七禾网7、据了解，您在进入期货市场前是一名程序员，是机器学习方面的算法专家。请问您目前开发的新策略，是否主要也是通过机器学习的方式挖掘和训练出来的？

张忠辉：首先来讲，第一个层面，像我们这种海龟规则，是人工来定义的。其实机器学习是可以去挖掘规则的，这块我们计划未来会做。

第二个的话，我们说了，策略的加权可以做个机器学习模型。我们目前只引入了一些简单的特征，基于规则类的模型进行训练。后续可以引入更多的特征，建立更加复杂的机器学习模型。

现在来讲的话，我们目前因为投入有限，主要基于规则类的简单模型。一些比较重的机器学习模型用得还比较少。未来应该也不会直接用端到端的机器学习模型来直接进行交易。

因为机器学习有一个缺点，按一些正常的方法，它黑盒太严重了，黑盒太严重的话不太可控。我们需要认真对交易过程进行拆解，在局部应用机器学习模型，让这个里面的黑盒可控一些。

七禾网8、请问您目前策略组合中，大概有几套子策略？这些子策略，主要可以分为哪几类？

张忠辉：一个大的框架，我觉得首先是海龟为代表的趋势，当然也会有一些反转的，或者说回归的模型，最主要是这两种。其实套利也测过，但是我没有去部署实盘，套利可能我做不太出来，套利本质上可能偏回归一点，一般也做这种回归性的套利，套利可能是品种之间，或者合约之间的一个回归，是价差的一个回归。我觉得这个分类，是一个大的框架了，然后这个海龟策略里面，子策略大家也都知道的，无非是什么双均线、多均线，然后还有突破，这个我们一般都会设计，之后再搞一堆参数，就是每一个策略类型里面把这些参数都要换一下，然后多元化一下之后，它们之间还是会提供一些多样性。当然，最好的话是还去算一下策略之间的相关性，因为据我所知，我有一位朋友，他是比较关注品种之间的相关性的，

其实品种是代表的一类策略集合，本质上来讲的话，一个品种下面你可以有很多策略，也就是说其实这一块的话，可能也是我们未来需要去关注的。策略之间相关性，也就我们前面在做加权这一块，其实是可以考虑一下相关性的，如果这个策略跟原有策略集合里面的相关性很大，那它的权重是要降低的，应该说我们现在会有一些考虑，但是可能做得也还不是很彻底，我们没有直接去算相关性来做加权，我们是采取了一些特征，在一些特征里面把这个东西考虑进去，但是这个里面没有直接去算相关性，这一块未来我觉得还是可以提升。

七禾网9、据介绍，您对于策略组合中子策略的权重调优做了一些细节调整，包括引入更多的人工特征、定期更新权重等方法。其中，引入更多的人工特征，这一思路能否简单阐述一下？

张忠辉：我们上面说了，其实有一个品种特征，如果说把不同品种的策略，看作是不同策略的话，我们注意到，以前那些有大行情的都往往是新品种，比如苹果、生猪，包括欧线，所以在策略加权里面的话，可能人工特征里面做了一个上市时间的特征。然后这些策略的权重的话，这里面会有一个规则,让它稍微提升一点，就导致新品种权重上升一点，当然还会计算一些品种的，前面说的成交额，成交额可能更重要。

反正是品种层面特征都人工考虑了，包括还有品种的一些波动性，这个东西需要人工去定义一些特征。

定期更新其实前面已经说了，可能大概半年做一次。

七禾网10、近几年随着做机器学习交易的投资者越来越多，您是否明显感到，交易盈利的难度越来越大？

张忠辉：这个实际上都不用感觉，去看曲线就知道了，看回测也行。比如说，回测越早的数据其实表现越好。总体上来讲，这个市场就这么大，IT系统越来越发达，竞争者越来越多，这个是很明显的，主观和客观都是越来越难做。

其实所有行业都是竞争越来越激烈的，但是如果我们足够优秀，也能够在里面有一定的优势。我们团队的配置，大家还是足够优秀的，生存立足是没问题的。但是我们未来也不希望自己太依赖于交易，需要考虑自己做的东西，其技术和思想是可以在更多的行业得到应用的。

七禾网11、您的期货交易是全品种配置，请问您选品种的具体标准是什么？

张忠辉：我们前面说到了，选品种其实就是策略加权，我们把它归结为一个统一的框架，就是说我们认为不同的品种的策略，是不同的策略，这样子的话我们就是一个统一的框架，不会说单独有一个选品种的模型，就是统一的有一个策略加权的模型。并且策略之间的相关性如何影响这个策略加权，也是放在一个统一的加权框架中。所以品种肯定是能选的都选了，因为你不知道哪个品种会爆发，也就是说虽然新品种整体上会好一点，但也不是说老品种就没行情，也就是说你不知道什么时候哪个品种爆发，我们肯定是全品种配置。

选品种的标准的话，无非是那些流动性很差的肯定就不选了，一般我们跟外面客户合作，客户也会有要求，有些品种不能选，也就是说品种不选的就是那些没流动性的，有流动性的都选，然后流动性大的肯定赋的权重要大一点，考虑到自己容量的问题。

七禾网12、对于不同的品种，账户的资金您是如何分配的？策略近一年在碳酸锂、EC上盈利最多，对于这些表现较突出的品种，您是否会重点配置？

张忠辉：前面也已经涵盖了，其实本身就是一个加权，权重越大资金越多。我们的策略加权特征里面，新品种权重比其他品种权重稍微大一些，所以你看碳酸锂、EC就是这两年上的新品种。一般而言，上市时间在三年以内可以算是新品种。

七禾网13、EC和碳酸锂，目前限仓都非常严格，手续费也提高了很多，尤其是EC。对此，您的交易策略做出了哪些调整？

张忠辉：首先欧线的话，手续费倒没有这么离谱，不像以前股指，这块我们没有做特别的反应。因为欧线本身波动率很大，相对波动率，手续费是可以接受的。这个限仓其实就很简单了，基本上账户一天就只能下100手，你这个就写死，到了九十几手我就不下了。

七禾网14、您主要做的是程序化短线交易，您认为本质上还是给市场提供流动性，也因而赚一些流动性的钱。目前由于监管和交易限额趋严、提高手续费等原因，品种的流动性下降比较明显。对于您的短线交易，是否有一定的不利影响？

张忠辉：肯定有不利影响，流动性下降了，意味着成交额少了，市面上投机的钱少，策略容量就少了，这个很明显，一般来讲，意味着模型也难跑一些。

另外一个来讲的话，也就是说，我们知道自己赚了什么钱，本质上确实是个流动性的钱，比较短线，持仓也就是那么几天，也就是说市场是需要一些流动性的，这也是期货市场存在的一个重要理由。期货市场重要理由当然是价格发现了，但价格发现了之后，其实你给大家一个价格实现的流动性。

所以说这个地方我觉得涉及到一个人生观点，也就是说，我们来做这个事情的意义是什么？也就是说在社会上赚钱，你不要只想着赚钱，而是想着你赚钱，其实是给社会还是做了一些贡献，我觉得交易也不是说没有贡献，但这个贡献是有限的，也是有度的，所以我们赚钱也是有度的，你不要想着赚很多钱。

七禾网15、据您介绍，2021~2023年上半年，两年多几乎没怎么挣钱。就您回头分析来看，这两年多几乎没怎么挣钱，主要原因是什么？

张忠辉：主要原因，我觉得最主要那会还是策略数目比较少，偶然性就大一些。策略数目越少，更容易过拟合。在性能允许的前提下，加大策略数量，策略组合的净值曲线会更稳健。

七禾网16、我们分析发现，最近一年，账户收益率60%左右，最大回撤却只有5%左右。请问您主要通过哪些方法，把回撤控制得这么小？是否有一些主动止盈的思路？

张忠辉：主动止盈的话，是在每个策略里面的，因为海龟里面是带止盈的，其实我们现在当然也会有一些过滤措施，也不是说这个行情特别热的时候，你再加很多仓位，还是要加一定的过滤。一个是在前期有一些过滤，我以前有个观点，就是在斜率特别大的时候做点处理，其实一般趋势是有个过程的，开始反转反弹，慢慢地斜率上去，其实中间有一个比较稳定的斜率阶段，但如果在某一个阶段斜率突然比前段时间大很多了，实际上一般来讲这个地方有一定的反转信号，我们目前，在这种阶段可能会减少开仓，就是不会继续加仓了，因为一般来讲趋势模型也不会一下加满，如果是说斜率没有变很大的话，可能会继续加仓。但是如果斜率突然变得异常高的话，会有一定的不加仓或者减仓的动作，这个也可以认为是一些主动止盈的一个方法。

策略的数量，从几百上升到几万个策略，对曲线的稳定性还是一个很大的提高，就是风报比。但是后面再看，几万个策略再增加到几十万，提升空间就没那么大了，也就是说这个策略组合之间可能相似性就很大了，你剩下的几十万个策略已经被几万个策略涵盖得差不多了。

七禾网17、您有一个观点：爆赚爆亏两者可能对于我们人生都是伤害。我甚至认为，总想着爆赚这个本身就是一种有害的思想。这一观点应该怎么理解，请您简单阐释一下。

张忠辉：首先爆亏就不用讲了，肯定是个伤害，但是爆赚我觉得，首先第一个的话，肯定会刺激我们心里面的一些贪婪的欲望，这个东西也不是影响我们自己，还有家里人，包括我们的客户。我们之前2020年绩效特别好，然后合作方来了很多钱，我们也没有有意去阻止人家，但是基本上没赚到钱。个别还是略亏了些，因为他正好是高点进来，有些人看着你赚得这么猛，很容易高点进来，这很容易让客户后面亏钱，并伤害长久的合作关系。

爆赚也可能会让我们觉得赚钱很容易，容易让我们对于模型本身内在的风险失去应有的警惕。

七禾网18、请问您目前主职在做的机器学习算法研究，除了交易以外，主要还应用在哪些领域？

张忠辉：我还是比较关注自然语言处理，现在像GPT4语言大模型，其实大模型的核心还是语言为主，它现在有多模态，我还是在关注这个研究这个。

以前在公司里面，负责过一个金融的产品线，主要给那些金融公司做点情分析。他们做股票的，最近出了什么新闻，我们就给他分析一下这个新闻跟哪个股票有关，可能对它是正面或负面的影响。

关于算法研究，首先是用来做好交易，然后是做好投资，未来其实还有一个叫商业决策，未来怎么样让电脑来做商业决策？现在来讲的话，你看GPT4这种的，语言理解很好的，但是在决策这一块还是不够的，你让它去做一些简单的决策都还是有问题，比如网上有个例子就是说，你让大模型去规划一个旅游路线，好像就很差，因为它没有很多约束。我觉得未来主要是考虑这一方面，也就是说现在的大模型，既要充分利用它的一些能力，但是它还有一些不足的地方，针对性的客户怎么样在投资，还有商业决策这个领域怎样才能够用起来，我觉得应该就是我未来一个持续的追求。

七禾网19、请谈谈您未来的投资规划。

张忠辉：我觉得首先是CTA这一块，估计也做不大，人家做几个亿，顶天做10个亿。我有一些合作方，一些自营盘，先把这一块好好做，未来要达到几个亿的容量，可能模型还要做一些适配，因为你自己做几千万和做几个亿还不一样，所以自己可能还要去适配一下，怎么样把容量能够达到一个边界。

分工的话，我在搞研发，现在合伙人杨竑在外面跑得比较多，跟外面一些客户对接一下。当然现在也在做点股票，也搞了一个股票的账户，虽然最近因为熊市也略亏了一些钱，但是总体上大幅跑赢了市场基准。

我们团队要先把交易做好，然后再做投资，到后面再做一个更广泛的这种商业决策，比如说商业管理，比如说怎么样做一个CEO，这个里面会涉及到很多商业决策，它不一定完全是投资层面的，也就是未来怎么让我们的AI系统去辅助这种商业决策，我觉得应该是一个长远的目标。

未来做投资的话，我觉得反正我也没什么规划了，我也就是帮人家去投资，也就是我去做好投资系统，有人有钱，有人有项目，我来做判断，我来判断这个投资，这么投合不合理。我觉得主要是未来在投资这个事情里面，我们做好系统，去做好支撑，然后我们也希望未来成为AI巴菲特。往上我们也希望上不封顶，千亿万亿级别。也不一定是我个人，我们这个团队或者更大的团队，大家一起来，这个不重要，最重要的是这套系统，在这个过程中我们能够有突破。AI这个领域也方兴未艾，其实看着现在大模型很强大，但是从业内人士来看，还是有很多突破的方向，应该很多方面与我们人类的智能越来越对齐了，但是还是有一些方面没有对齐，还是可以努力。

七禾网注：成绩代表过去，未来充满挑战！

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傅旭鹏对话整理

2024-8-12