量化交易一直被普通投资者视为一种可望而不可及的交易方式，普通投资者想要从事此类交易可谓极其困难，因为它要求投资者具有相当的逻辑思维和编程能力。但汇商君也注意到，国内已有部分散户投资者关注并开启了自己的量化交易生涯，他们大多毕业于国内高等学府并从事与软件开发、金融等相关工作，可以说量化交易正在国内崛起。

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而在美英等发达国家，量化交易早已发展的非常成熟。华裔博士欧内斯特·陈（DR Ernest Chan）先生则是其中的一位标志性人物。自1997年以来，他就职于各种投资银行（如摩根士丹利、瑞士信贷和Maple）和对冲基金公司（如Mapleridge基金、 Millennium Partners基金和MANE基金）。他在康奈尔大学获得物理学博士学位，在加入金融行业之前，他是IBM之人类语言技术组的成员。同时，他是指数型（EXP）资本管理有限责任公司的创始人和主要负责人，该投资公司的总部位于芝加哥。另外，欧内斯特还撰写了与量化交易有关的著名书籍，如《算法交易：制胜策略与原理》等多部与量化投资有关的书籍。

陈博士现在是QTS资本管理公司的管理人员，他在接受一家海外媒体专访时，分享了自己在量化投资领域20多年来的想法。他也在专访中表达了自己热爱交易，想要一直交易到85岁的梦想。下面，就让我们一起来看看陈博士对于交易的独到理解。

你还记得自己是什么时候，为什么进入交易行业的吗?

A：我的交易生涯分为两个阶段：从摩根士丹利(Morgan Stanley)开始在机构交易界工作，然后作为独立交易员和基金经理工作。1997年加入摩根士丹利(Morgan Stanley)是一个年轻人天真的决定：我想生活在曼哈顿的灯光下(而摩根士丹利的时代广场总部看起来总是如此奢华)。2006年，我转型成为一名独立交易员，原因是我认为，在所有机构约束下，我都无法实现有利可图的交易。我通过交易ETF，股票、外汇和期货开始了我的独立交易生涯。

你的交易风格是什么？你是如何把它融入到你的其他生活中的？

A：我的交易是完全定量和自动化的。因此，实际的交易几乎不需要个人时间——我很幸运能够与一位软件奇才和一位非常敬业的员工共事。这意味着我可以把时间花在研究和教学上，并在我认为合适的时候休假。

激励你不断工作和改进自己交易系统的动机是什么呢？

A：智力上的挑战和兴奋，对投资者的责任感，以及养家的需要！

在你的交易生涯中，是否有那么一刻令你觉得自己的交易心态彻底发生了改变？

A：我从2006年开始用自己的钱进行交易。没有什么比拿自己的钱去冒险更能吸引人的注意力了。

你过去是否遭遇过失败，又是如何应对它们的呢？

A：不要再犯同样的错误是我的座右铭。我的情绪很稳定——部分是因为我的年龄！暂时的挫折不会使我烦恼。我打算活到100岁，至少交易到85岁。

你把你的成功归因于什么?只是幸运，你的智力和聪明，还是一直努力工作?或者可能是两者的结合？

A：我要感谢我的父母，感谢他们的基因，感谢他们的辛勤工作，让我进入了最好的学校。有了这个基础，再加上我自己的一些努力和好运，我作为一名交易员取得了一定的成功。人们低估了运气的重要性，所以我努力帮助那些不那么幸运的人。

你认为是什么让你在量化交易领域出类拔萃？

A：情绪稳定、智力和好奇心。

对于那些失败、放弃或从未开始的人，你有什么建议?不管是交易还是生活中的其他事情？

A：找到你的优势：编程？数学？会计学？市场的直觉？财富？社交网络？并专注于利用这一优势获得成功。另外，如果你和一个有互补优势的人合作，可能会更有趣、更有成效。

你有为自己的交易设定目标吗？

A：没有，我认为目标毫无意义。我只是每一天尽力做好自己。

迄今为止，你已经撰写了三本有关量化交易的书籍，为何你决定要从事创作呢？

A：写作、教学以及系统地解释某件事是真正了解某件事的最好方法。我总是从这个过程中获得交易的灵感。

你的职业生涯相当成功，从IBM起步，加入了摩根士丹利、瑞士信贷和各种对冲基金等公司。从你的工作经验来看，你对那些想从事系统交易的人，甚至对那些在这方面有经验的人有何忠告？

A：要决定第一份工作，最重要的标准是你是否认为老板是一个很好的导师，以及你加入的团队是否具有巨大的发展潜力， 货币补偿是次要的。 我喜欢我在IBM的团队，众所周知，该团队催生了Bob Mercer和Peter Brown这样的对冲基金精英。 此外，无论你身在何处，终生持续学习都是必须的。 举例来说，从高中基础知识开始，然后是C，Mathematica，C ++，Perl，Java，Matlab，我在大约两个月的时间内学会了成为一名像样的Python程序员，学到了新的技能！

你认为自主交易对于新手交易员来说会越来越少吗？因为他们可以使用很多现有资源和工具来创建他们自己的系统策略，不管是Excel、Python、还是经纪人自己的专有语言和平台?

A：自主交易就像开车。仅仅因为人类决定何时右转并不意味着我们不会受益于辅助驾驶技术(例如盲点检测)。相反，并不是每个人都需要一辆自动驾驶汽车去他们想去的地方。交易成功的一个关键因素是市场知识和直觉。你不能只通过编程和人工智能/机器算法来实现所有这一切。