光大保德信风格轮动混合C(007499) - 基金经理

本基金采用机器学习量化模型，按产品合同与风格库要求，在限定股票池内选取预期收益高的股票，同时控制好策略组合与基准的行业、风格、个股的风险偏离度，通过组合优化工具计算个股权重，构建组合。机器学习模型的输入数据，除了常用的选股指标，例如：估值、成长、量价等，还会借助机器算力，让模型从不同类型输入数据中去学习挖掘低相关性的选股因子，并根据市场风格变化自学习合适的因子配比权重。二季度A股小市值风格尤为突出，市值最小400只股票当月涨幅超过20%，大幅跑赢市场主流宽基指数。行业上，军工，银行，通信行业当季涨幅领先，都超过10个点，食品饮料、家电、钢铁行业表现较弱。价值风格反弹，科技成长类股票有所回撤。A股日均成交额由一季度的 1.5万亿，降为1.2万亿；期权市场上，宽基指数隐含波动率持续走低，市场情绪降温明显。本产品在保证各个风格库配置比例要求的前提下，严格控制行业、个股、风格偏离。低波动、小市值风格强势的市场有利于在全市场范围内选股的量化策略。

本基金采用机器学习量化模型，按产品合同与风格库要求，在限定股票池内选取预期收益高的股票，同时控制好策略组合与基准的行业、风格、个股的风险偏离度，通过组合优化工具计算个股权重，构建组合。机器学习模型的输入数据，除了常用的选股指标，例如：估值、成长、量价等，还会借助机器算力，让模型从不同类型输入数据中去学习挖掘低相关性的选股因子，并根据市场风格变化自学习合适的因子配比权重。一季度股票市场整体呈现高 beta 风格特征，高估值、高波动的科技类股票表现抢眼，价值、红利类风格承压。这和量化策略比较偏好的低波动风格相斥，做超额收益难度较大；我们适当收紧了产品的beta风险暴露，降低beta风险对超额收益的冲击。市场进入三月中旬年报验证期后，市场情绪有所降温，前者涨幅较大但没夯实业绩的公司股价回调较多，价值红利风格走强。本产品将谨慎控制各个市场风险敞口暴露，力争在多变的市场中获取超额收益。

本基金采用机器学习量化模型预测股票未来短期收益，按产品合同与风格库要求，在限定股票池内选取预期收益高的股票，同时控制好策略组合与基准的行业、风格、个股的风险偏离度，通过组合优化工具计算个股权重，构建组合。机器学习模型的输入数据，除了常用的选股指标，例如：估值、成长、量价等，还会借助机器算力，让模型从不同类型输入数据中去学习挖掘低相关性的选股因子，并根据市场风格变化自学习合适的因子配比权重。2024年市场经历了两次剧烈波动，一是年初的小微盘波动，二是三季度末的市场大涨；按照历史数据估算，如此大的波动幅度都是相对小概率事件，对量化策略产生了较大冲击。量化模型是对历史规律的发掘总结，需要足够量的数据，没法在短时间内学习到市场的剧烈变化；市场短期剧烈波动过去后，投资者情绪渐缓，价格波动回归常态，量化策略逐渐适应新的市场环境。

2024年第三季度，宏观经济在曲折中稳步复苏，9月中下旬美联储降息落地后，国内开始密集发布政策组合拳，积极推出经济刺激政策，市场情绪持续向好，交易活跃度显著提升，在券商、TMT等行业上反弹较为迅猛。随着后续政策不断细化落地，A股整体有望持续向好，相对于前期普涨行情，后续在行业风格可能将有所分化。本基金将继续使用量化策略模型优选个股，注重基本面指标与技术面相结合，保持行业均衡配置，力争基金资产的保值增值。