寻求Alpha策略变迁-因诺(上海)资产管理有限公司

1.公司介绍

因诺（上海）资产管理有限公司成立于2014年9月24日，目前旗下产品100支，管理资产规模70亿元，是一家专注于二级市场投资的量化对冲基金公司。因诺致力于为投资者创造长期价值，依托于专业的团队，构建了高水平的量化投资策略体系和交易系统，策略包括但不限于：套利策略、选股策略、alpha策略、CTA策略等等。其核心投研团队均毕业于麻省理工学院、清华大学、北京大学等国内外顶尖理工科学府，40%以上拥有博士学位，全部拥有硕士以上学位，拥有丰富的国内外市场投资经验。自成立以来，因诺创造了优秀的业绩，荣获了金牛奖、金阳光奖、金长江奖、英华奖等60余项奖项。

核心人员

徐书楠，因诺资产创始人、实际控制人、总经理兼投资总监。上海市青年拔尖人才，上海青年金才。清华大学本科学位（学分绩年级第一名，“清华大学优秀毕业生”获得者），麻省理工学院硕士学位（获全额奖学金）。先后在国际对冲基金IMC、中信建投证券自营部担任投资经理，是海外早期归国的量化投资专业人员。2014年创办因诺资产。

李爽，因诺资产合伙人，研究总监。中国科学技术大学博士，研究方向为人工智能的应用。博士毕业后加入因诺资产，对因诺人工智能模型体系的研发与应用做出了杰出贡献，是因诺自主培养投研团队的典型代表。2020年晋升为因诺资产合伙人、研究总监。

2. 寻求Alpha策略变迁

因诺主动寻求策略变迁，将原先老策略框架下的多因子模型，改进成人工智能模型，构建新模型框架，通过深度学习方法，深入挖掘市场技术面、基本面等诸多方面的信息，并将因子库中的因子也作为学习对象，提升策略表现。

注：本图展示的是新旧Alpha模型2018年相对中证500指数的超额收益。由于新Alpha模型于十一后更换老Alpha模型实盘运行，因此本图中，以黄线为分水岭。对于旧Alpha模型，黄线左面为实盘业绩，右面为回测业绩；对于新Alpha模型，黄线左面为回测业绩，右面为实盘业绩。可以看到，无论回测还是实盘，新Alpha模型表现均远胜旧Alpha模型，2018年超额收益由15%提升至50%。

因诺主要策略模型

套利策略。因诺资产核心策略类型之一，由期现套利、跨期套利、期权套利等多种相关性低的子策略组成。

Alpha策略。人工智能模型，以深度学习方法深入挖掘市场信息，获取市场超额收益，辅以合适的下单算法降低冲击成本。

CTA策略。人工智能模型，以人工智能方法挖掘不同期货品种间的统计学关系，可以获取独立于股票市场的收益。

债券策略。选择合适品种进行投资，获取独立于股市及商品市场的收益。通过严控投资比例及充分分散的方式控制风险。

3.在管产品介绍

（1）因诺*****

运行策略：多策略中性（套利策略、Alpha策略、选股策略、CTA策略等）

策略特点：根据市场行情灵活配置各种策略，并严格控制风险，力争达到收益与风险的最佳匹配。

表1 多策略中性代表产品业绩

数据来源：展恒基金研究中心，Wind

数据截至日期：2021年7月16日

综合来看，该产品线属于低波动产品线，收益水平也高于纯Alpha。多策略中性产品可以有CTA、套利等更多样的策略配置选择，从而增强产品的长期收益特性，当前市场下，如规模能满足要求参与科创板及创业板网下打新，可进一步提升产品收益水平。十分适合对资金波动有要求的稳健类投资者。

（2）因诺*****

运行策略：指数增强（中证500增强）

策略特点：指数增强策略运用的模型与Alpha策略一致，但不进行对冲，而是满仓做多股票，同时获取股市的Alpha收益与Beta收益。

表2 指数增强代表产品业绩

数据来源：展恒基金研究中心，Wind

数据截至日期：2021年7月16日

指数增强的收益来源通常由两部分构成，分别为指数收益（Beta）和超越指数的收益（Alpha），长期来看，即使遇到Beta收益出现很大回撤的市场，也可以依靠Alpha收益逐渐盈利。指数增强全仓买入股票，不对冲，Alpha策略对冲了指数涨跌的波动，不承担指数本身的风险，放弃了指数部分的收益，完全一样的策略逻辑，指数增强的预期收益高于Alpha策略，因此，量化指数增强产品可以认为短期波动很大，但长期风险较小。

4.总结

因诺公司目前管理规模在50-100亿的区间，规模适中，且与其他主流量化机构相关性低，未来还有着很大的发展空间。其中因诺多策略中性产品不依赖于单一品种与策略，对市场和政策的适 应能力强于单一策略，是长期收益风险比较高的产品线之一；因诺指数增强产品属于高收益产品线，运行指数增强策略，在承担 更大波动的前提下，力争提高产品收益水平，适合长期持有。