李子昂 - 基金投资策略和运作

本季度，市场呈现震荡格局，前期集中上涨的科技和成长板块出现不同程度回落，科创50指数跌幅较大，市场分化程度有所缓解，组合的超额回撤也有一定修复。今年的市场整体有着较为明显的变化，交易结构的多元化、核心题材的持续性以及成交量的大幅放大让市场结构也变化显著，这也需要我们的模型能更好地适应这种变化，在更多的股票域里呈现有效性。宏观方面，出口韧性犹存，消费仍需补贴政策提振，受地产拖累，投资依然承压，股市也在一定程度对经济有所反应，传统消费、地产、建筑等板块持续承压。本产品成立之初恰逢科创50大涨，我们建仓相对稳健，因此Beta端有一定影响，而8、9月的大盘成长行情也对Alpha有一定损害，进入4季度，行情平复后Alpha有所修复。展望后续，随着股市赚钱效应的强化，新增资金仍有望入市，我们对市场仍旧相对乐观，但也要警惕风格轮动、题材切换给超额收益带来的波动。

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本季度，市场风格出现明显变化，8月份开始科技和成长成为引领市场上涨的主旋律，前期表现不错的小盘股涨幅较低，同时，市场走势也相对极致，股票涨幅分化明显，指数上涨更多由核心权重股带动，而大部分股票却难以跟上指数。由于组合在风格暴露上相对比较克制，特质收益也相对比较稳定，因此组合在本轮市场行情中的回撤相对可控。量化策略的本质是学习历史上的股价运行规律从而找到适合投资的股票组合，所以对于风格突变的市场环境会表现出一定的不适应性，但随着新数据纳入训练，这种不适应会得到一定缓解；随着市场逐渐平稳，模型的适应性也会更好。每一次量化出现较大负超额的时候，变与不变都会被拿出来讨论，这不仅涉及长期规律与短期波动的权衡，更是对波动产生原因的判断，流动性造成的负超额可能会随着流动性的修复而恢复，而核心风格切换造成的负超额可能需要更多时间缓解。站在当下，市场交投活跃，流动性宽松，风险偏好较高，宏观经济虽有压力，但中国制造韧性仍在。我们一方面在通过模型迭代解决模型适应性问题，另一方面也在尝试通过模型多样性应对突变的市场行情，力争使组合的风险收益更有性价比。

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