私募追踪｜致诚卓远：统计套利为核心的中高频量化策略管理人

1、致诚卓远以统计套利为核心，基金经理史帆的投资理念和价值观与物理学的学术背景相关。物理学严格遵守：现象->归纳->假设->建立数学模型解释现象->求证->修正模型->再求证的逻辑。对于规律的归纳思维以及建模的应用，与量化的逻辑非常接近且一脉相承。

2、你如果为了追求短期利益，在某一波风格因子非常强势的时候，去选择在这方面进行暴露，大概率会比较赚钱，只有在你进入得非常晚，在风格已经进入到末期的时候，你才会亏钱。

3、因为规模和高频交易对于量化投资本身不可兼得，在收益、波动和规模的三角关系中，我们会更偏向于收益和波动的两角。因此，对于致远规模扩张相较同行会更加谨慎。

4、量化投资的破局之道就在于向内。向内破局的关键，就在于精细化。未来各家量化管理人的差异可能就在于2个点、3个点的收益率方面。

5、根据现有的历史数据，对未来能预测到的信息量肯定存在上限。在这个时候，我们认为挖掘阿尔法的能力不再具备无限提升的空间，大家已经接近极限。所以我们认为，如何构建风险和收益匹配的产品、让客户对产品风险能有清晰的认知等，将会是一家量化私募基金管理人在接下来的市场环境里继续成长的关键因素。

6、不同学科角度切入量化投资：1）物理：观察一些现象，然后通过这些现象，我们试图用一两个公式去整合这些现象，然后整合的这个现象我们再把它进行一个外推。2）数学：通过一两条假设简单、普遍的假设，我们可能用数学的办法推出了一整个世界，然后我们去看这个假设下的世界是不是跟我们的真实的世界是一样的。3）计算机：他可能更擅长的是，比如说他在程序方面，他的算法可能会比如说提高一些计算速度等

7、量化投资更需要投资年轻人才，主观投资上它可能更凭借一个人的经验，但是量化的话，它本质上来说是一些技术活，一般来说年轻的人他总会更多地掌握一些更新的技术。

8、当一个新技术出现在一个比较大的团队的时候，这个技术首先是个技术性、革命性质的东西，可能大家都看得到。所以在大的团队里面他可能很难地把他的全部流程都改造；但在致诚卓远由史帆总总管整个投资体系，更新迭代的效率更高。

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核心人员背景

1、史帆（创始人，基金经理，投资总监）：持有股权80.19%

北京大学物理学硕士，多年金融从业经历，建行金融大数据分析师，支行副行长，拥有较强的金融建模功能，构建模型多年来取得相对稳健的收益。

2、马海源（副总经理）

10余年法律、金融从业经历。《私募合规》（中国经济出版社）作者。曾供职于某检察院公诉部门、某券商机构部、某股权私募投资部。

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公司关键信息

1、公司名称：致诚卓远（珠海）投资管理合伙企业（有限合伙）

2、成立时间：2017-06-19

3、管理规模：140亿左右

4、主要策略：量化选股、指数增强、市场中性。致诚卓远专注在短周期、偏中高频的量化交易策略。

5、公司人数 ：32人，其中投研团队13人。 

6、股权结构特征：投研团队控股，实际控制人为史帆。

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策略特征及策略优势

一、公司管理规模

截至2024年9月，公司管理规模140亿左右，其中量化选股55亿左右，300指增10亿左右，500指增10亿左右，1000指增10亿左右，市场中性策略65亿左右。

二、策略特征

1、量化选股策略：全市场选股

全市场轮动选股，不严格对标某个指数，投资理念以量化统计为核心，基本假设是市场未来的运行方式与过去存在某些特点上的相似性，可以用市场过去场景的条件频率近似的替代未来市场的条件概率。计算股票未来上涨的概率：上涨概率越高，打分越高，买入打分高的股票，卖出打分低的股票，形成量、价交易单，发挥模型选股、创造超额收益的原始能力。属于2-5天的短周期，中高频量化策略，程序化T0和alpha策略有机融合。

1）风控措施：个股集中度不超过1%。

2）因子数量：数量千级别，实盘因子1000多个，量价因子占80%-90%，基本面、另类因子占10%-20%。

3）因子挖掘和组合：人工挖掘+应用机器学习/深度学习挖掘，以机器学习挖掘为主，然后进行人工筛选，看重因子的逻辑性和可解释性；线性+非线性组合，以非线性模型为主。

4）换手率：双边换手130-150倍。

5）持仓：约2000支，持仓市值较接近中证500+中证1000中枢。

6）收益来源：选股alpha+T0贡献，其中T0收益占比80%-90%。

2、指数增强策略

1）持股数量：300指增策略持股700-800只，指数成分股占比85%左右；500指增策略持股1000只左右，成分股占比50%左右。

2）风控措施：行业偏离度控制在5%以内，风格敞口控制在0.2个标准差以内。

3、市场中性策略

除总持仓外，在行业和风格方面也严格中性，以混合对冲方式完成。始终保持多空市值、行业、风格等相对严格的中性，追求风险平衡下的稳健收益。对冲产品无风险敞口。

1）多头：沪深300、中证500和中证1000指增策略轮动，模型综合考量多头超额和空头基差的情况进行仓位最优化配置。

2）持股数量：1000-1500只。

3）空头：通过股指期货进行对冲。

4、风控体系

1）理念：风险控制和策略研究融为一体，让策略本身就带有风险控制部分，尽量避免事后需要人为脱离系统进行干预的风险控制方式。在面对回撤时均会主动降低风险暴露，避免尾部风险。

2）事前主动风控：

a）策略内嵌风险模块，依据过往十余年历史数据统计归纳，包含风险预警指标，自主研判市场是否处于常态。

b）合理评价策略的适应度、风险度、预期收益和替换效益，在此基础上动态优化。

3）事中系统监测：

a）自建以极限亏损比例、最大下行风险、流动性、回撤幅度 等核心指标的风险管理系统，有效实现盘中实时、程序化自动监控。

b）过程管理、损益管理、部位审核相结合的多层次风险管理系统。

4）事后绩效评估：

a）自建完善的绩效评估体系，每日复盘。

b）体系包括策略效果评估和交易管理评估，重点考察投资结果与设计目标的差异、投资结果与理论模型的差异。