马海源表示，致诚卓远的核心策略是通过统计分析的方法分析股票的相关数据，构建模型对股票进行打分，捕捉短时期内的价格偏离中枢的交易机会，获取超额收益。

他不止一次的强调了自动化在“战胜市场”中的重要作用，“我们是全自动化交易，我们的模型是选股、交易、风控三位一体的。”自动化的实时打分，可以比较准确的描述股票上涨之前的特征，帮助公司更快的发现交易机会，并且进行风险预警。

以下为2018年6月30日，由新浪财经和东方证券联合主办的东方证券杯私募梦想创业营第三场在深圳成功举办。入围机构之一致诚卓远（珠海）投资管理合伙企业（有限合伙）合规风控总监马海源作为机构代表在闭门答辩中讲述过往业绩，阐述投研理念，接受评委提问。

致诚卓远投资风控总监  马海源

以下为答辩实录：

　　一、公司简介

　　致诚卓远：大家好，我是致诚卓远的马海源，感谢主办方的邀请让我代表致诚卓远在这里讲演。致诚卓远是一家专注于股票量化阿尔法策略的一家私募，从2014年发行第一只产品到现在，已经管理了超过52只产品，有4年的管理历史。我们团队有9个人，投研有4人，风控和运营有5个人，投研的核心是史总，是北京大学物理学的本硕，超过10年金融数据建模的经历。其他投研人员也是来自于北大和复旦的，风控这边，我是有10年从业经历的金融证券律师，一些运营人员也是有银行、券商工作经历，并且有投行业务背景的人员。

　　二、投研体系

　　致诚卓远的核心策略，投资思想是通过统计分析的方法分析股票的相关数据，比如说交易量和价格等数学特征，构建模型，捕捉短时期内的价格偏离、价格中枢的交易机会，获取超额收益。致诚卓远底层多个模型对股票实时进行打分，综合得出股票相对的排名，不断的卖出排名低的股票，买入排名高的股票，构建一揽子股票超越市场，战胜市场。我们的产品策略有两种，一种是指数增强，对标一揽子的指数股票。另外一个就是阿尔法，中性策略，把市场那部分的涨跌通过股指期货或融券对冲把它对冲掉。

　　我们的综合打分系统衍生出两种策略，中性策略和指数增强策略，产品目前有四大类，对标的中证500、沪深300、中证1000和全市场选股的。现在规模最大的是中证500的品种，中证500的品种，中性策略致远三号在市场上排到第五的位置，2017年度我们中性策略业绩是全国排名第一。一套模型两种策略的四个品种，目前沪深300品种年化可以超过指数25%，中证500品种可以超过指数年化40-50%，中证1000品种可以超过指数年化60%左右。2016年致远实盘超过中证500指数50%，2017年是超过指数45%。致诚卓远目前运行规模已有30亿，有90%是中证500的品种，包括指数增强和对冲。另外有一小部分是沪深300和中证1000的。

　　我刚才讲我们战胜市场的表现，为什么我们可以战胜市场？可能有以下几个原因，先就外因方面来说，第一，自动化量化交易在中国来讲尚处于起步阶段，做的机构还是比较少；第二，交易对手的问题，中国还是一些散户或个人投资比较多，短时期内的超额收益会比较多，竞争对手的系统化竞争能力弱一点，中国市场散户的羊群效应仍旧比较显著。从内因角度分析致诚卓远为什么能战胜市场获取超额收益，一是原创性，史总并没有在其他的量化做过，他是一个本土的，北大毕业去了建设银行，把他那套建模的方法用在股票方面，取得不错的结果，2014年开始管产品，我们底层的模块都是他一个代码一个代码敲出来的。第二，自动化，我们是全自动化交易，我们的模型是选股、交易、风控的参数三位一体。比如说短时期两三天全部股票换一遍，500的话我们会有200只股票的持仓，300是60-70只，传统股票2-3天全部换一遍，这样表象上会影响T0，但是我们并不做T0，在做选股的时候把参数嵌进去了，算法交易的冲击成本为零甚至为负，一体化比较强一点。第三，还是自动化，我们现在30亿的规模，只有两位交易研究员，主要是维持交易系统稳定运行，并不主动干预交易。因为我们有风控阀值，我们只看结果，不看市场，观测这个模型本身，回撤还有效果，如果还有效就模拟盘接着走，所以我们盘中会预警，一旦回撤1.5%，盘中就会进行人工干预，否则就是机器自动化交易。自动化比较强，我们两个交易策略研究员，52只产品，30亿的规模，这是致诚卓远战胜市场的内因和外因，以上就是我讲演的内容。介绍了基本情况，以及我们如何战胜市场，以及为什么战胜市场。谢谢！

　　（问答环节）

　　龙舫：致诚卓远是过去一年市场的明星，业绩做的非常好，比较理想。你刚才也介绍了大幅超越指数。致诚卓远这一年来表现好过于预期，市场上大家都很难以理解。比如说去年中证500是没有涨的，但是你们却涨了30-40%的收益。您刚才说是因为你们2-3天换一遍，换手率也不算很高。另外，您说到原创性，请您稍微详细的介绍一下，你们能取得这么高的超额收益是什么原因？

　　致诚卓远：我们不同于传统的多因子模型。用现在比较流行的一句话，第一性原理，我们回到本质，要超越别人，捕捉一些无效性。市场所有的信息已经反映在量和价的变化上，我们的模型主要是基于量和价的变化，相当于量和价是一套数字，一个数字输进去一个黑匣子，黑匣子就是史总多个维度的建模描述股票市场之前的特征，一个黑匣子得出综合的评分，我们实时的给股票打分，我们致诚卓远量化收益来源对于在黑匣子对股票上涨之前量和价特征的捕捉比较有效和准确；还有量大，第二是不断的更新变化。史总是他自己码代码，整合效应显著，升级迭代比较快。

　　从第二点来说，能不能描述市场，通过市场可以测试到，但是你的模型会不会被人发现，首先我们底层的模块在不断的变动，如果我们的模块不变的话，别人也不容易破解，底层的模块不同于其他人的创造。

　　还有另外一点原因，一体化程度比较强。比如说通过算法交易的形式，增多收益或降低收益，但是我们把它嵌到一起，比如说我们评出一个股票，我们是实时打分系统，我们不是头天算好打分。我们在TB级别对股票实时进行打分，打分高的我们没有买，可以买入，打分低的我们可以卖出，随时打分。影响打分的时间不是我们本身，而是系统计算，差不多3天的股票都要打一套分，打完第一轮打第二轮，精确到观测的值在500毫秒级别。

　　我们的超额收益，第一是靠建模的能力有效性，第二是时间，比别人更快发现交易机会，因为我们是实时打分的。第三，交易的程序已经嵌到选股当中，比如说早上10点钟有一个股票打分很高，会不会买完到下午两三点跌到要卖出，这是模型选择的问题。比如说结合换仓的时间，倒退模型，交易对盘口的观测已经跟选股嵌到一起了，三位一体的模型。风控上的高要求，回撤超过1.5%就会干预，可能会减仓或停止交易，盘中进行再次检测模型的有效性，如果没问题，先用模拟盘跟随买入，如果没有问题，观测几天之后再上线，主要是这几个方面的原因，原创性，一体化。

　　龙舫：你们的人员9个人，包括风控、运营，核心人员很少，主要是史总。因为是量化投资，包括你刚才说的选股打分，交易，乃至风控，这么多的系统，你们人员很少。怎么分工？怎么能够开发出来？

　　致诚卓远：主干模型是史总建构的，交易员只会做一些枝干的，比如说打分系统出来了，交易系统出来了，和券商的交易段做一个文件交互的程序化的互换，把我们的买卖系统嵌到券商的资金买卖。

　　龙舫：策略的思想，包括策略的提出，包括把策略变为这个系统，底层代码的撰写开发都是史总一个人完成？交易员是起辅助的作用。

　　致诚卓远：对。

　　龙舫：你们开发成一套IT系统？

　　致诚卓远：一套代码，一套模型，这个事情史总差不多花了六七年的时间，有些事情不是重复做的，比如说清洗数据，现在数据来源有些问题，买了数据之后肯定要清洗，有很多错误，清洗数据都花了很长时间，到2015年产品上线之前结束了，之后每天收数据，放到数据库面，包括底层的那些各个模块，这个时候框架建立起来之后，史总对每个模块，每天都在想新模型，差不多半年左右进行一次革新，不断的积累进行优化。致诚卓远只有一个模型，经历了那么多年，这个模型，方法、思想在那儿，架构在那，但已经是变化的不一样。我们现在的模型放在两年前，收益是400%，实际上这个模型发生了变化，不断的变，已经不再是以前的那个模型了。

　　龙舫：你们的变是根据收益的情况？根据市场的情况来变吗？有没有一个周期？

　　致诚卓远：这个变化还是在于底层选股模型这一块，不断的想新的方法描述股票，然后建模，短周期的变化特别大，描述的时候有很多的保障、想法去测试。

　　龙舫：这是有想法？还是说原有的因子没有效了？还是说逐渐失效才更换的？

　　致诚卓远：有可能，首先看结果，有新的想法再更新。我们是倒退的，首先有想法，再测效果，但是产品本身不可能经常变，差不多半年左右会大变一次，半年时间如果正常运行了，情况有效，半年之后可能会再优化。如果无效，就找到无效的地方迭代掉，找更新的东西进来。

　　龙舫：策略因子的添加或删除，或者说思想的升级，都是史总一个人在做？

　　致诚卓远：对，主要是他在做。

　　龙舫：你们产品的数量有52只的规模，超过30亿，这套策略的容量到底有多大？

　　致诚卓远：我们的发展路径比较稳，2017年从1个亿到10个亿，当时所有合作伙伴都停止接他们的资金了，我们要做一个事情，量化交易模型的容量肯定有一个上限。数据我们测试过，我们还用实盘进行测试，差不多10个亿的时候把参数调成20、30亿来试，实盘测试它的影响，能不能承载20个亿。经过大半年才开始重新接资金，经过八个月的实盘测试，离上限还是比较乐观的。当我们按原计划从10个亿到20亿，我们也经过了三个月左右的测试，也是不接资金。当我们再扩一倍的时候，这个模型仍然有效。我们的致诚卓远三号是时间最长的产品，它的夏普率是更高的，我们的模型更有效。我们的模型收益、稳健，甚至比以前更高的时候才会扩规模，我们预计中证500类容纳40个亿没有问题，中证1000是2018年才开始做，有客户需求，我们预测到40亿，300品种流动性比较强，上限应该会比40亿更高。

　　龙舫：中证500+中证1000就40亿了，你们的规模还有比较大的扩展空间。

　　致诚卓远：是的。

　　龙舫：你们的策略主要是做阿尔法量化对冲和指数增强，有没有新的策略在研发？

　　致诚卓远：我们就想把这一块做的精一些，分散风险，我们希望在底层，我们底层的模块希望没有相关性。比如说我们给学生排名一样，要考很多科目，物理、化学、生物，这个学生考清华的概率，每时每刻都在考试，我们史总做的哪些科目要考，哪些科目的权重占比高，比如说你考的科目越多，分担风险的能力越强。多策略是分散风险的一种方法，我们希望在底层做分散风险，我们史总在黑匣子里面更加有效的描述股票上涨的特征，能够进化的比别人快。

　　刘飞：咱们这个模型，您刚才说是半年调整一次，这个是因为先前的模型策略是不适用了？还是说收益率降低了才要调整？是什么触发的？

　　致诚卓远：如果说收益率下降或模型无效了，最初会在我们的阿尔法回撤，会出现比较大的变化，不会等待突然断崖式的出现问题，我们是渐进的做，当出现回撤大的时候我们立马会反思，半年做一次，史总的一些新想法，跟风控无关联的想法，个人对模块的积累之后差不多半年更新一次，是一种升级。有两个维度，如果是模型无效，这个我们不会等到出问题统一来一次，在盘中运作过程中逐渐进行解决，因为我们用回撤来做预计，1.5%的回撤超过了，我们就会停止或减仓，就来反思到底是不是模型的问题，如果没有问题了我们用模拟盘走一段时间，确定没有问题了再上线。模型失效一年最多五次机会，对冲产品的风控预警一般是设0.95、0.92，0.95减仓一半，0.92清盘。回撤一次发现正常，连续三四回的时候减一半仓，到0.92的时候就清盘，最大的可能性是连续碰到五次，做最大程度的风控。

　　刘飞：1.5是立马暂停交易？

    致诚卓远：暂停交易。

　　刘飞：现行的持仓，然后再反思，再跑模拟，跑模拟一般会跑多长时间再上线？

　　致诚卓远：时间不定，但不会特别长。如果发现它没有太大问题，不是因为模型本身的问题，或者是怎么样的，我们就可能会三五天再次上线。

刘飞：三五天内的持仓，纯粹的中证500或中证1000就可以了？

　　致诚卓远：对，对应指数。

　　刘飞：建模是根据股票交易指标，不是根据基本面指标选的？

　　致诚卓远：基本面指标我们也会配合用一些。

　　刘飞：你们说实时打分。

　　致诚卓远：主要还是价格和交易量的变化数字，基本面的财务因子，比如说财务数字，PE、PD，在黑匣子里面会有一些组合，配合来用。

　　刘飞：市场上的基本面，大概是什么样的权重？

　　致诚卓远：没有对应的套路，我们是偏交易量和价格。