博时中证500指数增强C(005795) - 基金经理

2024年三季度，A股市场连续调整了两个多月，随后在不断推出的利好刺激政策叠加下，于季度末迎来反转。上证指数当季上涨12.44%，中证500指数单季上涨16.19%。巨大的涨幅伴随着创历史记录的日成交金额，推动了市场情绪的进一步走高，与前几个月的低迷成交环境形成了鲜明的对比。是否在成交低迷时坚持了相对积极的因子配置，成为了量化指数增强基金拉开与同行差距的胜负手。在三季度的投资操作中，本基金坚持了“市场处于底部区间”的判断，立足量化多因子模型，在平衡配置各因子的基础上，始终保持了偏成长类因子的比重，从而取得了相对稳定的投资收益。展望接下来的宏观环境，边际改善的迹象越来越明显。我们将延续当前的因子配置方向，以积极的心态应对市场变化，在控制风险的情况下，坚持暴露长期有效的因子，坚持因子配置的相对平衡和互补，争取持续跑赢业绩基准，并战胜基金业同行。

2024年上半年，A股市场首先迎来了一波流动性冲击，随后在宏观调控和基本面修复的背景下强势反弹，但好景不长，进入到二季度后，市场冲高回落。整个上半年，A股市场博弈程度增强，选股难度加大。中信一级行业中8个行业上涨，22个行业下跌，行业涨跌幅中位数约为-11%。如何在纷繁复杂的市场变化情况下，跑赢业绩基准，成为本基金首要考虑的问题。不过即便市场多有变化，本基金仍然坚持了相对稳定且偏长期的因子配置逻辑：以业绩基准指数中证500指数为锚，不做仓位择时，只追求超额收益；在因子的配置上，坚持成长、分析师、价值、动量、反转等因子的协同互补，坚持模型逻辑的合理性和一致性；控制跟踪误差，限制市值敞口的一定偏离，控制行业风险敞口的偏离。

2024年一季度，A股市场首先迎来了一波流动性冲击。随后在宏观调控和基本面修复的背景下，A股强势反转，上证指数周线五连阳后强势整理，年内收红，最终上涨2.23%。行业方面，则表现参差不齐，石油石化、银行、家电、煤炭等行业涨幅超过10%，医药、电子则跌幅超过10%，市场博弈强度加深，选股难度加大。但种种迹象显示，2024年中国宏观经济向好已成定局。先是1-2月工业出口数据由降转增，结束此前连续八个月下降态势；随后3月份制造业和非制造业PMI分别上涨1.7和1.6个百分点，来到50.8%与53.0%，再次佐证了经济的扩张状态。3月份两会的召开，则向市场传递了信心和信息，提示我们有必要以牛市的心态来期待2024年全年的A股市场走势。但我们也应当看到，全球政经环境尚不平稳：俄乌冲突还在继续，巴以危机又起波澜，产业链去全球化的情况还在延续，美元利率持续处于高位。各种潜在的风险点挥之不去，为期待中的牛市增添了不少变数。在上述背景下，本基金的投资选择更加小心谨慎。从2021年以来，小市值因子持续表现良好，但在今年一季度迎来了较大的波动。我们认为，小微公司的走势大概率会分化。作为整体，小微公司“炒壳”的逻辑不可持续性，只有真正有业绩增长的、能为投资者带来真实回报的小公司才能走出来，而对那些没有业绩甚至造假的小微公司，退市是其终极归宿。因此，小市值因子的性价比降低，将不再是重点的配置目标。展望2024年接下来的行情，我们认为，A股仍将以结构性牛市为主，博弈的强度继续加大。从因子配置的角度上看，小市值因子的波动性将加大，性价比降低，基本面一类的因子则会有良好的表现。本基金以跑赢业绩基准为目标，在控制跟踪误差的情况下，坚持多模型多策略的框架，坚持暴露长期有效的因子，包括但不限于成长类因子、价值类因子等，适当使用人工智能模型的成果，争取取得长期稳定的超额收益。

2023是市场结构分化的一年，成长、价值、大盘、小盘、微盘，不同特点的个股走出了迥异的趋势。机构重仓的大盘、成长类个股普遍回调，而机构参与度不高的小微盘、价值类个股则普遍向上。此外，行业也出现了较大分化，通信、传媒等涨幅超过或接近20%，消费者服务、房地产、电力设备及新能源板则跌幅超过20%。各类资产股价表现的差异，不再仅由基本面驱动，而更多来自估值的变化、体现了市场博弈的结果。特别是小微盘公司，不管是哪个行业，也不管公司基本面如何，2023年的股价表现普遍较好。重仓小微公司的基金业绩良好，吸引了更多的资金申购；增量资金配置到这些资产中，又进一步推升了小微公司的估值，形成了“正反馈”。到了四季度，这种博弈特征进一步强化，小微公司相对其它公司的股价出现了较大的超额收益，脱离了基本面的核心逻辑。在上述背景下，A股市场的投资难度大幅增加，传统的基金投资逻辑面临挑战。不过即便市场多有变化，本基金仍然坚持了相对稳定且偏长期的因子配置逻辑：以业绩基准指数中证500指数为锚，不做仓位择时，只追求超额收益；在因子的配置上，坚持成长、分析师、价值、动量、反转等因子的协同互补，坚持模型逻辑的合理性和一致性；控制跟踪误差，限制市值敞口的一定偏离，略为放松对行业偏离的限制。本基金综合使用了部门多种类别的增强模型，也包括人工智能模型。我们尝试对一类模型的投资逻辑和经济学含义都进行分析理解，并在此基础上对模型分配权重。多类模型的综合使用，有效的降低了产品的跟踪误差，加强了超额收益的稳定性。从全年实际投资效果来看，本基金相对于业绩比较基准，取得了一定的超额收益。