两年规模翻近20倍，这家私募做对了什么？

栏目介绍

「私募深观察」聚焦于管理规模中等私募管理人，通过深度解析，致力于呈现其发展路径与投资内核，记录这些私募中坚力量在投研体系、风控流程与团队建设上的特色与亮点，为读者提供多样的观察视角。本期观察——众量私募。

公司概况

上海众量私募基金管理有限公司成立于2014年5月，2015年1月在中国证券投资基金业协会完成私募证券投资基金管理人登记（登记编号P1005904，协会观察会员）。公司为技术驱动型量化私募管理人，不依赖渠道资源驱动业务，以自研的一体化量化研究回测平台与FTS交易系统为基础设施，聚焦股票量化、CTA及高频策略，通过多频段、多策略布局为机构客户提供资产管理服务。截至2026年9月30日，公司在管产品60只，管理规模约53.9亿元；资金以机构直销和代销为主。

发展历程

核心人员

核心策略与代表产品

核心策略介绍

股票量化策略

投资理念与组合构建：采用多因子选股模型。因子为研究员基于历史数据构建、对个股未来走势具统计显著性的特征；运用神经网络、树结构、深度学习等主流模型对因子进行组合，仓位风控基于Barra CNE6模型。

因子体系：数据源为万得（Wind）、彭博交易所数据等；因子总量1万+，其中80%量价+20%基本面；单因子入库经「有效性与显著性 → 稳定性 → 覆盖度 → 去相关 → 逻辑与容量 → 审核发布」多维质检，出库按「监控 → 预警 → 确认失效 → 退役归档」处理。

模型

以深度神经网络为主，辅以树结构等主流模型；训练样本周期5年；预测周期以5–30分钟短周期为主（覆盖至1小时–3天）；选股范围为全市场。

风险约束

Barra CNE6约束——行业偏离≤5%、单只个股持仓上限2%、平均持股 300–600只、年化双边换手200倍。

对冲方式

市场中性产品采用股指期货完全对冲Beta（以远月合约为主），不做择时对冲。

交易执行

通过算法交易tick级别下单；算法交易相对TWAP/VWAP节省成本1–4bps。

T0 策略

股票市场中性策略为「T0+」日内高频策略——基于5–30分钟短周期预测、tick级别下单，赚取日内方向性收益。T0策略容量20亿元，年化双边换手 250倍。

CTA 策略

多元化 CTA 以流动性良好的期货品种为备选池，主要评判标准为流动性；组合构建遵循「板块均衡、品种均衡、流动性过滤」三原则；组合信号实时调整、组合配置月频调整。

策略容量

Alpha策略50亿元、T0策略20亿元、CTA策略30亿元；根据目前的投研能力，公司整体目标管理规模百亿元左右。已建立策略容量监控机制，规模逼近容量上限时执行封盘限流。

技术迭代与风控体系

算法、技术与策略模型的迭代过程

因子体系的迭代

单因子入库设置多维度质检门槛：有效性与显著性 → 稳定性 → 覆盖度 → 去相关 → 逻辑与容量 → 审核发布；出库按「监控 → 预警 → 确认失效 → 退役归档」处理，核心是识别因子真失效还是阶段性回撤，避免误杀仍具均值回复特性的因子。因子库按月迭代，及时淘汰失效因子、新增有效量价与另类因子；小的迭代日常持续进行，每季度开展一次大规模升级迭代。数据源为万得、彭博交易所数据等，公司每年持续采购行情与另类第三方数据，配备专职数据团队负责数据对接、校验清洗、数据库维护与标签处理。

模型的迭代

采用深度神经网络为主、辅以树结构等市场主流模型对因子进行组合；训练样本周期5年，模型按月滚动调整。防过拟合采用因子组合层面的多模型等权配置。策略参数与模型未随人员变动发生大改，不存在无法解释的空窗期；迭代过程与版本均有留痕。

自研技术栈

• 交易系统及交易算法：对接高频交易系统与智能下单算法，实现交易信号毫秒级执行，最小化滑点损耗；

• 一体化量化研究回测平台：自主研发，与交易系统打通，实现从因子研究、回测仿真到实盘交易的自研闭环。

• 策略上线流程：严格执行「回测 → 样本外仿真 → 仿真交易 → 小资金实盘 → 稳步扩容」，并须经风控委员会准入校验与风控复核。

IT 基础设施与投入

硬件采用企业级高性能服务器集群，双冗余电源、全链路网络冗余，定期开展压力测试与机房巡检，支持大批量因子每日回测训练；服务器托管于券商机房（目前无独立机房）。2026年IT投入千万级；技术团队：技术交易部8人，负责人张柳航。

风控体系搭建

组织架构与职责

• 合规风控部：独立设置，负责人为合规风控总监胡仁喜；独立于投研，直接向总经理及风控委员会汇报。

• 风控委员会：审议公司重大风险事项，审定、修订各项风险管理制度，审阅定期压力测试与风险评估报告，评估各策略运行风险并对新策略上线开展风险审核；对重大投资、重大敞口调整事项拥有一票否决权。

• 交易与研究分离：研究（股票研究部、期货研究部）与交易执行（技术交易部）分设，策略研发与实盘执行分离，投资决策由投资决策委员会制定，形成研究—决策—交易—风控相互制衡的机制。

全流程风控措施

• 事前

  严格控制行业偏离与风格因子暴露： 依托Barra模型及自研风控体系，精细化管理风格因子风险。

• 事中

  严密监控盘中交易动态：实时跟踪策略及各交易账户的报撤单与成交情况；监测并预警异常交易行为；避免可能放大市场波动的执行操作。

• 事后

  盘后分析策略执行效果：核对资金流、成交记录与持仓情况结合当日行情开展回测验证进行策略绩效归因分析

核心风控硬指标

• 股票类：单只个股持仓上限2%；行业偏离敞口≤5%；Barra规模因子暴露≤0.3倍标准差，风格因子≤0.3倍标准差。

• CTA：期货保证金日常占用15%–20%，极端行情最高不超过40%；设置单品种、单策略止损阈值。

核心优势与亮点

1、数据基础扎实、处理链条完整

与多家第三方数据供应商保持合作，持续优化数据标签准确度；对结构化、非结构化数据做清洗与分类，维护高质量内部数据库，为海量因子研发提供支撑。

2、算力与回测能力具备冗余

配备企业级高性能服务器集群，支持大批量因子每日回测训练，覆盖高维多源数据，满足Alpha、T0、CTA多策略仿真测算需求；双冗余电源与全链路网络冗余保障运行连续性。

3、多频段模型研发能力

投研团队自主搭建量化模型，同时提取时序与截面特征，模型覆盖不同交易频段，兼顾中长周期选股与短周期T0增强，持续优化策略胜率。

4、完整自研技术栈与团队配置

自主搭建研究回测平台与FTS交易系统，实现因子研究、回测仿真到实盘交易的自研闭环；投研核心人员具备Citadel Securities及国内头部资管实战经历，熟悉线性与非线性模型；股票、期货多策略布局，团队分工清晰。

公司发展规划

人员建设

稳步扩充投研与技术团队，重点招聘股票量化、CTA量化研究员，补充基本面量化与另类数据研究方向人才；同步适度扩增IT开发运维人员；严控离职率。公司已落地「固定底薪+绩效奖金+策略业绩提成+长期股权激励」四维激励体系，设立核心员工持股平台并配套核心人员自有资金跟投机制。

平台建设

持续迭代策略立项、仿真上线、实盘复盘的全业务审批流程；维持扁平化组织架构，强化投研、风控、交易岗位的物理与制度隔离；丰富产品线但不盲目扩张产品数量。

策略与技术投入

深耕股票量化、CTA两条主线；加大算力、服务器、行情与另类数据投入；迭代自研FTS交易算法、优化拆单执行逻辑；按月迭代因子库；升级压力测试与情景模拟工具；建立策略容量监控机制，规模逼近容量上限时执行封盘限流。

AI 投入与应用

公司在量化建模（深度神经网络等）方面已有持续投入。

资金渠道

深耕机构直销（FOF、家族办公室、机构直投），维护存量头部合作渠道；审慎拓展新增代销。客户结构以机构长期资金为主，规避短期高波动交易型资金。