东恺投资：用量化技术为绩优公司投资赋能
文摘
财经
2024-12-19 08:30
上海
私募基金的合格投资者是指具备相应风险识别能力和风险承担能力，投资于单只私募基金的金额不低于100万元且符合下列相关标准的单位和个人：1、净资产不低于1000万元的单位；2、金融资产不低于300万元或者最近三年个人年均收入不低于50万元的个人。
*泽募家温馨提示：金融资产包括银行存款、股票、债券、基金份额、资产管理计划、银行理财产品、信托计划、保险产品、期货权益等。最后，私募基金风险大，文章内容仅供参考交流，不构成投资建议哦~
私募基金分类
股票策略-股票多头：专门投资于股票的基金，所持有股票组合的涨跌幅决定了基金的业绩。
股票策略-股票多空：在持有股票多头的同时采用股票空头进行风险对冲，空头仓位主要是融券卖空股 票，也可以是卖空股指期货或者股票期权。
市场中性策略：主要采用做多股票，同时做空股指期货来进行对冲，以保持投资组合与所参照的 市场指数之间的独立性，选取风险敞口小于 20%的产品。
CTA策略：根据对商品等投资标的走势的预判，对期货期权等衍生品在投资中进行做多、做 空或多空双向的投资操作，以获取投资回报。
宏观策略：利用宏观经济的基本原理来识别金融资产价格的失衡错配现象，在世界范围内， 投资外汇、股票、债券、国债期货、商品期货及期权等标的。
债券策略：专门投资于债券市场，对债券进行组合投资，寻求较为稳定的收益。
多策略：将多种投资策略结合使用，在不同领域进行复合投资。
私募FOF：筛选私募基金，构造合理的基金组合，从而实现基金间的配置。
本期第252期路演回顾，我们邀请了东恺投资，由量化投资总监张光磊先生为大家分享“用量化技术为绩优公司投资赋能“。![]()
上海东恺投资管理有限公司，成立于2018年9月，并于2019年2月通过中国基金业协会私募管理人备案，2021年4月通过3+3投资顾问资质，为符合提供投资建议条件的第三方机构提供投资顾问。公司核心投研人员出自各大公募基金、大型券商、保险机构，核心投研人员团队核心成员平均投资年限6年以上，投资业绩稳健投研团队平均共事时间6年以上，人员稳定，效率高，目前投资策略涵盖股票多头、量化、CTA策略等，为机构和个人客户提供多策略投资方案和建议。公司目前协会备案管理规模25亿，立足优秀的投资业绩和高素质、稳定的团队，计划五年以内计划达到100亿，成为专业的、能够穿越时间周期、为投资人持续创造稳定超额收益的资产管理公司。![]()
吴义明 美国普林斯顿大学数学博士、复旦泛海国际金融学院行业导师、金融科技研究中心访问学者、保险资产管理协会衍生品类专家讲师、杭州数行大数据科技公司合伙人。具有17年量化投资经验，先后在美林证券、千禧年美国、千禧年香港、银华基金和华泰资产等国内外知名的投资公司担任量化投资总监。上海财经大学硕士，现任东恺投资管理有限公司副董事长。1998年进入东方证券证投部工作，历任行业研究员、投资经理、总经理助理、副总经理兼研究总监；2017年-2023年7月担任总经理兼投资总监。同时也担任公司权益自营投资决策委员会执行委员，对公司权益自营业务全面负责。管理规模区间50-140亿，擅长自上而下与自下而上相结合的投资方法。CFA持证人，法国格勒诺布尔高等商学院国际金融硕士、同济大学热能工程学士，曾任职兴业证券研发中心研究员、证券投资部投资经理；先后就职于中国金融期货交易所研发部、监察部、期权部；曾任盈科资本量化投资总监，潼骁投资副总经理，所在投研团队历史上曾连续两年新财富第一，有服务境内大型商业银行、头部券商、信托的专业经验。![]()
1.长期可持续的收益来源：赚优质企业成长的钱而不是博弈的钱。2.企业质地优秀是选股前提：超额收益与行情无关，与成交量负相关。3.高频另类数据挖掘投资机会：主观投资逻辑与量化大数据分析的结合。1.大数据选出好公司：通过移动大数据、投资热度数据、消费数据、文本数据等；筛选基本面优秀，改善显著的公司。2.再筛认可度高的好股票：分析师预期变化，买方调研，机构持仓风格与行业变化；股价对事件的反应，成交量改变；筛选被市场接受，认可度高的股票。3.组合构建与风险约束：构建股票组合，控制跟踪误差；在过程中监控组合风险因子暴露。1.市场中性-重视成分股占比，严格约束风格暴露：总体上，指数成分股占比约为60%-70%；沪深300对冲策略：300指数成分股占比100%；中证500、中证1000对冲策略：1800指数成分股占比约70%，2000指数成分股占比约20%，其他占比约10%。2.指数增强-追求超额的效率性，优化跟踪误差与夏普比：优化器约束从Barra敞口控制转向超额收益波动率控制；年化超额收益波动率控制在5%-7%不等；指数增强策略的指数成分股分布情况与中性策略相同。1.无高频交易：使用高频数据进行研究分析，在因子层面降频至日级别使用；使用普通的PB文件单交易，交易算法主要是VWAP和TWAP；T0为可选的第三方合作，对产品业绩贡献很小。2.无程序化接入：量化策略给出选股建议，交易指令经人工复核；交易指令的执行由交易团队完成，特别注意不对市场流动性造成冲击；风险控制由量化模型提示，人工决策干预时机。3.无杠杆DMA：不做带有杠杆属性的公开对外募集产品；不认为杠杆有利于提高产品的风险收益性价比。![]()
👨🏻东恺投资 量化投资总监 张光磊：
我们的成分股的数量占比大概是在30%到40左右。因为本身是全省选股，所以说分布还会比较均匀，大于市值大于500的可能也有20%到30。市值低于500成分股的，也有个40%左右，然后当中部分在30%到40这样。那选股数量其实要看就是有一时有些时候机器学习会比较明显，倾向于量价类的策略，这个时候我们的选股数量就会上来。我们可能选股的数量就会在600到1000个。那么有些时候，既学习模型会比较倾向于基本面策略。基本面的因子，那么这个时候选股数量就会掉下来，就可能就在400个到600个之间，它可能会有一些浮动。目前实盘因子有多少？其中线性和非线性因子占比是多少？👨🏻东恺投资 量化投资总监 张光磊：
我们实盘在用的目前就是今年实盘在用的1000个左右，那明年有可能我们会逐步去增加它。我估计到明年年底的时候，可能大家会有2000个左右，我们就在研发端积累了不错的因子，积累了一定的数量，然后从它的线性和非线性角度来讲。量价类的就20%纯的量价是偏线性的。然后基本面类的里边大部分是线性的。合成因子这400多个基本上都是非线性的。我们的产品就是应对小市值的这种风格的崩塌，其实问题倒不大，大家可以看到，其实今年的小市值崩塌了好几波，就今年2月份那波，然后4月份有一个新国九条。然后到8月份的时候，好像是有一家小市值公司，因为财务造假直接ST，导致了一批量化的机构的恐慌，今年大大小小就崩了三次，那其实对我们都是没有影响的。所以说我们的抗风险能力在这里，我们回撤是在去年的7月底到8月底。
最大回撤出现在这里，其实这里边反映出来什么，就是我们可能跟所有的量化策略一样，都比较难受。就是如果整个政策方向转变，但是又没有落地的细节，那么这个时候市场的预期就是比较混乱，大家可能会有各种各样的解读。就有些可能说发力的重点是在房地产，有些可能觉得发力的重点是在消费，有一些可能觉得重点是在搞新的生产力搞科技。那么这个时候市场的交易结构就会打破原来的一个框架，这个时候相对来说，我们的量价信号表现还好一点，但是基本面类的因子表现的会受到比较大的影响。
核心优势其实是我们在于这个基本面类策略的把握上面，因为我们这个团队相对来说和市场同行相比，会有一些不一样的地方。就是我们整个东凯投资本身就有比较好的基本面投资的基础，我们的主动投资做的也非常优秀，那么我们的基本面团队本身的研究背景也很扎实，他们能够给我们非常多的最新的行业知识，公司动态的知识，以及一些投资逻辑的梳理，包括一些新出现的投资逻辑，这对我们做好基本面量化这部分因子是有很大帮助的。
然后从我们自己团队的背景来讲，我们公司里量化团队的每一位成员早年都有从事主动投资的经验。不光是我，我们的团队的每一位早年都是在公募基金，私募基金，或者是券商自营是有过主动投资的一段经历，所以说他们本身对这种行业的发展的一些知识，包括对景气度的一些判断，宏观数据的理解能力，对公司财务的熟悉程度都是比较高的，所以说我们能够在这个角度上提供更加多的这种超额收益的信息来源。
那比方说我们的在大市值这一方面，我们机器学习里边就会有很多的宏观数据。包括统计局每个月发布的数据，这方面我们是有一些比较优势的，所以可能我们在大市值、中大市值上面也能做比较好的收益，而不像就是一些纯量价的产品，纯量价策略可能会比较偏向于小票，因为量价是对小盘特别有效的。所以说可能为了做超额收益，你用纯量价模型，你就必须得做小票。那么我们可以从今年两月份也可以看到，就是今年两月份小票突然的一波崩塌，其实对各家的影响都比较大。但是我们有一部分的基本面的量化的策略使我们不需要特别的偏小，我们大中盘的股票相对来说抗风险能力就会强一些。
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