| 策略名称 | 500指增 |
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| 对标指数 | 中证500 |
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| 策略特点 | 通过量化模型根据全市场股票打分选取一篮子股票，风控阈值对标中证500指数，满仓运作，适用于市场趋势明确、流动性较好的环境，通过选股等方式提升收益。 |
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| 因子类型 | 4000+因子。数量上，基本面+另类占比约40%，量价60%；收益贡献上，基本面+另类占比约30-40%，量价占比约60-70%。 |
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| 持仓周期 | 7-10天 |
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| 风控特点 | 投资范围：
【全市场选股】A股全市场股票，剔除部分流动性较差的股票（剔除低价股、新股、微盘指数成分股。）
交易频率：日内连续交易多次调仓，依据触发时点不同连续交易
换手率：年化双边换手大约50倍
单票持仓上限： 2%
行业暴露：原则上不超±5% |
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| 持股数量 | 1000-2000 |
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| 双边年化换手 | 50倍 |
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| 当前策略规模 | 21 亿元 |
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| 策略容量估算 | 共用550亿上限（成分股内选股的300指增不占用策略容量） 亿元 |
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| 同类分位 | 0.5 |
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| 业绩归因 | 收益主要来源于选股 |
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| 最大回撤 | 最大回撤发生于2021年9月至2022年4月
自9月开始，宏观经济失速下行，成为这一段区间主导市场的核心变量，地产是主要拖累项，市场对经济以及上市公司企业业绩的悲观预期持续释放，导致 A 股在这一阶段再次陷入调整。
2022年4月，A股结构分化加剧，例如上证指数受周期板块的拖累下跌 6%，而创业板指为代表的成长板块反弹幅度超过6%。风格分化剧烈。从行业表现来看，农林牧渔、食品饮料，以及景气度较高的电力设备、国防军工涨幅居前，而前期涨幅居前的钢铁、煤炭等周期行业遭遇大幅回调，跌幅均在 20%以上。模型在此种下行且剧烈分化的行情下适配性较差，难以快速跟上风格和行业的轮动，造成产品和超额较大的回撤。
该阶段龙旗正在做策略迭代，上线了多个子策略，模型替换周期内造成一定的业绩磨损。 |
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| 适合环境 | 策略弹性大，超额进攻能力强，与其他管理人超额相关性低。适合交投相对活跃、行情相对集中度低的市场环境。
目前策略进行迭代后波动率显著降低，主要迭代方向为增加了基本面和另类因子数量和权重，同时上线了多个低相关性子策略。
不利行情主要为交易量极度萎缩、单一版块集中、快速上涨/下跌行情。 |
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| 主要风险 | 主要要素 1、流动性风险 2、市场风格风险 3、个股风险 4、市场波动性
风险限定：流动性约束；风格暴露限制；个股持仓最大权重限制;产品敞口暴露限制。 |
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| 策略名称 | 1000指增 |
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| 对标指数 | 中证1000 |
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| 策略特点 | 通过量化模型根据全市场股票打分选取一篮子股票，风控阈值对标中证1000指数，满仓运作，适用于市场趋势明确、流动性较好的环境，通过选股等方式提升收益。 |
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| 因子类型 | 4000+因子。数量上，基本面+另类占比约40%，量价60%；收益贡献上，基本面+另类占比约30-40%，量价占比约60-70%。 |
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| 持仓周期 | 7-10天 |
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| 风控特点 | 投资范围：
【全市场选股】A股全市场股票，剔除部分流动性较差的股票（剔除低价股、新股、微盘指数成分股。）
交易频率：日内连续交易多次调仓，依据触发时点不同连续交易
换手率：年化双边换手大约50倍
单票持仓上限： 2%
行业暴露：原则上不超±5% |
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| 持股数量 | 1000-2000 |
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| 双边年化换手 | 50倍 |
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| 当前策略规模 | 20 亿元 |
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| 同类分位 | 0.5 |
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| 业绩归因 | 收益主要来源于选股 |
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| 策略名称 | 双创精选 |
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| 对标指数 | 无 |
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| 策略特点 | 通过量化模型在科创板创业板成分股内打分选取一篮子股票，满仓运作，适用于市场趋势明确、流动性较好的环境，通过选股等方式提升收益。 |
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| 因子类型 | 4000+因子。数量上，基本面+另类占比约40%，量价60%；收益贡献上，基本面+另类占比约30-40%，量价占比约60-70%。 |
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| 持仓周期 | 7-10天 |
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| 风控特点 | 投资范围：
【成分股内选股】纯双创板成分股内
交易频率：日内连续交易多次调仓，依据触发时点不同连续交易
换手率：年化双边换手大约50倍
单票持仓上限：科技创新精选相对等权指数，个股上限偏离2% |
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| 持股数量 | 800-1800 |
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| 双边年化换手 | 50倍 |
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| 当前策略规模 | 154 亿元 |
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| 同类分位 | / |
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| 业绩归因 | 收益主要来源于选股 |
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| 最大回撤 | 最大回撤发生在2026年7月，原因主要为长期强势的科技板块由于AI叙事的热度过高叠加外围市场的回调造成了前期大热股票的反转, 同时带动了市场的成长、贝塔、高波和高流动性风格的共性回撤。主要都是风格导致的亏损为主，其中流动性因子占大头。 |
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| 策略名称 | 多策略（70%择时+30%量选） |
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| 对标指数 | 无 |
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| 策略特点 | 量化选股策略：通过量化模型根据全市场股票打分选取一篮子股票，满仓运作，适用于市场趋势明确、流动性较好的环境，通过选股、行业轮动等方式提升收益。
量化择时策略：基于市场情绪、量价信号等触发仓位信号，每日0-100%动态调整股票仓位，在极端行情（如牛熊转换）中“避大跌、抓反弹”；适合市场波动率高、个股波动大的环境，如2024年2月、2024年9月。 |
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| 因子类型 | 多头部分：4000+因子。数量上，基本面+另类占比约40%，量价60%；收益贡献上，基本面+另类占比约30-40%，量价占比约60-70%。
择时部分：对股票涨跌幅度的预测，市场大跌时会主动降仓位，因此回撤更小、收益更稳。目前策略主要用 70% 的日内交易因子、30% 的隔夜因子，绝大部分都是量价相关的数据。 |
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| 持仓周期 | 多头部分：7-10天
择时部分：连续调仓 |
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| 风控特点 | 投资范围：
【全市场选股】A股全市场股票，剔除部分流动性较差的股票（剔除低价股、新股、微盘指数成分股。）
交易频率：日内连续交易多次调仓，依据触发时点不同连续交易
换手率：年化双边换手大约50倍
单票持仓上限： 5%
行业暴露：原则上不超±5% |
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| 持股数量 | 500-2000 |
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| 双边年化换手 | 50倍 |
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| 当前策略规模 | 39 亿元 |
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| 策略容量估算 | 量化多头部分共用550亿上限（成分股内选股的300指增不占用策略容量）；
择时部分容量上限100亿 亿元 |
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| 同类分位 | / |
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| 业绩归因 | 收益主要来源于选股+择时 |
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| 最大回撤 | 最大回撤发生在2026年7月，市场下跌叠加择时回调，择时回调从原因来看，一是仓位没有如预期那样降下来，反而因为周二的反弹和周四的开盘拉升诱多；
二是选股端类似alpha策略，都是持仓风格导致了选股端的亏损；
三是子策略表现分化，虽然部分子策略仓位调整及时，但今年新迭代的部分子策略，可能考虑到近期的高波跌幅和上行赔率，选择了保持高仓位，拉高了整体的仓位 |
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| 策略名称 | X计划 |
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| 对标指数 | 无 |
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| 策略特点 | 底层策略构成：
量化选股策略：通过量化模型根据全市场股票打分选取一篮子股票，满仓运作，适用于市场趋势明确、流动性较好的环境，通过选股、行业轮动等方式提升收益。
量化择时策略：基于市场情绪、量价信号等触发仓位信号，每日0-100%动态调整股票仓位，在极端行情（如牛熊转换）中“避大跌、抓反弹”；适合市场波动率高、个股波动大的环境，如2024年2月、2024年9月。
市场中性策略：多头部分通过量化模型根据全市场股票打分选取一篮子股票，空头部分采用IC/IM/IF混合对冲，相较于单股指期货对冲能够更加对冲风险敞口。
混合机制：依托多因子模型，综合波动率、量价及基本面等多维度触发动态轮动信号；轮动换手约为年化10倍；底层子策略配置比例 0-100%，在比例参数设置上不设刚性约束，以实现策略对市场不同环境的适配。
在各个子策略层面，会按照子策略的风控约束执行。 |
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| 因子类型 | 多头部分：4000+因子。数量上，基本面+另类占比约40%，量价60%；收益贡献上，基本面+另类占比约30-40%，量价占比约60-70%。
择时部分：对股票涨跌幅度的预测，市场大跌时会主动降仓位，因此回撤更小、收益更稳。目前策略主要用 70% 的日内交易因子、30% 的隔夜因子，绝大部分都是量价相关的数据。 |
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| 持仓周期 | 多头部分：7-10天
择时部分：连续调仓 |
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| 风控特点 | 投资范围：
【全市场选股】A股全市场股票，剔除部分流动性较差的股票（剔除低价股、新股、微盘指数成分股。）
交易频率：日内连续交易多次调仓，依据触发时点不同连续交易
换手率：年化双边换手大约50倍
单票持仓上限： 5%
行业暴露：原则上不超±5% |
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| 持股数量 | 500-2000 |
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| 双边年化换手 | 50倍 |
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| 当前策略规模 | 59 亿元 |
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| 策略容量估算 | 量化多头、市场中性部分共用550亿上限（成分股内选股的300指增不占用策略容量）；
择时部分容量上限100亿 亿元 |
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| 同类分位 | / |
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| 业绩归因 | 收益主要来源于选股+择时+策略轮动 |
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| 最大回撤 | 最大回撤发生在2026年7月，市场下跌叠加择时回调，择时回调从原因来看，一是仓位没有如预期那样降下来，反而因为周二的反弹和周四的开盘拉升诱多；
二是选股端类似alpha策略，都是持仓风格导致了选股端的亏损；
三是子策略表现分化，虽然部分子策略仓位调整及时，但今年新迭代的部分子策略，可能考虑到近期的高波跌幅和上行赔率，选择了保持高仓位，拉高了整体的仓位 |
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