量化模型与构建方式 1. 模型名称：微盘股扩散指数择时模型（首次阈值法）[66]；模型构建思路：基于万得微盘股指数成分股过去20个交易日上涨比例构建扩散指数，通过设定固定阈值进行左侧反转交易[66]；模型具体构建过程：计算扩散指数，定义为万得微盘股指数成分股过去20个交易日处于上涨状态的比例[65]。当扩散指数大于等于0.9时发出空仓信号，当扩散指数小于等于0.1时发出满仓信号，其余时间维持上一期信号。必须满仓之后才能空仓，同时也必须空仓之后才能满仓[66]；模型评价：在样本内无法跑赢微盘股指数但回撤相对可控，2024年以来无法识别大级别熊市，属于“越跌越买”策略，在牛市来临时可能过早离场[66] 2. 模型名称：微盘股扩散指数择时模型（延迟阈值法）[69]；模型构建思路：基于扩散指数，通过设定阈值并进行延迟确认，进行右侧动量交易[69]；模型具体构建过程：计算扩散指数（同上）[65]。当扩散指数上一日在0.9以上且今日跌破0.9时发出空仓信号，当扩散指数上一日在0.1以下且今日突破0.1时发出满仓信号，其余时间维持上一期信号[69]；模型评价：在样本内无法跑赢微盘股指数但回撤相对可控，2024年以来同样无法识别大级别熊市，但在牛市来临时能避免过早离场，较好保留了上涨收益[69] 3. 模型名称：微盘股扩散指数择时模型（双均线法）[72]；模型构建思路：基于扩散指数的均线系统，自适应市场行情变化，进行趋势跟踪交易[72]；模型具体构建过程：计算扩散指数（同上）[65]。计算短期均线（扩散指数的10日简单移动平均，MA）和长期均线（短期均线的20日MA）。当短期均线上穿长期均线时满仓，当短期均线下穿长期均线时空仓[72]；模型评价：在样本内无法跑赢微盘股指数但回撤控制较好，2024年能在大熊市下跌间隙给出看空信号避免大幅下跌，在牛市来临时也能避免过早离场，但对趋势的识别有时因参数平滑不够而不够理想[72] 模型的回测效果 1. 首次阈值法模型，样本外跟踪起始年份2023年[66]，2024年表现无法识别大级别熊市且在牛市来临时过早离场[66]，2025年对底部把握较好并抓住上涨行情但于5月8日触发空仓信号[66] 2. 延迟阈值法模型，样本外跟踪起始年份2023年[69]，2024年表现无法识别大级别熊市但能避免牛市过早离场[69]，2025年抓住部分上涨行情但于5月15日触发空仓信号[69] 3. 双均线法模型，样本外跟踪起始年份2023年[72]，2024年表现能在大熊市中间隙给出看空信号避免大幅下跌且能避免牛市过早离场[72]，2025年抓住一段上涨行情且对动量行情捕捉较好但于8月4日触发空仓信号[72] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：扩散指数[65]；因子的构建思路：用于短期衡量微盘股指数的市场情绪，计算成分股中上涨股票的比例[65]；因子具体构建过程：计算万得微盘股指数成分股在过去20个交易日中处于上涨状态的股票数量所占的比例[65]。定义公式为： $$ DiffusionIndex_t = \frac{Count(P_{i,t} > P_{i,t-1})}{N} $$ 其中，$P_{i,t}$ 代表股票i在交易日t的收盘价，$P_{i,t-1}$ 代表股票i在交易日t-1的收盘价，Count函数统计满足条件的股票数量，N为万得微盘股指数的成分股总数[65]

公司概况 - 深圳市前海合之力量创投资管理有限公司成立于2016年3月，同年7月取得私募基金管理人牌照，2018年3月成为中基协观察会员[1][5] - 管理规模16亿元，投资模式为量化，办公城市为深圳[5] - 公司专注于量化投资领域，综合利用数学、统计学、金融学、计算机等知识，采用人工挖掘加AI等智能化研究方法，通过多资产类别、多策略配置[7] 发展历程 - 2016年成立量创投资并取得私募基金管理人牌照，主要做股票套利策略[5] - 2018年研发期权套利策略，至今仍作为子策略在实盘运行[5] - 2020年上线量化CTA策略，2021年上线量化选股策略，2022年上线AI量化模型以深度学习模型为主，2023年上线全天候策略使用AI量化模型以量价数据为主，2024年4月量化CTA策略加入国债期货策略和股指期货策略[5] 核心团队 - 公司总人数22人，投研团队共16人，覆盖策略研究、交易执行、IT系统开发与运维等关键环节，其中研究人员11人，IT成员5人[8] - 投研团队成员均来自海内外知名院校，多为金融加技术复合型人才，团队稳定性佳凝聚力强[8] - 所有成员集中在同一办公地点便于高效协作与信息共享，各部门分工明确且协作紧密共同支撑投研工作[9] 投资理念与代表策略 - 公司为量化私募基金管理人，采取程序化交易和算法交易，策略研究范围涵盖中国股票、期货、期权、债券等多种标准化资产类别，不涉及多层嵌套交易结构合规，策略投资周期覆盖日内交易和跨日中低频交易[13] - 拥有自建数据库和因子库，以及自主研发的交易系统、风控系统、回测系统、后台系统等，组建人工智能团队并在因子挖掘、模型构建、组合优化等多个细分领域应用[13] - 代表产品量创全天候元语1号成立于2022年10月10日，基金经理王伟男，特点包括跨周期全天候应对不同市场环境、多策略协同分散风险稳定收益、风险平价思想引导资产配置、动态调整机制灵活应对市场变化、长期稳健表现适合核心资产配置[14][15] - 代表产品量创量化北证选股1号成立于2022年7月25日，基金经理骆俊和王伟男，特点包括聚焦北交所成长主线挖掘高潜个股、基于深度学习的以量价信息为主的系统化选股模型、参与北交所结构性政策红利具备长期配置价值、深度流动性建模控制交易冲击与回撤[15] 核心优势 - 投研和技术团队成员90%以上毕业于国内985、211等高校，核心团队多为北大校友，在国外知名投资银行和对冲基金有多年工作经验，能精准把握市场制定有效投资策略[16] - 持续投入技术研发，组建AI团队将人工智能技术应用于量化投资，自主研发系统和各类库为量化投资提供强大技术支持，在因子挖掘、模型构建等方面保持技术优势[17] - 2016年成立并获私募证券投资基金管理人牌照，2018年成为中基协观察会员，经营合法合规无处罚记录，完善的风控体系保障公司在复杂市场环境下稳健运营[18] - 专注量化投资，策略覆盖多种资产类别和投资周期，以风险平价为核心构建投资组合，不断创新和优化策略适应市场变化[19] 持续进化能力 - 公司希望2025年达到管理规模20亿，未来2-3年步入20-50亿元行列，朝着百亿目标迈进[21] - 持续优化现有策略和开发新策略，对现有策略进行回溯测试和实盘验证以发现不足并进行优化，包括调整策略参数、改进模型算法、增加新因子等提高收益稳定性和风险控制能力，同时积极开发新策略拓展投资范围和捕捉更多市场机会[21] - 未来核心岗位人员配置计划围绕技术创新、风险管理和全球化战略展开，重点加强研究人员、开发人员、投资经理和风险管理人员的配置，通过内部培养与外部引进相结合打造多元化国际化团队[21] 业绩表现 - 截至2025年7月底，公司旗下产品平均收益位列0-5亿规模量化私募2025年1-7月收益榜第1[1] - 量创量化北证选股1号A类份额1-7月收益在高收益低回撤产品榜中排名第3[1] - 量创量化北证选股1号A类份额超额收益在5亿以上规模私募1-7月超额收益榜（其他指增）位列第1[1]

券商研究快报：永捷量化拟2026年港股上市，打造"中国量化第一股" 二、公司优势：技术、风控与用户并驱 1. 技术壁垒：永捷量化累计研发量化模型超过 380套，日均计算任务超过 2亿次，形成自研核心引擎; 2. 风控体系：采用多维分仓、动态风控与高频调仓模型，回撤控制能力优于行业均值 30%以上; 研究机构观点 永捷量化近日宣布，已正式启动赴港上市计划，目标于2026年在港交所主板挂牌。作为国内领先的量化投资平台之一，永捷量化此举不仅是其发展历程中的 重要里程碑，更可能成为"中国量化第一股"，推动行业估值体系重塑。 一、行业背景：量化赛道高速扩容 近年来，A股及港股市场对量化资金的接受度显著提升。根据中证指数公司数据： • 截至2025年一季度，中国量化管理规模已突破 2.8万亿元人民币，五年复合增长率超过 30%; 永捷量化选择赴港上市，具备市场需求与政策窗口双重利好。 • 估值溢价：参照同类美股量化公司(如Two Sigma、Citadel Securities)，永捷量化有望获得高于私募机构的资本化估值。 四、潜在影响与风险提示 • 对行业：永捷量化上市将树立量化私募资本化样本，或推动一批头部机构加速I ...

市场表现与背景 - A股市场迎来新一轮上涨行情 上证指数今年以来涨幅达15.1% [1] - 指数增强型基金数量快速增长 年内成立180只 超过2024年全年的101只 [5] - 全市场519只指数增强基金平均超额收益达3.87% 37只基金超额收益超10% [5] 产品特性与优势 - 国金中证全指指数增强基金以中证全指为跟踪标的 覆盖沪深京三市符合条件的股票和存托凭证 [2] - 中证全指相较一般宽基指数覆盖范围更广 行业分布更均衡全面 能全面反映A股市场生态 [2] - 产品契合量化分散投资特性 匹配热点分散、风格轮动、新趋势萌芽的投资场景 [2] - 中证全指具有天然多元化结构和风险分散特性 可降低决策成本并实现全市场行业均衡布局 [2] 投资策略与方法 - 通过量化策略在严格控制跟踪误差前提下追求超额收益 即信息比最大化 [4] - 采用多策略选股模型和组合优化技术筛选投资组合 并运用大数据分析和人工智能构建投资模型 [4] - 量化模型能及时应对中证全指成分股定期调整 动态优化投资组合 [3] 公司实力与产品定位 - 国金基金在量化投资领域深耕已久 拥有经验丰富的量化投研团队 核心成员来自国内外知名高校和金融机构 [6] - 公司量化产品业绩突出 国金量化多因子、多策略与量化精选基金多次获得行业认可 [6] - 该基金是国金量化产品线的重要补充 旨在为投资者提供新的全市场投资工具 [1][6]

行业前景与市场规模 - 全球人形机器人市场规模到2050年有望突破5万亿美元，数量将突破10亿台，受老龄化加剧和劳动力替代需求增长驱动 [1] - 中国已构建国家战略引领与地方协同推进的产业政策体系，在技术攻关、产业布局和应用场景拓展方面持续发力 [1] 指数结构与成分特征 - 国证机器人产业指数聚焦机器人本体和核心零部件环节，权重占比达77.2%，显著高于同类指数 [2] - 指数成分股以中小盘股为主，平均总市值217.2亿元，其中市值小于200亿元的个股权重占比48.4%，200-300亿元占比25.8% [2] 历史业绩表现 - 指数自成立以来累计涨幅141.2%，大幅跑赢机器人指数（59.95%）和创业板指（69.14%） [3] - 在2019年1月4日至2021年2月18日的牛市期间涨幅达114.4%，超越机器人指数同期92.2%的涨幅 [3] - 自去年9月24日起涨幅78.1%，领先于机器人指数（68.9%）、科创50（68.8%）和创业板指（61.4%） [3] 盈利与研发能力 - 指数近三年研发费率均超8%，领先科创50和创业板指 [3] - 未来两年一致预期净利润复合增长率为44.8%，显著高于同类及成长板块指数 [3] 产品与基金管理 - 富国机器人ETF（159272）跟踪国证机器人产业指数，由基金经理苏华清管理，其从业7年并管理多只ETF产品 [4] - 富国量化团队成立于2009年，由副总经理李笑薇博士领军，团队平均从业年限超11年，管理72只ETF和47只ETF联接基金 [4] - 公司10只量化类基金近一年业绩位居同类前10%，近三年有7只产品排名同类前10% [4] 产品战略布局 - 富国基金构建覆盖指数增强、被动指数/ETF、绝对收益和主动量化的产品线，机器人ETF进一步丰富科技主题产品矩阵 [5] - 该ETF提供一键布局人形机器人产业链核心环节的工具 [5]

公司财务表现 - 2025年半年度营业收入162.63亿元 同比增长18.91% [1] - 同期净利润21.10亿元 同比增长39.31% [1] - 净利润增速显著高于收入增速 主要受益于经营质量提升措施 [1] 主营业务分析 - 制冷空调电器零部件业务收入103.89亿元 同比增长25.49% [1] - 汽车零部件业务收入58.74亿元 同比增长8.83% [1] - 制冷业务增速明显高于汽车业务 成为主要增长动力 [1] 业务发展动态 - 全球温控需求上升推动制冷业务增长 [1] - 热泵技术成功拓展至数据中心和储能等新领域 [1] - 汽车零部件客户覆盖奔驰、比亚迪、特斯拉、丰田等主流车企 [1] - 同时供应电装、法雷奥等大型集成商 客户结构持续优化 [1] 新兴业务布局 - 积极推进数据中心液冷业务 依托原有热管理技术实现零部件复用 [1] - 已成立机器人事业部 聚焦机电执行器并推进量产 [1] - 通过海外生产基地布局应对关税政策 [1] - 与客户达成成本分摊协议 保障供应链稳定性 [1] 经营质量提升 - "精兵强将"行动有效提升公司经营质量 [1] - 该行动是净利润增长超过收入增长的主要原因 [1]

公司财务表现 - 上半年营收同比增长28.58%至8.66亿元 归母净利润同比增长60.94%至9603.98万元 [1] - 2025年第二季度单季营收创历史新高 [1] 产品结构变化 - MOLED产品收入占比从2024年不足20%提升至2025年上半年超25% 其封测毛利率高于其他产品及公司平均水平 [1] - 电子价签IC封测业务上半年营收占比超10% 毛利率表现理想 对公司盈利有积极贡献 [1] 业务发展进展 - 车载显示芯片项目处于厂房建设阶段 预计2026年初开始设备进线 [1] - 2025年仅进行客户验证 不构成显著业绩贡献 [1] - 新业务尚处于规划阶段 公司将积极推进相关进展 [1] 调研机构背景 - 幻方量化是依靠数学与计算机科学进行量化投资的对冲基金公司 创始团队自2008年致力于量化对冲领域 [2] - 公司为国内金融衍生品交易与设计的领先者 使用深度学习等人工智能前沿科学优化量化策略 [2] - 团队成员包括量化交易者 金牛奖获得者 智能机器人科研 互联网搜索引擎 大数据与模式识别专家 [2]

**行业与公司** - 行业为中国量化投资行业 公司包括量化私募机构（如九坤投资 幻方量化 灵均投资）公募基金（如博道基金 国金基金 景顺长城）及技术平台（如BigQuant）[1][6][10][13][79] **核心观点与论据** *监管升级与行业重塑* - 监管成为2024年最核心影响因素 "监管"一词出现频率超50次 覆盖私募新规 程序化交易限制等[13] - 监管政策评分提升幅度最大（+0.30） 看好比例从41.31%升至44.50%[13] - 宁波灵均因1分钟内抛售25亿元股票被处罚 成为程序化交易新规后首个重大案例[79] - 量化私募规模从2023年末1.21万亿元降至2024Q4的8370亿元 DMA规模从超3500亿元跌至约880亿元[100][102] *市场波动与策略挑战* - 2024年经历"二波四折"极端行情：2月小微盘崩盘 5月流动性缩减（8月末成交额同比缩减超40%） 9.24行情等[42][51][52][53] - 中性策略收益创六年新低（4.47% 较2020年峰值25.94%下降21.47%）[13][68] - 量化超额衰减归因：策略同质化与供需失衡（占比42.11%） 监管收紧（11.96%） 市场效率提升（13.40%）[14] - A股成交额8000亿为高频策略超额收益分水岭：低成交环境周平均超额收益率0.02% 高成交环境达0.28%[52] *策略演进与技术迭代* - 行业重心向中低频迁移 呈现"总体降频 中频强化 高频收缩"特征[15] - 25.84%机构增加宏观数据使用权重 31.10%机构进行全球宏观政策研究[15] - 择时成为战略重点：49家机构将其列入2025年优先级能力建设（排名第四） 仅13.88%机构完全不择时[16] - AI在能力建设优先级中综合得分最高（5.03） 29.69%机构将其列第一位[20] - Python以97.12%比例成为主流技术栈 自研工具在回测（60.43%） 风控（49.64%）等环节占比高[22][23] *出海与多资产拓展* - 六成机构拥有出海计划 但仅21.53%真正迈出步伐 仅1.91%策略成熟并开启募资[18] - 出海最大障碍：市场规则与数据结构差异（51.59%） 策略水土不服（42.06%） 人才（41.27%）[19] - 多资产参与率上升：股票 期货 期权 债券分别上升7.80% 13.44% 3.88% 3.27%[17] *风险控制与应对* - 极端风控位列能力建设第三优先级[27] - 2月危机后 51.18%机构调整因子权重 49.41%调整杠杆比率 48.82%调整交易执行[27] - 中长期优化：收紧风格因子约束（36.69%） 加强流动性风控（26.62%） 收紧成分股约束（25.90%）[27] **其他重要内容** *数据与样本* - 调研回收问卷293份 有效问卷209份 参与机构管理规模差异大 存在幸存者偏差[36] - 参与者职位：量化研究员（41.15%） 投资经理（31.58%） 量化开发工程师（12.44%）[39] *产品表现* - 2024年CTA策略终迎"大年" 管理期货平均收益26.29%[68][73] - 主观股票策略收益高（29.57%）但波动率最高（34.45%） TOP10%产品平均收益579.08% 显著高于中位数4.59%[68] - 期权策略最大回撤35.84%全品类最高 但索提诺比率达106.84[68] *技术细节* - 高频交易占比由2020年10%上升至2024年20% 但2024年略降[80] - 数据库使用：MySQL（60%） PostgreSQL（35%） DolphinDB（26%时序专用）[23][25] - 机器学习传统方法主导 深度学习框架PyTorch（49%） TensorFlow（32%）[26]

核心观点 - 量化赋能固收+投资模式成为行业新蓝海 通过组合优化精准调整风险收益兑换比例 实现卡玛比率可控 弥补传统产品短板 [2][3] - 太平基金推出太平嘉裕债券基金 采用股债8:2配比 权益部分锚定中证A500指增策略 严控回撤前提下追求收益最大化 [1][4] - 通过股债动态调整策略应对市场波动 债券收益来源包括等级利差 久期收益和杠杆收益 灵活把握债市机会 [5][6] 产品策略 - 权益部分采用量化中证A500指增策略 行业分布与中证全指对齐 覆盖小行业且三级行业各选一只股票 确保行业分散 [4] - 配置2%至4%仓位于小微盘 利用其长期高收益特征增厚收益 低仓位控制组合波动 同时避开ST股和财务瑕疵股严控风险 [4] - 考核围绕卡玛比率展开 在严控回撤前提下力争收益最大化 [4] 投资方法论 - 股票组合覆盖200至300只个股 利用技术手段规避个股风险 收益曲线与大盘同涨同跌不偏离市场整体趋势 [2] - 通过量化策略大幅降低收益方差 市场活跃时客户能赚钱 弱市中若做出超额收益也可能盈利 更贴合固收+基金低回撤低波动定位 [3] - 固收+产品核心客群包括寻求资产分散的机构投资者和看重回撤控制的个人投资者 共同诉求是稳健而非追求极致收益 [2] 市场操作 - 2024年7月基于宏观经济判断主动降低债市仓位提升股市仓位 成功享受股市上涨红利 [5] - 下半年以来因看好权益市场 太平嘉和三个月定开债的权益仓位持续提升 当前股市站上3800点仍保持高仓位 [5] - 债券收益来源包括等级利差但不做评级下沉 久期收益通过30年期国债波段操作赚资本利得 杠杆收益利用杠杆效应套取利差 [6] 市场展望 - 股债跷跷板效应可能对债市带来压力 但若美联储降息国债收益率有望下行带来盈利空间 [6] - 债券机会不仅增强收益 也为权益资产提供安全垫 为仓位调整预留灵活空间 [6] - 通过动态配置及时调整 依托相对更优资产为投资者赚取稳健长期收益 [6]

融资保证金比例调整 - 国金证券宣布将融资保证金比例从80%上调至100% [1] - 2023年监管层曾将最低融资保证金比例从100%降至80%以活跃市场 [3] - 保证金比例上调导致杠杆从1.25倍降至1倍 100万保证金可融资额从125万降至100万 [4] 市场反应与资金流向 - 迪哲医药被媒体点名解禁利空后股价创新高 机构资金在消息后第三天开始活跃 [5][10] - 纳瑞雷达中报净利润增长800%但股价下跌10% 利好前后无机构资金参与迹象 [5][10] - 机构库存数据可视化显示资金动向 活跃度反映机构参与程度 [8][10] 规则变化深层逻辑 - 券商称保证金调整为公司自身决定 但规则变化方向具有市场指示意义 [4][13] - 规则调整可能反映大资金已完成提前布局 散户操作受杠杆变化冲击 [11][13] - 信息不对称环境下量化工具可穿透表象识别资金流向 辅助适应规则变化 [14]