陈斌，千象资产创始合伙人投资总监曾参与多项国家863项目和自然科学基金项目 曾就职于英特尔、微策略等跨国企业，后任大型期货公司金融工程部、资管部策略研究负责人，对量化策略研发管理和产品运作有丰富经验,我们来看一看陈斌在量化交易研究有哪些心得？
陈斌：我个人其实是计算机背景的，我是2010年的时候，从交大硕士毕业。然后去期货公司去专心做了三年的策略研发。然后有了一定积累之后，当时在2014年的时候，就我们觉得国内的整个量化的投资的氛围，环境，都在起来。所以我们觉得国内的量化投资的机会非常好，所以我们当时在2014年的时候，就一起合伙成立了这家公司。
我觉得量化的优势，我觉得可以有好几个方面。比如说第一个它的量化的优势在于，它是一种可重复，就是可被验证并且它可被重复执行的这么一种方法，它和传统的主观是不一样的。并且这种模型经过验证之后，它是能够得到一个大范围的推广的，也就是说它是一种完全可重复复制的一种策略。然后另外一些，比如说量化的优势，就包括比如说它能够克服人的一些恐惧，贪婪等等因素。
2016年大宗商品市场波动明显，2017年大宗商品市场机会如何把握？
陈斌：就是众所周知，就是我们整个2016年的整个商品市场，都有非常大的波动。这里面包括像黑色，像化工，像基本金属，都有一个非常大的涨幅。非常大的涨幅，但是这2016年因为整个市场是一个全市场的一个波动嘛。就是我们觉得可能，2017年因为已经经历过这么大的波动之后，可能2017年更多的处在一种，我们觉得可能会呈现出来的是一种，就是结构性的分化的这么一种行情。
就是整个市场可能它的波动幅度，可能并不会像2016年那么大，但是在某些板块，比如说某些品种上面，它依然会有一些非常可观的波动，会有一些品种，会有一些板块能够出来，这个是我们对2017年的一些整个的观点。
所以说其实我们觉得2017年的整个商品市场，还是有非常大的机会呢。关键在于我们是如何去识别这些品种，这些板块如何在它出现一些波动，出现一些行情的时候能够去抓住它，这个我觉得是我们就是做量化策略的，我们做量化投资的就需要去做的一些事情。
把握行情的方法有很多，而量化是其中的一种，那么量化交易，相对于其他的交易方法优势又在哪里呢？
陈斌：我觉得量化的优势，我觉得可以有好几个方面。比如说第一个它的量化的优势在于，它是一种可重复，就是可被验证并且它可被重复执行的这么一种方法，它和传统的主观是不一样的。
因为传统的主观，比如说你是靠一个人经验，那么10年的经验，或者20年经验积累起来，但是在这个你只能通过这个人的业绩去验证他这个人可不可靠。但是我们整个量化的方法，他是能够通过一种数学的模型，通过一种数学的历史来验证的。并且这种模型经过验证之后，它是能够得到一个大范围的推广的，也就是说它是一种完全可重复复制的一种策略。
但是在我们主观上，比如说如果我们主观的靠一个基金经理去做这件事情，他就只有一个人，他做的再好，他也只有一个人，他是没法去复制到每一个个人的，但是作为一种量化的策略来说，我们只要掌握了这种策略之后，然后我们就能复制到很多很多不同的地方。这个也是一种，就计算机执行的非常好的地方，就是它的一种可回撤性，和它的一种可重复的复制性，就是这个我觉得是量化的，就是第一个它的优势的地方。
然后另外一些，比如说量化的优势，就包括比如说它能够克服人的一些恐惧，贪婪等等因素。因为其实我们要知道，就是对整个市场交易来说，其实你要培养一个好的基金经理是非常不容易的，因为他需要克服人性的很多很多弱点，因为我们知道很多交易它其实是反人性的。但是对于一个量化的模型来说，其实我们只需要把一些市场的规律，把历史的市场的长时间的数据来通过一种模型来进行验证。然后在这个验证的过程中，我们自然就能够知道，就是我们的这种交易方式它应该是怎么样的。
然后通过这种方式，我们就能够比较容易的去克服人性的弱点的这个门槛。所以我觉得就其实我们能够通过，就稍微短一点的时间，比如说我们通过几年的研究，这样稍微短一点的时间，然后就能够达到一个传统的，你比如说一个基金经理，他经过了10年或者20年所积累出来的经验，这是我们能够在几年的时间，可能研究大量数据，可能就能够研究，可能就能研究清楚，这个是我觉得是量化的第二个相比传统的，就是传统投资方式有优势的地方。
量化投资的策略在市场环境变化时如何应对，量化交易需要注意那些细节？
陈斌：量化会有策略方面会有失效情况。然后我觉得其实在量化领域，其实很多策略它是需要不停地更新的。
我们更新的依据，就是其实会依据两个大的逻辑来。就是第一个大的逻辑呢，是按照市场的交易环境变化的逻辑，就是我们会看这个市场交易环境是不是发生了变化。然后另一个大的因素就是，是根据我们的策略的一个交易执行的一个业绩的情况。就比如说我们会看，比如说是不是有某些策略，由于比如说经过了一段比较长的时间，比如说它已经经过了3年的时间，当时开发出来的比如说它的业绩是比较好的，然后它的策略的一些夏普率或者它的一些年化，收益回撤比是比较高的。
但是这里面呢，我觉得因为做量化里面，它其实细节是很多。包括你策略的，包括从最基础的一个数据上，就比如说如果我们获得了比别人更多的数据，比如说我们获得了比别人更多的数据来源。
第二个方面我觉得可能在比如说做策略模型的方面，做具体策略方面，因为做具体策略，它涉及到很多层面的东西。
然后第三个，我觉得其实也非常重要。就是有一个执行方面的问题，因为其实我们知道，就是量化策略它很大程度上，是需要依靠一个执行的，你光有一个好的策略是没有用的，你还要考虑如何去执行它。
执行方面其实涉及到很多，比如说对市场的冲击成本的问题，市场的一些滑点，一些交易费用的问题等等。就是这方面，包括比如说你是如何应该在一个市场动荡的情况下，去执行这个策略，还是说在一个市场一个平稳期的时候，去执行策略。
那么你在市场这个执行策略的时候，你的下单应该怎么下，它其实这里面都会有一系列的细节问题。就是我觉得我们需要把这些所有的细节问题，都给处理好。那么这样的话，就是我们才能够获得一个，比如说比一个平均的量化水平，更高的一个收益，是这样的。
