蒙玺投资李骧：以技术优势打造量化投资护城河

　　立足于“低延迟系统”的先发优势和长期积累，蒙玺投资近年来持续夯实了在量化投资上的技术优势，逐渐被业内贴上了“稳健”“低波动”的风格标签。日前，蒙玺投资创始人、总经理李骧在接受中国证券报记者采访时表示，量化投资领域的高速发展，为专业的量化投资机构提供了广阔发展空间；另外，一线量化投资机构打造自身的核心竞争力，离不开技术、策略的积累和不断迭代进步，以及管理人自身对于“长期主义”的考量。今年以来，量化投资领域超额收益情况出现变化，使得从业者们认识到，量化策略模型必须更加有效、稳健，收益来源要更加多元，才能更好地适应市场环境变化。

　　以技术为“锚”

　　蒙玺投资成立于2016年初，目前公司员工总数超过70人，管理规模近50亿元。凭借在“低延迟系统”等方面的多年沉淀和精细化运营，公司一直保持较强的“技术底蕴”。成立初期，蒙玺投资“以技术为锚”，参考海外一流量化机构，结合核心团队在国内量化领域的多年从业经验，打造出具备较强“长期通用性”的公司架构和整体IT框架。近年来，公司策略持续迭代发展，但整体框架保持了最初的设定，即以技术为导向，围绕极速、高效、稳定三项量化投资的核心诉求，进行务实的精细化布局。

　　李骧表示，经过多年发展，蒙玺投资逐渐建立了在自研系统、海量数据、交易执行等方面的技术优势。特别是公司具有先发优势并经过长期技术优化的“低延迟系统”，一直在业内保持领先优势。另外，李骧认为，在量化投资技术研发上，前瞻性同样十分重要。

　　以公司长期自研的“低延迟系统”为例，公司很早就认识到，不管是做自营交易还是资产管理，低延迟在量化投资上的作用都非常重要。因此，当几年前低延迟技术在资产管理体系中的增厚收益效果并不明显时，蒙玺投资就持续对低延迟系统方面的技术、人才储备进行了大量投入。

　　多维度挖掘“低波动收益”

　　在李骧和公司核心团队看来，量化投资阿尔法收益的来源，主要来自于“挖掘市场交易的无效性”，而蒙玺投资关于获取阿尔法收益的方法与市场并不完全一致。公司把超额收益来源分为“Smart 贝塔”与“Pure 阿尔法”，前者包括深度学习、神经网络风格预测，后者包括线性模型、严格风控与另类数据。其中，“Smart 贝塔”进攻性较强，“Pure 阿尔法”在“定性”上更加清晰。这种收益来源的设定，符合蒙玺投资稳健的投资风格。

　　具体来看，在投资运行中，蒙玺投资把超额收益来源归为选股超额收益、算法交易和日内回转策略。其中，选股超额收益混合了“Smart 贝塔”与“Pure 阿尔法”，超额收益较为稳健，回撤也相对较小；算法交易则主要借助公司自研低延迟技术，以纳秒（一秒的十亿分之一）级延迟降低交易成本；日内回转策略则为“股票底仓做增强模式”。这种混合策略结合了经典线性组合和机器学习的优势，采用了超过200个数据源的另类数据，使得蒙玺投资的相关策略与同类型管理人加以比较，呈现出低相关性的特点。

　　此外，近期蒙玺投资发行的低波动产品，主要由股票中性策略和低延迟策略构成。前者通过指数增强策略结合对冲工具，增厚超额收益；后者采用多因子选股策略，降低波动。通过这种配置，在错综复杂的市场行情中，相对能够更好实现稳健收益。因此，该产品受到了不少偏好“固收+”风格的投资者认可。   

　　量化投资需坚持长期主义

　　受海外宏观环境波动等因素影响，今年以来A股市场出现调整，前两年持续高热的量化投资行业，出现了超额收益显著回落的情况，部分机构的策略适应性有所下降。对此，李骧表示，无论是从尊重市场、敬畏市场的角度，还是从投资的前瞻性布局角度，量化投资都需要坚持长期主义。

　　李骧认为，目前国内大部分量化策略多采用量价因子，在市场成交活跃时业绩表现更为突出。今年以来指数调整、市场风格多变以及成交量下滑，对行业整体策略表现都有一定影响。从比较有针对性的应对方法而言，要更好地适应市场环境不断变化，可以考虑的方法包括丰富超额收益的来源、更多发展新型因子、结合宏观环境的量化分析为策略迭代提供更多参考等。

　　出于长远考量，蒙玺投资在敏锐观察到市场量价因子超额收益获取能力有可能发生变化的情况下，进行了差异化布局，即在适当配置基本面因子和量价因子的情况下，以另类因子为主。目前公司的低波动量化股票策略产品中，“另类数据因子”的占比达到了60%，这也使得公司与其他同业公司相比，超额收益水平相对更为稳健。“权益投资行稳才能致远，量化策略也不例外。”李骧称，“从长期发展的角度来看，蒙玺投资希望在策略研发与布局、投研团队架构、内部激励以及企业文化等方面都能够逐步构筑起长期竞争力。”