蒙玺投资-路演回顾
主讲人：
本期第215期路演回顾，我们邀请了蒙玺投资，由蒙玺投资市场执行总监陈浩文为大家分享“行稳致远 短周期时序策略”。
PART 01 - 公 司 介 绍
PART02 - Q&A 环 节
PART 01
公司介绍
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公司信息
上海蒙玺投资管理有限公司（登记编号：P1063294），成立于2016年1月，公司实缴注册资本1000万，为中国证券投资基金业协会观察会员，办公地位于上海，是一家专注于量化投资的对冲基金公司。公司创始团队&投研成员均具备海内外顶尖高校数理金融等多元学科背景，致力于为客户提供长期稳健收益。
NO.2
团队配置
创始人- 李骧
中国科学技术大学化学物理学士、美国布朗大学理论化学硕士、现任上海市浦东新区数理金融学会理事长、上海交通大学上海高级金融学院 AIM+导师、中国科学技术大学金融硕士（MF）研究生业界指导老师。
主要负责公司战略方向及投研团队管理，具有15年以上量化策略开发及交易经验，致力于研究股票、商品期货、股指期货等市场的低延迟交易策略。曾交易美国股票、期权，以及国内商品期货和股指期货。2008年开始从事量化交易，国内第一批从事量化交易的基金经理。
NO.3
策略介绍
蒙玺投资的核心策略为多资产策略
一、股票策略
超额收益来源：多频段信号预测模型与海外成熟方法论
500指增：线性组合为主，另类因子为主，单因子逻辑性强、可解释性强，容量大，海外先进成熟方法论。
1000指增：非线性组合为主（100%），量价因子为主，微观结构、短周期、全频段信号，深度学习、神经网络，低回撤，高夏普。
超额收益来源：蒙玺多因子选股模型（另类因子60%+基本面因子30%+量价因子10%）
另类数据-全球200+数据源：致预期数据、电商数据、航运数据、舆情数据、特定行业数据、宏观数据等另类数据挖掘出的因子。
数据是发展迭代的下一轮竞争优势：互联网、物联网、大数据等不断发展，万亿GB量级的数据源源不断地产生利用机器学习对海量的复杂数据进行深入挖掘、输出洞察，进而激活和释放数据的深层价值。
低相关性-传统量化模型和机器学习模型：Pure Alpha-传统量化模型可解释性相对较高，获取纯粹的超额收益Smart Beta-机器学习模型一定程度上的暴露，获取风格上的超额收益。
二、短周期时序策略
通过自建底仓方式，全复制沪深300成分股，用300股指期货对冲底仓的市场风险。每日对持有的股票进行短趋势交易，即同一股票在同一交易日内完成多次买进和卖出，收盘时维持股票数量不变，通过日内价差的方式获取收。
原理：对于所持有的个股短周期内的涨跌进行预测，进而对个股进行短期内的低延迟交易。
影响因素1-对冲成本：为了对冲底仓的市场风险，需要使用股指期货对冲，如果对冲成本较高，就会摊薄超额收益的利润，进而影响策略的整体表现。
影响因素2-交易活跃度：在市场整体活跃度比较低的时候，一方面由于市场上交易对手的减少，会增加交易上的滑点，也就是难以以期望价格交易，进而增加交易成本；另一方面，交易活跃度降低就会减少错误定价的可能性，进而导致策略能捕捉到的机会减少，也会影响策略收益。
PART 02
Q&A环节
01
目前规模是多少？各策略条线规模是多少？
👨🏻蒙玺投资市场执行总监陈浩文：
目前管理规模65亿，客户构成以机构投资者为主。其中CTA策略5亿，其余60亿是量化股票策略。量化股票又分为三个条线，包括选股类的指增、选股类的对冲以及短周期时序策略。短周期时序策略目前规模13-15亿左右，剩下的指增和对冲类策略各20多亿左右。
02
策略容量是多少？主要受什么原因的限制？
👨🏻蒙玺投资市场执行总监陈浩文：
短周期时序策略容量预估是30亿，目前有13-15亿，策略容量主要受限于标的的流动性。其次该策略对最终落地券商的交易系统的速度延迟等有着较高要求，所以我们一般会要求提前完成券商系统反采流程以使用我们自主研发的低延迟交易系统。
03
各类型因子的占比？
👨🏻蒙玺投资市场执行总监陈浩文：
短周期时序策略基本上以非线性模型的量价因子为主，选股类型的策略则有两类模型，分别是线性模型和非线性模型。
跟踪中证500指数的选股策略是线性模型为主、非线性为辅，线性模型中另类因子占比60%，基本面因子占比30%，量价因子占比10%。
跟踪中证1000指数的选股策略则是非线性占多，主要以量价因子为主。
04
蒙玺在另类因子方面的研究非常深入，投入也非常大，能不能展开聊下？
👨🏻蒙玺投资市场执行总监陈浩文：
蒙玺的选股策略中另类数据的优势尤其突出，这也是我们从2021年策略系统性迭代以来的重要发展方向之一。
首先，提到另类数据离不开其在海外市场的应用。根据第三方统计数据显示，截至2019疫情前，美国量化基金的规模占美股总市值的比例接近10%，总规模约为3.3万亿美元，成交额占比达60-75%左右。美股市场的交易主体主要是机构投资者和大型对冲基金，与A股的市场结构存在较大差异，而后者交易主体仍以个人客户为主。因此在美国市场想获取超额具有一定难度，像国内常用的基本面因子、量价因子，在美国市场可能在三、五年之前就已经失效了，这个时候想要再去获取超额的难度就非常高。从国内市场来看，近年来每年超额收益也在不断衰减。鉴于这一趋势，我们公司自2021年起就开始充分考虑这一点，提前布局和投入，选择了另类数据这一赛道。迄今为止我们仍在持续不断地去采购另类数据，持续挖掘长期有效的另类因子。
另类数据涵盖范围广泛，包括招聘数据、产业链上下游的数据等。相比之下，国内早期较为常用的一致预期和舆情数据在我们这里反而使用较少，主要原因在于其衰减速度比较快，我们更加看重另类数据的长期有效性。我们目前储备的有效另类因子超过200个，并设立了专门来负责挖掘这些因子，这是一个需要长期投入的过程。
从另类因子带给我们的适用性或者效果来看，它表现出超额相关性低的特点，在不同的区间环境下，与量价因子超额收益天然具有低相关性。因此对于一些FOF机构、一些希望实现差异化配置的客户而言，这样的策略具备显著的配置价值，这是我们的优势之一。
而在方法论上，我们在追求爆发性超额的同时也会兼顾超额的稳定性。无论是短周期时序策略，还是选股类型的alpha策略，我们都非常看重夏普比率和卡玛比率这两个指标。专注超额的低相关性和超额的爆发性，同时兼顾其稳定性，这就是我们当下使用另类数据所得到的一些效果。
05
接下来模型迭代的方向及其原因？
👨🏻蒙玺投资市场执行总监陈浩文：
我们进行了三个部分的迭代：
首先，在线性模型方面，我们更加重视使用另类因子，不断获取有效的另类数据并挖掘有效的另类因子。这是一个我们过去以及未来都长期投入的过程。
其次，在非线性模型方面，我们会更多地去深入一些短周期方面的研究，包括微观结构层面的研究以及短周期的预测等。
第三，在短周期时序策略上，我们将尝试扩大策略容量。包括我们正在不断迭代自己的算法，同时去做一些产品线的扩容，为原有的产品策略新增一部分额度。
06
最初想要在另类这个赛道做出蒙玺自己的特色，是出于哪些方面的考量？
👨🏻蒙玺投资市场执行总监陈浩文：
首先需要考量的是非常现实的问题。大家可以发现，2021年是量化资管行业一个非常大的爆发期，许多管理人在短期内迅速扩大了规模，但观察我们公司的发展历程，资管规模其实一直都是稳步新增的状态，这就是我们公司的理念：我们希望产品的收益情况跟整体公司的业绩永远是走在管理规模之前的。
其次，这几年选股类的产品，用量价、基本面因子带来的超额衰减速度是非常快的，客户在2021年、2020年买的指增产品，超额可能有30%到40%。但是现在以500指增为例，一年能有15个点的超额已经非常不错了，失效性是大家都会面临的一个问题。蒙玺创始人李骧李总，是一个偏好长期投入和提前布局的人，他所认定的具有长期价值的事情他愿意在前期投入成本。蒙玺在2021年去系统性布局另类数据，其实就是提前做好准备，打出提前量，同时我们也希望突出我们策略的差异性，尽可能去避免同一赛道的拥挤，优先于整个市场去做策略储备。整个量化市场获取超额收益的来源某种程度上是我们研究能力的体现，也是我们领先于市场的一个势能差，这也是我司战略上提前部署另类数据的主要原因。
07
市场总监星座
👨🏻蒙玺投资市场执行总监陈浩文：
天蝎座。
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内容 | 泽募家
配图 | 图源网络侵删
敬请期待我们路演的下一位私募之星