上海孝庸私募基金管理有限公司成立于2016年1月，于同年5月登记为私募基金管理人，登记编号P1031310。公司专注于量化投资，管理规模逾200亿元（交易规模逾170亿元），长期深耕机构投资者服务。
公司理念：与投资者共赢，坚持长期利益导向；股东、员工及客户资金长期跟投公司各产品线，利益高度一致。
核心竞争优势
公司具备经过10年持续迭代的投研交易系统，全链条使用自研平台；汇聚全球顶尖量化人才，100%硕博团队，80%以上投研人员为自主培养；专注服务金融持牌机构，客户合作关系长期稳定。
公司介绍
团队介绍
核心成员
胡玲玲 · 公司总经理
二十年证券期货资管经验，负责公司整体经营管理、业务发展规划及合规经营。
梁劼 · 公司董事
曾任WorldQuant投资组合管理副总裁兼全球研究副总监，国内知名量化私募投研负责人，负责公司投研等重大事项决策。
张超旭 · 技术总监
北京大学计算机本硕，曾任搜狐、网易、腾讯、阿里巴巴核心研发与管理角色，负责技术团队管理与技术框架优化。
刘暘 · 投研总监
复旦大学数学本科，纽约州立大学石溪分校数量金融硕士，曾任职于纽约对冲基金PING CAPITAL，负责期货与股票策略投研。
投研 / 技术团队
团队100%硕博学历，主动离职率低于5%，80%以上投研人员为自主培养；投研团队涵盖数据研究、因子研究、组合研究、优化器、T0与算法研究，技术团队负责策略研究平台、风控系统、交易系统与系统运维，形成全流程闭环。
投资策略
孝庸投资以体系化投研框架为核心，强调投研的体系化分工合作，弱化个人对公司整体发展的影响，高效整合不同优秀人才的研究能力，快速迭代策略。策略覆盖数据研究、因子研究、组合研究、优化器研究与T0算法研究全流程，通过自建数据平台、人工挖掘因子库、线性与非线性模型结合，构建对股票未来收益具有预测能力的投资组合，并以算法交易实现高效执行。
策略特点
核心方法：多因子模型+机器学习
因子来源：100%人工挖掘
模型方法：线性+非线性
执行方式：算法交易+T0
技术支撑：全链条自研系统
风控方式：Barra风格/行业/个股约束
投研流程
数据研究
自建数据平台，投入大量成本采购数据并结合自行爬取数据，拓展数据宽度；对数据进行统一清洗后供投研和交易团队使用，每日可实时处理和存储百TB级别数据。
因子研究
模型输入端严格把关，所有因子均为人工挖掘，因子研究人员充足，创建丰富的高信噪比因子库并持续更新补充。
组合研究
利用公司因子库中大量高信噪比因子，通过线性模型和非线性模型，构建对股票未来收益率具有更强预测作用的组合。
优化器研究
将组合输入优化器，并根据实际策略目标，在考虑行业偏离、风格暴露、个股集中度等各种约束的情况下，获得最终的股票权重信息。
T0和算法研究
公司不断发展交易算法，通过算法执行交易任务，以更好的价格完成交易下单，在各个环节巩固策略收益，同时叠加T0收益增厚。
交易执行与风控
全链条使用自研系统，具备稳定、高效的交易执行能力，系统实时监控策略各维度风险，确保投研成果高效、稳定地输出到实盘。
策略优势
- Alpha收益来源多样性：收益来源于投研交易体系的各个环节，包括数据、因子、组合、优化器与算法执行。
- 全流程风控：事前预防、事中实时监控与事后持续归因分析相结合，在极端市场环境下力争减少波动、守住收益。
- 体系化分工协作：强调投研的体系化分工合作，高效整合不同优秀人才的研究能力，实现策略快速迭代。
代销产品
1. 中证1000指数增强
策略特点：以中证1000指数为业绩基准，通过多因子模型构建一篮子股票组合，在紧密跟踪指数的基础上力求获取长期超额收益。策略呈现进攻性强、波动大的特征，适合风险承受能力较高、投资久期较长的投资者。
收益来源：中证1000指数的Beta收益叠加模型Alpha收益；持股高度分散，个股偏离度控制在1%以内。
代表产品：孝庸信淮中证1000指增一号
投资经理：刘暘、孙宇宸
统计区间：2023/7/28—2026/4/30
35.33%年化收益率
-23.32%历史最大回撤
22.97%超额年化收益
-8.20%超额最大回撤
88%超额月胜率
3.01超额夏普
月度收益表现
| 年份 | 类型 | 1月 | 2月 | 3月 | 4月 | 5月 | 6月 | 7月 | 8月 | 9月 | 10月 | 11月 | 12月 | 年度收益 | 月胜率 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2023年 | 收益 | — | — | — | — | — | — | 1.00% | -2.06% | -0.38% | -0.59% | 4.28% | -1.78% | 0.33% | — |
| 超额 | — | — | — | — | — | — | 0.20% | 4.26% | 0.03% | 1.21% | 2.41% | 1.40% | 9.25% | — | |
| 2024年 | 收益 | -16.12% | 4.21% | 6.41% | 1.40% | -1.55% | -6.91% | -0.51% | -3.26% | 26.03% | 7.17% | 10.19% | -3.69% | 19.25% | — |
| 超额 | 2.61% | -7.49% | 4.60% | 0.37% | 1.03% | 1.66% | -0.37% | 2.06% | 2.71% | 0.02% | 9.01% | 0.04% | 18.05% | — | |
| 2025年 | 收益 | 2.04% | 10.22% | 1.94% | -2.27% | 4.76% | 8.96% | 8.02% | 9.66% | 3.29% | 1.76% | 0.14% | 2.88% | 64.05% | — |
| 超额 | 3.91% | 2.96% | 2.64% | 2.17% | 3.47% | 3.49% | 3.22% | -2.01% | 1.46% | 2.66% | 2.43% | -0.68% | 36.56% | — | |
| 2026年 | 收益 | 10.42% | 5.37% | -9.75% | 10.22% | — | — | — | — | — | — | — | — | 15.74% | — |
| 超额 | 1.74% | 1.66% | 1.24% | 0.22% | — | — | — | — | — | — | — | — | 5.38% | — |
数据来源：中信证券股份有限公司托管部，产品净值已经托管复核；超额采用几何算法。
2. 量化选股
策略特点：充分利用大数据（量价、财务、分析师、舆情等），用科学严谨的方法测试信号有效性，从纷繁复杂的数据中找到未来股票涨跌的线索；同时运用AI等机器学习技术融合各种信号，形成对未来股票涨跌强有力的预测。策略不对标特定指数，追求风险调整后的收益率最大化。
收益来源：主要来源于全市场选股Alpha，通过多因子与机器学习模型捕捉个股定价偏差，在不同市场环境下累积绝对收益。
代表产品：孝庸魔方汇股票优选一号
策略类型：全市场量选
统计区间：2024/1/11—2026/8/7
52.75%年化收益率
-22.49%历史最大回撤
1.60夏普
72%月胜率
区间收益率
| 年份 | 2024年 | 2025年 | 今年以来 |
|---|---|---|---|
| 收益率 | 45.29% | 81.00% | 11.46% |
代表产品：孝庸双创量化选股一号
策略类型：双创量选
统计区间：2025/11/24—2026/8/7
43.57%年化收益率
-22.00%历史最大回撤
1.20夏普
80%月胜率
区间收益率
| 年份 | 2025年 | 今年以来 |
|---|---|---|
| 收益率 | 8.55% | 18.33% |
3. 市场中性
策略特点：主要利用基本面数据、量价数据、文本数据和其它另类数据，构建能稳定跑赢指数的股票组合，利用对冲工具对冲掉组合的系统性风险，以获取超额收益为目标。通过分散选股、控制个股权重，结合BARRA风格控制、行业偏离控制等综合管控策略风险。
收益来源：主要来源于选股Alpha，通过对冲剥离市场Beta波动，获取相对稳定的绝对收益。
代表产品：孝庸市场中性一号
策略类型：股票市场中性
统计区间：2023/7/7—2026/8/7
12.74%年化收益率
-6.68%历史最大回撤
1.70夏普
74%月胜率
区间收益率
| 年份 | 2024年 | 2025年 | 今年以来 |
|---|---|---|---|
| 收益率 | 8.49% | 11.94% | 7.57% |
数据来源：国泰海通证券股份有限公司托管部。
风控体系
孝庸建立全流程风控体系，在策略构建、交易执行与事后归因各环节均设置严格的风险控制措施。
全流程风控框架
事前风控
控制风格、行业暴露对组合波动率的影响；控制单票权重与低流动性股票仓位；在多市场环境下进行组合压力测试。
事中风控
系统实时监控策略各维度风险，风控人员盘中实时盯盘，确保异常情况下可快速人工介入。
事后风控
持续进行绩效归因分析，跟踪策略运行状态，及时发现并修正潜在风险。
风险控制要点
- 行业偏离度控制在±5%以内，大部分风格因子控制在±0.3个标准差以内。
- 个股偏离度控制在1%以内，单票交易量占个股日均成交量比例控制在2%以内。
- 剔除新股、ST股、低面值及存在暴雷风险的股票。