私募日记-鸣石基金

01 公司概况
上海鸣石私募基金管理有限公司成立于2010年，协会备案编号 : P1005659。鸣石是主打股票量化策略的老牌量化私募，管理规模100亿+。本篇对鸣石的股指策略进行介绍。

02 核心团队

公司策略研发、数据开发人员皆具备深厚学术业界背景。投研团队人数70人、公司人员110人。其中多位核心PM有毕业于国内外顶尖名校的博士，也有来自于Citadel, D.E Shaw和Worldquant等顶级海外量化机构，公司策略研发人员配置在行业处于领先水平。

◼Robert Stambaugh 鸣石创始合伙人

芝加哥大学博士、沃顿商学院金融学教授

美国金融联合会（AFA）原主席、世界权威金融学术期刊 Journal ofFinance 原总编

◼袁宇 总经理&策略负责人

沃顿商学院金融学博士

曾任宾夕法尼亚大学沃顿商学院教授、上海高级金融学院教授前美国联邦储蓄银行研究员

所著十篇文献发表于国际顶级金融研究期刊，被广泛应用于国内市场交易

学术成果

其中，“Size and Value in China”是美国三大金融学术期刊中发表的第一篇关于中国股票市场的文章，是袁宇博士和 Dr. Robert Stambaugh教授所著

1、对美国市场流行的 Fama-French 三因子模型（Fama and French 1993） 进行修正，提出了符合中国国情的中国特色三因子模型。

2、分析中国股市特有的壳价值问题，构建市值因子时排除市值最小30%的公司。该模型可以吸收Fama-French的账面市值比，并完全捕捉中国股票市场的所有价值效应。

3、本文的三因子模型解释力完全优于单纯复制Fama-French的三因子模型，可以解释中国股票市场中的绝大多数异象，包括盈利异象和波动率异象等。

硬件支持

鸣石超算中心“星座计划”——“仙女座”，超算中心已完成第三期配置算力达到8000核心，每年保持50%提升，交易相关服务器托管在上交所机房，更快更佳获得交易速度。

03 策略概况

◼因子团队：因子挖掘

鸣石因子组根据数据源密度的不同，研发生成不同预测周期的底层因子。

人工挖掘因子超过10万个，机器挖掘因子超过8000万个，其中入选指数择时类的因子超过6000个。以量价因子为主，加小部分新闻舆情因子。

数据源构成：

（1）量价因子：成分股、ETF、股指的量价数据。其中成分股的量价因子和股票策略一致，区别在于股票策略会有截面但是股指策略只有趋势。

三种量价数据主要用来验证强弱，比如3个量价同时都看多的话，信号强度就会更强，是一个佐证的功能。很多时候期货都是一个领先指标，通过基差来反映的，会有噪音，所以通过多维度的数据来看整体的趋势。

（2）新闻舆情：GDP/LPR/MLF等宏观数据。IC和夏普不高，用来降低策略相关性，加在长周期上。

◼AI团队：因子整合

学术团队挖掘因子，叠加AI机器选择的因子（人工挖掘的因子占比较重），由AI根据市场最新数据赋予权重生成数个不同预测周期的信号，目前拥有十几个不同信号。

◼优化团队：信号组合

信号权重是优化器生成的，月频优化，最终优化目标为夏普比率最大化。目前数据通过机器学习直接生成的信号贡献占比在10%+。

人工挖掘和机器学习的信号整体表现差不多，特征会有差异。在波动率比较低的时候，深度学习在微观结构的捕捉上表现更好；波动率放大的时候，人工挖掘的反而表现会更强。

股指多空策略会将分钟级、小时级、天级以及周级的信号进行非线性拟合，最终形成平均预测30分钟的信号。

◼风控团队：量化风控

鸣石的风控管理具体分为产品层、信号层。

在产品层监控各参数（通过自研Barra、MSCI Barra两套风控模型，将产品波动率、风格敞口等风险指标精确控制在目标区间）。

在信号层监控信号失效性（对当前条件下策略模型适用性的定量描述，权重系数分为三档；为避免单一信号风险，单一信号最大权重不超过30%；信号权重由权重系数与信号最大权重决定）。

◼算法团队：交易执行

目前交易品种包括IH、IF、IC、IM当月合约，每日平均买卖双边交易6次，全年换手1500倍左右

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