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量化私募基金收益TOP10揭晓!龙旗、蒙玺、明汯、翰荣、鹿秀、传山等居前!
搜狐财经· 2026-01-27 18:56
2025年量化私募行业整体表现 - 2025年是量化投资标志性大年,DeepSeek的横空出世为行业注入颠覆性AI动能,同时A股市场震荡上行,中小盘风格显著占优,中证2000与微盘股指数分别大涨超36%和80%,叠加市场流动性充裕、交投活跃,多重利好共振令量化多头策略迎来全面爆发 [1] - 根据私募排排网数据,有业绩展示的量化产品共1784只,2025年平均收益达30.28%,平均超额(几何)收益达10.83% [1] - 量化多头策略产品共806只,2025年收益和超额(几何)收益分别为44.74%、16.46%,在私募二级策略中居前 [1] 各量化策略2025年业绩表现 - 量化CTA策略产品375只,2025年平均收益为20.21%,平均超额收益为14.04% [2] - 股票市场中性策略产品186只,2025年平均收益为9.58%,平均超额收益为-6.87% [2] - 复合策略产品158只,2025年平均收益为26.94%,平均超额收益为7.86% [2] - 期权策略产品54只,2025年平均收益为12.41%,平均超额收益为6.65% [2] - 转债交易策略产品46只,2025年平均收益为22.67%,平均超额收益为3.39% [2] - 套利策略产品39只,2025年平均收益为11.77%,平均超额收益为-5.01% [2] - 股票多空策略产品31只,2025年平均收益为16.13%,平均超额收益为-1.30% [2] - FOF产品21只,2025年平均收益为15.66%,平均超额收益为-1.70% [2] - 债券复合策略产品17只,2025年平均收益为12.10%,平均超额收益为11.47% [2] - 纯债策略产品7只,2025年平均收益为8.55%,平均超额收益为7.93% [2] - 其他衍生品策略产品4只,2025年平均收益为40.84%,平均超额收益为33.63% [2] 量化选股策略细分表现 - 截至2025年12月底,有业绩展示的量化选股产品共335只,2025年平均收益为42.28%,平均超额收益为17.70% [3] - 量化选股产品2025年收益十强的上榜门槛超***%,位居前3的产品依次来自海南盖亚青柯私募、水碓泉资产、翰荣投资 [3] - 海南盖亚青柯私募成立于2021年,基于创始团队自主研发的量化金融学术成果,结合超10年美、欧、中国本土市场实战经验,利用大数据、人工智能、复杂系统等方法捕捉市场无效性 [6] - 翰荣投资旗下产品翰荣安晟进取一号B类份额2025年表现亮眼,收益超***%,产品由总经理聂守华(16年从业经验)和投资总监贺杰共同管理 [6] - 百亿私募龙旗科技旗下由朱晓康管理的龙旗科技创新精选1号C类份额2025年收益达***%,领衔百亿私募量化选股产品,龙旗科技成立于2011年,是国内成立较早的老牌量化对冲基金 [6] 中证500指增策略细分表现 - 截至2025年12月底,有业绩展示的中证500指增产品共173只,2025年平均收益为46.32%,平均超额收益为12.22% [7] - 中证500指增产品2025年超额收益十强的上榜门槛为***%,位居前3的产品依次来自国标资产、兆信私募基金、照月私募 [7] - 准百亿私募(50-100亿规模)量魁私募旗下梁涛管理的量魁中证500指数增强之降龙伏虎A类份额位列第6,2025年超额收益超***%,量魁私募成立于2015年,基于数量化方法研究衍生品和证券价格波动规律 [8] - 基金经理梁涛为北京大学电子工程硕士,拥有10余年期货、股票量化投研经验,擅长股票alpha策略、商品CTA策略 [9] - 顽岩资产旗下顽岩中证500指数增强1号A类份额2025年超额收益达***%,跻身前十强,产品由创始人、总经理金腾管理,其2012年进入量化行业,早期负责股指策略开发 [9] 中证1000指增策略细分表现 - 截至2025年12月底,有业绩展示的中证1000指增产品共169只,2025年平均收益为49.68%,平均超额收益为17.41% [10] - 中证1000指增产品2025年超额收益十强的上榜门槛超***%,位居前3的产品依次来自今通投资、鹿秀投资、蒙玺投资 [10] - 在十强榜单中,百亿私募产品显著增多,包括蒙玺投资、明汯投资、平方和投资、鸣石基金、千衍私募的产品 [11] - 蒙玺投资李骧管理的蒙玺中证1000指数量化5号A类份额2025年超额收益达***%,领衔百亿私募中证1000指增产品,蒙玺投资成立于2016年,2025年成立AI Lab,将AI赋能整个投研链路 [12] - 创始人李骧为中国科学技术大学化学物理学士、美国布朗大学理论化学硕士,是国内第一批量化交易基金经理,拥有17年交易经验,擅长低延迟交易策略 [12] 沪深300指增策略细分表现 - 截至2025年12月底,有业绩展示的沪深300指增产品共35只,2025年平均收益为31.22%,平均超额收益为11.52% [13] - 沪深300指增产品2025年超额收益十强的上榜门槛为***%,位居前3的产品分别来自广州传山私募、明汯投资等 [13] - 明汯投资解环宇和裘慧明共同管理的明汯稳健增长2期2025年超额收益达***%,业绩表现突出,明汯投资成立于2014年,是国内较早一批将人工智能技术成功应用到金融市场的私募机构 [14] - 根据第三方数据,2025年四季度末,明汯投资的规模为700-800亿,稳坐国内量化第一梯队 [15] 其他指增策略细分表现 - 截至2025年12月底,有业绩展示的其他指增产品共94只,2025年平均收益为46.76%,平均超额收益为19.95% [16] - 其他指增产品2025年超额收益十强的上榜门槛超***%,位居前3的产品依次来自菁上甲万、中闽汇金、杨湜资产 [17] - 中闽汇金旗下中闽汇金量化2号2025年超额收益达***%,位列第2,公司重点投资于符合国家产业规划和经济发展形势的行业,从中发掘高速成长板块 [18]
中证1000指增如何把握Beta与Alpha? | 资产配置启示录
私募排排网· 2026-01-20 11:41
中证1000指数增强产品的投资价值 - 中证1000指数呈现中小盘风格,覆盖A股市值排名约第801位至1800位附近的公司,行业分布侧重于电子、电气设备、医药生物、计算机等高成长行业 [4] - 该指数通常表现出更高的收益弹性,但波动幅度也更大,相比沪深300、中证500等宽基指数进攻属性更为突出,适合具备一定风险承受能力、希望通过承担阶段性波动获取潜在超额回报的投资者 [4] - 自2021年以来,国家出台一系列政策支持“专精特新”中小企业发展,截至2025年财政累计发放超百亿补贴资金,并持续加码高新技术企业税收优惠,而此类企业在中证1000成分股中占比较高,产业升级与政策红利叠加使其具备清晰的中长期成长逻辑 [7] 中证1000指数增强产品的业绩表现 - 私募中证1000指增策略指数近一年(2024.12.06-2025.12.05)收益超过36%,同期中证1000指数涨幅不足16% [7] - 拉长至近两年(2023.12.08-2025.12.05),私募中证1000指增策略指数收益超52%,而中证1000指数本身涨幅约为22% [7] - 在合适的市场环境下,筛选出表现优于中位数的管理人,投资者不仅可以分享指数上涨的Beta收益,还能通过Alpha增强显著拉开与基准的回报差距 [7] 挑选中证1000指数增强产品的新评估指标 - 传统的收益率、波动率、信息比率及胜率等指标更多刻画“结果”,难以还原投资者实际持有体验 [11] - 引入“非定投年化收益”指标,反映从某一时点一次性投入并持有至期末的年化收益,体现产品在单一入场点下“飞得多高”的能力 [12][14] - 引入“定投年化收益”指标,模拟在同一时间段内以固定频率、等额分批投入资金并换算的等效年化收益,衡量业绩在不同时点的稳定性,体现产品“飞得多稳”的能力 [13][14] - 能够在非定投年化与定投年化两个维度同时表现出色的“双优生”产品不多见,这类产品往往意味着Alpha来源更持续、分布更均匀,既适合一次性配置也适合长期定投,持有体验更友好 [14] 指数增强策略的长期复利效应 - 指数增强策略的收益构成是“Alpha+Beta”,其核心是在紧密跟踪基准指数的前提下,通过多配优质个股、少配偏弱个股来持续积累超额收益 [19] - 该策略不适合短期评估,在波动较高的A股市场中,单一阶段表现难以体现策略真实能力,应坚持长期持有 [19] - 微小的日度超额收益通过长期复利能积累显著的超额收益,例如假设每天跑赢基准0.01%,持有1年和3年可分别获得2.5%和7.6%的超额收益;若每天跑赢0.05%,则1年和3年超额收益分别可达12.5%和42.4% [20] - 长期超额的复利效应能在一定程度上抵抗Beta的起伏,长期持有是指数增强策略获得更佳投资体验和结果的“正确打开方式” [19]
波动年代里的系统化赢家:趋势与风险控制正在重写收益曲线
搜狐网· 2025-12-30 16:58
全球市场与投资策略趋势 - 全球市场正进入波动更常态化的阶段,汇率、利率、商品与权益资产的波动频率与幅度抬升,使得可交易的趋势段与结构性错价同时增多 [1] - 当宏观不确定性上升、跨资产相关性发生变化时,宏观与系统化策略往往会迎来更肥沃的交易土壤,近期宏观对冲基金板块被认为正处在一段自2008年以来更强劲的表现窗口 [1] - 系统化能力正从对冲基金的专属武器变为资管巨头的核心配置,例如贝莱德正在重塑旗舰量化/系统化平台,并推动Systematic Total Alpha等体系,以扩大系统化配置与数据驱动决策的比重 [1] - 投资趋势正从传统量化走向更工程化的系统投资,高回报越来越像工程产物,而非押注产物,决定收益曲线形态的关键是对波动、流动性、风险约束的系统化管理能力 [1] 高回报样本的特征与稀缺性 - 公开市场中存在年度回报≥50%的样本,但在不同市场与产品形态中意味着完全不同的风险侧写 [1] - 海外市场代表性案例ARK Innovation ETF在2020年录得150%+的年度回报,但在2022年出现约-60%量级的年度回撤,表明高回报本身不稀奇,稀缺的是可控的回撤与跨周期自洽的风险暴露 [2] - 中国市场当中小市值结构性行情与量化选股/指增能力共振时,≥50%的样本更集中地出现于指数增强与量化多头/混合量化体系 [2] - 以中证1000指增为例,多家量化私募旗下代表产品出现超过50%的阶段性业绩,在中证2000指增方向亦可见60%+甚至70%+的个别样本,类似现象也出现在部分指增公募产品线中 [2] 量化行业历史表现与风险特征 - 2021年量化私募行业统计显示,截至当年8月初,纳入统计的量化产品中年内收益超过50%的产品数量达到两位数级别,百亿私募收益榜中出现了九坤投资、宁波幻方量化、黑翼、千象等多家机构 [3] - 同期统计给出重要风险侧信息:样本中量化产品近一年平均最大回撤约9.54%,表明并非所有高收益都必须以极端回撤为代价,前提是策略具备工程化风控与纪律执行 [3] 新一代系统化团队的投资理念与业绩 - 行业涌现出更年轻、更强调风险工程的新一代系统化团队,其目标并非用单一极端年份制造噱头,而是追求更低回撤、更高收益质量、更可复制的曲线形态 [4] - 以啟辰量化为代表的新兴管理人强调机构可理解的策略框架,以趋势与波动为主要收益引擎,在波动扩张与趋势成形时提高参与度,同时把风险预算与回撤控制作为第一约束 [4] - 通过纪律化的仓位管理与执行优化,致力于将收益曲线做得更平滑,业绩展示更倾向用倍数/比例口径而非单纯NAV曲线,以减少资金进出与账户结构调整带来的观感偏差 [4] - 按对外口径,啟辰量化标普500ETF相关系统化策略在2025年上半年收益达90.66%,全年以来多策略组合平均收益达162.77%,完整评估区间内实现约+150%的增长,并呈现出回撤相对克制、收益质量较高的特征 [4] - 低回撤与高回报的组合是机构在筛选系统化管理人时最看重的稀缺属性之一,真正稀缺的是在可控回撤与可解释风险暴露下,将收益曲线做得更平滑、更可持续 [4]
市场预期升波,2026年指增如何演绎?
私募排排网· 2025-12-22 11:36
A股市场波动率环境变迁 - 2025年A股市场延续波动率下行长期趋势 核心指数日度波动率持续收敛 市场呈现“低趋势、低振幅”典型特征 [2] - 截至2025年12月10日 主要宽基指数年化日波动率处于近五年低位 例如沪深300波动率回落至15%以下 中证1000指数波动率较2024年高点显著下行 [9] - 中证1000指数涨跌幅绝对值大于2%的交易日数量 截至12月10日仅为21天 显著低于2024年的60天 绝大多数交易日振幅收敛在±0.8%区间内 [10] 低波动率成因分析 - 波动率下降是多重结构性力量共同作用结果 并非短暂现象 [13] - 会计准则调整与险资风险因子下调 促使险资等中长期资金大规模增配股指ETF与红利资产 这类低换手、低Beta资金结构性压低市场波动 [13] - 全年尾部风险事件明显减少 市场对系统性风险定价持续下移 [13] - 监管出台公募基金相关考核与对标基准指引 使主动基金趋向“被动化”运作 风格漂移和方向性暴露受约束 导致行业分化收敛、调仓节奏平滑 [13] 波动率对指数增强策略的影响 - 低波动环境下指增策略超额减少 主要因股票价差变窄 市场无序震荡难形成趋势 伴随成交量下跌 高频/动量型策略运行效果不佳 [16] - 中证500/1000指增超额与市场波动率整体同向变化 但2024年成为明显例外 主要源于年初微盘股流动性冲击导致超额深度回撤 [13][16] 低波动环境下的结构性机会 - 险资、公募等中长期资金占比上升 市场对稳定现金流、稳增长行业定价逐渐理性化 使得盈利稳定、价值、低波动等核心风格因子更具可持续性 相关因子驱动的指增策略有望获得正超额 [17] - 在机构难以积极覆盖的小盘与微盘领域 定价效率依然较低、波动仍然可观 这类资产已成为增强策略重要的Alpha来源 [17] - 根据市场年度波动一高一低的走势来看 2026年市场波动有升波预期 当下或仍是一个值得配置及持有小微风格指增的时期 [17] 中证1000指数增强产品表现(截至2025年数据) - 私募排排网统计了“中证1000指增”产品今年以来超额收益TOP10榜单 [5] - 上榜公司包括蒙玺投资、鸣石基金、明汯投资、平方和投资、千衍私募等管理规模在100亿以上的机构 以及今通投资、鹿秀投资、久期量化、橡木资产、武汉德合私募等不同规模的管理人 [6]
专题报告:Beta-Alpha监测显示对冲与CTA增配窗口再现
招商期货· 2025-11-13 16:46
报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 截至2025-11-07,累计收益表现最好的三类策略为中证2000指增、中证1000指增和中证500指增,最差的为期权偏卖权、期权偏套利和ETF套利;超额表现最好的为中证2000指增、中证1000指增和量化选股,最差的为沪深300指增、中证A500指增和中证500指增 [6] - 核心策略β环境整体不利于纯股票多头策略,有利于CTA趋势、套利和对冲策略;建议CTA逐步增配,以趋势策略为主;对股票多头策略持中性偏谨慎态度,对股票对冲策略持中性偏乐观态度 [6] - 8月量化私募超额回撤及中性策略回撤主因是遭遇多头端与对冲端“双杀”,国庆节后超额环境转好,不少产品超额回撤已修复并创新高 [6] 根据相关目录分别进行总结 核心策略β环境跟踪 - 中美权益资产多数来到双90%分位,可超配沪深300、A500和恒生科技,低配中证500;2025年A股成交活跃,近一年标普500温和上涨;科创50指数市盈率约为纳斯达克指数的3.8倍,反映A股投资者对科创板前景乐观 [8][9][20] - 中国处于低利率环境,美国处于高利率环境;今年年中国债市利率交易属性强于配置属性,美债实际利率居高且呈下行趋势 [21][29] - 商品除贵金属和有色外低估值特征明显,市场整体震荡,成交额分位数升至高位,反映资金重新关注商品资产 [33][37] - 今年人民币汇率处于升值区间 [39] 私募回顾 - 细分策略月度表现:截至2025-11-07,中证2000指增、中证1000指增和中证500指增今年累计收益表现较好,期权偏卖权、期权偏套利和ETF套利表现较差;超额表现上,中证2000指增、中证1000指增和量化选股较好,沪深300指增、中证A500指增和中证500指增较差 [45][46] - 主要指数月度表现:截至2025-11-07,微盘股指数、创业板指数和科创50指数今年累计收益表现最好,中证红利、沪深300和上证指数表现最差 [48] CTA策略环境跟踪 - 商品期货市场:板块指数净值多数下降,波动率多数下降;截至2025-11-07,商品期货平均成交额为1.95万亿元,平均持仓额为2.41万亿元,平均成交持仓比为0.81,处于正常区间 [50][55] - 股指期货市场:指数多数上升,波动率普降;截至2025-11-07,股指期货平均成交额为0.71万亿元,平均持仓额为1.34万亿元,平均成交持仓比为0.53,处于正常区间 [57][61] - 国债期货市场:指数净值普降,波动率多数下降;截至2025-11-07,国债期货平均成交额为0.32万亿元,平均持仓额为0.88万亿元,平均成交持仓比为0.37,处于较低区间 [62][66] - 中短周期策略市场:日内流动性维持高位,波动性小幅回落;中长周期策略市场趋势流畅性持续回落,波动持续升高 [68][70] 股票策略环境跟踪 - 主要宽基指数:本周多数上升,波动率普跌;短期市场活跃度处于中高位置,边际上升;截至2025-11-07,中证全指口径日均成交额为1.96万亿元,沪深300、中证2000、中证1000、中证500和其他(含小微盘)成交额占比有不同变化 [74][77][79] - 权益行业指数:本周61.3%的行业获正收益,电力设备板块领跑;截至2025-11-07,本周收益率最高的三个行业为电力设备、煤炭和石油石化,最低的为医药生物、计算机和美容护理 [80] - 交易拥挤度:截至2025-11-07,TMT板块交易热度为0.29,为近三年21.4%分位;小微盘等板块交易热度为0.12,为近三年64.4%分位;全市场交易额为1.96万亿元,为近三年91.3%分位 [84] - 中性及指增策略:日内Alpha环境整体不利于积累;交易型Alpha环境整体有利于积累;持有型Alpha环境整体对Alpha积累微幅不利 [85][90][96] - 股指期货市场:贴水收敛,波动率普跌;IF、IC、IM基差均走阔,各合约对冲预估影响中性产品平均收益分别为0.400%、0.450%、0.360% [102][107][108] - 期权市场:本周隐波普跌,预计不利于买权和套利策略;期权情绪维度显示中证1000、沪深300、中证500情绪上总体看跌 [110][112] - 私募指增成分股:小微盘敞口下降至安全水平,量选小微盘暴露较高;中证1000及其他(含小微盘)投资性价比较高 [115][124] 8月量化私募超额回撤现象及原因 - 超额回撤现象:截至2025-08-29,300、500、1000、A500指增都超额回撤,中性策略集体回撤 [126][132] - 超额回撤原因:多头端因小微盘热度下降、股票分化严重的二八行情以及负Beta暴露导致超额回撤;空头端因股指期货远月合约年化基差成本贴水收敛,浮盈回吐 [138][149]
图说金融:中证1000指增、中证2000指增还能不能买
中信期货· 2025-08-22 14:29
报告行业投资评级 - 未提及 报告的核心观点 - 微盘指数个股月涨跌幅的标准差可反映个股偏离幅度与微盘指数超额收益获取能力 [1] - 在量能放大环境下,微盘指数相对小盘指数更易获取超额收益,利于私募量化扩大定价权并使小市值因子占优 [1] 根据相关目录分别进行总结 - 未提及相关目录内容
中金基金王阳峰:以投资者为本 打造特色化指数产品体系
中证网· 2025-08-19 22:04
行业发展趋势 - 指数投资工具箱逐渐丰富推动基金公司寻找差异化指数产品发展道路 [1] - 特色化指数发展成为行业重点方向 [1] 公司产品战略 - 致力于打造具备长期配置价值和研究附加价值的产品体系 [1] - 坚持以客户需求为中心并将投资者需求嵌入产品全生命周期 [1] - 注重投资者持有体验 [1] 公司业务布局 - 搭建涵盖宽基ETF、指数增强和特色指数三条核心产品线的业务布局 [1] - 指数增强类产品覆盖沪深300指增、中证500指增、中证1000指增 [1] - 特色指数类产品包括中证优选300指数 [1] - 宽基ETF产品包括沪深300ETF和中证A500ETF [1]
控体量、保收益,百亿私募衍复投资部分指增封盘
搜狐财经· 2025-06-16 17:28
公司动态 - 衍复投资计划自7月1日起关闭所有中证500/中证1000/万得小市值概念指数增强产品的新客户申购,已持有投资者追加不受影响 [2] - 衍复投资目前规模已超过700亿元,赶超宽德等量化巨头 [2] - 衍复投资成立于2019年7月,2020年10月跻身百亿私募行列,目前在多个赛道均有布局 [3] - 衍复投资的创始人为高亢,曾在Two Sigma等顶级量化机构任职 [3] - 睿郡资产董承非管理的产品于6月8日暂停接受新客户申购申请 [4] - 龙旗的量化择时策略产品于5月1日封盘,暂停接受资金申购和追加 [4] 产品表现 - 衍复中证500指增系列年内收益8.2%,同期中证500指数上涨0.25%,超额收益约8% [2] - 衍复中证500指增2023年超额15%,2024年超额17% [3] - 九坤中证500指增收益13%、幻方量化15%、进化论18%,因诺投资、龙旗两家的中证500指增年内收益超过20% [2] 行业趋势 - 多家百亿私募近期先后公告封盘,控制体量、保证收益,涉及主观和量化产品 [4] - 衍复投资规模上升后策略需要调整适应,此前九坤也经历类似调整 [2]
头部梯队持续洗牌,量化百亿私募增至38家
21世纪经济报道· 2025-05-16 21:02
百亿私募阵营变动 - 截至5月12日百亿证券私募管理人数量为87家较3月增加3家 [1] - 新进或重回百亿私募阵营的有7家包括上海睿量私募、君之健投资、珠海宽德等 [1][3] - 退出百亿私募阵营的有4家包括映雪资本、恒德资本、正心谷资本、源峰基金 [1][3] - 百亿量化私募占比持续上升目前有38家占百亿私募总量的43.68% [1][3] - 主观百亿私募有41家占比47.13%主观+量化混合百亿私募有7家占比8.05% [3] 量化私募发展特征 - 量化私募规模快速增长与策略加速分化中证500指增和量化选股策略占比分别为41%和37% [4] - 中证1000指增2024年超额收益达7.29%夏普比率接近2 [4] - 4月量化百亿私募平均收益为-0.14%优于主观策略的-1.24% [4] - 头部量化私募通过融合另类数据与AI算法提升模型迭代能力 [4] - 世纪前沿在基本面、另类数据等中低频因子研究方面取得进展实现全频段覆盖 [5] 私募行业整体发展 - 私募证券基金行业形成管理人7893家、产品8.67万只、管理规模5.24万亿元的生态体系 [2] - 截至2025年3月末存续私募基金管理人19951家管理基金规模19.97万亿元 [6] - 今年已有469家机构注销私募基金管理人去年初以来累计注销1971家 [6] - 规模超百亿私募占比仅1%管理规模不足5亿元的小型机构占比高达85% [6] - 行业在监管深化与市场分化双重压力下持续出清资源加速向头部机构集中 [6] 行业未来趋势 - 行业将延续"头部化、专业化、科技化"趋势 [7] - 合规成本上升可能进一步挤压中小机构生存空间 [7] - 人工智能与区块链技术应用或推动私募行业进入智能投研3.0时代 [7]