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报告期内基金投资运作分析
2024年三季度，市场整体向好，出现了一定幅度的回升。大小盘层面，代表市场大盘风格的沪深300指数上涨了16.07%，代表市场小盘风格的中证2000指数上涨17.67%。行业层面，表现靠前的行业有非银金融、房地产、商贸零售、社会服务、计算机；表现靠后的行业有银行、农林牧渔、公用事业、石油石化、煤炭；行业一定程度上出现了季度反转效应，二季度表现靠前的行业在三季度表现相对靠后。量化因子层面，贝塔因子和低波动因子在三季度表现相对较好。宏观层面，货币政策与财政政策齐发，促进了市场的反弹；预期政策落地发力，将扎实推动经济向上、结构向优。
三季度，我们进一步完善了策略的风控体系。通过引入一定的风险因子，可以有效地控制超额收益的回撤。策略迭代方面，进一步扩展了因子库，使得量化模型能够从更多的角度获取超额收益。当前形势下，预期随着宏观政策的不断推进，市场继续向上回升的概率较大，我们将继续通过选股模型跟踪市场不同方面的变化，获取稳定的超额收益。
对宏观经济、证券市场及行业走势的简要展望
展望下半年，从宏观和微观两个方面进行分析。宏观层面，预期国内经济将继续保持稳定增长的势头，宏观经济政策将持续发力，经济增速将保持在合理区间内。微观层面，我们需要关注制造业升级的趋势，随着人工智能、大数据等技术的不断发展，中国制造业可以实现更高水平的自动化和智能化水平。
报告期内基金投资运作分析
2024年上半年，市场呈现了一定的波动。上半年，市场大小盘风格分化显著，代表大盘风格的沪深300指数上涨0.89%，代表小盘风格的中证1000指数下跌16.84%。行业层面，银行、煤炭、公用事业、家用电器、石油石化等行业表现较好，计算机、商贸零售、社会服务、传媒等行业表现较差，市场呈现出一定程度的红利风格。在传统量化因子层面，质量、估值类因子上半年表现较好。
上半年，在选股策略层面，我们进一步迭代了量化选股模型，使用机器学习方法进行模型的构建，使模型在历史上能够有更加稳健的表现，预期收益也得到了进一步提升。目前较多的行业和板块估值处于历史低位，市场整体向下的概率相对较小。接下来，我们会利用新的选股模型去跟踪市场的变化，进而获取相对稳定的超额收益。
报告期内基金投资运作分析
2024年二季度，市场呈现了一定的波动及变化。代表市场大盘风格的沪深300指数在二季度下跌2.14%，代表市场小盘风格的中证2000指数下跌13.75%，市场的大小盘分化进一步加剧。在行业层面，银行、公用事业、煤炭等高股息行业在二季度表现相对较好，市场呈现出较为明显的红利风格。二季度，资本市场政策持续出台，市场秩序得到进一步规范，投资者利益得到更好地保护，这有助于市场长期的健康发展。
策略层面，我们进一步迭代了量化选股模型，使之在历史上有着更加稳健的表现，预期收益也得到了进一步提升。在当前时点下，我们认为目前市场存在较多的行业和板块处于历史低位，市场整体向下的概率相对较小。接下来，我们会利用量化选股模型去跟踪市场各个维度的变化，获取相对稳定的超额收益。
报告期内基金投资运作分析
本报告期内，在对经济基本面整体预期转弱的状态下，出现了板块快速轮动、流动性危机等多个重要事件。虽然市场整体下跌，但在当前位置，很多行业和板块估值均处于历史极低位置水平，市场整体向下空间有限，如果出现一些基本面向好的边际变化，可能会具备较大的向上弹性。另外，重要产业趋势依然值得重视。因此，我们会进一步跟踪重点行业板块的变化，利用量化模型的宽度优势，相对均衡地配置于有较高预期成长性，同时估值具有性价比的公司。2024年一季度，市场大小盘风格发生较大分化，代表大盘风格的上证50指数上涨3.82%，代表小盘风格的中证2000指数下跌11.05%。小盘风格出现了较大的超额回撤，主要原因是小盘股在一季度遇到了一定程度的流动性危机。在行业层面，银行、石油石化、煤炭等高股息行业表现相对较好；医药生物、计算机、电子等高成长性行业表现相对落后。
在模型迭代方面，一季度我们引入了机器学习量价模型，希望利用机器学习的建模手段，在海量数据中挖掘到更多的低相关的选股因子，能够进一步发挥量化模型在宽度上的选股优势。
我们认为目前市场较多的行业和板块均处于历史低位，市场整体向下的概率相对较小。接下来，我们会利用量化模型去跟踪市场上重点行业以及公司的变化，捕捉到一些相对确定的投资机会。
对宏观经济、证券市场及行业走势的简要展望
展望2024年，我们认为市场可能存在一些新的变化。具体来说，在当前宏观环境没有重大变化的情况下，过去三年大盘和小盘风格累计的超额收益可能会出现阶段性收敛。小盘和低流动性风格底层是以支付流动性溢价获得超额收益，但一旦市场反转，小盘股资金更难撤出，会支付昂贵的流动性成本。因此，我们认为小盘风格需要密切关注。另一方面，在市场预期极低的情况下，如果宏观经济层面能看到一些有利的变化，那么成长和价值风格也有望出现阶段性收敛。
我们将继续从自上而下以及自下而上两个角度进行深度研究，通过量化模型紧密跟踪相关数据，快速准确地做出投资决策。同时，我们依然会坚持在大数据、机器学习、另类数据中的深度研究，充分利用另类因子和市场因子对选股模型进行增强，通过事件驱动等更加多样化的策略进一步优化模型，不断做好模型迭代。
报告期内基金投资运作分析
本报告期内，在疫情防控政策优化后，市场首先对经济复苏产生了较强的预期。然而，随着高频经济数据的披露，市场对经济复苏的力度持续进行下修，经历了较为深度的回调。同时，伴随着人工智能、AIGC（生成式人工智能）等新技术的出现，A股也出现了一些结构性机会，但总体各大宽基指数表现并不理想。
从风格层面看，2023年全年是价值和小盘表现更优的年份。我们用国证价值和国证成长指数来刻画价值成长风格的差异，可以看到，国证价值指数全年收益率-2.50%，国证成长-18.95%，价值风格大幅跑赢。类似的，我们用中证2000指数代表小盘，沪深300指数代表大盘，发现前者收益率5.57%，后者收益率-11.38%，小盘风格更强。我们认为出现这种结构性差异的底层原因还是在风险偏好可控前提下，资金更加偏好机构和北向资金非重仓标的。
报告期内基金投资运作分析
报告期内，由于宏观经济数据短期有一定波动，市场依然在寻找结构性机会。总体来看，经济基本面依然处于筑底阶段：地产方面，随着重点城市的相应政策进一步有序放开，地产销售数据出现短暂修复；消费层面，总量数据稳定，同时具有结构性亮点；工业企业制造业层面，整体景气度虽有波动，但筑底回升迹象明显。在产业趋势方面，海外在大模型应用、MR（混合现实技术）创新、人形机器人等方面出现一些新进展，而国内在新能源汽车、光伏新技术方面也有积极变化。总体来看，由于市场机会呈现结构性特征，因此本报告期内，我们依然在局部区域寻找一些基本面有支撑、未来具有成长性、估值性价比较高的标的进行投资，总体还是强调量化模型的相对均衡。
在模型迭代方面，除了对基本面量化多因子模型、量价模型、事件驱动模型的使用之外，我们新增研发了小盘成长量化策略。考虑到目前市场小盘成长股估值性价比处于历史较低分位数，同时市场交易拥挤度也大幅降低，我们认为在该领域未来可能存在一定投资机会。因此，我们研发了相关策略，作为未来投资模型的重要储备。
对于未来市场的看法，我们认为，在当前位置，很多行业和板块估值均处于历史极低位置水平，市场整体向下空间有限，但如果有一些基本面向好的边际变化，可能会具备较大的向上弹性。另外，我们认为重要产业趋势依然值得重视。因此，我们会进一步跟踪重点行业板块的变化，利用量化模型的宽度优势，相对均衡地配置于有较高预期成长性同时估值具有性价比的公司。