丁鹏：遵守固定模式的交易都是量化投资

　　和讯网：刚才您说的数据挖掘包括李老师所研究的都是非常专业性的一些东西，普通投资者如果想成为宽客，这些门槛是否对他们而言非常高呢？

　　丁鹏：量化投资更多是一种交易理念，我们传统的交易中，我们看到很多的散户喜欢听消息，喜欢去跟风，这也是一种投资方式。但是这种投资方式从整个来讲，它成功率是很低的。因为我们从一个经济学的理论角度去琢磨一下就可以知道，真正好的有价值的消息肯定是自己先受益，然后是我身边的人，再是和我有关联的人，不可能把它放到大众去的。所以，你期望别人给你一个消息让你发财，从理论讲就是很难成功的事件。量化投资我可以看成另外一种方式，我不依赖于这种，我通过公开数据，哪怕我没有那么高深的数据理论，我可以用一些简单的数据分析也是可以的。所以，其实包括很多的老股民，他严格制定一种交易规则，比如我上均线就要买，破均线就要卖，只要严格遵守纪律的，都可以看成是量化投资，不一定非要用数学工具的。只要你坚定一个纪律性的固定模式的交易方式，那么你就是量化投资。

　　和讯网：其实量化投资仅仅是一个工具，没有必要把它搞的特别神话。

　　李勇：它就是一种理念。

　　和讯网：随着量化投资在市场应用不断的广泛，它会对市场带来怎样的变化？

　　丁鹏：首先市场会变得越来越成熟，因为我们一直讲我们传统的散户喜欢追涨杀跌，整个市场非常不成熟，亏钱以后骂娘。像海外因为散户已经逐步被逐出市场，更多的机构用量化投资，用对冲市场冲击的方法，它的整个市场有效性会提高，它的整个市场会变得成熟，它的内幕消息也不会有那么多，最终会推动中国资本市场和金融市场健康有序的长期发展，我认为这是量化投资未来对中国非常大的作用。

　　就像蜜蜂采花蜜的目的是为了生存，但它客观上促进了花粉之间的传播，植物间的交配，最终收获了金灿灿的秋天。我们量化投资人宽客就是试图找到市场的缺陷和漏洞赚钱，最终我们会促进整个市场更加健康有序的发展。

　　李勇：这块我可以补充一点。现在我们发现西方发达国家的金融市场和中国新兴国家市场，有一个很大的问题，我们一般认为美国西方化的市场有效性比较强，一些消息起到作用也有，但并不是太大。但在中国，我们对中国金融市场的批评在于中国市场内幕交易，相关消息充斥太多，使得这个市场并不公平。但金融市场起到一个很重要的作用是资源的重新分配，一旦这个市场不公平就很容易出现问题，所以，我觉得刚才丁博士讲的特别好，在这种情况下，如果通过这种技术的手段，加强这个市场的有效性，使得市场相对其他方面更为有效，我觉得可以促进资源的配置，我完全赞同丁博士的观点。

　　和讯网：也就是说量化投资在市场中的广泛应用其实是加剧这个市场不断的走向成熟，更加的理性。

　　丁鹏：对。

　　和讯网：作为一些中小散户是不是也存在着越来越被边缘化的危险呢？

　　丁鹏：从全球趋势来看最终是逐步边缘化，这是一个历史趋势。因为你单兵游勇游击队，可能在某一场战役获胜，但是你要想在长期的战争中战胜正规部队，历史上没有成功的先例。

　　李勇：从发达国家情况看这是一个潮流。在美国市场散户占的比例很低，机构占到70%，散户30%左右，但在中国市场中70%是散户，30%是机构在起作用。所以，这样一个市场相对来说并不是特别成熟，我觉得中小股民投资者也没有必要担心自己被边缘化，一个市场从不发达到成熟的标志就是看散户的比例是一个逐渐下降的过程。

　　和讯网：据我所知，量化投资在国外的发展有30多年的时间，但真正显现威力的时期是2000年以后，请问李老师和丁博，你们认为量化投资有没有生命力，会不会随着以后不断的交易工具的产生，可能也会像价值投资一样，逐渐势微的地步呢？

　　丁鹏：量化投资更多是一种科学化的手段，价值投资我一直说它像是一门艺术。你说重仓持有几个股票，本身从数学角度来讲是在赌小概率事件，因为能够成为大牛股的也是少数，所以，价值投资也是一门艺术。像巴菲特这样的老艺术家做得很成功，但是艺术是不可复制的，《清明上河图》是艺术不可复制，李白的诗是艺术不可复制。真正改变我们社会的是科学，而量化投资实际上是一门科学，我通过一些固定的模型和固定的方式，可以把我的交易行为固化，我可以通过模型的方式和产品的方式进行批量复制，实际上你的金融交易产品越多，量化投资越能够得到更大的发展，这种科学是永远不会过时的。

　　李勇：科学一个最基本的东西是可重复性。我觉得以前我和丁博交流，丁博有一句话比喻的特别好，量化投资这种方式和传统的投资方式之间的这种区分和差别，很类似于中医和西医的差别。中医，特别是老中医，一般年轻的中医你是不敢去看的，因为他的经验，你很持怀疑的态度。但随着中医年龄很老以后是老中医，老中医经验比较丰富，你可以相信他，类似于巴菲特这样的人。所以，你通常发现价值投资者没有年轻人在里面，基本上都是年龄比较大的同志。

　　但西医可以通过一些技术的手段，像CT扫描仪类似于我们量化投资的模型，帮助我们进行一些市场扫描，这样诊断出是不是存在一些问题，这个比喻可能把传统的投资方式和量化投资这种进行了区分，我觉得是比较恰当的。

　　和讯网：刚才李老师谈到中医和西医这个比喻非常好，但同时引出另外一些话题，因为我们知道在西医仪器中有些精密，有些不精密，我们如何判断量化投资策略的好坏呢？

　　丁鹏：我们传统投资对一个交易的好坏基本都是根据你的收益率来判断的，这是不完善的，因为你很多的收益背后承担了非常大的风险，就像我们看到很多阳光私募中，去年得冠军的，今年亏得一塌糊涂的很多。在这个市场中流星很多很灿烂，但恒星很少，那是因为他们的收益是因为承担了很大的风险而已。所以，你不考虑风险的收益是没有意义的。

　　第二，要把风险考虑进去。所以，在西方有更多的夏普率来做这样的事，但这还不够。

　　因为有些策略可以支持小资金，比如高频策略，有些策略可以支持大资金，比如阿尔法策略。你不考虑资金容量的策略也不够完善，还考虑资金容量问题。所以，像我最近刚写了一篇paper，关于讲这个问题的，里面提出一个新指标，叫做devxu（13：28音），怎么把这个资金容量考虑进去。

　　所以，任何策略要考量收益、风险、资金容量，当把这三者综合考虑之后，你才能对它得到一个非常全面的判断。

　　和讯网：我想问一下目前在国内的宽客当中有没有存在一些在设计量化投资策略上的误区存在呢？

　　丁鹏：非常多的误区，第一个误区就是追求高收益率，我几乎看到绝大多数都是追求高收益率，告诉我一年赚了10倍、8倍，20%、50%，并以此为豪。但是他们发现这种高收益率策略要不很不稳定，今年赚明年亏，要不它所能支持的资金规模很小，资金规模一旦上大以后，它的收益率就会急剧下降。

　　最近我一直都在很多场合谈论这个问题，真正你要追求的应该是低风险、低收益的这种策略，因为这种策略可以支持很大的资金规模，我可以通过杠杆来放大我的这种收益，这才是真正的王道。所以，像我们看到全球最大的对冲基金Braeburn它已经管理1400亿美金，大概量化1.6万亿美金，但真正高收益的国内的那种很牛的，有几千万、一亿、两亿，了不得了，它很难持续下去。

　　所以，我们很多的误区就是在于试图通过各种方式把收益率提高，这其实是一个误区。

　　和讯网：其实收益和风险是相匹配的，你看到收益的同时也应该预见到风险，所以，不能盲目的追求高收益。

　　李勇：学术上有一个观点是风险驱动收益，一个市场上讲因为每个不同类别的人，或者对这种收益和风险的需求也是不一样的。比如我们的养老金，也许我可以承受低的这种收益，但是我风险一定要小，但是比如说一些个体的散户，我是风险喜爱型的，我的钱不多，但我希望成倍的增加，我愿意冒这种高风险。所以，不同的人对产品风险需求是不一样的，所以，一个成熟的市场应该提供不同的产品。低风险低收益，中风险中收益，高风险高收益，应该供不同人选择。这可能是我们现在很多中国这一点上做得不好，包括大家只看到收益而不看风险。

　　像我们这些宽客起到一个重要的作用就是我们将来开发出不同的产品，供投资者进行现在。比如像退休的人就不应该选择高风险高收益的产品。

　　和讯网：对，其实今天和讯难得把理论和实践的两大高手请到和讯的访谈间，李老师在教学过程中有哪些可以向我们的丁博做一些问题上讨论的。

　　李勇：说这样一个例子，比如丁博士是设计学术策略的。我们学术界也研究一个问题，最经典最简单的例子是我们讲马克维斯（音）的投资组合，我怎样得到一个最优权，这个理论一直很完美，五十年代就提出了，而且马克维斯（音）教授最终因为这个贡献获得了诺贝尔经济学奖。

　　但是在业界都知道有什么问题呢，比如说你要做几只股票和几十只股票，我要得到最优权，我需要知道它的均值和方差。但是在现实中，这个均值和方差是看不到的，所以，我们一般用均值和方差来估计，这个我们叫做参数优化的问题。因为我是搞学术的人，所以，我想请教一下丁博，我们在业界的时候相对这种问题是怎么解决的？比如在构造投资组合的时候。

　　丁鹏：关于参数优化的问题，在很多地方，上次我到您那儿，我真应该讲另外一个题目，就是关于“策略组合模型”，这是一篇我真正自以为写得非常棒的paper。我在那篇paper里最终得出这样一个结论，任何高收益率的策略，要么成为高风险，要么牺牲资金规模，因此我们可以得出结论，你针对收益率的优化其实没有任何意义，你要真正的优化应该把后面这两个因素都考虑进去的优化。所以，当时我在那篇文章中提出，最终我要做一种策略组合，这种策略组合使得策略之间的相互系数尽可能的稀松，以降低整个策略的风险，这可能是更加现实一点的做法。

　　像马克维斯（音）的理论有一点非常理想化，现实中很难用。但我构建策略组合时更加稀松，可能没有那么完美，但是可能更加具有实战性。

　　和讯网：刚才丁博所讲的在优化过程中是不是一定要考虑资金管理呢？

　　丁鹏：对，考虑到资金的问题和承担风险的问题，这是非常重要的问题。特别是资金管理，资金管理很多业内朋友做交易最后发现资金管理把交易更加重要。特别是当你放入杠杆的时候，你的资金和你的杠杆要有这种对应关系，你必须留下足够的资金来控制你的风险。所以，对资金管理是一个非常重要的东西。

　　李勇：现在中国市场有钱人越来越多，富人群体也是中国比较大的一群人，所以，他们对资金管理的要求条件也是越来越苛刻，特别是丁博刚才说了，特别是大资金对风险收益要求和小资金是完全不同的。

　　和讯网：我们在做资金管理的过程中有没有一些规则可以遵循呢？

　　丁鹏：还是我刚才讲的写的那篇paper，撰文里提出了一个算法，我根据你的很多策略之间的相互系数，我可以算出相关的矩阵，根据这些矩阵来算它的资金的配比，我提出这种方法，可以让业内朋友去参考。除此之外肯定还有很多种资金管理，但更多的我看到有的是我不同的策略平均分配，有的策略是我根据我的收益，我赚多了以后，我给它多分配，他们这些并没有针对理论上的解释，更多的只是资金公式（19：53音），真正资金管理的理论上的研究paper还是非常少的。

　　和讯网：我再问一个问题，国内对冲基金产品目前存在哪些问题？

　　丁鹏：国内对冲基金产品第一个最大的问题是法律问题，你的法律主体可不可以发行这种基金，第一，公募基金是无法做到的，公募基金只能对冲20%的比例。能够完全对冲的目前是基金公司的专户，包括子公司，包括券商的小集合以及信托，但信托是不能做商品期货对冲的，券商的小集合也受到限制。现在做得最多的反而是基金专户，从法律上来讲是没有问题的，但问题如果私募去做的话，就只能借基金公司通道去做，那就必须要接受基金公司的风控，它的风控又是那套公募体系的联合风控，比如签单、反向交易、公平交易的问题，最终你的交易数上不去，你任何一个交易指令必须要进基金公司的风控系统再出去，这个交易速度非常慢。包括别人买了以后你就不能卖，有公平交易的问题，所以，这个最大的问题是法律问题。

　　但马上《新基金法》来了以后，私募基金都可以做了以后，因为可能还要再过一段时间，等它的一些细节操作流程出来以后，可能这方面会得到比较好的发展。所以，现在国内市场更多是法律问题。

　　和讯网：据我所知，目前国内A股市场是T+1交易，这对于对冲交易有没有造成一些障碍？

　　丁鹏：当然会有很多障碍。因为很多对冲基金像做短线交易的就做不了日内的，但还有很多短线基金是做中长线的，比如阿尔法策略，中长线阿尔法策略影响不是很大。但对于那些以高频交易和短线交易为主的，它的影响就比较大了。如果一旦T+0打开以后也带来了非常多的交易机会。

　　李勇：我补充一点。其实我觉得国家现在对对冲基金很多东西很谨慎也是有一定道理的。因为在国外现状来说，像这种行业发展比较成熟，人才储备比较大。在中国有很多问题，特别是我在搞教育过程中发现人才储备未必能够跟得上对冲基金发展的速度，所以，很多事情，国家也担心如果放开以后如果没有相应的人才储备，我们很容易受到国外的操控，甚至对中国实体经济都会产生很大影响，这一点是我们业界的人和学术界的人都应该反思的问题。比如，我在金融学教育的时候，我就发现国内很多教育当中，对对冲基金这方面的人才和量化投资的人才就存在一些不足，人才储备有可能也是一个问题。

　　和讯网：我们国内越来越需要像丁博这样对量化投资有深入研究，而且有实战经验的这样一些专业人士。

　　李勇：最关键一点，我觉得丁博最使我佩服的地方是他对量化投资的教育，这一点我是教育界的人士，我觉得我自叹不如。丁博士是我非常好的朋友，所以，为什么我们愿意一起把这个事情做起来也是这个重要原因。最终说白了，在量化投资行业是人才的竞争，你有人，就能占有一席之地。

　　丁鹏：人才水平比较需要不断的交流和不断的实战的，这就是我们当初为什么要组建中国量化投资学会。现在也有十几个地方分会和专业分会，特别有很多学校的学生和老师参与进来，把真正学术的东西用于实战。我们的业界又需要学界指导。以前这中间是一道鸿沟，现在希望把这个鸿沟打通，经常出现交流，我们业界的需求让学术界知道，学术界最新的理论成果能够应用于业界，通过几年发展以后，产生这样一批真正的优秀的宽客、优秀的对冲基金经理，包括我们还要在实战中和海外去拼，其实真正的本事是在拼杀当中学会的，温室中是学不会的，我们肯定还要付很多的学费，交很多钱，慢慢最终我们可以与狼共舞。

　　十年前中国的互联网行业就是这样，刚进来的时候也是很弱小，但今天互联网是国内企业一统天下。所以，相信中国人是很聪明的，只是需要一个这样的机遇给你，而量化投资和对冲基金这样一个东西特别适合年轻人，非常聪明的年轻人一定会有机会在这个舞台上翩翩起舞，一定可以的。

　　李勇：中国人是很聪明的，而且和西方发达国家比，中国人的数学基础，像这种功底都非常好。关键有一个问题，特别我作为老师发现学生一个很大的问题，就是意识问题。所以，我觉得丁博把量化投资学会搞起来，我们进行这方面的教育，帮助学生提高这方面的意识，对这方面的发展，对中国量化基金行业，投资这个行业或者对冲基金这个行业的发展起到很大的作用。

　　和讯网：丁博成立中国量化投资学会对于中国国内的量化投资教育，包括人才的培养都是一个非常大的促进。

　　最后我再问一个问题，目前国内中国宽客在从事宽客行业，目前有哪些困难需要来克服？

　　丁鹏：第一个困难是缺乏足够的数据，包括业界人，学术界人士就更缺乏，很多业内花了很多的钱，数据尚且不行，但这几年数据质量已经逐步提高了，所以，我们现在也正在致力于想联合几个大的数据厂商，能不能打造一个开放式平台，这个平台以一种研究机构的方式来做，现在我正在和李教授探讨这样的可能性，希望他们能有公益性的这种奉献，第一个比较好的数据平台。

　　第二个是法律问题，法律问题现在正在逐步解决。基金子公司可以开了，私募基金已经被纳入监管了，未来两三年法律问题会逐步的解决，而且国家也在逐步的开放，中国资本市场开放是大势所趋，也毕竟是这种潮流。

　　第三个问题是缺乏更多的实战，毕竟量化基金这个产品很少，我们玩的品种还很少，现在只有股指期货一个工具，融券还很少，马上还会有国债期货，还有更多的期权，越来越多的东西出来以后，你的赌局开得越多，你的赌技也会随之提高。

　　道路是很曲折的，但前景一定是光明的。

　　李勇：数据确实是一个很大的问题。像我们学术界也好，业界也好，经常有一句话是garbage in garbage out（27：35音），你本身是一个垃圾，模型再好，再怎么做还是一个garbage，还是个垃圾。所以，现在中国处在一个初级阶段，很多数据质量没法保证，这不光是金融数据，说白了在各个行业数据，比如统计局的一些数据都是存在一些质量不佳的状况，这个东西可能是阻碍量化投资行业或者中国行业的发展的一个很大的问题。但我知道现在很多行业都在做这件事情，这一点我觉得你刚才说的，道路是曲折的，未来一定很好。

　　和讯网：中国宽客在国内的发展尽管只有几年时间，但是随着国内硬件条件和各种设施的齐备，中国宽客应该是具备非常长足的发展潜力。非常感谢李老师到我们的访谈间，同时也非常感谢丁博抽时间来做客和讯访谈。欢迎收看下一期的中国宽客系列访谈。