鸣石基金：AI驱动+本土化创新！十五年持续迭代量化投研版图

近年来，随着市场波动逐步加大，量化私募凭借其策略快速迭代和全市场选股优势，取得了亮眼的业绩，越来越受到广大投资者的欢迎。不过，量化私募行业并非近几年才开始起步，早在十多年前，就有一批量化私募成立，并通过不断创新穿越牛熊，逐步成长为当今的百亿量化“常青树”，鸣石基金就是这么一家老牌量化私募。

沃顿商学院袁宇博士掌舵！

量化学术底蕴深厚

鸣石基金成立于2010年12月，目前公司全球共有员工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顶尖名校。近年来，荣获“金牛奖”、“英华奖”、“金阳光奖”等多项殊荣。

图片来源：鸣石基金

鸣石基金的创始人、总经理和策略负责人为袁宇。袁宇于2008年在宾夕法尼亚大学沃顿商学院获得金融学博士学位，并曾在美国联邦储备银行担任研究员、沃顿商学院任教和上海高级金融学院担任教授。袁宇博士在读期间师从美国金融学会（AFA）前主席Dr. Robert Stambaugh教授，两人共同将学术研究成果运用于投资领域，后来共同创立了鸣石基金。

其中，袁宇博士和Stambaugh教授所著的文献“Size and Value in China”对美国市场流行的Fama-French三因子模型进行修正，提出了符合中国国情的中国特色三因子模型，被广泛应用于国内市场交易。

图片来源：鸣石基金

依托丰硕的金融前沿研究成果，鸣石基金将适当的投资逻辑与投资经验融入在量化模型中，配合统计指标归纳总结市场的规律，建立了适应中国市场的投资策略，以定量分析的结果指导整个投资决策的过程，以确保投资的科学性、纪律性。

其中，从投资流程来看，鸣石基金独创“五环多核”量化流水线投研体系，将研发分为“因子、AI、优化、风控、交易”五个环节。从投资策略来看，鸣石基金涵盖股票、期货等，同时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

接下来，私募排排网就鸣石基金的投研、AI布局、产品策略等多个纬度进行深度采访，以供读者更多地参考。

独创“五环多核”投研体系！AI全流程赋能

私募排排网：能否具体介绍一下贵司研发的中国特色三因子模型？它针对美国三因子模型做出了哪些修正？

鸣石基金：鸣石基金针对中国市场研发的三因子模型（CH-3）是基于市场因子、市值因子和价值因子构成的三因子模型，可以有效的解释A股市场的大部分截面收益率的异象。相比于美国的法玛三因子（FF-3），我们首先在价值因子的选取上从账面市值比因子（BM ratio）调整为盈利市值比因子（EP ratio）；其次在市值因子的构建上将全市场市值最小30%的股票予以剔除，剔除小市值公司主要是因为A股市场特殊的IPO制度，使得小市值公司存在被反向并购资本运作的可能性，其壳价值因素会影响市值因子的解释能力。

随着市场政策、市场环境、市场结构等因素的变化，鸣石基金与时俱进，不断在细节上调整优化三因子研究成果，使量化策略的研发无限接近真实的市场环境，让策略迭代更加有效和稳定。

私募排排网：能否具体介绍下鸣石基金的“五环多核”量化流水线投研体系？创世纪AI实验室（G-Lab）又是如何对其进行赋能的？

鸣石基金：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，大大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。

2022年，鸣石基金启动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，为AI实验室提供更大算力空间。

私募排排网：资料显示，贵司的人工因子挖掘的数量（100000个）相比机器挖掘因子（8000万个）数量更少，请问是如何保持因子的可解释性和差异化的？人工和AI在当中分别扮演什么角色？

鸣石基金：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，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。

私募排排网：根据私募排排网截至7月底的数据，鸣石基金的量化选股产品“鸣石春天28号”近三年超额收益位居头部私募量化选股10强的第3名，今年来也取得了较好的收益。能否分享取得如此出色业绩的原因？

鸣石基金：鸣石基金的量化选股的今年以来业绩突出的原因系高效的“五环多核”投研体系、迭代后的策略强适应性、量化选股策略优势与市场环境等因素共振的结果。

一方面，高效的投研体系持续对量化策略进行升级迭代，不断增强量化策略对市场新变化、新趋势的适应性，快速捕捉市场机会；另一方面，量化选股策略不对标任何指数，在选股上不受对标指数束缚，灵活性更高，选股广度更好，对结构性机会的把握更加精准。

此外，今年以来，市场流动性和波动性均有大幅上升，更有利于量化选股策略发挥其全市场选股的策略优势，获得流动性溢价增益。

私募排排网：上半年1000指增等小盘指增相比中大盘指增业绩突出，贵司的产品“鸣石宽墨七号”也上榜了中证1000指增产品今年来超额收益10强，请问下半年小盘指增还有投资机会吗？

鸣石基金：中证1000指数由全部A股中剔除中证800指数成份股后，规模偏小且流动性好的1000只股票组成，综合反映中国A股市场中一批小市值公司的股票价格表现。行业分布集中度弱、全面性强，在科技等新兴块上的配置比例较高。

2025年以来，以中证1000为代表的小市值股票的价格弹性表现突出，Beta表现良好；另一方面，中证1000机构覆盖度较低，市场定价效率相对较低，存在更多的错误定价机会，再加上流动性改善带来交易机会，使得中证1000指增的Alpha较300指增和500指增更容易获得。Alpha和Beta双重赚钱的效应的叠加，未来中证1000指增的表现更加值得期待。

私募排排网：鸣石在风险和收益之间的权衡上，更重视控制风险，资料还提到了重视本土化体系建设。能具体展开阐释风控模型做了哪些本土化的体系建设吗？

鸣石基金：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，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。

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