11月17日，国科大经管学院玉泉金融讲堂在云端迎来首创期货有限公司FICC部门总经理林东。林东以自己多年的从业经验，结合量化投资的基本特点和投资模型，指导同学们如何深入探索量化投资。

　　林东从量化投资的基本特点入手，在纪律、系统、速度、套利、概率和追求绝对收益的六个特点上概述了量化投资受到投资者热衷的缘由，同时引入机构投资者在进行杠杆收购时，偏向于收益稳定企业的例子佐证了量化投资在高杠杆，低回撤的大量实践优势。通过对比程序化交易和投资者主观交易的优劣，得出了程序化交易在决策判断、时间精力投入、执行能力、风险警示和投资回报率稳定性更具备主观交易无法匹及的优势；同样，林东也以更加理性的眼光提醒大家程序化交易并不必然会有绝对稳定的投资回报率，发生参数飘移时需要大家更加警惕，借此激励大家投身其中去设计更加完善的程序化交易模型。

        在对比量化投资和基本面投资时，林东提出量化投资基于测试便捷，客观理性，可连续调整预测和大量应用等特点会相对基本面投资有着更加直观的优势，但也不能忽视基本面投资在解释特例，取舍过去经验时所具有的特点，尤其在面对非理性决策存在的必要性时提出了进化的例子：一旦有一两个个体实现了突破，也许对整个社会都是有利的；因此往往在纯理性决策时，总是陷入局部最优的状况时，非理性所带来的新尝试有可能会带来又一个增长点，正如遗传算法在实践中所取得的新突破。

　　林东也为大家介绍了量化投资所关注的领域，在主动投资、被动投资、高频交易、算法交易、衍生品交易和事件驱动等方面可以实现宏观量化研究、技术分析/动量分析、基于景气/动量的配置，量化选股和优化模型的一系列深入探索。

　　接下来林东介绍了量化投资的整体思路，以数据清洗为开端，在α模型和优化与风控模型建立的基础上构建交易模型，由此达成投资组合模型，在执行过程中不断反馈和更新，最终达到量化投资的目的。在这个过程中，林东也提醒大家数据清洗中会遇到的问题和相应的解决措施，α模型的构建步骤和由理论驱动或数据驱动构成的α,以及收益、风险和频率构成的不可能三角指导建立的优化与风控模型。当投资组合模型建成时，林东结合自己多年的实操经验，提醒大家要注意偷价、未来函数、手续费、滑点、指数合约、过度优化、市场容量、样本过少和适用范围小等九个错误。

　　最后，林东为大家介绍了当前量化交易的主要市场参与者与产品和国内市场现状。在交流过程中，林东从专业方向耐心细致地回答了同学们的问题，并对参与量化投资所需要的专业知识进行了梳理，对同学们的学习规划进行了专业指导。