海富通量化前锋股票C(005188) - 基金经理

2024年三季度国内经济仍维持弱复苏的格局。一方面消费、投资等数据有所钝化，但另一方面领先的信心指数有所企稳修复。特别是临近9月底，随着一系列增量政策陆续推出，市场对此给出了积极的反应，结合美联储超预期降息的推动，国内和海外的资金产生共振，对中国资产的关注度迅速升温，风险偏好明显改善。市场交易主线从红利、价值等防守方向，开始转向成长、科技等更为积极的主题，市场交易活跃度显著提升。从市场表现来看，三季度市场先跌后涨。创业板以29.2%的涨幅领涨主要指数，上证指数和深成指数涨幅分别为12.4%和19.0%。其他规模指数涨幅较为接近，沪深300、中证500、中证1000和中证2000涨幅分别为16.1%，16.2%，16.6%和17.7%。行业方面，非银以41.7%的涨幅位居第一，其他涨幅较多的行业还包括房地产、商贸零售、社会服务、计算机和传媒等。煤炭、石油石化和公用事业等表现靠后。基金投资策略方面，本基金通过风险模型限制行业和个股偏离，保持投资组合的风格暴露在合理范围之内。三季度市场先跌后涨，量化策略的选股风格也有了明显的转变。我们积极调整模型，在因子和策略层面及时补充反映市场动向的新想法，在风险管理层面也适时调整风险敞口暴露，以期在市场转向期能更好地适应市场变化。

2024年上半年国内经济温和复苏，但修复力度有待增强。经济数据在3、4月份改善以后，5、6月份重新放缓，二季度GDP增速弱于预期，同时PMI制造业采购经理指数在5、6月份重新回到荣枯线下方。从经济动能来看，对外出口仍然是增长的主要动力，6月份单月贸易顺差更是达到990亿美元，创历史新高。与之对比，受收入端影响，国内需求有所下降，社会消费品零售数据增幅放缓。房地产投资方面，降幅基本企稳，但反弹的势能仍在积蓄。金融数据方面，人民币贷款和社融增速双双放缓，从去年的10%以上回落至8-9%的区间。价格数据中CPI较为稳定，同时PPI降幅明显放缓，预计下半年转正概率较大。海外方面，美国经济数据较好，但6月以来就业数据有所走弱，叠加近期CPI数据回落，市场对9月份开启降息的预期逐步增强。从金融市场来看，权益市场主要指数以下跌为主，上证指数为-0.25%，沪深300为0.89%，创业板指为-10.99%。风格方面偏向防守，中证红利、上证50等指数涨幅居前，中小市值的中证1000、中证2000等跌幅较大。行业方面同样如此，表现靠前的板块是银行、煤炭、石油石化、家电、电力及公用事业，跌幅较大的板块是消费者服务、计算机、商品零售、传媒、医药。策略方面，本基金采用基于机器学习的市场基金持仓结构跟踪模型，测算同类基金的持仓风格和行业配置。同时，以量化多因子选股体系为框架，以人工智能深度学习模型为核心，采用多维度历史数据构建选股模型，并通过组合优化的方式构建符合基金持仓风格的投资组合。在运作方面，本基金严格约束行业和个股权重，并通过风险模型保持投资组合的风格暴露在合理范围之内。

2024年一季度，国内经济稳步复苏，CPI由负转正，PMI也上升至荣枯线以上，经济整体运行平稳。但权益市场在多重因素影响下却经历了一波较大的波动。年初，受到外资持续流出影响，权重股拖累市场，市场对于雪球产品敲入的担忧则进一步加速了市场的下行。特别是中小市值股票，受限于市场流动性，受创程度更甚。但随着稳定资金的介入，市场在春节前后迅速反弹，主要指数在一月底已经收复大半。基金投资策略方面，本基金以量化多因子选股体系为框架，以人工智能深度学习模型为核心，对多维度历史数据进行深度解析，总结归纳市场运行规律，并将相关成果系统性地应用于投资实践。同时，结合基于机器学习的市场基金持仓结构跟踪模型，力争在战胜业绩比较基准的同时，在同类型基金中获得超额收益。在运作方面，本基金通过风险模型保持投资组合的风格暴露在合理范围之内。另外，针对一季度出现的市场风格变化，我们积极调整了策略构成，基本面、机器学习等不同类型的策略配置更为均衡，以期能更好地适应不同的市场环境。

2023年，国内经济逐步复苏，全年实现GDP增速5.2%。同时物价较为平稳，全年CPI上涨0.2%。经济复苏方向较为确定，但复苏的速度略低于市场预期。特别是以房地产为代表的传统行业，对实体经济有一定的拖累作用。海外资金受制于较高的美债利率，全年先流入后流出，特别是在四季度对市场影响较大。从A股市场看，全年主要指数均以下跌为主，上证指数为-3.70%，沪深300为-11.38%，中证800为-10.37%，创业板指为-19.41%。行业板块方面，根据中信一级行业分类，通信、传媒、煤炭、家电、石油石化排名前五，涨幅分别为24.78%、19.84%、13.39%、9.13%、9.03%；消费者服务、房地产、电力设备及新能源、建材、基础化工排名后五，分别下跌41.18%、24.80%、24.65%、20.47%、17.50%。基金投资策略方面，本基金以量化多因子选股体系为框架，以人工智能深度学习模型为核心，对多维度历史数据进行深度解析，总结归纳市场运行规律，并将相关成果系统性的应用于投资实践。同时，结合基于机器学习的市场基金持仓结构跟踪模型，力争在战胜业绩比较基准的同时，在同类型基金中获得超额收益。在运作方面，本基金严格限制行业和个股偏离，并通过风险模型保持投资组合的风格暴露在合理范围之内。