市场整体环境 - 10月A股市场呈现慢牛行情中继特征，指数震荡上行、板块快速轮动、成交持续放大[2] - 市场走好带动私募业绩与规模攀升，仅10月单月规模跃升至百亿的私募达到18家，创年内单月新高，其中量化私募、主观私募、混合型私募分别有10家、6家、2家[2] 百强量化私募 - 在管理规模5亿以上的137家量化私募中，业绩前100名的上榜门槛和平均收益因监管要求未披露，百亿量化私募有36家，数量居各规模组之首[3] - 百强量化私募中，幻方、稳博等22家百亿私募业绩排名前50，办公城市以上海最多共44家，深圳、北京分别有16家、15家[3] - 百强量化私募榜单前列包括灵均投资、宁波幻方量化、稳博投资、诚奇资产、进化论资产等公司[4][5][7][8] - 华澄私募夺得量化百强冠军，公司成立于2015年，专注商品期货、股指期货、期权等场内衍生品量化交易，新模型组合已稳定运行超两年[6] - 宁波幻方量化排名第7，旗下11只产品平均收益未披露，其“九章幻方沪深300量化多策略1号”超额收益领跑百亿私募沪深300指增产品，公司三季度末管理规模达700-800亿元[10] - 明汯投资位列第30，旗下14只产品平均收益未披露，公司成立于2014年，构建了覆盖全周期、多策略的量化平台，是国内较早规模突破500亿元的量化私募[10] 百强主观私募 - 在管理规模5亿以上的194家主观私募中，业绩前100名的上榜门槛和平均收益因监管要求未披露，但均跑赢百强量化私募[11] - 百强主观私募中，规模为5-10亿的私募数量最多共34家，百亿私募和50-100亿私募各有7家，办公城市以深圳最多共28家，上海有26家[12] - 百强主观私募榜单前列包括北京禧悦私募、乾图投资、雷延资本、路远私募、榕树投资等公司[14][15][16] - 榕树投资位列第9，旗下5只产品平均收益未披露，公司实控人认为当前处于牛市初期，应摒弃熊市思维，重点关注半导体、互联网、机器人、新能源、创新药等“新五朵金花”行业[16] - 远信投资是百强主观私募中表现最好的百亿私募，排名第19，旗下6只产品平均收益未披露，公司坚持长期价值投资理念[18][19] - 复胜资产位列第23，旗下7只产品平均收益未披露，公司看好游戏、社交软件等受益于女性消费者占比提升的行业龙头[19] 百强“小而美”私募 - 在规模0-20亿的457家“小而美”私募中，业绩前100名的上榜门槛和平均收益因监管要求未披露，规模0-5亿的私募数量最多占比过半[20] - 百强“小而美”私募办公城市以上海、深圳均超20家，北京超10家，投资模式以主观私募最多共73家，量化、混合型私募分别有15家、12家[20] - 京盈智投夺得“小而美”私募亚军，旗下3只产品平均收益未披露，公司成立于2021年，秉持“植根量化、稳健进取”理念，团队成员来自一流机构[24]

公司概况 - 公司全称为海南无量私募基金管理有限公司，成立于2015年，办公城市位于深圳 [6] - 公司专注于量化投资，首只量化选股产品自2016年运作至今已近10年，目前管理规模约20亿人民币 [6] - 公司早期专注A股量化投资，现已拓展至A股量化、宏观量化、CTA量化三大业务板块，着力发展宏观量化多资产多策略业务条线 [7] 核心团队 - 公司现有员工20位，投研人员主要毕业于国内外知名高校，专业背景以统计学、金融、数学、计算机为主 [10] - 公司打造了以数理统计为核心的投研队伍，在股票、国债期货、商品CTA等品种方面积累了近10年的量化与组合管理经验 [10] - 宏观量化多策略投资经理拥有10年以上海内外市场研究经验及5年以上投资经验，曾在深交所下属指数公司、广发基金等机构从事量化投研 [14] - 一位投资经理本硕毕业于华中科技大学，目前负责公司中低频量化选股策略及量化中性策略的投资管理 [15][16] - 一位投资经理本硕毕业于厦门大学，负责宏观量化多策略系列产品的顶层资产配置及底层国债期货等资产配置 [17] - 一位投资经理本科毕业于中山大学，硕士毕业于中国人民大学汉青学院，负责CTA系列产品的投资管理 [18] 核心策略及代表产品 - 公司策略发展历经三阶段：2013-2020年以量价为主，核心为高频量化选股；2020-2021年发展为量化+基本面；2022年至今升级为资产配置+全品种量化 [20] - 核心策略为宏观量化多资产多策略，投资品类涵盖境内外股、债、商等多个品种，原理上参考了桥水全天候的配置框架，采用风险平价联动管理 [20] - 该策略核心原理是通过低相关性资产和策略的配置，在享受底层资产量化增强的同时，规避单一资产大幅回撤风险，追求“收益叠加、风险叠减” [20] - 代表产品为“无量宏观量化多策略1号”，其与桥水全天候产品在收益与回撤特征上具有相似性 [20][21] 核心优势 - 策略以数据驱动资产配置和底层增强，强调“应对市场”而非“预测市场”，区别于依赖主观预判的宏观产品 [22] - 资产配置更为丰富，能适应不同市场环境，产品过往两年收益来源多元化，分布均衡 [22] - 底层增强效果佳，不同于同类产品仅配置ETF或指数期货，公司产品在底层资产增强方面具有独特性 [22] - 资产与策略间内部联动性强，非简单拼凑，所有底层量化策略均为自主研发，由投资经理统一调整联动关系 [22] - 长期兼具收益性与风险控制效果，截至2025年11月14日，宏观量化多资产多策略系列所有产品实现2023-2025年连续3年正收益，回撤显著小于单一资产 [22] 持续进化能力 - 公司计划未来拓充策略条线，优化现有量化子策略，加大量化交易和投研系统的研发投入，丰富产品线，实现管理规模稳步增长 [23] - 公司将加大投研与技术人才引进力度，持续优化“数据+服务器+人工智能算法”三轮驱动的投研模式，巩固在量化投资领域的地位 [23]

行业地域分布 - 截至2025年10月底国内证券私募总家数为7586家其中一线城市（北上广深杭）私募管理人共5479家占比高达72.22% [2] - 头部私募（规模50亿以上）数量上海最多达108家其次为北京57家深圳26家 [2] 各地区私募业绩与规模 - 北京地区有业绩显示产品数745只规模合计594.20亿元1-10月收益均值29.54% [3][5] - 上海地区有业绩显示产品数1519只规模合计1286.10亿元1-10月收益均值28.36% [3][9] - 广州地区有业绩显示产品数288只规模合计211.95亿元1-10月收益均值34.05% [3][13] - 深圳地区有业绩显示产品数884只规模合计888.02亿元1-10月收益均值31.67% [3][18] - 杭州地区有业绩显示产品数330只规模合计349.90亿元1-10月收益均值36.48% [3][23] - 其他地区有业绩显示产品数1294只规模合计962.00亿元1-10月收益均值25.93% [3][26] 北京地区私募详情 - 北京地区私募共1258家其中主观私募903家量化私募145家主观+量化181家 [4] - 规模分布为50亿以上57家10亿-50亿117家10亿以下1084家 [5] - 收益前三私募为北京禧悦私募、北恒基金、华澄私募北京禧悦私募旗下5只产品规模合计4.16亿元 [5][7] 上海地区私募详情 - 上海地区私募共2021家其中主观私募1335家量化私募334家主观+量化306家 [8] - 规模分布为50亿以上108家10亿-50亿225家10亿以下1688家 [9] - 收益前三私募为上海恒穗资产、海升基金、玖歌投资上海恒穗资产旗下3只产品规模合计0.88亿元 [9][12] 广州地区私募详情 - 广州地区私募共445家其中主观私募316家量化私募38家主观+量化86家 [13] - 50亿以上私募仅3家分别为阿巴马投资、汐泰投资、正圆投资 [13] - 收益前三私募为精砚私募、海南香元私募、泽元投资精砚私募旗下4只产品规模合计5.30亿元 [13][16] 深圳地区私募详情 - 深圳地区私募共1278家其中主观私募943家量化私募125家主观+量化195家 [17] - 规模分布为50亿以上26家10亿-50亿79家10亿以下1173家 [18] - 收益前三私募为乾图投资、富延资本、深圳泽源乾图投资旗下4只产品规模合计14.35亿元 [18][21] 杭州地区私募详情 - 杭州地区私募共477家其中主观私募330家量化私募50家主观+量化87家 [22] - 规模分布为50亿以上13家10亿-50亿47家10亿以下417家 [23] - 收益前三私募为农夫私募、浩坤昇发资产、巴克夏投资农夫私募旗下3只产品规模合计5.53亿元 [23][25] - 宁波幻方量化管理规模跨入700-800亿区间旗下11只产品规模合计23.69亿元 [25] 其他地区私募详情 - 其他地区私募共2107家其中主观私募1512家量化私募159家主观+量化412家 [26] - 私募数量过百地区有成都149家、厦门127家、南京113家、长沙103家 [26] - 收益前三私募为路远私募、明泽投资、壹点纳锦（泉州）私募路远私募旗下3只产品规模合计8.18亿元 [26][31]

来源：智通财经 周一，金融市场面临又一轮猛烈的抛售，席卷了从黄金到加密货币再到此前高飞的科技股在内的诸多资 产，并将道指拖入了自今年四月特朗普关税风波以来最糟糕的三日连跌。 智通财经周一早间就曾介绍过，过往当其他资产走弱时，投资者往往会转向黄金寻求更安全的资金"避 风港"。然而，本月的情况却并非如此——近期，黄金与美股常常出现同步下跌的情况，一些业内人士 已开始担心，这可能暗示市场正面临更为严峻的局面，尤其当这意味着投资者无处可寻避风港时…… 本月以来，美股市场的震荡已持续加剧，因科技巨头们宣布巨额资本支出计划，而这些计划日益依赖于 发行大量债务。交易员的忧虑情绪已将华尔街的"恐慌指数"——芝商所波动率指数VIX，推升至了四月 特朗普"解放日"关税公告以来的最高水平之一。 高盛资产管理公司全球量化投资策略联席主管Osman Ali表示，"尽管(AI领域的)赢家应该会多于输家。 但同时很明显，有些企业将无法在这个新世界中竞争。" 行情数据显示，截至周一收盘，科技股占比较高的纳斯达克指数周一下跌0.8%，标普500指数下跌 0.9%。道琼斯工业平均指数下跌1.2%，跌幅达557点。 即便是股神巴菲特"破天荒"对谷 ...

| 百亿量化私募最新全名单 | | | | | | | | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 数据来源:私募管理人(经托管复核)/托管人,整理自私募排排网, | | | | | | | | | 截至2025年10月底。按员工人数由高到低排序。 | | | | | | | | | 自发:私募排排网公众号 | | Q | | | | | | | 办公城市 核心策略 排序 | 公司简称 | 实控人 | | | 成立时间 | 员工 | 是否有9 | | | | | | | | 人数 | 号牌 | | C | 九坤投资 | 姚齐聪, 壬琛 | 北京 | 股票 | 2012-04 | 160 | 是 | | 2) | 灵均投资 | 蔡建良 | 北京 | 股票 | 2014-06 | 155 | 合 | | 3 | 佳期秋景 | 吴霄霄 | 上海 | 股票 | 2014-11 | 148 | 를 | | 4 | 员德私募 | 徐御之 | 上海 | 股票 | 2014-11 | 1 245 | 是 | | 5 | 因语资产 | 徐书楠 | 北京 | 股票 ...

市场资金流向与机构行为分析 - 近期市场融资数据显示，煤炭行业获得1.34亿元的净买入额，药明康德获得2.07亿元的大手笔加仓[3] - 表面看是市场对周期板块和龙头股的认可，但量化分析揭示，机构资金可能利用公开的利好消息作为掩护进行反向操作[3] - 普通投资者看到利好消息追入后反而被套，可能因为未能理解主力资金的真实意图[9] 优质股票的波动特征与机构策略 - 优质股票面临跟风盘和获利盘越来越多的天然矛盾，导致其上涨过程中必然伴随剧烈震荡[4] - 机构采用“慢牛快调”的行为模式，即缓慢上涨配合快速调整，例如某股票过去四个月涨幅接近翻倍，但期间经历了三次剧烈调整，其中一次调整幅度高达30%[5][6] - 通过量化系统可观察到“机构震仓”现象，即机构故意打压股价制造恐慌，配合“机构库存”数据可判断为洗盘行为而非真正出货[9] 量化工具揭示的市场行为本质 - 量化数据提供了观察市场本质行为的视角，例如蓝色K线代表机构震仓，橙色部分代表机构库存[9] - 当某个板块获得大量融资买入时，若同时出现蓝色K线和机构库存的组合，往往意味着主力在借利好洗盘[10] - 投资的关键在于理解数字背后反映的市场行为逻辑，而非价格波动本身[11] 对投资者的策略建议 - 投资者不应被表面数据迷惑，需学会从交易行为角度思考[10] - 需要找到适合自己的分析工具并建立自己的投资纪律[10] - 在市场中，看不见的资金博弈才是本质，投资者应在别人恐慌时保持理性[11][12]

中证A500指数核心特征 - 指数于2024年9月发布，从各行业选取市值较大、流动性较好的500只证券作为样本，以反映各行业最具代表性上市公司的整体表现 [5] - 指数行业分布均衡，权重最大的行业为电子（11.34%），其次为银行（9.35%）和电子设备及新能源（8.17%） [5] - 指数以不到全市场1/10的股票数量，覆盖了全部A股71.2%的营业收入、56.1%的市值以及62.5%的归母净利润，市场覆盖度广 [5] - 指数特征可概括为“核心资产+新质生产力”，金融、地产行业权重占比更低，电子、医药、电力设备及新能源、计算机等新兴领域合计占比超过31% [5] - 与沪深300指数相比，中证A500指数相对超配新兴产业，低配传统行业 [29] - 指数成分股风格分散、集中度低、交投活跃、流动性好，当前PE-TTM为13.42，位于近三年51.13%分位点，估值处于合理区间 [31][32] 中证A500指数增强策略优势 - 策略结合了指数的行业均衡长期配置价值与量化策略的灵活Alpha挖掘能力，为投资者提供更具竞争力的投资工具 [6] - A500指数覆盖35个中证二级行业及91个中证三级行业，分散配置可降低单一行业风险 [6] - 量化指增策略可通过多因子模型优化行业配置，提升组合抗风险能力 [6] - 指数在工业、信息技术、医药卫生等新兴行业权重较高，量化策略能捕捉新质生产力带来的增长红利 [7] - 成分股流动性较好，量化策略可利用流动性差异和市场错误定价获取超额收益 [8] - 策略在跟踪指数Beta收益的基础上，通过Alpha策略提升长期收益，并利用风险控制模型实现收益与风险的平衡 [9] - 量化增强策略结合量价因子、基本面因子和另类因子，能灵活捕捉多元化超额机会，并适应市场风格切换 [10] 九坤投资A500指数增强产品表现 - 九坤投资于2025年3月成立“九坤元嘉中证A500指数增强1号量化”产品，截至10月底，该产品近6个月业绩在百亿私募A500指增榜中位居第2 [2] - A500指增是九坤投资时隔4年发布的新策略，公司在此前已拥有超过7年实盘的沪深300、中证500、中证1000指增业绩积累 [3] - 公司成立于2012年，在量化领域深耕逾13年，获得150多项行业荣誉，投研团队普遍来自顶尖高校，过去5年招聘的研究员90%以上具备AI研究背景 [13][14] - 公司认为A500指数交投活跃、行业分布广泛的特点与量化投资的分散化策略高度契合，有利于实现超额收益 [15] A股宽基指数演进 - 第一代宽基指数如上证综指、深证成指，反映单一市场上市公司整体运行态势 [20] - 第二代宽基指数如沪深300、中证500，聚焦跨市场不同市值规模上市公司的综合表现 [20] - 第三代宽基指数如中证A500，在传统市值规模与流动性规则基础上，融合了行业均衡、ESG、互联互通等要素，从多元维度刻画资本市场结构 [20][21]

公司背景与业绩 - 公司董事长拥有十一年交易生涯及百亿元资金规模管理经验 [1] - 董事长博士期间开始期货交易，2013年首次参加期货日报实盘大赛即获冠军 [1] - 公司当前管理规模已超过100亿元 [1] 核心投资策略 - 重点推荐全天候策略，该策略由桥水基金发明，通过配置股票、债券、黄金、大宗商品等低相关性品种实现长期稳定收益 [1] - 策略已成为境内外大型资管机构的核心选择 [1] - 指出沪深300指数与国债期货呈现反向波动特征，叠加商品、黄金等品种可构建抗风险能力更强的投资组合 [1] 后市观点与交易理念 - 认为大宗商品将迎来周期机遇 [1] - 交易理念强调牛市需聚焦主线板块，市场高位时要果断止盈，避免过度依赖量化逻辑 [1] - 资管机构应以绝对收益为目标，通过加大研发投入、优化策略体系为客户创造长期价值 [1] - 面对市场波动，坚守风险控制与趋势判断是行业中长期立足的关键 [1]

公募基金业绩比较基准改革 - 10月底公募基金业绩比较基准征求意见稿公布 11月4日改革加速落地 业绩比较基准要素一类库 二类库名录已经下发[2] - 业绩"尺"与"锚"有了标准 产品的"人设"被基准牢牢锁定 投资者需明确自身投资目标的锚点[3] 主动权益基金业绩基准与表现分析 - 主动权益产品投资朴素准则是跟上或跑赢平均水平 市场平均常用Wind偏股混合基金指数（885001）衡量 该指数反映国内偏股混合型基金整体表现[4] - 近十年偏股混基金指数持续稳定跑赢主流宽基指数 体现主动权益基金群体的阿尔法 例如2019年指数回报45.02% 高于万得全A的33.02% 2020年指数回报55.91% 显著高于沪深300的27.21%[4][5] - 但单只主动权益基金长期持续跑赢偏股混基金指数难度大 2016年以来连续5年每年都跑赢的产品占比低于5% 大部分产品仅能在两到三年跑赢[6][8] 量化基金的投资优势 - 通过量化基金获取超越市场平均收益是成功概率更高的路径 量化擅长对标基准并力争跑赢 借助模型纪律性赢得胜算更大的比赛[10] - 国内不少量化增强产品能做到"年年有超额" 例如华安事件驱动量化混合自2020年5月张序管理以来 每年跑赢偏股混基金指数和中证800指数[11][12] - 2025年前9个月该基金回报39.51% 跑赢偏股混指数的35.37% 2024年回报21.82% 跑赢指数的3.45% 2023年回报-8.63% 跑赢指数的-13.52%[13] 华安事件驱动量化混合产品分析 - 基金机构投资者占比高 A类机构持有份额占比87.99% C类机构占比98.19% 合计机构占比94.67% 显示专业投资者青睐[14] - 基金经理张序拥有近9年基金行业从业经验 近5年公募管理经历 采用A+F（AI+Fundamental）量化投资体系 根据产品定位搭配策略[15][16] - 该产品以行业轮动+选股的量化策略为核心 行业轮动结合微观多因子 中观景气预测 宏观事件驱动三维体系 选股策略纳入事件驱动模型形成可执行交易策略[18][20] - 组合构建环节将选股模型和行业轮动结合 通过基本面分析追求1+1>2效果[21] 行业变革与量化投资机遇 - 业绩比较基准从合同"装饰品"变为"硬约束" 公募行业经历逻辑重塑 跟上基准是基本要求 跑出阿尔法是基金经理价值体现[24] - 这一转变为以纪律性见长的量化投资打开新窗口 为投资者提供更高效的稳定超额收益工具[24]

量化投资策略演进 - 公司量化团队突破传统线性分析局限，采用非线性分析方式更精准地挖掘市场投资机遇[1] - 投资策略从依赖线性分析把握长期规律，向结合非线性分析技术以适应市场变化过渡[2] - 针对指数样本增强，储备了线性多因子模型和非线性机器学习模型两类策略[2] 线性与非线性模型结合 - 指数样本增强主要采取线性和非线性相结合的方式，由多因子模型与机器学习模型互相协作[1] - 线性策略以常见的多因子模型为主，非线性策略包括XGBoost、LightGBM等非线性映射方法[2] - 模型间相关性较低，力争有效降低整体组合的跟踪误差并获得相对稳健的超额收益[1] 神经网络学习技术应用 - 在简单神经网络学习基础上，进一步开发复杂神经网络学习，将长期规则和中短期信息相结合[3] - 通过在原有因子特征基础上做提取，再放到有监督的神经网络训练，有助于模型迅速适应市场变化[3] - XGBoost等技术可展示因子重要性，帮助识别关键因子，增强模型对市场变化的适应能力[2] 卫星策略与风险管理 - 在指数样本增强策略基础上，辅以卫星策略做进一步的风格补充，包括红利优选和大盘成长优选[4] - 红利优选策略在小市值、低估值、高盈利等方面有较强风格暴露，大盘成长优选策略侧重大市值、高成长[4] - 同步开发财务风险管理策略，力争避免风险事件带来的意外冲击[5] 量化产品体系与发展 - 指数样本内增强策略叠加卫星策略，共同构成量化策略体系，自2019年实盘以来已逐步成熟[5] - 公司已推出银河沪深300指数增强基金、银河中证A500指数增强基金两只指增产品[5] - 拟新发行银河中证800指数增强基金，该指数结合大盘蓝筹与中盘成长风格，覆盖申万31个一级行业[5]