現在從量化角度來看，你覺得全球各個市場的投資機會在哪呢？
你看看哪個市場的規模較大，波動度較高，各種各樣的情況比較多，不管是短期還是長期的，這樣的市場通常機會較多。
另外一方麵也很重要，就是市場的成本和壁壘。我們需要市場交易成本低，融資融券成本低，融資融券額度高，資金進出方便，這是很多新興市場所不具備的。
實際上美國依然會有很多機會，因為它的壁壘低，成本低，股市的整體盤子大。
我覺得將來量化發展趨勢，一個是全球化發展；另外一個是往不同的資產類別發展；還有就是跟傳統的非量化的模式相結合，開發和純量化所不同的混合型產品，這是我們的一個發展方向，也會是很多非量化基金的發展方向。
你現在對想從事量化投資的年輕人有什麼建議？
在量化策略研究方麵，你不會確定地知道朝哪個方向才能走向成功。如果靠科技天賦一定是最佳成功路徑的話，那麼這個市場早已成熟。因為科技人才是很多的。
隻能說，科技天賦是成功的一部分要素，在我們這行想要取得成功，還有許多其他從書本上學不到的因素起更大的作用。
所以，我不擔心也不認為會突然冒出一個能夠獲得諾貝爾獎的天才找出模型把所有的錢都賺走。事實證明，在華爾街真正做得好的人，也不見得就是科技天才。
在這行如何才能獲得成功，這不太容易總結。正因為不容易總結，才說明做這行要成功不容易，也因為如此，做這行還有飯吃。如果可以清晰地定義和找到這行所需要的人才，那我認為就會有很多成功的人。
我們這個行業，表麵上看是一幫搞理工的、思維科學化嚴謹化的人在做。但這畢竟是一個股市中的博弈，在真正的炒作過程中，在麵對嚴重的失敗時，還是需要很強的心理素質和心理承受能力，要能冷靜地分析、判斷、總結、提高。事實上，並不是書讀得好的人就一定具備這種心理素質。
此外，我覺得悟性也很重要，經曆同樣一件事，有的人能悟到，而有的人卻悟不到；心理素質要好，賭徒心理不能太強，但又不能一點也沒有。另外，理論與實踐的結合程度要好，應用程度要適中，既不能太過於強調理論，又不能過於注重應用；主觀與客觀的尺度要把握好，不能太主觀，又不能太客觀。總之，能在這個行業獲得成功的人需要很好的各種素質的組合。
從事這一行，不僅需要智商，心理素質，還需要運氣。因為即使再好的模型也隻能從統計意義上賺錢，不可能絕對賺錢。模型有可能是對的，但在投資人對你建立足夠的信心之前就虧損很厲害，你就會下課了。
我前麵講過海市蜃樓的問題。很多年輕人低估了賺錢的難度。一旦看到了模型有好的測試結果，加上短暫的實戰結果，就過度膨脹，急於求成。他們很有可能看到的隻是海市蜃樓，根本不在那。也可能當你作研究的時候確是在那，但你沒想到其他很多機構的年輕人也在看著類似的模型，同樣激動著。你之所以在研究中發現這個模型賺錢，是因為你所研究的曆史時段中做的人少，但當你真正開始啟用這個模型時，別的機構也開始了，曆史已經改變了，模型的實際業績會和你的預期差距非常大。
作量化投資的要增加模型太簡單了，改個程序，按個回車鍵就行了。相比之下非量化投資要增加一個策略或增加一個基金經理不會這麼容易。所以量化策略的衰減會比非量化的更快。
另外經驗不多的人通常會低估一個模型的市場容量。當看到這個模型用在幾千萬的時候有很高的回報，就會覺得用在幾億、幾十億的組合上也會有近似的回報。
他們沒有經驗，不知道很多策略的市場容量是很小的。
所以年輕人不要輕易被自己忽悠了，輕易地覺得自己的模型有多好，市場容量有多大，然後過度膨脹，急於求成。中國的很多投資者比較輕信，也沒有經驗，會把錢拿給那些被自己忽悠了的“天才型”人才去管理，但結果是業績讓人失望，而心急的年輕人也斷送了紮實學習、積累經驗的好機會。
我覺得這個世界變化非常快。將來10年、20年，年輕人要把基本功做好，學好，然後要對這個世界充滿好奇心，要有很多原生態的好奇心和興趣。另外不要給自己設條條框框，說一定要做什麼不做什麼。將來這個社會到哪步，到底會需要什麼樣的人才是很難現在就下判斷的。你要根據當時的需要再看自己感興趣的東西來定自己的方向，可能跟過去是非常不一樣的。千萬不要盯著別人已經走過的路，比如說誰誰作過量化交易，一定很好，數學好的人、統計好的人就一定要做這個，千萬別這麼看。很有可能統計好的，現在最好做的是移動互聯網，或電子商務裏麵的數據分析，或者是我當時學的生物統計裏麵的數據分析等。可能這些東西的社會需求遠遠大於二級市場上非有效性的分析。可能二級市場上本來隻有不到1%的定價錯誤，你再怎麼去摳也沒有什麼好摳的。我覺得不要給自己下一個套，讓自己的路走得很狹窄。