基金公司
Trust financing
1.公司介绍
1.1 基本信息
宁波平方和投资管理合伙企业(有限合伙)(以下简称平方和投资)作为国内为数不多的成立超过10年的量化对冲基金管理公司之一,凭借其深厚的学术背景、严谨的投研体系以及在不同市场周期中经受考验的业绩记录,在今年成为百亿新秀机构之一,业绩处于市场第一梯队,备受市场关注。截至目前,公司资产管理总规模(AUM)约为150亿元人民币。公司聚焦股票量化策略,产品线包括了市场中性、指数增强和量化选股。
公司全称 | 宁波平方和投资管理合伙企业(有限合伙) |
成立时间 | 2015年 |
协会备案 | 2015年 |
资管规模 | 逾150亿人民币 |
团队规模 | 50余人 |
投研与技术 | 30余人 |
1.2 发展里程碑
公司自成立以来,稳步发展,在关键节点上均取得了重要突破,其发展历程中的重要里程碑如下:
2015年:公司正式成立,以自营为主要业务,开启量化投资征程。
2019年:获得投资顾问资格,并成功进入国内主流券商的白名单,业务渠道显著拓宽。
2021年:公司化治理体系全面升级,在投资、管理及客户服务能力上实现全方位提升。
2024年:引入顶尖量化专家方壮熙加盟,进一步增强投研团队的核心竞争力。
2025年:正式开启“三五计划”,标志着公司进入新的战略发展阶段,致力于在投研与公司化运营方面实现均衡发展。
1.3 核心投资优势
平方和投资靠自营起家,在过去十年的实盘环境中持续打磨策略,我们提炼出其在市场竞争中赖以立足的三大核心优势:
策略框架的周期韧性。平方和的核心策略框架拥有超过十年的历史,历经牛熊转换和市场风格的剧烈切换。其策略体系在各类市场环境下均展现出强大的韧性与适应性,这是其能够成长成为百亿私募的关键因素。
策略的实盘演化与迭代。公司的策略起源于自营交易,在真实的实盘环境中反复打磨,确保了策略的有效性和稳健性。通过“人工智慧”与“人工智能”双引擎驱动,公司能够对传统与前沿技术进行有效融合,实现模型的持续迭代与自我进化,确保策略保持活力。
资历丰富且持续进化的核心团队。公司的核心竞争力源于其精英化的投研团队。核心团队成员均拥有超过15年的量化投资从业经验,具备深厚的学术功底和丰富的实战经验,构成了公司最坚固的“护城河”。
1.4合作伙伴

2.核心投资团队分析
在技术密集型的量化投资领域,投研团队的专业背景、经验深度和组织稳定性是决定一家公司能否构建并维持长期竞争优势的核心要素。
2.1 核心投研人员

目前公司的投资决策由两位核心人员主导,他们的履历背景充分体现了平方和在学术研究与市场实战两方面的深度结合。
吕杰勇 公司创始合伙人、总经理
学术背景:北京大学数学学士、计算机硕士。
从业经验:近16年的量化投资经验。在从事量化投资之前,先后在搜狐、腾讯从事网络大数据的数据建模和挖掘工作;2009年起先后在博时基金、中信证券从事量化投资研究,管理专户基金及自营账户;2015年创立平方和投资。
公司角色:作为公司的创始人及掌舵人,持有公司约51%的股份。他全面负责公司的整体战略规划、人事管理、运营管理等公司业务。

方壮熙 核心合伙人、投资总监
学术背景:清华大学学士、纽约大学理工学院博士。
从业经验:拥有长达16年的量化投资经验。曾长期任职于世坤投资(WorldQuant),历任中国区研究总监、全球研究副总监等核心职位,拥有丰富的全球市场量化策略研发与管理经验。
公司角色:作为公司的合伙人,持有公司约49%的股份。目前他全面负责公司的投资管理工作,直接管理整个投资研究与IT技术团队,确保公司的投研方向与技术优势始终保持领先。
2.2 团队整体概况
平方和构建了一个精英化、专业化且学科丰富的投研梯队,其整体特征可通过以下数据点进行量化概括:
投研核心地位:投研团队人员占公司总人数的70%,相比行业50%的投研比例水平明显超配,是公司绝对的核心部门。
经验深度:核心投研人员的平均从业经验超过15年,团队成员的平均从业经验也达到了5年以上。
顶尖学历背景与跨学科专业覆盖:团队成员主要毕业于清华、北大、常春藤盟校等全球顶尖院校,多数拥有硕士或博士学位。团队的专业背景覆盖数学、物理、计算机科学,并深度涉足机器学习、深度学习等前沿领域,形成了强大的跨学科研究能力。
流水线式投研模式:采用单PM制流水线管理,由因子组负责信号挖掘,组合组负责策略优化,确保投研流程的高度专业化与自动化。
3.核心股票Alpha策略解析
3.1 策略框架与因子来源
平方和的策略框架建立在一个多元化且经过长期检验的因子库之上。其差异化的特征在于其因子构成相对均衡,价量因子(技术面)与基本面、分析师、另类数据因子的比重约为50/50。这种均衡配置旨在降低对单一风格的依赖,提升策略在不同市场环境下的适应性。这种多元化的因子挖掘与构成上,非常重视因子的逻辑可解释性,因此以人工编写因子为主,同时也辅以机器学习挖掘因子,提高效率。其因子数据来源广泛,体现了其在信息挖掘上的深度和广度:
传统数据:包括上市公司基本面数据、财务报表数据等。
分析师数据:涵盖分析师预期、评级变动等市场情绪指标。
另类数据:积极探索如股吧/论坛评论、券商金股推荐、产业链上下游关联等非结构化数据,以捕捉传统因子无法覆盖的alpha来源。
3.2 组合构建与模型
从海量因子到最终的投资组合,平方和采用了一套复杂而精密的流程。公司利用一个多模型集成框架,整合了超过150个低相关的子策略。该框架融合了包括深度学习、树模型、神经网络等多种前沿机器学习算法。
在最终构建投资组合时,优化器会在多重风险约束(如交易成本、风格偏离、行业偏离、业绩基准跟踪误差等)下,以最大化目标收益为导向,生成最终的可交易持仓指令。
以下是平方和alpha代表策略中证1000指数增强策略的关键参数:
策略参数 | 描述 |
选股范围 | 全市场 |
成分股占比 | 前1800占比>50% |
持股数量 | 700 - 1000只 |
预测周期 | 日间为主,7-10天 |
年化换手率 | 约70倍 (叠加T0后约120倍) |
3.3 风险控制体系
公司构建了贯穿投资全流程的三层风险控制体系,以程序化风控为核心,结合人工监督,确保风险可测、可控、可承受。
事前风控:持仓分散,严格控制持仓集中度,单只股票的持仓占比通常不超过1%,有效规避个股黑天鹅风险。2)风险因子约束,运用Barra等多因子风险模型,对投资组合在风格、市值、行业等维度的风险暴露进行严格约束。3)因子准入,所有新因子在被纳入生产环境前,必须经过长达10年的样本内及样本外回测检验,确保其稳健性。
事中风控:实时敞口监控,在交易时段内,动态监控各类风险敞口和因子偏离度。2)交易执行监控,实时监控交易指令的执行情况,并配有完善的应急处理机制。3)全面指标监控,对基金净值、持仓组合、各类风险指标进行全面的监控与预警。
事后风控:绩效归因,定期对投资组合进行深入的绩效归因分析,检验收益来源是否符合预期。2)交易数据核算,对每日交易数据进行复核与分析,评估交易系统的表现。3)异常监控,建立异常事件处理与复盘流程,持续优化风控体系与应急预案。
3.4主要产品策略
公司目前主要运营两大核心策略,分别满足不同风险偏好投资者的需求。
指数增强策略:此策略的核心目标是在紧密跟踪特定指数(如中证500、中证1000、中证2000等)的前提下,获取超越指数表现的超额收益alpha。平方和的指增策略通过严格控制组合在行业和风格因子上的偏离度,力求在获取纯粹alpha的同时,降低组合的波动性和回撤。
市场中性策略:此策略通过构建一个股票多头组合,并同时利用股指期货或融券工具进行空头对冲,旨在剥离市场的系统性风险(beta),从而获取与市场涨跌相关性较低的纯alpha收益。该策略通常还会配置多类低相关性的辅助策略,以进一步平滑收益曲线。
4.投资收益展示

平方和旗下的私募产品(仅限图片展示内容)近一年年总收益均为正,其中最低收益为14.95%,最高收益为76.38%,涵盖多种不同策略的产品,由基金管理人进行管理,年化收益率最高为66.27%,最低为8.24%,想了解更多信息扫描文章下方二维码,了解更多信息。
4.1产品线
4.1.1产品①-------平方和信享F期


该产品为股票策略型R4中高风险的私募基金产品,其单位净值为1.4210,今年以来的收益为0.07%,成立以来的收益为42.10%,成立以来的回撤为11.15%,通过图片可以观察到该只私募基金产品成立以来的收益走势图。想投资,找不到方向,加微信Q8881961,带你了解更多私募基金产品。
4.1.2产品②-------平方和鼎盛中证2000指数增强21号A期


该只私募基金为股票策略、量化多头,成立2年以来收益为175.88%,今年以来收益为10.82%,单位净值为2.3035,成立以来年化66.27%,成立以来最大回撤为14.47%,关于单位净值的变化,大家可以参考图片中的净值情况。想买私募产品,想投资,买哪种,如何买?如果您有这样的疑问,请加我微信Q8881961详细咨询关于私募基金产品的情况,我将根据您的风险偏好等综合情况评估,给您推荐最合适的私募产品,投资找我不迷路。
4.1.3产品③-------平方和进取16号


该只私募基金产品为R4中高风险,今年以来的收益为9.33%,成立5.2年以来的收益为132%,其中我们来看一下具体数据,成立以来的夏普比为0.76,成立以来的回撤为31.48%,单位净值为2.3200,通过图片,可以观察到这支基金产品的基金规模,截止到2026/1/16的累计净值为2.3200。想追踪最新的基金信息,微信扫描文章下方二维码了解更多信息,加我微信不迷路。
5.2 2025年新发基金盘点【实控人:吕杰勇】
2025年新发基金总数 | 45 |
1月 | 2 |
2月 | 1 |
3月 | 1 |
4月 | 3 |
5月 | 6 |
6月 | 8 |
7月 | 1 |
8月 | |
9月 | 4 |
10月 | 1 |
11月 | 5 |
12月 | 13 |

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