证大资产在私募大赛中脱颖而出,受邀排排网《群星访谈录》进行投资分享

2024-08-02 14:20:42 - 证大资产

今年以来A股市场变化剧烈,风险控制压力增大,主要股指悉数下跌,截至7月30日,沪深300、中证500、中证1000指数年内跌幅分别为1.80%、13.44%、20.12%。但我司量化逆流而上,充分发挥自身策略和专业风控优势,在弱市中实现突围,同时我们积极与行内投资精英比拼交流,验证自身实力。

我司的股票量化产品在多个排排网承办的大赛中表现优异,斩获众多奖项私募,在大赛中脱颖而出,近期排排网特邀我司在《群星访谈录》进行投资分享。

上海证大资产管理有限公司前身创立于1994年,是国内最早一批成立的投资管理公司之一。公司既有深耕于基本面的价值投资和另类投资团队,又有新兴的量化研发团队,致力于基于大数据分析和金融工程模型的量化投资策略,在人工智能领域有前沿深入的研究,是货真价实的“私募常青树”。三十年是资本市场从无到有、蓬勃发展的时代。公司成功穿越历次牛熊,严控下行风险,践行复利成长。作为行业的佼佼者,公司多次荣获“金牛奖”、“英华奖”、“Wind最强私募奖”、“金阳光奖”、“常青树私募”等百余项业内权威大奖,实力和影响力受到行业内外的一致认可。

以下为访谈对话内容

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排排网:

请介绍下贵司的产品线及投资策略?相较同行,有哪些特点?

证大资产:

我司既有量化产品线,又有价值投资产品线。量化产品线有空气指增策略和量化对冲策略等;价值投资产品线有股票策略和债券策略等。相较同行,有如下特点:

(1)策略实盘时间长

量化Alpha策略实盘超10年,其代表产品:证大金马量化1号已存续9.9年,是当前市面上存续时间较久的量化产品;

(2)穿越三轮牛熊,抗风险能力出众

经历了2015年-2016年、2018年、2024年市场极端风险,抗风险回撤能力强。

以金马量化1号为例:在2015年股灾前和股灾后,金马量化1号表现不俗,股灾后半年,金马量化1号即恢复前期高点创新高;在2016年熔断后4个半月,金马量化1号已收复所有亏损,并创新高!

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排排网:

近段时间,贵司的股票量化产品取得了亮眼的参赛成绩表现,可否分享下原因?

证大资产:

我司股票量化产品取得了亮眼的参赛成绩表现,主要有以下几个方面的原因:

(1)价值投资与量化投资的有机结合

价值投资团队成立30年,历经三轮市场牛熊,以另类投资方式践行价值投资理念,积累了丰富投资经验。量化投资团队是国内量化投资的先锋者,专注于量化选股板块,是量化领域的“手艺人”。团队均毕业于国内外顶级名校。做到价值投资和量化投资有机结合。

(2)强大的科研能力和策略迭代能力

公司积累了雄厚的自有资金用以支持投研开发,购买GPU,搭建自有机房等,持续不断更新迭代策略。在高频价量拥挤,中性策略回报率走低后,低频量化多头选股能适应各类市场,容量大,收益相对不错。和其他基金低相关性,配置属性强。

(3)风控严格,市场磨砺三十年

风控与投资完全独立,有一票否决权。公司风控总监已在公司任职十余年,具有绝对的话语权。具备精细化事前、事中、事后风控体系,防患于未然,坚信剩者为王”,避免政策风险。

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排排网:

今年以来,在行情分化演绎、中小盘风格明显调整的情况下,量化策略整体表现并不理想。贵司认为自己有哪些做得好的地方?有哪些需要改善?

证大资产:

我司量化策略今年以来有优秀表现,主要来源于以下几个方面:

(1)深耕基本面量化:基本面量化拥挤度低,衰减慢,容量大。证大资产的量化策略基于较多基本面因子,选股模型自动进行动态因子组合,根据市场做动态调整;

(2)价值投资团队赋能量化:公司价值投资团队深耕市场30余年,经验丰富,对市场风险和宏观大势研判较准确,为量化赋能;

(3)拥有完备投决会和风控制度,执行严格:经历市场几轮市场牛熊,模型根据市场情况迭代升级了若干次,追求均衡搭配,应对极端行情经验丰富。

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排排网:

以大模型为代表的AI技术突飞猛进,越来越多投资机构逐步将其应用在投研领域,贵司有无进行应用尝试?

证大资产:

我司是国内较早将AI技术运用到投研领域的私募之一。AI技术适合挖掘市场中非线性投资机会,能够自我完善和学习不同的市场环境,并在不同的市场中做出最优抉择,几乎是目前市面上有效性最高、前景最广的策略体系。目前用AI技术研发的人工智能策略有效性强、超额收益较高,在同质化严重的策略市场中稳占一席之地。

风险提示

本文不构成任何投资建议。投资有风险,本资料涉及基金的过往业绩不预示其未来表现,基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成基金业绩表现的保证,我司未以明示、暗示或其他任何方式承诺或预测产品未来收益。投资者应谨慎注意各项风险,认真阅读基金合同、基金产品资料概要等销售文件,充分认识产品的风险收益特征,并根据自身情况做出投资决策,对投资决策自负盈亏。

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