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姜涵:上海绵烁资产管理有限公司总经理,新加坡南洋理工计算机工程(AI方向)、金融工程硕士、美国卡内基梅隆大学计算金融。曾任职于德意志银行、花旗银行全球市场部负责FICC业务,主要服务投资体量庞大的机构,如淡马锡、中投等;2015年回国担任华泰风险管理子公司金融衍生品业务独家顾问。后加入申万宏源证券总部,主要负责金融行生品及自营业务,结合海外的经验与本土化的实践,建立量化策略体系。2020年开始带领公司驰骋量化私募市场。
核心观点
CTA策略是重要的、不同于传统股票市场的收益来源,可以获取大宗商品、股票市场的指数、以及国债等标的资产可以带来的交易性收益。这类收益帮助投资人分散了在传统投资市场,尤其是最主流的股票市场所携带的风险。
量化策略的基础是过往数据,因此最大的风险往往是过往数据中样本量比较小、不太常见的市场形态,尤其是剧烈的大拐点,以及突发政策所引起的大幅波动。
策略间从原理出发的多样性和互补性是首要的,而跨资产类别是其中的必要条件之一。
商品市场大概率有明显的“政策顶”(而股市有明显的“政策底”)。我们认为商品市场很难出现连续上涨的大趋势,因此缩短周期、加强截面类的策略,是比较明治的选择。
被动风控虽然不可避免,但也永远不是最好的办法。因此策略的设计,尤其是组合的设计,在源头就应该考虑风险的均匀性,以及对极端风险的平滑和对冲。
投资人应该提前准备以应对这些冲击。靠主动的频繁的择时调仓,很难长期维持足够的成功率,给投资人造成的压力也可能过大。更好的方法仍然是分散配置,尤其是在资产类别、策略类型等方面寻找真正有效的多样性和互补性。
七禾网1、姜总您好,感谢您在百忙之中与七禾网、东航金融进行深入对话。能否介绍一下公司主要团队成员的背景,特别是投资团队的构成和专长?
姜涵:绵烁现在的投资策略团队,核心成员中有的是境内外银行或券商自营的背景,也有境内外对冲基金背景,都是国内外优秀高校毕业。团队整体在前沿算法、机器学习、深度学习等领域有相当深厚的基础和实践成果,专注在市场的量化特征在对未来资产价格变化的预测能力上,从而能够在广泛的资产类别上获取收益的能力以及构建高质量的量化投资组合的能力。
七禾网2、公司的主要投资策略有哪些?
姜涵:现有的策略包括:量化选股策略,以及衍生出的中性、多空和指数增强策略;量化CTA策略(包括商品策略和金融期货策略);底仓T0策略;以及上述策略按投资需求配置出的复合多策略(稳健型、平衡型、进取型)
七禾网3、公司的策略开发流程,您能简单介绍一下吗?
姜涵:策略开发主要分为以下步骤和流程:
1. 因子开发(体现市场特征的设计)
2. 模型及学习目标的选择(线性、机器学习、深度学习等)
3. 对模型进行历史数据训练
4. 产生样本外的预测值
5. 基于预测值及约束和风控条件构建投资组合
6. 检验该组合的收益质量,包括但不限于收益率、夏普率、对现有组合的贡献
七禾网4、其中,CTA策略在资产配置中扮演什么角色?
姜涵:CTA策略是重要的、不同于传统股票市场的收益来源,可以获取大宗商品、股票市场的指数、以及国债等标的资产可以带来的交易性收益。这类收益帮助投资人分散了在传统投资市场,尤其是最主流的股票市场所携带的风险。
同时,CTA策略在市场波动放大时通常有较好的表现,能够起到帮助传统金融资产对冲极端风险的作用(所谓的“危机阿尔法”)。比较重要的是,我们认为这一特征在境内市场主要体现在金融期货上。
另外,CTA策略的多空仓位上的均衡性,能够帮助投资人对抗市场整体的下跌,降低整个投资组合对牛市的依赖,可以大幅降低投资人持有传统资产的难度。
七禾网5、您如何看待CTA策略与传统权益类、债券类资产的相关性?
姜涵:CTA策略与传统权益类、债券类资产相关性较低。CTA策略交易的标的更偏宏观类型、在经济结构中更为上游,因此与更加微观驱动的个股组合之间相关性通常比较低。传统权益类资产主要收益的驱动力是企业的盈利能力和其资产的收益能力,债券类收益主要和利率环境、信用状况相关。而CTA策略主要基于期货等衍生品市场,其收益跟商品价格波动、股市整体波动、及利率水平波动等因素有关。这种低相关性的原理是比较直接的。
七禾网6、您认为运行CTA组合时最重要的风险是什么?
姜涵:量化策略的基础是过往数据,因此最大的风险往往是过往数据中样本量比较小、不太常见的市场形态,尤其是剧烈的大拐点,以及突发政策所引起的大幅波动。这类风险,原理上看是无法完全消除的。我们认为最佳的处理方式是多资产、多交易维度、多模型甚至是多策略的配置。这一点,对于投资人是有价值的,对于管理人来说也同样重要。