更新时间:2024-08-22 16:58
加百力本名薛辉,现为加百力咨询总裁。加百力深受犹太文化影响,从1997年亚洲金融危机时开始研究金融投资与对冲基金。研究及投资范围包括外汇、股票、股指、能源、金属、农产品、债券、航运指数、信用等基础资产及相关交易品。加百力从2008年开始进入投资市场,实战中主要使用:通用趋势投资策略以及大数据处理技术分析历史数据得到的固定模式。
请主降下磨难,考验我对主的信仰;请主降下苦痛,把我和普通人区分;请主给我以逆境,让我成功
我蹲下、跪下,是为了能跳得更高
我们要成为同国王一起散步的人
努力奋斗,自强不息,戒急用忍,厚积薄发
做投资如果你不能淡定,那就迟早会蛋疼
针对不同基础资产,成熟而独立的算法相当于集团分公司
“Trident 金融大数据处理支持基金”是由薛辉设立,由加百力咨询公司负责运营,专攻金融大数据处理项目的支持基金。无论是在校大学生还是已参加工作的社会人士,只要对金融大数据处理有浓厚兴趣及深厚技术功底,本支持基金都可以提供资金和经验支持。同时也为学生减轻就业压力,为加百力咨询储备有能力的精英人才。
1、布局全球市场 ——国家总有一天会需要我们
随着经济金融全球化的不断推进,任何国家都必须尽快赶上这班全球经济快车才能充分发展。中国开放金融市场、人民币国际化的步伐也逐步加快,中国金融市场正在加速与国际接轨的步伐。我们现在做的金融大数据处理工作,无论是针对股票指数、外汇还是能源、金属等品种,未来国家都会有需要。
2、鼓励精英创新,缓解就业压力
国内有不少数学建模、数据处理、软件工程方面的高手。很多人有创意、有想法但缺乏发展机会。我们的基金项目鼓励精英提出自己的创新思路,实现自己的创新愿望。同时也可以缓解就业压力。
3、成熟算法信号量多,含金量高
一套成熟算法理论上可以产生无数的交易信号。有时单个信号含金量可能达到数亿美金。比如,2012年9月我们发现了做空日元的机会开始布局,到2013年3月盈利超过10%逾60万人民币。
4、独立算法即集团分公司,增加就业
针对不同交易品种:如金属、能源、外汇的独立算法可以从不同的渠道获得收益。从效果上看如同一个大型集团旗下针对不同行业的分公司。这也是很多大型对冲基金在全球各地布局并取得超额收益的原因。不同品种线上的算法需要不断维护、调试、更新,所以独立算法在创造“分公司式”收益的同时也增加了就业机会。
5、长期基金,逐步尝试,规模不断提升
我们希望把Trident 基金做成一个长期的、高效的基金,为公司和精英发展成长做出贡献。但由于还没有组织此类支持基金的经验,所以我们准备首期只投入60万逐步尝试。在项目运作过程中不断总结、调整、提升管理质量,不断升级支持基金的规模。
基金以团队为单位,以项目为主体进行申请。研究项目必须是市场公开交易品种。交易品种必须能够进行双向交易:可做多做空。品种必须允许保证金交易,即有一定的杠杆比例。交易品种的成交量必须足够大,以承载大资金量;流动性好、进出场迅速。
1、针对外汇、股票指数、债券、金属、能源、农产品等基础资产,20年以上大规模历史数据的研究项目。
2、预研模型必须使用R语言开发。
3、预研模型能够证明有一定的实战盈利能力。
加百力投资体系是用于指导投资者提升投资能力的概念。加百力根据多年对各类投资品的研究认为“投资能力”是一个比较空泛不容易把握的概念。于是提出了“加百力投资体系”这个概念,将投资分解成7大体系。它们分别是:知识积累体系、信息处理体系、分析决策体系、投资执行体系、风险控制体系、心理平衡体系、总结反思体系。
投资体系 = 知识积累体系 × 信息处理体系 × 分析决策体系 × 投资执行体系 × 风险控制体系 × 心理平衡体系 × 总结反思体系
整个投资体系由这7大部分组合而成。由于每一个部分是彼此联系、相互支持,所以整个投资体系的强弱同每一个子体系都有直接关系,它们彼此之间是乘积关系。如果将投资盈利的过程比喻为用木桶提水的过程,那么整个投资体系就是由这7块木板钉在一起做成的木桶。整个木桶能够打多少水,取决于7块木板中最短的那一块。
投资模式理论是用于指导投资者提升投资能力、规范投资分析决策过程的模型。它是加百力投资体系中分析决策体系里面使用的一项工具。投资模式的含义是:通过积累、分析和总结前人投资成功经验和失败教训,从中抽象出来的共性内容,用于指导投资分析和决策。加百力投资研究团队根据多年对各类投资品的研究总结了30多种不同的投资模式,并认为:由于历史条件、市场发展程度、公司发展阶段等原因,巴菲特等投资大师的很多具体投资操作不容易复制,但是投资模式是可以复制的。总结、积累、运用投资模式就是向大师学习的一种方式。
加百力已经总结出32种不同的投资模式。2011年11月加百力受邀到电子科技大学、西南财经大学等高校做了投资模式相关演讲。
《成功投资者系列讲座》是加百力投资研究团队举办的一个公益性质的系列讲座。该讲座的主要目的是帮助投资者找到不断提升投资能力的方法、路线,通过学习成为专业、成熟、理性的投资者。讲座分为基础课和专业课两部分。
基础课主要介绍基本的投资理念、投资策略和投资研究方法等包括:《加百力投资体系》、《投资模式理论》两门课。
专业课针对某个具体投资品种或者研究方向介绍有8门课程包括:《黄金投资》、《外汇投资》、《期货投资》、《原油投资》、《金融衍生品》、《金融危机》、《投资大师的20个经典案例》、《被误读的巴菲特》等内容。
截止2012年年底《成功投资者系列讲座》已经包含超过30门课程。
《加百力投资体系》讲座
本讲座是系列讲座中的一门基础课,不限于特定投资品种,介绍加百力投资体系的基本内容。共分为8节课:《犹太人为什么时候做投资》、《失败投资者的习惯》、《成功投资者的习惯和能力》、《投资某个品种需要做的功课》、《知识积累和信息处理体系》、《分析决策和投资执行体系》、《风险控制体系》、《心理平衡体系》。
2010年02月09日,成为百度百科经济频道管理员。
10年10月优秀管理员
10年06月优秀管理员
10年05月优秀管理员
10年02月优秀管理员
百科新春推荐达人
《Windows CE API手册》
2007-2008年制作,根据MSDN翻译整理了2000个Windows CE的API使用方法。本书已公开发布。
《IDA 5.4中文帮助手册》
2009年1月-6月,在公司实习期间利用业余时间翻译了750多页的IDA5.4帮助手册制作而成。本书已公开发布。 加百力是看雪论坛嵌入式平台安全版版主。
《成功投资者讲座-投资体系》
2009年9月-12月根据个人多年的投资研究经验编写而成。是“加百力咨询”主要的培训教材。本书已公开发布。
《马萨达每周一书》
2010年3月开始编写,每周向团队成员、合作伙伴、商业联盟成员及培训学员介绍一本有价值的图书。这本电子书未公开发布。
《加百力的黄金投资经历》
2009年11月27日,总结的加百力在黄金投资方面的研究、操作过程。这篇文章发表在纸黄金网上。
《现货黄金投资宝典》
《现货黄金投资宝典》是由出版社约稿撰写的纸质图书。该书主要介绍加百力投资研究团队在现货黄金投资领域的诸多研究成果包括:现货黄金盈利模式、交易机器人、分析机器人、技术指标准确率、技术指标敏感度、技术指标优化方法、追踪止损方法、高度优化的技术指标等内容。该书计划于2011年下半年面世。
《黄金投资研究》
《黄金投资研究》是加百力投资研究团队发布的一本研究、介绍黄金投资的电子期刊。《黄金投资研究》2010年9月创刊,为月刊,每个月5号之前出刊。如遇到法定节假日顺延。
《通用趋势投资十大盈利模式》
“通用趋势”策略是加百力总结的一类投资策略。该策略根据一般的、具有广泛适用性的“常识”,针对重大事件发生后投资品价格运行的大趋势下注进行有较高准确度和收益率的投资。我们认为对于任何成熟投资品其价格走势大多数时候是难以分析的,否则这种投资品都不会存在。但是在“少数特殊情况下”投资品价格会形成容易判断的大趋势。本书总结了能够产生“通用趋势”的十大盈利模式,以及每种模式对应的十几种具体盈利路线。针对每种模式都提供5-10个历史案例、数据、图表做详细分析。这些案例中既包括巴菲特、罗杰斯、罗伯逊等投资大师的经典案例,也包括加百力等对冲基金经理最近几年的实战交易记录。图书还对实战中常见的盈利模式叠加、盈利模式转换现象进行了分析。最后总结了通用趋势模式在实战中的使用要点和注意事项。
Xarm
加百力开发的使用ARM汇编语言调用Windows CE API函数进行软件开发的系统。2008年获得微软学生实践项目优胜奖。
投资方面——1997年开始研究金融市场,实战投资业绩2008年—2013年年收益率分别为15.4%;109.6%;36.7%;40%;61.3%;40.8%。6年平均复合收益率达到40%以上。加百力主要投资方向为国际市场外汇、股指合约、能源、金属、农产品、债券等。
金融工程师(量化投资)方面——2010年开始深入研究量化投资,现已积累了一套行之有效的量化投资研究方法;在配对交易、统计套利、日志机器人方面已有应用于实战的核心算法和基础模型。
市场知名度方面——百度百科执行主编、经济频道管理员;网易博客超1300万访问量;IAC(以色列亚洲中心)合作支持者;华犹桥机构创始人;看雪论坛版主;MatlabSky论坛“量化投资板块”版主;接受过电子科技大学、西南财经大学、四川大学、西南交通大学等知名高校邀请,进行了多场以《金融投资行业创业》和《Matlab金融实战应用》为主题的演讲。
培训教学方面——2009年开始通过现场授课方式已培训500以上人次;2012年开始网络教学,通过YY教育频道已培训1000以上人次。2012年,成为渤海商品交易所《商品分析师认证》特邀讲师。
百度文库《数字版权协议》签约作者。
计算机专业方面——硕士、博士阶段进行了大量信息安全、人工智能、嵌入式平台研究工作。熟悉逆向工程、汇编、C、MATLAB、R语言等技术。