#天天基金调研团#人生就像跌宕起伏的股市，时而晴空万里，时而风雨交加。当我们在学业的涨跌中迷茫，在兴趣的轮动中犹豫，是否也渴望拥有一套"人生导航系统"，让每一步选择都更加笃定从容？主动量化策略的智慧，恰如人生航行的精密罗盘，教会我们在变化中把握方向。
这套"导航系统"首先需要多维度的感知能力。就像投资需要关注经济周期、行业景气度，我们的成长也需要兼顾学科平衡、兴趣发展与社会需求。有位学长的"量化计划表"让我深受启发：他将每日时间按学科难度动态分配，用类似"行业轮动"的思路，在精力充沛时段攻克数学物理，疲劳时转向语文英语的积累，这种弹性安排让他的成绩稳居年级前列。这恰如量化模型通过实时数据调整持仓，我们也需要根据自身状态动态调整人生"资产配置"。
在A股市场的涨跌曲线背后，藏着一群特殊的"智慧猎手"——量化投资系统正以数据为弓、算法为箭，精准捕捉着市场的脉搏。这个曾被视作"玄学"的投资方式，实则是现代科技与金融智慧的完美结晶，而AI技术的融入，更让这场投资革命焕发新生。
传统投资决策常被情绪左右，如同在迷雾中航行。量化投资却像配备了精密雷达的船只，通过AI算法实时处理历史行情、财务指标、资金流向等海量数据，在纷繁信息中梳理出清晰脉络。华夏基金的智能系统能动态优化持仓，将原本需要数周的分析工作压缩至瞬间，这种超越人力极限的信息处理能力，正是量化策略的核心引擎。当财务健康度与市场行为数据通过科学公式融合，投资决策便从经验判断升华为可验证的数学模型。
主动量化策略通过系统化模型整合市场数据与多维度因子，能够在复杂的行情轮动中提升决策效率与风险控制能力。其核心优势在于将传统投资经验转化为可量化的规则，结合实时数据动态调整持仓，从而更好地捕捉行业、资产类别或地域间的轮动机会。例如，量化模型可通过对经济周期指标、行业景气度、资产波动率等因子的实时监测，自动触发调仓信号，避免人为情绪干扰导致的滞后性。
主动量化策略通过行业轮动、资产类别轮动和地域轮动三大路径应对市场变化。在行业轮动中，模型基于经济周期阶段（如复苏期配置制造业、衰退期侧重消费必需品）动态调整行业权重；资产类别轮动则通过股、债、商品等跨类别配置平衡风险，例如高风险时增加债券与现金比例，市场回暖时加大股票持仓；地域轮动则纳入不同国家和地区的ETF（如标普500、日经225等），利用区域经济差异分散风险。
量化策略的有效性依赖于优质的底层资产池。构建ETF池需满足三大标准：一是资产多元化，覆盖股票、债券、商品、REITs等，确保组合在不同市场环境下的稳定性；二是地域多样性，通过全球市场配置降低单一区域风险；三是高流动性，选择交易量大、价差小的ETF以减少滑点和交易成本，避免因流动性不足影响策略执行。
主动量化策略的构建需经过明确投资目标（如预期收益、风险承受能力）、设计多因子模型（整合动量、价值、宏观经济等指标）、历史回测与调优（避免过度拟合）、模拟交易验证等步骤。这一流程需平衡模型的复杂性与适应性，确保策略在不同市场周期中具备稳健性。
主动量化策略为应对行情轮动提供了系统化解决方案，但其成功依赖于科学的模型设计、优质的资产选择及投资者的长期坚持。在当前震荡市中，该策略通过多维度轮动与风险分散，有望成为把握结构性机会的重要工具。
骑牛看熊调研华夏基金经理基金经理孙蒙，以下观点令人印象深刻：
一、AI+量化策略的颠覆性定位
1.决策机制
通过人工智能算法突破传统量化框架，实现投资决策的自动化与深度优化。区别于传统多因子模型（人工筛选基本面/量价因子），AI模型通过机器学习自主挖掘历史数据中的复杂规律，利用GPU硬件加速深层网络训练，拓宽数据处理广度（如另类数据）和规律刻画深度。
2.战略价值
投资决策完全依赖量化模型结果，人工仅参与模型迭代（如基于历史数据重新测算），不直接干预持仓调整，以消除主观情绪偏差。在量化策略趋同导致超额收益收窄的背景下，AI策略凭借复杂性和自主进化能力，成为捕捉“人类未领悟的底层驱动因素”的核心工具。
二、风险控制与收益特征的平衡
1.持仓策略
通过分散化配置与严格的模型约束，在追求超额收益的同时控制波动风险。股票仓位长期维持90%以上（如华夏智胜先锋股票LOF），不择时（认为Beta择时长期胜率低），通过行业/个股分散化（持仓440只股票，前十大重仓股集中度仅8.18%）降低单一风险。
2.因子检验
通过AI因子检验平台实时回溯模型有效性，明确波动率、最大回撤等控制指标，动态调整持仓以应对市场变化。这样能够体现“出收益高、波动低”的性价比优势。
三、主动量化基金的差异化优势
融合量化模型与主动管理灵活性，突破指数增强型基金的约束。
1.选股范围更广
不受指数成分股限制，可纳入非指数标的；动态调整，偏离基准但控制单一行业占比（<20%）。
2.主动管理权限大
基金经理可通过模型迭代优化因子权重，而非被动跟踪指数。
四、长期投资理念与规模管理能力
以长期Beta为基础，专注Alpha捕获，拒绝短期择时博弈。
1.规模与业绩
管理规模超140亿元，在管产品（如华夏中证500指数增强）成立以来总回报62.55%，跑赢业绩基准（12.38%），证明大规模资金下的策略有效性。
2.投资哲学
“攻在智能（AI模型挖掘机会），守在人性（纪律性执行与风险控制）”，认为超额收益来源于模型对市场规律的持续学习，而非短期趋势判断。
3.行业洞察
简单策略失效更快，AI+量化的复杂性是应对策略同质化的核心壁垒。
4.AI驱动的超额收益
通过机器学习突破传统因子框架，自主挖掘市场规律，年化超额收益超14%。
5.零主观干预原则
投资决策完全依赖模型，人工仅参与迭代优化，消除情绪偏差。
6.主动量化差异化
选股范围广、行业偏离灵活，较指数增强基金具备更强的收益弹性。
7.规模与业绩适配
140亿规模下超额收益持续，证明AI策略在资金承载能力上的优势。
华夏基金6年前已与微软亚洲研究院合作探索AI在金融领域的应用，且是业内最早成立独立数量投资团队的机构之一。基金经理孙蒙本科毕业于北京大学物理系，研究生就读于加州大学洛杉矶分校电子工程系，9年证券从业经历，擅长将物理建模思维与AI技术结合。 基金经理孙蒙的AI量化策略通过“AI+量化”的深度融合，展现出独特的市场竞争力。其核心优势体现在两个方面：一是更宽广的眼界，机器学习算法可直接处理更广泛的数据，形成不亚于人类的认知能力；二是更深入的思考，借助GPU等硬件快速训练深层网络，具备刻画复杂市场规律的潜力。 采用“AI辅助人工”模式，机器学习算法可自动进化并迭代策略，快速适应市场变化。例如通过多维度整合信息挖掘“赢家模式”，结合量化多因子策略丰富Alpha来源，同时保证策略可解释性。严格控制行业和风格偏离，以指数为基准匹配行业分布与权重，超额收益完全依赖选股累积。例如对标中证500指数时，组合行业占比与指数高度一致。 这种策略在近年市场波动中表现突出，例如他管理的华夏中证500指数增强基金接手3年多回报达38.62%，远超业绩基准和同类基金；代表作华夏智胜先锋股票（LOF）A在2023年上半年以11.98%的净值增长率领先市场，夏普比率1.17%，滚动持有5个月相对偏股基金指数胜率100%。 基金经理孙蒙的AI量化策略通过“数据广度+算法深度+风险控制”的三重结合，为投资者提供了一种穿越市场波动的有效工具。其核心价值在于：以机器进化替代人工主观判断，以分散化持仓降低非系统性风险，以指数基准锚定长期收益方向。对于希望布局量化赛道、长期配置权益资产的投资者，基金经理孙蒙管理的产品具备较强的参考价值，但需关注模型迭代能力及市场极端行情下的表现稳定性。 华夏智胜新锐和华夏智胜先锋均采用AI量化投资策略，通过人工智能技术与量化模型的结合，实现高效的市场分析、股票选择和风险控制。两者均由基金经理基金经理孙蒙管理，依托其跨学科背景（北京大学物理专业、加州大学洛杉矶分校电子工程专业）和华夏基金的投研资源，策略核心围绕数据处理、算法迭代和风险控制三大环节展开。
投资的真谛，在于找到与自身风险承受能力相匹配的航船。对于渴望在成长股蓝海中探险的勇敢者，这艘轻舟无疑是理想之选；而对于畏惧风浪的保守旅人，或许平静的内河航线更适合他们。正如航海需要观天象、辨水文，选择基金亦需审视市场大势——当中证1000指数的东风劲吹时，它能如鼓满风帆的快船疾驰；若市场转向低估值蓝筹的港湾，它也可能需要调整航向。
每一份基金合同都是一张船票，承载着投资者的财富梦想。华夏智胜新锐股票C（018729）用数据证明：在投资的远洋中，没有永远平静的海面，只有懂得平衡风险与收益的智慧船长。当我们手握这份成绩单时，看到的不仅是过往的航迹，更是未来航程中那些值得期待的日出与星辰。
骑牛看熊持有并看好华夏智胜新锐股票C（018729），作为华夏基金旗下的量化产品，其投资优势主要体现在策略创新性、历史业绩表现、风险控制能力及市场适应性等多个维度，以下结合基金特性与市场反馈展开分析：
一、AI+量化策略驱动，实现动态市场适应
该基金采用“AI+量化”的创新投资框架，通过机器学习算法对全市场数据进行实时扫描与分析，能够自动进化策略模型以应对复杂市场环境。相比传统量化基金，其核心优势在于：
1.动态策略迭代
AI模型可通过深度学习持续优化选股逻辑，快速捕捉市场风格切换与个股趋势，尤其适合震荡市中的机会挖掘。
2.分散化配置
基金前十大重仓股持仓高度分散，有效降低单一资产波动风险，收益来源更稳定。
二、长期业绩表现稳健，超额收益显著
成立以来收益亮眼：2023年7月7日基金成立以来收益达32.722%，今年以来收益29.766%；近1年收益62.83%，在同类908只基金中排名第62位，处于前6.8%分位。
短期反弹动能强劲：近1月收益8.48%，近3月上涨21.05%，近6月上涨31.15%，显示出对市场机会的快速响应能力。
三、基金经理经验丰富，量化管理能力突出
基金经理基金经理孙蒙在量化投资领域深耕多年，其管理的同类产品（如华夏智胜先锋）曾实现规模半年增长8倍、持有人数翻12倍的业绩，管理规模达62.99亿元，充分印证市场认可度。其投资特点包括：
1.擅长AI策略应用
通过机器深度学习构建“赢家模式”，在分散持仓的同时精选高潜力标的。
2.风险控制严格
历史产品净值回撤较小，年化波动率低于同类平均水平。
四、产品设计灵活，适配不同投资需求
作为C类份额基金不收取申购费，仅收取销售服务费（年化约0.6%），适合短期持有或定投用户，降低交易成本。此外，基金可通过定期定额申购方式进行长期布局，进一步平滑市场波动风险。
五、市场适应性强，震荡市配置价值凸显
该基金在2024-2025年的市场风格轮动中表现出较强韧性，其量化模型通过多因子选股（如成长、估值、动量等）捕捉结构性机会，尤其在行业轮动频繁的环境下，分散持仓与算法调仓能力可有效对冲单一赛道风险。
六、全市场AI深度选股与灵活配置
1.投资范围与基准 以中证1000指数为业绩比较基准，但不局限于该指数成分股，可在全市场范围内选股，灵活调整行业和个股配置，力争超越基准收益。 2.数据驱动的策略构建 通过AI算法整合传统财务数据与新型另类数据（如产业链关系、政策趋势、投资者情绪等），挖掘市场错误定价机会。例如，利用自然语言处理分析新闻舆情，捕捉短期市场情绪波动；通过机器学习识别产业链上下游企业的关联关系，预判业绩传导效应。 3.动态策略迭代 模型具备自动进化能力，通过实时监测市场环境变化（如波动率、风格切换），动态调整因子权重和选股逻辑。例如，在市场震荡期增加低波动因子权重，在成长风格占优时强化动量因子和盈利增速因子。 七、风险控制机制 1.多维度风险约束 通过AI算法实时监控组合的行业集中度、个股偏离度、流动性风险等指标，当某一指标突破阈值时自动触发调仓，例如限制单一行业配置比例不超过20%，个股持仓不超过组合净值的5%。 2.历史回测与压力测试 策略上线前需通过多轮历史数据回测（覆盖牛熊周期、极端行情），并模拟极端市场条件（如2020年疫情冲击、2022年流动性收紧）下的组合表现，确保策略在极端情况下的抗跌性。 八、依托华夏基金的AI投研平台 1.算力支持 利用GPU集群实现海量数据并行处理，单日可完成超10亿次因子计算。 2.数据整合 接入超过50个数据源，覆盖行情数据、财务数据、另类数据（如卫星遥感、社交媒体情绪）。 3.策略库储备 积累超200个量化策略模块，可根据市场环境快速组合调用。 九、策略实现的核心优势总结 1.效率提升 AI算法可在分钟级内完成全市场股票扫描，传统人工分析需数天时间。 2.抗情绪干扰 自动化交易执行避免人为追涨杀跌，例如2022年市场恐慌期，模型通过预设止损规则果断减仓，降低净值回撤。 3.长期迭代能力 通过机器学习持续优化策略，例如华夏智胜先锋自2018年应用AI策略以来，超额收益能力显著提升，转型后累计超额收益超48%。
华夏智胜新锐股票C（018729）具备AI量化策略、分散持仓、业绩稳健、费率灵活，适合追求长期超额收益、能承受中等风险的投资者。如果投资者看好中小盘，并且对量化基金情有独钟，那么该基金是不错的选择。
在这个数据奔流如江河的时代，人工智能正以润物无声的力量重塑着财富管理的版图。华夏智胜新锐股票C就像一位智慧的航海家，凭借"AI+量化"的罗盘，在波谲云诡的市场海洋中稳健前行。它用成立以来的收益，在3668只同类基金中跻身前6%的精英阵营，用科技的光芒照亮了投资者的财富之路。
这只基金最迷人的地方，在于它拥有一颗会学习的"大脑"。传统投资如同在迷雾中摸索，而AI量化策略则像配备了雷达系统的侦察机，通过机器学习算法对全市场数据进行实时扫描，动态优化选股逻辑。当市场风格如四季更迭般切换时，它的分散持仓，恰似精心培育的百花园，既避免了单一花草凋零的风险，又能让不同季节的芬芳次第绽放。基金经理基金经理孙蒙深耕量化领域多年，他打造的"赢家模式"就像一位经验丰富的园丁，在分散播种的同时总能慧眼识珠，挑选出最具生长潜力的种子。
当AI遇见财富管理，当科技赋能投资决策，我们看到的不仅是一只优秀基金的成长轨迹，更是一个新时代的财富密码。华夏智胜新锐股票C用数据说话，用算法决策，用业绩证明，为那些追求长期超额收益、能承受中等风险的投资者，开辟了一条通往财富春天的智慧之路。在这条路上，科技是翅膀，理性是导航，而时间，终将成为最忠实的朋友。
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