今年以来，量化投资再次成为私募行业的一个焦点。资金蜂拥而入之下，也引发了很多的讨论。

作为国内最早一批量化私募之一，九坤在业内一直十分低调。

创始人王琛本硕博均毕业于清华大学，从WorldQuant离开后，于2012年创办了九坤投资。

在众多量化私募中，九坤在团队建设上显得非常特别。他们拥有一个相对去中心化的投研团队，在每一个方向上都有比较有经验的人来带领策略的持续推进。

那么，这家老牌的低调量化私募，究竟是如何做好量化投资的？近日，好买基金研究中心对王琛进行了一次独家访谈，聊了聊量化行业这些年正在经历的变化，以及九坤是如何在其中持续进化的。

量化人才要有提前量的超配

好买：您本科在清华学的是数理自然科学方面的专业，博士在清华转攻理论计算机，最后为什么会选择从事量化投资？是在读书的时候就产生了相关的接触吗？

王琛：那倒没有，我们那个年代还是比较早。我博士毕业的时候，国内基本上还没有人知道量化。我是学计算机专业的，默认的方向就是去谷歌、微软这一类的IT公司，但我认为当时IT行业是比较看得到头的，路径非常明确。后来在找工作的时候比较偶然的因素接触到量化公司，我感觉量化行业比IT行业更能让我产生刺激，有点像是黑客，用统计、技术方法去破解市场规律，还能创造很好的回报，所以就选择做这个方向。

好买：2010年您离开WorldQuant之后，自己回国创业的原因是什么？

王琛：2010年的时候股指期货上线，我和我合伙人之前是WorldQuant的同事，当时公司恰好有一些变动，我们觉得国内应该会有不错的发展机会，所以决定回国自己创业。不过当时中国基本没有人了解量化是什么，募资比较困难，比较常见的选择是投奔公募或者券商。

我们在国内基金和证券行业也没有太多的经验和人脉，并且也希望有更多的自由度，所以决定自己做团队，刚开始以可以使用杠杆交易的期货CTA的自营为主，到了2014年私募牌照放开之后，拿到了私募的牌照，才开始做股票资管的业务。

好买：您早期在WorldQuant的经历，会对您在九坤的团队搭建和投资理念上产生什么样的影响？

王琛：因为去Worldquant算是比较早的，对WorldQuant投研框架和人员组织搭建参与较多。Worldquant不是一个特别强调个人的公司，他会去全世界寻找人才来快速培养形成快速的人才迭代，更加强调模式和人才、策略的可扩展性。

后面我们自己开始做九坤，最开始的目标也是希望能打造一支靠团队体系进行投资，而非单个的策略或个人模式。经过这些年的摸索，我们的核心方法论是团队分工+智力叠加。团队分工，保证每个策略、每个方向都有人持续专注地进行深耕，在此基础上我们的策略和研究都尽量实现可叠加性，保证分工协作后可以产生1+1远大于2的效果。

好买：九坤是不是市场上比较早就在做多因子组合的团队？

王琛：在拿到私募牌照之前，2012年到2014年，我们主要是在做期货策略，因为期货可以使用杠杆，对自有资金来说效率就会比较高。2014年私募牌照下来之后，我们就可以开始募资，那个时候就需要研究市场容量更大的股票量化策略了。我们从2014年股票多因子组合开始上线实盘，也经历了2015年股灾和2016年融断、深度贴水的考验，算是时间比较久的了。

好买：从自营到资管，团队有发生什么变化吗？

王琛：有些区别吧，做自营对于自己的风险承受能力更容易把握，而做资管需要了解客户的预期和风险偏好，很多时候客户非理性行为可能会导致净值涨了但赚不到钱，也需要了解客户的行为模式。这些年里，我们一直是希望让客户在整个购买过程中尽可能赚到钱，量化不但能量化产品预期收益，也可以量化产品要承担的风险。

在策略方面，资管更需要有规模容量的策略，并且要保证策略线业绩的长期稳定性，这个也需要团队和策略研究能跟的上。大家现在都知道量化策略是容易衰减的，需要不停的迭代因子和策略，而人才是策略迭代的一个保障和前提。我们的团队人员一直是配得比较多的，2016年刚启动资管时只有两个亿的规模我们就提前建成了20人的团队，而且这几年团队人数持续增长也很快。

要做分散化的多周期配置

好买：九坤从开始做资管之后，策略上有过哪些演变？

王琛：首先策略演变对量化来说是始终进行中的，我们的策略基本上每年都会大幅迭代一遍。

我们开始作资管之后，除了CTA策略外，增加了不同的策略线，包括股票市场中性、增数增强、股票多空。

对于选股因子类别，2014年-2016年主要是日线量价类因子，已经转变为包括基本面、日内量价、新闻、分析师等多数据来源的多因子类别投资。

另外，多周期也是一个这几年比较重要的方向，多周期的意思是把长期预测和短期预测结合起来提高收益率，早期一个简单的做法是用长周期策略选股，短周期策略对交易执行和底仓做优化。比如很多人都知道的，通过日间alpha底仓上叠加程序化T+0，我们17年就开始做了。最近一年多我们也在不停拓展研究周期的边界，包括日内模型的做法和更长周期的偏基本面因子的做法。

好买：今年量化的体量新增比较快，是否会对模型表现有一定影响，该如何解决这个问题？

王琛：规模肯定会影响表现。解决办法，短期更多的还是看管理人对资金的态度，因为管理人自己还是更容易了解自己策略容量的，要接多少钱是可以控制的，那么更本质的还是在于公司在策略方面的迭代效率。

我们自己的思路一直是专注人才和策略拓展，人才要先于策略、策略先于规模，面向更长期发展，不为短期利益涸泽而渔。也是出于这个考虑，我们2018年4月后就临时暂停了新资金的募集，经过两年策略的打磨和储备，才重新开放。

好买：除了规模因素外，市场结构的变化是否会影响超额收益的情况？

王琛：市场结构变化也会影响超额收益，不过市场结构变化是逐渐的演进过程，会随着市场规则变化、参与者结构变化慢慢达到新的平衡，一般都还是要好几年时间逐渐发生变化的。

就量化本身的因素而言，我认为还是市场流动性和短期波动情况影响更直接一些。流动性不好、波动率小的时候，超额收益一般会偏低，反之也一样

好买：我们也看到现在有很多人在讨论，靠单因子的挖掘能力来贡献阿尔法，衰减还是比较明显，而去做非线性的机器学习，可能会有更大的空间，您怎么看待这样的声音？

王琛：各种方法出来的策略表现都会随着规模增长和时间衰减。而机器学习和人工挖因子各有所擅长的领域，也都各有其发展空间。

机器学习的好处是它能够节省人员成本，用算力在一个很大的非线性空间里面快速搜索收敛，对于一些场景下相比于单因子搜索的优势是显而易见的。现在机器学习领域发展很快，隔几年经常会有新的算法更新，包括算力也在快速提升，未来还是可能有较大潜力的。

当然机器学习在一些特定场景下不一定那么好，比如说在一些比较低频的场景下，由于数据点、数据量不够，结果为了预测少量的目标，用了大量的数据，过度拟合的风险就会比较高。而在这些领域，个人对价格内在逻辑的判断，会变得重要起来。未来尤其是随着国内更多低频另类数据的提供，花更多精力在如何做好单因子方面也还是会有较大的提升空间的。

去中心化的量化道路

好买：如果未来市场出现T+0机制，或者是做空机制的话，九坤会有相应的策略储备吗？

王琛：我们一直都在做这方面的准备。对于我们的策略体系和框架来说，相当于做一个优化问题，当市场的约束条件越多，其实越难求解最优解。而当市场的一些约束被摘除之后，你的约束条件减少了，那你的优化就更好解了。所以，如果是一个在做减法的过程，实际上是在帮助我们去降低策略的难度，更有利于获得更好的结果。

好买：九坤在策略的多元化这方面还是比较特别的，各种策略和各种周期一直以来都有储备，也都同时都在做一些优化和迭代，在多元化这方面，还是和国内很多量化私募不太一样的。

王琛：我们实际上是一个相对去中心化的投研团队。

所谓去中心化，就是我们在投研的每一个方向上都有比较有经验，能够独立做好这个方向地人在，他可以持续地往这个方向去推进。如果我们的核心只有两三个，那么光是在一个方向上持续打磨，就已经很耗费精力了，而在其他方向上就不会涉足太深。

有了适合的团队组织，我们才能打造我们的多策略能力。我们觉得，单个因子也好、单个策略也好，其容量都是有限的，而且投资组合理论最基本的道理就是，多策略分散化比单一策略而言可以得到更好的风险收益比。

好买：九坤这边的人员情况一直在不停增加，整个团队一直以来也都比较稳定，在团队的稳定性上，您是如何做到的？

王琛：除了大部分公司都会有的高薪、福利、激励等，我们公司主要特点还是在团队的培养模式。

我们从13年、14年最开始做、公司还非常小的时候，我们就已经在国内开始做校园招聘了，同时也在学校里有很多的触角去做这方面的人才积累。对于招进来的人，我们内部会专门组织有经验的人写教材，以此来对新人进行入门培训的。通过这种内生的人才造血机制，可以保证我们在任何一个阶段，都可以持续积累人才。

我们现在团队中投研的骨干和大量的中间力量都是从毕业就进入公司一步步走到现在，对公司的价值观和投研体系也都比较契合和熟悉，这也是我们团队相对稳定的主要原因。

好买：最后一个问题可能还是要回到规模上。因为我们也看到说这种偏高频的策略，对规模一定还是比较敏感的，但最近一段时间整个市场涌向这些策略的资金也很多。在偏高频端，会存在风险越积越多，甚至发生量化黑天鹅的情况吗？

王琛：现在整个量化私募规模也只占到证券类私募规模的1/10，出现类似美国melt down导致策略崩盘的可能性还比较小。而对于单个机构出现集中的交易事故风险的可能性，量化和非量化都是类似的，这个是需要去认真防范的。

我们自己是靠人工结合系统的方式来保证交易风控的。我们IT团队几年前就独立开发了完整的交易风险控制系统，可以对公司上百只产品交易进行管理，并建立了多中心的交易系统热备系统，每年也会定期组织风险演习，针对不同市场压力场景下对交易过程进行检验。当然每家公司情况不一样，一般而言，管理规模越大、交易频率越高，对于风控要求也会相应提高。

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