公司治理改革 - 公司因2024年2月19日事件遭遇严峻危机 被交易所实施限制交易三天的自律监管措施 促使团队进行深度整改 [2] - 改革后确立新分工模式：蔡枚杰统筹文化建设与公司治理 马志宇专注投研技术突破 形成"共管+专精"协同机制 [3][4] - 将风控规则全流程内置化 基于证券法及监管细则量化参数嵌入所有交易策略设计 确保从源头符合合规要求 [5] 合规与风控体系升级 - 建立"策略+系统"双重风控防线：策略层面设置参数控制 交易系统内置全维度风控规则 包括涨跌停板报单限制和大额交易拆分规则 [6] - 实施集约化监控 将所有产品纳入统一风险管理框架 通过跨产品风险汇总分析防范市场不当影响 [6] - 系统升级旨在适应"强合规 重稳健"监管环境 在控制风险前提下保持策略有效性和市场竞争力 [7] 投研体系优化 - 投资流程表现为"数据-因子-模型-组合生成" 整合预测模型 风险模型和交易成本模型三大模块 [6] - 加强短周期预测能力 优化1至2天信号模型 实现短 中 长周期信号均衡配置 提升市场机会捕捉能力 [11] - 不同指增产品采用统一预测模型和交易成本模型框架 根据产品定位调整风险模型参数配置 [6] 基本面因子研究 - 自2015年布局基本面因子 持续深化研究 追求"往深了做"和"往细了做" 以构建差异化优势 [8][9] - 基本面因子研究能精准评估企业价值 提升策略抗风险能力 且因低频特性不易被同质化 [8][9] - 未来将拓展因子广度与深度：挖掘行业专属新因子 加强现有因子精细化研究以提升有效性 [9] 产品线与业绩表现 - 2024年上半年量化选股策略平均收益11.5% 中证1000指增策略平均收益14.85% 灵均相关策略产品业绩位居行业前列 [10] - 产品线布局聚焦量化选股领航系列 同时扩充指增产品覆盖中证500 中证1000及中证A500等指数 [10] - 业绩提升归因于2023年策略升级：在保留中长期信号优势基础上 增强短周期信号适应能力 [11]

公司治理与投研文化改革 - 公司因2024年2月19日事件遭遇严峻危机 随后展开深度整改 建立共管加专精的协同机制 [1][2] - 改革后由蔡枚杰统管文化建设与公司治理 马志宇专注投研技术突破 形成互补管理架构 [2][3] - 公司以改革无效则无存在价值为准则 坚决杜绝管理断层 聚焦问题解决与制度建设 [2] 合规风控与系统升级 - 公司实现风控规则全流程内置化 将监管细则量化为参数嵌入所有交易策略设计源头 [4][5] - 交易系统建立策略加系统双重防线 包括涨跌停板报单限制和大额交易拆分规则等硬约束机制 [5] - 实施全部交易行为集约化监控 将所有产品纳入统一风险管理框架 契合机构整体责任监管要求 [5][6] 投研体系与策略优化 - 投资流程包含数据至因子至模型至组合生成 整合预测模型 风险模型和交易成本模型三大模块 [6] - 策略升级注重短中长周期信号均衡配置 去年10月后市场活跃度提升环境下效果逐步显现 [9] - 不同指增产品采用统一预测模型和交易成本模型框架 但调整风险模型参数以适应产品定位 [6] 基本面因子研究布局 - 自2015年布局基本面因子 持续往深了做和往细了做 以构建差异化优势和提升抗风险能力 [7] - 基本面因子研究相对低频不易同质化 能更精准评估企业价值 成为量化行业重要趋势 [7] - 未来拓展因子广度和深度 挖掘行业专属因子并加强现有因子精细化研究 [7] 产品表现与市场扩容 - 上半年私募量化选股策略平均收益11.50% 中证1000指增策略平均收益14.85% [8] - 公司纯多头领航 沪深300指增 中证500指增和中证1000指增等策略产品业绩位居行业前列 [8] - 量化行业明显扩容 全行业超额收益表现不错 反映市场风险承受能力提升 [8] 产品线调整与策略丰富 - 公司聚焦优势策略领航系列量化选股产品 兼顾贝塔和阿尔法收益 [8] - 扩充指数增强产品 覆盖中证500指增 中证1000指增等主流指数 补充中证A500指增等产品 [8] - 丰富策略细节并优化因子模型 增强对不同行业和市值股票的适应性 保持稳定超额收益能力 [8]

公司治理与投研文化改革 - 公司因2024年2月19日事件遭遇严峻危机 随后展开深度整改 建立共管加专精的协同机制 蔡枚杰统管文化建设与公司治理 马志宇专注投研技术突破 [1][2] - 改革核心目标是成为中国最顶尖的量化对冲基金 若改革无效则公司失去存在价值 [2] - 两位创始人管理风格互补 蔡枚杰偏重实效 马志宇理性严谨 以是否有效为判断标准 围绕做好公司愿景达成共识 [2][3] 合规风控与系统升级 - 公司实现风控规则全流程内置化 将证券法及监管细则量化为参数嵌入所有交易策略设计源头 [3] - 交易系统建立风控硬约束机制 在策略层面和系统层面设置双重防线 包括涨跌停板报单限制和大额交易拆分规则 [4] - 实施全部交易行为集约化监控 将所有产品纳入统一风险管理框架 通过跨产品风险汇总分析防范市场不当影响 [4] 投研体系与策略优化 - 投资流程表现为数据至因子至模型至组合生成 整合预测模型 风险模型和交易成本模型三大模块通过优化器输出持仓 [4] - 不同指增产品采用统一预测模型和交易成本模型框架 但根据产品定位调整风险模型参数配置 [4] - 策略升级注重短中长周期信号均衡配置 去年10月后优化短周期1至2天信号模型 增强对市场短期波动适应能力 [8] 基本面因子研究布局 - 自2015年布局基本面因子 持续往深了做和往细了做 通过宏观经济和行业竞争格局分析提升企业价值评估精度 [5] - 基本面因子研究相对低频不易同质化 有助于构建差异化优势 成为量化行业重要趋势 [5] - 未来将持续挖掘新基本面因子 加强现有因子精细化研究 提升因子质量和模型表现 [6] 产品业绩与行业表现 - 上半年私募量化选股策略平均收益11.50% 收益率中位数13.1% 中证1000指增策略平均收益14.85% 收益率中位数14.07% [6] - 公司纯多头领航 沪深300指增 中证500指增 中证1000指增等策略产品业绩位居行业前列 [6] - 量化行业明显扩容 市场规模扩大带动全行业超额收益表现 反映市场风险承受能力提升 [6] 产品线调整与布局 - 聚焦优势策略领航系列量化选股产品 通过模型筛选个股兼顾贝塔和阿尔法收益 [7] - 扩充指数增强产品 覆盖中证500指增 中证1000指增等主流指数 补充中证A500指增等产品满足差异化需求 [7] - 丰富策略细节并优化因子模型 确保不同市场风格下保持稳定超额收益能力 增强对不同行业和市值股票适应性 [7]