2016年3月12日，由杭州玉皇山南基金小镇指导、七禾网主办、南华期货协办，包括新加坡交易所、东航金融、东航期货、横华国际、言起投资等多家机构支持的2016私募年会暨七禾基金奖颁奖典礼在杭州成功召开。年会邀请到了国内外金融机构、银行、交易所、高端投资人以及超过200家私募机构参会。七禾基金奖股票单项奖得主雷根基金金融工程部总经理李金龙作为特邀嘉宾出席了本次会议，并做了精彩演讲，以下是七禾网对李金龙大会发言的文字整理。

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精彩语录：

针对单一的因子指数进行分解，分解它是为了寻找到真正的阿尔法。

目前定增的公司数量呈爆发式增长，而且定增的中止概率逐年下滑，证监会也会加快对并购重组审核流程。

在成功实施率不变的前提下，2016实施定增的数量非常可观。

定增事件超额分析方法有中证500同期收益，市值因子超额收益，还有是事件真实阿尔法。

通过预案日前60个交易日至250个交易日表现的所有样本我们可以看到，超额收益率的区间基本集中在前60个交易日以及0到10个交易日。

再看停止实施日前60个交易日至250个交易日表现，所有样本中被否的是在前60个交易日至40持续存在持续的负超额收益。

2013年以前，超额收益既来源于事件alpha，又来源于市值风格偏离，2013年以后，主要源于小市值股票的市值风格收益。

通过1997年到2015年的数据，通过标普指数，和标普500指数期货成交量，现货先跌，期货成交量再上升，从逻辑上显而易见的是股灾并不是由股指期货造成的。

期现货市场之间的关系之二是股指期货的大幅贴水需要修正。

通过期权市场的整体市场分布我们发现期权市场整体投资类型大部分是套保、投机等，投机比重不大，占比约为25%。

每一次的套利方向和数量，可以估算出每次的预期收益率，赚一些我们可以睡得着的钱。

（上证50ETF期权套利系统）缺点是现货对冲的融券受限，现货对冲时，期货和期权不是同一天到期，结果会有偏差。

Put-Call Ratio 突然上升，并不意味着市场会大跌，但是确实可以作为风险预警参考。

在接下来的市场和股市总是化繁为简的一个过程，我们不要迷惑和悲观，我们要耐心等待。

李金龙：谢谢主持人，谢谢七禾网。今天我给大家带来的是雷根基金最近的一些研究数据和结果，也是短期以来对2016年的一个观点。

“量化”听起来有些复杂，今天我就简单地对一些数据性的东西抽丝剥茧地来说一下。

从量化研究复合型策略领域来看，目前主要是分为资产配置，选股策略，衍生品研究三大类。资产配置包括大类资产配置、股债配置；主要指数择时、板块轮动、行业轮动；选股策略包括多因子选股、定增事件类选股；衍生品研究包括期权、期货套利、分级基金定价、分级基金轮动。我今天所要分享的是多因子选股体系、定增事件体系、衍生品体系和复合型策略应用。

第一是股票组合构建策略一——多因子打分体系构建思路，包括方向和研究成果，基本是通过大数据、金融的一个涵盖，最后拿数据得出一些结果。首先，构建因子库，包括因子海选、剔除异常数据和标准化；再是针对单一的因子指数进行分解，分解它是为了寻找到真正的阿尔法。通过分析采用毛利率、ROA、ROE一系列比较稳定的数据可以得到行业中性IC/指数、市值平均IC/指数、市值加权IC/指数。整个因子库构建有三块，宏观因子、基本面因子和技术面因子，这两张图是结合基本面因子和技术面因子的大数据统计。

（行业中性下保持稳定的基本面因子）

（行业中性下保持稳定的技术面因子）

再看下图因子等权多空累计净值（非最优化），从2003年到2015年9月份，月多空胜率77.3%。最近一年收益：16.17%，07年以来月最大回撤：2.7%，最近一年月最大回撤：1.77%。

关于多因子的配置这一块今天就不讲太多了，主要是讲定增事件这一块，我们所讲的都是通过数据来得出的一些结论。定增事件的体系分为三块：定增事件概述、定向增发事件超额收益分析，包含阿尔法的收益，以及它是如何获得的等等，最后还有定向增发事件策略。

目前定增的公司数量呈爆发式增长，而且定增的中止概率逐年下滑，证监会也会加快对并购重组审核流程。我们做了2006年到2015年的统计，董事会预案日数量、股东大会通过数量、证监会通过数量、公告实施数量逐年提升，2015年预案总数量是1189件，同比2006年增长了72%。在成功实施率不变的前提下，2016实施定增的数量非常可观。同时，定增的中止概率逐年下降，通过股东大会未通过和发审委未通过的数据来看，从2010年到2015年，中止率从36%下降到2014年的25%，其中主动停止实施的比例占绝大部分。证监会通过并购重组审核也在加快，非关联交易预审时间不超过5个工作日，借壳上市和关联交易，预审时间不超过10个工作日。从2015年11月9日后，8%在两天之内就能够得到证监会批准。

基于以上所有的数据分析，在定增事件上就可以通过事件的驱动来得出超额收益的分析，主要是针对超额收益的分析拿预案日、实施日和通过日来看。定增事件超额分析方法有中证500同期收益，市值因子超额收益，还有是事件真实阿尔法。具体的计算方法是每个月末将所有的股票按照市值大小分成20组，在每个交易日，以个股所在市值分组里的股票平均涨跌幅，作为其对应的市值基准，计算出组合在各个交易日的实际累计净值，再计算出组合对应的市值基准组合在各个交易日的市值基准累计净值，最后，组合的累计净值与其对应市值基准的累计净值比即为组合本身相，对于其市值基准的超额收益，也即事件本身的真实alpha。

通过预案日前60个交易日至250个交易日表现的所有样本我们可以看到，超额收益率的区间基本集中在前60个交易日以及0到10个交易日，不过这是很难实现的。2013年以前，60至250个交易日依然有超额收益率，但2013年以后不再存在。而到了可交易样本，超额收益率的区间基本集中在前60个交易日以及60到120个交易日。

在实施日也是这样，通过两个维度来看，可交易的样本，也是集中在前60个交易日的，2012年以前，11到60个交易日有超额收益，2012年以后也是没有了。而所有样本的超额收益率的大概率事件集中在前60个交易日和80个交易日内。

再看停止实施日前60个交易日至250个交易日表现，所有样本中被否的是在前60个交易日至40持续存在持续的负超额收益。所以我们存在一个猜想，被否样本影响定增事件的整体收益，那么成功实施样本收益率是否会更高？

所有的数据统计出来之后，我们针对一个单一的策略模型可以构建出，如果通过预案日的N日后买入，实施日卖出，通过策略相对中证500收益及收益来源分析，就可以得出这样一个结果，80个交易日的时候，策略能够带来最优的阿尔法收益率是在80日。80日的平均分布比较均匀，N越大，事件被停止的实施概率就会越低。所有的数据说明了一个问题，可以通过这样的一个单一的事件驱动型来通过大数据的统计，可以找出相对大概率事件而进行投资，这只是一个案例，其他类似的事件都可以进行分析。