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托特(三亚)私募基金是一家科技驱动的量化私募基金公司。创始团队从2016年开始专注于量化投资领域的研究、创新与实践,是国内最早应用深度学习技术进行量化交易的团队之一。基于严谨的研究方法、先进的人工智能技术、强大的大数据平台和软件开发能力,我们构建了多周期多品种的策略体系,致力于为客户创造长期稳定的超额收益。核心策略团队均毕业于北京大学计算机系和智能科学系,学术背景涵盖机器学习多个前沿领域,具备优异的软件工程能力和丰富的科研经验。
公司全称
托特(三亚)私募基金管理有限公司
注册资本
1000.00万人民币
所在地
海淀区-北京
投资策略
量化选股,中证500指增,阿尔法策略,中证1000指增,其他指增,量化管理期货复合,程序化期货,沪深300指增
托特(三亚)私募基金是一家科技驱动的量化私募基金公司。创始团队从2016年开始专注于量化投资领域的研究、创新与实践,是国内最早应用深度学习技术进行量化交易的团队之一。基于严谨的研究方法、先进的人工智能技术、强大的大数据平台和软件开发能力,我们构建了多周期多品种的策略体系,致力于为客户创造长期稳定的超额收益。核心策略团队均毕业于北京大学计算机系和智能科学系,学术背景涵盖机器学习多个前沿领域,具备优异的软件工程能力和丰富的科研经验。
策略团队均毕业于北京大学计算机系和智能科学系,学术背景涵盖机器学习多个前沿领域,具备优异的软件工程能力和丰富的科研经验。
邢亚杰-研究方向包括深度卷积网络结构、图像语义分割、三维视觉、多模态学习等。有丰富的软件开发和研究经验。2017年7月-2021年10月,担任杭州易股资产基金经理。目前是托特(三亚)私募的基金经理。
张登-研究方向为机器学习在文本情感立场分析、量化金融等领域的应用。2017年7月-2021年10月,担任杭州易股资产基金经理。目前是托特(三亚)私募的基金经理。
策略大致分为收益预测、风险估计、流动性估计、资产组合优化、交易执行几个部分。
收益预测以多因子模型为基础,通过数理分析、机器学习等技术方法挖掘包括但不限于量价、基本面、分析师预期、新闻舆情、产业链等不同数据中可以预测收益的有效因子,并通过统计模型对各个预测周期的多因子进行组合获取更稳定的收益能力,最终给出资产组合的多周期收益估计;
风险估计部分结合了机器学习和多因子风险估计模型,综合考虑行业、风格等因子对风险的影响和常规风险因子不能解释的风险或由于对alpha因子暴露所引入的特定风险,最终对资产组合的整体风险做出估计;
流动性估计通过建模分析估计了标的资产的流动性,为交易和容量规划提供依据; 交易执行部分通过算法交易降低成本、增厚收益。
策略开发过程中涉及的部门和团队包括提供数据平台支持的数据中台组、提供交易系统支持的交易系统组、研发算法模型挖掘因子的量化研究组以及研发组合优化算法的组合优化组等。其中数据中台和交易系统为自研系统、因子挖掘主要涉及的算法包括各种机器学习和深度学习算法等、组合优化涉及的算法主要为大规模凸优化、锥优化和混合整型规划相关算法。
严格遵守公司的策略开发制度,实盘策略上线前均经过严格的分析和测试;通过多周期多频率多因子的预测和规划,获取低相关性多样化的收益来源;严格控制风险敞口,并致力于研发最先进的风险估计模型和组合优化算法,追求风险收益的平衡;利用自然语言处理技术,根据公告剔除出现重大风险的股票。