市场背景与策略定位 - 在A股市场风格频繁切换、波动常态化的背景下，兼具市场贝塔收益和超额阿尔法收益的指数增强策略，有望成为投资者穿越市场周期的重要配置工具[1][22] - 聚焦中小盘成长风格的中证1000指数增强策略，凭借高弹性、高成长等特点，吸引了众多投资者的目光[1][22] - 在当前中国经济结构转型、科技创新成为核心驱动力的时代背景下，中小盘成长风格有望显现出长期的配置价值[22][44] 黑翼资产公司概况 - 黑翼资产成立于2014年，是国内首批成立的量化投资机构之一，始终贯彻科学理性、策略多元和长期稳健的投资理念[2][23] - 公司专注于数量模型研究，注重回撤控制和长期业绩表现，以投资者利益为核心，力争在控制回撤的基础上获取可观收益[2][23] - 两位创始人陈泽浩和邹倚天均为国内第一批华尔街归国量化投资经理，均拥有18年海内外量化投资实战经验[2][23] - 两位创始人既是基金经理，也是核心量化策略的控制人，公司管理结构非常稳定[2][24] - 公司已实现全流程AI量化投资，并构建了多元化的策略矩阵，覆盖量化选股、指数增强、市场中性、多策略、量化CTA等产品线[2][23] 投研团队实力 - 黑翼资产中投研人员占比达约70%左右[3][25] - 投研团队成员的平均从业年限超过10年[3][25] - 超过60%团队成员拥有博士学位，多毕业于斯坦福、麻省理工、清华、北大等知名学府[3][25] - 公司建立了全面的人才梯队建设体系，既有经验丰富的资深基金经理，也有充满创新与活力的应届生加入[3][25] AI技术与量化流程 - 黑翼是较早将人工智能技术应用到金融市场的机构之一，将AI技术植入量化投资的全流程，包括数据收集、因子挖掘、收益预测、组合优化、算法交易等各个环节[4][27] - 公司秉承长期、多元的投资理念，重视全频段、全周期、多品种、多策略覆盖，追求超额收益来源多元化、超额同质化程度低[4][27] - 公司通过自建数据中心，采用分布式存储系统和大数据处理技术，实现海量数据的高效存储和快速访问[18][39] - 投研流程由数据团队、因子团队、建模团队、组合优化团队和算法团队分工协作，涵盖数据分析、因子挖掘、收益预测、组合优化和算法交易等步骤[20][41] - 公司持续更新和优化因子库，除了量价数据、基本面数据外，还积极扩充另类数据，包括新闻舆情、电商数据、信用卡交易、卫星图像数据等，并利用AI技术解码挖掘更多隐藏的市场信号[20][41] 中证1000指数特征 - 中证1000指数小盘特征鲜明，主要聚焦于小市值公司，选取中证800指数样本以外的规模偏小且流动性好的1000只证券作为指数样本，与沪深300和中证500等指数形成互补[5][28] - 从行业分布来看，中证1000指数成分股大多包含高成长、高盈利能力的科技行业，其前三大行业分别为工业(占比26.59%)、信息技术(占比21%)和原材料(占比12.98%)[10][31] - 成分股多集中在新兴产业，"专精特新"企业占比领先，成分股内"专精特新"企业数量为175家，数量占比达17.50%，均远高于沪深300(15家，5.00%)、中证800(56家，7.00%)和中证500(41家，8.20%)，指数新经济特征较为显著[13][34] 中证1000指增策略核心 - 中证1000指数增强策略以中证1000指数为参考，在追踪对标基准指数的前提下，充分利用数理统计、机器学习等技术优势，力争挑选出全市场有alpha的股票，同时追求市场收益和超额收益[15][36] - 黑翼资产采用多元化因子配置作为其核心策略，通过均衡融合机器学习因子、基本面因子和人工量价因子，构建了一个相互协同的因子体系[16][37] - 公司有成熟的数据团队和AI技术赋能，以收集和挖掘更多数据信息，分散超额收益来源[16][37] 风险控制体系 - 黑翼资产建立了完善的风险控制体系，通过事前、事中、事后风控三大体系将具体措施深入至整个投资流程[20][41] - 事前风控在因子层面严控各类因子的暴露敞口和偏离度，力争使产品的业绩稳定性得到增强[20][41] - 事中风控实行24小时实时监控与人工监督，实时监控订单执行情况，防范异常交易[20][41] - 事后风控根据市场变化进行动态调整，以适合的制度把控全局[20][41] - 公司自研风险控制模型，通过技术与风控深度融合，依托强大的IT能力实现风控规则的自动化执行与实时监控，响应速度快，并保持风控高度独立[22][44]