思勰投资吴家麒：用简单的策略挣钱是比较危险的，做好这两点你就可以赚钱了……
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The following article is from 私木盈家 Author 志刚
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与优秀投资管理人共成长。
吴家麒 量化如果想赚钱，肯定希望整个市场环境出现情绪不对称或者信息不对称，但这相对来说是有限的。
对于量化来说，赚情绪的钱是比较有限的，进来的人越多，钱就越难挣。
对我们来说，很容易能做出收益又高稳定又好的策略，但是天下没有免费的午餐，当一个策略一挣钱，所有人都进来了，这就是过去几年整个量化规模越长越快的原因。
总的来说，量化在中国的土壤上还是有竞争优势的，虽然波动越来越大，但相比其他策略还是有一定的优势，所以这也是很多投资人比较看好的原因。
问 中国 A股的量化规模相对于美国，还处于初期阶段，市场还是有红利的，思勰投资连续5年获得正收益，所以你觉得什么样的指增产品能够穿越牛熊？
吴家麒 主要分两方面。
怎么做到稳定性，背后就需要下很多功夫，其中尽量把收益来源多元化，因为任何的一个单独的策略或因子都不可能保证稳定性。
对于思勰来说，既有偏基本面的因子，又有偏技术面的因子，基本面因子里面既有传统的基本面量化，又有一些另类数据，我们尽量把这些因子都拆开。
第二方面就是风险优化，也就是你要知道什么时候该去冒风险，什么时候不该冒风险。
很多散户认为，市场涨的时候是没有风险的，市场跌的时候是有风险。我们觉得完全相反，很简单的逻辑，大盘在3000点的时候总比4000点的时候风险小。
吴家麒 我们基本不会按行业和个股划分，我们按收益来源的价量和基本面来划分。
价量就是成交量、成交价格、挂单数量等等，这个叫价量因子，价量差不多占50%。
问 量价因子中，很多散户都在学均线这种指标，这种价量因子到底有没有效？
吴家麒 均线或者一些简单的趋势指标都是有效的，但是有效性很弱，相当于胜率很低。
需要有一定的量化知识或者统计学知识，才能把这个东西用好，机构跟散户的差别在于，机构能把一些52%和 53%的东西，组合变成一个胜率高的东西。
吴家麒 思勰的产品跟市场中绝大多数的产品相关性都比较低，无论是指数增强的超额，还是CTA。
我们不太愿意去赌某一个简单的风格，会尽量摒弃掉一些比较简单的策略，比如像均线、趋势这种比较简单的策略，我们认为用简单的策略挣钱是比较危险的。
因此当绝大部分人挣钱的时候，思勰表现未必特别好，因为这可能是一些简单的策略在挣钱，我们跟这些策略有一个低相关性。
问 一些主观公募基金，当规模不断扩大以后，业绩就受到影响，对于量化来说，规模的容量对你们有没有影响？或者你们怎么解决这种问题？
吴家麒 第一，规模越大就像一个手铐把你给铐住了，不是说股票越多或者股票越少就一定好，但是给你一定的自由度，总是能做得更好。
第二，当策略不挣钱，你要去做优化调整，大家都知道船小好调头，肯定是规模小的更容易掉头，所以任何策略规模小肯定会更好。
其次当规模突然变大，比如从原来70、80亿变成了100亿，虽然涨了20亿，但是整体也就变化20%-30%。
所以规模太小和规模太大都不一定是一个合适的事情。
吴家麒 对于现在国内的量化私募，三百亿以上肯定算大的，30亿以下肯定是偏小的。
问 会做量化私募T+0策略吗？ 目前还是有效？
吴家麒 会做，但是这跟规模有关，如果模很大就没有办法提价，就像刚才说的如果管几百亿的规模，个股都有几千万的规模。
吴家麒 好的风控系统主要有两点，第一如何很好的平衡收益和风险的关系。
比如今天一个客户投指增类的产品，那么他对风控的容忍度是比较高的，如果客户投中性策略的产品，那么他对风控的容忍度是比较低的。
第二好的风控一定能够扛住极端风险，金融市场往往有个特点，就是它会对整个极端风险比较低估。
举个简单的例子，今年商品期货出现了一个非常大的极端情况，就是伦敦镍的事情，海外的镍突然从几万涨到几十万，一下子都没底了，相关的 A股要么涨停，要么跌停。
所以如何保证能够扛住极端风险？第一平时的头寸要有一定的分散度，不能赌在一个东西上，你不可能提前知道舆情风险，不要把很大的头寸压在一个股票上。
第二当出现极端风险的时候，要学会适当的处置，就像当伦敦镍发生的时候，我们也有一些头寸，我们第一时间去解掉头寸，不在极端风险上参与。
第二随时要有一颗出现极端风险的心，能够处置好极端风险的情况，基本上做到这两点，就可以做好风险控制。
吴家麒 一般来说止损从某种意义上是不对的。
因为止损是认为未来价格走势跟你的持有方向是相反的。如果今天你已经亏钱了，做了止损，后面如果能反弹回去，你干嘛要止损？只有继续下跌你才要止损。
但是反过来我们说止损又是对的，比如你给我推荐股票，每次推荐都是涨停，那么下次你再给我推荐，我就会买，如果每次给我推的股票都是跌停的，那么下次再给我推股票，我肯定不会买。
所以我们不把它看成止损，而是把它看成是一个策略的置信度。
问 数据是量化的金矿，另类数据会提高竞争力，在量化领域有哪些新的方向？未来会有哪些创新？
吴家麒 我们从前几年开始就布局了一些另类数据，我们对整个数据本身，以及整个底层环境都是非常了解的。
另类数据需要积累，今天积累20个股票，明天积累30只股票，后天积累50只股票，像我们现在可能积累了1000多只股票，对20%的股票有效。
在海外也是一样的，整个另类数据已经成为了一个非常重要的数据挖掘方向。但不是所有公司都做得好，因为很多数据的成本很高。
吴家麒 比如新能源汽车的销量数据，中国汽车乘用车协会每个月公布一次，所以它有一定的延迟性，而且频率不是很高。
现在通过一些调研，通过一些其他的另类手段，就可以拿到每天的汽车销量数据，它对整个数据的趋势把握度肯定更高，而且更及时，这就是一个很典型的另类数据。
问 CTA今年的波动很大，思勰的CTA策略有哪些优势？
吴家麒 CTA算是思勰的老本行，因为我的合伙人陈磐颖原来在美国一家对冲基金叫德邵集团。
CTA的特点是负和博弈，因为有人买就有人卖，有人卖就有人买，当中还要被抽走手续费，而且任何一天都是这样。
所以做CTA是最难的，做债券是最容易的，股票是夹在当中。
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