时间：2024年6月
内容：粉丝盲盒问答|解密致诚卓远
致远大致情况
致诚卓远成立于2014年，10年来专注于股票量化。
2015年，成立首支自主管理的量化产品；2016年，成立首支指增产品，规模1.5亿；2017年，成立致远（珠海），与致远（厦门）管理团队相同，规模7亿；2018年，规模达到30亿；2019年，进入招行私行白名单，规模50亿；2020年，设立上海投研办公室，上海昆明两地办公；2021年，规模超过65亿，含嵌套80-90亿；2022年，规模超过80亿，含嵌套120亿。
2024年最新管理规模为130亿，量选55亿，300指增10亿，500指增10亿，1000指增10亿左右，市场中性65亿左右。
投研团队
基金经理：史帆，北大物理学硕士，FRM。
史帆具有多年金融从业经历，曾是建行金融大数据分析师、支行副行长，具有较强的金融建模功底，构建的模型多年来取得稳健收益。
风控总监：马海源，10余年法律、金融从业经历。
团队人数：一共32人，其中投研人员13人，投研人员在扩充中。
实盘因子比例构成：90%是量价因子，剩余10%是另类因子。
策略迭代更新史
2014年，线性模型；2015年，机器学习应用；2016年，分钟级别数据应用；2017年，专注于中小盘、市值中性研究；2018年，Tick级别数据应用；2019年，T0和阿尔法独立运作；2020年，程序化T0和阿尔法策略有机融合；2021年，300+500轮动策略；2022年，因子库丰富度提升。
综上两点：1、致远专注于短周期/偏中高频的量化策略；
2、每日进行复盘，2-3个月需要一次大的更新迭代。
Q＆A问答
Q1：您眼中的史帆是什么样子的？
A：致远量化的创始人史帆积极拥抱前沿的计算机和信息技术，善于将自己的数理天赋和建模能力，通过系统工程转化成落地应用，并不断实践，持续优化。史总的一种系统化和IT化的努力，不仅限于投研，在我们的募集管理、基金运营、风控合规管理等方方面面，都尽可能把业务流程化、系统化、自动化得快速迭代，他的这种前瞻性的禀赋，以符合时代潮流，使得我们总体来说可以把视角放得长远一些，所以史总给人的感觉总是比较理性和冷静，坚守本分，沉浸于研发和团队建设，持续用专业为客户创造价值。
Q2：请介绍下公司各条策略线的情况？
A：致远的量化策略，主要是用数学模型和信息技术对股票相关的量价信息进行归纳总结，再转化成自动化的投资交易的计算机软硬件系统，这个系统旨在构建超越市场表现的组合，这是赚钱逻辑。
产品基于量化研发系统做出优化后的两类产品：量化对冲+量选。
量化对冲：不是静态的所谓300、500、1000，是在300、500和1000的策略之间的一种轮动对冲策略，它的模型上要考量的是多头超额和空头基差的情况，进行仓位最优化的配置，它可以看作是300 500 1000，同时 IF、 IC和IM一起轮动，中间是市值、行业、风格中性。也就是在轮动的过程中，始终保持多空、市值、行业、风格的相对严格中性，追求风险平衡下的稳健收益。
量选：在全市场轮动选股。对冲策略受限于对冲工具是某个指数，但量选策略严格来说不对标某个指数，优势是发挥模型选股，创造超额收益的原始能力，特色是持仓比较分散，持股数在2000个票左右，个股集中度除特别的某些个股之外，不超过1%，并建立盘中的事前、事中、事后多层次的风险管理系统，这个风控是对冲、量选都会使用。
目前对冲策略偏300 500偏大一些，量选偏500和1000，当然比例是动态调整的，规模接近各一半，对冲可能略比量选多一些。
还有一些定制的纯500和300指增，它的规模相对量选要小一点。
Q3：在年前出现量化超额普遍回撤的市场环境下，致远如何应对的？
A：市场的风险事件，主要是因为市值因子所暴露的小票流动性危机导致，使得量化模型的超额出现回撤。在风险事件下，致远两个策略的风控是这样做的：
1）量化对冲策略，因为我们本身采用的是轮动对冲策略。开年以来，从结果来看，沪深300的股票以及空头端是以IF为主。所以在事件危机爆发时，比如截至2月2日那一周，我们超额回撤了3%左右，但是回撤总体来说在可控幅度之内，所以我们启动了风控程序。我们当时的把风险暴露收缩到正常状态的50%左右，节前的一周由于我们在对冲产品在小盘上的暴露几乎可以忽略，因此没有受到明显冲击，也就是说我们的当时的回撤第一是在可控幅度之内，第二回撤还还主要不是小盘暴露所引发的，而是因为整个在当时扭曲的市场里面行为习惯和往常大部分时候不一样，使得模型出现了一些回撤，所以我们对冲策略出现了一定回撤，但是控制相对来说还是在我们的掌控之内。
2）量选策略，因为它本身定位于以中小盘为主。从长期历史数据来看，1800之外的小票占了40%左右，所以截至2月2号，超额回撤的波动达到了预设阀值的时候，我们开启了风控，当时收缩了指数外的指数占比，整体降低了风险因子的暴露。但是因为流动性的限制，当时的调整是到2月6号才调整完毕。到2月6号收盘时，我们把1800之外的比例压缩到20%左右，2月5号到2月8号，量选产品相对中证1000的超额回撤在5%左右，回撤在2月底3月初左右基本修复。
综上，无论是对冲还是量选策略，这波风险对我们的模型影响并不大，而且我们应对相对及时，所以总体来说修复比较快，尤其对冲策略影响比较小，这可能有赖于说我们一直以来是追求Pure α，不对风格进行暴露所带来的结果。
Q4：过去有没有遇到类似风险事件，致远是如何应对并控制回撤的？
A：实际上我们从14年11月开始发产品到现在，几乎经历了大大小小的各类风险事件，有句古话叫做“历史不重复但是押韵”，它每一次事件都有不一样的表现形式，但是我们从中可以找到一些共性，比如这次风险事件，是因为对风险的暴露，或者是抱团瓦解所导致的市场的交易行为习惯发生一些扭曲或者受到干扰，导致的模型出问题。1)14年11月，刚做产品时，碰到了对冲基金黑天鹅。在14年11月之前，大部分做量化的都是做多一些小市值的票、做空沪深300的股指期货，所以是做空大市值、做多小市值，但是在14年11月金融股一波行情使得指数往上，所以当时大票比小票表现好，很多量化对冲策略在那个时候出现了危机，但是我们恰恰是那个时候刚开始做量化私募，所以当时恰恰因为是我们从那个时候开始一直追求的Pure α，所以我们当时大中小都配了一些，做了市值、行业的中性，我们虽然受到了一些干扰，但很快开始赚钱。所以14年,我们反倒因祸得福，业绩经受了考验并开始得到机构认可。
2)17年一季度，出现的大小盘分化。所以大小盘风化的时候仍然会对你的整个模型造成一些影响，因为在扭曲的市场里面行为习惯和之前不太一样，会出现一些不适，但是一旦明确这点之后，我们通过一些风控参数的调整，我们去适应它并慢慢修复，所以17年表现可以。
3）21年一季度和四季度，前者是白马股抱团的核心资产抱团瓦解，后者是新能源或者一些高科技企业抱团瓦解。在这两个阶段，我们的超额反而相对比较稳健，和大部分的量化回撤形成了鲜明的对比。
4）22年11月，也是经历了4~8月的一波行情之后，在11月出现了小范围瓦解，同样的我们在22年11月到年底那段时间的超额表现依然稳健，甚至比如22年11月，超额比以往还要更稳一些。
综上，历史上出现过类似的风险事件，因为风险暴露所带来的市场风格切换乃至出现波折的时候，往往这时因为我们追求的是Pure α，表现相对稳健。过去的情况虽然有相似之处，但表现形式不一样。
Q5：致远是如何来平衡风险与收益？
A：1）最强的防守是进攻，所以对量化模型来讲，它最大的风险是模型失效，所以我们的持续对抗风险的办法是对抗模型的衰变，我们不断迭代更新模型，我们现在是两三个月更新一次模型，这是根本之道。
2）回到根源，量化或者做资管的本质是创造超额收益。即使所谓的择时，本质上也是一种超额获取。因为我们所预测的是中短周期的股票涨跌规律，当被问到“未来是大票还是小票行情，或者某个主题或者行业会更好”的问题时，往往他站在中长周期的视角，我个人觉得也许有人能做到中长周期能够获取超额，但是资管必须系统性得能够战胜市场，所以它必须得有一套方法论逻辑去验证它。所以从我们角度讲，因为我们预测的是中短周期，所以我们不会在一些中长周期的行业、风格上进行预测，我们一直是市值、行业、风格的中性操作。
3）回到方法论。风险来自于各个方向，因为投资本身就是对抗不确定性。人的认知是有限的，所以在人的理性有限的情况下，假设我们出错了该怎么办，我们需要尽可能将历史风险事件做标记，尽量避免。
Q6：量化投资越来越高受重视，并且也出台了许多的规范性政策，包括成交限制，融券限制等等。您如何解读今年的量化投资环境？
A：1）从政策目的去解读，当资管市场回到经济学原理，为什么需要监管出台政策？原本是自由竞争的市场，恰恰因为整个资产管理行业或者金融行业，充满了信息不对称。所以这个时候需要政府有形之手，比如对机构的主体行为进行一些规范。所以从这个角度讲，如果我们仅仅看当下的规则，好像是突然出了规则。但是拉长视角，从90年代资本市场出现，到2000年前后开始有阳光私募，再到2014年正式有私募登记，你会发现制度首先是一些行业的监管或者政府，它首先会放出一定的冗余度，让市场主体先去尝试、去试错。尝试完之后，监管对它进行归纳总结，继续制度迭代。从这个角度讲，今年所谓的量化监管，不是今年才重视，它一直都在尝试，在实验，在归纳总结。
2）比如我们看到证监会关于程序化交易的行政规章，在2015年就出台了征求意见稿。譬如国务院的私募条例，在2017年就出了征求意见稿，包括我们的最近私募办法的行政规章，最早14年就出了。所以私募新规不是一蹴而就，对我们业内人士来讲，它没有出最上级的规则，比如行政法规、行政规章、交易规则，但我们在早些年的实操中，有一些交易规则或者行业规则已经在规范我们了，所以监管对量化投资的政策不是突然出现的，它是之前就有，只不过层级不一样，只不过现在经过了多年实践，有些规则的层级慢慢上升到了行政法规、行政规章，或者是某些行业的操作指引变成了交易所、协会的规范。所以从历史角度讲，这个过程恰恰是私募也好，尤其量化私募也好，它从16年到现在整个量化私募的规模的快速增长，所以我的解读是利好，因为它本身从实践来看，政策一直有，监管规则一直在，而且现在越来越细并且科学。
3）本质是扶优限劣。在这个背景之下，实际上它最大的障碍是信息不对称所导致的道德风险和逆向选择。规则的出台能够使得道德风险和逆向选择得到控制，使得私募资管能够繁荣，所以它确实会有个过程，会出清后调整，但是最后又回到有序稳健的发展，所以如果我们从未来的大趋势来看，如果完成了工业化的国家，它的财富会不断积累，财富积累会催生财富管理和资产管理。所以如果这个趋势是一直往上的话，我觉得未来是相对会比较繁荣的私募市场，量化市场也是，因为量化是数字化时代的落地应用。
Q7：致远量选以中小盘为主，在年前经历了比较激烈的小微盘调整后，您后续如何看待小微盘表现？以及目前哪个指数的贝塔机会更好？
A：1）小微盘，刚才讲我们是市值、行业、风格中性，我们希望把各个方向上的风险进行控制，小微盘因为天然容量有限，所以它的风险在于流动性，所以我们不会在小微盘上过多压住，不会有明显化风险。
2）小微盘不代表没有价值，我们不会做价值上的判断。因为存在即合理，而且我们相信任何一只大票都是从上市的小市值开始慢慢做大。
3）现在的一些相关规则可能对壳资源会有一些影响，可能会使得一些博弈资金对小微盘的看法发生变化。市值小不代表没有价值，但是它容纳的资金有限，所以当流动性发生危机时，它的不确定性比较高。
如何选择贝塔：致远不做贝塔判断，专注于创造阿尔法，对于小微盘需要控制风险，不要超配，虽然它去年相对来说有比较高的超额。
Q8：在过往量化规模扩张快的20和21年，致远规模变化并不大。您如何看待私募募集和策略周期的悖论（好募集时往往是策略高点）？
A：从逻辑来看，尤其专注在中频维度的量化投资，它的收益、波动和规模属于“不可能三角”，致远一直以来偏向稳定收益和低波。回溯到历史，我们确实也这么做。当时在17年时，当时规模接近10亿，18年接近20亿，19年上半年到了四五十亿。我们回到那个时点，国内量化在17年没有超过50亿，18 19年也没有任何一家超过100亿，100亿的量化是在19年下半年接近20年出现。所以从我们角度来说：
1）我们倾向于稳定收益、低波动。但是从实践角度讲，当时还是出于稳健，因为当大家规模都不大的时候，募资实际上增加了不确定性风险。所以致远在17 18 19年都停了一阵子，刚好碰到20年的一波行情，那波行情总体来说募资比较好募，但是我们停了一阵子。到了21、22、23年，我们停了一阵之后，21年开始募，但是20年和21年是风格或者抱团能够带来收益的两年，当时我们没有参与抱团，因为我们是中性风格，所以在20年和21年，我们的这种模式相对不太讨巧，所以业绩表现肯定没有抱团更性感，所以在那两年我们募资在21年也在募，但是我们20年停了，21年募得少，但是22年23年相对来说我们反倒是说整个行业的募资速度下降时候，我们从80亿左右到了120 -130亿就是22年23年，所以你会发现我们募资的节奏更多是从模型通过实践感知它的规模承载的维度去考虑。
2）我们期待给到客户的是相对稳定的Pure α。所以确实错过了20年21年，一方面是因为暂停募资，另外是我们当时的风格中性这种模式不是特别讨好，所以要募资速度在那两年慢，但总体拉长时间看，我们从14-15年只有几百万的管理规模，到现在接近130-140亿的规模，实际上这个速度不慢。所以从这个角度讲，我认为理论上私募的募资和策略周期不应该有悖论，如果你是从为投资人创造收益的角度出发，如果你相信你的理性是有限的，你想谨慎通过实践去感知你的规模承载能力的话，我认为这并不对。因为我刚才也讲了，我认为资管市场是会持续很多年并规模很大的市场。所以当你看到长期的时候，你就不会在意你的募资和策略表现的悖论。
Q9：您怎样看待未来的主观，还有量化投资的发展方向？
A：1）我想澄清一下现实，把视角拉长到5年甚至更长，很难得出量化表现比主观好。比如从16年开始看，16 17年主观多头表现得更好一些，然后18年市场有下跌行情，当时是以对冲为主的量化私募也得到了市场认可，但如果我们看20年21年也并不是只有量化好，主观也不错，包括公募基金，唯独是可能在2023年，量化还不错，因为2023年有所谓的小微盘。因为量化大部分是指数型，所以在下跌市场中，能够比指数跑得好，相对来说还不错。在趋势行情中，有可能主观多头或公募基金的表现确实比量化好，但是在21年底开始的下降趋势行情中，对标指数是比较讨巧的。
2）量化至少有一点需要把它突出出来，刚才我也介绍了我们致远的一些特色，包括使用比较前沿的信息技术。因为经常有人举例子，10年前的全球对冲基金或者资产管理机构有多少家是主观，有多少家是量化，到10年后，可能量化比主观多。但是看背后你会发现很多原先用主观方法做的投资人，后面采用了量化方法。所以国内的量化私募，它可能是先进信息技术的早期使用者，但它并不是垄断者。随着技术进步，技术使用的门槛会下降，所以一些非量化机构未来也可以采用量化方式。所以从这个角度讲，也不能说量化相对主观的优势。回到一点，量化和主观，如果想赢，你都必须能够系统性的能够战胜市场，所以你都需要定量分析，你都需要使用先进的计算机技术和信息技术来帮助你，这在海外也正常。所以未来，我认为主观多头或者公募基金，它会逐渐开始使用量化技术。
3）量化私募，它也会持续借鉴主观的一些好的方面。所以譬如我们目前的很多地方，都开始进行配置。虽然致诚卓远不做风格判断，不做行业、主题判断，但是从配置角度来讲，确实有人这么做。所以我们和那些资产配置机构的合作，比如23年以来，我们发现有很多投资者开始配置类似于FOF。他们会做一些主观、宏观判断，我们和他们协作，之后给客户的是组合的东西，所以不管量化还是什么，它是产业生态，它都具有配置价值。所以我们可以通过一种复杂分工，比如投资人去购买专业的资产配置机构，资产配置机构使用的主观研究的方法，然后同时又投量化私募产品，使得投资人得到尽可能周全的配置，来分散风险和保值增值。所以我对未来的看法。
Q10：致远保持竞争力的奥秘是什么？
A：1）关注科技。我们从14 15年开始关注比较前沿的智能统计工具。而且史总发现使用一些东西能够使它的预测精准度提升，使量化模型能够更加高效。因为我们知道AI工具，能够做到的核心功能叫降本增效。所以量化私募往往是很少的人能够管相对比较多的规模，就是因为它使用了一些降本增效的先进信息技术，还有计算机科技。
2）持续调优。因为任何的量化金融工程就是持续调优、不断反馈、不断修改和迭代，所以叫做IT化，IT化是流程化、自动化、系统化。
3）管理风险。巴菲特说知道自己的局限反而是个优势。因为史总从第一天做量化就想获取稳定模型，根源在于底层方法论。做量化模型如何避免过拟合，大数据建模相对容易规避过拟合，小数据建模容易过拟合。在什么场景里面你会使用大数据，就是你的交易频率，你的持股数量。交易次数越多的策略是我们当下所使用的以量价为主（以统计套利）为主要方法的偏“中高频”预测，但这个中高频是引号，它是相对的，我们知道量化发展这些年，它的预测周期、换手在下降，因为资金在增多，但是总体还是偏中短期预测。我们会在一些中长期的风险上进行规避，所以管理方面首先在投资策略上知道自己擅长什么，知道哪些地方会有风险。在其他层面，包括我们公司的运营、合规、风控，我们也希望尽可能根据时代政策变化而不断调整，同时避免重复犯错，我们希望它能通过流程化、自动化、机制化来规避风险。
4）创造价值。回归到本质，如果你能给客户获得持续性的超额收益，你就不用担心规模是多是少，反而你要考虑的是你募资的边界能力。