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因诺资产在量化私募中的标签，有些特别。
2014年，积累了多年量化投资经验的徐书楠创办因诺资产。当时大多数量化私募以股票阿尔法策略作为规模发展的主要支撑，但他却选择了一条更多元化的发展道路：不仅发力股票阿尔法策略，还积极布局CTA(管理期货策略)、择时选股、期权、可转债等多种策略。用他的话来说，单一策略在发展过程中最终会遇到瓶颈，多策略是资产管理行业发展的必然方向。
不过，由于资金容量问题，多策略注定是一条“走不快”的路。CTA、择时选股等策略的资金容量加在一起也远远不及股票阿尔法策略。
对于多策略发展面临的容量约束，徐书楠在接受上海证券报记者采访时坦言：“多策略布局可能会在一定程度上限制短期规模扩张速度，但也有助于降低机构对单一策略的依赖，增强应对行业周期（883436）变化的能力。我们追求的是公司长期发展和投资者的长期信任，因此会在这条路上坚定地走下去。”
“‘多’出来的收益风险比”
2009年，徐书楠曾在国际高频交易公司IMC工作，2010年中国股指期货推出后，他便回国加入中信建投证券（HK6066），搭建了自动化套利系统。这段投资经历，让他认识到，多策略会是中国量化私募发展的方向。
徐书楠自己“算过一笔账”。他表示：“两个夏普比率都是1的策略，如果相关性为0，通过合适的比例组合在一起，组合的夏普比率就可以达到1.4以上。如果我想把一个单一策略的夏普比率从1.0提升到1.4，相当于在风险不变的情况下提升40%的收益，这个难度非常高。”
于是，徐书楠2014年创办因诺资产时，便选择了多策略并重的发展思路。
然而，从量化私募的发展历程来看，多策略并未成为行业主流，因诺资产在规模增长上也比一些同行“走得慢”。
“这与中国市场本身的特点和量化的发展阶段有关。”徐书楠坦言，目前国内能做的策略其实非常多元化，但不同策略的资金容量存在较大差异。相比之下，股票阿尔法策略的容量最大，能够支撑数百亿元的管理规模；CTA策略、择时选股策略的容量也可达到数十亿元至百亿元的级别；而像期权套利、可转债等策略，容量相对有限。
徐书楠认为，短期来看，多策略这条路走得慢一些，但是长期来看，如今的策略布局会成为公司的“利器”。
“股票阿尔法策略的超额收益主要来自市场的无效波动，随着行业整体规模扩大，超额收益的衰减和波动加剧是必然的，单一策略最终会进入发展的瓶颈期。在行业下一阶段的发展中，私募要依靠更多样化的策略、更丰富的衍生品市场及更成熟的多资产配置体系，才能行稳致远。”徐书楠表示。
“人是最后的一道大闸”
多策略要想真正成为“利器”，前提是每一个子策略都能长期有效，AI便成了绕不开的话题。
“我们从2016年就开始研发人工智能（885728）策略了。”徐书楠介绍，2018年10月，公司深度学习的股票模型便全面在股票阿尔法策略上上线，目前公司不同策略类型均融入了人工智能（885728）模型。
他表示，大模型的应用方向，并不是直接替代量化模型，而是成为研究辅助工具。过去，一个投资经理(PM)可能需要十几个人的研究团队，由研究员完成因子挖掘、组合开发、代码实现等工作；未来，大模型将在一定程度上替代研究员的工作，一个投资经理(PM)带着一两个人用大模型，有可能达到现在一二十人团队的效果。
不过，徐书楠表示，对AI的持续投入和深度应用，不意味着人的作用的消失。策略最终的方向、组合结构与风险特点，仍然要由人来把关，人才是策略的最后一道大闸。
“穿越周期需要持续迭代的能力”
随着量化私募行业持续发展，机构之间的竞争日趋激烈，股票阿尔法策略的超额收益也面临收敛压力。对于行业发展的周期（883436）性变化，徐书楠有着自己的理解。
“参考海外成熟市场，‘规模增长—超额衰减—行业规模下降—拥挤度下降—超额修复’是量化策略的周期（883436）规律，只是某些时刻市场环境的变化会加剧周期（883436）反应。”他表示。
作为量化私募，如何才能穿越周期（883436）？徐书楠的回答是：拥有持续迭代和进化的能力。
他认为，布局多策略能够让公司在周期（883436）轮动中“不出局”，而投研层面的不断迭代和进化，则能够让公司“更好地活下去”。据悉，因诺资产近年来在AI投入、人才招募上持续发力，不断优化人才培养体系，希望吸引和留住更多优秀人才。
从2014年算起，因诺资产已走过12个年头。在采访最后，记者问徐书楠：在哪一个阶段最焦虑？他的回答是：一直很焦虑。他感慨道，在行业快速发展过程中，竞争压力与日俱增，“躺平”就会落后。“接下来，因诺资产还会一如既往深耕多策略，苦练内功，希望能够在周期（883436）轮动中稳健发展。”徐书楠说。
