问题6：请问您们是如何利用短期价差因子的？

鸣石投资：短期价差因子就是捕捉日内级别的波动，我们和传统大家理解的手工交易员那种短期价差，做日内交易的不一样。我们日内级别的交易，往往叫做横截面的日内交易。

什么叫横截面的日内交易呢？它是更短周期的阿尔法交易。可以认为阿尔法是一个打分机制，其实就是选取谁更强、谁更弱的问题。比如，我们的中低频策略会在两到三周当中寻找谁是更强的股票；中高频的策略往往在一周多的时间当中寻找谁是最强的股票，或者说在判断未来二十个交易小时当中，谁的表现会更好一点。而所谓的日内级别的横截面交易，就是在判断未来四个小时之内谁表现得更好，它是横向比较的这样一个功能，跟传统那些手工的T0还有区别的，它只是一个更高频度的阿尔法交易。

但这样的交易现在来看，容量还是受限的，未来这并不是我们一个主要的策略研发方向，因为越高频率的策略越难做大，对我们来说，它只是我们掌握的一个策略、方向，并不是我们大范围推广的方向。

问题7：您们也很看重舆情因子吗？

鸣石投资：舆情是一个更大范畴的价量因子，舆情本身是影响人的交易，也是研究交易行为的一个好的方向、方式和方法，研究舆情一般有两种方法，一种是自己去采集数据、样本，去清洗，然后再对清洗完的数据进行整理和总结；另外一种就是跟很多技术型公司、服务商进行合作，去用一些成熟的、加工好的另类数据。

现在另类数据的运用和未来的深度采集，都是大型量化公司的一个非常重要的方向。我们在这一块还是会倾尽比较大的精力，现在做量化策略，要做出低相关或者做出一些与众不同的东西，除了策略人员本身的方法论及能力比较强之外，还有很重要一点就是采集的数据样本如果跟其他机构不太一样，这样就特别容易做出来一些低相关的东西，这些我们都还是比较重视的。

问题8：鸣石投资多策略配置，是如何布局的呢？

鸣石投资：我们多策略的配置核心就是具备多策略研发的能力。多策略不断地迭代其实还是挺难的。因为投研团队必须在每个方向上都倾注精力、倾注足够多的人力付出。那么在这点上其实有依赖于的一个类似于流水线的、工厂化的研发设置。

当流水线形成之后，就是每一个环节的研发效能、速度都会变高，比如我们今天有一个新的想法，我要证明它是不是有效，如果没有其他同事的支持，要靠自己的小团队去验证它，也许需要一个月的时间，有时候两三周，但如果是身处流水线的一环，这一环的事情做好，在一两天之内，其他的同事、其他的部门就能快速的响应，研发自然就变快了。所以多策略的发展核心就在于具备很高的研发效率，能够支持多策略的迭代，这是最核心的要件。

问题9：您们对于策略的更新是如何看待的？请结合近期的市场表现谈谈。

鸣石投资：策略的更新越来越重要。量化的核心是什么？是通过过去规律的总结去预测未来。如果过去的东西跟未来的东西它相关性很强，或者说市场处在变化比较慢的节奏当中，那么策略迭代压力很小，因为它始终是有效的。如果市场变化的比较快，过去的东西对未来的预测率会下降，就不断要提取新的数据、不断地去整理新的规律，以此来更有效地预测市场。

中国的权益市场在过去几年当中，无论是投资者结构、交易方式还是市场机制，都在不断加速地发生变化。现在量化策略的迭代以及更新要变得更为有效、更为迅速。还是回到刚才那句话，我们如果不把底层的“五环十核”建设好，所谓的适应市场及自我迭代，其实是一句空话。

问题10：鸣石投资对于机器学习是如何进行布局的呢？未来有何打算？

鸣石投资：机器学习的上限特别高。人类的智商提升总体上是个稳态，但是AI的提升、科技的提升却是跳跃性的，所以理论上来讲机器学习的上限非常高，未来空间非常大。

但是在发展过程当中，机器学习也有一些不稳定的现象，就是如果过度的依赖他，你会发觉：第一，对于AI这样的一个事物，要去纠错、去发现问题、去主动地干预，比传统的量化要难一些，因为是把交易权利、把思考权利交出去了，传统量化可以认为是交易权利交出去了，但思考的权利并没有交出去，所以充分运用AI就相当于把大脑分出去一部分，那纠正它自然就变得更困难，因为它不仅是一种交易的手段了。

第二，机器学习本质上是来自于公开的算法和模型，而公开的算法和模型你能用，别人也能用，就像安卓系统，可以把它改造成适用于小米，也可以改造成适用于华为，但它始终是安卓，因此它们的相关性就容易比较高。由此对机器学习的运用，我们一方面得承认它是一个大方向，得不断地加强，包括超算基地的建设，包括不断地招纳优秀的人才，我们是不遗余力的。但是在应用本身也会控制它的权重。如果过高的采用它、过度的依赖它，那么也就意味着一旦它出现了一些问题，自我纠偏的能力也会下降。我们是充分地去拥抱机器学习，但我们不能单独的依靠机器学习。

问题11：您们是如何理解收益与风险控制的呢？

鸣石投资：收益和风险是捆绑的。理论上来讲，风险控制不仅决定了你的回撤空间，也决定了你的收益空间，无风险的收益很少，基本上不太存在于这个市场当中，所有的收益都是用承担风险换来的。要做的事情是什么呢？是两件事，第一是希望承担的风险换来的收益是足够多的收益，或尽可能用一份风险换来几份收益，这是我们要做的。换句话来讲就是策略的有效性，我们要坚持的是让策略的有效性更高，即所谓的研发工作，核心就在这里。

第二件，风控的核心是什么呢？希望用风险换来多份收益。我们可以用一份风险换三份收益，也可以用十份换三十份，用三十份换九十份，甚至用一百份换三百份。那么第二个问题就是到底会付出几份风险？这其实不仅是我们涉及的问题，也是客户对风险的认知和接受度的问题。

第二个问题是我们对产品设计标准的波动，这个波动取决于客户的风险忍耐程度，决定了回撤的空间和收益的上限。我们在途中要保持这个波动，承担的风险不能过大，承担的风险大了回撤也大；承担的风险也不能过小，小了收益也少。所以风控的第二个要件就是要把波动性保持住。我们风控部门是长期对波动性进行监测的，每天收盘和开盘之前都会做工作，要对波动性进行监测和调整，如果发生了问题就会马上通知交易组进行处理。所以这是一个非常重要的环节。

问题12：可以介绍一下鸣石投资的策略容量方面的考虑吗？

鸣石投资：首先，我们不算是一个频率特别高的机构，所谓的高频其实也就是一年大概八十倍这个水平，不算特别高频。我们不是容量特别小的机构，或者说这和我们投资理念有关系，和企业的发展有关系。

我们希望做一家大容量的、能够长期发展的、能够在国际上有竞争力的公司。那么创立这家公司的时候，就不会去开发那些挣快钱的、容量特别小的策略，我们一贯以来就不会在这样的一个方向上过大投入。本质上来讲，我们容量还比较大，现在的策略容纳500亿左右的资金，是没有问题的，甚至乐观一点的话，八百亿的资金其实也是可以的。

回过头看，容量这个事儿，不是判断一下就一定是准确的，容量是做出来的。你觉得你的容量是五百亿，是不是一定能在500亿这个水准上保持好的业绩呢？不一定，甚至有可能你的策略被别人复制了，跟别人撞车了。甚至原来容量是500亿，做着做着到了300亿、400亿的时候，业绩就开始发生滑坡。所以真正地处理好容量和策略之间的关系，还是在于如何掌控它。比如在发行产品的时候，要保持一定节奏，不要太快也不要太慢，这样对企业的生命线、对策略的不断完善及稳定性，都会有很大的帮助。

问题13：鸣石投资有深厚的国外量化背景，请问您们如何看待目前的中国市场以及与自己的优势背景相结合的呢？

鸣石投资：我觉得从两个方向来看，首先中国的量化私募相比海外的量化私募，还是更年轻的状态。海外的量化私募，无论是人力规模、管理规模，还是策略研发周期，这个时间跨度都要比我们深厚许多。我们还处在追赶和学习的过程中。如果说鸣石海外背景能发挥什么作用的话，这让我们更加坚定了向世界的头部机构在管理上、在技术上长期学习的方向。我们认为如果连学习别人都没有做到的话，就不要轻易创新，就先好好学，能把那套成熟的东西运用的熟练，就要先有一个做学生的心态。

其次，对中国市场要有一个敬畏的心态，我国的交易制度、量化的土壤，这个生态还是有其特殊之处的。中国是全世界第二大金融体，但是国内量化市场还不是很成熟，如果对这个市场不足够敬畏的话，觉得在这个市场上很容易发展量化、很利于发展量化，实际上在途中出现一些翻车、不稳定、及对投资非常不利的这些问题还是很容易的。包括政策面，国内也是对量化这样的新生事物不断地进行思考、不断地进行总结，因此在这方面变化也很多。所以对中国市场，我们觉得就是一定要加强本土化的研究，一定要抱着敬畏的心态来看待本土化的市场。