发布时间:
2026-03-02 /
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宽辅投资:机器学习驱动的量化选股策略先行者

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主题分类:量化策略。发布时间:2026-03-02。本站持续跟踪中基协与证监会最新动态,相关更新以发布日期较新的文章为准。

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宽辅投资:机器学习驱动的量化选股策略先行者

重要提醒:本文内容仅对合格投资者开放!

私募证券投资基金的合格投资者,是指具备相应风险识别能力和风险承担能力,投资于单只私募基金的金额不低于100万元,并且符合以下标准的单位和个人:

净资产不低于1000万元的单位;

金融资产不低于300万元或最近三年个人年均收入不低于50万元的个人。

私募基金风险较高,本文内容仅供参考交流,不构成投资建议!


尽调精要:

1. 公司概述:海南宽辅私募基金管理合伙企业(有限合伙)成立于2022年12月,2023年4月取得私募证券投资基金管理人牌照(备案编号P1074464),核心策略覆盖ETF套利、市场中性、指数增强、量化量选等,存续管理规模10亿元,存续发行产品22只。

2. 核心团队:公司总人数16人,投研团队10人,硕博士占比80%+,核心投研从业年限9年+;创始人陈红青具备10年以上量化策略开发和实盘经验,曾任职百亿私募策略合伙人,主导搭建投研平台和超算中心。

3. 策略特色:

(1)全策略矩阵:涵盖量化量选、市场中性、指数增强、ETF套利四大类核心策略,适配不同市场环境,收益来源多元。

(2)机器学习赋能:以机器学习模型为核心,因子库超2万个,融合基本面、量价、100+另类数据,PureAlpha收益贡献达90%以上,策略稳健性突出。

4. 风控体系:构建事前、事中、事后全流程风控,严格控制风险敞口(风格暴露<0.3std,行业暴露<3%),单票集中度低于1%,配备交易系统双系统灾备,风险控制能力出色。

5. 资金结构与容量:策略容量适配当前管理规模,其中量化量选策略容量<30亿,指数增强、市场中性策略容量达50亿+,ETF套利策略容量<10亿,适配不同规模资金配置需求。

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公司概览:机器学习驱动的量化选股策略先行者

1. 成立时间:海南宽辅私募基金管理合伙企业(有限合伙)成立于2022年12月,2023年4月正式取得私募证券投资基金管理人牌照,备案编号P1074464,注册资本1111.11万元,实缴资本1003.11万元。

2. 管理规模:截至2026年2月,存续发行产品22只,存续管理规模10亿元,以量化选股策略为核心,逐步构建多元策略布局,坚守“诚信经营、客户至上”的理念,以规范运作、稳健经营、信息透明为原则。

3. 核心团队:

陈红青:创始人,华东理工大学背景,2016-2022年任某百亿私募策略合伙人,具有10年以上的量化策略开发和实盘经验(涵盖高频、机器学习领域),主导搭建投研平台和超算中心,具备全链条策略开发能力,擅长PureAlpha收益预测,注重策略稳健性,拥有丰富的投研团队管理和培养经验。

宽辅投资:机器学习驱动的量化选股策略先行者

投研团队:总计10人,均毕业于清北复交等国内外顶级院校,涵盖数学、计算机、金融工程、应用统计、物理等专业背景,核心投研从业年限均达9年以上。采用“敏捷小组”制,注重团队协同性、稳定性和凝聚力,建立完善的激励机制,实现员工与企业共同成长。

4. 核心优势:

(1)擅长机器学习:以机器学习模型为核心,实现模型对市场变化的自适应能力,使预测信号在不同市场风格下保持相对稳定的有效性,从而在风险约束下实现跨周期、跨风格的稳健收益。

(2)PureAlpha能力突出:创始人及核心投研团队具备多年量化实盘经验,追求提升PureAlpha预测能力,该部分收益贡献达到90%以上,收益稳定性强。

(3)因子储备丰富:因子库总数量超过2万个,运用到实盘中的因子约1万个,涵盖基本面、量价、机器学习三大类,同时注重拓宽数据维度,拥有100+另类数据来源,提升因子多样性和相关性,进一步增强策略收益稳定性。

(4)风控严格可控:严格控制风险敞口,风格暴露<0.3std,行业暴露<3%,单票集中度低于1%,每日同时持股超500只,通过多维度风控措施保障策略稳健运行。

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策略详解:多元协同的量化策略矩阵

宽辅投资构建了覆盖量化量选、市场中性、指数增强、ETF套利的全策略矩阵,依托完善的策略生产流程,实现多策略协同,适配不同市场环境,满足多元投资需求。

宽辅投资:机器学习驱动的量化选股策略先行者

1. 策略研发基础

(1)数据来源:底层数据来源广泛,配备资深数据采集人员,专业获取海内外另类数据,涵盖三大类核心数据——基本面数据(上市公司财报、公告、卖方研报、一致预期)、量价数据(行情信息、资金流向、盘口信息、交易行为)、另类数据(社交媒体评论、招聘、专利、产业链数据),其中超100+另类数据源为策略提供稳健超额收益支撑。

(2)因子体系:因子库超2万个,实盘运用因子约1万个,分为人工因子(占比30%)和机器学习因子(占比70%)。人工因子基于逻辑构建,易于收益拆解,衰减慢、抗风险能力强;机器学习因子善于挖掘深层次的数理关系,覆盖度广,可快速捕捉市场机会。因子来源多样、相关性低,收益稳定且夏普比率高。

(3)风控优化:自研优化器,以Max_Sharpe(收益-风险)为优化目标,设置单票集中度、行业暴露等惩罚项,实施风控软约束;建立动态基本面黑名单(150+),实时监控标的风险,确保策略合规、稳健运行。

宽辅投资:机器学习驱动的量化选股策略先行者

2. 核心策略详解

(1)量化量选策略(代表产品:臻好精选1号)

—核心逻辑:以预测PureAlpha收益为核心目标,结合量价因子、趋势类因子、热点概念因子等,捕捉强势股起涨点;不依赖量价因子,基本面、另类因子并重(α收益来源:基本面60%、量价20%、另类20%),无微盘股持仓,收益主要来源于策略选股能力,个股特质收益占比高。双边换手120倍,持仓股票数400+,单票持仓上限<1%,策略容量<30亿。

—业绩表现:臻好量选策略回测(2020年1月6日-2024年12月31日)累计收益915.52%,年化收益46.49%,月最大回撤22.73%,月度胜率71.00%,夏普比率1.62;2024年12月31日实盘以来,表现稳健;臻好精选1号(2025年4月11日运作)累计收益71.17%,年化收益94.89%,最大回撤-7.50%,周度胜率72%,夏普比率4.51;截至2026年1月30日,今年以来收益9.58%,最大回撤-3.82%,夏普比率6.20。

(注:因合规原因,有合投需求的朋友,请扫描文末二维码添加私募投顾,获取产品最新业绩数据)

(2)市场中性策略(代表产品:宽辅思贤中性2号)

—核心逻辑:依托6000+因子构建策略,双边换手120倍,持仓股票数800+,单票持仓上限<1%,风格暴露<0.3std,通过多品种、多因子分散风险,追求稳健绝对收益,策略容量50亿+。

—业绩表现:2024年2月23日运作以来,累计收益16.17%,年化收益8.04%,最大回撤6.58%,夏普比率0.70;2025年收益10.76%,最大回撤2.61%;截至2026年1月30日,今年以来收益0.28%,近一年最大回撤-0.97%,风险控制持续优化。

(注:因合规原因,有合投需求的朋友,请扫描文末二维码添加私募投顾,获取产品最新业绩数据)

(3)指数增强策略(代表产品:宽辅A500指数增强1号、宽辅中证1000指数增强1号、宽辅千汇精选1号)

—核心逻辑:聚焦中证A500、中证1000指数,通过6000+因子挖掘超额收益,双边换手120倍,持仓股票数500+-700+,单票持仓上限<1%,风格暴露<0.3std(中证1000指增为<0.5std),策略容量均达50亿+,兼顾收益弹性与风险控制。

—业绩表现:

① 宽辅A500指数增强1号:2025年1月3日以来,累计收益63.53%,累计超额31.64%,超额最大回撤-2.29%,超额夏普4.35;截至2026年1月30日,今年以来收益5.27%,超额收益0.74%,超额周胜率66%。

② 宽辅中证1000指数增强1号:2023年10月27日运作以来,累计收益91.32%,累计超额51.80%,超额最大回撤-3.34%,超额夏普2.76;截至2026年1月30日,今年以来收益11.31%,超额收益2.63%,超额周胜率67%。

③ 宽辅千汇精选1号(1000指增):2025年1月3日以来,累计收益95.03%,累计超额56.48%,超额最大回撤-2.91%,超额夏普6.53;截至2026年1月30日,今年以来收益10.39%,超额收益1.71%,超额周胜率66%。

(注:因合规原因,有合投需求的朋友,请扫描文末二维码添加私募投顾,获取产品最新业绩数据)

(4)ETF套利策略(代表产品:宽辅优享1号)

—核心逻辑:采用量化期现+申赎套利方式,捕捉ETF市场定价偏差,实现低风险稳健收益;双边换手150-200倍,策略容量<10亿,适配低风险偏好投资者。

—业绩表现:2024年6月28日运作以来,累计收益6.82%,年化收益4.22%,最大回撤0.94%,夏普比率1.03;2025年收益3.08%,最大回撤0.37%;截至2026年1月30日,今年以来收益0.14%,年化收益1.72%,最大回撤-0.03%,净值曲线极度平稳。

(注:因合规原因,有合投需求的朋友,请扫描文末二维码添加私募投顾,获取产品最新业绩数据)

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资金结构:容量适配,多元配置

1. 规模分布:管理资产规模10亿元,形成以量化量选策略、指数增强、市场中性策略为核心,ETF套利为补充的多元布局,各策略规模适配其容量特性,实现稳健扩容。

2. 容量管理:结合各策略特性,明确容量边界,适配不同规模资金配置:

(1)高容量策略:市场中性、中证A500指数增强、中证1000指数增强策略,容量均达50亿+,中低频策略为主,持仓分散,适配大额资金配置。

(2)中等容量策略:量化量选策略,容量<30亿,聚焦优质个股选股,兼顾收益与容量。

(3)低容量策略:ETF套利策略,容量<10亿,高频换手特性决定其容量有限,需合理控制规模。

3. 产品要素(以核心产品臻好精选1号为例):

宽辅投资:机器学习驱动的量化选股策略先行者

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Q&A精选:策略透明度与投资者关切

Q1:宽辅投资的核心策略优势是什么?

A:核心优势在于“机器学习赋能+多元策略协同+严格风控”。以机器学习模型为核心,因子库丰富且相关性低,PureAlpha收益贡献达90%以上;构建量化量选、市场中性、指数增强、ETF套利四大策略矩阵,适配不同市场环境;全流程风控体系严格控制风险敞口,单票分散持仓,有效降低回撤,兼顾收益与稳健。

Q2:各策略的风险收益特征有何差异,适合哪些投资者?

A:不同策略风险收益差异显著,适配不同风险偏好投资者:

①ETF套利策略(宽辅优享1号):低收益、低回撤,年化收益4%左右,最大回撤不足1%,适合风险偏好极低、追求稳健收益的投资者;

②市场中性策略(宽辅思贤中性2号):中收益、中回撤,年化收益8%左右,适合风险偏好中等、追求绝对收益的投资者;

③指数增强策略(A500、1000指增):中高收益、中低回撤,累计超额显著,适合希望分享指数增长+超额收益、能承受小幅波动的投资者;

④量化量选策略(臻好精选1号):高收益、中高回撤,年化收益突出,适合风险偏好较高、追求高弹性收益的投资者。

Q3:因子库如何保证有效性和独特性?

A:一方面,因子库总量超2万个,涵盖人工因子和机器学习因子,来源包括基本面、量价、100+另类数据,因子相关性低,收益稳定;另一方面,投研团队每日复盘交易数据,定期评估因子有效性,结合市场变化更新因子组合,自建回测平台,可快速测试新策略、新因子,确保因子和策略适配市场变化,同时另类数据的挖掘形成了独特的竞争壁垒。

Q4:策略容量有限的原因是什么,如何管理容量?

A:策略容量主要受换手频率和标的流动性影响:ETF套利策略双边换手150-200倍,高频换手导致容量有限(<10亿);量化量选策略聚焦个股选股,受标的流动性限制,容量<30亿;指数增强、市场中性策略为中低频,持仓分散(500+-800+只),容量可达50亿+。管理上,严格按照各策略容量边界控制规模,避免扩容导致收益衰减,确保策略稳健运行。

Q5:产品的开放赎回规则与费用情况如何?

A:不同产品开放规则略有差异,以核心产品臻好精选1号为例,每日开放申购赎回,无封闭期、无份额锁定期;费用方面,认/申购费率、赎回费率均为0%,管理费率1.5%/年,托管费0.01%/年、外包费0.01%/年,业绩报酬按绝对收益20%计提,具体以产品基金合同约定为准。

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结语:适配投资者类型

宽辅投资凭借深厚的量化投研实力、完善的策略矩阵、严格的风控体系,形成了“稳健为主、分类适配”的投资风格,各核心策略精准适配不同风险偏好的合格投资者:

1. 稳健保守型:宽辅优享1号(ETF套利),低回撤、收益平稳,适配追求低风险稳健收益的投资者;

2. 稳健进取型:宽辅思贤中性2号(市场中性)、宽辅A500/1000指数增强系列,兼顾收益与风险,适配希望获取稳健超额、能承受小幅波动的投资者;

3. 收益进取型:臻好精选1号(量化量选),高弹性、高收益,适配风险承受能力较强、追求高回报的投资者;

4. 组合配置型:可将ETF套利策略与指数增强、量化量选策略组合,利用策略低相关性,进一步平滑组合波动,追求长期稳健的综合收益。


风险提示:私募基金投资风险包括市场波动、流动性风险及策略失效风险。量化策略依赖模型有效性,市场环境突变可能导致策略收益不及预期;高频交易相关策略对交易系统稳定性要求极高,扩容可能导致收益衰减。本文数据截至2026年1月30日,具体以管理人披露为准。(注:本报告基于公开资料整理,不构成投资建议。)

宽辅投资:机器学习驱动的量化选股策略先行者

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