概率投资公司介绍PPT（机构版）202303(2).pdf

本资料仅供私募合格投资人阅读参考，请勿公开传阅。市场有风险，投资需谨慎。
2023年3月
P R O B Q U A N T

合格投资者确认
Compliance
私募基金投资具有一定风险，根据《证券投资基金法》、《私募投资基金监督管理暂行办法》、《私募
投资基金募集行为管理办法》等相关法律法规规定，在继续浏览本文档前，请您确认您或您所代表的机构是
一名“合格投资者”。合格投资者的标准如下：
一、具备相应风险识别能力和风险承担能力，投资于单只私募基金的金额不低于100万元且符合下列相关标准
的单位和个人：
1、净资产不低于1000万元的单位；
2、金融资产不低于300万元或者最近三年个人年均收入不低于50万元的个人。
二、下列投资者视为合格投资者：
1、社会保障基金、企业年金等养老基金，慈善基金等社会公益基金；
2、依法设立并在基金业协会备案的投资计划；
3、投资于所管理私募基金的私募基金管理人及其从业人员；
4、中国证监会规定的其他投资者。

PART 01 公司简介
PART 02 策略介绍
PART 03 业绩表现
PART 04 市场展望
目录
ONTENTS
C

PART 01
公司简介
Introduction
十三年量化经验积累比肩百亿的投研体系

公司介绍
概率投资于2020年12月7日获得私募基金管理人资
格。公司注册资本1000万元。
创始团队为国内最早一批量化从业者，在中高频领
域深耕超过9年。
公司总部办公地址位于上海市浦东新区世纪大都会。
投研人员占比超过80%，均来自于国内外一流名校
汇集多名省市高考状元，奥赛金牌得主。
我们全力探索最前沿的技术，搭建先进的组织体系，
营造学习分享的工作氛围，吸引最优秀的人才，冲
击顶级私募的行列。

十三年积累打造完善投研体系
海内外名校硕士以上学历
公司全职员工超50人
阿尔法/高频/CTA
13年量化投资经验
持有周期稳定
90%投资者为专业机构
规模黄金期
目前规模超20亿

策略迭代能力稳步提升
2010
2013
2015
2017
2020
2021
2023
2010
2013
2015
2017
2020
2021
开始从事量化交易
以CTA策略为主
开始实盘
进行高频交易
核心团队成立
阿尔法/高频/T0
多频段融合策略
加入机器学习
成立概率投资
拓展另类数据
超额收益多元化
量价/基本面/另类
多维度因子组合
团队不断扩大
布局更广泛领
域的因子挖掘

核心团队
杨曦
创始人/CEO/CIO
上海财经大学金融学学士
香港大学金融学硕士
十三年量化投资经历
深耕国内证券市场
高/低频阿尔法/T0交易/算法交易
曾任某老牌量化私募基金经理/高频负责人
孙宁
联席CIO
武汉大学化学学士、硕士
美国纽约大学石溪分校材料工程博士
九年量化投研经验
因子挖掘/因子评估
模型评估/策略迭代
曾任某老牌量化私募机器学习组负责人

核心团队
彭瀚
CTO
北京大学力学学士
北京大学计算机硕士
十七年机器学习领域经验
精通大规模人工智能研究基础设施
Ø 微软亚洲研究院研究员，大规模分布式计算系统
Ø 阿里云技术专家组建阶段一号工程师，底层计算平台
Ø 头部AI企业依图科技技术委员会主席，监管全产品线工程
架构设计和工程规范，设计和开发跨产品特性和组件。
“传奇工程师”一般是“创造了最伟大生产工具的人”
概率IT部门定位于数据科学系统的建造者。我们认为数据科学是计算
机工业的现在和未来，而量化投资是数据科学领域最早和最重要的实
践，量化投资最大的护城河是基础设施。

顶尖的投研团队
• 近90%投研人员来自海内外顶尖名校，硕博占比近80%；
• IT 团队成员多为BAT等互联网大厂头部技术工程师；
• 核心人员均毕业于清华、北大、复旦、哥伦比亚、加州大学等；
均为数学、物理、金融工程等复合专业背景。
46%
34%
20%
数理统计计算机金融工程

组织架构
• 投委会：负责整个投研架构、方案评估、模型组
合、策略组合以及风险控制。
• 风险管理部：自主研发的自动化风控系统，从研
发流程开始执行风控标准。
• 技术研发部：负责研究基础设施的开发和维护，
数据采购及处理，交易执行与监控。
• 投资研究部：负责因子挖掘以及将因子最大化利
用在预测上, 产生最优预测能力。

奖项荣誉
朝阳永续2022年
半年度量化对冲组十强
首届“招财杯”量化
私募公开赛2021年度
最佳基金管理人
兴业双兴金象杯
2021年度
“十佳金象产品”
第三届“中国银行私人
银行杯”2022半年度
最佳基金管理人

合作机构

PART 02
策略介绍
Strategy
策略条线布局完整超额来源持续多元

投研流程
• 数据提炼
• 因子生成
• 因子评估
• 因子发布
因子研发风险控制
组合优化交易执行
• 因子组合
• 模型评估
• 策略回测
• 压力测试
• 风格研究
• 交易风控
• 程序化交易
• 策略表现跟踪
• 行情变化监控
• 实盘风险警告

因子研发
数据收集因子挖掘因子入库
交易数据
财务
数据
另类数据
新闻
数据
公告
数据
标准的结构化数据
通过研究经验、买方灵感、
卖方研报、前沿信息获取
研究灵感，生成日内量价
因子、日间量价因子、基
本面因子、另类因子
因子有效性检验、因子逻辑校验
• 从逻辑的角度出发研究和构建因
子和信号，提升研究效率
• 通过逻辑进行假设，并验证假设，
进一步确认信号的合理性或者改
进信号
• 明确信号赚钱的逻辑，在信号失
效时做出准确判断

组合优化
概率融合投研体系
2018年之后
日内组
日内因子研究
日间组
日间因子研究
模型组
模型研究
调仓信号
每半小时一次
股票组合调整
日内模型
日间模型
1tick 1小时 1天 3天 5天 15天 60天
策略容量
预测频段
高频
量价数据南北向资金
交易数据日内资金流
中高频
突发事件新闻舆情
招聘情况电商数据
低频
公司财报经营现金流
宏观数据产业链数据

策略迭代后收益显著增强
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迭代后概率500指增累计超额收益提升20%
迭代前旧策略累计超额收益
核心难点
信号组合
研究分工
组织架构
ALPHA+T0 多频段融合
多基金经理
独立团队完成所有研究
各自领域完全独立
找到并管理好多个PM
流水线工厂
整体精细分工协作
取其精华
去其糟粕
打造高效基础设施
挖掘低相关信号
VS

风险控制
组合管理
策略风格 | 执行风控 | 归因分析
非系统性风险↓
单位风险收益↑
风控哲学风险控制委员会
稳健风格、丰富经验、紧密协作
风控管理
投资及风控团队
投资组合风险管理
风控执行
风控及交易团队
低相关性是降低非系
统性风险最佳手段
多维数据/
因子/策略
严控风险
暴露
严格压力
测试
实时监控/
灾备机制
策略分析/
异常检查

收益构成
指增超额收益
日内量价
40%
基本面因子
20%
另类因子
20%
500指增/1000指增全市场选股，持股数
1000-1400只，分散度高
300指增在成分股内选股
仓位一般在95%以上，年换手150-200倍
不做主观风格暴露，不做主观择时
实盘因子数500+
实盘因子为人工挖掘，逻辑性强
个股集中度＜2%
行业偏离度＜4%
Barra模型风格因子偏离度0.5倍标准差以内
若回撤过大会调整风格暴露约束
中性产品收益指增产品收益对冲成本
指数收益
300指增、500指增和1000指增策略1:1:1配置
分散策略保证了收益来源相关性低
融券对冲、股指期货对冲
日间量价
20%

概率指增特点
总收益 = 市场收益（β）+ 超额收益（α）
日内量价占比高：日内量价超额贡献超过40%，核
心优势明显，双边年化换手率约200倍。
严控风格：不做主观风格暴露和择时，最大化单位
风险的超额收益。
超额收益来源广泛：打造高效基础设施，挖掘低相
关性超额收益。日内量价、财务预测、另类因子，
超前布局，精细打磨。
多频段融合体系：底层因子库、模型库、信号库丰
富，领先的信号融合方式，避免割裂体系的超额损
失及T0贡献的衰减。
+ 网下打新 + T 0

概率中性特点
300指增：500指增：1000指增 = 1：1：1
低相关性：采用300指增、500指增、1000指增等
权组合。多头部分超额相关性低，有效降低波动。
完全对冲：无多空敞口，不做主观择时对冲，专注
稳定多元的绝对收益。
对冲管理：股指期货及融券对冲结合，持续跟踪
成本差异，保证对冲成本最优解。
历史收益稳定：市场中性策略收益平稳，与大盘
指数波动无关。
稀缺弹性稳定
融券+股指对冲

PART 03
业绩表现
Performance
历史业绩稳定性强超额来源持续多元

概率300指增1号
月度超额一月二月三月四月五月六月七月八月九月十月十一月十二月
年度超额
（含回测）
2020 0.96% 2.85% 2.82% 0.96% 1.15% 0.10% 3.69% 13.16%
2021 1.46% 2.99% 2.09% 1.08% -0.26% 1.75% 6.25% 1.08% 1.72% -0.81% 0.54% 0.50% 19.80%
2022 1.84% -0.53% 0.78% 1.95% 5.48% 0.43% 3.21% 0.13% -1.73% 3.76% 1.94% -0.78% 17.53%
2023 -0.50% -0.14% -0.63% -1.25%
数据来源：托管及回测数据，截至2023年3月17日，过往业绩不代表未来收益承诺
实盘区间 2022.1.26-2023.3.17
今年以来超额 -1.25%
今年以来收益 0.97%
年化超额 12.66%
累计超额 13.96%
年化收益 -1.05%
累计收益 -1.15%
同期沪深300 -13.26%
超额最大回撤 -3.59%
净值最大回撤 -17.82%
实盘业绩
回测业绩
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沪深300累计收益
300指增回测/实盘累计收益
300指增回测/实盘超额收益

概率500指增1号
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实盘区间 2021.6.07-2023.3.17
今年以来超额 -0.33%
年化超额 18.47%
累计超额 34.52%
年化收益 12.95%
累计收益 23.75%
同期中证500 -8.01%
年度超额
（含回测）
2019 -1.00% 1.65% -0.42% 4.85% 3.77% 2.49% 0.38% 1.55% 4.02% 2.15% 1.49% 1.06% 24.17%
2020 2.31% -0.46% 4.97% 4.92% 3.20% 0.50% 0.78% 1.70% 4.28% 3.22% 1.53% 1.46% 32.21%
2021 1.83% 2.11% 1.92% -0.03% 1.14% -0.38% 7.45% 3.21% 1.62% 1.57% 4.99% -0.49% 27.65%
2022 -1.39% -0.33% 2.66% -0.97% 3.31% 4.83% 4.79% 0.30% -2.47% 0.67% 0.34% 1.04% 13.21%
2023 -0.83% 0.71% -0.21% -0.33%
回测业绩实盘业绩
中证500累计收益

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概率1000指增1号
年度超额
（含回测）
2019 1.22% 0.69% 1.82% 2.65% 2.75% 3.73% 1.15% 1.70% 3.90% 1.83% 1.71% 0.65% 26.52%
2020 2.02% -0.21% 5.48% 4.07% 2.91% 0.64% 1.40% 2.50% 3.63% 3.41% 1.64% 2.92% 34.85%
2021 3.06% 1.67% 1.04% -0.05% 0.32% 0.93% 4.62% 4.81% 3.89% 1.02% -0.12% -0.66% 22.34%
2022 1.20% -1.37% 2.68% 2.00% 1.53% 1.79% 3.75% 1.13% -0.35% 2.36% 2.47% 0.50% 19.08%
2023 -0.51% 1.90% 1.07% 2.47%
回测业绩实盘业绩实盘区间 2021.5.26-2023.3.17
今年以来超额 2.47%
年化超额 21.76%
累计超额 40.60%
年化收益 22.73%
累计收益 42.54%
同期中证1000 1.38%
中证1000累计收益

概率量化选股1号
月度收益一月二月三月四月五月六月七月八月九月十月十一月十二月
累计收益
（实盘）
2021 -1.63% 3.04% 5.14% 6.57%
2022 -7.86% 3.50% -6.05% -8.82% 6.29% 9.52% 2.29% 0.02% -9.06% 3.55% 6.74% -2.57% -4.71%
2023 4.13% 2.50% -2.48% 4.08%
实盘区间 2021.10.15-2023.3.17
年化收益 4.08%
累计收益 5.69%
同期中证500 -11.97%
同期沪深300 -19.73%
-35%
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1
2
中证500 沪深300 概率量化选股1号收益

-10%
-5%
0%
5%
10%
15%
20%
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0
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/
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1
7
中证500 中性实盘业绩
概率中性1号
月度收益一月二月三月四月五月六月七月八月九月十月十一月十二月累计收益
2022 / / / -0.02% 1.95% 1.50% 3.65% -0.63% -2.60% 0.76% 1.70% -0.27% 6.07%
2023 -0.88% 1.86% 0.51% 1.49%
实盘区间 2022.4.15-2023.3.17
累计收益 7.65%
夏普比率 1.56
最大回撤 -3.67%
同期中证500
最大回撤
-11.25%
V2版本
300 + 500指增双策略对冲
V3版本
300 + 500 + 1000指增多策略对冲

-15%
-10%
-5%
0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
35%
2
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2
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/
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2
/
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/
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/
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/
1
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/
1
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0
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3
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0
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2
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8
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2
3
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3
/
1
4
中证500 中性实盘业绩
概率一号
月度收益一月二月三月四月五月六月七月八月九月十月十一月十二月累计收益
2021 1.65% 2.39% 2.00% -1.03% 1.06% 1.67% 6.67% 2.99% -2.16% 0.32% 2.77% -3.21% 15.78%
2022 -2.06% -0.29% 2.78% -1.72% 2.60% 1.83% 3.20% -0.40% -2.44% 2.27% 1.89% -0.89% 6.75%
2023 -0.27% 1.94% 0.66% 1.87%
实盘区间 2020.12.17-2023.3.17
累计收益 29.51%
年化收益 12.40%
夏普比率 1.62
最大回撤 -6.69%
同期中证500 -1.99%
V1版本
500指增单策略对冲
V2、V3版本
同概率中性1号

超额回撤控制较优，超额稳定性较强
1.60
3.47
5.88
6.35
7.88
8.31
8.54
9.71
9.85
11.09
16.43
JQ
GL
XK
LQ
TY
YF
MH
JK
QY
LJ
HF
数据来源：中信证券私募周报、托管数据，截至2023年3月17日，过往业绩不代表未来收益承诺
与同规模及以上同业相比，概率产品超额回撤控制较好，公司严控超额回撤在5%以内，处于行业内较
前位置；同时概率产品超额月胜率较高，季度/半年/年超额胜率均为100%
500指增超额回撤同业对比
1.99
2.80
3.31
4.17
4.26
7.72
8.72
9.81
13.15
13.66
15.44
GL
TY
XK
QL
JK
YF
LQ
MH
JQ
YN
HY
1000指增超额回撤同业对比
64%
100% 100% 100%
月胜率季度胜率半年胜率年胜率
500指增超额胜率情况
77%
100% 100% 100%
月胜率季度胜率半年胜率年胜率
1000指增超额胜率情况

PART 04
市场背景
Background
指数处于历史低位当前配置性价比高

量化私募规模快速增长，市场占比稳步提升
量化私募规模及市场占比自2018年起快速增长。2018年四季度量化私募策略管理规模不足2000亿元，占整
体私募基金规模不足5%。
2022年三季度量化私募规模约为1.46万亿，在私募基金总规模占比超过26%。尽管规模较年初下降约1300
亿元，但行业占比仍小幅提升1.08个百分点，市场下跌对量化管理人的影响小于主观管理人。2022年有12家上
市公司公开认购私募产品，累计出资金额为16.07亿元，证券类私募逐渐成为上市公司理财的重要方向之一。
数据来源：中信证券研究部，私募排排网

量化收益来源
市场收益超额收益
指数增强产品收益 ɑ
β
= +
β = 市场收益
可以通过投资ETF实现，但由于完全复制指数，波动较
大，且入场时点对收益影响较大
α = 超额收益
好的管理人可以通过挖掘有效因子获取高于指数的收益，
收益确定性较高且波动较小
指数产品收益
（ETF产品）
市场中性
产品收益
投资者适合哪种策略？
想在指数收益的基础上，额外获得收益增厚
想要规避市场波动，收益尽量稳定
想要用科学量化的方式，在全市场选出超
越基准的股票组合
指数增强策略
市场中性策略
量化选股策略

指数处于历史低位，更高的Beta回报
数据来源：Wind ，截至2023年3月17日本资料仅供私募合格投资人阅读参考，请勿公开传阅。市场有风险，投资需谨慎。
0.5500
2.5500
4.5500
6.5500
8.5500
10.5500
12.5500
14.5500
2004/12/31 2006/12/31 2008/12/31 2010/12/31 2012/12/31 2014/12/31 2016/12/31 2018/12/31 2020/12/31 2022/12/31
沪深300 中证500 中证1000
指数累计收益
（2004.12.31-2023.3.17）
年化收益
（2004.12.31-2023.3.17）
中证500 518.32% 10.84%
中证1000 573.64% 11.38%
沪深300 294.31% 8.06%
• 回看历史市场大跌后，中证500与中证1000在过去几次市场大
跌后的反弹力度高于沪深300；
• 目前中证500的滚动市盈率为23.70，处于历史17.47%分位；
• 目前中证1000的滚动市盈率为30.12，处于历史14.58%分位。

为什么要投资概率指数增强产品
年化收益率中证500 概率500指增中证1000 概率1000指增
近1年 0.44% 10.85% 0.65% 18.79%
近3年 6.11% 29.41% 6.16% 33.47%
基准日以来 10.84% / 11.38% /
中证500指数近三年年化收益6.11%，同期概率
500指增产品年化收益29.41%。
中证1000指数近三年年化收益6.16%，同期概率
1000指增产品年化收益33.47%。
0
2,000
4,000
6,000
8,000
10,000
12,000
14,000
16,000
18,000
2
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1
中证500指数概率500指增1号
概率产品相比指数
超额收益明显

未来策略迭代计划
l 策略迭代
• 持续降低日间量价因子占比：避开红海领域，聚焦财务预测及另类因子。
• 深耕日内量价因子：传统优势的日内量价做深做精，多维度测试持续提升竞争力。
• 信号融合体系升级：方法论迭代升级，最大化多频段因子预测能力。
l 基础设施
• 将自研大规模计算系统从离线推向在线模式，以提供更快的响应速度。
• 更高效的训练集群，在模型更大的前提下提供更快的迭代速度。
• 对用户更加友好的交互界面，所有步骤均通过统一的系统跟踪和管理。
l 叠加打新/T0收益
• 2022年打新平均收益1.8%，2023年全面注册制改革启动；严控单产品规模，最大化打新收益。

概率策略优势
目前规模20亿，年换手150-200
倍，处于规模黄金期，日内
量价因子占比相对较高
另类因子已加入实盘，不断探
索更多收益来源，收益来源
更多元化
基本面因子中重点研究方
向在财务预测，回避传统
财务数据的红海市场
多频段融合策略收益
增强效果更为显著
立足长远，配备健全的投研架
构，建设比肩头部投研平台
风控总监投研出身，从研究阶
段开始执行风控约束条件，
保证风控体系连续性

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公众号概率服务专家号
探索概率奥秘，用现在看见未来

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