星阔投资 星阔投资 VIP年中私享会 乘风观潮 衡势致远

00:00:01 好的。各位尊敬的VIP客户，大家下午好，欢迎大家参加拍拍网VIP客户专享的交流会。今天我们邀请到的是新阔投资蓝成飞安总作为嘉宾，和各位投资者进行互动交流。各位投资者如有疑问可以在留言区进行留言，嘉宾将在课件讲解完毕后解答大家的问题。现在我们把时间交给兰总，有请，现在您这边可以开始了。 00:00:33 好的，感谢主持人。呃，非常感谢本次呃排拍网的邀请啊，很荣幸我们新货投资能够借助这样的一次机会啊，嗯，跟排拍网的这个各位贵宾啊做一个深度的这个交流啊，介绍一下我们今年新上线的这个端到端AI策略。 00:00:52 那么首先呢，来给大家介绍一下我们新阔投资这家呃公司。 00:00:59 那么我们公司呢其实是呃20年成立的一家这个量化私募基金啊，从21年开始啊发行产品。呃公司呢目前是注册地是在青岛啊，总部呢位于北京，那并在上海和深圳呢是有办公室啊。公司的目前整体人员呢有35个人啊，那整个投研团队呢占到我们公司整个人员数量的一半以上啊，有20个人左右的这样的一个投研人员啊，投研的人员啊，在这个呃。整个的人数的占比呢啊非常高，那么我们的整个的这个投研的这个体呃团队呢也非常的这个庞大。 00:01:42 那么公司的创始人啊邓健邓总呢呃他毕业于这个北大啊，是北大的这个数学博士，那么曾经也是高考全省第三啊，以及这个数学单科全省第一的这样的这个呃名次考入北京大学。 00:02:00 那么在呃2013年呢，邓总就开始进入量化私募领域的这个投资啊，曾经在先后在国内的这个头部的量化私募机构啊，九坤一诺啊担任基金经理和这个投资总监啊，也是国内啊比较早的使用这个AR技术进行啊策略开发的研究者之一啊。 00:02:22 那么公司的整个投研团队的这个人员啊，大部分来自于北京清啊北大清华啊，以及这个呃国外的像哥伦比亚等等这些大学的一个学历啊。那我们也从这个市场上社会上啊，挖来一些这个呃重要的这个呃科研人员啊，这个有来自字节啊腾讯啊等等这些互联网大厂的。啊，那么呃，公司的整个投研人员的储备啊，也为我们公司后续的这个发展啊，策略的呃迭代啊研发等等做了一个非常足的这个人才的储备。 00:02:58 好，那么呃目前除邓总之外呢，我们公司还有三位这个核心的PM啊，其中一位呢是今年刚刚加入我们公司啊，同时也是邓总在北大的学弟啊。在北大毕业之后呢，呃去了这个海外一家知名的量化呃对冲基金担任这个资金基金经理啊，也做了这个有10年的时间啊，有10年的这个投投研经验，那么在海外的期间呢？啊，他也是这个主要看的是A股市场。啊，目前为我们公司的这个土建的合伙人啊，那他的加入呢，给我们公司带来了非常前沿的一些，海外非常前沿的一些这个量化的投资经验啊，以及非常有效的一些单因子的这个策略。 00:03:45 啊，这个是啊，今年刚加入的我们公司的这个海外的PM啊。那么还有一个呢，就是我们呃几年前从互联网大厂挖过来的这个AI算法专家啊，他是社招进入公司的，那么在公司呢也4年多的时间了啊，同样也是这个博士的学历啊。那呃，现在呢为这个公司的投研合伙人之一啊，那他的加入呢，为我们公司的这个AR技术啊跟这个投研能力的这个融合啊，提高了一个呃呃做了一个非常强的这个后盾啊那么。 00:04:20 还有一位呢就是我们的这个自主培养啊校招人员啊，这个也是呃香港科技大学的一个这个这个当年的应届生啊，在在公司呢也有5年多的时间啊，从公司从这个公司的这个呃投研的全流程啊，深耕公司的这个投研的全流程啊。那目前也逐步成长为我们公司的啊核心的投研人员啊，也是我们公司阿尔法研究团队的这个主要的骨干力量。 00:04:49 啊，这个就是我们呃公司目前除了邓总之外啊呃三位核心的这个PM，那么整个团队目前来说非常稳定啊。虽然这个海外的PM是今年刚加入的，但是他和邓总个人的这个关系啊 也非常熟啊，两个人也有非常长的这个呃交情啊，同时也是北大的这个师兄弟关系啊。那么这个是我们的这个投雁金网，那么今公司在过去的历史发展过程当中，我们也获得了非常多的奖项啊，这个不一一介绍了。那今年像以前重磅的这个私募大奖啊，金康江以及这个英华奖等等，我们都获得了这个相应的这个啊奖项。 00:05:30 那公司过往的合作的机构呢也非常的多啊，跟各大这个券商啊，期货公司啊等等都有非常多的这个一个合作。 00:05:40 那么接下来呢，着重的介绍一下这个我们公司的呃端到端AI策略，这样一个新年新上线的这样的一个策略啊。那么公司其实虽然是从20年才开始成立，但是邓总他本人呢呃在2013年啊进入这个量化私募这个行业啊，就开始啊使用这个bgi不来呃。Bgi的这一套这个多因子啊，基本面的多因子开始啊，不断的在这个基础上进行迭代。那么在后来加入九坤啊这样的一个时间呢啊，也接触到了这个世坤就是world框的这这一套这个啊量化的投资理论啊。那么随后的这个随着本身这个科技的这个发展啊， 00:06:25 以及AI这个技术的发展，我们这个邓总呢，也在这个AI的这块领域有了这个这个这个深度的这个投研啊，那么从2019年开始进入到这个深度AI学习，深度学习的这个AI的这个领域。那么一直啊发展到迭代到现在的这个端到端AI策略啊，所以我们公司啊虽然这个是20年成立的，但是啊邓总本人的这个投研经验其实不断的跟随着啊，科技的进步呃跟发展在迭代自己的这个投研策略。 00:06:58 啊，这个是呃公司的这个迭代情况，那么AI的策略啊，端到端的AI策略呢，它有一些这个啊非常明显的优势。 00:07:07 我们看这张图啊，可以看到呃传统的这个量化流水线模型呢，啊我们会经历了一个呃数据特征的处理以及这个因子的挖掘啊，因子的组合以及优化这样的一个流水线的模啊，流模呃这个流水线的这个模式。那么最后产生一个啊这个交易清单啊，然后最后交由算法去进行交易。那么端到端的AI策略呢啊，其实这个中间的这个这个几个环节因此的挖掘到组 合这个环节啊，我们都交给了端到端AI的这个策略啊，省去了中间的这个因子的挖掘组合以及优化的这样的一个过程啊。 00:07:48 那同时呢，在左侧呢，我们呃不仅有这个数据啊端还有呢这个传统的这个大量的单因子啊，会给到这个端到端的AI策略啊。那这个传统的大量的因子呢， 00:08:01 其实在过往在我们公司过往的这个发展历程当中，一方面是我们这个过去积累下来的，另外一方面就是我们前面讲到的这个。呃，海外的PM啊带回来的这样一些非常有效的这个啊单因子啊，最后这个交由这个端到端策略进行生成一个这个交易清单， 00:08:19 那么相比较。这个传统的呃量化策略以及端到端的这样的一些呃这个优势呢，那我们看到传统的这个量化流水线的模型模型啊，它会有一个这个多模块独立建模的这样的一个过程啊。也就是从这个最初的数据啊，到人工的这个特征的挖掘以及因子的挖掘到组合啊，到最后的这个交易指令的生成，它每一个环节都是独立的啊，那么在这个过程当中，它可能会产生啊一些这个啊信息的这个丢失啊。然后啊也会在多阶段的这个建模的过程当中啊，导致的局局部的最优以及一些这个过拟合的情况啊。 00:09:04 那么端到端的这个策略呢，从原始的呃数据和已有的有效的单因子出发啊，会直接生成的这样的一个交易清单。那么目的呢是在全职优化的这个呃过程当中，我们获得一些这个超额收益以及超额的下浮。啊，那我们可以打一个比方呢，那么同时在这个过程当中啊，我们可以就是端到端的这个策略，它可以非常啊尽量的这个减少啊信息的这个损耗啊，去呃动态地去适应整个市场的环境啊，这个也是端到端的一个这个比较优势的地方。 00:09:42 好，那么我们用这个自动驾驶呃为例呢，那么特斯拉它所使用的就是一个这个端到端的这样的一个技术啊，也就是它从这个它的这个摄像头，从呃路面环境上面获取到的这样的一些信息啊，会直接产生这个啊驾驶动作啊。那而这个传统的这样的一个这个这个量化的流水线的模式呢，我们可以看作呃类似我们一些新势力的这样的一个自动驾驶啊，它经过了一些这个各个模块的这个。 00:10:18 呃，分析跟改造啊，那形成会，会有一个产生这个各个模块之间相互割裂的这样的一个情况产生啊。所以呢，在这个过程当中啊，我们这个呃端到端的这个呢会避免了这样的一个这个呃缺陷吧嗯。 00:10:35 那么呃主要的依赖的两大技术呢，一个呢是这是呃在深度学习和强化学习这两块呢，是我们端到端策略的两个这个核心的这个技术支撑啊，这个我就不多做太详细的这个介绍好。那么嗯我们的这个宽基指针呢，现有的这个核心策略呢啊依然还是这个端到端的这个AI策略。那么后续呢，我们会在我们的这个啊，现有的这个核心策略的基础之上去加入一些这个T0啊，为我们的整个投资组合啊做出更高的这个域内收益的这个增厚啊。 00:11:10 我们目前的这个策略呢，目前还没有加T0，但是T0的这个技术呢，我们自研的技术呢，在我们的这个呃一些资金上面啊，比如实盘呢运运作了这个呃比较长的时间啊。那我们经过测算呢，我们也呃发现我们的这个自研的这个T0技术啊，能够为我们的整个组合提高呃更更更厚的一些这个阿尔法的收益啊，这个是。 00:11:35 一方面，另外一方面呢，我们在后续的这个呃新增的这个子策略当中，我们可以加一些融资啊，利用这个市场中性啊来提高一些这个阿尔法的收益啊，这个是我们整个的这个AI端到端的这样的一个呃架构情况那么。 00:11:53 嗯，因为今年的一些这个呃两大的变化吧，一个端到端的这个AI策略啊，另外一个就是这个海外PM的加入吧，我们公司的整个产品线呢呃业绩呢有了非常大大幅的提升啊。那么公司目前的这个产品线呢有呃几个方面啊，一个是宽基指针啊，另外一个是中性和类中性的这个策略，还有一个呢，就是防御型的这个复利资产这个策略。 00:12:20 好，那么我们公司其实呃最早成立的产品呢，呃是中证500指数增呃指数这样的这个产品啊，指数指针的这个500指针这个产品啊，它是21年的2月份成立的，那么时间呢跑的 时间也足够长，有5年多的时间了。我们对比一下市场上的一些这个头部的量化私募机构啊啊，我们的业绩是不输于这个啊头部的量化私募的。虽然我们公司目前规模啊不大啊，大概18个亿左右，十七八个亿左右的这样的一个水平啊，但是我们的投研策略啊以及我们投研的储备的力量啊，应该是非常丰富的，以及业绩呢长期业绩应该是不输于这个头部大厂的。 00:13:04 好，那这个是呃中证500指增的情况啊，今年这个这个数据是到呃本月初的啊，那今年我们已经跑到了这个啊，15%左右的这样的一个超额收益啊，绝对收益大概30%。那这两周呃有一些这个回撤啊，这两周这个不可避免的有一些回撤，市场上啊我们也也我们也有了一些回撤，那回撤之后，我们整个的超额依然还在大概10个点左右的这样的一个水平啊那。其实是非常这个难能可贵的啊，那么整个的这个呃产品呢，呃我们的换手率大概是在上边100倍左右啊，那持股数量大概是500~800只啊，那呃这个风格的暴露我们是呃控制在0.5个标准差之内。 00:13:52 那呃选股的这个是我们是在全市场啊，进行百前80%的这个流动性的这个这个市场里面进行选股啊，成分股的占比大概是在啊30~70之间，我们会呃跟随市场的这个变化啊做一些这个调整。 00:14:08 啊，这个是中+500指针的情况，那么接下来这个是真正1000中证1000啊。 00:14:13 我们其实我们的整个的这个呃端到端的这个策略呢，我们使用的是同一套的这个核心预测模型啊。那这套这个预测模型呢，它基于一套基础的因子处理的这样的一个呃来来处理所有的指数。那我们其实呃这套策略呢，我们的整体的这个泛化能力和稳定性啊都比较强啊，它可以避免这个单一指数的这个过度优化啊，以及这个导致的过度的过拟合的这样的一个风险啊。那么这个呢，我们在实盘的这个运作过程中已经啊比较被呃被比较有效地证明了啊，所以今年我们其实我们整个的这个产品线的这个业绩提升啊，都有了一个大幅的提升。 00:15:00 那么中证1000呢今年啊到前段时间，我们也有大概10%