黄金交易-灵均投资的“双引擎”

“这是一个十分好的职业。”说起量化职业，灵均出资董事长蔡枚杰和首席出资官马志宇难掩对它的酷爱。

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其时，A股商场正逐步招引居民储蓄等增量资金流入，居民家庭财物装备走到新“十字路口”，量化出资迎来杰出开展机遇。由蔡枚杰和马志宇所掌管的灵均出资可谓是其间的俊彦。在他们看来，量化出资的列车正在驶向春天，宽客们的精彩旅程才刚刚开端。

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简略且朴实

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从专业布景来看，蔡枚杰曾上任于中金公司，担任一切私募事务的产品设计、代销、本钱引入，早在2010年就接触到量化职业。而马志宇则在美国获得金融工程双硕士学位，并上任于美国闻名对冲基金千禧年基金旗下世坤出资，既是学院派也是实战派，灵均出资的量化模型便是由他一手打造的。

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他们建立的团队精干并高效，用蔡枚杰的话说便是一群朴实的人做一件朴实的事：全神贯注为客户获取稳健的超量收益。

首要，赛道是朴实的。出资办法多种多样，但其间的难点都是需求战胜人道缺点，而量化出资一切的决议方案均根据模型进行，依托模型、信任模型，每一次决议方案之前均要进行模型运算，而不是单纯的凭感觉。

其次，人也是朴实的。马志宇担任投研，蔡枚杰担任投研以外一切事务，灵均出资的安排构架简略朴实，除合规风控和买卖岗位外，大多数都是专业研讨员，近百名职业尖端人才组成的研讨团队均结业于国内外尖端学府，具有深沉数理布景，具有先进、丰厚的出资阅历，均匀从业年限7年以上，其间中心团队从业年限13年以上。

值得一提的是，两位合伙人之间采纳彼此查核制。首席出资官马志宇担任成绩KPI，拟定容量规划，董事长蔡枚杰担任保证规划KPI。一向坚持着成绩排名有必要大于规划排名的准则。若未能合格，赏罚也随之“完成”。

也正是这份朴实，灵均出资的团队安稳性比较同业更高。“我一向遵从人道大于一切的准则，灵均出资一切的准则都是从尊重人道这一理念动身，为职工建立一个供给赋能的途径，团队安稳性自然而然就能进步。”她说。

关于量化出资在中国商场的远景，蔡枚杰指出，阅历了十年左右的生长，当下量化出资正处于一个厚积薄发的时点，包含券商、银行等在内的组织均在装备量化类产品，尽管现在量化出资在A股中所占份额相对较小，但未来具有巨大的生长空间，赛道盈余十分显着。

在这其间，她点出了被商场误解的量化战略容量的问题。“商场最早了解量化产品是从中性战略开端，资金的不断涌入导致中性战略的超量收益率逐步下降，为此不少中性产品本着为对出资者担任的情绪而关闭，但实践上中性战略容量小并不意味着量化战略容量小，量化选股、指数增强、多空多战略等均归于量化战略，量化战略的容量足够大。”

投研先行

为了做好出资，灵均的尽力远不止于此。蔡枚杰和马志宇明晰地认识到，长时刻优异的出资成绩离不开优异的投研系统。根据此，灵均出资的投研队伍建造有条有理。

“关于灵均出资来说，最重要的莫过于投研。灵均是一家投研驱动的公司。在全体投研建立方面，一向秉持着三大圈层。”蔡枚杰表明，第一大圈层是向全球尖端量化对冲基金同行学习，全球前十大私募基金中有八家组织包含量化事务，“与全球头部量化组织必定要坚持‘联络’，职工有海外头部量化组织的工作阅历，就意味着有与其存在衔接和信息的可能性。”第二大圈层是向优异同行学习。“出售团队的数据组以周为单位调查国内一切同行同类产品成绩，一旦发现体现不错的同行，会从全职业了解产品、办理人等状况，从而学习优异的形式。一起，与猎头构成联动，在全商场寻觅优异的人才。”第三大圈层是队伍建造。在清北的数学系、金融系或计算机系优异结业生中寻觅适宜的人员进行内部培育，以此按队伍建造。

确实，灵均出资的导向一向很明亮。“咱们充分调动投研人员积极性，其开发的因子在模型中权重通明可查，占比与鼓励水平直接挂钩，若产品在同途径、同类型产品中，收益才干和回撤控制才干都独占鳌头则鼓励份额更高。”蔡枚杰还指出，近三年，灵均出资每年在人才引入和硬件设备建造，例如机房建造、GPU、服务器、数据库等方面的资金投入2亿-3亿元，2021年方案预算再投入5亿元。

从投研机制来看，能够用“流水线”来描述。在“出产”车间，多位投研人员独立开发战略模型，不断丰厚备选战略模型储藏；在“安装”车间，建立共同的系统途径，对备选模型进行多维度测评，将体现优异且相关性低的模型归入公司模型库，构成流程化作业；在“实盘监控”车间，优化算法对公司模型库中的子模型进行实盘盯梢，筛选出当期体现优异的子模型进行组合优化，构建出资组合。继续对出资组合和模型库进行监控，将优异的战略运用在产品中。

在此基础上，灵均出资做到Alpha研讨赛道的全掩盖。“只要在各个节点都优化到极致，不断拓展研讨广度和深度，才干真实做到Alpha研讨赛道全掩盖。详细来看，因子系统在周期上掩盖了高中低频率不同周期；逻辑上掩盖出资逻辑类因子、包含传统价量和高频价量的买卖逻辑类因子；办法上掩盖传统计算和机器学习等；数据研讨上掩盖传统的结构化数据以及文本类和其他的非结构化数据等。”马志宇介绍。

据了解，灵均出资现在分为四大战略团队，分别是Alpha战略、算法T+0战略、CTA战略和其他战略团队。其间，Alpha战略首要为多因子选股战略，从多角度深化发掘很多的低相关性因子，运用优化算法进行因子兼并，使其对未来股价具有高度的猜测才干。算法T+0战略是运用自有算法买卖系统，针对不同商场环境，主动履行买卖战略，有用减小商场冲突，下降冲击本钱，节约买卖损耗。CTA战略是通过多因子模型在日间和日内不同周期尺度上对各产品和金融期货合约的肯定和相对走势做出猜测和买卖获益。其他战略团队则首要包含期权、择时等战略，因子及模型处于继续开发迭代的状况，以此进一步丰厚收益来历。

坚持前瞻性

面临剧烈的竞赛，灵均出资又该靠什么锋芒毕露？

“早在灵均建立的第一天，咱们就有危机感。量化职业每天都要学习迭代，不然马上会被商场忘记，再追上会很难。”蔡枚杰坦言这也是她一向以来在考虑的问题。细数灵均出资的进程，从2015年布局基本面，到2016年布局机器学习和2019年的期权团队，再到2020年下降换手率，全体迭代流程跟着财富办理职业认知的不断加深。“模型不是量化出资的中心，模型更新迭代的才干才是。这也是灵均现下最为垂青的，只要不断迭代自身投研实力，才干在杂乱的商场环境中耸峙不倒。”

这也意味着需求具有前瞻性的判别。“咱们现在对投研的布局或资源分配并不是根据现有战略运转，而是根据未来一年后乃至更长时刻的判别。你需求知道下一年或许后年，应该选用什么样的战略，战略中需求哪些组成部分。”马志宇进一步表明，还需求坚持对新技能和新办法的敏感性，且勇于试错。

“咱们在2016年开端测验机器学习，其时商场中没有呈现老练典范，关于机器学习的路途能否行得通存在极高不确定性。在不断投入中，正向反应呈现了不错的作用，尽管相较现在而言，其时成果一般，但方向很有价值。通过逐年探究后，咱们快速将资源投入这一方向，现在看十分成功。”马志宇泄漏，其时灵均也在进行文本处理类的探究，尽管在组合中运用份额较低，但仍进行了必定的技能储藏。

他解释道：“以半导体中的半晶体工业为例，在开发22纳米级其他过程中，先进行技能测验，待开宣布后进一步进步良率，但实践一起也在进行14纳米乃至更小的研讨。”返回到量化模型，根据其时在管规划，需求一批人员不断完善和测验，商场每天的改变都需求进一步微调战略模型，既要有一批人在现有的战略或规划下不断的完善，一起还需求对未来有必定前瞻性布局和研讨。

“只要在储藏完善下一阶段规划战略的基础上募资，方能完成成绩的继续安稳。反之，若规划扩张过快，将影响规划战略自身，产品成绩也会不安稳。”马志宇指出。

此外，蔡枚杰也表明，通过十年的开展，国内量化阅历了量化1.0、量化2.0以及量化3.0。在其时量化3.0年代下，灵均已进行了包含归纳基本面、价量、特殊数据、新技能、多周期、多战略、算法买卖等多种前瞻性布局。“在这个范畴生计，比的是谁更极致、更深化、更交融。量化的盈余来历十分丰厚，为职业的开展供给了坚实基础，跟着新战略的不断研制，超量收益随规划增加的稀释程度可控，估计未来职业的规划至少能够翻两番。”她说。