2012年7月7日，第四届中国期货(证券)资产管理大会在杭州·良渚君澜度假酒店胜利召开！布瑞克环球(北京)农业咨询有限公司CEO、国际食品安全协会副会长兼秘书长孙彤先生出席了会议并在下午发表了演讲。
以下是对话文字实录：
孙彤：大家下午好，刚开始心里一直犯迷糊，都不敢讲，后来杨宏森先生讲到农业，我又敢讲了。为什么不敢讲？第一次参加这样的论坛，杨宏森和谭雅玲院长的演讲给我留下一个深刻的印象，我觉得很“真实”。今年我为了宣传农产品数据库来找杨总，仅仅一个小时的交流，我认为杨宏森先生的观点非常深刻，今天下午谭雅玲院长的热情激昂的演讲让我又感觉到，我们太需要谭雅玲院长这种对国际形势作深入研究的人。我今天讲的题目是《数据开启未来模型成就卓越》，其实我个人以前也是在期货公司呆过，我自己以前也操盘，2009年就达到了千万，后来放弃了，因为我喜欢农业，专注农业。
中国的资产管理，我对这块一直持有非常大的偏见，我有一个朋友在信托，他们发行了20亿的信托规模，基本上两周的时间就认购完了，因为现在中国资金非常多，大家去投哪里？都投信托，因为信托有稳定的收益，所以我经常开玩笑，你们就是在合法地放高利贷。我们投基金，证券基金。最后资产管理这块能够投什么？期货的行业是一个非常好的行业，期货这个行业，尤其对形势把握好能够赚钱，但是期货的资产管理刚刚开始，刚刚几位探讨的问题我深有体会，一开始翻几倍都有，我还见过翻十倍，我刚刚操盘的时候每两个星期资金翻一倍，而且很轻松，后来我开始有点自负，我说月收入低于10%的操盘手不够合格，但是当我2010年大亏的时候我彻底不做期货了，而且我更加深刻地认识到期货有它的特点，不是说这么好玩。那么期货的资产管理不需要一个英雄，需要一个团队，再牛的英雄也有判断失误的时候，一次性的判断失误就可以让以前好长时间的收益就没有了。未来中国期货资产管理是大有可为，因为它含金量比较高，而且即使在经济形势不好的时候它也可以挣钱，但是我们需要正确的方法、合适的团队，而且需要稳健的收益，如果一个期货团队做好，它每年30%的收益率肯定能够保障。说到这里，我就开始我的演讲。
其实我在从事期货行业之前做的是农业政策研究，我是专职做价格模型预测，就是整个农产品中长期的价格走势，我研究的是生产、消费，通过建立模型预测价格。在这几年的研究过程当中我发现，其实我们在研究所里的很多研究对期货投资是非常有用的。再后面我就思考，我个人把这个东西弄懂了没有用，我们要把这个东西做好，让更多人去用，那么对于中国期货农产品的市场发展非常有帮助，因此我当时做了一个决定，就是把我们的东西研究成产品，让产品服务于这个行业，从而促使这个行业的发展。
其实大家都知道，在国际市场上做得很多很好的基金，它们重视程序化的交易系统，为什么？因为我们每个人都有情绪，每个人都有自满的时候，每个人都有特别自信的时候，往往这种时候就会失误了，而程序化的系统能够帮我们规避，因为它是一个机器，如果这个机器犯错误是可以调整的，而一般人的情绪很难控制的，所以我们要做模型，模型怎么做？程序化交易系统怎么做？这几年我们一直做积累，去年我们成立了IT团队，我们招募了很多优秀人才，在宣传册的背后也有我们核心领导人的介绍，IT这块我们非常重视。我们把一个想法逐渐地变成一个现实是有一个过程的，今天在这里首先我们给大家展示一下如何解决数据问题。我们的数据问题要形成一个系统，然后解决。之后的话我们的价格如何预测？这样的模型如何搭建？在数据做好准备，在价格预算模型做好准备之后，我相信开发一个系统，最后吸引量化投资是顺水行舟的事。
简单介绍一下我们布瑞克公司，布瑞克农业咨询我刚开始的定位是农业信息咨询，公司从2009年创立到现在已经将近100人，接着在广州和上海设立分公司。其实2009年设立这家公司我是刚刚从期货公司出来，短短三年时间发展到这个规模，和我们借助了其他的行业的理念有密不可分的关系。我们现在的农产品数据终端，整个期货行业已于一半的期货公司购买了了，现在已经有5000家的企业在使用这个终端，当然了今年也开发了农了农产品B2B的交易平台。今年6月份我们又发布了行业白皮书，其实行业白皮书发布之后，几个老板看了把我们的全部买了，因为从来没有在市场上研究这么深的研究报告，中国缺人才，那么我们的大学毕业生毕业之后都跑到工资高的企业，包括我们现在在职的的人士也是，这种选择是非常错误的，而且造成了我们国内缺少高端人才的关键点。那么刚刚毕业我现了一份工资是最低的，所以我们人才队伍的建设需要我们去改变观念了，应该更多地是去学习。
量化投资克服了人性当中的柔弱点，而量化投资却变成了我们的弱点，我们可以看一下，量化投资在过去的几年中增幅是越来越大，现在资产管理的量化投资规模增速达到了15%，而传统的投资基金规模小于5%。1988年到208年全球量化基金资产规模由80亿美元增加至1848亿美元，这两年中国量化投资刚刚开始。
农业数据现状分析，谈到我们中国的数据，我们中国很多数据水分比较大，也做成我们决策的失败。在我们做数据的时候，全球数据市场是一个什么形势？以美国为中心的大宗商品供应区，这个数据很清楚，他们的数据比较客观真实。以中国、东南亚、东北亚、印度为中心的农产品的需求的数据质量非常差，那么中国的农业数据统计监测、发布以行政为主导，存在着统计口径的准确性等问题，造成我们的数据混乱、薄弱。到目前为止我国尚未有权威部门能够发布有公信力较强的大宗商品评价，我们做期货的每个月的10号、11号都会关注美国农业部的数据，但是中国目前还没有。现在农业数据，国际市场怎么评价？因为美国有一个团队，他们专门做农业数据，他们怎么评价中国的数据？你们中国一个季度的数据不信，中国的数据怎么来的？他们是估的。现在我们从这里可以看到，信息非常缺。在这块这是我为大家做的第一个事，以前在政府部门做政策研究，有一些积累，要给大家开发一款切实可行的数据库，现在已经比较成熟了，我们是怎么做的？如何确保数据准确？需要大量的调研，每年都有很多调研项目，我们有意识地去了解一些数据，包括生产成本、加工成本，最后得到一些数据，每个月的月初也会准时发布。
在数据解决的基础上我们进一步增加运用，这是我们刚刚开发的软件，把我们的数据库放到iPad当中，这些材料在iPad材料里可以非常快地看到。接着我来讲本次的第二个环节，就是模型，整个价格政策、量化程序化交易系统怎么做？其实在我当年做经济模型研究的时候做了这么一个总结，全球大模型有三类，一类是一般经济模型，研究整个经济的模型，二是局部经济模型，研究商品市场，还有一个是计量模型。现在我们在国内出现过很多现象，大家对于模型的认识，我做一个统计计量，一个回归就是模型，这个判断是错误的，真正的大的国际用的模型都是上百万的，是这么一个模型，在这块这三个模型做了一个总结，实际市场上做分析的一个模型。
一般模型的分析，把整个经济作为一个整体来研究，一般分了好几个部门，交通运输部门、农业部门、矿产部门，最后把经济放在一起去考虑，调整一个变量，这块的话预测经济走势，在这里我就讲个题外话，当年我们做模型的时候有两个人，一个是我，一个是我的师兄，用了两年时间就被连续两届评为新财富最佳分析师，就是我师兄研究一般模型对整个经济有深刻的认识。我做的是局部平衡，研究商品市场，每一个商品怎么走？它的价格解决因素是什么？最后进入期货市场，最后对于整个市场的准确判断，很多是全部依赖于这个模型。英国一个经济学家提出，研究的时候要集中在一起，我们研究每一个局部的市场，我们慢慢开发一些产品，这些产品在国外市场上很多是比较流行的。
具体的案例，把中国整个农业按照各个省为单位，最后80多个品种放在一起，水利资源、土地资源、劳动力这几个要素考虑在一期，形成一个均衡模型，调整一个变量，其他变量会随之变化，我们可以考察到各个环节。第三个是计量的模型，由于计量经济模型台依赖于历史数据，我们认为计量模型在短期预测中非常有用，但是预测的价格趋势还是前面的模型好一点。我做了一个总结，一般经济模型和局部经济模型在商品期货领域可以从事宏观经济中长期预测，以空间均衡模型为例可以用来进行农产品中长期价格预测，且效果很好。计量模型可以专注于短期期货价格预测。
我给大家展示一系模型的具体方法这在过去好长时间也在发布。在这里的话我们可以看一下，整个引入了价格供给需求弹性等，在这里我的方程放在这里，这个模型被广泛用于上面的预测，而且预测的效果特别好，在我们做之前国内已经有了一些应用及把国外的模型用过来，但是效果不是很好，在我工作的几年当中做了大量调研，对模型的参数做了调整，所以从08年开始发布预测结果，相对来说比较准确。
这是我们地理信息系统的图片，是花了半年做出来的。这是我们的预测结果，白糖预测结果。这里是模型的情景设定，我选一个基准的年份，其他的每一年产量消费有变动，把这个变动的量加进去，最后得到一个结果。
我们通过德莱的预测结果有一点，它规避了数据失真的问题，如果说现实当中数据是有比较大的误差，但是我们数据的百分比比较靠谱，这样可以把预测结果的误差减少很多。这是整个架构体系，大家可以看一下。我们所有的模型做好之后，下面最后一步就是开发一些套利软件，这个模型也是学习国外西方国家的经验基础上做的，当时提出了一要有基本面数据，二是历史交易数据，三是市场理论，四是市场信息，五是研究报告。
这是我们软件里面的预测模块，通过我们调整产量和消费，今年的产量增加了3%，消费减少1%，我们再做预测，就可以告诉你未来一年内的价格，可以预测到价格大致走势。这个图是我们的套利系统，最大的一个优势就是把丰富的现货放里面了，设定完参数，这里有一个监测的功能，一旦出现机会，计算机会自动跳出窗口，现在可以设置几十个甚至上百个出发点，有提示，让我们的套利更加方便，工作量减少很多。
我讲的内容大概就这么多，要总结一下，未来量化模型系统一定是大方向，但是我们要做基础工作，要有好的数据，要有好的模型做消费的测算，再结合理念，才可以形成比合理的交易系统。
