#主动量化#$华夏智胜新锐股票C(OTCFUND|018729)$今年以来，A股市场也是持续的调整，总体以结构性行情为主。市场的波动明显加大，许多容易萌生要不要先赎回基金等到市场稳住了再进场之类的想法。面对市场噪声，不淡定是人之常情，对于成熟的资本市场投资者而言，情绪波动带来的频繁操作容易与市场震荡共振，进一步放大下跌风险，唯有扛住波动，才能从容实现长期投资目标。

大多数人往往重视回报，少数人管理风险，并从时间的价值中掘金。回报会随着时间日益增多，而成本会随着资产规模的扩大和交易频次的增多而愈加显著，成为高回报的阻碍因素。风险的短期波动性会随着时间的推移逐步被市场理解和消化，因此，长期持有会降低投资的不确定性。

在当前的震荡市下，量化基金是明智之选。

量化投资相对主动管理的优势在于其信息处理能力和风险管理能力。

量化投资的信息处理能力保证我们能够覆盖足够多的股票，未来市场股票会越来越多，差异也会越来越大，同时投资者的数量、信息来源都在不断增长，在这个大环境下，投资的主要焦点将放在对信息的分析和处理上。快速而准确地处理大量信息，将会是投资成功与否的决定性因素，量化投资在这个方面具有得天独厚的优势。

量化投资本质上是一种投资思维方式，通过寻找有效的因子和模型来捕捉全市场超额收益，是关于大数据的科学。近些年来，随着新型AI模型和神经网络技术的加入，国内量化投资发展势头越发蓬勃。

目前公募量化的发展，已走过了从0到1 阶段，处于从传统多因子模型向AI过渡过程。未来，会有越来越多的团队把AI当成一个手段和工具去武装自己，朝着从1到N趋势发展。

量化投资另一方面的优势在于风险管理。通过量化投资，严格执行量化投资模型所给出的投资建议，而不是随着投资者情绪的变化而随意更改，纪律性可以有效的增强风险管理。

目前A股市场的整体环境，还是处于一个弱有效的状态，我认为是比较适合量化投资的，它的胜率也比较高。对于我们个人投资者来说，如果想参与到量化投资里面来，还是要选择专业的量化团队和他们的产品来进行投资，跟随专业的量化团队来分享他们的研究成果和投资技能。

比如华夏基金量化团队便是成立于2005年，是业内最早一批成立的业内老牌量化团队。而在2017年3月，华夏基金就与微软亚洲研究院合作探索智能投资，两年后将“AI+量化”应用到投资实战。公司还专设量化投资决策委员会，产品布局全面。其量化公募管理规模长期维持行业第一。无论是团队配置、管理规模，还是量化策略迭代、产品业绩，均处于领先地位。

一、2025年量化投资策略发展概况

1. 量化投资在复杂市场环境中的优势

2025年以来，全球宏观环境复杂多变，地缘政治冲突、货币政策分化、通胀压力等多重因素交织，导致市场波动加剧。在这一背景下，A股市场呈现出明显的结构性特征，主题轮动频繁，传统投资策略面临巨大挑战。量化投资以其纪律性、系统性和数据驱动的特点，在把握结构性机会方面展现出独特优势。

量化投资通过数学模型和算法来识别市场规律，减少人为情绪干扰，能够在海量信息中快速筛选出有效信号，特别适合当前信息过载与决策复杂化的双重压力环境。与传统主动投资相比，量化策略能够实现数据的实时更新和快速响应，在瞬息万变的市场中抢占先机。

2. AI技术与量化投资的深度融合

人工智能技术的快速发展为量化投资带来了革命性变革。2025年，AI技术在量化投资领域的应用已经从早期的概念验证阶段转向实际应用阶段，特别是在选股策略方面取得了显著突破。AI技术能够处理海量数据，识别复杂模式，捕捉传统方法难以发现的市场规律，为量化投资注入了新的活力。

AI与量化投资的融合主要体现在以下几个方面：

全维度数据处理：AI技术能够整合历史行情、产业链关联、宏观政策及交易情绪等海量异构数据，突破人工处理的局限

非线性关系建模：深度学习等AI技术能够捕捉数据间的复杂非线性关系，挖掘传统线性模型难以发现的规律

动态策略优化：AI模型能够根据市场变化实时调整策略参数，适应不同市场环境，提高策略的适应性和稳定性

风险预测与控制：AI技术能够构建更精确的风险预测模型，实现更精细化的风险管理

3. AI辅助选股策略的核心优势

AI辅助选股作为当前量化投资领域的前沿应用，已经成为众多机构挖掘投资机会的重要工具。与传统选股方法相比，AI辅助选股具有以下核心优势：

数据处理能力：AI模型能够处理包括文本、图像、时序数据在内的多种类型数据，从年报、研报、新闻等非结构化数据中提取有价值的信息

模式识别能力：深度学习网络能够识别市场中的复杂模式和潜在关联，发现人类难以察觉的"隐性赢家模式"

实时决策能力：AI模型能够实现数据的实时更新和策略的快速调整，在市场变化中及时捕捉机会

多因子融合：AI技术可以有效整合传统财务因子、技术因子与另类数据因子，构建更全面的选股模型

根据Wind数据显示，2024年采用AI策略的量化产品平均超额收益达12.7%，显著跑赢主动权益基金，证明了AI辅助选股策略的有效性。

二、AI辅助选股策略的技术架构与实现

1. 基于深度学习的选股因子构建

深度学习是当前AI辅助选股的核心技术之一，通过构建多层次神经网络模型，能够自动从原始数据中学习高级特征表示。在选股因子构建方面，深度学习模型能够捕捉传统线性模型难以刻画的复杂关系。

主流的深度学习选股因子构建方法包括：

时序模型：基于TCN/Timesnet/Master+GRU等时序模型，实现端到端的股票收益预测。这类模型能够有效捕捉股票价格的时间序列特征，全市场选股，周度调仓，因子rankIC可达10%左右，多头组年化超额收益约30%，最大回撤控制在14~17%。

多模态模型：融合价量数据、基本面数据、新闻情绪等多种模态数据，构建综合选股因子。这类模型能够充分利用不同类型数据的互补性，提高选股的准确性。

图神经网络：将股票市场视为一个复杂网络，利用图神经网络捕捉股票之间的关联关系，挖掘市场中的群体行为和传导效应。

2. 机器学习在风格轮动与行业配置中的应用

除了直接的选股应用外，AI技术在风格轮动和行业配置方面也展现出强大能力。基于机器学习的风格轮动策略能够根据市场环境变化，动态调整价值与成长等不同风格的配置比例。

典型的AI驱动风格轮动策略包括：

价值成长轮动：使用深度学习、价量、拥挤度因子构建周度轮动策略，同时结合宏观、基本面、估值因子构建月度轮动策略。这种组合策略能够在不同市场环境下实现风格的灵活切换，相对基准年化超额收益可达7~8%。

行业轮动策略：利用机器学习模型分析宏观经济数据、行业景气度指标和市场情绪数据，预测行业未来表现，实现行业配置的动态优化。

宏观因子配置：结合Black-Litterman、风险平价、宏观因子等资产配置策略，利用AI技术进行参数优化和模型改进，提升配置效果。据测算，2014年以来采用AI改进的配置策略年化收益可达7%左右，最大回撤控制在4%左右。

3. AI辅助选股的实际应用流程

AI辅助选股的实际应用通常遵循以下流程：

数据采集与预处理：收集股票市场数据、财务报表、新闻舆情、行业数据等多源信息，并进行清洗、标准化和特征工程处理。

模型训练与优化：使用历史数据训练深度学习模型，通过交叉验证等方法优化模型参数，提高模型的泛化能力。

实时信号生成：基于训练好的模型，实时分析市场数据，生成买入卖出信号和股票推荐列表。

组合构建与优化：根据信号生成结果，结合风险预算和交易成本等因素，构建最优投资组合。

实时监控与调整：持续监控模型表现和市场变化，及时调整策略参数和组合配置。

在实际操作中，AI辅助选股并非完全替代基金经理的判断，而是形成"人机协同"的新型投研生态。分析师的经验提供方向指引，AI则负责海量数据的深度挖掘与实时响应，两者结合能够实现优势互补。

在“AI+量化”的浪潮中，像华夏基金这样有实力公司具有更多的优势。公司量化团队规模较大，成员实力雄厚；资源充足，有能力配置顶尖的硬件、软件；拥有较为强大的投研平台，能集全公司投研成果用于策略的迭代和更新。旗下的量化产品，在超额收益稳定性、回撤控制能力等方面表现突出，值得重点关注。

三、华夏智胜新锐股票C基金测评

1. 基金基本信息与投资策略

华夏智胜新锐股票C(018729)是由华夏基金管理有限公司发行的一只股票型基金，成立于2023年7月7日，基金经理为孙蒙，该基金的业绩比较基准为中证1000指数收益率95%+银行活期存款利率(税后)5%。

投资目标：在合理控制风险的前提下，追求超越业绩比较基准的投资回报，力求实现基金资产的稳健增值。

投资范围：股票投资占基金资产的比例为80%-95%，同时可投资于债券、货币市场工具、股指期货、国债期货、股票期权等金融工具。

核心投资策略：该基金采用多因子量化投资策略，结合AI辅助选股技术，在严格控制风险的前提下，通过量化模型筛选具有成长潜力的个股，构建投资组合。同时，基金还积极参与科创板、创业板新股申购，获取较为确定性的收益增厚机会。

风险收益特征：作为股票型基金，华夏智胜新锐股票C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，属于中高风险(R3)产品。

2. 业绩表现分析

华夏智胜新锐股票C自成立以来表现优异，特别是在2025年复杂多变的市场环境中，展现出较强的业绩弹性和超额收益获取能力。

阶段性业绩表现（截至2025-08-28）：

• 近一周收益率：0.21%

• 近一月收益率：5.96%

• 近三月收益率：23.54%

• 今年以来收益率：37.08%

• 近一年收益率：80.50%

• 成立以来累计收益率：40.21%

业绩对比分析：

与业绩比较基准相比，华夏智胜新锐股票C表现出明显的超额收益能力：

• 2025年第一季度，基金份额净值增长率为7.68%，同期业绩比较基准增长率为4.32%，超额收益3.36个百分点

• 2024年全年，基金份额净值增长率为4.08%，同期业绩比较基准增长率为1.41%，超额收益2.67个百分点

• 自基金合同生效起至今，份额净值累计增长率为40.21%，而业绩比较基准收益率为-8.55%，超额收益近50个百分点

同类排名表现：

华夏智胜新锐股票C在同类基金中也表现出色：

• 成立以来，在同类3052只基金中排名第466位，位于前15%

• 近一年，在同类946只基金中排名第115位，位于前12%

• 今年以来，在同类976只基金中排名第193位，位于前20%

这些数据表明，华夏智胜新锐股票C无论是短期还是中长期业绩表现都较为优异，超额收益显著，排名稳定靠前，展现出较强的市场竞争力。

波动率分析：

华夏智胜新锐股票C的波动率水平适中，与中证1000指数相比波动略低，体现了量化策略的风险控制效果：

• 年化波动率约为25.6%，低于中证1000指数的28.3%

• 近一年夏普比率约为2.97，高于市场平均水平，表明单位风险获得的超额收益较高

最大回撤分析：

基金的最大回撤控制能力较为出色：

• 历史最大回撤为18.7%，低于同类平均水平的22.5%

• 近一年最大回撤为12.3%，显著低于中证1000指数的17.6%

风险分散度分析：

华夏智胜新锐股票C的投资组合分散度较高，有效降低了个股风险：

• 前十大重仓股占比为6.94%，持仓高度分散

• 行业配置相对均衡，避免过度集中在单一行业

• 通过因子中性化处理，将行业偏离度控制在较低水平，避免单一赛道黑天鹅冲击

风险调整后收益分析：

从风险调整后的收益指标来看，华夏智胜新锐股票C表现优异：

• 信息比率约为1.85，表明超额收益的稳定性较高

• Sortino比率约为2.10，表明下行风险控制能力较强

总体而言，华夏智胜新锐股票C在风险控制方面表现出色，通过分散投资、因子中性化、风险预算等多种手段，有效控制了组合风险，实现了较为稳健的超额收益。

3. 投资策略与方法解析

华夏智胜新锐股票C的投资策略以多因子量化模型为基础，结合AI辅助选股技术，形成了独特的投资方法论。

多因子量化模型：

基金采用多因子量化模型作为核心选股工具，通过构建包含价值、成长、动量、质量、波动等多种因子的模型体系，对股票进行综合评分。多因子模型能够有效捕捉不同市场环境下的投资机会，降低单一因子的风险。

AI辅助选股技术：

基金引入AI技术对传统多因子模型进行赋能：

数据处理能力提升：AI技术能够处理包括产业链关系、上下游变化、政策信息等在内的海量数据，帮助机器多维度、跨维度整合可用信息

非线性关系捕捉：深度学习模型能够捕捉传统线性模型难以刻画的复杂非线性关系，提高选股准确性

实时策略调整：AI模型能够实现数据的实时更新和策略的快速调整，在瞬息万变的市场中抢占先机

动态组合优化：

基金基于模型输出对成分股进行智能高配或低配，实现对中证1000指数的精准增强。通过动态调整组合权重，基金能够在控制跟踪误差的同时，最大化超额收益。

新股申购策略：

基金积极参与科创板、创业板新股申购，获取较为确定性的收益增厚机会。通过专业的打新策略和风险评估，基金能够在控制风险的前提下，为组合贡献额外收益。

风险管理策略：

基金采用严格的风险管理措施，包括：

因子分散：通过使用多种不相关的因子，降低单一因子风险

行业中性：控制组合行业暴露，避免过度集中在特定行业

风险预算：设定每类风险因子的最大暴露限额，控制整体风险水平

止损策略：对个股和组合设置止损阈值，控制回撤风险

4. 基金经理投资风格与能力

华夏智胜新锐股票C的基金经理孙蒙拥有丰富的量化投资经验和专业背景。

教育背景与从业经历：

• 北京大学物理学院本科，加州大学洛杉矶分校电子工程硕士，具有扎实的理工科背景

• 2014年4月进入证券行业，拥有11年量化投资研究经验，其中5年公募基金管理经验

• 曾任职于中信建投证券，担任研究员、投资经理等职，2017年加入华夏基金，历任数量投资部研究员、基金经理助理

• 具有丰富的AI模型及策略经验，长期深耕AI选股、算法及程序化交易等领域

投资风格特点：

数据驱动：以数据为基础，通过量化模型和AI技术挖掘投资机会，减少主观判断

多元策略：采用多因子模型与AI技术相结合的多元策略体系，适应不同市场环境

稳健增长：在追求高收益的同时注重风险控制，追求稳健的超额收益

动态调整：根据市场变化及时调整策略参数和组合配置，保持策略有效性

管理业绩评价：

孙蒙管理的多只基金业绩表现均较为优异：

• 华夏智胜新锐股票C：任职以来累计回报40.21%，年化回报约18.3%

• 华夏智胜价值成长A：任职以来累计回报130.58%，年化回报约18.8%

• 华夏中证500指数增强A：任职以来累计回报114.90%，年化回报约16.5%

投资理念分析：

孙蒙的投资理念可以概括为"人机协同"的量化投资生态：

AI赋能而非替代：AI技术为投资装上显微镜与望远镜，既能捕捉微观交易信号，亦可洞察产业周期的宏观脉络，但并非完全替代人类判断

数据与经验结合：分析师的经验提供方向指引，AI负责海量数据的深度挖掘与实时响应，形成互补优势

持续进化：量化投资是一个不断学习和进化的过程，需要根据市场变化持续优化模型和策略

总体而言，孙蒙作为具有深厚量化背景和AI技术专长的基金经理，其投资风格稳健、方法科学、业绩优异，为华夏智胜新锐股票C的良好表现提供了有力保障。

四、量化投资策略的未来发展趋势

随着大语言模型技术的快速发展，以DeepSeek为代表的前沿大模型技术已经开始应用于量化投资领域，为量化策略带来新的可能性。

智能投资顾问：引入DeepSeek等大模型技术，构建AI智能顾问，突破传统投顾服务的时间与空间限制。通过深度学习与自然语言处理技术的深度融合，实现从投资咨询到策略生成的全方位服务。

非结构化数据分析：利用大模型的自然语言处理能力，对上市公司公告、研报、新闻等非结构化数据进行深度解析，提取有价值的信息用于投资决策。

复杂策略生成：大模型可以根据用户需求生成复杂的投资策略，包括因子挖掘、回测框架和风险管理方案等，为投资者提供定制化策略服务。

风险预警系统：基于大模型的宏观风险预测框架，可以构建从地缘政治事件到大宗商品波动再到行业冲击传导的完整分析链条，实现黑天鹅事件的早期预警。

AI辅助选股作为量化投资领域的前沿应用，已经从概念验证阶段进入实际应用阶段，并在2025年的复杂市场环境中展现出显著优势。

总体而言，随着AI技术的不断进步和与量化投资的深度融合，量化投资将迎来新的发展机遇，为投资者创造更多价值。华夏智胜新锐股票C作为这一领域的代表产品，有望继续保持良好表现，为投资者带来稳健的超额收益。

相信专业的力量比个人更能够获取到收益。所以我选择以定投的方式参与到华夏智胜新锐股票C的投资中来，通过定投的方式能够让我们更从容的面对市场的波动。定投这一方式，让“小资金”也能通过长期积累派上“大用场”，长期坚持有利于发挥定投聚少成多、聚沙成塔的效果，培养投资习惯，从而获得更好的投资体验和收益。@华夏基金  @华夏孙蒙