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$华夏智胜新锐股票A$ $华夏智胜新锐股票C$

量化基金一直备受投资者关注，优秀量化基金业绩出色，受到投资者欢迎；2025年8月4日我参加了华夏基金经理孙蒙的调研，下面来给大家介绍这只近1年涨幅67.75%的基金：华夏智胜新锐股票A(018728)华夏智胜新锐股票C(018729)，欢迎批评指正。

第一部分：量化基金相比普通主动基金的核心优势

一、纪律性与情绪免疫：破除人性弱点的“算法护城河”

普通主动基金的业绩高度依赖基金经理的主观判断，而人类天然受认知偏差（如过度自信、损失厌恶）和情绪波动（恐慌性抛售、跟风追涨）的影响。2024年科技股回调期间，超30%的主动基金因非理性调仓导致超额收益回吐。量化基金则通过数学模型与程序化交易彻底规避人性干扰：

规则固化：买入、卖出、调仓均基于预设算法执行，杜绝“止损犹豫”或“止盈过早”等行为陷阱；实时响应：毫秒级处理市场信号，避免人工决策滞后（如2025年汇金增持ETF事件中，量化基金因快速捕捉流动性变化实现日内套利）。
此优势在极端市场中尤为显著，成为收益稳定性的核心保障。

二、风险管理的精细化：从集中押注到概率制胜

主动基金常因押注单一赛道或个股放大风险。2025年初红利主题基金因持仓集中导致净值大幅波动，而量化基金通过三重风控机制构建安全边际：

因子分散：同时配置价值、成长、动量等多元因子，避免单一风格失效（如2024年小市值因子失效后，AI模型动态提升质量因子权重对冲损失）；持仓极致分散：单一个股权重通常低于1%（如国金量化多因子前十大重仓股占比仅11%-13.69%），显著降低个股“黑天鹅”冲击；动态对冲工具：嵌套股指期货、期权等衍生品，在系统性风险爆发时锁定回撤（如2024年沪深300下跌期间，中欧量化动能基金通过对冲实现逆势超额收益）。
数据显示，头部量化基金近三年最大回撤比同类主动基金平均低15%-20%。

三、数据处理与策略覆盖的“超广角优势”

主动基金经理受限于人类认知带宽，通常仅能深度跟踪200-300只股票。量化基金则依托算力实现全市场扫描与跨维度分析：

广度覆盖：实时监控全市场4000+只股票，捕捉散户与主动基金忽略的微观机会（如定增折价、财报文本情绪变化）；非结构化数据挖掘：运用NLP技术解析财报、新闻、社交媒体（如DeepSeek-R1模型），将“非量化信息”转化为因子信号。2025年多家机构借助舆情因子提前布局消费复苏板块，贡献3%-5%超额收益；跨市场套利：同步整合A股、港股、期货市场数据，在行业轮动与跨境价差中捕捉收益（如广发量化多因子通过港股通折价模型年化增厚收益2.8%）。

四、成本优势与长期复利效应

主动基金的高成本显著侵蚀长期收益：

费率差异：主动基金管理费约1.5%-2%，量化基金仅1%-1.5%。以100万元本金、年化10%收益计算，20年后量化基金因费率优势可多累积收益超100万元；交易损耗控制：程序化交易减少冲击成本，年换手率虽高（300%-800%），但算法拆单与暗盘交易使实际成本低于主动基金频繁调仓。
低成本叠加分散持仓，使量化基金在熊市与震荡市中持续积累“复利雪球”。

五、局限性辩证：量化并非“万能钥匙”

量化策略同样面临挑战：

模型滞后性：历史规律失效时需迭代周期（如2024年小微盘流动性危机导致部分量化基金单月回撤15%）；策略同质化：动量因子等拥挤交易削弱收益，需通过AI强化因子独创性（如华商计算机量化基金2025年独创“产业链情绪因子”）。
因此，量化与主动基金实为互补而非替代：牛市进攻：主动基金凭借深度研究捕捉龙头股弹性（如2025年科技主题主动基金平均收益25%+）；长跑守势：量化基金通过纪律性与分散化成为资产配置“压舱石”。结语：投资范式的代际跃迁

量化基金的崛起本质是数据驱动对经验主义的迭代。它并非否定主动管理的价值，而是以算法为“矛”、风控为“盾”，在不确定市场中构建可复制、可追溯、可优化的科学体系。对投资者而言，配置头部量化基金（如广发、国金、中信保诚等）并搭配优质主动产品，方能实现“稳中求进”的资产增值目标。未来随着AI融合深化，量化投资或将重塑资管行业的竞争格局与超额收益来源。

第二部分：为什么多数量化基金更偏向中小盘股票，中小盘股票进行量化有什么优势？

一、市场结构性优势：错误定价的“阿尔法沃土”

中小盘股（以中证1000为代表）存在显著的定价效率差，这构成量化策略的核心收益来源：

机构覆盖缺失：中证1000成分股仅约30%被机构深度覆盖，远低于沪深300的90%以上，大量股票处于研究空白状态。散户交易占比高导致价格易受情绪扰动，如政策传闻或题材炒作常引发短期定价偏离。量价因子高效性：动量反转、流动性溢价等因子在中证1000中的有效性比沪深300高40%以上。主因中小盘股年化波动率超31%（沪深300仅25.5%），高频定价纠错机会更多。例如2025年8月6日，中证1000日内振幅达1.34%，显著高于沪深300的0.45%，为程序化交易提供套利空间。政策响应红利：中证1000成分股中“专精特新”企业占比23.5%（沪深300仅0.3%），政策催化（如AI补贴、低空经济）触发行情时，量化模型可通过NLP实时解析文本，快速捕捉题材轮动。

二、量化技术适配性：高波动与低拥挤的“黄金组合”

中小盘市场特性与量化模型深度契合：

波动率套利优势：中证1000年化波动率31.7%，远超沪深300的25.5%。高波动意味着更多统计套利机会——2025年1月市场回调期间，头部量化基金在指数下跌中通过日内调仓仍获3.2%超额收益。策略低竞争壁垒：沪深300指增策略同质化严重，超额收益从2021年的13%降至2023年的不足5%；而中证1000指增因资金容量限制，策略竞争尚未饱和，2023年超额收益仍达5.2%。交易结构优化：中证1000成分股日均成交1亿-5亿元，程序化拆单冲击成本仅0.3%-0.8%，远低于大盘股的1.5%+，保障策略执行效率。

中证1000 vs 沪深300量化策略关键指标对比

维度中证1000量化策略沪深300量化策略超额收益(2023)5.20%2.22%波动率31.7%25.5%机构覆盖率≈30%>90%冲击成本0.3%-0.8%1.5%+专精特新企业占比23.5%0.3%

三、风险收益特性：分散化与政策驱动的“攻守平衡”

中证1000的底层结构天然适配量化风控需求：

行业极致分散：覆盖31个行业，前五大行业（电子14.7%、医药10.6%）合计权重仅47.8%，远低于沪深300前两大行业（金融+消费占34%）的集中度，规避单一行业暴雷风险。对冲工具完善：中证1000股指期货/期权推出后，量化基金可动态对冲系统风险。2024年使用对冲的产品最大回撤降低38%-40%，显著平滑净值波动。成长估值性价比：尽管市盈率（64倍）高于沪深300（13.9倍），但中证1000近两年净利润年化增速达42.7%（沪深300仅3.4%），PEG指标149.9仍优于沪深300的408，显示成长性对估值的消化能力更强。结语：中小盘量化的生命周期与配置逻辑

量化基金锚定中证1000的本质，是技术优势与时代红利的共振：

周期性机遇：参照美股历史，小盘股超额周期通常持续3-5年，A股小盘风格自2021年启动，2025年在“新质生产力”政策加持下仍处中期阶段。配置策略建议：进攻型组合：70%中证1000指增（如泰康AI增强）+30%对冲工具；防御型操作：定投+指数跌幅超3%加倍补仓，目标年化收益15%-20%止盈。

未来随着AI因子挖掘深化（如DeepSeek-R1产业链情绪模型），中证1000量化将从“波动套利”向“基本面增强”跃迁，但核心始终是：在市场的非有效裂隙中，用算法筑起护城河。

第三部分：华夏智胜新锐股票A（018728）华夏智胜新锐股票C(018729)深度测评报告：AI量化策略的差异化突围

一、策略基因解码：AI深度学习驱动的“非线性进化”

1. 与传统量化的本质差异

数据挖掘维度：
传统量化依赖线性多因子模型（如PB-ROE、动量反转），而孙蒙的AI策略基于微软合作的深度学习框架，可解析非结构化数据（政策文本、产业链情绪、社交媒体舆情），捕捉非线性关联。

例如，2024年通过NLP实时解析“低空经济”政策，提前布局相关中小盘标的，贡献季度收益3.2%。模型进化能力：
传统量化因子迭代周期约3-6个月，AI模型通过遗传规划算法实现周度级自我优化。2024年小微盘流动性危机中，模型在一周内动态下调小市值因子权重，将回撤控制在-14.65%（同类平均-22%）。

2. 策略定位：中小盘增强中的“科技猎手”
以中证1000指数为业绩基准，但全市场选股：

行业侧重：超配政策敏感的科技成长板块（电子、计算机合计占比15.6%），低配金融地产（仅0.63%）；

风格标签：中小盘成长+高频统计套利，年化换手率885%。

二、历史业绩：高弹性与抗压性的平衡术

1. 收益表现：震荡市超额显著

成立以来，涨幅36.06%，大幅跑赢业绩基准（4.67%）。

近1年，涨幅67.75%，大幅跑赢业绩基准（42.14%）。

近2年，涨幅36.13%，大幅跑赢业绩基准（5.15%）。

表现出色。（业绩截止2025.8.6，业绩基准为中证1000指数收益率*95%+银行活期存款利率(税后)*5%，业绩以a类的华夏智胜新锐股票A（018728）计算）

同类排名：

近1、2年四分位排名都是优秀，其中近1年排名60 | 952，处于同类前6.3%，非常出色。

2. 风险控制：对冲工具+分散化双引擎

回撤控制：近一年最大回撤-14.65%（中证1000指数为-26.8%），主因持仓分散（前十大重仓股占比仅7.37%）+中证1000股指期货对冲；波动消化：2024年Q2净值下跌6.2%期间，通过新股申购（收益增厚0.8%-1.2%）缓冲损失。

3、风险收益比较高。

近一年夏普比率2.54，排名133/5638,近2年夏普比率0.62，排名358/4965.夏普比率较高。

三、持仓特征：极致分散下的“隐形Alpha”

1. 组合结构：小微盘主导的广谱覆盖

持股数量：超500只，单一个股权重上限0.86%（2025Q2第一大重仓股道通科技占比0.86%）；

前10大重仓股：

（由于前10大重仓股合计占比6.94%，持仓分散，因此前10大重仓股参考意义较小。）

行业分布：覆盖多个申万一级行业，前五大行业集中度仅6.04%，规避单一赛道风险。

2. 核心因子：量价+基本面+政策响应的三重共振

区别于国金量化（量价因子占比85%）、招商量化（PB-ROE因子主导），孙蒙更强调政策与量价的协同性。

四、基金经理：理工学霸的“AI进化论”

孙蒙的投资哲学：

“量化优势在广度而非深度，AI的意义是让机器在市场裂隙中寻找概率优势，而非预测未来。”

策略落地关键动作：

动态风格切换：2024年初减仓小微盘，增配低估值高速股（如中原高速），对冲市场风格逆转风险；

风险预算管理：设定单日最大回撤阈值-2%，触发后自动启动股指期货对冲；

规模管控：基金成立仅3周即限购50万元，维持策略容量在最优规模5-20亿元区间。

五、横向对比：AI量化的优劣势再平衡

与头部量化基金策略差异：

核心优势：

净值表现更出色：近1年涨幅67.75%，跑赢招商量化精选和国金量化多因子。

高波动市场中的收益弹性（如2025年H1收益31.25% VS 招商量化22.78%）；

政策驱动行情的捕捉效率（专精特新企业配置占比23.5%）。

潜在风险：

规模瓶颈：超50亿元可能导致小微盘策略失效，需转型混合因子（如当前加入30%基本面因子）；因子拥挤度：中小盘量化策略竞争加剧，2025年超额收益较2023年下降4个百分点。

结语：算法与市场的共生进化

孙蒙的AI量化并非“黑箱魔法”，而是将市场非有效性转化为概率优势的系统工程。华夏智胜新锐A的成功，印证了在中小盘沃土中，“深度学习+极致分散+动态风控”三角框架的有效性。未来随着AI与基本面因子的进一步融合，该策略或将从“波动套利者”蜕变为“价值发现者”，但核心永远是——让算法在人性弱点与市场复杂性之间，筑起一道理性之墙。

第四部分：本次调研分享的内容：

1、AI 辅助选股的策略来说，更多的还是从数据本身出发，通过 AI 技 术对模型进行更好赋能。 

2、AI 模型优势 1：充分利用海量数据  

AI 模型优势 2：及时反馈，快速调整。

3、选股模型发挥的 作用主要在收益预测这一步，形成投资组合权重后还会通过组合优化进行风险控制，AI 模 型主要应用其中一个环节。投资流程的建立需要人的主观能动性：收益预测模型的建立，组 合优化，监控等都是人工完成。 

4、 不是所有量化策略都是高频，还有很多人将量化策略等同于微盘股策略，微盘是投资风格， 并不是一种独立的量化策略。

5、团队从 2017 年 AI 小组成立至今，保持成员 0 流 出，稳定性和凝聚力都很高。 

6、我们的模型是以基本面出发。

7、 策略的资金承载能力与其持续产生超额收益的能力直接相关，在当前高流动性的市场环境下（日成交1.5万亿以上），可以容纳较大规模的策略运行。

超额收益的获取不取决于指数点位，而在于能否有效捕捉错误定价机会，只要市场波动和流动性条件具备，超额收益就能持续实现；同时，模型升级的关键限制因素是数据的可获得性和稳定性。

风险提示：本文为个人看法，不作为投资建议，华夏智胜新锐股票A(018728)华夏智胜新锐股票C(018729)是股票型基金，风险等级为r5,比较适合风险偏好较高的投资者。

本文所提到的观点仅代表个人的意见，所涉及标的不作推荐，据此买卖，风险自负.

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