宜信.Sciencast.高频策略交易基金产品白皮书 / 优秀的稳健盈利产品解析

比如，有的快策略，下单以后即撤销，会诱导投资者；有的快策略，为把速度提高的极高程度，花费很高成本拼硬件，对市场本身并无促进作用。Sciencast基金的投资策略主要建立在算法、模型基础上，交易周期一般以天为单位，受监管和政策影响小。...

 投资亮点 

= 获取专属投资机会 =

高频交易策略能容纳的资金有限，优秀的投资管理人只管理自由资金或少量的外部资金。因此对于能够早期进入的投资者而言，是一个非常难得的、专属的投资机会。本策略而言，首次募集规模为2000万美金，最终这个策略的规模上限也就在1亿美金左右；

=享受更优的风险调整后回报=

以夏普比率来衡量，普通投资策略取得不低于1倍的夏普比率就非常突出了，而对于高频交易策略而言持续的取得5~10倍的夏普比率也非常不常见；

以业界的期间基金Renaissance Technologies的Medallion基金为例，多年来持续保持34%以上的净年化回报，考虑到较高的业绩报酬分成，毛回报应在50%以上。

=有效抵抗市场调整风险=

高频交易策略和其他资产类别相关性小，因交易频次足够高，能在极短的时间里调整控制风险，在市场动荡的金融危机期间表现尤为突出；

以业界期间基金Renaissance Technologies的Medallion基金为例，2008年取得约70%的回报，而标普500指数在2008年下跌了接近40%。

=高科技与金融的完美结合=

高频交易领域重视数学模型、计算机系统和金融的结合；

世界一流的数学与统计学家均云集于此；

固定运营成本很高；

高频交易有着很高的进入壁垒，不是单单数学好或者计算机技术好，或者土豪就可以随便进入的。

=站在研究前沿的基金管理人=

基金管理人有着过人的数学天赋、扎实的教育背景、业绩耀眼；

基金管理人李庆博士在数学领域既有天赋，也有深厚的教育功底，在高频交易这个新兴领域资历很深，不但有理论和模型，也有出色的业绩，对于投资者而言是一个难得的投资机会。

 什么是高频交易？ 

一张图说明高频交易的发展（以美国为例，单位成交量）

2000年：高频交易量占美国股市总交易量不足10%；

2005年：达到35%；

2010年：达到56%

2012年：超过70%；

下图为美国、欧洲和亚洲的高频交易在市场中所占比例，亚洲明显还有巨大的发展空间。 高频交易产生的背景 

市场中存在这样以中国角色——做市商

国际金融市场普遍实行做市商制度。与竞价交易制度不同，做市商制度是借助做市商(由大的银行机构来担任)的中介作用实现买卖双方的交易，做市商从证券的买卖差价中获取收益，并为市场提供流动性。

近年来，一种被称为“被动做市策略”(passive market making)的高频交易模式逐渐发展起来。这种策略产生于美国特殊的交易机制。在美国，所有的证券交易所和ECN目前都为那些创造流动性的券商提供一定的交易费用回扣以争取更多的交易订单。当这些交易者使用双向挂单等待成交时，便为市场提供了流动性，使得其他有原生交易需求的交易者能以更低的成本完成交易，相应的也提高了交易所的竞争力。因此各电子化交易所对这类流动性提供者提供返还回扣，鼓励其通过报单参与交易。在这种情况下，很多小机构甚至个人投资者也可以为市场提供流动性，并在众多电子化交易所中担当起了实质性的做市商的责任。

做市商在交易过程中也会面临各种风险，一方面，资产价格的几何布朗运动属性造成了存货风险；另一方面，买卖指令的泊松分布又造成了交易风险Avellaneda and Stoikov。这种风险对传统的做市商影响更大，因为它们普遍具有巨大的资金量和交易量，也对市场有着更大的影响。它们主要采用两种方法来规避这种风险。一种方法是通过完善定价机制，将风险融入资产价格从而转移风险。学术界发展了一系列模型解决这一定价问题，例如存货模型Garman和信息模型Glosten and Milgrom等等。另一方法是风险对冲。以Delta中性策略(delta neutral strategies)最为典型。Delta被定义为该衍生证券的价格变化对其标的资产价格变化的比率，Delta为零的状态被称为Delta中性。如果进行高频对冲，Delta中性策略就成为一种高频交易模式。它必须在标的资产价格刚开始下降时将其出售，在其刚开始上涨时将其购入，因此它在本质上是一种趋势交易方法。从国外经验看，做市交易是高频交易策略的主流。我国目前已经在国债、利率掉期等若干市场引入做市商制度，如果在更多市场实施该制度，高频交易还会有进一步发展。，对于投资者而言是一个难得的投资机会。

图解做市商高频交易两大“阵营”高频交易为何能如此稳定快速的赚钱？因为：以ETF和它的成分股之间的逃离交易为例：

· 平均持有时间是10分钟，但是也可以长达1个小时，取决于具体数据；

· 每笔交易的交易上限估计为20万股，平均每股的利润是0.1美分，由此估计每天的利润大约是1万美元，每年大约是250万美元；

·  不加杠杆的话，假设每股25美元，需要的资本是500万美元；

· 不加杠杆的回报率是50%，单扣除高昂的固定成本（每年150万美元），则不加杠杆的回报率变成20%，加入湿度杠杆后回报率可达到40%~60%

因此，高频交易具有更优的收益风险比（即你是“亏100元的风险赚500元”还是“亏500元的风险去赚100元”）高频交易的主要风险：高频交易量大“血拼”手段：市场的争议和监管的关注主要在于“快策略”和市场公平性。

比如，有的快策略，下单以后即撤销，会诱导投资者；

有的快策略，为把速度提高的极高程度，花费很高成本拼硬件，对市场本身并无促进作用。

Sciencast基金的投资策略主要建立在算法、模型基础上，交易周期一般以天为单位，受监管和政策影响小。

市场越动荡，高频交易越显现威力

平稳的市场中买入持有策略比较常见，交易量相对较低；

高波动市场中投资人愿意承受更高的成本来买进卖出；

2008年，很多高频交易公司获利丰厚；

目前美国股市处于较低的波动区间，未来有较大概率波动程度会上升。

Sciencast投资策略实盘与回测数据



 Sciencast公司介绍 

Sciencast Management，定位于HF高频量化对冲交易，追求风险调整后的高收益。

投资理念：给予金融学原理以及以往经验，通过量化和数据化分析，对投资组合进行细致评估。通过使用合理的金融建模以及复杂的统计测试，从复杂的数据指标中系统化提取出稳定的操作模型。这些模型可帮助预测金融投资工具的未来收益、风险，从而在通过先进的量化技术和健全的风险管理减少风险的同时，实现卓越的投资决策。

投资范围：初期，主要计划投资美国股市，未来可能扩大到基金文件所允许的其他资产。通过制定严格的选股、投资程序，实现多样化、流动性良好的投资组合。只有拥有高市值、高流动性的上市公司股票才会投资。

Sciencast创始人、首席投资官：李庆

· 2009~2014年，李庆曾担任SAC Capital Advisors的投资组合经理，并专长于· 统计套利及HF高频交易；

· 2005~2009年，李庆曾在Tykhe Capital LLC任职量化投资高级研究员，管理投向于全球股票权益市场的统计套利组合；

· 2004~2005年，李庆曾任职Fortress Investment Group；

· 2002~2004年，李庆曾任职Lehman Brothers股票自营交易部门；

· 李庆拥有哥伦比亚大学金融学博士学位，北京大学数学学士学位。

 产品介绍 产品要素：

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