（本訪談約9500字，閱讀時間約需30分鐘。）
訪談時間：2019年9月30日下午（美國時間）
訪談地點：曼哈頓中城
量化投資，始終是證券投資行業最隱秘的一個領域；手握重金的量化對衝基金經理，在大眾心目中也一直蒙著一層神秘的面紗。
紐約華爾街、倫敦無疑是全球對衝基金的兩大重鎮。由於華人在數理化方面比較優勢，目前在華爾街從事投資的華人中，基本集中在量化投資領域施展拳腳。
美國時間9月30日下午，在曼哈頓中城，冰哥採訪了在華爾街從事量化對衝投資已有12年的蔣曉煒，很溫和的笑容，告訴我在上周二（9月24日），他剛剛從工作了5年的Welton公司離開，10月1日將正式入職到一家總部在倫敦的對衝基金GSA Capital的紐約辦公室任職。
紐約大學畢業後，從2001年到2007年，蔣曉煒先後在美國一家能源集團、瑞銀集團（UBS）、聯博基金（AllianceBernstein）這三家機構從事了近6年的研究工作。2007年，他正式開始了量化對衝的投資工作生涯，先是在柯林頓集團 （Clinton Group）擔任基金經理和首席策略師，為柯林頓集團的量化股票基金（CES）創下7年每年年化20%的收益率；2014年9月，跳槽至Welton Investment Partners（WIP）擔任合伙人、基金經理、首席策略師，為WIP創建量化投資基金團隊。2016年，他榮獲美國HFM對衝基金年度最佳業績獎 （對衝量化股權類）。
行文至此，有必要從網上搬一段通俗的說明：「量化對衝」就是「量化」和「對衝」兩個概念的結合；而「量化」指藉助統計方法、數學模型來指導投資，「對衝」指通過管理來降低組合系統風險，獲取相對穩定的收益。實際操作中，對衝基金的管理往往採用量化投資方法。
那麼，華人在華爾街從事量化對衝的現狀如何？量化對衝基金經理，每天上班都幹什麼？他是通過什麼方法來賺取收益的？量化投資這個方法賺的是誰的錢？一支好的量化基金是什麼樣的？
（圖為蔣曉煒）
肖 冰（前海宜濤資產合伙人）：蔣總，今天非常高興能在紐約訪談你。聽說你是上周二剛剛離開上家公司，即將入職一家新的對衝基金公司，請介紹一下這家對衝基金公司的情況，以及你將在這家公司投資工作的主要內容？
蔣曉煒：過去這十二年，我一直在華爾街做量化對衝，10月1日將入職這家公司名叫GSA Capital，總部在英國倫敦， 2006年從德意志銀行裡面分離出來的，以前是在德意志銀行裡面做的非常成功的一個量化團隊，這個團隊出來以後做了一個量化對衝基金，開始是一個單策略，後來慢慢變成多策略，在倫敦總部有幾百人，三年前在紐約成立了辦公室。它的總體管理規模有一百多億美金，在業界算是一流的對衝基金公司，投資領域主要是二級市場，有股票、固收、外匯、期權期貨衍生品等，期權期貨衍生品裡面還有一些固收衍生品。
說到量化，你能想到的名字就可能是文藝復興、DE Shaw、Two Sigma、 Millennium這些公司，因為那些公司都是美國的，所以我們聽到的多一點。英國其實有幾家非常不錯的量化對衝基金，跟美國是平起平坐的，比方說Winton、 Man Group、 GSA都是英國幾家最大的，但是媒體對它們的報導少一些。全球範圍，量化對衝在紐約和倫敦兩個地方做的最好。
這家公司GSA的體制有點像事業部，每一個團隊獨立核算獨立盈虧，英文叫做 silo porfortlio manager或者independent porfortlio manager。這種模式基本上就是我自己有一個團隊，這個團隊負責開發策略，交易以及風控，盈利後我們團隊和公司進行比例分成，在這家公司我也將負責這樣一個投資團隊。
除了我團隊自己做風控外，同時公司層面也有一個總體風控，比如某個產品淨值出現比較大的波動以後，公司會對每一個團隊進行風控。
肖 冰：你們團隊做的風控，和公司層面的風控，各有什麼側重？
蔣曉煒：這兩套風控是平行的。我自己的風控是從我的建倉開始做，比如說我建倉之前就知道我的風險敞口應該怎麼設定，然後我把這些設定都放在一個模型裡面，最終出來的資產組合，已經把風控考慮在裡面了。
公司的風控基本上是事後風控，比方說我的產品風險敞口超標了，他就會來警告我，讓我減倉。
華人在華爾街大多從事量化對衝
肖 冰：目前我們華人在華爾街的基金公司裡面，能夠做到什麼樣的職位？
蔣曉煒：華爾街的基金公司分兩類，一個是做mutual funds（共同基金或者國內講的公募基金），另一個是做私募，或者對衝基金。我這兩塊都做過，我以前是從聯博基金（AllianceBernstein）出來的，這是一家比較大的共同基金公司。
華人在華爾街看共同基金裡面做到中層職位的有不少，但是做到比較高層的就少了。比如現在紐約人壽保險公司下面的一家投資管理公司，我在聯博基金的老同事江平做到了它的CIO（首席投資官）。
肖 冰：在華爾街做量化對衝基金這個細分領域，華人目前是一個什麼狀況？
蔣曉煒：我覺得對衝基金的競爭更加激烈，要做好需要一種全才通才，不論是市場經驗、策略、領導能力、溝通能力，都要求非常高，這個的確是非常考驗人。在對衝基金待了十二年，我覺得對衝基金行業絕對是匯聚了金字塔頂端的人才。
華人在華爾街做量化這塊是挺多的，做基金管理投資的話基本是量化對衝為主，做主觀對衝或者主觀操作的相對較少，這也和我們中國的教育體系有關，量化數學這方面基礎比較好；其次，做主觀對衝要跟人打交道，而由於中西文化的差異，導致華人在這裡做投資時不如跟機器、跟數字打交道來的自然。
現在在紐約的量化對衝基金公司裡面，包括在Millennium或者Two Sigma都能看到不少華人的面孔，而且有一些華人在基金公司裡面做的還是不錯的。有做到中層的部門經理的，但是做到公司管理層的幾乎沒有。
有一個現象很有意思，雖然印度人在量化對衝基金這個行業裡面絕對人數沒有中國人多，但是他們有不少是做的非常好的，能夠做到部門的頭，有的甚至做到了公司的高層。
肖 冰：你覺得這個是有文化方面的原因嗎？
蔣曉煒：可能是有，矽谷的科技公司也一樣，有一些文化方面的因素。
肖 冰：你說需要通才全才來做對衝基金，比做共同基金要求更高？
蔣曉煒：對，共同基金在美國雖然也有它的盈虧壓力，但是因為它的整個銷售、售後服務、管理體系已經非常健全，每個個人扮演的角色相對少，你要體現出自己在某一方面的領導能力就已經足夠了。但是在對衝基金行業裡面，是有一個非常強的survival bias（生存偏差），就是優勝劣汰，所以說你的專業知識、市場方向把握、策略優劣、領導能力、執行能力，方方面面都要具備，而已經淘汰的對衝公司它就在歷史上消亡了，這個公司也就被人遺忘了。
肖 冰：沒有第二次機會。
蔣曉煒：對，你沒有第二次機會，大浪淘沙，這種競爭非常激烈。
肖 冰：在你說的這些能力裡面，關於「市場方向」是什麼意思？
蔣曉煒：我舉個例子，我以前在的一個公司，它的管理規模曾經達到全世界對衝基金排名排第三位，但是在2007年的時候主要投的是次貸這方面的mortgage backed security（抵押擔保證券）那些結構化產品，結果面臨巨額虧損，之後就一蹶不振。這個當然有運氣的成分，但是對市場方向的把握，就顯得至關重要，因為不像mutual fund每個產品界限都非常明晰，而對衝基金的投資相對來講靈活一點，如果船調頭不及時的話，很有可能一個大浪就把你給捲走了。
量化對衝基金經理，上班都幹什麼？
肖 冰：大家對對衝基金經理的工作也比較好奇，能否介紹一下你每天主要做一些什麼事情？
蔣曉煒：現在這家公司我剛過來，就說說我工作的上一家公司Welton，在那我是全面負責公司股票對衝這方面的業務。工作中，我面對各式各樣的人，比方說我會面對投資人做路演，我曾經有一段時間，在一百天之內見了50個投資人，其實可能你覺得這50個並不是那麼多，但是問題是你做空中飛人，要跑不同的城市；然後公司市場部可能給每一個投資人都準備了一套不同的個性化的材料，要跟市場部的人溝通，他們告訴你說這個客戶的背景是什麼，投資偏好是什麼，我們要根據客戶的投資偏好去針對性地講一些我們的東西，每個路演的材料都要捋一遍，那麼這個工作量就非常大。
肖 冰：你們對衝基金的客戶主要是機構還是高端淨值個人？
蔣曉煒：都有。我工作的第二塊內容，我們也叫做執行，我會面對prime broker,即主券商，或者機構券商。這個機構券商不是那種零售券商，我們這裡有區分。跟他們溝通，比方他們的交易平臺、交易接口、交易所怎麼介入，延時是多少。「延時」就是：我們發一個單過去，到券商最後執行那個單子，在交易所完成這個單子需要多少時間。
工作內容前面說了兩塊：第一個是見客戶，第二個是執行，現在說第三個：策略的研究和制定，這個是最大的一塊，我們公司的生存空間、我們的優劣主要是從我們的策略來的，策略不好，什麼都不用談了。比方我們做一個量化對衝基金，我們看什麼樣的市場因子能夠賺錢，我們是做擇時、做動量選擇、還是做多方還是做空方，這些都是策略的組成部分，你賺錢的法寶就是策略。
肖 冰：在市場上找有效的阿爾法因子（編註：阿爾法是相對於大盤指數的超額收益）。
蔣曉煒：對，阿爾法因子。這個就是我大概60%到80%的工作精力都在這上面，這是我們的立命之本。
肖 冰：做策略主要幹什麼？
蔣曉煒：做策略方面有幾大塊，第一是選擇數學模型，通過理論化的研究或者分析，看看哪些數學模型比較適合我們；第二是數據採集，數據採集這邊，有很多非常優秀的數據提供商，比方說路透，比方說彭博，標普。我們從他們那邊採集來數據，進行數據分析、整理、清理，因為數據比較混亂，要進行清理，這裡面有大量的數據分析、數據研究和編程的工作。
然後你看什麼樣的因子有效，因為這個市場數據量這麼龐大，有些是我們之前積累起來的，有些是我們看論文，或者說我們看一些出版物來進行分析，從中獲取一些靈感，再有一些就是我們叫做自有產權，是我們自己進行的思考，通過分析得出來的一些結果，有點像一個教授他寫論文時自己產生的想法。我們自己採集來的數據也要進行驗證，也要進行回測。這是我們平時研究策略的具體工作。
目前比較流行的大數據，人工智慧，機器學習我們都在進行嘗試。
肖 冰：人工智慧對你的投資管理，帶來的影響是什麼？
蔣曉煒：現在的大數據，包括數據的獲得，數據的處理的這個量和速度比以前快幾十倍、上百倍甚至上千倍，所以如果沒有這個大數據的幫助，無論是心理因素也好，還是實質的結果也好，那些做主動性投資的人會面臨壓力，他的業績如果有滑坡，他可能自然而然會想是不是他的業績是被那些使用大數據、人工智慧的人奪走了。所以說越來越多的人他會往那個方向去嘗試去努力，但這個方向是不是最終真的能讓別人有超額收益呢？這是一個問號。而且最終的結果有可能是：當大家都朝一個方向努力的時候，這個市場是一個很詭異的東西，一旦市場朝一個方向走的時候就變得擁堵，擁堵了以後，首先你的阿爾法被稀釋掉了，然後有可能大家在退出的時候，同時退出，發生市場踩踏，這個踩踏最近出現的頻率越來越多，而且踩踏的跡象越來越明顯，這個大家都知道，但是大家又沒辦法，因為比方說市場上好的股票就這麼一些，大家都在追捧，最後踩踏的時候你也跑不掉，就是這麼一回事情。
肖 冰：你在上一家公司的主要工作，主要包括見客戶、執行（和主券商進行溝通），以及開發制定投資策略。這三塊工作分別佔你時間的多大比例？
蔣曉煒：初期的時候我們會把更多的精力放在建設基礎構架上，包括怎麼樣跟機構券商進行接口。工作進入正軌之後，主要還是研發策略佔60%到80%，剩下20%到30%是對基金組合的日常管理，就是倉位管理，對組合進行分析這些方面的東西，就是基金管理人的日常工作；還有少量精力放在系統的維護和開發、見客戶上面。
我是通過什麼方法來賺取收益的？
肖 冰：量化投資大致可分兩大流派：一派是模型驅動，分CAPM單因子模型、多因子模型；另外一派是數據驅動，從純數據的角度出發，代表公司就是西蒙斯的文藝復興。請問你是歸類於哪個流派？
蔣曉煒：我們是模型驅動的，多因子模型。我們不做純數據挖掘，也不做pattern recognitions （模式識別，是指通過計算機用數學技術方法來研究模式的自動處理和判讀，把環境與客體統稱為「模式」）。
肖 冰：你過往的業績不錯，比如曾經為為柯林頓集團的量化股票基金（CES）創下8年每年年化20%的收益率，也拿了一些獎項，請問你是通過什麼方法來賺取收益的？
蔣曉煒：我賺取收益的方法比較簡單，主要是看一些傳統的市場上的一些信號或者說是因子，我們並沒有大規模的採用人工智慧或者機器學習的方法，但我們也在研究。我認為作為一個好的投資經理，不管是量化還是主動的，你首先是要對這個市場進行判斷，你要對這個市場有一定的認知，包括風險的認知，本身市場機制的一些認知，這些我們是基本面的東西。
數據是輔助你去實現去完成整個投資流程，我不是特別贊同本末倒置的方法，就是先拿一套機器學習的方法，再拿過來大數據，在裡面滾一下得出一個結果，這個我們叫做數據挖掘，數據挖掘在大數據、數據分析裡面是非常流行的一套做法，但是我覺得在做一個好的基金管理人來講，這套東西行不通。為什麼呢？因為比方說巴菲特他說他搞價值投資，人人都在追捧價值投資多麼多麼好，多麼多麼神奇，這個我們叫做一種學派或者流派，就像有人追捧科技股也是一種流派，這是基於人的經驗做出的判斷。
那麼如果完全通過機器來學習、來投資，而機器是沒有人的經驗的，這又要回到人的智慧這方面，人的經驗、智慧有些時候是非理性的，比方說你為什麼說價值投資是一定是能成功的呢？反過來講有些流派也說價值投資其實也叫做「價值陷阱」，一旦掉入價值陷阱，這些看似有價值的股票其實是一個周期性的股票，或者雖然看上去公司的資產挺不錯，但是它沒有盈利能力，那股票價格也上不去，這也是一種觀點。
所以，我認為要用基金經理各自的理論和經驗來指導機器，樹立對應的模型框架，這個量化投資系統才能轉起來。
肖 冰：這是你賺取收益的一個總體思路？
蔣曉煒：對。
肖 冰：還是以自己在證券市場的經驗、積累的認知為核心，同時用機器來輔助你實現投資收益？
蔣曉煒：對。
肖 冰：請舉個例子，你的產品怎麼來賺取收益。
蔣曉煒：比方我說做價值投資，也是我投資中用的一個因子。價值投資在2000年以後，尤其是2008年金融危機以後，受到了巨大的挑戰，巴菲特這套東西不是那麼玩的轉了。價值投資本身也是一個非常流行的量化因子，這時候我們就要分析為什麼？其實價值因子包含了一種因素：你把價值因子的歷史盈虧或者業績單獨拿出來，做一個時間軸狀態的分析，你發現這個分析跟宏觀周期比較吻合，那就有意思了。那麼這個價值因子和宏觀周期吻合的結果，你會發現它其實又跟股票的貝塔因子（編註：貝塔是衡量基金收益相對於大盤指數的相對波動性的指標）又吻合了。有了這個理論指導以後，你就可以去做模型了。
肖 冰：這個模型用的效果怎麼樣？
蔣曉煒：很多人覺得價值模型一定能賺錢，通過分析，我現在要說的是：價值模型要做調整，要隨行就市，跟著經濟周期來和市場周期來，才能賺錢。當然具體怎麼操作每個人都有自己的不同做法。這就是我們研究的過程與結果。
我們的投資在這一塊的收益還是不錯的。總體來講我們夏普比率保持在1.5%到2%（編註：用基金淨值增長率的平均值，減去無風險利率，然後再除以基金淨值增長率的標準差，就可以得到基金的夏普比率；它反映了單位風險基金淨值增長率超過無風險收益率的程度，夏普比率越大，說明基金單位風險所獲得的風險回報越高。）。
肖 冰：指的是整個你的產品還是指價值因子這塊的夏普率？
蔣曉煒：整個產品，我們不單獨做價值因子。
怎麼控制投資管理的風險？
肖 冰：接下來請講一下怎麼控制投資管理的風險。
蔣曉煒：從量化角度來講，風控是有它自己的方法，通過風控模型和一些資產優化建模來實現。這套東西是在整個流程裡面人為介入最少的一個部分，就是說我相信我的風控模型。
肖 冰：什麼意思？
蔣曉煒：我的風控模型出來以後，我不對它進行任何修飾，不對它進行外部的調整。
肖 冰：讓它六親不認，該幹什麼幹什麼？
蔣曉煒：是這個意思。
肖 冰：這是基於什麼思想？
蔣曉煒：風控這一關如果你加了人為的因素，就可能會有偏頗，就有偏差，就是把你的主觀想法放在裡面了。風控應該是一個客觀的東西，包括各種風險敞口。這套模型本身來講我們認為是長期有效的，它不是根據市場的變化而迅速變化的。
肖 冰：風控模型是長期有效的？
蔣曉煒：對，它有些內在的邏輯。比方說股票裡面科技板塊，科技板塊內部的股票之間有關聯性，這個關聯性可能就會長時間維持在某一個水平上。
肖 冰：是比如說Facebook、亞馬遜這些公司之間的股價的關聯性嗎？
蔣曉煒：對。有一定關聯性，而且關聯性是區間，它不會偏離這個區間。
肖 冰：基本上會同漲同跌？
蔣曉煒：對。然後銀行股之間又有某種關聯性，這種關聯性我們認為是相對穩定，而且不是完全按照市場漲跌，它內在有一定的關聯，有一些內在的因素驅使它有「同漲同跌」的性質，所以基於這個，我們假定它是一個長期有效的模型。從實際操作看，最後的有效性還是不錯的。
肖 冰：在過往的投資風控中，你印象比較深刻的例子？
蔣曉煒：一個有意思的例子是這樣的，我們在投資的時候有一種投資大塊叫做動量投資，動量投資用散戶的語言來講叫做追漲殺跌。之前在長的歷史跨度裡面，這種策略是賺錢的。
肖 冰：包括在美國。
蔣曉煒：包括在美國，直到大概二十年前它突然失效了。
肖 冰：二十年前指的是？
蔣曉煒：90年代中後期的時候，慢慢開始失效了，當然失效不是說完全失效，動量投資它在某一種狀態下是賺錢的，但是如果你用這種方式去持續的進行投資，比如五年以上，你會發現淨值表現就像坐電梯一樣，這就帶來一個問題：就是說它的因子我們叫動量因子，和風控模型有一個不匹配的問題。
肖 冰：是什麼意思呢？
蔣曉煒：就是說我的長期風控模型很有可能把動量因子給抹掉了，因為它認為追漲殺跌是不好的，而基金管理人如果說他喜歡這個因子，他認為這個是好的，兩者就出現矛盾了。這時候你就要權衡，你是相信動量因子的呢，還是相信風控模型？無論你相信哪一個，你就會損失另外一個。
如果作為散戶無所謂，我今天坐個電梯，明天還能賺錢。作為我們這種職業經理人來講，就有一個問題，我們叫回撤，投資人往往在賺錢的時候你開心我開心大家都開心，一回撤的時候哪怕回調到他原來賺錢的50%，即我原來可能賺100%，我就掉下來50%，他就是不那麼開心了，他會把錢贖回拿走。這個我們叫「不對稱性」，是投資人心理的不對稱性。
所以說你就不能去用那個動量策略，或者說你在用動量策略的時候你得要小心，或者說你要做一些更深入的研究，或者用擇時。我第一次是在2007年2008年的時候碰到過類似的情況，動量策略給我們帶來比較大的回撤，後來就吃一塹長一智，我們也用，但是我們用的方法就不一樣了，最大可能的減少回撤。
肖 冰：你會用什麼新的思路來用好這個動量投資？
蔣曉煒：第一個看看怎麼樣做，在風控模型和動量模型之間進行一些數量化的研究，看看到底是什麼樣的投資回報/風險比的界限，你不要在這個指標上過渡投資，也不要不投資。
舉這個例子，我想表達的一個就是說：千萬不要忽略了阿爾法因子和風控因子之間的一個互動，這個互動非常的有效，能夠給你帶來你預見不到的收益，或者預見不到的業績支撐。業績支撐不一定是收益，有可能是你的回撤減小，這也是你的收益。所以我們最後學習到的東西就是這之間的互動關係。
量化投資這個方法賺的是誰的錢？
肖 冰：下一個問題，比如我做價值投資，號稱我是賺企業增長的錢，那量化投資你這個方法賺的是誰的錢？
蔣曉煒：其實在這個量化的過程中賺誰的錢，有幾種方式可以研究，第一個這裡面還是有分類的，如果是我們做量化高頻的話，量化高頻就是賺其他的交易者的錢，比方說我割韭菜，這個韭菜是高頻韭菜，比方說我們「買一」和「賣一」之間的一些差價，我通過這個來賺非常非常小的短差。
肖 冰：這是量化高頻。
蔣曉煒：如果說我們是做中高頻，有可能我們賺的是其他散戶和其他低頻公募基金的錢。我就舉個例子，指數有兩種設計指數的方法，一個是等權重指數，另一個是按照市價指數。等權重指數有一個很大的問題，如果說Facebook漲了100%，蘋果只漲了50%，那麼Facebook在指數中佔的權重就上升了，蘋果佔的權重就下降了。如果你是一個跟蹤這個等權重指數的基金經理的話，你得採取一些措施，使得基金能夠完全跟蹤指數，那時候你只能賣出Facebook、同時買入蘋果的股票，那你就知道了，如果你是跟蹤等權重指數的基金經理的話，哪個股票漲的越高你就賣誰，誰沒漲那麼多我就買誰，這也是一種策略。我們按照這個思路往下走，假設這個市場的等權重指數的基金ETF它的規模越來越大，管理這些ETF和指數基金的人，他勢必要進行不停的調倉，不停調倉的結果就是說：指數裡的某個股票一旦漲幅上升了，它很有可能會要賣掉，股票價格就可能會跌下來。這時候你就去測量這些股票的在等權重指數基金裡面權重的失衡，有可能你會找到一個小的幅度的獲利空間，你比指數基金先行一步，你先去賣或者買,你有可能就賺錢了。
肖 冰：在這裡就賺那個公募基金的錢？
蔣曉煒：也許是這樣。
一支好的量化基金是什麼樣的？
肖 冰：在你看來什麼是一支好的量化基金？說一下你的評估標準。
蔣曉煒：好的量化投資基金其實就是主動來風控，它的淨值漲跌相對來講比較平穩，也就是說不一定賺取很高的回報，但是我的夏普比率一定要高，我風控能力要強，我的回撤一定要低。這是我們覺得最終的指標。
肖 冰：這個是因為機遇客戶的需求嗎？還是基於什麼考慮？
蔣曉煒：客戶也有需求是這樣的，因為大多數投資量化的客戶，他不希望獲得超高回報率，但他希望獲取平穩回報率。
肖 冰：作為一個量化投資經理，你做了十二年，你的投資理念或者投資策略的核心是什麼？請舉例說明。
蔣曉煒：我投資策略核心就是：我的策略是一整套投資流程，各種模型模塊之間的有機互動，裡面是缺一不可，不能忽略任何一個環節，從量化策略的研發到最後的執行和執行結果，不能少任何一個環節。有些人往往只注重阿爾法，但忽略了很多別的方面，比方說風控，比方說執行，比方說歸因方面的東西。
肖 冰：你就講究整個鏈條的完整性，這是你的一個核心是吧？
蔣曉煒：對。
肖 冰：在做量化投資的同行裡面，你的個人特色是？
蔣曉煒：我認為我還是偏重於基本面，和對市場理解的挖掘。
肖 冰：舉例說明。
蔣曉煒：我覺得是這樣：我的個人經驗是基本上所有的資產類別大類我都接觸過，包括固收、私募衍生品、期權期貨衍生品、股票、大宗商品，所以我對市場的判斷有一個比較總體的概念，我對於風險敞口會出現在什麼地方，對目前市場的一些隱含的風險因子等等，有一個比較明確的判斷。我並不是一定就判斷的比別人準，或者我擇時也不一定準，但是我可以負責的說：我把這些自己的一些判斷和理解放到風控模型或者說建倉模型裡面，我可以在業績的平穩度上面要比別人強。
下一步我要把量化股票和量化固收統籌做一個更大的盤子，會給客戶帶來更加穩健的收益
肖 冰：將來你會在那方面做進一步的優化和提升？
蔣曉煒：因為我目前還著重於量化股票這一塊。之前在聯博基金的時候我是做量化固收的，知道在市場上做量化固收、尤其在對衝基金這個領域做的並不是很多，所以我下一步做的更多的是：把這兩者結合起來。
肖 冰：就是量化股票+量化固收？
蔣曉煒：對，把這兩個統籌做一個更大的盤子，這兩個是有關聯性的，而且是互補性的。這是我接下去要著重做的一個東西，目的是希望給客戶帶來更加穩健的收益。
肖 冰：工作中面臨最大的挑戰是什麼？你會如何應對？
蔣曉煒：最大的挑戰是來自自我的挑戰，有些時候老是覺得自己想法枯竭，怎麼挑戰自身，這是最大的問題。
肖 冰：那怎麼辦？
蔣曉煒：第一個，我還是要多聽聽年輕人的想法，後生可畏！第二個，我覺得我們一直在探尋不同的路子，比方說我們一直在做機器學習和人工智慧的研究。
此文轉載自肖冰投資圈