前言
本期走进管理人来聊一聊上海蒙玺投资，这家管理人近期引起了投资者的广泛关注。
作为业内知名稳健型量化私募机构，蒙玺投资目前已布局了低波动资产、稳健型资产、工具型资产三大类产品线，涉及CTA、指数增强、股票中性和低波动等投资策略。2021年迭代后的“20+80”的Alpha策略组合，在保证超额爆发的同时，兼顾超额的稳定性，能够实现20~25%的预期年化超额。
好投基金研究院尽调后认为，蒙玺在自研系统、海量数据、交易执行等方面有着一定的技术优势，尤其是其“低延迟系统”一直在业内保持领先优势，再加上其另类数据带来的低相关Alpha等，建议投资者把蒙玺投资纳入观察范围。
1 公司及团队
1.1
公司发展：行稳致远
蒙玺在2016年成立，2017年在协会备案，2019年之前主要做自营的低延迟高频交易，2019年下半年开始布局资管，目前的规模大概50亿左右。“技术第一位，服务第二位”是公司秉持的价值观，“稳”也体现在公司发展上。去年，量化投资行业快速发展，但蒙玺尚未完成人才储备及策略储备，面对急剧扩张的市场，蒙玺并未急于上规模。
来源：蒙玺投资
1.2
团队组成：精英&协作
团队核心人物李骧是中科大化学和物理的学士、布朗大学的硕士，08年回国一直从事量化研究，低延迟交易经验丰富，在业界有一定的影响力和知名度，李骧在团队管理和人才挖掘方面的能力也十分出众。作为是蒙玺的实控人，李骧目前担任蒙玺的CIO，负责公司投研和IT部门。
蒙玺投资目前有员工70余人，核心团队来自WorldQuant、上海高频投资等国内外知名机构，成员均具有多年的资产管理和量化基金的投资管理经历。团队的年龄构成年轻化，以海内外名校的硕博学历为主，各学科背景都有覆盖。在人才的选择标准上，蒙玺更看重的是责任心和学习能力。
根据投研框架，公司采用“大组+小组”的模式。包括大的业务部门组，比如负责CTA、alpha、低延迟、期权套利等具体研究领域的小组；中心化的小组，比如IT和模型优化组，为全公司各条线的投研提供服务。大组和小组合作密切，各个小组都有负责人，每位负责人都会直接和李骧沟通。
来源：蒙玺投资
2 策略分析
2.1
策略类别：四位一体
来源：蒙玺投资
· CTA策略
CTA策略分为两个子策略：时序策略和截面策略。时序策略主要是中短周期的趋势跟踪，截面策略则是用到多因子模型，因子主要来源是期限结构、基本面以及量价。两个子策略占比为1:1，混合到一起来做策略执行。CTA产品线中，各产品间的主要差别是保证金使用率的差别，较其他产品线来说，产品线的波动率较高。
· 指数增强策略
指增策略目前主要做的是中证500和中证1000产品线，因为500和1000能做的体量比较大，而国证2000相对来说体量较小。
· 股票中性策略
中性策略是蒙玺较为重视且力推的策略。其实，中性策略在非标转标的这个过程中一直较受到市场的青睐，尤其是在近期权益市场震荡回落的时点下，市场中性产品逐渐受到关注，只有当市场开始修复上涨时，“同根生”的指增产品才会受到关注。
· 低波动策略
来源：蒙玺投资
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”，而超额收益来源于选股超额收益、算法交易和日内T0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。为了降低波动率低波产品线持仓大概在1000~1500只之间，后续也会推出持仓在200只左右的量化选股产品线，超额将会进一步提升。
2.2
超额来源：股票多因子选股策略
蒙玺的多因子选股策略由两方面构成，一是20%价量数据（叠加少部分基本面数据）贡献的smart beta，二是80%基本面数据叠加另类数据贡献的pure alpha。两部分子策略的仓位是独立的，但是共享空头对冲端。
李骧把超额收益来源分为两部分——“Smart贝塔”与“Pure阿尔法”：前者以价量因子为主叠加非线性模型（机器学习、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，这部分是传统的单因子线性模型进行严格的风控，alpha收益非常稳定。
其中，价量主导的“Smart贝塔”进攻性较强，另类数据主导的“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。
2021年9月进行Alpha策略迭代后，其500指增及中性产品线，实盘后的超额收益十分稳定，超额回撤控制的也很优秀。
迭代后的“20+80”Alpha策略组合，凭借两者低相关性及特点，即“经典线性组合”注重防守+机器学习注重进攻，在保证超额爆发的同时，也兼顾了超额的稳定性，预期能够实现20-25%的年化超额，并保持较小的超额回撤。
2.3
因子分析：“50%+30%+20%”
来源：蒙玺投资
50%的另类因子：主要用在线性模型中，包括一致预期数据、电商数据、航运数据、卫星图谱数据、舆情数据、特定行业数据、宏观数据等，以此来挖掘出另类因子；每个行业都有覆盖不同的数据源，模型进行分行业分域建模。这方面，蒙玺在海外有数个做另类数据量化的投研负责，同时每年投入巨大的成本从各大海内外数据库采购数据源，目前也是蒙玺重点迭代的方向；
30%的基本面因子：根据上市公司基本面财务数据挖掘出的因子；
20%的价量因子：根据交易形态、K线组合等量价相关特征挖掘出的交易型因子，目前蒙玺价量因子的储备超过10000个，而线性模型因子（基本面+另类）只有100多个，不过每个单因子都是强逻辑和非常稳健的。随着市场非理性交易越来越少，量价因子会最早失效，也会逐渐被各类管理人战略性“放弃”。
李骧也表示，在量化机构持续展开的策略竞争中，量化策略的收益来源应当更加多元，特别是不应局限于传统的量价因子，更应该发展“另类因子”等新型因子，以保证策略能够有长期稳健表现。
2.4
建模分析：互补性、低相关性
20%的价量因子（叠加少部分基本面）主要使用神经网络、树模型结合的非线性模型，模型预期的年化超额能够达到30%以上，但是回撤较大，超额最大回撤或突破5%。
80%的pure alpha的另类因子主要使用线性模型，模型层面最大程度保留因子的解释性和预测性，线性的年化超额预期在15%左右，但回撤极小，周度回撤只有千七。
总的来说，价量主导的非线性模型主要依靠模型的强预测性，而另类数据主导的线性模型主要依靠因子的强逻辑，两个模型本身具备较强的互补性。同时，两个模型还具备较强的低相关性，日度相关性仅0.62。
2.5
组合优化和风格约束
20%的非线性部分（价量），风险敞口的阈值会放宽很多，但Size不做控制。
80%的线性部分（基本面+另类）会进行比较严格的风险敞口控制，风险敞口控制在0.5个标准差。两边分别进行风控后，最终生成的仓位会再进行硬性风控，比如“单只股票的持仓量”和“成交量占比”等阈值。
2.6
换手率和持股
持股在1000-1500只，年化换手（不叠加T）大约在60-70倍左右，线性部分的换手在50倍左右，非线性的部分在80倍左右。自建的算法交易系统能够稳定跑赢Vwap，交易执行年化能够多贡献1-2%的超额，同时叠加T0增厚，目前大概年化2%的增益。
3 产品分析
来源：蒙玺投资
3.1
低波动资产分析（主推）
业绩指标分析：
下图是蒙玺低波动系列的相关产品对比，可以看出不同产品之间的年化收益差别还是比较大的，但总体来看，无论是夏普比率还是卡玛比率都比较客观。
成立以来**4号的年化收益达到了+20.96%，超额年化收益为+51%，年化波动率为4.84%，夏普比率为3.9145，最大回撤仅为0.2%，可以说是十分优秀了。尤其是在今年1~5月份里，**4号区间收益近+15%，一方面确实抓住了3月份地缘冲突驱动商品指数上涨的那波趋势，另一方面也得益于其高频交易带来的超额收益。（产品具体信息打开火富牛直达）
来源：火富牛
回撤分析：
下图的动态回撤是指回撤的时序变化，是从累计回报的最高点持有到当期的收益情况，可以看出蒙玺低波动系列动态回撤是十分小的。
其最大的两波集体回撤发生在2021.10.08~2022.01.28，诱因或是源自于策略迭代影响；第二波集中的回撤发生在今年10月中旬到11月中旬，**1号回撤相对较大，但整体仍处于较低的回撤区间。整体来看，成立以来**1号相较其他产品的回撤幅度及区间收益都比较大，**1号当下仍处于持续回撤中，截止2022年11月21日，最大回撤为2.86%。
来源：火富牛
相关性分析：
相关系数用来表示基金之间是否存在稳定的关联，如果相关系数接近于+1，说明两者有很强的正相关关系，若相关系数接近-1，表示两者关系是此消彼长的。
以**1号为例，其与南华商品指数、招商FOF私募指数及上证指数均是负相关，可以一定程度上分散组合风险，有着出色的配置价值。这种低相关性，或许来源于蒙玺低波产品中线性模型对另类数据的使用。
来源：火富牛
低波系列业绩分析以**4号为例（滚动查看）：
蒙玺**4号2021年7月12日成立，成立以来超额水平十分优秀，今年以来的超额也有40.84%。成立以来的夏普比率达到了3.9145，性价比很高，卡玛比率为104.0341，说明其每承担一单位回撤时能获得的收益水平很高；最大回撤仅有0.20%，最大回补天数为7天，十分稳定；相关性方面来看，蒙玺**4号与南华商品指数及上证指数呈现明显的负相关，与招商综合私募指数及沪深300指数也有较低的相关性，具有较高的配置价值。
Q&A
本次走进管理人系列最后，也许投资者关于蒙玺的策略逻辑方面有不少的问题，笔者在此整理如下，以Q&A的形式呈现。
Q1：非线性模型（机器学习）的强预测模型为什么定义为Smart Beta？
A1：因为做了风控之后，我们发现它的差额收益有下滑，而且幅度比较大，某种程度上来说，是有一部分的超额收益，或者说跑赢大盘的收益是来源于风格因子的曝露。理论上，你控制了风格因子不应该影响在经典定义的Alpha收益，但是它还是有影响，所以就定义为了Smart Beta。
Q2：低波策略中有20%是高频期货策略，单边敞口的短周期预测和跨期策略哪个更好一点？反映在产品里的收益情况如何？
A2：从收益率来说，跨期更好一点；从稳定性上来说，短周期预测更好一点。20%的高频提供给产品的收益率大概一年3%~4%，回撤几乎没有。
Q3：高夏普的策略相对收益是可以预见的，那这个系列的收益和回撤大概在什么范围？
A3：从过往的数据来看，预期收益在8%~10%，有95%以上的置信区间日度回撤在1.5%以内。
Q4：高频成交率大概在什么水平？
A4：一般来讲，体量越大成交率越低，成交率也和品种有很大的关系，在30%~70%的成交率区间上，各个品种都有分布，但是大部分落在50%~60%之间，业内中高频成交率的水平一般都在50%左右。
Q5：当T0和Alpha在相互抢信号时怎么处理？另外，在T0收益逐年下滑背景下，现在都是以阿尔法选股的信号为主吗？
A6：当出现T0和Alpha互相抢信号时，会优先Alpha策略，Alpha选股是主要的收益来源，当然收益来源也包括T0和执行；现在T0确实越来越拥挤，策略的根基是Alpha，T0属于锦上添花。
★
立足于“低延迟系统”的先发优势和长期积累，“稳健”、“低波动”近年来逐渐成为蒙玺投资的风格标签。
在目前国内量化策略多采用量价因子的背景下，其敏锐的洞察力，发现了市场量价因子超额收益获取能力的变化趋势，并进行了差异化布局，这也使得该公司与其他同业相比超额水平更加稳健，并呈现出较低的相关性，具备一定的配置价值。
附件：
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