简介：上海盛渔投资管理有限公司，是国内稀缺的以金融科技为主导、以互联网为特色，利用海内外领先的量化对冲交易技术并结合固定收益类投资为主要投资策略的，在资产管理、财富管理、互联网金融三大板块中追求低风险稳定回报的资产管理公司。成立于2012年，现注册资本为人民币1000万元。
盛渔投资拥有自主完整的投资理念，其自主研发的alpha量化交易系统由来自华尔街、港台等地区的，二十多年量化交易的资深专家构建，该系统将尖端的金融工程与信息科技完美结合，提供低风险稳定收益的量化投资策略和交易程式。同时，公司具备大量一级市场资源、资本和咨询的支持，在公司债、企业债及中小企业私募债等投资标的方面同样具有极大的独特优势。
公司结合了海内外市场，自主开发了多项中高频和中低频量化策略，在多个账户上稳健完成了年化100%多的成绩。
2013年公司引进全球最先进资产管理理念及经验，首发国内第一只全市场量化对冲基金以及新三板pe基金专户产品，对冲基金产品表现优异，为未来大资金低风险稳健的对冲基金发展奠下良好深厚基础，同时新三板基金主投互联网 和大资管方向，迎合主题投资理念。在这个基础下，公司陆续开发多种对冲基金策略产品，以满足不同机构及投资人的需求，并提供优异的服务及回报，引领国内对冲基金行业迈向更好的未来。
公司拥有来自海内外知名投资公司的，从事量化交易二十多年经验的，优秀投资团队。现诚邀更多精英加盟，实现自我价值，共创未来大业。
另外公司独家率先引进了华尔街最主流最先进的资产管理方式，全市场的对冲基金mom平台，确保客户的委托资产可以长期稳健增值！
凭借着公司团队丰富的几十年海内外投资经验以及提供企业全市场服务的深入，近期也积极开展了新三板pe投资业务，与此同时成立了几支新三板pe投资基金。秉着只选在细分行业占有市场份额最大的标的，并辅以被企业公司全球最领先的资源经验指导，对企业提供从战略，战术上的全方位的梳理指导与支持。使企业有机会在我们投资之后，增值百倍！
投资的项目深获投资人的认可与青睐，投资的项目皆成功退出，也是全国难得仅见的100%的成功退出率。2015年6月市场大跌之时，还实现净值的不断增加，成功回避市场风险。在市场稍有起色的情况下，在两天内净值增加超过百分之40。精准把握市场趋势，严格筛选高增长项目，是我们公司一贯的特质。我们也是全国独家打通一二三级市场的投资团队！
我们也希望拥有更多这个领域的人才加入我们的队伍，我们尊重人才，给与优秀人才期权，也会积极努力给予这个行业上的全方位的协助，将你打造成这个领域的佼佼者。我们正在启动新三板上市，同时首创对冲基金高管培养计划，希望能让员工在我们公司一起奋斗努力3-5年后，能达到千万级别甚至上亿级别身价！
公司现也开展市值管理业务，公司团队运用几十年海内外投资经验和资源，综合运用多种科学、合规的价值经营方式和手段，以达到公司价值创造最大化、股东价值实现最优化的一种战略管理行为。
法定代表人：沈铄力
成立日期：2012-09-04
注册资本：1000万元人民币
所属地区：上海市
统一社会信用代码：91310116053009316R
经营状态：存续（在营、开业、在册）
所属行业：租赁和商务服务业
公司类型：有限责任公司（自然人投资或控股）
人员规模：50-99人
企业地址：上海市金山工业区亭卫公路6558号4幢332室
经营范围：投资管理、实业投资(除金融、证券等国家专项审批项目),投资咨询、商务信息咨询、企业管理咨询(除经纪),市场信息咨询与调查(不得从事社会调查、社会调研、民意调查、民意测验),展览展示会务服务,企业形象策划,企业营销策划。
【依法须经批准的项目,经相关部门批准后方可开展经营活动】
2. 量化投资在中国可行吗
单纯的量化投资来是可自行的，最简单的比如说trade trend/mean reverting，比如说通过分析历史数据知道如果股票/期货连涨3天，第四天也会涨（当然一般看期望而不是概率，不过简单说说不用那么精确），那么我就可以自动在三天连续牛市末建仓，第四天末清仓。
3. 中国现在量化投资靠谱吗
我本身做美来国股市的，对国内源市场只能是比较了解。美国那边确实有华人在做中国国内市场的量化投资。这些人都比较低调，比如在经贸大厦租个办公室什么的，但是并不谈论自己在做什么。我也认识几位在广州做了四五年的朋友。
单纯的量化投资是可行的，都是看期望和概率，影响因子很多。主要在CTA用，当然模型会复杂些，工具也多些（比如说考察两个index的spread，跨区等等）。这种相对低频的量化投资可以移植到中国二级市场上。很多人误以为大量的内幕交易和市场操纵会阻碍量化投资，其实不然。量化投资最大的敌人是市场有效，最怕完全效率市场。只要交易所披露信息及时，而市场总有人在交易，有人性在，那么量化投资就是可以做的。另外，基于量化指标的回测统计方法在中国远没有得到广泛使用，大多数投资者采用跟风投资或K线图形的策略。也正因为很少有人用这种方法买卖股票，这种方法在中国显得真正非常高效，做到了高收益低风险。据我所知，国内京东金融在今年也开始做了，另外实盈机构、爱猫爪APP的量化策略也非常领先。
最后，我认为风靡英美的高频交易在中国目前还不大行，因为手续费太高。
4. 雷尔量化投资系统是啥
雷尔量化投资系统，这是最近很火的一个量化交易系统，有几千万的用户在操作，量化投资是基于量化统计模型的一种投资方法，可以做日内高频交易也可以做日间低频交易，只要是基于量化模型统计的投资方法都是量化投资。
和传统的投资方法不同，量化投资不是靠个人感觉和个人经验来进行决策，而是利用电脑帮助人脑处理大量信息，主要是借助现代统计学、数学的方法，从海量历史数据中寻找能够带来超额收益的多种“大概率”策略，力求获得稳定的高额回报。
5. 做高频期货交易在哪家开户好
提到高频交易的时候，是不是很多投资者都会下意识的反应成频繁交易，其实不然，这两者并不是一回事。这个交易策略完全是一个舶来品，主要是因为技术和速度的压倒性优势而出名，这一词汇在美国的财经新闻报道中非常的常见，不过目前来说还存在非常多的争议，今天我们就来具体了解一下这个神秘的金融术语，高频交易优劣势以及交易策略。和之前介绍过的量化交易有一定的关联。
一些机构为了争取千分之一秒的优势将自己的交易服务器群组放到交易所的附近，使用缩短光纤的方式利用证券无法利用的市场短暂的市场变化进行获利的证券交易行为就是高频交易，比如说买入和卖出价格差别比较小交易。这种交易在美国已经发展起来了，可以使用计算机和复杂的运算进行交易，能够在毫秒之内就能够进行大量的买卖以及取消订单的指令，完全依靠计算机的定量模型，常人是无法做到的，并且是不是人在操作，完全是电脑自动化交易，按照现在A股实行的交易制度是无法做到的，需要进行大量资金的模拟，再有就是目前这些技术的发展在国内也不成熟。除了技术，在美国实行的报价制度对于这一交易的发展也是推动，比如使用了接近1美分的报价而不再是1/16美分报价，买卖价差之间的交易缩小更容易交易，当然这一交易活跃起来之后也受到了美国监管机构的重视，将原来的交易所公示交易指令变成了全国公示，并且是禁止交易员进行跨交易所自动报价。
高频交易对于提升交易量，带来市场的流动性方面具有非常大的优势，能够在几秒之内或者几毫秒之内就进行大量的交易，不过这种交易对于交易系统也是非常大的调整，处理信息的速度能够达到光速，提高市场交易效率。不过到这时候大家都是拼速度，对于普通投资者来说就是不公开交易环境，并且这种交易中一旦出现了编码错误就会损失大量的资金损失，造成交易系统负担，造成交易市场不稳定的现象出现。目前监管空白之地，还会容易出现虚假的挂单现象，对于其他市场参与者来说都是厌恶的。
高频交易主要采用的两种策略：一种是传统意义上的低频交易的高速化，比如说高频统计套利以及高频统计跟随；二是极速交易，比如自动做市商、猎物追踪以及流动性回扣等等，这里主要是讲解一下自动做市商策略的原理。甲投资者进行30元的分批卖单，而乙进行了31元的分批买单，根据目前实行的将价格优选原则，两者可以进行直接的成交，不过这个速度比较慢。而今天所说的这种交易就是不停使用交易小单去探测这些成交以，一旦探测到甲和乙的情况，会用极快的速度将甲的单子以30元的吃进，而等到乙的31买单出现之后卖给乙，中间就赚到了1元的差价。看到这里是不是觉得这和传统交易不是一个交易世界呢？现在这种交易就是存在，最关键的地方就是速度，因为A股的特殊支持度无法使用，而在期货市场中还是有比较大的发展空间的。
现在海外顶级的交易商相应都是以微秒计算的，过背的最快的是以毫秒计算，还具有不少的差距，不过随着现在计算机计算的速度升级，对于证券交易系统来说必然是会快速的发展。
6. 做期货交易应该看哪些金融专业书籍，附书单推荐
只需要K线图
7. 量化交易领域有哪些经典学术论文
量化交易的功能一般包含三大块：研究、模拟、实盘。转化到技术层面为：数据、回测、实盘、安全等等。
基于国内市场，我们遇到的挑战如下：
1：数据
数据包含两类，一类是行情数据，一类是财务、基本面、舆情、研报等其他数据。行情数据：
目前市面上分钟级的数据比较精准，可以用于中低频的交易回测；历史、实盘TICK级的Level-1、Level-2数据需要自己找渠道去获得，较容易找到的渠道很容易出现漏数据、不精确等情况，需要工程师专门结合了多家数据源进行核对修复。
2：回测
回测最难的在于如何确定成交量，同时要考虑复权、停牌、ST*等问题，这里面有很多细节
3：安全
安全在交易的开发中是重中之重，如何保证策略的安全性，不被外部、内部人员所窃取，分为2部分。
一部分是WEB安全，一部分是策略的编译安全。
因为量化交易是用户可编程的，我们量化选用的是PYTHON语言，因为有强大的科学计算库和高性能，导致用户可以调用很多系统级API，在这上面我们下了很大的功夫来保证用户的策略安全，做到理论级的策略隔离。
只能大概讲一下，这里面每一个部分都可以延伸出来成为一个话题。
8. 量化交易平台的挑战都有哪些
量化交易平台的功能一般包含三大块：研究、模拟、实盘。转化到技术层面为：数据、回测、实盘、安全等等。
基于国内市场，我们遇到的挑战如下：
1：数据
数据包含两类，一类是行情数据，一类是财务、基本面、舆情、研报等其他数据。行情数据：
目前市面上分钟级的数据比较精准，可以用于中低频的交易回测；历史、实盘TICK级的Level-1、Level-2数据需要自己找渠道去获得，较容易找到的渠道很容易出现漏数据、不精确等情况，需要工程师专门结合了多家数据源进行核对修复。
2：回测
回测最难的在于如何确定成交量，同时要考虑复权、停牌、ST*等问题，这里面有很多细节
3：安全
安全在交易平台的开发中是重中之重，如何保证策略的安全性，不被外部、内部人员所窃取，分为2部分。
一部分是WEB安全，一部分是策略的编译安全。
因为量化交易平台是用户可编程的，我们京东量化选用的是PYTHON语言，因为有强大的科学计算库和高性能，导致用户可以调用很多系统级API，在这上面我们下了很大的功夫来保证用户的策略安全，做到理论级的策略隔离。
只能大概讲一下，这里面每一个部分都可以延伸出来成为一个话题。