，趨勢模型賺錢了；或者高頻策略，成交量忽然起來的時候就賺錢了。很多時候，賺大錢要靠運氣，但是怎樣活到你運氣好的那天呢？這就要靠風控。不能亂下注，有機會的時候再下注。

問題13：您在《亂世華爾街》里有提到過“對沖的真正目的并非避險，而是要用杠桿獲取高利潤”，如何理解對沖和杠桿之間的關系呢？

漁陽：這其實是一個風險收益比的關系，比如在股票里面，有指增策略和中性策略。指增策略是不對沖的，而中性策略是對沖的。

最終你要如何配置策略，取決于風險預算的設定。假設年化波動率是10%，如果你是指增策略，那大概只能買一半不到的倉位，因為指增策略本身是指數(shù)的風險，所以倉位30%-40%就差不多了。但要是采用波動較低的對沖策略，就可以滿倉。

所以是否對沖，如何對沖是一個比較復雜的問題，并沒有固定答案。我書中說的這句話，“對沖的真正目的并非避險，而是要用杠桿獲取高利潤”在美國市場更為適用。這可能說的相對比較專業(yè)，因為美國的杠桿特別便宜，所以美國的量化基金都要加起碼四五倍的杠桿，就是因為這個杠桿成本非常低，但是同時，利潤也非常薄，所以你不加杠桿是不行的。像我們知道的Two Sigma、Renaissance都加了很大的杠桿?？赡芙M合的回報率就只有比如5%，在美國市場這已經(jīng)很高了，而在中國大家可能覺得很普通，但加上五倍的杠桿，就25%了，再減掉一點融資成本，剩下20%多，這是美國的邏輯。中國的邏輯我覺得還稍有不同，一般來說用不著加那么大的杠桿。

其實回答這個問題，它是一個優(yōu)化的過程，具體要不要加杠桿，要加多少，要不要對沖，都取決于策略的風險收益比，以及你追求什么。

問題14：波羅的海干散貨運價指數(shù)（BDI指數(shù)）常被稱作大宗商品的“風向標”，也是全球經(jīng)濟的“晴雨表”，截至今年11月8日，BDI指數(shù)近一年跌幅約50.11%，面對市場環(huán)境的不穩(wěn)定，以及大宗商品持續(xù)低迷，商品期貨策略越來越難賺錢。如何看待明年的期貨市場？以及如何看待CTA的大年和小年效應？

漁陽：我只能泛泛而談，談一談宏觀層面。我覺得可能不嘗試擇時為好，包括對策略的擇時。因為你一旦擇時了或選股了，一旦集中精力去做某一件事情，多半會有損失。從數(shù)學上損失了分散風險這個功能，本來是三個策略：期貨策略、股票策略、固收策略，分散風險的效果是一直存在的，這是固定的好處，但一旦擇時了，你說今年我不看好商品我去掉商品，這樣收益是不確定的，但風險分散的效能損失已經(jīng)發(fā)生了，三個策略就剩下倆了；選股也是一樣，本來選五百只票挺好的，非要縮減成五只，那我這五只能不能跑贏那500只不一定，但風險分散的效果不在了。

那么擇時行嗎？剛才我們講過，除非特別有把握，否則最好還是不擇時。所以關于CTA策略，過后看，確實有大年和小年，但關鍵你怎么預判明年到底是大年還是小年，我覺得沒有人能夠說得清楚，所以最好還是不做判斷，說到這里都是比較保守的量化思路。如果我們一定要有個觀點，我認為取決于很多因素，世界經(jīng)濟是一個大周期，無論向上還是向下，這可能對CTA都有影響，有較大的地緣政治事件發(fā)生，像俄烏戰(zhàn)爭等，也是會有影響的。具體到BDI指數(shù)，我認為這是我們體系中眾多因子之一，我們做量化，觀察很多指標，很難說有哪個指標是神奇的，多數(shù)指標是隨機的，說白了我們也沒有用到，所謂有用的指標，往往就是概率上多一點點優(yōu)勢，可能55%對45%，這就很好了，也就是信息比例多一點點，所以我們也沒有對BDI指數(shù)做很多解讀。