主持人：在股市如火如荼赚钱的情况下，不要忘记关于我们债券市场。接下来有请柳总做一个简单的介绍。柳总有十几年的交易经验和开发经验，为国内外对冲基金提供整个的交易系统，柳总可以给大家做到非常精彩的分享。  

       柳峰：非常感谢大家，给大家分享一下经验和感触，1995年大学毕业以后就进来在这个行业，做量化交易，基本上后来回国20年来做交易员、交易所和交易系统打交道。很多朋友都在这个行业里面，感觉现在特别是最近感觉有点似曾详见的感觉，二十年之后又是个轮回的样子。当时进去的时候正好是第一波的网络泡沫，我们一些朋友、小朋友不知道的那帮人赚钱是最多的，我们也不管，现在让我们被当时网络泡沫的很多股票的标志现在都很熟悉，很多股票公司已经不存在了。当时也是有很多朋友赚了很多钱，真正回头看过来，现在还在保留着的，或者做得还好的并不多，感觉最近也是有点那种感觉，跟朋友在聊，特别是80后、90后第一波进去的时候，现在谁也不知道这个东西什么时候会结束，肯定会结束。特别是国内的体制也不一样，跟当时也是差不多，总是有一些方法把数字给合理化。总觉得有点似曾相识的感觉，这么多年下来，做这行的想做一锤子买卖就另当别论了，想在这行一直做下去的话，任何时候大家都亢奋的时候一定要保持冷静。现在做的非常好的基本上是属于有这样的气质，并不是当时赚最多的，一直这么多年做下来，除了交易的系统、策略之外最主要的一部分是风控系统，我自己也是从一开始主要是做交易、系统，现在是主要做风控这块，这个才是比较长久的做法。

       主持人：我们都知道量化投资在国内已经发展了好几个年头，基本上整个成交量是从2010年左右开始慢慢逐步上升的过程，到现在2015年量化投资占到整个市场成交量不可或缺的部分。在几年前量化投资交易的工具相对来说比较贫乏一点的，特别是在国内的证监会或者政策上面的制约下面，国内很多量化交易的工具包括海外一些优秀量化交易的工具并不能传到国内来。现在在慢慢政策放开的过程当中，已经有越来越工具可以供我们选择。3月份国信证券和美国的一个交易软件做了合作，随着交易工具慢慢进入到国内来，势必对国内整个现有的量化投资工具造成冲击和影响，我想问一下几位嘉宾，你们对这样一个现状，或者未来的趋势是怎么样来看的？ 

      柳峰：从量化的平台来说，像这些工具也会慢慢分化。我们说最高端的或者说技术含量最大的是对极度高频，最终只是几个大玩家属于投资人的感觉。国内特别是现在能够做的主要还是在期货这一块，期货这块拼的比较厉害，很多时候是因为交易所本身斗争比较厉害，还有很多水军因素在里面。包括现在在做的做市，现在有十家左右，除了量慢慢做上去之后，最后真正的市场上也就两三家，肯定是这样的一个趋势。在这块除了做规模，在另外一边比较大众的系统，像交易软件，国内有一个交易开拓者最近被恒生投资，好比这些人在用TB赚不赚钱还有待于研究，跟期货公司聊，真正用的话赚钱并不多。像恒生主要他们的流量比较多，是一个入口，从互联网做法来说有个入口。美国交易软件原来做的也比较久，在好久以前2000年左右第一个公司还谈过合并的，后来没有谈成，对他们的系统也比较了解，一直能做下来纯粹是不停地累计，有不同的东西，有很多工具。除了利用这个来做交易策略之外，很多用做算法交易也很多，很多价值是体现在这一块的。对于能不能给大众用，国信经营这个系统，从券商来说还并不太在乎到底用的人赚不赚钱主要还是流量。像这种系统肯定还是会有，像这种能不能做交易，用这个来赚钱我还是持怀疑态度的。

     主持人：在我们现在国内的现状有许许多多的平台，我相信台下有很多非常专业的机构投资者，同时也有大众投资者，对于大众投资者或者是之前可能是做主动投资，但是对整个量化投资又有一定兴趣的机构投资者、专业投资者来讲，怎么样快速进入量化投资途径当中。我们想选择一些工具做交易的使用，对于有这样的意愿来讲怎么样选择适合自己的量化工具或者是量化秩序，这点想听一下各位的看法。如果投资者进去这个市场，他想进入量化投资的市场但是苦于找不到入口，能不能给大家做简单的介绍，作为一个入门。  

       柳峰：量化也是满足了一直有一个赚钱的憧憬，什么东西都可以交给机器去做。这确实是非常有诱惑力，但其实这个行业竞争是非常激烈，在国内、国外都是，很多人都是挤在这个领域里面，如果我们这些人把脑子放在留意一下癌症怎么样对社会意义更大一点上。另外自己要来做的话，先得想明白你做这个有什么优势，有了这一点之后才能去选择什么样的工具。比方说原来是做交易的手比较快，想转成机器来做，这个是比较可行的，那你这一块可以把速度加快，本身就是可以量化的过程，把你的步骤去自动化。另外对很多分析、统计、大数据有很多这方面的强势，想做套利、做统计套利有一些优势，这块也是可以了解。你得知道后面有一些深层的理由是什么，策略为什么成功，不能是整个靠一个简单的数据去拟合。数据经过不停的拷问下总之会给你答案，这个答案是不是真实的答案这个还有待于商榷。从这点来看先考虑自己的优势再去选一个好的工具，这点要做好，不然盲目进来很多时候是浪费时间。

       主持人：大家在做量化投资的过程当中都会碰到数据处理的问题，不管是做阿尔法策略也好，还是做CTA的商品策略，必不可少碰到数据方面的数据处理，请几位嘉宾给我们分享一下这方面的经验。

       柳峰：讲一下高频数据处理分析的体会，可以分成两部分，一部分是属于要做一些套利和不同品种之间的，另外单个市场的还好做一点，因为大家都知道真正做个高频的，大家都有这样的体会，每一个策略在跑下来都是百分之百或者更高的回报率但是一上实战中根本不是这么回事，对数据的要求非常准，而且那些数据都是假的，主要还是因为国内数据发放频率也太低了，像股票现在是3秒钟一次，这个频率是特别低的，特别是在有些交易比较频繁的，在IF上面，在500毫秒以内就可以发送，高频策略单个品种基本上都是靠真金白银试取出来，大概有一个对的方向或者对的主意，真正都是在那方面测出来的。现在在数据也是拼的比较凶，希望这块碰到的数据跟当时交易所的行情数字相对来说比较真实一点更加贴近，交易所出来整个网络出来的话你看到的不是最新的。这个问题还好解决，如果是两个要进行市场套利，首先你得想到你在收集的点是在什么地方，你说是在中间这两块还是说某一个地方，举个例子，估值是靠中金所还是更加靠近上交所，这样出来的书记又不一样，这块也有很多期权的问题要考虑。怎么样做数据的对齐按照交易所发出来的还是自己收到的，把在路上的延迟考虑进去。国内很多真正高频量化做不起来，主要还是受制于交易所，如果这些都可以暴露出来中国就能做得更多。