1 量化模型赋能专精特新投资。

洪露娉与刘玉强讨论了当前A股市场风格及小盘股表现突出的原因，涉及宏观环境、政策导向和产业发展。刘玉强分析了明年小盘股行情可能面临的结构性机会，并指出流动性环境、产业政策、企业业绩兑现能力和市场风险偏好是关键影响因素。

2 关注小盘股三要素和专精特新价值。

洪露娉和刘玉强讨论了小盘股投资的三个关键因素：流动性、政策面和风险偏好，强调业绩和盈利表现的重要性。刘玉强详细介绍了专精特新企业的背景和战略意义，指出专精特新企业在细分市场的技术优势、高毛利率和明确成长路径，以及与普通中小盘企业的核心区别。

3 专精特新小巨人企业特点和行业分布。

洪露娉和刘玉强讨论了专精特新小巨人企业的评选标准和特点。这些企业主要集中在高端制造、信息技术、新材料、新能源和生物医药等战略新兴产业。它们具有高成长性和韧性，需求刚性且供给稀缺。未来在半导体设备、机器人及航空航天配套领域有突破潜力。研发投入是其生命线，远高于行业平均水平。

4 专精特新企业研发投入高，流动性改善。

洪露娉指出，专精特新小巨人企业的研发费用占比达7%，显著高于沪深300和创业板指。在创新驱动政策下，这类企业受益于政策、资本和人才支持，形成正向循环。虽然部分小盘股流动性较低，但优质企业的成交额和换手率在提升。投资者可通过公募基金分散风险，降低交易门槛。

5 专精特新主题基金表现优异。

洪露娉和刘玉强讨论了博时专精特新主题基金的投资策略和业绩表现。该基金采用量化多策略模型，专注于筛选专精特新企业，通过多因子选股和市场面指标确定买卖点。成立以来业绩表现优秀，在不同市场周期中都展现了超额收益。刘玉强管理的产品近三年实现了超越基准的回报，收益来源多元，具有竞争力。

6 专精特新企业的投资策略与估值分析。

洪露娉和刘玉强讨论了专精特新企业的筛选策略。他们采用三层筛选模型，重点关注符合国家发展战略的新兴产业企业。当前专精特新企业估值存在分化，部分热门赛道公司估值较高。量化策略注重估值与成长的匹配度，动态评估企业未来利润潜力，寻找高质量成长企业。因子表现具有周期性，牛市偏好成长因子，熊市则倾向低波动和高股息因子。

7 量化模型动态调整因子权重。

洪露娉和刘玉强讨论了量化模型在市场波动中的应用。模型会动态监测成长和价值因子的表现，并根据市场状况调整权重。技术指标权重相对稳定，而成长和价值因子则更灵活。高频因子捕捉短期交易信号，作为基本面分析的补充。基金经理会结合模型结果进行人为判断，提升投资体验。

8 高频因子增强策略敏锐度。

洪露娉和刘玉强讨论了高频因子的作用，它能敏锐捕捉市场变化，辅助基本面研究判断可持续性。分析师预期因子需审慎使用，通过量化模型验证外部预期合理性。因子运用需结合市场环境和个股特点灵活调整。机器学习技术如决策树和神经网络有助于捕捉非线性规律，优化选股策略。

9 AI提升量化投资效率。

洪露娉和刘玉强讨论了AI在量化投资中的应用。AI可以处理大量数据并自动生成因子，提高模型迭代效率。博时基金的专精特新主题基金通过量化模型选股、分散投资和动态管理，为普通投资者提供便捷解决方案，建议采用定投或分批买入策略。

10 建议搭配投资以稳定收益。

洪露娉和刘玉强建议投资者将博时专精特新基金与博时量化多策略基金搭配投资，以平衡中小盘成长与大盘量化策略，实现更稳定的收益。他们强调定投和分批入场策略的重要性，避免追涨杀跌。此外，推荐将股票基金纳入更广泛的大类资产配置，包括债券和商品，以降低波动。专精特新基金适合风险承受能力较强、认同创新成长逻辑的投资者，可作为权益资产中的成长进攻型部分。

11 投资组合构建与风险控制。

洪露娉和刘玉强讨论了如何通过核心加卫星策略构建平衡的投资组合，建议根据风险偏好配置不同资产。高风险投资者可选择股票型基金，低风险投资者适合红利类或固收债券产品。刘玉强强调投资需认同产品方向，特别是在经济转型期，坚守长期主义尤为重要。他还提醒投资者注意专精特新企业的技术迭代和竞争风险，这类公司的高成长性伴随高波动性，需谨慎配置比例。

12 投资专精特新企业的风险与策略。

洪露娉和刘玉强讨论了投资专精特新小巨人企业的风险，包括技术替代、盈利估值波动和流动性风险。他们建议长期投资、分散投资、做好资产配置和个人风险评估。博时专精特新主题混合基金（A类014232，C类014233）被提及，强调其长期业绩表现和投资逻辑。主持人提醒投资者根据自身风险承受能力谨慎决策。