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Zhihu: 大苏牙

关于我

我是 宋伟力。

我目前是湖南大学管理科学与工程博士研究生，专注于量化金融和金融风险管理，我热忱于实盘交易为目标的量化投资研究，致力于将理论与实践紧密结合，不断探索创新的投资策略。

我同时在一家私募基金兼职量化研究员，在两人的团队中，从数据端开始全流程地完成了股票指数增强产品的研发。我自2022年以来听过200场以上私募基金的路演，和同业线下会定期线下交流，对量化私募基金的股票指数增强产品有着深刻的理解。

与我合作

我热忱欢迎各种外部合作机会，包括但不限于：

同业交流：分享从业经验，探讨行业趋势。
FOF基金兼职：在量化选股产品的尽调上，我能提供最专业的分析。
资方合作：可以提供详细的实盘业绩。
学术合作：作为博士生，我也积极寻求学术研究的协作机会。

如果您对以上任何方面感兴趣，欢迎通过微信或邮件与我联系。我的邮箱是[email protected]，我目前常驻北京，欢迎线下面对面交流。

实盘产品

我与私募基金的合作伙伴（团队共两人）在2022年至2023年期间致力于量化选股策略的研究。我们于2023年10月22日正式启动了中证500指数增强产品的实盘交易。在过去10个月的运作中，我们的产品取得了以下成果：

相对于中证500指数取得了21.90%的显著超额收益。
大幅超越行业平均水平（规模上量化私募指数的中证500增强产品在过去一年的平均超额收益仅为8%）。
实现了2.398的优异超额夏普比率。

在2024年2月份发生的量化股灾中，我们的表现：

最大超额回撤仅为7%，（规模上量化私募指数的中证500增强产品在过去一年的平均最大超额回撤高达11%）。
仅用10个交易日就完成了超额回撤的修复（规模上量化私募指数的中证500增强产品的平均修复时间长达5个月）。

我们的交易策略特点：

选股池覆盖全市场，平均持仓数量为300-500只股票。
采用日间中低频信号，没有日内高频回转交易信号的参与，不属于监管部门重点关注的高频交易范畴。
年化双边换手率约为30-50倍，具有较大的资金容量。

研究兴趣

我当前的研究重点聚焦于量化金融领域，致力于应用先进技术提升中频预测能力和优化风险管理，以此来增强实盘交易表现。我的主要研究方向包括：

计算金融：在量价数据上探索新的因子挖掘方法。
金融机器学习：研究并应用先进的非线性模型来组合因子，提高信号的预测效力。
投资组合管理：探索更好的组合优化方法，包括研发更有效的优化算法和挖掘更有效的风险因子，以实现更优的风险调整收益。

最新动态

2024年8月： 与合作者共同完成并投稿了题为”AlphaForge: A Framework to Mine and Dynamically Combine Formulaic Alpha Factors“的研究论文。该论文提出了一个创新的两阶段公式化Alpha因子生成框架，为量化投资领域的因子挖掘和动态组合提供了新的方法论。
2023年10月： 在Kaggle大语言模型科学考试比赛中排名88/2664（银牌）；CommonLit-评估学生摘要能力大赛排名23/2064（银牌）。
2023年8月： 引入了使用Gurobi的组合优化框架，控制风险敞口并提升小规模基金的表现，将年化超额收益率提升至20%，并将回撤控制在3%以内。
2023年6月： 对因子生成和因子组合进行研究，对近2年测试集的回测达到了20%的年化超额收益率，3%以内的超额回撤。这项研究为后续的”AlphaForge”项目奠定了基础。
2023年4月： 成功实施了基于BERT的情感分类低频Alpha因子提取，单靠情感信号实现了10%的超额收益。
2022年12月： 在第五届”UBIQUANT CHALLENGE”量化联赛中排名第6/532。
2022年8月： 在Kaggle AMEX信用违约预测比赛中获得第50/4874（solo银牌）名。