#主动量化#$华夏智胜新锐股票C(OTCFUND|018729)$近年来量化投资越来越受重视，目前量化的这种投资方式使用算法和数学模型完成投资决策，以期获得更好的收益和风险控制。

2025年A股市场呈现"结构性机会为主、主题轮动加速"的特征，传统主动投资面临信息过载与风格切换难题，而量化投资凭借其系统性、纪律性与数据驱动的优势，正成为破解市场复杂性的关键工具。

一、量化投资策略的核心优势与适应性 

1. 量化投资策略的分类与特点 

量化投资策略主要分为趋势判断型和波动率判断型两大类 。趋势判断型策略包括量化选股和量化择时，通过分析历史数据寻找具有持续性趋势 的股票或市场时机；波动率判断型策略则利用市场波动率差异，通过股指期货套利、商品期货套利、统计套利和期权套利等方式获取收益 。 

在当前市场环境下，量化投资策略展现出六大核心优势： 

消除情绪干扰：量化模型不受人性贪婪与恐惧影响，在市场大幅波动时仍能严格执行交易规则。例如，当散户在暴跌中恐慌抛售时，量化模 型可反向做空波动率，捕捉市场情绪带来的定价偏差 。 

超高速响应：AI量化模型能在毫秒级处理海量数据并做出决策，远超人类反应速度。如高频做市商能在纳秒级调整报价，提升市场流动性， 这在当前"秒级化"消息传播和量化资金主导的快节奏轮动中尤为重要 。 

多维因子挖掘：传统基金经理分析20-30个因子已属极限，而量化巨头如AQR等可同时监控300+因子 。孙蒙的AI量化模型更进一步，能整 合历史行情、行业数据、产业链关系、宏观政策、交易情绪等多维度数据，寻找非线性关联的"赢家模式"。 

风险控制精度：量化投资可通过动态风险预算根据波动率自动调整仓位，如Risk Parity策略在2008年金融危机中表现优异。孙蒙的团队每 周对模型进行"体检"，通过回测验证策略在不同市场环境下的表现，及时调整因子权重以控制风险 。 

724小时无间断交易：量化策略不受时间限制，能捕捉全天候的市场机会。尤其在加密货币等24小时交易市场，量化机器人全年无休，可抓住凌晨3点的流动性缺口套利机会 。 

规模效应显著：量化策略在规模扩大后仍能保持较高收益效率。 

2. AI赋能下的量化策略升级 

AI技术正重塑量化投资的范式，从传统多因子模型升级为智能自适应系统： 

深度学习突破线性限制：传统量化依赖线性多因子模型，而AI模型能够处理非线性关联，捕捉人类难以察觉的复杂模式。例如，孙蒙的AI模 型可同时分析某行业政策变动、上下游企业库存变化与散户交易情绪的关联，从而提前识别投资机会 。 

实时数据处理能力：AI模型可实现数据的实时更新与处理，快速生成持仓调整建议，显著优于传统量化需在交易后整理数据的滞后性。在当 前市场环境下，这种实时性尤为重要，因为热点轮动速度极快，如机器人、算力硬件、AI应用等主题一天内可轮动多次 。 

自适应进化能力：AI模型能根据市场环境和自身表现不断学习与优化。孙蒙团队采用遗传规划算法实现周度级策略自我优化，而非传统量化 的3-6个月迭代周期。这种能力使其能够快速适应2025年市场风格的快速切换 。 

全市场扫描广度：AI模型可实时覆盖全市场5000多只股票，而传统基金经理受精力限制往往只能跟踪几十到上百只个股。这种广度优势使 量化策略能够挖掘更广泛的错误定价机会。 

二、孙蒙AI量化策略的创新点与实施机制 

1. 策略核心架构与技术基础 

孙蒙的AI量化策略具有三大核心特点： 全市场扫描的广度优势：依托华夏基金与微软亚研院合作的深度学习框架，AI模型能实时覆盖全市场5000多只股票，每天处理数据量超过 10TB，远超传统量化模型的数据处理能力 。 

动态迭代的进化能力：A股市场风格切换越来越快，从价值到成长，从周期到科技，去年有效的策略今年可能失效。孙蒙的团队每周对模型 进行"体检"，通过回测验证策略有效性，一旦发现某类因子失效，立即引入新的变量。例如，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%） 。 

多因子模型构建投资体系：以中证1000指数为业绩基准，但全市场选股，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%），形成中小盘成长+高频统计套利的策略框架。

2. 策略实施的具体机制 

孙蒙的AI量化策略通过三大机制实现投资目标： 

1）数据整合与因子挖掘： 

整合历史行情走势、行业数据、产业链关系、上下游变化、宏观数据、交易情况、政策信息等多源数据。 

通过NLP技术解析政策文件、研报观点，捕捉非结构化数据中的投资信号。 

机器学习识别资金流向的细微变化，模型能在毫秒级时间内完成海选，筛选出具备短期爆发力或长期价值的标的。 

2）动态因子调整与组合优化： 

每周对因子进行回测验证，根据市场环境调整因子权重。 

实施行业与市值中性策略，避免因行业热点轮动或市场风格变化对超额收益造成负面影响。 

采用分散化投资策略，持仓数量通常超过500只，单一个股权重上限为0.86%，前十大重仓股合计占比仅6.94%。 

3）风险控制与对冲机制： 

通过股指期货对冲系统性风险，控制组合的暴露。 

结合波动率预警系统，实时监测市场风险并调整仓位。 

参与科创板、创业板新股申购，获取较为确定性的收益增厚机会。

策略与传统量化的本质差异：

三、华夏智胜新锐股票C基金的业绩表现与风险特征 

1. 基金基本情况与业绩表现

华夏智胜新锐股票C基金（代码018729）成立于2023年7月7日，基金经理由量化专家孙蒙管理，其采用的AI量化策略在震荡市中表现亮眼，近一年净值增长率达80.50%，远超同类平均水平。

截至2025年8月28日，基金净值为1.4021元，单位净值增长率： 

今年以来：37.08%（同类排名244/976） 

近半年：30.44%（同类排名223/986） 

近一年：80.50%（同类排名155/948） 

成立以来：40.21%（同类排名259/1026） 

基金近一年夏普比率高达2.97，比同类94%的基金都要好，风险收益比较高 。近一年最大回撤为-14.66%，优于71%的同类基金，波动率为26.63%，处于中等水平。

2. 资产配置与行业分布 

截至2025年6月30日，基金资产配置情况为： 

股票：94.29% 

银行存款：5.91% 

行业分布特点： 

超配制造业：制造业占净值比61.77%，但具体细分领域未完全披露。值得注意的是，制造业内部超配"专精特新"企业，这类企业通常具有 高成长性与政策敏感度 。 

科技成长板块适度配置：信息传输、软件和信息技术服务业占10.31%，虽较2025年Q1的15.05%有所下降，但仍保持较高配置 。 

低配金融与高配周期：金融业仅占3.95%，但采矿业、电力热力等周期行业占比提升（采矿业1.44%，电力1.86%），显示对政策敏感板 块的捕捉能力 。 

极度分散化持仓：前十大重仓股合计占比仅6.94%，单一个股权重均低于1%，远低于传统主动基金的持仓集中度。

重仓股分析： 

截至2025年6月30日，基金前十大重仓股包括道通科技（0.86%）、深圳机场（0.75%）、华润材料（0.72%）、中原高速（0.72%）、匠 心家居（0.70%）、阳普医疗（0.69%）、光正眼科（0.64%）、中国电信（0.63%）、美硕科技（0.62%）、金三江（0.61%） 。这些重 仓股多为制造业细分领域龙头，如道通科技（汽车电子）、华润材料（新材料）、美硕科技（电子元器件）等，符合"专精特新"与新兴产业方向 。

3. 风险收益特征与波动控制

高收益高风险定位：作为股票型基金，其预期风险和预期收益高于混合型基金、债券型基金与货币市场基金 。 

回撤控制能力显著提升：2025年Q2最大回撤为-14.65%，较2024年Q2的-29.22%大幅改善，归因于AI模型优化因子组合与股指期货对冲 。 

波动率适中：波动率为26.57%，处于中等水平，低于小盘股指数的波动率 。 

夏普比率领先：近一年夏普比率2.97，排名前6%，表明基金在控制风险的同时实现了较高收益 。 

风险控制机制： 

股指期货对冲：通过做空股指期货合约对冲系统性风险，降低市场波动对组合的影响 。 

分散化投资：持仓数量超过500只，单一个股权重上限0.86%，有效分散个股风险 。 

行业与市值中性策略：避免因行业热点轮动或市场风格变化对超额收益造成负面影响，保持与中证1000指数的行业中性与市值中性 。

新股申购增厚收益：积极参与科创板、创业板新股申购，获取较为确定性的收益增厚机会。

四、孙蒙AI量化策略的实战效果与投资逻辑 

1. 业绩表现与超额收益来源 

孙蒙管理的华夏智胜新锐股票C基金在各类市场环境下均展现出较好的适应性： 

震荡市中的超额优势：在2025年市场热点快速轮动的环境下，基金近一年净值增长率达79.99%，远超业绩比较基准（中证1000指数收益率95%＋银行活期存款利率（税后）5%）的47.67%，超额收益显著。 

长期稳健性：基金成立以来累计净值增长率为40.21%，在同类基金中排名前列，表现稳健 。 

多策略协同效应：孙蒙同时管理多只基金产品，包括华夏中证500指数增强、华夏智胜先锋和华夏智胜新锐等，各产品策略协同效应明显， 共同构成"智胜"系列量化产品体系 。 

超额收益的主要来源： 阿尔法套利：通过AI模型挖掘市场中被低估或错误定价的标的，赚取个股层面的阿尔法收益。 

统计套利：利用中证1000指数高波动率特性（年化波动率31.7%），通过高频交易捕捉日内定价偏差 。 

新股申购收益：积极参与科创板、创业板新股申购，获取较为确定性的收益增厚 。 

行业轮动捕捉：通过AI模型解析政策文本与产业链数据，提前布局相关中小盘标的，如2024年通过NLP解析"低空经济"政策，提前布局相关 企业，贡献季度收益3.2% 。

2. 策略在2025年市场环境中的适应性

2025年A股市场呈现以下特点： 

热点快速轮动：如机器人、算力硬件、AI应用等主题一天内可轮动多次，导致主动选股难以及时调整 。 

中小盘风格占优：中证1000指数表现强劲，近一年涨幅显著高于上证指数与沪深300。 

政策驱动特征明显：国家政策密集出台，如"专精特新"、"低空经济"等，为政策敏感型量化策略提供了良好环境 。 

孙蒙AI量化策略的适应性分析： 对热点轮动的响应：AI模型能实时捕捉资金流向变化，动态调整持仓。例如，在2025年中特估与AI两大主线轮动中，模型能快速识别并调 整配置比例 。 

对中小盘风格的把握：基金以中证1000指数为基准，但通过全市场选股与因子优化，实现了显著超额收益。中证1000成分股中"专精特 新"企业占比23.5%，为AI模型提供了丰富的投资标的 。 

对政策变化的敏感度：NLP技术解析政策文件与研报观点，捕捉政策变化带来的投资机会。例如，提前布局"低空经济"政策相关标的，贡献 了可观的超额收益 。 

五、结论与未来展望 

1. 量化投资策略的前景展望 

AI量化投资正处于快速发展阶段，未来将在以下方面持续演进： 

技术融合深化：AI与传统量化因子的融合将更加紧密，形成更强大的预测能力。 

数据来源多元化：另类数据（如卫星图像、供应链数据、社交媒体舆情等）的应用将更加广泛，为量化策略提供新的信息维度。 

策略差异化发展：随着AI技术普及，量化策略将更加注重差异化，避免同质化竞争。 

监管环境完善：随着量化投资规模扩大，监管环境将更加完善，对量化策略的透明度与合规性要求将提高。 

2. 华夏智胜新锐股票C基金的投资价值总结 

华夏智胜新锐股票C基金由量化专家孙蒙管理，其AI量化策略在当前复杂多变的市场环境中展现出显著优势： 

超额收益能力突出：近一年净值增长率达79.99%，远超同类平均水平，超额收益显著 。 

风险控制能力提升：最大回撤从2024年Q2的-29.22%降至2025年Q2的-14.65%，风险控制能力显著提升 。

策略迭代迅速：每周对模型进行"体检"，及时调整因子权重，保持策略有效性 。 

团队支撑有力：华夏基金数量投资部20人精英团队，结构稳定且专业互补，为策略实施提供强大支持 。 

在当前市场环境下，AI量化策略凭借其系统性、纪律性与数据驱动的优势，正成为破解市场复杂性的关键工具。华夏智胜新锐股票C基金作为这一领域的代表产品，通过AI模型挖掘市场中被低估或错误定价的标的，实现了显著的超额收益。

正所谓大道至简，很多时候，简单是投资成功最关键的因素。定投是相对简单的投资方式，却能起到意想不到的效果，与其他投资方式相比，定投具有很多优势。定投对投资的起点金额和投资时机的把控能力要求不高，同时，定投是一种方便快捷、省时省力的投资方式，不需要大量资金，也不需要太多择时。

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行情下行，坚持定投，可有效摊低平均投资成本，大概率获得投资正收益；

行情筑底，坚持定投，可以较低成本积累更多基金份额，静待花开；

行情回升，适度止盈，获利卖出。

至于定投产品的话，我推荐华夏智胜新锐股票C，今年以来已经涨了37.08%，是不错的定投良基！@华夏基金