基本介紹
- 基金簡稱：大摩量化配置混合
- 基金類型：混合型
- 基金狀態：正常
- 基金公司：摩根華鑫
- 基金管理費：1.50%
- 首募規模：10.95億
- 託管銀行：中國農業銀行股份有限公司
- 基金代碼：233015
- 成立日期：20121211
- 基金託管費：0.25%
投資目標,投資範圍,投資策略,收益分配原則,
投資目標
本基金通過數量化模型，最佳化資產配置權重，力爭在降低組合風險的同時，獲得超越比較基準的超額收益。
投資範圍
本基金的投資範圍為具有良好流動性的金融工具，包括國內依法發行上市的股票(包含中小板、創業板及其他經中國證監會核准上市的股票)、債券(包括交易所和銀行間兩個市場的國債、金融債、企業債與可轉換債、中期票據、短期融資券等)、銀行存款、貨幣市場工具、權證、資產支持證券、股指期貨以及法律法規和中國證監會允許基金投資的其他金融工具(但須符合中國證監會的相關規定)。
如法律法規或監管機構以後允許基金投資其他品種，基金管理人在履行適當程式後，可以將其納入投資範圍。
如法律法規或監管機構以後允許基金投資其他品種，基金管理人在履行適當程式後，可以將其納入投資範圍。
投資策略
1、資產配置策略
本基金實行在公司投資決策委員會統一指導下的資產配置機制。投資決策委員會定期或針對特定事件臨時召開，討論、確定具體的基金資產未來一段時期內在權益類資產及固定收益類資產之間的配置比例範圍，形成資產配置相關決議。基金經理根據投資決策委員會關於資產配置的決議具體執行並實施資產配置方案。
為了有效實施數量化投資策略，本基金將在投資決策委員會關於資產配置決議的允許範圍內，採取相對穩定的股票持倉比例控制措施，降低由於股票持倉比例波動過於頻繁影響到數量化投資策略的效果。
資產配置採取“自上而下”的多因素分析決策支持，結合定性分析和定量分析，對股票資產和固定收益類資產的風險收益特徵進行分析預測，確定中長期的資產配置方案。
在實施資產配置時，主要考察三方面的因素：巨觀經濟因素、政策及法規因素和資本市場因素。
巨觀經濟因素是資產配置的重點考量對象。本基金重點考察全球經濟發展狀況、國際間貿易和資本流動、國際間貿易壁壘和文化差異等定性因素和中國勞動力分布、GDP、CPI、PPI、投資、消費、進出口、貨幣流動性狀況、利率、匯率等定量因素，評估巨觀經濟變數變化趨勢及對固定收益投資品和權益類投資品的影響，並做出適當的資產配置策略。
政策及法規因素方面主要關注政府貨幣政策、財政政策和產業政策的變動趨勢，評估其對各行業領域及資本市場的影響；關注資本市場制度和政策的變動趨勢，評估其對資本市場體系建設的影響。
資本市場因素方面主要關注市場估值的比較、市場預期變化趨勢、資金供求變化趨勢等。在此基礎上，對市場估值進行整體評估，依據評估結果決定資產配置方案。
當資本市場、國家財經政策等發生重大變化，或發生其他重大事件(包括但不限於重大自然災害、戰爭等不可預測事件等)，可能導致各類別資產的風險收益特徵發生顯著變化時，投資決策委員會將臨時組織集體討論並確定特定時期的資產配置方案。
2、行業配置策略
本基金採用結合行業多因子阿爾法模型(Multi－Factor Industry Alpha Model)和Black－Litterman資產配置模型(B－L Model)的量化模型以及其他量化模型進行行業配置。
本基金所指行業多因子阿爾法模型(以下稱多因子模型)是建立在已被國際市場廣泛套用的多因子模型的基礎上，根據中國資本市場的實際情況，由本基金管理的金融工程團隊開發的更具有針對性和適用性的量化行業選擇模型。本基金所指Black－Litterman資產配置模型(以下稱BL模型)已成為國際上主流的量化配置模型，該模型能較好地結合各項資產的預期收益率和歷史收益率，形成新的市場收益預期，從而使得各項資產配置權重的最佳化結果更加有效。
首先，本基金通過量化方法分析各個行業的股價表現與巨觀經濟、本行業內、上下游產業鏈指標之間的關係，並結合各行業的估值水平、一致預期、盈利水平、動量反轉等指標，從中篩選出最有效的指標和因子建立多因子模型，獲得各行業的預期收益率；其次，運用BL模型結合多因子模型的預測結果，對行業配置權重進行最佳化。
(1)多因子模型
A．備選因子庫
不同行業的市場表現對於貨幣信貸政策、財政政策、物價體系、投資、進出口等巨觀經濟環境的變化有不同反應；行業產銷量、產品價格、庫存等因素將揭示本行業的景氣狀況，從而影響行業股價的市場表現；上下游產業的運行狀況將改變本行業的供求狀況，從而引起行業股價的變化；行業的估值水平、一致預期等市場特性將對行業未來收益率產生一定的影響。本基金通過深入研究傳統投資理論、總結分析投資團隊多年積累的投資經驗，構建備選因子庫。
本基金定期或不定期對備選因子庫進行更新，首先是對現有因子數據的更新；其次，添加值得研究、跟蹤和檢驗的新因子；再次，添加複合因子，即利用若干因子之間的內生關係，通過匯總、剝離、調整等方法獲得的綜合因子。
B．模型的入選因子
本基金結合中國市場的行業投資邏輯，經過全面而細緻的實證檢驗，從備選因子庫中對行業收益最有解釋力的若干因子，構建多因子模型。
由於因子的有效性會隨著巨觀經濟周期的變化、行業發展階段的演進等因素髮生變化，本基金定期和不定期重複從備選因子庫中挑選有效因子的過程，建立入選因子的更新機制，力求提高多因子模型的適應力和生命力。
C．模型入選因子的權重
入選模型的若干因子對行業收益的重要性是不同的，例如，有些行業注重巨觀經濟周期的變化，有些行業注重規模的擴張，有些行業注重盈利能力的提升，有些行業注重估值的變化等等。多因子模型將採用OLS等方法評價因子的重要程度給不同入選因子配以不同的權重，以反映市場的側重點。
在因子發揮效用的同時，其重要性也會隨之發生變化。因此本基金對因子權重也設定了更新機制，定期重複權重分配過程。
(2)權重最佳化模型
本基金採用BL模型最終確定各行業的投資權重。BL模型能將基金管理人對各行業的預期收益觀點與市場均衡狀態下個行業隱含的超額收益率及市場權重相結合，以風險調整收益最大化的目標下，實現各行業的合理和最佳化的配置。
具體到本基金來講，由於各行業隱含的超額收益率及市場權重可由歷史收益率以及市場權重計算得出；多因子模型通過各項有效因子對各行業的預期收益進行評估，提供預期收益觀點。BL模型採用貝葉斯方法把隱含的超額收益率和預期收益觀點結合起來，對均衡的市場權重進行調節，使得組合達到最優的風險調整收益。
3、股票配置策略
股票配置是本基金量化資產配置的實施階段，股票配置策略將直接影響到實施效果，本基金的股票配置策略以擬合和超越行業平均收益為目的。
本基金從以下幾個維度構建各行業的股票配置策略：首先，需考慮行業內股票的權重分布。每個行業內股票權重集中度都不盡相同，對於個股權重較為集中的行業，若干權重股的收益能夠較好地擬合行業平均收益，而個股權重分散的行業則不然。其次，行業內股票的收益分布。每個行業內個股的市場表現一致程度也不盡相同，對於一致性較強的行業，擬合行業平均收益的難度較低，而一致性較弱的行業的難度較大。再次，行業內股票的流動性分布。對於個股流動性較好的行業，滿足基金交易需求的股票品種較多，而在流動性差行業中的股票配置數量將受到限制。最後，行業目標配置權重。對於目標權重較高的行業，更多數量的股票能緩和流動性問題，同時對行業平均收益率的擬合程度也較高。除了以上情況以外，還需考慮基金的股票品種的投資禁止行為、比例限制等各方面的因素。
在行業內選股策略上，本基金採用量化模型的方法進行選股。量化選股模型包括但不限於以下兩種：一種是持有行業內若干權重股，並最佳化其在基金中的權重以擬合行業平均收益；另一種是通過量化多因子選股模型挑選優勢個股，從而超越行業平均收益，其中因子主要包括價值因子、成長因子、基本面因子、一致預期和市場因子等。本基金綜合考慮以上因素，根據市場狀況的變化，定期或不定期修訂行業的股票配置策略。
4、其他金融工具投資策略
(1)固定收益投資策略
本基金遵循中長期資產配置策略，進行國債、金融債、公司債等固定收益類證券以及可轉換債券的投資。由公司固定收益投資團隊獨立提出具體的投資策略及投資建議，通過評估貨幣政策、財政政策和國際環境等因素，分析市場價格中隱含的對經濟成長、通貨膨脹、違約機率、提前償付速度等因素的預測，根據固定收益市場中存在的各種投資機會的相對投資價值和相關風險決定總體的投資策略及類屬(政府、企業/公司、可轉換債券、資產支持證券等)和期限(短期、中期和長期)等部分的投資比例，並基於價值分析精選投資品種構建固定收益投資組合。
本基金採用的主要固定收益投資策略包括：利率預期策略、收益率曲線策略、信用利差策略、公司/企業債券策略、可轉換債券策略等。
(2)股指期貨投資策略
本基金以套期保值為目的，參與股指期貨交易。
本基金參與股指期貨投資時機和數量的決策建立在對證券市場總體行情的判斷和組合風險收益分析的基礎上。基金管理人將根據巨觀經濟因素、政策及法規因素和資本市場因素，結合定性和定量方法，確定投資時機。基金管理人另根據CAPM模型計算得到的組合Beta值，結合股票投資的總體規模，以及中國證監會的相關限定和要求，確定參與股指期貨交易的投資比例。
若相關法律法規發生變化時，基金管理人期貨投資管理從其最新規定，以符合上述法律法規和監管要求的變化。
(3)權證投資策略
本基金對權證的投資建立在對標的證券和組合收益風險分析的基礎上，以Black－Scholes模型和二叉樹期權定價模型為基礎對權證進行分析定價，並根據市場情況對定價模型和參數進行適當修正。
若法律法規或監管機構以後允許基金投資其他品種，本基金管理人在履行適當程式後，可以將其納入投資範圍並及時制定相應的投資策略。
本基金實行在公司投資決策委員會統一指導下的資產配置機制。投資決策委員會定期或針對特定事件臨時召開，討論、確定具體的基金資產未來一段時期內在權益類資產及固定收益類資產之間的配置比例範圍，形成資產配置相關決議。基金經理根據投資決策委員會關於資產配置的決議具體執行並實施資產配置方案。
為了有效實施數量化投資策略，本基金將在投資決策委員會關於資產配置決議的允許範圍內，採取相對穩定的股票持倉比例控制措施，降低由於股票持倉比例波動過於頻繁影響到數量化投資策略的效果。
資產配置採取“自上而下”的多因素分析決策支持，結合定性分析和定量分析，對股票資產和固定收益類資產的風險收益特徵進行分析預測，確定中長期的資產配置方案。
在實施資產配置時，主要考察三方面的因素：巨觀經濟因素、政策及法規因素和資本市場因素。
巨觀經濟因素是資產配置的重點考量對象。本基金重點考察全球經濟發展狀況、國際間貿易和資本流動、國際間貿易壁壘和文化差異等定性因素和中國勞動力分布、GDP、CPI、PPI、投資、消費、進出口、貨幣流動性狀況、利率、匯率等定量因素，評估巨觀經濟變數變化趨勢及對固定收益投資品和權益類投資品的影響，並做出適當的資產配置策略。
政策及法規因素方面主要關注政府貨幣政策、財政政策和產業政策的變動趨勢，評估其對各行業領域及資本市場的影響；關注資本市場制度和政策的變動趨勢，評估其對資本市場體系建設的影響。
資本市場因素方面主要關注市場估值的比較、市場預期變化趨勢、資金供求變化趨勢等。在此基礎上，對市場估值進行整體評估，依據評估結果決定資產配置方案。
當資本市場、國家財經政策等發生重大變化，或發生其他重大事件(包括但不限於重大自然災害、戰爭等不可預測事件等)，可能導致各類別資產的風險收益特徵發生顯著變化時，投資決策委員會將臨時組織集體討論並確定特定時期的資產配置方案。
2、行業配置策略
本基金採用結合行業多因子阿爾法模型(Multi－Factor Industry Alpha Model)和Black－Litterman資產配置模型(B－L Model)的量化模型以及其他量化模型進行行業配置。
本基金所指行業多因子阿爾法模型(以下稱多因子模型)是建立在已被國際市場廣泛套用的多因子模型的基礎上，根據中國資本市場的實際情況，由本基金管理的金融工程團隊開發的更具有針對性和適用性的量化行業選擇模型。本基金所指Black－Litterman資產配置模型(以下稱BL模型)已成為國際上主流的量化配置模型，該模型能較好地結合各項資產的預期收益率和歷史收益率，形成新的市場收益預期，從而使得各項資產配置權重的最佳化結果更加有效。
首先，本基金通過量化方法分析各個行業的股價表現與巨觀經濟、本行業內、上下游產業鏈指標之間的關係，並結合各行業的估值水平、一致預期、盈利水平、動量反轉等指標，從中篩選出最有效的指標和因子建立多因子模型，獲得各行業的預期收益率；其次，運用BL模型結合多因子模型的預測結果，對行業配置權重進行最佳化。
(1)多因子模型
A．備選因子庫
不同行業的市場表現對於貨幣信貸政策、財政政策、物價體系、投資、進出口等巨觀經濟環境的變化有不同反應；行業產銷量、產品價格、庫存等因素將揭示本行業的景氣狀況，從而影響行業股價的市場表現；上下游產業的運行狀況將改變本行業的供求狀況，從而引起行業股價的變化；行業的估值水平、一致預期等市場特性將對行業未來收益率產生一定的影響。本基金通過深入研究傳統投資理論、總結分析投資團隊多年積累的投資經驗，構建備選因子庫。
本基金定期或不定期對備選因子庫進行更新，首先是對現有因子數據的更新；其次，添加值得研究、跟蹤和檢驗的新因子；再次，添加複合因子，即利用若干因子之間的內生關係，通過匯總、剝離、調整等方法獲得的綜合因子。
B．模型的入選因子
本基金結合中國市場的行業投資邏輯，經過全面而細緻的實證檢驗，從備選因子庫中對行業收益最有解釋力的若干因子，構建多因子模型。
由於因子的有效性會隨著巨觀經濟周期的變化、行業發展階段的演進等因素髮生變化，本基金定期和不定期重複從備選因子庫中挑選有效因子的過程，建立入選因子的更新機制，力求提高多因子模型的適應力和生命力。
C．模型入選因子的權重
入選模型的若干因子對行業收益的重要性是不同的，例如，有些行業注重巨觀經濟周期的變化，有些行業注重規模的擴張，有些行業注重盈利能力的提升，有些行業注重估值的變化等等。多因子模型將採用OLS等方法評價因子的重要程度給不同入選因子配以不同的權重，以反映市場的側重點。
在因子發揮效用的同時，其重要性也會隨之發生變化。因此本基金對因子權重也設定了更新機制，定期重複權重分配過程。
(2)權重最佳化模型
本基金採用BL模型最終確定各行業的投資權重。BL模型能將基金管理人對各行業的預期收益觀點與市場均衡狀態下個行業隱含的超額收益率及市場權重相結合，以風險調整收益最大化的目標下，實現各行業的合理和最佳化的配置。
具體到本基金來講，由於各行業隱含的超額收益率及市場權重可由歷史收益率以及市場權重計算得出；多因子模型通過各項有效因子對各行業的預期收益進行評估，提供預期收益觀點。BL模型採用貝葉斯方法把隱含的超額收益率和預期收益觀點結合起來，對均衡的市場權重進行調節，使得組合達到最優的風險調整收益。
3、股票配置策略
股票配置是本基金量化資產配置的實施階段，股票配置策略將直接影響到實施效果，本基金的股票配置策略以擬合和超越行業平均收益為目的。
本基金從以下幾個維度構建各行業的股票配置策略：首先，需考慮行業內股票的權重分布。每個行業內股票權重集中度都不盡相同，對於個股權重較為集中的行業，若干權重股的收益能夠較好地擬合行業平均收益，而個股權重分散的行業則不然。其次，行業內股票的收益分布。每個行業內個股的市場表現一致程度也不盡相同，對於一致性較強的行業，擬合行業平均收益的難度較低，而一致性較弱的行業的難度較大。再次，行業內股票的流動性分布。對於個股流動性較好的行業，滿足基金交易需求的股票品種較多，而在流動性差行業中的股票配置數量將受到限制。最後，行業目標配置權重。對於目標權重較高的行業，更多數量的股票能緩和流動性問題，同時對行業平均收益率的擬合程度也較高。除了以上情況以外，還需考慮基金的股票品種的投資禁止行為、比例限制等各方面的因素。
在行業內選股策略上，本基金採用量化模型的方法進行選股。量化選股模型包括但不限於以下兩種：一種是持有行業內若干權重股，並最佳化其在基金中的權重以擬合行業平均收益；另一種是通過量化多因子選股模型挑選優勢個股，從而超越行業平均收益，其中因子主要包括價值因子、成長因子、基本面因子、一致預期和市場因子等。本基金綜合考慮以上因素，根據市場狀況的變化，定期或不定期修訂行業的股票配置策略。
4、其他金融工具投資策略
(1)固定收益投資策略
本基金遵循中長期資產配置策略，進行國債、金融債、公司債等固定收益類證券以及可轉換債券的投資。由公司固定收益投資團隊獨立提出具體的投資策略及投資建議，通過評估貨幣政策、財政政策和國際環境等因素，分析市場價格中隱含的對經濟成長、通貨膨脹、違約機率、提前償付速度等因素的預測，根據固定收益市場中存在的各種投資機會的相對投資價值和相關風險決定總體的投資策略及類屬(政府、企業/公司、可轉換債券、資產支持證券等)和期限(短期、中期和長期)等部分的投資比例，並基於價值分析精選投資品種構建固定收益投資組合。
本基金採用的主要固定收益投資策略包括：利率預期策略、收益率曲線策略、信用利差策略、公司/企業債券策略、可轉換債券策略等。
(2)股指期貨投資策略
本基金以套期保值為目的，參與股指期貨交易。
本基金參與股指期貨投資時機和數量的決策建立在對證券市場總體行情的判斷和組合風險收益分析的基礎上。基金管理人將根據巨觀經濟因素、政策及法規因素和資本市場因素，結合定性和定量方法，確定投資時機。基金管理人另根據CAPM模型計算得到的組合Beta值，結合股票投資的總體規模，以及中國證監會的相關限定和要求，確定參與股指期貨交易的投資比例。
若相關法律法規發生變化時，基金管理人期貨投資管理從其最新規定，以符合上述法律法規和監管要求的變化。
(3)權證投資策略
本基金對權證的投資建立在對標的證券和組合收益風險分析的基礎上，以Black－Scholes模型和二叉樹期權定價模型為基礎對權證進行分析定價，並根據市場情況對定價模型和參數進行適當修正。
若法律法規或監管機構以後允許基金投資其他品種，本基金管理人在履行適當程式後，可以將其納入投資範圍並及時制定相應的投資策略。
收益分配原則
1、在符合有關基金分紅條件的前提下，本基金每年收益分配次數最多為4次，每次收益分配比例不得低於該次可供分配利潤的25%，若基金契約生效不滿 3個月可不進行收益分配；
2、本基金收益分配方式分兩種：現金分紅與紅利再投資，投資者可選擇現金紅利或將現金紅利自動轉為基金份額進行再投資；若投資者不選擇，本基金默認的收益分配方式是現金分紅；
3、基金收益分配後基金份額淨值不能低於面值；即基金收益分配基準日的基金份額淨值減去每單位基金份額收益分配金額後不能低於面值；
4、每一基金份額享有同等分配權；
5、法律法規或監管機關另有規定的，從其規定。
2、本基金收益分配方式分兩種：現金分紅與紅利再投資，投資者可選擇現金紅利或將現金紅利自動轉為基金份額進行再投資；若投資者不選擇，本基金默認的收益分配方式是現金分紅；
3、基金收益分配後基金份額淨值不能低於面值；即基金收益分配基準日的基金份額淨值減去每單位基金份額收益分配金額後不能低於面值；
4、每一基金份額享有同等分配權；
5、法律法規或監管機關另有規定的，從其規定。
