作者：清华金融评论
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地点：北京市海淀区清华大学中央主楼后厅
时间：2016年11月19日周六9:00 – 17:00
【论坛开幕】
主持人：张 伟：清华大学副研究员、《清华金融评论》 副主编
欢迎大家来到2016年全球量化金融峰会活动现场，本次峰会由清华五道口，《清华金融评论》和量化全球科技有限公司联合举办。
清华金融评论是清华大学主办，依托与清华五道口金融学院，逐步形成了聚焦专题的内容特色，搭建了金融家理事会，会议活动、广告、咨询、榜单等全方位的产品服务体系。
量化全球北京科技有限公司是国内率先专注于量化投资分析的顶尖互联网金融科技公司，为投资者提供专业的量化投资咨询，量化资产配置等创新型金融服务。
这次全球量化峰会是我们双方主办的第二届量化峰会，本届量化峰会持续一天时间，我们今天邀请了20余位监管机构和研究机构和业界大咖，一起与大家分享量化金融相关的话题。
请允许我隆重的介绍出席上午峰会的嘉宾，他们是：中国证券金融股份有限公司董事长聂庆平；中国金融期货交易所党委委员、副总经理张晓刚；清华大学国家金融研究院副院长张晓燕；清华大学五道口金融学院副教授、芝加哥大学金融学博士陈华锋；摩根斯坦利华鑫基金副总经理高见；浙江省国际对冲基金人才协会秘书长郭涛；富善投资总经理兼投资总监林成栋；华泰博瑞基金管理有限公司副总经理田汉卿；来自主办方的嘉宾有：清华大学五道口金融学院常务副院长、《清华金融评论》主编廖理；量化全球（北京）科技有限公司首席执行官何丽峰；我是主持人，《清华金融评论》副主编张伟。
今天还特别邀请到广州汇垠澳丰股权投资基金管理有限公司高级合伙人宋建鹏；草根集团副总裁兼董事会秘书张超平；知象科技CEO龙白滔；易观长河基金CE0段勇出席本次峰会。
对各位嘉宾的到来表示最诚挚地欢迎和衷心地感谢。本次活动我们还特别感谢协办单位，谢谢大家对本次活动的支持，同时也要感谢战略合作媒体，感谢各合作媒体当场参与并支持报道的媒体朋友。
【廖理致辞】
廖 理：清华大学五道口金融学院常务副院长、《清华金融评论》主编
各位嘉宾、各位领导、老师们、同学们大家上午好，来的路上有校友问是不是举办这样一个举办，问我来这样一个论坛会有什么收获，我说你可以看到国内最好的量化的团队，另外在过去若干年，国内的量化投资发展得很快，我们其实从华尔街发展的历史来看，很多做量化非常出色的投资人都是原来理工科本科的背景，所以我说未来量化投资这样一个职业特别适合我们清华的同学。
大概去年这个时候我们举办了第一届的量化峰会，当时还是不确定性很大，我们也不知道有多少人来听，也不知道大家是不是感兴趣，后来事实证明去年量化的论坛取得了很大的成功。今年全球范围内发生了很多事情，包括美国垃圾债、英国脱欧、人民币贬值的压力，包括美国的大选给投资带来的一些不确定性，在这样的环境下，国际经济金融形势怎么变化，对我们量化投资会产生什么样的影响，这些都是值得我们探讨的问题，在这样的时间我们又邀请了国内最好的做量化投资相关的专家、团队成员来到我们论坛，和我们一起探讨包括监管、量化投资的一些具体方法，都会使我们在座各位受益非常深。
今天我们再次请到了20多位的专家，继续“聚焦监管、共商发展”这样一个主题，我们期待在深入解读的同时，充分分享全球量化投资的成功经验，特别是在中国资本市场发展波澜不惊，一直相对来说比较低迷的情况下怎么做量化，我觉得大家会听到非常好的分享。
这次峰会我们还揭晓了中国量化投资的风云榜，这次去参加互联网大会，在上海有一个校友跟我说这次风云榜一个团队拿了三个奖，我们能够看到还是有很多出色的团队。
最后再一次感谢各位的参与和支持，预祝今天的论坛圆满成功。谢谢！
【何丽峰致辞】
何丽峰：量化全球（北京）科技有限公司首席执行官
尊敬的各位朋友，谢谢大家对全球量化金融峰会的支持，去年我们和清华五道口、《清华金融评论》在这里举办了第一届全球量化金融峰会，取得了非常好的效果，得到了各界领导和同行的支持，刚才我们张教授用三个预计总结去年的盛况，今年我们峰会得到了更多朋友的支持，也反应出大家对这个行业特别的关注。
过去一年中国投资市场一直处于一个比较特殊的阶段，市场长期处于一个振荡的过程，政策上也有很多限制，大家都反应这个市场不太好做，但是我们去年走访了很多的量化投资机构，发现还是有很多优秀的机构依然取得了不错的成绩，这时候我们看到量化投资的优势就体现出来了。我们中国的老百姓是风险偏好相对比较低的，而风险控制恰恰是量化投资最显著的优势，这也是我们为什么认为量化投资是大众理财的下一个风口。
今年全球量化金融峰会我们不仅延续了去年的主旨演讲和圆桌论坛的环节，我们还特别推出了中国量化投资风云榜，把优秀的量化投资团队和优秀的量化投资经理挖掘出来，任何一个新的行业都需要年轻的人物来触动这个行业的发展，来吸引大众的认知，我当时在清华读书的时候，明星基金经理王亚伟是我们电子系的师兄，就吸引我们系的很多同学去公募基金去做研究员，现在这些同学也都是各个公募基金的基金经理，我们量化投资也有一个很著名的明星基金经理就是西蒙斯，他这样的榜样的效应 也吸引很多人投入这个行业，我们推出中国量化投资风云榜，也是希望挖掘中国最顶尖的投资人才，来促进我们行业的发展，让更多人关注我们这个行业，来投资量化投资基金。
量化投资不仅仅在私募基金和公募基金领域大放光彩，随着互联网的发展，我们量化投资跟互联网的结合也产生了很多新的模式，比如说我们可以把互联网的大数据应用到量化投资里面，来做成一些大数据因子，我们还可以在互联网上做一些量化策略的商城，以及现在比较火的智能投顾的概念也是我们量化投资在资产配置里面的应用。
行业人才的快速发展和行业创新的不断涌现，恰恰是我们量化投资这个行业繁荣的先兆，我们量·财富一直在努力为量化投资行业做一些贡献，我们量·财富就是专注于量化投资的财富管理平台，我们希望打造量化投资的生态圈，一方面对接优秀的量化投资机构，另一方面向大众科普量化投资，让更多的人了解这个概念，选择量化对冲基金，作为他们资产配置的重要手段。
感谢清华大学五道口金融学院一直以来对我们峰会的支持，为我们峰会高规格、高品质提供了非常好的保障，也感谢各位嘉宾为我们现场朋友分享对行业的看法和过往的经验，我也要感谢知象科技、易观长河基金和草根投资对我们峰会的支持，感谢朋友莅临现场，预祝峰会圆满成功，谢谢大家！
主旨演讲：中国金融政策解读与投资市场展望
【聂庆平主旨演讲】
聂庆平：中国证券金融股份有限公司董事长
大家早上好，非常高兴再次被邀请来量化全球峰会做一个发言。
去年我的发言是关于量化投资交易规范的发展，今天我想主要的演讲题目是关于积极稳妥发展我国对冲基金市场。关于对冲大家可能比较了解，其实简单地讲，无论是在商品市场，还是在金融市场，任何一个可交易的产品，只要它存在价格，你从品种，不同的方向，相同的数量和相同的等量价值做一个反向，就是对冲，所以对冲应该在任何市场都是客观存在的。只不过是由于对冲有简单的每种商品的对冲演化出用复杂数学的方法和金融数学，就成为比较复杂的对冲模式或者是量化交易的模式。所以这个模式应该说在我们国家来讲，在各个领域都是可以的，从商品领域、期货，包括到外汇都可以进行应用。当然再复杂的可能你可以用不同的方法来做，但是这是技术性的问题。
第二，我想说一下，我们中国已经具备进行量化交易的基础，现货市场逐步的发展，从股票市场来看，到目前为止我们沪深两地的上市企业加速已经达到2954家，总市值达到48万亿，流通净资产达到38万亿，从大类资管，大体上相当于是60万亿，这个60万亿当中可能银行理财资产占得是26.3万亿，还有3万亿是信托，基金专户是16.5万亿，证券公司的资管计划是14.8万亿，私募基金大概有5.6万亿，保险资管是5万亿。这个就是说，对我们金融市场本身来说已经发展到比较大的规模，应该中国是全球最大的发展市场，也是全球应该说从交易所的交易量排名，如果把上海、深圳还考虑香港，如果香港7%的交易量是红筹股，应该占到全球第二或者是第三，仅次于美国，应该说是超过东京，接近伦敦。
同样我们的对冲市场发展，因为大体上现在全球，美国的对冲市场所管理的资产是2万多亿美金，欧洲来讲，以伦敦作为对冲基金的发展的主要中心，它的规模也在2万亿英镑的规模，相对于现货市场有大量发展的空间，这也是为什么对冲基金界发展得这么快的原因，当然我们在现货市场也在有限的推出对于各国的对冲工具，当然我们推的是最谨慎的，从2011年，经过国务院同意以后，推出了融资融券，实际上融资融券就是对于标的股的对冲，属于一种对冲工具。
当然商品期货市场发展也很快，我们国家商品期货市场目前为止是有51个品种，其中商品期货是46个品种，金融期货是5个品种，到9月底的数据，成交量达到2.45万，成交金额是11.6万亿，金融期货是1.1万亿，当然上海交易所也推出了上证50ETF期权，所以也可以看到在金融期货和商品期货交易市场也有相应的量化对冲的市场。
债权市场的发展当然很大，这块我们不掌握，但是我们国家的债权市场的规模，我看也接近60万到80万亿，债权市场的对冲相应的发展情况，目前来讲还是银行间市场、交易商协会推了一些相应的交易方式，但是，总体的量还不是很大。这是在基础之上，我们国家对冲基金的发展，我们说有了对冲产品和对冲市场，相应就可以有一个对冲基金的参与者的实现，但是我们中国的对冲基金应该说主要不是官方推动的，是私募股权，而且主要是私募基金，根据私募牌照网统计的数据，2016年目前的对冲基金关于私募涵盖了相关的8个大策略，包括股票策略、复合策略、债权策略、驱动策略之类的。
那么，量大概是关于股票方面的策略产品有4467支，我的印象金额是达到了8000多亿。这是额度的情况。从金额来看，在所有的私募基金和对冲基金当中，主要是股票策略，要是把相应的事件驱动或者是其他的复合策略，以及相对价格多多少少的加起来，我估计总规模超过1万亿，所以这是一个很大的规模，你不要以为量小，因为我们中国的基金管理公司，公募的经过政府批准的，104家基金管理公司，只有6804亿，在整个目前中国的股票市场上，做股票投资相应的私募基金的投资规模，和管理的资产规模超过了公募基金。
最后我想说一下，要积极稳妥地发展对冲基金市场，有几点值得和大家共同研究和探讨的：
第一，要正确认识量化对冲与基础产品的关系，这是一个很重要的问题，我们在中国容易发热，一谈到量化就忘了基础。其实量化对冲产品，它只是对现货产品，让它的交易更加精细化，更加跟踪于市场，跟踪于大数据的一种交易方式。你要是脱离了本土的对冲的话，和基础产品就会脱离，对资本市场的发展是不利的。
我去年在这个会上讲的时候，为什么要循序渐进的发展量化投资交易，因为去年我们正好经历了2015年的股市异常波动，股市异常波动当中，我们一直讲股指期货，应该是价格发现和引导股票市场的健康发展。你可以从去年股市的异常波动当中，我当时做过一个统计，从2015年的1月，到2015年的8月，我们金融股指期货的交易量，大概达到了37万亿，那是大大地超过了现货，从我们市场过程当中，我们也可以经常看到，每天交易的10：30和14：30，有大量的股指大跌，很大程度上和股指期货相联系的。
但是实行了这个救市措施以后，也有一个统计数据，从2015年的8月，到2015年的12月，整个股指期货交易量，或是金融期货的交易量，只有3700亿，明显可以看出来，交易量对市场的影响是个什么关系，可以看出来。
从这个角度看，我们在发展应用对冲工具，应该使金融衍生品市场的发展，与金融现货市场的发展，在规模、方向和工具等方面要协调而有序发展，这个关系一定要弄清楚。就像互联网金融一样，我记得2012年在北大演讲的时候讲了，我说互联网金融是个伪命题，如果把互联网看作成一种金融形态，而把金融监管的规则，金融监管基本的要求，多少年经过金融危机和银行危机，所理出来的金融基本的理念，你都认为可以不在金融互联网中应用，那将是金融监管的倒退。2012年我在北大讲了这个事儿，当然你们现在可以看到，我不是说互联网金融不应该用，大的金融机构都应该要加互联网，应该要互联网更加地方便每一个客户，如果你把它当做一种完全独立的金融业态，是一种新经济，可能有一点乐观了。而且你走到美国看也没有互联网金融这个概念，在台湾也没有互联网金融的概念。
我们当一个新的东西出来以后，一定要正确地认识本体与衍生的关系，我觉得量化对冲也是这个关系，虽然要发展对冲基金市场，但是对冲基金千万不要变成主角，把现货市场、产品市场扭曲了，这可能会带来我们金融监管上新的问题。这是第一个建议。
第二个，要分布有序地推出量化对冲金融产品和发展。它是有它的规律的，一个国家推出金融市场，也要有金融市场的规律，从这个情况来看，我认为第一个是基础产品市场发展必须成熟，如果基础产品市场发展不成熟，你推量化，可能就有这个问题。
我记得ICIF1507这个合约，它是对应中证500的，中证500推出来基本上没涨过，一直是跌的，因为基础产品不成熟，基础产品就是一个高市盈率的中国股票市场，所以你推出的股指期货，它只有做空的动能，而没有做多的动能，这就是基础产品和发育道理健不健康，城不成熟的关系。
第三个，这也是我个人的观点，应该先基础对冲，基础产品的对冲，然后才是市场的对冲。我们为了怕个人操纵，我们都是推市场性的，指数的期货先推，其实在欧美成熟市场的对冲发展史上，它是先有证券借贷，再有股票的期货，对着每一只股票的有一个期货合同，来进行交易。然后才有对单只股票的期权交易，有了这个期权交易在，才有不停的指数开发，ETF对应的各种期货交易，所以它是一个先个股，先对个股对冲后对市场对冲的发展逻辑，我们一步就跳出来了，我们先指数对冲了，但是真正的个股对冲没有，所以前段时间大家讲没有对冲工具，某个大投资基金，非要拉一支很小的股票，如果你有对冲市场的话，对各股的对冲市场，又有融券，又有这样支股票的个股期权，又有这支股票的个股期货，我全部跟他进行反向对冲出去，我相信大基金不至于到最后交易所问了以后公告说全部已经出仓完毕了，这就是说对冲可能有一个先基础产品，后市场对冲的发展逻辑，这也是一个经验。
第三，审慎发展高杠杆的衍生品对冲。这个非常重要，所谓的衍生品对冲，除了技术产品的对冲，而且把各种违约率、波动率所做出的产品就是衍生品，就是它已经脱离了基础产品，形成的交易工具然后再进行对冲，所以2008年美国金融危机，搞跨美国金融体系的一个重要的，就是两种衍生品的对冲，当然主要是CDS和CDO两模式。因为CDS和CDO，它不可能流行到新兴市场，主要是在成熟市场，所以成熟市场中间美国大的机构之间进行交易，最后出现坏账以后导致欧洲的银行和美国的银行都陷入危机之中，美国是因为有量化宽松的货币政策才保持了金融市场的稳定，但是欧洲的银行因为没有统一协调的财政政策，所以到现在也离不开逃脱不了信用债务危机的边缘，还在泥炭里挣扎。
所以对于高杠杆的衍生性大家一定要谨慎，尤其是像CDS和CDO，说穿了听着很复杂，实际上就是把一种标的证券，银行贷款或者是一种债权违约的可能性以一种对赌的方式转嫁出去了，这就是CDS调换，所以这个东西属于高杠杆性的衍生品，不能够在中国发展的太快。
第三，要积极发展对冲基金市场，我们的公募基金和证券公司应该积极的参与到这项业务当中去，目前我估计公募基金当中真正以对冲为特色的基金管理很少，但是分级基金都不算是它管理的对冲基金，分级基金只是投资人与投资人相互之间的对冲，是A类与B类的对冲，但是对于基金管理公司来讲，我们的公募基金刚才我说了应该要大力发展这方面的对冲基金，当然证券公司也要进行对冲。
第四，加强立法监管，形成全市场量化对冲基金标准。我们现在是什么情况，你现在要细分出，刚才我列的表中大家能看得到，虽然各种银行的理财，好像你看它不是对冲性的，但是它其实风险都是比较大的，因为我们目前的经营状况，银行的理财产品是作为所有的A类，对应于所有的资管人，所以像信托公司可能用A类提供，对证券公司或者是基金公司的子公司都通过A类的方式来进行，虽然银行基金是优先级的，但是当这些资管机构得到这个产品的时候，去对冲股票市场，对冲高市盈率的股票上就形成风险很大的一个产品。
所以，单纯从银行监管的角度来看，这个产品我应该没问题，我很安全、风险很好，所以我相信过去这些资金出来以后，配资出来以后在去年都是对应高市盈率所谓有题材概念的股票，就是高市盈率，也是高风险，所以要有统一的监管，从这个角度来看，虽然说从银行理财或者是合理的基金公司的信托资管计划或者是证券公司的资管计划，他们都应该有一个统一的法律来进行管理的，因为都是有极高的对冲性，我们在这块是一个漏洞或者是监管的真空，因为它最后都是要到股票的市场上。
所以从目前的监管法里，前面我列的大概是银行间市场有一个收益互换，或者对冲的相应规定，我们证券系统也只是证券协会，发布过一个关于主协议的格式文本，但是这种监管是不够的。2008年金融危机以后，根据G20的意见，大家对对冲的产品统一监管的人。
最后一条，就是说应该建立对冲基金与产品的集中统计检测系统，加强对对冲基金的信息披露监管。这一块目前也是在我们市场发展过程当中，所缺乏的。欧洲也是在2008年金融危机以后，西方国家要求建立对冲基金的信息披露机制，这些原则都是要加强信息，因为对冲产品，尤其是对冲基金都是通过场外市场来进行的。如果没有一个集中的关键，又有可能像2008年全球金融危机的时候一样，对冲基金大量地抛售对冲了799种美国金融股的时候，美国SEC没有别的办法，因为它不知道谁在卖空，所以最后只有下禁空令，这就是结果。
同样我们在2015年的股市异常波动当中，也遇到过这样的问题，因为各种各样的理财产品分布到股票市场上，不知道在谁手上，到底有多大的量，也不是特别清楚。加强统计系统的建设，加强信息披露的监管，这个对对冲基金的良性发展和健康发展，甚至防范系统性金融风险，都具有非常重要的意义。
谢谢大家。
【张晓刚主旨演讲】
张晓刚：中国金融期货交易所党委委员、副总经理
尊敬的各位领导、各位嘉宾大家上午好，很容幸参加第二届全球量化金融峰会，与大家共同探讨量化投资的发展与监管，下面我谈几点个人的看法。
量化投资被许多人视为高深莫测的火箭科学，其实它背后的一些运作逻辑、市场影响也常常受到热议，但是实际上它对金融投资行为的全面重塑与工业生产的自动化并没有太大的差别，100多年前我们用机器代替了手工，后来电子技术进一步促进了生产的自动化，类似我们金融的投资决策也从主观判断转向量化分析，交易方式也从手工下单转变为自动执行，在这个过程当中金融理论和信息技术的进步是驱动了我们量化发展。
在金融理论方面，与量化投资最紧密的就是P理论和Q理论，Q理论就是用风险中性概率测度来确定无套利条件下的公允资产价格，大家知道在1973年期权定价，就是这个理论发扬光大，如今已经成为套利价差配对这种量化理论的基础，由于竞争的日益激烈，一些稍纵即逝的套利机会，需要依赖高频交易的技术才能实施，另一个理论是以字母P来表示实际风险测度，就是用这些真实的历史数据来预测证券的未来收益的分布，在上世纪中页提出的资产组合模型、定价理论，后来一些量化的择股，比如说基于价格、动量、反转这样一些基于历史数据的统计，相应的组合调整，涉及到一些股票数量数以百计，因此的话支持多股票同步下单一些持续化交易技术也应运而生。
技术方面，摩尔定律支配了计算机领域有半个多世纪了，在不增加成本的情况下，计算性能每过两年增长一倍，使计算密集的竞争理论得以辅助实现，计算机被广泛应用于处理一些复杂的数学模型，或者从海量的历史数据中挖掘一些统计规律，为量化决策提供辅助支持。
随着网络技术的发展，一些量化交易系统的实现自动订单的生成与执行，这种自动交易的优势首先体现在订单策略，比如说像算法交易技术，可以根据市场环境自动的拆分订单，择时交易，降低市场的冲击成本，其次也体现在交易速度，金融信息的传递历史上是从马匹、信鸽，后来有电报、电话，如今已经是计算机的高速网络系统。以理论和技术的进步为契机，境外一些成熟市场的量化投资行业从上世纪70年代以来发展迅速，其中有一批学术底蕴非常深厚的传奇人物办了一批耳熟能详的量化基金的机构，比如说MIT任教的詹姆斯.西蒙斯，做文艺复兴科技公司，他的两位学生创办的DFA、AQR公司等等，到今天在美国市场采用量化技术管理的资产规模也占到了总量的30%左右，同时一些自动化交易在股票市场的交易占比也达到了40%到60%，在期货市场可能更高达60%以上。
虽然国内市场的量化投资起步较晚，但是随着交易技术、设施的不断完善，基础性金融工具的不断丰富，它的这样一些理念也逐渐得到了各方的认可，产品的发行数量等等都出现了比较快的增长，包括证券公司、基金公司、私募和期货的资管等机构也在利用，包括像指数期货、国债期货等基础产品。基于量化的工具和理念，开发更加丰富和灵活的交易策略，总体来看还是提升了产品的创新和市场的服务能力，优化了市场交易者的结构。比如说以国债期货为例，随着利率风险管理需求的增加，以及对国债类资产配置的需求，现在越来越多的资产管理机构开始参与了国债期货参与，目前平均每月有超过60家证券公司和900支资管产品参与。这些机构已经普遍使用了量化交易的策略，比如说像套期保值、期限套利等等。
随着越来越多的交易决策由量化模型自行判断，越来越多的交易指令与信息系统自动执行，市场的运行机制与微观结构也在经历一场变革，对市场参与者和监管者而言，全面了解这种变化，对市场质量和稳定性的影响至关重要，我个人觉得到底影响力度如何还是要基于数据的一些分析。
从境外的一些证据看，多数情况下量化投资自动交易对市场质量还是有益的，在流动性方面，正常交易情况下，许多高频交易，通过向市场提供流动性获利，它的买卖价差，等一些流动性指标都有所改善，有一系列的学术文章。在交易成本方面，自动执行的成本显然是低于人工成本，而且算法交易其有效降低了市场的冲击成本，在市场效率方面，套利策略消除了同质资产之间的定价误差，事件驱动策略，加快了价格对信息的吸收速度，研究表明，在美国市场股票价格吸收各种公告信息的时间，30年前可能5到15分钟，现在只要15秒到2分钟，市场的效率得到了明显地提升。
股票价格对未来三年公司盈利的预测能力，也比上世纪60年代增长了50%，体现了更强的一种市场定价能力。大多数产生这种超额收益，阿尔法一些市场的意向，近年来已经逐步消失。一定程度上也说明，市场的摩擦成本，一些非理性的力量得到了有效地抑制。
尽管市场效率呈现改善趋势，但是量化投资普及带来的一些潜在风险，还是值得我们重视，尤其激进的有一些掠夺性的策略，以及一部分的高频交易策略。量化决策自动交易，在克服人心弱点的同时，自身也存在它的一些脆弱性，比如说量化交易容易受到技术故障的要求，软件系统的漏洞，网络安全问题，都有可能引发黑天鹅事件。其次高频交易提供的流动性，不是特别稳定，在市场受压的时候，这个时候往往需要流动性的时候，往往被迫减少了存货，反过来消耗流动性，造成流动性黑洞。
在此，许多量化策略具有正反馈特征，而且市场参与者使用的策略，往往是具有一定的同质化，有可能形成所谓的算法拥挤，这就会让金融市场演变为一种不稳定的非线性复杂系统，增加一些极端事件发生的概念。最后还有一些高频交易策略，可能涉及微观市场操纵，比如说像插队、谎骗、堵塞系统，这样一些行为和传统的违规交易相比，它具有更强的隐蔽性。
历史表明，在缺乏必要监管的情况下，可能会危及市场的稳定性，比如说巴西股灾的时候，一些组合保险的策略，呈现了比较强的正反馈，这样的话一定程度上会加剧市场下跌。在2008年金融危机中，使用了这些信用衍生品的定价模型，是低估了一些相关度的风险，造成了一些系统性风险的累积。2010年美国股票市场闪电崩盘，中间本来是向市场提供流动性的高频交易者，在这个时候撤出了市场，甚至转为消耗了流动性。国内2013年的时候光大816事件，自动交易系统的技术故障，包括风险机制的缺失，造成了一些错单，引发了价格的异常波动。目前各监管机构，已经从这种风险事件中，正在汲取教训，着手加强对相关交易的监管。
目前像美国把监管的主要放在风险控制方面，它在考虑要求自动化交易的注册，交易算法的报备，明确各相关主体的风控责任，并引入了交易暂停机制。实际上美国闪电崩盘，当时出现了急速地下跌，什么时候开始稳定和反转，又回来了，实际上就是CMA，它的股指期货在几分钟内大跌近一千点，它就暂停了5秒钟，因此整个交易链条中断了，正反馈中断，又回升了。这样一些措施，可以避免一些有缺陷的算法，进入市场在突发情况下，也能中断这种正反馈的链条。
但是过高的信息披露要求，也会给监管者和市场参与者带来很高的成本，这个成本不光是我们参与者，包括监管者。因此同时为了降低撤单率，各交易所还根据自身情况，做了一些相应的措施，比如说对于过度下单、收费，以及包括一些订单，规定一个最短的存续时间，高频如果是有一些策略，涉及一些微观操纵，它要求你停留一定的时间。除此之外，欧洲还收取了一些金融交易税，增大了一些高频交易的成本，亚洲地区也在不断创新一些自动化交易的监管制度，比如说像台湾市场做了一个固定间隔期，集合竞价机制，以削弱这种速度过快的系统优势。这些措施能有效地降低撤单率，提高订单部的稳定性，使投资者更容易确定当前的价格与深度。但是也可能会影响市场的价格发现的效率，减少市场流动性的供给。
因此，总体来看，关于效率以稳定和安全这一对矛盾，实际是一个如何把握一个度的问题，这个没有一个绝对的好和坏，这个也是未来对于监管者和市场组织者，包括我们参与者，未来要逐步需要把握的课题。
2015年中国股票市场经历了一场波动，量化投资程序化交易，也成为市场关注的热点，为健康规范发展量化投资，必须遵循趋利避害循序渐进的发展模式。一方面要认识到量化投资对改善市场微观结构，促进交易技术的成熟方面，具有积极作用，同时也要采取针对性措施，防范和抑制可能引发市场异动的一些相关风险。市场参与者也需要持续地加强内部风险控制，设置的策略如果没有经过相关的测试，反复的测试，这些风险控制，直接就应用到市场，可能会对市场造成一定影响，还需要完善相关的应急处理机制。
以前也曾经说，一套系统发现故障了，停也停不下来了，只能拔电源了，说明这个系统也不是很完善。总体来看，量化投资在国外还在不断地吸收新的理论与技术，成果的基础上延续发展，我国总体看还处于发展的初级阶段，我们必须结合市场的运行实践，加强跟踪研究，更加深入全面地分析，包括量化交易成熟化交易，对我国证券和期货市场的利弊影响，为监管决策提供客观全面地证据支持。
今天的量化投资高峰论坛，需要学界、业界的专家，将从不同层面对研究、交流量化投资，这有助于社会各界客观全面地认识，量化投资及相关的一些课题，更好地形成发展共识，共同推进我国资本市场稳定健康发展。
祝本次高峰论坛圆满成功。谢谢大家。
【张晓燕主旨演讲】
张晓燕：清华大学国家金融研究所副院长
各位来宾大家好，其实我今天来的时候还挺紧张的，因为我回国没多久，说中文有点磕巴。开始之前打个广告，因为清华五道口金融学院一直很重视量化的研究，在这次大会以后如果诸位来宾和同行们，想要有什么进一步的研究关于量化方面的尽管告诉我们。
其实我的研究做量化方面的，也做很多对冲基金方面的，今天讲一下做空机制，我要讲的是做空在美国量化投资的实践和对中国的启示。我对做空也很有感情，因为做了十几年，第一次谈到做空还是在2004年的圣诞晚会上，我是哥伦比亚毕业的，我的一个老师跟我说你想不想认识纽约NICE研究部的主任，我说好，就跟认识张总的过程是一样的，因为他们有很多有趣的数据，从那天开始我就开始看做空了，因为他能够提供很多第一手的数据，那时候是2004年，大家对做空的理解非常有限制，也不知道他们干什么，即使在美国也是一个非常不清楚的行业，很模糊的行业，从10年以前开始到现在，我跟大家分享一下我们在美国的做空市场发现了什么，还有我们在世界的做空市场又发现了什么，希望对从业者、政界、监管界都有一定的帮助。
做空是说你看见股票，你想着股票要跌，你想卖但是没有股票，你去借，借了以后，卖了一个高价，将来股票真的下跌了以后再买回来，这就是做空。做空我们对它的预期是什么，或者真的觉得它是市场非常健康的组成部分吗？我要开始从诺贝尔奖得主开始说，在美国学界和业界有两个很重要的人物，对做空的作为有个很精确的描述。
第一位叫麦乐，他说做空者他们是悲观的投资者，他们觉得股票要跌，老总都是不喜欢他们的，大家都很乐观，那股票就会一直往上走，导致泡沫的产生，所以我们必须需要做空的人跟大家说其实是有一些悲观因素的，他们能够抑制泡沫的产生。
另外一位他这么说，做空是一件又贵又有风险的事情，因为你要去借股票，你要给人家付利息，那些借给你股票的人，随时可以把那些股票召回来，所以风险很大、很贵，没事儿你不要做空。如果你做空的话肯定知道一些什么你的交易，肯定告诉大家一些什么东西，所以有知识、有头脑的人才会去做空，我们需要这些人来帮助我们提高。他们说得对吗？他们是八几年就提出了这些想法，但是一直到2000年以后才逐步被得到证明。
另外市场监管机构又是怎么想的？他们想法是比较有弹性的，在市场比较好的时候，可以让做空的人发挥他们的正面作用，市场不好的时候我们要抑制他们反面把市场越推越低的反面作用。
我们从最基本的开始，我们2004年开始做的，我们其实挺惊讶的发现，做空其实很多，即使在2000年以前，做空占市场交易的比重是少于10%的，到了2003年在纽约证券交易所做空占20%，再往后，2007年、2008年达到30%、40%，是很多的，我们还发现了什么？我们还把他们分了类，这儿我只想说两类，一个叫做2%个人做空者，另外一个叫做60%机构做空者，因为不同类别的做空者他们信息的来源是不一样的，他们对将来市场价格预期的准确率也是不一样，这是为什么我跟张总吃了一顿饭，说中金所咱们也可以做，现在我们正在做还没有结果，但是做空者是分门派的。
我们刚开始看做空者的时候心里面有个特别简单的愿望，就是挣钱，做空者真的知道一些什么吗？如果我是一家对冲基金，我拿到了做空的数据，我可不可以赚钱，答案是可以。所以我们可以看到上个星期有的股票很多人做空，有的股票没有人做空，有很多人做空的股票，他们肯定也有一些不好的信息，这些股票应该你要去避免或者也要去做空的，那么很少有人做空的股票，他们肯定有很好的信息，所以我们买了很少做空的股票，两个星期对于所有的做空大概是1.7%，一年有250个交易日，乘以25%，30%、40%，这是很大的，我们做这个的目的是想跟大家说做空者他们是有信息的，他们可以预测将来市场价格的变化。
接下来的问题就是说他们能够预测市场的变化，是不是他们在操纵市场，这就需要说他们到底知道什么呢？这是我们的下一个计划，他们能够预测什么？有很多人，在我们第一篇文章发的以后，业界、学界都在说他们到底知道什么，他们是不是在操纵，他们发现了什么，尤其是机构做空，他们能够预计财报里的一些数字，能够预见推荐（推荐买、推荐卖或者不买不卖），他们把所有的报纸上的文章做了测试发现了做空者的预测能力，处理公共数据很牛，其实并没有买通公司内部的人。经过所有的测试以后，我们的概念就是说他们果然是有知识、爱学习的。
因为我们这些关于做空的研究受到了美国监管机构的关注，在SEC的要求下我们做了这个研究，对美国做空者的研究，什么意思？当市场很好的时候，监管机构是很愿意让做空者接着发挥他的正面效应。在一开始的时候，美国从1929年开始，你要做空我给你设一个小台阶，前面一个必须是上升的，你必须在上升的情况下，你才能做空，就给你设了一个小台阶，你每次要跨一个台阶才能做空。结果你有连续做空的欲望，你必须等，你每次要跨一个小台阶，再跨一个小台阶，这样的话，做空者会比较耐心，一个很软的管制。
在2005年到2007年过程当中，SEC分两步取消了这个，所以你可以看见政府的管制是非常有效的，在放松了管制以后，他们两个都上升了，交易量做空量，变成每天的交易量的30%多。在2007年的时候，这个时候大家就应该有点担心了，做空的门槛越来越低，会发生有很多人他根本什么都不知道，也去做空。另外一个直接的后果就是那些做空的人，现在没有管制了，以前还等，还有耐心，现在他们一点耐心都没有了，觉得什么不好马上就跑。
这样就增加了市场的不确定性，很不幸的大家都知道，2008年很悲惨的。在7月份的时候，他们说我以前不管你，但是现在金融股我要开始管了，管了也没用。
到2008年9月18号，我刚才学了一个词叫禁空令，这是一个非常严格的禁空令，无论如何你都不可以做空了，有797家金融股受到了影响。这是一个特别极端的做法，为什么呢？两条线，红线是金融股，金融股在管制之前，2008年的时候股票价格波动已经很大，大家市场总是往下的。
咱们就看上面两条线，这两条线是交易成本，交易成本大幅上升，在严重管理的时候，尤其是对金融股，也就是说，管制本身是有政治目的的，它可以稳定市场，但是成本是在这个市场大家都在恐慌的阶段，大大降低了市场的流动性，这个成本我们愿不愿意付出，这还是一个问题。
我们在做2008年的研究以后，我们就在想，我们做的都是美国的研究，也许我们的视野太窄了，我们看一看世界上会怎么样，美国的经验真的可以辐射到别的地方去吗？所以我们看了38个市场做空者，我们去年5月份开始做的，到7月份的时候说 ，我们太需要这个了。我们看的是2006年到2005年年末，我们的范围不断在扩张，我们看完美国之外的市场，做空者真的能正确预期将来的股票变动呢？我们来看看亚洲的做空，我们看了很多做空市场的数据，看了他们的交易量，他们的费用，他们的股票供给，股票的供给有没有那么多股票工人去借，他们能不能预知将来的价格变动呢？美国是能的，香港也是能的。在这张表上能和不能我都写上了，我打星星的意思是有统计学意义的，大部分的情况下，做空是能够预计将来市场的变动的，他们是对市场有一定的健康补充的作用，其实我们是应该扩大他们的正面影响，缩小他们的负面影响，负面影响就是股票下跌的时候，他们一股劲地把它再下去。
我们还看了38个国家的监管系统，这些国家发展程度是不一样的，每个国家的监管层面也是千奇百怪，都是非常不一样，每个国家的发展程度，市场的流动性，和他们喜欢的流动性，和他们喜欢的管理方法都是不一样的。38个国家我只挑了亚洲，他们有没有CCP，这个市场有没有一个统一的提供交易的平台，很多国家没有，有的国家是有的，像日本、新加坡和台湾很多地区是有的。
中国的数据还短，很小，而且经过2015年的波动以后，监管就比较强，你们要想知道在清华五道口的网站里。最后一点启示，做空者能预计将来股票的变动呢？大部分的国家都是知道一些东西的，我们需要他们，但是我们也要遏制他们能够产生的可能负面消极影响。关于监管层，监管层能学到一些什么？我们分两种监管，一种是温和监管，一种是严厉监管，刚才说的禁空令就是一个特别严厉的管理方式。我们发现温和监管促进了做空者的积极作用，他们能驱赶凑热闹的做空者，他们什么也不知道就在那凑热闹。然后他们能够留下有信息的做空者，这种温和的监管是比较有效的。比较严厉的监管，在市场处于特别波动的期间，那是不得已而为之的，就像拔电源那种，在实在没有办法，我们还是要拔电源的，但是不能经常使用，要需要谨慎。
最后一点，国家的发展程度和监管的有效性是紧密关联的，当一个国家开放程度，一个国家的GDP的增长程度，对投资者的保护程度，越好的时候就会越有效。
【何丽峰主旨演讲】
何丽峰：量化全球（北京）科技有限公司首席执行官
过去一年我们用4个关键词来总结一些主要的特点，振荡、监管、发展和创新。振荡大家都很有体会，去年6月份以来我们的股市经历了多次异常波动，今年以后就一直处于低位振荡的区间里面，年初上线的熔断机制更是引发了三日四次熔断，熔断机制也很快就暂停了，由于股指期货受到一些监管的限制，股指期货的成交量大幅度下降，股指期货本身也处于长期贴水的状态。相对来说商品期货倒是迎来了几次行情，可能在前一阵的投资市场也比较火爆。
从监管的角度来看，去年以来证监会发布了一系列的管理办法，针对我们券商、期货公司的行为提了一些要求，尤其是在降杠杆、规范券商期货公司的程序化接口方面提了很多的政策，在基金业协会也同步发布了很多关于私募基金行为的监管文件，主要从私募基金的合规行为，以及私募产品募集、私募基金信息披露方面做了很多的具体指引。
从年初基金业协会对私募基金做了大规模的整顿，这种整顿的背景也是前几年私募基金发展非常迅速，在迅速发展的同时也产生了一些违规的现象，严重影响到投资者的利益，基金业协会从各个方面对私募基金提出了多方面的要求，对合规经营提了很多的意见，所以上半年很火爆的词语叫保壳，我们看到经过保壳，大量不合规或者是不满足要求的私募基金被清理掉，保证剩下的这些经营的机构都是相对优质的机构，也保证行业的健康发展。
同期我们也可以看到整个私募基金行业和量化对冲基金行业其实还是在不断的发展，可以看到历年来我们的管理规模是在不断的扩大，对冲基金的发行量其实也是在飞速的增长，我们通过一些数据可以看到近几年来私募量化对冲基金的发展速度非常快，今年虽然可能受到一些政策的影响，但是整个数据还是非常好的，与去年相比还有一定规模的增长。
除了私募之外，我们公布的量化基金也在快速的增长，2012年可能有十只左右，到2016年1到10月份已经发行了近百只的公募的量化基金，所以我们今年的量化投资风云榜，不仅仅是针对于私募基金的评选，我们把公募基金的评选也纳入进来了，我们可以看到一些公募的量化基金表现得也非常优秀。
在这个市场不太好的情况下，我们可以看到量化投资策略它的优势已经凸显出来了，我们从去年1月份的数据统计到现在，可以看到以沪深300为代表的大片的走势，经历了爆涨和爆跌的行情，我们可以看到在这个过程当中量化对冲基金的几种投资策略，阿尔法策略、套利策略、宏观策略和管理期货策略相对来说表现都是比较稳定的，阿er法策略可能受到一些对冲手段的限制相对来说表现一般，但是可以看到管理期货策略，我刚才介绍的几波行情来讲业绩非常优秀。
我们从曲线当中也可以看到对冲基金在抗风险方面有非常明显的优势，也是我们很看好它的一个重要的原因。
从发展上来看一些外资机构也很看好中国的投资机会，一些国际上非常知名的投资机构纷纷在中国设立投资机构，这也得益于我们上海自贸区的开放，中国政府允许海外投资机构进入中国投资市场，进行一些直接的资产管理，但是可能还有其他具体的限制，但是至少这个门已经打开了，著名的桥水基金、摩根资产管理都在中国上海自贸区注册了自己的投资公司，外资机构，将来我们看到会有更多的外资机构进入中国市场，成为我们中国投资市场的重要的玩家。
同时我们中国的私募机构也在积极的布局海外的投资市场，主要的渠道就是通过在香港注册投资公司，因为香港的市场是相对开放的，香港证监会有个资产管理牌照，我们可以看到国内的很多优秀的私募机构都在申请或者是已经申请了这个牌照，也不妨有一些在量化对冲基金领域做得非常好的机构。
2014年、2015年我们有一波很热烈的公奔私的热潮，公募基金经理纷纷到私募基金里面去做投资，我们从2015年下半年开始，实际上证监会也在逐渐放开一些私募基金，也可以申请公募基金牌照，现在已经有个别的私募基金已经申请了公募的牌照，在还是公募的业务。私募基金开展公募业务，监管部门对这块还是管得相对比较严的，可以看到大型的私募机构也在积极的申请牌照，但是目前来说可能就批了那么一两家。
这个行业我们还是在不断的创新，虽然可能短暂的遇到各个方面的影响，比如说股指期货限制以后缺少一些对冲手段，可能导致部分策略不太好做或者说失效，很多公司都在积极布局多策略，之前我们尽调的一些机构，很多都说我们是专注做阿er法或者是管理期货的，但是今年我们看的时候很多机构都说我们都是多策略发展，我们有管理期货、套利团队等等，实际上也是资产管理未来的趋势，大的机构有能力、有条件的情况下都会考虑多元化的发展。不仅仅是在国内市场，我们大家也看到海外资产的一些趋势，尤其是最近人民币贬值的预期压力比较大的情况下，其实很多高净值客户也会关心全球资产，我们中国的一些私募机构也在通过各种渠道积极拓展海外市场实现全球化的资产配置，从刚才提到私募基金往公募基金转，也是说私募基金可能市场毕竟是针对于高净值客户的，如果能够转成公募基金它的发挥空间和余地更大，除了管理体系之外，一些量化策略也在不断的创新，虽然有各种各样的限制或者说市场行情，比如说对冲手段比较稀缺，可能部分以前做阿尔法的基金就放弃了对冲，涉及指数增强策略，因为大家预期目前处于一个相对的底部，可能下跌的风险比较小，放弃对冲可能风险还是会相对比较小的，指数增强策略在上半年的市场里面也是很受欢迎的。
刚才说到股指期货贴水的情况，对冲很多机构设计出一些择时对冲的策略，比如说我有一套监控体系，在不适当的时机，我就出场。各位领导也提到互联网跟量化投资的结合，有的机构在开发大数据的基金，基于互联网的大数据我们把它做成选股因子，比如说监控一些特殊的商品指数、消费者的消费热情、投资者的情绪，我们把散落在互联网的数据整合起来做成大数据因子，以前我们做阿尔法的很多同学都知道，我们都在用线性因子预测股票的价值，有些团队也在拓展非线性因子，也取得了一些非常好的效果，也有一些机构可能今年比较火的是线下打新，这个门槛提高得很多，所以说张总也提到了策略同质性以后可能会导致失效。
不管怎么说，市场可能会遇到各种各样的困难，但是总有不断的创新推动行业的发展，依然可以取得很好的效果，张老师也提到都是一些爱学习的人在里面玩，我们可以看到依然是市场不好，依然也有投资者在里面享受各种各样的创新策略推动行业的发展。
我把公募行业的大数据基金统计出来，可以看到在公募基金里面很多机构都在探索跟一些互联网公司合作探索大数据基因，比如说阿里数据、新浪数据，包括京东、百度、腾讯，东方财富、同花顺这些机构都是互联网机构，跟我们传统的公募基金，在一起合作发一些大数据的基金，其中有一些产品业绩是非常不错的，也是行业的一个新的趋势。
除了刚才说的管理创新和产品创新，一些商业模式也在创新，我们提到量化投资可能很多都在说直接做投资经理管产品，通过模型来赚钱，在商业模式上行业里也有很多探索，比如说基于量化投资的一些原系统，我们知道私募基金要做量化投资，首先肯定有一套自己的IT系统，基于这样的IT系统去开发自己的研究、回测、交易平台。我们现在有机构也把这种IT系统变成云化，就像当年很多公司在部署自己的IT系统，自己招一批工程师，来开发IT系统。现在很多机构都习惯了用阿里云，我们不需要自己去搭服务器去建自己的机房，我们信任阿里云，把我们自己的系统代码放在阿里云上，用托管的方式，利用效率会更高。
在量化投资领域里面也有这样的趋势，我们可以把我们的交易系统变得相对标准化的服务，我们把它基于原平台，可以给用户保证它的相对隐私，它的安全性，把这些问题解决了，可以提高整个行业的效率，也是让一些新进入这个量化投资行业的机构，可以快速地提升它的IT水平。
还有一些在线的量化研究系统，比如说一些新学习量化投资的人，他自己去开发整套系统，拿数据的成本也很高，有些机构就把这样的平台做出来，在互联网上呈现出来，你只要在里面，你只要会写一些基本的编程能力，你在上面写代码，就可以通过它的功能进行回测，来模拟交易，甚至将来做实盘。这样的量化研究性，通过互联网的方式，其实大幅降低了量化投资行业的准入门槛，让很多新进入者可以很快上手，很快专注于它的策略。为什么之前我们中国做量化投资的很多都是学IT、学计算机背景出身的，因为IT系统确实是个专业活，不是很容易的事儿，很多学金融的人，反而因为IT的性质，虽然他有深厚的金融背景，但是他可能做这个事情比较难。
如果将来像这种云平台，像这种在线的研究平台，能够普及的话，让很多有深厚金融背景的人，能够快速地将自己的投资思想进行实现，来检验自己的效果。
还有一些，把我们量化的策略，直接在互联网上展示，有点像荐股的方式，但是我的策略是比较稳定的，可以获得一些稳定的回报。这种基础上，我们投资者看到这些策略，比如我跟踪，发现你这个策略确实不错，我可以委托我的资金直接托管到一个账号里去，进行交易所的直接交易。这种策略商城在国内现在也比较兴起，也有很多机构在做这方面的尝试。
我刚才说到智能投顾，这个概念非常好，在美国被VC抄的特别热，在中国很多VC也在看这个方向，智能投顾实际上也通过纯计算机的方式，自动化的方式，把一些资产配置的理念，投资思想变成一套模型，让它自动运行，针对不同的投资者，我们给他做资产配置，也是我们量化投资和互联网相结合的创新。
行业人才的不断积累，和行业创新的不断涌现，实际上是行业一个繁荣的先兆，实际上资本市场，一个资本市场的任何，也是对行业的晴雨表。之前我们也了解到一些做互联网创新的量化投资的机构，也获得了一些VC的认可。
在此我今天向大家宣布一个好消息，我们量化全球科技有限公司，获得广州基金A轮一个亿的融资，广州基金是一家国有的产业基金，他们在互联网金融领域里面，科技金融领域里做了大量的布局。我想，他们能够认可我们量财富，更多是认可我们量化投资这个行业未来的发展空间，我相信在量化投资业界，在互联网和量化投资相结合的驱使下，在VC资本市场力量的推动下，我们量化投资行业未来毕竟有大的发展。
【圆桌论坛一：国际量化投资与对冲基金行业研讨】
主持人：陈旸 《清华金融评论》内容总监
我们知道量化投资是起源于20世纪70年代的美国股票市场，至今在国际上已经有40多年的发展历史了，相比之下中国的量化投资行业，还是处于初步阶段，可能也是初期也是借鉴了很多国际欧美发达市场的一些经验和趋势，您一直从事量化投资关注国际领域的发展动向，能不能和我们大概介绍一下目前国际上量化投资包括对冲基金行业最新的策略或者是趋势是怎样的？
陈华锋：清华大学五道口金融学院副教授、芝加哥大学金融学博士
量化投资可以说是投资里面一个另类的领域，大多数的投资还是以主观交易为主的，量化投资是以严谨的研究为基础的，所以这个跟学术的发展非常有关系，美国最早很多的刚开始的量化基金都是从学术背景出来的建立的一些公司，包括高盛。那么总的来说，比如说美国或者是世界上的量化比咱们的发展水平应该说更加先进一些，有几个方面，一个是市场环境监管有关系，在美国可以做到，可以做个全天候量化基金，可以做很多个品种、很多个市场，现在国内，资金要出去或者要进来还是不容易的，所以做多个市场、多个品种理论上是可以提高的，也就是在同等防线的时候更加提高回报率，或者在控制同样的回报率目标的时候可以降低风险，比如说CGA策略或者是股票对冲策略，本身的相关性比较低的，你做多策略的话可以更好的控制风险。
在国外有很多全天候的多市场，几十个市场都可以做，我们现在还没有做到，国外可以做空个股非常容易，有个股的期货还有个股的做空，也比国内要容易很多，我们今天听到监管信息，希望以后能够早日看到中国的个股期货出来，让大家做量化投资的人也有更多的工具。
总的来说现在很多做量化的人才储备，刚开始都是海外的经验，结合国内的一些实际情况，比如说不能做空个股，对冲的工具只有股指期货，还有股灾以后做空股指期货也非常困难，比如说投机仓位每天有限制，这个对传统的量化投资其实造成了很大的，传统的量化投资模式比如说买一篮子股票，然后做空股指期货这个模式，由于做空股指期货限制，不能做了，或者说做了很难赚到钱。在这个情况下我们看到很多量化团队也做出了一些反应。
主持人：陈旸
谢谢陈教授，今年以来我们回到国内市场，看到A股市场处于波动的市场格局，但是量化基金的投资表现还是比较引人注目的。
比如有数据有显示，今年二季度以来近八成的国内量化基金是跑赢大盘的，我想问一下高总，您是这个行业的专家，现在量化投资与主动投资相比，有哪些优势，比如在今年的市场上，它的优势体现在哪里呢？
高 见：摩根士丹利华鑫基金副总经理
我想谈一下量化投资基本的特点，之前很多嘉宾都已经提到了，刚才包括教授也提到了量化投资的一些基本概念。
今年的情况比较特殊，去年6月15号到7月8号有一个股灾，今年年初又遇到给股市挖了个大坑。今年主动管理的股票性基金，整体已经不是特别理想，今年从大类资产的角度讲，债券要优于股票，尤其是债券从2014年、2015年、2016年这三年都是一个比较长的牛市。
今年确实是量化业绩非常不错，量化一个很大的好处，因为中国的市场并不是非常有效的，所以有很多的信息、定价方面的偏差、遗留，量化就提供了很多机会。但是今年量化的产品业绩其实也有分化，其实广义的量化也是包括指数的，包括常规的指数。这个指数我就不用说了，一般来说ETF和指数，考核的标准是拟合度，而不完全看它的阿尔法。
对主动的量化来说，也分两类，刚才也提到了，因为股指期货开仓的限制，所以今年很多策略都受到了影响，尤其像我们，因为我们去年公司的收入和利润的增长，很大部分来源于庄户，庄户又很大部分是因为量化产品有超额收益，所以有业绩。但是今年我相信很多的公募和私募，在庄户的量化产品方面受到很大影响，因为股指期货开仓受到很多限制，但我相信监管当局，已经倾听到市场的声音，也会逐步有序的地来放开，回归市场的常态，这是一个过程。
对我们来说，因为股指期货开仓以后，所以很多对冲和套利就受到很大影响，今年CTI的策略不错，在量化的很多策略跑得不错。再回到另一个方面，其实量化有一些东西不一定非要用到衍生品的对冲，或者套利的，基金公司有的可能是以货币基金建仓，比如说天弘基金，有的公司是以机构建仓，有的业务公司是靠主动管理的公募，像华夏这种。但也有一些基金管理公司，摩根斯坦利、华夏基金、华泰白瑞，其实都是以量化投资建仓的。
但是我们今年的量化投资，无论是规模和业绩都是非常不错的，而且我们的拳头产品，比如说大家都知道的摩根斯坦利的量化多因子基金，这个产品在市场上，去年和今年连续两年，都获得了三年期的金牛基金。我们现在主打的三个产品，我们的多因子、行业能动、实践驱动，其实都没有用到衍生品，都没有对冲。
我的概念就是说，量化的一个很大的好处策略非常多元化，可以用衍生品和对冲，也可以不用。比如以多因子模型为例，多因子模型其实所有量化产品里面最基础、最简单的模型，但是现在我们有多因子2号、3号，我们现在正在开发多因子4号产品，是不一样的，在原来的基础产品上，我可以不断地变化。包括行业的调整、我风格的调整，包括我们用一些PC的一些主成分分析的方法，对多因子的选股样本库和方法论进行调整。
模型和参数的调整，包括不同的方法论会造成不同的结果，量化有很大好处它有多样性，而且它有一个根据样本的不断增加，市场不断发展，一个自我调试的过程，它有不断优化的过程。像我们多因子，从2015年11月成立，到现在的收益是200%，今年这个产品是完全没有任何的对冲的，而且它的仓位始终保持90%，没有任何的对冲，也不择时，大家可以想象这个产品，而且它现在规模是50个亿，一个50亿纯多投的量化的，而且它平均市场300只，每天的仓位都是90%。今年赚钱了，今年截止到昨天，基本上是7%左右的绝对收益，应该还是不错的，在目前这个市场。
说明量化还是有它的生命力的，尤其是中国的量化投资刚刚开始，方兴未艾。
主持人：陈旸
谢谢高总，中国的量化投资也是刚刚开始，方兴未艾。因为量化投资很多都是搞计算机、统计学这种专业的人才做，它的行业门槛也是相对比较高的，郭秘书长您是量化人才方面的专家，想请教您，国内量化基金市场发展这么快，和我们在量化投资人才培养和储备方面，国内赶上了吗？和欧美这些市场还有哪些差距，需要我们在教育方面来弥补的？
郭 涛： 浙江省国际对冲基金人才协会秘书长
我们是浙江省国际对冲基金人才协会，我们是浙江省政府旗下的，省一级协会，也是咱们国内唯一一个名字有国际又有对冲基金的，以后这种协会注册不下来的。
说到人才，我觉得两点：
第一，量化分两种，理论上来讲不是说量化可以做大量的回测，开发各种各样的因子，给你交易的信号，让你直接程序化的交易，这是一种，非常好的一个投资类别。
第二，它可以帮助你去做投资决策，比如说我们十年以前，我个人做对冲基金的，当时我们在国内研究股票，之前我们说一个上市公司，财务报表出来的话，我们要看一下它的财务趋势，毛利率趋势性是增加了吗？它的净利润率、财务费用，这些基本面的趋势，你算一下一个上午就过去了，那个时候有计算机，要把财务数据导下来算，那是零几年的时候，那个时候效率非常低。
我们当时要说做量化，但是今天你的财务数据、报表一出来，你所有的财务指标，它的趋势、过往马上就出来了，这个是量化可以帮助你做一个投资决策，对公司的基本面有了大量的了解，所以量化是什么？量化是工具，它不是一个单独的投资类别，很多人说你是做量化的，我是做基本面的，咱俩不相关，不是这样的，大量的做基本面的你都必须要用到量化的工具，所以它是一个投资、是一个工具。
我们说人才环境，刚才在下面很多人跟我交流，因为浙江这边比较火的就是山南集小镇，中国版格林美治，我们前几天刚搞完西湖峰会，我们朱省长讲到，浙江有六大优势，其中一块量化人才的聚集得非常好，在浙江现在是什么程度？浙江大学没有北京这么大，浙江财大和浙大这边是数学统计系毕业，大三你就被预定了，确实本地人才是不够的，我们发现一个特别有意思的现象，我们从去年开始省里面引进大量的海归人才，全都是做量化的，几乎在我的印象中，没有看到不是做量化被省里引进过来的，因为省里引进过来给你很多的政策，给你找资金，来以后就几间万的产品发出去，你可以马上跑业绩，即使一天业绩都没有。刚才跟田总也简单聊了一下，包括他们这边的龙齐什么的，刚开始一个三千万的基金就是在浙江杭州永安期货给他们发的，也是一点业绩没有，直接3千万，国内相对比较早一些，一年多的时间，从几千万做到60多亿，非常厉害。
我还是那句话，为什么量化这么火，我们说国内投资市场和海外不太一样，国内大家相对比较保守，以前买理财产品和政府融资平台有担保的债权，一年5个点、10个点的赚，所以他比较不太愿意承担风险，他觉得那个主观的东西，连续做两年做对了，每年赚15%，你能一直赚下去吗？你凭什么认为你一直赚下去，这个东西不一定会非常靠谱，尤其是对那些所谓的金融人才，你想成立一个基金，怎么让投资者相信你，这个非常难，我就是有经验，我对股票有天生的感觉，这个不够，但是如果我说我做了模拟盘做得很厉害，我有一百个模型，有一千个因子，信任感就会大幅度增强，尤其是机构对你的信任感大幅度增强，所以包括我们说今天主办方量财化包括主办方的母公司草根投资，这是我们浙江省的企业，做了很多大量的工作，我觉得未来人才孵化上，尤其是量化上，量化做孵化反倒是容易的，你稍微培养一个主观的交易员，他得做多少年的业绩，你还不知道他的业绩稳定性怎么样，但是如果你说模型好，马上你这个产品就可以发出来。
未来我希望以后可以跟清华这边多合作，建立孵化的基地、孵化的中心，人才为什么愿意回来，国内的量化人才是两部分，一是国内自己培养的，另外是大量的海归人才，包括张晓燕也是海归人才，都是从海外挖过来的，为什么要回来，就是因为在国内可以有更大的收益。我今年7月份的时候去美国拜访了20几家对冲基金，其中一多半都是一两百亿美金，最大的那家就是AQR，AQR的合伙人排第五，我问他，因为今年六月份证监会已经正式批准，海外机构通过全资子公司可以拿基金管理牌照，这是破天荒的事情，以前在国内拿牌照只能是占49%的股份，你要51%的股份找一个当地合伙人，对冲基金肯定不愿意，现在门槛放开了，我问AQR，你们愿不愿意来？他说来不了，为什么来不了？没有交易工具，我们现在的交易工具少得非常可怜，股指期货限制以后，交易量下来95%，就是没有什么量了，我们说阿尔法对冲，每个月滚动的钱一年要十几个点，你跑赢大盘二十个点，但是十几个点是被付息差给吃掉了。所以大家都做什么指数增强去了，没有办法，但是好在给我们时间了。你说桥水这么大的量如果所有的策略都可以用，在国内随便发个二千亿的基金就出来了，你肯定买他的产品，相比于我们说哥伦比亚的博士过来，创一个小基金，你买它还是买桥水的，肯定是买桥水的。
所以还是那句话，因为我们是政府的协会，所以我从政府的角度讲，现在有些限制也是一个好事情，给我们更多的时间，但是这个时间不能浪费，我们跟资本的力量相结合，培养大量的本地的量化人才，你有这个人才以后，你的金融产品推出来以后马上可以上不同的策略，高总也讲了很多的高见，说去年确实是很多量化基金不赚钱，因为产品同质化太严重了，因为没有产品。以后这个问题会解决，所以我觉得今天这个峰会非常好，大家去杭州找我，我帮大家安排一下去浙江这边企业和量化基金做一下交流，我觉得这就是中国的未来，量化不是代表它是一个单独的投资策略，它是所有投资策略的本质。
量化解决了什么？一个是效率，以前一天干成的事儿，今天可能就10秒就干完了。
第二，它可以解决你基金的容量，为什么桥水、AQR可以做到1600亿美金，上万亿人民币，为什么中国不行，因为你要做单纯的主观策略的话，一个研究员研究20个上市公司撑死了，你能做多少，你的策略是不够的，量化可以让中国诞生上千亿规模的对冲基金，我们林总会讲到，富善以后可能会成为中国第一个千亿规模的量化基金。
第三，大数据。以前这么多数据你能看得过来吗，现在用量化可以看得过来。
就讲到这儿。
主持人：陈旸
相信今天我们台下很多都是量化方面的人才，我们论坛也是希望通过这个渠道交流，建立一个量化投资人的交流平台，林总我们目前这个市场上的量化策略产品也非常多，今天下午我们的评选就会为大家遴选出一些优秀的量化投资产品和团队，也不排除这个市场发展得特别快，有一些鱼龙混杂的现象出现。
作为投资者，现在国内市场上量化投资是被机构投资者接受程度比较高，可能个人普通投资者还是比较陌生的，作为投资者应该怎么来遴选这些产品呢？是纯看收益吗？还是收益风险结合？
林成栋： 富善投资总经理兼投资总监
因为大家都提到工具问题，估值没了，怎么办？没的做了，其实不是这样的，我看到有一个数据，过去一年公募基金的业绩排行里面，好像前十里面，有五个都是量化基金，我一直有一个观点，现在是主流在管钱这些人，还没有意识到这些，或者说他不想革自己命，因为他如果承认基本面投资，未必能跑过模型选出来的话，他是不要下岗了，他不愿意认识到。但实际上数据已经证明了，包括我们自己的数据也证明了，我觉得这个行业机会还很多。
我们去年股指没了以后，我们到今年一年做了很多事情，包括我们香港也拿了号牌，香港基金也发了，国内我们做了一些偏多投的实践驱动的策略，现在规模也上得很快。我看了一下今年规模和收益率全部创新高了，比去年最高峰的时候都创新高了，这说明一点，当然回到那个话题，怎么选这些产品，你选能够持续发展的公司，但是谁是能持续发展的公司，你回去再看看这公司存在了多少年，如果它是一个新公司，可能就要观其行、听其言。要是这个人是个老人，就像我2013年搞富善，当时出来时候也是个新公司，但我2007年就出来搞私募了，跟高总我们很早就认识了。我已经干了9年了，这个时候可能这个公司相对来说知道信赖一点。但是光有这些还不够，还得看新公司到底做得怎么样。第一个看公司。
第二个看这帮人，这些公司里面这帮人，和这些机制。
第三点看业绩，我不认可看业绩这种做法，尤其是看收益率，我举一个例子，特别明显，CTA这个领域，因为我们算国内最早做商品期货、公司期货CTA的。我其实初始规模比较大，2013年4月份自己将近两个亿就开始做CTA，现在我们有将近40个亿规模，已经三年多了，中间经历了很多，规模比较早就上了一个台阶。在2013年、2014年跟别人讲CTA基金的时候，其实很多人都不理解，大家重点都还在关注对冲这些事情，我当时出来之后，先把CTA打个品牌出来，然后又开始做对冲，因为CTA相对来说我觉得比较LOW一点，不是那么复杂，早期看一些指标，搭个平台就可以搞了。现在我觉得不是，像我们早就过了那个时候了，所有的平台都自己搭，早期比较简单。
现在有个问题我发现，去年下半年、今年上半年开始，无数的CTA基金出来，我看到很多我的同行，原来我跟他讲这个他不感兴趣，说不懂，突然来找我交流一下，说我也搞CTA，我今年业绩做得很好，言下之意业绩比我好。我们今年也做了二十多次，回撤就三个点，我认为这个不正常，因为今年市场商品是一个整体起来了，这个不可持续，但是很多人说我做80收益率，回撤好像也不太大，因为今年没有，这几天他赚的钱又回去不少了，从上周五开始，这就是市场极端情况，考验你的风控能力。
但是在这之前，我看到了排名，过去三年我们在CTA排名都在前面，但是今年我发现我们没在前10了，因为今年动不动就80、90的收益，看那些都是新人。在国内有一个特点，会一窝蜂，什么品类好，大家都出来做，选产品时候还是要慎重一点，尤其是特别热门的品类，反而要谨慎一点，因为大家都来搞的话，未必好。去年年底的时候，跟我们客户讲，我说今年可能CTA从大类角度可能最好，建议他们超配，但是一月份时候亏了点钱，正常的，但是除了1月份以后，所有的月份都赚钱了，大家不敢进，到现在又很多人开始不断往里进。不要只看业绩，纯粹看收益率排行榜没有太大意义，因为每年排行榜都在变化，我觉得看公司的历史有多长时间。
刚才他也谈到桥水这些公司，其实这些公司慢慢就是品牌了，他时间久了，自然而然别人相信他了。公司这帮人靠不靠谱，过去有没有不良业绩，过去把别人坑了，又开了一个公司，最后就看业绩的综合性，包括时间，CTA他做了半年，做得很好，这个东西你能简单推演他后面一定会好吗？这个很难，而且困难的时候没碰到。我觉得做资管这个行业，挺艰难的，也不是大家想象的那么美好，但这个行业确实做好来钱比较快，我看下面学生比较多。
这个行业挺好的，这个行业你只要努力付出，不要靠关系，不要靠背景，你只要智商够用，够勤奋，还有很重要一点就是要运气好，你能进入一个很好的团队，你自然而然机会就好。我经常跟我们同事说，你光聪明没用，我们这里也有好几个清华的，我自己曾经也经常得奖，我说没用，比我们聪明的人很多，我们其实只有勤奋，另外还加点运气。
主持人：陈旸
今年以来股指期货受限依然存在，您觉得这个会成为量化投资发展行业的一个新常态吗？如果继续存在的话，我们会不会在这种形势下，找到一个新的投资策略呢？这个行业的方向发展，应该何去何从？
田汉卿 ：华泰柏瑞基金管理有限公司副总经理
问下面参会的人一个问题，去年大概有多少人来？不是很多。去年这个时候我们在这儿讨论趋势，那个时候是比较激烈的，因为市场刚刚经历了很大的波动性，各方面思维都很活跃。当天熔断的机制出来了，我在这边早晨还可以看到成为现实了，我以为是他们发的小道消息，熔断出来的，当时听众也有问这个问题，很多人没有预测到熔断来得这么快。
针对主持人的问题，股指期货的限制对量化投资的一些影响，其实我觉得早晨从头到现在各位嘉宾的分享特别有用，对我自己来讲，也是一个学习过程，如果大家今天来了还是非常值得的，如果大家能把从早晨到现在理顺了，了解每部分和部分什么关系，这个对大家帮助是很大的，所以我觉得今天大家来是非常值得的。
刚才大家都提到了量化对冲、量化投资和市场的关系，我稍微拓宽一点。其实我们说量化投资和对冲基金是有共性，两个集合不是完全重合的，量化投资有不对冲的，对冲基金也有不是的量化，所以这两个概念大家要分清楚。
另外，绝对收益和量化投资和对冲基金也不完全是重叠的概念，对冲基金里面有绝对收益也有不是绝对收益的，量化投资里面有绝对收益的，也有不是绝对收益的，概念大家要顺清楚。
从对冲基金的发展来讲，对冲基金有广义和狭义的，广义是美国监管规定的概念，只要你是私募的，满足一定募集条件都叫对冲基金，可是对冲基金还有个更狭义的概念，它要对冲市场风险，其实我们对冲基金概念经常说的，很多时候我们指的是私募行业，所以我在证监会的时候，当时就觉得国内私募怎么翻译，是你有没有做对冲这样的。
说一下私募发展，不管你是对冲的还是不是对冲的，投资策略跟很多公募也好和其他的资管计划是不一样的，从今天早晨，聂总和张院长的分享都可以看出来，其实对冲基金的发展对市场的完善和市场近来非常有用，可以提高整个资本市场的有效性，因为有很多的论文论证，我就不多说了。
我们要做对冲的话，你要真正意义的对冲，必须有对冲工具，对冲工具是比较广泛的，不只是限于融券、股票市场的对冲，包括商品期货的对冲等等都是可以放在里面的，国内现在严重缺乏的是对冲工具，这方面，从我们对冲基金行业的角度讲不利于我们的发展，但是不是你要有利于一个行业的发展来建设的，其实更大意义上的没有对冲工具不利于整个资本市场发展，因为你定价的有效性受到很大的局限，所以我个人觉得对冲基金的发展和行业和市场的完善两个是互相作用的过程。市场的深度有了、对冲工具有了，有利于对冲基金的发展，对冲基金发展反过来会提高市场的有效性。所以我觉得我们之后可以做一些探讨。
其实我个人觉得目前的市条件特别适合市场的对冲基金的建立和公募基金的发展，这个时点非常好，我是2009年年初回来的，正赶上股指期货推出，因为经历那个过程，我也作为一个旁观者，是非常艰难的，推出这个东西受到社会各界的压力，因为做空，大家都觉得不利于市场，其实做空是有利于平衡市场的，在一些市场狂跌的情况下，它相当于一个止跌的机制，做好了会是这样的。那时候我们当时也有人说到，个股的期权都没有直接推股指期货从价格设计上是有问题的，那个时候为什么那么谨慎，主要是因为投资人不成熟，都是个人投资者，推出来的话他们不知道怎么交易，对市场来讲不见得是好事儿。
但是这几年经过了这几年私募基金或者是对冲基金行业发展，我们引入了很多海归，另外国内也有一批的私募基金投资包括量化投资人才成长起来，在这个过程中，你相应的做一些市场机制的布局，其实我是觉得是很好的。这是一个想法，从整个市场角度。为什么过去大家对私募基金发展或者对冲基金发展是比较害怕的，不管是监管也好还是市场也好，包括大家对索罗斯的认识，都觉得它是不好的角色，专门挑市场的漏洞。其实我们对对冲基金的发展是隐忧的，这个可以通过更好的监管来解决，监管要相应的做一些匹配，监管目主要是两个，这个包括2008年的时候美国的金融危机，因为那个时候正好在BGI做，我们是做空的，也是受到美国的一些限制，有非常大的影响。
这个就是它一方面要从系统风险、防范风险的角度对它进行监管，美国当时对对冲基金一无所知，没有数据，不知道从哪监管，对于市场多大风险是不知道的，这对监管来说是非常不好的局面，所以之后就觉得需要报备。
另外对冲基金的监管要从市场公平性，你要防范欺诈，像2008年也是发生了庞氏骗局很大的对冲基金的丑闻，这些东西监管的目的，监管的手段也讲一下，因为我在证监会正好在基金部，我也参加了基金部门的隐性研究工作，那个时候我就有一个思考，美国的监管对中国的监管之前是非常松的，觉得你的投资人都是机构投资人，你有风险识别能力，后来他认识到，这个问题不行，需要进行监管，所以采用的是报备的机制。
我们国内目前为止也是采用的报备机制，所以我们是由协会来报备，但是现在我们发现过了一段时间反过来思考，个人觉得这种报备机制在目前的市场条件下是有缺陷的，因为我们的私募基金不像美国经过长时间的淘汰，中国什么人都可以注册，其实就是鱼龙混杂的局面，另外量是非常大的，我们之前说3万支，这样的话我们协会目前是没有能力分析这些数据进行有效的监管的，所以我是觉得这种监管体系是不合适的，在目前情况下。
另外一个方法，我在旧金山做，美国的私募有时候也有一些不守法的，也有一些造假，所以从这个角度讲，我在思考要么报备，要么托管。就是说私募的监管是不统一的，我们公募基金的专户是有托管的，但是有些私募是没有托管的，托管加上第三方托管是可以比较有效的控制欺诈的风险，比如说业绩可以造假，很多规模可以造价，但是有了托管以后第三方确认这个就比较难，因为你把托管数据收集起来的话对监管也是比较有利的。这是两个不同的选择，希望监管方面也能相应的做一些研究。
关于对冲基金行业的国际化的问题，因为何总也讲了，包括我们林总的私募他们都在香港注册了公司，一批私募已经走出去了，公募现在也在往外走，之前路透有个报告也说了，题目就是中国也在输出资产管理能力，有出口能力了。对我来讲我几年前在证监会也做过这个思考，当时我记得去调研的时候，台湾的基金经理就说其实他觉得台湾本身把市场直接开放给国外管理人了，所以本身就放弃了本土的管理人的能力的培养，我当时跟他说台湾其实是可以的，本来市场那么小，自己发展没有意义，直接放开对国内的金融投资者不见得是坏事儿，可是我们中国不行，因为我们中国市场非常大，如果你要不培养自己这方面的竞争的话，你的整个行业市场就丢掉了。
从我个人角度讲，我也很希望我们对冲基金行业不光在国内发展壮大，能有竞争力，在国外市场同样可以做出来一些业绩，过去一年我就成立了一个亚洲多空的有融建做空的策略策略。我觉得目前国内资产配置的角度，很大的一部分投资人希望有美元的暴露，因为人民币有贬值预期，另外国内过去十年经过财富积累到了全球配置的阶段，在这个过程中很多资金想出去，可是没有途径，因为我们现在额度非常紧，其实我们也看到没有额度的情况下大家通过各种各样的渠道出去，买房子等等之类的，这些钱一旦出去了就不回来了。所以我个人的想法，其实从支持国内资管行业的角度讲，可以给私募基金适当的一点外汇额度，让它能开始在海外试水，因为这些钱你给他额度，不是说这个钱以后不出来了，一定有赎回的，这些美元是回到国内的，所以这样的话一方面可以缓解我们外汇储备的压力，另一方面可以帮助我们培育私募基金的发展。这是今天我想分享的一些东西。
至于，股指期货对量化发展的影响，其实对我们来讲我们是公募类的，我们还有50多亿的规模，去年下半年我们想着力做绝对收益多空的，股指期货对冲策略，市场部一下陷了，没有办法只能走出去到国外做，给大家提供绝对收益产品。
所以影响还是有的，预期我个人是没有任何预期的，不敢对政策做任何的猜测，我觉得明年从市场机制建设来讲，从市场完善、市场效率提高希望明年股指期货市场能恢复正常。谢谢大家！
【提问环节】
提问：股指的限制，相当于是倒逼创新的概念，我的问题就是，林总会不会觉得这个从富善的角度是个转型？另外一个问题，因为从结果上，我们现在整个业绩已经创了新高，从结果上是很好的，我想林总在展开一下说说过程，比如说过程整个团队流动、人心，当然这里还包括和客户的沟通，投资者对富善也是要重新去做一个认识，这是我第一个问题。
第二个问题问我们郭秘书长，我们这次的峰会有一个很重大的项目，杭州和格林威治的一个双城论道，我想这个论道的初衷是什么？这个热闹之后给我们国内的私募行业、对冲行业留下什么？从我个人的感觉，一个很大的震撼，我们现在国内私募管理规模最大的，可能也只不过是人家的一个零头。
林成栋：其实创新和转型两码事，根本不存在转型这一说，我们还是专注量化。我后来回顾一年想想，我觉得股指期被限，反而可能对我来说是好事情，我们转向做一些实践驱动，多投基金，其实本来都在我的规划里面，只不过这个规划可能是明年或者后年做的，因为你想想如果有股指在的时候，很好做，阿尔法又很强，2015年还额外送你很多正集仓，所以大家收益都不错，回撤还很小，按今年市场上，银行5万亿过来，我估计我500亿都没问题了，假如没有正常被限制，因为我不需要做15%到20%了，我规模扩大一点，坏损率下降一点，我管300亿、500亿一点问题都没有。
这个就很舒服，人有时候太舒服就得出问题，我觉得监管前提把这个一搞，对我来说反而是好事情，把我未来想做的事情提前做了，比如出海，我原来想是2017年，2015年一限制，我10月份到那边了解一圈，我回来就开始准备基金，我们实际上是4月份开始，我们动作比较快，基金什么都弄起来，然后拿拍照，国内我们就找一些新的方向。这个过程中很简单，你把这个情况跟大家说情况，你接下来的问题就迎刃而解了，不存在转型这一说，本来对于一个量化基金来说，量化和对冲本来就是两个概念，从来没有说搞量化的我一定是低风险，不能回撤，还是无风险的，没有这回事儿，只不过是个工具而已。
对我们来说，我们做投资，做资管，帮别人赚钱，对客户、团队都一样。如果你只会这个最简单的对冲，做个套利，你有什么超额回报，你凭什么有价值，机仓那么高的时候我买个软件都会做，你是清华毕业的，和你是哪个破学校毕业的没有区别。这个时候才反而体现你的能力，创新是我们这个行业永远不变的主题，不存在转型。你刚才讲的团队的事情，你跟大家讲清楚了，都是聪明人，一想，而且大家会很兴奋，对我来说也很兴奋，我这一年状态非常好，我觉得这给我一个挑战新目标，否则就没目标了，你做这个行业不断地有挑战新目标，否则就像做学术一样，没有创新、没有新东西你就觉得很无聊了。
我们是科研性的团队，有好东西，海外怎么做，从数据库开始弄，都是一个新的过程，不存在转型，你说跟客户怎么解释，不需要，你把道理一说，大家都明白了。
郭涛：我们刚搞那个西湖峰会，格林威治市政府第一次派代替团过来，市长给我们做了一个致辞，这也是我7月份去美国，跟他们洽谈一个成果。
格林威治世界对冲基金之都，桥水、AQR这种大的公司都在那个地方，非常地聚集。我想说，最开始主持人也问到国内的量化人才，就两个方向，一个本土培养，一个就是海归，你回来创业。但是问题是，你说真正在海外的华尔街，我去美国20多家对冲基金看下来，只有一家是合伙人级别是一个华人，除此之外没有一个合伙人级别是华人的，但是研究员是非常多的，这些人理论上来讲，在美国所谓的出人头地非常难，那个地方人才太多了。
但是在中国相对来说就好很多，明年我们会做一件事情，我们会在格林威治做一场非常大的峰会，我们会把你今天所有在报纸上，你读过的，您看过的美国大型对冲基金，合伙人都会到，这是一个格林威治市政府和杭州市政府共同举办的峰会，也会花不少钱。
对冲基金向海外输出资产管理能力，中国的对冲基金要走出去，海外对冲基金我们主要说人才要走进来，我还不太希望海外大颚走进来，大颚走进来，理论上来讲狼其实已经在门口了，为什么没进来？就是因为没有肉，所以它不进来。我跟很多人分析下来，真的国内产品非常多，产品非常丰富的话，大家遍地都是桥水、AQR、多德，都是这些东西了，你国内很少能够走出自己的一片天地了。我们2014年龙旗这种旗帜，3000多万跟了60多个亿，一年多的时间，60多个亿，一年光业绩提成和管理费就两三个亿了，这个是多么大的一个，改变人生的跨度。
我还是那句话，未来的发展就是走向一个更深度的融合，向国际化的方向发展。杭州今年刚搞完G20，大家说以后一线城市就是北上深杭。
谈的创新，我还是说一下额度的问题，我们现在是机构，林总必须在海外成立资产管理公司，你才可以管海外的钱，国内的钱出不去，你只能国内客户在海外有钱的情况下，去买他的产品，能不能有一个创新，给这些一定的私募基金额度，比如我们海外有很多这样的平台，你不一定要注册资产管理公司管钱，有这样的平台，你可以直接管钱，可不可以把这样的额度做这样的事情，其实QD也是类似这样的东西。这个东西我觉得纯粹从私募的角度走的话，因为现在QD很多都是公募形式，私募角度来走的话，需要一个政府制度上的东西，这个是中央层面上的东西，我们很难做到。
其实我可以想象，也不是完全不可以做的，如果清华愿意做，可以跟我们浙江省，通过省和高校包括大机构的力量共同向中央进行建议，在浙江做一个试点，中央现在是非常支持浙江的发展的，还是事在人为。
谢谢！
提问：我们这次来，我们要走出去，像李总要走向香港、走向海外一样，我们要从内地走到清华这个舞台上来，让各位老师和教授和证监会的领导能够认识我们， 我的问题是，我想认识大家，请高总分析一下我的波段投资策略，跟高总之前讲的你们在研发第四代的产品跟你的很像，可以的话想合作。
郭总，我们想走出去，想依托你的人脉，我们想合作产品。
高见：我觉得创业的人激情是应该得到表扬的，因为对所有的创业者尤其是对所有的年轻人来说，无论他是否，但是只要有激情、有想法、有动力都是好事儿，我补充三点：
第一，刚才郭秘书长讲到人才的事情，量化的这个东西本质上是个工具，因为中国从来就不缺工程师，中国人学数理化学得很好，所以说量化更好的契合了中国人技能的偏好，而且中国是人才大国，包括现在比较热的人工智能，其实人工智能只不过是计算能力的不断的强化，人们对逻辑、对留存包括对方法论进一步精细化的研究，其实最终是离不开人的综合的判断、决策判断的因素，量化是不能省的，因为我在今年7月份管量化之前，我管了两年我们公司的固定收益，我想说的是量化在中国来说确实是一个方兴未艾的、很有前途的事业，我预期2017年有可能是过去这么多年不断的酝酿和准备，量化2017年就可能是到了主角大方光彩的一年。
但是我想说的是量化不能省化，因为量化最开始要站在市场上，纯粹的完全复制的指数除外，但是你到最后如果像林总讲的一窝蜂以后你是要战胜同伙，只要稍成规模的私募或者是私募都在做量化，当然我们看到比如说像富善投资做得非常好了，我们下面还有以前的中金的同事，下午会讲他们也做得非常漂亮，坦率的说，私募市场现在有3万多家注册，其实也是鱼龙混杂，所以这个要有清醒的认识。
第二，关于人才。我就是个土鳖，我是没有出过国的，也没在华尔街干过，但是没有关系，我们现在量化投资部的总监是在华尔街待了很多年，原来就是摩根斯坦利的总部工作，人才的鸿沟在不断的填平，我相信清华北大今年在座学生的基本素质都没有任何问题，而且我们今天在台上的也是各有千秋，高度互补，而且现在我们的量化投资部的总经理是个海归，但是我们最大牌的基金经理就是个土鳖，当然他本科是北大数学系的。中国市场有它的特殊性，无论是本土人才还是海外人才都能够大显身手。
第三，因为我跟田总主要是公募，公募做量化受到的限制更多，尤其是很多对冲的工具，包括一些比例的限制、合规的限制，还有一些策略你是没法做的，当你想做量化的时候，其实很大程度上取决于你的团队和理论要素禀赋，有的可能更适合做私募，有的可能更适合做公募，我想这个东西需要更专业的判断。
谢谢！
陈旸：我们今天上午的环节到次结束，非常感谢大家的参与！
主旨演讲：“大资管”与量化投资
【郭胜北主旨演讲】
郭胜北 :中信证券另类投资部董事总经理
我是大概一年半以前加入中信，以前的精力主要是在纽约，从我的交易背景来讲，做很多量化，也做很多各方面的资产配置和宏观方面的东西。从部门来讲，我大概是从去年的五六月份管理另类投资部。我们主要做的东西包括很多二级市场，和股票和其他商品相关，境内境外很多类对冲基金类的交易，比如量化，比如FOF、CTA等。这是我们的交易背景。
市场在过去的时间里是变换莫测的，我们实际上真正做法中，是强调在一个宏观的框架下做各种资产配置，因为你不可能很准确地知道每个市场起伏的时间，但是如果你对宏观有一些认识的话，可以对某些时间对市场进行一些合理的配置，所以能够在这个过程中，找到很多机会。
我在过去的十个月中负责公司的所有自营交易，这个过程主要是以宏观为基础，对各种类别的境内、境外资产进行投入。我讨论的话题就是先从宏观的角度说一个很简单的框架，也会回顾一下今年的一些特殊可投资的机会，和一些简单的未来的看法。
简单从宏观角度来看，拿一些美国、欧洲和日本的央行资产负债表推论一些风险的演变过程的话。我们的主要思路是这样的，美元独特的特点并不是简单的可以被其他货币的宽松所取代的。由于当时的很多主流的观点认为，由于欧元和日元区的宽松和新兴市场的宽松，会带来很多抵消美元体系收紧的问题。但是我们的观点不是这样的，我们认为这个问题2014年是个短期现象，而且会导致大宗商品、货币市场的一些巨大的变化。2014年初，由于这些特殊的观点，我认为中国的股市会产生一轮巨大无比的牛市，这是因为当时的各个货币独特关系所导致的。但是随之而来的就是全球会有一轮很大的风险，这个风险一定是以美元定价的产品带来的风险由外向内的一个扩散过程，过程的第一步一定是大宗商品会狂跌不止。我们基本的预计大宗商品是美元定价的产品，它并不能直接受益于很多市场的宽松，所以第一步是大宗商品的狂跌。第二步会进入到新型市场，全球的新型市场都会很惨不忍睹地下跌一轮。可以看到最早下跌的是石油和大宗商品，后来是新兴市场。我们基本的下一轮判断，就是由美元定价的美国国内的商品，比如股票、信用债这些东西，会进入一个见底的过程，或者有间断性下跌。同样是美元计价的产品，它毕竟在美元体系内的位置不一样，按顺序来讲当然是大宗商品直接是美元定价有风险，然后跟美元间接相关的新型市场的股票会有大风险，这是第二阶段。第三阶段会导致美国整个内部的问题，这个就是2014年、2015年的主要问题。在2016年起初的时候，我们基本认为全球是一个主要央行体系内，包括美联储、ECB（欧央行）、日本央行在内，都有深刻的宏观矛盾。这种矛盾无法在很短期时间内用宏观判断方向，因为你不知道哪个变量短期内会成为主导因素，会对市场产生什么影响。但这种结果必然导致风险大大增加。所以我们的基本思路简单概括一下，从美国、欧洲、日本的整个体系之内看的话，内在矛盾及其深刻。多数有风险的产品也是有很大问题的，所以这一年的情况我们坚定地做了一个判断，以宏观作为基础的对市场的判断更适用于判断市场的风险，而以此作为基础对市场方向的判断，将是非常危险的。
我们的基本建议，作为股票交易来讲，第一，全年绝不追涨杀跌，一次也不会这么做，到现在为止我们现在仍然坚持同样的观点，当然市场现在为止，很多市场的演变跟现在会有些区别。第二，我们会认为，宏观分析为主，我们认为多数都会错，因为今年对宏观分析要求过高，它的短期变量速度过快。我们的基本思路很清楚。
交易观点来看的话，我们一定要全力地投入在以技术分享、量化分析方面，需要全面地投入这方面，因为这些很多人过于地宣扬，在短期内利用宏观的方式来解释市场的方向，而我们认为用技术分析、量化分析，能做到比这个好得多，而且不用花这个精力判断。我们认为宏观分析多数是有问题的。
我们年初也在做了一个判断，今年最大的机会是大宗商品，因为我们也做了宏观判断，我们认为大宗商品全年会有一个巨大的上浮，因为有波动率以后才有赚钱的机会，所以大宗商品机会很大。第二，和大宗商品相关的产品，会有特别好的表现。这些我们认为是一个宏观上、方向上可以看到的机会，但是全年来说，其他的机会都是属于交易性的机会。
在这种框架下，我再说一些我们配置的理论。这些东西可能也会联系到明年，年初有很多人说过未来市场会很糟糕，QE会马上发生，但我们始终认为它是很小概率事件，而且既使发生的话，最大的收益者是大宗商品，和大宗商品的输出国和生产国。
还有一种小概率事件，有一些通胀的风险始终一直在慢慢地加剧，当然即使到今天为止也是小概率事件，假设这个是事件变成一个真正的必须考虑的风险的话，它带来的问题就是美联储的加速加息，或者其他整个利率下行会加剧。
这种情况下对股票、债券、大宗商品都有影响，尽管从简单的教科书的理论来讲的话，大宗商品会大涨，但是一般来说如果流动性有问题的话，所有东西都会下降。但是从教科书理论或从实践理论来讲的话，大宗商品最终在下降过程中会有一个反弹的机会。其实我们的基本思路是美国的大选是不可预估的，大选的反应也是不可预估的，因此，对于市场的博弈，而且又明确地能看到，通胀的可能性在加剧的情况下，明确地可以看到欧洲央行对负利率在思考的过程中，这种过程都很容易造成全球利率市场的波动。其实现在已经开始发生了，而且可能也许远远没有到位。这个情况就会导致，我们认为这一轮的风险是在明确上升的过程，包括对股市，我们基本也有同样的思路。
新型市场在美元流出的时候的力量会下降，因此，我们认为这些地方的机会会最多。左边是我们年初一月份写的报告，基本上告诉大家，作为交易来讲最好通过等待，我们在年初就说过，我们认为今年最好的机会是尽可能不要有仓位，这是一月份的报告。我们说机会主要从国外来讲是大宗商品的机会，和这些商品的出口国，和美元见底的过程。但是作为境内来讲的话，我们认为一定要看到改革明确的信号，包括期货市场、期权市场，各种对市场的衍生品的促进的作用。到了年终的时候，我们做了新的判断：由于美元的上涨，也有可能是脱欧会成功，会导致全球商品的大幅下跌。还有港股，我们在2015年的时候认为是一个很糟的投资机会，但是今年我们认为逢低就买。但若无法判断市场的反映，这种博弈是没有意义的。
如何我们把量化结合在里面。首先有一个很明确的基础，我可以不关心任何的宏观，我不关心任何的市场判断，但是市场的综合体系是毫无疑问需要配置各种东西。基于从境外的分析，我们对冲方面做了一些配置。我们有很多量化的投资，有一些市场中性的交易，也有特殊事件多策略的交易，也有可转债这些交易，波动率、多方面的。
我们的目标很清楚，在对冲基金这个行业，它的风险来源当然和一般传统做多的，无论是固收类，还是股票类，肯定是不样的。基本的角度来讲，无论你对市场怎么看，在各个方面进行多面地配置，找到合理的人是最重要的。我们的思路是，只要我们没有覆盖，我们都会加人，我们如果覆盖的人力不够，我们会加人力。从公司的发展角度讲，基本我们属于一个积极的扩张势态。我们希望覆盖所有地方。
这是我们的一些想法，因为今年我们也提到了，我们既然是以宏观这种思路作为资产配置的起点，但是以宏观作为交易是风险很大的，我们的基本想法是，如果你只能知道市场有一些独特波动率的变化，却不可能前提知道哪一天有什么反映，但是你知道你的观点如果对的话，就可以确定通过哪些技术交易、量化交易的手段，可以把你的利益，能够得到最大化。
同时把你的风险控制住，比如拿CTA讲，CTA里面具有很多的交易形式，有一些短线、中线、长线的交易形式，通过我们的观点，我们会对这些新的策略进行开发，融合到我们的宏观思路中，因为这些交易的特点就是错了也错不了多少，但对的话，你会收益很高。我们的基本思路是结合技术交易的方式，来实现我们宏观配置的思路。
通过这几个方面，我们做了几个具体的部署，比如说中信策略年初开始的时候，整个负基差的量是巨大无比的，而且今天我在午餐的时候见到一些这方面做得很成功的一些国内量化基金的一些管理人，确实他们做得很成功。如果有这儿明确的负基差的情况下，能收入15%到30%，这是不可思议的高，因为负基差在年初的时候是巨大无比的。而且大家几乎能够事后看到，整个的负基差在每个月的变化中都机会是比较负的时候逐渐收到比较正的时候，这个几乎注定了你做传统的简单的先套利，除非你是反向先套利，你是空的股票多期货，这个我们多数自营是不可能做的。
但是作为一个多数的交易来讲的话，其实交易机会是很有限的，由于负基差的原因。我们一定要针对性进行调整，我们也会调整CTA，我们有很多期权的交易，和一些在配置方面怎么进行动态的组合。
我简单说几个例子，我们的思路在一个框架下，我们不会过渡地改变系统，因为我们的基本思路还是很清楚的，能量化的东西一定要量化，因为量化能轻松地赚取超额市场的收益。在市场负基差很多，很多人做宏观的，在这种情况下，在多头情况下产生的额外收益必然会超过平时的，但是你不一定在事先知道，这个量能超过负基差的量化。我们的思路还是，既然我们有一些多头，我们必然有一些额外的交易进行配置。
我们的实际交易确实结合宏观进行择时，我们的基本思路是有些时候，比如在12月份的时候我们认为市场一定有大问题，我们看到的这种内在矛盾的问题，和太多市场结构的问题。所以，我们当时的策略就是等待。但是出现绝对的交易机会的时候，比如说这些交易每一次都是独特的，比如一月底的时候，看到全球都反弹了，我们由于是有熔断的问题，有一个延续效果，所以跌得很惨。这时从技术角度讲的话，可以一次做多。
我们也同样可以看出来，在三月中的时候，结合技术交易和量化交易的特殊判断能力，不是简单的宏观。在三月中时候，很多人是看空的，但是你可以明确看到市场波动力的下降，也可以明确看到市场的基差在恢复，也可以明确看到一些大小股票之间关系的演变。这些特点对交易部门来讲，如果我们有明确的宏观思路，又有很多技术结构判断的话，我们可以看出到市场是个做多的信号。那个时候能看到，我们一旦做多就会以量化的形式全面做多，我们从这儿不光得到一些市场的反弹机会，我们也可以得到大量的量化超越市场收益的机会，这就是结合多方面的考虑。
当然在现在的阶段博弈是风险很大的。但是现在的问题是负基差的量太大。 2012、2013年高质量的阿尔法实际上可以很轻易地覆盖负基差的损失，哪怕一两个普通因子就可以覆盖，因此很容易在2012年、2013年赚很多钱。但是到了2015年下半年到现在，负基差量如此大，即使很好的因子也无法覆盖负基差，这在这种交易当中要求是很高的。因此这种交易中我们就会不得不在量化方面开发大量的模型，但很难实现预计哪种组合会是最理想的。不过，在量化交易如此难的情况下，我们一定要积极开发多种模型，以多种模型在实践中的互相比较，作为衡量的标准。就是需要比较迅速地在环境下把模型用到市场上，并通过比较动态考虑。
我们也看到了一些模型，基本的思路就是以非常动态的角度，开发很多的模型，以实践的考核，来动态地选择这些东西。因为毕竟我们有一个大的框架，这些框架下，我们的速度会做得很快，在选择方面做得很快。
既然我们有多投，多投的风险是巨大的，多投的风险和中性风险是不一样的。我们当然会知道多投的风险是大量的贝塔风险，由于择时带来了额外的贝塔的变化风险，这些风险都远远超过了中性带来的传统风险。这种情况下需要对模型进行重新再考虑，因为传统的中性策略，一定会追求的是绝对收益，一般来说通过收益率和波动率两个变量获得，但是一般的控制中的很大的变量是把波动率下降，但是由于你有多投，由于你有择时带来的这种额外的风险，自然导致你这方面的风险量比平时大。
因此我们2016年的总的思路，就是在选择上追求收益率的量，因为波动率的量轻易的会被其他因素覆盖，所以需要根据实际的情况做选择并动态调整，结合一些风险的来源的针对性进行调整。所以基本的结果就是在各个模型中的股票的数量都普遍比以前少，以多头为主的量化产品的股票数量会少过以前，这是个比较好的选择。
如果从CTA的资产配置角度来说，不光要配置，而且要以交易的形式配置。尽管CTA风险看似很大，但是由于它跟传统做多和传统做中性策略的相干性极低，所以这种额外的风险对整个投资组合来讲风险是下降的。我也是从这个角度积极的继续推广CTA投资的理论依据。
由于我们的宏观思路对大宗商品的格外看重，所以我们肯定在这个方面会因为相对的选择，比如说年初的时候非常不喜欢多空策略，在去年年底我们认为这个有大风险，到了5、6月份的时候认为机会是有的，因为多空毕竟不是纯多，你可以相信当市场的波动率逐渐下降的时候，这个时间往往会给选股的人带来很大的优势，所以这个方面我们也相信选股人的优势，可以给他发展的空间，否则像去年下半年的市场变化和今年年初的市场变化，选股再有本事也没用，因为这个市场就会把你的机会给你抹杀掉。我们从宏观配置讲，我们看到一些风险的变化，所以会针对性的进行调整，我们始终看好CTA，包括到明年也有可能。
我们的基本思路是不要过早的判断明年的情况，我听到很多宏观经济学家，已经对明年的，无论是国内、境内外的情况开始做判断，这里面的问题在一个量化宽松所引发的时代，大家经过了这么久的时间，用了各种策略，已经意识到宏观策略对市场的影响力开始逐渐的下滑，越来越少了。可能在债权被卖的时候，很多股票作为一个大家的替换品，很多人会买一些，但是任何时候如果出现债权的下跌，都对所有产品都是不好的。所以我们的基本思路是大家很多判断有点太早，而且欧洲央行对负利率政策的再思考的过程是个复杂过程，日本央行对利率的曲线的控制过程是个复杂过程，绝不是简单的说一句话，因此短期、长期的变化是怎么样的，这个过程比大家说的要复杂得多。
所以我们认为过早的判断其实是很有风险的，包括大家也可以看到一个现象，我们也分享给大家，在美国大选以后，美国股票反弹了很多，而且基本上达到全年的高点，而我们太集中于短线交易，实际上全年看影响不大，我们觉得技术交易就足够了。
还有一个现象要看到，很多新兴市场国家的股票在下跌，所以这个问题也是一种国际的货币转向的可能性，现在我们基本认为控制风险不够，以后会有一些方向和风险的综合判断，我们也许到12月份、1月份再进行细致的总结，因为现在没有必要在不可博弈的市场进行过多博弈。这方面我们拿配置来讲，第一要素是配置所有可能，比如说业界很多精英，我们希望跟大家合作。另外我们在此之前做一些比较结合我们独立的对市场的判断，也希望出来一些结果，比如各个行业之间、固收类对冲基金，比如说CTA、多空策略、宏观策略或者是套利的各种策略之间的相关性的研究。当设置成稳定的产品以后，也不可做过多的交易性的东西，大概就是我们宏观加量化的思路。所以结果还是宏观做判断，但是实现中的绝大部分是用基础性的东西来实现。
感谢大家！
【李 治主旨演讲】
李 治: 民生信托量化研究总监
我们来参加这个会议，我今天碰到很多朋友，他们有点像中国球迷看世界杯的感受，他说你们民生信托跑来参加这个会议干什么？接下来，我给大家讲讲为什么。
大资管时代背景我先交代一下，第一次听到这个题目。我是2013年回国到北京，在中信证券，当时我接触的大资管的概念，当时有点蒙圈，大资管有两个特点：
特点一，大，大体现在什么地方？图里面显示了从2010年，到2016年，中国的资产管理规模的一个增长情况，从十三万亿（体现出大），到今年已经突破100万亿了，今年还有一个月，这个数据实际上是2016年6月的，半年的数据，已经突破100万亿。增长速度是很大的，每年的增长大约是50%。
我们拿GDP的数据比一下，在2010年的时候资产规模大概占GDP的32%，到今年预计这个数字能达到160%，我们GDP增长的速度已经很高了，资管的增长速度比这个还高很多。如果横向的比较，看美国和欧洲，欧洲的平均大概是100%，美国是200%，它的证券化率比较高一点。个人可投资资产的规模，从2010年初的20%，到现在的80%，经过高速的六七年的发展，整个发展的空间，已经不是很多了。
能量化的地方，我们尽量量化，我们做到了极致，我们这个PPT也量化了，大家可以看到我们收集的数字。
特点二，在资管行业里的混业经营，包括了银行、信托、保险，传统的一些金融机构，证券业下面的机构有券商、公募、基金公司、基金子公司、私募基金这些，还有期货。传统的银行和信托，现在占比大概是40%多，保险10%多，剩下的40%多是证券行业的。我们再回顾一下过去七年，银行和信托业发展的情况，银行业基本上维持了一个25%左右的占比，它跟上了高速发展的速度、规模，但是信托从2013年开始，规模在上涨，但是占比在下降。
保险，虽然这几年保险资产在中国的A股市场，制造了很多腥风血雨的收购实践，但是它整个资管的占比规模，还是在下降的，从接近40%到现在的14%。最后是证券业，今天我们大部分业内的同事，都是从证券业过来的，证券业包括券商、公募基金、私募基金、期货公司，从2013年开始发力，到2016年的时候已经到40%多了，我是2013年回国的时候，我当时加入中信，当时整个证券业占比只有10%出头，经过三年的发展，现在是40%多了。
这基本上就是说，整个资管行业的一个时代大背景。
接下来，我们看看资产配置方面的问题，规模增长很快，这么大的规模，你买什么资产？这是一个很重要的问题。我们先看一下债券市场，整个债券市场的发行规模，从2010年的十万亿，到今年的27万亿，今年基本上是30万亿的发行规模，整个存量是60万亿，它是整个证券业市场占比比较大的一个资产类。
收益率，红色的线是我们一个基准，十年期国债的收益率，蓝色线是3A的债券，属于信用比较高的债券收益率。整体的收益率是一个下行的趋势，到目前这个状态，国债是在3%以下，3A的企业债是4%以下，信用价差是在1%以内。最近整个宏观的变化，整个在债券的收益率有些反弹，整个债券市场最近跌的比较多。
股票，前面的图都是万亿，股票最高才一万亿，它首发的规模，这里面包括IPO和配股和增发，整个2016年算是发行规模比较多的，前9个月总体规模也就一万个亿，和债券市场30万亿比起来是很少的。整个A股市场的市值，在2013年以前，基本上是20多万亿，经过了2014年、2015年大牛市之后，在股灾之后目前状态是接近50万亿，债券的存量是60万亿，股票的存量是50万亿。我们整个资产管理规模超过100万亿，这100万亿你可买的资产并不多，因为A股市值里，有很多是不流通的，还有很多是不卖的，真正作为资产配置的占比没有这么高。这样自然产生一个问题。
上市公司的净利润，刚才看了债券，大概收益率在2%到3%之间，上市公司的利润，从2010年到现在基本上是一个下行的趋势，下行主要是由于市值上升了，利润的增长其实并不多，利润从2011年到2012年是两万亿，2015年是2.5万亿，整个上市公司的数量也增加了，这里面的增长不仅是盈利的增加，还有总量的增加。
上市公司的净利润率5%到6%区间，这个利润率是一个相对来说合理的利润，债券是百分之三点几，债券的风险比股票小很多，股票冒着更大的风险，自然大家期望有更高的收益率。做一个假设，现在是三千两三百点的点位，如果涨到六千多点，这个收益率就直接斩半，到时候那就是一个比较高的点位。目前点位相对来说，从收益率来看，是一个相对合理的收益率。
自然这样一个问题就来了，我们看到股票债券的收益率都很低了，这一百多万亿，你要追求高收益率，怎么办？资产是没有可配的，这就是目前我们看到的资产荒。上午和下午前面的嘉宾讲了量化各种策略和宏观的策略。我们怎么回答这个问题？两个方面：
方面一，你的可投资资产的维度，除了证券市场的债券和股票之外，还包括商品期货，除了这个之外，我们还可以拓展到实业领域、房地产领域，或者其他的股权投资，这些方面是我们信托公司业务里面所包含的，可以跟大家扩张的方面。
方面二，从策略和产品，做股票、债券，这上面可以衍生出期货、期权这样一些衍生品。第二个是策略，量化类型的策划，可以提供和传统的产品低相关性的一些策略和回报。这样你还是配股票、债券，你通过降低相关性，降低了你的风险，提高了你的收益。
这个是从2013年、2014年开始，国内的阳光私募发行数量有一个很大规模的增加，这个是说股指期货受限制，这也是大家热烈讨论的问题，这整个相当于做量化目前面临的一个比较大的问题。为什么会有这一页，这就是回答了刚开始朋友们的疑问，有点像中国球迷参加世界杯的问题，我们作为信托公司，在资管行业里面一开始的占比很高，但是跟证券行业的业务有些不一致，更多是通道内的业务。
目前民生信托在信托行业内，率先开展了主动管理，作为一个资产管理类的公司，这样一个布局，我们到这儿来。我们之前因为业务扩张，我们在清华、北大想招人，但是清华投的数量居然不在前三，所以这是另外一个原因，我们今天为什么要到这儿来，告诉大家，我们公司在干什么事儿，欢迎你们来。
我们在资本市场的布局，其实不止是量化，我们整个股票投资、定增、股权、并购这些基金都有布局，在量化投资方面，这些策略也都有涉及，目前因为我们是整个团队相当于加入民生信托，目前已有的产品运行的时候大概是三个月，但是在这之前，在权益类投资，整个公司还是有布局的，整个管理的规模，占信托的整个资产的14%还多，这是主动管理的规模。如果横向比较信托业，大概股票投资类的资产占3%，这3%包括很多通道类的业务，我们这14%是主动管理型。主动管理的规模，在目前各个行业大概是这样一个位置，我们在信托行业大概是这样一个位置，如果按照一个公募基金管理的规模，大概是前30名，作为私募基金应该是10名，我们整个权益投资，在2016年也取得了不错的收益。整个量化三个月的收益是2.5%，权益类的投资2016年到现在是20%。
一是欢迎证券行业的各个机构，或私募机构，大家有机会可以和我们一块合作，也欢迎清华的同学和在座的其他同学，踊跃地和我们联系，谢谢大家。
【毛小云主旨演讲】
毛小云: 建信期货有限责任公司资产管理业务部总经理
今天到会的只有我们一家期货公司，非常容幸作为一个期货行业的代表就量化投资发表自己的一些看法。
从期货的角度来讲，我们的观点是站在巨人肩上的前行，因为今天上午的各个嘉宾所讲到的有了基础资产的完善，才有衍生品市场的发展。所以有了完善的衍生品市场才有完善的大资管，这是我们的观点。
从国外的量化投资的发展来看，它的发展背景我们可以从斯科特.帕特森的《宽客》这本书里来看。书里面还非常详细的披露了量化投资的发展的历程。总结起来大概有4个阶段：一个是量化投资的产生，大致从60年代爱德华索普利用21点赌博的技巧发明了科学股票市场系统，并将科学的系统用于可转债套利策略的交易。后来又成立了Princeton-Newport Partners公司，他有两本书比较著名，一个是《战胜庄家》，《战胜市场:一个科学的股票市场系统》》，所以从这个时候开始量化投资逐渐的成为一种新的投资模式。
到70、80年代，因为1973年期权定价理论的出现，以及同年CBOE（芝加哥交易所）的成立，期权定价理论就被广泛的接受，量化投资由此拉开了序幕，尤其在1983年摩根斯坦利的一个程序员在编写配对策略的软件的时候，发现了统计套利的策略，因此在70和80年代量化投资逐渐兴起。
到了90年代由于现代金融理论的出现，以及现代投资组合理论资本资产定价模型，市场有效理论等理论的大量出现，量化投资进入繁荣的阶段。比较有代表性的就是资本资产定价模型讲到的不要把所有鸡蛋放在同一个篮子里，成为量化投资经典的理论基础。詹姆斯西蒙斯所成立的大的奖章基金是非常有代表性的，因为他本人是一个密码破译专家，所以大部分的团队也有很多是密码破译专家，大奖章基金连续20年的收益都超过70%，当然当时还有一大批的量化投资的基金产品出现，代表这个时代非常泛滥。
进入2000年以后由于信用衍生品被大量的制造出来，导致到了2006年到2008年又遭遇了次贷危机，所以导致整个的量化投资也是引起了金融监管的反思，当然在反思的过程中，量化投资还是有非常大的发展前景，其中风险控制方面还是要引起重视的阶段。比如说上周五大家知道期货涨停又下跌的极端行情，如果是做好了风险控制的话，我们相信期货资管产品还是保持了非常稳定的运作，这里面归功于风险控制的到位，当然另外就是量化投资以后还是有非常多其他的学科的引入。
分析完国外的量化投资的进程，我们看一下国内的。国内还是比较晚，所以作为一个新兴的行业，像本次全球量化金融峰会，也才开始第二届，也是在大发展的背景下逐渐被市场以及投资者所认可，我们国内的量化其实从2005年，ETF上市交易，同时就出现了ETF套利量化交易策略，应该说从2005年开始量化投资在国内出现了一些萌芽，直到2010年首支股指期货沪深300股指期货上市交易，并且试点融资融券业务，主动量化对冲的策略才逐渐诞生，包括股指期货的套利，还有阿尔法策略、还有股票多空的策略等，真正量化对冲的基金才产生。
因为有做空工具的出现，当然2013年我们之后各种衍生品工具，大家也看到逐渐的丰富和完善，包括2013年国债期货的上市、2014年国债期管的放开、2015年上证50和中证500和ETF的上市交易等。因此，真正的量化投资的交易从2015年才是大行其道，可以从各种私募的另类产品和对冲产品以及CTA产品发行数量，可以看出这样一个繁荣的阶段。2016年受监管政策的影响，稍微有一点放缓的节奏，但是并不影响，因为对冲产品方面大量涌现，所以不管是阳光私募另类投资产品数量，或券商资管产品的另类投资产品数量，都在2014年、2015年出现井喷的走势。
今天也有很多嘉宾提到了量化投资跟对冲不是一个概念，我站在我们期货衍生品行业的角度，来谈一下量化与对冲，其实往往是相互联系在一起的。我们刚才回顾国外量化投资这样一个历史以及国内的历史看到，往往在量化投资发展历程中衍生品确实是相伴相生的，甚至因为衍生品的出现，尤其是量化对冲产品起到了至关重要的影响。
因此量化策略还是需要由衍生品来实现。除了有部分的量化通过多因子选股、基本面之外，其他的策略比如说股票的多空策略、阿尔法的策略，以及分级基金套利的策略，等等这些相对价值以及中性策略的产品都需要衍生品来对冲市场的风险，抛开衍生品想要实现上述的策略，都是一种空谈或者是实现比较难。
另外一方面，很多的量化策略本身就是基于衍生品交易策略实现的或者是衍生出来的，比如说现在的很多期权组合策略、波动率的策略以及股指期货的期限套利、股指期货的跨期套利、商品期货CTA策略，等都离不开衍生品这样一个工具。
在相对收益产品方面，如果是用到衍生品参与的话，更能实现相对收益产品的价值。包括在线组合的九期管理、指数增强、ETF管理等等。因此，量化产品加入衍生品作为对冲工具，相对来讲更具有客观性，受人为情绪影响比较少，产品的收益更加平稳。
这个里面我们更看重的是什么？就是看到银行的资金，可能更关注产品的回撤和波动，以及收益的平稳性，所以今天上午林成栋也讲过如果一个产品过度关注收益，意义也不是很大，但是结合其他的一些方面收益加上波动性、回撤和整个的平稳型，这些综合的考虑若没有衍生品来作为对冲的工具，我觉得是比较难实现这样一个目标。
在基础证券信息已经非常海量的情况下，如果依赖数据的模型和挖掘，应该说能更高效的进行资产组合管理，也是我们现在看到资产管理以及各种信息技术相互关联的紧密度越来越高，就是对于海量信息处理必须依赖数据模型和信息技术。有效利用衍生品进行风险管理和风险的分割，能更好的可以设计出符合客户需求的产品。
今天谈到大类资产与量化投资，我们觉得作为一个标准化产品未来会往这样两个方向的发展：
从大类资产配置讲，除了股票、债权、大宗商品都会成为我们大类资产配置所应该通盘考虑的方面，比如说在今年股指期货受限的情况，大量的量化对冲的产品或者是以前纯粹做期限套利或者是阿尔法策略的产品，整体市场的收益肯定都不高，但是有一些比较好的，比如采用折射对冲的产品还能保持一个比较好的收益的话，大部分来讲，今年量化对冲的产品，大家可以看到收益都表现一般。在何总分析2016年量化投资发展进程大家可以看到，大宗商品的CTA策略成为一个新宠，大家都纷纷的想增加这种CTA策略的配置，我看的话，可能大家对于大宗商品和衍生品市场也是股票的惯性。今天何总在分析今天大宗商品有一波很好的行情，那是因为从股票市场的角度看也是一个大牛市，但是对于可能做空的市场来讲有点片面，如果下跌的时候也是一个大行情，振荡的时候可能是一个小行情。所以从大类资产配置来讲，股票、债权、大宗商品、各种CTA策略，已经成为各类私募、各类产品以及各个投资者都在关注的，从宏观的配置到微观的组合都离不开量化对冲的方法和手段。
另外一个方面，它可以定制风险收益特征的产品，比如说低风险类的产品，包括债权类的低风险类的套利策略类产品，中风险的股票阿尔法、市场中性类绝对收益的产品、高风险的商品的CTA等，可以说这些产品都离不开量化投资策略以及衍生品的应用。
因此来说，从量化投资的角度，衍生品市场未来肯定是现在以及未来都是各位私募大佬以及投资经理所应该关注和重点纳入投资标的的方面。从衍生品工具可用性和完善性来讲，因为今天上午大家也提到了股指期货的对冲工具的限制的问题，因为期货作为主要的对冲工具还是需要较好的流动性和交易成本，当一个严厉的监管政策出台的时候，导致了整个交易成本的上升，目前来讲我们估值期货限制的政策确实大幅提高了我们的交易成本，定价其实很不合理，对冲的成本非常高，所以量化对冲的产品发展去年下半年到今年确实受到了很大的冲击。做得比较好的比基金积极的转型，会比较快的适应了估值期货限制的政策。
还有利率期货，目前是有5年期和10年期国债期货，我想对于利率衍生品市场的完善还有很长的路，除了还有一些新的产品可能还有投资者参与，目前还是比较单一。不过信用衍生品CDS已经推出了，但可能参与者的道路还是有一段过程，场外衍生品方面，银行间利率互换这些都有，但金融门槛也比较高，参与者类型随着利率市场逐渐开放，应该会进一步丰富。券商的衍生品市场、业务规模现在也比较大了，需要完善和丰富市场参与者，我们作为期货资管也在跟券商合作场外衍生品的业务。
所以说，我们作为一个期货资管，不是只是服务于一个CTA的策略，商品期货或者是股指期货，我们也是建立在大资管发展的框架和平台上。
今天借这个平台我们也做个广告，建信期货是建设银行的一家一级子公司，2014年9月4日在上海揭牌，我们资管业务团队目前有20人，现在已经与很多家私募公司已经进行了产品开发和合作，在做的也有一些我们的合作伙伴，合作得都比较好。我们作为资产管理部来讲，从产品的开发到自身的策略研发、投资交易、风险控制、估值清算等运营都能够提供一条龙的服务。希望更多的合作伙伴，利用我们建信期货这个平台，对接建设银行的资金，谢谢！
【 王德英 主旨演讲】
王德英 :博时基金副总裁
大家下午好，非常高兴有这样一个机会，和大家讨论沟通量化投资方面的问题。
我今天报道的题目相对窄一点，虽然我们板块叫“大资管与量化投资”，但我这个要稍微聚焦一点，我主要和大家汇报的是大数据技术对资产管理公司和量化投资带来哪些新的机会。
我们先看大数据的价值。在说到大数据之前，我想也先介绍一下公募基金公司、资产管理公司基本的投研框架。其实基金公司也有一条无形的流水线，只是我们生产的是几种产品，不是传统的可见的物理产品，基本的流程分投资前、投资中和投资后，一个典型的基金公司。投资前主要做研究分析，帮助决策，投资中做组合搭建和交易的执行，完成交易之后，事后还要做风险的评估和分析，分析的结果再用于事前和事中的研究和决策。这里面核心的就是研究和决策的环节，在研究环节，比较典型的基金公司都有宏观研究的部门，也有做行业和各股研究的部门，一般会从宏观、行业和各股这三个层次，进行证券市场的研究。到了决策环节，基金经理主要是完成三个层次的配置，如果是自上而下的说，首先就是资产配置，如果只做股票来说狭义的就是仓位的控制或者做时机的选择。接下来一层是行业配置，对股票里面一定的仓位进行各个行业的配置比例，最下一个层次当然是个股的配置，每个行业里面每个个股的选择。真正基金经理实际做的时候是自下而上和自上而下相结合的，我们都看到很多策略是精选个股策略，说的是做个股层面的配置，也会结合做一些仓位的判断，结合起来来做组合的搭建。
按这三个层次如果做分析的话，中国的基金经理更擅长做哪个层次，我们选了一些样本，中国公募基金从2005年到2013年的数据来看，公募基金带有股票的，包括普通股票型、偏股型、混合型，这里面都是含有股票的一些样本，看到2005年的时候数量还比较少，基金的数量只有不到一百只，到了2013年就是五六百了规模也是一样，2005年的只有1200多亿，到2013年是一万多亿，这是整个样本的情况。
我们再看做主动选择的基金经理，在三个层次上的能力：
首先是择时方面，平均来看择时方面的贡献度是非常小的，只有零点几，这说明中国的公募基金在择时方面做得并不是太好，基本上概率比一半多一点。
第二，行业的配置。我们看到加总的结果是一个正数，是非常低的，这说明平均来说或者是汇总结果来看，中国的公募基金经理在行业选择上的能力或者是贡献度也不是很高。
第三，个股的选择。大家看到选择个股上的贡献非常大，这也体现了中国公募基金经理的特点，大部分收益是来自于个股的选择。
当然最近几年量化投资在公募基金发展也非常快，最近四五年很多在公募基金做量化的最早一批也是从华尔街回来的，很多模型、方法体系也是借鉴国外的体系，当然最近几年也是逐步的本地化，结合中国市场的情况。头几年国外的模型搬到国内来还有一些水土不服，表现出来就是收益的波动性大一些，但是最近两三年我们看到这套模型在中国市场是越来越适应和成熟，表现出来就是超额收益越来越稳定。
说到量化常用的机制，多因子量化策略和多策略模型，比较常见的一类就是财务类的因子，比如说估值、市盈率、市净率、营业收入。另外就是市场驱动类的因子，包括市场的交易量的变化等等，一般的量化模型都有至少几十个因子，但是分类机上是这两类，一个是财务类的因子，一个是市场类的因子
其实不管是主动投资还是量化投资，如果总结本质，实质都是数据的分析与决策，不知道大家是否认同。因为主动投资也是根据调研的数据，根据他的盈利的情况来预测企业未来的成长情况，未来它的二级市场股价的变化情况，量化也是一样，根据过往的数据来预测未来的表现，如果说这样一个说法成立的话，在同样的分析逻辑下，我们认为数据的质量和数量决定了结果的准确性，或者说数据的数量越大对市场和个股分析的确定性越强，这是一个基本逻辑，既然是根据过去的数据，用分析模型、分析方法来判断未来，按照这个程序，所依据的东西越多，对未来的判断准确性更强，这个逻辑基本是成立的。也就是基于这样的逻辑，我们能够看到大数据对投资的价值。
传统策略基本上是基于上市公的季报、年报或者是研究员实地调研的数据和其他市场的数据，这是传统的投资策略，不管是主动基金经理还是量化的。大数据跟传统的策略比，我们可以看到还有几个特点：
第一，数据量更大，这个不用解释。
第二，数据维度更多，原来更多的上市公司的季报、年报是一些财务类的数据，而大数据不光有财务的金额、交易量、销售量的指标，还有一些供求关系的变化、价格的变化，这样一些数据在传统的季报或者是数据里面是没有的，在大数据里面这样的数据是可以获取的。
第三，数据的颗粒度更细。原来得到的数据季报是每个季度才会有，但是大数据每时每刻都会产生，所以颗粒度更细一些。
第四，数据的指标现象性更强，原来你获取数据都是它的经营活动过了一段以后才能转化为财务数据，转化为统计报表，才能看到，但是实时交易的数据，每天都在发生，通过大数据可以更早的获取企业的交易情况的变化。
如果形象打个比方，原来我们对上市公司的刻画是一个平面的，因为维度是很少的，现在是一个立体的，因为你的维度更高了，原来你是一张张照片，因为你每个季度只能给一张照片，现在因为你每时每刻都能看到它的变化，你看到的是一段录像，我想从平面到立体，从独立的照片到一段动态的图象，这样一比较很显然。我们在大数据时代，对上市公司的刻划要更加准确、确定。说到大数据，也涉及到整个股市的表现，和三个方面有关：
第一，决定整个股市中枢的估值中枢的是实体经济的发展。
第二，市场的预期，或者大家的信心。
第三，市场的流动性，资金的宽裕程度。
具体到每个股票上面，是两方面：
第一，基本面的情况。
第二，大家对它的信息，或者情绪。
同样表现在大数据方面，现在市场上有非常多的大数据指数、产品，分为两类，一类是基于基本面的大数据，它反映的是企业、行业的经营情况。第二类就是市场情绪类的大数据，比如一些搜索、自选股。
在基于大数据的价值，我也分享一个具体的案例：淘宝双11刚刚过去，今年又创了新高，怎么利用这上面的交易大数据，转化我们对投资、股票的选择，它是不是真的能给投资带来价值？ 这个指数叫淘金大数据一百指数，合作方是蚂蚁金服。其实它基本的逻辑是因为中国现在网络商品销售的量占了中国社会零售消费品的总交易量的10%，蚂蚁金服所服务的电商的量又占了整个网上总量的70%，我们认为蚂蚁金服电商的交易数据，是能够代表中国大消费行业的一个发展趋势的，因为你有足够的量才有代表性。
第二点，当某一个行业或者企业网上交易量有明显趋势的时候，比如交易量持续地提升，我们就有合理的理由预测这个行业过几个月之后，它的经营情况体现在财务报表上的经营情况和改善。进而最终会体现在二级市场的股价方面，基本逻辑是这样。
那么怎么能把电商上面5000多类商品，一步步转化成各股的选择？有一个过程：
第一步要把这5000多种商品影射到中证三级行业，通过人工匹配的方法，可以找到35个行业，这35个行业覆盖了股票是1700多只，基本占了中国股票市场70%，覆盖率的代表性还是可以的。以后随着蚂蚁金服电商业的扩展，行业还会继续扩大。先把1700个股票现象确定，把5000多种商品对应过来，然后就从1700只选股票。
第二步，要从电商数据里找出哪些指标对这些上市公司的股市表现，有一个先导的价值，这个要做基础数据的处理，汇总完了以后，我们主要对销售量、金额、商品数量、买卖人数、定价的数量、价格等等进行基础处理。这里面还要做一些特殊的去噪声的操作，比如双11一天的量可能消耗了未来一个月的量，这种我们要做一个特殊处理，处理完了以后要找指标，最后发现有三类指标，电商的指标对股市的敏感度是更高的，或者有指导价值的：
第一类，成长指标，比如销售金额、销售量、环比增长率。
第二类，供需指标，买卖人数的变化，这个我们从传统的数据调研，是没有这样一些数据的，每天买和卖的人数的变化，也能代表一个趋势。
第三类，价格的指标。比如白酒，不同的行业不一样，白酒有价格的变化，比二级市场的变化提前三到四个月的时间，白酒这个行业价格更敏感。纺织业行业，大概的指标领先二级市场的表现两三个月，它更敏感是它的供需关系，不是交易量，供需关系提前的量更明显。
发现这些指标之后，我们把这些指标做成一个大数据因子，比如说交易量高的我们就给一高的分值，交易量下降的，我们给它一个小的或负的分值，这样就得到每一个行业，它在这个指标上的大数据因子的打分，这个分值和我们原来量化模型的一些财务因子，和市场驱动两大类因子，加总起来就可以得到每个股票的多因子的分值。最后从1700只里面选最好的一百只，分值最高的作为我们的，每月调一次，这样完全能让一个基本逻辑，怎么把淘宝上的每天交易量最后转化成一个股票的选择。
这样逻辑编制的数据指数表现怎么样呢？这个数据我们从2012年开始的，跟沪深300、中证500比每年大幅的领先。其中这个指数从2014年底是一个真实运作的，2014年前是一个模拟的，这个指数不光战胜沪深300，还战胜了中证500，因为在中国最近几年是一个成长股偏小盘的市场，能战胜沪深300是相对容易的，战争中证500相对是难的。如果有一个策略如果能够持续战胜中证500、沪深300的话，我们觉得相对是一个比较好的策略。
基于这样一套逻辑，我们也做了其他一些指数，也是两大类：基本面的大数据因子和情绪类的因子。
基本面刚才淘金利用一个网上的大数据，网下的我们采用银联卡刷卡的数据，利用这个数据也做了一个消费的，覆盖了33个的行业，也是一个大消费的大数据指数，这个表现也是非常好的。大家看到这也是今年以来，它的收益比，比淘金还要高一点，3.67%，从年初到10月底的时候。
我们也做了一些情绪类的，一个是雪球合作的，雪球是中国做社交选股平台最大的之一，上面有很多草根炒股的，业绩也做得不错。我们也认为我们采用它的一个自选股，自建组合的一个数据。血球上面有几十万、上百万自己做自建组合的草根投资者，我们从里面选了1000个长期业绩非常好的投资者，把这1000个根据他每个月度加仓和减仓，加仓最多的我们给他一个高的分值，减仓最多的给他一个低的分值，通过这种方法来体现把市场股票的情绪，转化成一个大数据因子，最后转化成股票的选择。这里面还有其他的大数据指数，粉丝数、用户的活跃度、点评的数量等，有很多大数据指数可以用。表现也还是可以，每年战胜300和500。
利用东方财富网的股吧、股评、新闻这样一些数据，来作为市场情绪的一个因子，也做了一个指数，其实这些指数形式是一个指数，但它其实每个月都调一次仓，我们其实把它定义成一个主动策略的被动化，它形式上是一个被动产品，其实背后的策略还是主动策略，而且可以看到这个指数表现还可以，今年以来到10月底有4.42%的收益，这都是实际运作的水平。
【 周奕杉 主旨演讲】
周奕杉 :量化全球（北京）科技有限公司首席运营官（主持人）
【圆桌论坛二：震荡中前行——中国量化投资策略研讨】
主持人：段勇
嘉 宾：蔡枚杰、王琛、夏高、徐进、尹克
段勇：很高兴有这样一个机会跟在座的诸位一起交流一下我们在量化策略上面的事情，因为之前的嘉宾都谈了很多大资管和监管的政策，2016年对量化是风云起伏，波澜壮阔的一年，包括我们的商品期货有很大的牛市，但是我们做量化唯一的目的就是为了赚钱，在座的都是高手，所以我们今天请各家亮 出自己好的策略。先请蔡总介绍一下灵均。
蔡枚杰：灵均投资总经理
今天上午听了很多领导专家的发言，大家有个感受，中金所的限制以后，去年9月份以后大多数量化对冲基金基本上都不行了，尤其是做阿尔法，做多因子选股的都不行了，其实不是的，我做销售看业态可能还有一些差别。
第一，做多因子选股的机构做得好的还是有，不是没有。我们喜欢用数据分享、用数据验证。我发现做得好的还是有的，但是都比较低调。
第二，大家都觉得限制以后负基差很大，股指期货巨幅贴水，给真正做阿尔法带来很大的难度，这是肯定的，但是有一点，就是因为这个难度让我们投资者和专业的机构更加看到真正谁做得好，因为这样的高压下市场环境很难遇到，反而帮助你更加容易挑选出好的机构，尤其是真正的中证产品，因为我记得用中证500对冲的时候，今年年初的时候整体的远月贴水在40%左右，5月份整体的收点非常多，但是平均目前的贴水还是在十几。如果你没有特别强的阿尔法，你不可能贴水，你也不可能给投资者带来收益。我们中证产品目前的规模在四五十亿左右，我们从去年9月份到现在给客户创造的税后的绝对回报是20%，最大回撤小于5%，这是我们中信产品的业绩。
第二类就是择时，其实我们也非常有危机感，我们不是业绩做得越好，越觉得很不错，我们业绩做得越好越有危机感，因为找你的人越多，但是我们怕辜负投资者。所以去年中金所颁布了这个政策以后，有个现象我也跟大家分享一下，当时我是第一时间跟所有的合作渠道说，中金所这个政策可能会给中性产品带来非常大的挑战，说了以后也造成了大家很多的误会，觉得好像灵均能力特别差，别人都说挑战不大，就你们挑战大，但是我们用事实证明首先这个挑战是存在的，我们还是活下来了，至少没有辜负投资者的信任。很多合作渠道也问我们，你觉得政策什么时候放开，我说我没有这个能力，我不是监管者，我无法预测政策什么时候放开，但是一定要做好最坏的打算。所以当时跟我们投研组开会，基于灵均人才的储备和人才的优势，当时觉得我们要大力发展择时类的产品，我们择时类的选择也是去年12月7日在机构开始发行的，到本周五为止，我们给客户创造的费后的绝对回报是25%，最大回撤4.94%，这个业绩非常不容易。
第三，想说一下感受。因为我个人认为你真正观察一个行业的业态，不是靠所谓的参加多少论坛、宣传知名度，因为对于我们私募基金来说就是要做好业绩和服务，今天上午我听到客户在提问，股指期货这么大的贴水怎么跟投资者沟通，我听林总的观点他觉得不用沟通，我们不是，我们非常注重客户的服务，我们也非常注意去沟通，因为我觉得一个私募基金，大家都追求规模、业绩，但是我认为最根本的不是规模和业绩，最根本的是让投资者明白你的产品到底是什么样的，明白是第一位，第二位是有了业绩，所以我们在销售方面，我们非常注重对投资者的教育和宣讲，我们喜欢用非常深入浅出的语言去诠释量化，我是做销售的，我非常注意这块，因为让投资者听明白是第一重要的。
大概讲这些。
段勇：王总他们之前是做CTA很有名，但是你们做指数增强做得很不错，王总可以谈一下。
王 琛： 九坤投资总经理
刚才蔡总也提到，做量化的公司，尤其是做得专业性、技术性比较强的，对外宣传本身都是有一定的劣势的，因为没有办法，基本上作为投研团队和公司的组成来说，很多都是理工科毕业的，大家都是学数学、物理、计算机，所以上一次我参加过一个论坛，当时在座的几位演讲的嘉宾在一起讨论，发现全部是学计算机和数学的，这个行业可能就是这样，像蔡总在市场和客户服务和整个基金行业这方面的特长和能力相对是一个独特的视角，对我们来说还是偏技术和量化策略本身。我刚才说这一点是呼应一下蔡总。
先感谢一下组委会，我是清华毕业的，我在清华待了8年，从2000年到2008年，8年时间从本科到博士毕业，对清华有很深的感情，但是我上一次在清华是博士毕业，是照博士毕业照，感觉再次回到清华让我非常激动和高兴。我们公司在清华科技园，我们公司清华和北大的同学也非常多，我觉得高素质的人才是支撑量化发展的最基本的，是最本质的推动力，如果没有人才的积累和智力的叠加，量化的发展是无从谈起的，大家可以看国外的量化基金，国外以前发展很多年的基金的巨头，他们每个基金对人才方面的注重。
对于技术方面的注重也是首要的，在中国过去很多年，金融市场尤其是金融交易工具缺乏的情况之下，量化发展应该说是相对来说比较晚的，大概是从2010年股指期货出来以后有发展，可以说量化的发展和股指期货的发展是紧密结合在一起的，所以去年股指期货受到影响以后，量化发展也受到很大的影响，因为我们公司在量化领域不算是新兵，我们从2011年就开始在中国做交易，我们公司本身交易策略也比较多，最早做高频，包括期货的CTA策略和股票的阿尔法策略，我现在也有指数增强策略，作为一个量化公司来说我们多策略的能力还是比较强的，之前也是作为自营业务在做，所以对市场和对于金融行业大家不太了解。我们正式做资产管理业务是新兵，因为我们从去年9月份以后才还是做，借外部资金来做这件事情，今年我们感受很深的是，经过股灾、经过股指期货的监管限制以后，量化这个行业竞争其实是更激烈了，蔡总提到过去年这边9月份的时候跟客户反馈，这个时间点是比较艰难和危险的，其实那个时间点我们也是有一定的担心的。所以我们在那个时间点基本也是看好的，到了9月份的时候我们对所有客户说，我们的产品可能要暂时冻结，站在客户资金安全的角度，因为当时的政策风险、监管的不确定性还有。
我们是做量化的，我们不能预测监管的一些动态，不能预测市场的动态，所以我们预测的是我们在阿尔法方面的一些优势，从今年以来，我们开始发现整个监管层、整个市场这方面相对比较稳定，虽然说流动性比较差，但是整体来说今年的资产管理业务推进的还是比较快的，我们今年应该说在纯阿尔法方面资产管理业务是比较多的，应该说今年机构从资产配置来说，阿尔法方面尤其是纯中性策略这块是一个很大的缺口，过去阿尔法配置量比较大的情况下，之前有上千亿体量的规模的配置，到今年很多的资金是需要寻找优秀的投顾来获得比较稳健的收益，今年收益率会受到股指期货的影响，今年仍然保持了11%左右的收益。控制回撤在3%以下，这是今年以来的战绩。
但是对于我们现在的推进的市场的情况来看，量化现在策略的发展应该是一个非常快，很大的压力给到所有流量化的基金，大家每个人都要应对市场的变化、应对监管策略的变化，应对市场不同资金的风险偏好、资金偏好变化。我们从今年以来可能以下几块做的相对来说花的时间比较多一些。
第一，阿尔法方面。阿尔法本身应该说是我们今年以来做资产管理业务最大的策略，我们现在规模可能做得比较晚，所以规模比较小，大概15亿左右，但是我们因为有自营的业务，所以这块支撑我们阿尔法和其他多策略的研发包括技术的研是比较强的。
第二，今年还有一个变化，对于阿尔法策略，如果我要背着基差做的话，压力是很大的，我们在尽可能提高收益率、挖掘策略的潜力，尽可能把所有的交易细节都做好的情况下，把我们的阿尔法收益尽可能的往上提，才能够打败负基差。其实在今年，百分之十几的年化的期差的贴水，还是有一定的波动，这种情况之下我们推了新的策略，是增强策略性。比如指数增强这块今年以来很多包括银行和机构资金配置的一个新的向，因为我们认为基差的择时或者是市场的择时难度是比较大的，从资产配置来说的话，如果很大量的资金涌入择时，资金的风险的偏好会相对来说提高，如果它本身对于择时的风险不太确定，做指数增强的产品对他的风险会更好的量化，我们现在所谓的增强很简单，我从阿尔法把期货端给丢掉，不去对冲，因为我们知道如果不对冲每年可以拿到10% 到20%的基差的增强。在这种情况之下，我们可以用空间换时间。比如说我们投资的期限如果是在两年或者三年的范围之内的话，现在的市场下跌风险是比较小的，在这种情况下，我们把阿尔法收益可以通过负利的叠加，然后增强到我们的产品收益里面去。从实际的产品投资效果和增强的稳定性来说，现在已经超过了阿尔法策略、中性策略本身的性价比，我们认为这是现在配置比较好的一个方向。这个是跟很多的机构、投资人在聊的时候，他们也对这个方向比较感兴趣。
今年还有一个变化，资金方、银行资金，开始委托一些专业的投资顾问，去对机构、私募进行技术方面的考核、研究，这方面他们有很多经验的积累。现在整个从市场环境来说，对于私募其实更好了，只要你的业绩做得更好，你的业绩有足够的独特性，你的策略本身的容量足够大，整个市场找到你的机会比过去大，过去可能大家做起来，做策略很快容易，市场定位到一个好的投顾，他花的时间要很长，你们俩个之间有一个信息的不对称。现在来说，未来这个范围越来越小了，这个是我非常高兴，或者整个行业一个比较好的一种变化趋势。所以，今年很多策略也都在增多，包括像CTA策略、阿尔法策略等，整个多策略也是一个发展的方向。
段勇：王总提到，他们的自营品牌做得非常好，去年好像是7月份那一个月他们基本上赚了一倍，当时他们就在我旁边，也是我们的邻居。请大成基金的夏总介绍一下你们的情况。
夏 高： 大成基金基金经理
大家好，今天非常荣幸能够回到清华母校来跟大家分享一下，我们大成基金在量化投资方面的一些工作。
大成基金是一家公募基金，历史也比较久了，有十多年的历史，我们大成的量化投资是从2006年，从被动的指数产品开始，到现在也有十年的历史。随着量化业务的发展，开始慢慢地进入主动量化、股票衍生品、商品期货，公募能做的，或者全市场能做的量化业务，我们都有所涉足。业绩也开始有一些亮点，就像刚才段总说的，我们今年新发了一个大成中正360互联网+大数据的基金。另外，我们FOF业务也取得了规模上的一个很大的进步，我们的商品期货专户现在也有五个产品，到目前为止所有的产品都是一个正收益的情况，也没有受到像上周五商品期货大幅波动的影响。
公募基金的老本行是做股票投资，我本人也是做股票量化，想跟大家首先分享一下股票的长期投资价值，今年以来很多机构，包括公募专户可能因为一些情况放弃了空头，多头方面也能取得一个很好的收益。从成熟市场以美国为例，从1980年到2005年，标普500指数上涨了18倍，远远战胜了包括纽约的房价，纽约房价也就是涨了5倍左右，跟GDP差不多。从很长的周期来说，股票应该是一个非常好的投资资产。
再回到中国的情况来说，2006年到2015年十年的时间，虽然说上证指数和沪深300没涨多少，涨了一倍多，但是中证500涨了7.8倍，它的年化收益能够达到20%多，也远远地超越了包括广义货币M2的增长速度。公募基金的股票型产品来说，它的年化收益也达到了23%，也是远远地战胜了大多数的资产，可能大家都知道一线城市的房价，过去十年可能涨了10倍，我个人认为这是中国特殊经济阶段的一种特殊现象，我自己无法想象未来十年，一线城市房价均价再涨10倍，现在10万均价再变成一百万。
我认为未来十年股票市场如果大家做得好的话，比如有很好的超额收益，再能够在择时风险控制上做一定的增强的话，未来十年实现10年10倍的收益，我想还是可以期望的，所以我个人觉得，对于中国股票市场还是从现在开始比较有信心。
上证综指的年限图，从90年代初到现在的年限，基本上是一个平稳上涨的情况，但中间有波动，但整个趋势是一个不断上涨的，说明股票市场在长周期来说，还是很有投资价值的。对于公募基金来说的话，公募基金在股票投资上有的优势可能一方面是它的长期性，它可以长期地去在这个市场里不会有一个很大的进出。另外，公募基金成本还是比较低的，一个股票基金一年的管理费也就是1.5%，也没有像私募那样有业绩提升，对于普通老百姓还是一个很好的投资标的。公募基金的门槛，从一千块钱或者一块钱，所有的投资者都可以参与，因此从长期趋势来看，公募基金值得大家考虑。
从中期趋势来说，股市经过去年到今年几轮的波动，和熔断之后的调整，风险也得到了比较大的释放，未来我个人预期机会是远远大于风险的，而且除了股票以外的各种资产，包括房地产、债券，可能价格来说，还是处于比较高的位置，未来不一定下跌，但是可能波动会加大，相对而言股市的吸引力也会不断地提高。而且就这种固定收益产品来说，虽然大家可以稳定地拿到每年4到5的收益，看起来没有什么风险，但是其实大家可以跟M2的增长速度比一下，未必划算。要跑赢M2的话，长周期来说基本上就是股市能够超越M2的回报。虽然说上市公司质量层次不齐，但是上市公司基本上在中国市场来说，还是最优质的一批公司，这些公司所获得的增长速度，应该能超越整个GDP，能够超越整个货币增速。
短期来说，股市收益的变化，或者涨跌还会受到各种因素的影响，但是我个人认为这些因素不会影响它的中期和长期的趋势。既然股市机会还是比较大的话，我认为量化投资能够创造的超额收益，也会更有信心一些，因为中国毕竟是一个新型市场，它的有效性可能比成熟市场还要差很多。量化投资通过消除无效性来获得超额收益，长期来说稳定性会比较强一些，而且现在上市公司数量越来越多，现在已经快三千家了，传统的通过人工去调研来覆盖这些上市公司的做法，可能越来越困难，三千多家公司基本上很难通过人员去完整覆盖。量化投资通过计算机技术和模型，来覆盖这些公司的话，一个是更全面，一个是更快速一些，这也就意味着量化投资能够获得一个更好的投资机会，或者更好的超额收益。
量化投资可以采用多策略的方式，除了用基本面的信息进行量化选股以外，还可以通过技术面、宏观、舆情这些东西，通过综合的分析能够获得一个更全面的投资决策，为我们的产品创造更好的超额收益。这就是我对股市和量化投资的一些优势的理解，未来我们大成基金会在量化投资方面继续生根，为广大的老百姓和机构者提供更好的投资机会。谢谢大家。
段勇：谢谢夏总的发言，看来公募和私募确实不太一样，今天跟王总吃饭，他说他不太愿意为人民服务，他们主要都是自己买的，徐总你可以介绍一下你们的一些策略。
徐 进：幻方量化首席执行官
很高兴今天在清华的竹楼里面跟大家分享交流，我是浙大毕业的。今年我们也会在清华招收一些毕业生。再说一下我们幻方，我们也是做了很多年的自营，我们的自营规模应该说在私募业内是比较大的，一直到今年6月份才真正开始对外募资做资产管理。
今年以前我们基本上自营的资金每年都是翻倍的速度增长，所以现在自营的规模也超过5个亿，也是完全从市场上赚取的，在今年的6月份，为什么我们开始对外募集产品，也是因为觉得受到股指期货的限制，我们可以设计出一些比较新颖的产品，能够和投资者一起来分担市场的风险，同时获非常合理的收入的回报。我们也做了很多跟夏总一样的统计，在我们看来对冲有一个非常大的成本，对冲并不是免费的东西，对冲带来的成本会使得尤其是今年这样的环境下是性价比非常低的事情，非常不划算，辛辛苦苦做的事情都送给了贴水，我们在今年非常早期的时候就开始往外推指数增强系列，刚开始所有的投资者和机构都非常不理解这个问题，因为他们觉得我们需要绝对安全的收益，不能有任何亏损，但是从整个历史周期来看，如果认为中国的经济能够保持每年增速6%，其实之前统计出来会更高，如果以这个比例增长，持有股票本身就是一项非常划算的事情，因为没有任何一个资产能够比股票，尤其是指数获得更好的收益。
刚才说到上证的涨数比较慢，牵扯到一些分红的问题，但是中证500因为很少有分红，所以增速非常高，我们也做了一些统计，包括整个行业来看，如果常年能够稳定的跑赢中证500的基金是非常少的，而中证500在这几年真的涨了7、8倍，所以我们往外推指数增强系列，在中证500本身的增速的情况下再给大家承诺的收益，长期持有的话我觉得是比任何的方式更好。
在推行产品中我们却遇到了非常多的阻碍，整体上来说，市场目前的环境和去年9月份股灾以后受到股指贴水的影响是非常艰巨的挑战，但是因为当时在股灾以后很多股票是被错杀的，所以去年9月份到年底，包括熔断以后其实有很大段的时间做阿尔法超额收益是非常爽的事情，而到今年6、7月份月份，随着市场波动率不断的下降，整个市场交易的活跃度越来越低，再做阿尔法和当时的感受又是一个新的挑战，我们也观察了从6月份开始大家的收益越来越严峻，尤其是刚才王总他们九坤的阿尔法真的做得非常好，但是每个月一个点是非常辛苦的事情，我非常佩服蔡总他们，如果有40亿的规模，他们每天就不断的要做股指的调仓，从这个月换下个月，从下个月换次个月，这是一个非常大的挑战。我今天所要表达的意思就是这样，我认为在目前的环境下持有指数增强是比较好的选择。
段勇：下面请尹总给我们介绍一下。
尹 克：泓信投资董事长兼投资总监
我毕业以后就去了美国，博士毕业以后一直在华尔街工作，但是在2010年当时我加入了一家国外的对冲基金，2010年的夏天从纽约回到了北京，组建整个中国办公室， 2014年的时候，我们成立泓信投资，我们目前的核心投资团队也是原来在海外的对冲基金的投资团队，也都是以北大、清华的各位人才作为基石。目前我们仍然是在扩充我们的队伍，我们整个投资风格是量化的投资风格，也希望各位同学，如果有志于从事量化投资的话，对我们多加关注。
简单介绍一下泓信投资，是2014年初的时候，我和另外几个合伙人成立的，当时主要看到中国的投资机会非常好，所有的资产都非常便宜。因为2013年经过钱荒，当时债券到期收益率都是15%以上，股票当时是2000点不到，银行PE连四倍都不到，一些可转债都是相对于正股，都是折价的，当时是一个遍地是黄金的机会，我们成立了泓信投资。我们整体的交易策略是自下而上的，用量化模型来发现投资机会，尤其是收益风险比非常高的不对称的机会。我们覆盖的资产也比较广，整个我们的策略是覆盖了股票、债券、期权、大宗商品、国债期货以及港股，基本上在案的投资标底，我们都有覆盖。从2014年到现在，从最开始不到一个亿的规模到现在是大概55亿左右，也赶上了整个2014年、2015年私募行业的爆炸式的增长的春风，我们目前仍然是在继续努力。
简单跟大家分享一下，我们对目前整个的投资环境的看法，进入2016年大家明显感觉收益是要更难做一些，股票这边是有贴水，债券这边收益率其实也出了低位，我们的看法就是目前在这样的环境下，其实各类的beta资产风险已经相对来说比较高了，配置起来性价比并不是特别高。比如说债权，目前十年国债最低是2.64%左右，最近随着整个外围市场的反弹，目前中国的十年国债在2.88%的样子。股票市场当然A股市场估值一直比较高，但是基本上可以看一下平均的估值仍旧在80到90倍左右。大宗商品今年已经经历过一轮涨幅，焦炭从最低位的600到块涨到了2200元。如果你是简单做Beta配置的话，风险还是相对比较大。
从收益风险比角度来说还是以阿尔法资产为主，股票还是着重挖掘里面的超额收益，债券的话也是一样，我们觉得你最好还是要对冲你的久期风险，同时通过各种债券的灵动获得超额收益，期权有一些和股票债权完全正交的套利性的机会，这里就不展开了。
今天CTA策略是非常火的，整个市场波动非常大，刚才中信的郭总也讲到了，CTA是一个做波动率的策略，今年我们看到做收益率是非常高的，但是整个系统性的风险也是不容忽视的，我觉得一个比较稳妥的策略是做一个类似股票阿尔法的策略，就是说你通过一些超额收益因子，要做多一揽子上面去，这样的话去规避整个系统风险，把你整个的收益来源控制在阿尔法收益这块，而不是去赌Beta单边的风险。
其实这样的多策略的配置不只是增加了收益的来源，因为现在收益是既有股票又有债权，又有期权和大宗商品，同时如果你是做阿尔法资产，这些资产之间的相关性几乎是严格正交的，所以你整个组合的风险也有所分散和下降，整个产品或者是组合的收益风险比就会大幅度上升，像我们去年发的产品就是用多策略的配置，当然里面也有一些策略配置的轮动，按照不同策略的预期收益、风险相关性的改变做相应的调。从去年8月份到现在整个的资本市场经历了很多事情，包括股灾2.0和3.0的熔断，债券市场实际上4月份有一波调整，最近也有一波调整，大宗商品就经不用说了，波动非常大，但是做了这样多策略的配置，我们今年实现的年化收益大约在17%左右，年化波动率大概在5%，当然这个和徐总说的还差很远，但是对于我们来说还是一个比较满意的，熔断期间最大的累计回撤是0.8%，整个产品全历史最大的回撤大概在2.4%。
所以我觉得对于很多风险偏好比较低的资金来说，多策略的配置在目前的市场环境下是非常好的选择，另外对于一些风险偏好相对比较高的资金，我也非常同意各位大咖讲的指数增强的策略，因为指数增强核心在于增强，因为指数本身我觉得收益风险比并不是特别理想，但是中国的市场它的投资者结构有一定的特殊性，20%多的散户贡献了80%多的交易量，所以说潜在能够挖掘的超额收益是非常高的，这个不是海外的市场能够比拟的。我们原来做海外市场，每倍杠杆能做出3%的超额收益就非常满意。中国市场只要你肯挖掘，我觉得蔡总也提到去年股灾包括监管，股指期货深度贴水，实际上是给整个行业一个自我提高的机会，因为坦白来说之前有点太简单了，因为股指期货是升水的，一年能获得7%，尤其是股灾之前一年升水10%多。因为阿尔法随便拿一两个例因子，随便15%的收益肯定是有的，这个太容易了。目前你需要战胜大概年化13%的贴水，我觉得这个贴水存在也是相对来说比较合理的，因为毕竟你的整个超额收益这高，因为你的股指期货现在相对于现货又没有打新的功能，所以有一定的贴水是非常合理的，那么刚才徐总也说，如果你的风险偏好非常低，你去承受这样的贴水对冲成本，但是如果你有足够的风险偏好市场会给你相应的回报的溢价对于风险偏好比较高的资金，在整个中国的市场其实是可以大概年化做出40%以上的超额收益的，这个就突出了整个中国市场的无效性，在里面其实是有很多机会的。
段 勇：易观长河基金CEO（主持人）
今天因为时间的原因，我们这个环节就到这儿。
【圆桌论坛三：新技术引领金融——量化投资与金融科技创新】
主持人：何丽峰：各位嘉宾用两分钟的时间介绍一下自己的情况。
冯永昌：量邦科技董事长，微量网创始人
其实今天我们说了很多股指期货的事儿，大家可能不知道在十几年前的时候，首先是由杨总管理的一只指数基金，中国的第一只沪深300的指数基金，开了指数投资的一个最重要的一个头。之后在还没有股指期货的时候，当时我跟了杨总跟中金所做各种模拟策略，做各种未来的设想，一转眼从没到有，遇到了一些挫折，又到了今天，感受到了大时代的变迁。我做的事儿，之前从量化投资基金经理，再到整个量化投资的服务行业，我做了很多事儿，也投了很多家公司，最著名的可能是微量网，量化投资零售化，把机构专项的量化投资的技术，通过程序化交易的策略和云端一键式的跟单，带给广大的零售投资者。量邦科技作为一家 To B的公司,也给很多对冲基金提供了各个细分领域的解决方案，有阿尔法的高频交易，CTA，也有智能投顾等。
何丽峰：杨总给我们介绍一下金贝塔，我们知道金贝塔年初也获得了蚂蚁金服的一轮融资，也很有名气，请杨总介绍一下。
杨 宇：金贝塔网络金融科技（深圳）有限公司联席CEO
先介绍一下金贝塔的情况，去年这个时候我参加了第一届的量化全球峰会，当时我还是以嘉实基金董事总经理的身份来做量化投资的演讲，今天我的身份变了，是金贝塔网络金融科技有限公司的联席CEO，是从量化投资的方向转向金融科技的方向，其实这样一个转化，我觉得是非常顺利和正常的转化。刚才前面圆桌论坛很多嘉宾提到了量化投资，最后两位嘉宾又提到了指数增强策略，其实贝塔就是指数，金贝塔是智能贝塔，我们做的方向就是智能贝塔方向，把一些主动投资的基金经理的投资能力，通过纪律化的方式做成贝塔。嘉实最早的时候2009年我们做了国内第一个指数基金，现在我们开始做智能贝塔金融科技的平台，怎么样定义金贝塔，就是证券投资组合的一个金融科技平台，或者我们把它叫做智能贝塔的金融科技平台。大家如果感兴趣金贝塔的话可以在各大应用商店下载。
何丽峰：下面请龙总介绍一下知象云的一些黑科技。
龙白滔：知象科技CEO
知象科技简单讲是在结合云计算和量化金融这个领域的一家金融科技企业，它的主要目的是结合计算和智能以及工业化，为中国的专业的量化资产管理者提供全站的业务能力的一家金融科技企业，我们的特点第一就是我们是一家云计算公司，知象在云计算方面的领域是比较领先的，可以支持高频交易，高频交易对云计算安全、可靠、隔离、网络延迟方面所有极其苛刻的要求，知象的云计算全部可以满足。第二，结合智能。在知象的平台上我们让量化平台所有的用户，其实就是专业的资产管理者，策略开发者能够使用机器学习、深度学习、人工智能所有的计算能力的框架，可以来做策略的研究的工作。第三，工业化。我们希望把策略研究的工作按照流水线化，不同的层级、不同技能的需要进行组合，一个是从人力资源的匹配，一个是从技术框架的角度对它技术支持。所以希望把量化资产的生产过程流水线化以及工业化。通过这三种方式，我们希望把量化生产的核心业务能力，数据、策略研究、回撤、交易以及基于交易上面的管和风控，所有的能力都放到Cloud上面。所以我再一句话的结尾知象首先是一家云计算公司，同时也是一家量化平台的公司。
何丽峰：对于我们做量化投资来说IT技术非常重要，之前是各家搭自己的，现在龙总把它集成到云上了，将来做量化投资我们都用知象云，跟现在我们做IT开发都用阿里云，我相信这也是未来的趋势，下面请李总揭露一下京东金融在量化投资里面做布局。我相信也是观众特别关心的事儿。
李斌：京东金融证券创新部总监
说起京东，我相信大家还不知道京东在做量化或者是大数据方向领域，根据听了杨总包括龙总的介绍以后，我特别冲动想问，你接受战略投资吗？实际上京东更简单一点，我们做了非常多不同的金融方向的服务，这里面不管怎么样还是以最初的支付、消费金融、供应链金融一步一步的到了所谓的理财、证券、保险以及众筹等等各个方向，但是所有的这些布局，其实很简单我们一直说看上去是一个金融的生态链的机构，但是核心其实就是金融科技的底层。在白条消费金融中，其实大家已经看到了很多我们去沉淀下来的征信的体系系统等等各个小的模块对外的输出和应用，包括在ABS的应用上。前一段ABS云整个战略的布局和生态的发布其实在进军“财富管理+投资”这个领域，依托京东特有的数据上的优势，再加上用户上的一些优势，实际上核心就是把这两端通过科技、系统真正的沉淀下来，开发出来，可能它未来是一个金矿，这个金矿到底里面有没有金子，在中国其实没有太多的人知道，我们觉得现在恰恰是一个时机依托这个优势，试图挖这个金矿。
简单的说其实我们看到在美国这么多年过去的发展，尤其是量化的领域，也是一模一样的状态，经历了90年代中期第一次策略化，量化迅速在美国开始受到重视，到了2005年、2006年，出现了一些量化策略的同质化的现象，开始去研究所谓的大数据或者说跟投资直接相关的、不相关的等等各种各样的数据，挖掘新的因子和新的阿尔法。这个时候实际上出现了这样一系列新型的数据导向型公司。
到2011年我们又看到了一个更新的形态，科技发展带来美国的人工智能、高频的交易等等一系列的算法，所以一旦出现了新的数据和新的阿尔法以后，所有的人都会去攻这些新的领域。这些东西的沉淀由变成独特性新的东西，出现了向量化平台方向发展的企业。
对中国来说，目前中国所有的东西发展都是以美国10倍的速度，今年非常像美国2005年的状态了，其实不管我们仍然在这个市场中存在多少优秀的基金，但是实际上整体越来越难，这给量化投资一个巨大的机会，因为我们的大型机构，包括银行的资金开始布局到量化领域来了，机构的投资一进来以后必然规模是一个指数型往上走的状态，策略又有一定的欠缺。
所以在这个时候，是一个真正的科技依托于大数据和不同人思想，更加开放去能够帮助到今天核心的策略，能够帮助到量化发展的最正确的时刻，这个也是为什么在此时此刻开始往这个方向上做结合，用我们自己的优势做底层金融服务的原因。
何丽峰：李总结合京东自己内部更多的资源来开拓量化方面的工作，李总问了在座的之前都是做投资的，现在都来搞互联网了，我想问一下，在座几位你们觉得之前做投资和现在搞互联网，当然这个互联网是基于量化投资的互联网，你们觉得这里面有什么不同，或者因为我们之前也有很多的私募机构，你们觉得之前做量化投资无论是公募还是私募，跟现在把互联网引入进来做互联网的金融、互联网的量化投资本质上有什么区别？
杨宇：这是一个非常有意思的话题，其实我们四位原来都是做量化投资的，现在转行做了金融科技、互联网金融，我想从两个角度回答这个问题：
第一，从量化投资到金融科技的变化是非常自然的事情，大家知道量化投资相对于传统的基本面、选股型的通过个人的判断来进行操作的主动投资而言，最大的优势或者说最大的特点就是我们更多的借用了科技的技术，包括我们对大数据的处理，包括一些模型。大家知道我们要搭建一个完整的量化体系，要有自己的多因子模型的系统和风险控制的系统，还有自己优化模型的系统，这些其实都是一些科技的手段。特别是现在随着大数据、云计算技术的一些引入，大家可以看到量化投资和科技之间的结合是越来越紧密，所以我们几位从量化投资基金经理转行做了金融科技的一些方向，我觉得是非常自然、非常顺理成章的事情。
第二，说一下相反的角度，其实你会发现，我们从量化投资到金融科技是一个非常大的鸿沟，这个鸿沟体现在什么层面？体现在我们所有做量化投资的人，基本上不说人话，我们从早晨到现在一直提到我们的多因子模型、事件驱动、CTA、套利模型，所有的东西我相信不说普通的投资人，即使我们在座的各位对于很多事情都会很陌生。我们一直说的是行话，但是我们到了金融科技的平台上以后，你会发现我们要服务的是9000万个人投资者，我们要服务小白的时候，我们需要用说人话的方式对他进行服务，所以我有很大的改变，我们把原来复杂的一些模型和系统需要要一些大家听得懂的语言，比如说像奶牛计划、金沙计划等让你听得懂，能够交流。原来高大上量化组织往小了做，适合散户做投资的组合，这样的一些方式尽量的迎合我们个人投资者和小白的需求，这是现在最大的变化。原来我做量化投资基本上是以专户为主，服务的是一百万以上的高端个人，现在到了互联网金融，我们服务的是小白，服务的是普通的个人投资者是长尾人群，所以最大的变化要从说黑话改成说人话，这是我最大的感受。
龙白滔：其实我跟各位还是不太一样，因为我过去其实并不是量化基金经理，虽然说我过去的经历，跟量化生态有很多关系，我以前写的程序多一些。从这个角度来讲，我确实跟交易系统有些关系。
在创业知象之前，我是在中金甲子做VC、CTO，我当时是在一级市场混了大半年，现在到金融科技，以互联网的方式来做量化金融。我最大的感觉，为什么要从VC转入到金融科技领域，再做量化平台，其实很简单，传统的做投资，不管是量化也好，还是非量化也好，其实本质上要么是一个，要么是手艺活，要么是一个靠资源的事情。对我个人的背景来讲，我并不认为它是一个商业，你如果是个手艺活，你天天都得操心策略的事情，做策略的人知道，你想你是老板吗？你不是老板。如果是靠资源型的传统金融业务，我没有这样的背景，今天已经好几个同行说到了。但是用金融科技的方式来做一个量化平台，就不一样了，我做一个量化平台，能够把量化的资产生产过程或者是销售的过程，把它平台化，最终能够形成一个商业，这是我最本质的动机。
量化在中国有前途，因为今年十大对冲基金其中七家都是量化的，但是三年前这个数字是三，所以计算机统治资管行业，已经是一个不可逆转的历史趋势，别管传统的基金经理过去有多牛逼，而未来一定是量化基金经理的统治这个世界的现实。
最大的变化，就是从之前的个体劳动者变成了一个生意的主导者，是这么一种感觉。用金融科技的方式来做量化的话，其实也是把量化在工业化方式的道路上推得更进一步，用工业化的方式做量化，用平台。可以帮助量化这个业务在中国发展得更快、更迅速。
何丽峰：李总您谈一下，您这么好的金融背景，怎么也混进互联网圈了？
李斌：最简单的说法是真的忍不住，我之前在美国其实更多的时候直接自己去做一些量化的策略，其实最简单的发现，很直接就两点：
第一，量化本身就是个科技，或者说它是离科技最近的一个金融方向。
第二，中国这个市场太好了，太美了，实在是忍不住必须得回来，不管是指我们中产阶级对于核心理财端的需求，还是指我们看到了量化是一个不管碰到多少困难，大家都挡不住的，一个必须要发展起来的方向。所以，其实就这样一个促使的因素决定真正以科技的身份，或者以金融科技的身份，进入到这样一个大的潮流环境当中来。
从商业的角度来讲，其实有了很大的转变，因为之前更多的是以LP的身份，我赚我该赚的钱而已，现在是更多地我们希望能够提供原材料，跟最好的能够去提供挖掘机的公司一起打造一个市场的生态环境。同时如果有可能的话，我们再多一些股权上的布局，资产端的布局，以及更好地去直接服务于我们的客户。同时还能够帮助所有的量化，国内最顶尖的基金经理，最顶尖的这些机构。
我们知道不光他们缺底层的原料，不光缺铲子，在中国整个量化的生态发展中，还缺一个最重要的东西，就是中国一直没有真正优质的LP，在这样一个环境中，真正想让这个市场发展，需要大家一起的努力，促进我们投资人的投资理念的提升，同时促进监管的各种各样的动向和环境的完善，这样才能真正地帮助到老百姓的投资，帮助到从业者，也真正帮助到科技的发展。我们希望更多的可以在这样一个环境中，去做这方面的促进。
何丽峰：我们下面请冯总谈谈您的想法，冯总的背景也是特别好的，也是北大统计系的博士，也是央行的博士后，他现在在互联网领域里面做了很多创新的工作，您来谈谈在这方面探索这么多年的一些想法和感受。
冯永昌：感谢我们这个非常好的平台，我这个会确实很有意思，这个问题把之前跟多割裂的概念联系了起来也引发了很多思考。杨总也讲了，从外延的角度来说，最大的区别就是说人话，我们在想从内涵的角度来说区别是什么，很多年前，今天流行的很多概念，十几年前在老东家的平台上面已经讨论很多了，甚至也提了智能贝塔老东家发指数，更早我的博士论文就是研究这个的。
简单说我对量化领域是有一种情怀，我们可以去面对更多的老百姓、更多的散户做其他的事情，像金贝塔做的证券投资组合，之前我们在公募这个平台上做的指数增强的这个逻辑，也是一条路线，去年1月份的时候中国基金业协会的官媒上面我写过一篇文章，专门讲量化投资和中小投资者保护，是一个非常严肃的讨论。后来在股灾过程中，当时也做了大量的工作，当时我们参加各种活动，为各种同行的正名做了大量的工作，在各个不同的政府机构的场合。其实做这些事情不产生什么直接的价值，但是这能解决一个问题，让我们坚信用智慧可以创造财富，把这种财富带给更多人的理念和情怀，可以延续下去，我觉得最大的内涵的区别就是分享，这也是从互联网里学到最重要的精神。
何丽峰：冯总的微量网在策略分享上做了很多的工作，所以提到互联网最重要的精神就是分享的精神，杨总您的金贝塔平台也是把量化投资的理念通过互联网的方式分享给大众，比如说我们之前可能都是买一来百只股票，我们要把这些精简到让散户接受的两三支股票，你能介绍一下这两种不同策略之间的差异和对这种智能贝塔策略的接受程度，在您过去一年多的之间里面谈一些这些方面的看法。
杨宇：谢谢何丽峰很好的问题。永昌刚才提到，他有一句话我非常认同，他说智慧是可以创造财富的，这更好和我们金贝塔的一个口号，我们叫思想创造财富，我们认为思想和智慧是可以创造财富。
第二个，我们认为思想是可以分享的，智慧是可以分享的，财富，比如说我有钱，我给你一百万，我这一百万就没了，但是我的投资思想是可以分享的，这是我们在做金融科技，在做互联网平台一个很大的初衷。我们现在要做的，原来我服务的是高端的个人，我既使做基金，我的基金当时是市场上最大的基金，有170万个客户，那也仅仅是170万个客户，但你可以看到现在互联网金融的平台，金贝塔已经有400万的客户，我们一年的时间。蚂蚁金服和京东金融更大了。
所以，金融科技平台在中国能长大，我们在中国光做个人投资的证券投资者就有9000万，在任何一个国家是没办法进行比的，。我们要做的一个变化，就是何丽峰提到的，我要把原来的我们要分享思想的时候，我就不能把原来20只到50只股票，甚至更大的组合，投资者不接受，他不知道怎么投，我把它做小了。大家知道从小往大了做容易，大家从大往小了做难，你给我做一个五个股票的组合，还能够体现很好的阿尔法的能力，这是非常难的，我们在这方面做了非常多开放性的工作，我们做了一些MINI组合的系列，我们通过让投资者理解，更能听得懂的一些方式，办一些三只股票、五只股票的小组合给投资者，最低的交易佣金一毛钱起。我们要做的是服务到长尾人群，就像何丽峰刚才在开始引导词中提到的，我们怎么样做普惠金融，我们怎么样服务到一个月收入只有两三千块钱的工厂工人，我不是服务到在财富管理中心的私人银行的客户，在互联网金融平台我们需要做的是对大众的服务，对普惠金融的服务，我想这既是我们的一个开放性的工作，也是我和在座各位的一个梦想，谢谢。
何丽峰：杨总的平台更多是一种情怀，我觉得杨总在以前的公司做投资其实应该挺赚钱的，但他为什么要来做这个平台，肯定是想把一些好的东西，通过互联网的方式分享给更多的大众。
龙总刚才提到你们知象云的平台，把我们交易系统全部放在云端，我相信一些专业机构都会有这样的疑问，我的话题可能稍微尖锐一点，但我相信龙总应该会有比较好的答案了。大家都会顾虑一个事情，我的策略是一个非常隐私的事情，如果放到你的平台上，你的平台会不会做点手脚，这是大家普遍关心的问题，我想请龙总你们在这方面的一些创新方案，怎么来消除机构投入者或量化投资者，对您这个平台的信任问题。
龙白滔：其实这个问题是很普遍的，云计算转型各个传统的行业，这个行业以前用户首先关注的就是安全的问题，不仅仅是投资行业，无非是具体到量化投资行业关心的资产端安全，这个资产就是策略而已，但是云安全的问题是这样，其实是一个非常复杂的问题，不仅仅是技术需要解决的，其实是一个技术、商业模式、法律各个方面提供一个综合的方案。
首先，技术上一定要有相对可靠的方案，比如说传统的中国云计算，是否能够做到足够的安全，能够支撑金融的核心业务，就是说我不能评判现在的云计算怎么样，但是现实就是说，现在国内云计算很火热，但是主要是针对个人小微企业的云计算格局，已经基本上是个红海竞争。但是这个格局里面很少有大的企业，特别是金融机构愿意把自己的业务系统甚至是核心业务系统放在公有云上，这里面有意识的问题，也有技术不成熟的问题。意识的问题是一个全行业的问题，需要在云计算领域的从业者对这个行业进行一个培育。
另外一个技术的问题，你要为机构的用户，特别是金融机构的用户提供云计算，你一定要很清楚，你要承担这样的责任，一定要有可靠的云计算服务提供给他们，比如说我在通联数据上班的第一天，第一件事儿CEO告诉我，你把国内所有云计算公司全部考察一遍，看看那一家可以支持通联量化的云服务。当然那件事情没有结果，到现在为止也没有结果。
从我的角度讲，如果你的业务模式依赖于云，首先需要有一个安全的云的基础设施，这是你必须要做的工作，所以在这个方向知象做了三年的努力。2013年我很偶然知道了华尔街的金融云，背景是华尔街最大的债券经济商的高频交易团队整体分拆出来成立了一家高频交易的云计算公司，上面只做高频交易托管，这家公司在2015年年初的时候在瑞郎黑天鹅事件里面一战成名，全球外汇市场彗星撞地球，大部分经济商或者是外汇交易所的交易系统全部宕机，但是华尔街金融云上面的所有交易系统，高频的，包括交易所交易系统、券商交易系统全部正常运行，并且流量在瞬间增加了几十倍、上百倍，交易所靠流量挣钱，也就是说华尔街金融云上面的用户，在一个小时之内挣到平常一个月的钱。所以说华尔街金融云是通过这个事件的证明正确性。
我发现这就是我要的，但是我也发现它的技术障碍跟所有的云都不一样，我想未来我的业务一定要基于云做金融业务，必须给我的用户提供安全可靠的基础设施，所以其实知象的团队从正式成立之前到成立之后我们花了三年的时间，把华尔街金融云全部的技术体系全部掌握了。
第二，你的商业模式要保证你跟平台上的用户没有利益冲突，如果你的商业模式是靠服务用户并且让用户在上面管理更多的资产、更大规模的资产来生存的话，而不是靠偷窥用户的策略来生存，这在商业模式角度讲就存在一定的合理性，我没有动机要去偷窥你的东西，因为一旦被发现我的整个业务模式是不成立的，过去做的所有的工作都是浪费掉。
第三，法律运营层面。比如说服务的提供方和消费方是有严格的法律条款的约束，你在什么时候做一个云服务商，我给你提供什么样的可审计性。这种审计性包括基础设施层面、业务平台层面，还有你作为一个平台的提供商内部有非常完整的运营制度包括人事制度、技术制度能够保证最少的人，可能访问到核心资产。你一定要有个制度，这种最终的密码只在一个人或者是有限的一群人手里，并且这群人对密码的使用、对系统的访问所有的行为都是可审计的。
再总结一下，安全的问题是技术、商业模式、法律和商务的综合问题，但是我认为云安全在现在已经不阻碍金融行业采用云，这已经在其他行业得到了验证，谢谢大家。
何丽峰：我相信技术的趋势跟我们当年发短信会担心中国移动劫持短信一样，实际上这种担心是不可避免的，随着技术和模式的成熟，我相信会有越来越多的人会认可这种模式。李总来自京东，像腾讯、阿里、百度这样的互联网公司，也在布局量化投资相关的业务，作为大型的互联网公司，来布局量化投资和传统的金融机构来布局量化投资，金融科技和互联网金融有两个趋势，一个是从互联网切入金融，一个是从金融切入互联网，您跟杨总做得是相反的，最终汇聚到了这点，从您的角度聊一下从互联网切入金融、切入量化投资领域和金融机构切入互联网+量化投资领域，你们的优势在哪？或者谈一下京东的布局想法。
李斌：京东在过去做了蛮多不同的尝试和方向，最早的时候依托于商城，我们商城沉淀了非常多，做了国内很强大的一套系统和体系。但对于量化投资，或者说对于任何一个金融服务，其实我们觉得最关键的东西就是三层：
第一层，数据的底层，因为所有的人工智能也好，科技也好，其实如果你脱离了数据底层之后，更多的东西相对而言是比较虚的。
第二层，核心的系统、技术、云，等等这些系统的交易层。
第三层，把它用起来，用起来其实你可以变成量化策略，你也可以变成对客户服务的精准营销和精准推送，更了解客户的方式。
京东一直是坚定地走最左边和最右边的两层，最左边我们在过去并没有一个非常明确的决定说，我一定需要去服务于证券这个行业，但是我们知道的事情是，我们一定不会缺失任何好的数据。因此在我们没有财富管理的时候，我们就投资收购了一系列的数据公司，我们在积极地开发所有京东上面可以看到的数据，能够做很扎实地进行数据收集、清洗、整理，做好数据的底层。接下来，依托与这样一些数据，才真正地有了去做量化、做整个金融服务的核心基础。我们再了解和理解我们的客户，他们的喜好、年龄阶段、收入、理财需求，他们自己想要的东西，这是我们另一层数据想添上的一个优势。对于京东而言，实际上从互联网的机构，去切到金融这个领域来，我们就希望能够给实实在在的广大金融机构，去提供两方面的服务，一方面是底层的核心数据，包括能够要得技术的。另一层是我们的客户（资金端），我们能够慢慢地变成一个好的LP，给这个市场带来更充裕的资金。
另一端一样，我们会认为中国所有的事情都是美国发展速度的5倍、10倍，量化其实也是，从2011年、2012年阳光私募开始之后，这个东西浮出水面，成就一个一百亿的基金，其实中国用的时间也是美国的几分之一。未来其实成就一批千亿级私募的量化对冲基金，其实我相信也是两三年、三四年之内的事情。在这样一个大的环境下，其实只有是一个好的生态和好的平台，我们觉得才能够去追上中国的发展速度。这是我们自己的一个定位，希望能够最好地服务于金融的机构，让大家一起共同地成长。
补充一个小的点，因为刚才聊到分享这件事情，其实京东更多我们希望，可以把数据把很多底层的东西用出来分享，它不仅只是一个我们去分享这些策略，分享这些成果的概念，包括其实京东自己的行业大数据，消费行业的大数据，我们做成了不同类型的指数，在5月份的时候也登陆了纳斯达克，在彭勃上面、在纳斯达克上面我们可以随时去交易和分享的一个过程。
包括刚才何总提到的，我们自己的量化平台上面，很多不同类型的策略，其实和C端的用户也好，跟机构也好，我们是一个完全分享的共同的，一起去孵化的状态。所以当时其实很多人也问过我，京东你自己也搞量化平台，中国有那么多，大家的关系怎么处。实际上经过了很多的讨论，但是实际上我们发现，其实这个恰恰只有在这个行业不是一个竞争的关系，而是一个大家共同分享和利益一致的关系。比如说如果我们孵化一些非常有潜力的，好的私募基金的种子。谁会要求说这个私募基金属于京东就不属于任何其他竞争对手，或者属于任何某一只券商，其他的券商就不能碰触，因为券商之间如果交易托管，是一个排他性的，但是大家一起孵化，大家通过股权的投资一起帮助它成长，帮助它找到更多的资金。这所有的东西，从商业模式的本质上来讲，它是一个共享的，它是一个合作的，而不是一个竞争的，恰恰其实这样一种商业，是我们最想要搭建和追求的。
何丽峰：我们量化投资行业在中国也经历了几年的发展，需要更多的人参与进来，有做投资本身的，有互联网孵化平台的，有资管的，一些传统的金融机构，也有互联网做金融基础设施的，我们想象有越来越多的人参与到这个行业里，这个行业才会真正地繁荣和发展。
冯总您这边微量网，相当于我们国内很早一批做量化策略商城的，我们把一个量化策略，变成一个产品在一个商城上卖，这个跟京东卖各种各样的产品，您这个策略商城的策略产品，跟京东商卖的日常日用品产品，金融产品属性有什么本质的区别？
冯永昌：其实我结合一下三位嘉宾的问题，从另外一个角度回答，因为我们做金融科技都是在做工具，商品是个工具，我们也是有2B和2C两块，龙总做的是对机构的计算能力或者是硬件的服务，我们最早是给各种对冲基金做软件层面的服务，因为在专业领域阿尔法研究的软件和阿尔法交易的软件是不一样的，阿尔法的研究软件和CTA研究软件也是不一样的，讲究各种细分，最开始我们就是致力于给各种投资机构帮他把IT开发服务分担，比如说智能贝塔是一个很重要的，把它传递出来好的用户的方式，对于专业机构来说，我们从专业角度来说阿尔法和贝塔是一个概念，C端的很多朋友不太了解，智能贝塔就是阿尔法，但是一共你有多少来源，一共有多少因子，做模型要去算这些东西。
做这个过程，一些策略也许是可以把工具直接变成交易的代码，直接能把交易呈现出去，这点和金贝塔有点像，区别可能金贝塔更偏向于证券投资组合的传播，我们真正的优势是在期货和大宗商品的自动化交易方面，把这个变成代码，做好止损，一切都是在云端完成的。其实它跟产品是类似的，如果是产品你把钱给我，我以法律形式是个基金，基金经理进行操作，现在把它单元化，对证券来说100只股票因为钱少变成三五只，对于我期货的交易也是一样，过去是很多个品种、很多个策略，现在把它拆分就是一个品种一种趋势、一个策略，可能最低的期货的价钱几百块钱，一千块钱也可以做，把它带给零售投资者。从零售投资角度来说，要知道这是你的预期收益的止损，你接受回撤的范围，剩下是自动完成的，这个商品可能跟京东大的真正意义上的商城区别就是比较抽象化，但是只是借助了形式。
另外也从李总的发言中收获很多，之前我以为京东可能自己想做一个量化平台，现在看来确实是一个更大的平台，to C是一个更大的金融科技的各种各样的金融服务，to B有钱、有数据，有各种各样的API接口，我收获也很多，这是我的理解。
何丽峰：谢谢冯总，我们一个策略作为一个产品，实际上更多是想服务于大众，传统的做法就是自己做私募基金，但是我相信在座的各位之所以从基金经理转到互联网金融领域或者是金融科技的领域，我相信大家都是带着一种情怀，我们要把量化投资的门槛降低，让量化投资来服务更多的大众，也是我们一直在做的事情。
再次感谢各位嘉宾的分享。
何丽峰：量化全球（北京）科技有限公司首席执行官（主持人）
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