磐耀“逆熵”FOF半月报第4期—量化超额横盘几时休?
● 报告时间:2019年11月16日-30日
● 报告内容:
一.市场数据表现
1. 市场行情与波动情况
今年以来上证指数周度涨跌幅度
今年以来上证指数周度波动率
从上述数据图形上,我们可以发现,上证指数近期涨跌幅波动越来越小,波动率持续在下滑,短期还没有明显迹象会迅速放大,依然需要观望。
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二.近期私募走访汇总:
1、投顾一: Y(私募基金)
(2019/11/20走访)
海归物理学背景,在国外知名对冲基金,国内一线私募基金共有7年工作经历。目前团队20人左右,绝大部分是理工科背景,北大清华为主,一半金融背景,一半互联网背景。
1)中频阿尔法,策略容量较大
2)交易系统完全自建,回撤低
(1)中性策略
用多因子量价模型,在全市场(次新股与流动性差的不选)选出近千个股票进行组合,然后用300与500叠加对冲(市值,行业偏离度不会超5%)
(2)300/500 指数增强
目前在做高频交易的研究,并在寻找更多的另类数据,以及对基本面因子进行更多的研究,目的是提高收益回撤比与容量
1)2018年下半年有几个点回撤,主要受基差影响相对较大
2)低波动率不利,比如今年7-8月收益率相对持平
1)在策略研发时就考虑在内
2)中性策略回撤控制在2%以内
3)控制因子的收益回撤比
4)判断因子失效的标准:看是否短期不赚钱
1)创始人负责策略研发与整合,相对业绩稳定性较高;
2)业绩相对稳定,中性策略夏普在3左右;
3)合作条件合理;
4)团队组织搭配合理,看未来磨合情况;
2、投顾二: K(私募基金)
(2019/11/22走访)
创始团队为国内/香港/台湾投行背景,公司2012年成立,目前团队8人左右,有一小部分在境外,目前管理规模小于5亿
1)海外背景,有一定深度学习在策略研发中
2)主观择时+量化
1)中性策略(2018年11月上线)
用多因子量价模型,在全市场选出100个的股票进行组合, 然后用500对冲
2)类宏观对冲(主观择时,收益较高,回撤也较高)
3)混合策略(择时/策略调整)
4)CTA策略(选15个品种,包括股指)
换手频率一般100多倍,平均每一周换一次仓,每天有20%的个股会有所调整,平均一个季度调整一次因子
1)CTA策略的拓展
2)股票选股加强
3)择时趋势策略的优化
跟其他同类策略相似
3、投顾三: M(私募基金)
(2019/11/26走访)
创始人为金融机构高管,公司2016年成立,最早做债券,后转量化,目前团队13人左右,核心成员5人,2017年底首发产品
1)海外留学+本土交易派背景,有一定的深度学习在策略研发中
2)与同类主流的策略相关性很低,且负相关
1)阿尔法策略(2018年四季度上线)
2)期权
基金经理从2016年开始交易期权,其中特别的日内期权统计套利策略在低波动率情况下,收益很稳定,超过市场平均水平,但策略容量不超过2亿
3)股指CTA策略
之前有加入机器学习的因子,收益较高,但今年以来,外部市场环境有所变化,策略有一定回撤,但已有所调整策略,目前相对稳定,回撤较低,收益回撤比超过2.5
阿尔法策略:改进交易买卖时间点,集合竞价与收盘前自动交易
1)CTA——三大股指市场投资风格不显著时
2)阿尔法——投研报告预测失效
3)期权——波动率快速大幅波动与极低波动
1)期权相对同类型机构有优势;
2)阿尔法策略与同类型相关度较低,2019年1-3月回撤,5-11月缓步上升;
3)股指CTA交易逻辑较新,与市场主流策略思路不太一样;
4、投顾四: X(私募基金)
(2019/11/28走访)
公司2016年成立,最早做分级基金套利,目前团队6人,核心人员3人,2017年下半年取得牌照,2018年一季度发行了第一支产品,目前管理规模2亿+。
总经理负责市场,核心基金经理有8年以上量化套利经验。
1)专注各类套利策略,灵活切换
2)与同类主流的策略相关性很低
1)ETF/可转债套利:其80%以上属于定价类,用模型来定价,估值类,统计类的套利占比不到20%
2)期权套利(测试中,还未正式上产品线)
研发期权类套利机会,预估做到年化20%左右收益。
1)股票市场低波动
2)极端偏离定价
1)策略与同类其他家相关性不高;
2)策略受波动率影响较大,收益风险比较高;
净值曲线不得公开宣传
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