德贝最新路演纪要全文QA

内容：德贝最新路演纪要全文+QA Part.1 德贝大致情况 德贝成立于 2019 年，我们的整个系统搭建，包括核心团队成员的搭建 完成，都是在 2020 年这一年完成的。我们家有一句话既是我们的愿景，也是我 们的目标，就是“Do bestfund”，这也是德贝名字的来源。我们希望做私募行业 的常青树，因为大家也知道在资管是一个可能“不缺明星，但缺寿星”的行业，下面我们也介绍下我们从哪些方面着眼于做好资管产品。首先介绍下发展历程，首先我们是 22 年从青岛迁回上海，也更名为“上 海德贝”，然后在 22 年这一年，我们也发行了第一个量化选股产品，在 23 年的 3 月，我们是先发了 500指增的标准产品，然后在 7 月发了 1000 指增的标准产 品。到上个月为止，现在的管理规模是 32 亿，其中 CTA 规模差不多 18 亿，指 增、中性产品、量化选股的策略产品线大概有 14 亿。 Part.2 投研团队 下面介绍下核心团队成员，第一位是马俊总，也是我们目前的投资经理、投资总监以及总经理，他之前是在剑桥大学深造了 8 年，从学士一直到金 融学的硕士，包括 也获得了量化投资的计量经济学博士学位。从伦敦毕业之后，马骏总先在伦敦进行量化投资，两年工作之后，在 13 年回国就任于我们非常知名的前百亿量化基金，然后他也是从 13 年的金融 工程师一直做到了总经理，当时马骏总直管的资金规模到达过六七十亿，并且马骏总在不管 CTA 也好，包括量化中性、期权套利策略上，都有多年研究以及 实战经验。 马骏总在 18、19 年的时候，已经在 CTA 策略上获得了很多奖项，包括 大家熟知的像金牛、金阳光、金长江奖项，大家可能比较熟悉的是他的 CTA 策 略，但是马骏总在 15 年时就已经在做量化的股票策略。后面也会介绍 22 年加 入的一位新 PM，所以现在的量化股票策略上面是马俊总和另一位 PM 两人双 管的策略。第二位是王磊总，我们之所以在 20 年的时候把王磊总邀请加入德贝平 台，是因为我们非常看重 于，他在 15 年到 20 年这一段时间任职于“恒生电子数 据开发部”老大的履历，他当时带领的 IT 团队就有 100 多人，他在大数据平台 建设上面是有非常强的经验以及建树。大家众所周知，在量化投资这个领域，策略信号的强度是一方面，另外 一方面你必须拿到全市场比较全面以及非常精确的一些数据，才能从这些数据 中读取到足够强的一些交易信号，才能支持我们策略顺利进行。所以我们在数 据这方面是非常重视的 ，然后我们在 20 年的时候引用王磊总，对整个系统开发 进行全面支持，以及帮助我们设计数据的处理系统。 第三位是在 22 年的时候引入了国外回来的黄冀渝总，他之前在北京大 学获得计算机、经济学双学士的学位，之后在芝加哥大学深造了金融数学硕 士，在 13 年到 20 年期间任职于两家全球顶尖的量化对冲机构，一家是大家熟 知的世坤就是 World Quant，另一家是 AQR，它也是目前全球排名第四的的量 化对冲机构。之前在这两家也主要是做美股的因子挖掘，包括因子方面的组合 管理经验。之后冀渝总去了亚马逊的算法广告部，这家也是亚马逊非常硬科技的部 门，他们内部会叫它是量化广 告部，他当时任的也是 L6 级的研发负责人，他带 领的团队主要负责深度学习以及做预测模型的平台，帮助亚马逊去挖掘客户的 潜在需求，来提升亚马逊销量。去年亚马逊的销量远超于各种分析师的预测，这也是来源于他们目前用到了很多人工智能的深度学习算法以及大数据模型的 工具，来支持亚马逊销量的提升。我们现在的量化选股策略中，也用到了冀渝总在这段时间内积累了很 多深度学习的方法，以及在大模 型上面应用的一些实际经验。所以我们家是少 有的，不管是在股票策略，然后包括在大数据模型上面有真正实战经验的两位 PM，然后现在冀渝总也是主要负责量化股票选股策略的团队负责人。当然我们两个 PM 的分工，具体是马俊总会负责整个策略的更新迭代方 向的把握，冀渝总负责我 们股票策略这边更新迭代的具体执行，也会负责我们 整个股票策略的执行过程中出现的一些突发问题的解决。第四位是风控总监林加志总，他之前已经有多年的金融衍生品的交易经 验，包括像 A 股以及港股 上面的一些股票的交易经验，都具备了相当长的时间 经验。他在加入德贝之前，任职于挖财基金，是风控体系建设的负责人。在量 化中，所有的风控必须应用程序化系统化去执行完成，因为高频交易是人为很 难去实时进行风控把握，所以我们所有的风控体系都写在代码里，然后自动执 行。 林加志总不光懂编程，也有 7 年交易经验，他对金融衍生品市场的交易 情况，包括规则、监管体系，都非常熟悉。这一块也保证风控能够顺利得执行 在系统中。Part.3 人才优势 大家也知道量化投资领域，一方面卷的是硬软件投入，包括各种服务器 以及芯片、算法投入。另外 一方面，在人才储备上，包括像留住人才的的问题 上也是非常重要。我们家两个管理人从 13 年开始就做量化投资，所以他们对于 人才这方面的重要性是非常懂得的。所以我们在人才方面有设计了三方面制 度：第一方面是在长期体制下，我们会给到投研人员足够的研发支持。他们 一旦有好的 idea 或者一些策略的提出，他们可以去申请调用公司的不管是软件资源也好，包括算力资源也好，这些都可以供他们去研发投入，包括我们内部 有一些资金供他们去进 行跑测。这样的投入，来保证从业人员他们长期都能真 实获得成就感，他们的策略是可以被得到重视的，他们的想法是真正可以在我 们公司得到实现。我们觉得这个也是人才守护机制的一种非常重要的方法。 第二方面，短期我们给到了核心团队成员，3~5 年的股权激励计划，我 们希望跟核心成员一起分享公司成长的红利。在这一块，我们的一些核心成员 目前已经是拿到了股权的一些激励。第三方面，扁平化的管理方式。我们觉得团队都是非常高知的人才，我 们也非常尊重他们的个性，在平时工作中尽量大家都是扁平化的管理方式，然 后也保证我们在沟通成本上这块做到最小，然后让大家可以非常轻松愉悦得实 现自己的一些想法。这一块，我们觉得这样的工作机制能够更好得留住人才，这个是我们在人才方面的优势，也体现了我们从 13 年就开始做量化的经验体 现。Part.4 技术先行，投研后驱 大家都知道，做投研去进行策略开发，不管是写因子也好，做因子组合 也好，这一块非常重要。但是 我们觉得好的技术团队和平台，也非常重要。我 们必须有非常完善的交易体系和回测分析系统，在这样的技术平台上，无论大 家怎样去实现想法，都会给投研团队“事半功倍”的效果，也能够保证我们所有 的产品交易能够不受系统影响，保证正常收益。所以在这一块，我们在 2020 年的时候就自建我们整个的软件系统，后 面也会详细展示。在 20 年时，我们对整个系统请了很好的架构师从底层进行设 计，然后也在 22 年进行了三遍重构，也结合了投研人员之前 8 年的资管经验，也把我们整个跟包括券商也好、期货公司也好、交易对接也好，其实是综合考 虑了各方面之后，才打造完成的完整系统。在硬件资源上面，我们现在已经是有 80 多台服务器，其中十几台是属 于我们定制的服务器，在 这块投入上面我们是不遗余力的，而且也准备好了 GPU 芯片。因为在组合算法层面，我们的非线性组合需要用到芯片，所以不光 是现在用，我们也有储备额外的一些芯片来供应长期发展需求。在算力上，我们家不光有自己的算法来保证算力能够非常有效率的进 行。在封控期间，这个优势有所体现。因为在 22 年的时候，当时上海的封孔包 括电力使用情况，它是希望每台服务器算力的电力使用情况是有上限的。在这 样的情况下，系统可以自动分配算力使用情况，最后电力使用情况能够在国家 规定的的上限情况下去完成，所以在这块也是体现了我们家整个 IT 技术实力，也保证不管我们在什么样的情况下，都能够让交易正常进行。我们在 20 年的时候重点打造的完整系统，它包括三个子系统，第一个 是数据库中心，第二个 是回测分析系统，最后是交易系统。首先我们会从全市场收集非常全面的数据来放到数据库当中，然后再去 进行非常精确化的的深度清洗 ，在股票上面会形成三种信号，像量价、基本面 或者另类数据信号，最后汇总到信号池中，也会直接传送到回测分析系统当 中。如果是股票策略，我们的回测分析系统会根据各个因子表现、因子打分 在当天开盘 9：25 之前 ，形成我们当前持仓清单，然后推送到交易系统中。我们交易系统会经过两遍风控，再经过交易算法去平滑交易成本。最后推送到经纪 商这边的柜台系统，柜 台系统最后会推送到我们交易所系统当中。交易所系统 每 10 秒会回传给我们高频数据，我们也会实时进行计算，然后传送到回测分析 系统中。我们在股票这边，会每 24 个消失重新出当天的持仓清单。在期货中也是类似循环，只不过期货当中会有日盘跟夜盘的实时交易。 然后这边他出的清单是会随时交易，这个是我们的非常完备的系统展示。 这个是我们的重点模块回测分析系统 UI 界面的展示，它涵盖了我们这 么多年的资管经验。在自 动运营运维这块，我们可以做到我们的日报跟月报一 键生成，然后自动下载，也会定期发送给客户每个产品的周报跟月报情况。在策略分析这块，我们的业绩归因也是每十秒会根据回传回来的 level 2 级别的高频数据 会实时刷新，这个就是行业内通常被称为“事中风控”的模块。 在产品交易模块中，我想给大家展示的是模板概念。大家非常讨厌的情 况是买了这家量化私募，比如我买了 500 指增，但是我的 500 指增是由不同的 PM 操作，可能会出现业绩上的一些偏差。但是像我们的团队，它是整个单一 团队的构建，我们所有的产品策略去写成标准化模板，放在系统中。比如 500 指增产品，我们会统一订阅模板，通过模板统一放到交易优化器当中。最后不管是交易还是信号层面，它都是统一发送、交易，大家不用担心 业绩不一致的问题，这个也 是我们事先设计好的模块。这个也是我们 UI 界面展示，目前在策略上，我们大概每两天会对子策 略进行调优，然后在股票 跟期货策略上面，大概每季度进行大规模迭代，然后 在年前出现的流动性危机之后，我们认为需要对模型进行进一步调优、更新迭 代。在这一块上面，在年前差不多一周，我们已经完成了整个新的更新迭代。Part.5 产品线介绍 下面介绍下德贝产品线，大家也知道我们在这个行业已经做了很多年，我们在各个产品上面的策略储备 非常全面，其中有一部分是我们的低波策略，比如大家熟知的量化中性策略，包括像期权套利策略，然后另外一块还有股指 期货，因为股指期货这个策略我们从 15 年就开始做，确实在今年的行情下面，股指期货今年的收益是有大幅度的提高，然后如果大家感兴趣，可以去深入了 解。今天重点想介绍的高波策略中的两个产品，分别是 500 指增和 1000 指 增。 我们想分享一点，为什么在这个时间点推荐大家去配置指增产品，包括 像 500、1000 指增，大家也可以看到，目前 500 指数的市盈率只有 22，它确实 处在历史 21.5%的低百分位线，在这种情况下，它的风险边际线的安全垫非常 高。另一块不管是 500 还是 1000 指增，都会涵盖像新能源、信息技术等行 业，也包含了我 们未来非常具有爆发力的一些中小企业，这些企业从成长性上 也更具配置价值，所以我们觉得不管是500 还是 1000 指增，长期来看，β也是 有相当好的弹性。我们既有α的超额收益，β也有不错的未来发展空间。目前为 止，国家队对 A 股市场的呵护还是有的，它目前一直处在 3000 点的位置震荡 趋势。我们家从 22 年开始有发量化选股的产品，23 年 4 月发了 500 指增的标 准产品。从 22 年-23 年的实盘回测数据来看，500 的年化超额是 30%，动态回 撤是 12.2%，现在已经修复了 80%，月胜率超过了 70%。另外 1000 指增从去年的 7 月跑到现在，全年来看，1000 指增