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首家百亿量化私募产品跌破预警线赫富投资紧急道歉净值不回到1元不收管理费!

laughing168 2022年02月16日 138 0

  

首家百亿量化私募产品跌破预警线赫富投资紧急道歉净值不回到1元不收管理费!

2022年百亿私募业绩“公开化”,净值大幅下滑是当前私募行业的普遍现象。面对这种现象,很多私募道歉了。2月11日晚间,百亿量化私募上海何复投资向投资者及代销机构发布公告称,旗下何复灵活对冲9号A期私募投资基金2月10日单位净值为0.8774元,低于预警线。公司因触及预警向投资者道歉。关于该产品近期的波动,何复投资自2月8日起将该产品的管理费调整为0%,并决定该产品在未来回归1元净值之前不再收取管理费。同时,何复投资已于2月10日以自有资金向该产品母基金投资500万元。

量化数百亿私募产品跌破警戒线,数百亿私募业绩“开门红”,净值大幅下跌是目前私募普遍现象。面对这种现象,很多私募投资人道歉。2月11日晚间,百亿量化私募上海何复投资向投资者及代销机构发布公告,称旗下何复灵活对冲9号A私募投资基金2月10日单位净值为0.8774元,低于警戒线元,公司向投资者致歉。关于该产品近期的波动,何复投资自2月8日起将该产品的管理费调整为0%,并决定该产品在未来回归1元净值之前不再收取管理费。

同时,何复投资已于2月10日以自有资金向该产品母基金投资500万元。此外,公司将于2月14日召开灵活对冲产品线战略交流会。对此,国商报记者以投资者身份电话采访了何复投资,公司工作人员告诉记者,目前公司旗下并不是所有产品都免管理费,只有灵活对冲系列产品免管理费,其他产品如指数增强型产品都免管理费。如果投资者想认购,可以在招商证券平台认购。

值得注意的是,今年1月28日,何复投资在关伟发布公告称,基于对资本市场长期健康稳定发展的乐观态度和对公司主动投资管理能力的充分信心,作为长期价值投资的坚定践行者,公司已使用自有资金4000万元认购我公司管理的基金产品份额,并计划后期增加自有资金认购规模,与投资者共担风险、共享收益。

格尚财务数据显示,何复投资旗下何复灵活套期保值7号A期截至2月11日的单位净值为0.8865元,成立于2021年3月15日。从公司净值曲线来看,该产品自成立以来经历了大起大落,2021年8月27日净值最高,当时净值为1.039元,之后开始一路下跌,截至2月11日单位净值为0.8865元。值得注意的是,这也是首只宣布跌破警戒线的量化私募。

私募排排网数据显示,今年以来,何复投资的多只代表产品均出现收益亏损。截至1月28日,何复投资的指数增强型产品出现了明显的回撤,其中何复500指数增强1号截至今年1月28日的单位净值为2.345元,今年1月亏损12.53%,同期中证500指数下跌11.5%。此外,公司合富新香1000指数增强1号截至1月28日单位净值为1.0461元,产品1月亏损14.03%,同期沪深1000指数下跌12.95%。

私募排排网数据显示,何复投资管理规模已超过100亿元,公司去年备案私募基金85只。值得注意的是,何复投资是一家拥有“学霸”的私募股权公司。何复投资的研究团队均来自北京大学、清华大学、复旦大学、上海交通大学、哈佛大学、普林斯顿大学、哥伦比亚大学等世界顶尖大学。核心团队成员曾获得中国数学奥林匹克金牌、ACM (acm国际大学生程序设计竞赛)、NOI(全国青少年信息学奥林匹克竞赛)等奖项。

据了解,何复投资的创始合伙人有三位,分别是蔡觉一、常东和张高炽。他们不仅毕业于北京大学,还在大学期间积累了深厚的友谊。现在还一起在策略研究分析一线工作,都有国内外知名量化投资机构的工作经历,量化投资经验丰富。基于国内外优秀量化公司的经验,公司组织架构清晰,各有分工。蔡觉一和常东主要负责管理资产管理策略领域,张高驰主要负责管理自营板块。

具体来说,蔡觉毅曾在美国量化对冲基金的交易策略团队工作,量化全球资本。2014年至2017年,任郝明投资股票量化团队投资经理,负责股票量化交易团队的组建。目前主要负责期货CTA策略,曾任美国对冲基金LaurionCapital Management量化研究员。常东曾是美国对冲基金LaurionCapitalManagement的量化研究员。期间主要在全球多个市场(欧美/中国香港/)从事阿尔法因子挖掘工作。后就职于国内某私募公司股票量化部,参与a股的研究和交易团队。

何复投资于2017年6月5日在基金业协会注册。实际控制人为蔡觉一和常东,分别持股40%,张高炽持股20%。何复投资的量化策略有很多种,包括指数增强、灵活对冲、多元策略、阿尔法中性策略、CTA策略等。,而同样的策略线也会严格采用复制策略,产品一致性强。目前何复的投资规模主要集中在股票量化层面,公司稳定的超额收益是由不同频段的信号带来的。根据截面数据分析、时间序列分析等统计方法,将非线性、人工智能等前沿科学应用于因子挖掘和因子组合,结合传统的多因子和机器学习相互验证,通过多周期、多维度的交易追求有竞争力的长期利益。

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文章来源:laughing168

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