公司业绩与市场地位 - 幻方量化2025年收益均值达56.55%，在中国管理规模超百亿的量化私募业绩榜中位列第二 [1] - 灵均投资以73.51%的收益均值位列榜首 [1] - 公司当前管理规模已超过700亿元 [1] 公司背景与发展历程 - 幻方量化是国内知名量化私募巨头，由创始人梁文锋于2008年在浙江大学学习信息与通信工程时创立 [1] - 公司是一家具有数学、计算、研究和AI基因的对冲基金 [1] - 公司管理规模在2019年突破百亿元，并在2021年一度突破千亿元 [1]

幻方量化业绩表现 - 2025年收益均值达56.55%，在中国管理规模超百亿的量化私募中位列第二[1][4] - 近三年收益均值为85.15%，近五年收益均值为114.35%[1][4] - 目前管理规模已超700亿元，2019年破百亿元，2021年一度突破千亿元[1][4] 幻方量化与DeepSeek的关联 - 幻方量化由创始人梁文锋于2008年创立，是一家有数学、计算、研究和AI基因的对冲基金[1][4] - 公司丰厚的业绩为梁文锋旗下的DeepSeek提供了充足的研发资金[1][4] - 2023年4月，幻方量化宣布全力投身人工智能技术，并孵化出杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司（DeepSeek）[2][5][6] 幻方量化的AI技术布局 - 2016年10月，公司第一个由深度学习算法模型生成的股票仓位上线实盘交易[1][4] - 至2017年底，公司几乎所有的量化策略都已采用AI模型计算[1][4] - 2019年12月，成立幻方AI（杭州幻方人工智能基础研究有限公司），致力于AI算法与基础应用研究[1][4] - 公司斥巨资打造了“萤火一号”和“萤火二号”AI研究设施[1][4] DeepSeek的技术突破与市场影响 - 2025年1月，DeepSeek的R1模型发布后彻底火爆，成为AI行业最大“黑马”[2][6] - R1推理模型能力达行业顶尖水平，训练成本比竞争对手低一个数量级以上[2][6] - 通过自研的稀疏注意力机制（DSA）等技术，在长文本处理等任务上实现了数倍的推理速度提升和显著的内存节省[2][6] - 公司通过开源策略构建了强大的生态影响力[2][6] DeepSeek的最新动态与未来计划 - 2025年1月12日晚，DeepSeek与北京大学团队共同发布新论文《Conditional Memory via Scalable Lookup：A New Axis of Sparsity for Large Language Models》[3][6] - 同日，DeepSeek开源了相关记忆模块Engram[3][6] - 近日有消息称，DeepSeek将于2月发布新一代旗舰AI模型DeepSeek V4，该模型具备强大的编程能力，预计将对当前AI竞争格局产生重大影响[2][6]

2025年A股市场与量化私募整体表现 - 2025年A股市场日均成交额超1.7万亿元，单日峰值曾突破3万亿元[2] - 2025年上证指数、深证成指、创业板指分别上涨18.41%、29.87%、49.57%[2] - 2025年黄金、白银、铜铝等商品期货走出强趋势行情[2] - 2025年量化私募整体业绩表现亮眼，在私募排排网至少有3只产品展示业绩且符合排名规则的量化私募共有180家，其2025年收益均值跑赢了同期上证指数和深证成指[2] - 旗下产品2025年收益均值在***%以上的量化私募有53家[2] 百亿规模量化私募（>100亿元） - 截至2025年底，百亿量化私募共有55家，其中至少有3只产品展示2025年业绩的有38家[3] - 这38家百亿量化私募旗下产品2025年收益均值约为***%，高于其他规模组，并明显跑赢同期上证指数和深证成指[3] - 按核心策略划分，股票策略私募占34家，占比接近9成[3] - 按办公城市划分，上海占18家，接近“半壁江山”；北京占9家[3] - “旗下产品2025年收益均值”居前10的百亿量化私募依次是：灵均投资、宁波幻方量化、信弘天禾、诚奇私募、稳博投资、天演资本、进化论资产、世纪前沿、聚宽投资、金戈量锐，上榜“门槛”接近***%，均为股票策略量化私募[3] - 灵均投资、宁波幻方量化、诚奇私募旗下产品净值均在2025年12月创历史新高[3] - 量化巨头宁波幻方量化有10只指数增强类产品展示业绩，且均在2025年12月创历史新高，2025年收益均值约为***%，位居第2[5] - 宁波幻方量化是DeepSeek创始人梁文锋旗下私募，团队由多学科顶尖人才组成[5] - 进化论资产有15只产品展示业绩，2025年收益均值接近***%，位居第7[6] - 进化论资产在2025年正式提出“做有逻辑的量化”，将逻辑类因子加入量化模型以提升稳定性[7] 50-100亿规模量化私募 - 截至2025年底，至少有3只产品展示2025年业绩的50-100亿规模量化私募共有24家，2025年度平均收益约为***%[8] - “旗下产品2025年收益均值”前10强分别是：云起量化、千朔投资、天算量化、鸣熙资本、海南盛丰私募、大岩资本、安子基金、倍漾量化、洛书投资、托特(三亚)私募，上榜“门槛”接近***%，其中股票策略私募占9家[9] - 海南盛丰私募有10只产品展示业绩，2025年收益均值超***%，位居第5名[11] 20-50亿规模量化私募 - 截至2025年底，至少有3只产品展示2025年业绩的20-50亿规模量化私募共有26家，2025年度平均收益约为***%[12] - “旗下产品2025年收益均值”前10强的上榜“门槛”超***%，其中股票策略私募占8家[12] - 该规模组2025年收益居前5的私募依次是：翰荣投资、橡木资产、衍合投资、广州守正用奇、海南无量资本[12] - 翰荣投资有3只产品展示业绩，2025年收益均值超***%，在2025年度夺魁[14] - 橡木资产有6只产品展示业绩，2025年收益均值超***%，位居第2[15] 10-20亿规模量化私募 - 截至2025年底，至少有3只产品展示2025年业绩的10-20亿规模量化私募共有24家，2025年度平均收益约为***%[16] - “旗下产品2025年收益均值”前10强的上榜“门槛”接近***%，股票策略私募占4家[16] - 该规模组2025年收益居前5的私募依次是：天辉投资、海南盖亚青柯私募、龙吟虎啸、智信融科、杨湜资产[16] - 智信融科是一家期货及衍生品策略私募，创始团队拥有全球顶尖对冲基金背景[18] 5-10亿规模量化私募 - 截至2025年底，至少有3只产品展示2025年业绩的5-10亿规模量化私募共有23家，2025年度平均收益约为***%[19] - “旗下产品2025年收益均值”前10强的上榜“门槛”***%，其中股票策略私募占7家[19] - 该规模组2025年收益居前5的私募依次是：华澄私募、探针投资、巨量均衡基金、上海紫杰私募、榕树海私募[19] - 华澄私募以明显优势在该规模组中夺魁，是一家期货及衍生品策略私募，有3只产品展示业绩且均在2025年12月创历史新高，2025年收益均值接近***%[21] 5亿以下规模量化私募 - 截至2025年底，至少有3只产品展示2025年业绩的5亿以下规模量化私募共有45家，2025年度平均收益约为***%[24] - “旗下产品2025年收益均值”前10强的上榜“门槛”超***%，其中股票策略私募6家[24] - 该规模组2025年收益居前5的私募依次是：京盈智投、锦望投资、全成基金、开云私募、杭州塞帕思[24] - 波粒二象私募与浙江大学计算机系进行深度产研协同，将人工智能技术应用于量化交易[27]

文章核心观点 - 百亿量化私募九坤投资在2026年1月1日开源发布了新一代代码大语言模型IQuest-Coder-V1系列，标志着量化私募机构在大模型领域的技术竞争进入新阶段 [1] - 自2025年初DeepSeek引发行业关注以来，多家百亿量化私募密集成立AI研究院，AI投入从策略工具扩展为长期基础技术布局，应用场景不再局限于金融 [3][5] 量化私募的AI技术发布 - 九坤投资旗下至知创新研究院开源发布新一代代码大语言模型IQuest-Coder-V1系列，该模型聚焦代码智能领域，具备读懂、写、改代码的综合能力，可用于自动编程、Bug修复、代码解释等任务 [1] - 该模型在自主性软件工程、竞赛编程等关键维度上，已跻身当前开源代码模型的性能与技术领先行列 [1] - 至知创新研究院由九坤投资创始团队发起设立，是独立于量化投研体系的全新平台，定位为加速AI应用落地的研究型组织 [2] - 研究院早期团队已在大语言模型、代码智能、医疗垂域模型、人工智能与数学等方面有过高质量工作发表，例如其与耶鲁大学等团队合著的E2Former模型相关工作被2025 NeurIPS选为会议焦点论文 [2] 量化行业的AI战略转型 - 自2025年初DeepSeek及其创始人梁文锋引发行业关注后，宽德、念空、鸣石、九坤等多家百亿级量化私募陆续成立AI Lab或AI研究院，持续加码人工智能布局，投入呈现明显提速态势 [3] - 量化投资具备高度工程化、数据密集和模型驱动的特点，头部机构在核心投资场景中积累的技术体系和工程经验向AI大模型及更多垂直应用领域外溢被视为必然选择 [3] - 量化机构对AI的投入正从“策略工具”扩展为更长期、更基础的技术布局，目标或不局限于资本市场本身 [5] - 新一轮AI布局呈现显著特征：研究方向更加基础化、对外交流和开源程度明显提高、应用场景不再局限于金融 [5] - 鸣石基金指出，量化行业的核心竞争力正从资金规模转向模型与算法的迭代速度，越来越多的量化私募将更像在科技领域进行深度竞争 [5] 九坤投资的AI实践与人才储备 - 九坤投资成立至知创新研究院，旨在将量化投资中积累的技术能力延展至更广阔、更多元的产业场景 [3] - 过去数年，九坤持续拥抱AI，成立内部的AILab、DataLab和水滴实验室，持续拓展数据来源和类型，将前沿AI技术应用在量化投资的各个环节 [3] - 过去5年，九坤招聘的研究员90%以上都有AI研究背景，团队成员来自顶尖院校、科研院所、互联网及科技公司 [4] - 目前九坤整个体系已融入AI原生思路，是用AI技术栈来打造量化研究平台，而非局部的AI使用 [4] - 研究院表示，量化投资需要技术团队在工程实现上追求极致性能，在数据能力上专注于高信噪比环境下榨取数据价值，目标是将AI从“会思考”推向“能实战” [2]

模型核心表现与定位 - 在最新版SWE-Bench Verified榜单中，40B参数版本的IQuest-Coder取得了81.4%的成绩，超过了Claude Opus-4.5和GPT-5.2等闭源模型 [2] - 该模型系列专注于代码生成、代码理解与软件工程任务，是一个覆盖多个参数规模与使用场景的家族版本 [14] - 模型在八个代码、Agentic相关榜单上都独占鳌头，具体成绩包括SWE-Bench Verified 81.4%、BigCodeBench 49.9%、LiveCodeBench v6 81.1% [49][50] 模型系列与架构特点 - 模型提供7B、14B和40B三种参数规模，每个规模均提供Instruct（指令跟随）和Thinking（复杂推理）两种版本 [15][16] - 40B参数规模额外提供了Loop版本，用于探索更高的参数利用效率，仅增加约5%的训练成本即可达到数百亿参数MoE模型的水平 [18][20] - 架构设计强调“工程友好”和“长上下文可用性”，关键特性包括：引入GQA降低推理显存占用、原生支持128K上下文长度、拥有76800个token的词表大小 [22][24][25][26] - 循环变体（Loop）采用了具有跨两次迭代共享参数的循环Transformer设计，用重复计算换取更高的参数利用率 [26] 训练策略与数据构造 - 采用了名为“代码流多阶段训练”的策略，强调从代码的演化过程中学习，而非静态代码片段 [42][43] - 专门设计了基于项目生命周期的triplet数据构造方式，使用结构让模型看到稳定期代码、变更内容以及变更后的结果 [43] - 训练数据刻意避开项目早期和后期，只取40%–80%生命周期区间，旨在把“软件工程经验”显式编码进训练数据 [44][45] - 训练流程包括预训练阶段和最终的后训练阶段，后训练阶段将模型明确分流成instruct路线和thinking路线 [38][40] 开发团队与公司背景 - 模型团队IQuest出自中国的量化私募九坤投资，该公司与DeepSeek背后的幻方量化同属业内公认的量化私募头部公司 [11][12][57] - 九坤投资成立于2012年，管理规模在数百亿元人民币，主要办公地在北京，并于3周前开设了新加坡办公室 [57][58] - 公司联合创始人王琛拥有清华大学理论计算机博士学位，师从图灵奖得主姚期智院士，曾就职于美国顶级对冲基金Millennium [59][60] - 公司联合创始人姚齐聪毕业于北京大学数学系，同样曾就职于Millennium，主要负责公司投研体系搭建和量化策略开发 [61] - 九坤投资的投研与技术团队人数超过百人，90%以上毕业于国内外知名高校，博士占比超过60% [62] - 公司在AI领域布局已久，IT和算力建设位居国内量化机构前三，并建立了人工智能实验室等多个前沿实验室 [64] - IQuest-Coder出自其发起设立的独立研究平台至知创新研究院，此前公司已推出过通用推理模型URM [65][66] 模型部署与实用性 - 模型已在GitHub和Hugging Face上开源 [11] - 所有版本都支持单卡H20推理，其Int4量化版本可在单张消费级NVIDIA 3090或4090 GPU上部署 [53][54] - 官方展示了模型处理复杂编程任务的能力，例如编写一个逼真的太阳系模拟网页、构建实时像素沙盒游戏、创建完整的HTML5太空射击游戏等 [7][32][33] - 模型可以生成代码，但官方提示在沙盒环境中验证输出结果，不能直接执行 [52]

文章核心观点 - 所谓的“跨年行情”并非单边上涨行情，其典型特征在于阶段性反转与风格分化，而非趋势性beta行情 [2][4] - 市场在跨年期间整体呈现震荡格局，大盘风格相对强势，但小盘成长与大盘价值风格存在相互跑赢的规律 [2][4] - 行业层面呈现“12月偏防守，1月强分化”的显著结构特征 [7] - 跨年阶段并非量化多头策略获取超额收益的“顺风期”，投资者应关注产品在震荡分化环境中的净值稳定性，并可通过风格与资产的互补配置来平滑组合波动 [12] 指数表现特征 - 近10年数据显示，主要宽基指数在跨元旦周期（12月1日至次年1月31日）的平均涨幅多为负值 [2] - 中证500、中证1000、国证2000指数在1月的平均收益分别为-4.71%、-6.67%和-6.68%，胜率普遍低于50% [2] - 上证50指数和沪深300指数在1月平均收益为-0.72%和-1.54%，近10年胜率为50% [2] - 不同市值风格指数在相同年份表现迥异，大盘价值风格指数拥有较强的历史统计优势，但近年呈现小盘成长和大盘价值相互跑赢的规律 [4] 行业轮动特征 - 12月份行业整体收益波动更低，胜率更均衡，消费、防御风格及稳定现金流特征的行业表现更好，例如社会服务、食品饮料、家用电器、农林牧渔、美容护理 [7] - 1月份银行板块占据明显领先的收益优势，除2020年和2023年外，其月度收益长期位居所有板块收益的前5名 [7] - 除银行外，近10年其他多数板块1月收益明显低于12月，且1月平均收益均为负值，大量行业胜率仅为30-40% [7] - 1月并非行业普涨阶段，更容易体现不同配置方向之间的收益分化 [7] 对基金投资的指导意义 - 跨年阶段的核心不在于押注指数方向，而在于评估所持量化多头产品是否具备在震荡与分化环境中保持净值稳定性的能力 [12] - 可从资产配置角度，通过风格与资产的互补配置来平滑组合波动 [12] - 历史上1月份表现相对占优的银行板块，其低波动、偏防御的特征与量化多头产品常见的小盘、高换手或高beta暴露在风险结构上具有互补性 [12] - 对于风险承受能力较高的投资者，可在不改变长期配置逻辑的前提下，阶段性引入偏稳健风格资产作为“跨年缓冲”，但应将其视为风险管理与结构对冲手段，而非短期收益增强工具 [12]

资本市场动态与政策 - 中央经济工作会议连续第二年强调持续深化资本市场投融资综合改革，表明资本市场改革在经济工作中的重要地位 [4] - 资本市场内在稳定性的构建正从单一政策护航转向制度、资金与治理协同发力的深层变革 [4] - 全国社会保障基金理事会强调要稳妥审慎抓好基金投资运营，科学有效开展资产配置，并充分发挥长期资金、耐心资本作用，积极服务国家发展需要，支持科技创新和产业创新深度融合 [7] 公募基金与ETF - 多只货币基金近期集体限购，限购额低至1万元，部分产品暂停代销渠道申购，主要目的是防范套利资金“薅羊毛”，以保护持有人利益 [1] - 在货币基金收益率集体走低、多只产品7日年化收益率跌破1%的背景下，套利行为进一步摊薄了投资者收益 [1] - 资金正借道ETF快速入市，12月17日多只中证A500ETF成交额创上市以来新高，其中华泰柏瑞中证A500ETF成交额达141.18亿元，并成为首只规模突破300亿元的中证A500ETF [3] - 多只宽基ETF成交大幅放量，被市场视为大资金进场买入、看好后市的信号 [3] 私募基金与量化投资 - 2025年量化私募行业在活跃成交量、结构性行情及科技成长主线加持下迎来全面回暖，人工智能（AI）技术深度赋能，重塑了行业研发与竞争格局 [1] - 量化私募业内普遍预期2026年行业依然“机遇与挑战并存” [1] - 截至11月底，全市场833只股票量化多头产品年内平均超额收益率超17%，其中762只产品实现超额收益，占比高达91.48%，显示该策略整体有效且收益稳定 [7] 税收与财政数据 - 1至11月，全国税收收入16.48万亿元，同比增长1.8% [2] - 1至11月，印花税收入4044亿元，同比增长27%，其中证券交易印花税收入1855亿元，同比增长70.7% [2] - 1至11月，全国一般公共预算收入20.05万亿元，同比增长0.8% [2] - 部分行业税收表现良好：计算机通信设备制造业税收收入同比增长14.1%，电气机械器材制造业同比增长7.9%，科学研究技术服务业同比增长14.6%，文化体育娱乐业同比增长6.3% [2] 港股与公募发行 - 近期港股市场经历连续调整，多只港股主题新基金宣布提前结束募集并火速建仓，显示出新基金希望把握港股回调机会 [5] - 公募人士认为，结合基本面、估值、流动性等维度，港股具有较高配置价值，当前市场回调为新基金提供了较好的建仓窗口期 [5] 锂电池与碳酸锂市场 - 12月17日，广期所碳酸锂期货大幅上涨，主力合约盘中逼近11万元/吨，A股锂矿板块同步大幅走高 [5] - 受益于碳酸锂价格反弹，锂电池概念股今年业绩显著回暖，前三季度归母净利润合计达到1171.96亿元，同比增长26.97% [6] - 锂电池概念股中，9股扭亏为盈，13股减亏，52股归母净利润同比增长 [6] - 在动力电池持续增长、储能电池需求超预期背景下，机构持续看好锂电池概念股未来前景 [6] - 根据机构一致预测，25股2025—2027年归母净利润增长率有望超过20%，包括宁德时代、赣锋锂业、藏格矿业、华友钴业4只市值千亿元的龙头股 [6] 国产GPU与科技新股 - 12月以来，国产GPU主要玩家摩尔线程和沐曦股份先后上市，两家成立仅5年的公司市场表现超预期 [3] - 沐曦股份上市首日成为A股史上“最赚钱新股”，股价一度逼近900元/股，总市值突破3300亿元 [3] - 摩尔线程在上市后短短几个交易日内，股价最高涨到941.08元/股 [3] 券商重组与行业整合 - “汇金系”旗下3家上市券商重大资产重组迎来关键进展，中金公司、东兴证券、信达证券同步披露重大资产重组预案，中金公司拟换股吸收合并两家公司 [8] - 3家上市券商A股股票均于12月18日开市起复牌 [8] 社保基金投资动向 - 社保基金正持续加大对科技创新领域的投资力度，今年第三季度增持百余只个股 [7] - 第三季度社保基金对杭氧股份、金风科技、中航光电等科技企业增持力度较大，分别增持股份1241.1万股、952.2万股、887.7万股 [7] 海南自由贸易港 - 12月18日，海南自由贸易港正式启动全岛封关运作，制度红利持续释放，开放活力充分迸发 [6] - 从免税零售到物流运输，从高端制造到现代农业，上市公司已掀起布局热潮，纷纷抢抓政策窗口期 [6]

行业驱动因素与发展历程 - 国内量化私募行业的发展是科技驱动的，其与人工智能的深度融合正推动本土资产管理行业迈向新的竞争格局 [2] - 中国量化基金的起步与2010年沪深300股指期货的推出密切相关，并在2019年进入高速发展期 [2] - 行业高速发展的推动力主要来自两方面：一是资管新规的实施带来私募行业制度重塑；二是人工智能技术的突破使数据驱动投资成为现实 [2] 技术应用与核心竞争力演变 - 量化投资的核心在于数据、模型与算法，人工智能为这些环节注入了新的增长引擎 [2] - 过去量化私募主要依靠算法生成股票预测信号，如今AI技术已被嵌入数据清理、特征提取、组合优化、交易执行等整个投研流程 [3] - 强化学习、深度学习等前沿技术助力量化私募在风险控制与资产配置等环节实现动态优化 [3] - 行业的核心竞争力正从资金规模转向模型与算法的迭代速度，越来越多的量化私募将更像科技公司 [3] 国内外竞争格局与本土优势 - 中国量化团队约在十年前开始系统引入机器学习和深度学习，用于挖掘非线性信号、优化投资因子 [2] - 中国量化机构在AI技术革新中具备“后发优势”，在没有传统线性模型负担的情况下，更易快速应用最新科技，形成更灵活的投资框架 [2] - 过去一年，中国本土量化投资策略的实战表现已超越海外头部机构 [3] - 突破的根本原因在于：中国拥有活跃且持续成长的资本市场，为模型持续优化提供了充足的数据支持；本土AI科研人才与金融数据分析师的优势日益凸显 [3][4] 产业互动与未来展望 - 在人工智能赋能中国量化投资的同时，量化私募也正反哺AI产业 [4] - 量化行业极强的竞争压力与创新需求，提升了资本与人力资源的使用效率，从而助推了如DeepSeek等公司在AI大模型竞争中的突围 [4] - 近年来，不少头部量化私募成立科技子公司，并在人工智能领域持续加大投入，未来有望在科技创新层面不断孕育新的AI成果 [4] - 量化与人工智能的融合正重塑金融业的竞争格局，未来中国将会诞生真正意义上的国际级资产管理巨头 [4]

会议背景与核心议题 - 2025上证多层次资本市场高质量发展大会在江苏南通举行 聚焦资本与实体经济深度融合 引导耐心资本赋能科技创新与未来产业[1] 南通市资本与产业发展实践 - 南通市已形成超100支、规模超1200亿元的政府投资基金矩阵 累计对外投资项目近2000个[2] - 基金矩阵包括产业母基金、创新发展基金、产业链发展基金三大市级综合性母基金 并与省级基金合作设立新一代信息技术、高端装备等专项母基金及天使基金[2] - 未来计划构建覆盖企业全生命周期的科技金融服务体系 携手投资机构与产业资本共建专项基金和特色园区[2] 科技创新与区域发展重点 - 创新驱动数字化转型是大势所趋 人工智能等数字技术正催生创新创业、产业发展、投融资等发展范式转变[3] - 建议南通在科技创新领域聚焦四大重点：从产业链驱动转向创新链牵引、从工程应用创新走向源头技术突破、从人才数量增长走向人才结构优化、从单点平台走向系统平台群建设[3] - 通过结构性突破 南通有望在长三角科创格局中占据战略位置 并成为支撑国家能源装备、未来材料、生物制造、第三代半导体等关键领域的重要力量[3] 耐心资本的实践路径与行业洞见 - 中国资本市场正构建与创新周期匹配的支撑体系 股权投资、私募基金、信托机构共同拓展了耐心资本的实践路径[4] - “十五五”规划建议从募资、投资、退出三大维度构建政策闭环 为股权投资行业高质量发展提供清晰路径[4] - 信托公司服务模式正从传统“融资”向更深层“融治”跃迁 致力于成为科技企业核心战略资产的协同运营者[4] - 随着国内顶尖高校人才培养能力提升 国内AI产业及量化私募行业将拥有全球竞争力核心人才 有望诞生国际级资管巨头[5] - 金融领域需通过深度结构化打标、封装专业算法引擎等工程化努力克服大模型“幻觉” 构建准确可控的数据与算法基础 以实现AI投研闭环[5] 会议活动设置 - 大会设置两场圆桌对话 主题分别为“掘金‘十五五’投资与并购机遇”和“AI时代的耐心资本与产业新纪元”[5]

文章核心观点 - 知名量化私募星阔投资表示，聚焦企业内生造血能力与盈利质量的自由现金流指数及其量化增强策略，有望成为投资者应对年末市场波动、进行资产配置的“压舱石” [1] - 该策略旨在构建兼具防御性与成长性的投资组合，以应对年末市场风格可能发生的偏移及部分科技成长板块面临的估值与交易拥挤压力 [1] 自由现金流指数的定义与优势 - 自由现金流指数创新性地将自由现金流率与质量因子相结合，筛选出自由现金流充沛且财务稳健的优质公司 [1] - 相较于红利类指数，自由现金流指数提供了更侧重未来盈利能力的差异化视角 [2] - 优势一：自由现金流指标旨在穿透企业盈利质量，评估内生造血能力与潜在分红的可持续性 [2] - 优势二：红利指数成分股多处于成熟阶段且增长平缓，而自由现金流筛选出的行业龙头具有较稳健的内生增长动能 [2] - 优势三：在行业分布上，该指数不仅涵盖传统高股息领域，也广泛覆盖食品饮料、电力设备等具有消费或成长属性的行业，实现了较为均衡的多元化配置 [2] - 历史回溯显示，该指数长期显著跑赢主流红利类指数，具有更突出的复利效应 [2] 量化增强策略的实施与表现 - 星阔投资通过深度融合人工智能技术，如运用大语言模型、文本情绪分析等，深度挖掘量价、基本面及另类数据，构建了更具适应性的量化体系以应对该指数的大盘风格特征 [2] - 公司持续迭代因子库与投资模型，旨在以该指数提供的贝塔收益为基础，持续获取超额阿尔法收益 [2] - 从实盘运作情况来看，相关策略产品已展现出显著的超额收益能力 [2] 策略定位与适用场景 - 自由现金流指数增强策略本质上属于价值风格，在成长风格极致占优的市场环境中可能阶段性承压 [3] - 对于着眼于获取长期复利、注重资产质量与风险控制的投资者而言，该策略有望成为在年末时点寻求特定投资机会的布局工具 [3] - 该策略可能成为应对明年市场环境及风格潜在变化的“压舱石资产” [3]