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发布于2025-10-20 15:30682次播放
齐风鲁韵,量化新章

齐风鲁韵,量化新章

主讲人:王昱博 | 山东天宝;周千 | 山东天宝
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山东天宝市场总监王昱博与策略研究员周千分享了公司量化策略的最新进展,包括多数据源、深度学习模型及自研风控系统的应用,策略展现纯阿尔法效应,中证全指指数增强策略年化超额45个点,最大回撤仅4个点。公司已组建15人核心投研团队,投入千万级资源,未来计划拓展至场内多空策略,目标规模超100亿。投资者可咨询产品详情。
关键词
套利策略
深度学习模型
数据驱动
模型驱动
特征集
风险模型
组合优化
图片K
财务数据
新闻数据
主题数据
概念数据
原始字段
弱特征
强因子
预测周期
风险控制
超额收益
中证全指
风险因子
章节
  • 00:00:02
    山东天宝量化策略转型与齐风鲁韵新章产品路演
    山东天宝市场总监详细介绍了公司从套利策略向量化多策略转型的背景与进展,强调了在保持套利策略稳定运行的同时,通过引入量化投研人才和长期准备,成功研发指数增强策略。资深策略研究员将分享大模型研究及量化策略应用,解答投资者疑问,路演旨在展示公司量化策略转型成果及未来发展方向。
  • 00:03:29
    量化团队双基金经理模式与深度学习模型驱动的阿尔法策略
    团队采用双基金经理模式,一位负责交易执行,另一位主导深度学习模型研发。策略特色为数据与模型驱动,结合多数据源与深度学习模型预测股票收益率,自研极端风控择时系统,收益来源于数据源多样性。通过特征集构建、深度学习模型输出打分,叠加风险模型与组合优化求解,最终由交易团队执行。
  • 00:08:04
    深度学习模型在金融市场数据分析中的应用与创新
    对话详述了金融数据分析中模型迭代的历程,从线性模型到集成树模型,最终过渡至深度学习模型。重点介绍了使用原始字段、特征集及强因子构建核心模型的过程,涉及level two数据、图片K线、财务数据及文本数据的处理与应用。深度学习模型结合CNN识别K线形态,通过embedding技术处理文本数据,实现多维度信息的高效刻画与模型训练。
  • 00:12:36
    深度解析量化投资模型架构与迭代策略
    对话深入探讨了量化投资模型的构建与优化,涵盖了从原始字段到强因子的特征处理,以及CNN、RNN等神经网络的应用。模型迭代方向包括使用更高频的level two数据和引入弱特征、强因子,显著提升了年化超额收益。此外,还介绍了基于市值的风险控制策略和自研的极端风控择时系统,有效规避了市场风险,如在贸易战期间保持超额收益。
  • 00:18:47
    深度学习与风险控制在量化投资中的应用及策略优势
    对话详细介绍了利用深度学习模型预测股票评分,结合风险模型进行组合优化的量化投资策略。强调了黑名单机制在实时监测异常事件中的作用,以及自研极端风控择时系统对规避回撤的重要性。通过回归分析展示了策略中纯阿尔法效应的显著优势,表明风格因子对策略贡献为负,强化了策略的独立性和有效性。同时,阐述了选择中证全指指数作为基准的合理性,旨在为客户提供均衡配置的投资方案。
  • 00:24:13
    新旧模型对比下的超额收益与回撤分析
    讨论了新旧模型在实盘和回撤中的表现,新模型年化超额45%,最大回撤4%,实盘超额14%,在包含大量大票的情况下表现优秀,特别是在指数强而个股弱的市场环境下。
  • 00:26:55
    深度解析量化投资策略与回撤控制机制
    对话围绕量化投资策略展开,详细介绍了团队构成、投研投入、模型迭代流程及AI应用,强调纯量化调仓与风控择时系统,阐述回撤控制的有效方式,包括模型优化与市场监测阈值设定,展望未来规模扩张与产品规划,回应投资者关切。
问
1.山东天宝的量化策略是怎样的,以及为什么选择在当前环境下建立量化部门?山东天宝量化团队的组织架构及团队成员如何分工?
答
山东天宝的量化策略主要是捕捉市场短期定价失效的机会,并在市场效率不断提升的背景下持续发现并利用这些机会。我们注意到,在经济发展和货币政策支持下,中国优秀资产具有长期贝塔价值。因此,成立量化部门旨在让公司在获取市场贝塔收益的同时,通过阿尔法能力创造超额收益,以满足投资人对于长期资金配置的需求。量化团队采用双基金经理模式,其中徐海生总负责交易执行,凭借其在阿尔法策略领域的丰富经验;李博士则负责核心模型的研发,因其在AI智能方向的专业背景,带领团队进行深度学习模型的研发。团队成员还包括在高频交易、数据集构造、数学优化等领域有所专长的同事,共同构建起一个多维度的专业团队。
问
2.山东天宝量化投资策略的主要特色是什么?山东天宝量化策略具体是如何实施的,以及其模型迭代历程是怎样的?
答
山东天宝量化投资策略的特点包括数据驱动和模型驱动相结合,通过多个数据源和不同颗粒度的数据输入到深度学习模型中,输出对未来股票收益率的打分。此外,团队自主研发了一套极端风控的择时系统,并确保收益来源来自底层数据源的多样性,而非对单一数据源的精细挖掘。实施过程主要包括从各大类数据集中构建特征集,输入到深度学习模型中,生成全市场股票的一维打分,再结合风险模型和组合优化器求解出最优权重分配给交易团队执行。模型迭代历程经历了从因子挖掘做线性模型,到构建特征集集成,最后过渡到仅使用深度学习模型的阶段,并在此过程中不断进行集成和优化,以实现更精准的投资决策。
问
3.山东天宝是否是因为其传统的套利策略不好做才被迫转型进行量化投资的?
答
完全不是这样,山东天宝的套利策略仍在稳定运行并不断迭代优化。公司在主业稳健发展时开辟了第二增长曲线,这是优秀公司在主业基础上寻求多元化发展的一个典型例子。自2023年建立的核心投研团队已具备多策略研发能力,特别是在指数增强策略方面,经过实盘模拟和样本外测试,积累了丰富的实证数据,并积极引入具有量化投资经验的专业人才。
问
4.深度学习模型如何处理不同粒度的数据源?
答
我们的深度学习模型首先接收来自多个数据源的各大类数据,包括Level Two数据(如每三秒的十档行情、订单簿信息等),并将这些高频数据进行降频处理,例如转化为分钟K或日K线。对于更细粒度的数据,我们会直接购买并加工最原始的参数,以保证前后处理逻辑一致,确保数据质量。
问
5.图片K为何会被引入到模型中?
答
图片K的引入是为了捕捉和识别K线形态中的复杂模式,比如双W底等形态。传统数字方法难以简洁描述这类形态,而使用卷积神经网络(CNN)可以更有效地识别图像形式的K线形态,从而提升对K线信息的刻画维度和效率。
问
6.财务数据、新闻数据和主题数据如何被处理后用于模型训练?
答
财务数据因其混评性质,需要进行时间对齐和填充等处理才能输入模型。而新闻、主题和概念数据作为文本类型,通过现代自然语言处理技术(如embedding)转换为数字格式的向量,同样可以交由模型进行训练。
问
7.模型中特征的分类有哪些?
答
模型中的特征分为原始字段、弱特征和强因子三种。原始字段是最初始的量价数据;弱特征是经过简单计算公式处理以包含更多维度信息的特征;强因子则是经过ICR、夏普检验等验证,结果显示表现良好的从不同数据来源挖掘出的因子。
问
8.模型结构复杂度如何随特征复杂度变化?
答
从原始字段到弱特征再到强因子,模型结构复杂度依次增强。原始字段因其信息初始,需要较复杂的模型结构进行学习;而弱特征相比原始字段更为简化,只需简单模型结构即可;强因子由于已通过人工验证和结果表现优秀,通常只需简单组合和模型结构就能训练出来。
问
9.模型使用的具体结构及预测周期是怎样的?
答
模型使用了多种深度学习结构,如CNN、TCN、RN(代表持续训练框架中的GRU、LSTM)以及transformer类、GAT、GCN和图神经网络等。预测周期根据特征粒度的不同而变化,如订单数据可能用一天或五天的预测周期,财务数据则可能用五天或十天。最终通过集成多个小模型的预测结果,得出未来股票收益率的一维评分。
问
10.当前模型迭代的主要方向和效果如何?
答
当前模型迭代主要围绕两个方向:一是直接从Level Two数据中提取特征并训练,不再经过降频处理;二是扩展模型输入,不仅包含原始字段,还加入了弱特征和强因子。这种迭代使得整体年化超额相比之前提升了约十个点,验证了日内信息的有效性及迭代的合理性。
问
11.在风险控制方面,你们采取了哪些措施?
答
我们开发了一套名为类bara的风险因子系统,模仿CN16设计了十六大类风险因子,如市值、非线性市值、残差波动率等,并自研了一套极端风控的择时系统。该系统在今年三月底成功触发,在4月7号贸易战期间避免了影响,使我们在当天超额收益达到了正80个BP,因为我们提前进入了风控择时系统,将市值因子暴露控制在了0。
问
12.你们如何运用黑名单机制进行风险防范?
答
我们建立了一个结合新闻数据和deep sick API的黑名单机制。通过训练文本语言模型,确定并通知deep seek哪些股票会被认定为黑名单,并每天输出一个打分。我们选取打分最高的股票组成黑名单列表,进行额外剔除,类似于ST股票的处理方式,但规则有所不同,旨在捕捉到交易所回溯无法监测到的重大负面事件。
问
13.风格因子在你们策略中的贡献如何?
答
我们实盘业绩表明,从纯阿尔法效应来看,相较于策略净值(PL),其他十六大类风格因子的贡献是略微负偏的,意味着它们不仅没有提供正向贡献,反而像噪音一样存在,这突显了策略的纯阿尔法效应。
问
14.你们产品的流程是怎样的?
答
我们首先利用深度学习模型预测打分,然后结合风险模型将各策略约束条件输入组合优化器求解。不同策略类型对应的组合优化器会有所不同,例如指增需铆定指数控制偏离度,量化对冲关注期货类别及对冲比例,多空则需考虑券池资质。
问
15.你们产品的优势有哪些?
答
我们的优势在于收益来源多样化,来自多种底层数据源和颗粒度,提供分散的阿尔法;拥有自研的极端风控择时系统,能规避极端回撤,且该系统与传统多因子策略低相关,采用机器学习模型实现差异化运作。
问
16.为何选择中证全指指数作为基准?中证全指指增的表现如何?
答
我们选择中证全指指数是因为希望为客户配置较为均衡的产品。该指数包含市场上五千多支非ST股票,覆盖了沪深北交易所所有A股及红筹存托凭证,涉及31个101000级行业,配置均衡,适合追求平衡风险偏好配置的客户。中证全指指增实盘表现优异,自2022年以来年化超额45个点,相比老模型提升约10个点,超额最大动态回撤仅为4个多点,夏普比率超过16。即便在沪深300指数股强个弱的现象下,仍然实现了较好的超额收益。
问
17.贵司投研团队有多少人?投研投入有多大?
答
我们目前投研团队共有十名研究员,加上4个IT人员、2个研究员、2个交易员以及市场和行政人员,总共大约二十多人。在硬件投入方面,我们最初使用4090服务器,随着深度学习同事增多,现在还使用L40S,并且投研投入已达到千万以上。
问
18.模型一般多久迭代一次?目前是否是最先进的模型?是否涉及AI技术?
答
我们的迭代思路是先跑出一个模型预测结果,通过验证ICR和top return等指标,如果新模型比原有老策略表现显著更强,则会申请资金进行实盘验证。实盘验证成功后,才会将老策略的资金迭代至新模型上。迭代频率较高,但并非固定周期,需要经过模型预测验证和实盘测试阶段。确实涉及AI技术,特别是在深度学习模型和处理文本类型数据时使用了大语言模型,在hunting face和allam等平台上进行微调。
问
19.量化各策略的规模情况如何?
答
从团队成立至今,今年六月份之前我们一直专注研究自有策略,六月份开始对外募资,目前整体规模为四亿,其中一半在多空策略上,约1.2亿在增策略,其余几千万在中信产品。
问
20.仓位结构调整是纯量化还是结合主观判断?调仓频次是怎么样的?
答
我们所有策略包括风控择时系统均采用纯量化方式,根据模型输出打分的离散度来决定买卖,不进行主观判断。调仓频次为双边年化50到80倍,一天大概调整20%左右。
问
21.明年产品计划以及回撤控制方面是如何做的?
答
明年以指数增强为主,有自己量选策略,并考虑加入场内多空。回撤控制方面,在模型输出的打分绩效上设定可接受的最大回撤阈值(如5%以内),并通过优化器设置和正则项来优化。实盘中的回撤控制通过择时系统实现,当触发择时条件时,会将市值风格因子暴露控制为零,以匹配特定指数(如中证全指)。
问
22.择时系统的触发方式是什么?
答
择时系统的触发基于市场运行情况(均值、波动率、流动性等)监测系统的阈值以及模型输出打分的离散度。如果市场情况和模型预测置信度同时满足设定阈值,则进入择时系统,进而采取市值偏离度控制措施,但触发频率较低以减少对超额收益的磨损。
公告:本路演内容仅代表本场路演机构及嘉宾的观点,不代表本平台立场,不构成任何投资建议。基金的过往业绩不代表其未来表现,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。本路演所涉信息及数据,须以基金管理人官方网站及其委托的基金估值核算机构发布的内容为准,本平台不对上述资料作出任何实质性判断或保证。

私募路演直播:

齐风鲁韵,量化新章

私募直播看点:

1、山东天宝首场量化指增策略发布会
2、数据驱动,智胜未来
3、与智者同行,与超额共赢

管理人简介:

山东天宝

山东天宝私募基金管理有限公司(登记编码:P1030978)(以下简称:天宝基金)创建于2015年11月,总部位于山东淄博,注册资本金1000万。
天宝基金致力于以ETF为主要投资品种的金融衍生品市场,包括ETF套利、融资融券套利、个股期权套利、期现套利等。天宝基金的ETF套利技术、盈利模式稳健,长期专注与量化投资领域深耕细作,成为一家专注长远发展的专业资产管理机构。
公司着力打造量化投研中心,组建量化投研团队,望全周期全品种覆盖。2023年,天宝基金全资控股成立上海智算人工智能科技有限公司。
资本市场的高波动要求我们要善于综合运用各类金融工具和投资工具,以保持投资的稳健性和可持续性。
天宝基金认为: 量化只是手段,模型仍是基础,而差距来自策略。

主讲简介:

周千

毕业于香港大学金融工程专业,并在中央财经大学获得金融学学士学位。从业6年。现任山东天宝基金担任量化研究员和分析师,负责机器学习模型复现、事件驱动策略构建、资产配置研究等工作,具备丰富的实盘经验和数据分析能力。

王昱博

从业4年,职业生涯开始于普华永道,后任职于国内某老牌量化私募市场部门,负责团队的渠道工作,现为山东天宝私募基金管理有限公司市场部负责人负责市场部的高净值客户维护和渠道的开发工作

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