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【综合量化】专业量化投资人
时间:2012-06-07 19:02:03  来源:“笑傲江湖”期货实盘大赛  作者:江湖小编

综合量化

经济学博士,上海东枫华复投资管理公司研发总监,复旦大学管理学院MBA校友导师,96年开始证券投资。2012“笑傲江湖”期货大赛程序化组选手。

 

*投资风格

长期坚持价值投资理念,擅长投资分析,2009年转向量化投资研究。

*交易寄语

希望各位同仁能稳扎稳打,获得长期稳定的收益。

 

*采访实录

久富财富网:您什么时候进入期货市场的?您的期货投资之路顺利吗?经历过您什么时候进入期货市场的?您的期货投资之路顺利吗?经历过怎样的波折和收获?

综合量化:我们从2010年开始研究股票投资的量化投资方法,在对做空工具的研究中我们发现期货投资在交易效率上比股票类投资有很大优势。我们从2011年开始将股票投资的选时方法移入期货投资,经过一段时间的磨合,我们成功将股票投资的选时方法拓展到期货投资,并且初步具备利用我们的研究平台不断产生新策略的能力。

 

久富财富网:您觉得如何通过量化投资方法在期货市场实现相对稳定的盈利?

综合量化:我觉得如果要通过量化投资方法在期货市场实现稳定的盈利,必需两点核心素质:1)风险防范意识 2)对量化方法的正确认识。

 

久富财富网:有人认为程序化交易是战胜市场、战胜自己的法宝,也有人认为程序化交易会抹杀交易者的思想,您如何看待这个问题?

综合量化:应该这么说:无论量化投资和主动投资都有好的方法和不好的方法。二者相比较,量化投资的优点是有明确的考评方法和优化方向,缺点是剥夺了投资者主动判断的乐趣,的确这样。

 

久富财富网:一位普通的期货投资者,要做到哪几个步骤,才能实现程序化交易?

综合量化:相比较而言,主动投资可能一个人就可以完成,但是量化投资的确需要一个团队,不仅需要正确的数理统计思想、丰富技术分析能力还需要一定的编程能力。

 

久富财富网:一个程序化交易系统被设计出来后,如何去评估它的优劣?

综合量化:不断增加量化投资方法与未来的相符性是我们一直追求的目标。用一句套话,量化投资没有最好,只有更好。截止目前我们评估量化方法的优劣主要包括以下几点:1)在一个特定时间片段提炼的投资策略,应该在任意其他时间片段有效;2)在一个特定产品提炼的投资策略应该对更多的产品有效。3)一个投资策略应该保证实际交易的可实现性。

 

久富财富网:您觉得投资者是使用单个程序化交易系统效果好,还是使用不同系统的组合效果好(比如短线和中长线组合、单边和套利组合)?

综合量化:这个问题和股票投资一样,单一策略高风险高回报,组合策略在降低风险的同时回报也相应降低。

 

久富财富网:一般来说,一套完整的程序化交易系统要包括趋势操作、资金管理和风险控制三个部分,您觉得其中哪一部分是最重要的?

综合量化:一个策略最难的是趋势操作,最重要的是风险控制。

 

久富财富网:有些人认为影响市场的因素有千千万万,所以市场不可预测,有些人又认为市场是由人组成,人性影响下导致市场运行的规律不会有太大改变,可以把握规律,您怎么看?

综合量化:这个问题和天气预报一样,虽然我们不能准确预测天气预报,但是具有统计意义的天气预报对指导我们的大多数活动还是很有帮助的。证券市场由众人的投资行为组成,也有具有一定统计意义的规律可循,但是具有统计意义并不等于必然,所以既不能把具有统计意义的策略当成一次性豪赌工具;也不应该因为它在一段时间的失效而否定它的合理性。

 

久富财富网:会不会存在某个优秀的规则适合所有的投资者,还是说每一位期货交易者都需要有属于自己的交易规则?

综合量化:在理论上任何好的规则都是客观的,对任何投资都是等效的,前提是投资人对它的贯彻执行是一样的。

 

久富财富网:我们观察到您一般情况下仓位维持在40%左右,但是刚开始参赛是也有80%以上高风险的情况,请问您是根据什么原则来调整您的仓位呢?

综合量化:我们基本方法是根据技术面的交易信号决定买卖时点,根据宏观模型决定仓位,不过宏观模型的统计测评相对较难实现,因此该模型相对比较粗糙,还在不断完善。但我们依然觉得,这仍然比我们主观分析更可靠。

 

久富财富网:有的投资者只专注于一两种品种,而有的投资者涉足大部分品种来进行投资组合,在您眼中,哪种方式更合适?您觉得目前而言哪些品种比较值得介入?或者说您是根据什么原则来选择交易品种的?

综合量化:我们的理解是,多产品策略在防范风险方面有优势,但是投资产品太多也可能研究不深。因此我们的原则是,在确保充分掌握的前提下涉足尽可能多的投资产品。

 

久富财富网:很多人对程序化交易有这样一个理解:完全去复制某一套成功的交易模式来获得盈利。您怎么看待?成功的交易模式是否可以复制?

综合量化:复制他人策略其实很难,量化投资效果好坏很重大程度决定于是你对策略认识的深度,坚守还是更换新策略是量化投资的一个重要课题。

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