【走进管理人】量派投资：中高频翘楚，致力获取绝对回报

作为家办CIO服务的核心板块，一直以来海川慧富都非常注重对于家族办公室的投资赋能。就在最近，海川慧富开放了尽调活动，由我们的FOF基金经理携手家办伙伴，走进私募管理人，让家办与管理人直接面对面沟通，穿透营销噪音，掌握真正的一手信息。

“国庆长假之前、交易清淡，市场或许会普遍认为应该是不赚钱的，但从目前各只产品的表现来看，运行良好，这取决于你的策略是什么产品线。”

“量派的产品募集主要侧重于指增产品，目前存量产品当中CTA策略规模两亿左右，中性三亿左右，指增15亿左右，合计20亿左右。”

“量派目前交易3000余只股票、全品种期货合约 + 400只左右可转债，信号周期涵盖秒至小时级七个维度，以后会增加更多预测维度来提升策略容量。”

“量派的指增策略超额具有高夏普，高卡玛，高流动性的特点。”

“我们的中高频策略比较直观的一个特点是，当市场真的变得比较难做的时候，我们有一些模型是一直能够持续产出回报的。据我所知，当市场非常难预测的时候，我们的很多模型的预测相对来讲还是比较准确的。我们有一些模型是经历过极其成熟市场考验的，所以基本不怎么decay。”

以上内容是海川慧富第二期（9月28日下午）“走进管理人”活动现场的一些主要交流观点。本期活动我们尽调的是位于上海的中高频策略的私募翘楚——量派投资，内容如下供参考，更多详情可关注并联系我们获取。

量派投资

1、公司简介

量派投资是一家中高频量化对冲私募基金管理公司，2018年开始团队筹备、策略升级与优化，2019年公司建立自营交易，2020年全面资管化。截至目前，公司已合作服务300余家专业机构投资人。

作为投研驱动型基金管理人，量派希望未来能做到全周期全品种产品线覆盖。量派的核心优势包括：

方法论成熟：包容性强、善于融合；

团队稳定：核心团队来自全球一流量化对冲基金、平均从业经验十年以上；

优化交易执行：自建低延迟交易系统以降低交易延迟，优化交易算法、降低交易成本等；

积累深厚：策略积累超过十年，历史业绩业内领先、中高频策略容量领先，策略成交量曾多达美股市场日交易额的3%、NASDAQ的10%以上。

2、核心成员

1）孙林

复旦大学数学与应用数学专业学士学位、英国帝国理工学院数学和金融专业硕士特优学位。曾任巴克莱资本股票和外汇交易部量化分析师，担任过Two Sigma中高频交易自营部门联席主管以及美国股票做市团队主管，当时带领着一个由国际数学奥林匹克竞赛奖牌获得者和毕业于美国排名前五高校的博士组成的团队进行中高频策略的研究、开发和交易。

孙林的策略年回报率一直保持在100%以上，Sharpe比例在8以上。他的团队的排名一直在美国各大股票交易所的前列，如纳斯达克和纽约证券交易所ARCA，在整个美国股票交易的市场占有率在3%以上。还曾在Two Sigma成功研究和开发了股票中低频alpha策略。

2）余航

复旦大学数学系信息与计算专业学士学位、印第安纳大学数学硕士学位、Carnegie Mellon University金融数学博士学位。曾任骑士资本Knight Capital量化研究员，负责开发外汇及期货日内策略。后来加入Tower Research自营部门核心团队，担任中高频量化交易研究员(Tower Research是美国最大的中高频交易公司之一），负责期货，外汇，股票，期权，虚拟货币等市场中高频信号研究以及策略开发。交易涵盖了全球各个地区三十多个交易所的上千种产品。

团队自成立以来一直保持在行业领先水平，年回报超过100%，年夏普率达到30以上。

3、团队介绍

1）100%精锐团队投研团队20人，团队成员均来自清华、北大、复旦、交大、浙大、中科大、牛津、卡内基梅隆、芝加哥大学、帝国理工、康奈尔大学等海内外知名院校，90%拥有硕士及以上学历。核心骨干具有十年以上投资经验。2）100%数理背景深厚投研团队均来自数学，统计，计算机等专业，具备深厚的数理背景，拥有完善的投研能力，和强大的自驱力。3）投研团队策略：主要负责策略研发、系统搭建、测试等IT：负责交易系统测试开发、数据库维护等风控：主要负责对投资过程进行全方位的风险监控，搭建和完善风控系统等整体投研团队比较稳定，待遇相对比较高，公司文化强调并善于分享，一些公司从业人员并非单纯出于薪酬待遇进入公司，而是为了能够更好地成长和学习，公司内部也会定期组织分享交流会。

4、主要投资策略

量派的策略开发流程包括：数据处理（挖掘交易信号特征）→因子挖掘→预测模型→优化模型→交易模型和执行。不管是股票还是期货，量派的策略模型覆盖的指标包括动量指标、成交量指标、波动性指标、多维周期指标、价格指标等，可以追踪到秒级/十秒级、分钟级/十分钟级、半小时级/小时级、日级各种频次的交易数据，包括盘口、量价、资金流数据等。量派的核心策略是中高频股票+中高频期货，收益100%来源于中高频策略，具有较高的夏普比率。量派的策略特征是：程序化交易（一年200-450倍换手率）、实时监控、微秒级反应速度、持仓股票集中度低、收益来源于市场波动率和成交量。

尽调QA问答（重磅精选）

Q1：量派是做中高频量化策略的，之前市场传闻“暂停新增券商系统反采”，无论是主观还是量化涉及到券商中高频系统的或席位的暂时不能新接入，后来媒体报道说是误读。这对于量派的交易策略是否会产生重大影响？量派这边接入的是哪家券商，用的比较多？

A：目前接入的券商中金、中信、中泰证券用的居多，且目前在多家券商已经完成系统接入，策略运行未受到任何影响。在交易环境上，我们一定是优中选优，找硬件环境、技术方面在国内领先且稳定的去合作，在佣金上我们尽量争取到一个市场最低的费用，更多为投资人争取利益。

Q2：量化中高频策略的主要收益来源是什么？当发现策略和市场风格不适应的时候，偏离到什么情况下，会去做调整？如何调整？

A：收益主要来自日内交易标的的价格波动，绝大多数来自于量价和tick data，或者说是中高频和日内的策略，目前这部分产出的贡献占比在七八成以上，其他两三成都是剩下的。随着市场风格不断变化，我们会不断提升信号周期跨度以适应更多的市场环境。

Q3：量派的产品CTA一号最大回撤接近20%，CTA六号最大回撤39.73%，这是什么原因？其他几只CTA策略的产品业绩回撤也都比较大，这符合你们最初的预期吗？

A：虽然回撤看起来比较大，但这也完全符合产品设计特点，CTA一号是股期混合策略，经历完股灾后出现了目前最大回撤；CTA六号是高杠杆商品期货策略，策略本身夏普并不低，该产品风险偏好比较高，弹性较大。

Q4：包括量派CTA一号、六号在内的CTA策略产品，净值还有修复的可能吗？该如何去做？

A：目前都属于在不利市场环境下对应产品设计的正常波动，策略本身运行良好。

Q5：量派是否会做择时？持仓个股的数量和比重有什么要求？

A：不会做择时，持仓比重和数量会根据产品设计严格执行。

Q6：中高频量化策略比较依赖标的的日内波动率、成交量和截面分化度，在面对市场系统性的下跌，或者市场成交萎缩严重的时候，比如最近国庆长假之前的这种市场行情，是否会失灵？

A：市场或许会普遍认为应该是不赚钱的，因为并非良好的市场环境，但从目前各只产品的表现来看，仍能获取一定的超额收益，策略对市场环境的容忍度通过不断的升级与优化，有了提升。

Q7：量派目前的主要策略偏向于哪一个？其他策略上面的资金分配和占比大概是什么情况？

A：量派的产品募集主要侧重于指增产品，整体市场估值水平处于历史低位，具备较高的配置价值，目前存量产品当中CTA策略规模两亿左右，中性三亿左右，指增15亿左右，合计20亿左右。

Q8：各策略是否有容量和规模上的限制？如果有，大概的上限以及可以达到上限的理由？中高频策略的整体容量偏低，后续是否会降频突破容量上限？

A：目前储备策略容量上限为30-50亿；量派目前交易3000余只股票、全品种期货合约 + 400只左右可转债，信号周期涵盖秒至小时级七个维度，以后会增加更多预测维度来提升策略容量。

Q9：了解到中高频策略是从各个周期维度对价格预测，交易信号触发的时间不一致。如何在组合层面做风险敞口的管理，包括市值、风格敞口、行业敞口等？

A：我们会在风控模型与策略模型中做投前的程序化处理，严控风险敞口暴露。

Q10：在越来越卷的量化指增策略中，量派中高频策略的核心优势是？

A：量派的指增策略超额具备高夏普，高卡玛，高流动性的特点。

Q11：海外的中高频交易策略复制到中国本土的时候，会遇到什么挑战？个人的交易习惯和信念，对于在国内构建策略有什么影响？

A：公司刚成立初期，我们有很长一段时间都是在试模型，用各种数据和参数去跑，重新调整模型。肯定是有的模型在中国市场好用，有的不好用。中国市场的信噪比很高，比较适合一些机器学习、深度学习这样的模型，这些模型是回到国内市场之后慢慢加进去的，以前在美国是不怎么用的，因为美国市场的信噪比太低了。

“我们的中高频策略比较直观的一个特点是，当市场真的变得比较难做的时候，我们有一些模型是一直能够持续产出回报的。据我所知，当市场非常难预测的时候，我们的很多模型的预测相对来讲还是比较准确的。我们有一些模型是经历过极其成熟市场考验的，所以基本不怎么decay。”

Q12：量派的行情接收速度比较领先，是怎么做到的？是通过技术的实现，还有服务器的投入吗？

A：首先，我们在机器采购上面，基本上是行业领先的超频机等设备我们都有采购，我们每年在所有硬件上的投入是非常大的。

第二，券商那边能够给我们用的东西，基本上都是他们最好的技术。这也是因为我们的交易量很大、能够给券商的产出也很大，所以他们愿意把最好的技术方面的东西都给到我们使用。

第三，我们开发了一些新的模型，比方说我们自己把逐笔的数据拿过来建立的一个模型，然后用这个模型去进行交易，限制是相对最少的。

（注：以上内容仅作为参考，不作为投资方面的任何建议或保证。）

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