尊敬的投资人：

2017年已经过去，在过去的一年中，股票市场出现了非常有趣的几个变化。首先是分化，代表大蓝筹的上证50指数全年上涨25%，而代表小市值的中证1000下跌17%，被市场戏称为漂亮50和要命3000的行情。全部A股剔除2017年上市的新股大约有3000只股票，仅有约700只取得了正收益，全体股票收益的中位数为-21%。其次是扩容，2017年是新股发行最多的一年，全年共发行上市438只新股，大部分都是中小市值股票（市值中位数为40亿）。最后是国际化，2017年最为瞩目的是港股的强势崛起，恒生指数全年上涨36%，成为全球表现最亮眼的市场，而港股中涨势较好的几乎都来自于内地资金通过港股通对港股市场上市中国核心资产的重新定价，这其中既有腾讯这样的科技龙头，也有像恒大这样涨幅超过4倍的内房股。而反观A股，越来越多的小市值股票交易量日益萎缩逐渐僵尸化，出现了港股化的趋势。2017年是机构投资者大获丰收的一年，全部基金平均涨幅约7%，其中普通股票基金平均收益达到17%，而广大个人投资者收益则难言满意，持有A股市值比例也出现了明显下降。2017年是去散户化的第一年。

对于量化投资来说，2017年是充满挑战的一年。根据Hedge Fund Research，截至到2017年11月底，全球量化方向性策略平均回报11%，股票市场中性策略5%，宏观策略只有2%的收益，没有跑赢标普指数。从国内来看，跟踪国内对冲基金表现的朝阳永续私募对冲指数平均收益3%，5亿私募CTA指数全年略有小跌。国内对冲策略的失利主要原因还是做空机制的失灵，首先，目前可以有效做空的只有上证50，沪深300和中证500三个指数期货，而中金所目前对股指期货的期货开仓手数和保证金限制措施仍未推出，去年大部分时间期货仍处于贴水状态。其次，股票市场风格出现了急剧反转，导致部分因子选股失效，尤其是长期有效的反转和市值因子短期失灵。最后，国家队对股市的干预造成了A股前所未有的低波动率。量化投资主要原理在于利用数学工具发掘资产定价的短期偏离，偏离幅度越大，预期收益就越高。在一个低波动率的环境，大部分的收益被反复交易和对冲成本所消耗。此外，2017年商品期货大部分时间高位震荡，传统CTA趋势跟踪策略表现不佳。虽然这两类传统量化策略表现不佳，令我们欣慰的是，凯聪投资所管理的期权策略年化回报达到19%高居榜首。

量化投资作为一个方法论，其核心在于利用大量的数据（既包括传统金融数据，也包括另类数据如社交情绪等）去发现能在未来一段时间大概率有效的资产价格变化规律，然后使用大量的金融衍生品去捕捉这些资产的短期定价偏离。在国内，量化投资兴起于股指套利及所谓的Alpha策略，发展到今天包括了CTA、期权、指数增强和债券套利等等。和市场对于量化策略的质疑相反，我们认为国内量化投资即将进入一个全盛新时代，对于2018年我们有以下几个猜想：

1）传统的Alpha策略将回归。首先，在经济下行存量博弈以及金融去杠杆大背景下，指数难以出现大幅暴涨，对冲策略将展现绝对收益波动小的优势。其次，经过过去两年的分化调整，A股的风格已经较为均衡，代表蓝筹的沪深300指数目前P/E为15x，P/B为1.68x，PEG为1.1，而代表中盘的中证500目前P/E为30x，P/B为2.55x，尽管估值较高，考虑到增速的话PEG也为1.1左右，两者是相当的。因此我们认为经历了2017年大盘暴涨之后，今年股票市场的风格将更加均衡，大盘价值和中盘成长都会有机会，当股票不再只集中于少数的大票时，Alpha策略里的多因子模型将更容易从多角度选择出表现好的股票。最后，目前上证50和沪深300指数期货已经变为升水，预计今年中金所将全面推出股指期货限制措施，有利于降低对冲成本。

2）期权策略继续大放异彩。期权在国内仅有1年多的时间，但是发展迅速，目前已有1只ETF期权和2只商品期权，而场外期权市场的品种更为丰富，随着期权市场的平稳运行，更多的股指期权甚至个股期权将于今年引入交易所。波动率作为一个资产类别，与传统资产相关性低，由于期权定价和风险管理的复杂性、高杠杆性，竞争的门槛非常高，不管是波动率交易策略还是利用期权与底层资产的组合交易，都能带来与传统交易策略相关性低的投资业绩。

3）CTA策略更加多元化。传统CTA策略以趋势跟踪为主，以量价技术指标为主要依据判断趋势，忽略了基本面因素。我们在2017年开始了新的尝试，依据基本面数据开发了套利策略，取得了非常好的效果，预计未来基于基本面因子的CTA策略将作为传统量价趋势跟踪的有力补充。

4）人工智能技术将深刻改变量化投资方法论。2017年AlphaGo击败李世石和柯洁彻底引爆了人工智能，与传统的量化投资相比，人工智能及大数据深度学习可以处理的数据量、数据类型以及处理的效率都大为增强，学习开发新量化模型的能力也更强。仅国内市场而言，目前就有近3500只A股，近50只商品期货，上千只债券，如何选择投资标的即便是对专业投资团队而言都是一个颇具挑战的任务，凭借数据处理方面的优势，量化投资可以更好的为投资者服务。

我们深刻认识到，量化策略的敌人不是基本面投资，而是同质化。量化投资从来没有排斥基本面投资，相反，量化投资使用了大量的基本面数据。但是，当投资模型化之后，必然存在着互相学习导致的策略同质化，当策略成为拥挤交易时，反转的风险将逐渐增大。凯聪投资团队作为国内量化投资的先行者，早在2010即开始运用Alpha策略，从2014年开始陆续增加CTA和期权策略，每一类策略表现均领先同行，依赖的正是有别于他人的模型。我们很幸运，有赖于团队不断创新的研究能力，我们在以上几个方面的准备非常充分，坚信在即将到来的量化投资新时代中能够继续脱颖而出，坚守忠诚、专业、严谨和学术的企业文化，为广大投资者交上满意的投资成绩单。

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