摩根量化多因子混合(005120) - 基金投资策略和运作

2025年三季度，A股市场整体上行，趋势验证了我们二季度时的预期，但涨幅超出预期。三季度初，市场延续二季度末的修复态势。随着二季度中美阶段性协议细节落地，以及国内稳增长政策（如专项债加速发行、消费刺激措施等）的持续发力，市场风险偏好进一步回升，前期滞涨板块开始大规模补涨，部分龙头预期强劲，中证A500指数季度涨幅逾20%，创近5年来记录。风格上，大盘成长时隔多年重回主导。资金面上，驱动来自两方面：其一，外资回流趋势明确，北向资金单季度净流入规模创年内新高，显著提振了核心资产（如新能源、消费、医药龙头等）的估值；其二，量化私募资金流入趋缓，使得部分小微盘股的流动性溢价减弱，资金向确定性更高的龙头公司集中。行业上，与二季度相比，热点再度转移。二季度领涨的有色、银行等板块出现高位盘整。而科技（特别是人工智能、算力等方向）与新消费（如智能家居、国潮品牌等）板块在三季度接力，成为市场新的增长引擎。这背后既有全球AI产业突破的催化，也得益于国内产业政策的支持。　　往后看，风格上外资回流的需求，以及量化私募资金的流入趋缓可能推动核心资产估值修复，导致大盘成长在风格轮动中继续占优。策略运行方面，量化选股策略不做择时类的判断，我们仍然保持较高仓位运作。策略研究方面，传统全域因子面临挑战的当下，我们将进行：1、纳入新的研究工具和方法，主要是以DeepSeek等大模型为代表的新一代研究体系；2、引入新的数据源，我们计划对数据源进行扩充，针对性采购新的另类数据，预期数据、优化器和风险模型数据；3、将研究高维化、分类化、局部化，试图将传统Alpha从一句话扩展成一个故事，对基本面研究而言，我们关注使机器学习更具针对性地表达先验知识，相对更加注重自上而下，对价量信息而言，我们关注更有效率有针对性地挖掘未知市场规律，相对更加强调利用特征工程和模型结构。总体来说，在具体投资策略上，我们在坚持基本面和价量结合的量化多因子选股策略的同时，自上而下的传统研究和自下而上的机器学习启发式研究并重，两相结合，力争构造风险收益特征优于市场基准的投资组合。

2025年上半年，A股市场显著回暖，且凸显出较大韧性。大小盘风格上小盘股交易活跃，表现占优，成长价值风格上成长股表现突出。4月初受海外关税政策冲击，上证指数单日下跌7.34%，但随后即企稳回升，展示出国内权益市场的韧性，5月随着中美关税谈判达成阶段性协议，叠加央行降准0.5个百分点及LPR下调释放流动性，市场情绪进一步回暖，指数遂逐步修复。行业方面，有色及银行大涨，有色受益于全球避险情绪升温导致的黄金价格上行，而银行上行的资金驱动因素可能来源于公募新规带来的配置回补需求以及长期资金对红利股的配置需要。此外，科技、新消费、创新药等偏成长板块也表现突出。

2025年一季度，A股市场呈现V型反转特征，科技成长板块主导结构性行情。春节前市场受宏观经济数据扰动出现调整，但节后受益于人工智能（DeepSeek）、人形机器人等科技主题爆发，叠加政策对先进制造、碳中和等领域的持续支持，市场快速反弹，上证指数最高触及3439.05点，区间涨幅达8.24%。全季度分指数看，北证50以22.48%的涨幅领跑，中证1000、科创50分别上涨4.51%、3.42%，而沪深300下跌1.21%，市场延续小盘成长风格。行业层面，科技制造板块领涨，煤炭、石油石化等周期板块承压。量化因子表现方面，高频量价因子及成长类因子有明确超额，传统低频基本面因子受市场波动影响仍面临回撤压力，进一步印证了我们前期“简单的全域低频Alpha波动将加大”的判断。　　在具体投资策略上，我们在坚持基本面和价量结合的量化多因子选股策略的同时，自上而下的传统研究和自下而上的机器学习启发式研究并重，两相结合，力争构造风险收益特征优于市场基准的投资组合。　　往后看，量化选股策略不做择时类的判断，我们仍然保持较高仓位运作。策略方面，传统全域因子面临挑战的当下，我们将进行：1.开拓股票池，力争将部分北交所专精特新企业纳入策略中，提高配置。2.纳入新的研究工具和方法，主要是以deepseek等大模型为代表的新一代研究体系，我们将围绕大模型构建：1）高效研究代理（Research Agent），用以快速吸纳市场上最新研究成果；2) 文本alpha重构，利用大模型更甚一筹的语义分析能力，重构文本类alpha信息；3）另类数据挖掘，利用大模型的多模态能力，尝试从零散非标数据中构建成体系另类数据。3.将研究高维化，分类化，局部化，将传统alpha从一句话扩展成一个故事，是深入研究的必经之路，也是挖掘长期有效alpha过程中的安全感来源。对基本面研究而言，我们关注使机器学习更具针对性地表达先验知识，相对更加注重自上而下，对价量信息而言，我们关注更有效率有针对性地挖掘未知市场规律，相对更加强调利用特征工程和模型结构。

A股市场2024年全年先抑后扬，9月密集政策出台后市场情绪显著抬升，估值得以一定程度修复。全年跌宕起伏，对量化策略而言，2月微盘股大幅下跌行情和9月底市场急涨行情是两个压力测试点，整体看全年大盘股表现好于小盘，但4季度随着市场渐热，该情况有所反转。从风格变化上看，全年风格轮动较快。从alpha角度看，2月是机器学习和价量因子的结构性“通杀”，而10月的alpha回撤在重演二月行情的同时，甚至某种程度上犹有过之。基本面alpha也加入回撤行列，全alpha类别看全年高频因子，另类数据因子表现较为突出。本基金选股从多因子角度出发，基本面和价量alpha配置较为均衡。

三季度自从9月24日起，中共中央及各金融监管部门密集出台了一系列针对宏观经济、房地产及资本市场的增量政策措施，向市场释放了政策全面转向稳增长以及呵护资本市场的信号，显著提升A股信心，各重要指数终结下跌态势，以仅几个交易日形成强烈反弹。在报告期，沪深300指数上涨16.07%，中证500指数、中证1000指数、中证2000指数各上涨16.19%，16.60%，17.67%，市场信心全面提振。从alpha角度看，二季度各类因子均表现较好。基本面alpha复苏趋势依旧，但整体波动放大，价量alpha乃至机器学习类因子总体上也同样表现不俗，但9月底市场上行时超额仍出现回撤。本基金选股从多因子角度出发，基本面和价量Alpha配置较为均衡。往后看，量化选股策略不做择时类的判断，我们仍然保持较高仓位运作。策略方面，传统的基本面因子虽然目前有所回暖，但其波动放大，收益降低的长期趋势不变。对基本面因子的深入研究围绕着局部化、另类数据化、或者与价量相结合，挖掘高维特征的思路进行。我们尝试提高机器学习方法的使用深度，以机器学习为工具做一些精细化的因子研究。如使用机器学习对收益进行分层预测、条件域挖掘、股票的聚类预测等等。使机器学习更具针对性地表达先验知识，更有效率有针对性地挖掘未知市场规律是我们下一阶段的研究目标。在具体投资策略上，我们在坚持基本面和价量结合的量化多因子选股策略的同时，自上而下的传统研究和自下而上的机器学习启发式研究并重，两相结合，力争构造风险收益特征优于市场基准的投资组合。

上半年A股市场保持震荡，开年下行后反弹，二季度大盘震荡，中小盘反弹后再次回落，交易情绪相对较弱，成交量低迷，大盘风格依旧稳健。今年上半年，上证50、沪深300各涨3%，2%，中小盘相对较弱，中证500、中证1000、中证2000各下跌9%，17%，23%。从行业来看，行业轮动速度小幅回升，银行、煤炭、公用事业、石油和家电涨幅居前，主要下跌的板块为计算机、商贸零售、社会服务和传媒。政策焦点在于“稳经济，化风险”，通过设备更新和消费升级政策拉动经济，同时通过财政手段如发行超长期特别国债和房地产金融政策以鼓励房地产市场的稳定发展，保障性住房政策和房贷利率调整也有所体现。从alpha角度看，一季度大幅回撤的机器学习类价量因子在动荡中有所恢复，但较去年波动仍有所放大。基本面alpha强势复苏，一些质量因子表现突出，和近期基本面复苏的节奏相一致。本基金选股从多因子角度出发，基本面和价量Alpha配置较为均衡。

一季度A股市场震荡，整体上先抑后扬，且大小盘强弱两度反转。最终沪深300微涨，中证500、1000、2000均不同程度下跌。从行业来看，周期股表现强势，石油石化、银行、煤炭、有色均涨幅居前，计算机、医药等成长板块仍不强势。从风格看，红利指数为代表的高稳定性高分红成熟期公司、中证A50为代表的新经济龙头表现突出。从alpha角度看，一季度是非常艰难的时刻，去年强势全年的机器学习类价量alpha出现大幅回撤，并且反弹力度偏弱，连带价量因子整体弱势，而基本面alpha虽有所复苏，但整体强度仍不突出。这完全贴合了目前市场的宏观特征：即存量博弈而非增量博弈，由负债端驱动而非由资产端驱动，价格由估值和交易主导而非曝光度和热点主导。本基金选股从多因子角度出发，基本面和价量Alpha配置较为均衡。往后看，量化选股策略不做择时类的判断。策略方面，如果说2021年以前，市场的alpha和beta稳定性均较强，那么目前看alpha的稳定性面临挑战，这种挑战往往由偶发的黑天鹅事件引爆，但归根结底其原因还是在于alpha领域越来越激烈的红海竞争导致的自然衰减。在这种市场竞争格局愈发饱和的趋势下，中低频基本面和价量alpha均围绕大小盘不同、价值成长不同、时间周期不同等因素正呈现出分时分域表现的显著差异，这是我们近三年来观察到的市场最为显著的变化，这提示了我们需要用更开放的alpha构造方式，更差异化有创造性的研究思路，更包容的收益预测方法论来刻画更高维度、更局部、更为时变的个股收益特征。也需要我们更勤奋地去保持alpha的高效迭代能力。在具体投资策略上，我们在坚持基本面和价量结合的量化多因子选股策略的同时，希望从更为条件化，更追求alpha局部效率的角度出发，一方面自上而下由因及果研究主动规律，一方面自下而上使用机器学习工具由果索因挖掘未知规律，两相结合，力争构造风险收益特征优于市场基准的投资组合。

2023年A股市场下行。分市值看市场连续第二年呈现出明显的小盘强势，大盘弱势的局面，沪深300指数、中证500指数，中证1000指数均不同程度下跌，而中证2000指数上行，微盘股指数则大幅上行。资金在这一年里显然发现了更为前途明朗的赛道，即中小盘交易型策略，这类策略的实际体量，还远未抵达其潜在资金容量；从行业来看，一季度人工智能生成内容（AIGC）、中特估的强势宛如昙花一现，三季度房地产、非银等周期行业在跌势中展示的抗跌属性似乎也不持久，纵观全年，无论是自下而上选股还是自上而下选择赛道，长期主义均面临交易环境的巨大挑战。从alpha角度看，2023年鲜明的特征是机器学习类价量alpha的强势表现，应用此类策略的产品收益表现较为突出，相比之下基本面甚至普通线性价量alpha有些黯然失色。这完全贴合了2023年市场的宏观特征：即存量博弈而非增量博弈，由负债端驱动而非由资产端驱动，价格由估值和交易主导而非曝光度和热点主导。本基金选股从多因子角度出发，基本面和价量Alpha配置较为均衡。

三季度A股市场下行。分市值看以分析师覆盖域为界，呈现出不同的特征，前1800市值的个股中，呈现出大盘略强于中盘的特点，前期超赢的中证1000录得宽基指数中的几乎最大跌幅，市值1800以后的股票中，格局又有所相反，微盘股指数甚至再度录得10%以上的涨幅。说明以中证1000为代表的中盘股在经历了近1年多来由公私募指增扩量为标志的资金流入后，暂时转为存量博弈，结合微盘股的强势表现，中证2000指数的发布，降费降税政策的落实，说明资金或发现了更为前途明朗的赛道，即中小盘交易型策略，这类策略的实际体量，或还远未抵达其潜在资金容量；从行业来看，三季度并未有行业给人留下特殊印象，回看一季度生成式人工智能（AIGC）、中特估的强势宛如昙花一现，即使煤炭、非银等周期行业在跌势中稳健发力，其避风港的属性也使得其对于资金流的吸引力相对匮乏。从超额收益（alpha）角度看，三季度乃至今年非常鲜明的特征是机器学习类价量alpha的强势表现，应用此类策略的产品收益表现较为突出。这比较好地贴合了目前市场的宏观特征：存量博弈而非增量博弈，由负债端驱动而非由资产端驱动，价格由估值和交易主导而非曝光度和热点主导。本基金选股从多因子角度出发，基本面和价量Alpha配置较为均衡，三季度获得一定超额收益。往后看，量化选股策略不做择时类的判断，我们仍然保持较高仓位运作。策略方面，如果说2021年以前，市场的alpha和beta稳定性均较强，那么目前市场的alpha和beta的稳定性虽然都在衰减，但仍越来越呈现出alpha稳定性大于行业和主题热点稳定性的特征。这也驱使了发现这一点的部分资金完成了从追逐市场焦点到追逐alpha蓝海的转变，中小盘个股虽然机构覆盖度较低，个股认知度较差，但交易宽度和广度均较大，alpha来源丰富，正驱使追逐长期稳定alpha的资金流入。按照统计的术语来说，整个市场正在被施加一个名为“交易机会均等化”的正则项，小盘股的流动性持续提升，小票不再因为缺乏分析师覆盖而默默无闻，这是一种长期趋势，值得我们投入精力去进行方法论上的迭代和策略思维的转变。同时，市场竞争格局愈发饱和的趋势下，中低频基本面和价量alpha均围绕大小盘不同、价值成长不同、时间周期不同等因素正呈现出分时分域表现的显著差异，这是我们近三年来观察到的市场最为显著的变化，这提示了我们需要用更开放的alpha构造方式，更包容的收益预测方法论来刻画更高维度、更局部、更为时变的个股收益特征。在具体投资策略上，我们在坚持基本面和价量结合的量化多因子选股策略，一方面自上而下研究主动规律，一方面自下而上使用机器学习工具挖掘未知规律，两相结合，争取构造风险收益特征优于市场基准的投资组合。

2023上半年A股市场具备显著的事件驱动效应。从行业来看，一季度人工智能内容生产（AI-generated content，下称AIGC）、中特估相关一枝独秀，二季度各行业表现更为均衡，一方面AIGC的直接关联个股转跌，另一方面间接受益于AIGC的通信、传媒等板块由于收益的扩散效应涨幅较好，同时经济数据承压背景下，煤炭、建材、化工等顺周期行业表现落后大盘。从风格和超额收益（alpha）角度看，超预期、成长等过往基本面着重参与的强势风格波动放大，收益下降，上半年的交易机会更多强调对事件热点的把握和热点的自然扩散过程中个股收益通过与可比公司对比实现的再平衡，一些能够快速捕捉热点的非线性alpha和根据个股关联网络构造的扩散类alpha指标表现较为突出。本基金选股从多因子角度出发，基本面和价量Alpha配置较为均衡，在行业板块分布和风格因子配置上相对均衡。

2023年一季度，A股市场整体上涨，1月市场大幅上行，2-3月市场呈震荡态势。一季度各宽基指数均上行。从行业来看，TMT相关板块涨幅最高，其中计算机与传媒等行业涨幅明显，生成式AI技术带来了新一轮科技领域的竞争，并引起市场关注。防疫政策优化调整后，疫情对经济的影响逐步消退，稳增长政策持续发力，供给端与需求端明显改善，消费反弹显著，当前经济呈现温和复苏的态势；市场信心有所恢复，为A股整体市场的上行奠定基础。从风格和超额收益(Alpha)角度看，典型的政策市行情下，强主题弱基本面，强预期弱业绩趋势明确，GPT、“中特估”等概念分别发酵并扩散，基本面的短暂失效是Alpha回撤的主因。本基金选股从多因子角度出发，基本面和价量Alpha配置较为均衡，在行业板块分布和风格因子配置上相对均衡，一季度超额收益略有回撤。二季度看，定调稳增长前提下，财政、货币、产业等政策目前均较为宽松，消费恢复仍在持续，基建与制造业投资有所增长，地产企稳，市场风险偏好有望进一步提升。政策市延续的背景下，4月底召开的政治局会议将是一大关注点，会议届时将总结当前经济形势，并确定下一阶段的政策方向。这一背景结合存量资金的置换需求，使得主题轮动可能进一步加速。在具体投资策略上，我们在坚持基本面和价量结合的量化多因子选股策略的同时，将研究往更高维度，更深层次延展，争取从主题扩散效应等角度开拓新的Alpha源，完善Alpha在一些条件状态下的细化逻辑，构造风险收益特征优于市场基准的投资组合。

2022年，A股市场连续遭遇海内外“黑天鹅”而大幅波动，整体遭遇较大回撤。海外黑天鹅以俄乌冲突爆发冲击全球格局，海外经历了四十年未有之“大通胀”，各国央行纷纷开启加息周期。境内疫情反复冲击，消费、地产下行，出口增速回落。但A股行情跌宕起伏之下不乏亮点。全年风险偏好降低背景下，轮动加速，投资下沉背景下，小盘价值风格崛起，基建、上游板块呈现出较强防御性。从Alpha层面，前三季度Alpha表现较为平稳，基本面和价量类Alpha均各擅胜场，四季度Alpha波动显著放大，价量类因子和超预期类因子分别与季初和季末承压，交易型市场中景气类基本面因子的市场反馈和价格传递机制失衡，是导致回撤的主因。本基金选股从多因子角度出发，基本面和价量Alpha配置较为均衡，在行业板块分布和风格因子配置上相对均衡，全年看获取了中上水平的超额收益。