文|翠鸟资本
近日，中国私募圈又出了负面新闻。
一家百亿私募掌门人，被疑与美国一宗商业机密窃取案的嫌疑人是同一人。
更为微妙的是，涉事的中国私募，是近两年增长势头最猛的量化机构，规模增速可谓“业界第一”。
公开信息显示：一名中国公民因涉嫌于2021年在马萨诸塞州工作期间窃取其雇主的商业机密而被波士顿联邦大陪审团起诉。
这位嫌疑人的名字为“XIAO ZHANG”。
这个人盗窃了什么呢？
起诉书披露：2021年，上述人士涉嫌使用虚拟专用网络，复制了其雇主的代码、项目和研究成果，他随后利用被盗资料，意图在中国建立自己的投资平台。
这个线索指向了一个关键人物：张潇。
他是大名鼎鼎的磐松资产的创始人，并担任着这家私募的投资总监。此前曾在美国对冲机构Arrowstreet Capital任职，在2022年创立了磐松资产，今年33岁。
这宗盗窃事件传播开来后，磐松资产始终未承认、也未否认“XIAO ZHANG”与其创始人张潇之间的“关联”。
磐松资产之所以名气不小，与其管理规模有关。
据其官方发布的消息，磐松资产2022年上半年成立，用了两年时间（2024年3月）便实现了50亿元管理规模，之后在2024年7月实现了百亿规模。
熟悉过去两年A股的投资者想必十分惊讶：如此惨淡的行情，量化基金经理竟然能够实现规模的快速扩张？资金都来自何方？哪些高净值客户掏出了真金白银，信任这家新设立的公司？
我们来看看业绩曲线。
还记得去年四季度的微盘股行情吗？
磐松资产在2023年8月设立了这个小众策略，并“完美”贴合了行情。至今过了一年有余，产品成立以来的收益率超过30%。
那么，XIAO ZHANG从前雇主的系统中，究竟偷了什么重要文件？
Arrowstreet
Capital总部位于波士顿，其主要投资策略依赖于系统化和数据驱动的方法，主要聚焦于全球股票市场。
相关资料显示，这家对冲基金善于结合先进的数学和统计方法，识别市场中的低效并产生回报。
这个机构官网特别注明：投资策略涉及全球小盘股、非美国股票以及新兴市场股票。
从寥寥数语的介绍可以看出，小市值股票是其竞争优势，亦是诸多基金机构并不会单独提及的竞争优势。
上文提及磐松资产早在微盘股行情大热前，就已涉及微盘股指数增强策略，可谓在中国私募行业具有一定的前瞻性和竞争优势。
既然出现疑似“偷代码”的诉讼，那么张潇执掌的磐松资产主打什么投资策略？
我们或许能找到潜在的线索。
我们从磐松官网发现了些许信息，比如股票回报预测模型对A股市场的“穿透”，具体结论如下：
其一，价值因子的拥挤度大幅上升，A股价值策略在未来会更难获得超额回报。
其二，传统的估值指标无法充分揭示一家上市公司的内在价值。
其三，价值类信号结合更复杂的数据，诸如公司成长性调整、无形资产调整和关联模型降低估值噪音等。
其在上述研究报告中还提及：“限于知识产权保护，我们无法提供更深入的方法细节。”
看来，磐松眼中的价值策略的“秘密武器”，或涉及相关量化策略下的价值类信号挖掘。
2023年1月，磐松资产曾发布《公平，公平，还是公平》的文章，旨在给自己在量化圈提升“置信度”。
按照它的说法，旗下并没有任何所谓的“自营产品”，对所有客户一视同仁，公司合伙人及员工均可申购与客户相同的产品，并持有相同的份额。
实际上，这多多少少有点在“暗讽”部分同业机构，因为量化行业设置自营盘的机构比比皆是。
所谓自营盘，就是投资机构利用自有资金或者员工资产进行投资，与管理外部客户的资金截然不同，里面存在着些许职业伦理问题。
磐松资产亦分析称：同一家机构的自营产品和资管产品存在投资标的高度重合的现象，有可能变相实现利益输送，比如通过指定交易顺序或暴露更多的资管产品信息给自营产品做决策。
这种方法就是“肥了自己，亏了他人”。
在对冲基金行业，代码被偷盗的案例并不罕见，这直接影响着一家投资机构的知识产权保护问题。
早在2011年，一家华尔街高频交易公司声称其算法代码遭到盗窃。随后，旗下一位员工遭到起诉，称其涉嫌盗取公司的一些重要交易策略代码，并将其转移到其他地方。
显而易见，高频交易背后依靠的就是有竞争力的策略模型，一旦被窃取，这个投资团队的底牌就让外界所知晓，优势就丧失了。而盗取者的身份之一，就是曾经在这家公司任职的员工。
再如2013年的Ennis Group数据泄露事件，黑客入侵了该公司的内部网络，窃取了多个敏感信息，涉及交易策略、代码以及金融数据。
这种由外部黑客入侵对冲基金的事件，背后体现了一家投资机构内部风控体系的巨大漏洞，能够让黑客快速攻破。
此种风险事件还发现于金融巨擎高盛，2018年曾爆出这家机构前员工被指控偷窃其高频交易代码并试图将这些代码转移到一个竞争对手的公司。
换言之，对冲基金的算法代码和交易策略是其核心竞争力之一，一旦被盗，不仅可能导致直接的财务损失，还可能危及其行业地位、品牌形象以及客户的信任度。
这也凸显出，在人工智能时代，大类资产交易越来越依赖复杂的算法和交易模型，而“保密”变得越来越重要。
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文|翠鸟资本
近日，中国私募圈又出了负面新闻。
一家百亿私募掌门人，被疑与美国一宗商业机密窃取案的嫌疑人是同一人。
更为微妙的是，涉事的中国私募，是近两年增长势头最猛的量化机构，规模增速可谓“业界第一”。
公开信息显示：一名中国公民因涉嫌于2021年在马萨诸塞州工作期间窃取其雇主的商业机密而被波士顿联邦大陪审团起诉。
这位嫌疑人的名字为“XIAO ZHANG”。
这个人盗窃了什么呢？
起诉书披露：2021年，上述人士涉嫌使用虚拟专用网络，复制了其雇主的代码、项目和研究成果，他随后利用被盗资料，意图在中国建立自己的投资平台。
这个线索指向了一个关键人物：张潇。
他是大名鼎鼎的磐松资产的创始人，并担任着这家私募的投资总监。此前曾在美国对冲机构Arrowstreet Capital任职，在2022年创立了磐松资产，今年33岁。
这宗盗窃事件传播开来后，磐松资产始终未承认、也未否认“XIAO ZHANG”与其创始人张潇之间的“关联”。
磐松资产之所以名气不小，与其管理规模有关。
据其官方发布的消息，磐松资产2022年上半年成立，用了两年时间（2024年3月）便实现了50亿元管理规模，之后在2024年7月实现了百亿规模。
熟悉过去两年A股的投资者想必十分惊讶：如此惨淡的行情，量化基金经理竟然能够实现规模的快速扩张？资金都来自何方？哪些高净值客户掏出了真金白银，信任这家新设立的公司？
我们来看看业绩曲线。
还记得去年四季度的微盘股行情吗？
磐松资产在2023年8月设立了这个小众策略，并“完美”贴合了行情。至今过了一年有余，产品成立以来的收益率超过30%。
那么，XIAO ZHANG从前雇主的系统中，究竟偷了什么重要文件？
Arrowstreet
Capital总部位于波士顿，其主要投资策略依赖于系统化和数据驱动的方法，主要聚焦于全球股票市场。
相关资料显示，这家对冲基金善于结合先进的数学和统计方法，识别市场中的低效并产生回报。
这个机构官网特别注明：投资策略涉及全球小盘股、非美国股票以及新兴市场股票。
从寥寥数语的介绍可以看出，小市值股票是其竞争优势，亦是诸多基金机构并不会单独提及的竞争优势。
上文提及磐松资产早在微盘股行情大热前，就已涉及微盘股指数增强策略，可谓在中国私募行业具有一定的前瞻性和竞争优势。
既然出现疑似“偷代码”的诉讼，那么张潇执掌的磐松资产主打什么投资策略？
我们或许能找到潜在的线索。
我们从磐松官网发现了些许信息，比如股票回报预测模型对A股市场的“穿透”，具体结论如下：
其一，价值因子的拥挤度大幅上升，A股价值策略在未来会更难获得超额回报。
其二，传统的估值指标无法充分揭示一家上市公司的内在价值。
其三，价值类信号结合更复杂的数据，诸如公司成长性调整、无形资产调整和关联模型降低估值噪音等。
其在上述研究报告中还提及：“限于知识产权保护，我们无法提供更深入的方法细节。”
看来，磐松眼中的价值策略的“秘密武器”，或涉及相关量化策略下的价值类信号挖掘。
2023年1月，磐松资产曾发布《公平，公平，还是公平》的文章，旨在给自己在量化圈提升“置信度”。
按照它的说法，旗下并没有任何所谓的“自营产品”，对所有客户一视同仁，公司合伙人及员工均可申购与客户相同的产品，并持有相同的份额。
实际上，这多多少少有点在“暗讽”部分同业机构，因为量化行业设置自营盘的机构比比皆是。
所谓自营盘，就是投资机构利用自有资金或者员工资产进行投资，与管理外部客户的资金截然不同，里面存在着些许职业伦理问题。
磐松资产亦分析称：同一家机构的自营产品和资管产品存在投资标的高度重合的现象，有可能变相实现利益输送，比如通过指定交易顺序或暴露更多的资管产品信息给自营产品做决策。
这种方法就是“肥了自己，亏了他人”。
在对冲基金行业，代码被偷盗的案例并不罕见，这直接影响着一家投资机构的知识产权保护问题。
早在2011年，一家华尔街高频交易公司声称其算法代码遭到盗窃。随后，旗下一位员工遭到起诉，称其涉嫌盗取公司的一些重要交易策略代码，并将其转移到其他地方。
显而易见，高频交易背后依靠的就是有竞争力的策略模型，一旦被窃取，这个投资团队的底牌就让外界所知晓，优势就丧失了。而盗取者的身份之一，就是曾经在这家公司任职的员工。
再如2013年的Ennis Group数据泄露事件，黑客入侵了该公司的内部网络，窃取了多个敏感信息，涉及交易策略、代码以及金融数据。
这种由外部黑客入侵对冲基金的事件，背后体现了一家投资机构内部风控体系的巨大漏洞，能够让黑客快速攻破。
此种风险事件还发现于金融巨擎高盛，2018年曾爆出这家机构前员工被指控偷窃其高频交易代码并试图将这些代码转移到一个竞争对手的公司。
换言之，对冲基金的算法代码和交易策略是其核心竞争力之一，一旦被盗，不仅可能导致直接的财务损失，还可能危及其行业地位、品牌形象以及客户的信任度。
这也凸显出，在人工智能时代，大类资产交易越来越依赖复杂的算法和交易模型，而“保密”变得越来越重要。
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