# 第二十八章策略升级
一月三日，陈默回到港岛办公室，开始规划新一年的战略。
过去一个月他去了内地两次，陪父母过节，顺便视察深圳团队。业务运行平稳，但增长放缓——汇率套利策略的容量已经到了瓶颈，跨市场价差的利润空间也在收窄。市场在变化，策略必须跟着变。
周婷的桌上堆满了资料。她负责策略研发，新的一年第一件事就是升级现有策略。
"我做了个初步方案。"她递给陈默一份文件，"核心思路是用机器学习替换传统统计模型。"
陈默翻了翻。文件中列了几种模型：LSTM神经网络、随机森林、梯度提升树。每种模型都有对应的训练数据、参数设置和预期收益。
"你打算从哪个策略入手？"
"先从汇率套利开始。"周婷说，"这个策略的数据最全，历史回测覆盖五年，适合训练。"
陈默点点头。机器学习确实是个方向。传统统计模型依赖线性关系，但市场的非线性特征越来越多，尤其是汇率这种受政策影响大的品种。机器学习能捕捉更复杂的模式。
"成本多少？"
"服务器上个月的电费就两万多。加上数据采购和人力成本，每个月大概五万港元。"
"可以。"陈默说，"先做三个月试点，看效果再说。"
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一月中旬，陈默召集团队开新年启动会。
会议室里坐着十二个人。策略组、风控组、技术组、合规组，各有人代表出席。周建国坐在一角，他是新加入的顾问，不参与日常管理，但会在关键决策上提供意见。
"今年的目标很明确。"陈默开门见山，"管理规模从三百五十亿扩大到五百亿，新增策略两条，开拓欧美市场。"
王磊翻了翻手里的文件。"市场风险方面，美联储还在加息周期尾声，美元可能见顶。如果美元走弱，我们的汇率套利策略会承压。"
"我已经让周婷在做升级了。"陈默说，"新的机器学习模型应该能适应这种变化。"
"还有个问题。"张志明举手，他是从深圳飞过来的，穿着运动服，看起来不太正式，"内地那边的策略也需要更新。现在的版本是去年夏天开发的，市场环境变了，参数要重新校准。"
"下个月我去深圳，顺便做个全面review。"陈默说。
会后，陈默单独留下了周建国。
"周总，您之前说的合作，我想再谈谈。"
周建国笑了。"什么事？"
"内地业务那边，我想引入外部资金。不是您的，是其他的。我想把内地和香港的业务彻底分开，各自独立运营。"
"为什么？"
"风险隔离。"陈默说，"如果内地出问题，不影响香港。反过来也一样。"
周建国思考了一会儿。"这个思路是对的。但你怎么保证两边的投资人不会互相比较收益？如果香港收益高，内地的人会眼红；如果内地收益高，香港的人会抱怨。"
"所以我要设计不同的策略方向。"陈默说，"香港的策略偏稳健，内地的策略偏进取。两边各有侧重，不会直接比较。"
周建国点了点头。"你考虑得挺周密的。我可以帮你介绍几个可靠的资金方。但条件是，我要一个观察席的席位，不参与决策，只看数据。"
"成交。"陈默伸出手。
两人握手，正式达成合作意向。
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二月初，陈默飞往深圳。
这次带了周婷和王磊一起去。三个人在深圳待了四天，对内地业务做了一次全面审查。
审查的结果有喜有忧。
好消息是，内地三个策略的收益保持稳定，最大回撤控制在百分之三点五以内，符合预期。坏消息是，策略容量已经接近上限——汇率套利策略的日交易量已经达到十亿人民币，再增加资金，滑点会吃掉大部分利润。
"需要考虑新的策略方向。"周婷在返程的飞机上说。
"什么方向？"
"商品期货。内地的大宗商品市场很大，铜、铁矿石、原油都有套利机会。"
陈默想了想。商品期货确实是个好方向，而且跟现有策略相关性低，可以起到分散风险的作用。
"你回去做个调研方案，我来找资源。"他说。
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三月初，陈默联系了几个行业内的人，收集商品期货的数据。
信息量很大。内地的商品期货市场规模是全球最大的之一，每日成交额超过两万亿人民币。其中铜和铁矿石是流动性最好的两个品种，价差存在但波动较大。
"波动大是好事。"周婷分析道，"价差越大，套利空间越大。"
"但风险也更大。"王磊提醒，"商品期货受政策和天气影响很大。比如铁矿石，澳洲的矿山罢工就能让整个市场剧烈波动。"
"所以需要动态风控。"陈默说，"策略上线后，我要看到实时风险敞口。一旦出现异常，系统能自动减仓。"
"这个功能我们之前就有。"王磊说，"但商品期货的风险指标更复杂，需要重新设计。"
"那就重新设计。"
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四月，商品期货策略进入开发阶段。
周婷带领技术团队花了六周时间，完成了策略的框架搭建和回测。结果令人惊喜：策略在历史数据上的年化收益达到百分之十八，最大回撤只有百分之四点二。
"这个数据太好了。"陈默拿着报告，反复看了几遍，"有没有过度拟合的可能？"
"我们做了样本外测试。用过去两年的数据做训练，然后在前两年做回测，结果依然不错。"周婷说，"不过样本量有限，还需要更多时间验证。"
陈默点点头。过度拟合是量化交易中常见的问题——模型在历史数据上表现完美，但实盘一跑就崩。周婷的测试方法是对的，但还需要继续观察。
"先小资金试水。"他说，"一亿人民币，跑三个月。如果数据稳定，再扩大规模。"
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五月，商品期货策略正式上线。
第一批资金是一亿人民币，由内地私募产品承接。策略运行第一周，收益为正千分之一点五，略高于预期。第二周一千八。第三周两千。
"数据很健康。"王磊在周报中写道，"风险敞口稳定，没有异常波动。"
陈默松了口气。三条策略同时运行，加上原有的两条，团队现在有五条策略在跑，覆盖了外汇、股票、商品三个市场。
但这个成功也带来了新问题：人不够用。
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六月初，陈默发现团队开始超负荷运转。
周婷每天工作到凌晨，策略研发进度跟不上市场需求。技术团队也在招人，但简历筛选和面试花了不少时间。王磊则忙于合规事务——内地监管近期加强了对量化交易的审查，他们需要准备大量材料。
"我需要招聘。"陈默在例会上说，"策略组至少再加两个人，技术组加三个人，合规组加一个。"
"预算够吗？"有人问。
"够。"陈默说，"去年的利润大部分都还在账上，拿出来一部分用于扩张是合理的。"
招聘很快启动。陈默通过猎头发布职位，同时让团队成员内推。两周内收到了几十份简历，经过筛选，录用了五个人。
新人的加入缓解了团队的压力，但也带来了磨合期。周婷要花时间去带新人，策略研发进度短暂放缓。但她是个好老师，不到一个月，新人就能独立处理部分工作。
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七月，陈默收到香港大学EMBA的入学邀请。
上次是MBA，这次是EMBA，对象不同——EMBA面向有管理经验的人士，课程更注重战略和管理。陈默的职位已经是亚太区总裁，读EMBA比MBA更合适。
"你要再去读书？"张志明听到消息后有点惊讶。
"周末上课，不耽误工作。"陈默说，"而且同学都是企业家，能拓展人脉。"
"那你忙得过来吗？"
"忙不过来也得忙。"陈默笑了笑，"这是投资，不是负担。"
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九月初，陈默正式入学香港大学EMBA。
班级里有十二个人
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