行业竞争格局 - 国内量化行业已进入高质量发展深水区，头部机构间的人才争夺战从薪酬比拼升级为系统性能力较量 [1] - 行业竞争围绕三大核心维度展开：数据算法技术壁垒、人才组织效能革命、新技术转化速度竞赛 [4] - 未来的赢家属于能将技术纵深与人才密度转化为持续进化能力的机构 [6] 人才战略 - 公司建立"以综合素质为基，以发展潜力为要"双轨制选拔标准：资深人才考察研究能力与团队协同潜力，新生力量通过"实习生留用计划"深度孵化 [2] - 候选人必须兼具扎实的数理统计功底、顶尖编程能力及金融市场洞见 [2] - 通过实习生计划转化的优秀人才已成为公司策略研发的中坚力量 [2] - 构建覆盖人才全生命周期的三层进阶培育机制：筑基阶段(导师引领)、突破阶段(宽松赋能)、升华阶段(资源倾斜) [3] 技术布局 - 数据维度构建"广度+深度"双引擎：横向拓展另类数据源，纵向借助大语言模型实现非结构化数据深度解析 [5] - 算法进阶深耕深度学习模型应用，早期将深度学习植入因子策略组合 [5] - 算力筑基方面前瞻布局算力集群建设，现已建成大规模调度能力 [6] 组织生态 - 建立"资源支持+试错包容"双轨制，加速技术创新落地 [6] - 打造动态进化文化，以"保持危机感"为内核推动组织与人才持续迭代 [6] - 贯彻"合作与竞争动态平衡"理念：组内强协同，组间适度竞争 [3]

本次解除限售股份的基本情况 - 公司向18名特定对象发行人民币普通股（A股）股票，新增股份上市之日起限售期为6个月 [1] - 本次发行完成后公司总股本由1,772,456,167股增至未披露具体数值（因未发生送股、资本公积转增等事项） [1] - 本次解除限售股份数量为132,260,268股，占公司总股本比例6.9438% [1] - 主要发行对象包括国泰海通证券、海南文泰日晟私募基金、华泰资产管理等机构投资者 [1] 股东承诺履行情况 - 18名股东均遵守6个月限售期承诺，未发生违规转让行为 [2] - 不存在非经营性占用公司资金或违规担保情形 [2] 股本结构变动 - 解除限售后无限售流通股从1,772,277,892股（占比93.05%）增至1,904,538,160股（占比99.99%） [3] - 限售条件流通股全部转为流通股，总股本保持不变 [3] 保荐机构核查结论 - 保荐人确认解除限售符合《深圳证券交易所股票上市规则》等法规要求 [3] - 信息披露被认定为真实、准确、完整 [3]

李大刚职业生涯 - 李大刚于2021年11月加入于翼资产担任基金经理后升任研究总监[4] - 此前在申万菱信基金工作10年历任行业研究员、基金经理等职管理公募产品[4] - 早期职业生涯始于2004年曾在中信建投证券、安信证券担任分析师[4] 于翼资产概况 - 公司成立于2016年2月注册资本2000万元核心团队平均从业超10年[8] - 2020年曾跻身百亿私募行列后因投研人员流失规模萎缩至10-20亿元[8] - 当前运作23只私募产品投资策略涵盖股票多头和宏观对冲[8] 李大刚市场观点 - 近期分析指出市场呈现"跷跷板效应"建议布局中报业绩亮眼板块[5] - 认为海外关税谈判临近尾声将带来宏观环境稳定性提升[5] 公司动态 - 于翼资产发布讣告确认李大刚7月12日因病逝世享年48岁[2] - 公司高度评价其专业贡献称将协助家属处理后事[4]

中国量化私募行业代际格局 - 行业已形成老牌（2015年7月前成立）、中生代（2015年7月-2020年6月成立）、新锐（2020年7月后成立）三代格局，分别以策略韧性、规模扩张加速、AI技术应用为特征 [2] - 老牌量化私募共111家（管理规模5亿以上），头部50亿以上占比32.43%（36家），上海地区占比过半（58家）[3][4] - 中生代量化私募108家，头部26家，上海地区集中度最高（48家）[8][9] - 新锐量化私募39家，头部仅5家，上海/北京为主要聚集地（均超10家）[12][13] 头部量化私募核心数据 - 老牌头部私募员工规模突出：灵均投资（157人）、佳期私募（156人）、九坤投资（155人）等8家超100人 [4] - 中生代头部私募中纽达投资、乾象投资等7家员工超60人，宁波幻方量化管理规模达600-700亿元 [9][11] - 新锐头部私募北京正定私募（80人）、磐松资产（67人）员工规模快速扩张 [13] 各代际业绩表现 - 老牌量化私募上半年收益前10包括锦望投资、稳博投资、智信融科等，智信融科核心团队源自WorldQuant，策略储备多元 [7][4] - 中生代量化私募收益前3为量创投资（多策略量化）、广州天钲瀚（量化择时）、宁波幻方量化（长期业绩稳定），幻方量化近5年收益居百亿私募前10 [9][11] - 新锐量化私募平均收益高于老牌和中生代，云起量化（AI驱动）、全成基金（多产品线）、海南盛丰私募（程序化交易）位列前三 [13][14][15] 区域与策略分布 - 上海为量化私募核心聚集地：老牌58家、中生代48家、新锐超10家 [3][8][12] - 股票策略占主导：老牌百亿私募中灵均、九坤等均以股票为核心策略，新锐私募云起量化、全成基金亦聚焦股票量化 [4][13][14] - 期货及衍生品策略在部分机构表现突出：洛书投资（老牌）、蒙玺投资（中生代）等 [4][9]

量化私募行业上半年三大现象级事件 - 量化私募在AI领域取得突破性成果，AI+量化成为关注焦点，各机构加速布局智能投研系统 [2][3] - 量化私募业绩显著领先主观私募，592只量化多头产品上半年收益均值达17.54%，而1758只主观多头产品收益均值仅为11.57% [2][21] - 百亿量化私募数量首次超过主观私募，截至6月底百亿量化私募达41家，超越百亿主观私募的40家 [2][28] AI驱动量化投资新纪元 - DeepSeek大模型推出标志着量化投资进入"AI驱动"新纪元，其应用曾登顶中美应用商店下载榜 [3] - 头部量化私募在AI技术研发上取得多项突破：九坤投资成功复现DeepSeek-R1并发现多项技术问题；念空科技提出SASR训练框架，在部分任务中表现超越GPT-4o [3] - AI对量化投资的反哺体现在数据处理、因子挖掘、投资组合优化和交易执行四大领域 [10][11][12][13] 量化私募的AI布局 - 16家百亿AI量化私募管理的197只产品合计规模236.13亿元，上半年收益均值约16.32% [16] - 头部量化私募AI布局：黑翼资产实现全流程AI量化投资；进化论资产研发专属AI智能体；九坤投资打造AI原生研究平台；聚宽投资与阿里云合作项目入选典型案例 [14][15] - 明汯投资拥有数千张GPU卡，AI算力达400P Flops，位居世界超算排名TOP500 [16] 量化与主观私募业绩对比 - 百亿量化私募旗下194只量化多头产品上半年收益均值18.84%，超额收益均值15.26%；而171只主观多头产品收益均值仅4.80% [21][22] - 百亿私募收益前十名中量化占据8家，后十名中主观占据6家 [24][25] - 龙旗科技、稳博投资、信弘天禾旗下产品包揽超额收益前三名 [22][23] 百亿私募格局变化 - 2024年底百亿量化私募33家，主观46家；2025年6月量化反超至41家，主观40家 [28][29] - 最新百亿私募达90家，量化与主观各42家 [28] - 量化私募数量增长得益于AI技术进步和投资者偏好变化 [29]

公司概况 - 公司成立于2016年，是国内量化行业先行者之一，依托数据挖掘、统计分析和软件开发能力构建了覆盖多市场、多品种、全频段的量化资产管理平台 [1] - 自主研发的低延迟交易策略和系统形成技术壁垒，业绩表现获市场广泛认可 [1] - 截至2025年6月，公司资管规模110多亿元，员工90余人 [1][4] 业绩表现 - 2025年上半年李骧管理的产品收益均值位列私募基金经理量化收益半年度Top10 [1] - 旗下产品近1年平均收益位列百亿量化私募近1年收益排名Top10 [1] - 截至2025年5月底，旗下产品近一年收益均值位列股票策略收益Top10 [1] 发展历程 - 2016年注册成立，2017年完成基金业协会备案并开始研发资管策略 [4] - 2019年成为国内头部低延迟自营交易机构，进军资管业务 [4] - 2020年管理规模达10亿元，2022年40亿元，2023年60亿元，2024年70亿元，2025年突破110亿元 [4] 核心策略 - 采用多因子选股模型，从全球200+数据源构建多元化因子库 [9] - 策略以指数增强、市场中性等股票策略为主，布局万得全A等权、中证500、中证1000等主流指数 [9] - 短周期策略表现亮眼，指数增强系列产品历史超额回撤低，与同行低相关性 [9] 投研团队 - 团队近60人，具备全球知名高校数学、物理等背景及海内外机构工作履历 [10] - 采用"大组"研究+"小组"激励模式提升效率 [10] - 创始人李骧拥有17年量化交易经验，擅长低延迟策略 [8][11] 产品线 - 代表产品包括蒙玺国证2000指数量化1号、万得小市值指数量化1号等，运作以来超额收益显著 [15] - 短周期时序策略通过自建底仓跟踪指数成分股，捕捉日内价差获取收益 [14] 行业荣誉 - 2023年获中国私募金牛奖三年期金牛私募管理公司（相对价值策略） [21] - 2024年获私募排排网金排奖年度TOP50（股票量化多头策略） [21] - 2025年获证券时报金长江奖稳健发展私募基金公司等三项荣誉 [22] 技术优势 - 自建行业领先的低延迟交易系统，每年投入千万级IT升级费用 [13] - 深度布局AI赋能策略投研，技术护城河显著 [1][11] - 人才储备先于策略储备，策略储备先于管理规模 [13]

公司规模与行业地位 - 蒙玺投资管理规模从50-100亿元跃升至110多亿元 成为新晋百亿量化私募[1] - 微观博易管理规模突破百亿 推动百亿量化私募数量达41家 历史上首次超过40家百亿主观私募[1][11] - 百亿量化私募数量较2024年12月底的33家增加8家 同期百亿主观私募从46家减少至40家[11] 公司业绩表现 - 蒙玺投资近1年收益在28家百亿量化私募中排名第6 旗下5只产品平均收益因监管要求未披露[1] - 公司旗下"蒙玺万得全A等权指数量化1号B类份额"为收益最高产品 具体收益率未披露[5] - 创始人李骧管理全部5只展示业绩产品 拥有17年量化交易经验 专注低延迟交易策略[6] 公司核心优势 - 低延迟交易系统处于行业领先地位 每年保持千万级IT升级投入 2019年率先使用AI辅助投研 2025年初成立AI Lab[8] - 构建多因子选股模型 覆盖全球200+数据源 策略布局包括万得全A等权、中证500、国证2000等主流指数[9] - 投研团队近60人 采用"大组研究+小组激励"模式 团队成员具备全球知名高校数理背景及海外机构履历[10] - 坚持人才储备先于策略储备原则 现有员工90余人 持续完善人才梯队建设[10] 行业格局特征 - 百亿量化私募中员工超百人的有8家 灵均投资、佳期私募、九坤投资员工均超150人[12] - 按成立时间划分：2015年6月前成立的老牌私募25家 2015-2020年成立的中生代私募14家 2020年后新锐私募3家[12] - 地域分布高度集中 上海地区百亿量化私募20家占比近50% 北京10家、澄迈4家、杭州3家[13] - 头部机构规模显著 九坤投资产品规模达220202万元 灵均投资员工1157人位居行业首位[14][15]

香港金融市场表现 - 香港金融市场强劲表现及新股集资活动蓬勃吸引韩国金融界关注[1][2] - 今年首五个月在港韩资持牌机构证券交易总额超1.5万亿港元，为去年全年的2.8倍[1][2] - 韩国投行成为多只在港上市新股的基石投资者[1][2] 韩国投资兴趣与动机 - 韩国金融界看好香港证券市场前景及大中华区创科发展商业化潜力[1][2] - 韩国投资者希望通过香港分散资产配置风险[1][2] - 韩国创投及私募基金对投资香港及内地市场兴趣浓厚[1][2] 金融产品创新与数字资产 - 香港推出全球首只锚定韩国上市科企的杠杆反向产品，吸引韩国投资者[3] - 香港数字资产发展及即将生效的稳定币条例引发韩国业界高度关注[1][3] - 韩国金融界研究将香港创新金融产品理念应用于其他企业[3] 两地金融市场联通 - 港韩可推动金融市场联通，例如互挂ETF产品以提升流动性和投资者基础[4] - 香港汇聚内地和国际资金，促进港韩金融互通机制可吸引更多海内外资金[4] - 两地合作可拓宽资产配置选项并开创新投资领域[4] 创科合作与产业对接 - 香港与大湾区创科生态可助力韩国科企在人工智能、生物医药等领域深化合作[5] - 韩国企业希望与香港及大湾区在智慧城市、绿色科技等方向加强对接[5] - 香港世界级大学和科研能力为双方科企提供商业化机遇[5] 区域合作与经济韧性 - 香港作为超级联系人和超级增值人，推动区域内合作提升双方经济竞争力[5] - 未来将举办更多金融、创科、经贸交流活动以加深合作[5]

私募仓位变化 - 股票私募仓位指数升至77 36% 较前一周大幅上涨2 07% 逼近年内新高并刷新年内次高纪录 [1] - 百亿级股票私募仓位指数达到83 26% 较前一周大幅提升3 3% 创下近93周以来的新高 [1] - 满仓股票私募占比超六成 60 66%的股票私募仓位处于满仓水平 超八成股票私募仓位在半仓及以上 [1] - 满仓百亿私募占比超七成 72 41%的百亿私募仓位处于满仓状态 合计低仓和空仓百亿私募占比不足10% [1] 私募机构信心 - 股票私募和百亿私募仓位配置呈现明显的"加仓上移"特征 显示私募机构对后市持乐观态度 [2] - 百亿级私募的仓位调整幅度更为显著 反映出头部私募机构更强的做多信心 [2] 私募业绩表现 - 有业绩展示的51家百亿私募上半年平均收益率达10 87% 大幅跑赢同期沪深300指数0 03%的涨幅 [2] - 48家百亿私募实现正收益 占比高达94 12% [2]

宏观策略核心理念 - 桥水采用"被动的智慧"策略，不参与预期差博弈，而是承认无法预知宏观风险，理解周期但不试图精准把握周期 [1] - 联海资产通过自研宏观情景概率模型构建全天候资产配置策略，以高夏普比率和低回撤实现穿越周期的目标 [1] - 量化模型用于描述经济周期的矛盾性和模糊性，并通过科学方法统计宏观状态概率分布以优化资产配置 [1] 风险平价策略升级 - 联海资产将资产分为复苏、过热、滞胀和衰退四类，每类包含典型和非典型状态，通过量化模型刻画宏观模糊性并计算概率分布 [1] - 深度拆解风险因子，从宏观敞口溯源资产波动原因（如黄金价格受宏观政策、风险偏好、利率等影响），而非简单依赖历史波动率 [2] - 重新定义结构化样本，使用宏观情景概率切割周期类型（如"典型周期"或"非典型周期"），动态结合量化预测与现实数据 [2] - 将最大回撤控制前置，与夏普比率同等重要，以优化投资者体验 [2] 阿尔法与贝塔收益结合 - 联海资产以量化模型驱动的动态股债商配置形成稳定贝塔收益基本盘，同时叠加主动宏观阿尔法策略（如错误定价多空操作和期权杠杆） [2] - 成熟市场中贝塔收益通常高于阿尔法，桥水过往业绩显示贝塔贡献主要收益，联海通过二者融合避免意外风险暴露 [2] 当前宏观环境分析 - 国内处于非典型周期，通胀传导路径部分失效：生产强但消费动力不足导致价格疲软，企业及居民信贷需求不足 [3] - 政策变量对经济规律影响显著，国内周期不如海外明显，主流周期模型难以适应本土环境 [4][5] - 数据质量制约建模精度，中国宏观数据在时间长度、统计口径等方面与海外存在差距，例如PMI数据呈现"小锯齿"而非清晰大波浪周期 [5] - 中国与全球周期错位，海外衰退/复苏周期性明显，而国内投资需更关注货币政策与财政政策 [5] 行业前景与竞争格局 - 全球宏观多资产配置策略占比超13%，国内仅2%，市场占有率提升空间显著 [6] - 联海资产是国内早期宏观量化模型研发者，团队来自清华、北大等顶尖院校，具备多学科背景与多策略阿尔法收益能力 [3] - 未来经济增速放缓将强化内生周期逻辑，贝塔收益成为主流，宏观策略发展空间将进一步打开 [6] - 海外宏观基金因贝塔策略规模不受限，单只基金容量较大，这一特点将助力国内宏观策略发展 [6]