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平方和私募基金

私募基金管理人深度画像 · 内部代销评估参考
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公司介绍

宁波平方和投资管理合伙企业(有限合伙)成立于2015年,登记编号P1025836,是一家专注于量化投资的私募基金管理机构。公司办公地址位于北京市海淀区,致力于通过数据与科技为投资者提供稳健的投资服务。

公司愿景:做值得投资者信赖的量化对冲基金;以投研为本,追求卓越。

核心竞争优势

核心投研团队平均从业年限逾15年,2025年方壮熙博士加盟后投研体系实现升级;策略框架历经多轮牛熊验证,覆盖市场中性、指数增强与量化选股,全链条自研系统为策略迭代与实盘执行提供支撑。

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团队介绍

核心成员

吕杰勇 · 创始合伙人 / 总经理

北京大学数学学士、计算机硕士,10年以上国内量化投资实战经验,曾任职于博时基金、中信证券从事量化投资研究,2015年创立平方和投资。

方壮熙 · 核心合伙人 / 投资总监

清华大学学士、纽约大学理工学院博士,深耕海外顶尖对冲基金多年,历任WorldQuant高级研究员、中国区研究总监、全球研究副总监、高级执行研究总监兼中国区副总经理,2025年加盟平方和。

投研 / 技术团队

投研人员占比约70%,团队均为清北及海内外知名高校硕博背景,核心投研平均从业年限15年以上;设投资研究部、交易部、信息技术部、合规风控部,覆盖数据、因子、组合、优化与算法交易全流程。

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投资策略

平方和以多因子量化模型为核心,融合线性与非线性方法,覆盖价量、基本面、分析师及另类因子,通过组合优化与算法交易实现策略目标。

策略特点

因子覆盖:价量 / 基本面 / 分析师 / 另类
模型方法:线性 / 决策树 / 深度学习
交易频率:中低频为主,叠加T0
执行系统:自建Bsim策略交易系统
产品形态:市场中性 / 指增 / 量化选股
核心能力:全链条自研系统

投研流程

数据研究

自建数据平台,对多源数据进行统一清洗,为投研与交易提供高质量数据支持。

因子研究

坚持100%人工挖掘因子,构建丰富因子库并持续更新,保证因子逻辑可解释性。

组合研究

基于线性模型与非线性模型构建收益预测模型,通过多模型集成提升预测稳定性。

优化器研究

在交易限制与风险约束下,通过波动率管理与回撤控制输出可交易组合。

算法交易

自建Bsim交易系统低延迟执行,叠加T0策略增厚收益,控制交易成本与冲击。

风险控制

事前、事中、事后全流程风控,严控风格、行业、个股等多维度风险暴露。

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代销产品

1. 平方和量化选股

策略特点:在全市场范围内选股,不受单一指数约束,通过机器学习模型与多因子研究选取一篮子股票,在获取市场Beta收益的同时力争获取超额Alpha收益。

收益来源:主要来源于量化选股Alpha,叠加算法交易与T0收益增厚。

代表产品:平方和鼎盛信淮精选226号A/B/C期 投资经理:方壮熙 统计区间:2022/1/21—2026/5/29
174.00%区间收益
26.05%年化收益
11.83%中证全指收益
23.16%最大回撤
1.07夏普比率
65.38%月胜率
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
2022年 收益 — 6.20% -2.81% -11.10% 9.04% 9.75% 0.80% -4.38% -8.12% 2.76% 4.33% -3.76% -4.61% —
2023年 收益 6.64% 0.38% 0.22% -1.30% 0.50% 2.63% 2.03% -2.61% 0.38% -1.39% 4.18% -1.98% 9.67% —
2024年 收益 -14.71% 4.67% 7.14% 0.56% -0.50% -9.10% -2.08% -2.56% 21.75% 8.36% 6.40% -1.19% 15.14% —
2025年 收益 0.42% 11.90% 2.09% -0.40% 4.08% 10.40% 8.40% 12.90% 4.02% -0.77% 0.81% 4.77% 75.14% —
2026年 收益 11.06% 6.17% -7.57% 14.35% 4.23% — — — — — — — 29.89% —

数据来源:券商托管平台、Wind,平方和投资整理;收益使用复权净值,净值已经托管复核;以上为管理费后、业绩报酬前的业绩。

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风控体系

平方和建立覆盖事前、事中、事后的全流程风控体系,通过多维度风险监控与自研交易系统保障策略稳健运行。

全流程风控

事前风控

因子入库前经严格回测与评价,组合优化中嵌入风格、行业、个股等约束,并进行多场景压力测试。

事中风控

自建Bsim交易系统实时监测订单、仓位与敞口,异常情况自动预警并支持人工快速介入。

事后风控

持续进行绩效归因与交易复盘,跟踪策略运行状态,为策略迭代提供数据支持。

风险控制要点

  • 严控Beta、流动性、波动率、动量、反转、估值及行业等风险因子暴露。
  • 通过分散持仓与算法交易降低个股冲击与交易成本。
  • 策略迭代兼顾稳健与效率,避免过度拟合历史数据。
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