杨林 - 基金投资策略和运作

进入三季度以来，A股市场延续了二季度的上行趋势并进一步加速，市场在科技板块轮番驱动下取得较大涨幅。总体来看，三季度市场受到的海外扰动因素相对较少，叠加国内流动性相对宽裕，同时权益市场性价比较高，机构资金持续流入权益市场。微观上来看，上市公司定期报告显示成长板块盈利持续上修，进一步提振了市场信心，带动主要指数持续上行。　　从风格方面来看，三季度市场大小盘风格表现差异不大；但价值与成长风格出现较大分化，成长风格显著占优；行业方面，通信、电子、有色、电力设备等行业上涨较多；而银行、综合金融等行业则出现小幅度下跌。　　投资策略方面，本基金作为股票型指数增强基金，基于对公司及行业基本面的持续跟踪，通过量化选股模型，从行业、规模、估值、成长、盈利、一致预期、量价指标等角度进行股票优选，并在兼顾基准指数的风险收益特征和组合风格暴露的基础下对策略进行优化，构建最终的股票投资组合，力争在控制跟踪误差的同时为投资者提供高于业绩比较基准的投资收益。

运作分析上，回顾三季度，A股市场呈现出结构性行情的鲜明特征，在多个方面可圈可点。从指数表现来看，A股主要指数呈现“多数上涨、分化明显”的格局，成长类指数成为绝对主角。其中，创业板指三季度累计涨幅达50.40%，科创50指数同样表现强势，三季度累计上涨49.02%，与创业板指共同构成成长板块的“双引擎”；深证成指和上证指数也展现出扎实的上涨态势，三季度分别累计上涨29.25%和12.73%。交易活跃度也是三季度市场的核心亮点，三季度A股单日成交额超过2万亿元的交易日已成“新常态”，资金面的充裕与市场情绪的回暖形成正向循环，或将为行情的延续提供坚实支撑。从风格表现来看，高波动、成长、动量等风格整体领先，小微盘超额收益持续回撤，但以季末的表现来看，高波动风格开始回撤，而成长和盈利等基本面风格则持续稳定走强，显示市场正在逐步回归理性，以基本面驱动的“慢牛”行情有望持续。整体来看，本轮上涨主要驱动力来源于情绪推动的估值修复，随着监管部门自2024年四季度以来出台一系列提振股市的措施，以及美联储的二次降息，市场信心得到有效恢复，科技创新板块（如半导体、人工智能）表现尤为强劲，成为推动市场情绪上行的关键力量。　　展望四季度，“金九银十”和年底消费旺季来临，有望推动消费在四季度出现低位回升，内需大概率继续呈现弱复苏态势。政策层面，四季度是重要的政策观察窗口，市场对“十五五”规划抱有较高期待，“反内卷”政策也将持续推进。此外，市场即将进入三季报验证期，将验证前期政策效果，总体来看国内政策大概率仍偏积极。海外方面，随着中美谈判共识累积、美联储降息落地将有效推升人民币资产吸引力，有望吸引全球资本流入。因此我们认为四季度市场仍将保持震荡上行趋势，配置上聚焦基本面和景气确定性及政策催化方向，短期关注过热题材的回调风险。　　投资策略上，本基金仍以类指增策略为主，主动量化策略为辅，构建AI+多策略的投资体系，具体的：　　类指增策略：本基金以人工智能技术/机器学习方法为主要收益预测模型，辅以传统多因子模型、股指期货贴水等多种手段增厚超额收益。报告期内，管理人保持较高比例的股票持仓在中证500和中证1000成份股以内。　　主动量化策略：本基金吸收了高阶PB-ROE体系，通过模型筛选的公司同样多处于中证500和中证1000成份股以内，与类指增策略形成了交叉融合，实盘以来绩效符合预期。　　风险控制上，鉴于市场上对小微盘的讨论逐渐增多，本基金也对持仓的风格因子暴露进行了分析，从结果看，本基金在小市值、非线性市值上风控较严格，表明没有通过市值下沉和暴露微盘来获取收益，其他主要风格上，呈现低估值，高盈利，低流动性、低残差波动率特征，符合A股市场长期逻辑，配置较为合理。

2025年一季度以来，在“DeepSeek”等科技领域的突破驱动下，中国资产重估的热度不断攀升。同时，在政策护航下，消费、房地产以及企业盈利等高频数据显示国内基本面企稳已有一定迹象。热点驱动、基本面企稳预期催化下，市场交投活跃度维持在历史较高水平，投资者情绪保持高涨。　　进入二季度，4月受关税冲击影响，市场短期大幅度下挫，但在基本面具备韧性、流动性相对充裕、市场整体性价比仍较高的背景下，指数迅速开启走势修复。5月初，中美达成阶段性关税协议，外部不确定性因素有所弱化，市场继续震荡上行。整体来看，二季度市场虽然受到阶段性外部因素冲击，但交投活跃度整体仍维持在历史较高水平，投资者情绪较为积极。　　总结来看，上半年热点驱动+基本面企稳预期持续催化市场的投资者情绪。虽然指数层面，市场整体上行幅度不大，但内部热点板块较多，呈现出较为显著的结构性行情。 　　风格上，上半年市场风格表现较为稳定，小市值风格受益于流动性驱动、市场风险偏好提升等因素，持续表现较好；成长价值风格上，市场表现有阶段性差异，但全区间来看，整体较为均衡。行业上，有色金属、银行、传媒、国防军工等行业上半年涨幅居前，煤炭、房地产、食品饮料、石油石化等行业表现相对靠后。　　投资策略方面，本基金作为股票型指数增强基金，基于对公司及行业基本面的持续跟踪，通过量化选股模型，从行业、规模、估值、成长、盈利、一致预期、量价指标等角度进行股票优选，并在兼顾基准指数的风险收益特征和组合风格暴露的基础下对策略进行优化，构建最终的股票投资组合，力争在控制跟踪误差的同时为投资者提供高于业绩比较基准的投资收益。

回顾上半年，A股市场震荡上行，上证指数突破3400点后创年内新高，深证成指和创业板指也有较好表现。从成交量来看，A股整体日成交额多保持在万亿以上高位，显示市场情绪明显回暖。从国内外宏观环境来看，尽管特朗普发起的对等关税和复杂的地缘博弈大幅抬高了全球贸易的摩擦成本，但5月的经济数据保持了较强的韧性，多项经济指标超市场预期，我国经济增长的相对确定性有望继续带来资产价格重估，为增量资金流入提供信心支撑。从涨跌结构来看，行业层面，受稳定币政策法案、以伊冲突等影响，综合金融、通信、国防军工等行业涨幅靠前，而偏消费属性行业则依旧低迷。风格层面，小微盘风格在贸易战后再度走强，多次创历史新高，同时在行业轮动速度加快的背景下，高波动风格超额收益同样显著，此外成长和盈利等偏基本面风格也有一定幅度的超额收益。　　投资策略上，本基金仍以类指增策略为主，主动量化策略为辅，构建AI+多策略的投资体系，具体的：　　类指增策略：本基金以人工智能技术/机器学习方法为主要收益预测模型，辅以传统多因子模型、股指期货贴水等多种手段增厚超额收益。报告期内，管理人保持较高比例的股票持仓在中证500和中证1000成份股以内。　　主动量化策略：本基金吸收了高阶PB-ROE体系，通过模型筛选的公司同样多处于中证500和中证1000成份股以内，与类指增策略形成了交叉融合，实盘以来绩效符合预期。　　风险控制上，鉴于市场上对小微盘的讨论逐渐增多，本基金也对持仓的风格因子暴露进行了分析，从结果看，本基金在小市值、非线性市值上风控较严格，表明没有通过市值下沉和暴露微盘来获取收益，其他主要风格上，呈现低估值，高盈利，低流动性，低残差波动率特征，符合A股市场长期逻辑，配置较为合理。

基金运作上，作为指数增强基金，本基金始终保持较高仓位运作，不主动择时，秉持以概率取胜的方式、以风险调整后收益为目标，力争跑赢指数，增厚投资收益。　　投资策略上，本基金以人工智能技术/机器学习方法为主要收益预测模型。具体来看，基本面因子和量价因子是两类最重要的量化选股因子，都具有长期的投资价值，我们在模型中都进行了长期配置。根据绩效上限，所配置的量价类因子的权重相对更高，权重配置不会在短期内随意改动。报告期内，本基金还辅以传统多因子模型、股指期货贴水等多种手段增厚超额收益。　　选股范围上，管理人进一步规则化了股票池的定期筛选机制，在公司股票池基础上进行正向因素筛选和负向因素剔除，并将筛选结果作为基金选股范围。　　风险控制上，本基金延续了2024年的两次重要迭代，分别解决了流动性缺失行情下组合非线性敞口的配平问题，以及肥尾行情下因子失效的问题，提高了超额稳定性。2025年一季度，市场虽没有大的突变行情，但上述风控措施仍起到了一定帮助，基金取得了相对基准的正超额收益。

投资策略上，本基金采用类指数增强股票投资策略，基于人工智能技术/机器学习方法为主要收益预测模型。具体来看，基本面因子和量价因子是两类最重要的量化选股因子，都具有长期的投资价值，我们在模型中都进行了长期配置。根据绩效上限，所配置的量价类因子的权重相对更高，权重配置不会在短期内随意改动。报告期内，本基金还辅以传统多因子模型、股指期货贴水等多种手段增厚超额收益。报告期内，管理人保持较高比例的股票持仓在中证500和中证1000成份股以内。　　去年国庆以来，市场交投明显活跃，结构性机会频现，对于主动量化的多头策略，保留行业信息更为有利，而不必像行业中性的指增产品只能依赖于选股，这类策略有助于捕捉广泛、持久的回报驱动因素。由于大市值公司早已被充分定价，而市场对中小市值公司的价值盈利预期不够，因此通过模型筛选的公司同样多处于中证500和中证1000成份股以内，与类指增策略形成了交叉融合。本基金通过前期运作，已积累了一定历史超额收益，在此基础上，管理人于本季度下旬配置了少量仓位在主动量化框架下长期收益较好的多头策略，以进一步提高产品的收益获取能力，实盘以来绩效符合预期。　　选股范围上，管理人进一步规则化了股票池的定期筛选机制，在公司股票池基础上进行正向因素筛选和负向因素剔除，并将筛选结果作为基金选股范围。　　风险控制上，本基金延续了2024年的两次重要迭代，分别解决了流动性缺失行情下组合非线性敞口的配平问题，以及肥尾行情下因子失效的问题，提高了超额稳定性。2025年一季度，市场虽没有大的突变行情，但上述风控措施仍起到了一定帮助，基金取得了相对基准的正超额收益。　　风险收益定位上，从风险收益特征匹配出发，主动量化基金相较普通指数增强基金有更大的自由度，也承担了更大的风险，因此在市场较好时，主动量化基金的表现有望强于或不显著弱于指数增强基金。

回顾2024年，如无国庆行情启动，沪深300指数将会是年线四连阴，恒生指数将会是年线五连阴。前三季度市场以央企、红利等防御风格为主，而四季度则上演了2015年杠杆牛的行情，尤其是10、11月两个月，越是没有盈利、没有股息的公司，抛压越轻，上市公司的基本面反而不再重要。前三季度，上市公司净利润延续负增长，流动性推动的估值回升是股市的上涨的主要驱动因素。主动型基金规模在四季度首次低于被动型基金，预计未来被动型基金份额将会进一步提高。　　投资策略上，本基金基于人工智能技术/机器学习方法构建收益预测模型。具体来看，基本面因子和量价因子是两类最重要的量化选股因子，都具有长期的投资价值，我们在模型中都进行了长期配置。根据绩效上限，所配置的量价类因子的权重相对更高，权重配置不会在短期内随意改动。　　选股范围上，管理人 进一步规则化了股票池的定期筛选机制，在公司股票池基础上进行正向因素筛选和负向因素剔除，并将筛选结果作为基金选股范围。　　风险控制上，　　a)非线性风险因子：自二季度末起，管理人针对基准指数定制了对应的风险因子，并将其与其他重要风格因子一并约束到较小范围以内。从研究结果来看，在不干预选股范围、不改变模型配比的情况下，通过上述风控策略的迭代，基本能起到规避这几次小盘股崩盘事件对基金的冲击，且在正常年份下的模型整体收益能力也未受太大影响。经过完整下半年的实盘运作，基金净值表现符合预期，特别是在2024年12月微盘股下跌时期，基金净值和相对收益表现也较为稳健。　　b)肥尾状态因子：管理人参考当日市场量价状态，判定当下市场行情是否处于异常阶段，将这一信息提炼为肥尾状态因子，并将其与常规风险因子、非线性风险因子等一并约束。　　投资运作上，作为指数增强基金，本产品始终保持较高仓位运作，不主动择时，秉持以概率取胜的方式、以风险调整后收益为目标，力争跑赢指数，增厚投资收益。

回顾2024年，如无国庆行情启动，沪深300指数将会是年线四连阴，恒生指数将会是年线五连阴。前三季度市场以央企、红利等防御风格为主，而四季度则上演了2015年杠杆牛的行情，尤其是10、11月两个月，越是没有盈利、没有股息的公司，抛压越轻，上市公司的基本面反而不再重要。前三季度，上市公司净利润延续负增长，流动性推动的估值回升是股市的上涨的主要驱动因素。主动型基金规模在四季度首次低于被动型基金，预计未来被动型基金份额将会进一步提高。　　投资策略上，本基金采用类指数增强股票投资策略。基于人工智能技术/机器学习方法构建收益预测模型。具体来看，基本面因子和量价因子是两类最重要的量化选股因子，都具有长期的投资价值，我们在模型中都进行了长期配置。根据绩效上限，所配置的量价类因子的权重相对更高，权重配置不会在短期内随意改动。　　选股范围上，管理人进一步规则化了股票池的定期筛选机制，在公司股票池基础上进行正向因素筛选和负向因素剔除，并将筛选结果作为基金选股范围。报告期内，管理人保持较高比例的股票持仓在中证500和中证1000成份股以内。　　风险控制上，　　a)非线性风险因子：管理人参考指数定制了对应的风险因子，并将其与其他重要风格因子一并约束到较小范围以内。实盘运作期间，基金净值表现符合预期，特别是在2024年12月微盘股下跌时期，基金净值和相对收益表现也较为稳健。　　b)肥尾状态因子：管理人参考当日市场量价状态，判定当下市场行情是否处于异常阶段，将这一信息提炼为肥尾状态因子，并将其与常规风险因子、非线性风险因子等一并约束。　　风险收益定位上，从风险收益特征匹配出发，主动量化基金享有比普通指数增强基金更大的自由度，也承担了更大的风险，因此在市场较好时，主动量化基金的表现有望强于或不显著弱于指数增强基金。从结果看，本基金的表现符合这一定位。

投资策略上，本基金采用类指数增强股票投资策略，基于人工智能技术/机器学习方法构建收益预测模型。具体来看，基本面因子和量价因子是两类最重要的量化选股因子，都具有长期的投资价值，我们在模型中都进行了长期配置。根据绩效上限，所配置的量价类因子的权重相对更高，权重配置不会在短期内随意改动。　　选股范围上，管理人通过研究年内监管政策，在公司股票池基础上进行正向因素筛选和负向因素剔除，并将筛选结果作为基金选股范围。并将保持较高比例的股票持仓在中证500/中证1000成份股以内。　　风险控制上，　　a)非线性风险因子：管理人参照指数定制了对应的风险因子，并将其与其他重要风格因子一并约束到较小范围以内。实盘运作期间，基金净值表现符合预期，特别是在三季末最后一周，基金净值表现也较为稳健。　　b)股票板块因子：基于科创板、创业板的涨跌幅范围（±20%）区别于主板股票（±10%），在预期未来市场波动放大的情景下，管理人自下季度初开始对该部分板块也进行了单独约束。　　风险收益定位上，从风险收益特征匹配出发，主动量化基金享有比指数增强基金更大的自由度，相应也承担了更大的风险。在市场较好时，主动量化基金的表现有望强于或不显著弱于指数增强基金。从结果看，本基金的表现符合这一定位。

投资策略上，本基金基于人工智能技术/机器学习方法构建收益预测模型。具体来看，基本面因子和量价因子是两类最重要的量化选股因子，都具有长期的投资价值，我们在模型中都进行了长期配置。根据绩效上限，所配置的量价类因子的权重相对更高，权重配置不会在短期内随意改动。　　选股范围上，管理人通过研究年内监管政策，在公司股票池基础上进行正向因素筛选和负向因素剔除，并将筛选结果作为基金选股范围。　　风险控制上，　　a)非线性风险因子：自上季度末起，管理人针对基准指数定制了对应的风险因子，并将其与其他重要风格因子一并约束到较小范围以内。从研究结果来看，在不干预选股范围、不改变模型配比的情况下，通过上述风控策略的迭代，基本能起到规避这几次小盘股崩盘事件对基金的冲击，且在正常年份下的模型整体收益能力也未受太大影响。经过完整的三季度实盘运作，基金净值表现符合预期，特别是在三季末最后一周，基金净值表现也较为稳健。　　b)股票板块因子：管理人注意到科创板、创业板的涨跌幅范围（±20%）区别于主板股票（±10%），在预期未来市场波动放大的情景下，管理人自下季度初开始对该部分板块也进行了单独约束。

投资策略上，本基金基于人工智能技术/机器学习方法构建收益预测模型。具体来看，基本面因子和量价因子是两类最重要的量化选股因子，都具有长期的投资价值，我们在模型中都进行了长期配置。根据绩效上限，所配置的量价类因子的权重相对更高，权重配置不会在短期内随意改动。　　策略迭代上，本基金上半年在选股范围、风格偏离、指数结构层面进行了迭代：　　1) 选股范围上，新“国九条”颁布之后，本基金顺应资本市场改革动态，在公司股票池基础上进行了正向优选和负面剔除。　　2) 风格控制上，今年以来大盘股风格（Size）和中盘股风格（Non-Linear Size）与历史过往走势出现了较大背离，加大了风格因子的控制难度。二季度末，本基金将以上风格因子的暴露控制在较小的敞口以内。　　3) 指数结构上，我们针对基准指数定制了对应的非线性风险因子，并在二季度末将其与其他重要风格因子一并约束到较小范围以内。　　从研究结果来看，在不干预选股范围、不改变模型配比的情况下，通过上述风控策略的迭代，基本能起到规避这几次小盘股大跌事件对基金的冲击，且在正常年份下的模型整体收益能力也未受太大影响。

风格因子上，1-2月份市场的深度调整是在前期大量资金涌入小微盘股的背景下，伴随着止损盘卖出、雪球敲入、DMA平仓等多重风险因素共振的极端情景。在此期间，市值因子（Size）出现了大幅的反向运动，意味着过去三年间高歌猛进的小市值股票暂时偃旗息鼓，而大市值股票则在前两个月表现强劲。同样，非线性市值（Non-Linear Size）、盈利回报率（Earning Yield）同样也走出了一波强劲的势头。　　随着市场风险得到释放，稳定资金继续留在场内，3月后风格因子逐渐回归历史运行轨道，小市值（Size）重新走强，非线性市值（Non-Linear Size）倒V型回归、盈利回报率（Earning Yield）进入震荡。我们预计后续Size、 Non-linear Size等风格因子往后一段时间内再次出现类似极端情况的概率较低。　　Alpha因子上，部分量化私募和公募管理人本轮回撤较大，资金持续流入趋势或有所减缓，市场的拥挤度下降，中长期看，后市的超额预期反而可以乐观一些。低吸高抛属性的雪球、融券T0等策略退出，市场的波动率可能抬升，对量价因子占比较高的管理人也较为友好。　　指数估值上，2024年一季度末，中证500指数的市盈率、市净率分别为22.0倍、1.65倍，处于该指数自基期以来的估值低位，对投资者的吸引力有所上升。　　投资价值上，中证500指数市值规模居中，汇聚了医药、电子、计算机等高新成长行业，盈利潜力较高，同时还汇聚了较多比例的有色、基础化工等周期行业，指数历史表现弹性较高。　　投资策略上，本基金基于人工智能技术/机器学习方法构建股票量化组合：　　（1）因子挖掘上，我们紧密跟踪前沿研究成果，完善中长期选股逻辑，机器学习挖掘短期市场规律，并利用海量历史数据进行验证。　　（2）因子合成上，我们采用多重非线性方法综合预测，相比传统量化策略更好捕捉高阶矩的隐藏alpha。　　（3）组合优化和风险管理上，我们自建风险因子体系，自建组合优化模块，降低与其他管理人同质化风险；演绎和归纳风险因子，评估适当风控措施。　　（4）模型迭代上，我们根据市场变化以及深入研究，持续复核检验模型，并对模型涉及的因子与策略进行修正与调整，改善模型的有效性与稳定性。　　风险控制上，我们主要依靠选股来获取收益，不过分依靠行业观点或者板块观点；通过收紧风格因子上的敞口，不在个别的风格做过多偏离；将成分股外选股比例控制在行业居中水平，不在微盘股上做过多暴露。　　策略迭代上，一方面，节后模型已表现出较强的预测能力，另一方面，开年这段时间属于偏极端情况，样本小，权重低，经测试放入模型重新训练效果不大，综合来看仍保持当前选股模型不变。我们将在因子挖掘上密切跟踪基本面、量价因子的新研究，在策略开发上跟踪机器学习的最新进展。　　投资运作上，作为指数增强基金，本产品始终保持高仓位运作，应对基金申购赎回不主动择时，秉持以多种大概率取胜、以风险调整后收益为目标的方式力争跑赢指数，增厚投资收益。