主持人：比起以前来，现在学习程序化交易的途径有很多，比如有一些现成的策略源码能直接作为参考或实盘，也有很多的培训和学习资料，您认为，当前的环境下，学习程序化是否有捷径可走？还是说，程序化只能是脚踏实地地学习和研究？

钱江：做任何事情都没有捷径，尤其是交易这么一个复杂的事情，我个人认为，除非你特别有天赋，就是刚接触这一块，立马能想到一个非常好的模型，我想这种人应该比较少，但是我也见过，他可能就看了一些资料，突然就编写出来一个高频模型，然后就很稳健地收益，几倍几倍地翻，这种毕竟是少数。那么对于我们大部分人而言，我觉得如果你是学习程序化的，其实相较于从主观这样入手去做交易还是有优势的，因为本身程序化跟主观交易相比，程序化交易就有很大的优势。就好比西医跟中医，主观交易就像中医一样，需要几年、几十年这样的学习、问诊，然后才能对病人进行望闻问切，凭自己的感觉判断出他有一个怎么样的病症，要有一个很长的周期，可能要几十年下来才能把握得比较准，那主观交易也是一样的，可能要几十年下来，你才能对行情各方面都能把控得比较好。但是程序化交易就好比是西医，我们可以通过数据挖掘等各方面，就好比抽个血、做个CT、B超，我可以通过几个化验单上的数据来判断是什么病症，你是有依据做出具体判断的。像西医的话，一般来说学十年，就可以正式进行比较好的行医了，那程序化可能虽然时间没有这么长，但是它的学习周期不会像主观交易这样要很长时间，如果你已经比较熟练地掌握了一个模型的意义和模型的编写，那么你可能唯一要做的就是，去读一些资料，然后挖掘一个模型，然后到最后实现，可能这个周期就大大缩短了。那我觉得已经有这么一个优势在里面，那我们还是应该一步一步、脚踏实地地去做。当然，你如果选择做这一行，还是要有一个比较强的兴趣，我觉得如果你有一个比较强的兴趣，兴趣会推动你去学习、挖掘这个模型，这样的话，可能会大大缩短你的学习的周期。

主持人：现在私募机构众多，各有各的特点，您认为一家优秀的量化私募机构需要具备哪些要素？贵公司的核心优势在于哪些方面？

钱江：首先我觉得肯定要有一两个灵魂人物，因为肯定是以团队的性质发展，那么这两个灵魂人物，他在交易上的理解、理念，或者是他的模型，都是得比较优秀，那么他才能作为一个舵手或者船长，去带好整个团队。如果带头人目光放得比较短，他死磕CTA，那有可能某两三年或者某四五年，整个大宗商品行情就是很差，CTA模型就一定表现得不好，那如果你只是陷在这里面走不出来，整个团队可能就有一个比较大的毁灭性的影响。但是如果这个带队的人能着眼于一些新的策略开发，或者他本身有这个经验，往别的一些模型开发，他能带领团队做一些突围的动作，或者针对市场的一些变化，它能带着整个团队做出相应的改变，那这样的我觉得这个团队才能做到长期适应这个市场的变化，至于出不出成绩，那我觉得只是时间的问题。只要做正确的事，经过一定时间的熏陶下，肯定会得到一定的成果的。至于公司管理上面，我觉得跟其他行业也差不多，该有的规章制度都要有，包括人才一些激励还是要有的，主要还是掌舵的人必须掌控得比较好，无论是对研发团队的开发，还是对市场的改变，做出一个比较合理的动作，都是应该的。

我们现在也没有做出特别大的成绩，也谈不上什么优势，我就说一下我们我们的几个精神。我们有个精神，我们不想随大流，就比如同样是CTA，人家大部分做中长线或者是突破的策略，我们不做跟人家一样，虽然这一类策略可能比较大流一些，或者是好开发一些，但是我们不做这样。现在我们做的一些一直在市场里面的策略，或者一些中短线这种策略，然后像阿尔法我们也摒弃了传统的阿尔法模式，我们也做去抓一些偏短线的阿尔法。我们想，始终跟整个市场的大流保持一定的距离，我们要做一个小众化。第二个，我们还是希望，我们团队的氛围或者成员，都是特别优秀又会分享的一个状态，所以我们目前子衿的投研团队，至少学历或者学校背景都是非常优秀的，基本上都是毕业于国内外一流的一些学校。第三个，我们希望能做到与时俱进，刚才说三月份我们做了一些调整，也能看出，并不是说我们做出一个模型，这个模型表现不太好的时候，我们认为可能是市场的原因，然后我们就不去做任何的改变，等市场去慢慢变化，然后再去跟着我们模型走，我们不想让市场去迎合我们的模型，反而我们想要通过自己的改变，去迎合市场，因为没有人能战胜市场或者预测市场，但是市场在变化，如果分析到我们这边，是有能力或者是我们应该去做出改变的，我们还是要尽量地去贴合市场，做出一些改变，这样的话，就始终能把自己保持在一定的优势状态，就不容易被市场淘汰，所以我们还是把整个团队做得与时俱进一点。就是这三个点我们觉得是我们企业的一个侧重点，或者我们比较看重的点，希望这几个点也能成为我们的一个优势。

主持人：今天钱总人气也非常高，有网友向您提问，您的程序化交易成交是用即时突破价格还是用收盘价？

钱江：我们都有，但是大部分比如我们的模型可能给出一个具体的价位，比方说3000点买，那行情比方到2990多的时候，我们可能相应的单子已经预埋好了，但是我们不会打市价的单子让它去成交，我们肯定会根据盘口的情况，有一个挂撤单的动作在里面，刚有也说到，为了避免一些直线上升、直线下跌的情况，我们会选择暂时规避掉这一笔单子，可能过一会再来成交。

主持人：那您认为即时成交和等到快收盘的时候成交，这两种方式有哪些好处和坏处？

钱江：这个我觉得也没有好跟不好，这其实是一个逻辑上的问题，表现在均线上面，实时的时候可能已经交叉了，产生了一个金叉或者死叉，可能到收盘的时候，又收回去没有交叉，这其实是模型逻辑上的一个问题，并不是说你交易采取的动作的问题，你完全可以通过改变你的模型去做一个动作，你可以等到确定他要相交了，再做出一个相应的开仓动作，也可以是第一瞬间你就做出相应动作。如果你采取的是一般性的软件，可能测试各方面会有问题，可能信号测试跟实际成交会有问题，但是对于我们这些稍微专业一些的团队，我们这方面数据可以选择得比较精细，即使我们要用第一时间成交这个逻辑，我们也能测试跟实际做得一模一样，我们可以比较精细化。这个是逻辑层面，我觉得并不是成交层面。

主持人：今天非常感谢钱总，钱总您这边还有什么想对观众朋友，以及广大投资者说的？

钱江：我自己做CTA也7个年头了，期货可能早期的时候因为一些事情，大部分人听到期货这个词都觉得风险很大，我们接触下来，其实期货相对于股票而言风险并不大，股票涨停、跌停是10%的幅度，那么期货像个别品种涨跌停板就4%，你如果不选择使用杠杆，其实它的绝对幅度、涨跌幅度是要比股票小，当然你如果是用了期货的杠杆，那风险就稍微大一些了，但是你如果不使用杠杆的话，其实期货风险要比个股小多了，我觉得大家也要摆正对期货的理解。还有一个就是，我们在做CTA的时候，面临很多个人客户，可能CTA对他们来说是比较新的，他在购买CTA的基金的时候，他对这个产品的观察周期普遍比较短，可能看三个月、四个月，这个产品不赚钱，就觉得这个产品是不是不行，但是CTA它的几个特点里面正好有个特点，它是一个低胜率、高盈亏比的模型，而且市场里面75%以上是震荡行情，25%左右才是趋势行情，所以决定了可能75%的时间它一定是在回撤的，剩下的25%可能就是那么一周两周或者一个月两个月就完成了一年的涨势。如果你对这类产品的观察周期缩得这么短，往往可能你觉得不太好撤掉了，但是后面行情就来了，所以我也是给广大投资者一个建议，对CTA策略，大家还是要把观察的时间框架拉得更长一些，比方说你拉长到两年或者三年，这样的话，一般来说，国内的市场两到三年肯定会有一两波行情，你去衡量这个CTA基金能不能抓到这两波行情，去判断它是不是一个合格的CTA基金，那是正确的。那么还有一点，因为国内的波动率其实是偏大的，如果你把这个时间框架放得比较长远、比较合理的话，CTA基金长期下来，它的收益情况是要比大部分的投资策略要好的，所以大家在做一些投资的时候，应该更加科学一点、理性一点。

主持人：现在有很多程序化交易新手，也有一些人以前是做主观交易的，想去转型做程序化交易，您对这些投资者有哪些建议？

钱江：这个其实要涉及到一个分享的问题，因为往往这些人都是有一套比较成熟的模型、交易逻辑，他可能缺乏的是量化到编程实现的技术能力，如果自己去学，可能这个过程又会非常长，但如果他去寻找一些相关的编程人才配合的时候，这个就涉及到愿不愿意把他那些东西给人家。所以一般如果真的是有比较好的一个交易逻辑或者成型的模型，最好还是以团队化去运作，这个团队还是要把各方面的制度建立完善，这样才能做到真的无保留地跟IT人员说出你的模型，那人家能更好地把你的想法实现，这样才能真正达到一个完美的程序化。

主持人：有一些新手刚开始学的话，会不会自己去先学编程比较好？

钱江：如果是入门的话，国内一些常用的程序化平台还是比较容易入手的，像TB、MC、文华，文华可能编程的模型适应力更加差一些，相对而言TB跟MC稍微好一些，它们的语言其实你只要懂一些英语的话，还是比较能理解的，对于初级的想入程序化这一行的人，从这几个平台入手去学习可能更加好一些。那么如果你在这个平台上做模型已经做了两三年的时间，你再去学习一些比方像现在比较热门的python等语言，往这个方面去拓展，可能会更加好一些，因为至少你对交易模型已经有理解了。现在市面上也有一些配套的程序化的编程平台的一些培训、语言的培训，如果你有那个基础的话，再去学习一下这方面的知识，我觉得还是可以的。

七禾网注：成绩代表过去，未来充满挑战！