投资策略
1、资产配置策略本基金实行在公司投资决策委员会统一指导下的资产配置机制。投资决策委员会定期或针对特定事件临时召开,讨论、确定具体的基金资产未来一段时期内在权益类资产及固定收益类资产之间的配置比例范围,形成资产配置相关决议。基金经理根据投资决策委员会关于资产配置的决议具体执行并实施资产配置方案。为了有效实施数量化投资策略,本基金将在投资决策委员会关于资产配置决议的允许范围内,采取相对稳定的股票持仓比例控制措施,降低由于股票持仓比例波动过于频繁影响到数量化投资策略的效果。资产配置采取“自上而下”的多因素分析决策支持,结合定性分析和定量分析,对股票资产和固定收益类资产的风险收益特征进行分析预测,确定中长期的资产配置方案。在实施资产配置时,主要考察三方面的因素:宏观经济因素、政策及法规因素和资本市场因素。宏观经济因素是资产配置的重点考量对象。本基金重点考察全球经济发展状况、国际间贸易和资本流动、国际间贸易壁垒和文化差异等定性因素和中国劳动力分布、GDP、CPI、PPI、投资、消费、进出口、货币流动性状况、利率、汇率等定量因素,评估宏观经济变量变化趋势及对固定收益投资品和权益类投资品的影响,并做出适当的资产配置策略。政策及法规因素方面主要关注政府货币政策、财政政策和产业政策的变动趋势,评估其对各行业领域及资本市场的影响;关注资本市场制度和政策的变动趋势,评估其对资本市场体系建设的影响。资本市场因素方面主要关注市场估值的比较、市场预期变化趋势、资金供求变化趋势等。在此基础上,对市场估值进行整体评估,依据评估结果决定资产配置方案。当资本市场、国家财经政策等发生重大变化,或发生其他重大事件(包括但不限于重大自然灾害、战争等不可预测事件等),可能导致各类别资产的风险收益特征发生显著变化时,投资决策委员会将临时组织集体讨论并确定特定时期的资产配置方案。2、行业配置策略本基金采用结合行业多因子阿尔法模型(Multi-FactorIndustryAlphaModel)和Black-Litterman资产配置模型(B-LModel)的量化模型以及其他量化模型进行行业配置。本基金所指行业多因子阿尔法模型(以下称多因子模型)是建立在已被国际市场广泛应用的多因子模型的基础上,根据中国资本市场的实际情况,由本基金管理的金融工程团队开发的更具有针对性和适用性的量化行业选择模型。本基金所指Black-Litterman资产配置模型(以下称BL模型)已成为国际上主流的量化配置模型,该模型能较好地结合各项资产的预期收益率和历史收益率,形成新的市场收益预期,从而使得各项资产配置权重的优化结果更加有效。首先,本基金通过量化方法分析各个行业的股价表现与宏观经济、本行业内、上下游产业链指标之间的关系,并结合各行业的估值水平、一致预期、盈利水平、动量反转等指标,从中筛选出最有效的指标和因子建立多因子模型,获得各行业的预期收益率;其次,运用BL模型结合多因子模型的预测结果,对行业配置权重进行优化。(1)多因子模型A.备选因子库不同行业的市场表现对于货币信贷政策、财政政策、物价体系、投资、进出口等宏观经济环境的变化有不同反应;行业产销量、产品价格、库存等因素将揭示本行业的景气状况,从而影响行业股价的市场表现;上下游产业的运行状况将改变本行业的供求状况,从而引起行业股价的变化;行业的估值水平、一致预期等市场特性将对行业未来收益率产生一定的影响。本基金通过深入研究传统投资理论、总结分析投资团队多年积累的投资经验,构建备选因子库。本基金定期或不定期对备选因子库进行更新,首先是对现有因子数据的更新;其次,添加值得研究、跟踪和检验的新因子;再次,添加复合因子,即利用若干因子之间的内生关系,通过汇总、剥离、调整等方法获得的综合因子。B.模型的入选因子本基金结合中国市场的行业投资逻辑,经过全面而细致的实证检验,从备选因子库中对行业收益最有解释力的若干因子,构建多因子模型。由于因子的有效性会随着宏观经济周期的变化、行业发展阶段的演进等因素发生变化,本基金定期和不定期重复从备选因子库中挑选有效因子的过程,建立入选因子的更新机制,力求提高多因子模型的适应力和生命力。C.模型入选因子的权重入选模型的若干因子对行业收益的重要性是不同的,例如,有些行业注重宏观经济周期的变化,有些行业注重规模的扩张,有些行业注重盈利能力的提升,有些行业注重估值的变化等等。多因子模型将采用OLS等方法评价因子的重要程度给不同入选因子配以不同的权重,以反映市场的侧重点。在因子发挥效用的同时,其重要性也会随之发生变化。因此本基金对因子权重也设置了更新机制,定期重复权重分配过程。(2)权重优化模型本基金采用BL模型最终确定各行业的投资权重。BL模型能将基金管理人对各行业的预期收益观点与市场均衡状态下个行业隐含的超额收益率及市场权重相结合,以风险调整收益最大化的目标下,实现各行业的合理和优化的配置。
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