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大摩量化多策略股票

  • 基金代码
    001291
  • 基金类型
    股票型
  • 最新净值/涨跌幅
    1.29/-1.30%(2026-02-13)
  • 区间涨跌幅
    3.12%(今年以来)23.68%(近一年)29.00%(成立以来) (数据截止日期:2026-02-13)
  • 数据来源
    wind
  • 最低申购费率
    0.15%(1.50%)
  • 风险类型
    中风险(R3)
  • 起投金额
    1元
    • 产品名称:大摩量化多策略股票
    • 管理人:摩根士丹利基金管理(中国)有限公司
    • 成立时间:2015-06-02
    • 产品代码:001291
    • 托管人:中国建设银行
    • 产品类型:股票型

    投资目标

    运用多种策略的量化投资模型,从不同投资维度,在不同市场情况下捕捉市场定价失效的投资机会,力争有效控制风险的基础上,实现基金资产的长期稳定增值。

    投资策略

    量化多策略体系的理念主要有两个:增强收益、分散风险。量化策略是基于市场历史数据实现的,不同市场信号需要采用不同策略和交易手段,因此建立多种策略可以弥补单一策略失效的可能并形成互补,保证整体投资业绩的持续性和增强。另一方面,策略间相关性越低,越能分散组合的整体风险,这是配置多个策略,并在策略之间设定适当比例的基本原理。 1、股票投资策略通过基金管理人开发的“多因子阿尔法模型”、“行业轮动模型”、“事件驱动模型”等各类量化模型进行股票选择并据此构建股票投资组合。在实际运行过程中,将定期或不定期的进行修正,优化股票投资组合。 (1)多因子阿尔法模型多因子阿尔法模型是建立在已在国际市场上广泛应用的多因子阿尔法模型(Multiple Factors Alpha Model)的基础上,根据中国资本市场的实际情况,由本基金管理人的量化投资团队开发的更具针对性和实用性的数量化选股模型。该模型包括以下几个步骤: ●筛选有效因子:评估标准包括公司基本面信息、分析师预期,以及公司的二级市场价格数据; ●因子的权重:不同因子代表不同选股逻辑并配以不同的权重,以反映当时市场的热点投资机会; ●因子的更替及权重的调整:定期回顾所有因子的表现情况,适时剔除失效因子或纳入新的有效因子,并且采用OLS、信息比率等方法评价因子的重要程度,定期调整因子权重。本基金利用“多因子模型因子阿尔法模型”计算每只股票的因子加权得分,并挑选总得分最高的若干只个股构建投资组合,并定期更新个股加权因子得分调整股票投资组合。 (2)行业轮动模型通过历史数据检验并融合本基金管理人在资产管理上多年积累的经验,识别出影响各个行业股价收益率的关键指标,并通过对关键指标的持续跟踪以及各行业关键指标对宏观变量的反应弹性进行横向和纵向的比较,以此判断行业是否在估值修复、触底回升的阶段。该模型包括以下几个步骤: ●各个行业驱动股价收益率的主要指标分析:选取的关键指标主要包括三个方面的变量:一种为估值指标(如PE, PB, EV/EBITDA等);第二种为“质量”指标,包括毛利率、ROE等;第三种为经济周期景气指标,如利率、贷款增速、订单、开工率等; ●判断行业是否在股指修复、触底回升的阶段 :主要包括对各行业关键指标对宏观变量(如利率、CPI、汇率等)的反应弹性进行横向比较和纵向比较; ●在经济周期不同阶段实现行业轮动:本基金将结合对经济结构和增长模式的深入分析,在经济周期的不同阶段,按照一定的次序实施行业轮动。本基金通过把握经济周期变化,依据对宏观经济、产业政策、行业景气度及市场波动等因素的综合判断以及结合短、中、长期行业估值的横向和纵向比较,对均衡的市场权重进行调节以实现各行业的合理和优化的配置。 (3)事件驱动模型通过研究发现,有较多事件驱动策略在中国A股市场有效或阶段性有效。如一致预期变动策略、上市公司业绩超市场预期策略、管理层增持策略、大股东减持策略、指数成份股调整策略等。我们将在适当的时机选用合适的策略,用于捕捉阶段性的超额收益或绝对收益。除了上述策略,本基金管理人的数量化投资团队还将不断开发新的适合中国A股市场的量化投资策略,适时补充、更换量化多策略基金的股票投资决策。 2、固定收益投资策略本基金债券等固定收益类证券以及可转换债券的投资策略主要为:久期管理策略、收益率曲线策略、个券选择策略、跨市场套利策略等,并择机把握市场有效性不足情况下的交易机会。 3、衍生品投资策略本基金的衍生品投资原则上为有利于基金资产保值增值。本基金将严格遵守相关法律法规的约束,合理利用股指期货、权证等衍生工具,通过量化工具控制下行风险。 (1)资产支持证券投资策略本基金通过对资产支持证券的发行条款、支持资产的构成及质量等基本面研究,结合相关定价模型评估其内在价值,谨慎参与资产支持证券投资。 (2)权证投资策略本基金将在严格控制风险的前提下投资权证。权证投资将以价值分析为基础,在采用数量化模型分析其合理定价的基础上,积极把握市场机会,追求在风险可控的前提下稳健的超额收益。 (3)股指期货投资策略本基金将本着谨慎原则,适度参与股指期货投资。通过对现货市场和期货市场运行趋势的研究,结合基金股票组合的实际情况及对股指期货的估值水平、基差水平、流动性等因素的分析,选择合适的期货合约构建相应的头寸,以调整投资组合的风险暴露,降低系统性风险。基金还将利用股指期货作为组合流动性管理工具,降低现货市场流动性不足导致的冲击成本过高的风险,提高基金的建仓或变现效率。

    适合人群

    积极型。适合风险承受能力较高,预期收益要求较高的投资者。

    申购费率

    申购条件 申购费率
    申购金额< 100 万元 1.50%
    100 万元 ≤ 申购金额 < 500 万元 1.00%
    申购金额≥ 500 万元 1000元/笔

    赎回费率

    赎回条件 赎回费率
    持有期限 ≤ 6 日 1.50%
    7 日 ≤ 持有期限 ≤ 29 日 0.75%
    30 日 ≤ 持有期限 ≤ 89 日 0.50%
    90 日 ≤ 持有期限 ≤ 179 日 0.50%
    180 日 ≤ 持有期限 ≤ 364 日 0.10%
    365 日 ≤ 持有期限 ≤ 729 日 0.05%
    持有期限 ≥ 730 日 0.00%

    运作费

    基金管理费 1.20%
    基金托管费 0.20%
  • 余斌
    • 个人简介

      南开大学经济学硕士,金融风险管理师(FRM)。曾任招商证券股份有限公司风险管理部风险分析师、鹏华基金管理有限公司量化及衍生品投资部基金经理。2019年5月加入本公司,现任数量化投资部总监、基金经理。2019年8月起担任摩根士丹利深证300指数增强型证券投资基金、摩根士丹利量化多策略股票型证券投资基金、摩根士丹利多因子精选策略混合型证券投资基金基金经理,2020年7月起担任摩根士丹利ESG量化先行混合型证券投资基金基金经理,2020年7月至2023年4月担任摩根士丹利华鑫MSCI中国A股指数增强型证券投资基金基金经理,2023年12月起担任摩根士丹利量化配置混合型证券投资基金基金经理,2024年12月起担任摩根士丹利优享臻选六个月持有期混合型证券投资基金基金经理。

      任期情况

      基金经理 任期起止时间 任期内净值增长率
      余斌 2019-08-20至今 57.70%

      管理基金

      01/06
  • 截止日期 2026-02-13历史收益

    时间区间 净值增长率(%)
    今年以来 3.12
    过去一周 1.02
    过去一月 -0.39
    过去半年 13.36
    过去一年 23.68
    过去三年 15.59
    过去五年 -18.61
    成立以来 29.00
  • 2025-12-31更新资产配置

    基金 -
    股票 94.16%
    债券 -
    现金 2.71%
    其他 0.18%
    没有相关数据

    2025-12-31 更新行业配置

    制造业 54.91%
    金融业 12.43%
    采矿业 9.25%
    *只展示此基金占比前三的行业
    没有相关数据

    占比前十的股票,2025-12-31 更新重仓股票

    资产名称 股票代码 持仓量(股) 市值(元) 总资产占比(%)
    宁德时代 300750 12,200 4,480,572 4.62
    紫金矿业 601899 91,600 3,157,452 3.26
    中国平安 601318 39,800 2,722,320 2.81
    美的集团 000333 25,300 1,977,195 2.04
    工商银行 601398 242,100 1,919,853 1.98
    长江电力 600900 66,500 1,808,135 1.86
    贵州茅台 600519 1,100 1,514,898 1.56
    招商银行 600036 33,800 1,422,980 1.47
    盐湖股份 000792 45,400 1,278,464 1.32
    山东黄金 600547 31,800 1,230,978 1.27

    占比前十的债券,2025-12-31 更新重仓债券

    债券名称 债券代码 持仓量(股) 市值(元) 总资产占比(%)
    25国债13 019785 40,000 4,024,120.55 4.15
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