来源：金融界网站
作者：亓宁
12月10日，金融界第五届智能金融国际论坛暨金融界“领航中国”年度盛典在京召开，佐原量化与近家金融机构共同聚首，并凭借亮眼的成绩和成长速度斩获年度“杰出年度新锐私募奖”。借此机会，金融界与佐原量化投研总监李博展开了一次深入对话。
提到当前市场上的赚钱效应，李博认为，超额收益的机会一直存在，但需要投资者更深入地发掘。尤其在市场日渐成熟的背景下，李博分享了佐原量化在择时与择股策略上的两大原则：一是寻找自己独特的优势，二是注重基础逻辑。
在策略体系方面，佐原量化坚持稳定为先、资金容量、适应市场三大规范。李博认为，A股和美股非理性波动内核的共通性远大于其差异性，近年来A股做对冲类产品面临着股指期货贴水这一令众多从业者头疼的问题，佐原量化则通过多策略结合的方式，包括股指期货配对策略、市场择时策略、alpha策略，动态地选取对冲标的以及是否对冲，解决了这一问题。同时，通过商品期货类策略的开发，有效地增加了对冲端资金的使用效率，同时也增厚了收益。
金融界：能否简单向大家介绍一下佐原量化？
李博：佐原的投资体系是一个基于宏观产业个股数据研究、计算机编程、量化交易和行为金融分析的认知综合系统。通过综合、智能、可量化的系统寻找最有价值的确定性强的投资机会。
现有量化研究的方法，大多是根据国外的理论和实践成果，套用A股数据进行回测。在选股策略上同质性强，对历史回测结果依赖严重。这样做的问题在于：第一、策略的表现不可能超越历史回测；第二、策略同质化必然会导致竞争激烈，减少盈利，并且同质化过于严重之后，也加剧了市场Crash的风险；第三、对于市场所出现的新情况无能为力，甚至产生灾难性的后果。
佐原量化在AndrewLo所提出的适应性市场假说（AdaptiveMarketHypothesis）基础上，根据A股生态的特点并结合国外成熟市场资本市场的发展路径，尝试对其中可能的进化方向进行推演，反复地得到了样本外的验证。摆脱了一般的策略研究中过于依赖历史数据以及面对新情况策略失效的问题，建立了独特的竞争优势。
通过使用深度学习技术，进一步发挥了佐原独特的投资组合构建优势。深度学习由于其网络的复杂性，常受到“黑箱”的诟病。我们在开发深度学习策略的过程之中，并不简单地满足于这一“黑箱”定位，而是尝试给深度学习、给“黑箱”赋予灵*。通过改变学习对象的特征，通过广泛的比较分析，结合金融理论情景推演，使得深度学习的结果的可解释性和可靠性大大增强。
金融界：这几年量化投资越来越流行，效果也得到越来越多的验证。随着市场不断成熟反而很多投资者觉得赚钱越来越难，您有什么建议？
李博：超额收益是一个相对的概念，其前提是要求自己优于其他投资者。随着市场不断成熟，超额收益必然会有一个逐步收敛的过程。但超额收益的机会一直存在，只是需要投资者更深入地发掘。
在择时和择股等策略设计上，佐原有以下两个原则：
第一、寻找自己独特的优势。在进行策略设计时，我们首先会考虑自己看问题的视角是否独特，自己所使用的数学工具是否独特。如果两者皆不满足，那就意味着此赛道非常拥挤，我们会转换思路，或者转移到其他赛道上去。
第二、注重基础逻辑。不论是基于传统的金融工程方法，还是近年来流行的人工智能，都要求其底层逻辑清晰、可靠性强。对于传统金融工程，这一点相对容易实现。在基于深度学习的人工智能上，我们开发了一套特征解析算法，通过压力测试，解析出深度学习起作用的根本方式以及相应的数据特征，推演其在市场环境发生变化之后，能否具有稳健性。
金融界：佐原量化擅长跨市场、多资产、多策略，能否总结一下今年对A股的投研过程中有哪些重点和亮点？对港股、美股有什么差异化策略？
李博：A股近年来做对冲类产品面临着股指期货贴水这一令众多从业者头疼的问题。通过多策略结合的方式，包括股指期货配对策略、市场择时策略、alpha策略，动态地选取对冲标的以及是否对冲，解决了期指贴水的问题。同时，通过商品期货类策略的开发，有效地增加了对冲端资金的使用效率，同时也增厚了收益。
对比A股和美股，我们发现其非理性波动内核的共通性远大于其差异性。佐原所研发的A股策略框架在美股上仍然有效。相对来说，其主要差别在于：
一、A股因子起作用的方式较为线性，美股因子起作用的方式非线性特征更加明显。
二、美股策略的收益相对较低。以年为界，在此之前（包括年）美股很容易获取30％以上的超额收益，而近10年以来，策略的超额收益处于10％的水平。当然，由于美股本身beta收益较高，策略在美股上整体收益仍然可观。
近两年以来，我们也发现A股因子起作用的方式也逐渐显露出更多的非线性特征。由不成熟向相对成熟的市场发展是A股未来必然的趋势。美股的研究为A股策略未来将面临的市场生态提供了参考。我们目前对于A股的策略设计也会考虑更多的非线性因素，同时也通过模拟，测试在更加成熟的环境中策略表现是否具有稳健性。
金融界：佐原的策略体系有哪些特色？
李博：佐原在进行策略设计时会遵循以下几点规范：
一、稳定为先。稳定性和风险可控是策略的第一设计原则。投机价格具有天然的不稳定性，这与投资者追求可预期的稳定回报相悖。通过在时间序列上和横截面上构建中性组合，熨平大类资产价格剧烈的周期性波动。稳定性包括经济意义上的稳定性与统计意义上的稳定性。在经济意义上，不同的策略尽管在实现方式等技术细节上有差异，但是有共同的思想内核，使得其起作用的微观方式可以被理解而非黑箱。在统计意义上，通过包括多品种多策略的分散化投资，可以避免某一时期过于依赖某一品种和某一单一的策略，使得策略的综合表现更加平滑。另外，不同品种、不同策略的分散化，也反过来从不同侧面验证了策略的一致性和有效性。
二、资金容量。策略稳定性的另一面是能承担大量资金，否则策略的稳定性将失去意义。对大资金的吸纳能力进行测试，可以排除随机噪音是否会影响策略结果，增强实盘中策略运行的稳健性。
三、适应市场。对于未来的情况的处理我希望更依赖于适应而非预测，只需根据当前的市场状态做出选择。市场环境会周期性地发生变化，为特定市场环境所设计的策略当环境发生变化时会存在很大的不确定性。在策略设计时，就考虑到市场可能的演化方向，使得策略能自动地根据市场的变化做出调整。
金融界：佐原量化目前比较成熟的策略有哪些，国内投资人如何选择？
李博：首当其冲的当然是A股市场，同时也包括国内的股指期货和商品期货。A股策略包括类型齐全，能满足投资者的多样化的需求。包括绝对收益策略、指数增强策略、对冲类策略。股指期货和商品期货既包括配对型套利策略，也有更普遍的cta类策略。
美股市场是目前公认的成熟度最高的，我们的策略体系也包括美股。在资产配置方面，主要配置流动性比较好的权益类品种以及商品期货合约。
从理论上来说，经典的CCAPM/ICAPM框架是最适合投资者组合选择框架。但由于其假设过于理想化而难以操作。佐原希望通过多策略、多品种、多市场的体系设置，来磨平资产价格波动中的尖峰厚尾的“棱角“，让每一个产品线能成为经典理论中“分离定理”里一个个单独的“基金”，简化投资者的选择过程，让投资者总可以根据自己的资产、消费和现金流状态找到合适的产品组合。因此，我们建议投资者从资产配置的视角，而非追逐收益的视角来进行产品选择。
金融界：目前是否有一些新的量化策略在进行测试，可否简单介绍一下。
李博：我们相信不论外在形式如何，投机类的资产价格波动都存在非理性情绪波动与资产价格的反馈环，从而产生超额收益的机会。因此，我们会根据投机性的强弱来选择投机新的方向，同时也会兼顾投资品种本身的流动性。目前新的策略尝试方向包括外盘商品、期权、可转债等。
外盘商品的价格影响因素更为复杂，众多的专业的投资者参与也使得其竞争异常激烈，既是一个挑战，也给了我们一个验证自己策略适应性的场景。
佐原的投资体系不是封闭的，我们通过团队不断优化自己策略体系的同时，也会通过研究并参与新的市场、新的品种来不断拓展我们的能力边界。
金融界：佐原量化希望招聘什么类型的人才？对量化人才有哪些要求？
李博：佐原对于人才的要求并不拘泥于某些特定的方面，凡是有志于在量化行业中有所作为的人才我们都欢迎。具体的要求一是拒绝平庸，二是团队协作。资本市场是一个容量很大的地方，不仅体现在财富的容量上，还体现在各种出色的人才都有机会在其中实现自己的价值。另一方面，二级市场又是一个竞争激烈的市场，要想在其中生存甚至超越他人，对于事情一定要有良好的专业素养和追求卓越的态度。每个人的精力和所擅长的方面都是有限的，我们希望专业的人做专业的事，发挥出1+1大于2的效果，使个人和公司共同成长。
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