星旭佳诚:公募量化之星跨界私募,开启量化投资新征途

文摘   财经   2024-12-12 08:34   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。




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星旭佳诚基金-路演回顾
本期第252期路演回顾,我们邀请了星旭佳诚,由CEO/首席投资官/基金经理陈旭先生为大家分享公募量化之星跨界私募,开启量化投资新征途“


PART 01

公司介绍

NO.1

公司信息
上海星旭佳诚私募基金管理有限公司,成立于2022年,总部位于上海,是一家在私募投资领域独具特色和卓越实力的专业机构。公司团队拥有极为丰富的从业经历。在金融领域已辛勤耕耘十余载,自2012年起就投身于量化领域,至今已有12年的量化投资实盘管理经验。团队成员先后任职于券商、万家基金以及上银基金等知名金融机构。管理各类量化产品的规模峰值近百亿,历经了市场的多轮牛熊转换,成功管理过包括万家中证1000指数等各种宽基指增和中性产品。

NO.2

团队配置


星旭佳诚 CEO/首席投资官/基金经理 
陈旭上海交通大学工学硕士,模式识别与人工智能专业AI方向。12年以上量化投资研究经验,10年以上量化基金经理、投资经理,长期历史业绩同类前三。5年以上的公募基金公开历史业绩;5年以上的专户、私募业绩。3年以上云计算软件系统开发经验.曾管理量化投研团队数十人,管理规模峰值近百亿,国内最早一批公募量化基金经理,百亿公募基金量化部门创始人。


NO.3

策略介绍


核心策略:量化股票策略
 
一、策略特点
1.12年基本面因子累计3000+。
2.秒级量价因子生成能力,7000+量价因子。
3.低相关策略。
4.百亿容量、中低频交易、10年+数十亿资管管理经验。
 
二、投资特色
1.基本面投资:
将经济学逻辑应用于市场分解定价,基金面有逻辑支撑,策略逻辑透明,选股逻辑清晰,能够选出财务质量良好、盈利稳定、估值便宜的优质公司。因子偏好稳定、换手率低。估值、成长、盈利大类因子权重平衡。
2.量价投资:
选择非线性高频因子数据,非线性因子能够提供更多有效信息,高频因子,超额收益更高、确定性强。通过深度学习的AI算法,不断修正因子权重 ,提高模型预测胜率策略类型丰富不降低超额收益情况下,多种机器学习策略形成有效互补策略组合。
 
三、投研分工
1.投资和研究的一体:
研究员主要负责因子挖掘和算法模型研究,统一的因子研究 平台,PM一体化制度。
2.不同侧重的研究方向:
基本面研究、量价研究、另类研究。线性算法模型、机器学习算法模型、深度学习算法模型。
3.统一的风险优化:
统一的风险优化构建多元化、低相关策略模型投资组合,根据不同产品统一风险控制,不同产品线业绩具 有较好的风控一致性。
 
四、风险控制
1.跟踪误差偏离:
实际跟踪误差在4%-6%,基本面、统计面风险双约束。
2.风格约束:
11种市场风格偏离均不超过0.3倍std。
3.行业偏离:
相对中信一级行业偏离超过1.5%。
4.持股集中度:
持仓在500-800支,最大个股权重不超过1%。
PART 02

Q&A环节
01
目前贵公司的管理规模在多少?

👨🏻星旭佳诚 CEO/首席投资官/基金经理 陈旭

我们现在规管理规模在三个亿左右。现在2:1的比例,比较大的规模在中性策略,然后是指增策略少一点。

02
目前的换手率会在多少?

👨🏻星旭佳诚 CEO/首席投资官/基金经理 陈旭

我们策略的基础换手率是根据产品是不同的,像300这种产品的话,大概每年就是在30到40倍,这个500是60到80倍,1000可能是80到100倍。越小的话,换手率越高。如果是叠加一些其他提升策略的话,比如说做 T 策略。那就会达到300倍。它是跟这个市场情况有关,在当前市场成交在1.5万亿或者2万亿以上的时候,我们的开仓率还是比较高的。

03
T0策略会为整体的策略贡献多少个收益?
👨🏻星旭佳诚 CEO/首席投资官/基金经理 陈旭

像300的话,按今年来说吧,今年是比较好的一个好做的年份,那300上大概能贡献8个点。在500跟1000上能贡献13到15不等。


04
今年1月底和2月初,当时出现量化集体杀跌的行情,那么在那时,贵公司是否会进行人工的干预?
👨🏻星旭佳诚 CEO/首席投资官/基金经理 陈旭

其实这个那个时候是历史上没有出现过的一个情况,我们当时有两种方式来应对,第一种方式,对于我们有点杠杆的一些产品,我们就做了一些风险的约束,那效果还是非常不错的。对于指增类的产品在后面才做了一些风格约束的收紧。因为我们本身来讲的话,整个风格约束,我觉得其实不算高的,应该算比较低的一个位置,影响并不大。主要的影响是,当时成分股的影响,由于大家在成分股方面约束并没有很高,所以您可以看到我们的一个产品在后续的时候,所有的产品维持了60%以上的成分股比例。如果按照这种比例下去,在2月份修复会大大降低。

其次,我们的策略端,在2月份以后做了一个升级。也就之前的时候,我们并没有对风险进行约束,会有一个弹性的机制,或者说有一些动态的调节的机制。但是我们把这个风险调节机制加到策略里面了,因此我们可以应对后面所有的由于风格急剧切换带来的反抽或者回撤,那么我们也看了一下,包括后面的几次的一些冲击,比如说329行情。或者是近期的10月份行情,我们的策略的回补时间都在一个月以内。


05
贵公司与其他量化机构的差异性或者你们优势点在哪边?
👨🏻星旭佳诚 CEO/首席投资官/基金经理 陈旭

我们主要的优势与我的背景较为契合。因为在之前于公募工作时,对基本面因子和策略的研究是我们耗时最久的部分,也是我们投入精力最多的领域。尽管这方面的产出效率不高,往往花费数月时间才能得到寥寥几个有效因子,但公募这样的环境,在时间安排上较为宽松,压力相对较小,让我们有一定的缓冲余地。在这样的环境里,众多研究员能够安心地对基本面的国际关系展开深入研究。

我们的基本原因子产出量很低,以年度来计算的话,大概一年能有八到十个有效因子的水平。这些因子的有效与无效时段会相互交错。不过在过去十年间,我们将所研究的全部基本面因子都纳入库中,并且每天都会进行正常的更新迭代。由此,我们的数据质量相当完善,这成为了我们一个较为显著的优势,意味着我们在基本面方面有着充足的积累。其次,近两年来,在量价方面,不管是高频数据还是分钟级数据,其可获取性都已经较为清晰,各方都能够得到这些数据。相应地,方法论也逐渐走向趋同,大家都了解量价方面的一些研究方法,这就导致了快鱼吃慢鱼的局面出现,大家不断加快研究速度,甚至引发了激烈的军备竞赛,最终可能只有极少数人能成为行业内的领军人物。

面对如此竞争激烈的赛道,我们并非以量价研究为主导方向,而是坚定地凭借我们的优势,也就是将基本面因子作为核心。所以可以看到,我们的业绩与其他同行相比,相关性极低,均低于 40%。另外,当整个行业的业绩出现拥挤或者呈现明显周期性变化时,我们业绩的上升斜率却依然保持上升态势。比如在年底期间,实际上量价研究领域会进入极为拥挤的阶段,但对我们而言,却依旧能够持续创造业绩,像 2021 年、2022 年以及近几年的 11 月和 12 月,我们的业绩都呈持续上升趋势,斜率没有明显的波动。


06
现在大部各家私募基金管理员对风控看得比较重,请问贵公司的风控是如何去把握的?
👨🏻星旭佳诚 CEO/首席投资官/基金经理 陈旭

首先,我们公司的风控极为严格。由于我们出身于公募,公司的风控总监曾是原永峰公募基金的督察长。我们高度重视公募的合规性意识以及相关要求,尤其在客户的公平交易方面,以及公平处理客户净值、确保策略一致性上,都做得十分出色。例如,我们绝大多数产品策略,包括各类产品都是一号产品标准,所有产品均有公司自有资金跟投。这样一来,就不存在与客户有任何不公平竞争的情况。其次,我们的产品执行方面,大多数产品,或者说基本上所有产品的执行时间都是一致的,即不会区分哪个产品有优先级别


07
如果一个投资者现在有资金出来了,您觉得现在应该配置指增类产品还是对冲类产品?
👨🏻星旭佳诚 CEO/首席投资官/基金经理 陈旭

这是一个非常不错的问题。鉴于我多年的投资经历,并且我自身也参与投资,依我的经验而言,配置性的思路更为可取。大家都期望投资能有较高的收益,且卡玛比率,收益回撤比,越大越好。然而,若仅投资单一策略,往往会存在诸多问题。比如投资中证 1000 指增,近期其贝塔收益或者说市场涨幅表现良好,但其风格更倾向于中盘甚至中小盘。在牛市中,投资指增确实能带来不错的体验,但要是处于熊市或者阴跌行情,就会比较难熬了。

就我的经验来讲,较为理想的是按照中性与指增二比一左右的比例来进行配置。得出这一配置比例的原因在于,通过对我们策略多年的跟踪观察发现,股市上涨时,指增大概率会上涨,而中性策略获取收益并非易事,因为存在基差、贴水等情况以及对冲成本。当股市大幅上涨时,指增通常会盈利;当股市大幅下跌时,由于指增下跌幅度较为剧烈,此时两倍的中性策略就能起到补偿作用。这么多年来,包括我个人的投资实践,按照这样的比例进行配置,基本每年都能实现正收益。我主要补充一点内容。尽管我们作为私募的资历尚新,成立仅一年多时间,但我们拥有一个较为成熟的团队以及策略体系架构。

我们的策略体系架构有着深厚的积累。早在公募时期,从 2015 年起我便开始涉足机器学习领域,到 2019 年又开展深度学习相关工作,这些策略不断迭代更新,而这一迭代过程与我的个人经历紧密相连,因为我所学专业是模式识别与人工智能。我始终致力于将最前沿先进的投资技术融入金融工程与量化投资之中。在公募的多年经历,主要是在进行积累与储备。如今私募众多,竞争激烈且相互对比鲜明。不过,我认为我们的成长性是有目共睹的。因为我们在策略的区分度方面表现出色,并且在基本面研究上的积累,在短期内也较为扎实稳固。所以从这点来看,我们策略的持续性以及业绩与表现的稳定性,实际上已经历经多轮牛熊周期的检验。我觉得这两点可供大家参考借鉴。



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内容 | 泽募家
配图 | 图源网络侵删
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各位管理人可以更好地展示自己产品的表现情况,提高产品的曝光率和认知度。 

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