问1
今天我们很荣幸地邀请到集思录副总裁，北京合晶睿智执行合伙人郑志勇先生来到《经管人》做客，他不仅是经管之家的资深专业网友，更是国内Matlab领域的权威人士，并拥有极为丰富的金融、量化领域的工作经验，已出版了多部极有影响力的图书。首先，您能否和大家分享一下您是如何走上量化投资和金融产品设计之路的呢？在券商和基金公司工作多年，您眼中的金融业是怎样的？又有着怎样的发展趋势呢？
答1
其实每个人的职业之路都不是设计出来的，我走上金融从业道路也是纯属偶然。我是数学系的，程序写的也不错，但是当初找工作也没有什么方向感，但是心里面对大公司的制度化比较反感，起初就去一个小的软件公司做架构。踏入社会之后你才发现钱的重要性，我们当初给证券公司做系统，跟他们交流过程中发现他们还没我专业，而且证券公司赚的还多，在小公司干了半年就去全国排名靠前的证券公司了。其实也是机缘巧合，也没觉得进入证券公司有多难，但是后来才知道自己有多幸运。感谢招聘我的领导，后来我问领导为什么选我，他说见你有一个Blog持续更新四五年了，觉得你干事很有恒心，哈哈……
其实我们想象的东西跟实际的东西差距很大的，什么换位思考、知易行难啊，这些都是伪命题，没有真正的换位，就没有什么换位思考，想象都不是真实的。后来，我的行为模式就是实践出真知，一个字干！省去没有用的思考就简单了……
在十几年前金融或许还是朝阳行业，但是最近是金融行业产能过剩的时代。什么是金融行业？估计不同人眼中有不同结论，我的目标就是多赚钱，谁给工资高就给谁干活，金融行业工资高就干金融行业呗。听起来不怎么像文化人，但是话糙理不糙……目标简单了事情就好办了。因为我是学数学的，不是学金融的，在我眼里什么行业干的事情都是解决问题。金融销售就是把基金卖出去，产品设计就是做的别人看了愿意花钱投资这个产品。
前面说了现在金融行业是产能过程，其实就是人太多了，最直接的反映就是金融相关的职位少了……我现在已经从基金公司辞职了，搞独立投资顾问…… 我觉得这个是趋势，探索之中也不知结果会怎样……
问2
金融工程和量化投资是现在十分热门的领域，您认为学习量化应该如何入门呢？在中国，一位从事量化交易的金融人，他的典型一天又是如何度过的呢？您认为一名合格的量化人才应该具有怎样的素养呢？
答2
金融工程与量化投资的火已经过去了，另外就是我们没有必要在思维上固化自己的职业，固化自己的职业就是固化自己的思维，当然这个扯远了…… 我的一天是怎么度过的呢？首先大多数金融从业者，都是跟Word、EXCEL、PPT再有就是Matlab、Pythnon什么的。其实大部分干的都是重复的工作，数学出身的人最善长的事情是归纳统计与算法设计，我把自己的所有重复的工作都交给计算机了。总有人问，老郑你哪有时间写书呢？而且搞了十几本，其实上班时间，我的本职工作计算机都是替我干了，我就是看书学习，然后换个职位，这个职位干熟了就总结本书，然后继续看书学习，换职位换工作内容……所以在十年的金融职业生涯中，我积累的会比同龄人多一些吧。
人最重要的能力是学习能力，尤其在这个变化的世界里面。我现在工作分如下几块：广告销售，写订阅号文章，做自己的基金组合绿巨人，绿巨人组合最近两年每年都有13％收益（最近下跌之后的年化收益），在所有基金组合绝对非常出色。在别人看似几件不相干的事情，他们内在逻辑是相通的，例如做组合需要研究基金，我研究基金还有人专门出钱让我写关于这个基金的文章，不仅基金研究了钱也赚了，文章要保证质量研究必须深入，研究深入了组合的业绩就好了！
作为量化人才，其实作为金融人才，最大重要的素质是销售，金融本质也是销售…… 不仅销售你的产品，还有销售你自己，如果做好销售能专业能力是不可获取的，但是专业能力好，如果你表达不出来或者就是销售不出去，很难有机会升职加薪。
问3
一名传统的金融专业学生，在和一位数学或计算机专业的学生相比时，在学习量化、资产配置等领域时，更容易遇到哪些问题？我们应该如何系统地学习量化交易呢？您如何看待量化投资鼻祖之一——詹姆斯·西蒙斯呢？
答3
西蒙斯是数学家，如果金融专业学生对数学的理解有问题，很难成为量化人才。其实编程序看似复杂，其实是最简单的。程序序言就如同汉字，有人可以把这些汉字组织成诗歌、小说，但是有些人不能。背后就是你的思想，你的逻辑……
金融专业的学习首先必须编程，编程是对你逻辑思维的锻炼，程序的执行是严格遵从逻辑的，但是直觉不是。量化不是靠的直觉，是靠逻辑，你的逻辑是否正确，第一需要编程来验证，之后在去市场验证。
系统的学习量化，没有什么系统，学习最好的方法就是解决问题中不停尝试……直到你有效解决的问题。这样说搞的很玄幻，什么是系统化学习？如果这个问题我们思考了三年，估计也想不出来，还不如不去想这个问题，直接实践来的简单。
问4
量化交易主要有哪些经典的策略？既然有了量化交易，技术分析还有存在的必要么？在金融实践中，量化策略如何应对回撤？
答4
无论量化还是技术分析、还是价值投资都是工具。我们是来使用工具的，而不是拿工具给自己贴标签的，说自己是搞量化的，就显得很高大上似的。 或许在过去几年大家说搞量化的觉的自己跟牛，现在的情况则可能是搞区块链的觉得自己更牛……标签不是自己给自己贴的，是别人给你贴的。
回撤这个东西其实就是风险，你说如何控制风险？ 其实你能控制的风险都不是风险，所以之前别人问我如何控制回撤，我会说各种理论，其实自己心里也觉得也就是搪塞别人一下。现在再有人问我如何控制风险，我就说历史收益越高越能控制风险…… 抗打击全凭肉厚。
问5
您认为一名读金融，或金融工程、或量化投资、或投资专业的研究生，应该如何规划自己的研究生学习生涯呢？以及如何做一个较为合理的职业规划？
答5
其实规划这个词不好，因为我们没有任何真实信息，全凭自己想想或者道听途说做规划，这个似乎并没有什么意义。研究生学习中一定要建立自己的比较优势，什么是比较优势就是相对其他人你更有效。例如我在研究生时候的比较优势就编程序，不仅博时师兄来找我帮忙，还有博导教授来找我帮忙写算法程序。
大家一定在在研究生时候建立自己的比较优势，有了比较优势在找工作为职业生涯，你才有主动性。给大家的建议是少想想，多干活；花时间畅想未来，搞什么规划，还不如搞的实实在在的。
问6
量化投资的核心逻辑是什么？一名量化投资经理的职责和任职资格是什么呢？您在量化投资、金融产品设计、资产配置研究等领域有着丰富的经验，能否为大家推荐一些这三个领域的优秀的学习资源，比如图书、教材、MOOC、博客和名师等等？
答6
金融核心能拉来钱，搞好业绩，不分是量化投资还是别的什么，如同人工智能也是人编程的一样吧。如果真要系统学习，建议看看我写的《金融数量分析基于Matlab编程》，马上还有一本基于Python的，还有《资产配置投资实践》《资产配置手册》《全球资产配置》。还有老郑的订阅号：合晶睿智
问7
金融产品设计工作是一个全新的领域，您曾在自己的文章中这样描述“本想通过自己的努力加速改变产品设计在行业中的地位，结果把产品部变成的业务部；本想通过自己的说服力加速改变公司组织架构，结果把自己搞成了个体户。”您是如何理解金融产品设计的？它在资管行业中有着怎样的地位呢？如何构建金融产品知识框架？您理想中的金融产品，应该具有哪些特点呢？它和传统的产品经理的角色有何不同呢？
答7
建议大家看看这篇我写于五六年前的文章：
问8
您在2015年开始走向了金融创业的道路，您提到“桀骜不驯的大熊是2015年之前的我，2015年之后的创业历程教育自己要成为大气温和的大熊，之前的桀骜不驯将成为历史。而且自己坚信一切都会往好的发展”——创业过程中，您最大的感受是什么？经历的最大困难又是什么呢？如今的资管行业越来越规范，您认为资管行业的未来趋势会是什么样的？您的创业领域主要集中在哪些方向？目前已经主要完成了哪些方面的工作呢？
答8
首先必须客观的肯定创业这件事的意义，万众创业对于推动国家经济发展意义重大，只要在千万创业大军中国再出现两个马云、马化腾即可。但是对于个人而言，这是一件成功概率极低，或者说注定失败的事情。但是在创业过程中，你可以更清楚的认识到社会到底是如何进行的，因为你已经拜托了身处公司、机构或者学校的对思维的束缚。
我15年从基金公司出来创业已经三年多了，在这三年里面我做了三次大的业务转变，即使做了转变也仅能维持生计，距离什么做大做强还距离遥远。业务转变的过程其实就是思维转变的过程，思维转变因对事务认识的转变而来。
目前我的业务主要基于自身的专业能力与内容输出，我第一本书写于2008年，当时基本上每年一本书的节奏，自从创业之后每天都要写订阅号文章，所以书籍出版的节奏提高到每年三、四本的节奏。除此之外，我还加入集思录——高净值交易型用户社区，还有自己的订阅号“合晶睿智”，已经成为金融行业头部用户关注的专业媒体。在出版了几本资产配置书籍之后，为证明自己的投资逻辑还建立绿巨人基金组合，组合创立于2016年5月底，到现在已经两年多了，累计收益38.8％，年化收益17％左右，跟投规模超越8000万元。总之，创业就是克服各种困难一点一滴的实现自己的愿望吧。
问9
在AI、区块链、大数据的冲击下，金融行业也发生了巨大的变化，您认为未来一个合格的金融从业者，应该具备怎样的知识结构和个人能力、素质呢？对于一位想要入行或者转行金融行业的人来说，您能否给他们一些建议呢？
答9
首先，不要把自己定义为合格的金融从业者，建议把金融这个定语拿掉，你才能更清晰的认识到自己。什么是能力，什么是专业能力，这些不是自己给自己贴的标签，而是别人对你的评价，别人如何评价你？如同我们如何评价别人一样，例如有一个同学每次考试分数都非常搞，你或许会说他靠死记硬背，有人找的工作比你好，你会说他家有背景……让一个人肯定另外一个人很不容的一件事情。得到别人的认可需要业绩不停的重复，一次往往无法说服别人。
大家一定会问如何才能进入大型金融机构？ 这个还很没有什么好的方法，当初研究生毕业的时候压根就没想过自己会干金融，后来进入金融机构也是瞎猫碰见死耗子吧。但是回顾看待这个问题，或许我们就会发现不同的视角，在研究生或者刚参加工作的那个时代，我的算法编程能力在同龄人中估计是全国排名前五名，至少我还没有遇见在算法编程方面能超过我的。在我毕业的那个年代，IT公司都是干UI的，很少做算法，现在想想如果当初没有干金融，一直做算法或许也会有不错的结果。在我们职业生涯中，我们是要建立比较优势的，更不是为从事某个职业改变自己，这是两个层次的问题。
问10
您在学习MATLAB的过程，经历了哪几个阶段呢？做金融工程，把MATLAB用好是必须的，能否给大家一些好的学习建议？以及推荐一些优秀的MATLAB学习资源呢？
答10
或许大家都应为听说Matlab的功能强大并能解决你所遇到的问题才开始学习Matlab的，作者也不例外。但我相信如果有一个更好的、更能说服自己的理由，大家或许能够更主动积极的学习Matlab，并将Matlab用于金融数值计算，同时提高自己对于金融的理解。所以我在书的第三版序言主题是“为什么要编程！”
1.巨大数据量：“大数据”时代，在金融方面我们需要处理的数据量越来越大。A股票数量早已超过两千，证券投资基金的数量也已经过千，最近将中证指数公司、深证信息公司、中信标普等指数编制机构发布的各类指数也已近千。开盘价、收盘价、ROE、ROA、夏普比率、波动率……各种指标不计其数。
2.复杂的模型：随着投资标的品种的增加，股指期货指数、个股期权、分级基金等等，我们所需掌握定价模型越来越复杂，例如期权定期、Beta对冲、浮动利息债券等等。复杂的定价模型需要强大的数值计算平台的支持。
3.避免主观臆断：
人类大脑思维具有局限性并且逻辑有时具有跳跃性，常常凭借直观感觉判读事物。例如几年前大家常见的一个量化案例“某策略赚3％止赢即获利平仓；亏损1％平仓止损，每一组止赢与止损交易可以获利2％，如果这个策略进行高频交易，将获利丰富啊！”我们的思维忽略了一点即赚3％与赔1％的概率并非一致，如果进一步思考发现我们忽略了交易成本。
再举一个我常常使用的例子：“两个[0,1]上的均匀分布的和为什么分布？三个[0,1]上的均匀分布的和为什么分布？n个呢？”有的读者会直接回答还是均匀分布、有的读者深思一下回答正态分布。这两个答案或许都不正确，如何验证？我们可以通过编程的方式进行数值试验，对两个结论进行验证，如果做数值试验，那就需要编程实现。
4.实现自动化办公
这点将是我着重与大家分享的。大多数人日常工作可能面临很多重复劳动与繁琐计算。例如：某个报表，每日（周、月）都要更新，更新逻辑很明确：增加内容、市场数据统计、附加某些计算等等。或许，你每天工作中excel或word的重复工作占据了大量的时间。如何有一种方法可以将自己从中解脱出来，我们可以有更多的时间进行创造性的工作与享受生活。假设：工作30年，每天有50％的时间在重复劳动，你的15年时间就在重复中度过了。在这里声明，重复并非不好，或许大多数工作的性质就是重复，每个人生活态度不一样，首先自己厌恶重复，有时为了生活也不得以不重复，但在重复的过程中我总是思考如果自动化，如何摆脱重复。
所谓重复劳动，大多都是规则明确化的，规则包括脑力与体力两个方面。从计算角度的发展，就是机器代替人类执行重复计算或劳动的过程。自从有了计算机，大家的劳动相比之前高效许多。但是，我们或许还在计算机上进行某些重复劳动与繁琐计算，这又是为什么？软件、硬件作为商品都是普遍适用的，基于利润或稳定性方面的考虑，不会针对某件事或某人设定，所以面对自己工作的问题，就需要自己或请人来解决。由于某些业务的复杂性（非技术上的），或许自己最明白其中的逻辑，自己编程解决或许是一条非常有效的路径。例如，金融市场数据的每日更新，同时通过Matlab程序实现，可以将自己从一定的重复劳动中解脱出来。
实现自动化办公需要自己编程，你或许会问: 不会编程咋办？ 首先必须说明的是，有些人适合编程与有些人不适合编程，适合不适合只有尝试过才知道，还有一条途径请别人帮你解决问题，如果你觉得贵只有自己继续重复劳动。假设：工作30年，每天有50％的时间在重复劳动，你的15年时间就在重复中度过了。是否尝试一下由你自己决定！ 在这里声明，重复并非不好，或许大多数工作的性质就是重复，每个人生活态度不一样，首先作者厌恶重复，有时为了生活也不得以不重复，但在重复的过程中作者总是思考如果自动化。你希望试图去改变一下吗？
5. 量化交易“赚钱”
量化交易者的楷模为数学家西蒙斯，关于他的文艺复兴科技公司与大奖章基金介绍如下：
“华尔街“赚钱机器”文艺复兴科技公司，并依靠公司旗舰产品大奖章基金（MedallionFund）20年的超群表现赢得无数赞誉。据福布斯杂志的统计，截至2012年9月，西蒙斯的身价高达110亿美元，在福布斯全球富豪榜上位居第82位。
数据显示，自1988年成立直至2010年西蒙斯退休，大奖章基金年均回报率高达35％，不仅远远跑赢大市，还较索罗斯和巴菲特的操盘成绩高上十余个百分点，这使得西蒙斯在人才济济的华尔街笑傲群雄。他被投资界称为“量化投资之王”。
西蒙斯成功秘诀主要有三：针对不同市场设计数量化的投资管理模型；以电脑运算为主导，排除人为因素干扰；在全球各种市场上进行短线交易。”
如果没有仔细阅读前面四点，直接看到量化交易“赚钱”，作者将提醒阅读前面四点，尤其是（避免主观臆断与实现自动化办公），以量化交易“赚钱”或许需要天赋与运气，但实现避免主观臆断与实现自动化办公只需要你用些时间学习一下Matlab编程。
本文源自合晶睿智
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