> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** ```markdown # 深圳大风资产：多周期预测+端到端模型破解A股“多头预测力不足”难题 ## 核心内容概览 深圳大风资产管理有限公司是一家成立于2015年的量化私募基金，2025年正式上线量化策略并对外募集。公司依托深度学习和多周期多因子量化模型，专注于股票和CTA策略，致力于为投资者提供稳健、持续的资产配置方案。 ## 主要观点 ### 1. CTA策略设计 - **多周期复合模型**：融合量价、基本面、期限结构、另类等70+因子，动态配置短、中、长周期趋势跟踪及截面多空子策略。 - **持仓周期**：以中长线为主，商品平均持仓周期3-12天，股指和国债持仓周期2-5天。 - **资产配置**：商品期货占比85%，股指10%，国债期货5%。大类策略中趋势策略占比70%，截面策略占比30%。 - **配置偏重中长线的原因**： - 早期中短线策略在特定品种上表现稳定，但随着市场波动加快和品种增多，中长线策略更具容错率和稳定性。 - 品种池分散度有限，短线策略需频繁择品种，而中长线策略可降低择品种频率，提升整体策略的稳定性。 ### 2. 股票策略设计 - **解决“多头预测力不足”**：通过多周期预测与优化器结合，系统性提升多头选股能力，不依赖外部择时或风格判断。 - **多周期预测机制**：预测未来1至20天的股票表现，构建完整的Alpha Curve，优化器综合考虑曲线形态而非单点预测。 - **与传统方法的差异**： - 传统方法依赖人工设计因子，而大风采用端到端模型，直接从原始数据中学习有效信息。 - 模型输入包括量价数据、基本面与一致预期数据、另类数据，通过长期实验优化信息融合方式。 - 研发效率高，模型更新自动化程度高，研究人员可专注于新模型结构与研究方向。 ### 3. 风险控制体系 - **三层风险控制机制**： - **预测目标**：模型预测的是个股特质收益（specific return），而非简单涨跌或指数超额收益。 - **组合优化**：通过自主优化器，综合考虑行业暴露、风格因子风险、流动性风险与组合集中度。 - **持仓管理**：根据个股预期收益、风险水平及Sharpe表现动态调整权重，避免风险过度集中。 ### 4. 模型持续迭代机制 - **自动化迭代**：系统持续监测信号表现，包括预测能力、收益贡献和市场适应性，触发信号替换。 - **人工研究探索**：研究人员基于经验设计新的模型结构与数据处理方式，维持模型的创新性与适应性。 - **结合方式**：自动化与人工相结合，确保模型体系的持续演进。 ## 关键信息 ### 产品特点 - **策略类型**：量化股票、量化CTA - **投资目标**：提供稳健、持续的回报，降低对市场趋势和风格的依赖 - **资产配置**：商品为主，股指与国债为辅 ### 投资团队 - **郭彬彬**：总经理兼基金经理，华为背景，专注量化领域多年 - **谢立桔**：CTA投研核心负责人，12年连续正收益记录 - **殷列群**：股票投研核心负责人，曼彻斯特大学硕士，曾参与Alpha策略研发 - **章程**：投资交易部经理，莱斯大学硕士，擅长深度学习 ### 技术亮点 - **多周期预测**：提升多头预测稳定性，避免依赖短期波动 - **端到端模型**：从原始数据中自动学习有效信息，减少人工干预 - **多因子融合**：结合70+因子，提升策略的多样性与鲁棒性 ### 风险控制 - 通过预测目标、组合优化、持仓管理三层机制，系统性控制风险 - 不追求短期收益，而是关注收益路径的稳定性 ### 换手特征 - 换手来源于对个股收益路径和风险收益比的持续评估 - 不对短期价格波动反应过度，而是根据模型判断动态调整持仓 ## 总结 深圳大风资产通过多周期预测和端到端量化模型，系统性解决A股市场中“多头预测力不足”的结构性问题。其策略设计注重收益路径的稳定性，降低对市场趋势和风格的依赖，同时通过多因子融合和多周期配置实现品种与周期双重分散。在风险控制方面，大风资产构建了从预测目标到持仓管理的完整体系，确保组合在长期运行中保持稳健。此外，模型持续迭代机制结合自动化与人工探索，保障策略的长期适应性和竞争力。 ```