2021年7月，交易门在北京采访了因诺资产创始人徐书楠，以及2020年被提拔为因诺资产合伙人及研究总监的李爽。两人就自己的量化投资生涯中的宝贵经历，以及因诺资产的投研团队搭建心得与交易门进行了独家分享。
01
清华MIT学霸征途
2006年，徐书楠从清华大学毕业后，获得全额奖学金，赴美国麻省理工学院（MIT）攻读研究生学位。那两年正好是对冲基金在美国最火的时候。徐书楠身边很多朋友都在找华尔街对冲基金的工作。他出于好奇，就跟着朋友一起选了几门金融学的课程。
MIT学术氛围紧张而自由，虽然徐书楠的专业是理工科，他的老板并不限制他选修其他领域的课程。当时有同学去对冲基金工作，他们告诉徐书楠，华尔街对冲基金工作应该很适合他，因为他数学很好。
其实一直到出国留学前，徐书楠对金融领域既没有概念、也缺乏兴趣。出国前，他和许多纯理工科学生一样，没听过“高盛”、“摩根”这些鼎鼎大名的投行名字，所知的金融机构仅限于工商银行等。
不仅如此，因为少年时代独特的经历，徐书楠对金融还曾经有过一丝的轻视。初中时，徐书楠就凭着河南省数学竞赛第二名，获得了由教育部主办的“全国理科试验班”的考试资格。最终，理科班从全国400余人中选拔80余人，徐书楠是其中之一。
从高中开始，他独自一人远赴北京，进入清华附中学习。高中毕业后，徐书楠与众多同学一起获得保送清华大学的资格。选专业时，他和清华附中实验班的小伙伴们一致认为经管类课程相对较“软”，虽然当时高考志愿填报时，最红火的是清华经管学院，但反而没得到理科班同学们的青睐。
在清华大学土木工程系读本科期间，徐书楠继续保持了他在数学上的优势，他修了7门数学课，平均分98分。由于数学方面的优势，最终排名年级学分绩第一名。
到了MIT，徐书楠通过课程以及暑期实习，学习了基本的金融学知识，对对冲基金有了理解和认识。他初步了解到量化投资这个领域，并感觉很可能这是适合自己的方向。
2009年，徐书楠接受了国际顶尖套利对冲基金IMC的工作邀请。加入该公司的香港办公室，负责香港、新加坡、韩国、台湾等亚太市场的套利交易。
02
自主培养是核心
7月中旬，我在北京因诺资产办公室采访了创始人徐书楠，以及2020年被提拔为因诺资产合伙人及研究总监的李爽。两人就自己的量化投资生涯中的宝贵经历，以及因诺资产的投研团队搭建心得与交易门进行了分享。
坐在我对面的徐书楠虽然表面看上去像纯理工男，但言语却十分自信流利，颇具亲和力。
在近期的河南暴雨灾难中，因诺资产向河南慈善总会捐款100万元。徐书楠（上图）表示，因诺将来会继续积极参与社会公益活动。
徐书楠2010年从香港回到内地，一直从事量化投资和交易。2014年，他正式创立了量化私募基金公司因诺资产。（“因诺”一词有两重含义：中文名可解读为“因为承诺，我们全力以赴”，这是公司对投资者的永恒承诺；英文名为“INNO”，是Innovation的缩写，意为创新）从一开始，他就一心要把因诺资产打造成“文艺复兴”这样的世界一流对冲基金。
作为公司创始人，徐书楠当时最重要的任务是团队建设及策略研发。这两者中，他认为策略研发是公司短期发展的关键，而团队建设则是公司长期竞争的根本。
在其横跨美国、香港和中国内地的量化生涯中，徐书楠对量化对冲基金的核心竞争力思考得很清楚，就是“投研团队的持续建设”。量化投资的盈利依靠有效策略，而所有量化策略都会逐渐失效，因此，只有依靠可持续发展的投研团队，不断培养新人，不断开发新策略，才能在量化策略的长期竞争中保持领先。
“我的认识是，投研团队是最重要的，而如何搭建投研团队，如何形成成熟的投研团队培养体系，更加关键。但怎么搭建投研团队？怎么把投研体系做得更完善，当时并没有太多的经验”。他说。
单靠挖人？事实证明行不通。很多量化基金创始人都有这样的体会：一方面，优秀的基金经理往往已经有极佳的待遇，顶级人才可能每年奖金都能拿到千万美元，很难挖动。另一方面，即使挖到优秀的基金经理，由于量化策略特有的隐秘性，他们往往对策略的核心内容高度保密，很难组成有效的团队。因此，只有形成自己有效的人才培养机制，对冲基金才能积累自己的核心竞争力。
因诺资产走了校招与社招并行的路，让自主培养与外部招聘互为辅助。2015年，刚成立1年的因诺就开始进行校招。因诺资产研究总监、合伙人李爽博士，就是这么与因诺结缘。
03
天然契合
李爽出生于1990年、来自安徽六安，博士就读于中国科学技术大学。博士期间，他有4年在清华大学跟着教授做项目。北京对他来说并不是陌生的城市。
因诺资产研究总监李爽
博士毕业后，李爽通过校招计划加入了因诺资产。和创始人徐书楠初入行的情况类似，李爽在加入因诺之前，也没有任何投资经验。但他在初步了解量化投资后，认为人工智能领域的重要方法（比如深度学习）非常适合用来开发量化投资策略。
李爽解释说，量化投资中常用的多因子体系就是找到一个因子，用这个因子值表征未来股票涨跌概率，本质是建立数据中某一个特征和最终股票收益的某种关系。
“深度学习本身就是用来构建输入值X和预测值Y之间复杂关系的。简单的线性关系可能会慢慢失效，影响股价的因素会越来越多，规律也会越来越复杂，进而预测股价变化就更需要深度学习这样具有强大拟合能力的工具。”
今天，坐在徐书楠旁边的李爽穿着POLO衫，显得腼腆和害羞，但说起自己的专业研究领域，却还是十分自信而笃定。
在同事的记忆中，还是新人的李爽每天晚上都要工作到深夜。他在公司旁边租了房子，晚上吃完饭就继续回来跑程序，周末也在公司泡着，这种习惯一直持续到现在。“好像他没有其他的爱好”。
我问李爽是不是真的没有其他爱好，他说每天还是会玩一下游戏。
近年来，越来越多的私募认识到人工智能模型未来在量化投资中必会发挥更大的价值，也加大了对此投入。徐书楠认可这个趋势，他补充说，量化投资无非就是用统计学来做投资，人工智能模型就是一种非常有优势的统计学模型，两者本身就天然契合。
“当然，所有的量化模型都会慢慢失效，人工智能模型也不例外。只不过模型越复杂，找到的规律越深入，失效的就越慢。未来模型肯定会越做越复杂，越复杂的模型越有利于挖掘到市场更深层的关系，因为浅层关系已经挖的差不多了，必须要继续更深入的挖掘下去，所以这种情况下，量化模型一定会越做越复杂，这也是一个长期规律。”徐书楠说。
李爽加入因诺后，一直专注在人工智能上，但一开始，他也不知道能不能做出东西。“虽然有信心，但是把想法变成实际效果，还是需要很多细节方面的研究”。他回顾。虽然李爽的策略经过一年多的实盘测试，才大规模运用，但其实半年不到，就已经可以看到很好的回测结果，这给了大家很强的信心。
在2017到2018年长达一年多的时间里，由于股指期货新政等原因，原有策略出现了较大的衰减。面对来自投资人的压力，团队表现出了极大的耐心。
“量化策略研发本来就是科学研究，当时我们有很多研究员做不同的研究方向。当然不能保证每个方向都能出成果，但不去进行尝试，就永远不可能有成果”。徐书楠告诉我。
2018年，因诺人工智能模型上线以后，业绩走出低谷，并在其后的几年中连续取得了优异的业绩。徐书楠把这归功于以李爽为代表的投研团队的集体贡献。
回忆起那段低谷期，徐书楠说，“肯定会有一些焦虑的心理，但是要调整好自己的心态，这个事情急不得。”
最终共渡难关的经历，也让团队更紧密地凝聚在一起。
04
“李爽离职了”？
因诺资产目前管理规模约100亿人民币。和很多具备类似超额收益能力的私募相比，它管理规模的扩张相当克制。我在采访中问徐书楠，为什么因诺能够保持自己的节奏，没有受到其他机构规模扩张的影响。
“因为我们的策略独特性比较强，和其它机构相关性比较低。所以其他机构规模扩张，对我们影响相对来讲小一些。”他说。
公司一直在做主动的规模控制，2019年就把纯中性策略封盘了，多策略中性今年也是半开放状态，并计划在9月封盘。
徐书楠说，过去很长一段时间里，自己不太重视市场团队的建设，直到去年，市场团队还只有3个人。“这是一个错误”。他说。去年下半年开始，因诺大力扩张市场团队，搭建客户服务能力，使其与公司的策略管理能力匹配。
也许是因为公司很少发声，市场也经常出现关于因诺的谣言。例如，“李爽离职了”就是一个典型。我问徐书楠和李爽怎么看待这些传闻。他们说：“只要我们坚持把正确的事情做下去，谣言就会不攻自破。”
05
不能简单复制
目前因诺共有70多位成员，投研团队50多人，并且仍在持续补充优秀人才。我了解到，研究总监李爽所主要带领的投研团队中，至少有四个人已经有自己成熟的策略在运行了，相当于准基金经理的角色。这四个人中，又有两人在带领新人做新的策略。这样的机制，比起几年前刚刚构建的时候已经完善了许多。徐书楠认为，投研体系的建设，没有最好，只有更好。
“这个摸索过程是很艰苦的，现在我们已经形成不错的成果。但这并不是说，把这套机制复制一下，就能在其他机构取得一样的效果。量化投资公司必须通过自己的探索，才能找到最适合自己的投研体系。”
在徐书楠心中，量化私募的团队建设是10年到20年周期的长期项目，需要不断地探索和改进。他说：“中国量化对冲基金的竞争在未来，在于哪个机构能够构建起更成熟、跟有效的投研体系。我认为，这是对冲基金竞争力的核心和关键”。
更多阅读
启林王鸿勇：净值升到1就赎回的投资人，后面大头都没赚到
没有谁能够随随便便成功，国联证券基金投研团队访谈
裘慧明：跟世界上最聪明的人博弈
华尔街“印钞机”赵林：一天两千万，赚钱靠心算
交易门一直在寻找精彩真实的故事。如果你是私募创始人或交易员，并希望分享你的故事，欢迎与我们联系（点击下方图片二维码添加小编微信）。
继续阅读
阅读原文