牛市之下量化策略真的难以战胜主观多头？老牌私募龙旗科技这样说

除了传统私募重镇，近年来杭州地区私募数量渐增，成为私募聚集高地。根据私募排排网组合大师数据，注册地位于杭州的证券类私募机构共有548家。截至6月，在股票策略私募百强榜单中，上海、深圳、北京的上榜私募居于前三，杭州地区上榜私募占比7.5%排名第四，还领先于广州。

杭州是名副其实的移动支付之城，凭借毗邻金融中心上海的地缘优势，日益增长的高净值人群，以及政策支持下打造的金融特色小镇，杭州私募发展迅速。提到杭州私募，就不得不提杭州龙旗科技有限公司(以下简称龙旗)，作为国内成立时间较早的老牌量化对冲基金，龙旗成立于2011年，在长达9年的私募基金管理历程中，龙旗经历了完整的牛熊周期，积累了丰富的市场经验，也经历住市场的多重考验。作为老牌私募，在此过程中公司始终把投资人的利益放在首位，在投资人眼中一直是可信赖的投资标的。

收益持续稳健增长，让龙旗科技不仅入围私募排排网2020上半年百强榜，还入围近三年股票策略百强，“龙旗巨星一号”更是连续12个月获评三年期五星级基金。

8月6日(周四)15：00 -15：30，私募排排网路演中心邀请到杭州龙旗科技有限公司董事长朱笑慷博士做客春瑜会客厅，带来主题为“牛市之下量化策略真的难以战胜主观多头吗?”的分享。

杭州龙旗科技有限公司于2011年10月在杭州成立，是一家由美国资深量化基金经理创办的高科技资产管理公司。创始人和主管来自世界顶级资产管理公司BlackRock的科学主动股票部，拥有全球视野及多年发达国家和发展中国家市场的量化投资经理。龙旗核心人物朱笑慷博士从波士顿大学获得经济学博士学位。朱博士在2007年曾作为基金经理加入当时全球最大的资产管理公司—巴克莱国际投资人(BGI)的科学主动股票投资部，管理多达二十亿美金的美国对冲基金产品。2016年5月朱博士获得杭州市“第四届杰出人才和首届突出贡献引进人才”称号 。目前朱笑慷博士担任龙旗科技董事长兼首席投资官。

在市场环境变动下，龙旗的量化策略也进行了多轮革新，从早期的基本面市场中性策略，到股票多头策略、量化择时对冲策略、加强风控优化后的Alpha策略，以及去年上线的表现非常亮眼的中高频机器学习选股策略。龙旗追求的是在不同的市场环境下，都能迭代开发出适合当下市场的稀缺策略。正如龙旗科技的logo一样，公司以研究导向，持续创新，在量化领域不断探索精进，从早年关注alpha到灵活捕捉beta机会再到严格控制sigma风险。

受疫情和外围市场影响，2020年A股区间震荡，延续去年三四季度的亮眼表现，龙旗的中高频机器选股的新策略超额依然稳健。龙旗介绍，新的中高频选股策略的优异表现还是主要来源于强调逻辑的因子挖掘能力、组合能力以及模型独特的方法论。

细观龙旗的产品线，指数增强产品明晰的展示了龙旗自去年上线新的中高频选股策略后的稳健超额能力。中性量化对冲策略叠加择时敞口，非常有特点。量化对冲策略以追求绝对收益为目标，因风险低、收益稳定的特点而受到投资者的青睐。但今年以来，受制于基差过高的成本，许多管理人不再发行中性产品。龙旗代表中性产品在添加一定敞口配置攻守兼备的择时策略后，今年以来收益稳健，夏普高达3.6。另外龙旗单独发行的特色高频择时策略，绝对收益客观，市场关注度一直居高不下，从18年上线以来在不同的市场行情下，进可攻退可守，收益跑赢大部分主观多头策略，同时回撤显著低于多头策略。

市场迭代很快，量化策略更是如此，如何在快速发展的时代下保持活力?让我们聆听私募大佬朱笑慷的量化投资心经。

关于龙旗科技：

龙旗科技成立于2011年，公司早年选股策略以基本面多因子模型为主，2019年上线全新的基于人工智能、机器学习的中高频选股策略。新策略取得了亮眼的超额收益，尤其在去年三四季度，市场交投寡淡的情况下，异军突起，取得了极其优秀的超额收益。今年以来依旧保持强劲势头。除此之外，龙旗还开发了极具特色的高频择时策略，受到了市场极大关注。产品配置层面，龙旗强调多低相关性子策略的配置，以降低产品波动率，提升夏普比率。

在风险控制上，龙旗非常强调策略端的风险控制，实时对策略持仓风格暴露进行监控。另外，由于有多策略的储备，可在产品组合层面客观、动态的调整子策略配置权重，规避单一子策略失效风险。

嘉宾介绍：

朱笑慷博士，杭州龙旗科技有限公司董事长。朱博士早年在美国获得经济学博士学位后，先后在BGI、贝莱德担任研究员、基金经理，管理约20亿美元的对冲基金产品，于2011年回国创办杭州龙旗科技有限公司，从事国内量化私募管理至今。

路演时间：

8月6日(周四)15：00 -15：30

参与方式：

在浏览器上打开路演链接

网页版：

https://ly.simuwang.com/roadshow/2501.html

移动站：

https://mobile.simuwang.com/roadshow/show/id/2501.html

识别图中二维码