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中国特色三因子模型
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鸣石基金:AI驱动+本土化创新!十五年持续迭代量化投研版图
搜狐财经· 2025-08-26 15:34
公司背景与领导团队 - 公司成立于2010年12月,全球员工超100人,投研团队占比超80%,硕博学历员工均毕业于海外常春藤及国内顶尖名校 [2] - 创始人袁宇为沃顿商学院金融学博士,曾任美联储研究员、沃顿商学院及上海高级金融学院教授,师从美国金融学会前主席Stambaugh教授并共同创立公司 [4] - 公司与Stambaugh教授合作发表文献"Size and Value in China",提出适用于中国市场的三因子模型修正版本 [7] 量化模型与学术研究 - 开发中国特色三因子模型(CH-3),将价值因子从账面市值比(BM ratio)调整为盈利市值比(EP ratio),并剔除全市场市值最小30%的股票以提升解释能力 [12] - 模型基于市场因子、市值因子和价值因子,能有效解释A股市场大部分截面收益率异象 [12] - 持续优化模型细节以适应市场政策、环境和结构变化,使策略更贴近真实市场环境 [12] 投研体系与技术架构 - 独创"五环多核"量化流水线投研体系,涵盖因子、AI、优化、风控、交易五个环节,通过多团队协作强化策略研发持续性与稳定性 [13] - 2021年成立AI实验室G-Lab,AI全流程参与因子挖掘、模型优化、风控和交易环节,提升投研效率与策略迭代速度 [13] - 2022年启动超算基础设施建设,建成两期超级计算机并持续扩容"星座计划",为AI提供更大算力支持 [14] 因子挖掘与AI应用 - 因子库包含人工挖掘因子10万个和机器挖掘因子8000万个,实盘因子库入选30000个因子,以人工挖掘为主、机器挖掘为辅 [14] - 人工因子具备高学术理论支撑,机器因子在低波动环境下表现更优,AI逐步提升机器因子比重 [14] - 采用学术团队挖掘因子叠加AI选择因子,由人工智能匹配因子权重并生成信号,严格保持因子低相关性与高夏普比率 [14] 产品业绩与市场表现 - 量化选股产品"鸣石春天28号"近三年超额收益位居头部私募量化选股10强第3名 [15] - 业绩归因于高效投研体系、策略强适应性、全市场选股优势及市场流动性波动性提升 [15][16] - 中证1000指增产品"鸣石宽墨七号"上榜同类产品今年来超额收益10强,受益于小市值股票价格弹性和错误定价机会 [17][18] 风控体系建设 - 自研Barra多因子风控模型,在传统模型基础上增加对中高频交易敏感的短周期因子,优化风险因子计算方式 [18] - 精确控制产品波动率与风格敞口,提升波动率预测能力,使风控措施更具前瞻性 [18]
鸣石基金:AI驱动+本土化创新!十五年持续迭代量化投研版图 | 量化私募风云录
私募排排网· 2025-08-25 12:05
公司背景与领导团队 - 公司成立于2010年12月,全球员工100余人,投研团队占比超80%且硕博学历占比高,毕业于海外常春藤名校及国内顶尖名校[1] - 创始人袁宇博士2008年毕业于宾夕法尼亚大学沃顿商学院金融学博士,曾任美联储研究员、沃顿商学院及上海高级金融学院教授[3] - 袁宇博士与美国金融学会前主席Robert Stambaugh教授共同创立公司,并将学术研究成果应用于投资领域[3] 量化模型与学术研究 - 公司基于Fama-French三因子模型修正提出符合中国国情的中国特色三因子模型(CH-3),使用盈利市值比因子替代账面市值比因子,并剔除全市场市值最小30%的股票以规避壳价值影响[7][13] - 模型持续优化以适应市场政策、环境及结构变化,确保策略迭代有效稳定[13] 投研体系与技术布局 - 独创"五环多核"量化流水线投研体系,涵盖因子、AI、优化、风控、交易五个环节,通过多团队协作提升策略研发持续性与稳定性[9][14] - 2021年成立AI实验室G-Lab,AI全流程参与因子挖掘、模型优化、风控及交易环节,提升投研效率与策略适应性[14] - 2022年启动算力基础设施建设,包括两期超级计算机及持续扩容的"星座计划"超算系列[14] 因子挖掘与策略应用 - 实盘因子库包含30000个因子,以人工挖掘为主(100000个),机器挖掘为辅(8000万个),人工因子具备强学术理论支撑且与库内因子保持低相关性[14][15] - 人工挖掘因子在高波动率环境下表现更优,机器挖掘因子在低波动率环境下微观结构捕捉能力更强[15] 产品业绩与市场表现 - 量化选股产品"鸣石春天28号"近三年超额收益位居头部私募量化选股10强第3名,归因于高效投研体系、策略适应性及市场环境共振[16][17] - 量化选股策略不对标任何指数,选股灵活性和广度更高,精准把握结构性机会[17] - 中证1000指增产品"鸣石宽墨七号"上榜行业前列,因小市值股票价格弹性突出、定价效率低及流动性改善带来Alpha和Beta双重收益机会[18][19][20] 风控体系本土化建设 - 自研鸣石Barra多因子风控模型,针对中高频交易策略提升波动率预测能力,引入短周期因子并优化传统风险因子计算方式[21] - 精确控制产品波动率、风格敞口等风险指标,增强风控措施前瞻性和完备性[21]