百亿量化私募巨头启林投资创始合伙人沈显兵去世！ 据启林投资官微消息，百亿私募启林投资发布讣告称，公司创始合伙人沈显兵，于2026年2月2日去世，享年40 岁。对于沈显兵的不幸辞世，公司管理层及全体员工表示最沉痛的哀悼和最深切的怀念，对沈显兵多年来所做 出的重要贡献致以最诚挚的感谢，并向其家人表示最深切的慰问。 一次同学聚会，王鸿勇重逢了技术创业的沈显兵和深耕投行市场多年的董成，昔日中国科大的同窗，毕业后职 业轨迹完全不同，三人的专业互为补充，为一家技术驱动的量化投资公司拼出了"IT、市场和投研"最初版图。 三人一拍即合，并在2015年成立了启林投资，走上量化对冲投资的道路。启林名称源于《左传》"筚路蓝缕， 以启山林"，寓意创业艰辛与开拓精神。 管理规模达150亿元 截至2025年12月，公司管理规模达150亿人民币，是国内管理规模领先的量化私募之一。 据私募排排网数据显示，在2025年百强量化私募业绩中，启林投资排在第47名，与幻方等37家百亿量化同时上 榜。 据中信建投财富管理官微显示，启林投资构建了完整的策略开发流水线，将量化投资的研究过程标准化、模块 化，主要包括五大环节：数据获取：多维度数据采集与预处 ...

启林投资在短短几年内迅速发展，管理规模一路攀升到目前超150亿元，成为中国量化投资领域的重要参与者。当前启林投资的核心团队由来自清华、北大、复旦 等知名高校的优秀人才组成，团队成员大多拥有博士或硕士学位。 多策略体系设计使启林投资能够在不同市场环境下均有相应的策略应对，降低了单一策略失效带 来的风险，提高了整体收益的稳定性。 启林投资在公告中披露，对于沈显兵先生的不幸辞世，公司管理层及全体员工表示最沉痛的哀悼和最深切的怀念，对沈显兵先生多年来所做出的重要贡献致以最诚 挚的感谢，并向沈显兵先生的家人表示最深切的慰问。 2月2日，百亿级私募启林投资发布公告称，公司创始合伙人沈显兵，于2026年2月2日10时36分与世长辞，享年40岁。 公开资料显示，沈显兵毕业于中国科学技术大学物理学专业，与启林投资创始人王鸿勇同为中国科学技术大学校友。2015年，沈显兵与王鸿勇、董成共同创立启林 投资，专注于量化投资领域，成为中科大系量化私募的代表人物。 责编：杨喻程 排版：汪云鹏 校对： 盘达 百万用户都在看 AI，突传重磅！四大巨头，同时出手！ 盘中暴涨25%！芯片巨头，释放重磅信号! 深夜"血洗"！白银，史诗级暴跌！黄金， ...

过去一周，国内主要市场指数上涨，其中上证 50、沪深 300、中证 500 和中证 1000 涨跌幅分别为 1.13%、0.09%、- 2.55%和-2.55%。 微盘股指标监控：轮动策略方面，由于目前微盘股对茅指数的相对净值为 2.33，仍高于其 243 日均线（1.87）；但万 得微盘股 20 日收盘价斜率为正，而茅指数斜率收负。量价轮动子策略部分仓位切换回微盘股指数；而从 M1 高点轮动 的角度来看，12 月份 M1 指标的 6 个月移动平均值已经下行，M1 轮动子策略中期配置从微盘股切换至茅指数。所以综 合两个子策略来看目前轮动策略处于均衡配置。而从中期微盘股择时角度来看，目前风控信号还没触发。对于持有微 盘板块投资者建议做好风险控制，以及密切跟踪相对净值、动量及中期风险指标的动态。 过去一周，国内政策端围绕制度松绑与内需提质进行发力。 一方面，地产供给侧的监管硬约束迎来破局，监管部门 取消了房企每月上报"三道红线"指标的硬性要求，这一举措意味着政策逻辑已从过去几年的"高压去杠杆"果断转向"信 用修复"，通过给予房企更大的财务自主权来换取市场流动性的内生性恢复，这将直接利好地产链的资金面改善；另一 方 ...

Market Overview - In 2025, the A-share market experienced an overall upward trend, with major indices recording significant gains, including an increase of over 18% in the Shanghai Composite Index and over 49% in the ChiNext Index [1] - The commodity market showed notable differentiation, with precious metals driven by safe-haven attributes and macroeconomic logic, achieving a cumulative annual increase of over 81% [1] Private Fund Performance - By the end of 2025, among 5,192 private funds displayed on the Private Fund Ranking website, the average annual return reached 31.93% [1] - Quantitative long and subjective long strategies performed particularly well, with average returns of 44.74% and 37.71%, respectively [1] - The active rotation in sectors such as consumption, technology, and high-end manufacturing created substantial structural opportunities for equity strategy funds, supported by active market trading and sustained liquidity [1] Strategy Performance Quantitative Long Strategy - The top-performing quantitative long products included 806 funds with an average return of 44.74% [3] - Notable products in this category included Gaia Qingke, Jintong Investment, and Hanrong Investment [4] Subjective Long Strategy - The subjective long strategy had 2,185 funds with an average return of 37.71%, with the highest entry threshold for the top 20 products [4][9] - Leading products in this category came from companies like Nengjing Investment Holdings and Shanghai Ge Ru Private Equity [10] Composite Strategy - The composite strategy saw 427 funds with an average return of 30.77%, with top products from Shuohe Asset and Tianhui Investment [12][15] Macro Strategy - The macro strategy included 133 funds, with the top products from companies like Jiuqi Investment and Luyuan Private Equity [16][18] - Notably, Luyuan Private Equity's product achieved significant returns, highlighting the effectiveness of macro strategies [20] Subjective CTA Strategy - The subjective CTA strategy had 78 funds, with top products from Yizu Investment and Chiying Private Equity [21][24] Quantitative CTA Strategy - The quantitative CTA strategy included 185 funds, with Hua Cheng Private Equity leading with significant returns [25][27] Private FOF Strategy - The private FOF strategy had 56 funds, with an average return of 20.55%, and top products from Shanghai Taiying and Qingdao Hongyun Ruiheng Private Equity [29][31] - The FOF strategy focuses on selecting and allocating multiple private funds to achieve diversified investment [29]

邓虎 A0230520070003 denghu@swsresearch.com 联系人 邓虎 A0230520070003 denghu@swsresearch.com 2026 年 02 月 02 日 行业轮动模型的因子化：减少当前 超额回撤的思路之一 ——申万金工因子观察第 2 期 20260201 相关研究 证券分析师 权 益 量 化 研 究 证 券 研 究 报 告 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 本研究报告仅通过邮件提供给 中庚基金 使用。1 股 票 基 金 - ⚫ 传统量价因子的集体失效与其整体偏反转的逻辑相关，为偏动量特征的行业轮动模型的因 子化提供了场景。 2026 年以来，低波、反转、市值、低流动性因子反向，对策略超额 影响较大，其集体失效的原因与行情热度持续、逻辑偏反转的因子失效。如果能有一个偏 动量特征的因子进行一定的调和，或许能增强组合超额的稳定性。 ⚫ 量化行业轮动模型追求的超额稳健性，为行业轮动模型的因子化提供了基础。一直以来， 量化的行业轮动模型缺乏较好的使用场景，量化策略追求超额的稳定性，使得行业轮动模 型所选出的行业往往不会很极致，而这个稳健特征如果只是对标所有行 ...

Core Insights - The demand for precise and efficient investment tools is increasing among investors, driven by the high-quality development of public funds and profound market changes [1][2] - Enhanced index funds (指增基金) are rapidly growing, with fundraising expected to exceed 100 billion yuan by 2025, surpassing the total of the previous three years [1][3] Group 1: Growth and Popularity - Enhanced index funds are shedding their "niche" label and becoming mainstream investment options for investors [2] - By the end of 2025, the number of enhanced index funds reached 476, with total fundraising of 100.45 billion yuan, including 186 newly established funds in 2025 [3] - As of January 31, 2026, 10 new enhanced index funds have been launched, exceeding the same period in 2025 [3] Group 2: Competitive Advantages - Enhanced index funds combine passive and active investment strategies, aiming for stable excess returns while closely following market trends [3][4] - Over 80% of enhanced index funds achieved annual excess returns, with an average net value growth rate of 32.44% and an average excess return rate of 5.39% by the end of 2025 [4] - The flexibility in product development and operation of enhanced index funds allows smaller institutions to fill significant gaps in index product lines [4] Group 3: Challenges and Solutions - Despite rapid growth, enhanced index funds face challenges in maintaining stable excess returns, which is a common concern in the industry [6][7] - The complexity of quantitative strategies and performance attribution makes it difficult for ordinary investors to understand enhanced index funds quickly [7] - High management costs compared to ETFs may hinder competitive advantages in fee structures [7] Group 4: Future Prospects - Enhanced index funds are continuously upgrading through product innovation, model iteration, team collaboration, and ecosystem building [8] - The recent release of guidelines for performance benchmarks aligns with the systematic enhancement strategies of enhanced index funds, highlighting their value [9] - Future developments will focus on product innovation, strategy optimization, and expanding scenarios to cater to institutional investors and retail education [10]

以下文章来源于中欧瑞博 ，作者吴伟志 中欧瑞博 . 中欧瑞博，百亿老牌金牛私募，专注于证券二级市场投资，投资理念：坚持与伟大企业共同成长，尊重趋势 策略适配。在这里，读懂股市的春夏秋冬！ 全文字数 | 4538字 阅读时长 | 11分钟 2026年开年仅一个月，全球政经、地缘政治、大宗商品、资本市场便不断上演大戏，很多都是史无前例的，让人目不暇接。面对国际新旧秩序的转换，许 多人迷茫纠结。资本市场历来都有一月预言的说法，其含义就是每一年的第一个月资本市场的表现，往往对这一年有着预示效应。 开年的第一个月，最吸引眼球的是大宗商品，尤其是有色金属出现了暴涨 + 暴跌的行情。 承接2025年强劲的走势，一开年，银、金、铜、铝、 锂等有色金属价格持续走强，多方势如破竹，几乎一路单边上涨，到1月29日最高价，银、金、铜、铝、锂几种商品涨幅分别为69.95%、 29.65%、16.25%、11.9%、55.43%。有色金属的价格上涨速度之快、幅度之大，极为罕见。 北京时间1月31日凌晨，纽约期银主力合约在周四创出121.785美元历史新高后转头向下，最低跌至74美元，日内跌幅35%，现货白银跌破74.6美 元，日内跌幅达 ...

证券研究报告 | 金融工程 gszqdatemark 2026 02 01 年 月 日 量化周报 短期调整不足为惧 短期调整不足为惧。本周（1.26-1.30），大盘横盘震荡，上证指数全周收 跌 0.44%。在此背景下，煤炭迎来日线级别上涨。至此，25 个行业处于日 线级别上涨中。当下，我们认为市场的日线级别上涨大概率还能持续，理 由如下：1、上证指数的上涨只走了 1 浪结构，短期结束的概率低；2、目 前市场量能得以维持，走势比较健康；3、传媒、计算机、电力及公用事业 已于近期重新迎来日线级别上涨，而且上涨只走了 1 浪结构，短期结束的 概率低。本周，市场虽然出现震荡，但并未破坏原有的 30 分钟级别上涨， 也就是说当下的震荡调整连 30 分钟级别都不算，因此，我们认为市场的 短期调整不足为惧，市场仍然新高在望。中期来看，上证指数、上证 50、 沪深 300、中证 500、深证成指、创业板指、科创 50 纷纷确认周线级别上 涨，而且在日线上只走出了 3 浪结构，中期牛市只进行到上半场；此外， 已有 27 个行业处于周线级别上涨中，且 18 个行业周线上涨走了 1-3 浪结 构，因此我们认为本轮牛市是个普涨格局 ...

2024年10月，在美国金融AI实验室Nof1主办的Alpha Arena AI交易大赛上，上演了一场引人注目的实盘 测试，主办方选出了市场上最领先的6个大语言模型，让它们真金白银管理了一笔资金。 事实证明，即便是全世界最智能的模型，也不能确保"做好投资这件事"——不同模型跑出的投资收益相 差巨大。那么，问题就来了：这是因为模型本身能力的区别还是其他原因？ 在中欧基金量化投资部系统化投资组组长杨柳看来，这个实验是一种极致的尝试，即把大模型直接运用 到最终的投资决策当中，也就是我们常说的"端到端"。但大模型不是万能药，它还不能解决我们所有的 问题。 一．体系进化：从1.0到3.0的量化革命 自2016年推出首只量化产品——中欧数据挖掘混合，中欧基金便开启了"基本面量化"的1.0阶段。其核 心是将深度产业研究与逻辑转化为量化模型，力争前瞻性地捕捉行业拐点。 当时，团队80%的精力用于专家访谈、梳理行业核心逻辑，以研究的广度弥补深度，如同"雷达扫描"一 般，在不同行业中寻找被忽视的机会。 这一阶段的中欧量化已展现出差异化特征。2019年至2021年间，当市场资金集中涌向白酒与新能源赛道 时，中欧的量化模型却关注传统 ...

Group 1 - The core viewpoint of the article highlights the performance of various market factors, indicating that momentum and profitability factors yielded positive returns, while beta and liquidity factors experienced negative returns [4] - In the CSI 300 stock pool, the best-performing factors included the price-to-earnings ratio (1.70%), net profit margin TTM (1.03%), and operating profit margin TTM (1.02%), while the worst-performing factors were the post-opening return factor (-3.58%), momentum spring factor (-3.50%), and 5-day reversal (-2.98%) [5] - The PB-ROE-50 combination in the CSI 500 stock pool achieved a positive excess return of 0.59%, while the CSI 800 stock pool had a negative excess return of -0.50%, and the overall market stock pool had a negative excess return of -2.81% [7] Group 2 - The institutional research strategies showed negative excess returns, with the public research stock selection strategy underperforming the CSI 800 by -4.21% and the private research tracking strategy underperforming by -1.85% [8] - The block trading combination achieved a positive excess return of 0.06% relative to the CSI All Share Index [9] - The targeted issuance combination also gained a positive excess return of 0.13% relative to the CSI All Share Index [10]