财经车2月28日晚21时，幻方量化在其官方平台发布声明称：“我司及关联公司招聘过程严谨合规，不存在不当招揽行为。相关员工在入职前，已经依法解除竞业限制 。”
起因系2月8日，一起“侵害技术秘密纠纷”案件开庭。案件原被告双方分别是知名量化私募锐天投资以及幻方量化旗下两家百亿私募宁波幻方量化和浙江九章资产。
问及案情，幻方量化工作人员对《华夏时报》记者表示：“此案还在审理过程中，不做评论。”在记者问及对幻方量化经营是否有影响时，工作人员表示：“对基金运行没有影响。”此外，记者多次拨打锐天投资相关人员手机号码，截至发稿未接通。
三场官司下的“积怨”
私募界素有“北九坤，南幻方”、“量化四大天王”等说法，此次锐天投资与幻方量化的官司，在私募圈里备受关注。
据悉，案件的原告锐天投资是知名量化私募，被告则是杨某浩、苗某晖、谭某龙三位自然人和宁波幻方量化、浙江九章资产、宁波积幂信息科技有限公司等。
天眼查信息显示，积幂公司的法定代表人与宁波幻方量化和浙江九章资产的法定代表人都是徐进，据幻方量化在公告中的说法，积幂公司为幻方量化“关联公司”。
私募排排网信息显示，锐天投资是于2013年底在上海成立的量化对冲私募基金，公司采用数理分析和计算机技术，交易包括期货、股票、期权等金融产品。
锐天投资与本次被告人杨某浩之间“积怨已深”。
此前，2022年6月20日，锐天投资就曾以“侵害商业秘密纠纷”为案由状告杨某浩、上海今元标矩科技有限公司、宁波积幂信息科技有限公司。
2022年10月9日，杨某浩、锐天投资两方均以“劳动合同纠纷”为案由而上诉。
而此次以“侵害技术秘密纠纷”为案由的案件，已经是锐天投资与杨某浩的第三场官司。
起因系员工跳槽
记者查阅裁判文书网资料发现了案件的起因系员工跳槽。裁判文书网沪0104民初6161号案件民事裁定书显示，锐天投资与积幂公司所属行业、经营范围、主营业务高度重合，存在直接竞争关系。
而杨某浩原来是锐天投资的高频策略研发部门的负责人，负责策略代码的研发工作。
由于杨某浩长期高度接触、掌握锐天投资核心商业秘密量化交易策略代码，因此其在职期间和离职后，锐天投资与其签订了保密协议和竞业限制协议，杨某浩负有保密义务和竞业限制义务。
2021年3月5日，杨某浩从锐天投资离职，解除劳动合同协议书中明确杨某浩在2022年3月5日前应履行竞业限制义务。杨某浩明知自己负有竞业限制义务仍然加入了积幂公司。
锐天投资认为，积幂公司应知杨某浩负有竞业限制义务，仍通过今元公司以劳务派遣的隐蔽方式，雇用杨某浩从事策略代码开发工作，在明知后亦未予以解雇，该行为违反了公认的商业道德及诚实信用原则，扰乱市场竞争秩序，属于不正当竞争行为，于是“怒而诉之”。
幻方量化2月28日的声明称：“上述员工未违反竞业限制，其解除竞业限制的行为有效，已经由上海市第一中级人民法院于2022年11月25日作出终审判决。”并在声明中附图裁判文书网法律文书，文书显示，杨某浩入职积幂公司发生在竞业限制解除之后。
幻方量化还表示，判决同时认定，锐天公司应向该名员工支付正式解除竞业限制前拖欠的竞业限制补偿金，及解除劳动合同经济补偿金，共计3450001.64元。判决生效后，锐天公司已于2022年12月7日完成支付。
量化核心技术之争
两大私募巨头为了一人而“对簿公堂”， 涉嫌“侵害技术秘密”，这不禁令人关注量化私募中基金经理的地位。
一些掌握量化核心技术的基金经理，通常担任着非常重要的角色。中泰资本董事王冬伟对《华夏时报》记者分析称，在量化基金中，基金经理不仅负责开发、测试和维护量化模型，还要对投资组合进行优化和管理，以确保基金达到预期的投资目标。
具体来说，基金经理的作用体现在如下方面。一是模型研发。基金经理通常与数学、统计和计算机科学专家紧密合作，开发和完善量化模型，以识别市场机会、预测未来走势等。
二是投资组合管理。基金经理负责管理投资组合，包括确定投资策略、选取标的资产、配置仓位、风险管理等。
三是回测和验证。基金经理需要回测和验证模型的有效性和稳健性，以确保模型能够在真实市场中产生预期的投资回报。
四是监控和调整。基金经理需要持续监控市场变化和模型表现，根据需要进行调整，以确保投资组合能够适应市场环境变化。
黑翼投资投研人员告诉《华夏时报》记者，量化投资以数量化的方式依据基本面和价格波动特征建立模型，采用优化方法建立风险收益比最佳投资组合。基金经理负责从宏观层面上决定策略的类型以及风险收益目标的设定。同时，基金经理也会根据模型的实际表现和对市场环境的变化，定期调整模型的选择，以及对模型无法处理的突发事件作出干预。
那么，基金经理可能掌握量化私募中的哪些核心信息？顺时投资量化投资部投研人员对《华夏时报》记者表示，通常基金经理负责领域的策略核心代码、优化逻辑等都算是量化私募的核心信息。
王冬伟表示，量化私募通常采用高度复杂的量化模型，依赖于大量的数据和计算资源，因此基金经理需要掌握一些核心信息，以确保基金能够取得良好的投资回报。这些核心信息包括量化模型的数据来源和质量、量化模型设计和参数选择、投资策略和组合构建、技术基础设施和资源、风险管理和合规要求
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