全部产品创新高!鸣石基金凭“AI+五环多核投研体系”穿越牛熊
创始人
2026-05-15 02:15:33

上个月(2026年4月),A股在科技板块的带领下强势反弹,创业板指创下近11年新高。与此同时,不少私募的业绩也创下历史新高。其中,鸣石基金是业内少有的在私募排排网有业绩展示的全部产品在4月份均创出历史新高的百亿量化私募。

据私募排排网资料,截至2026年4月底,鸣石基金共有15只产品在私募排排网有业绩展示,近一年收益均值约为***%,近三年收益均值约为***%。其中,运作最久的产品成立于2018年1月12日,至今已穿越了两轮牛熊周期。

[应监管要求,私募产品不能公开展示业绩,文中涉及收益数据用***替代。]

那么,鸣石基金旗下产品凭什么能够纷纷新高呢?公司的策略有何优势呢?下面,笔者将为大家揭秘。

鸣石基金:业内少数拥有全频段信号、全策略线的对冲基金之一

资料显示,鸣石基金成立于2010年,是中国最早的对冲基金之一,公司在2020年晋升为百亿私募,目前管理规模超500亿元。

图片来源:鸣石基金

鸣石基金的取名寓意为“鸣于乔木、坚如磐石”,公司的宏伟愿景是“做中国量化投资的权威”。自成立以来,公司屡获私募“金牛奖”“金阳光奖”“英华奖”等行业权威奖项。

公司创始团队由宾夕法尼亚大学沃顿商学院教授和金融学博士组成,底层策略基于其深厚的资产定价理论和行为金融学实证研究,并针对中国市场进行本土化研发而形成。

鸣石基金的创始人、总经理和策略负责人为袁宇。袁宇是沃顿商学院金融学博士,曾任宾夕法尼亚大学沃顿商学院教授和上海高级金融学院教授,所著10余篇文献发表于国际知名金融研究期刊。其中2019年10月在Journal of Financial Economics发表的Size and Value in China,为首篇发表于国际知名期刊,关于中国股票市场因子和量化投资的奠基性论文。

目前鸣石共有员工100余人。其中,投研团队人数占比较高,超80%为硕博学历,且均毕业于海外常春藤名校及国内知名学府。公司投研团队涵盖计算机、数学、物理、电子工程、运筹学、金融学、统计等专业背景。

图片来源:鸣石基金

鸣石十多年来专注于中国资本市场研究、量化投资和风险管理,投资范围涉及股票、期货、期权等。主要产品为量化对冲、指数增强系列,是业内少数拥有全频段信号、全策略线的对冲基金之一

图片来源:鸣石基金

其中,量化对冲策略中的股票多头由量化选股,空头为等量的对标指数期货,以赚取相对稳定的超越大盘表现的超额收益为目标。指数增强策略中的股票多头由量化选股,始终满仓,以每月跑赢对标指数、获得“Alpha+Beta”收益为目标。

AI赋能+“五环多核”投研体系,打造核心竞争力

鸣石基金是量化行业率先采用“五环多核”的流水线多核心投研模式的量化私募,打造了“因子、AI、优化、交易、风控”等五个核心投研环节,拥有多个核心投研团队,多个投研核心强化策略研发的持续性和稳定性,高效率研发带动策略持续升级迭代。

2021年以来,鸣石基金不断提升AI在量化投研领域的比重,并成立了AI实验室G-Lab,AI从之前公司“五环多核”投研体系中的一个独立投研环节,现已发展至AI全流程参与因子挖掘、模型优化、风控、交易等其他所有环节,大幅提升了投研效率和量化策略迭代,迭代后的策略对市场适应性更强。此外,也为创新策略和创新产品的研发创造了更多可能。

图片来源:鸣石基金

袁宇认为,量化投资的核心在于数据、模型与算法,而AI恰恰为这些环节注入了新的增长引擎。过去量化私募主要依靠算法生成股票预测信号,而如今AI技术已被嵌入数据清理、特征提取、组合优化、交易执行等整个投研流程。强化学习、深度学习等前沿技术也助力量化私募在风险控制与资产配置等环节实现动态优化。

此外,量化投资的核心竞争力不仅仅体现在量化模型方面,算力也是核心考量。据悉,鸣石在2022年启动了算力硬件基础设施的建设,先后建成了两期超级计算机,公司“星座计划”超算系列还在持续扩容,持续为投研升级迭代提供强大算力支持。

因子的解释上更具有学术理论的支持

鸣石基金在因子研发方面走差异化特色定位,强调因子的可解释性。鸣石基金在资产定价和行为金融学方面有丰硕的研究成果,为投资策略奠定了坚实的理论基础,鸣石采用学术团队挖掘因子,叠加AI机器选择的因子,由人工智能匹配各因子的权重并生成信号。因子PM组人工挖掘因子的占比大,投资策略在因子的解释性上更具备学术理论支撑。此外,因子入库标准较为严格,力争在保持高夏普的同时,与库内因子需保持低相关性,体现因子的差异化。

目前鸣石基金因子库入选实盘因子库的30000个因子中,以人工挖掘因子为主,辅以机器挖掘因子。人工挖掘和机器学习信号各有特色,在低波动率环境下,深度学习在微观结构捕捉方面表现更优,在高波动率环境下,人工挖掘的信号表现更强。随着AI在投研领域应用程度的逐渐加深,机器挖掘因子的比重逐渐上升。

图片来源:鸣石基金

平衡风险和收益,更重视控制风险

鸣石在风险和收益之间的权衡上,更重视控制风险,而不是追求高风险高收益。因此,鸣石重点研究控制策略运行的风险以及风险和收益之间的平衡。

鸣石基金历来重视投资体系的风险控制,公司除了使用传统MSCI Barra风控模型的基础上,同时自研了一套鸣石Barra多因子风控模型,力争将产品波动率、风格敞口等风险指标精确控制在目标区间。

该模型针对中高频交易策略的波动率预测能力明显提升,一方面在风险因子的选取上,该模型考虑了更多对中高频交易更敏感的短周期因子;另一方面也对部分传统风险因子只考虑绝对量的高低而忽略相对量的变化进行了优化修正,使风控措施更具前瞻性和完备性。

图片来源:鸣石基金

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