2022年百亿级私募遭遇业绩“开门黑”，净值大幅下滑在当前私募行业是普遍现象，面对此类现象，很多私募大佬道歉。2月11日晚间，百亿量化私募上海赫富投资向投资者和代销机构发出公告，称旗下赫富灵活对冲九号A期私募证券投资基金在2月10日的单位净值为0.8774元，已低于预警线0.88元，触及预警，该公司向投资者表示了歉意。对于产品近期波动，赫富投资已于2月8日起将该产品的管理费调整至0%，并决定该产品未来在没有回到净值1元之前不再收取管理费用。同时，赫富投资已在2月10日以自有资金跟投的方式跟投该产品母基金500万元。

百亿量化私募产品跌破预警线

2022年百亿级私募遭遇业绩“开门黑”，净值大幅下滑是当前私募的普遍现象。面对此类现象，很多私募大佬道歉，2月11日晚间，百亿量化私募上海赫富投资向投资者和代销机构发出公告，称旗下赫富灵活对冲九号A期私募证券投资基金在2月10日的单位净值为0.8774元，已低于预警线0.88元，触及预警，公司向投资者表示了歉意。对于产品近期波动，赫富投资已于2月8日起将该产品的管理费调整至0%，并决定该产品未来在没有回到净值1元之前不再收取管理费用。

同时赫富投资已在2月10日以自有资金跟投的方式已跟投该产品母基金500万元，另外公司还将于2月14日针对灵活对冲产品线召开策略交流会。对此《每日经济新闻》记者以投资者身份电话采访了赫富投资，公司工作人员告诉记者，目前不是公司旗下所有的产品都免管理费的，免管理费的只是灵活对冲系列产品，其他比如指数增强型产品是不免管理费的，如果投资者想要申购，可以在招商证券平台申购。

值得注意的是，在今年1月28日，赫富投资在官微公告称，基于对资本市场长期健康稳定发展的看好，及对本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，公司已运用自有资金4000万元申购我司管理的基金产品份额，并计划后续加大自有资金申购规模，与投资者风险共担，利益共享。

据格上理财数据，赫富投资旗下的赫富灵活对冲七号A期截至2月11日的单位净值为0.8865元，该产品成立于2021年3月15日。从公司的净值曲线来看，该产品成立之后起起伏伏，净值最高点在2021年8月27日，当时的净值为1.039元，之后就开始一路下跌，截至2月11日的单位净值为0.8865元。值得注意的是，这也是目前首家宣布跌破预警线的量化私募。

另据私募排排网数据，赫富投资旗下多只代表产品今年收益率告负，截至1月28日，赫富投资旗下的指数增强型产品出现大幅的回撤，其中赫富500指数增强一号截至今年1月28日的单位净值为2.345元，该产品在今年1月份亏损12.53%，而同期中证500指数下跌11.5%。此外公司旗下的赫富心享1000指数增强1号截至1月28日的单位净值为1.0461元，该产品在1月份亏损14.03%，而同期中证1000指数下跌12.95%。

一家“学霸”云集的量化私募公司

私募排排网数据显示，赫富投资的在管规模已经超过100亿元，公司在去年备案了85只私募基金。值得注意的是，赫富投资是一家“学霸”云集的私募公司。赫富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院校。核心团队成员曾获中国数学奥林匹克金牌，获得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)奖项等。

据了解，赫富投资的创始合伙人有三位，分别是蔡觉逸、董常、章高驰，三人不仅均毕业于北京大学，在大学时期便积淀了深厚的友谊，现在依旧一起奋斗在策略一线研究分析，且都具备在国内外知名量化投资机构任职经验，量化投资经验十分丰富。基于吸纳国内外优秀量化公司经验，公司组织架构明确，三位之间各有分工，蔡觉逸、董常主要负责管理资管策略领域，章高驰主要管理自营板块。

具体来看，蔡觉逸曾任职于美国量化对冲基金量化全球资本的交易策略团队，2014年~2017年曾担任明汯投资股票量化团队投资经理，负责股票量化交易团队的搭建。章高驰目前主要负责期货CTA策略，曾任美国对冲基金LaurionCapital Management量化研究员。董常曾任美国对冲基金LaurionCapitalManagement量化研究员，期间主要从事全球多市场(欧洲/美国/中国香港/)的alpha因子挖掘工作，后就职于国内某头部私募的股票量化部，参与组建A股的研究和交易团队。

赫富投资在2017年6月5日在基金业协会登记备案，实际控制人蔡觉逸和董常，两人分别持股40%，另外章高驰持股20%。赫富投资量化策略类型丰富，包括指数增强、灵活对冲、多策略、ALPHA 中性策略、CTA策略等，并且同一策略线也会严格采用复制策略，产品一致性强。目前赫富投资的规模主要集中在股票量化层面，公司稳定的超额收益由不同频段信号带来。依据截面数据分析、时间序列分析等统计方法，将非线性及人工智能等前沿科学运用到因子挖掘及因子组合当中，将传统多因子与机器学习结合，互相验证，通过多周期多维度的交易，从而追求具有竞争力的长期收益。

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