海银财富：量化私募正当时
海银财富：量化私募正当时
一、量化私募掀起规模增长浪潮
今年以来，量化私募掀起了规模增长的浪潮。据第一财经数据显示，2020年上半年，私募证券行业整体规模增长0.2万亿元、至2.65万亿元；其中，估算私募量化产品规模在3100亿左右，在全部证券类私募中的占比约12%；相比2018年的8%显著提升。
从产品备案数量来看，2020年1-11月累计备案量化产品2435支，特别是在下半年以来呈现了井喷的态势。这背后蕴含的原因，一方面是，近两年优质资产愈发稀缺，量化对冲基金作为固收替代品有其生存的土壤；另一方面从近两年A股走势来看，2018年市场表现较差，2019年和2020年则先扬后抑，A股波动幅度明显提升。因此，量化策略凭借低回撤、收益稳健等优势，开始受到机构投资者和大批个人投资者的关注。
图1：2020年1-11月量化私募产品备案情况（单位：支）
随着优秀的海外人才陆续回国，新技术的应用、精细化策略的引入推升了量化投资的收益水平，使其具备了较强的市场竞争力，促进了量化私募的大发展。据私募排排网数据显示，截至今年11月中旬，百亿级量化私募已经增至10家，和去年底的5家相比实现翻倍。而统计管理规模靠前的15家知名量化私募基本信息会发现，所有量化私募管理规模都在20亿以上。且从员工人数和存续产品数量上看，头部量化私募的人员配置和产品数量都远超市场平均水平。
二、量化私募崛起正当时
随着国内量化市场的不断发展，一批顶级量化私募开始逐渐发展壮大，走在了国内私募量化发展的最前沿。
目前，顶级量化私募大致可以分成两类派系：一类是具有海外投资经验的海归量化，另一类是脱胎于北大、清华、浙大等高校的本土量化。
本土派量化的典型代表之一是来自中科大王鸿勇创立的上海启林投资管理有限公司（以下简称“启林”）。启林投资成立于2015年5月。这个成立时间既有偶然也有必然。偶然是因为谁都没有想到市场和政策的剧烈变动会为之后几年的量化行业带来颠覆式的变局，而必然是因为启林的创始团队，即使知道市场环境如此，也并不愿放弃量化投资这片广阔蓝海。当时的量化市场整体都处于发展的初期，市场上有不少靠着股指高频起家的自营小团队，而启林也是其中一个。
启林投资的名字来自《左传》中“筚路蓝缕，以启山林”，是指驾着简陋的车，穿着破烂的衣服去开辟山林。而筚路蓝缕这个词恰恰适合用来描述最开始创业时的启林，启林和大多数量化机构不一样，并不是含着金汤匙出生的。
启林最初以自营为主，通过与银行合作结构化产品完成了原始资金的积累。2017年开始，公司转型资管，陆续搭建IT团队和投研团队，并于同年8月获得私募基金牌照。凭借稳健的业绩表现，公司发展蹄疾步稳。2018年7月，启林投资成功进入招商银行白名单，成为业界极少数不满一年即通过招行审核的私募管理人之一，管理规模达到12亿；2019年1月，启林投资进入中国银行白名单管理规模达30亿。截至2020年11月，正式员工43人，管理规模70亿元（数据来源：根据官方资料整理）。
图2：启林的发展历程
三、启林的投资策略分析
近年来，股票量化领域一直在进行着“技术革命”，高频、人工智能、超级计算机等关键词频繁地被量化基金刷屏。量化机构想要在这样的环境下杀出一条血路，不仅仅需要一个好策略和好团队，更重要的是要有一套完整的量化投资流水线，持续不断地自我进化和自我迭代。而机构与机构的差异，往往体现在体系中对各类细节的处理。比如将投资流程拆分做精细化管理，数据处理，策略研发，交易优化各个环节专人负责，提高各个环节效率。那么启林作为一家技术驱动型量化私募，它的哪些“独具匠心”之处值得借鉴学习呢？
整体来看，启林的策略有以下三个特点：
一、量化选股：丰富的底层因子
在量化选股阶段，启林通过多因子模型进行因子挖掘，包括量价类因子如趋势、波动率等，基本面因子及事件驱动因子，目前有效使用的因子达几千条。同时，通过机器学习进行特征提取，深入挖掘市场交易逻辑和交易信息。之后将有效因子进行组合选出股票清单，对股票进行打分，
购入排名靠前的股票建立组合，并对标中证500的行业和市值进行调整。
二、算法交易：工业级流水运作
在交易阶段，由于传统人工交易效率较低且交易成本较高，启林自建程序化算法交易系统，遵循最优原则成交。算法交易能够有效避免人工的情绪干扰和混淆、遗漏等错误，同时能有效减小交易摩擦，节省交易费用，进一步增厚超额收益。
三、回撤控制：全方位风控体系
启林的风控分为事前、事中、事后三个部分。事前通过设置最大持仓比例，控制个股风险。在选股时控制范围，避免在行业和风格上出现太大暴露。事中设置预警阈值，监控委托撤单和净值走势。事后进行交易数据核算，出具每日策略归因报告。
具体来看，启林的工业级量化投资流水线如下：
图3：启林量化投资流水线概览
数据、选股、组合、交易、T+0，这里的任何一个步骤都有考究。首先，数据方面，启林每年都会购买三方数据服务商（万得、通联、国泰安等）的结构化和非结构化数据，覆盖全市场多类型的数据，并由多人团队对数据做清洗、去噪和拼接等标准化的封装处理，以供策略研发和交易执行。下一步再由策略团队开发选股模型，启林投资的选股模型中，现在已经有5000多个因子，主要种类为70%至80%的量价因子、10%左右的基本面因子和10%的事件驱动因子，其中量价因子会用到Tick级别、甚至逐笔级别的价格、成交和委托数据等。通过模型计算，从大量数据中寻找有效的规律。多因子模型和机器学习模型的持续迭代优化，形成多策略、全频段的糅合，增加策略有效性和拓宽策略赛道，增加了超额收益。在选股的基础上，启林也在算法交易上有一定的布局，在交易上领先于全市场，TWAP交易日战胜5-8bps。最后再叠加人工T0结合多策略的程序化T0，进一步提升净值曲线的稳定性（数据来源:格上研究中心）。
启林投资的量化投资模型每天都会对投资组合中的股票进行筛选，把当天计划持有不动的股票形成一个T+0券池，用于T+0交易，在收盘时保持原有的券种持仓不变。T+0交易的每笔买卖间隔时间在10至15分钟，其中最短的只有几秒，最长的可达1小时。通过T+0的高频交易寻找确定性的机会，高抛低吸增强组合收益。据统计，T+0交易这一部分，每年能贡献3%至5%的收益率（数据来源:格上研究中心、顶尖投资机会分享）。
图4：启林股票T+0策略概览
除此之外，在系统方面，策略开发平台集成了美国华尔街顶级量化投资公司量化平台的精髓，坚持构筑技术壁垒，自主研发的《盈宽奋进号极速交易系统》，拥有完全知识产权和软件交易资质。通过采购返租的方式完成了绝大部分头部券商的采购上架，为交易执行构筑了技术壁垒。
四、启林的产品线分析
从产品线来看，启林投资旗下中性策略产品、指数增强策略产品、打新策略产品线已相对完整，能满足不同风险偏好的客户的投资需求。
股票市场中性策略产品通过优化对冲手段，获取Alpha收益。定位为中高收益、低风险的稳健收益类产品，即量化选股的同时通过股指期货、融券等多种方式对冲市场系统性风险，能够稳健的从市场上赚取超额收益。
指数增强策略产品涵盖中证500指数增强、沪深300指数增强，获取的是指数Beta收益+Alpha收益。定位为高收益高风险的权益类投资品种，能够相对中证500指数稳健的从市场上赚取超额收益，从而相比于ETF指数基金有更高的收益。
总体来看，目前量化投资市场仍处于群雄逐鹿时代，大浪淘沙、沉者为金。优秀的量化私募管理人应该具备不同良好的策略迭代和更新能力，否则将被市场迅速替代。在不同的市场环境下，全策略深耕布局的头部私募将会脱颖而出。