幻方量化，完全用人工智能进行投资的基金公司，专注量化投资12年，使用神经网络处理海量数据、建立自然语言理解、分析金融经济行为，连续多年取得出色的投资业绩，蝉联三届金牛奖，为+高净值客户提供可靠的资产管理服务。
陆政哲，浙江大学本科，伦敦政治经济学院硕士，曾就职招银资管衍生品投资部门，从事宏观研究及海外衍生品投资。加入幻方量化后负责公司产品架构设计，场外衍生品交易，策略研究，是投资决策委员会成员。现任幻方量化CEO，投资经理。
精彩观点：
量化投资的过程就是人工智能基于一个多周期的市场行情数据和基本面数据来提炼相关信号，再通过神经网络模型训练来预测未来投资标的价格变化，来建立投资组合。
未来的一个确定性主题便是抗通胀类资产，其会在一个相当长的时间内保持强劲的态势。
就疫情的影响，长期而言，不同资产之间价格关系会逐渐回归，大部分比较成熟的投资机构的策略有效性也会随着时间逐渐回归。
量化策略中对冲策略，可以较好的把控整体的系统性风险。采用股指期货，融券，期权，场外互换等风险管控工具对冲相应的系统性风险从而构建较为平稳的收益水平。
以下为访谈全文：
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证券之星：能否简单介绍一下您的量化投资策略?
陆政哲：幻方团队从年开始尝试应用人工智能的工具做量化投资，于年正式成立了幻方量化。至今管理规模超亿，团队人数在人左右，在国内量化乃至整个私募领域都是很大的团队。
量化策略本质上是依靠数学和计算机的工具来进行的投资策略。幻方量化不同于很多传统量化机构的是整个投资框架策略开发的流程，是基于人工智能，或者说神经网络训练的基础模型来延展开发。所以我们将自己定义成一家依靠人工智能来做量化投资的机构。
幻方依托前沿的人工智能理论框架，基于强大的算力与高质量的数据，融合多周期市场信息与基本面信息，以神经网络为核心训练模型，预测市场标的的价格变化，优化策略组合收益风险比，扩大量化策略容量。在统一的策略架构下进行多策略的有机叠加。
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证券之星：今年疫情下，桥水的PureAlpha基金一度大幅回撤，有些人认为这是风险平价模型下不同类别资产被同向抛售导致的，您如何看待这个问题？
陆政哲：投资本质上是经验主义的，风险平价模型也是基于各类资产历史相关性构建投资组合。在极端黑天鹅事件冲击下，市场避险情绪极度上升，产生流动性风险，出现全面抛售，在短期内极大扭曲了资产价格关系，直接冲击模型。
长期而言，不同资产之间价格关系会逐渐回归，大部分比较成熟的投资机构的策略有效性也会随着时间逐渐回归。从较长的维度来看，机构需要对此类小概率尾部风险的冲击做好充足准备，进一步加强对金融基本面的推演研究，使用金融衍生品工具去做风险管控，在未来一定程度上避免此类损失。
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证券之星：疫情对国际经济的冲击很大，从最近巴菲特和达里奥发表言论的态度上看，并不乐观，您如何看待当前国际形势下的资产配置机会？哪类资产需要小心？哪类资产值得加码？
陆政哲：大类配置方面我们并不专业，略有陋见，抛砖引玉。我认为本次疫情对于国际经济的冲击可以分为两阶。
一阶是对于整个经济活动的直接冲击。疫情导致全球主要经济体的经济运行在短期内暂停。这对于原本就脆弱的世界经济产生了直接的冲击和挑战，各经济体的资产负债表迅速恶化。
二阶便是给潜在的国际政治经济格局的带来了更大的不确定性。特别是可能加剧以中美为代表的主要经济体之间政治经济层面的摩擦。
在此背景下，经济基本面经营状况恶化，投资者风险偏好降低，风险资产总体都会面临压力。同时伴随着疫情，全球的货币环境宽松加剧。因而未来的一个相对确定性主题便是抗通胀类资产，其会在一个相当长的时间内保持强劲的态势。
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证券之星：量化策略注重回撤的控制，您是如何做到兼顾收益与回撤控制的？
陆政哲：量化策略也可以细分为大类资产，套利策略，阿尔法策略，商品期货策略等，不同策略之间的风险特性也存在较大差别。
我们比较熟悉的是阿尔法策略，其本质上是通过选取在市场中表现更好的股票来战胜市场，同时通过一系列的衍生工具去对冲市场风险。对于阿尔法策略产品而言，其相对比较稳定的收益主要来源两个方面，一是优秀的机构可以去挖掘更好的阿尔法，即超越市场表现的超额收益，一般通过基本面或者技术面的手段去找到市场中涨幅更大的股票来实现。二是风险对冲工具的应用，采用股指期货，融券，期权，场外互换等风险管控工具对冲相应的系统性风险从而构建较为平稳的收益水平。
极端行情下，市场风格轮动快，会在一个相对较短的时间周期内对策略造成一定的压力。对于量化策略的挑战无非就是极端的市场结构性变化，产生了一些基于历史数据无法判断的情况，但是长期来看，稳健的量化策略还是能够保持一个比较好的水平。
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证券之星：您的投资策略经过这次疫情后是否有做一些改变和优化？
陆政哲：对于量化投资而言，策略的开发迭代是始终在进行的，并不会因为外部的环境变化而改变投资策略，我们更
