私募追踪｜涵德投资：稳健中寻找市场的爆发_

核心观点

1.对CTA策略，一个靠谱的逻辑就是，不能要求策略每年赚钱，更多的应该把它作为资产配置当中一个低相关的选择。

2.全球CTA策略在过去30年呈现出的一些规律，过去三年表现特别不好的，在未来三年的表现就会相对很好；另外比较关键的是选择有持续研究能力的管理人。

3.如果管理人的研究团队是靠谱的，随着时间的拉长，我们会认为他是有长期盈利能力的。

4.量化进化到今天，已经不再是有一两个人有一个很牛的idea，更重要的是有没有一个能够持续迭代的团队，这是最终能够帮客户赚到钱的核心原因。

5.量化管理人需要对策略研究保持一个特别开放的心态，在金融市场中需要敬畏市场，同时保持谦逊。

6.国内私募的发展逻辑又不太一样，如果你没业绩，你做一个大的但业绩一般的，不如你先做一个小的、业绩好一点，这样在大家心目中形成认知，再慢慢的去迭代，所以无论是CTA、股票或者其他策略，大家一开始都是业绩非常好，慢慢才能转起来你这个业务模式。

7.CTA策略长期看会给投资组合提供正收益，但需要一个合理的评价机制或评价周期。如果要求它在任意3个月、6个月或者相对短的周期内赚钱，就有些不合理。长期看，我们会觉得具有持续迭代能力的团队是未来给客户赚钱最重要的原因。

8.因子择时这个事，就像我刚才讲的，听起来不错，但实际上要做好难度很大。举个例子说，如果我们研发出了股指期货靠谱一些的择时策略，会对当前组合带来非常多的增值，但实际研究中也发现，可能会出现过度拟合等问题，所以如果能够研究的更成熟，会是一个很不错的绝招或秘籍。

9.以前总有一个认知，就是需要子策略的各项指标都非常好才可以。比如我们以做菜为例，底层子策略就相当于食材，食材好，做出来的菜品也会有保证。但随着市场发展，市场参与者变多，策略夏普会逐渐衰减，这就要求PM在组合层面精细化管理，发挥不同类型的策略优势，也可以做出很好的一盘菜。

10.涵德的目标是在合规和监管的框架内，持续进行策略迭代和研究，延长产品的生命周期，从而获得更持久的收益。

核心人员背景

1、秦志宇(创始人)：持有股权26.10%

清华大学自动化系本科、硕士，拥有10多年国内外量化投资经验。曾效力于美国顶级对冲基金Millennium Management量化交易团队，历任高级研究员、副总，主要方向为美国股票和期货市场的中高频量化策略开发，所开发策略管理上百亿资金，多年持续稳定盈利。2013年创办涵德投资现专注于研究中国期货和股票市场的量化交易。

2、顾小军(创始人)：持有股权26.10%

清华大学软件学院本科，拥有10多年国内外量化投资经验。曾效力于美国顶级对冲基金Millennium Management量化交易团队，历任高级研究员、副总，主要方向为欧洲和日本股票和期货市场的中低频量化策略开发，所开发策略管理上百亿资金，多年持续稳定盈利。2013年创办涵德投资现专注于研究中国期货和股票市场的量化交易。

3、李维佳（合伙人）：持有股权18.27%

曾在世坤咨询(北京)有限公司任职5年后到美国总部任职，2021年5月加入涵德投资，负责股票策略。

公司关键信息

1、公司名称：北京涵德投资管理有限公司

2、成立时间：2013-08-28

3、管理规模：近50亿。

4、主要策略：CTA策略、复合策略（CTA+市场中性策略）、指数增强策略。涵德通过Alpha信号构建子策略，最终形成资产组合并进行交易，目标实现最大化夏普比率。

5、公司人数：共70人，其中投研团队57人，分为CTA（15人）、股票（17人）、Algo算法（11人）和IT小组（14人）。

6、股权结构特征：投研团队控股，实际控制人为秦志宇。

策略特征及策略优势

一、公司管理规模

截至2024年9月，公司管理规模近50亿，其中纯CTA策略约10亿，复合及指增策略约40亿。

二、策略特征

1、CTA策略

1）首先通过因子捕捉alpha信号，以量价因子为主，目前约占70%，包括时序、截面、套利等类型的因子；基本面和期限结构因子占30%，能够贡献低相关性alpha。策略看重因子逻辑。在因子挖掘中，机器学习占比在30%以上，挖掘出的因子需要叠加人工检验。因子迭代方面，因子更新首先由研究员发出信号，经过样本内外检验、回测，从相关性和波动性检验因子对组合的贡献，若因子相关性较低，且不会加大波动性，则经过风控指标筛选后将其加入组合；因子淘汰需要分析是因子本身的问题还是市场问题，若是市场原因则再观察一段时间，若是因子本身问题则将其淘汰。

2）其次通过因子构建子策略。策略池中的子策略较多，目前运行的子策略有十几套，优势策略为偏统计特征的时序子策略和模型。子策略的配比首先通过机器学习算法初步确定（Algo算法小组），为能够获得收益的子策略增加权重。之后再进行人工检验，由PM统一评价，进行二次决策。子策略的迭代流程与因子迭代类似，根据策略贡献的alpha进行变化更新。

3）最后，进行投资策略的设定，形成投资组合。投资品种配置覆盖广泛，包括了市场流动性最好的30个商品的品种，策略换手以中频为主，日内和长期为辅。

4）2023年上线了股指期货CTA策略，加大了基本面和期限结构策略的权重。策略交易股指期货的中短期机会，兼具套利和趋势型策略。

5）涵德的CTA策略具有低相关性。由于底层alpha结构，策略与市面上的CTA策略的相关性都比较低，平均相关性在0.2左右，最高不超过0.4。

2、指数增强策略

1）因子：底层因子超过5000个。70%为量价因子，30%为基本面和另类因子。机器学习贡献20%因子。另类因子包括舆情、分析师等因子。

2）策略为全市场选股，对标中证500和中证1000。

3）换手率：40倍。

4）目前指增和中性策略都在较严格的风险敞口和成分股限制下进行操作，特别收紧了size因子风险敞口和成分股比例。500指增目前成分股占比50%，size控制在0.2倍标准差，行业偏离度在3%以内。

3、复合策略：20%CTA+80%市场中性策略。

1）市场中性策略多头端由90%的500指增和10%的1000指增构成，与股票指增策略是同策略。空头端采用股指期货和ETF对冲。

2）CTA策略包括商品期货和股指期货，交易频率以中频为主。

4、风险控制

1）风控模型采用Barra模型的逻辑，策略单边风险敞口设置严格，行业偏离度较低。

2）风控主要从模型风险、交易风险、流动管理风险三个维度进行。模型风险控制是在策略研发的过程中，将风控指标内嵌于系统中，如交易制度要求、仓位要求等。若不符合风控指标，则直接淘汰策略。交易风险控制是对交易数据、交易系统、交易品种等全方位控制风险，在极端情况下可“一键清仓”。流动管理风险是对交易计划、账户资金、交易结果、投资决策、权限划分等流程进行严格监控。

5、交易系统

自主化量化投资系统。系统包含投资研究平台、交易管理平台、绩效分析系统和风险监控系统，能够实现程序化、系统化的量化交易执行程序，从市场数据、信号生成、交易执行的全流程应用。