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来源：好买财富
好买说
“可能在市场活跃的时候，高频量价表现比较亮眼，但长期来看，随着市场逐渐进化，高换手策略的交易磨损会越来越大，低频的优势会愈发明显。”
在股票量化产品方面，卓识采用阿尔法策略叠加T0的做法，阿尔法策略为中低频段，不同于目前市面上较多的高频量价策略，对于成交量的要求更低，在去年下半年高频量价频频受挫时，卓识的中低频段便走出了亮眼的业绩。
成立于2016年的卓识，在成立之初一直默默耕耘着CTA高频自营领域，并在业内小有名气，但对外一直比较低调。直到2018年底，卓识发行了市场中性策略的公开产品，使得大家慢慢注意到这家私募。去年下半年突出重围的业绩，更是让卓识引来了更多的关注。
创始人张卓，清华在读期间曾获得清华大学特等奖学金，从普林斯顿毕业后，也曾就职于骑士资本开发量化策略。亲历过美国量化发展的张卓，一开始组建卓识的阿尔法策略时，就瞄准了中低频的赛道。
未来，中低频赛道的表现会如何？目前汹涌进入量化行业的资金、人员，日后都会走向何方？对于投资人来说，究竟什么样的量化产品才能长期信赖？
近日，好买基金研究中心对卓识投资的创始人张卓进行了独家专访，作为市场上少数几家从中低频阿尔法出发，深耕策略的量化私募管理人，张卓谈了他对量化策略的认知以及对资产管理的理解。
好买：从您的简历来看，您在学生时期一直很优秀，还获得了清华的特等奖学金，当时您是电子工程系，是什么让您选择了量化这条道路？
张卓：我在清华的时候，我们全校共有一万两千多名本科生，每年会选5个人获得特等奖学金，我获奖时是五人中排名第一，还代表全校做过奖学金获得者发言。后面在普林斯顿读博士时，也做过学生会主席。当然，这些都是过去学校的荣誉，对于现在的帮助就是清华的同学对特等奖学金比较了解，所以在我们创业初期招聘比较困难时，曾经的获奖经历能够吸引一些清华的学生，公司在创立初期只有十个人时，大部分都是清华毕业的。
我的专业方向是人工智能和机器学习，所以量化工作跟专业技能没有什么区别，是一个领域的应用。我觉得金融市场比较有意思，在市场中能够快速看到自己的成果，用到的技能跟学生时期的专业没有什么变化。
好买：您曾经在美国骑士资本任职，后来为什么选择回国？美国量化发展比中国要早十多年，您觉得中国量化市场随着资金的不断增多，是否会迅速发展到美国的水平？
张卓：是的，我之前在骑士资本工作，美国的量化市场都已经相对比较成熟和饱和了，各种架构体系比较完善，刚毕业进入大公司新员工没有特别大的上升空间。当时国内市场刚经历2015年的市场波动，量化在中国市场上蓬勃发展，国内在这个领域会有机会，所以想回国试一下。恰好当时与我们的一位股东在美国看过比较多的量化公司后，对创立卓识有了规划，决定回国创业。
美国的量化公司比中国早十年甚至二十年的时间，历史比较悠久，产品设计和交易规则比国内领先很多，2015年到现在，国内开放和跟进海外市场的速度非常快。国内量化在蓬勃发展，水平慢慢地在向欧美靠拢，甚至现在国内一些成熟的头部公司已经在欧美挖人了。同时，国内的政策也在逐渐放开，交易规则、市场制度也在向欧美靠拢。
好买：现在欧美成熟市场的超额水平都比较低，而中国其实我们从几年前看到现在，超额水平也是在逐步降低的，但其实比起欧美市场，超额还在一个比较高的水平。
张卓：相对于超额收益，更重要的是对冲工具。当超额从30%降低到10%时，如果对冲上面没有现在这么大的贴水，依旧能有不错的收益率。目前国内做空的品种比较少，缺乏做空的机制，股指期货贴水非常大，中性产品的收益被限制比较多。随着转融通、个股融券慢慢放开，对于量化来说会好一些。
超额收益逐年递减，这个行业竞争是永恒的，量化存在的意义是去提高市场的有效性，使得指数变得越来越有效，战胜指数的困难越来越高。中国超额收益的衰减速度很难预判，但大的趋势是每年递减。
好买：刚才您也说到，超额收益大趋势会是每年递减的，这个在目前市场的高频量价策略上表现还是比较明显的，特别是去年下半年时，整个市场成交额比较低，大部分私募业绩都是趋平的，但是卓识却在去年表现比较亮眼。
张卓：我们的策略避开了现在市面上较多的高频量价策略，一开始我们就意识到高频量价或者纯T+0的策略赛道会比较拥挤，对市场波动和日均成交额要求较高。这种策略能赚短时间高波动的钱，但是长时间来看，策略容量达不到预期的规模或者收益会随着波动下降和规模上升而迅速衰减。2018年我们的阿尔法策略组刚成立时，希望公司的资管规模做到50亿到100亿以上，正是因为一开始有了这样的目标，所以在最初开发策略时，预测周期就会更长一些，相应换手率也会降低。
我们一开始就在做我们最终要做的事情，只不过有些公司先做高频达成一个业绩曲线，然后募资，容量募满了再开始降频。对我们来说，既然我们有期货自营来维持团队，就希望在资管产品方面能够直接朝着最终目标去努力。可能在市场活跃的时候，高频量价表现比较亮眼，但长期来看，随着市场逐渐进化，高换手策略的交易磨损会越来越大，低频的优势会愈发明显，而我们团队如果从一开始就深耕这个方向，积累也会更多。
好买：我们知道，卓识在发行股票产品前，一直是做高频CTA自营，这一方面是否对于我们产品中的T0策略有些帮助？
张卓：我们在高频这方面的技术一定是很成熟的，但是股票中，阿尔法和T0天生会有冲突，阿尔法选择的股票会偏低波动。我们产品以阿尔法为主，T0为辅，这也是我们把现在的业绩曲线和风控做到最好的原因。如果为了T0来建立底仓，风险敞口会很大，所以我们定位策略以低频阿尔法为主，T0为辅。
T0能力我们很强，但是T0策略的贡献不一定有其他策略高，我们是希望阿尔法加T0的总和很强。有些团队T0能增强很多，阿尔法是负的，因为底层的票波动很大，这些票如果我们做T0，也会做到很高的收益，但我们考虑的是一个收益的总和，这样做其实也能把产品的规模做大。
好买：从CTA的高频策略在这两年也出现了收益下滑的现象，您怎么看待这个现象？
张卓：从去年开始CTA高频的收益会下降一些，但是任何市场都有起起伏伏，经过2015年爆发式的增长，2016、2017年蓬勃向上，到了2018、2019必然赛道拥挤，导致市场竞争加剧。但是我们认为这个东西都有一定的周期，对我们来说，我们要做的是全赛道布局，让最强的投研团队在这个赛道中踏实的耕耘，只要始终保持行业领先的地位，就能有稳定的现金流，在市场复苏时就能抓住一波机会。我们不会太在意短期一个领域的好坏，这个更多跟市场政策有关，我们还是想把自己的内功修炼好。
好买：卓识的团队是怎样搭建的，成立之初有想过先做自营再做资管的道路吗？
张卓：公司创立之初，是我们三个不同板块的合伙人一起做的，除了我，赵利民是我的发小，之前没有做过量化，但是IT水平非常高，是中国早期做比特币挖掘的人，邹伟是我的大学同学，之前是在北京无线电测量研究所做风控工程的。我们的几个合伙人当时也都是辞掉工作，关掉公司，想一起把卓识做好。
我们一开始没有想得特别多，以自营为主，也不需要发产品，容量规模有限。2017年期货策略在市场上已经有一定的占有率了，所以这时候开始瞄准股票资管的业务，经历了1-2年的转型期，现在真正转变思路，以往的纯自营团队，也变为自营和资管两条线同时在做的公司。
好买：量化对于人才是比较重视的，我们现在的团队有多少人，内部架构是怎样的，未来招人上有什么规划吗？
张卓：我们现在一共有30多个员工，26名投研人员。投研分为两个组，我带14人的策略组，赵利民带12人的IT组。我们现在有两个从海外招回来的人，马上也会有其他从海外回来的人。在团队规划上，我认为以老带新是比较好的方式。“老”人就是从华尔街回来有现成策略的人，“新”人是刚从清华北大毕业的理工科毕业生，由有经验的人带领刚毕业的人，这是最佳组合。
我们现有的员工大部分是清华北大中科大毕业的，而这些人中，一半以上是通过竞赛得奖进入清华的，我们希望员工的思维开阔一些，可以从不同的角度挖掘因子。
好买：之前也了解到，卓识的人员一直比较稳定，其实量化是一个人员流动性比较高的行业，我们是怎样保证人员稳定性的？
张卓：我们的员工大部分是内部培养，情感和凝聚力天生比别人家强，同时我们拥有比较好的机制，让他们的收入跟我们公司的收益或者对于公司的贡献成正比，只要他们能够努力工作，从情感和机制上，让大家能够更加舒适，所以现在公司的离职率很低。
好买：您对于公司的未来有什么规划，未来是否会发行CTA的产品？
张卓：CTA产品我们目前有了几个月的实盘业绩，跑得不错，有些人想成立专户做产品，期权市场上发现几个新的品种也不错，期权上的人员和团队也在物色搭建中。我们想立足于国内市场，做到全品种全策略尽量覆盖，一方面公司抗风险能力会增强，另一方面各条业务线之间会有交叉，达到1+1大于2的效果。
CTA策略、期权策略与股票的相关性更低，会有互补的效果。CTA和期权的策略容量小，主要是CTA的频率太高了，如果能够做到相对降频，保证收益，容量也可以比较大。期权因为现在交易比较活跃的只有50ETF，未来有更多品种后，容量也是可以扩大的。
我们未来一定是多策略融合，这样产品的稳定性和夏普会更高，传统的单策略一定在时间周期上呈现不稳定的波动，如果多策略一起配比，效果会达到更好。
好买：您认为卓识的产品与其他量化管理人有什么区别，目前股票量化领域有几家已经做得比较大，您的优势有哪些？
张卓：我们之所以在去年行情中表现较好，很重要的原因是一开始选赛道选择了偏中低频的赛道。同时我们是传统高频起家的公司，我们在IT和T0层面对收益的增厚很高，这些收益非常稳定，IT每天都在日积月累地增加，虽然微不足道，但夏普高，就会让我们的收益整体向上提升一个台阶。
因子上面，我们正在加速布局机器挖掘和非线性因子方面的研究，招募一些有现成策略和框架的人，来加入团队完善公司的全套研究体系。
好买：现在很多量化私募在做机器学习，有些在用类似单因子的做法，您怎样看待机器学习在量化中的应用？
张卓：这些策略最大的风险是过拟合，如果能控制好过拟合并且计算量适度，我们还是希望尝试。另一个关键的问题是它的不可解释性，因为资管要面对投资人，当策略失效或者回撤的时候，还是希望能够解释清楚回撤的原因。因此，个人建议非线性拟合的东西要跟具有实际经济学意义的东西做一个叠加，能够有效控制风险，当出现不可预知的因素，不会影响到全部策略。
好买：现在市面上也有很多单纯做T0的私募，我们的T0部分在成交量低时是否会出现赛道拥挤？
张卓：T0主要看有多大的底仓，纯T0的收益是要扛住底仓的隔夜波动，顶住基差的贴水，对T0的收益要求比较高。我们现在的阿尔法加T0，阿尔法已经画出了不错的曲线，T0是一个锦上添花的事情，所以对于T0的业绩就没有那么高，这样我们的容量就会大很多。
国内T+1的制度决定了大家持仓的不同，可以T0的股票也会有很大区别，所以竞争不会非常激烈。
好买：卓识的过往背景使得T0策略强一些，如果单纯看T0策略的收益，会有多少？
张卓：T0是一个跟波动和交易量非常相关的东西，同时，因为国内T+1的限制，大家持仓不同，T0的收益率横向比较意义并不大，更多地还是关注策略整体收益。
好买：量价策略在构建因子时方式很多，相比较低频或偏基本面的因子，这些数据会少一些，方式也少一些，大家数据的基本面因子多一些，很多人能做的出偏基本面的因子，这部分因子能够深挖和做出区别的在哪里？
张卓：一方面在细节上能够做的更细，到后期，大家的想法和看的数据都很类似，同样一个想法不同人实现出来可能效果差别很大，未来的市场就是做到精益求精。因为股票是海量的数据，稍微没有处理好，就会有很大的阻碍，所以细节很重要。
另一个方面是另类数据的使用，国内也陆续出现一些比较新颖的数据，数据提供商也在提供，这些数据现在看来不是那么成熟稳定，但是在欧美市场，这些已经变为阿尔法的主要来源，所以未来这个方面值得尝试和突破，是一个新的方向。
我们也在另类数据上小规模尝试了一些，还没有花费太多的人力去做，接下来公司人员扩大后，会找一个团队专门开发这类因子，主要是数据的稳定性和评估需要一定的时间。
好买：量化目前应用多因子框架的是大多数，在这个框架下，是否有进一步优化的空间？
张卓：一定是这样的，我们公司现在在各个层面，包括风控、组合优化、调仓上，不同的人来做不同的部分，很多细节都值得优化，阿尔法涉及到非常多的方面，所以任何环节如果100%是最好的，如果做到90%，5次方后就跟最好的就会差别比较多。
好买：卓识利民这个中性产品的业绩在去年12月份出现了最大回撤，基差收敛是当时主要的原因，今年春节以来基差波动也很大，我们在对冲端上有没有改进措施？
张卓：去年12月我们当时一直完全对冲，全部对冲在最远月，12月基差的极速收缩对我们净值影响非常大，今年以来我们在仓位上，近远月合约平均持仓，在基差收缩时，不至于造成太大的影响。
另一个方面是在仓位管理上的一些改进，当基差过大时，会适当的降低仓位，会避免基差过快的收敛造成的回撤。这个是一个整体的降仓，现在持有06、07、09、12合约，这四个合约比较平均。平均之后，单一品种的波动对于净值的波动就不大了，现在也用融券，具体方式主要看价位和券商能够提供的资源。
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