01ENHANCED INDEXING
指数增强
以沪深300、中证500、中证1000等宽基指数为基准，依托多因子选股模型与组合优化技术，在严格控制跟踪偏离与风格暴露的前提下，追求长期可持续的超额收益。
鸿丰量化成立于 2017 年，是国内较早以全流程系统化方式开展资产管理的量化私募基金管理人之一，已在中国证券投资基金业协会完成私募基金管理人登记。
我们相信，市场中存在可以被科学方法认知的规律；我们同样相信，任何认知都有边界。因此，鸿丰将严谨的科学研究、稳健的工程实现与审慎的风险管理置于同等重要的位置——不依赖对市场的主观判断，不追逐短期的规模扩张，以可验证、可复制、可持续的方式，做时间的同路人。
在统一的研究框架与风险预算下，构建低相关、可扩展的多策略产品矩阵。
以沪深300、中证500、中证1000等宽基指数为基准，依托多因子选股模型与组合优化技术，在严格控制跟踪偏离与风格暴露的前提下，追求长期可持续的超额收益。
通过股指期货等工具对冲市场系统性风险，收益主要来源于选股阿尔法，与市场涨跌相关性较低，力求净值曲线相对平稳，适合追求绝对收益目标的资金。
覆盖国内商品期货与金融期货市场，融合趋势跟踪、截面比价与量价信号，多品种、多周期分散配置，与股票类资产相关性较低，是组合中重要的分散化工具。
聚焦期现、跨期、跨品种及 ETF 等相对价值机会，依托低延迟交易系统捕捉市场定价偏差，追求与市场方向弱相关的回报来源。
不设基准约束的全市场选股策略，充分释放模型的选股能力，风格相对进取，波动亦相应较高，适合风险承受能力较强、持有期限较长的合格投资者。
在统一的风险预算框架下，对各策略线进行动态配置与再平衡，利用策略间的低相关性平滑组合波动，力争改善投资者的长期持有体验。
* 卡片内曲线仅为风格示意图，由算法生成，不代表任何产品的历史业绩或未来表现。
以下净值曲线与指标均为示意数据，仅用于展示网站形态，不构成任何业绩展示或收益承诺。
根据监管要求，私募基金产品信息仅面向合格投资者展示。本页全部业绩数据为算法生成的示意内容，不构成任何业绩展示、投资建议或要约邀请。
| 日期 | 鸿丰多策略净值（示意） | 中证500净值（示意） |
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* 本图表全部数据由算法生成，仅为页面演示用途；不代表任何真实产品的历史业绩。过往业绩不代表未来表现，市场有风险，投资须谨慎。指标口径：年化基于周频净值，无风险利率取 2.0%。
研究的深度由数据与算力决定，收益的落地由工程与执行守护。
覆盖行情、基本面、另类数据等多源异构数据，日均处理量达 20+TB；统一的清洗、校验与治理流程，为一切研究提供可靠、可追溯的数据底座。
一体化因子研究与回测框架，支持机器学习与深度学习建模；统一回测口径、严格的样本外检验与上线评审流程，系统性抑制过拟合。
自研低延迟交易与算法执行系统，具备微秒级行情处理能力；智能拆单与冲击成本控制，让研究成果高效、低损耗地转化为交易结果。
自建高性能计算集群与 GPU 算力池，支撑大规模模型训练；多机房异地容灾、7×24 小时运维监控，保障交易系统持续稳定运行。
风险管理不是投资的约束，而是长期复利的前提。
投资决策与风险管理职能严格分离；针对行业、个股、风格暴露、杠杆与流动性设置多级限额体系，任何策略上线均须通过独立评审。
风控系统对持仓、敞口与异常交易进行毫秒级实时监控，触线自动预警并硬性拦截，重大事项即时上报风险管理委员会处置。
每日进行业绩归因与风险归因，定期开展压力测试与极端情景演练；复盘结论反哺策略研发与限额设定，形成风控闭环。
合规团队独立运作，覆盖募集、投资、运营、信息披露全流程；严格执行投资者适当性管理，敬畏规则，恪守边界。
鸿丰的投研与技术团队成员主要毕业于国内外知名高校的数学、物理、统计、计算机等理工科专业；核心成员曾供职于全球知名对冲基金、国内头部量化私募以及大型金融机构的自营与做市部门。我们不设明星基金经理，强调平台化协作与可复制的研究流程——让体系的力量，而非个人的直觉，决定长期结果。
「我们雇佣的不是预测市场的人，而是构建系统的人。」 —— HONGFENG RESEARCH PRINCIPLES
我们相信，优秀的人才是量化投资中难以复制的壁垒。在鸿丰，你将与一群安静而聪明的人一起，用工程师的方式研究这个世界上极为复杂的系统。我们提供具有行业竞争力的薪酬、扁平透明的成长路径，以及不设上限的研究自由度。