公司概况与市场地位 - 天演资本成立于2014年，由谢晓阳和张森联合创立，两位创始人均具备十余年行业经验[2] - 公司为百亿量化私募，其名称“天演”源于《天演论》，体现了拥抱变化、持续迭代的文化基因[2] - 截至2025年9月底，公司今年来及近1年业绩均位列百亿量化私募前10，近3年收益位列第1，旗下11只产品合计规模约21亿元，近3年收益均值表现突出[3][4] 核心策略与产品业绩 - 公司策略体系以多因子模型为中心，进行全市场量化选股，在较宽松约束下以低成本获取较高阿尔法收益[8] - 截至2025年9月底，公司有业绩展示的9只量化选股产品今年来收益均实现显著正增长，超额收益也均在较高水平[8] - 旗舰产品“天演赛能”成立于2016年5月，是市场上成立时间最长的量化选股策略之一，成立以来收益和年化收益表现优异，近1年最大回撤控制良好[10] - 产品“天演神州机遇2号A类份额”自2021年市场高位成立以来，截至9月底也取得了可观收益[10] 投研文化与团队建设 - 公司投研团队超一半以上为理工科博士，来自剑桥、清华、北大等知名学府[12] - 公司秉承自由探索的投研文化，短期不设固化KPI，鼓励研究员完成“提出想法→模型构造→数据验证”的全链路探索；长期注重基础性积累与核心方向明确[12] 规模管理与未来发展 - 公司注重规模与长期业绩的平衡，在产品线设计之初即考虑满足大多数投资人的大规模需求，选择可承载规模的扎实投研方法[13] - 公司在2021年规模迅速增长后坚决封盘，直至2023年末才恢复募集，体现了不盲目追求规模增长、遵循资管行业铁律的理念[14] - 针对中小盘股行情，公司不进行静态预测，而是通过定量模型实时判断，专注于数据挖掘和模型优化[15] - 公司于2021年获得香港9号牌照，客户主要为国外大型主权基金或养老金，在服务海外资本配置中国资产方面已发展成为国际机构认可的量化资管公司[16]

本文首发于公众号"私募排排网"。 （点击↑↑ 上图查看详情 ） 中国量化私募高度集中于上海，其次是北京和深圳，但上海整体上占据了绝对优势。私募排排网数据显示，截至9月底国内量化私募共有851 家，其中335家的办公地址坐落于上海，占比高达39.37%，其中50亿以上量化私募高达40家。 量化私募纷纷聚集于上海是 "天时（国家金融中心定位）、地利（交易基础设施、资本聚集）、人和（优秀人才偏好）" 三者完美结合的必然结 果。 天时 ： 上海作为金融中心，良好的政策与监管环境提供了稳定发展的保障；上海市政府明确将资产管理行业作为重点发展产业，并在陆家嘴金融城、前 滩等区域提供了相应的政策扶持和优惠，包括税收、人才落户、办公补贴等。 地利 ： 上海拥有上海证券交易所、上海期货交易所、中国金融期货交易所（中金所）等核心交易场所。对于量化交易而言，物理距离的接近意味着更低 的交易延迟。对于高频策略而言，这种"近水楼台先得月"的区位优势是天然的。 人和 ： 量化私募是典型的人才密集型行业，极度依赖数学、计算机、物理等领域的优秀人才。上海及周边地区拥有复旦大学、上海交通大学、浙江大学 等一流高校，此外上海作为国际化大都市，也 ...

公司概况与市场地位 - 九坤投资是国内成立最早的一批量化私募机构之一，拥有超过13年的行业经验 [2][22] - 公司荣获逾150项行业奖项，包括“金牛奖”、“英华奖”等，持续保持领先规模和业绩竞争力 [2] - 截至8月底，公司旗下有业绩显示的13只产品今年来收益均值为正，且全部产品在8月份创下历史新高 [2][22] 产品业绩表现 - “九坤日享中证1000指数增强1号”产品今年来收益在公司内部排名第一，近五年超额收益显著，累计收益亮眼 [2] - 公司产品策略高度分散化，受单一股票或行业涨跌的影响较小 [22] - 公司在中证1000指数增强和中证500指数增强等指增赛道展现出优秀的长期投资能力 [2][22] 科技驱动与AI应用 - 公司将自身定位为科技公司，成立第一天即组建AI团队，并于2020年成立内部实验室 [5] - 过去5年招聘的研究员90%以上拥有AI研究背景，投研团队实现全面的AI能力覆盖 [5][19] - 公司以AI原生逻辑结合实盘，提升整体投研和执行效率，并用AI技术栈打造量化研究平台 [7][19] - 量化投资被视为AI等前沿技术应用的重要试验场景，公司投入资源进行原创性技术研究并探索其他垂直领域应用 [7][15] 投资理念与方法论 - 公司坚守三大投资原则：理性、长期、科学 [6][10] - 科学投资的核心被定义为一套不断提升认知的系统性方法论，而不仅仅是算力或模型复杂度 [7][16] - 量化投资需做好概率统计风控，并关注市场参与者间的动态关系及人为因素风险 [7] 人才战略与组织建设 - 人才组织被视为量化领域的核心资产，团队汇聚数学、物理、计算机资深专家及国际顶会论文作者、竞赛冠军 [20] - 公司注重人才梯队建设，以培养科学家的标准来激励和组织专业人才，并考察“洞察力”、“科学素养”和“问题构建能力” [13][20] - 公司设立多项特色人才培养计划，并连续8年举办Ubiquant Challenge赛事，吸引全球超6000支队伍参赛 [20] 新产品与市场机遇 - 公司于2025年作为头部管理人推出A500指数增强策略，该指数聚焦“新质生产力”，行业分布均衡，为超额收益获取提供更多机会 [22][23] - A500指数交投活跃、流动性好、行业分散，有利于量化分散投资模式，策略容量更具稳定性优势 [23] - 公司在规模管理上较为理性克制，多头策略容量与实际管理规模相比有充足的增量空间 [23]

市场整体表现 - 自去年9月24日金融政策落地后A股市场开启新篇章 上证指数两度站上3800点 [1] - 截至今年9月18日 已有429只偏股混合型基金和112只普通股票型基金的区间业绩超过100% [1] - 2025年A股市场迎来春季行情 超过40个交易日指数涨幅亮眼 叠加日均超过1.5万亿元的成交量 [5] - 2025年8月5日 两融余额时隔10年再度突破2万亿元 [6] 市场风格轮动 - 市场风格在高股息的大盘价值股和AI 新质生产力等主题成长股之间快速轮动 [2] - 在政策落地初期 市场情绪快速提振 各大指数截至2024年9月底上涨约20% [5] - 2025年8月后市场呈现极端结构化行情 核心资产抱团上涨 指数上涨但多数个股下跌 [6] 基金经理策略演变 - 部分长期深耕成长股的基金经理对高分红板块参与较少 导致其产品在特定时期表现不佳 [1] - 基金经理的投资框架出现调整 从侧重寻找拥有宽阔护城河的公司并长期持有 转变为更积极地评估行业的爆发性 [3] - 新的投资框架对处于爆发期的行业适度放宽对长期护城河的苛刻要求 更关注行业景气度带来的爆发性增长价值 [3] - 调整后的策略被应用于2025年的投资 例如受益于AI算力基建和汽车电子需求爆发的PCB板块 该板块整体表现强劲 [4] 量化私募基金表现 - 2025年春季行情期间 量化指增策略迎来α与β双击 业绩持续创新高 [5] - 在政策持续发力推动市场修复期间 市场日均成交额基本稳定在万亿元 量化策略获得较好超额收益 [6] - 2025年8月 实现正超额收益的指增策略私募产品占比不足两成 因市场极端分化导致持仓分散的量化策略承压 超额出现短期回撤 [6] - 多家百亿级私募正大力布局人工智能 探索多元化策略和资产以提升组合稳健性 [6]

近1年来，"9·24"行情显著改善了超额收益环境，AI引爆的全球科技革命更为量化投资打开新赛道，量化私募由此掀起新一轮发展浪潮。从区域分布看， 沿海经济发达地区凭借人才、资本、信息与基础设施的复合优势，继续孕育并汇聚全国知名的量化私募机构。 私募排排网数据显示，截至今年8月底，旗下至少3只产品符合排名规则的量化私募共有164家，近1年、今年来平均收益分别为48.7%、22.62%。 按照地区划分，在上海、广东、北京、浙江以及其他地区中，上海地区的私募数量较多，达65家，并汇聚了20余家头部私募。从业绩来看，浙江地区的私 募近1年、今年来平均收益均居首位，分别为59.62%、25.3%。 接下来，笔者将盘点上海、广东、北京、浙江以及其他地区收益位居前10的量化私募。 上海地区TOP10：百亿私募占4家！锦望等黑马私募位列前3 近1年业绩位列10强的上海地区私募"上榜门槛"为***%，为各榜单最高。从管理规模来看，在10强私募中，规模为0-50亿的私募共有6家，剩余4家头部私 募（规模50亿以上）均为百亿私募。其中，锦望投资、全成基金、上海紫杰私募位列前3，规模均为50亿以下。 [应监管要求，私募产品不能公开展示 ...

公司科技创新布局 - 念空科技于今年创立专注于通用大语言模型底层算法研究的AllMind科技公司 已与多家大学在材料科学及理论科学领域展开合作[2] - AllMind专注于大模型训练算法优化和工程技术研究 不以短期盈利为目的 区别于主营量化私募基金的念空科技[2] - 公司自2018年开始布局机器学习树模型 2018年底正式运用AI算法 2019年引入神经网络和Transformer算法实现金融数据拟合技术领先[3] 技术发展历程与优势 - 通过早期对机器学习树模型的大胆尝试 公司在AI算法和金融数据拟合领域建立领先优势[3] - AI团队主要利用机器学习及深度学习算法对垂直金融场景进行数据拟合和模型优化[2] 行业合作与战略规划 - 公司肯定"星耀领航计划"作为私募行业与科创企业桥梁的作用 该计划构建关注私募机构全方位健康发展的生态系统[4] - 通过"星耀领航计划"将人工智能技术能力从金融服务拓展至实体经济 深度融入产业创新链条[4] - 念空科技作为量化私募机构积极践行国家科创战略 为科创企业投资赋能 被行业视为领航标杆[4] 平台赋能与发展愿景 - "星耀领航计划"由银河证券与中国证券报联合举办 以赋能式投资为核心理念 挖掘支持科创的私募领航者[5] - 公司愿以卓越治理和前沿科技为基础 通过赋能实体经济为投资者创造可持续回报 推动行业稳健智慧发展[5]

公司科技创新投入 - 公司2024年创立AllMind专注于研究通用大语言模型底层算法和工程技术 已与多家大学在材料科学及理论科学领域展开合作[2] - 公司AI团队利用机器学习及深度学习算法对金融数据进行垂直场景拟合 AllMind专注于大模型训练算法优化与工程技术研究[2] - 公司2018年布局机器学习树模型拟合特征因子 2018年底量化模型正式运用AI算法 2019年使用Transformer神经网络算法[3] 行业平台合作与战略 - 星耀领航计划旨在打造最具影响力科创类私募赋能平台 挖掘支持科创与守正发展的私募领航者[1][5] - 公司肯定星耀领航计划构建私募机构健康发展生态系统 期待通过计划拓展人工智能技术至实体经济领域[4] - 公司愿以卓越治理和科技创新为基础 通过赋能实体经济发展为投资者创造可持续回报[5] 技术应用与行业影响 - 公司因早期AI算法应用在金融数据拟合领域领先同行 DeepSeek案例展现量化私募科技潜力[4] - 公司被行业认可为量化私募领航标杆 积极践行国家科创战略并为科创企业投资赋能[4] - 公司计划将人工智能技术深度融入产业创新链条 从基础研发到产业化应用支持实体经济[4]

A股市场表现 - 2025年以来A股市场交投活跃，成交额基本维持在万亿以上水平，8月份单日成交额一度突破3万亿大关[1] - A股三大指数表现亮眼，上证指数创下近10年新高[1] - 量化私募整体业绩表现突出，截至2025年8月底，173家量化私募今年来收益均值约为22.36%，跑赢同期上证指数(15.10%)和深证成指(21.91%)[1] 百亿量化私募概况 - 截至2025年8月底，百亿量化私募共有45家[1] - 按核心策略划分，股票策略私募占38家，占比超8成；多资产策略私募占6家，期货及衍生品策略私募占1家[2] - 按办公城市划分，上海占22家，接近半壁江山；北京占10家[2] - 员工人数在100人以上的有9家，包括九坤投资(162人)、灵均投资(158人)、佳期私募(149人)等头部机构[2] 百亿量化私募业绩排名 - 在31家有业绩展示的百亿量化私募中，前10强依次为：稳博投资、阿巴马投资、天演资本、进化论资产、诚奇资产、金戈量锐、念觉私募、宁波幻方量化、龙旗科技、聚宽投资[5] - 前5强私募、宁波幻方量化、聚宽投资等7家机构旗下产品在8月份均创历史新高[5] - 相比1-7月排名，诚奇资产、金戈量锐在8月份业绩飙升，排名明显上升[5] - 稳博投资以7只产品位居榜首，8月份全部产品创历史新高[8] 各规模组量化私募表现 - 50-100亿规模组：21家有业绩展示机构，前10强为天算量化、大岩资本、超量子基金等，核心策略均为股票策略[10] - 20-50亿规模组：25家有业绩展示机构，前5强为云起量化、橡木资产、广州守正用奇等，股票策略私募占9家[14] - 10-20亿规模组：29家有业绩展示机构，前5强为翰荣投资、上海紫杰私募、弈倍投资等，股票策略私募占7家[18] - 5-10亿规模组：20家有业绩展示机构，前5强为上海汉鸿私募、致邃投资、量子智能等[23] - 5亿以下规模组：47家有业绩展示机构，前5强为锦望投资、巨量均衡基金、华澄私募等，股票策略私募占6家[26] 头部机构特征分析 - 头部量化私募多集中于上海、北京等金融中心城市[2] - 员工具备海外名校背景和复合学术背景成为行业标配，如大岩资本员工多毕业于哥伦比亚大学、牛津大学、清华、北大等名校[13] - 成立时间多在2014-2015年，恰逢中国量化投资发展初期[3] - 策略以股票策略为主导，辅以多资产策略和期货及衍生品策略[2]

文章核心观点 - 近期A股市场出现beta上涨而alpha下跌的现象 主要由于市场结构性分化 资金集中于少数大盘权重股 导致依赖分散选股的量化策略短期超额收益回撤 但多家私募认为这属于正常波动 长期超额收益逻辑未变[2][3][4][5] - 小市值策略虽面临估值高位和风格切换担忧 但私募普遍认为中小市值股票仍具备盈利韧性和政策支持 建议通过分散配置、风险控制和策略迭代应对市场变化[9][10][11] - 量化机构普遍采用AI技术提升投研效率 包括自然语言处理、深度学习优化因子选股和组合优化 以增强策略适应性和超额收益持续性[22][23][24][25] - 针对投资者"怕追高又怕错过"的心态 私募建议避免短期择时 通过长期布局、分散配置和科学资产配置来平衡风险与收益[27][28][29][30] 市场分化与alpha回撤原因 - 市场结构性分化导致资金集中于少数权重股 个股表现弱势 量化策略依赖的分散选股难以捕捉集中涨幅[3][4][5] - 小盘股显著跑输大盘股 市值风格出现均值回归 万得微盘股指数处于历史高位[3][9] - 市场成交额回升至2万亿元以上 流动性充裕但资金集中导致量化模型错误定价机会减少[3][9] - 因子有效性下降 量价因子受波动率快速变化影响 基本面因子未能及时调整权重[3] - 策略同质化加剧拥挤 在极端行情下大量策略同时面临调整压力[4] 小市值策略展望与风控 - 中小市值股票数量占比超过80% 成交额大容量上限高 政策支持中小企业发展[9][18] - 私募通过严格风控管理风格暴露 如BARRA体系控制市值因子在±0.5倍标准差范围内 避免风格漂移[12] - 部分机构下调市值因子暴露 采用均衡配置策略 如"大盘价值为主 小盘成长为辅"[11][15] - 微盘增强策略容量约10亿元 全市场量化选股策略容量约20亿元 通过算法交易降低冲击成本[20][21] - 替代因子包括成长因子和动量因子 作为alpha来源的多样性储备[17] AI技术应用 - AI应用于数据清洗、自然语言处理新闻公告、深度学习优化因子选股和组合优化[22] - 部分机构2018年引入深度学习 2019年升级90%实盘模型至Transformer神经网络 2023年研究大模型应用[22] - AI提升文本信息处理效率 挖掘另类数据如新闻舆情事件驱动、情绪分析补充因子库[25] - 机器学习+深度学习使模型自适应风格调整 如8月上旬增加小市值暴露 下旬收缩暴露敞口[15][26] - 注重模型可解释性和稳定性 避免过拟合问题[26] 投资者策略建议 - 避免短期择时 通过分批建仓、长期持有平滑风险 选择有明确投资框架和风控机制的产品[27][29] - 分散配置多元策略 如红利指数增强、自由现金流指数增强、多空产品平衡风险收益[31][32][34] - 动态再平衡资产 如类固收与微盘股策略各占50% 定期调整比例[33] - 逢低申购原则 选择收益来源不相关的策略提升投资体验[34]

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]