佑维投资 | 做量化的长跑者,需要克制与选择
核心团队成员100%为硕士及以上学历,均毕业于清华大学,南开大学等国内外知名院校,团队国内外量化投资平均年限超10年。
整体框架
主要框架使用股票多因子模型来实现多空对冲。由于国内股票无法实现T0对冲,同时做空或做多都需要额外支付高成本,成本在稀释收益的同时,也降低了策略夏普;无法完全体现word quant股票多空架构的优势。反观商品期货正好弥补了这些不足,商品就几十个品种,数据量小,品种少,可以实现真正意义上的T+0交易;CTA是商品属性为主,市场很难直接去限制策略做空。即使有限制,也在个别交易所的规定范围之内;期货市场是用保证金进行交易,相当于有了免费的杠杆,可根据需求调整杠杆,做多或做空不需要负担额外的成本,正好可以把成熟框架直接套用,针对期货进行一些改进。
因子挖掘
公司核心策略为量化CTA策略,王思达和王昊彦都有十年以上的经验,深刻理解海外对冲基金的因子挖掘的标准投研流程,公司因子入库标准高,大多数因子是基于学术模型研发,每个因子背后都有论文支持,高质量的因子是长期有效且更符合人性的交易规律,这是我们挖因子的目标,通过结合大量低相关因子(动量,反转,截面比对,期限,微观结构等),寻找预期收益风险比最佳的交易机会。
编程实现
龚晓雨有非常强的编程和策略研发能力,整体程序框架经过多次迭代后业内领先。业内大部分CTA秒级回测,普通因子10年大概需要1.5-2小时,我们经过多次选代后,可以实现1分钟以内完成一个因子回测,这个是除了算法方面的优化,同时解决了多进程、高并发的问题,解决了内存溢出等等问题,能极大提高实践论文和挖因子的效率。
AI经验
王思达从大学开始有20年左右的实际使用机器学习的经验,包括在创业期间在旅游行业,也有丰富的应用机器学习的经验。很了解金融市场这种低信噪比及不可再生数据情况下机器学习的应用和损失函数的选用技巧。王佳鹏有近10年的机器学习经验,两人机器学在因子组合上进行了很好的应用,提高策略表现的同时并不牺牲可解释性和鲁棒性。
交易门漂亮100小访谈
首先是聪明,这个是基础条件,能保证整个团队的沟通效率和产出效率。
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