问：康腾投资旗下康腾1号，年收益超过300%是如何实现的？
邓文杰：康腾1号是一只单账户期货产品，主要做股指期货量化交易，全部是程序化交易，没有人工干预，目前我们最成熟和稳定的是股指期货的量化交易，在过去的三年都保持了业绩翻倍的成果。
至于获得高收益的原因大概包括以下几方面：一是我们有正确的金融观；二是我们对量化有长时间的研究和丰富的积累，我们在2002年开始建立金融实验室，开始量化研究和交易；三是我们有强大的研发团队，公司核心成员大多具有金融工程、统计和计算机等工科专业背景，同时在投资领域有丰富的经验。
问：你们正确的金融观具体指哪些方面？
邓文杰：我们用五句话表达我们的金融观：
第一，我们认为市场并不是随机的，实际上存在一些漏洞，这些漏洞主要是因为投资者不理性行为造成，比如说羊群效应，这些漏洞就构成了投资机会；
第二，我们认为所有的交易模型都是基于某种市场假设，并且假设会在未来得到有限延续，怎么理解这句话？有这样一个说法：总能找到一个关于时间变量的函数，与历史上所有的行情走势有90%以上的拟合度，只要这个函数的参数或者前提假设够多；
第三，市场是变化的，假设最终会失效，我们应该保持对市场变化的警惕；
第四，在金融市场这个非线性的世界里，因果关系通常是模糊的；
第五，综合的计算能力是扑捉市场漏洞的有效工具，数学和计算机是计算能力的基础，量化分析是有效获得交易机会的手段。
问：康腾投资的投资理念是什么？
邓文杰：首先我们立足于量化金融研究和交易，就是我们采用量化的方式寻找和获得市场的机会；其次，我们对市场始终保持中性观点，不对市场进行方向性的预测；第三，我们采用多策略、多品种、多周期平滑，追求稳健长期收益；第四，我们追求策略组合的整体优势，而不依赖具体的策略或交易品种。
量化投资的核心是计算能力
问：与传统投资模式相比，量化投资的优势在哪里，核心是什么？
邓文杰：传统的投资容易受到主观心理因素的影响，而量化投资有大量的坚实数据支持，执行起来更有底气。量化投资的核心就是计算能力。
问：一般来说，量化投资追求的是大概率事件，所以最害怕“黑天鹅”事件，对此您怎么看，如何规避？
邓文杰：既然是黑天鹅，那就无论是传统的交易还是量化投资，都无法完全避免。相对而言，量化投资更能对各类的黑天鹅事件进行分类管理，常见的黑天鹅事件可能是电脑硬件系统的崩溃，市场行情的剧变等，我们会采取针对性的手段做事前的控制，例如增加电脑冗余备份设置，设定单日的最大亏损幅度、连亏次数等。
问：相同的策略模型对不同特征的市场，有效性是否一致？如何实现最优？
邓文杰：我们的策略力图有广谱的适应性，但由于不同市场、不同品种的特征（流动性、趋势效率）不一样，我们会在大的策略理论框架下，因应市场、品种的不同而作出适当的调整。
问：一般的量化模型都会面临交易资金的限制，你们是否同样存在，如何解决？
邓文杰：模型的资金容量和它的平均持仓时间有关，平均持仓时间越短就资金容量越少，我们可以通过增加交易品种、交易模型的数量，并通过精细化的下单技术来达到资金管理能力扩容的目的。
问：随着量化交易在中国资本市场的流行，市场存在的机会是否越来越少，为什么？
邓文杰：我不是很确定是不是量化交易的流行会导致交易机会的减少，但我相信，充斥着策略化交易的市场肯定会比主观交易占主导的市场的交易盈利更加平均化了，一个可能的解释是：稳定盈利的策略的本质其实就是对市场的不合理的修正，当市场充斥着大量的量化交易策略，市场的不合理就会被迅速修复，随着市场的不合理越来越少，机会也就越来越少。
问：一般量化投资的模式是不用关注基本面信息的，贵公司是否也是如此？是否不做任何人为的对于市场和经济的分析和判断？
邓文杰：目前康腾只是对价格、成交量等交易数据进行交易机会的挖掘。宏观经济的量化也有它的可取之处，不过由于需要更大的资源投入，康腾暂时没在这方面开展。
三大策略构架系统包含数十个子策略
问：策略和模型在量化投资中占据重要地位，贵公司主要有哪些策略模型，能否简单介绍一下？
邓文杰：康腾投资主要有三大策略构架系统，我们命名为XH趋势效率量化策略系统、ZN资金流量化策略系统和WB复杂系统控制量化策略系统。
XH趋势效率量化策略系统的理论基础在于我们认为商品价格的波动总是在周而复始的“盘整…趋势…盘整…趋势”中的轮换，我们的模型试图从量化的角度，找出价格趋势性更替的内在规律，并把任何复杂的行情，分解成有限多的简单策略进行应对，通过对交易品种的波动性、流动性、走势的复杂度、时效性、相关性等多维度考察，并多角度地关注市场变化，提高整体的收益率，使资金盈利曲线更加平滑。
ZN资金流量化策略系统的理论基础是我们认为资金流动是推动股价涨跌的根本因素，因为中国股市目前仍非有效市场，股价受资金操纵较为明显，通过分析资金推动方向可对股价短期走势进行预判。
WB复杂系统控制量化策略系统的理论基础是每一个呈现大数定律的概率事件背后，必然存在一个可解释的现象，传统的唯概率统计论的量化分析的着重点只在于寻找这一个呈现大数定律的概率事件，而我们控制论的量化分析着重点却在于如何对这一概率事件进行定义和解释，并针对这个现象建立一个反馈系统进行控制。例如，研究者花大量时间通过概率统计的手段研究股指期货与现货之间先动后动的关系，但在与控制论的角度，这个问题给抽象化成：两个或多个具有高相关性的标的物，在稳定状态下（脱离期初的磨合状态），先动的，永远是流动性高的一方，并且通过这一规律寻找能够进行反馈控制环节。
问：你们的策略体系有3大理论架构，每一种架构的资金规模容量大概有没有一个预估？
邓文杰：根据目前我们在算法交易方面的成果，三种策略的资金容量都分别为1亿左右，随着策略数量的增加，以及算法交易研究的深入，有望进一步扩容。
问：每种策略体系的具体资金是如何规划的？
邓文杰：基本是平均投入，并且我们任一资金账号运行单一策略体系下的策略组合。
问：那你们每个策略体系大概下面有多少个子策略？
邓文杰：一般都有20个以上，不过控制论这个实际上不是按策略来算的，它是按控制来算的，所以可能一个大策略下面有无数个小控制，一部分控制急剧拉升的行情，一部分控制震荡的行情，它叫控制，不叫策略，但本质是一样的，控制跟策略是两个不同的叫法而已。
降低盈利预期追求稳定连续收益
问：您自己名下的示范小资金账号收益率不错，但如果公开发行规模较大集合理财产品，是否会影响收益？
邓文杰：作为公开发行基金形式的产品，投资者比较多，规模也比较大，我们会更加注重风险的控制，降低杠杆，提高收益稳定性，所以收益率肯定会下降。
问：预计收益率会在多少？
邓文杰：30%-50%是比较合理的，如果超过这个数估计很多客户都不会接受，因为它的风险度同时也会提高，我们会致力于保证它的波动幅度在一个比较小的范围内，那肯定是要牺牲一点盈利来换取的。
问：如何保证产品的波动浮动在一定范围？
邓文杰：主要包括两方面的风控措施，一方面是事前的，比如通过策略回测，求出可能的回撤比例，最好亏损的准备资金。另一方面是盘中风控，我们每一个策略它都有一个最大的亏损幅度限制，超过幅度就立马平仓停工了。由于我们策略的最大亏损幅度限制取值都比较大，所以，关键还是事前风险控制，我们根据可能的最大回撤配置足够的资金。
简介
邓文杰：华南理工大学MBA。邓先生从事IT和金融行业多年，曾任职香港美域数码科技中国区技术总监、香港现化电脑广州分公司研发总监，曾投资广东高拓发展有限公司、广州市京洲电子信息技术有限公司，广州市鼎力资讯科技有限公司。2010年创办广州市康腾投资管理有限公司，现任公司董事长兼总经理。
