近些年量化私募在国内飞速发展，量化基金成为越来越多投资者的选择。实质上，量化投资是利用计算机技术和数学模型，从庞大的数据中寻找能够带来盈利的“大概率”事件，它的优势在于比较理性，能够克服人性投资的贪婪与恐惧，千象资产就是一家专注于量化投资的实力百亿私募。

8月18日，排排网财富有幸邀请到了千象资产罗亚南先生做客专访节目，罗总在节目中详细地介绍了量化投资的投研体系、千象新的产品线以及对后市的展望。以下是节目精彩内容整理。

精彩观点摘录：

1、股指期货和期权自诞生以来，已成为全球主要资本市场不可或缺的专业化风险对冲工具，发挥着缓解系统性风险的作用，提升交易的活跃度，降低市场的波动。

2、参考海外市场的场外衍生品业务发展经验，资本市场的机构化进程伴随着衍生品市场的发展与成熟。

3、资本市场机构化程度的加深将伴随着多样化的风险管理与对冲需求增加，推动场外衍生品市场的进一步发展。

4、结构化产品规模的扩张将持续贡献股指期货的多头持仓需求，缓解单一的空头套保需求带来的股指期货深度贴水。

严守能力圈，管理规模控制是常态

千象资产专注于量化投资，通过数据挖掘、数学建模并结合计算机技术投资国内二级市场，是中国证券投资基金业协会会员单位，具备基金业协会登记备案的私募基金管理人资格。

成立至今，公司蝉联四届中国证券报“金牛奖”、荣获上证报“金阳光奖”、证券时报“金长江奖”、中国基金报“英华奖”等多项行业权威奖项。目前为多家大型银行、信托、券商、上市公司、FOF等提供净值化私募基金产品和投资顾问服务，管理规模超百亿，位居行业前列。

值得一提的是，管理规模控制是量化私募的一个常态，当公司的管理规模达到一定程度之后，如果管理人不加限制的扩张，会对投资者造成很大的风险。

一般来说，市场在持续的变化当中，当产品规模持续扩大之后，原有的策略可能不适应当前的规模就会导致失灵。千象是一家聚焦于期货市场的私募，在各个产品线均制定了严格的规模调控计划，严守自己的能力圈。

目前，千象整体规模偏向于新增20亿到30亿，在维持策略稳定性和浓度不变的情况下，通过扩充策略厚度来实现。在人员方面，目前公司已超过60人，新增人员主要集中在量化选股方面。

量化迅速迭代，资产配置需顶层意识

目前，量化行业正处在一个快速迭代的过程中，在资产配置上，我们需要有顶层意识。以往我们在做主观产品选择时，通常是在一个框架之内做选择，如果集中在某一类资产、板块或者市场，对于分散风险是非常不利的。

通过量化多策略组合，引入多策略、多资产、多盈利模式，可以把风险主动分散到不同的地方，从而实现净值波动的平缓以及持续向上。

趋势跟踪，止损不止盈

千象股指CTA策略覆盖中证500股指期货、沪深300股指期货、上证50、中证1000股指期货，策略采取触发式开仓，不主观进行品种选择，所有品种都可以交易，不对交易进行限制。

在核心思路上通过短中长线趋势跟踪动态配置，目前日内策略约占30%，短隔夜策略约占40%，日线级别策略约占30%。股指CTA策略的理论合约价值上限与指增端仓位相等，通过波动加多头的组合，利用两种不同盈利方式的叠加实现相对比较可观的收益。

当市场呈现出上涨或下跌的趋势时，趋势跟踪策略往往会表现较好，但当市场呈现出趋势逆转或盘整时，趋势跟踪策略往往表现较差。千象的思路是止损不止盈，和许多普通者不同的是，整个策略其实是不抄底不逃顶，赚的是中间的那部分，是在波动中赚钱。

总的来说，这是一个多空双向的股指策略，也就是说可以做多也可以做空，同时又是偏中高频的策略，日内与隔夜两个加起来占70%。

对于量化选股策略，以多因子模型为主，全市场选股并叠加T0策略，在这个策略上，千象也有自己的独到之处，也就是对股票不进行投资限制，比如通过量化机制最终选择买入打分高的股票，就算这些打分高的股票都是同一板块仍然选择继续买进。

假如说市场极致到一种程度，所有的股票都在跌，只有新能源汽车上涨，那也会全部买到新能源里面去，这个时候就会实现明显地跑赢指增产品，当然弊端可能也会比较明显。但是基于高频的交易策略，千象的选股策略不是半个月选一次，更不是一个月选择，而是每天都会进行选股，这也就避免了在市场轮换的过程中，出现持股过于集中的状态，造成收益的大幅回撤。

多空对冲，降低产品波动

一方面，股指CTA策略多空交易，与量化选股部分独立运作，降低了整体产品的波动,相较于纯量化选股或主观多头类产品，回撤及年化波动率明显下降。

另一方面，多空对冲策略的权益类产品，权益资产理论仓位0~150%，既在指数连续大幅下跌时通过股指CTA对冲一部分亏损，又可以在市场出现持续上涨时，通过股指CTA快速提升权益仓位捕捉行情。

未来策略研发方向

千象资产将继续不断加大对人员、算力的投入，进一步丰富和完善策略类型，提升策略总体的性价比。

CTA方面，继续坚持分散化配置的原则，策略方面短中长周期均衡配置，品种方面不同板块分散配置。不断补齐短板，加大在微观结构类、配对套利类、股指类策略上的研发力度。

量化股票方面，丰富策略类型，提升因子质量，扩展因子维度。在原有策略的基础上，拓展一些日内更高频级的策略，逐步增加基于深度学习、非线性等组合算法的策略;在持续改进更新原有因子的基础上，基于另类数据和高频数据开发新因子以丰富因子池。

风险提示

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