#天天基金调研团#$博时智选量化多因子股票A$
$博时智选量化多因子股票C$

近期资本市场出现震荡，量化基金凭借量化策略业绩出色，受到投资者关注；2025年4月22日我参加了博时基金经理刘钊的调研，下面来给大家介绍这只业绩出色的$博时智选量化多因子股票A$（013465）。欢迎批评指正。

第一部分：量化策略在当前A股市场中的核心优势

在A股这一高度复杂且持续演变的市场中，量化策略凭借其严谨的科学框架与高效的数据处理能力，正逐步成为机构投资者构建超额收益的核心武器。作为长期跟踪A股量化领域的观察者，笔者认为量化策略的价值不仅体现在技术层面的突破，更在于其深刻重塑了A股市场的投资范式与竞争维度。以下从五大维度展开深度解析，结合最新本土案例进行实证：

一、数据驱动决策：突破传统认知的“不可能三角”

量化策略通过多源异构数据的融合分析，在A股市场实现了信息效率的革命性提升：

非结构化信息处理突破：
2025年，某私募通过自研的“舆情热度指数”，实时捕捉政策文本、财报情绪及社交媒体高频信号。其模型成功预判“数字经济”政策对信创板块的催化效应，在4月政策窗口期提前布局相关标的，组合单月超额收益达8.2%。统计规律深度挖掘：
华泰证券金融工程团队发现，A股“打新效应”在注册制背景下呈现新特征：2024-2025年，市值50-100亿元区间的次新股，在上市后60个交易日的平均超额收益达14.7%。基于此构建的“新股动量策略”，年化收益达32%，最大回撤控制在12%以内。行为偏差的系统性纠正：
A股散户占比超50%的结构特征，导致“处置效应”尤为显著。某私募的“反转因子模型”，通过量化散户持仓变动与股价偏离度，在2025年一季度成功捕捉消费板块的超跌反弹机会，策略收益达19.8%，远超同类主观多头产品。

二、动态风控体系：构建A股波动的“抗震框架”

针对A股特有的政策敏感性与流动性分层，量化策略通过多维风控模型实现风险收益比的持续优化：

流动性压力测试升级：
某私募开发的“碎片化因子”，实时监测个股的订单簿深度与成交连续性。在2025年5月小盘股流动性危机中，模型提前2小时触发减仓信号，将组合跟踪误差控制在0.8%以内，而同期沪深300指数下跌2.3%。政策冲击情景模拟：
某私募利用机器学习技术，对2010年以来A股历次印花税调整、熔断机制等政策变动进行回溯测试。其“政策敏感度模型”在2025年4月预判到T+0试点预期升温，提前调仓降低券商板块敞口，规避后续15%的剧烈波动。行业轮动对冲优化：
某量化团队构建的“申万一级行业动量-反转组合策略”，通过动态配置强势行业（如2025年二季度的半导体设备）与超卖行业（如传统基建），在沪深300下跌4.1%的背景下实现绝对收益6.3%。

三、策略进化：A股生态下的“适者生存”法则

量化策略通过算法迭代，持续适应A股市场的制度特色与投资者结构：

涨停板制度下的信号提纯：
某私募开发的“封板强度模型”，通过分析涨停板的封单金额占比、撤单行为等特征，有效识别“真突破”与“游资伪突破”。在2025年人工智能概念炒作中，策略精准捕捉浪潮信息、科大讯飞等真龙头，月度胜率达81%。另类数据本土化应用：
某私募利用卫星遥感数据监测港口量，构建“航运景气度因子”。模型通过宁波舟山港集装箱量预测航运板块业绩，在2025年一季度提前布局中远海控等标的，贡献超额收益5.7%。政策套利空间捕捉：
2025年“专精特新”企业扶持政策升级后，某私募通过量化模型筛选潜在受益标的（如工控龙头汇川技术），构建多空组合实现年化收益28%，超额收益与行业ETF相比扩大14个百分点。

四、效率革命：重塑A股资管行业成本曲线

量化策略的技术特性在A股市场催生出显著的成本优势与规模经济：

交易执行优化突破：
某头部量化私募采用“自适应TWAP算法”，在2025年新能源板块调仓中，将10亿元订单的滑点成本从0.6%压缩至0.15%，年化节省交易成本超2000万元。边际成本递减效应：
量化指增策略的研发成本集中于因子库构建（需覆盖财务、情绪、另类数据等300+因子），但管理规模扩大后单位成本显著下降。2025年，头部量化机构的管理费已降至0.6%，低于传统主动权益基金的1.2%。合规成本系统化管理：
某私募开发的“合规规则引擎”，可实时检测交易指令是否符合程序化报备、异常波动等监管要求。在2025年某次监管抽查中，系统提前拦截3笔潜在违规指令，避免合规风险损失超千万元。

五、市场生态重塑：从“散户博弈”到“量化定价”时代

量化策略的普及正在深刻改变A股市场的定价机制与流动性结构：

流动性提供机制升级：
高频做市商策略（如幻方量化的“流动侠”系统）持续缩小A股买卖价差。2025年，沪深300成分股的平均买卖价差较2020年收窄45%，散户交易成本显著降低。定价效率系统性提升：
量化策略通过多空机制纠偏错误定价。2025年，某量化基金通过融券做空*ST板块，促使20余只标的在一个月内估值回归合理区间，平均跌幅达38%。中小盘股价值发现：
量化模型通过挖掘供应链数据（如比亚迪供应商订单）、专利数量等非传统指标，重构中小盘股估值体系。2025年，中证1000指数量化增强产品规模突破8000亿元，推动中小创板块估值标准差下降25%。

第二部分：博时智选量化多因子股票A（013465）深度测评报告  

一、产品概述与投资团队  

1.1 产品定位与基准表现  

博时智选量化多因子股票A（013465）成立于2021年11月，是一只主动量化型股票基金，业绩比较基准为中证1000指数。截至2025年一季度末，基金合并规模:10.15亿，股票仓位86.97%，债券及现金占比13.03%，属于中高风险产品。从产品定位来看，该基金以成长因子为核心，辅以估值、盈利质量等基本面因子，追求长期稳定超越基准的超额收益。  

1.2 基金经理与团队实力  

基金经理刘钊拥有近20年量化投研经验，曾任职于摩根士丹利华鑫基金、私募机构，2012-2015年管理的小盘股策略产品实现任职回报320%。2020年加入博时基金后，其管理产品线覆盖沪深300增强、中证500增强及主动量化基金，2024年以博时智选量化多因子（年收益28.6%）和博时ESG量化选股（年收益38.65%）包揽主动量化基金冠亚军。团队采用“逻辑驱动+高频优化”策略，自主研发智能化交易系统，捕捉日内Alpha机会。  

二、投资理念与策略解析  

2.1 核心理念：Beta与Alpha的双重布局  

刘钊提出“选有代表性的Beta，做有竞争力的Alpha”，强调在风格因子中筛选长期占优的Beta（如成长风格），再通过逻辑驱动的量化模型获取超额收益。这一理念具体体现为：  

• Beta选择：长期聚焦成长因子，超配电子、汽车、机械等新质生产力相关行业，2025年一季度前十大重仓股包括澜起科技（5.29%）、寒武纪（4.46%）等高成长性个股。 

• Alpha挖掘：融合基本面因子与高频量价因子，构建约100个逻辑清晰的因子库（如动量因子、大单资金流因子等），并通过机器学习技术优化日内交易信号。  

2.2 策略特色：混合策略的差异化优势  

与传统量化基金不同，该基金采用“主观+量化”混合策略：  

主观判断：结合博时主动权益团队研究，提前布局行业景气周期（如2024年转向港股成长股）。  

量化模型：通过多因子选股分散风险，持股集中度仅27.31%，但精选个股能力突出，2022Q2-2024Q2季度选股胜率100%，平均季度选股收益4.80%。  

三、业绩表现与归因分析  

3.1 收益与风险控制  

截至2025年4月25日，基金近一年收益率37.55%（同类排名前3.2%），近三年收益率53.48%（同类排名前1.8%）.

与业绩基准比较：成立以来涨幅17.01%，大幅跑赢业绩基准的-17.17%，表现出色。（业绩基准：中证1000指数收益率*90%+中债综合财富(总值)指数收益率*5%+活期存款收益率*5%）

近一年夏普比率1.18（同类前3%），最大回撤-33.51%（优于75%同类产品）。其超额收益稳定性显著：2024年相对中证1000指数实现27.4%超额收益，且月度胜率超60%。 

3.2 超额收益来源拆解  

• 行业配置：超配电子（15.22%）、低配医药生物，精准捕捉AI芯片、算力产业链红利。 

• 个股选择：重仓股中翱捷科技（2.34%）、兆易创新（1.62%）等年内涨幅超50%，体现量化选股对成长股的精准捕捉能力。  

• 交易优化：智能化交易系统降低调仓损耗，年换手率665.44%，符合量化基金高换手率的特点。在控制跟踪误差（14.36%）的同时提升收益弹性。  

3.3持仓集中度：波动较大，总体低于股票型基金，但高于同类的量化基金。

四、风险与挑战  

4.1 量化能力边界  

刘钊管理的另一只中证500增强基金超额收益仅6%，显示其在市值风格切换中的适应性仍需验证。此外，基金合同限制投资市值后20%个股，可能错失小微盘股反弹机会。  

4.2 基准偏离与波动率  

基金实际持仓偏向中证800成分股，与合同基准（中证1000）存在偏离，导致跟踪误差达14.36%。高换手率策略可能放大市场波动对净值的影响。  

4.3 主观判断的依赖性  

2024年业绩受益于刘钊对电子、红利方向的主动调整，但此类决策高度依赖个人经验，未来市场风格切换可能考验策略延续性。  

五、机构持有情况

机构持有占比41.99%，比例较高，显示机构看好这个基金。

第三部分：本次调研分享的信息：

1、基金特点： 满足条件可月度分红。

2、主动量化基金投资方法论的改进围绕核心方向展开突破。在行业配置层面，策略突破传统行业中性限制，重点放大新质生产力相关行业的配置比例。

3、风险控制体系采用分层管理机制：

1)在子策略层面对特定风险因子实施精准约束，如通过优化器软件将跟踪误差 控制在预设阈值(如6%- 7%),对中证1000成分股的行业占比实施基准匹配， 市值暴露严格锚定指数中位数区间；

2)组合配置层面维持策略多样性特征，针对以行业偏离度、市值因子等为收益来源的专项策略，系统将解除对应的风险约束限制，最终实现主动量化组合较传统1000指增产品提升近3倍的跟踪误差容忍度（达10%），在既定风险预算框架内达成收益增强与基准跟随的动态平衡。

4、怎么在量化的基础上暴露个股?

在个股暴露方面，基金通过量化选股和主动研究员沟通交流，提高权重。

5、有没有运用AI?

审慎在用。

风险提示：本文为个人看法，不作为投资建议，博时智选量化多因子股票A(013465)是股票型基金，具体是量化基金，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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