1.1 我国私募基金发展历程
私募基金，是指以非公开方式向投资者募集资金设立的投资基金，主要投资于股 票、股权、债券、期货、期权、基金份额及投资合同约定的其他投资标的。与公募基 金相比，私募基金具有非公开募集、投资门槛高、投资范围灵活等特点，其风险收益 特征显著，既可参与标准化证券投资追求流动性，又能通过股权投资未上市企业获取 长期战略价值。 我国私募基金行业经历了从地下生长到规范发展的历程。20 世纪 90 年代初，随 着资本市场兴起和民间资本积累，私募基金以非公开形式萌芽，通过券商委托理财等 方式满足高净值人群投资需求，但因缺乏法律规范长期处于地下生长状态。2004 年 深国投推出首支信托型阳光私募基金“赤子之心”，借助信托架构实现资金募集、信 息披露的规范化，标志着行业进入阳光化阶段。2013 年《证券投资基金法》修订首 次赋予私募基金合法地位，行业进入全面规范发展阶段。此后监管持续完善，资管新 规及 2023 年《私募条例》重塑行业生态，推动管理规模突破 20 万亿，成为资本市 场重要机构投资者，在支持科技创新、产业升级中发挥显著作用。 近年来，证监会出台新规加强了风险防控和对高频交易的监管，监管方向朝着精 细化、体系化和规模化发展，行业逐步从规模扩张转向高质量发展。
按照投资对象的不同，中基协将私募基金分为私募证券投资基金、私募股权投资 基金、创业投资基金、私募资产配置类基金和其他私募投资基金五类。从存续数量看， 截至 2025 年 2 月，全行业合计 14.32 万只，其中私募证券投资基金和私募股权投资 基金为市场主体。规模方面，截至 2025 年 2 月，行业整体管理规模达 19.93 万亿 元，其中私募股权基金以 10.95 万亿元占比 55%保持主导地位，创业投资基金规模3.38 万亿元创历史新高。私募证券投资基金规模 5.24 万亿元，虽连续三个月微增， 但较 2022 年 3 月历史高点缩水 17.4%，凸显证券类产品募资承压与赎回压力。
1.2 私募证券投资基金发展情况
本文主要关注私募证券投资基金，截至 2025 年 2 月，私募证券投资基金存续管 理人达 7893 家，当月新增管理人 3 家。自 2015 年行业爆发式增长后，私募证券投 资基金管理人数量在 2016 年 3 月达到峰值 11332 家，随后因监管趋严和行业出清 快速回落至 2016 年 7 月的 7609 家，此后十年间数量在 7000-9000 家区间波动，行 业在“扶优限劣”政策导向下的持续洗牌。 从规模分布来看，行业马太效应显著，84.91%的管理人规模不超过 5 亿元，而 规模超百亿的头部玩家数量占比仅为 1.07%。这一格局与监管强化、成本攀升以及 市场环境变化密切相关，中小机构在募资难度加大和策略同质化压力下面临生存挑 战，而头部机构通过技术创新和品牌壁垒巩固优势。
截至 2025 年 2 月，私募证券投资基金的产品数量合计 86708 只，存续基金规 模为 5.24 万亿元，较峰值分别下降 13.1%和 17.39%，反映行业在监管深化与市场分化双重压力下持续出清，资源加速向合规能力强、策略稳定的头部机构集中。私募 证券行业正处于从规模扩张向质量提升转型的关键阶段，未来需在规范运营与策略 创新中寻求突破。
我国私募证券投资基金行业呈现显著的区域集聚特征，上海、北京、深圳三大核 心城市合计占据管理人总量约 70%，形成行业“三极”格局，杭州、成都、长沙等 二线城市管理人数量占比提升，但基数仍远低于头部城市。
截至 2025 年 3 月，百亿私募管理人数量合计 82 家，2025 年新增 3 家为海南 图灵、日斗投资和泓湖私募，百亿私募的投策略主要集中在主观多头和量化多头。
2.1 私募策略体系划分
以底层标的类型和投资策略作为依据，本报告参考《私募证券投资基金运作指引》 和私募排排网分类，将私募基金分为股票策略、债券策略、期货及衍生品策略、多资 产策略、组合基金五大一级策略，并根据基金研究与评价的颗粒度需求进一步划分为 16 个二级策略，部分策略衍生三级策略和细分标签。
根据私募排排网的数据，私募基金呈现股票多头主导、多元策略分化的特征。主 观多头与量化多头策略长期合计占比约 60%，其他策略中管理期货、复合策略与 FOF 成为重要补充。从每年新增产品数量来看，债券策略产品受低利率环境影响显著萎缩， 值得注意的是，复合策略与组合基金产品新增数量大幅下跌。整体格局显示，股票策 略的核心地位持续强化，而策略创新与合规能力正成为机构生存发展的关键分野。
2.2 股票策略
股票策略主要包括主观多头、量化多头、股票对冲及其他股票策略。主观多头通 过基本面或技术面分析进行选股，主观调仓平衡风险收益；量化多头依托多因子模型 选股并量化调仓；股票对冲在主观或量化选股的基础上运用股指期货、融资融券或期 权对冲风险；其他策略如股票 T0 通过底仓高频交易捕捉日内波动，变相实现 T+0 以 优化成本或收益。不同策略风险收益特征差异显著，需结合市场环境与投资者需求匹 配。
2.2.1 主观多头
作为私募基金领域的核心策略之一，主观多头基金以主动管理为核心，通过深度 投研构建股票多头组合，其运作策略可分为主观选股与定增打新两大方向。主观多头 依托管理人对宏观经济、行业配置及个股价值的深度研判，在风险敞口控制与收益弹 性之间寻求平衡。从策略特性来看，主观选股强调长期价值创造，而定增打新更注重 事件驱动与制度红利捕捉，要求管理人具备强大的资源整合与风控能力。 主观选股以管理人的主动决策为驱动，通过基本面分析与价值挖掘获取长期资 本增值。这类基金策略内核在于自上而下与自下而上相结合的投研体系：宏观层面关 注经济周期与政策导向以确定仓位中枢；中观层面筛选高景气行业，如科技成长或消 费升级赛道；微观层面则聚焦企业治理结构、盈利模式及竞争壁垒，通过财务模型与 实地调研评估内在价值。高毅资产、景林资产、星石投资、重阳投资、慎知资产等知 名私募凭借其专业的投研团队和丰富的投资经验，在主观多头策略领域表现突出。 定增打新策略包含定向增发与新股申购两类核心操作。定向增发以折价认购上 市公司非公开发行股份为核心，私募基金凭借项目资源网络筛选具备业绩释放潜力 的标的，通过一定锁定期博弈估值修复与行业 Beta 收益。新股打新则依托申购新股 参与 IPO，利用上市初期流动性溢价实现短期收益增厚。该策略的成功要素在于对发 行定价、市场情绪与解禁周期的精准预判。
主观多头产品一直是私募基金备案主力，根据私募排排网，截至 2025 年 4 月 15 日，主观多头产品在各类私募产品中数量占比高达 44.19%，存续产品合计 37786 只。 但随着量化策略崛起分流部分资金，叠加市场对管理人选股能力的要求提高，近年来市场在经历结构性行情后逐步出清中小型私募，头部机构主导力增强。定增打新策略 产品数量波动较小，但整体呈收缩态势，2025 年存量仅 925 只，其作为辅助策略的 定位未变，且受政策及市场流动性影响较大。
主观多头产品的核心优势在于深度选股和风格灵活，整体呈现显著的高波动高 弹性特征，超额收益的胜率和稳定性均低于量化多头策略。该策略牛市胜率超 70%， 熊市不足 30%，适配流动性充裕、经济预期向好或结构性机会明确的市场环境。例 如主观选股策略在 2020 年核心资产牛市行情中收益率达 40.18%，夏普比率 1.45， 但 2022 年市场低迷下行阶段回撤 27.75%、年收益-16.50%。当前经济弱复苏背景 下，科技主线崛起为管理人创造布局机遇，而量化策略的竞争压力正推动主观管理人 强化投研迭代，未来兼具宏观研判与中观配置能力的机构将更具竞争优势。
2.2.2 量化多头
量化多头策略是通过数学建模与算法系统构建股票组合的数据驱动型投资策略， 其核心在于将投资逻辑转化为量化模型，从因子选股到交易执行均依赖计算机决策 以规避主观偏差。该策略主要分为两类：一是指数增强策略，通过控制行业偏离与风 格暴露，在跟踪基准指数 Beta 收益的基础上叠加选股 Alpha，追求超额收益的稳定 性；二是量化选股策略（又称为“空气指增”），其突破指数成分、行业或市值的限制， 在全市场范围内灵活选股并动态优化组合，相较于传统指增策略灵活性及收益潜力 更高。 就跟踪的指数而言，现阶段沪深 300、中证 500 和中证 1000 是指增策略 Beta 端的主流选择，中证500 和中证1000 两个指数由于选股范围更广泛、流动性更高而受私 募基金管理人偏爱，此外，部分管理人开始逐步布局小市值、微盘股指数和新兴的中证 A500 指数增强策略。 相较于市场涨跌带来的贝塔收益，量化指增产品的核心在于通过各种增强手段 获取超额收益，超额收益可进一步分解为风险风格收益和纯超额收益（Pure Alpha） 两个部分。由于量化指数增强产品往往不严格要求在指数样本池内选股，且指数内的 股票可根据预测模型调整权重，策略可通过在特定行业或者风格的暴露来获取风险 风格收益。空气指增在此基础上更进一步，风险敞口完全由模型自主决定，通过高频监测市场风格切换信号实时调整组合配置。市场上普遍使用 Barra 模型的风格因子 来识别指增策略是否在某些因子上有较为明显的暴露。
纯超额收益可以从选股和交易两个维度来拆解。在选股层面，多因子量化选股模 型应用最为普遍，从开发到最终投入实盘一般会经过数据收集及预处理、因子挖掘、 因子复合、回测及模拟交易和实盘交易几个阶段。多因子量化选股模型的本质是通过 挖掘基本面、量价、舆情等另类信息寻找超越指数的个股组合。基本面因子侧重财务 质量与成长性（如盈利增速、ROE），量价因子捕捉技术指标与高频交易规律（如动 量、波动率），另类因子则整合新闻舆情、供应链数据等非传统信息，通过机器学习 持续优化因子权重，并运用 AI 算法挖掘非线性规律，提升选股精度。 在交易层面，获取 Pure Alpha 的核心在于通过算法交易优化执行效率并降低市 场冲击。量化私募管理人利用智能算法对订单进行动态拆分与执行路径规划，将大额 交易拆解为高频微单，同时基于 Level2 逐笔行情数据实时分析盘口流动性，动态调 整挂单策略，在控制跟踪误差的同时捕捉微观价差。量化私募管理人的技术分层较为 明显，头部机构自研低延迟交易系统，中小机构则依托第三方算法接口实现交易成本 优化。 随着越来越多量化资金的加入，量化多头策略的拥挤度显著提升，策略超额衰减 成为趋势。量化多头策略向多策略融合迭代，管理人在传统股票多头基础上叠加网下 打新、融资融券、期权期货增强等跨资产策略来追求更高的 Alpha。
根据私募排排网，量化多头策略合计 1.16 万只，占比约 13.26%。量化私募呈 现规模快速增长与策略加速分化的双重特征，中证 500 指增和量化选股策略占据主 导地位，是头部量化私募布局的核心方向，百亿以上的量化多头产品中，两类策略占 比分别为 41%和 37%。沪深 300 指增产品数量增长平缓，或因其 Beta 收益弹性较 弱。此外，中证 A500 等新兴宽基指数崛起推动其他指增策略的占比从 2021 年的 7.6%升至 2025 年的 10.2%。整体来看，量化多头管理人正从“野蛮生长”转向精细 化布局，策略分化与监管环境、市场有效性提升密切相关。
从长期表现看，中证 500 指增和中证 1000 指增凭借中小盘股的高弹性与超额 挖掘空间，展现出更优的风险收益比。得益于近年来小盘股的强势，1000 指增的超 额整体强于 300 和 500 指增，2024 年以 7.29%的超额收益领先。相比之下，沪深 300 指增虽在大盘修复行情中防御性突出，但 2024 年超额收益为-2.35%，且近五年 超额夏普均值显著低于中小盘指增，主要受金融板块低波动与量化模型捕捉效率限 制。量化选股策略则风格暴露更灵活，近 5 年收益和风险介于 300 指增和 500 指增 之间。 从市场适应性看，中小盘指增策略在流动性充裕、风格轮动快的环境中表现突出， 而量化选股更依赖分散持仓和因子迭代能力，在结构性行情中易产生极端分化。当前 行业马太效应加剧，头部机构通过算力升级与另类数据融合持续巩固优势，尾部机构 则面临策略失效压力，投资者需重点关注量化管理人因子迭代能力与极端市场应对 预案。
2.2.3 股票对冲
股票对冲策略可以根据多空组合风险敞口情况，分为股票市场中性和股票多空 两种类型。两者的区别在于前者通过完全对冲市场风险使收益仅来源于个股相对价 格变动，而后者允许保留部分市场方向性风险敞口，通过主动调整多空仓位比例在控 制风险的同时捕捉市场趋势性收益。 股票市场中性策略通过构建多空头寸对冲系统性风险，多头端一般利用量化模 型筛选个股，空头端通过股指期货、融券、期权和收益互换等工具对冲，追求与市场 波动无关的绝对收益。目前股指期货和融券是主要的对冲方式，但受 2024 年 7 月暂 停转融通业务影响，对冲端的券源供给大幅压缩，融券对冲工具受限。
股票市场中性策略的收益主要源于多头端 Alpha、空头端对冲成本和风险敞口极 低的 Beta 收益或风险。1）多头端 Alpha 是中性策略的主要收益来源，通常与量化 多头策略类似选取某一基准指数进行指数增强，在流动性充裕或市场波动性较高时 更易捕捉 Alpha。2）为了使得组合达到中性，管理人会运用与基准相匹配的股指期 货等工具进行对冲，空头端损益与基差密切相关，建仓时期货贴水会产生对冲成本， 否则空头端将贡献正收益；产品运作期间，短期基差快速收敛也会导致净值波动。例 如 2024 年 9 月底，中证 500 期货基差年化收益率周内从-6.04%骤升至 69.47%，市 场中性产品因持有期货空头端，需承担基差扩大带来的对冲成本骤增，导致净值出现 短期账面浮亏。3）由于敞口限制，市场中性策略的多空头寸基本相等，但无法完全 对冲时会产生一定的 Beta 风险或收益。 股票多空策略也会同时持有股票多头和空头头寸，但与市场中性策略不同，多空 策略的风险敞口可动态调整，管理人根据市场研判或量化信号灵活控制净头寸，从而 在牛熊市中均能实现收益。该策略的收益来源更为多元，既包括个股 Alpha、多空价 差，也包含市场趋势带来的 Beta 收益，风险亦显著高于市场中性策略。值得注意的 是，不同管理人对冲方式差异显著，投资者需要关注产品的净敞口、杠杆水平、风控 系统等情况。
截至 2025 年 4 月 15 日，股票对冲产品合计 6716 只，在存续私募基金产品中 占比 7.67%，细分策略来看，市场中性和多空产品占比分别为 5.72%和 1.95%，前 者是量化基金产品线的重点布局方向。股票对冲产品在 2021 年至 2023 年呈现显著 增长趋势，与国内量化私募的快速扩张密切相关，尤其是高频量价模型的应用和股指 期货工具的普及，近年来量化私募整体规模显著下降，但股票对冲类产品相对稳定， 数量下降幅度较低。
市场环境而言，交投活跃、行业轮动较快、热点分散的条件下有利于股票对冲策 略的发挥。从私募排排网的策略指数走势来看，中性策略“类固收”特征明显，策略 在下跌市和震荡市中表现较好，与其他策略相关性低，在资产配置中起到压舱石的作 用。中性策略近 5 年均取得正收益，策略胜率稳定在 64%以上，但受模型有效性、 基差成本及流动性限制，中性策略收益弹性较弱且存在非保本风险，例如中性策略则 在 2024 年 2 月和 9 月经受两波严峻的考验，尽管大多数产品在 2024 年底逐步爬升 至正收益，年度收益仍在各私募策略中垫底。 股票多空策略的收益和风险应介于指数增强和中性策略之间，但是其实际效果 却并不折中。夏普比率来看，多空策略的风险收益接近 500 指增产品，但收益弹性 与后者相比较差，回撤和波动率控制在近 5 年中也仅有两个年份小幅占优。
2.3 债券策略
私募基金债券策略是指主要投资于债券市场，并利用各种债券工具和策略，来获 取投资回报的策略。该策略的收益来源包括三个方面：一是票息收益，即债券发行人 支付的固定利息，利率债风险较低收益稳定，信用债可通过信用挖掘筛选高性价比标 的；二是资本利得，通过低买高卖债券赚取价差，或利用市场利率波动调整久期；三 是套利与杠杆增强，如通过正回购质押债券融资，以低成本资金投资高票息债券赚取 息差，或利用跨市场、跨品种的定价偏差进行套利。此外，可转债因其股债双重属性， 既可通过转股获取超额收益，又能依托债底形成风险缓冲，成为增强收益的重要工具。 私募债券策略的特点体现为收益风险平衡与策略灵活多元。其以固定票息为安 全垫，叠加资本利得和套利机会，收益稳定性高于权益类资产，但仍需承担利率波动 风险和信用违约风险。相较于公募，私募基金在流动性管理、杠杆运用（私募上限 200%，公募上限 140%）及资产配置上更具灵活性，可通过叠加股票、可转债或衍 生品等复合策略提升收益弹性。值得注意的是，债券策略高度依赖管理人的信用研究 能力、利率预判水平及交易执行力，尤其在信用债领域需精准规避违约风险。 根据投资范围和策略差异，可将私募债券策略基金分为纯债策略、债券增强策略、债券复合策略和转债交易策略 4 类：
1）纯债策略是指除现金资产外，基金资产主要投资债权类资产的策略。纯债策 略聚焦利率债与信用债，通过久期管理和信用挖掘获取票息收益与资本利得。相较于 公募，私募纯债策略可投资非标准化资产如资产支持证券及境外债券，并运用国债期 货对冲利率风险。公募受限于标准化债券配置及流动性管理，策略灵活性不足，而私 募凭借资产多元化和杠杆优势，在风险可控前提下实现更高收益弹性。 2）债券增强策略以债券持仓为主，叠加股票、可转债或衍生品提升收益。该策 略通过信用下沉筛选低评级高收益债，或行业轮动捕捉周期拐点实现超额收益。私募 在此类策略中可灵活调整股债比例，并嵌入量化套利或统计套利模型，而公募二级债 基受限于股票仓位上限 20%及策略披露要求，灵活性较低。 3）债券复合策略以债券为基底，融合股票策略、管理期货或期权等多资产组合， 从而实现风险分散与收益增强。相较于公募产品需遵守大类资产仓位限制，私募策略 灵活性显著，可叠加商品期货对冲通胀风险、量化 CTA 捕捉跨市场套利机会，或利 用股指期权对冲利率上行带来的久期风险。 4）转债交易策略是以可转债为主要配置资产的策略，产品特性兼具债底保护与 权益增值潜力，私募转债策略主要包括多头类策略和套利类策略。多头类策略的核心 在于通过精选可转债标的，既享受正股上涨带来的收益，又依托债券底价降低回撤风 险，量化多头通过数据模型筛选标的，常见策略包括轮动策略以及因子选券，主观多 头则依托深度基本面研究，挖掘正股成长潜力并博弈条款机会。套利策略则捕捉定价 偏差机会，如折价转股套利、溢价率套利、事件套利等。私募策略因流动性约束较小， 可灵活定制非标组合，在转股套利、错杀品种逆向投资等细分领域具有优势，而公募 策略更侧重透明性与流动性管理，通过分散配置平衡风险收益。
截至 2025 年 4 月 15 日，债券策略产品合计 6283 只，在存续私募基金产品中 占比为 7.17%。从结构来看，私募债券基金中 44%的产品为纯债策略，转债交易策 略数量最少但占比逐年攀升。 业绩方面，债券策略基金的收益相对稳健。纯债策略基金长期表现最优，2022- 2024 年夏普比率居首，适应利率下行或震荡市；债券增强策略收益波动增大，依赖信用利差和利率波段获取超额收益，但长期胜率占优；债券复合策略均衡性突出，年 化收益 6%-10%，回撤 4%-7%，兼顾债底安全与权益增强。转债交易策略因其“股 债双栖”的特点收益弹性最大，2021 年在各类策略中收益居首，达 30.98%，但 2022 年回撤 9.67%，需承受高波动风险，适合股市反弹或流动性宽松环境。
2.4 期货及衍生品策略
期货及衍生品策略是以期货、期权及远期、互换等金融工具为核心，通过多空交 易、波动率管理和风险对冲实现收益优化的投资方法。其子策略主要包括管理期货 （CTA）、期权策略及其他衍生品策略。该策略依托衍生品市场双向交易机制，既可 运用杠杆放大收益，又能突破单一资产方向限制，在多空操作中捕捉不同市场周期的 趋势机会。以 CTA 策略为例，凭借期货市场双向交易、T+0 机制及多品种配置优势， 在股债策略失效的极端行情中往往能创造超额收益。但需注意，高杠杆特性会同步放 大风险，要求管理人必须建立严格风控体系和止损机制，更适合专业投资者参与。这 类策略在复杂市场环境中展现出与传统股债资产的低相关性，成为资产配置中重要 的风险分散工具。
2.4.1 管理期货策略
管理期货策略（Commodity Trading Advisor, CTA）是以期货及衍生品为核心工具，通过捕捉期货市场的价格趋势与统计规律获取收益，其本质在于利用多空双向交 易机制与杠杆效应将市场波动率转化为收益来源。该策略与传统股债市场呈现弱相 关性，收益独立性显著，尤其在极端行情中展现“危机 Alpha”属性。其底层逻辑涵 盖两大维度，一是基于价格动量惯性捕捉趋势延续性，二是通过跨期、跨品种的定价 偏差收敛挖掘套利机会。 CTA 策略分为主观型与量化型两大分支，主观型侧重宏观周期研判与产业供需 分析，持仓集中度较高，擅长捕捉政策和突发事件驱动的行情；量化型则依托期货合 约历史交易数据通过算法模型执行规则化高频信号捕捉交易。二者进一步细分为趋 势跟踪、统计套利及复合策略：趋势策略是 CTA 策略中的核心策略，在单边方向性 波动行情中爆发力显著，通过动态杠杆适配波动率水平；套利策略则聚焦市场定价短 期失衡，利用高频工具收割定价偏差；复合策略融合趋势与套利逻辑，在分散风险的 同时增强收益厚度。
截至 2025 年 4 月 15 日，管理期货产品合计 6266 只，在存续私募基金产品中 占比为 7.15%。从结构来看，管理期货基金中 69.50%的产品为量化 CTA，其中量化 多策略凭借分散化配置和算法迭代能力，成为头部机构布局重点。
策略效能高度依赖市场波动率水平与趋势持续性。在重大宏观冲击或地缘风险 事件中，趋势跟踪策略往往表现突出；而低波动震荡期则更适配套利策略的精细化操 作。历史业绩显示，头部机构在商品趋势行情中平均收益显著超越传统资产，但政策干预或流动性冲击可能导致策略短期失效。核心制约因素包括市场交易拥挤度上升、 跨境监管壁垒及算法模型的路径依赖风险。 具体来看，套利策略具有稳定的风险收益特征。量化套利五年来的夏普比率均高 于 1.2，统计保持 5.74%以内的回撤和低于 10%的波动率，体现其风险控制能力；主 观套利策略虽能实现更高收益，但其回撤也暴露了产业周期的误判风险。趋势策略表 现出明显的市场依赖性。主观趋势策略 2024 年受益于黄金、纯碱等期货品种的趋势 性行情，以 23.02%的收益和 14.24%的回撤成为年度亮点，但 2022-2023 年夏普比 率仅为 0.16-0.17，凸显传统方向性交易在市场风格切换中的滞后性；量化趋势策略 则因算法路径加剧两极分化，2020 年曾以 39.30%收益和 1.80 夏普比率领跑同类策 略，但 2025 年夏普比率骤降至-0.17。
2.4.2 期权策略
期权策略以期权合约的非线性收益特征为核心，通过管理波动率、时间价值及标 的资产方向性敞口实现组合优化。其策略构建具有多维灵活性，既可通过波动率曲面 套利、价差组合捕捉定价偏差，也能利用方向性杠杆在控制下行风险的同时放大收益 弹性。该策略可通过一定仓位配置为组合提供收益增厚，但需警惕波动率跳跃导致的 回撤风险，需要及时做出反应。
截至 2025 年 4 月 15 日，期权产品合计 864 只，在存续私募基金产品中占比仅 为 0.99%，与其他主流策略相比相对小众。从管理规模分布来看，期权策略管理人普 遍集中在 0-5 亿元区间，且业绩分化显著，2024 年期权策略产品收益率的最大值 1256.83%和最小值-90.58%均产生在此区间中。 期权策略表现较为平稳，回撤较小，受市场系统性风险波动较小。从历史业绩来 看，近五年的平均夏普比率达 1.25，胜率稳定在 70%以上，在 2020 年流动性宽松 周期中实现 18.34%的收益且回撤仅 8.57%，2022 年极端行情下仍保持 4.37%正收 益。当前国内私募期权策略头部机构以 50ETF、300ETF 及商品期权为主战场，通过 “波动率套利+高频做市”构建收益，如利用股指期权与期货基差进行对冲，但个股 期权稀缺制约策略多样性。
2.5 多资产策略
多资产策略是私募基金中通过组合股票、债券、商品、金融衍生品等多元资产， 利用不同资产类别的低相关性实现风险分散与收益优化的投资方法。其核心逻辑在 于通过动态配置与策略协同，捕捉跨市场机会，同时降低单一市场或资产的波动风险。 多资产策略更适合具有多元化投资需求、追求相对稳定回报且风险承受能力适中的 投资者。根据投资决策逻辑的差异，将多资产策略进一步细分为套利策略、宏观策略 和复合策略。
2.5.1 套利策略
套利策略是在金融市场寻找资产价格与收益率暂时不一致的机会，在严格控制 风险敞口的前提下，利用价差回归的自然趋势来实现收益。具体而言，套利策略通过 同步买入低价和卖空高价资产构建对冲组合，在控制风险的同时，捕捉市场价格带来 的利润。 套利行为的底层逻辑源于经济学中的一价定律，即同一商品应该具有相同的市 场价格。理论上完全有效的市场不存在套利机会，但实际操作中，由于市场情绪、认 知偏差及信息传递时滞等因素，价格偏离成为常态。套利行为本质是对市场错误定价 的修正。当套利者通过交易消除价差时，客观上推动了资产价格的合理化和市场流动 性的优化。 套利策略的分类体系可以从三个维度构建。风险敞口维度分为无风险套利和统 计套利，前者依赖市场定价机制的瞬时偏离，实际机会窗口短，机会稀缺；后者依托 历史数据构建统计模型，具有一定的计量风险。交易方式维度分为主观套利和量化套 利，主观策略根据管理人经验研判市场趋势，注重逻辑性与盈利空间，量化套利则借 助算法实现高频交易，以高胜率、低单笔收益为特征，但易受策略衰减限制。交易标 的维度分为 ETF 套利、期货套利、期权套利、转债套利和混合套利。
套利策略的收益表现与市场有效性呈现显著的负相关特征，其适应环境呈现明 显的阶段性特征。在流动性充裕、参与者结构多元化的阶段，如 2020-2021 年公募基金发行热潮期，市场定价偏差频现，为策略提供了显著收益空间；而在极端波动行 情中，策略则需通过高频捕捉折溢价机会维持收益稳定性。历史典型案例印证了该特 性：2019 年科创板开市初期的融券机制不完善催生次新股套利窗口，部分机构通过 “网下打新+融券对冲”组合实现部分无风险收益；2024 年“924”行情带动了个股 的涨停潮，ETF 与指数的折溢价出现了巨大的套利空间，管理人可以通过单日不停 的申赎来进行多轮的套利操作。 从业绩维度观察，套利策略近三年行业收益中位数约为 2.76%-5.41%，回撤中 位数维持在 2.51%-4.85%。头部机构依据自身禀赋形成了差异化的策略体系：百亿 私募盛泉恒元依托商品跨境套利核心策略，辅以股票折价证券、可转债轮动等多元化 手段，坚持定性与定量相结合的投资理念，其代表产品成立以来年化收益率达 12.27%；作为国内套利策略先驱的展弘投资，则通过聚焦贵金属和有色金属的内外 盘跨市场套利，其代表产品在九年运作中年化收益达 10.83%，最近五年更将回撤精 准控制在 1.06%，彰显出卓越的风控能力；而山东天宝凭借独创的“撤五归零”风控 机制与交易员分层管理模式，在手工 ETF 套利领域树立行业标杆，其代表产品不仅 2024 年斩获 18.98%的亮眼收益，成立以来更保持 14.23%的年化收益，即便在极端 行情下最大回撤也仅 4.18%，展现出策略体系的强韧性与创新活力。
套利策略因其收益稳定、风险可控的优势，常被视为固收类资产的优质替代品， 并可通过策略组合配置作为底仓，有效平滑净值波动。策略依赖价差收敛而非方向性押注，通过提高胜率多次盈利稳步累积收益，收益曲线呈现出“小步快跑”特征。但 是，套利策略的交易容量通常不高，其中期权套利策略相对常见，在金融产品中占据 了重要地位。尽管套利被视为低风险策略，但仍需防范价差持续扩大（如市场极端波 动）、流动性风险（如无法及时平仓）及隐性成本侵蚀利润（如高频交易中的滑点） 等挑战。
2.5.2 宏观策略
宏观策略作为高门槛的“顶层设计”型策略，其本质是通过穿透全球经济周期、 货币政策和地缘政治等宏观变量，在股票、债券、商品及衍生品等多资产间实施动态 配置，策略容量较大。该策略以跨市场联动为核心竞争力，借助多空工具组合实现风 险收益再平衡，但不同管理人的底层逻辑差异显著——既有基于深度宏观建模的系 统化配置，也有依赖主观择时的趋势追踪。典型代表如桥水基金的“全天候策略”，通 过风险平价模型动态平衡股票、债券、商品的波动贡献率，在经济周期的不同阶段自 动调整资产权重以实现组合稳健性。 宏观策略的收益风险特性集中体现为“高波动高弹性”与“危机 Alpha”的共生。 相较于传统单一资产策略，其核心优势在于突破资产类别约束，通过跨市场杠杆操作 和灵活多空切换。高波动源自跨市场杠杆操作对宏观趋势的放大效应（如 2024 年黄 金牛市对收益的显著贡献），而高弹性则表现为通过多空双向机制快速捕捉经济拐点 的能力，在政策转向、地缘冲突等重大转折期往往爆发超额收益。其特有的危机 Alpha 来源于对恐慌定价错位的逆向布局，通过做空工具与尾部风险对冲组合，将市场暴跌 转化为非对称收益。但策略特性高度依赖对宏观信号的前瞻解读和对资产底层投资 逻辑的深入研究，需精准预判与动态风控相结合，才能在央行政策突变、市场规则重 构等复杂环境中，持续实现危机时刻的收益突围。
2.6 组合基金
组合策略基金是指投资于公募或私募证券投资基金等基金类资产的比例不低于 基金已投资产 80%的基金。该类基金通过精选不同类型、风格或区域的基金，实现 风险分散和收益优化，避免单一基金或策略的波动风险。其优势主要体现在两个方面， 第一是降低投资门槛，百万起步可以投资多个策略，传统私募产品想实现多策略投资 需要更多资金；第二是双层风控，子基金和母基金层面均设立风控规则，母基金层面 还会对所配置的产品或投资经理进行全方位的监测和管理。 组合基金可分为 FOF（直接投资基金产品）和 MOM（委托子管理人管理子账 户）两种类型，其中 FOF 是目前市场上的主流组合基金产品，MOM 产品数量较少， 两者均通过间接投资规避二级市场直接操作风险。 FOF（Fund of Funds），又称“基金中基金”，通过直接投资其他基金构建组合， 适合想要一次性投资多只产品的投资者。FOF 基金按投资范围可分为股票型、债券 型、混合型、货币市场型和另类投资型，其突出优势在于分散风险与稳定收益，但也 存在双重收费的弊端。相较于公募 FOF 只能投资于公募基金，私募 FOF 投资范围 更广且策略灵活度高，可配置股票、债券、商品及衍生品等全品类资产，实现真正的 大类资产配置。 MOM（Manager of Managers）又称“管理人的管理人基金”，采用“母管理人 +子管理人”架构：母管理人作为产品管理人履行法定受托责任，筛选并委托多个子 管理人以子账户形式分策略管理资金，通过整合各领域优秀基金经理的专长构建多 元化组合，分散风险并降低净值波动。相较传统单一基金经理模式，MOM 能集合不 同机构的策略优势，但需母管理人具备高效的子管理人筛选、动态监控及策略协同能 力，以规避策略同质化风险。
根据私募排排网，截至 2025 年 4 月 15 日，组合基金产品合计 3886 只，占比 4.44%。从数量变化看，FOF 产品在 2021-2023 年快速扩容，存量从 2995 只增至 4522 只，但 2024 年回落至 3983 只，可能与权益市场波动加剧、策略内卷同质化导 致超额收益收窄有关，MOM 存量则长期低位徘徊。
组合基金整体风险收益特征为“中低波动+中低收益”，与分散化配置目标一致。 FOF 通过分散化降低单一资产风险，适合中长期配置需求；MOM 对母管理人投研能 力要求更高，在风格切换频繁的环境下更具灵活性。业绩方面，FOF 在牛市中表现 强劲，但熊市回撤显著，其多资产配置特性在 2024 年政策转向后支撑收益反弹至 10.12%；MOM 则在震荡市中展现韧性，2022 年逆势实现 5.82%正收益。需注意的 是，FOF 双重收费可能侵蚀收益，而 MOM 流动性较弱，两者在极端单边行情中均 可能跑输单一策略基金，需结合市场阶段与资金属性权衡选择。
2.7 各策略特点小结
1）股票策略：主观多头策略高波动高弹性特征显著，策略牛市胜率超 70%，熊 市不足 30%，适配流动性充裕、经济预期向好或结构性机会明确的市场环境。量化 多头策略中，中证 500 指增和量化选股策略占据主导地位，与公募相比，私募产品不严格要求指数样本股范围内选股，选股方面侧重高频、量价因子，交易层面换手率 更高，交易系统技术分层较为明显。股票对冲策略最大的特点在于低波动，策略在交 投活跃、行业轮动较快、热点分散的环境下表现更好。与公募相比，私募产品的对冲 端更加灵活，风险敞口无约束，可以进行日内回转交易，大部分私募量化机构均添加 T0 策略以增厚收益。 2）债券策略：纯债策略基金长期表现最优，近 5 年平均胜率超 80%。相较于公 募，私募债券基金在流动性管理、杠杆运用以及资产配置上更具灵活性，可通过叠加 股票、可转债或衍生品等复合策略提升收益弹性。 3）期货及衍生品策略：管理期货类策略与传统股债市场呈现弱相关性，收益独 立性显著，尤其在极端行情中展现“危机 Alpha”，策略效能高度依赖市场波动率水 平与趋势持续性。 4）多资产策略：套利策略具有收益稳定、风险可控的优势，常被视为固收类资 产的优质替代品。收益曲线呈现出“小步快跑”特征，但策略容量较低，期权套利占 据重要地位。宏观策略容量较大，“顶层设计”属性使其以跨市场联动为核心竞争力， 收益风险特性集中体现为高波动高弹性，典型代表如桥水基金的“全天候策略”，通 过风险平价模型动态平衡股票、债券、商品的波动贡献率。 5）组合基金分为 FOF 和 MOM 两类，管理人规模集中在 0-5 亿，优势在于降低 投资门槛和双层风控，在极端单边行情中由于双重收费和流动性较弱可能跑输单一 策略基金。
目标风险策略通过给定预期的风险上限，在不同的风险水平下调整不同资产的 仓位，从而实现对风险的控制。针对私募产品信息披露不透明、业绩追溯滞后的特性， 采用策略指数化分析方法可有效剥离个体管理人能力差异，聚焦策略本身的风险收 益特征。本章基于私募策略指数构建目标风险组合，通过分散化的方式在控制风险的 前提下提升组合的收益。
3.1 私募策略相关性
观察各类私募策略的收益风险及相关性情况，可将其划分为三大类：1）股票策 略与宏观策略高度联动，整体呈现高波动高收益，其中主观多头和量化多头收益风险 分层显著，后者以约 14%-20%波动率对应 7%-16%高收益，在超额收益获取上较主 观多头更具优势。2）期货及衍生品策略中，管理期货策略以约 4%-7%的中等波动提 供 8%-14%收益，尽管内部相关性达 0.79，但与其他策略相关性仅在 0.4 左右。3） 股票市场中性策略、套利策略和债券策略整体波动较低，实现约 2%-4%波动与 5%- 8%收益，兼具低波动与低相关性。其中债券策略呈现两极，纯债以 1.51%极低波动 提供 7.8%稳健收益，与权益资产低相关，而转债交易策略与股票联动性强。 综上所述，目标风险的组合配置可结合高弹性量化多头策略、低相关 CTA 策略 及稳健债券、套利，实现风险分散与收益优化。
3.2 固定比例配置策略
目标风险组合的构建需契合不同投资者的风险偏好与资金需求。稳健组合面向 风险厌恶型投资者，注重本金安全与稳定现金流需求，核心诉求在于抵御市场波动； 平衡组合服务于平衡型投资者，在适度承担风险的同时追求长期稳健增值；进取组合 则针对风险承受能力较强的进取型投资者，通过承担更高波动以捕捉权益资产长期 超额收益。我们设定三个组合的目标波动率分别为 4%、8%和 12%，自上而下构建 固定比例组合，并于每个季度末再平衡。 在权重设置上，稳健组合以市场中性、套利策略和纯债为核心，通过低相关性资 产分散风险；平衡组合均衡配置量化多头、CTA 及市场中性等低波策略，兼顾收益 弹性与风险缓冲；进取组合则聚焦量化指增和 CTA 策略，通过高波动资产提升收益 上限。三类策略的核心差异在于风险敞口的逐级放大，体现出风险偏好与收益目标的 阶梯式匹配。
从组合回测结果来看，在 2019.12.31-2025.4.11 的时间区间内，稳健组合年化 收益 6.09%，波动率 2.76%，最大回撤 2.85%，夏普比率 1.55，完美实现“收益稳、 回撤小”的构建目标；平衡组合年化收益 9.02%，波动率 7.59%，最大回撤 9.05%， 夏普比率 0.95，显著优于单一资产；进取组合年化收益 12.13%，波动率 12.67%， 虽最大回撤达15.85%，但其在牛市阶段展现出极强进攻性，2020年收益高达35.24%。
从逐年收益来看，当设定 4%目标波动时，过去五年稳健组合均能实现正收益， 且在 2024 年 2 月的市场大幅调整时仅回撤 2.85%。设定 8%目标波动时，平衡组合 仅在 2022 年收益微负，2020 年核心资产牛市收益 23.36%，展现出攻守兼备特性。 高波组合在极端市场中波动显著，2020 年受益于量化多头策略的波动弹性实现 35.24%的收益，但在 2024 年因股票策略联动性暴露遭遇深度回撤。
我国私募基金行业历经三十年发展，已形成多层次、多策略的生态体系。私募证 券投资基金在监管规范与市场出清中实现高质量发展，产品数量合计 86708 只，存 续基金规模 5.24 万亿元。私募证券基金存续管理人 7893 家，地域分布上沪京深三 极格局稳固，百亿私募马太效应加剧，头部机构通过策略创新与技术迭代持续巩固竞 争优势。 私募证券基金的策略体系呈现鲜明的分层特征：股票策略中主观多头凭借深度 投研在结构性行情中占优，量化多头依托高频模型捕捉市场异象，股票对冲通过多空 平衡剥离系统风险；债券策略以纯债构建安全垫，通过转债策略兼顾股债弹性；期货 及衍生品策略中，CTA 捕捉趋势惯性及套利机会，期权策略发挥非线性收益优势； 多资产策略立足定价纠偏构建套利组合，宏观策略穿透周期波动实施跨市场配置；组 合基金通过二次分散实现风险缓释。各策略内核差异显著，主观投资倚重认知变现， 量化模型追求因子迭代和交易算法，工具化特征与能力圈边界形成策略护城河。 策略配置方面，目标风险配置框架验证了私募策略的多元价值，为投资者提供了 从保守到进取的全天候配置范式。稳健组合凭借市场中性和固收类策略实现 6.09% 年化收益，最大回撤控制在 3%以内；平衡组合均衡配置量化多头、CTA 及市场中性 等低波策略，年化收益 9.02%，波动率 7.59%，兼顾收益弹性与风险缓冲；进取组 合则聚焦股票策略和 CTA 策略，通过高波动资产提升收益上限，牛市阶段展现出极 强进攻性，2020年收益高达35.24%，整体在12.67%波动水平下年化收益达12.13%。
（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）
