信澳星煜智选混合A(020305) - 基金投资策略和运作

回顾三季度，市场呈现加速上涨后调整的走势: 7月至8月底，随着宏观事件不确定性的减弱，市场情绪回暖，指数一路上行；9月份以后随着获利盘的兑现，指数进行震荡调整阶段，市场呈现赛道高切低的行情。整个三季度的主线是以科技股为主的成长行情，其中龙头股表现更为突出，风格上前期强势的小微盘及红利价值股转弱。指数上来说，三季度沪深300指数 17.90%，中证500指数25.31%，中证1000指数19.17%，中证2000指数14.31%，创业板指50.40%，科创50指数49.02%，双创50指数65.32%。行业上来说，三季度通信、电子、电力设备、有色金属涨幅居前，银行是唯一下跌的行业。风格上来看，小盘成长指数32.65%，小盘价值指数16.71%，中盘成长指数26.82%，中盘价值指数14.01%，大盘成长指数35.02%，大盘价值指数-3.86%。总的来说，本报告期内，大盘成长表现最好，大盘价值表现最差；成长风格在不同市值域里表现均好于价值风格。本基金专注于“指数+”策略，采用量化方法，通过对基准的分析，选择合适的因子构建模型，在全市场范围内选择股票，并在风险模型的帮助下有效控制对基准的偏离，目标是在一定的跟踪误差范围内实现对基准的持续超越。相较于传统的主动量化策略，"指数+"策略更加重视对基准的分析和偏离；相较于传统指数增强策略，“指数+”策略摆脱了传统控制成分股暴露的限制，将主动风险放在更高性价比的地方。基金以中证2000指数为基准，对标中证2000的行业和风格，运用多因子模型从全市场可投股票池中优选模型打分高的标的来配置。其中，量化打分逻辑从基本面价值出发，综合考虑个股的估值、质量、成长性和当前交易特征等多方面信息。我们更加注重基本面信息在模型中的作用，而不仅仅依赖于相对黑箱的机器学习技术，所有因子设计和策略设计都基于人类的洞见，可解释、可分析、可验证。在量化方法下，在行业和风格上我们对中证2000指数，个股持仓方面会相对分散。在量化方法下，在行业和风格上我们对标中证2000指数，个股持仓方面会相对分散。本报告期内产品获取了负的超额收益，从归因上看，成长、分析师预期等因子为我们带来了正贡献，波动率、流动性等因子为我们带来了负贡献。在未来我们也会坚持既有模型和策略，在风格和行业上对标基准，注重在风格和行业内的多因子选股，发挥量化投资在分散化选股和跟踪误差管理方面的特色。

回顾上半年的行情，一季度初始市场风险偏好降低，指数向下调整，成交额一度萎缩并在1月13日跌破万亿关口，随后市场放量反弹见底回升。春节前后，DeepSeek等概念持续发酵，引发科技企业估值重估，AI主题成为热点，带动投资者情绪回暖，小盘成长风格表现突出。三月中旬后，TMT板块交易过热引发兑现压力，叠加关税政策不确定性，市场进入调整阶段。二季度演绎“急跌-修复”的V型反转： 4月初，美国提高关税的冲击导致市场大幅调整，上证指数于4月7日一度跌至3040点。随后，市场情绪从极度恐慌转向结构性修复，指数展开显著反弹。进入5月，随着关税不确定性边际缓解及国内系列宽松政策出台，市场震荡上行，最终在6月下旬上证指数成功突破3400点整数关口。指数上来说，上半年沪深300指数0.03%，中证500指数3.31%，中证1000指数6.69%，中证2000指数15.24%，创业板指0.53%，科创50指数1.46%，双创50指数-1.38%。行业上来说，上半年有色金属、银行、国防军工、传媒涨幅居前，煤炭、食品饮料、房地产、石油石化跌幅居前。风格上来看，小盘成长指数4.53%，小盘价值指数0.07%，中盘成长指数-2.01%，中盘价值指数-1.73%，大盘成长指数-3.18%，大盘价值指数-3.18%。总的来说，本报告期内，大盘成长表现最差，小盘成长表现最优；微盘强于小盘，小盘强于中盘和大盘；小盘成长较大盘价值的风格切换较为频繁。本基金专注于“指数+”策略，采用量化方法，通过对基准的分析，选择合适的因子构建模型，在全市场范围内选择股票，并在风险模型的帮助下有效控制对基准的偏离，目标是在一定的跟踪误差范围内实现对基准的持续超越。相较于传统的主动量化策略，"指数+"策略更加重视对基准的分析和偏离；相较于传统指数增强策略，“指数+”策略摆脱了传统控制成分股暴露的限制，将主动风险放在更高性价比的地方。基金以中证2000指数为基准，对标中证2000的行业和风格，运用多因子模型从全市场可投股票池中优选模型打分高的标的来配置。其中，量化打分逻辑从基本面价值出发，综合考虑个股的估值、质量、成长性和当前交易特征等多方面信息。我们更加注重基本面信息在模型中的作用，而不仅仅依赖于相对黑箱的机器学习技术，所有因子设计和策略设计都基于人类的洞见，可解释、可分析、可验证。在量化方法下，在行业和风格上我们对中证2000指数，个股持仓方面会相对分散。在量化方法下，在行业和风格上我们对标中证2000指数，个股持仓方面会相对分散。本报告期内产品获取了正的超额收益，从归因上看，价量、成长等因子为我们带来了正贡献，股息率、估值等因子为我们带来了负贡献。在未来我们也会坚持既有模型和策略，在风格和行业上对标基准，注重在风格和行业内的多因子选股，发挥量化投资在分散化选股和跟踪误差管理方面的特色。

回顾一季度，市场大致可以分为三个阶段：开年市场风险偏好下降，指数向下调整，成交额有所萎缩，1月13日成交额跌破万亿后市场放量反弹，指数见底回升；春节期间DeepSeek 概念持续发酵，科技企业迎来“信心重估”，AI主题成为市场热点，投资者情绪回升，小盘成长风格占优；三月中旬以后，TMT板块交易过热，科技股的获利盘止盈情绪开始显现，叠加关税政策的不确定性，市场进入调整阶段。指数上来说，一季度沪深300指数-1.21%，中证500指数2.31%，中证1000指数4.51%，中证2000指数7.08%，创业板指-1.77%，科创50指数3.42%，双创50指数-2.81%。行业上来说，一季度有色金属、汽车、机械设备、计算机涨幅居前，煤炭、商贸零售、石油石化、建筑装饰跌幅居前。风格上来看，小盘成长指数4.33%，小盘价值指数0.55%，中盘成长指数0.64%，中盘价值指数-0.95%，大盘成长指数-0.55%，大盘价值指数-1.63%。总的来说，本报告期内，大盘价值表现最差，小盘成长表现最优；成长风格好于价值风格，小盘风格好于大盘风格。本基金专注于“指数+”策略，采用量化方法，通过对基准的分析，选择合适的因子构建模型，在全市场范围内选择股票，并在风险模型的帮助下有效控制对基准的偏离，目标是在一定的跟踪误差范围内实现对基准的持续超越。相较于传统的主动量化策略，"指数+"产品更加重视对基准的分析和偏离；相较于传统指数增强产品，“指数+”策略摆脱了传统控制成分股暴露的限制，将主动风险放在更高性价比的地方。基金以中证2000指数为基准，对标中证2000的行业和风格，运用多因子模型从全市场可投股票池中优选模型打分高的标的来配置。其中，量化打分逻辑从基本面价值出发，综合考虑个股的估值、质量、成长性和当前交易特征等多方面信息。我们更加注重基本面信息在模型中的作用，而不仅仅依赖于相对黑箱的机器学习技术，所有因子设计和策略设计都基于人类的洞见，可解释、可分析、可验证。在量化方法下，在行业和风格上我们对中证2000指数，个股持仓方面会相对分散。在量化方法下，在行业和风格上我们对标中证2000指数，个股持仓方面会相对分散。本报告期内产品获取了正的超额收益，从归因上看，价量、成长等因子为我们带来了正贡献，股息率、估值等因子为我们带来了负贡献。在未来我们也会坚持既有模型和策略，在风格和行业上对标基准，注重在风格和行业内的多因子选股，发挥量化投资在分散化选股和跟踪误差管理方面的特色。

2024年全年，A 股整体呈现的特征为“双底反转”。年初至2月上旬，受风险情绪压制，市场经历了一轮快速下跌，随后开启了一轮500点的大反弹。5月下旬至9月下旬，市场再次陷入阴跌，大盘一度下探至2689点。9月24日以来，一系列利好政策密集发布，市场情绪得以提振，大盘开启了估值驱动的快速反弹。10月8日，大盘高开后迅速走低，10月17日跌破3200点后企稳反弹，11月至12月则维持偏震荡的走势。 全年上看行业主线不明显，更多表现为风格制胜。行业轮动速度先降后升，四季度整体轮动强度到达年内高点。风格上，1月至9月，红利风格行业表现突出，超额收益显著；9月至11月，科技成长行业反弹力度更强。指数上来说，全年沪深300指数14.68%，中证500指数5.46%，中证1000指数1.20%，中证2000指数-2.14%，创业板指13.23%，科创50指数16.07%，双创50指数13.63%。行业上来说，全年银行、非银金融、通信、家用电器涨幅居前，医药生物、农林牧渔、美容护理、食品饮料跌幅居前。风格上来看，小盘成长指数-2.27%，小盘价值指数7.58%，中盘成长指数-1.36%，中盘价值指数8.85%，大盘成长指数7.58%，大盘价值指数26.88%。总的来说，本报告期内，小盘成长表现最差，大盘价值表现最优；价值风格好于成长风格。本基金专注于“指数+”策略，采用量化方法，通过对基准的分析，选择合适的因子构建模型，在全市场范围内选择股票，并在风险模型的帮助下有效控制对基准的偏离，目标是在一定的跟踪误差范围内实现对基准的持续超越。相较于传统的主动量化策略，"指数+"产品更加重视对基准的分析和偏离；相较于传统指数增强产品，“指数+”策略摆脱了传统控制成分股暴露的限制，将主动风险放在更高性价比的地方。基金以中证2000指数为基准，对标中证2000的行业和风格，运用多因子模型从全市场可投股票池中优选模型打分高的标的来配置。其中，量化打分逻辑从基本面价值出发，综合考虑个股的估值、质量、成长性和当前交易特征等多方面信息。我们更加注重基本面信息在模型中的作用，而不仅仅依赖于相对黑箱的机器学习技术，所有因子设计和策略设计都基于人类的洞见，可解释、可分析、可验证。在量化方法下，在行业和风格上我们对标中证2000指数，个股持仓方面会相对分散。本基金成立于24年一季度，整个24年二季度前都在建仓过程中，到4月份达到高仓位，我们作为”指数+”产品，在建仓完成之后不会做太多仓位的变化，基本维持一个相对高位的运作，力求紧盯指数。本报告期内产品在建仓期间因为仓位因素跑输基准，建仓结束高仓位运作以来获取了正的超额收益，从归因上看，波动率、非线性市值等因子为我们带来了正贡献，流动性、质量等因子为我们带来了负贡献。在未来我们也会坚持既有模型和策略，在风格和行业上对标基准，注重在风格和行业内的多因子选股，发挥量化投资在分散化选股和跟踪误差管理方面的特色。

回顾三季度，A股市场呈先抑后扬的态势，分阶段来看，7月初至9月中旬，A股市场延续5月份始的下跌趋势，交易量持续萎缩，两市成交额一度跌破5000亿，上证指数也一度跌破2700点；9月19日，美联储将联邦基金利率目标区间下调 50 个基点，9 月 24 日，央行多方面政策超预期发布，A股市场放量反弹，成长风格跑赢价值风格，9月末上证指数重回3300点上方。指数上来说，三季度沪深300指数16.07%，中证500指数16.19%，中证1000指数16.60%，中证2000指数17.67%，创业板指29.21%，双创50指数23.77%。行业上来说，三季度非银金融、房地产、综合、商贸零售涨幅居前，煤炭、石油石化、公用事业和农林牧渔涨幅居后。风格上来看，小盘成长指数16.09%，小盘价值指数13.13%，中盘成长指数12.42%，中盘价值指数7.33%，大盘成长指数20.31%，大盘价值指数11.49%。总的来说，本报告期内，中盘价值表现最差，大盘成长表现最优；成长风格好于价值风格。本产品践行多因子的量化选股框架，主要依托逻辑清晰、长期表现稳定的因子来对股票进行打分，同时结合风险模型来构建一篮子股票组合。基本面因子层面，我们在对公司的成长潜力和经营质量进行精细化评估的同时也会控制组合整体的估值；在技术面因子的使用上，我们则更为谨慎和严格。在组合管理方面，本基金采用数量化模型驱动的选股策略为主导投资策略，结合市场宏观环境，依靠严格的投资纪律和风险控制，追求在控制风险的前提下获得超越基准的回报。从股票端归因上看，整个三季度价值、波动率等因子为我们带来了正贡献，动量、股息率、流动性等因子为我们带来了负贡献。在未来我们也会坚持既有模型和策略，在风格和行业上对标基准，注重在风格和行业内的多因子选股，发挥量化投资在分散化选股和跟踪误差管理方面的特色。

回顾上半年，股市表现较为震荡，上证指数最低接近2600点，最高接近3200点。从趋势上看，大盘春节前后经历了深V反弹，随后进入盘整阶段，再度上行至高点，但之后向上动力不足，指数开始回调。分阶段来看，年初市场延续去年的下跌趋势，大小盘风格在今年开启切换，核心蓝筹指数小幅上涨，中小盘指数跌幅靠前。指数在2月初达到低点后开始反弹，市场流动性和风险偏好改善，板块轮动补涨，主题投资得到充分演绎。指数反弹至关键点位后，涨势有所放缓。跨季期间受财报披露等关键因素影响，资金操作偏谨慎，指数震荡走弱。4月中下旬，“新国九条”发布和地产政策预期发酵等因素推动指数上行。5月20日，市场达到阶段性高点后再次回调，经济复苏放缓和美联储降息预期不确定等因素导致市场回调。整体来看，在国内经济延续弱复苏、全球进入大选年和地缘冲突频发的宏观背景下，上半年股市风险偏好不高，资金风格偏向防御。因此，具备红利属性的资产表现较好，而科创板块回调，大消费板块承压。指数上来说，上半年沪深300指数0.89%，中证500指数-8.96%，中证1000指数-16.84%，中证2000指数-23.28%，创业板指-10.99%，双创50指数-10.66%。行业上来说，上半年银行、煤炭、公用事业涨幅居前，计算机、商贸零售、社会服务跌幅居前。风格上来看，小盘成长指数-14.63%，小盘价值指数-0.83%，中盘成长指数-9.77%，中盘价值指数7.99%，大盘成长指数-6.67%，大盘价值指数13.67%。总的来说，本报告期内，小盘成长表现最差，大盘价值表现最优；价值风格继续占优，大盘股相对于小盘股表现更好。本产品践行多因子的量化选股框架，主要依托逻辑清晰、长期表现稳定的因子来对股票进行打分，同时结合风险模型来构建一篮子股票组合。基本面因子层面，我们在对公司的成长潜力和经营质量进行精细化评估的同时也会控制组合整体的估值；在技术面因子的使用上，我们则更为谨慎和严格。在组合管理方面，本基金采用数量化模型驱动的选股策略为主导投资策略，结合市场宏观环境，依靠严格的投资纪律和风险控制，追求在控制风险的前提下获得超越基准的回报。本基金成立于24年一季度，产品成立后前期都在建仓过程中，到4月中旬达到高仓位，在建仓完成之后不会做太多仓位的变化，基本维持一个相对高位的运作。从归因上看上半年价值、质量、分析师等因子为我们带来了正贡献，市值、流动性等因子为我们带来了负贡献。在未来我们也会坚持既有模型和策略，在风格和行业上对标基准，注重在风格和行业内的多因子选股，发挥量化投资在分散化选股和跟踪误差管理方面的特色。