重要提示:
请您仔细阅读此重要提示,并向下滚动至本页结尾根据您的具体情况进行选择。
在继续浏览本公司网站前,请您确认您或您所代表的机构是一名“合格投资者”。“合格投资者”指根据任何国家和地区的证券和投资法规所规定的有资格投资于私募证券投资基金的专业投资者。例如根据我国《私募投资基金监督管理暂行办法》的规定,合格投资者的标准如下:
一、具备相应风险识别能力和风险承担能力,投资于单只私募基金的金额不低于100万元且符合下列相关标准的单位和个人:
1、净资产不低于1000万元的单位;
2、金融资产不低于300万元或者最近三年个人年均收入不低于50万元的个人。(前款所称金融资产包括银行存款、股票、债券、基金份额、资产管理计划、银行理财产品、信托计划、保险产品、期货权益等。)
二、下列投资者视为合格投资者:
1、社会保障基金、企业年金等养老基金、慈善基金等社会公益基金;
2、依法设立并在基金业协会备案的投资计划;
3、投资于所管理私募基金的私募基金管理人及其从业人员;
4、中国证监会规定的其他投资者。
如果您继续访问或使用本网站及其所载资料,即表明您声明及保证您或您所代表的机构为“合格投资者”,并将遵守对您适用的司法区域的有关法律及法规,同意并接受以下条款及相关约束。如果您不符合“合格投资者”标准或不同意下列条款及相关约束,请勿继续访问或使用本网站及其所载信息及资料。
“本网站”指由深圳君道量化基金管理有限公司(以下简称“本公司”)所有并发布的网站及其所载信息及资料。本网站所载信息及资料仅供参考,并不构成广告或分销、销售要约,或招揽买入任何证券、基金或其他投资工具的邀请或要约。
投资涉及风险,投资者应详细审阅产品的发售文件以获取进一步资料,了解有关投资所涉及的风险因素,并寻求适当的专业投资和咨询意见。产品净值及其收益存在涨跌可能,过往的产品业绩数据并不预示产品未来的业绩表现。本网站所提供的资料并非投资建议或咨询意见,投资者不应依赖本网站所提供的信息及资料作出投资决策。
本公司可更改或修订本网站所载信息及资料,毋须事前通知,本公司并不承诺实时更新本网站信息及资料。
与本网站所载信息及资料有关的所有版权、专利权、知识产权及其他产权均为本公司所有。本公司概不向浏览该资料人士发出、转让或以任何方式转移任何种类的权利。
公司优势
优秀的学术背景
君道量化团队成员均为国内211,985名牌院校或国外知名大学中的佼佼者,其多人荣获国家级奖学金、全国数学奥林匹克竞赛一等奖及大学生数学建模大赛一等奖等荣誉。
复合型团队
君道量化成员专业覆盖了金融、计算机、数学、统计、精算、管理、法律等量化交易和新型金融类公司必要的学科。组成了一个以量化研发为主导的复合型人才团队。
经验丰富的团队
君道量化核心成员来自于期货公司总部研发部门、美国保险公司风险管理部、投资银行金融创新部等大型企业。对国内二级市场的交易研发和金融机构的经营管理均有丰富经验。
团队成员
执行董事 林明轩
澳大利亚麦考瑞大学应用金融专业学士。曾就职于澳大利亚环澳集团、倍特期货研发部。分管公司技术研发,专注从事量化交易研发多年,精通各类量化交易市场分析、程序设计、策略分析、风险控制、全自动交易方案,擅长通过严密的逻辑能力和严格的风控标准,构建出适用于国内金融市场的交易策略。
总经理 严亚雄
中南大学工学学士,国家级奖学金,曾任职于中国国电集团。分管公司市场销售、财务管理、法务合规等运营事宜。精通国内资本市场投资运作,在市场品牌、规范化管理、客户服务等运营管理方面积累了丰富的从业经验,具备良好的金融机构经营管理能力。
投资总监 王桑原
复旦大学理学学士,复旦大学金融数学专业硕士,CMO中国数学奥林匹克银牌,全国大学生数学建模大赛一等奖,曾任职于国金证券投资银行。主要研究方向:机器学习,数据挖掘;具备多年的算法设计研究及复杂系统分析等经验。擅长通过挖掘期货市场中的套利机会,构建适用于各产品的套利模型,获取低风险的稳定收益。
风控总监 彭少伟
美国哥伦比亚大学统计精算专业硕士,美国精算师协会精算师,曾任职于美国国家人寿集团(National Life Group) 精算分析师,美国斯坦金融集团(StanCorp Financial Group) 资本市场模型分析师。主要负责维护优化公司全套风险控制体系。
技术总监 曹阳
武汉理工大学地理信息系统专业硕士,连续五年获全国数学奥林匹克竞赛一等奖。具有多年的量化交易、大数据分析等经验,专注于期货程序化全自动交易,通过Python、Matlab等投资组合数据优化分析系统进行开发,并将分析成果用量化交易软件运用在国内商品期货市场获得了多年可观的收益。
研发总监 贺杰
浙江大学理学学士,金融化学双学位,美国罗德岛大学计算机专业交换生,国家级奖学金,美国大学生数学建模大赛一等奖,曾参加ACM国际程序设计大赛。主要研究方向:矩阵分析,人工智能,机器学习。精通化工类大宗商品产业链分析,通过机器学习进行交易标的多因子分析并捕捉交易机会。