2025年4月2日，北京大学经济学院和北京大学金融工程实验室在经济学院107会议室联合举办了“金工首席谈”系列讲座第34讲。本次讲座邀请了浙商证券研究所首席金融工程分析师陈奥林作为演讲嘉宾，以“国内顶流对冲基金的量化实战”为题，为北京大学师生作了主题报告。讲座由北大金融工程实验室执行主任黎新平博士主持，60余名师生参与了讲座。
陈奥林作专题报告
陈奥林指出，交易的本质是基于边际信息增量，而非已被市场定价的信息存量。市场认知通过股价体现，真正有价值的交易来自于尚未被市场充分定价的信息，真正的交易机会来自于市场情绪“足够差”而预期“即将变好”的时间窗口。量化投资的核心是利用模型识别信息差，通过对冲手段排除干扰因素，从而实现稳定盈利。他谈道，进行量化策略研究要站在巨人的肩膀上，借鉴已有策略路径，挖掘无法用肉眼看到的信息规律，让信息具备市场“买单”的可能，才能构建真正有效的交易逻辑。陈奥林指出，在有限的空间内提升收益，关键在于弄清楚私募基金的底层逻辑是否扎实可靠，确保他们所宣称的策略和实际操作是一致的，避免只听理论却看不懂实操；同时要具备基本的信息判断力，谨慎甄别高频扰动下的真实信息含量，才能在噪音中找到有效的盈利空间。
陈奥林深入剖析了表现优异的私募基金的独特运作模式，对其特色做法进行了全面介绍。第一家私募基金构建了包含700个中低频因子的量化选股模型，能够以较低的换手率实现较高的年均超额收益，擅长通过大规模数据建模识别市场热度与资金行为，尤其聚焦游资动向。第二家私募基金的最大特色在于极致的因子挖掘能力和强大的算力支持。该机构构建了多达10万个量化因子，并能在10分钟内完成全市场因子的计算，大幅提升了策略迭代与执行效率。同时，该机构高度重视不同时间维度上的交易特征，认为日内、日间、周间交易在逻辑和信号上有本质差异，鉴于此，该机构的策略设计采取了精细化的节奏划分，以确保在投资过程中能够精准把握每一个关键节点，优化交易决策。同时，通过十几个相关性极低的独立策略协同运作，该机构已建立了一套成熟的市场操作机制，能够在不影响市场稳定性的前提下，确保交易的高效执行，形成了可持续扩张与稳定收益兼顾的量化投资体系。第三家私募基金以行业指数增强策略为核心，结合流动性做市逻辑进行选股，尽管策略容量相对受限，但通过不断扩充股票池来提升策略表现。该机构认为，样本数量越大，越有可能从中筛选出具备超额收益潜力的个股，从而在行业轮动与风格切换中实现稳定增强，形成在特定行业内更精细化、更具有针对性的主动管理能力。第四家私募基金专注于全球宏观对冲策略，致力于构建中国版的“桥水全天候”体系，其核心在于利用机器学习对大类资产的价格行为进行建模，而非传统意义上的宏观周期建模。该机构强调策略的前瞻性，通过预测资产的波动率与相关性，动态调整风险平价下的资产配置权重，实现跨周期的稳健收益。该机构通过机器学习刻画适用于中国市场的“美林时钟”，并基于每个周期相对稳定的特性，实现了大类资产层面容量充足、风格清晰、逻辑自洽的全球宏观对冲体系。第五家私募以低相关性策略见长，该私募基金的产品设计独树一帜，与市场上多数私募基金相比展现出显著的差异化风格，强调利用自然语言处理（NLP）技术深入挖掘舆情与热点信息，以此捕捉边际信息的增量机会。该机构特别注重非结构化信息的实时处理，在热点尚未完全扩散之前，快速定位相关标的并提前布局，并依托NLP对信息流进行动态解读，在舆情驱动与主题轮动中形成独特而高效的交易框架。
最后，陈奥林与现场师生就黄金最近一年的走势、尖端科技公司聚集在杭州的原因、是否存在专门研究对冲基金策略的机构、关于学生加入量化公司的建议、个人投资者是否可以从事量化研究、对冲基金如何应对极端市场条件下的模型失效、A债与美股的相关性走势发生变化的原因、尾部风险的预测模型、A股的日历效应等问题进行了深入的探讨。黎新平博士对浙商证券团队一行的到来表达了衷心的感谢。
本场讲座为关注量化投资与对冲基金实战策略的北大师生们提供了深入了解国内私募操作逻辑与方法论的机会。陈奥林系统梳理了当前市场环境下的信息增量如何驱动交易决策，并通过五家具有代表性的私募详细介绍了各自的创新实践。通过此次讲座，与会师生不仅拓展了对量化交易的认知，更为未来在资产管理与策略研究领域的发展积累了宝贵的经验。
主讲人简介
陈奥林，浙商证券研究所首席金融工程分析师，英国纽卡斯尔大学金融学硕士。从业12年，CFA、FRM，专注于主动量化研究体系搭建，内容涵盖择时、宏观量化风格配置、微观市场结构、基本面量化等多个细分领域，同时亦覆盖高频交易和衍生品研究。2015~2017年“金融工程”新财富第一名，水晶球第一名，2021年Ⅱ评选第三名，2020年、2022年上交所十佳ETF分析师。
北京大学金融工程实验室简介
北京大学金融工程实验室是依托北京大学经济学院搭建的研究和教学平台，致力于推动量化投资、金融工程、大数据金融以及金融科技方面的学术研究与实践应用，实现学术界与金融业界良好的互动交流。
实验室聚焦于运用数学建模、统计分析、计算金融、大数据以及机器学习方法进行量化金融的研究，以数理化方法探讨金融市场的规律。实验室的目标不仅仅是推动金融工程等学术领域的前沿研究，同时也推动量化金融技术在教学、投资实践、金融监管以及金融政策等方面的实际应用。实验室课题研究包括：量化基本面、金融科技及AI、市场交易行为、高频数据、风险预警与管理。
供稿：北京大学金融工程实验室
美编：初夏
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