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LD
公司背景：LD成立于2015年4月16日，2015年6月29日取得私募投资基金管理人牌照。2015-2018年主推CTA，2019年开始研发alpha策略，2023年上线alpha，目前alpha策略规模30亿。
代表产品：LD的1000指增策略产品，截止于7月11日，今年以来收益率27.07%，同期探普1000指增私募指数20.49%。成立以来总收益率50.62%，最大回撤24.31%，对应同期中证1000指数总收益率-4.09%，最大回撤37.34%。成立以来超额年化收益18.41%，超额最大回撤5.6%。
数据来源：iTAMP资方服务平台（https://aisp.tanpuyun.com）数据日期：2024/12/31-2025/7/11
LD alpha策略：
LD alpha策略以量价数据为主，舆情数据为辅。公司自建了另类数据库，准确记录了舆情精准的发布时间和初始文本，不过舆情数据的运用是与量价结合后提取新特征。目前已挖掘上万因子，实盘在用2000个左右。策略模型采用机器学习，通常是由两种量价成分组成：关联图谱机器学习策略+非关联图谱机器学习。前者GNN神经网络，基于图结构捕捉实体间关联，除了个股自己的特征之外，模型还得到了跟它非常接近的一族股票的特征。后者基于传统结构化数据，聚焦个体特征挖掘。这两种策略呈现低相关性，对超额的最大回撤起到了明显的保护作用。
交易执行上，LD与其他alpha策略不同的是，LD是每天下午预测信号后交易的，每天下午盘中预测3次，预测未来3-5个交易日股票的表现情况，每天换手单边8-10%。LD认为他们的策略体系里，拿到上午的量价数据后预测会更有效。
LD在风控上做得相当细致。首先，选股域要经过流动性过滤，剔除过去20天平均成交最小的800个股票和ST股。那么基本上3块钱以下的低价股和大部分微盘股都被剔除了，选股域的股票数量大概是4000个。
其次，LD在传统的barra因子风险约束基础上，引入了以下这3点改良措施：
一、除了传统风格因子以外，影响范围较大或得到专属命名的新风格，会被纳入监控体系，比如，红利，茅指数等。
二、构建出数个风格监控指标，当某种风格出现传统风格因子难以解释、内部高度聚集和资金加速流入的表现时，会将其标注为一种正反馈风险并加以管理。
三、设定风格的最大风险暴露值，结合该风格的波动率，以风险平价方式进行动态敞口约束；当某种风格的波动率急剧上升时，其风险敞口约束将不断收紧，直到最终被限制到最低风险暴露水平。
LD的风格因子控制在±0.3倍标准差以内，而市值和非线性市值因子长期在上限附近，不会变化很大，超额的确定性比较高，这一点在公司规模几十亿范围内的alpha策略可不多见。
LD超额回撤分析：
LD的风控在2024.2月起到了关键性作用，当时alpha策略超额回撤10%以上也是正常的，但是LD却没有超额回撤，主要是因为LD的特色风控起了作用，小微盘风格在23年就纳入到LD风控监控，到24年初的时候基本没什么微盘持仓，所以影响不大。
而LD的超额最大回撤出现在去年9月底那波大涨行情里，大概5%左右，原因是当时交易所宕机，管理人接收到的level2数据是异常的，影响了大概4天左右的交易调仓，而那时候市场前后风格变化很大的，LD是下午预测信号交易的，数据异常对策略冲击比较大。