从学霸到量化大师的成长之路
——点掌投教专访知名量化基金经理
量化投资是一个新兴的投资模式，对很多普通投资者而言，还有些陌生，不少投资者还不是很熟悉；稍微有些了解的投资者会认为量化对冲就是编个程序，然后进行程序化交易。然而真正的量化绝不是想象中的那么简单，本期相约大咖邀请到了知名量化基金：宽投资产创始人，投资总监——钱成，听听他是如何从一位学霸成长为量化投资基金经理的。
数学的功底，是量化的基础
如今在量化领域叱诧风云的钱成，曾经是个数学天才，统计学的博士，在国际上获得过数学建模的一等奖，如此强大的教育背景也为他后来做量化策略起到了非常大的帮助。
钱成目前所使用的一些技术、包括策略都是和一些统计学方法有着非常大的关系，用一些历史数据解决统计学上“过拟合”的问题。而“过拟合”的问题是过去几十年里很多统计学家深度学习的内容，他们在解决“过拟合”方面做出了杰出贡献。做量化投资中，很大一块内容就是要解决这个“过拟合”问题。
量化和丢**
关于量化，钱成用了最直白的一句话来介绍：通过统计的手段去找寻过的规律，然后规律化、再精算、再建模。
举例来说，如果是超过50.01%的胜率，由于是整天在那边不停的做反复交易，交易次数越多，实际的胜率就会越来越接近起初模拟的胜率。就丢**，丢100次一半向上和一半向下的概率就会越相近，而如果只丢10次，那么概率就会差的多一点，这也是大数定律。
量化正是通过这样一个精算来制定自己的胜率，对于超短线的策略来说，真实情况下胜率能达到55%以上就已经是非常优秀了。而钱成的团队是以中长线的策略为主，对于中长线策略，主要是以“收益回撤比”来衡量，一般而言，1:3到1:4的比例是比较优秀的，也就是如果回撤2%，盈利可能就是在6%到8%之间。
无论是超短线还是中长线策略，拉长周期来重复不断的这样操作的话，收益风险比是非常高的，甚至远远超过之前所说的1:3、1:4的比例，这就是量化独特的优势所在。另外再加上钱成受过系统的统计学教育，在建模的时候就可以规避掉“过拟合”的问题，把预测误差减到最小。
他山之石可以攻玉
由于钱成是从美国归来，那么美国的一套量化系统是否能够在国内有效的发挥自己的作用呢？
对此钱成说到，虽然美国的体系可能在中国并不适应于本土的市场，因为中国是个政策引导的市场为主，政策是没办方被预测的，但对于量化或者对冲策略来说，抓的就是市场上不理智或者犯错的机会，正是由于国内市场的情绪化交易较多，所以这样的策略在国内是有更多的机会可以抓。随着现在国内市场机构越来越多，管理能力出色之后，机构化程度会越来越明显，这是一个时代所趋的方向。不过现在国内的量化对冲这一块和海外比还是有非常大的差距的，比如国外有桥水这样千亿级别的对冲基金，300亿以上级别的对冲基金也已经非常多，而国内这么大规模的私募基金是没有的。
最后钱成说到了智能投顾替代人工投顾的问题，他认为几乎是件不可能的事情，围棋可以用智能机器人，因为围棋只要计算能力足够强，把对手下棋的棋谱都输入进去就行，但金融市场并没有“棋谱”可参考，将来所发生的一切都是**的，所以机器人是无法做出准确的预测的。而智能投顾的发展角度来看，在信息**上会有比较大的优势，但如果直接做交易那是不现实的。
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嘉宾介绍：
钱成 宽投资产创始人，投资总监
负责北美策略研究中心策略研发，2013年初起担任Alpha策略量化对冲私募基金经理，取得年化27.6%的稳定业绩，有丰富的实盘操作经验• 获2010年国际数学建模竞赛一等奖，其研发的CTA策略包揽2014年天纵期才央视期货实盘大赛量化组第一名、第二名• 多篇论文发表于国际、国内顶级刊物，担任国际国内一流期刊会议审稿人。
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