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七禾网注：嘉宾回答仅代表其本人观点，不代表七禾网的观点及推荐。金融投资风险丛生，愿七禾网用户理性谨慎。 2017年，七禾网推出投资直播间并上线全新栏目【高手&机构面对面】，每周邀请一位市场上的投资高手或者优秀私募机构做客七禾直播间分享投资心得及市场热点，本期（9月21日）邀请到的是主观量化两栖高手高成旺，以下是直播对话的文字整理。
本期嘉宾：高成旺，深圳掘金量化公司副总经理，并担任2家知名私募的投资顾问。吉林大学计算机专业，10年以上IT行业经验，2007年进入期货行业，2012年开始量化交易，目前采用主观交易与程序化交易结合的交易模式。 精彩语录： 你不管是怎样去分析，程序在将来占的比重应该会越来越大，我们还是要欢迎它。 有时候回撤大或者回撤时间长并不一定是模型的问题，交易者是否有耐心和信心等待模型的爆发也是很关键的因素。 交易员就像运动员，除了理性的分析，更多的是需要良好的心理素质和强悍的执行力。 我们亏钱的大部分原因在于随意性太强，散户很容易跟着感受走，在交易中受情绪支配。 我刚开始对程序化也没有这么高的信任度，但是做久了就发现它不一定会做得比我差，甚至可以把我做得更好。 同样的结果，如果能用最少的假设就用最少的假设。 我觉得中国人在趋势交易上已经超过华尔街，创造了历史。 一进场就想着要如何去提高胜率是错误的方法。 完整的策略开发流程主要分为四个阶段：第一，历史数据的整理。第二，策略开发。第三，模拟交易。第四，做实盘小账户测试。 在华尔街看来，在硬件上投入的每一分钱都会产生正向回报，但是在策略上投入的人力、物力不一定会带来正反馈。 开头走得慢一点没关系，后面走得远，做得大，取得的成就高才是主要的。 如果在你整个的策略组合当中，某一类型的占比太高的话就永远都回避不了同质性这个问题。 我的建议是可以适当看空，因为从图形上已经不支持周线级别的多头了（仅为个人建议，不做推荐）。 不用刻意去做震荡策略，而是选择把交易周期调小。比如平时是用日线或者小时线做的，那震荡期可以用十五分钟或者五分钟去做。 真正去做震荡策略的机构是不多的，我也觉得这不是一个方向。 程序化可以解决你的执行问题，但是它解决不了你的风格问题，也解决不了你基本面分析的问题，这些还是需要一个团队。 直播内容精选 主持人：各位投资者朋友大家好，欢迎来到七禾直播间【高手面对面】栏目，今天非常有幸我们请到了深圳掘金量化的高总作为直播间的嘉宾。高总您好，您是深圳掘金量化公司的副总经理，我们七禾直播间也首次迎来私募重镇深圳地区的机构，网友们对您可能还不了解，请先介绍一下自己。 高成旺：大家好，我叫高成旺。我从2007年开始接触期货交易，到今年正好十年。在这十年中，我前五年都在做主观交易，2012年开始做程序化交易，这也和我们今天交流的主题——左手主观右手量化十分贴合。严格算起来，我2005年就进入了这个市场，当时在工作之余做一些股票，后来接触期货也属于偶然。当时有个朋友是证券公司的，跟我说期货相对股票在交易上有些优势，可以双向交易，我就进来了，一做就是十年，反而那时候带我入门的朋友却没有坚持下来，后来又回到了股票市场。我一开始做得是主观交易，做得很累，做久了以后看到身边有很多成功的人在做量化，于是2012年的时候也开始尝试量化交易。最近几年，特别是2014年之后，我的量化策略都做得比较稳健，也和一些机构进行了合作。现在我在深圳掘金量化，掘金是一家专业做量化平台的公司。 主持人：我们今天的直播主题很有意思，“左手主观右手量化”，刚刚您也说了自己主观和量化都在做，那么您在交易中会如何协调主观交易与量化交易的应用呢？ 高成旺：对于这块我们可以先看一下量化的发展历程。它大致可以分成以下几个阶段：第一个阶段是主观交易者的思想变成代码，在这个阶段中，量化是一个辅助工具。第二个阶段是基于数据和统计模型做分析。这个阶段的代表人物是西蒙斯，在20年的投资生涯里，他创造了40%以上的平均年化收益率，用20年的时间证明基于数据分析和统计模型的套利也是具有普遍性和稳定性的。我们国内做套利确实起步晚一点，但是随着大量具有很多海外背景的基金经理回国，我们发展的也非常快。这个阶段的数据建模等都是用计算机来做的。第三个阶段就是现在，2016年进入了人工智能的时代，阿尔法狗打败李世石就是一个代表性的事件，这一事件发生以后正式引发了人工智能的热潮。在交易里面，加强机器学习、深度学习也是目前大家发展的重点。这块儿暂时是在智能投顾方面做了一些应用，我觉得在不远的将来，肯定会有突破。也就是说你不管是怎样去分析，程序化在将来占的比重应该会越来越大，我们还是要欢迎它。 协调起来也是一样，如果你是一个主观交易者去转向程序化交易，那需要思考的也就是如何将自己的思想变成代码。如果你就是计算机、数学模型出身的，那就继续做你的事情。 主持人：高总参与市场也有十多年了，可以说经历了投资者都会经历的道路，我了解到高总做量化交易也爆过仓，这是怎么回事？从中您总结了哪些经验与教训？ 高成旺：严格来说也不能叫爆仓，就是回撤特别大。当然这也不是只发生在我一个人身上，在和朋友交流的过程中，我发现很多做量化的都遇到过这个阶段。刚开始自己做出一个模型，可以体现出自己的思想、交易逻辑，可是在交易的过程当中你会出现连续的亏损。比如说我是一个趋势型交易者，设计出来一个趋势模型，在测试的时候效果很好，也和自己的交易逻辑相吻合，可是在做的时候，就会出现连续的亏损。连续的亏损之后，在经验不足和对交易模型自信不够的情况下，你会想去干预它，有时候干预的好，有时候干预的不好，这样就又变成了人在交易。 对于主观交易者来说，转向量化最重要的一点就是要坚信自己的模型，你要知道，干预之后的效果一定是很差的。我们也是在和很多优秀的交易者、机构一起交流学习之后才开始逐渐找到门道，慢慢稳定下来。在这个过程中，我开始也明白有时候回撤大或者回撤时间长并不一定是模型的问题，交易者是否有耐心和信心等待模型的爆发也是很关键的因素。 主持人：除了人工干预之外，在量化交易中可能也会出现一些被动因素，比如网络出现故障，软件需要升级，设备遇到问题等等，这些都会对交易产生影响，高总您在这一块是否一套自己的应对方案？ 高成旺：目前我们做得量化大部分都托管在服务器上，大家知道服务器也会出现问题，但是相比之下肯定比在本地做具有更高的优势。第二，找一个好的交易平台。我们国内起步比较晚，也就最近十年，也可以理解很多软件目前都不太完善，在这方面还是需要做好充分的准备。 研究员：李烨
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