8月17日，我们与景顺长城的副总经理、量化投资负责人黎海威先生进行了访谈。他拥有双硕士学位，在罗德岛大学和密歇根大学先后学习了资源经济学和金融工程，毕业之后先后在美国穆迪、香港海通国际、美国贝莱德集团，也就是原来巴克莱国际从事股票投资和量化投资工作，经验尤为丰富。2012年8月加入景顺长城基金。
黎海威认为，虽然从长期来看主动多头策略的收益率较高，但从夏普比率来看，“固收+”或者量化对冲的绝对收益产品的风险收益比更好，适合以加杠杆的方式获取更为稳定的收益。此外，在风格配置上，不建议在成长上超配得过猛，特别是对绝对性收益策略，注重回撤控制。黎海威还表示，量化在投资宽度上有优势，且A股市场的投资宽度在越来越宽。团队注重通过策略的多样性，来平滑收益曲线。相对于沪深300，近两年在中证500、中证1000、创业板上做量化的alpha，性价比较高。
黎海威金句
1. “固收+”和绝对收益对冲如果结合好，它们的相关性是很低的。2. 如果想把收益曲线做的平滑一点，首先策略必须要有多样性。尽量把策略的宽度扩展，是量化的核心优势之一。4. 任何一个主动策略，只要做alpha的话，肯定是有规模上限的。通过策略的多样性，第一可以让潜在策略容量变大。第二在市场风格轮动时，总有一部分策略能够相对表现好，这样净值曲线会相对平稳，对于绝对收益策略尤其重要。5. 如果想要做得稳，回撤低的话，多样性就会变得很重要，多样性来自于什么呢？一是投资宽度，其包含两点，股票持有数目和交易频率。二是策略的多样性。6. 普遍来说，波动越低的时候，夏普容易做高一点。当夏普越高时，较大的波动不一定会导致较大的回撤。7. 面对基差的问题，考虑3种方法。一种是alpha足够强。第二种，如果alpha不太高，适度暴露一下多头在基差能够阶段性起到护体的作用。第三种，适当做一点跨期，或者做一点股指期货之间类似CTA的东西。8. 在中国做行业轮动最大的好处在于，行业轮动和自下而上选股的相关性非常低，基本上接近于零。9. 主动干预可以在适当的时候做一点，但是不要把它做成主流策略。一定确保每次的主观干预有逻辑，可追踪可分析，事后可以总结出经验教训。10. 近期相对对量化比较有利的原因，是因为整个投资宽度在扩展，从一线股票逐渐往二线、三线拓展。11. 在目前的再平衡阶段，就算超配成长，也不建议超配的特别猛，特别是对绝对收益策略，回撤控制也很关键。12. 我们对沪深300和中证500的alpha，统计上是有估计的，所以会根据它阶段性机会和基差的变化，来调整对冲的比例。13. 中小盘的波动率长期看比大盘更高，但是做绝对收益时，风险放到多高和忍受多少的基差才是合适的收益曲线，大家有不同的答案。因此关于大小盘标的的选取，各家判断是不一样的。
量化对冲与“固收+”的特性区分
矫健：在国内用量化对冲思路做绝对收益难点和要点是什么？我们景顺长城是怎么克服它的？如何去搭绝对收益的投资框架？黎海威： 国内做绝对收益和海外不同，主要是“固收+”这个概念在海外是没有的，或者极少有人提起来，但是“固收+”在国内的做法，至少现阶段它的风险收益特征和量化对冲又比较相像。这两类产品的区别，我的体会有几点：第一点是“固收+”是在理财收益逐渐净值化以后的阶段性产物，虽然有一些波动，总体来说还是希望引导它的收益率满足客户期待，至少不要亏掉本金，或者大概率在以后的3个月、6个月滚动周期里面，满足预期收益。现在做的“固收+”很大程度上还是做的beta，并不是纯的alpha的概念，但是它展现出来风险收益特征较平稳，主要来讲还是在大类资产配置之间的取舍，以及叠加了在选股，以及适当的择时和波段操作上面所展现出来的能力，能够把固收本身利率债收益率能够进一步提升上去。量化对冲目前相对于“固收+”，“固收+”的beta成分更大，特别是在固收端的beta成分，更多是利率风险的暴露，只是因为现阶段利率整体风险不大的情况下，它的绝对收益特征更明显。但是一旦进入某个阶段以后，它的波动和回撤更有可能进一步暴露。量化对冲更多是alpha属性。这个alpha可能来自于主动选股，也可以是量化选股。当然市场上还有其他做法，比如叠加CTA，叠加固收，把它变成固收的权重更大一点，这样可能策略容量更大。量化对冲最大的挑战不是模型本身或者选股能力，而完全是中国目前的对冲工具非常有限。一是品种很少，只有几个指数期货。如果结合融券或者收益互换效果会好一点，毕竟基差不再成为扰动。再就是成本相对比较贵，我们看到基差的波动跟扰动，会变相放大收益和回撤。在中期以后，特别是在固收beta风险逐渐暴露（特别是通胀压力进一步显现）以后，它们两个的性价比可能会出现重新调整的过程，这是我的第一个判断。第二判断，如果是比较好的绝对收益策略，大家会希望它做到10到15个点的绝对收益，回撤控制在3%左右但做到这个级别的话，一般来说它的策略容量是很稀缺的，不太可能大规模铺开。如果退一步讲，对接银行理财这种风格，要想做到大容量下的5到10个点的绝对收益，回撤相对可控，在中国目前这个市场环境里面，还是做得到的。其实“固收+”和对冲的绝对收益产品应该结合起来做，因为“固收+”的beta属性更强的话，它策略容量更大；而对冲策略较为稀缺，特别是股指期货展期各方面，对容量有制约。“固收+”和对冲绝对收益如果结合好，它们的相关性是很低的。也就是说，如果想做一个绝对收益更加稳定的组合，无论是FOF还是MOM，或者是部分替代银行理财，最好的方法还是两种都配置。但中期看，我还是希望相关的对冲工具可以更丰富，即使不能大规模用收益互换或者融券做，也希望对冲的品种不光是沪深300、中证500的期货，也包括行业期货或者其他各种类型的，这样更适合把绝对收益展现出来。从海外机构长期配置来说，纯多头的性价比最高。对冲或者类似的策略，由于控制回撤，必然要付出一些代价，比如说成本、波动等等，更多是满足稳定性的要求。在牛市里面，它的表现肯定不如相关的指数，其弹性不会太大。此外，最关键的问题是资金属性是否偏长期，一般来说产品的锁定性越强，越可能做得更好。比如某一天alpha回调，再加上基差的收敛，产品净值是很有可能出现一定回撤的。如果想把收益曲线做的平滑一点的话，首先策略必须具备多样性，也就是说尽量把策略的宽度扩展，这也是量化的核心竞争优势之一。因为量化对冲其实比纯多头投资多了几个约束条件，特别是净值回撤和波动率，所以其实做起来难度会更大，这是第一。第二，交易品种的多元化和交易成本控制都比较关键。在中国市场上，有的时候有基差和多头扰动，被迫做一些仓位的小幅暴露和调整，这对净值的平滑度也是有所帮助的。从投研的角度来说，更多的还是在策略上面，尽量做的多样化，而且中国市场由于数据的可得性，都比海外来得更加接地气或者更加灵活，其实可以做的空间还是挺多的。我们也是尽量突破一些自己的思维定式，争取在收益率、回撤或者风险，各个维度上，尽量满足客户期待要求。矫健：您刚才专门谈到了“固收+”的beta属性和量化对冲的alpha属性，是不是不管时间多久，alpha属性稳定性都会比纯beta要来的容易一些？黎海威：我只能说我们希望做的更好，现实的情况是，我们并没有百分之百的把握，每次三个月打开，净值都能创新高。从统计意义上来讲，一般来说比较有把握的区间是在三个月到六个月，如果是每个月度进出的话，月胜率到7成、8成就非常高了，而想每个月到9成以上的月胜率是很难长期为继的。但是到季度层面上，相对来说做到的可能性会大一些。如果到半年度的层面，概率会高很多，据目前看A股的竞争态势是这样的。此外，适当的提高交易频率，肯定是有好处的。我们也看到私募的朋友，在过去一些年，特别是中证500跟中证1000方面，alpha的稳定性是不错的。但管10个亿，跟管100个亿难度是不太一样的。其主要原因，还是跟交易、换手率以及策略容量有一定关系。“固收+”的beta属性更大，由于很多是波段的操作机会，当管理规模，真正变得相对大的时候，难度就会变得越来越大。第二个问题，银行理财子规模非常大。从中期看，很难每期都达到3%预期收益，甚至在相对长期的时间，甚至连本金都不是每期都能够完全保证的。只能说大概率在风险收益匹配程度上面做起来还可以。只是这个跟净值化和打破刚兑是一样的，是渐进演变的过程。所以我不能说量化对冲，效果一定比“固收+”好，我的理解是由于它的策略会多样化一些，因此在一定的规模控制下，表现是不错的。
策略多元化以扩大投资容量
矫健：您不能稍微举例说一下，策略多元化具体是怎样表现的？黎海威：我举个简单例子，很多人跑来跟我们讨论说，到底策略容量是多少。实际上我们也没有百分之百把握告诉你，往往是到一定规模开始出现回撤的时候，大家才会更清楚地知道策略容量是多大。而且这个策略容量是动态变化的过程，如果是两个亿的组合追求打新规划，可能年化10%。如果变成20个亿，它就是两个点了，为什么是这样呢？因为alpha是一个相对零和游戏。冲进去刚开始做的人，由于规模不是很大，平均到每个亿管理规模的收益率上来说，显得很可观。但随着做的人越来越多，慢慢的这个策略就会被摊薄下来。因为没有一个策略，能完全严格保密。很多时候其他人其实并不知道具体你在怎么做，但是大家不停在试，因为人的想法，总是多多少少是相似的。另外一种可能性，策略环境可能变了。最近一年是适合自己的策略环境，明年即使这个策略长期看依然有效，并且也没到他策略容量上限。但是由于策略环境的变化，可能明年就会出现相对平淡或者回撤的一年。策略为什么要多样性。任何一个主动策略，只要做alpha的话，肯定是有规模上限的。通过多样性，一是可以让潜在策略容量变得大一些。二是在策略市场风格轮动的时候，争取有一部分策略能够相对表现好，这样的话净值曲线会变得相对平稳，这个对绝对收益策略是尤其重要的。因为很多人买绝对性策略，主要原因倒不是说收益率真正有多高。拿多头长线会更高，因为多头仓位更满，并且没有对冲成本。绝对性策略在海外的做法，也是正常的做法，就是尽量把夏普做高，因为海外的资金成本低。中国慢慢也是这样一种趋势，因为中国的资金成本，长线来看也是下行的。在夏普或者是信息比率做高的前提下，通过放杠杆的形式，把后端的收益率放出来，我觉得慢慢的这种做法，应该变成相对主流的一种做法。如果一定要做得稳，回撤低的话，多样性就会变得很重要。多样性来自于什么呢？来自于投资宽度，有两个维度，一是股票持有数目，二是交易频率。交易频率更多的是策略上来讲，能够在各个区间上都能贡献一定的alpha，包括品种。比如说市场中性和CTA，天生来说它们的alpha是负相关的。如果把它们捏合起来，是一个相对好的绝对收益型的产品，或者在FOF层面上捏合起来，其实这些都是投资宽度的扩展。从纯策略上来讲，以前只做选股的，叠加点行业轮动，甚至你觉得择时有点效果，偶尔做点多头暴露。它们之间是零相关和负相关的。此外，交易频率有比较慢的策略，比如说偏ESG，偏长期的慢的策略，也有比较快的策略周度的，把它们捏合起来时，净值曲线相对来说是比较稳的。矫健：以夏普为目标的话，希望我们这个策略能够达到夏普的中枢大概是什么样的程度？如何控制交易成本？尤其在基差比较大的时候。黎海威：其实这个跟竞争态势有关系。市场上最优秀的多头管理人，包括私募、公募，它长期看的夏普大概在1左右，基本上就是最优秀的一批管理人了。如果按照“固收+”，它的夏普很高，为什么呢？中国利率债以前主要是从量的管理，而不是从价上面管理，所以它价格的波动是比较低的。所以利率债本身它的夏普或者是收益回撤比是非常高的，达到2左右了，这是第一。第二，投资上来讲，普遍来说，波动越低的时候，相对来说夏普容易做高一点。这是纯多头的管理。如果多空对冲，市场中性的话，并且策略容量非常大的情况下，做到1到2之间，比如说1.5到2，是相对优秀。当然如果是高频的策略，它是可以把夏普，至少阶段性可以做到3或者是3以上，所以还是取决于，想对什么样的客户群展示什么样的业绩。夏普越高，策略会相对另类一些，策略容量也会低一点。所以长期看的话，如果是大的机构管理人，产品的相对收益跟绝对收益争取是做到相对一致的。这更多还是取决于资产配治框架，再找到合适的管理人和合适的资产配置进去。我们还是非常期待国内各种机构管理人，资配框架越来越成熟，这样的话他们更愿意使用各种量化多头和多头对冲的产品进行核心配置。
应对基差波动的3种方式
矫健：我们知道去年有一个阶段，基差显著影响了绝对收益类的产品，所以想请教下基差的问题。第二点，我们获得alpha的时候，就是smart beta，行业会不会有比较大的偏离？黎海威：基差的确是一个很有意思的问题，我在海外没有碰到过的原因是大家在海外都是用融券在做的，或者是收益互换，套利机制非常完备，股指期货基本上不是主流的做alpha的工具，只是更多在风险控制上能够起到比较好的作用。面对基差的问题，有3种方法能考虑跟处理。一种是alpha足够强，它年化如果是30%的alpha，就不在乎基差是10个点还是12个点。第二种，如果alpha不是那么高的时候，前些年大家的想法是通过暴露多头，基差能够有护体的作用。随着雪球逐渐壮大了以后，暴露多头控制回撤的效果并不好，有的时候经常出现双杀，把波动双向加大的过程，特别最近一年。第三种，是不是适当的可以做一点跨期，或者做一点股指期货之间类似CTA的东西。我们是open的，实际上可能有一定的空间做，但是不太可能在相对大容量的时候做得特别多。现在最大的问题是基差的扰动比较大，alpha首先不是一个完全确定的东西，是个概率分布。虽然大概率觉得今年的alpha还不错，但基差的波动，会加大回撤。此外，如果在基差比较大的时候进去，实际上锁定了相对高的对冲成本。这个时候会比较痛苦，因为你有可能对未来三个月的alpha做一个预判，但并不是每次都准确，很有可能基差高的时候，不敢建，回来发现alpha也蛮强的，还不如保持高仓位。这种情况下，更多是心理上有扰动。我们也在相关的方向上准备提一点建议，看看能不能更多使用一些别的衍生工具逐渐放开，比如说像ETF、融券，包括收益互换，因为在海外即使对冲公募这些都是可以使用的，不仅限于期货。如果是因为基差或者其他的原因扰动，导致仓位强行被压低，丧失了很多alpha的机会，我觉得还是比较可惜的。
行业轮动与主动干预的看法
矫健：客观又谦虚，还有关于行业跟风格的偏离问题。
黎海威：行业轮动在中国目前的状况下，是有机会的。我们并不是说没有做行业轮动的模型，实际上我们比较过后得出的结论是，在中国做行业轮动，最大好处在于，行业轮动和自下而上选股相关性非常低，基本上接近于零。
当然怎么做是另外一回事，因为行业轮动所需要的很多信息是由中观或者宏观驱动，不是完全从底层，从盈利驱动和估值驱动，这需要不同的框架和不同的东西去做。
另外关于风格的问题，如果能把大小盘轮动，或者价值成长轮动做好的话，效果肯定很好。但是这个我觉得可能会比行业轮动做起来挑战度稍微大一点，当然比择时稍微容易一点。
矫健：您是否会采用主观的干预？有什么样的优缺点？
黎海威：这是一个很好的问题。一般来说，当量化业绩比较痛苦的时候，大家就会想主动管理，如果业绩很好的时候，大家基本上跟着模型，不想主动管理了，我觉得这是人性。
其实是这样的。我们对比过这件事情，如果是做量化的基金经理，正常情况下，会在量化上更有优势一些，相对主动的基金经理优势不明显。所以我们得承认主动干预上面，不一定有那么大的优势，这是第一。
第二，如果主动干预优势不是特别明显的话，做还是不做，怎么样的方法去做。不明显的意思就是说胜率不是特别高，更多的是说要在把握大的基础上做一把，也就是说，更多的是从赔率角度考虑这个问题，而不是从胜率的角度。
或者我们退而求其次，不从赔率角度考虑问题，那就是从风控角度考虑这个问题了，控制回撤一下。所以我们自己看的情况就会是这样的，除非你对这个行业研究是比较深的，大概率能做到不赔不赚，能够把回撤控制的相对更平稳一些，基本上能够达到目标。
期待值应该是能在主动干预的基础上稍微赚一点，而不是说经常去做，变成非常主动的策略，经常能够产生alpha，这种可能性相对小。
此外，还要判断量化模型什么时候比较有挑战，在哪些领域有挑战。比如说极端的某些流动性根风险事件冲击的时候，从风控的角度，包括数据出了问题，包括监管处罚等等，包括行业政策突然有变化，比如说疫情，这些可能阶段性是需要控制一下的，我们也的确做了一点。
关于主动干预，在适当的时候做一点我觉得可以，但是不要把它做成主流策略，这是第一。第二，主观干预一定要是有逻辑的，可追踪可分析，而且回头可以总结出来一些经验教训。
量化产品的未来展望
矫健：从您模型的运行来看，2021年跟2020年、19年、18年的alpha的来源上有些什么不同？能不能稍微展望一下，哪些因子在之后可能会比较好，哪些因子暂时是不work的？黎海威：其实今年相对来说量化业绩比较恢复相对比较大的一年，对整体量化的中位数业绩，相对比较乐观，包括友商和同行。今年我们自己看相对对量化比较有利的原因，还是因为整个投资宽度在扩展。投资宽度的扩展，主要来自于几个方向，一个在流动性持续宽松的情况下，我们看到整体的系统性风险不大。这样的话，大家不会很担心宏观层面的扰动，更多的还是从盈利跟估值平衡角度讲这个问题。自然就会从一线往二线往三线逐渐找寻性价比，这样的话，包括资金再平衡的过程，包括资配的需求，以及一波浮盈在逐渐调仓的过程，从头部集中到逐渐分散的这种情况下，对量化是比较有利的。这个过程中加上风格跟行业之间不断的快速轮动，这样对量化更加有利一些。因为这时主动选股的难度在变大，很多不是头部公司的很窄的机会，它可能变成分散的机会，但是每个个股的机会也不见得那么大，这种对于量化系统性获取分散的投资机会，从框架上是非常有利的。从宏观上是这个状况。因子层面上，实际上最近几年量化的发展，变得越来越有趣，17年之前很多情况下，还是偏基本面主流的一些办法，最近这些年更多的跟大数据进行结合，这个大数据来自于微信、微博等等，包括各种各样的渠道，网上的或者是监管的等等渠道大数据的处理，会给带来额外的选股方向。还有前面讲的跟主动的结合，不一定是主动干预，但是有些方法论上的结合，比如说特定的行业，医药也好，通过更加多样化的数据，能够有一些不同的定价模型出来，可能每个行业定价模型会不太一样，这是一种趋势。另外我们看到外资、北上资金进入市场以后，从17年、18年以后，边际上定价和逻辑上是有一些变化的。在多因子框架上，以前在国内不是那么好用的一些东西，比如说中期的趋势、质量因子等，在成熟市场用的比较多，效果比较好，而以往在A股适应性没有那么强，最近几年效果明显好起来，因为它边际上来说，一是大家比较在乎盈利的稳定性跟趋势，二是对财务造价的处罚和打压。前些年价值小盘股红利开始消失，因为整个IPO越来越市场化，包括做空机制逐渐的放开，我们看到整体的趋势，就会导致因子层面上有一些扰动跟变化。机器学习方法的使用，更多在中小盘机构占比低的地方，看起来似乎效果更好一点。沪深300里面，因为机构占比比较多，需要判断是否要做个别的处理，而并不是一味加大交易频率就一定效果好。传统的量化很多做法还是线性的，而机器学习可能至少提供了非线性的突破口。在各种情景下用哪一类方法更好，这个取决于各家的判断和实践。整体来说这块做的越来越有意思，包括现在ESG碳中和的驱动，都会让方法变得越来越多样化一些，也让我们持续在投研方面加大一些投入，包括团队、数据、硬件软件都需要。矫健：在alpha的来源上面，通过风格轮动或者行业轮动，在接下来的市场中还能持续贡献一些alpha出来吗？黎海威：我觉得应该还是有可能的，因为选股的胜率相对高，比如说通过选股把信息比率做到2、3是非常有可能的。但是行业轮动，要做到2以上这个信息比率是非常难的。大概率做个1出头这种水平，在阶段性比较适合的时候，它表现比较好。而另一个阶段它可能会出现一些回撤。今年的核心矛盾，实际上是再平衡的过程。如果从宏观经济层面，经济刺激不断的放水过程中，怎么平衡特别跨年度跨周期的平稳的过度，以及中间面临的通胀压力，PPI和CPI这种，PPI先高起，CPI什么时候上来，其实核心矛盾在这里。当然中美只是谁先放谁后放的过程，在收流动性的时候，大家都还在等这个点，我觉得核心的基本面矛盾就在这里。过程中大家由于分歧和市场波动的一些风险事件，就会导致阶段性市场会出现一些回调，包括今天，包括过去个把月会出现这种状况，包括中美都是这样的状况。可能大家核心关注的指标，不管是PMI、PPI、CPI，还是M2、社融，包括利率曲线，多多少少还是能够看出来未来的情况，可能在这个过程中，如果走基本面路线来讲，宏观敞口还是比较重要的。如何平衡这几个敞口，即使知道中期的趋势，中国整个无风险收益下行，以及中国整体边际上劳动生产率的状况，以及人口红利的消失，这种情况下，还是面临短期怎么在这几个敞口上进行平衡的过程。如果做的太偏，今年我们自己的判断是，今年不适合做的特别偏，特别是价值成长反复轮动的过程。当然无风险收益下行，长期对成长有利，但是在目前的再平衡阶段，就算超配成长，也不建议超配的特别猛，特别是对绝对性收益策略，回撤控制可能也很关键。
产品对冲标的与比例控制
矫健：景顺长城量化对冲这只产品，现在在做的时候，你主要是用沪深300做对冲吗？黎海威：我们以前在去年年底之前，基本上都用的沪深300，今年视沪深300和中证500基差情况，我们会动态调整，实际上现在基本上在沪深300和中证500中间，以沪深300为主，搭配一些中证500来做。因为我们会对沪深300和中证500的alpha统计上是有估计的，所以取决于它阶段性机会以及它基差的变化，来调整对冲的比例。我在空头上面，拟合了中证800动态变形的基准和组合以实现优化，所以中证800正常是75比25，大概是这样的。有时候是7比3，或者有时候是8比2等等，取决于我们的一些判断，拟合了以后再优化。这样的话，比完全用中证500或者是沪深300搭配起来效果会好一些。否则的话，最终风险上面，可能会付出更多的交易成本。其实正常我们看到，的确沪深300的alpha更难做一些，不管高频不高频的机构，因为它毕竟机构占比比较高，中证500和1000私募的同行也反复证明了alpha更多一些，但前提是说，把它变成绝对收益时，做到多高，忍受多少的基差才是合适的收益曲线，各家判断是不一样的。矫健：您刚才多次谈到宽度的问题，股票选择的范围大概是什么情况？黎海威：我们不同策略有不同的股票池，主要有一千五六百只。我们通过包括流动性在内的各种基本面指标进行筛选，判断一千五六百应该够了。其实我们对今年或者未来一段时间整体的量化策略表现，还是比较有信心的，因为整体风格在未来一段时间内对投资宽度的做法更有利一些。如果配绝对收益、量化对冲，这两年相对来说性价比比较高。如果是相对收益，可能就是中小创，比如说在中证500、中证1000、创业板上做量化的alpha，其实性价比是比较高的。因为整个沪深300来说，今年很难出现大的系统性机会。即使从估值和流动性看起来，包括波动率的角度，我们也看到，中证500的波动率最近一段时间，一直是低于沪深300的。中小盘的波动率长期看比大盘要高的。最近这么多年，第二次中证500的波动率是低于沪深300的，在这种情况下，如果没有系统性大跌，很难把中证500的波动率释放出来。如果要释放出来，必然是中小盘有一波相对强劲的上涨以后，在高位震荡以后，其波动率才能释放出来，因为波动率比较有黏性的这个趋势。其实从波动率角度，依然对中小盘，特别是中证500、中证1000是比较看好的。从多头方面来讲，中小盘不论alpha还是beta, 都处于比较有吸引力的阶段不过也要看客户的取舍，若客户能忍受更高的波动，我们可以做得更灵活一些。
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