策略的思路，越多人知道，它的能量越强大

七禾网17、您也做程序化交易，今年上半年大周期的趋势程序化交易普遍出现了回撤，您今年实盘业绩如何？就您的经验来看，这样普遍回撤的情况，主要是行情导致的，还是程序化交易的策略本身的原因？

郑林：我今年上半年收益大概是11%，最大回撤在3.5%。今年的行情是这样的，黑色系有行情，农产品没有行情，如果黑色系稍微多配一点，应该是能赚钱的，如果是整个平均铺开去做，我感觉还是相对难盈利的。

我觉得普遍回撤还是行情的原因，行情整体波动率不够，所以才会出现普遍的回撤。今年我们用的是偏短的一些策略，比如中短线的策略，1到2天换一次仓，所以这个区间的策略应该还可以赚点钱，所以我们今年上半年还可以。

七禾网18、您当前的实盘交易中，总共有多少个交易策略？每个策略的最大特点是什么？

郑林：我目前的实盘交易当中总共有40组交易策略，每个策略的最大特点，就是我刚才说的普适性，我选的策略普适性都比较好，都是十几个品种同时铺开用的，另外，我选的策略参数基本上在4个以内，最多不会超过6个参数。这些策略实际上也用了很久了，2011年就开始用了一些策略。策略以趋势为主，趋势占80%以上，其他的套利策略、震荡策略配一些。

七禾网19、有些程序化交易者可能只针对一个品种比如螺纹钢做策略，有些交易者则更看重普适性，贵公司也推出了不少商品期货通用策略。对于这两种做法和观点，您怎么看？

郑林：我觉得都有道理，针对螺纹钢做的人，他可能是看重了螺纹钢长期的趋势连贯性，还有波动率一直比较大，它可能是市场上相对来说最好做的品种。但是一般来说，大资金都不会这样做，可能比较适合个人的操盘手，他是博一个概率，博螺纹钢持续高波动、高连续性的概率，确实策略测出来也是螺纹钢上相对好一点。一般基金做产品都比较重普适性，然后会铺开来做。我们的测试标准是这样的，比如一个策略，铺开来做，比如这个策略我们做10个品种，只要它年化收益长期有50%以上的都入选，最终的结果可能黑色系会配置相对多一点，然后向外围扩散。所以很多品种都会有，但是会有一个偏好，这个偏好不是自己定的，这个偏好是策略去投票决定的。

刘江喜：确实现在有一些策略是只针对螺纹钢，因为相对来讲螺纹钢的品种连续性是最好的，行情也是最流畅的。做趋势性的策略，即便是最简单的一根均线，从历史数据上看都能获得比较好的收益，如果你能够坚持下来，把这个策略再进行优化，比如你多增加几个参数、多加几个限定条件，有可能会对螺纹钢这个单品种策略，它的策略绩效会非常好。

我们目前倾向于做一些商品期货的通用策略，只做一个品种的话，它的样本可能会小一点，有可能你优化出来一个特别好的参数，或者是对某一个品种看起来非常好，但是对于大部分的样本不是特别适合的话，那有可能存在后面行情不一定适合的情况。所以我们用的商品通用策略，主要的商品都通用，像螺纹钢这些本来就能用的肯定也是都能用的。我觉得，样本太小的话，只针对一个品种做一个策略的话，最好是在所有商品上都去试一下，如果它也是合适的，那样的策略会好一点。它可以在螺纹钢上做，但是要在所有的品种都测过，然后选个螺纹钢来做，这是可以的，就是这个策略应该是个普适性策略，然后选一个品种去做，这是可以的。比如你觉得在铁矿或者PP上表现相对来讲会更好一点，你也可以选其他的个别品种。我们做策略的话，就特别强调这个策略它是不是有效，一般来讲，样本量越大、适合的品种越多的话，就说明这个策略思想是越合适的。

七禾网20、有一些不具备编程能力的交易者，可能直接用您分享的交易策略进行实盘交易。在程序化交易方面，您认为编程能力和交易逻辑，哪个更重要？

郑林：如果他要入行的话，编程能力肯定很重要，因为如果没有编程能力，根本就入不了行，如果要成为这个领域的专业人士，以程序化交易为生的话，那么需要比较强的编程能力，因为如果没有比较强的编程能力，压根没办法把自己的思路转化成代码，可能都是一些零散的、碎片化的思维。如果是单纯用策略的话，我觉得最核心的就是执行，就是怎么样去交易，大部分人还是喜欢追高入场，即使用了程序化策略，长期策略都是赚钱的，但是他会亏钱的原因就是很多人喜欢追高入场，然后没办法坚持，可能就是做的时候亏到了那一波，然后就没有继续做了。那么我觉得对于本身没有编程基础的人，他只是拿策略来用的，这些人坚持是最重要的，交易理念是最重要的。行情肯定不会一直都非常好的，肯定是赚赚亏亏的，我们的建议是在亏损的时候进场，比如说一个策略回撤到历史最大回撤的三分之一或者二分之一的时候，可能就是一个比较好的入场点。

刘江喜：一般来讲，你如果没有任何编程能力的话，那完全自动化肯定是不可能实现的，编程是一个基本的技术，交易逻辑的话，有一些是通过自己的交易得到一些总结，有一些是你网上也可以直接学习到的。两者都是非常重要的，都是基础性的东西，但是从获得的难度来讲，可能是编程能力获得的难度会稍微大一点。我觉得，编程能力的获得可能要付出更多的时间，也就是说，你要肯用心、肯花时间，用汗水去学这个事情，而交易逻辑的话，基本上你看一些交易的书之后，交易逻辑很多都是现成的，而且很多可以直接拿来借鉴。整体来讲，这两个都是基石，应该是缺一不可的。

七禾网21、贵公司也分享了期权的学习资料，目前国内推出了豆粕和白糖期权，但成交并不活跃，您认为成交不活跃的主要原因是什么？对于普通的散户投资者，是否有必要交易期权？

刘江喜：一个是因为市场还没有培育起来，因为相对来讲，期权在衍生品里面应该是要求的智力水平是最高的，国外也是到后期才发展出期权。目前来讲，像豆粕和白糖期权它本身对应的标的，就不是交易量特别大的品种，相对来讲还是50ETF的交易量大，虽然说50ETF它的标的没有做空的机制，但是感觉上这还是跟市场体量有一定的关系。然后期权产生的时间比较短，大家要做这个事情，肯定是要有一定的盈利效应出来了以后，有一些暴富的经历或者神话，像期货市场上这样的明星是很多的，那期权因为量比较小，它里面比较成熟的明星确实是非常少的，也就是说，它的宣传效果也没有期货目前这么大，所以它暂时还不是特别活跃。期权其实是一种交易逻辑，它跟期货不一样，它能够做波动率，即便没有特别大的波动率，它也能够通过组合实现收益，对于散户来讲，如果是要往专业方面去发展，就是说要想把这个市场弄透的话，随着市场的发展，不想被市场淘汰的话，这种专业的视角、专业的思路肯定是要去学。但是现在交易期权的话，我个人是觉得还是偏早一点，学是要学，因为毕竟在国外都已经非常成熟了。

七禾网22、贵公司也分享了股票程序化交易策略，您认为股票程序化交易策略和期货程序化交易策略相比，主要有哪些相同点和哪些不同点？

刘江喜：股票程序化交易策略的话，目前我们分享的是阿尔法策略，阿尔法策略就是我们所说的跑赢大盘的收益，这个跟商品的程序化交易策略还是有一定区别的，商品的CTA策略目前大家都在做，趋势性策略多一点，一般来讲做单边。股票程序化交易阿尔法策略它肯定是双边进行一个双向对冲的，而且股票它对基本面要进行量化，比如公司的财务报表、公司的年度收益，我们讲的PE这些财务因子全部都可以量化，它的基本面的一些数据完备一点。商品的基本面的数据，比如产量、库存量，这些还不是有一个特别系统的东西出来，所以商品程序化的一些基本数据用到的应该是K线的数据，而不是基本面的一些数据。其实很多商品期货的CTA策略在股票上是通用的，也就是说它只是做趋势，但是股票只做单边，股票程序化交易策略和商品程序化交易策略相比，基本面的这一方面多了一个维度，但是股票因为没有做空机制，跟商品相比的话，也是有一些短腿的，而且现在股指也限制得比较严格，没有做空机制，这点是不太好。

七禾网23、国内程序化交易发展迅速，有越来越多的人参与到程序化交易中来，您是如何看待程序化交易在国内的发展前景的？

郑林：2011年有个数据，美国的股票平均23秒交易一次，我觉得国内的程序化交易应该还是大有可为的。有几个标志性的事件，一个是原油期货可能要推出了，原油的波动性、交易量比较大，它肯定会是非常大的一个体量，所以原油期货的推出可能会让期货类的程序化交易上一个台阶。另外，还有一个是股票T+0，可能这个还有比较长的时间要等待，但是股票的T+0如果推出的话，肯定会让程序化交易以一个几何级的速度增长，可能是现在的十倍、百倍的规模。所以我觉得未来发展的话，第一是不断的人才涌入，它自然有个增长，然后期货市场上不断有新品种推出，特别是一些大品种的推出，另外就是股票这块，它如果能够T+0，然后能够开放程序化接口的话，这两个都是标志性的事件，那么程序化的规模会是现在的几十倍，甚至上百倍。

刘江喜：可以通过数据来比较，国外有个统计机构统计，国外大概80%是通过程序化交易来实现的，国内像目前我们统计的，大概只有10%到20%的程序化交易。但现在发展速度也非常快，从这个角度来讲，应该会有一个非常长足的发展，这在什么时候会达到也还很难说。中国主要是股票的一些制度没有放开，如果放开的话，把股票这一块加进来，那就非常厉害了。

七禾网24、前几个月AlphaGo战胜了目前人类世界围棋排名第一的柯洁，在期货交易中也有越来越多的程序化交易者参与，未来可能人工智能在期货交易中的应用也会越来越广泛和深入。您对人工智能的前景，以及人工智能在期货交易中的应用怎么看？

郑林：人工智能的前景当然是非常好的，但是人工智能有一些黑箱的东西，就没办法去认证它的逻辑，没办法去认证它有没有过度优化，所以在金融领域，特别是在程序化交易领域，我觉得还是有一个比较长的路要走，我觉得未来如果能够更完善的话还是会比较好，现在已经有一些基金在投入这方面的研究了，但是从绩效上来说，并没有特别突出的绩效，然后在交易上也没有一个爆炸性的事件出现。那我想这个还没有成为主流，未来三年我觉得不会成为主流，可能只是一个比较小众的、部分投资公司在研究的一个标的，因为我们现在做的CTA策略，包括阿尔法策略，它是有逻辑可循的，人工智能领域它可能是一些数据挖掘，然后可能是一些黑箱的东西，里面有多少参数、里面是怎样的交易逻辑你都不了解，它只是输出了一个结果而已，所以在这一块，我们还是相对偏谨慎的，不过我们在这一块也会有布局，但暂时不会投入使用。

刘江喜：人工智能这块也是我们关注得非常多的一个点，我们认为到后面，人工智能肯定是会越来越成熟的，目前来讲，金融行业是非常适合人工智能这样一个发展方向的，因为它的数据是非常完备的，而且对于人工智能，你只要把规则弄好以后，它会自动给你计算，有一些规则它自己可以产生的话，相对来讲能够省掉很多事情。现在可能大家都在探索之中，对未来是比较看好的，那目前来讲，真正用到实际的交易中的，人工智能目前还没有完全用到，但是这一方面的知识体系，我觉得也是在逐渐的建立之中的。以后的话，要看硬件跟软件的发展，如果平台有一个质的突破的时候，那个时候可能人工智能会有一个爆发性的发展。

七禾网25、请您谈谈公司的发展规划。

郑林：我们希望以程序化、宽客这个群体为主，然后结合一些投研的人员，结合一些本身IT、人工智能的人员，把这个群体结合在一起，然后针对这个群体做一些服务，给这个群体提供一些比较便捷的服务和一些知识储备的积累服务，也就是代码服务跟知识服务。也就是希望服务一批高净值的、非常专业的投行精英。

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