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截至2022年10月底，存续私募基金管理人23967 家，存续基金规模近20万亿元，其中私募证券投资基金管理人9068家，存续私募证券投资基金89390只，存续基金规模近6万亿。日常我们经常看到的是易方达、天弘、南方基金等公募基金管理人和产品，那私募基金管理人的公司基本情况、团队、策略又是什么样的呢？让我们一起走近私募管理人，来了解一下吧！本期，我们将了解一家百亿量化私募基金管理人——因诺（上海）资产管理有限公司。因诺（上海）资产管理有限公司（以下简称“因诺资产”），成立于2014年9月24日，于2015年1月7日在中国证券投资基金业协会登记，登记编号：P1006164。因诺资产是一家专注于二级市场投资的量化对冲基金公司，因诺资产创始人徐书楠，清华大学本科，麻省理工学院硕士，亦是上海市青年拔尖人才，上海青年金才，先后在国际对冲基金IMC、中信建投证券自营部担任投资经理，是海外早期归国的量化投资专业人员，于2014年创办因诺资产。管理人核心投研团队大多来自于麻省理工学院、清华大学、北京大学等国内外知名府，具有丰富的海内外投资经验。因诺资产投资理念包括长期主义、持续创新、投研为本、风控护航。长期主义：秉承长期投资理念，以信任为基础，坚守自身的投资理念与投资方式，和合作伙伴实现长期共赢。持续创新：依托于专业量化投资团队成员，致力于开发优秀的投资策略，为长期业绩提供原动力。投研为本：坚持自主培养为主、自主培养与社会招聘并重的人才体系，7年来培养了一大批优秀人才。风控护航：在策略模型和交易体系中，构建风控体系，致力于保障每一位合作伙伴的利益因诺资产专注于量化投资领域，策略包括但不限于：套利策略、选股策略、Alpha策略 、CTA策略等。目前管理资产规模超150亿元，主推多策略中性策略和指数增强策略产品。A量化选股和主观选股大有不同，对于因诺资产，选股流程分为以下几步：遴选股票池——数据清洗——信号挖掘——模型构建——股票组合——风险控制——模型优化。具体而言，首先根据策略特点确定选股池，然后对数据进行清洗、降噪，基本流程为“清洗->质量检查->修复->入库->监控”，之后通过人工智能等模型从不同频率的数据中深入挖掘有效特征、总结规律，而后通过深度学习等技术，利用神经网络组合有效特征，构建模型，通过训练好的模型预测未来不同时间尺度内股票涨跌的概率，选出上涨概率高的股票组合。同时，利用Barra等风控模型对风格因子进行风控优化处理，得到最后的股票目标仓位，后续对模型保持进一步迭代优化。因诺，中文含义为：因为承诺，我们全力以赴。从因诺逐步建立起的强大投研团队到先进的人工智能策略体系，因诺正全力以赴进行资产管理业务。最后附上部分因诺资产的办公环境照片，让我们来进一步“走进私募”吧！
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