新浪财经讯 5月25日消息，由新浪财经和华创证券联合主办的第二届中国私募基金业金刺猬奖上海答辩会今天举办。双隆投资总经理兼投研总监马俊作为金刺猬入围候选私募代表并发言。
在回答评委关于团队激励的问题时，马俊表示，2017年也给了一个核心团队的股权激励，在他看来，“每个人做了多少，最后都是相对应能够得到他的回报。”
他还透露，从2017年开始未来三年，“整个公司的利润基本上拿出五到六成发给所有员工。”
作为国内最早做量化策略的先驱，马俊表示双隆十年来不忘初心，秉承匠人精神，专注做量化投资，致力于将这个领域做得更加精细化。其根据股票、期货、期权三大市场，形成六大产品线，还提供客户定制的混合多元型产品。并选择应届生扩充团队，进行研究方向轮转，根据兴趣为其分配研究组别，以提高策略的独立性。
谈及投资交易和风险管理，马俊提出双隆的三个核心竞争力。
一是相对稳定的投研竞争力。通过在校生的文化认同二实现投研及策略的延续性。时刻补充新鲜血液，如人工智能技术用于投资领域，保证团队的梯度建设。
二是专业的技术团队。自主研发分析和交易技术，保证所有脚本的无缝衔接，运用风控软件，实时监控所有产品、策略在每天盘中的表现和交易流水。盘后给出基金估值，包含所覆盖的资产和手续费、管理费等，并将估值误差控制在万分之五以内。
三是审慎的风险管理。这不仅体现在公司管理制度，更体现在整个交易投资上。“我们的投资交易和外面的市场运营进行完全的隔离，包括物理隔离，我们整个投资交易都有专门的门禁卡才能进去，里面所有交易的机箱，外面会放一个锁，所有的U盘都是无法插入，是内网环境，所有资料外发都要经过风控审核才能外发，保证管理技术上的严格。”
马俊还谈及策略的产生过程。对策略进行历史回测后，还要进行样本外为期一个月的仿真测试，若表现良好则进行样本外的仿真测试，以保证策略上线后的稳定性。其还提及了交易层面的风险管理，包括市前、市中和市后。并介绍了可以提供不同层面风险管理的SOA综合管理平台
马俊着重介绍了CTA策略，提出了多策略覆盖的概念。“在我们的CTA中涵盖三大类资产，分别是高频策略、传统的长周期趋势策略、多因子对冲策略。”马俊说，“当我通过把多类资产叠加在一起以后，不同资产之间可以彼此对冲，可以看到在没有行情的时候，它呈现的可能是一个横盘震荡或者是略微亏损。但是当有行情的时候，它就可以迅速把握住行情，不同资产之间共振，把整个策略提升一个台阶，再等待下一次机会。”
双隆投资总经理兼投研总监马俊
以下为答辩实录：
马俊：大家好，今天很荣幸在这里给大家介绍一下我们双隆投资，以及这些年我们在量化领域做了一些什么事情。
分5部分对公司进行介绍。
首先，公司简介。
双隆投资成立于2007年，我们从2007年成立那一刻便一直专注于在国内做量化市场交易，应该说是国内最早做量化策略的先驱之一。2010年股指期货上市之前，从2007年—2010年，我们一个是在搭建整个股指期货的期现套利交易系统，包含CTA交易系统。另外做的是商品市场的跨期跨品种交易。2010年之后，随着股指期货的上市，我们积极拓展自己的策略类型，包含从股指CTA到商品CTA，再到后面的期权。到现在应该说我们覆盖了整个二级市场所有的用量化投资交易的标的， 我们都有所覆盖。这十年来我们概括为两句话：不忘初心，砥砺前行。带着匠人的精神专注于做量化投资，希望把这个领域做得更加精细化一些。
我们公司发展历程，2007年是程序化的元年，我们参与到国内市场的量化投资交易。2010年随着股指期货的上市，我们开始交易股指期货，包含了期限、股指CTA。2014年我们开始大范围发行一些资管产品，主要交易的标的是股指CTA上，同时可能也包含了商品CTA以及阿尔法策略。
公司现在资产大类的划分，根据整个二级市场进行量化投资的标的，把它分成了三个市场，分别是股票、期货、期权。根据这三个市场的特性，我们形成了六大产品线。在股票市场分别是三个产品线，一个是完全中性的；一个是纯多，Long—only。还有是股票多空或者理解为择时的股票多空策略。在期货市场我们推出的是隆富系列，管理期货。在期权我们推的是百分之百纯场内交易的期权产品。最后，根据客户的定制，形成一个混合型的产品，叫多元混合系列。我们定义前五者是专类资产，专业投资机构可以根据这五块去评价你在这个专项领域做得好不好。最后一块是可以根据各类资产的特性，结合他们的收益回撤比，把他们结合在一起，形成一个定制化的产品。
这是我们到现在为止主要的合作伙伴。
人员团队。
我毕业于英国剑桥大学，在那里拿到数学本科学位、金融学硕士学位、计量经济学博士学位、CFA。
2012年回国以后我便一直在双隆投资进行量化投资的研究，我本人从股指CTA到商品CTA，到阿尔法策略，到期权，全市场的策略我都做过，包括到现在我也在做策略，对各类型的资产都有所研究。2016年开始我负责整个公司的投研公司，我把整个公司的投研改变成三个小组，根据资产大类划分为股票组、期货组、期权组。我们认为未来你要做资管或者是做投资，必须要做到精细化，我们希望把单向领域做到深耕，通过这三个品牌，让所有的投研人员在这个领域能够做到更加精细化一些。
2017年我兼任总经理，开始负责公司的整个管理公司，从投研到市场都是我一个人负责。
给大家介绍一下我们的团队成员，我们的交易部经理，在公司已经快十年时间。金融研发部经理，会协助我做管理的工作，是复旦的博士。第三位是IT部经理，在整个IT领域从业超过20年，我们整个公司的IT人员超过10人，我们从整个交易到分析，到平时的风控，到最后可以给出一个估值，都是我们自主的研发，都有自主知识产权。最后是我们的市场部经理。
着重介绍一下我们的投研团队，双隆的投研特色是在于我们整个投研团队都是招收的是刚毕业的学生，他们可能是硕士或者博士学历，但是他们一毕业以后就加入双隆投资，我们按照整个双隆的投研体系进行培养，会让他们在这三个组内分别进行轮转，让他们熟悉全市场的投资量化策略，然后根据个人兴趣爱好或者是特长，我们会把他放到对应的组别内进行研发。这样的情况下，保证了我们策略的相对独立性，不同于常规的一些市场策略。其次，保证了整个投研团队的粘合性，他们对在公司平均的从业年龄，都是超过5、6年，这样保证了策略研发的延续性。
双隆投资交易及风险管理。
首先，核心竞争力。主要分成三块，第一块是一个相对稳定的投研实力，通过我们招收一个在校学生，他们认可公司的文化，形成比较稳定的投研，保证我们策略的延续性。2014年开始，我们基本上保证每年30—40个新策略的上线，能够大大丰富整个公司的策略库。同时，我们也不停地去补充新鲜血液，保证整个团队的梯度建设，像现在很火的人工智能概念，我们专门把它运用到投资中，保证行业的新技术我们都能时刻运用到量化投资中。
专业的技术团队。我们做量化投资也可以定义为是高科技投资，怎么样评价你做得好坏？首先，你是否有一个很领先的技术实力。我们从2007年开始基本上有一个近10人的IT团队，同时不断地进行拓展。我们现在公司所有的分析、交易都是自主研发，可以保证所有程序脚本的无缝衔接，我们测试和实盘基本上一致。同时我们也会有一个风控软件，可以时刻监控所有产品、所有策略在每天盘中的表现以及交易流水。盘后我们可以给出一个基金估值，它包含的是我们覆盖所有资产，同时也会考虑不同的手续费等等，包含了管理费、业绩计提等等。我们估值系统给的估值和托管行的估值，以日度计，可以控制在万五的误差之内。这都是公司的技术实力。我们每年在IT上的投入基本上近千万，光服务器我们公司就有300多台。公司有一个小机房，还有一个远程大机房，保证IT项目分析都是远程云计算进行分析。
审慎的风险管理，更多体现在，不管从整个公司的管理制度上，到整个交易投资上，我们都保持很严格的风控。比如如果各位来公司参观可以看到，我们的投资交易和外网进行完全的物理隔离，我们整个投资交易环境通过专门的门禁进行安全管理，里面所有交易的机箱的对外数据接口也实现了物理性的安全隔离。内网环境所有资料外发都要经过风控审核才能外发，保证公司内控上的严格。
投资决策上我们有投资决策委员会，风控管理委员会，对整个交易投资进行综合的管理。
公司策略质量管理上，我们的策略是如何研发的？
当你有想法以后，我们会把这个策略人它进行一个历史回测，当结果还不错，我们会给它进行一个样本外的仿真测试。经过一个月的仿真测试以后，如果表现都可以，可以进行实盘资金的测试。当实盘资金测试也完全符合交易逻辑，我们才会把它纳入到实盘策略库中。相当于它经过了几个环节，能够保证整个策略上线以后表现不会有太大的差异，而不是盲目上线。
同时我们定期对所有已上线的策略库进行回测，看它的整个交易冲击或者是策略表现是否依然符合逻辑。当它不符合以后，我们会及时在策略库中进入纳入和剔除的动作。
另外一个层面的风险管理，可以更多理解为交易层面，我们整个交易分为事前、事中、事后的风控。比如所有单子在下单到期货公司、证券公司之前我们会先做自己的风控，比如像股票，我们审核的是这一笔交易是否符合合同中规定的单票的上限或者整体板块持仓的上限，比如持仓限制等等，都会做事前风控。期货也会做事前风控，这个价格是否合理。比如原来发生过乌龙指，当你的期货价格严重偏离了现货价格，这时我们判断的逻辑是这个期货价格我们会根据过去一段时间的价差波动，评判现在的期货价格是否在一个合理的价差范围内。当它偏离这个价差，我们就认为可能存在乌龙指现象，会自动把单子挡掉。这些都是在整个下单过程中的交易风控管理。事中能就是看的整个交易策略，我们会时刻监控所有策略的报单频率、撤单频率，如果严重偏离它的常规值，我们就会自动停止交易。因为每个策略的日均交易手数根据往年来看都是一个恒定值，当你发现今天某个交易严重偏离恒定值之后都会进行报警，当达到一定幅度以后就会自动暂停，这都是市中进行一个完全程序化自动的风控。
事后我们可能更多做的是业绩归因。比如我们向国外专业机构采购业绩归因系统，可以给出我们每天持仓组合的业绩归因，在商品期货上可能是各个品种的持仓暴露度，以及今天的手续费贡献等等，这些都会考虑。
另外一个层面，相当于是从上至下的风控管理，我们可以看到每天这个产品的盈亏，接着是它下面配置的资产大类的盈亏。再到子策略的盈亏，甚至到最后参数层面的盈亏，每一块都可以进行一个实时监控，看是否存在一个异常值。
这里介绍的是我们的一个系统，从左到右我们都具有自主知识产权。最左下角是MTS，包含的是我们的量化分析系统，我们模拟的是一个实盘环境，按照每一笔tick行情来回推，包括期货或者股票，都是一个tick行情来回推，做到我们的测试也是接近于实盘的情况。程序脚本可以无缝衔接到交易平台当中，保证不会出现任何重定义造成的风险。
SOA是我们的综合管理平台，可以提供不同层面的风险管理。
SAM是我们自己做的一个办公系统，可以把整个公司从前台比如运营到后台交易衔接在一起，做到整个公司平时的产品运营管理，从产品开户到运营过程，到周报月报，到业绩归因，到产品结束，都可以通过这个平台一条线完成。
SDC是公司的数据库，全公司从成立到现在所有的交易流水、持仓信息都会放在这边，也可以提供一个时刻的分析管理。
今天着重介绍一下我们的CTA策略。
CTA策略主要是覆盖四大板块，商品着重分成两块，分别是农产品和非农产品。非农产品包含的可能是黑色、化工等工业品。农产品可能就是谷物、油脂等。金融期货，包含股指期货、国债期货等等。此外还有场内50ETF期权。所有这些标的都可以通过一个CTA策略来交易。常见情况下，我们也会把他们都配置在产品中进行一个交易。因为不同CTA策略或者说我们整个公司的一个投研的核心理念，我们通过资产大类去叠加，尽量提高夏普比，我们每一类资产都有本身的一个夏普比，以及和不同资产之间的相关性，我把不同资产之间通过一个有效的结合，就能提高夏普比。
给大家介绍一下我们整个CTA的发展历程。从2010年开始，我们首先经历的是最简单的指标，比如MACD、布林线等等。接下来我们尝试做一些监督学习、数据挖掘，之后我们发现全市场做量化策略越来越多，获利越来越难。怎么做到突围呢？我们引入了两个概念，第一个概念是无参数化概念，所有的策略不会带有任何参数，尝试把不同参数在策略内部通过过去一段时间的样本进行优化、选择，适应行情。还有就是把机器学习引入当中，让它自动学习适应行情。
多策略覆盖的概念，在我们的CTA中涵盖三大类资产，分别是高频策略、传统的长周期趋势策略、多因子对冲策略。这三大类资产其实彼此之间的相关性是0.4左右，但是我们都会把它涵盖在我们的CTA策略中，每一类策略下面我们又会研发可能7到8个子策略，彼此之间的相关性可能维持在0.5到0.6。当我们最后贡献整个CTA投资组合的时候，可以理解成是“顶层一个CTA”，下面分成三类资产，再下面再有子资产，当你通过这样的一个多资产叠加复合以后，就可以得到一个高夏普比，这也是我们一直以来的投资理念。我做同一类策略，必须研发不同低相关性的策略，在每一类下面再去研究低逻辑性的策略，把他们全部混合在一起，去提升整个资产的一个投资回报比。
我简单介绍一下这三个策略。
高频策略（相对高频），定义是平均交易一天1次到1.5次，主要是高波动区间，把握市场高波动下的盈利。传统的长周期趋势策略就是海外比较盛行的，做的是日线级别的趋势类策略，把握的是资产上的行情。最后，多因子对冲策略，我们相对有特色，主要分两块，第一块是尝试寻找一些因子解析不同商品的强弱关系，包含了一级市场，比如期现贴水、库存、二级市场的量价、技术指标叠加等等。通过类似于股票的多空策略，尝试计算不同因子的权重，构建商品的多空组合。另外，我们会叠加复合标的，比如说可能有一个标的是豆粕比螺纹钢，或者是棕榈油比大豆等等。相当于我脱离了传统意义上的资产标的以后，我去叠加N个自创标的，然后把我的CTA策略同时运用在所有的策略上、所有的资产标的上，然后根据它过去一段时间内的表现进行一个再叠加，构成整体的多因子商品对冲策略。
整个体系构成了我们双隆的期货策略。
当把多类资产叠加在一起以后，不同资产之间可以彼此对冲，可以看到在没有行情的时候，它呈现的可能是一个横盘震荡或者是略微亏损。但是当有行情的时候，它就可以迅速把握住行情，不同资产之间共振，把整个策略提升一个台阶，再等待下一次机会。这样可能是在策略配置上的一个理念，就是多资产叠加，然后可以提高夏普比，这样客户也可以根据他的风险偏好做杠杆。因为在期货投资上，光说收益是没有意义的，因为本身都能放杠杆，更多可能我们看的是你的整体夏普比是否能够达到需求，这样就可以通过放杠杆，达到一个符合自己的收益风险偏好。
大家如果对我们的投资策略有什么问题，也欢迎大家进行提问，我可能做一个详细解答，谢谢大家！
兴业银行戴叙贤：刚才讲的高频策略、长周期、多因子策略，能不能给详细介绍一下？
马俊：我们这里面并没有单独列这三类资产的收益率，我可以给大家从另外一个层面介绍一下，这三者我们按照一个恒定的杠杆，彼此之间其实到现在的收益率都是差不多的。基本上提供的就是一个3到4倍的收益回撤比的情况。它三者为什么会配在一起呢？是因为这三者彼此适合的行情是不一样的。比如说你的高频策略，对适合的行情是市场高波动。比如在去年1月份一直到10月份是市场高波动，表现会非常好。但是去年10月份以后，整个商品市场在日线级别维持一个窄幅震荡，这时短周期策略表现可能就会一般，因为没有它的空间给它打出利润点，这时它可能呈现的是略微亏损回撤，但是在3月份，随着贸易战的消息提出，市场波动一放大，短周期策略表现又非常好。
长周期策略把握的更多是日线级别上的中段行情，特别是比如2016年的行情非常适合长周期，或者是17年的6、7、8月份也非常适合做长周期，做的是一个中段行情。
多因子对冲其实更多适合的是在一个无序波动或者是一个行情的头和尾的时候，因为在这个时候不同板块之间会分化非常明显，这时候我通过做一个不同品种之间的相互对冲，它可以把握住一个盈利点。这三者也可以把不同的行情区间划在一起，去把握各段行情。
农行许成：因为您提到您的核心团队人员比较稳定，我有注意到其它一些公司会采取股权激励类似这样的激励措施，您保持人员稳定的主要的方法、机制是什么？
马俊：首先从两方面来说。第一方面，在我们的人员选择或者是人员构成上，双隆这些年不是一直招人，但是我们会保持每年稳定的梯队建设，我们招的所有人，大部分都是刚毕业的学生。他们来公司，整个公司的氛围更像是一个学校氛围，并不是像工作以后的氛围。首先，如果你保持一个相对的学校的氛围，提高他们对公司的文化认可。
第二，业绩报酬也不错。每个人做了多少，最后都是相对应能够得到他的回报。同时，我们在2017年也给了一个核心团队的股权激励，包括股权、期权的情况，让大家能够享受到公司的发展。
我们从2017年开始，我们也定了一个目标，也是整个股东会讨论，2017年开始的未来三年，我们整个公司的利润基本上拿出五到六成发给所有员工。
平安银行张鹏：咱们有些产品是多策略量化对冲，能详细介绍一下策略线吗？
马俊：2017年我们公司对整个资产大类进行一个调整，提出了六大产品线的概念。在之前可能我们更多的产品都是混合策略，我们也逐步把所有的资产进行调整，把原来历史上的产品尽量往六大产品线上挨个靠。全部靠完以后，他们的策略、业绩都是一致的。在2017年之后我们发的所有的产品，都会以我们的六大产品线的标杆作为基准。我前面提的六个产品，都尽量保持满足最低需要的合适规模，比如三四千万。这个产品我不会再去调整它的仓位，而是保持一个永续性，相当于打造的一个CTA或者是该类策略的策略收益指数。我们后面发行的产品都会按照这个名字去命名。首先是两个概念，一个概念是一个顾客回报的概念，客户买我的哪个产品，一定是和我们的样板产品业绩一致。第二，可能也可以给客户提供一个相对较长业绩的收益策略择时。在海外也有这个类型的产品，比如我可以发一个阿尔法收益指数或者是发一个CTA收益指数，客户可以根据这个策略收益指数把它相当于像股票或者基金一样可以进行买卖，这是我们做的计划和规划。
