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鹏扬元合量化大盘C_经理(JIANG SHAOKUN)基金007138基金档案及业绩分析

2020-08-02 02:31:20【基金净值】人次阅读

摘要沪深300指数收益率*90%+中债综合财富(总值)指数收益率*10%基金全称:鹏扬元合量化大盘优选股票型证券投资基金 简称:鹏扬元合量化大盘C基金代码:007138鹏扬元合量

沪深300指数收益率*90%+中债综合财富(总值)指数收益率*10%

基金全称:鹏扬元合量化大盘优选股票型证券投资基金  简称:鹏扬元合量化大盘C

基金代码:007138

鹏扬元合量化大盘C基金类型:股票型

基金007138发行日期:2019年06月04日

成立日期/规模:2019年07月09日 / 2.129亿份  资产规模:0.30亿元

份额规模:0.3179亿份

基金管理人:鹏扬基金

基金托管人:工商银行 基金经理人:JIANG SHAOKUN、施红俊

基金007138成立来分红:每份累计0.00元(0次)

管理费率:1.50%  托管费率:0.25%

销售服务费率:0.80%  最高认购费率:0.00%

最高申购费率:0.00%  最高赎回费率:1.50%

基金鹏扬元合量化大盘C为股票型基金,其预期风险与收益高于混合型基金、债券型基金与货币市场基金。基金鹏扬元合量化大盘C可能投资于港股通标的股票,需承担汇率风险及境外市场的风险。

(一)股票投资策略 鹏扬元合量化大盘C基金以量化研究为基础,结合市场现状,用系统化的方式执行投资决策,力求获得多角度、多方位的超额收益。 1、鹏扬元合量化大盘C基金对大盘股票的界定 对于A股市场,鹏扬元合量化大盘C基金将所有A股市场股票(不含ST,*ST)按照其在A股市场的总市值从大到小进行排序,将A股市值排名在前30%的股票纳入A股市场的大盘股;对于香港股票市场,鹏扬元合量化大盘C基金将所有港股通标的股票按照其在香港股票市场的总市值进行排序,将总市值排名前30%的股票归入香港股票市场的大盘股。 鹏扬元合量化大盘C基金每半年调整一次大盘股范围。在此期间对于未被纳入最近一次排序范围内的股票(如新股上市、非公开发行等),如果其总市值可满足以上标准,也归入大盘股范围内。 2、量化研究 量化研究是用量化的手段将基本面投资思路数值化,规范化,将针对基准的潜在超额收益来源模块化,结合自下而上的量化选股模型以及自上而下的量化行业轮动模型,建立整体投资模型,获得稳定的超额收益。 a)量化选股模型 量化研究的核心即多因子选股。因子可以被看作某一类股票的特征,带有此类特征的股票的长期表现会好于具有相反特征的股票,以及会优于基准的表现。因子主要包括传统量化类(包括估值因子、风险因子、财务分析因子、技术因子等)以及主题事件驱动类(公司事件如分红、增持减持,主题类如军工、成长,事件驱动如雄安主题、MSCI主题)。因子来源包括成熟的经济学理论和鹏扬量化团队的研究成果,并由此构建了覆盖全面、多样化的鹏扬量化权益因子库。通过历史回测验证以及统计学方法对因子稳定性、解释性、显著性的验证,从因子库中选取稳定有效的、具有优秀超额收益表现的因子,优选具备核心成长潜力的上市公司。根据因子表现对因子赋予不同权重,并根据该权重调整选出股票的组合权重,预期回报越高的股票其权重也越高。优选的股票以及其权重共同构成了一个完整的组合。 b)量化行业轮动模型 在不同的市场环境中,各种市场因素在驱动各大行业资产走势。行业轮动即如何有效的将资本分配在不同行业,以获取超越基准本身的超额收益。鹏扬元合量化大盘C基金采用自上而下的宏观判断与自下而上多因子选择行业相结合的方式获得投资展望。宏观判断使用市场弹性指标划分周期性和非周期性行业。弹性越大,周期性特征越强;弹性越小,非周期性特性越强。考察PMI、CPI、利率等宏观指标,对周期性行业与非周期性行业的强弱进行预测。而多因子选择行业则是把行业当作公司,运用加权的方式或鹏扬专有的研究成果计算行业基本面数据,用多因子选股的方式选择行业。两相结合运用量化模型得到十大行业预期回报率,结合风险控制模型,利用均值方差优化构建最高性价比的行业组合。 c)风险控制模型 组合投资风险包括系统风险、行业风险、风格风险以及个股风险等,风险控制模型对投资组合的风险分解为系统风险(即基准本身的风险)、以及非系统性风险(即跟踪误差风险,包含行业风险、个股风险等)。主要针对非系统性风险构建风险控制模型。风险控制通常包括组合目标风险控制和单一风险暴露限制。单一风险暴露限制即避免组合在某一单一风险上过多暴露,以防单一市场事件对组合净值产生较大损害,如行业风险,要控制组合的相对和绝对行业风险暴露,避免组合过度集中投资于某一或某几个行业;又如个股风险,要避免过度集中投资于某一单支股票;又如风格风险(如市值风格、价值成长),也要进行一定的上限控制。另一方面是对组合目标风险的控制,通常会设定某一固定的组合目标风险,并依据该风险利用均直方差优化获得最优组合。 3、系统化的投资决策 将量化研究与市场现状相结合,整个投资过程用系统化的方式执行,尽量排除人类情感所带来的杂音。从不同角度,不同方位取得超额收益。鹏扬元合量化大盘C基金投资组合构建流程包含四个步骤,即组合超额收益的四个来源:基准内选股、行业内选股、行业轮动和事件驱动。鹏扬元合量化大盘C基金投资最终目标是在保持基准市值风格前提下,获取这四类超额收益。 a)基准内选股:即运用多因子选股的理念在基准股票池内选股,这一步骤中选出的因子适用于基准内所有股票,即具备这一特征的股票广泛的具有产生超额收益的能力。 b)行业内选股:即运用多因子选股的理念在基准股票池中行业内选股,获得股票在其所属行业中可能产生的超额收益。由于上市公司所述行业多样,且各行业上市公司经营具有鲜明的特点和差异,因而不同行业可能适用不同的因子,某些因子只适用于一个或几个行业。将基准内股票按照全球行业分类标准(GICS)分为10个一级行业,分行业进行多因子选股,捕获行业独有的超额收益。 c)行业轮动:利用行业轮动量化模型通过自上而下的宏观判断与自下而上多因子选行业分析各行业的事态,对行情进行判断,预测各行业下期走势,决定是否增加或减少相对于基准的行业本身权重,以此获得额外收益。 d)主题事件驱动:主要基于主观对市场的判断,或市场热点事件,调整主题或事件所涵盖股票的组合权重,以此获得额外收益。 4、港股通标的股票投资策略 鹏扬元合量化大盘C基金将通过国内和香港股票市场交易互联互通机制投资于香港股票市场。鹏扬元合量化大盘C基金管理人基于对于香港市场长期投资研究经验及两地市场一体化过程中可能出现的投资机会,采取“自下而上”的优选个股策略,重点投资于受惠于中国经济转型,且处于合理价位的具备核心竞争力股票。鹏扬元合量化大盘C基金根据投资策略需要或不同配置地的市场环境的变化,选择将部分基金资产投资于港股或选择不将基金资产投资于港股,基金资产并非必然投资港股。 (二)债券投资策略 1、买入持有策略 以简单、低交易成本为原则,挑选符合投资需求的标的债券,持有到期后再转而投资新的标的债券。 2、久期调整策略 根据对市场利率水平的预期,在预期利率下降时,增加组合久期,以较多地获得债券价格上升带来的收益,在预期利率上升时,减小组合久期,以规避债券价格下降的风险。 3、收益率曲线配置 在久期确定的基础上,根据对收益曲线形状变化的预测,确定采用子弹型策略、哑铃型策略和梯形策略,在长期、中期和短期债券间进行配置,以从长、中、短期债券的相对价格变化中获利。 4、板块轮换策略 根据国债、金融债、信用债等不同债券板块之间的相对投资价值分析,增持相对低估的板块,减持相对高估的板块,借以取得较高收益。 5、骑乘策略 通过分析收益率曲线各期限段的利差情况,买入收益率曲线最陡峭处所对应的期限债券,随着所持有债券的剩余期限下降,债券的到期收益率将下降,从而获得资本利得。 6、个券选择策略 用自下而上的方法选择价值相对低估的债券。通过考察收益率曲线的相对位置和形状,对比不同信用等级、在不同市场交易债券的到期收益率等方法,结合票息、税收、可否回购、嵌入期权等其他决定债券价值的因素,从而发现市场中个券的价值相对低估状况。 7、可转债/可交换债投资策略 综合分析可转债/可交换债的债性特征、股性特征等因素的基础上,利用BS公式或二叉树定价模型等量化估值工具评定其投资价值,重视对可转债/可交换债对应股票的分析与研究,选择那些公司和行业景气趋势回升、成长性好、安全边际较高的品种进行投资。对于含回售及赎回选择权的债券,鹏扬元合量化大盘C基金将利用债券市场收益率数据,运用期权调整利差(OAS)模型分析含赎回或回售选择权的债券的投资价值,作为此类债券投资的主要依据。 8、融资杠杆策略 通过分析回购品种之间的利差及其变动,结合对年末效应和长假效应的灵活使用,进行中长期回购品种的比例配置,同时在严格控制风险的基础上利用跨市场套利和跨期限套利的机会。 (三)衍生品投资策略 1、股指期货投资策略 在股指期货的投资方面,鹏扬元合量化大盘C基金以投资组合的避险保值和有效管理为目标,在风险可控的前提下,本着谨慎原则,适当参与股指期货的投资。 (1)避险保值:利用股指期货,调整投资组合的风险暴露,改善组合的风险收益特性。 (2)有效管理:利用股指期货流动性好,交易成本低等特点,对投资组合的仓位进行及时调整,提高投资组合的运作效率。 2、权证投资策略 鹏扬元合量化大盘C基金权证投资将以价值分析为基础,在采用数量化模型分析其合理定价的基础上,把握市场的短期波动,进行积极操作,追求在风险可控的前提下实现稳健的超额收益。 (四)资产支持证券投资策略 鹏扬元合量化大盘C基金资产支持证券投资将重点对市场利率、发行条款、支持资产的构成及质量、提前偿还率、风险补偿收益和市场流动性等影响资产支持证券价值的因素进行分析,并辅助采用蒙特卡洛方法等数量化定价模型,评估资产支持证券的相对投资价值并做出相应的投资决策。

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