量化市场跟踪：大类因子表现 - 最近2周全市场股票池中，流动性因子和杠杆因子分别获取正收益0.36%和0.34% [4] - 盈利因子同期获取正收益0.27%，估值因子、非线性市值因子和市值因子分别获取正收益0.18%、0.18%和0.11%，显示市场风格偏向大市值 [4] - Beta因子、残差波动率因子和成长因子表现较差，分别获取负收益-0.65%、-0.55%和-0.21% [4] 量化市场跟踪：单因子表现 - 沪深300股票池中，最近2周表现最好的因子是单季度营业利润同比增长率(2.54%)和单季度净利润同比增长率(2.36%)，表现最差的因子是总资产增长率(-1.94%) [5] - 中证500股票池中，市销率TTM倒数(1.90%)和净利润断层(1.55%)表现较好，单季度总资产毛利率(-2.12%)和总资产毛利率TTM(-2.08%)表现较差 [5] - 流动性1500股票池中，市盈率因子(2.19%)和市盈率TTM倒数(2.09%)表现领先，单季度总资产毛利率(-1.64%)和总资产毛利率TTM(-1.63%)表现落后 [5] 量化市场跟踪：因子行业内表现 - 最近2周，净资产增长率、净利润增长率等基本面因子在纺织服装、非银金融和休闲服务行业正收益较为一致 [6] - 估值类因子中，BP因子在多数行业获取正收益，残差波动率因子和流动性因子在美容护理行业正收益明显 [7] - 市值风格上，有色金属、非银金融、建筑材料行业大市值风格显著 [7] 投资组合跟踪：PB-ROE-50组合 - 最近2周PB-ROE-50组合在中证800和全市场股票池中分别获取1.45%和0.75%的正超额收益 [8] - 该组合在中证500股票池中获得负超额收益-0.82% [8] 投资组合跟踪：机构调研组合 - 最近2周公募调研选股策略和私募调研跟踪策略均获取正超额收益，相对中证800的超额收益分别为1.03%和1.89% [9] 投资组合跟踪：大宗交易与定向增发组合 - 最近2周大宗交易组合相对中证全指获取负超额收益-0.57% [10] - 同期定向增发组合相对中证全指也获取负超额收益-1.13% [11]

核心观点 - 2025年第三季度市场表现强劲，三大指数均实现月线五连阳，创业板50指数季度涨幅达59.45%，上证指数上涨12.73% [1][9] - 从择时模型信号看，短期模型大多中性偏空，中期模型中性，长期模型看多，综合模型看空，预示后市或倾向于向上震荡 [2][67] - 2025年四季度看好电力设备及新能源、通信、综合行业 [2][133] 2025年三季度市场复盘 主要宽基指数表现 - 创业板50指数季度上涨59.45%，收盘价3,418.56点；创业板指上涨50.40%，科创50上涨49.02% [10] - 深证100指数上涨31.13%，深证成指上涨29.25%，中证500指数上涨25.31% [10] - 沪深300指数上涨17.90%，上证指数上涨12.73%，上证50指数上涨10.21% [10] 行业指数表现 - 通信行业涨幅最大，达50.20%；电子行业上涨44.49%；有色金属上涨44.06%；电力设备及新能源上涨41.06% [11] - 机械、计算机、基础化工行业涨幅分别为25.68%、23.71%、20.96% [11] - 银行和综合金融行业为负收益，分别下跌8.66%和9.03% [12] 基金表现 - 偏股混合型基金平均收益为25.83%，股票型基金平均收益为25.79% [13] - 灵活配置型基金和混合型基金平均收益分别为20.56%和20.44% [13] - 2025年三季度新成立公募基金818只，合计募集69,794.7亿元 [13] 择时策略表现 短期择时模型 - 价量共振V3模型在上证指数年化收益12.12%，最大回撤15.05%，胜率64.0% [19] - 低波之刃模型在上证50指数年化收益3.81%，最大回撤15.54%，胜率58.2% [23] - 特征龙虎榜机构模型在沪深300指数年化收益15.79%，最大回撤20.93%，胜率60.0% [24] 中期择时模型 - 推波助澜V3模型在沪深300指数年化收益11.01%，最大回撤18.62%，胜率57.8% [35] - 月历效应模型在中证1000指数年化收益9.47%，最大回撤15.77%，胜率100.0% [40] 长期择时模型 - 动量摆动模型在中证500指数年化收益7.02%，最大回撤42.44%，胜率57.1% [42] 综合与智能算法模型 - 综合兵器V3模型在沪深300指数年化收益30.28%，最大回撤18.03%，胜率57.0% [43] - 沪深300指数智能择时模型年化收益35.55%，最大回撤23.64%，胜率57.8% [49] - 中证500指数智能择时模型年化收益47.64%，最大回撤43.42%，胜率61.7% [55] 港股择时模型 - 成交额倒波幅模型在恒生指数年化收益10.62%，最大回撤51.97%，胜率51.0% [60] 最新择时信号汇总 - 短期：成交量模型中性，低波动模型中性，智能300模型看空，智能500模型中性，特征龙虎榜机构模型看多，特征成交量模型看空 [64] - 中期：涨跌停模型中性，月历效应模型中性 [65] - 长期：动量模型所有宽基指数看多 [66] - 综合：综合兵器V3模型看空，综合国证2000模型看空 [67] 选股策略 惠特尼·乔治小型价值股投资法 - 选股标准包括总市值小于全市场平均、产权比率小于市场平均、每股企业自由现金流大于市场平均等 [70] - 2020年1月1日至2025年9月30日策略年化收益22.4%，波动率23.2% [76] - 最新持仓覆盖轻工制造、基础化工、纺织服装、医药等多个行业，包含依依股份、联科科技、华瓷股份等标的 [77][78] 福斯特佛莱斯积极成长选股策略 - 选股标准包括预估税前净利成长率>20%、营业利润率>10%、负债比例<30%等 [79] - 2020年1月1日至2025年9月30日策略年化收益5.7%，波动率21.5% [82] - 最新股票池包含鲁泰A、盐湖股份、云铝股份、药明康德等标的 [83] CANSLIM基本面选股 - 基于CANSLIM七个维度的选股标准，包括季度每股收益、年度收益增长率、新产品服务等 [87][93] - 2016年1月1日至2025年9月30日策略年化收益率16.9%，最大回撤55% [102] - 2025年策略收益43%，相对偏股混合型基金指数超额收益4.9% [102] - 最新股票池重点配置通信、电子行业，包含长芯博创、仕佳光子、新易盛等标的 [104] 形态识别选股 - 采用杯柄形态和双底形态识别技术选股 [106] - 杯柄形态最新突破个股包括深华发A、吉林化纤、新大洲A、四川双马等 [110] - 双底形态最新突破个股包括佰奥智能、中关村、四川双马、蓝丰生化等 [114] 行业轮动 模型构建逻辑 - 基于基金仓位测算结果构建行业轮动模型，假设公募基金在行业配置上存在alpha [115] - 将基金收益分解至中信一级行业，得到单支基金在各行业上的近似配置比例 [117] - 通过计算超配/低配比例的历史分位数生成行业配置信号 [118] 历史表现 - 行业轮动策略年化绝对收益21.45%，夏普比率0.71，最大回撤69.50% [125] - 相对等权一级行业超额年化收益10.24%，信息比率0.962 [126] - 2025年绝对年化收益39.49%，超额收益16.51% [129] 2025年四季度展望 - 基于基金仓位信号，看好电力设备及新能源、通信、综合行业 [133]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 本报告聚焦量化基金市场表现，总结主要指数和量化基金业绩表现、不同类型公募量化基金整体表现和业绩分布，以及收益表现较优的量化基金，供投资者参考。本期（9月27日 - 10月10日）A股全面上涨，量化基金普遍表现较好，指增超额回升 [1][2] 根据相关目录分别进行总结 主要指数和量化基金业绩表现 - A股全面上涨，沪深300、中证500、中证1000本期收益率分别为1.47%、2.17%、1.84% [3][6] - 量化基金表现较好，主动量化平均涨1.43%；沪深300指增、中证500指增、中证1000指增分别录得0.16%、0.19%和0.25%的正超额；市场中性平均上涨0.51% [4][9] 不同类型公募量化基金业绩表现 - 沪深300指数增强基金本期收益率1.63%，超额收益率0.16%等 [14] - 中证500指数增强基金本期收益率2.36%，超额收益率0.19%等 [14] - 中证1000指数增强基金本期收益率2.09%，超额收益率0.25%等 [15] - 其他指数增强基金本期收益率1.01%，超额收益率0.14%等 [15] - 主动量化基金本期收益率1.43% [16] - 市场中性基金本期收益率0.51% [16] 不同类型公募量化基金业绩分布 - 展示各指数增强型近半年超额收益率走势、主动量化基金近半年收益率走势、市场中性基金近半年收益率走势等 [18][25] - 展示各指数增强型基金超额收益率分布、主动量化型基金收益率分布、市场中性型基金收益率分布 [25][26] 不同类型公募量化绩优基金 - 沪深300指数增强绩优基金如华商300智选本期超额收益率1.72%等 [31] - 中证500指数增强绩优基金如光大中证500指数增强本期超额收益率1.28%等 [32] - 中证1000指数增强绩优基金如工银中证1000增强策略ETF本期超额收益率1.19%等 [33] - 其他指数增强绩优基金如泰康上证科创板综合指数增强本期超额收益率1.53%等 [34] - 主动量化绩优基金如汇安量化先锋本期收益率11.59%等 [35] - 市场中性绩优基金如工银绝对收益本期收益率1.91%等 [36]

2025 年 10 月 11 日 金融工程研究团队 魏建榕（首席分析师） 证书编号：S0790519120001 高 鹏（分析师） 证书编号：S0790520090002 苏俊豪（分析师） 证书编号：S0790522020001 胡亮勇（分析师） 证书编号：S0790522030001 傅开波（分析师） 证书编号：S0790520090003 王志豪（分析师） 证书编号：S0790522070003 盛少成（分析师） 证书编号：S0790523060003 苏 良（分析师） 证书编号：S0790523060004 何申昊（分析师） 证书编号：S0790524070009 蒋 韬（分析师） 证书编号：S0790525070001 相关研究报告 《有色金属板块的资金行为监测—金 融工程定期》-2025.10.10 《券商金股解析月报（2025 年 10 月） —金融工程定期》-2025.10.9 《港股量化：南下资金创 2021 年 2 月 以来新高，10 月增配有色—金融工程 定期》-2025.10.6 风险提示：模型测试基于历史数据，市场未来可能发生变化。 量化产品季度点评：300&500 增强 Q3 超额回 ...

私募行业登记规模已显著收缩。在监管趋严与市场自然出清的共同影响下，私募机构登记数量从2022年同期的超千家 锐减至今年前三季度的百余家，行业逐步告别规模扩张阶段。随着准入机制由宽松的登记备案转向严格的审核把关， 成功登记的私募管理人整体呈现专业化、精英化特征。 9月新登记证券类私募机构10家，登记数量罕见反超股权类私募，打破前8个月股权类私募登记持续领先的常态。值得 注意的是，9月新登记证券类私募普遍具备量化背景，量化渐成新私募创业关键入场券。 在行业总量严控的背景下，证券类私募登记数量的反超或更具含金量。这表明，在有限的"入场券"中，机构对二级市 场的布局意愿相对增强。行业准入壁垒渐高，今年以来新登记私募呈现三大标签：一是核心团队具备量化投资经验； 二是团队成员拥有公募从业背景；三是知名私募高管独立创业。 尽管9月量化产品备案占比回落，但其中股票策略产品占比仍超七成，核心策略依然聚焦权益市场。并且，百亿量化私 募仍为备案主力。对此，有私募人士分析称，量化产品占比的回落更多反映了短期市场环境下的风险偏好微调，而非 战略转向。 9月证券类私募登记罕见反超 据中基协统计，9月新登记私募共计14家，其中，证券类私募 ...

根据提供的量化研报内容，以下是关于报告中涉及的量化模型和因子的总结。 量化因子与构建方式 **1 大类风格因子** - **因子构建思路**：从不同维度刻画市场风格，并分析其在全市场股票池中的近期表现[1] - **因子具体构建过程**：报告未提供具体构建公式，但列出了因子类型，包括流动性因子、杠杆因子、盈利因子、估值因子、非线性市值因子、市值因子、Beta因子、残差波动率因子和成长因子[1] - **因子评价**：报告指出近期市场风格偏向于大市值[1] **2 单因子** - **因子构建思路**：通过构建多头组合，计算其剔除行业与市值影响后相对于基准指数的超额收益，以评估因子在不同股票池（沪深300、中证500、流动性1500）中的表现[12][16][18] - **因子具体构建过程**：对于每个因子，计算其因子值，然后构建因子多头组合（通常是因子值最高的股票组合），并计算该组合相对于基准指数的超额收益，收益已剔除行业和市值影响[12][16][18] - **因子评价**：报告对不同股票池中表现较好和较差的因子进行了列举，例如在沪深300中，单季度营业利润同比增长率等因子表现较好，而总资产增长率等因子表现较差[12]；在中证500中，市销率TTM倒数等因子表现较好[16]；在流动性1500中，市盈率因子等因子表现较好[18] **3 行业内因子** - **因子构建思路**：分析特定因子在不同申万一级行业内的表现，观察因子收益的行业一致性[23] - **因子具体构建过程**：报告未提供具体构建公式，但展示了如净资产增长率、净利润增长率、每股净资产、每股经营利润TTM、BP、残差波动率、流动性、对数市值等因子在各行业内的收益情况[24] - **因子评价**：报告指出基本面因子在各行业表现分化，估值类因子中BP因子在多数行业获取正收益，残差波动率因子和流动性因子在美容护理行业正收益明显，有色金属、非银金融、建筑材料行业大市值风格显著[23] 量化模型与构建方式 **1 PB-ROE-50 组合模型** - **模型构建思路**：基于市净率（PB）和净资产收益率（ROE）进行选股的价值投资策略模型[25] - **模型具体构建过程**：报告未提供该模型具体的构建公式和详细选股步骤，但提及其为一种选股组合[25] **2 机构调研组合模型** - **模型构建思路**：利用公募基金和私募基金的调研活动信息构建选股策略，跟踪机构调研行为以捕捉投资机会[27] - **模型具体构建过程**：报告提及了“公募调研选股策略”和“私募调研跟踪策略”，但未提供具体的模型构建公式和选股规则[27] **3 大宗交易组合模型** - **模型构建思路**：基于大宗交易数据，根据“高成交、低波动”原则构造选股组合，挖掘大宗交易背后蕴含的超额信息[31] - **模型具体构建过程**：模型使用“大宗交易成交金额比率”和“6日成交金额波动率”两个指标。选择“大宗交易成交金额比率”高且“6日成交金额波动率”低的股票，通过月频调仓方式构建组合[31] - 报告未提供具体的指标计算公式 - **模型评价**：该模型旨在通过统计分析大宗交易数据来捕捉其背后的市场信息[31] **4 定向增发组合模型** - **模型构建思路**：以定向增发事件作为驱动，基于股东大会公告日等节点构建事件驱动选股策略[36] - **模型具体构建过程**：模型以股东大会公告日为时间节点，并综合考虑市值因素、调仓周期以及对仓位的控制来构造组合，但报告未提供具体的选股公式和权重配置方法[36] - **模型评价**：该模型旨在分析再融资政策收紧背景下定向增发事件是否仍具备投资价值[36] 模型的回测效果 | 模型名称 | 近2周超越基准收益率 | 今年以来超额收益率 | 近2周绝对收益率 | 今年以来绝对收益率 | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | PB-ROE-50 组合 (中证500基准) | -0.82%[26] | 3.45%[26] | 1.33%[26] | 33.67%[26] | | PB-ROE-50 组合 (中证800基准) | 1.45%[26] | 17.48%[26] | 3.13%[26] | 41.39%[26] | | PB-ROE-50 组合 (全市场基准) | 0.75%[26] | 23.60%[26] | 2.40%[26] | 52.34%[26] | | 机构调研组合-公募调研选股 (中证800基准) | 1.03%[28] | 12.06%[28] | 2.71%[28] | 34.87%[28] | | 机构调研组合-私募调研跟踪 (中证800基准) | 1.89%[28] | 19.74%[28] | 3.58%[28] | 44.11%[28] | | 大宗交易组合 (中证全指基准) | -0.57%[32] | 31.09%[32] | 1.06%[32] | 61.58%[32] | | 定向增发组合 (中证全指基准) | -1.13%[37] | -5.06%[37] | 0.50%[37] | 17.02%[37] | 因子的回测效果 **1 大类风格因子近期表现 (全市场股票池)** 报告列出了各大类因子在最近2周（2025.09.29-2025.10.10）的表现[1][20]： - 流动性因子：0.36% - 杠杆因子：0.34% - 盈利因子：0.27% - 估值因子：0.18% - 非线性市值因子：0.18% - 市值因子：0.11% - 成长因子：-0.21% - 残差波动率因子：-0.55% - Beta因子：-0.65% **2 单因子近期表现 (不同股票池)** 以下为各股票池中最近2周表现最佳和最差的三个因子及其收益[12][16][18]： **沪深300股票池** - 表现较好因子： - 单季度营业利润同比增长率：2.54% - 单季度净利润同比增长率：2.36% - 经营现金流比率：2.30% - 表现较差因子： - 总资产增长率：-1.94% - 总资产毛利率TTM：-1.39% - 单季度EPS：-0.50% **中证500股票池** - 表现较好因子： - 市销率TTM倒数：1.90% - 净利润断层：1.55% - 标准化预期外盈利：1.28% - 表现较差因子： - 单季度总资产毛利率：-2.12% - 总资产毛利率TTM：-2.08% - 5日反转：-1.30% **流动性1500股票池** - 表现较好因子： - 市盈率因子：2.19% - 市盈率TTM倒数：2.09% - 市销率TTM倒数：2.00% - 表现较差因子： - 单季度总资产毛利率：-1.64% - 总资产毛利率TTM：-1.63% - 5日反转：-1.42% **3 行业内因子近期表现** 报告展示了多个因子在申万一级行业内的近期收益情况，例如在有色金属行业，对数市值因子收益为3.78%，表明大市值风格显著；在美容护理行业，残差波动率因子收益为3.40%，流动性因子收益为2.17%[24]。

本文首发于公众号"私募排排网"。 （点击↑↑ 上图查看详情 ） 私募排排网统计数据显示，截至2025年9月30日，当月共有1028只私募证券产品完成备案，较8月的1145只环比下降10.22%，但相比2024年同期 的379只，同比大幅增长171.24%。 从一级策略分布来看，股票策略以绝对优势领先。 9月备案的股票策略产品共计668只，占比达64.98%；多资产策略次之，备案155只，占比 15.08%；债券策略（71只，占比6.91%）与期货及衍生品策略（69只，占比6.71%）规模接近，组合基金则相对小众。 排排网集团旗下 融智投资 FOF基金经理李春瑜表示，随着"9·24"行情后权益市场赚钱效应逐步显现，以及政策面对科技创新、高端制造等领域 的持续支持，股票策略在把握产业机遇方面的优势进一步凸显，投资者对权益类资产的配置意愿回升，共同推动该类策略备案数量保持高位。 量化产品在9月备案中表现活跃，共有364只产品完成备案，占当月备案总量的35.41%。 其中，股票策略下的量化产品贡献最多，量化多头备案 166只，占量化产品总量的45.60%；股票市场中性策略备案69只，占比18.96%。期货及衍生品策略 ...

文章核心观点 - AI技术正重新定义投资决策方式，支持人工智能的炒股软件成为投资者的关键工具 [1] - 通过五维测评模型量化评估主流炒股软件性能，新浪财经APP以9.56分综合评分位居榜首 [2][3] - 投资者需根据自身需求特点选择最适合的交易软件，以实现最佳投资效果 [21] 五维测评模型与排名 - 2025年主流财经APP测评框架包含数据覆盖、资讯质量、智能工具、交易体验、社区生态五大关键维度 [2] - 新浪财经APP以9.56分综合评分排名第一，同花顺和东方财富以9.16分并列第二 [2][3] - 雪球社区生态得分最高为9.5分，但综合评分8.66分排名第四 [3] 数据覆盖维度 - 新浪财经APP覆盖40多个全球市场，行情刷新速度达0.03秒级，独家接入纳斯达克Level2数据流 [5] - 在2025年5月商品期货夜盘暴跌时，新浪财经保持毫秒级更新，而多数APP出现1-2秒延迟 [5] - 同花顺在美股盘前交易时段数据延迟3-5秒，东方财富的延时补偿机制可能造成0.5秒显示抖动 [5] 资讯与AI维度 - 新浪财经APP对重大事件的中文解读速度领先行业5-10秒，"喜娜AI助手"可将5000字年报浓缩为300字核心摘要 [7] - 在解读宁德时代2025年Q2财报时，AI标注风险点并提示机会点，生成产业链受益股列表 [7] - 同花顺"问财2.0"支持自然语言查询，东方财富自研"妙想"大模型覆盖90%投研场景但缺乏分析框架输出 [7] 智能工具维度 - 新浪财经APP的AI策略工厂支持Python策略回测，200个因子库包含独家分析师情绪指标 [8] - "主力意图解码"功能通过龙虎榜、席位净头寸变化透视机构资金动向，帮助判断涨停持续性 [9] - 同花顺闪电交易系统支持全国90%以上券商3秒内完成委托，但期权组合保证金计算功能偶有误差 [10][11] 社区生态维度 - 新浪财经APP整合微博财经大V观点，社区认证分析师占比82%，通过关键词过滤系统屏蔽99%荐股噪音 [14][16] - 东方财富"股吧"水军账号占比高达18%，影响讨论区真实性和可信度 [16] - 雪球的6300万投资者社区中私募基金经理活跃度高，但存在"幸存者偏差"易低估市场风险 [16] 交易体验维度 - 新浪财经APP分布式交易网关支持每秒12万笔并发，在2025年2月股市巨震期间保持零卡单记录 [18] - 其"智能路由"系统实测市价单成交速度比行业平均快0.7秒 [19] - 富途牛牛作为持牌券商背景APP，将行情、资讯与交易功能深度融合，支持多市场交易 [20] 用户选择指南 - 跨市场配置者应首选新浪财经APP，其40+市场覆盖与AI预警系统可同步监控多市场联动 [21] - 短线交易者可选择同花顺，其提供机构级回测环境和Level-2行情深度揭示市场挂单情况 [21] - 海外投资专注者可以考虑富途牛牛或老虎证券，提供专业的美股港股交易服务和实时行情 [21]

公司概况与定位 - 公司成立于2015年3月，是一家基于数据科学的量化投资机构，与关联公司合计管理规模达180亿元人民币[2] - 公司致力于运用科学的数据分析方法为投资人提供高质量的绝对收益产品[2][5] - 公司的共同愿景是成为顶尖的量化对冲基金[2] 技术核心与投研体系 - 公司在2018年5月开始实盘运行机器学习策略，并配备高性能GPU集群服务器以保障算力[2] - 截至2025年9月，以深度学习为主的机器学习算法已全面替代传统统计套利策略，应用于全部股票策略产品中[2] - 公司拥有成熟的策略研发平台，数据清洗和策略回测环节实现标准化封装，提升了因子挖掘效率[2] - 公司具备完整的闭环投研框架和多年人工智能算法在金融数据上的应用实践经验[2] 发展历程与里程碑 - 2017年成立AI研究团队[4] - 2019年股票产品上线，算力大幅升级[4] - 2023年期权策略上线，迭代股票+衍生品策略[4] - 2025年成为国内首家闯入国际顶会NIPS的中国量化机构[4][32] - 2021年管理规模达到百亿[32] 团队构成 - 团队平均年龄在25-35岁，创始团队平均从业年限超过10年[15] - 投研团队由国内早期量化先行者、知名高校人才、互联网技术专家及华尔街优秀人才构成[15] - 团队成员具备扎实的互联网IT背景，此类人才占据公司员工相当比例[15] 产品策略 - 主要产品线包括500指数增强策略、市场中性策略和量化选股策略[17] - 指数增强产品旨在获取超越基准指数的回报，代表产品为念空瑞景1号私募证券投资基金[17] - 市场中性策略通过衍生品对冲市场波动，代表产品为念空安瑞私募证券投资基金[17] - 量化选股策略发挥模型选股和择时能力，代表产品为念觉量臻量化精选优盛1号私募证券投资基金[17] 风险管理体系 - 事前风控包括因子分散化、行业与市值偏离度控制（行业偏离度一般不超过5%，市值因子暴露偏离不超过±0.5）、个股持仓集中度控制（一般不超过1%）以及流动性控制[20][21][22][23] - 事中风控涵盖降低交易冲击、监控合同敞口与风格敞口、监控流动性风险以及监控个股异动或舆情风险[24][25][26][27][28] - 事后风控包括策略容量或拥挤度的测算，以及因子和模型有效性的回检与升级[29][30] AI创新与研究 - 公司早在2017年就成立了AI团队，2019年将实盘模型的90%转变为神经网络算法[32] - 2023年开始进行大模型基础理论研究，并成立了独立的AI公司AIIMind（全频思维），专注于大模型训练算法优化和工程技术研究[32] - 近期与上海交大计算机学院合作，向NIPS投递了大模型研究论文，提出了新的大模型训练方法，据称相比DeepSeek的训练方法能获得更好效果[32] - 未来规划包括训练基于金融数据的专项大模型，并探索大模型的应用[32] 行业荣誉 - 2017-2020年及2024年四年蝉联《证券时报》“金长江奖”[32] - 2018-2020年三年蝉联《中国基金报》“英华奖中国私募基金50强”[32] - 2020年获得《中国证券报》中国私募三年期“金牛奖”[32] - 2022-2023年及2025年获得《中国基金报》“英华奖”五年期量化多头策略[32] - 2021-2024年四年蝉联《上海证券报》“金阳光奖”[32] - 2023-2024年两年蝉联《中国证券报》中国私募三年期“金牛奖”[32]

本文首发于公众号"私募排排网"。 （点击↑↑ 上图查看详情 ） 编 者按 私募排排网数据显示，截至2025年8月底，管理规模在20亿以下的私募管理人有7200余家，占比超90%，是私募行业数量庞大的中坚力量。私募排 排网推出 「打卡100家小而美私募」 栏目，聚焦管理规模适中、策略特色鲜明的优质私募基金管理人。通过深度解析其投资方法论、风控体系及能力 圈建设，为投资者提供差异化的视角与洞察。本期打卡—— 文谛资产 。 Part.1 公司概况 文谛资产是一家专注于量化投资的专业资产管理公司，2016年在上海成立。文谛资产的投资领域覆盖了期货和股票，已构建了覆盖全市场、多品 种、多策略的量化资产管理体系，拥有CTA、股票两大策略库。文谛始终致力于为投资者提供不过度依赖单一收益来源的长期可持续收益。 Part.2 核心团队 公司团队深耕量化投资领域十五年，始终秉持"守正出奇、行稳致远"的投资理念，持续推进策略的迭代创新，确保旗下策略与市场的同步进化。 核心投研人员均拥有物理，数学，计算机及经济学专业背景，从事量化工作多年，具有丰富的量化研究经验与成熟先进的技术，团队成员稳定性 策略发展历史 代表策略及产品 文谛量化 ...