助力广大成长型私募机构被“看见”！中原证券首届“逐鹿中原杯”私募实盘大赛启动会圆满举办|私募_新浪财经

截止至2022年末，中基协登记的存续私募管理人数量达到23667家，私募基金管理规模超过20万亿，再创历史新高，其中百亿级私募队伍持续增加。上述数据在一定程度上说明了私募机构逐渐受到投资者的认可，私募基金迎来较大的发展机遇。

不过，私募基金行业的发展也出现了明显分化，中原证券党委委员、总经理李昭欣在致辞中指出，一方面优质证券私募头部效应显现，另一方面数量众多的中小成长型证券私募则急需“突围”。而围绕服务各类证券私募机构的发展，近年来不少证券公司进行了有益探索，举办私募大赛就是其中一种行之有效的形式。

图：中原证券党委委员、总经理李昭欣

中原证券党委委员、副总经理徐海军认为，目前大量中小成长型私募面临着快速发展壮大的困难，募资始终是私募行业的核心痛点。大型成熟型私募已经具备了较好的品牌效应，公司治理、内控都比较完善，比较容易获得金融机构的代销支持，而大量的中小型私募公司在代销渠道准入等方面面临着困难。

2023年3月25日，中原证券第一届“逐鹿中原杯”私募实盘大赛启动会在位于东方明珠脚下的上海国际会议中心举行。活动由中原证券与财联社联合主办，旨在为那些优质中小成长型私募机构提供一个业绩展示、实力展现的平台。彰显了中原证券通过私募实盘大赛，可以更好、更大范围地快速与私募机构建立服务关系，为客户机构化做好布局，为财富管理转型做好铺垫的决心。

活动现场，明星机构、私募大咖、著名经济学家以及行业领袖云集。活动分为“主题演讲、启动仪式、圆桌论坛”等环节。中原证券党委委员、总经理李昭欣，河南省证券期货基金业协会副会长、秘书长赵树亭，财联社副总裁贾宝龙等领导出席活动并发表致辞。

中国宏观经济运行画像

会上，中国著名经济学家、华夏新供给经济学院创始院长、财政部原财政科学研究所所长贾康以“宏观经济、中美关系与金融市场分析”为主题谈国内宏观经济运行现状。

图：中国著名经济学家、华夏新供给经济学院创始院长、财政部原财政科学研究所所长贾康

从宏观角度看，他认为，从2010年起，中国经济开始下行，至今还未完成这个下行过程。刚刚过去的2022年，预计年度经济增速约为3%，从直观的表现来说，已经滑出中央所说的合理区间，由此，下行的拐点还未出现。

他总结经济下行的过程至少受到4个因素叠加影响——发展阶段转换、中美关系交恶、疫情冲击以及三重压力交织。

展望2023年，他表示，今年是关键的一年。待全国两会后相关人事安排全面到位、各级政府干实事、出政绩将成为推动经济局面向上发展的重要驱动力。立足中国、放眼世界，新发展格局是以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进。如何正确处理中美关系成为重点。事实上，中美存在实际的共同利益，两者间正共享一个全球产业链。

在贸易和投资上，中美已经是“你中有我，我中有你”。“在这种情况下，我们要争取和美国斗而不破，这关系到中华民族根本利益。只有中国和平发展才能延续和平崛起。只要中国人自己不犯低级错误，时间将是走上坡路的中国最好的朋友”贾康说。

另外，贾康总结中国走向现代化之路——中国制造必须升级为中国创造和中国智能制造。“我们目前工业化已有巨大成就，被称为世界工厂，制造业规模全球第一，经济总量全球第二，但不得不承认的是，目前中国制造业还是大而不强。”现在，中国的出路在于发展高端产业，实现高质量发展所应该追求的产业升级。要提高全要素生产率、国际竞争力，正如二十大上强调的，“构建高水平的社会主义市场经济体制，实现制度性的高水平开放”。

量化私募的市场回顾与未来展望

回顾2022年，上海大学教授、博士生导师、云通数科首席数据科学家倪中新用两个词语概括，一个是黑天鹅，一个是灰犀牛。

图：上海大学教授、博士生导师、云通数科首席数据科学家倪中新

“整个2022年，所有的市场主要指数皆成下跌态势，除了股票市场外，债券市场去年也经历了一波三折，这就是所谓的‘股债双杀’。债券市场在去年中期有一个快速的下行，下半年的收益率又在持续攀升，导致投资者大量赎回产品，泥沙俱下，即使一些历史业绩较为突出的资产管理者，去年表现也是差强人意。”

谈及去年的大宗商品市场，倪中新阐述“虽然2022年整体大起大落，但南华指数似乎是呈上升之势，从去年7月到年底震荡上行，全年的走势来看，波动非常剧烈，导致量化表现并不如意。”

从量化私募的发展历程来看，2010年到2015年，倪中新称其为“躺赢的量化1.0时代”，他认为彼时投资者对量化的要求并不是很高。到了2016年至2019年，市面上出现了许多量化产品，量化策略逐渐趋同，导致产品的竞争力下降，难以出现α收益，这为“量化2.0时代”。

2020年至今，量化私募呈井喷式爆发，各家量化机构“内卷”严重， “在‘量化3.0时代’没有真刀真枪想要杀出重围十分困难。” 倪中新表示，“在今日见证了逐鹿中原杯私募实盘大赛的第一届的启动仪式，肯定会诞生一些新的未来的新星。若要成为头部机构，在这个过程当中需要付出不断努力。”

对于2023年，倪中新认为是形成共识，走出固底，重筑信心的一年。“一方面，在过去的一周，市场交易量明显回升的同时，国外不确定性增多，大量资金开始向香港流入，该判断形成共识——2023年市场积极向好；另一方面，今年上市公司估值修复本身是一个非常大的需求，基本面较好的公司，前期跌的较多，今年预期会得到较好表现。另外，对于一些量化私募机构来说，风险管控要摆在第一位，做到‘守正出奇’。”

多方协作布局资产管理新时代

在“群雄并起，共战武林”圆桌论坛，各行业大咖分享了他们对资产管理的观点。

珠池资产总经理路志刚分享了他关于FOF基金的组合框架，“珠池资产主要的合伙人来自公募的基金经理，较为擅长做组合投资。要取得α收益源于两个方面，一是挖掘优秀管理人，二是做好组合，即主动管理、主动调整。”他进一步认为，“在实际投资过程中，我们能深刻理解其底层逻辑，因此并不惧怕投资一些早、中期的私募基金产品，珠池资产会较早布局许多以0起步的私募，也曾挖掘了一些比较著名、现在已经成长为头部的量化的管理人。”

对于TOF的投资逻辑，中原信托证券信托部总经理谢国贤表示，“重点是先要明白客户到底要什么。然后是作为受托人，能够提供什么。”从客户类型来说，他分为大两类，一个是高净值客户，一个就是银行的代销渠道的客户。这两类客户的诉求可以总结三点，第一对收益的预期不太高，第二就是风险厌恶，第三是对波动率的容忍度低。

谢国贤围绕上述分析，他进一步阐述，中原信托一般通过大类资产配置的框架进行组合，以选择相对管理能力强、产品历史业绩好、基金资产管理能力强的产品，来满足高净值客户或者是银行代销客户的财富管理或者是理财的需求。

从非标替代方面，外贸信托投资总监李钰鹏分享了其两个特征，一个就是收益率，相对而言，达到收益目标区间是结果导向。另外一个就是波动的过程，从时间轴的纬度来说，波动相对均匀。对于今年大类资产配置，李钰鹏认为，“权益类资产从收益的角度来讲，我个人较为偏好。对于商品类的策略，我认为优于去年，或有投资的机会。但对比来看，国外的经营周期偏弱，而全球商品资产是全球定价，从这个角度来说，商品类策略不如国内的权益类资产。另外，量化对冲也优于去年，呈向好之势”

新方德集团创始人蔡梦晨同样看好权益类资产表现。“我们今年也是比较看好权益的，包括从去年年底到今年年初，我们也会尽量地引导客户可以多配置权益类资产。整体而言，今年市场是乐观向好的，但是我们会做好市场波动的策略调整。”

数字化转型浪潮下的量化私募投资机遇

在“科技赋能，制胜有道”圆桌论坛中，各行业领袖分享了他们对量化私募的观点。

宽投资产总经理严宓谈及机器学习的利弊时表示，“我觉得机器学习本身有一些比较明显的优势，可以解决好一些非线性的问题。对于初学者而言，就算没有一定的经验积累也可以很好地提炼一些事物特征。宽投资产更多的是用一个快速的学习的态势来看待机器学习；另一方面，机器学习是一个‘黑箱’，存在不可解释的风险——会有一定的回撤以及不清楚其结构何时变化。”

如何看待各个资产的目标收益和风险？安诚数盈总经理、创始人王锋认为，“资产配置并不是简单的组合到一起。”分散的策略在一定程度上有助于风险控制，但与此同时也降低了组合收益。“我们能做的就是用新的方法技术做挖掘，找到人才把好的策略挖出来。”除此之外，王锋还关注收益的相关性，他表示“要尽量找低相关的策略。”

随着数字技术变革的持续深入和金融科技不断发展，众多金融行业的生态、格局及模式都发生了翻天覆地的变化，在数字技术浪潮推波助澜下，投资的数字化赋能是不可阻挡的趋势。量化基金的规模逐年增长，且从成熟国家的投资模式发展路径来看，量化投资借助计算机技术和数学模型，其优势是比较明显的，量化基金的资管规模也在逐步增速，最终量化交易将成为主流模式。

对于技术发展对量化投资领域的影响，王锋阐述 “技术的应用方面，安诚数盈将努力寻找新的技术，不断地将新的技术引入、整合到系统当中，让系统实现不断的升级、迭代，利用系统来控制量化投资风险。”

卡方科技CTO金基东表示AI技术未来有长足发展，“人工智能有三架马车，数据、算法、算力。它们之间的联结是——若数据上有重大突破，算法上各种关于神经网络的模型都会层出不穷，GPU则是算力上的持续突破。在量化投资中，算法交易的技术都是在这个环节持续随着AI技术的发展而再深入。”

科技赋能和数字化转型浪潮下，未来量化私募研究和组合配置中原证券作何准备？中原证券金融产品部资深研究员苏龙飞表示，研究端的重点是数据和模型。“数据方面，中原证券从2021年开始做系统，采购了第三方的系统和数据，以这个为基础，在深化数据后再进行分类、清洗，目前，已构建了公募、私募基金的基础数据库和特征标签数据库。模型方面，中原证券除了梳理MV、BL这些资产配置的模型外，还囊括了宏观、中观，多因子端。”

“中原证券一方面用线性的思维创新，做一些因子，另一方面通过神经网络学习和机器学习，把过往的因子在准确性、稳态性做进一步的着重优化。”