长城久泰沪深300指数C(006912) - 基金经理

二季度A股主要指数沪深300、中证500、中证1000、创业板指呈下跌趋势，风格来看，小盘与成长性指数下跌更大；受“国九条”和退市新规影响，微小市值个股流动性风险表现突出，红利与价值类因子较为抗跌；相比一季度，随着个股波动逐渐降低，市场从尾部风险交易回归到常态化的市场参与结构，交易性数据产生的因子有效性逐渐回归。　　报告期内，本基金主要通过深度学习等神经网络方法广泛挖掘市场有效因子，并充分利用人工智能等算法进行多因子组合，严格控制行业与风格的相对偏离风险；基于市场对于中小股票的认知变化，模型在股票池的基础构建中优化了价值性的筛选因子，量化算法在因子挖掘中利用了不同风险下数据的学习提高因子稳健性；从策略分散性考虑，结合因子动量、价值、市场资金流向等分析，增加了长期趋势性因子的有效配置。

一季度权益市场波动较大，债券市场相对表现更好。A股主要指数先跌后涨有所分化，沪深300上涨，中证500、中证1000、创业板等小盘成长性指数下跌；风格方面，市场广度效应消失，微小市值个股流动性风险表现突出，微观交易上出现了不同于过去三年的统计规律甚至是三倍标准差之外的现象，这些尾部风险极大影响了市场参与者的交易结构和交易行为，这对部分交易性数据产生因子为主的量化策略带来了较大负面贡献。　　报告期内，本基金主要通过深度学习等神经网络方法广泛挖掘市场有效因子，并充分利用人工智能等算法进行多因子组合，受市场尾部风险影响因子与模型在短期表现不佳，由于组合在α、β暴露上两边同时带来负向贡献， 基金超额收益跑输较大；但从长远来看，一季度的市场交易波动不会是常态，市场未来会逐渐恢复到新的稳态水平，人工智能算法对于因子挖掘与模型融合将进一步利用不同风险下数据的学习提高稳健性，超额收益有望逐渐修复。

2023年A股市场总体较弱，多数大型宽基指数表现不佳。受预期波动影响，蓝筹指数沪深300在年初快速反弹后持续下跌，全年下跌超10%，弱势下中证1000等小市值指数相对较好。风格来看，小微市值、红利、价值、低波动因子表现突出，成长性指数跌幅较大；与之对应的低估值行业表现较好，银行、煤炭、电力等传统行业获得资金持续关注，以人工智能为主要投资标签的TMT产业链上下半年波动巨大，难有稳定赚钱效应，消费类行业受经济修复预期影响资金流出。资金面看，外资在年初快速流入后持续流出，全年北向资金流动对市场扰动较大，影响了交易情绪。　　报告期内，市场股以存量博弈为主，缺乏持续的增量资金，在少部分缺乏基本面支撑的个股上资金比较聚集，基本面因子动能不够，使得增强指数的超额收益因子较往年变化巨大，估值的波动远远大于业绩波动，虽然个股权重约束较为严格，但区间内相关个股相对劣势明显，因此区间内跑输业绩基准；随着市场信息消化速度提高，行业、风格轮动较快，为更好的捕捉广度投资机会，本基金在α因子上全面转向了人工智能研究因子；在风险因子部分，风格上低配了市值因子，考虑到市场总体估值偏低，组合加大了对于β因子的暴露，。　　本基金基于长城基金量化投资研究平台的研究成果，采用量化多因子模型，基于上市公司的历史数据，借助数量化的技术手段，寻找对股票收益有预测性的指标作为因子；在组合层面上，根据基准指数的特点严格控制行业偏离以及个股偏离，并在综合考虑预期风险和收益水平基础上进行组合权重优化，力争有效跟踪基准指数的同时获取超额收益。

三季度市场震荡下行，以陆股通为代表的外资显著流出，沪深300、中证500、创业板等主要宽基指数均表现不佳。从风格上看，三季度延续了今年以来小盘、微盘股的强趋势，市值因子表现抢眼；下行市场下红利、低波因子也表现不错。行业上看，上游周期品表现更好，煤价淡季不淡、全球油价上涨，带动了以煤炭、石油石化为代表传统能源行业强势；新能源行业则受产能扩张和竞争格局影响，跌幅明显；TMT的相关产业链个股三季度呈现回归趋势，缺乏赚钱效应。  报告期内，本基金强化了多数据源、人工智能算法对于量化因子的研究，在风格上低配了市值，考虑市场持续进入底部区域，逐渐加大了组合的β风险控制，增加市场修复时的组合弹性；在因子和风险模型的配合下，组合三季度表现不错，显著跑赢基准指数。   本基金基于长城基金量化投资研究平台的研究成果，采用量化多因子模型，基于上市公司的历史数据，借助数量化的技术手段，寻找对股票收益有预测性的指标作为因子；在组合层面上，根据基准指数的特点严格控制行业偏离以及个股偏离，并在综合考虑预期风险和收益水平基础上进行组合权重优化，力争有效跟踪基准指数的同时获取超额收益。