量化：以先进的数学模型代替人为的主观判断

        量化投资策略（Quantitative Strategies）是指，基于金融市场运作规律，利用数学、统计学、信息技术的数量化投资方法来设计和管理投资组合。量化投资的组合构建注重对宏观经济信息、行业发展周期、企业财务报表、证券交易数据进行系统分析，利用数据挖掘技术、统计技术、计算方法等处理数据，从而得到优化的投资组合，在风险可控的情况下最大程度地合理把握投资机会。量化的投资的优势是以先进的数学模型替代人为的主观判断，极大地减少投资者个人情绪的波动影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下做出非理性的投资决策。

       我们投资策略的出发点是：金融市场价格的波动时常会出现短期内金融资产的非理性定价偏差。基于这一前提，我们采用量化分析的方法，对宏观经济面、市场资金面、企业基本面等进行系统性研究，发现市场可能存在的短期内会纠正的定价偏差，从而确定大概率上成功并且盈亏比相对较高的交易策略模型。同时，策略模型能够根据大数据分析，对个股风险、组合风险和政策风险进行量化研判，自动调整策略整体仓位和策略风险敞口，控制策略投资风险。

       我们所有运作的策略都坚持基于量化分析，并严格按照策略模型来实施交易，确保交易不受投资经理或交易员个人主观观点的影响。策略执行通过程序化交易工具来实现交易目标，不作主观择时交易。策略研究团队结合以往实盘经验，对不同策略交易的突发状况均有详细预案，确保交易任务的执行效果最大程度上贴近策略设计目标。

对冲：规避市场系统性风险

        对冲投资策略（Hedging Strategies）是指针对相关性程度高的不同资产，通过一系列方向相反的交易，来捕捉不同资产的定价偏差回归机会，最大程度降低投资组合可能承受的市场系统性风险，从而获得市场风险中性的投资组合。对冲策略旨在将投资风险中的不确定性转换成确定性，不依赖于单边趋势预测，规避因单边趋势误判造成的收益大幅波动，从而获得独立于牛熊周期的稳定收益。

        我们的投资策略注重风险控制，以收益稳健为第一要求。由于中国证券市场整体机构投资者参与比例较低，资本运作仍有相当多不规范的方式，非市场化行为对市场定价的影响力比较大，因此市场大起大落比较多，存在很大的系统性风险。针对这一市场情况，我们在通过量化模型挑选最优股票组合的基础上，进一步依据自有风险模型给出的多空比例，采用做空股指期货的手段实现对冲市场系统性风险。对冲策略模型的建立同样基于对市场数据的量化分析，并通过程序化交易工具实施对对冲比例、仓位、风险敞口等的动态控制。

策略形成三步骤：切实有效

        为了确保实际运行策略切实有效，我们坚持每种策略的形成必须经过以下三个步骤，缺一不可。

        首先，所有的策略都是基于量化分析的结果。（更多：1.1量化：以先进的数学模型代替人为的主观判断。）

        其次，每种策略在设计上都要有明确的投资逻辑解释。仅仅是数据意义上的关联性并不足以构成有效策略的基础。缺乏明确业务逻辑支撑的统计结果可能是偶然的、不可复制的；单纯着眼于统计意义上历史收益显著的策略并用以进行实盘交易，会存在极大风险。

        最后，采用的策略在历史数据回测和实盘跟踪上都要有稳定的可持续盈利业绩表现。在策略检验中，我们最关注的指标是收益的稳定性和长期表现，力图保证交易策略业绩在未来实盘的可复制性。我们的历史回测会包含有完整交易数据的每个历史交易日，以保证有足够多的测试数据验证策略交易的全部环节，同时覆盖历史上出现过的全部极端情况。而对冲策略的高夏普比率、低回撤率以及与同期大盘指数的极低相关性则体现了收益的稳定性和市场风险中性的特点。（更多的历史回测和实盘业绩：与沪深300指数收益率呈现极低相关性）