恒泰證券私人財富-尋找明日巨子：中國量化私募管理人報告2023-2022-53正式版

恒泰證券私人財富卷首語FOREWORD縱身入山海??“迭代”是私募市場永恒的主題。??五年前，市場上的量化私募產(chǎn)品策略主要是市場中性，在遭遇凈值回撤之前，投資者還未真正了解市場中性不等同于固收。那時，國內(nèi)量化私募規(guī)模還不足兩千億，二十余家百億私募中還沒有量化管理人的身影。2015年末零星面世的指數(shù)增強產(chǎn)品，在當時還鮮有人知。在量化私募產(chǎn)品規(guī)模已破萬億的今天，指數(shù)增強產(chǎn)品至少占據(jù)了一半的比重。百億量化私募增至三十家，策略的變遷同樣迅速。??伴隨著私募基金行業(yè)擴容、金融工具的不斷升級，當前證券公司PB業(yè)務的實踐水平，也已經(jīng)遠超從業(yè)者對于該業(yè)務的一般認知。問題隨之而來——由于私募管理人迭代速度飛快，在沸沸揚揚的準入、排行榜、頒獎活動之外，很少有人記得三年前、五年前名列前茅的選手仍安在否。??面對變化，我們唯有不斷地驗證和推演私募行業(yè)、投資策略、管理人的進化邏輯，孜孜不息。在這份題為“尋找明日巨子”的報告里，我們試圖站到更加前沿的位置，去觀察量化私募中的“隱形冠軍”，為私募基金的規(guī)模增長探索“常態(tài)化資金引介”的新模式，為其與投資人創(chuàng)造更有價值的連接。??如題，我們的基本觀念，是作壁“下”觀，置身事“內(nèi)”，縱身入山海。恒泰證券私人財富2022年11月01尋找明日巨子中國量化私募管理人報告2023目錄卷首語縱身入山海第一章04量化投資的起源及發(fā)展歷程海外量化基金發(fā)展歷程國內(nèi)量化私募發(fā)展歷程

第二章12量化策略的細分迭代策略方法：打開黑箱——機器學習模型的發(fā)展與普及股票量化：收益風險特征差異化帶動策略線不斷豐富商品期貨：CTA策略的Alpha與Beta02恒泰證券私人財富第三章第四章2032量化投資專題再出發(fā)01.消失的百億私募02.量化私募的規(guī)模是不是越大越好？01.關(guān)于量化私募的三點思考03.量化私募是否加劇了市場波動？02.量化私募行業(yè)展望04.同為指數(shù)增強，05.公募指增與私募指增如何選擇？明日巨子——尋找下一個“隱形冠軍”03尋找明日巨子中國量化私募管理人報告2023P A R TO N EHISTORYAPTIMS第一章量化投資的起源及發(fā)展歷程海外量化基金發(fā)展歷程國內(nèi)量化私募發(fā)展歷程04恒泰證券私人財富海外量化基金發(fā)展歷程??量化投資是指借助計算機技術(shù)和數(shù)學模型，同時跟蹤并處理海量的金融數(shù)據(jù)，在細微的數(shù)據(jù)變化中捕捉套利機會，并利用計算機系統(tǒng)快速、自動執(zhí)行交易。起源于海外市場，量化投資發(fā)展至今已有超50年的歷史。??海外量化投資的興起和發(fā)展主要可以分三個階段：?量化投資的萌芽與起步（20世紀60-70年代）：EdwardOakleyThorp愛德華·索普??1969年，數(shù)學家愛德華·索普（EdwardOakleyThorp）發(fā)明了科學股票市場系統(tǒng)，成立了歷史上第一只依靠數(shù)學模型和量化算法策略盈利的投資基金，標志著資管行業(yè)向定量化和程序化轉(zhuǎn)型升級。索普被譽為量化交易的奠基人，其管理的普林斯頓-紐波特合伙基金業(yè)績優(yōu)異，年均復合增長率達到19%。1971年，巴克萊全球投資者有限公司發(fā)行了世界上第一只被動量化基金，指數(shù)化管理技術(shù)從此運用于基金管理。1973年，BSM模型的問世為期權(quán)定價提供了創(chuàng)新思路以及定價結(jié)果。同年，美國芝加哥期權(quán)交易所成立，成為第一個上市期權(quán)的交易市場，以金融衍生品創(chuàng)新和定價為代表的量化投資逐漸拉開帷幕。StephenRoss斯蒂芬·羅斯??1976年，美國學者斯蒂芬·羅斯在CAPM的基礎上提出了套利定價理論（APT），多因子策略模型雛形由此誕生。05尋找明日巨子中國量化私募管理人報告2023量化投資的成長與繁榮（20世紀80-90年代）：MichaelRubensBloomberg邁克爾·布隆伯格??1983年，邁克爾·布隆伯格（MichaelRubensBloomberg）創(chuàng)立了一家名為創(chuàng)新市場系統(tǒng)（InnovativeMarketSystem）的公司，通過一套程序化系統(tǒng)為華爾街金融機構(gòu)提供實時市場數(shù)據(jù)、金融計算以及其他金融分析工具。隨后，IMS的廣泛引用令交易進入全電子化執(zhí)行的時代。JamesHarrisSimons詹姆斯·西蒙斯??1988年，量化投資界的標桿人物詹姆斯·西蒙斯（JamesHarrisSimons）創(chuàng)立了主要從事高頻交易策略的大獎章基金，并引領(lǐng)了全新的量化時代。通過捕捉市場出現(xiàn)的大量異常瞬間的微利機會，依靠在短期內(nèi)完成的大量交易來獲利，該基金自成立以來年均回報率高達35%，遠遠領(lǐng)先于同期標普500指數(shù)的表現(xiàn)。CliffordAsness克里夫·阿斯內(nèi)斯??1992年，克里夫·阿斯內(nèi)斯（CliffordAsness）提出了通過價值挖掘和跟隨趨勢可以持續(xù)跑贏市場并取得長期利潤的理論并將該理論付諸于實踐，他創(chuàng)立的AQR資本也被認為是全球盈利能力最強的量化對沖基金之一。06恒泰證券私人財富??量化投資在波折中走向成熟（21世紀以來）：??2000年，美國對股票價差的最小變化單位下調(diào)至一美分，減小了交易成本，增強了流動性，更利于高頻交易普及。市場中性策略在2007年遭遇黑天鵝事件，在8月出現(xiàn)集中回撤。隨后在2008年的金融危機中，許多量化對沖基金受到重創(chuàng)，資產(chǎn)規(guī)模嚴重縮水。隨著政府的監(jiān)管政策趨嚴，《多德-弗蘭克法案》（Dodd-FrankAct）限制了銀行資本在對沖基金上的投資，量化基金的擴張遭遇低潮。不過，隨著以云計算、大數(shù)據(jù)、機器學習為代表的計算機技術(shù)的發(fā)展與應用，量化投資技術(shù)逐漸趨于成熟，各類新的量化策略類型相繼出現(xiàn)，量化投資基金逐漸成為全球資產(chǎn)管理領(lǐng)域的重要組成部分。??歷經(jīng)幾十年的發(fā)展，量化投資已在海外成為一種相對主流的投資方式。自2000年以來，美國量化基金的規(guī)模迎來穩(wěn)定高速的成長，雖然在2008年曾因金融危機而遭受沖擊，但隨著SmartBeta策略的逐漸流行，量化基金受歡迎程度日漸增長，規(guī)模穩(wěn)步上升。美國量化對沖基金資產(chǎn)的管理規(guī)模已占對沖基金行業(yè)的三分之一，占美股總市值的比例達到接近9%。截至2022年二季度，在全球?qū)_基金管理規(guī)模排名前十的機構(gòu)中，有七家為量化對沖基金。圖表：全球?qū)_基金管理規(guī)模TOP10（2022Q2）管理人管理規(guī)模（億美元）BridgewaterAssociates1264ManGroup735RenaissanceTechnoologies570MillenniumMgmt.550Citadel530D.E.ShawGroup479TwoSigmaInvestments/Advisers410DavidsonKempnerCapitalMgmt.375FarallonCapitalMgmt.374TCIFundMgmt.362數(shù)據(jù)來源：InstitutionalInvestors,PensionsandInvestmentSurveys，恒泰證券私人財富07尋找明日巨子中國量化私募管理人報告2023??伴隨著金融市場下單指令計算機化和程序化交易的發(fā)展，算法交易應運而生。在各種統(tǒng)計套利和趨勢交易算法的推廣下，算法交易在逐漸復雜化的同時也越來越受到機構(gòu)投資者的重視。據(jù)海外研究測算，2021年全球算法交易市場規(guī)模為130.2億美元，預計到2030年將達到313.0億美元，2021-2030年的復合年增長率為13.6%。在美股中，廣義算法交易的成交額占比達到了75%左右。得益于高效的流程自動化、數(shù)據(jù)保存和具有成本效益的管理，基于云的細分市場主導了全球算法交易市場的份額，越來越多資管機構(gòu)使用基于云的解決方案來提高運作效率。國內(nèi)量化私募發(fā)展歷程?2010-2015：躺贏的量化1.0時代??2010年4月16日，國內(nèi)第一個股指期貨——滬深300股指期貨IF上市，隨著市場成交量逐步提升與活躍，一方面為量化對沖策略提供了交易可能，另一方面也為CTA策略提供了股指這一新的交易品種。第一批量化私募管理人及時把握先機，在此階段誕生，也掀開了中國量化投資的大潮。由于IF對標A股中流通市值最大的300只股票，而當時的權(quán)益市場小盤風格更占優(yōu)，風格暴露的賺錢效應明顯，多頭權(quán)益端持有一籃子小盤股，空頭期貨端通過IF做空，低換手水平下，策略也能獲取豐厚的超額收益。同時，與現(xiàn)在的對沖環(huán)境有所不同，當時期貨市場中的IF維持著較高的升水狀態(tài)，量化對沖產(chǎn)品還將額外獲得股指期貨升水帶來的收益。權(quán)益市場低迷的2013-2014年，大量對沖產(chǎn)品涌現(xiàn)，很多股票量化私募會通過加杠桿進一步放大收益，量化私募規(guī)模迎來第一輪爆發(fā)。??但在2015年中的股災爆發(fā)之后，市場環(huán)境完全逆轉(zhuǎn)，突如其來的股災使得股指期貨交易受限，不但限制交易手數(shù)還大幅提高了保證金比例，股指期貨從此由升水轉(zhuǎn)為貼水，大幅提高了對沖成本，使得傳統(tǒng)低頻策略陷入低迷期，躺贏的量化1.0時代自此落幕。??2016-2019：高頻涌現(xiàn)的量化2.0時代??2015年中證500股指期貨IC上市，豐富了量化對沖的工具，也極大程度上緩解了風險暴露的問題，同年股指期貨交易規(guī)則有所修改，市場機制進一步完善。2017年隨著IC08恒泰證券私人財富貼水的變小，中國量化私募正式邁入2.0時代，這一階段主要以中高頻量價策略為主，用以捕捉短線的定價偏差，同時更復雜的機器學習、深度學習模型出現(xiàn)，策略的精細度、復雜度顯著提升，對量化私募管理人提出了更高的要求和挑戰(zhàn)。能夠提供更穩(wěn)定收益、更低回撤的量化管理人突出重圍，“量化四大金剛”也在這個階段登場（九坤投資、幻方量化、銳天投資、致誠卓遠），市場對量化私募的認知度進一步提升。????與此前2013-2014年的量化規(guī)模爆發(fā)類似的是，仍然是在權(quán)益相對低迷的2018年至2019年上半年，量化私募尤其是中性策略產(chǎn)品受到市場廣泛關(guān)注，募集規(guī)模在2019年下半年明顯提升。但中高頻策略的容量較小，對市場成交量的依賴性較強，2019年下半年市場成交量下滑，蜂擁而入的資金使得策略交易愈發(fā)擁擠。對中性策略產(chǎn)品寄予厚望的投資者在下半年并未獲得期望的結(jié)果，投資者在此過程中也在逐漸加深對量化策略的了解。????值得關(guān)注的是，在量化產(chǎn)品逐漸被市場接受的過程中，量化私募管理人逐步引導機構(gòu)渠道與投資者接觸指數(shù)增強策略，量化產(chǎn)品不再簡單等同于類固收替代的中性策略產(chǎn)品，作為以量化投資方法進行權(quán)益市場長期投資的重要配置工具，指數(shù)增強策略市場占比逐步提升。??2020至今：爆發(fā)增長的量化3.0時代??2019年6月，科創(chuàng)板的開板引領(lǐng)著國內(nèi)資本市場的制度建設，推動了公募基金轉(zhuǎn)融通進程。這一舉措大幅增加了市場上融券的規(guī)模，融券做空很大程度上緩解了股指期貨對沖的高成本，拉升了市場的交易熱度，將量化私募帶入3.0時代。量化私募之間的角逐也更加激烈，這一階段的明顯特征體現(xiàn)在策略體系的不斷豐富以及人工智能的深入應用，頭截止2022年9月百億私募量化投資基金管理人30家09尋找明日巨子中國量化私募管理人報告2023部管理人不斷突破策略容量規(guī)模限制，量化管理人躋身百億私募陣營，甚至誕生出千億私募，中國的量化私募走向成熟。????此外，權(quán)益市場的上升趨勢也是助推量化私募在3.0時代迅猛發(fā)展的重要因素，2019年開啟結(jié)構(gòu)牛市行情，量化私募以惹眼的超額收益水平，吸引了眾多投資者目光。主觀多頭不再是權(quán)益市場投資最受追捧的策略品種，優(yōu)質(zhì)的量化私募產(chǎn)品成為市場上更稀缺的交易資源。一批投研實力強的私募量化投資基金管理人逐漸嶄露頭角，頭部量化私募晉升百億的速度不輸明星基金經(jīng)理。截至2022年9月，百億私募量化投資基金管理人已有30家。（百億量化私募圖譜見P42）??量化私募管理規(guī)模在2021年邁向“萬億”時代后，受2021年9月以來的指數(shù)回調(diào)以及超額收益回撤的影響，市場情緒回落，行業(yè)規(guī)模在2022年出現(xiàn)下滑。規(guī)?？s減一部分由量化多頭類產(chǎn)品凈值回調(diào)導致，另一方面，超額回撤疊加基差收斂，投資者從2021年底陸續(xù)贖回市場中性策略產(chǎn)品?？焖贁U張后即刻遭遇市場回調(diào)與管理人表現(xiàn)不佳，火熱的量化私募熱潮階段性告一段落。??總體來看，投資業(yè)績的提升、居民財富的涌入、資管產(chǎn)品的凈值化轉(zhuǎn)型、對沖手段的豐富、策略體系的不斷完善，在眾多因素的促使下國內(nèi)量化行業(yè)已初具規(guī)模，成為國內(nèi)私募的重要組成部分。未來隨著國內(nèi)量化行業(yè)的競爭持續(xù)升溫，量化產(chǎn)品超額衰減、波動率上升的壓力無法避免，量化管理人在發(fā)展過程中仍需找好規(guī)模擴張與業(yè)績的平衡，量化行業(yè)會進入分化、再平衡的關(guān)鍵階段。1011尋找明日巨子中國量化私募管理人報告2023P A R TT W OINSIGHTAI第二章量化策略的細分迭代策略方法：打開黑箱——機器學習模型的發(fā)展與普及股票量化：收益風險特征差異化帶動策略線不斷豐富商品期貨：CTA策略的Alpha與Beta12恒泰證券私人財富策略方法：打開黑箱——機器學習模型的發(fā)展與普及??機器學習是人工智能的核心，主要研究如何通過計算機模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學習行為，以獲取新的知識和技能，并通過重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)不斷改善自身的性能。與傳統(tǒng)的定價模型和統(tǒng)計方法相比，機器學習更像是一個黑箱。??機器學習源自“人工智能”，自1956年達特茅斯會議中提出“人工智能”的概念，機器學習的發(fā)展經(jīng)歷了早期的推理、研究階段，開始逐步應用于各個領(lǐng)域。機器學習與量化投資的結(jié)合起源于90年代，海外知名的量化對沖基金也多在這個時間段成立。1956年達特茅斯會議中提出“人工智能”的概念??國內(nèi)的機器學習浪潮來得更晚一些，隨著市場機制的日益完善與衍生品工具的不斷豐富，2014年起大量海歸人才陸續(xù)回國投身量化投資領(lǐng)域，為國內(nèi)量化行業(yè)規(guī)?；l(fā)展奠定了基礎，機器學習也開始進入人們的視野。但與海外早期應用階段類似，機器學習在初期更多以概念的形式存在，實際應用的場景并不多，投資實踐仍然以傳統(tǒng)定價模型為主。在有足夠的數(shù)據(jù)、算力的基礎上，疊加充分的測試準備，2017年起最早一批量化私募管理人開始將機器學習、人工智能加入量化策略中。行業(yè)發(fā)展至今，機器學習的普及度持續(xù)提升，機器學習相關(guān)的人員、技術(shù)投入已成為量化私募的標配，投資者對于“機器學習”這個詞匯也越來越熟悉。??打開黑箱，機器學習在量化投資中的運用過程，我們通過數(shù)據(jù)、算法、算力三個方面展開。??數(shù)據(jù)是量化投資的基礎，數(shù)據(jù)處理很大程度上影響著最終模型的效果。尤其金融數(shù)據(jù)較為復雜，對機器學習來說并不友好。首先，金融數(shù)據(jù)中的噪音（異常樣本數(shù)據(jù)）較多，由數(shù)據(jù)驅(qū)動的機器學習模型很難識別出有效信號，受到噪音信息的干擾，進而增加過擬合13尋找明日巨子中國量化私募管理人報告2023風險。其次，在全市場的海量信息中，標準化數(shù)據(jù)樣本量相對有限，可以觀察到隨著量化行業(yè)競爭加劇，市場輿情、分析師報告、三方機構(gòu)信息等非標準化數(shù)據(jù)應用越來越廣泛，這同時也加大了數(shù)據(jù)的清洗難度。最后是回測訓練數(shù)據(jù)區(qū)間的選取，量化模型的目的是在歷史數(shù)據(jù)中尋找規(guī)律、預測未來，但金融市場始終在不斷演化的過程中，不同時間段可能呈現(xiàn)特定的風格。因此選取不同區(qū)間的數(shù)據(jù)學習后的結(jié)果差異較大，尤其在市場風格發(fā)生變化時，需要一定樣本數(shù)據(jù)的累積才能跟上變化的速度。為此，各家管理人在數(shù)據(jù)處理中都形成了自己的差異化方式。??算法模型是量化投資的核心，是與主觀投資基金經(jīng)理相對應的量化投資的“大腦”。在實操過程中，算法模型包括特征提取即因子挖掘、預測模型、組合優(yōu)化與交易算法四個部分，機器學習在其中均有應用。因子挖掘可以分為人工和機器學習兩種方式，人工挖因子更多從邏輯出發(fā)，尋找可能影響價格波動的因素并加以驗證；機器挖因子通過學習數(shù)據(jù)，找出能幫助預測的特征和算法因子。預測模型階段體現(xiàn)如何從因子到預測結(jié)果，不同機器學習模型均被廣泛運用，機器學習的加入一定程度上提升了模型的復雜度與預測能力。與此同時，模型的過擬合風險也相應提升，管理人會在組合優(yōu)化階段進行調(diào)整。交易算法對應策略的交易執(zhí)行，模型的主要目的在于降低市場沖擊與交易成本，提升策略容量。??算力為量化模型研發(fā)提供支撐，機器學習的數(shù)據(jù)量與運算量顯著多于傳統(tǒng)模型，對管理人的算力水平提出更高要求。頭部量化私募也從早期的CPU服務器配備，逐步進化為高性能計算集群。算力投入是除人員成本之外，占量化私募支出比重較高的部分。整體來說，機器學習的策略門檻會高于其他傳統(tǒng)策略。??相較于傳統(tǒng)量化模型，機器學習的優(yōu)勢體現(xiàn)在，能夠突破人的主觀認知能力局限，在海量數(shù)據(jù)中發(fā)掘出更復雜的聯(lián)系，擴寬策略收益來源。但機器學習模型與傳統(tǒng)量化模型相比，并沒有孰優(yōu)孰劣之分，機器學習也有自己的困境和挑戰(zhàn)。除去前面提到的數(shù)據(jù)處理難度高、算力投入大的問題之外，機器學習還面臨模型解釋力低的挑戰(zhàn)。從因子到預測結(jié)果的過程通常不是線性可歸因的，尤其對于一些高維度、非線性的復雜關(guān)系。這對管理人的模型優(yōu)化與投資者服務都帶來挑戰(zhàn)。收益較好時，投資者并不會過多關(guān)注原因，但在策略出現(xiàn)回撤時，可能出現(xiàn)難以歸因解釋的情況。??量化模型不斷迭代進化的過程中，人工智能是重要的延展方向，極大地推動了量化行業(yè)的發(fā)展，并已滲透在量化框架中的每一個環(huán)節(jié)。但值得關(guān)注的是，現(xiàn)階段的機器學習仍然只是管理人進行量化投資的工具之一，并不能完全取代人類實現(xiàn)量化投資策略的構(gòu)建。管理人在面對機器學習的優(yōu)勢與不足，也在各自取舍與應對。14恒泰證券私人財富股票量化：收益風險特征差異化帶動策略線不斷豐富??股票量化產(chǎn)品線的核心是選股模型，主流的股票量化策略是指數(shù)增強與市場中性?；饦I(yè)協(xié)會發(fā)布的《2021年私募基金統(tǒng)計分析簡報》中顯示，“截至2021年末，在協(xié)會備案且勾選量化的私募基金數(shù)量16850只，規(guī)模1.08萬億元。私募量化投資基金主要以指數(shù)增強策略和市場中性策略為主，兩類策略產(chǎn)品規(guī)模超過8400億元，占比約71%。”難以與投資者交流市場觀點與個股基本面的量化投資，想要觸動客戶往往依賴于直觀的投資結(jié)果。量化私募基金占比約指數(shù)增強策略16850只71%市場中性策略規(guī)模兩類策略產(chǎn)品規(guī)模1.08萬億元超過8400億元??最早以“類固收替代”身份登場的絕對收益型策略市場中性，和有對標指數(shù)、如同賽馬般每周都可以PK管理人超額收益的指數(shù)增強策略，產(chǎn)品線具備清晰的收益風險特征，進而成為最快被投資者認知的兩類量化策略類型。尤其近兩年，權(quán)益市場中小盤風格更為強勢，主要以中證500、中證1000為跟蹤指數(shù)的量化指增策略，相較主觀多頭的比較優(yōu)勢顯著，產(chǎn)品規(guī)模與占比不斷提升。??隨著量化私募規(guī)模的不斷攀升，股票量化策略圍繞量化選股模型，在指數(shù)增強與市場中性的基礎上衍生出新的策略線。指數(shù)增強的基礎上，放開對標指數(shù)限制，誕生了量化選15尋找明日巨子中國量化私募管理人報告2023圖表：股票量化策略類型風控與跟蹤指數(shù)嚴格對標 指數(shù)增強（滬深300、中證500、中證1000）放開風控，無對標指數(shù) 量化選股（空氣指增）量化選股模型 +股指期貨空頭 市場中性+股指期貨CTA 擇時對沖+個股融券對沖 股票多空數(shù)據(jù)來源：恒泰證券私人財富股策略（市場上也稱為“空氣指增”）。市場中性的基礎上，放開完全對沖的要求，衍生出擇時對沖策略。管理人通常使用股指CTA來實現(xiàn)做空的目標，擇時對沖策略根據(jù)管理人不同的敞口控制計劃，呈現(xiàn)出不同的結(jié)果。??管理人站在完全對沖的市場中性與完全不對沖的量化多頭策略之間，如果期望呈現(xiàn)出更穩(wěn)健的產(chǎn)品曲線，往往股指CTA部分僅可做空，做空后的整體多頭敞口在0-100%。更有甚者，如果長期敞口在50%以下的較低水平，擇時對沖策略曲線會與市場中性表現(xiàn)更相近。如果期望呈現(xiàn)出更靈活的收益風險特征，股指CTA部分不僅可以做空也可以做多，敞口區(qū)間也更加寬泛，極端情況下策略整體會呈現(xiàn)凈空頭或是多頭敞口超過100%的狀態(tài)。??股票量化策略的衍生離不開市場整體對量化認知度的提升。指數(shù)增強策略以其穩(wěn)定可觀的超額收益水平，讓投資者認可并接受了通過量化策略參與權(quán)益市場投資的方式。對于已經(jīng)用過往業(yè)績證明超額收益獲取能力的管理人，投資者相信擺脫指數(shù)的“約束”后，管理人能夠更加專注于獲取優(yōu)異的產(chǎn)品業(yè)績。擇時對沖同樣可以看作指增策略的升級，策略線的設計初衷是引入擇時。在權(quán)益市場長期增長紅利疊加量化超額增厚的基礎上，當市場出現(xiàn)系統(tǒng)性風險時，可以通過對沖適度降低凈值出現(xiàn)大幅波動的風險，而投資者對這類降低風險、平滑波動的策略有著天然的好感。16恒泰證券私人財富??另一方面，管理人與財富管理機構(gòu)也有強烈的產(chǎn)品線衍生需求。對于管理人，指數(shù)增強尤其是中證500指增的賽道已較為擁擠，量化策略的衍生有利于管理人提升容量規(guī)模。站在代銷機構(gòu)的角度，主觀基金經(jīng)理的投資邏輯與持倉風格有著顯著的個體差異，而不同管理人的指增策略區(qū)別并不明顯。比起上線不同管理人的中證500指增產(chǎn)品，擴寬量化產(chǎn)品的策略類型對豐富產(chǎn)品貨架、提升業(yè)務規(guī)模有著更重要的意義。??股票量化策略線的豐富，表面上是管理人通過調(diào)整部分策略參數(shù)、開發(fā)出不同收益風險特征的金融產(chǎn)品，在一定程度上是量化行業(yè)發(fā)展的必然。商品期貨：CTA策略的Alpha與Beta??在經(jīng)歷多次權(quán)益市場遭遇大幅回撤過程中，國內(nèi)逐漸形成了對CTA策略“危機Alpha”的認知。在基差處于較深的貼水狀態(tài)、量化對沖也并未全面走向高頻化的2016年，CTA策略在供給側(cè)改革驅(qū)動下全年大幅盈利，迎來第一波發(fā)展高潮，逐漸受到市場關(guān)注。從近幾年的表現(xiàn)來看，在2020年初新冠病毒爆發(fā)引起全球股市回調(diào)、以及2022年俄烏沖突引起股債波動加劇的情況下，CTA策略都取得了不錯的收益。在市場發(fā)生危機的時候，CTA策略在不同程度上都起到了對沖股債資產(chǎn)下跌風險的作用。??不過，今年年中以來CTA策略出現(xiàn)了較大幅度的回撤，多數(shù)產(chǎn)品基本回吐了今年前期積累的收益，一時間CTA策略“危機Alpha”的能力遭到質(zhì)疑，亦引發(fā)了市場的廣泛探討。??首先，我們需要對“危機Alpha”概念有較為全面的認知，不能單以標簽中Alpha一詞來進行投資價值的推斷。目前我們討論CTA策略的“危機Alpha”主要是指策略分類下的趨勢追蹤策略。趨勢追蹤策略本身是一種基于時序動量、追逐市場趨勢的Beta型策略，呈現(xiàn)出“微笑曲線”的收益特征，厭棄短期波動，喜于趨勢。策略呈現(xiàn)的“危機Alpha”特征來源于商品價格波動與股債的低相關(guān)性。其次，我們需要思考是否應該持續(xù)追逐策略本身獨立的Alpha收益。從學術(shù)研究到現(xiàn)實環(huán)境，我們所觀察到的現(xiàn)象一直在向我們證明：依賴于Alpha因子挖掘帶來的收益從長期來看并不穩(wěn)定。當信息與能力壁壘帶來的壟斷逐17尋找明日巨子中國量化私募管理人報告2023圖表：CTA策略的“危機Alpha”時刻管理期貨指數(shù)滬深300100%80%60%40%20%0--20%2016/042018/012019/102021/072022/11數(shù)據(jù)來源：私募排排網(wǎng)，恒泰證券私人財富截止日期：2022年11月18日步瓦解后，Alpha最終的歸宿便是Beta，這一部分的收益可以被他人成功了解、復制和賺取，不再獨一無二。比如在CTA策略的歷史中很簡單的均線策略，曾經(jīng)也帶來可觀的超額收益，但是隨著市場結(jié)構(gòu)和技術(shù)水平發(fā)生變化后，這種通過簡單方法來捕捉歷史規(guī)律的做法很難再獲取到穩(wěn)定的收益，也就逐漸變成了CTA的Beta收益。??在策略本身的Alpha收益向Beta收益轉(zhuǎn)化這一動態(tài)均衡過程基本不可逆的情況下，管理人擁有認知和配置Beta因子的能力尤為關(guān)鍵。Beta因子自身是可以獲取超額收益的，這源于承擔系統(tǒng)性風險帶來的風險溢價，市場投資者的各種非理性行為，機構(gòu)投資者因監(jiān)管條例導致投資動作變形等。因子投資是一種兼顧被動與主動的投資形式。在賺取因Beta收益的基礎上，駕馭Beta因子獲得正收益的能力也可以被視作一種源于主動管理技能和經(jīng)驗的Alpha收益，這種復雜環(huán)境下個人經(jīng)歷帶來的收益很難復制，因此衰減的速度相對較慢。這或許是未來隨著進一步的研究、信息接近完全透明環(huán)境下，管理人凸顯自身優(yōu)勢、吸引投資者的關(guān)鍵所在。??對于投資者來說，為策略本身獨立的Alpha收益長期支付相對高昂的申購和管理費用可能并不劃算，因子的Beta收益也許是性價比更高且穩(wěn)定的選項。但從資產(chǎn)配置的角度來理解，在市場遭遇某些極端的情形下，權(quán)益、商品等大類資產(chǎn)波動加劇，容易形成趨勢性機會，為CTA策略帶來較大的盈利空間，從而貢獻屬于配置角度的Alpha。18尋找明日巨子中國量化私募管理人報告2023P A R TT H R E EOUTLOOK第三章量化投資再出發(fā)01.關(guān)于量化私募的三點思考02.量化私募行業(yè)展望20恒泰證券私人財富關(guān)于量化私募的三點思考??一、超額收益的周期性波動是否趨向常態(tài)化？??今年8月下旬起，量化私募再一次經(jīng)歷超額收益的低迷期，這已經(jīng)是至少連續(xù)第三年的三、四季度超額收益出現(xiàn)下滑。超額收益是否開始呈現(xiàn)常態(tài)化的周期性波動？圖表：百億量化私募中證500指增的超額收益表現(xiàn)百億量化私募擬合凈值 超額收益 中證5002.221.81.61.41.210.82020/012020/082021/012021/062021/122022/052022/11數(shù)據(jù)來源：火富牛，恒泰證券私人財富截止日期：2022年11月18日注：數(shù)據(jù)選自2020年前成立的百億量化私募代表產(chǎn)品21尋找明日巨子中國量化私募管理人報告2023??從結(jié)果上看，每一次的超額回撤都有各自的原因，但也存在相同之處。通常來說，當市場風格出現(xiàn)快速切換時，很多量化模型沒有辦法快速適應，容易造成超額回撤。市場嚴重分化時，也會出現(xiàn)超額表現(xiàn)不佳的情況，典型的市場環(huán)境是急跌時的一九分化，在僅有小部分權(quán)重股上漲、大多數(shù)股票表現(xiàn)弱于指數(shù)時，量化策略的一籃子股票不會全部集中在小部分權(quán)重股中，所以會出現(xiàn)跑輸指數(shù)的情況。在此基礎上，市場波動率與成交量也會影響超額收益表現(xiàn)。??拆解2020年以來的月度超額貢獻率可以觀察到幾個特征：1、2020年全年超額在不同月度之間的分布較為均勻，僅在1月與11月表現(xiàn)較差，而此后的2021年與2022年，超額在月度之間的波動幅度不斷擴大，負超額的月度有增加的趨勢，超額在自然年度內(nèi)呈現(xiàn)出的周期性波動的特征也越來越明顯。2、超額收益在年中階段表現(xiàn)較好，尤其近兩年的超額收益主要集中在5月至7月，貢獻率超過80%。3、超額收益在年初與年末相對較弱，尤其在年末階段容易出現(xiàn)超額回撤的情況。??超額收益的周期性波動可能存在以下幾點原因：圖表：代表量化私募超額收益的周期性變化2020年2021年2022年50%40%30%20%10%0-10%-20%一月二月三月四月五月六月數(shù)據(jù)來源：火富牛，恒泰證券私人財富截止日期：2022年11月18日注：月度超額貢獻率=當月超額÷全年超額×100%22恒泰證券私人財富??·市場風格的切換呈現(xiàn)周期性??當一類市場風格顯著強勢或顯著弱勢時，市場會有均值回歸的趨勢。從過往情況來看，年底機構(gòu)投資者通常會有調(diào)倉換股的計劃，這可能是四季度普遍會出現(xiàn)風格切換的原因。市場的博弈存在較多不確定性，不能以此推演未來市場的變化。??·風格敞口強化了超額收益周期性波動的風格??當策略風格敞口較大時，模型對近期持續(xù)強勢的風格依賴較高，該風格占優(yōu)時，超額收益顯著；市場風格切換時，超額收益相應出現(xiàn)回撤。風格敞口會放大超額收益波動幅度，強化周期性波動的風格。??·行業(yè)規(guī)模的周期性變化??量化私募的超額收益具有零和博弈的特征，行業(yè)規(guī)模提升，大量資金涌入造成策略擁擠，也可能導致超額收益表現(xiàn)不佳。募集規(guī)模受當期產(chǎn)品表現(xiàn)的影響，也會與超額收益的周期性波動方向保持一致，形成相互強化的狀態(tài)。七月 八月 九月 十月 十一月 十二月23尋找明日巨子中國量化私募管理人報告2023??值得注意的是，超額收益的周期性波動并不意味著超額收益的未來表現(xiàn)是可預知的。重點關(guān)注量化管理人的策略迭代能力，在超額收益低谷期時積極布局，持有期間理性看待超額收益的波動，才是理解超額收益周期性波動的意義。??二、股票量化衍生策略線的定位與配置價值??私募的股票量化策略線早期以量化對沖（市場中性）為主，2016年起指數(shù)增強產(chǎn)品陸續(xù)面世，并在2020年以來實現(xiàn)規(guī)模與占比的快速提升。近年來出現(xiàn)的衍生策略線量化選股和擇時對沖產(chǎn)品最早由頭部管理人創(chuàng)設，時間可以追溯到2018年。截至目前，量化私募產(chǎn)品規(guī)模仍然以指增策略、市場中性為主，量化選股與擇時對沖的占比較小。早期參與此類產(chǎn)品配置的投資者多數(shù)抱著嘗試的態(tài)度，在經(jīng)歷不同市場環(huán)境的洗練之后，市場對于這些策略線的定位與評價也逐漸清晰。??衍生策略線其實在主流的市場中性、指數(shù)增強基礎上提出了新的要求。??以量化選股為例，量化選股與指數(shù)增強、主觀多頭都屬于做多權(quán)益資產(chǎn)的策略。與指數(shù)增強不同，量化選股并不對標某一特定的指數(shù)。投資者在配置指增產(chǎn)品時，需要對跟蹤指數(shù)有基礎的判斷，評估其是否具備長期投資價值；而管理人的職責在于跑贏指數(shù)，提供盡可能穩(wěn)定可觀的超額收益。量化選股實則把指數(shù)投資價值的評估、市場風格的判斷轉(zhuǎn)嫁給了管理人自身，理想的量化選股策略在不同市場環(huán)境中均能夠跑贏滬深300、中證500、中證1000指數(shù)，并實現(xiàn)絕對收益。??實際情況中，目前市場上的量化選股產(chǎn)品多數(shù)與中小盤指數(shù)相關(guān)性較高，其原因與私募量化策略在量價類因子方面更具優(yōu)勢有關(guān)。所以即使產(chǎn)品類型為量化選股，投資者仍習慣將產(chǎn)品表現(xiàn)與中證500指增作對標。??量化選股的另一個對比維度是主觀多頭，2021年2月以來權(quán)益市場轉(zhuǎn)變過往幾年以大為美的風格，中小盤指數(shù)相對強勢，量化選股整體優(yōu)于股票主觀。當市場風格切換至以大盤股為主的滬深300時，量化選股是否還能保持優(yōu)勢有待驗證。此外，另一個被掩蓋的問題是倉位管理，管理人在量化選股策略中實現(xiàn)了全市場選股，但在倉位管理上與靈活調(diào)倉的主觀基金經(jīng)理不同，多數(shù)量化選股產(chǎn)品仍然保持著滿倉運作的風格。當中小盤指數(shù)出現(xiàn)持續(xù)回調(diào)時，量化選股策略是否會降倉應對，也是亟待回答的問題。脫離了對標指數(shù)，管理人如何應對市場風格的變化，量化選股策略真正的考驗可能還沒有來臨。??擇時對沖在量化多頭類策略的基礎上更進一步，正面應對倉位管理的問題。理想的擇時對沖策略在市場上漲時最大化獲取收益，在市場下跌時通過對沖規(guī)避凈值回撤的風險。24恒泰證券私人財富??擇時在主觀投資領(lǐng)域中也是被廣泛討論的問題，是投資中最難的課題之一。主觀多頭中具備擇時能力的基金經(jīng)理屈指可數(shù)，擇時依賴于基金經(jīng)理的“盤感”，而且難以長期保持高勝率。量化管理人主要通過股指CTA策略實現(xiàn)倉位擇時，量化策略強調(diào)統(tǒng)計規(guī)律與執(zhí)行紀律，在一定勝率的支撐下，設置相應的風控規(guī)則，程序化執(zhí)行模型指令。??實際情況中，多數(shù)擇時對沖產(chǎn)品并不會常常呈現(xiàn)出滿倉或空倉的狀態(tài)，更多表現(xiàn)為在一定的敞口區(qū)間內(nèi)浮動。擇時對沖作為絕對收益型策略，降低波動與回撤是策略在量化多頭基礎上的“進化”，但投資者并不希望產(chǎn)品收益也被同比例攤薄。如果擇時對沖在量化多頭的基礎上同步調(diào)降了波動與收益，那么從結(jié)果上看，擇時對沖類似于降低了倉位的量化多頭產(chǎn)品，投資者的資金使用效率也將受到影響。收益與波動非對稱的調(diào)整比例，是衡量擇時對沖產(chǎn)品配置價值的重要指標。圖表：量化選股、擇時對沖、指數(shù)增強策略的走勢比較中證500500指增量化選股股票多空市場中性1.41.31.21.110.90.82021/042021/082021/112022/032022/062022/112021/01數(shù)據(jù)來源：私募排排網(wǎng)，恒泰證券私人財富截止日期：2022年11月18日25尋找明日巨子中國量化私募管理人報告2023??以私募排排網(wǎng)跟蹤的股票子策略指數(shù)表現(xiàn)為例，2021年以來，截至2022年11月18日，中證500指數(shù)區(qū)間收益為-2.8%，股票多空（擇時對沖）策略指數(shù)波動與回撤小于中500指數(shù)與量化多頭，但收益未跑贏指數(shù)，區(qū)間收益-6.1%。量化選股策略指數(shù)與中證500指數(shù)走勢相近，區(qū)間收益4.1%，相較指數(shù)超額收益6.8%（減法計算）。中證500指增策略指數(shù)區(qū)間收益最高，錄得正收益14.9%，相較指數(shù)超額收益17.6%（減法計算）。鑒于市場上有長期量化選股、擇時對沖產(chǎn)品業(yè)績的管理人較少，管理人內(nèi)部對于具體的策略定位及收益風險特征也有不同的規(guī)劃。針對具體產(chǎn)品的評估，更多需要因人而異、結(jié)合實際情況進行判斷。??三、行業(yè)快速發(fā)展過程中管理人面臨的新挑戰(zhàn)??金融產(chǎn)品凈值化轉(zhuǎn)型、居民財富轉(zhuǎn)移的大背景下，私募證券投資基金規(guī)模大幅提升。同時，去年2月以來，滬深300與中證500、中證1000走勢分化，量化多頭策略整體業(yè)績顯著優(yōu)于主觀多頭，進一步加速了量化私募規(guī)模的提升。量化私募行業(yè)自2020年步入快車道，并在2021年中突破萬億規(guī)模，量化私募迎來黃金時代。??行業(yè)快速發(fā)展的另一面并不容樂觀。去年9月，多數(shù)量化私募出現(xiàn)超額回撤并延續(xù)至今年一季度，即使超額收益在4-8月有明顯回暖，但近一年市場整體超額收益水平較往年仍呈現(xiàn)明顯下滑。與此同時，權(quán)益市場大幅回調(diào)，今年以來截至11月18日，滬深300區(qū)間收益-23.05%，中證500區(qū)間收益-15.87%，中證1000區(qū)間收益-16.88%。市場低迷疊加超額收益水平下降，去年參與量化私募產(chǎn)品配置的投資者持有體驗欠佳，今年的產(chǎn)品發(fā)行普遍遇冷。行業(yè)長期向好的趨勢不變，資管行業(yè)與量化私募領(lǐng)域仍然有著巨大的成長空間。但行業(yè)快速增長階段可能暫告一段落，進入內(nèi)部結(jié)構(gòu)優(yōu)化的平臺期，這對管理人提出了新的挑戰(zhàn)，或許會影響下一次爆發(fā)期后的行業(yè)格局。??1、合理評估策略容量，把握公司發(fā)展節(jié)奏??規(guī)模對量化策略表現(xiàn)的影響程度相較主觀策略更為顯著，管理人的策略迭代需要先行于規(guī)模增長，并且對策略容量進行合理評估。在經(jīng)歷幾輪超額收益回撤之后，投資者對于量化策略的規(guī)模約束也有了清晰認知，可以觀察到頭部管理人陣營不斷擴大的同時，頭部集中度不再提升，甚至有下降趨勢。同時，建議管理人針對策略容量與團隊情況，把握公司發(fā)展節(jié)奏。近年來的行業(yè)快速發(fā)展離不開市場風格的成就，不可簡單就近期的行業(yè)增速情況做線性外推。26恒泰證券私人財富圖表：2018年以來量化多頭策略產(chǎn)品表現(xiàn)10%分位數(shù)平均值X中位數(shù)90%分位數(shù)80%60%40%X20%XX0%XX-20%-40%2018年2019年2020年2021年2022年產(chǎn)品數(shù)量（個）470704111317592669數(shù)據(jù)來源：私募排排網(wǎng)，恒泰證券私人財富截止日期：2022年11月18日??2、行業(yè)競爭加劇，強化產(chǎn)品線風格特征??行業(yè)規(guī)模大幅提升加劇了管理人之間的競爭，管理人之間呈現(xiàn)同質(zhì)化趨勢。回顧往年量化多頭策略產(chǎn)品的收益情況，在規(guī)模提升、產(chǎn)品數(shù)量大幅增加的過程中，策略內(nèi)部的產(chǎn)品收益分化程度并沒有進一步加劇。今年以來截至11月18日，量化多頭產(chǎn)品居中的50%產(chǎn)品收益首尾差距僅11.1%（前25%分位與前75%分位產(chǎn)品收益率的差值），該數(shù)值自2018年以來基本維持在20%以上。一方面，策略擁擠度提升，對管理人策略優(yōu)化提出了更高要求，管理人結(jié)合各自資源稟賦尋找最優(yōu)解。另一方面，越來越多的機構(gòu)展開對私募管理人的覆蓋跟蹤，行業(yè)信息透明度大幅提升。主要以策略表現(xiàn)結(jié)果為評價依據(jù)的量化私募需要強化自身產(chǎn)品線的風格特征，從資管行業(yè)產(chǎn)品供應的角度，為投資者提供風險收益特征明晰的產(chǎn)品線。量化私募行業(yè)也在此過程中，不斷完善著不同策略類型、不同收益風險特征、不同管理人規(guī)模體量等多維度的產(chǎn)品版圖。27尋找明日巨子中國量化私募管理人報告2023??3、產(chǎn)品管理資管化，渠道服務體系化??量化私募與主觀類管理人有所不同，后者多數(shù)是有著長期資產(chǎn)管理經(jīng)驗的前輩，通過奔私進入事業(yè)發(fā)展的新階段。量化私募多是年輕的面孔，對于多數(shù)量化人而言，加入私募是職業(yè)生涯的首站。在競爭進入精細化階段時，對于資管公司而言，策略表現(xiàn)即產(chǎn)品力是基石，運營管理與客戶維護的重要性同樣不容小覷。尤其今年行情遇冷，客戶持有產(chǎn)品盈利情況不佳?，F(xiàn)階段更加考驗管理人的運營服務能力，產(chǎn)品線規(guī)劃需要更多從資管化角度出發(fā)，同時建立體系化的渠道服務流程。??私募管理人既是資產(chǎn)管理公司，也是成長中的企業(yè)。把握行業(yè)發(fā)展機遇的同時，量化私募需要更多立足自身情況，審時度勢，制定屬于自己的發(fā)展之路。量化私募行業(yè)展望??一、量化投資邊界不斷拓展??相比于海外對沖基金，國內(nèi)量化私募起步較晚，但近十年來發(fā)展勢頭迅猛，量化私募的管理規(guī)模已邁向了萬億新時代。策略體系的不斷豐富、衍生品工具的多樣化以及量化管理人的自我迭代都在推動著量化投資的邊界不斷擴展。??2010年，中國第一個股指期貨滬深300股指期貨IF掛牌上市，為量化投資提供了較為理想的對沖工具，市場中性策略得以小試牛刀。隨著2015年上證50股指期貨IH、中500股指期貨IC的相繼推出，對沖工具更加豐富。2017-2019年股指期貨漸進式松綁，交易制度和市場環(huán)境的不斷完善亦逐步給量化管理人打開了發(fā)揮的空間。2022年，金融衍生品領(lǐng)域時隔多年后迎來創(chuàng)新品種，中證1000股指期貨和期權(quán)的上市為A股市場寬基指數(shù)衍生工具版圖填補了一塊重要的拼圖。隨著多層次市場體系的逐漸完善和各類衍生品工具不斷豐富，未來也能夠給量化投資打造更加成熟多元的交易環(huán)境。??除了交易制度和工具的不斷優(yōu)化，量化私募的自我迭代也在不斷發(fā)生。2010年前后，一批曾就職于海外量化對沖基金的人才紛紛歸國，先后投身于國內(nèi)量化投資領(lǐng)域。彼時國內(nèi)的量化策略較為單一、模型簡單、整體還處在依靠風格暴露的“躺贏時代”。2015年后，量化私募主流策略由中低頻轉(zhuǎn)向中高頻，策略的精細程度和復雜程度均有明顯提升。在指28恒泰證券私人財富數(shù)增強、市場中性策略、CTA策略等基礎上，包括期權(quán)策略、量化選股、量化多策略等在內(nèi)的一些新的量化策略類型不斷成熟。近年來，隨著計算機算力和AI技術(shù)大幅發(fā)展，因子挖掘和模型迭代效率變得更高，一些具備完善的策略體系、長期歷史業(yè)績和投資經(jīng)驗的管理人也在不斷涌現(xiàn)。??從模型簡單、依靠風格暴露的“躺贏年代”到策略更加精細化、內(nèi)卷化的“高頻時代”，再到如今人工智能、機器學習的應用，未來隨著市場的進一步成熟完善和量化管理人自身的積累與創(chuàng)新，量化投資邊界的進一步拓展值得期待。??二、頭部管理人規(guī)模分布更均衡??量化私募的管理規(guī)模一直是近幾年的熱議話題。百億管理規(guī)模是一家私募管理人實力的代表，甚至被與“投資能力”劃上了等號，規(guī)模的擴張也能夠為公司吸納人才、策略迭代提供有力的支持。在財富管理領(lǐng)域，管理規(guī)模更大的私募也往往更受到投資者的追捧。??在市場行情以及居民財富涌入的催化下，近年來國內(nèi)量化私募迎來了爆發(fā)式的增長，與此同時國內(nèi)量化行業(yè)的競爭也在持續(xù)升溫。各類研究流派相繼在量化賽道中參與競爭，一些新銳量化管理人借助市場東風快速崛起，在短時間內(nèi)晉升為百億私募。但由于量化策略有容量的限制，隨著量化賽道參與者的快速增加和策略同質(zhì)化程度加劇，產(chǎn)品超額衰減、收益率下降、波動率上升是每一個量化管理人都無法回避的問題，先后有量化私募在千億規(guī)模折戟。??在經(jīng)歷了超額獲取難度上升、凈值波動加劇的煎熬后，很多量化管理人對于規(guī)模的擴張也有所克制或選擇封盤，更專注于策略、技術(shù)、人才等層面的迭代升級，更多地使用多框架、多策略、多品種、多市場投資的運作模式，來適應市場與時代的變化，努力為投資者貢獻持續(xù)穩(wěn)定的超額。??在容量的緊箍咒下，千億級別的量化私募或在短時間內(nèi)將很難再現(xiàn)，頭部管理人的規(guī)模分布或更加均衡。規(guī)模適中、具備策略靈活度優(yōu)勢的量化管理人仍然享有寶貴的發(fā)展窗口期，能夠在策略創(chuàng)新迭代及差異化、團隊管理、品牌建設等層面不斷精進，邁入高質(zhì)量發(fā)展的新階段。?三、投資者對量化策略的認知更深入??不同于主觀多頭策略那般通俗易懂、風格鮮明，“黑盒”是多數(shù)投資者對量化策略的初印象。國內(nèi)量化私募自2010年前后起步，經(jīng)過量化管理人十余年的探索，目前國內(nèi)量29尋找明日巨子中國量化私募管理人報告2023化行業(yè)已形成了指數(shù)增強、市場中性、宏觀對沖、股票多空、量化選股等各類策略類型百花齊放的局面。隨著先進的投資理念、前沿算法、人工智能等技術(shù)在投資中的深入應用，一批擁有可追溯的長期優(yōu)異業(yè)績的量化管理人不斷涌現(xiàn)，使量化策略從小眾類別逐步成為了被廣泛認知的投資策略之一。??伴隨著規(guī)模陡增、交易策略擁擠及監(jiān)管影響等，量化策略的困境隨之而來。從歷史更加悠久的海外量化行業(yè)的發(fā)展經(jīng)驗來看，隨著投資者機構(gòu)化、量化賽道擁擠，超額收益空間將被逐漸壓縮是無法回避的事實。投資者也逐漸切身體會到，沒有一種策略可以永遠在任何一種市場環(huán)境中保持強勢。??隨著投資者對量化策略的理解逐漸深入，投資者評價一家管理人的維度也將更加全面。管理人是否具備持續(xù)的迭代能力并根據(jù)市場環(huán)境進行及時調(diào)整、管理規(guī)模體量、與同類型策略的相關(guān)性等方面都是投資者需要參考的評價維度，不再過分強調(diào)短期業(yè)績的勝率，而將更多地集中到長期業(yè)績表現(xiàn)，分階段地結(jié)合市場環(huán)境來評價超額收益的表現(xiàn)。??此外，由于不同管理人策略方法及風控體系存在差異，各家管理人的超額收益走勢也有所不同。不同風格之間沒有絕對的優(yōu)劣之分，厘清管理人超額收益的風格特征并尋找與自身風險偏好更為匹配的管理人，更有助于提升投資者的投資體驗。隨著國內(nèi)量化行業(yè)生態(tài)的成熟，投資者對于量化策略更加理性深入的認知，也將助力量化行業(yè)更加健康地發(fā)展。?30(AmazonWebServices1520026 84 824201320169201712201943尋找明日巨子中國量化私募管理人報告2023P A R TF O U RFEATURE專題消失的百億私募量化私募的規(guī)模是不是越大越好？量化私募是否加劇了市場波動？同為指數(shù)增強，公募指增與私募指增如何選擇？明日巨子——尋找下一個“隱形冠軍”32恒泰證券私人財富消失的百億私募??在居民財富配置需求日益增長以及近年權(quán)益市場結(jié)構(gòu)性行情助推資金入場等因素的推動下，證券私募行業(yè)在業(yè)績與資金的共同推動下呈現(xiàn)蓬勃的發(fā)展，頭部私募的力量迅速壯大。2021年11月，證券私募行業(yè)正式進入百家百億私募管理人的“雙百時代”。??伴隨著證券私募行業(yè)的蓬勃發(fā)展，私募內(nèi)部的優(yōu)勝劣汰也愈發(fā)激烈，百億私募新陳代謝的故事也在年復一年的上演。回顧私募行業(yè)發(fā)展歷程，有一些私募憑借持續(xù)穩(wěn)定的長期業(yè)績成功成長為長期屹立市場的頭部私募，但同時亦有很多曾經(jīng)風光無兩的頭部私募在市場的起落與風格切換中最終泯然眾人。這一現(xiàn)象在2015-2018年的百億私募梯隊變遷中更為明顯。2018年，管理規(guī)模超百億的證券私募管理人共26家，相比2015年的22家來說，絕對數(shù)量僅增4家。自2015年以來，連續(xù)維持在百億規(guī)模以上的管理人僅5家，期間百億私募的名單大幅變動。??私募管理人緣何會從百億陣營中掉隊？很多管理人曾憑借短期的亮眼業(yè)績實現(xiàn)規(guī)?？焖贁U張，但隨后在歷次市場調(diào)整與風格切換之中折戟沉沙。短期亮眼業(yè)績往往源于管理人風格與市場階段性的高度契合，規(guī)模的陡升必然會對私募管理人的投研水平、運營能力、風控體系帶來更大挑戰(zhàn)。受益于市場風格的Beta往往來去匆匆，回頭看來更像是一場“估值夢”，能否讓業(yè)績穿越周期而過，才是成為大浪淘沙中幸存者的關(guān)鍵。此外，私募管理人在業(yè)績高位時募集的資金往往耐心相對較差，一旦發(fā)現(xiàn)業(yè)績不達預期，資金會選擇尋找下一個“業(yè)績黑馬”。??從2020年開始，百億私募已經(jīng)明顯呈現(xiàn)年輕化態(tài)勢。從當前百億私募的策略類型分布來看，股票主觀策略仍為主流，維持著整體數(shù)量的半壁江山。股票量化策略從過去兩年開始異軍突起，在經(jīng)歷了規(guī)模飆升的高光時刻后也遭遇過超額持續(xù)回撤的艱難階段，目前在百億梯隊中占據(jù)了四分之一的席位。除了資管新規(guī)加速過渡和權(quán)益市場結(jié)構(gòu)性行情的推波助瀾，一些具有海外成熟投資經(jīng)驗的基金經(jīng)理回流都推動著百億級量化私募的迅速崛起。33尋找明日巨子中國量化私募管理人報告2023圖表：2015-2018年百億私募名單2015年2016年2017年2018年淡水泉投資合晟資產(chǎn)高毅資產(chǎn)合晟資產(chǎn)景林資產(chǎn)星石投資源樂晟資產(chǎn)高毅資產(chǎn)樂瑞資產(chǎn)銀葉投資凱豐投資敦和資產(chǎn)星石投資景林資產(chǎn)淡水泉投資永安國富重陽投資映雪投資保銀資產(chǎn)映雪投資博道投資*樂瑞資產(chǎn)銀葉投資重陽投資鵬揚投資*淡水泉投資友山基金銀葉投資朱雀投資*盈峰資本星石投資淡水泉投資鼎峰資產(chǎn)重陽投資重陽投資源樂晟資產(chǎn)鼎薩投資博道投資*樂瑞投資景林資產(chǎn)東源投資朱雀投資*永安國富友山基金和聚投資從容投資敦和資產(chǎn)凱豐投資恒泰華盛大巖資本合晟資產(chǎn)樂瑞投資宏流投資東源投資拾貝投資星石投資千合資本富善投資映雪投資保銀資產(chǎn)青灃資產(chǎn)和聚投資朱雀投資*明毅基金青騅投資藍石資管匯勢通投資拾貝投資瑞華投資理成資產(chǎn)藍石資管藍石資管盈融達投資六禾投資茂典資產(chǎn)茂典資產(chǎn)佑瑞持投資茂典資產(chǎn)暖流資產(chǎn)明達資產(chǎn)遠策投資暖流資產(chǎn)千為資本暖流資產(chǎn)展博投資千合資本三度星和千合資本青騅投資從容投資千為資本耀之資產(chǎn)新價值投資成陽資產(chǎn)佑瑞持投資耀之資產(chǎn)涌峰投資遠策投資和聚投資佑瑞持投資展博投資涌峰投資佑瑞持投資數(shù)據(jù)來源：恒泰證券私人財富注：*已轉(zhuǎn)公募34恒泰證券私人財富圖表：不同策略百億規(guī)模管理人數(shù)量2019股票主觀股票量化37固定收益0組合基金034復合策略01330管理期貨036宏觀策略4446相對價值0122

2020 20212022.091639545092022889數(shù)據(jù)來源：中國證券投資基金業(yè)協(xié)會，恒泰證券私人財富??伴隨著量化私募的高速擴張，策略的同質(zhì)化不可避免，超額收益衰減且波動加劇也是目前頭部私募普遍面臨的難題。面對日益“擁擠”的投資賽道，市場周期性變化、自身策略的迭代能力、長期業(yè)績的穩(wěn)定性等因素將持續(xù)對私募行業(yè)頭部機構(gòu)競爭格局產(chǎn)生深刻影響。頭部私募陣營洗牌的情況歷史上并不少見，私募市場并不缺少短期的高光時刻，難點在于能否獲得穩(wěn)健的持續(xù)增長，為客戶創(chuàng)造長期價值。35尋找明日巨子中國量化私募管理人報告2023量化私募的規(guī)模是不是越大越好？??對于量化私募來說，規(guī)模是把雙刃劍。規(guī)模、收益、穩(wěn)定性的不可能三角使得同一策略的規(guī)模在擴張過程中，會面臨收益縮減、波動增大的困境，為策略研發(fā)工作帶來巨大挑戰(zhàn)。隨著量化私募規(guī)模的節(jié)節(jié)攀升，超額收益中樞下移以及超額收益的勝率降低，是難以抗拒的趨勢。圖表：頭部私募業(yè)績比較優(yōu)勢超額收益量化多頭指數(shù)頭部私募擬合凈值2.2100%280%1.860%1.650%1.420%1.210%0.82020/012020/092021/032021/092022/012022/072022/1120%數(shù)據(jù)來源：火富牛，恒泰證券私人財富截止日期：2022年11月18日36恒泰證券私人財富??我們以百億私募代表產(chǎn)品擬合出一條業(yè)績凈值曲線，以量化多頭指數(shù)刻畫市場同類策略的整體表現(xiàn)，從下圖中的曲線走勢可以看到2021年初至2021年9月中上旬，頭部私募的業(yè)績表現(xiàn)相較于市場平均水平優(yōu)勢顯著。尤其在2021年5月之后，兩者的收益差距呈現(xiàn)了明顯的擴大趨勢。不過，這一趨勢在9月中下旬后出現(xiàn)了明顯的反轉(zhuǎn)。2021年9月初至2022年4月末，頭部私募業(yè)績的優(yōu)勢效應不再。目前，頭部私募的超額收益還在持續(xù)修復的過程中，業(yè)績的比較優(yōu)勢尚未回到去年9月末的水平。??規(guī)模的確會對量化私募的業(yè)績產(chǎn)生一定影響。不過，規(guī)模大幅上升并不是導致產(chǎn)品凈值大幅回撤的唯一因素。自去年9月以來市場成交量高位回落，日內(nèi)T0策略普遍出現(xiàn)了盈利困難的情況。此外，新股頻頻破發(fā)令網(wǎng)下打新收益明顯下滑，也構(gòu)成了對超額收益的負面影響，對一些規(guī)模大的基金尤其具有殺傷力。在指增策略中，不同管理人之間行業(yè)與風格上存在著不同程度的風險暴露，9月中旬以后周期股大幅回調(diào)令前期盈利有所回吐。????相較于成長期的量化私募來說，頭部量化私募具備更豐厚的資金優(yōu)勢和規(guī)模效應，有利于吸引優(yōu)質(zhì)人才與資金用于策略的迭代與交易系統(tǒng)的提升。與此同時，頭部量化管理人也面臨著投資邊界和策略容量的挑戰(zhàn)。日益內(nèi)卷的行業(yè)意味著未來要花費更多精力投入研發(fā)，在經(jīng)歷了近幾月的盤整后，我們看到量化管理人對策略的打磨愈發(fā)精細，業(yè)績表現(xiàn)也逐漸走出陰霾。????對于投資者來說，需要意識到隨著行業(yè)規(guī)模的增長，不可避免會造成收益的衰減或波動的增大，應理性看待超額波動，適度降低收益預期。市場無序波動時，對量化策略影響通常也是負面的。規(guī)模、收益、穩(wěn)定性這“投資不可能三角”是每一家量化管理人都會面臨的挑戰(zhàn)，各家管理人都在竭盡所能找到最適宜自身發(fā)展狀態(tài)的平衡點。投資者需要更深入地了解管理人的策略風格，選擇與自己投資偏好匹配的管理人，理性看待波動，拉長持有周期，而不是想方設法去避開量化策略最差的時候。37尋找明日巨子中國量化私募管理人報告2023量化私募是否加劇了市場波動？??2021年量化基金站上風口浪尖。在2021年權(quán)益市場風格的極致分化下，私募量化策略脫穎而出，一路攀升的業(yè)績吸引了大量的資金與關(guān)注。國內(nèi)百億私募中有四分之一的席位歸屬量化私募，量化類管理人的資產(chǎn)管理規(guī)模也跨入萬億新時代。??不過，快速的成長亦伴隨著陣痛。自2021年9月以來，以中證500指數(shù)增強策略為代表的頭部量化私募產(chǎn)品經(jīng)歷了較為明顯的調(diào)整。市場行情的跌宕、監(jiān)管目光的聚焦、頭部量化私募的“封盤潮”、產(chǎn)品凈值的頻頻回撤，一時間關(guān)于量化策略有效性的質(zhì)疑甚囂塵上。??雖然在2010年就有一批量化私募管理人及時把握先機，掀開了中國量化投資的大潮，但市場對量化的關(guān)注不斷升溫主要發(fā)生在近三年。自2019年起，量化私募進入了快速發(fā)展階段，在超額收益影響下，量化私募的受托規(guī)模如滾雪球般不斷壯大。伴隨著2021年滬深兩市成交放大和市場波動加劇，市場上也出現(xiàn)了一些關(guān)于量化“助漲殺跌”的猜測與質(zhì)疑。??圖表：2000年以來美股波動率變化（%）納斯達克指數(shù)IXIC.GI道瓊斯工業(yè)指數(shù)DGI.GI標普500SPX.GI60504030201002000/012004/012008/012012/012016/012020/012022/06數(shù)據(jù)來源：Wind，恒泰證券私人財富截止日期2022年6月17日38恒泰證券私人財富圖表：中證500近10年波動率變化收盤價（左軸）近52周波動率（%，右軸）6014，00012，0005010，000408，000306，000204，000102，000002012/112014/102016/102018/092020/092022/11數(shù)據(jù)來源：Wind，恒泰證券私人財富截止日期：2022年11月18日??以量化投資發(fā)展時間更為久遠、成熟度更高的美國市場為例，雖然美國股票量化交易的份額從2011年到2018年持續(xù)上漲，但美股的波動率直到疫情前并沒有明顯上漲的趨勢，且隨機性較強。對比中證500指數(shù)近10年的波動率變化情況來看，中證500指數(shù)的波動率也保持了較強的隨機性，相較于2016年的高點來說，目前中證500的波動率約下降了60%。此外，與量化成交約占50%市場成交的美國股市相比，據(jù)業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)估算，我國的量化交易量占全市場20%左右。??國內(nèi)量化機構(gòu)幻方量化曾對量化盈利進行了拆分，具體來看，量化總盈利約35%來自于企業(yè)自身的估值擴張，25%來自市場的非理性波動，25%來自市場定價，最后15%來自于作為準做市商提供的流動性。??量化的決策由于剔除了人為的主觀判斷，在市場非理性過熱、或過于悲觀造成股價嚴重偏離合理價值時，量化交易仍會嚴格執(zhí)行策略模型，依據(jù)模型的決策大概率會進行逆向交易，在獲取這部分錯誤定價帶來的超額收益的同時，也平抑了股價的非理性波動，助推價格回歸到合理的價值區(qū)間。與主觀投資相比，量化產(chǎn)品一般不因未來市場走勢預期去進行擇時和倉位管理，量化投資的持倉也更加分散。即便為應對客戶贖回進行減倉，由于持倉分散，量化投資減倉對市場的沖擊相對更小。從海外成熟市場的量化發(fā)展經(jīng)驗來看，將市場波動加劇與量化交易掛鉤，是對量化投資的一種誤解。39尋找明日巨子中國量化私募管理人報告2023同為指數(shù)增強，公募指增與私募指增如何選擇???投資策略：公募基金的交易操作由交易員人為操作，因而多以低換手率的基本面因子與中低頻量價因子選股策略為主；私募基金則得益于系統(tǒng)優(yōu)勢，更多以交易型策略見長，超額收益中量價因子的收益貢獻較高，同時靈活使用日內(nèi)回轉(zhuǎn)策略，算法交易下單等方式，進一步增厚超額收益，降低交易成本。??投資限制：相較于私募，公募受到的投資限制更多，選股上，至少80%的倉位投向于指數(shù)成分股；倉位上，須保持不低于5%的現(xiàn)金頭寸，再疊加公募每日可申贖的高流動性設置，預留的現(xiàn)金倉位可能更高，無法滿倉運作博取收益。而私募在投資標的選擇、指數(shù)偏離度、倉位控制等方面受到的限制較少，基金運作更加靈活。??投資門檻：公募基金的投資門檻很低，多數(shù)公募基金的申購起點為100元，對個人投資者比較友好。反之，私募基金的投資門檻較高，最低參與金額100萬元起，同時需滿足合格投資者的要求。??產(chǎn)品費率：私募基金與公募基金產(chǎn)品費率的差異主要體現(xiàn)在業(yè)績報酬，公募基金一般不收取業(yè)績報酬，而私募基金會根據(jù)合同條款不同，收取相應比例的業(yè)績報酬，投資者實際收到的收益往往沒有看到的多。??流動性：公募基金的流動性較強，一般可以每日申贖，便于投資者及時參與及退出。私募基金的流動性約束較多，多數(shù)基金會設置封閉期或份額鎖定期。在優(yōu)質(zhì)管理人資產(chǎn)稀缺的趨勢下，產(chǎn)品封閉期或鎖定期的期限也在逐漸拉長。??簡而言之，公募指數(shù)增強基金優(yōu)勢在于低費率、低投資門檻、高流動性、對標指數(shù)類型豐富，劣勢在于長期超額收益低于優(yōu)質(zhì)私募基金表現(xiàn)，尤其對于成分股交易活躍的指數(shù)。適合投資期限較短，擬投資金額偏低，有特定指數(shù)投資需求的投資者參與。私募指數(shù)增強基金與之相反，產(chǎn)品收取業(yè)績報酬、投資門檻較高、多數(shù)產(chǎn)品設置封閉期或鎖定期。它比較適合投資期限長，符合私募合格投資者要求，期望通過超額收益提升長期復利效益的投資者。40恒泰證券私人財富圖表：百億量化私募近兩年中證500指增產(chǎn)品表現(xiàn)45%40%35%30%25%20%15%10%5%0%

SXJQNKSJCQQYFEKDYFTYZSZCLRLJZYQLBLHYJKABMMH0% 2% 4% 6% 8% 10% 12%

MSYN HF14% 16% 18% 20%數(shù)據(jù)來源：火富牛，恒泰證券私人財富截止日期2022年11月18日注：橫軸為期間超額收益最大回撤，縱軸為期間年化超額收益數(shù)據(jù)選自百億量化私募運作時間在兩年以上的中證500指增代表產(chǎn)品41尋找明日巨子中國量化私募管理人報告2023圖表：百億量化私募圖譜》2012博普投資肖向光麻省理工學院工程及管理學碩士。袁豪上海交通大學計算機學士，美國普渡大學計算機博士?！?014阿巴馬資產(chǎn)詹海滔光大證券ETF研究部負責人、量化投資部總經(jīng)理，廣州證券金融工程部總經(jīng)理。

》2010鳴石投資袁宇沃頓商學院金融學博士，美國聯(lián)邦儲蓄銀行研究員。》2012九坤投資王琛清華大學計算機博士，WorldQuant策略研究部。姚齊聰北京大學金融數(shù)學碩士，WorldQuant策略研究部?！?014黑翼資產(chǎn)陳澤浩北京大學數(shù)學學士，斯坦福大學數(shù)量金融學碩士、統(tǒng)計學博士，雷曼兄弟，博時基金，PCAInvestment。鄒倚天美國斯坦福大學電子工程系碩士，BarclaysGlobalInvestors，博時基金，PCAInvestments?！?014》2014進化論資產(chǎn)寬德投資王一平張大慶江西財經(jīng)大學國際金融碩士，2014年創(chuàng)辦進化論資產(chǎn)。哥倫比亞大學統(tǒng)計學博士，SACCapital，IVCapital，博時基金。馮鑫哥倫比亞大學統(tǒng)計學博士，SACCapital、法國巴黎銀行。42恒泰證券私人財富》2011》2012金锝資產(chǎn)艾方資產(chǎn)任思泓蔣鍇北京大學本科，紐約大學MBA，摩根士丹利PDT基南京大學計算機學士，塔夫斯大學計算機碩士，韋氏資金經(jīng)理。產(chǎn)、德意志銀行投資經(jīng)理，東方證券絕對收益自營投資。葉展南京大學金融系，澤熙投資，中泰資管?！?013》2013誠奇資產(chǎn)凡二投資何文奇郭學文清華大學學士，東京工業(yè)大學碩士，Millennium高清華大學畢業(yè)，英國東英大學博士，美國Heidrick&級研究員。Struggles合伙人?！?014》2014佳期投資金戈量銳吳霄霄金戈畢業(yè)于哈佛大學應用數(shù)學系，美國SpotTradingLLC哥倫比亞大學金融數(shù)學碩士，波士頓大學生物醫(yī)學工量化研究員。程博士，LaurionCapitalManagementLP量化交易總監(jiān)?！?014》2014靈均投資明汯投資馬志宇裘慧明斯坦福大學金融數(shù)學與電子工程專業(yè)雙碩士，復旦物理學學士，美國賓夕法尼亞大學物理學博士，WorldQuant全球研究副總監(jiān)。HAPCapital、Millennium投資經(jīng)理。蔡枚杰解環(huán)宇浙江大學經(jīng)濟管理學碩士，中金公司，鵬華基金，浙商基金。北京大學畢業(yè)，Citadel量化分析師。43尋找明日巨子中國量化私募管理人報告2023圖表：百億量化私募圖譜

》2014千象資產(chǎn)馬科超華盛頓大學金融學碩士，瑞銀集團（UBS）。陳斌上海交通大學通信與信息系統(tǒng)碩士，歷任全球頂尖商業(yè)智能軟件公司微策略，大型期貨公司金融工程部、資管部策略研究負責人?！?014》2014因諾資產(chǎn)展弘投資徐書楠陳方府清華大學土木工程學士，麻省理工學院交通科學碩士，中國科學院大學信號與信息處理碩士，對沖基金IMC，中信建投證券自營部投資經(jīng)理。Moody'sInvestorsService，GHF集團?！?015》2015念空念覺啟林投資王嘯王鴻勇復旦大學物理學博士，國君研究所、中?；?、東海中科大物理學學士，北大物理學博士，德國亥姆霍茲基金任量化基金經(jīng)理，歌斐量化投資總監(jiān)。研究所博士后。王麗上海對外經(jīng)貿(mào)大學碩士，朝陽永續(xù)財富管理中心研究總監(jiān)，歌斐諾寶量化基金經(jīng)理助理、珠池資產(chǎn)基金經(jīng)理?！?016》2016思勰投資卓識基金陳磐穎張卓北京大學物理學學士，馬里蘭大學物理博士，高盛銀行，清華大學電子工程系學士，普林斯頓大學電子工程系德邵基金（D.E.Shaw）。博士，騎士資本。吳家麒復旦大學數(shù)學學士、數(shù)學碩士，券商自營部、研究所。李蘇蘇浙江大學軟件工程學士，北卡羅來納大學計算機碩士，LindenAdvisors基金，法國巴黎銀行。44》2014盛泉恒元趙忠東南京大學EMBA，江蘇省創(chuàng)業(yè)投資有限公司證券投資事業(yè)部總經(jīng)理，2006年創(chuàng)辦盛泉資本?！?015白鷺資管張晨櫻賓夕法尼亞大學沃頓商學院金融博士，歷任某金牛獎百億私募策略研發(fā)負責人。杜旭畢業(yè)于南京大學物理學院，歷任某量化金牛獎私募CTA核心負責人?！?015世紀前沿吳敵中國科技大學計算機學士，香港中文大學金融工程博士。陳家馨香港中文大學量化金融學士。》2017致誠卓遠史帆北京大學物理系本碩，建設銀行。

恒泰證券私人財富》2014天演資本謝曉陽倫敦政經(jīng)學院金融學碩士，TibraCapital投資經(jīng)理。》2015洛書投資謝冬復旦大學物理系，巴黎綜合理工大學應用數(shù)學工程師，高盛，法國興業(yè)銀行，SACCapitalAdvisors。胡鵬法國INRIA研究所/波爾多第一大學應用數(shù)學與科學計算博士，布朗大學博士后研究員，牛津大學OMI研究所。》2016幻方量化陸政哲浙江大學學士，倫敦政經(jīng)學院碩士，招銀資管衍生品投資部門。徐進浙江大學信號與信息處理博士，杭州每日互動網(wǎng)絡科技創(chuàng)始人之一，華為上海研究所工程師?！?019衍復投資高亢麻省理工大學物理學和電氣工程與計算機科學雙學士，DRWTradingGroup，TwoSigma。45尋找明日巨子中國量化私募管理人報告2023明日巨子——尋找下一個“隱形冠軍”??近年來，量化私募行業(yè)快速發(fā)展，誕生了一批又一批優(yōu)質(zhì)的量化管理人，也造就了不少業(yè)內(nèi)傳奇。回顧量化行業(yè)發(fā)展歷程，量化人不斷擴寬策略邊界，探索新的知識領(lǐng)域，推動行業(yè)持續(xù)向前更新迭代。在這浪潮中，我們通過跟蹤觀察管理人的成長路徑，從個體的進化中窺探整個行業(yè)演變的方向，為投資人尋找能夠行穩(wěn)致遠的明日之星。??基于這樣的目標，我們在調(diào)研覆蓋的成長期私募中篩選了四家值得大家關(guān)注的管理人。他們擁有持續(xù)迭代發(fā)展的能力與決心，積極應對從投資向資管延伸過程中的挑戰(zhàn)與轉(zhuǎn)變。定量分析中，我們重點考量了管理人兼顧風險控制目標下的收益獲取能力及其持續(xù)性、不利環(huán)境中的策略表現(xiàn)及回撤修復能力、以及收益與風險的拆解與歸因。??這四家管理人分別是仲陽天王星、悅海盈和、量客投資與上海懸鈴。仲陽天王星CEO、投資總監(jiān)孫博??仲陽天王星是一家2014年在成都成立的私募量化基金管理人，秉承著科技驅(qū)動投資的理念，以股票Alpha策略和期貨高頻策略為核心，深度挖掘市場數(shù)據(jù)，尋找有效因子，構(gòu)建長期穩(wěn)健的投資模型，為投資者持續(xù)創(chuàng)造超額收益。2021年，仲陽天王星開啟上海、成都雙總部、雙核心的模式，在全頻段策略框架搭建、交易執(zhí)行算法優(yōu)化、合作伙伴拓展與內(nèi)部團隊建設等全方面升級。截至2022年11月，管理規(guī)模已經(jīng)突破60億。??基于不同的風險收益需求，仲陽天王星形成了市場中性、指數(shù)增強和量化選股三條產(chǎn)品線。指數(shù)增強分別對標滬深300、中證500和中證1000，以多因子模型全市場選股46恒泰證券私人財富1000-1500只，在嚴格限制風險暴露的同時追求回報，超額夏普比率表現(xiàn)出色。未來，仲陽天王星將會繼續(xù)開發(fā)CTA、衍生品等策略，進一步為投資者提供更豐富的產(chǎn)品。??國內(nèi)量化投資走過了萌芽、起步、發(fā)展、擴張的階段，即將迎來行業(yè)的分化再平衡。在相當長一段時間的底部震蕩之后，權(quán)益市場迎來機遇大于風險的積極預期，更有利于量化策略挖掘超額。未來，量化投資行業(yè)必然會出現(xiàn)更豐富的投資策略、更多元的投資標的和更琳瑯的產(chǎn)品選擇，才能在白熱化的競爭格局中博得投資者青睞。??滄海橫流，方顯英雄本色，我們始終堅定地認為中國是創(chuàng)造量化超額收益的最豐沃的土壤，仲陽天王星將不忘初心、不負信任、步步堅實、行穩(wěn)致遠。有幸能被冠以“明日巨子”的榮譽，這寓意著對我們未來發(fā)展的蓬勃期望和殷切期待。仲陽天王星會與恒泰證券一起，在大浪淘沙的大資管時代里，成為投資者把握時代脈搏、實現(xiàn)資產(chǎn)增值的堅強助力，“乘勢而上千帆競，策馬揚鞭正當時”。悅海盈和投研合伙人