栏目介绍 「私募深观察」 聚焦于管理规模适中私募管理人，通过深度解析，致力于呈现其发展路径与投资内核，记录这些私募中坚力量在投研体系、风控 流程与团队建设上的特色与亮点，为读者提供多样的观察视角。 本期观察——平方和投资。 私募排排网数据显示，截至2025年9月底，在准百亿规模私募中， 平方和投资旗下产品平均收益达***% （ 点击查看收益 ） ，位列量化私募业 绩榜Top10。截至2025年10月底，平方和投资管理规模已突破100亿 。 | 排名 | 公司简称 | 核心 | 成立时间 | 实控人 | 符合排名规 产品规模合计 今年来收益 则的产品数 | (万元) | | 均值 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | | 超量子套金 | 股票 | 2015/6/16 张晓泉 | | 3 | | | | | | 大岩资本 | 股票 | 2013/6/14 | 黄铂 | 7 | | | | | | | | | | | | C | | | C | no no 20 - | DATES | | France | | | price 11/ ...

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 2020 年后三大股指（上证 50、沪深 300、中证 500）的股指期货年化对冲成本受股票分红影响加深，到期日尤为明显 [2] - 上证 50 与沪深 300 股指期货远季合约对冲成本长期稳定在零值附近且多数时段略高于盈亏平衡点，中证 500 股指期货远季合约成本围绕零值波动，2023 年之前收益表现整体优于前两者 [2] - 2025 年第四季度，现有市场结构下优先配置以 IC 股指期货为代表的对冲工具，可能是构建市场中性策略的更优选择 [2] 根据相关目录分别进行总结 前言 - 股指期货是构建市场中性敞口的核心对冲工具，其基差升贴水结构决定对冲成本和策略收益，对基差动态监测分析有重要意义 [6] - 股指期货基差可解构为资金时间价值、指数成分股期内派发股息现金流、市场多空力量对比情绪与预期三个维度，研究将时间价值与市场情绪预期合并为“矫正基差”简化分析 [6] - 以该框架估算三大股指期货矫正基差和年化对冲成本，并对 2025 年第四季度对冲情况进行预测 [7] 三大股指成分股分红情况 三大股指股息点指数 - 引入股息点指数估算“指数期内分红”，三大主要指数成分股分红有显著季节性，集中在每年 4 - 9 月，6 - 8 月为高峰，6 - 7 月最集中 [8] - 与 2020 年前相比，近年来三大指数成分股年末分红现象增多 [9] - 2023 年以来 A 股市场分红格局有年末分红显现、部分公司分红日期延后、分红对股指及衍生品定价影响深化三个新趋势，对策略成本估算与风险管理提出新考量 [12] 三大股指的分红收益情况 - 通过对比全收益指数与价格指数收益率差异，回溯 2020 - 2024 年三大主要指数年度股息收益表现 [13] - 上证 50 与沪深 300 指数过去五年分红收益呈先降后升“V 型”，与 2023 年末至 2024 年初市场调整有关，中证 500 指数股息率中枢较 2020 年前下移 [13][15] - 五年均值上，上证 50 与沪深 300 指数年化股息收益稳定在 2% - 3%有分红优势，中证 500 指数分红收益均值偏低 [16] - A 股市场分红集中在 6、7 月，年化测算对三大指数期货定价及基差结构影响显著，策略构建与成本评估不可忽视 [16] 三大股指期货年化对冲成本 三大股指期货年化对冲成本历史数据估计 - 计算股指期货合约矫正基差需预估当前到到期日分红点位，采用简化模型：已公布分红预案用预案算总额，未公布用滚动一年净利润和近三年平均分红率算总额并假设分红日和去年一样，用当前指数数值及成分股权重算成分股分红对指数影响点数，每日计算到到期日分红点数得矫正基差 [18][19][20] - 计算三大股指期货近月、远月、近季、远季合约近三年年化对冲成本，近月合约到期日近年化后有放大效果，临近到期日会出现尖峰 [20] - 上证 50 与沪深 300 股指期货远季合约对冲成本长期稳定在零值附近且多数时段略高于盈亏平衡点，历史平均对冲成本低，执行中性策略无需承担显著成本甚至可获结构性收益，中证 500 股指期货远季合约成本围绕零值波动，2023 年之前收益表现整体更优 [20] - 近月合约年化对冲成本时序数据有显著峰值，表明临近到期时股指期货合约易出现极端基差波动，如 2024 年 IF2401 与 IC2405 合约到期日前一天深度贴水，影响展期操作成本与策略收益 [26] 三大股指期货年化对冲成本第四季度表现预测 - 2025 年四季度至 2026 年初处于 A 股年度分红周期尾声，市场预期稳定时分红对股指期货基差及对冲策略扰动减弱，当期 IC、IF 主力合约对冲成本为正，是市场中性策略有利建仓窗口 [27][28] - 基于 9 月 22 日收盘数据估算各主要股指期货合约对冲成本，三大股指期货整体对冲成本处于相对低位，计入分红后 IC 与 IF 系列合约多数为正值，IC 近月与远月合约正向成本显著，IH 合约对冲成本相对较高，考虑分红后呈负值，体现市场对上证 50 板块乐观情绪 [29][30] - 采用 IC 或 IF 期货合约进行对冲的市场中性策略有相对优势，IC 近季主力合约对冲成本低，IF 远季合约成本优势明显，但需关注季月合约存续期市场波动，IH 合约综合性价比低，优先配置 IC 股指期货构建市场中性策略更优 [30][31]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 研究系统分析我国三大股指期货基差结构及其对市场中性策略的影响，发现基差可解构为资金时间价值、股息现金流和市场情绪预期三个核心维度，引入“矫正基差”概念剥离确定性分红影响，更精准反映真实对冲成本 [1] - A股分红有显著季节性特征，自2021年以来出现年末分红显现、传统分红日期延后、分红对衍生品定价影响深化三大新趋势，上证50与沪深300指数股息率呈“V型”走势，中证500股息率中枢下移 [1] - 当前IC与IF合约成本普遍为正值，IH合约呈负值，远季合约成本长期稳定在零值附近，近月合约存在显著波动 [1] - 优先配置IC合约（特别是IC2512）构建中性策略，IF远季合约也具配置价值，IH合约因成本偏高建议谨慎 [2] 根据相关目录分别进行总结 基差驱动因素解构与理论框架 - 股指期货基差可解构为资金时间价值、股息现金流和市场情绪预期三个核心驱动维度，理论关系为期货价格 – 指数价格 = 时间价值 – 指数期内分红 + 市场情绪预期 [5] - 引入“矫正基差”概念（时间价值与市场情绪预期的合并），简化模型为期货价格 – 指数价格 = 矫正基差 – 指数期内分红 [5] 分红行为特征与股息点指数分析 - “矫正基差”剥离确定性分红影响，精准测算其成本关键在于高精度估算“指数期内分红”，引入股息点指数作为估算工具 [5] - 三大主要指数成分股分红有显著季节性特征，股息发放集中于每年5月至8月，5、6、7月为高峰，5到6月最集中 [8] - 自2021年以来，A股市场分红格局呈现年末分红现象显现、部分公司传统分红日期延后、分红行为对股指及衍生品定价影响深化三个新趋势 [8] 分红收益量化测算与历史趋势 - 采用对比全收益指数与价格指数收益率差异的方法，回溯过去五年内三大主要指数的年度股息收益表现 [9] - 过去五年，上证50与沪深300指数股息率呈“V型”走势，中证500指数股息率中枢下移 [10] - 五年均值来看，上证50与沪深300指数年化股息收益稳定在2%-3%区间，中证500指数分红收益均值相对偏低，A股市场分红集中期对期货定价及基差结构影响显著 [11] 对冲成本时序分析与市场结构 - 计算股指期货合约矫正基差需提前预估当前到期货到期日的分红点位，采用简化模型预估指数成分股红点数 [12] - 上证50与沪深300股指期货远季合约对冲成本长期稳定在零值附近，多数时段略高于盈亏平衡点，中证500股指期货远季合约成本围绕零值波动，2021年之前整体优于上证50与沪深300合约 [21] - 近月合约年化对冲成本时序数据存在显著峰值，市场中的股指期货合约临近到期时易出现极端基差波动，2024年观测到IF2401与IC2405合约到期日前一天深度贴水致年化对冲成本超150%的异常峰值 [21] 当前对冲成本比较与策略建议 - 2025年四季度至2026年年初处于A股年度分红周期尾声，分红因素对股指期货基差及对冲策略的扰动效应减弱，当期IC、IF主力合约对冲成本普遍为正值，为市场中性策略提供有利建仓窗口 [22] - 当前三大股指期货整体对冲成本处于相对低位，IC与IF系列合约对冲成本多数为正值，IC近月与远月合约正向成本显著，IH合约对冲成本相对较高，考虑分红因素后甚至呈负值 [24] - 优先配置以IC为代表的对冲工具构建市场中性策略，IC近季主力合约（如IC2512）对冲成本较低，IF远季合约成本优势明显，IH合约综合性价比相对较低 [24]

亚洲家族办公室加密货币投资趋势 - 加密货币正从边缘投资走向主流 成为家族办公室投资组合中不可忽视的一环 [1][3] - 家族第二代、第三代继承人是主要推动力 他们成长于数字金融环境 对虚拟货币接受度更高 [3] 投资规模与回报表现 - NextGen Digital Venture第二支加密基金募集超1亿美元 首只基金两年内实现375%回报率 [3] - 部分海外华人家族办公室计划将加密货币配置比例提高至5%左右 [3] 投资方式演进路径 - 从通过比特币ETF间接参与转向直接持有代币 投资路径向深度介入演进 [5] - 部分家族办公室采用基差交易、套利等市场中性策略 投资玩法升级 [7] - 比特币被视为对冲宏观风险工具 因其与股票、债券的低相关性可分散风险 [7] 市场活跃度与基础设施 - 香港HashKey交易所注册用户同比增长85% [8] - 韩国三大交易平台日均成交额增长超20% 总交易量上升17% [8] - 比特币价格创新高 超过124,000美元 成为资本涌入的催化剂 [10] 政策与监管环境 - 美国《GENIUS法案》推进为市场提供明确法律支持 [10] - 香港稳定币立法落地增强区域投资信心 [10] 未来发展方向 - 投资策略将向DeFi收益、结构产品、实物资产代币化等方向多样化 [14] - 合规基金结构与合格投资者通道逐步完善 [14] - 家族新一代将数字资产视为下一代金融语言 推动接力效应 [14]

市场行情与指数表现 - 上周A股核心指数普遍上涨 沪指盘中触及3700点关键位置 [2] - 沪深300指增 中证500指增 中证1000指增和量化多头产品分别跑输基准0.49% 1.09% 1.26%和1.16% [2] - 市场中性产品同期出现0.83%的平均回撤 [2] 超额收益获取难度分析 - 量化管理人基础选股池中个股跑赢沪深300比例小于40% 跑赢中证500及中证1000比例小于30% [2] - 指数成分股收益结构呈现三七分化 虽优于非成分股但仍显著分化 [2] - 持仓周期以周为单位的产品创正超额难度较高 [2] 市场结构特征 - 当前行情与2024年春节前及924行情首周类似 宽基指数强劲但个股表现较弱 [2] - 市场情绪高涨时板块风格加速轮动 增加超额获取难度 [2] - 仅周一和周五两天个股跑赢沪深300指数比例超过50% [2] 中性策略回撤原因 - 基差快速收敛导致空头成本挤压多头收益 [3] - 期货端空头势力弱于多头 且现货端情绪高涨 [3] - 期货杠杆特性使其收益表现优于指数现货 [3] 管理人观点与历史表现 - 量化管理人普遍认为alpha回撤属于正常波动范围 [7] - 回撤主因是市场行情不利而非选股策略失效 [7] - 历史数据显示管理人产品有较高概率修复单周动态回撤 [7] - 即便指数高位获利了结 超额修复形态较难改变 [7]

市场中性策略回撤原因分析 - 市场中性策略产品单周出现较大回撤 主要由于基差变动 Alpha和风格因子暴露收益均为负值叠加影响[1] - 策略Alpha环境差 全市场样本股票平均涨幅2.0% 但中位数涨幅仅0.36% 市场上涨动能不足且资金集中流向少数风格与行业 量化策略可捕捉Alpha机会较少[4] - 风格Beta不利 市场呈现显著结构性分化 沪深300指数上涨2.37% 中证500指数上涨3.88% 中证1000指数上涨4.09%领跑 中证2000指数上涨2.95% 微盘股指数逆势下跌0.65% 仅23%个股跑赢中证1000指数[4] - 基差贴水大幅度收敛 对冲使用的主力合约IM2509基差贴水一周内收敛1%以上 直接导致产品净值额外回撤1%[5] 量化私募机构情况 - 青岛垒昂资产管理有限公司成立于2018年11月 2019年4月完成备案登记 注册资本1000万元 实缴比例100% 全职员工14人 管理32只私募产品 管理规模20-50亿元[5][6] - 公司注册地位于山东省青岛市 办公地址在上海市浦东新区 机构类型为私募证券投资基金管理人 业务类型包括私募证券投资基金和私募证券投资类FOF基金[6] 市场表现数据 - 上周主要宽基指数表现强劲 沪指上涨1.70% 沪深300指数上涨2.37% 中证500指数上涨3.88% 中证1000指数上涨4.09%[7] - 多家量化私募旗下市场中性策略产品出现净值回撤 回撤幅度从-0.73%到-2.80%不等 具体表现为：市场中性1号回撤0.73% 中性-回撤0.74% 五=回撤0.79% -18号回撤1.27% A...回撤1.64% 未命名产品回撤1.72% 另一未命名产品回撤1.82% 1号回撤2.19% 量化中性1号回撤2.80%[8] 行业专家观点 - 百亿级量化私募投资总监认为指数权重涨势明显导致量化策略跑输 基差收敛造成双向亏损 但属正常波动范围 模型开发时已考虑此类情形 通常不进行干预[9] - 中型量化私募通过降低风险敞口控制超额回撤 坚持追求纯Alpha收益策略[9] - 部分量化私募采取严格风控措施 超额回撤较小 并密切关注基差变化 通过切换至近月合约减少收敛损失[9]

市场中性策略回撤原因分析 - 市场中性策略产品单周出现较大回撤 主要由于基差变动、纯Alpha和风格因子暴露收益均为负值叠加影响[2] - 中性产品收益构成为"选股超额减去基差对冲成本" 上周这两部分同时出现负向波动[4] 策略Alpha环境表现 - 主要宽基指数大幅上涨但市场内在波动性未同步提升 全市场样本股票平均涨幅2.0%而中位数仅0.36%[6] - 资金集中流向少数风格与行业 量化策略可捕捉的Alpha机会显著减少[6] - 市场整体上涨动能不足 内在波动性低导致超额收益环境恶化[6] 风格Beta不利因素 - A股市场呈现显著结构性分化 沪深300指数上涨2.37% 中证500指数上涨3.88% 中证1000指数以4.09%涨幅领跑 中证2000指数上涨2.95% 微盘股指数逆势下跌0.65%[6] - 以中证1000股指期货为对冲标的的策略面临挑战 全市场仅有23%个股跑赢中证1000指数[6] - 基准随机选股策略出现大幅度负收益 凸显风格因子暴露的负向贡献[6] 基差变化影响 - 对冲使用的目标主力合约IM2509基差贴水在一周内收敛1%以上 直接导致产品净值额外回撤1%[6] - 基差贴水大幅度收敛形成对冲成本上升 加剧了产品净值波动[6] 回撤幅度与公司背景 - 垒昂资产旗下中性产品产生约3%的回撤 主要源于超额环境差、中证1000指数强势表现的非线性市值效应及基差收敛三重因素叠加[7] - 公司成立于2018年11月 2019年4月完成备案登记 注册资本1000万元 全职员工14人 管理32只私募产品 管理规模20-50亿元[7][8] 行业整体表现与机构观点 - 上周沪指上涨1.70% 沪深300上涨2.37% 中证500上涨3.88% 中证1000上涨4.09% 但多家量化私募市场中性策略产品出现净值回撤[10] - 具体产品回撤幅度从-0.73%至-2.80%不等 显示行业普遍面临压力[11] - 百亿级量化私募认为这是正常范围内波动 模型开发时已考虑此类情形 通常不进行干预[12] - 部分机构通过降低风险敞口控制超额回撤 坚持纯Alpha策略以应对市场变化[12] - 业内密切关注基差变化 通过调整至近月合约降低收敛损失 近月合约相对远月合约损失更小[13]

报告行业投资评级 - 中信五风格-周期★☆☆，一颗星代表偏多，判断趋势有上涨驱动，但盘面可操作性不强 [4] 报告的核心观点 - 截至2025/08/08当周，通联全A（沪深京）、中证综合债与南华商品指数周度涨跌幅分别为1.94%、0.03%、 -0.36%；公募基金市场近一周指数增强策略收益领先，周度涨幅达1.65%；权益类产品中市场中性策略整体涨多跌少；可转债收益回升，短期与中长期纯债基金涨幅放缓；商品类基金中能源化工ETF延续弱势，贵金属收益反弹，白银ETF净值显著上行3.84% [4] - 中信五风格上周五风格指数收涨，周期风格收益领跑，涨幅为3.49%；风格轮动图显示金融与周期风格小幅回升，指标动量层面五风格均走强；消费风格基金超额回暖，周度超额收益率为1.06%，周期风格基金平均收益未跑赢基准；部分消费风格基金向成长风格有所偏移，市场拥挤度位于历史偏高拥挤区间 [4] - 近一周ALPHA因子收益表现较优，周度超额收益率为0.34%，估值与残差波动率因子收益转弱；反转类因子边际走强，盈利与流动性因子小幅走低；本周因子截面轮动速度环比回升，位于历史偏低分位区间 [4] - 根据风格择时模型评分结果，本周周期与金融风格环比回升，消费风格回落，信号偏向周期风格；上周风格择时策略收益率为0.77%，对比基准均衡配置超额收益率为 -1.02% [4] 根据相关目录分别进行总结 近期市场收益 - 展示通联全A（沪深京）、中证综合债（净）、南华商品的周度、月度、季度、半年度收益率数据 [6] - 展示近一年公募基金产品成立规模的单月数据及月度环比数据 [6] - 展示公募基金主要策略指数近三月最大回撤和周度收益率数据 [6] 中信风格指数相关 - 呈现中信风格指数（金融、周期、消费、成长、稳定）净值走势 [8] - 给出中信风格指数相对轮动图及各风格近一周、上一周、近一月、近三月、近六月、近一年的相对强弱和相对强弱动量数据 [10] 基金风格指数相关 - 展示基金风格指数（美部、周期、消费、成长）近一周、上一周、近一月、近三月、近六月、近一年的超额收益表现 [12] - 呈现基金风格拥挤度数据（周期、成长、消费、金融） [13] Barra因子相关 - 展示本周Barra单因子风格偏好（金融、周期、消费、成长、稳定） [14] - 给出Barra单因子风格策略近一周、上一周、近一月的超额收益表现（估值、成长、盈利等因子） [15] - 呈现今年以来Barra单因子风格超额净值走势（估值、成长、盈利等因子） [16]

行业整体表现 - 2025年上半年百亿级量化私募平均收益率达13.72%且全部实现正收益 [1][2] - 量化私募中证500指增策略平均超额收益率约11% 中证1000指增策略达14% [2] - 量化市场中性策略产品受益于基差有利变化获得约5%平均收益率 [2] 策略业绩分化 - 中证500指增策略产品首尾业绩差超20个百分点 冠军产品收益率达27.97% [2] - 中证1000指增策略首尾差距达14.36% [2] - 中证1000和中证2000指增策略平均超额收益率约15% 沪深300指增仅4%-5% [3] - 业绩排序为中证1000指增最优 中证500和中证A500指增次之 沪深300指增垫底 [3] 分化驱动因素 - 头部机构风险控制优势显著 回撤管理和净值波动控制能力出色 [2] - 部分机构通过细分赛道深耕或策略创新获取超额收益 [3] - 策略同质化或规模扩张过快导致部分机构超额收益衰减 [3] - 风格暴露较高的机构取得较好业绩 [3] 市场环境特征 - A股市场呈"哑铃型"结构 银行板块与小微盘指数两端突出 [4] - 市场日均成交维持在1万亿元以上高位 中小盘品种波动幅度显著提升 [4] - 个人投资者交易热情高涨 融资资金涌入提升短期交易占比 [4] - 并购重组政策放松使重大资产重组事件大幅增加 交易成功率提升 [5] 策略机会与挑战 - 小市值板块成为超额收益沃土 策略越向下沉潜在机会越多 [5] - 红利品种强势表现贡献可观收益来源 [5] - 市场波动增大导致交易信号有效性降低 策略执行难度加大 [5] - 风格及行业快速轮动增加决策复杂性 考验策略适应性和调仓效率 [5] 行业规模扩张 - 全行业规模较去年同期预计提升20%-30% [6] - 股票量化策略产品备案数量占比突出 百亿级量化私募为发行主力 [6] - 头部机构借助品牌效应和代销渠道实现规模显著提升 [6] - 腰部管理人通过量化选股和复合策略等创新产品实现突破 [6] 产品创新趋势 - 中证A500指增策略受关注 成分股兼顾大市值稳定性和小市值成长性 [7] - 头部机构在银行、券商等多类渠道开放中证A500产品额度 [7] - 部分私募推出费率优惠降低投资者配置门槛 [7] 市场展望 - 下半年A股预计呈现震荡上行格局 [7] - 创新药、消费电子、机器人、军工、计算机、光伏等领域存在结构性机会 [7] - 量化策略占A股日成交金额比例约30% 处于提升定价效率合理区间 [8]

股票投资盈利原理 - 股票投资盈利来源可分为自身选股能力和市场平均收益两部分[2][17] - 自身选股能力分为三个层级：初级随机选股（波动大收益不稳定）[5][7] 中级按单一条件选股（类似指数投资波动较小收益稳定）[9][11] 高级多条件精选股票（量化选股策略可获取超额收益）[13][15] 市场中性策略运作机制 - 策略通过多空对冲实现：多头端精选跑赢大盘的股票 空头端做空股指期货对冲市场风险[23][24][26] - 对冲成本体现为基差（现货价格-期货价格） 国内市场常见贴水状态（现货价＞期货价）[28][30] - 基差在期货到期日收敛至0 策略成本取决于建仓时期货与现货价差[32][33] 基差对策略的影响 - 无论到期点位如何变化 贴水建仓的产品最终都需承担建仓时的基差成本（以50点贴水为例 三种市场情景下均产生50点损失）[34][36] - 贴水幅度直接影响新建仓成本 建议在升水或贴水较浅时配置中性策略产品[36] - 基差数据可通过微信小程序实时查询[36]