公司核心投资哲学 - 以技术为信仰、以稳健为生命线，在市场中行稳致远 [1] - 秉持规律探索者的纯粹、对公司发展路径的定力以及技术超配的长期主义 [1] - 致力于探寻金融市场深处的客观规律 [1] 创始人背景与驱动力 - 创始人为理论化学背景，拥有17年量化投研经验，属于兴趣驱动的量化领域民间派 [3][4] - 核心驱动力在于对客观规律怀有巨大好奇的思维与心性，推崇成长性思维，将自身视为可不断优化的模型 [4][5] - 将量化投资视为永远解不完的谜题，支撑其前进的是解开谜题、突破挑战的纯粹快感 [6] 技术驱动与研发投入 - 将技术驱动奉为核心信条，竞争本质是技术竞争 [4] - 自建行业领先的低延迟交易系统，实现小微秒级别延迟，每年保持千万级IT投入以确保技术持续领先 [5] - 早在2019年便率先使用AI辅助投研，并于2025年初成立AI Lab，AI已全面融入从因子挖掘到风险控制的投资流程 [5] 风控定力与战略原则 - 关键发展定力是稳字当头，获取全频段上纯粹的阿尔法收益，战略定力是生存与发展的关键 [7] - 遵循策略储备先于资管规模、人才储备先于策略储备的原则 [7][8] - 在业绩未达第一梯队有竞争力标准前坚决不放规模，认为客户资产是负债 [7] 策略布局与规模管理 - 构建多元化策略矩阵，采用多因子选股模型，从全球200多个数据源构建因子库 [7] - 资管规模近150亿元，其中短周期策略约80亿元，阿尔法选股类策略约30亿元，形成覆盖主流指数的全频段布局 [7] - 目标是从单一风格深耕迈向全频段阿尔法优势，为投资者提供差异化收益来源 [7] 人才与治理机制 - 强调前瞻性布局，管理规模20亿元时团队有40多人，50亿元时有六七十人 [8] - 设计极具吸引力的激励体系，包括让核心投研员工按比例提取收益且上不封顶的提成制，以及对贡献突出者进行股权奖励的合伙人制度 [9] - 治理上展现共情能力，认为好的机制能催生人的善意，致力于打开每一位同事的晋升通道 [9] 社会价值与行业使命 - 积极承担社会价值，围绕科研捐赠和对前沿硬科技的天使投资两个维度展开 [10][11] - 希望通过平台化运作，让外界看到整个量化行业都在社会公益上努力 [10] - 认为量化机构应秉持正心正念，行为方式要有利于行业健康发展，不能损害外界对行业的信任 [11] 未来愿景 - 未来十年愿景是成为中国综合能力最优秀的头部量化机构之一，并进一步成为全球范围内具有影响力的优秀机构 [11]

公司核心投资哲学与发展理念 - 公司创始人以探寻金融市场客观规律为核心，定位为市场的“观测者” [1] - 公司发展哲学强调以技术为信仰、以稳健为生命线，追求行稳致远 [1] - 创始人通过规律探索的纯粹性、发展定力以及“技术超配”的长期主义构建公司投资哲学和发展韧性 [1] 技术驱动与量化方法论 - 公司将技术驱动奉为核心信条，致力于在低延迟交易和AI赋能等前沿领域构筑竞争力 [2] - 公司自建行业领先的低延迟交易系统，实现微秒级别延迟，并每年保持千万级IT投入以确保技术领先 [2] - 公司早在2019年率先使用AI辅助投研，并于2025年初成立AI Lab，AI已全面赋能因子挖掘、组合优化、交易执行和风险控制等投资流程 [2] - 量化投资被视为一个“永远解不完的谜题”，公司以突破人类认知边界为目标持续探索市场规律 [3] 风险控制与战略定力 - 公司在2023年末至2024年初行业低潮中因小幅放开风控约束而经历挫折，此次教训使其更加坚信战略定力的重要性 [4] - 公司发展定力强调“稳字当头”，目标是获取全频段上纯粹的阿尔法收益 [5] - 公司对规模增长持克制态度，认为客户资产是负债，在业绩达到第一梯队有竞争力标准前坚决不放规模 [5] - 公司资管规模近150亿元，其中短周期策略约80亿元，阿尔法选股类策略约30亿元，形成覆盖主流指数的全频段布局 [5] 人才储备与内部治理 - 公司遵循“策略储备先于资管规模；人才储备先于策略储备”的原则，在规模较小时就进行超前人才布局 [6] - 公司管理规模20亿元时团队有40多人，50亿元时达六七十人，强调技术储备需以人才为基础 [6] - 公司设计极具吸引力的激励体系，包括投研团队“提成制”（收益提成上不封顶）和“合伙人制度”（股权奖励），以打开员工晋升通道并激发协作 [6] 社会价值与行业责任 - 公司以幻方投资（DeepSeek）为榜样，积极承担社会价值，推动量化行业整体在社会公益上的努力 [7] - 公司社会价值践行包括纯粹的科研捐赠以及对前沿硬科技（如能源与物理学交叉领域）的天使投资，即使短期无经济价值也愿意早期参与 [7][8] - 公司强调量化机构应秉持“正心正念”，行为方式要有利于行业健康发展，不能损害或透支外界对行业的信任 [8] 未来愿景 - 公司未来十年目标是成为中国综合能力最优秀的头部量化机构之一，并成为全球范围内具有影响力的优秀机构 [9]

公司创始人背景与核心理念 - 创始人李骧拥有理论化学背景，使用Fortran语言建模，其研究方法与量化投资底层相通，核心驱动力在于思维与心性[1] - 创始人将自己视为可不断优化的模型，推崇成长性思维，强调根据结果调整做法[1] - 创始人更喜欢规律性的东西，享受与客观规律打交道，相信世界遵循客观规律[1] 公司投资哲学与技术战略 - 公司将技术驱动奉为核心信条，致力于在低延迟交易和AI赋能等前沿领域构筑核心竞争力[1] - 公司自建行业领先的低延迟交易系统，实现微秒级别延迟，每年保持千万级IT投入以确保技术持续领先[1] - 公司早在2019年率先使用AI辅助投研，2025年初成立AI Lab，AI已全面融入投资流程从因子挖掘到风险控制[1] 公司发展历程与战略定力 - 公司在2023年末至2024年初行业低潮中经历风控教训，因放开风控约束导致回撤，此后更加坚信战略定力[2] - 公司发展定力强调稳字当头，获取全频段纯粹阿尔法收益，构建多元化策略矩阵采用多因子选股模型[2] - 公司从全球200多个数据源构建因子库，通过分析卫星图像、社交媒体等另类数据发现传统数据无法捕捉的投资机会[2] 公司规模管理与人才策略 - 公司提出客户资产是负债的观点，在业绩未达第一梯队标准前坚决不放规模[3] - 公司遵循策略储备先于资管规模、人才储备先于策略储备原则，当前管理规模近150亿元[3] - 公司实行超前人才储备，管理规模20亿元时团队40多人，50亿元时团队60-70人[3] 公司内部治理与激励机制 - 公司设计极具吸引力激励体系，投研团队实行提成制上不封顶，对突出贡献者实行合伙人制度进行股权奖励[4] - 公司强调打开每个同事晋升通道，相信好机制能催生善意促进协作[4] - 创始人展现共情能力，认为核心角色必须站在员工角度思考[3] 公司社会价值与行业责任 - 公司社会价值践行包括科研捐赠和前沿硬科技天使投资，如能源与物理学新兴交叉领域[4][5] - 创始人推动同行参与捐赠，希望通过平台化运作展现整个量化行业在社会公益上的努力[4] - 公司认为量化机构应秉持正心正念，行为方式要有利于行业健康发展，不能透支外界信任[5] 公司未来愿景与发展目标 - 公司未来十年愿景是成为中国综合能力最优秀头部量化机构之一，不希望规模最大但要成为第一梯队优秀机构[5] - 更进一步目标是成为全球范围内具有影响力的优秀机构[5] - 公司形成了覆盖主流指数的全频段布局，目标是从单一风格深耕迈向全频段阿尔法优势[3]

根据研报内容，现总结如下： 量化模型与构建方式 1. **模型名称：三维择时框架**[7][12] * **模型构建思路**：通过监控市场分歧度、流动性和景气度三个维度的变化趋势，对市场整体走势进行判断[7] * **模型具体构建过程**：模型基于三个核心指标： * 市场分歧度指数：反映市场参与者观点的差异程度[11][16] * 市场流动性指数：反映市场资金面的宽松程度[17] * A股景气度指数2.0：反映上市公司基本面的景气状况[7][19] 通过观察这三个指标的趋势（上升或下降）组合，形成对市场状态的综合判断[7][12] 2. **模型名称：ETF热点趋势策略**[25] * **模型构建思路**：根据ETF价格的上涨形态和短期市场关注度的提升，筛选出具有趋势性机会的ETF构建投资组合[25] * **模型具体构建过程**： * 第一步：筛选出最高价与最低价同时呈现上涨形态的ETF[25] * 第二步：计算支撑阻力因子，该因子基于最高价与最低价近20日的回归系数的相对陡峭程度[25] * 第三步：在支撑阻力因子的多头组中，选择近5日换手率与近20日换手率比值最高的ETF，即短期关注度明显提升的品种[25] * 第四步：最终选取10只ETF，采用风险平价方法构建组合[25] 3. **模型名称：资金流共振策略**[32][33] * **模型构建思路**：结合融资融券资金流和主动大单资金流，寻找两类资金共同看好的行业进行配置[32][33] * **模型具体构建过程**： * **行业融资融券资金因子构建**： 1. 计算个股的融资净买入减去融券净卖出值[29][33] 2. 对该值进行Barra市值因子中性化处理[33] 3. 在行业层面将中性化后的个股值加总[33] 4. 取最近50日的均值，然后计算其两周环比变化率作为最终因子值[33] * **行业主动大单资金因子构建**： 1. 计算行业的主动大单净流入[33] 2. 对该净流入值进行最近一年成交量的时序中性化处理[33] 3. 取最近10日的均值，并进行排序打分[33] * **策略逻辑**：在主动大单因子打分头部（剔除极端行业）的行业中，剔除融资融券因子同样处于头部的行业（因研究发现其有稳定的负向超额），以提高策略稳定性，最终选出共振行业[33][36] 模型的回测效果 1. **三维择时框架**：模型历史表现展示于图表中，但未提供具体的量化指标数值[14] 2. **ETF热点趋势策略**：策略今年以来表现展示于图表中，但未提供具体的量化指标数值[26] 3. **资金流共振策略**：该策略自2018年以来，费后年化超额收益为13.5%，信息比率（IR）为1.7，相对于北向-大单共振策略回撤更小[33]；策略上周实现2.86%的绝对收益和0.19%的超额收益（相对行业等权）[33] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：风格因子（Barra系列）**[39][40] * **因子构建思路**：采用Barra框架下的经典风格因子，用于描述股票在不同维度上的风险收益特征[39][40] * **因子具体构建过程**：报告提及了多个Barra风格因子，包括： * Size（规模） * Beta（贝塔） * Momentum（动量） * Volatility（波动率） * Non-Linear Size（非线性规模） * Value（价值） * Liquidity（流动性） * Earnings Yield（盈利收益率） * Growth（成长） * Leverage（杠杆） 报告未详细描述每个因子的具体计算方法，但指出其遵循Barra标准体系[40] 2. **因子名称：Alpha因子**[43][44][45] * **因子构建思路**：构建多样化的选股因子，从不同维度捕捉个股的超额收益来源[43][44][45] * **因子具体构建过程**：报告列举了多个Alpha因子及其简要说明： * `illia`：每天一个亿成交量能推动的股价涨幅[45] * `In volume mean 1m`：近1个月成交量的自然对数均值[45] * `In volume mean 3m`：近3个月成交量的自然对数均值[45] * `In volume std 1m`：近1个月成交量的自然对数标准差[45] * `specific mom1`：一个月残差动量[45] * `stk quantity q`：根据基金年报和半年报披露持股数统计，基金总持股数环比增速[45] * `spread bias`：`-(ln(个股净值) - ln(特征组合净值))`，过去60日标准化，特征组合由过去252日收益率相关系数最高的10只股票等权构成[45] * `reverse 1m`：1个月的收益率（反转因子）[45] * `tot rd ttm to sales`：研发销售收入占比[45] * `rate up 30d`：过去30天上调评级家数[45] * `duvol`：60日上行波动率/下行波动率[45] * `roa q delta report`：单季度ROA同比差值（考虑快报、预估）[45] * 报告还提到其他因子如单季度净利润同比增长（考虑快报、预估）、研发总投入占资产比、`(当前一致预测 np_FY1 - 3个月前一致预测 np_FY1) / |3个月前一致预测 np_FY1|`等[46] 因子的回测效果 1. **风格因子近期表现（最近一周）**[39][40]： * Size: -2.86% * Beta: 3.05% * Momentum: 1.28% * Volatility: -0.03% * Non-Linear Size: -2.62% * Value: -1.90% * Liquidity: 2.06% * Earnings Yield: -2.08% * Growth: -0.12% * Leverage: -0.74% 2. **Alpha因子多头超额收益（近一周）**[44][45]： * `illia`: 1.48% * `In volume mean 1m`: 0.99% * `In volume mean 3m`: 0.94% * `In volume std 1m`: 0.92% * `In volume mean 6m`: 0.91% * `specific mom1`: 0.91% * `In volume std 3m`: 0.90% * `In volume mean 12m`: 0.77% * `In volume std 6m`: 0.77% * `stk quantity q`: 0.71% * `spread bias`: 0.68% * `reverse 1m`: 0.62% * `tot rd ttm to sales`: 0.59% * `volume 1m div 12m`: 0.53% * `rate up 30d`: 0.52% * `specific mom6`: 0.52% * `volume std 1m div 12m`: 0.48% * `duvol`: 0.46% * `roa q delta report`: 0.44%

根据研报内容，本报告主要涉及市场追踪和资金流向分析，未详细阐述具体的量化模型或量化因子的构建思路、过程及回测效果。报告内容集中于市场数据统计、基金仓位测算和资金流分类统计。 量化模型与构建方式 本报告中未明确描述具体的量化模型或量化因子的构建思路、具体构建过程及公式。 模型的回测效果 本报告中未提供具体量化模型的回测效果指标取值。 量化因子与构建方式 本报告中未明确描述具体的量化因子的构建思路、具体构建过程及公式。 因子的回测效果 本报告中未提供具体量化因子的回测效果指标取值。 其他量化相关方法 报告中提及了基于规则的统计方法，主要用于市场监控和描述： **方法名称：基金仓位测算方法**[22][23] **方法构建思路**：通过筛选合格的基金样本，根据其持股市值加权计算整体市场仓位水平，以监控公募基金的资产配置动向[22][23] **方法具体构建过程**： 1. **样本筛选**：对主动权益型基金和“固收+”基金分别设定筛选门槛[23] * 主动权益型基金合格样本门槛：成立期满两个季度、未到期、规模大于5000万元、过去四期平均仓位大于60%[23] * “固收+”基金合格样本门槛：成立期满两个季度、未到期、规模大于5000万元、过去四期平均仓位在10%-30%[23] * 以上测算均剔除不完全投资于A股的基金[24] 2. **仓位计算**：对合格样本的持股市值进行加权计算，得到市场平均仓位[23] **方法名称：资金流划分方法**[52] **方法构建思路**：根据同花顺对成交单的分类标准，将市场资金流划分为特大单、大单、中单和小单，以分析不同资金规模的动向[52] **方法具体构建过程**：基于成交量和成交金额对每一笔成交进行划分，标准如下[52]： * **特大单**：成交量在20万股以上，或成交金额在100万元以上的成交单[52] * **大单**：成交量在6万股到20万股之间，或成交金额在30万到100万之间，或成交量占流通盘0.1%的成交单[52] * **中单**：成交量在1万股与6万股之间，或成交金额在5万到30万之间的成交单[52] * **小单**：成交量在1万股以下，或成交金额在5万元以下的成交单[52] 相关统计结果取值 报告提供了基于上述统计方法得出的最新市场数据： **基金仓位测算结果（截至2025/10/24）**[2][22] * 主动权益型基金平均仓位：90.02%[2][22] * 普通股票型基金平均仓位：92.60%（较上周下降0.01pct）[2] * 偏股混合型基金平均仓位：90.66%（较上周下降0.25pct）[2] * 配置型基金平均仓位：87.77%（较上周下降0.31pct）[2] * “固收+”基金平均仓位：23.52%（较上周上升0.25pct）[2] **主动权益产品风格仓位分布（截至2025/10/24）**[3][29] * 大盘成长仓位：35.19%（较上周下降1.2pct）[3][29] * 大盘价值仓位：9.28%（较上周下降0.27pct）[3][29] * 中盘成长仓位：6.62%（较上周下降1.3pct）[3][29] * 中盘价值仓位：5.17%（较上周上升0.78pct）[3][29] * 小盘成长仓位：34.56%（较上周上升1.68pct）[3][29] * 小盘价值仓位：9.18%（较上周上升0.31pct）[3][29] **主力/主动资金流结果（本周：2025/10/20-2025/10/24）**[6][53] * 特大单全周净流入：约275.74亿元[6][53] * 主买净额：约-130.60亿元[6][53]

行业整体表现 - 截至今年9月底，231只有业绩记录的百亿量化私募指增产品年内平均收益达43.82%，平均超额收益为14.89% [2] - 在市场震荡与风格快速轮动的背景下，百亿量化私募管理人依托精细化因子挖掘与严控回撤的风控体系，持续扩大领先优势 [2] - 明汯投资、蒙玺投资、鸣石基金、龙旗科技、世纪前沿等百亿量化私募管理人同时上榜多个指数增强策略榜单，展现出较强的超额收益获取能力 [4][5] 中证500指数增强策略 - 中证500指增产品覆盖剔除沪深300后的500只中小市值龙头，行业分布均衡，成长性与稳定性兼具，且成分股数量多、流动性好，量化模型易于实施 [6] - 有业绩披露的百亿量化中证500指增产品为79只，数量领先于其他策略，其年内平均收益43.32%，平均超额10.71%，平均回撤低于4.44% [6] - 入围百亿500指增十强的私募包括顽岩资产、千衍私募、鸣石基金、世纪前沿、盛泉恒元、进化论资产、明汯投资、宁波幻方量化、金戈量锐、玄元投资 [6] - 顽岩资产的“顽岩中证500指数增强1号A类份额”年内超额收益为榜单第一名，公司管理规模超200亿，已完成全交易品种覆盖 [7] 中证1000指数增强策略 - 百亿量化中证1000指增产品年内平均超额达15.47%，仅次于量化选股产品，其平均回撤仅2.77% [10] - 中证1000指增兼具“β弹性+α潜力”，成分股数量多、机构覆盖度低，定价效率不高，量化策略更容易挖掘错误定价机会 [10] - 入围百亿1000指增十强的私募包括明汯投资、蒙玺投资、千衍私募、鸣石基金、聚宽投资、金戈量锐、九坤投资、玄元投资、阿巴马投资、黑翼资产 [10] - 明汯投资的“明汯量化中小盘增强1号B类份额”是榜单第一名，公司管理规模位居行业前列，并成为国内较早一批管理规模突破500亿元的量化私募管理人 [11] - 蒙玺投资的“蒙玺中证1000指数量化5号A类份额”是榜单第二名，公司投研团队超60人，最新管理规模超150亿元 [12] 量化选股策略 - 量化选股产品平均超额收益达23.63%，大幅领跑于其他指增策略，其年内平均收益49.43%，平均回撤6.91% [14] - 量化选股也被称为“空气指数增强”，组合基本不配或只配极少比例标的指数成分股，收益主要来源于选股阿尔法，净值波动高于传统指增 [14] - 入围百亿量化选股十强的私募包括龙旗科技、念觉私募、灵均投资、明汯投资、玄元投资、鸣石基金、世纪前沿、久期投资、黑翼资产、量派投资 [14] - 龙旗科技的“龙旗科技创新精选1号C类份额”是百亿量化选股产品前三季度超额收益的第一名，公司于2011年创立，2014年获得AMAC私募基金管理人牌照 [16] 其他指数增强策略 - 其他指增产品（如中证2000指增、国证2000指增等）平均超额收益为14.92%，平均回撤3.90% [17] - 入围百亿其他指增十强的私募包括聚宽投资、信弘天禾、进化论资产、龙旗科技、金戈量锐、微观博易、量派投资、蒙玺投资、衍复投资、黑翼资产 [17] - 微观博易的“微观博易-宝途指增七号B类份额”成功入围榜单前十，公司是一家专业从事低延迟程序化交易的私募基金公司 [18][19]

根据研报内容，本报告主要对各类公募量化基金（如指数增强基金、主动量化基金、市场中性基金）的业绩进行统计和展示，并未涉及具体的量化模型或量化因子的构建、测试与评价。报告的核心是基金产品的业绩回顾与分析[1][2][3]。 因此，报告中**没有**需要总结的量化模型或量化因子相关内容。

新能源板块与锂电池产业链 - 新能源板块经历近4年深度调整后显现企稳回升迹象，下半年以来中证新能源指数累计涨幅达43%，其中9月锂电池指数单月上涨17.12%，新能源汽车指数上涨16.22%，显著跑赢同期上涨2.59%的沪深300指数 [5] - 行业核心矛盾已转移，市场化出清叠加"反内卷"政策使供给端出现积极变化，各环节价格和盈利均处于历史低位，供需逆转开启，锂电池产业链正站在"量价齐升"新起点 [6][7] - 锂电需求侧除新能源汽车外，电动船舶、机器人、低空经济、储能等多元化应用场景支撑行业保持年化20%至30%的复合增长，预判2025年将出现供不应求并开启持续性涨价周期 [7] - 投资结构上重点关注六氟、隔膜等明年供需偏紧、扩产周期长的中游材料环节，认为本轮"量价齐升"周期将更健康持久 [8] - 固态电池虽在技术上有突破（续航有望突破1000公里），但因尚未规模化生产且锂价低迷，当前阶段不具备商业竞争力，发展路径更可能是在局部领域率先突破 [8][9] 量化投资策略与产品 - 指数增强产品风险收益特征明确，Wind数据显示截至2024年底公募基金发行指增产品295只，总规模2127.6亿元，均创历史新高，该领域仍属"蓝海" [14] - 中证500指数自2004年底至2025年8月累计上涨604.39%，年化回报达10.21%，高于沪深300的7.77%，其覆盖A股市值排名301至800的股票，平均自由流通市值137亿元，在新经济领域布局突出且"专精特新"企业市值权重占30% [14] - 量化投资通过严格纪律性规避人性干扰，借助多因子选股模型（如系统跟踪超2000个因子）和组合优化算法追求稳定超额收益，并通过分散化配置管控非系统性风险 [15][16][22] - 全市场量化选股策略相比指增产品约束更少，机会空间更广，通过持仓分散（如前十大重仓占比约10%）和多元子模型适应不同市场风格，平滑组合表现 [22][23][24] - 在热点分散且频繁切换的市场环境中，量化策略能较好发挥优势，若出现资金极致抱团虽短期受制约，但后续均值回归反而可能创造超额收益补偿机会 [25] 投资框架与市场观点 - 投资方法论核心是以公司基本面和行业竞争格局选股，深耕高端制造和科技，选择具备全球竞争力的公司，构建"两端配置"框架：一端布局科技AI成长主线，另一端布局"困境反转"行业如新能源与军工 [10] - AI布局围绕三条线索：效率提升型互联网龙头、新应用场景驱动型公司、算力及云服务公司；军工行业则看好国内订单上行与军贸出口需求抬升的双轮驱动 [10] - 当前国内政策积极、资本市场获多方呵护，权益市场下行风险可控且上行空间犹存 [17] - A股板块轮动为常态，经济转型期部分行业或公司基本面存在快速变化风险，注册制下上市公司超5000家，部分个股因研究覆盖不足可能存在定价偏差机会 [21][22]

行业整体业绩表现 - 截至2025年9月底，有业绩显示的2729位私募基金经理合计管理5405只产品，总规模约为4870.52亿元，今年来收益均值高达27.78%，显著跑赢同期大盘 [1] - 从不同管理规模来看，10-20亿私募的基金经理表现领先，322位基金经理管理的664只产品收益均值达30.30% [1] - 百亿私募的138位基金经理管理的660只产品，合计规模1338.18亿元，收益均值为29.43% [1][2] 基金经理群体特征 - 私募基金经理群体学历较高，硕士学历占比48.92%（1335位），博士及博士后学历分别有214位和7位 [1] - 从业经验丰富，从业20年以上的基金经理有445位，占比16.31%，从业30年以上的有86位，占比3.15% [1] - 百亿私募基金经理中，股票策略占主导（50位），博士后学历仅启林投资王鸿勇1位，博士16位，硕士31位 [3] 百亿私募基金经理业绩亮点 - 百亿私募基金经理前三季度收益前十的上榜门槛因监管要求未公开，位居前三的分别是复胜资产陆航、久期投资姜云飞、望正资产王鹏辉 [3] - 复胜资产陆航管理6只产品，合计规模约18.71亿元，位居百亿私募基金经理第一 [4][5] - 望正资产王鹏辉管理4只产品，合计规模约23.18亿元，位列第三，其公司于2025年9月新晋百亿私募 [4][5][6] - 量化巨头宁波幻方量化（徐进、陆政哲）和九坤投资（王琛）均有基金经理上榜前十 [4][6] 50-100亿规模私募基金经理表现 - 该规模区间收益前十基金经理上榜门槛未公开，前三名分别是同犇投资童驯、睿扬投资王世超、盛麒资产蔡智俊 [8] - 睿扬投资王世超管理的3只产品合计规模约3.36亿元，业绩突出，其公司于2025年9月新晋准百亿私募 [11] - 国源信达史江辉管理的3只产品合计规模达8.61亿元，位列第四，其同事李剑飞也上榜前十 [11] 20-50亿规模私募基金经理表现 - 该规模区间收益前十基金经理上榜门槛未公开，前三名分别是北京禧悦私募袁好、榕树投资翟敬勇、壹点纳锦(泉州)私募何玉清 [13] - 北京禧悦私募袁好管理的3只产品合计规模约2.36亿元，位列第一 [15][16] - 榕树投资翟敬勇管理的5只产品合计规模约2.24亿元，位列第二，从业经验达29年 [15][16] 10-20亿规模私募基金经理表现 - 该规模区间收益前十基金经理上榜门槛未公开，前三名分别是量利私募何振权、龙航资产蔡英明、北恒基金周一丰 [18] - 量利私募何振权管理的3只产品合计规模约1.59亿元，位列第一 [19][20] - 龙航资产蔡英明管理的6只产品合计规模约4.76亿元，位列第二 [19] 5-10亿规模私募基金经理表现 - 该规模区间收益前十基金经理上榜门槛未公开，前三名分别是富延资本刘祥龙、上海恒穗资产骆华森、龙吟虎啸吴胤彤 [23] - 富延资本刘祥龙管理的8只产品合计规模约8.58亿元，位列第一 [24][26] - 上海恒穗资产骆华森管理的3只产品合计规模约0.88亿元，位列第二 [24] 0-5亿规模私募基金经理表现 - 该规模区间收益前十基金经理上榜门槛未公开，前三名分别是龙辉祥投资杨仲光、京盈智投谢黎博、沁昇基金姚勇 [27] - 龙辉祥投资杨仲光管理的4只产品合计规模约3.62亿元，位列第一，业绩表现亮眼 [30]

私募行业地域分布特征 - 私募行业呈现显著的地域集中性，主要分布于北京、上海、深圳、广州、杭州等经济发达城市，厦门、成都、西安、长沙、重庆、南京等区域性经济中心也聚集了不少私募 [2] - 截至2025年9月底，共有633家私募公司（旗下至少有3只产品符合排名规则）分布在全国45个城市，其中仅有北上广深杭5个城市拥有30家以上符合统计规则的私募 [2] - 在北上广深杭五大核心城市中，深圳地区私募以超过30%的收益中位数在今年前三季度相对领先 [2] 主要城市私募业绩数据 - 上海地区符合排名规则的私募公司数量最多，达195家，产品数947只，前三季度收益均值为26.37%，收益中位数为22.04% [3] - 深圳地区有111家私募公司符合规则，产品数612只，前三季度收益均值为33.45%，收益中位数为30.12% [3] - 北京地区有87家私募公司符合规则，产品数468只，前三季度收益均值为31.52%，收益中位数为22.61% [3] - 杭州地区有47家私募公司符合规则，产品数231只，前三季度收益均值高达37.52%，收益中位数为28.87% [3] - 广州地区有35家私募公司符合规则，产品数179只，前三季度收益均值为38.82%，收益中位数为29.03% [3] 上海地区私募表现 - 上海地区私募前三季度收益中位数为22.04%，前10强私募上榜门槛为各地最高 [7] - 10强私募中主观私募占7家，"主观+量化"类私募占3家，量化私募无一上榜；按核心策略划分，股票策略私募占9家，多资产策略私募占1家 [7] - 百亿私募中仅有复胜资产上榜，其共有7只产品在9月创历史新高，是百亿私募今年前三季度和近五年收益冠军 [11] - 上海地区收益均值前5强私募依次是上海恒穗资产、同犇投资、玖歌投资、龙航资产、睿扬投资 [8] 深圳地区私募表现 - 深圳地区私募前三季度收益中位数为30.12% [13] - 10强私募中主观私募占7家，"主观+量化"类私募占2家，量化私募占1家；股票策略私募占9家，多资产策略私募占1家 [13] - 百亿私募中仅有望正资产上榜，其为9月新晋百亿私募，今年前三季度收益位列百亿私募第2名 [17] - 深圳地区收益前5强私募依次是富延资本、榕树投资、能敬投资控股、深圳泽源、亿库资本 [14] 北京地区私募表现 - 北京地区私募前三季度收益中位数为22.61% [19] - 10强私募中主观私募占7家，量化私募占2家，"主观+量化"类私募占1家；股票策略私募占9家，期货及衍生品策略私募占1家 [19] - 远信投资、灵均投资两家百亿私募位列前5强，其中远信投资为近期新晋百亿私募 [19] - 北京地区收益前5强私募依次是北京禧悦私募、北恒基金、指南基金、远信投资、灵均投资 [19] 广州地区私募表现 - 广州地区私募前三季度收益中位数为29.03% [24] - 10强私募中主观私募占8家，量化私募占2家；全部为股票策略私募，百亿私募阿巴马投资上榜 [24] - 广州地区收益前5强私募依次是精砚私募、三和创赢、海南香元私募、泽元投资、里思基金 [25] 杭州地区私募表现 - 杭州地区私募前三季度收益中位数接近29% [30] - 10强私募中量化私募占5家，主观私募占4家，"主观+量化"类私募占1家；股票策略私募占8家，多资产策略私募占2家 [30] - 知名百亿量化私募宁波幻方量化、龙旗科技均位列10强 [30] - 杭州地区收益前5强私募依次是农夫私募、浩坤昇发资产、巴克夏投资、云起量化、杭州博衍私募 [31] 其他地区私募表现 - 除北上广深杭外，其他地区符合统计规则的私募共有158家 [35] - 10强私募中主观私募占7家，"主观+量化"类私募占2家，量化私募占1家；股票策略私募占9家，多资产策略私募占1家 [35] - 其他地区收益前5强私募依次是路远私募、龙吟虎啸、壹点纳锦(泉州)私募、一久(海南)私募基金、聚力基金 [36] - 路远私募是一家成立于2023年11月的新锐私募，在2025年前三季度实现了规模从0-5亿跃升至10-20亿 [41]