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2021年度中国量化投资白皮书160页

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2021年度中国量化投资白皮书160页

资料简介

目录 序 言 1 第一章:行业扫描 1 1.1 研究背景 2 1.2 调研框架 7 1.3 数据说明 8 1.4 十大关键结论 10 第二章 人才发展 11 2.1 人才招聘:机构间抢人大战 从普通人才到精英人才内卷 12 2.2 薪酬待遇…

目录
序 言 1
第一章:行业扫描 1
1.1 研究背景 2
1.2 调研框架 7
1.3 数据说明 8
1.4 十大关键结论 10
第二章 人才发展 11
2.1 人才招聘:机构间抢人大战 从普通人才到精英人才内卷 12
2.2 薪酬待遇:15.88%年薪百万以上 高薪人才关注领导力 19
2.3 成长发展:九成自学+实践摸索 最关注人工智能 22
2.4 自我挑战:超八成专业技能还需提升 市场、因子、策略是三大难题 26
第三章 机构实践 29
3.1 基本情况:市场快速扩大 管理规模到达万亿 31
3.2 量化策略:百花齐放 降频及多元化同步开进 38
3.3 人才组织:差序格局 平台PM混合制并行 48
第四章 趋势前沿 51
4.1 行业前沿:人工智能、高频与另类数据 52
4.2 超八成机构已使用人工智能 主要应用于因子及模型 56
4.3 另类数据:外资机构走在前沿 ESG异军突起 66
4.4 高频:800纳秒为当前顶峰 三成机构使用高频因子 71
第五章 最佳实践 73
5.1 锐天投资:中国量化金融史印 74
5.2 国泰君安期货:“她”何不再问:量化这件事情 78
5.3 中信建投:航母级券商中台打造 82
5.4 因诺资产:万亿量化新时代 85
5.5 中信证券:兼谈平台、强化学习、可解释性 88
5.6 世纪前沿:以无厚入有间 94
5.7 聚宽投资:从平台到百亿私募的转型之路 98
5.8 复利瞰点:程序员转型量化的跨界范本 103
第六章 附录 107
6.1 关于我们 108
6.2 名词解释 110
6.3 2021量化大事记 111
2021年度中国量化投资白皮书【纯数据版】 114
2021年度中国量化投资白皮书【私募数据版】 123
2021年度中国量化投资白皮书【公募数据版】 133
2021年度中国量化投资白皮书【外资数据版】 142
图 表 目录
表 1 海外资管规模前十对冲基金及其类型 2
表 2 外资私募证券基金管理人列表(10亿元以上) 3
表 3 量化私募基金运行报表 3
表 4 海内外量化机构人工智能新闻 4
表 5 部分私募机构AI布局情况 5
表 6 国内百亿量化机构核心创始人学历及主要工作背景 14
表 7 美国私募及自营量化招聘要求 18
表 8 量化机构面试常见流程及内容 18
表 9 各地理区域薪酬分布 19
表 10 全球博士毕业量化从业人员基础薪酬及总收入分布概况(美元) 19
表 11 卖方量化从业人员基础薪酬及总收入分布概况(美元) 20
表 12 买方量化从业人员基础薪酬及总收入分布概况(美元) 20
表 13 各薪酬区间量化从业者自我提升专业知识、技能方向 21
表 14 各类型机构量化从业者自我提升专业知识、技能方向 24
表 15 各职业背景寻找新工作机会的诱因 25
表 16 工作中亟待解决的问题,内外资、IR差异比较 27
表 17 投研工作困难方向,各类型机构排序 27
表 18 中美量化历史比较 31
表 19 2019-2021年各类策略收益情况比较 35
表 20 国内部分量化私募机构股权结构 37
表 21 量化策略及其释义 38
表 22 各类型机构策略分布 39
表 23 各策略分规模收益情况 41
表 24 各策略分规模夏普率情况 43
表 25 交易算法代际表 45
表 26 各类型机构因子储存数量 46
表 27 各类型机构从业人员常用因子数量 46
表 28 2021年股票量化策略风险因子暴露 46
表 29 投研组织与工作挑战对比 49
表 30 行业趋势释义 53
表 31 各类型机构从业者对未来行业趋势强度 54
表 32 从业者关注的研究方向 55
表 32 不同机构关注的研究方向 55
表 33 当前机器学习/人工智能量化资源配置及发展阶段 58
表 35 从业者擅长的机器学习/人工智能算法 59
表 36 从业者擅长的机器学习/人工智能算法分布 59
表 37 各类型机构另类数据使用情况 67
表 38 期货交易所数据穿透速度 72
表 39 2021年券商机构类客户交易服务资讯 112
图表 1 调研结果地理分布 8
图表 2 调研结果薪酬分布 9
图表 3 调研结果机构分布 9
图表 4 调研结果规模分布 9
图表 5 调研结果策略类型分布 9
图表 6 机构规模与机构投研人数比较图 12
图表 7 机构类型与投研人数比较图 12
图表 8 从业人员获取当前工作岗位的渠道 13
图表 9 量化从业者教育背景 14
图表 10 量化从业者学科背景分布 17
图表 11 量化从业人员寻找新工作机会的诱因 19
图表 12 量化从业人员薪酬分布 19
图表 13 量化从业人员获取专业前沿知识渠道 22
图表 14 量化从业人员寻找新工作机会的诱因 22
图表 15 量化从业人员知识、经验、技能自评分数分布区间 22
图表 16 量化投资工作中有亟待解决的问题 22
图表 17 量化投资人提升的专业知识、技能方向 23
图表 18 不同机构类型量化投资人提升的专业知识、技能方向 23
图表 19 不同机构类型量化投资人未来职业发展方向 25
图表 20 量化从业人寻找新工作的诱因 25
图表 21 工作中亟待解决的问题,内外资差异比较 26
图表 22 量化机构投研工作所面临的挑战 27
图表 23 股票策略私募证券产品/私募产品规模占比(估算) 32
图表 24 2018Q4 以来私募管理人管理规模持续扩张(估算) 32
图表 25 量化型基金规模以及在权益型公募基金中的占比 33
图表 26 指数型基金规模以及在权益型公募基金中的占比 33
图表 27 2020年第四季度私募证券行业集中度 33
图表 28 2020年末私募证券基金管理人数量分布 34
图表 29 2020年末私募证券基金管理人规模分布(按管理资产规模区间统计) 34

图表 30 按策略类型划分,私募量化管理规模分布(2021年-2022年对比) 34

图表 31 2021Q4公募量化策略类型分布(按管理资产规模区间统计) 35
图表 32 2021Q4公募量化基金的管理规模与策略类型分布(单位:亿) 36
图表 33 量化机构策略分布 39
图表 34 私募量化策略类型划分(按管理规模)分布 40
图表 35 不同管理规模策略分布 40
图表 36 机构因子储存数量 46
图表 37 个人常用因子数量 46
图表 38 量化机构投研组织形式 48
图表 39 私募管理人对于外资私募证券基金管理人未来发展趋势的观点分布 53
图表 40 从业者对未来行业趋势强度判断 53
图表 41 各类型机构从业者对未来行业趋势强度判断 54

图表 42 Al策略与其它各策略指数业绩表现分析(2009年底至2021年9月底) 56

图表 43 每年新发对冲基金中AI策略采纳率(2010-2019年) 56
图表 44 应用AI技术的对冲基金中按策略类别分布情况(2019年底) 56
图表 45 当前量化机构机器学习/人工智能量化应用领域 57
图表 46 各类型机构当前量化机构机器学习/人工智能量化应用领域 57
图表 47 量化机构AI成熟度分布情况 58
图表 48 中国企业AI成熟度分布情况 58
图表 49 当前另类数据研究/使用情况 66
图表 50 当前另类数据研究/使用类型 66
图表 51 高频数据及因子研究情况 72
图表 52 个人薪酬与高频因子研究数据对比 73
图表 53 机构规模与高频因子研究数据对比 73
图 1 某头部量化机构人工智能使用方法 5
图 2 某头部量化机构人工智能使用情况 6
图 3 Two Sigma高斯混合模型对市场状态识别 6
图 4 中美量化发展历史比较 30
图 5 机构投研组织形式 49
图 6 MSCI ESG评级框架及流程 69
图 7 MSCI ESG评级标准 70
图 8 MSCI ESG评级因子 70
图 9 交易信息流 71