由通联数据举办的首届“通联杯”量化投资策略大赛自开赛以来，吸引了无数学子关注。6月10日晚上，大赛组委会特别邀请本次大赛的王牌导师之一胡志刚博士做客大赛官方QQ群，与大家分享量化投资的经验知识，解答同学们心中的疑惑。这次线上交流会非常成功，同学们的提问非常专业，胡博士的回答更是精彩绝伦，体现了一名资深量化专家十余年的经验积累和思考，对于探索在量化投资道路上的初学者具有非常好的指点作用。

　　以下是胡博士与同学们的交流记录：

　　胡志刚导师简介：普林斯顿大学电子工程学博士，2009年创立了美国E Tiger Capital Management，LLC。现任上海弈泰资产管理有限公司首席执行官兼首席投资官。

　　Part 1：知识储备篇

　　Q：做交易策略是否需要深入学习高深的数学和概率统计方面的知识？

　　胡：不一定。交易策略可以是很简单的逻辑。越简单越棒。

　　Q：请帮我开一个书单，或者需要学的课程。我是金融研一，本科是985工科，考研数学基础。

　　胡：海龟法则，Market Wizards，统计套利，高频交易等。

　　Part 2：职业发展篇

　　Q：胡老师您好，我想咨询的是关于职业规划方面的问题。我本人是传统工科专业的研究生，想进入到量化投资领域，需要做哪些工作和准备？

　　胡：我也是工科转行的。需要的是两个基础，一个方法论。基础1.编程动手能力，这是工科强项；2.建模/策略开发能力（这个可以到论坛，或找别人请教）；3.不断改进提升自己的方法论。怎样从外行变成新手，从新手到老手，需要一个螺旋式上升，不断督促自己，不断进步的方法论。有好的方法论，在任何一行都可以做得好。

　　Q：量化道路上做交易系统开发和做交易策略这二者应该如何选择，有何不同？

　　胡：做交易策略是研究进场、出场的信号，做系统开发是把这些信号变成程序，送到交易所。IT出身的可以从交易系统开始，在对交易策略有一定了解后转入策略开发。

　　Q：作为一个工作三年了的码农，想要进入量化行业，是自己慢慢研究时机成熟了再转，还是先转入这个行业，在工作中了解这个行业，哪种方式更好呢？

　　胡：如果你是能强力推动自己的人，最好自己先全心研究，再转。如果希望更多和别人学习，交流的，可以先转入金融IT，在工作中了解量化。

　　Q：优秀的量化策略研究员最重要的特点是什么？物理专业相比数学专业和计算机专业有没有优势？

　　胡：最重要的特点是诚实和科学的态度。交易赚钱与否是骗不了人的。过度拟合的人既不诚实，也不科学。哪个专业不重要，要看是否有上面讲的两个基础，一个方法论。物理专业模型学的多，数学基础也好，我觉得是有一定优势的。华尔街很喜欢招收物理毕业生。

　　Part 3: 策略经验篇

　　Q：我想问一个关于趋势策略的问题：日内趋势策略的基本逻辑是什么？

　　胡：日内趋势策略就是1.定义/识别当前趋势；2.识别趋势是会继续还是会反转；3.跟踪或反转趋势。关键是在貌似随机的市场走势中找到某些场景/时段，在这些特殊情况下，市场有一定的非随机性，可以转化成赢面较高的交易策略。

　　Q：量化策略和合理选择标的之间的关系是什么？哪个是战胜市场的主要因素？

　　胡：两者都是关键，相辅相成。有的策略普适性广，可以适用于很多标的。有的策略针对性强，只能适用于特定品种。

　　Q：我想请问几个评价标准(最大回撤、盈利因子、盈利比、SharpRatio等)怎么样才是一个好的策略，具体的取值区间是多少?

　　胡：最主要有两个标准，风险和收益，所以能把这两个标准统一起来比较好，比如SharpRatio。具体取值看具体策略和市场，首先当然要是正的，然后像长线CTA，Sharp有0.5-1就算不错，日内策略Sharp在2左右，高频策略可以做到更高。

　　Part 4: 行业展望篇

　　Q：胡总，您是人工智能的专家，请问人工智能在股票投资的应用有哪些呢？

　　胡：丁鹏老师有一本讲量化策略的书，可以作为基础读物，了解这些复杂理论在股票投资中的应用。目前好像最广为人知的是百度百发这一类用文本挖据来寻找市场热点和热股的策略。

　　Q：数据挖掘方法应用到量化投资效果如何？

　　胡：我们首先是考虑数据挖据能做什么事情，再考虑这些事情能否应用到股市、期货市场。

　　Q：如果当下以开一家量化投资公司作为创业目标，可预见的难点会是什么？

　　胡：最大的难点是人才。这个行业的优秀人才不多，抢得很凶，怎么才能把他们吸引到你这里呢？

　　Q：您本人如何看待量化投资在中国未来十年内的发展？

　　胡：从美国的现在看中国的未来，未来十年是量化投资的黄金时代。散户会逐渐被淘汰，最后剩下以西蒙斯（量化交易）、索罗斯（宏观对冲）、巴菲特（价值投资）为代表的机构投资者。

　　胡博士寄语：量化是个挑战性很强的领域，大家要多努力啊！