大摩量化多策略股票.F001291 股票型 投资大盘股

实时估算: +1.58% 05.20
结算涨跌: +1.69% 05.20
单位净值: 1.1420 05.20
今年以来: -23.36%
累计净值: 1.1420
一年费率: 2.00%
规模: 1.83亿
股票仓位: 91.74%
债券仓位: 0.12%
换手率: 327.00%
平均持有: 501天
基金经理: 余斌
成立日期: 2015.06
业绩表现_概览 日为交易日,月为自然月,年为自然年
近1日 近5日 近1月 近3月 近6月 今年以来 近1年 近2年 近3年 近5年
大摩量化多策略股票 +1.69% +1.78% -0.70% -15.66% -25.55% -23.36% -18.02% +24.81% +46.60% +22.94%
沪深300 +1.95% +2.23% +0.17% -12.33% -16.61% -17.46% -21.38% +3.62% +12.71% +19.79%
2022年 2021年 2020年 2019年 2018年 2017年 2016年 2015年
大摩量化多策略股票 -23.36% +10.04% +55.10% +29.34% -27.26% -8.66% -3.70% +26.80%
沪深300 -17.46% -5.20% +27.21% +36.07% -25.31% +21.78% -11.28% +5.58%
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收益 波动率.年 最大回撤 最大涨幅 收益回撤比 极限套牢.月 夏普比率 季度胜率 年化收益
大摩量化多策略股票
沪深300 - -
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日涨跌幅 近12个交易日
季涨跌幅 New
基金经理
余斌 在任
当前基金任职年限:2.76 年, 基金回报: +39.44%同期沪深300: +7.65%2019.08.20日起
基金经理工作经验:7.74 年 ,风格:股票型、混合型
基金公司:摩根士丹利华鑫基金, 现管理基金总规模:12.58 亿
余斌先生:国籍中国,南开大学经济学硕士。曾任职于招商证券股份有限公司,担任风险控制部市场风险分析师;2009年10月加盟鹏华基金管理有限公司,历任机构理财部大客户经理、量化投资部量化研究员,先后从事特定客户资产管理业务产品设计、量化研究等工作;2014年5月起担任鹏华中证信息技术指数分级证券投资基金基金经理,2014年5月起担任鹏华中证800证券保险指数分级证券投资基金基金经理,2014年11月起兼任鹏华中证国防指数分级证券投资基金基金经理。,2015年4月起兼任鹏华中证酒指数分级证券投资基金基金经理,2015年5月起兼任鹏华中证全指证券公司指数分级证券投资基金基金经理,2015年6月起兼任鹏华中证环保产业指数分级证券投资基金基金经理。2017年06月担任鹏华中证空天一体军工指数证券投资基金(LOF)基金经理,2017年06月担任鹏华量化策略灵活配置混合型证券投资基金基金经理,2019年5月加入摩根士丹利华鑫基金管理有限公司,现任数量化投资部总监。余斌具备基金从业资格。2020年7月16日起担任摩根士丹利华鑫ESG量化先行混合型证券投资基金基金经理。2020年7月22日担任摩根士丹利华鑫MSCI中国A股指数增强型证券投资基金基金经理。
历史任职 任职时长.天 开始日期 结束日期 基金涨跌 同期沪深300
夏青 800 2017.06.15 2019.08.24 -11.80% +8.28%
杨雨龙 693 2015.07.25 2017.06.17 +0.98% -7.86%
刘钊 71 2015.06.02 2015.08.12 -5.50% -22.20%
基金介绍
全称:摩根士丹利华鑫量化多策略股票型证券投资基金
业绩比较基准:沪深300指数收益率*85% + 标普中国债券指数收益率*15%
投资目标: 运用多种策略的量化投资模型,从不同投资维度,在不同市场情况下捕捉市场定价失效的投资机会,力争有效控制风险的基础上,实现基金资产的长期稳定增值。
投资策略:
量化多策略体系的理念主要有两个:增强收益、分散风险。量化策略是基于市场历史数据实现的,不同市场信号需要采用不同策略和交易手段,因此建立多种策略可以弥补单一策略失效的可能并形成互补,保证整体投资业绩的持续性和增强。另一方面,策略间相关性越低,越能分散组合的整体风险,这是配置多个策略,并在策略之间设定适当比例的基本原理。
1、股票投资策略
通过基金管理人开发的“多因子阿尔法模型”、“行业轮动模型”、“事件驱动模型”等各类量化模型进行股票选择并据此构建股票投资组合。在实际运行过程中,将定期或不定期的进行修正,优化股票投资组合。
(1)多因子阿尔法模型
多因子阿尔法模型是建立在已在国际市场上广泛应用的多因子阿尔法模型(Multiple Factors Alpha Model)的基础上,根据中国资本市场的实际情况,由本基金管理人的量化投资团队开发的更具针对性和实用性的数量化选股模型。该模型包括以下几个步骤:
●筛选有效因子:评估标准包括公司基本面信息、分析师预期,以及公司的二级市场价格数据;
●因子的权重:不同因子代表不同选股逻辑并配以不同的权重,以反映当时市场的热点投资机会;
●因子的更替及权重的调整:定期回顾所有因子的表现情况,适时剔除失效因子或纳入新的有效因子,并且采用OLS、信息比率等方法评价因子的重要程度,定期调整因子权重。
本基金利用“多因子模型因子阿尔法模型”计算每只股票的因子加权得分,并挑选总得分最高的若干只个股构建投资组合,并定期更新个股加权因子得分调整股票投资组合。
(2)行业轮动模型
通过历史数据检验并融合本基金管理人在资产管理上多年积累的经验,识别出影响各个行业股价收益率的关键指标,并通过对关键指标的持续跟踪以及各行业关键指标对宏观变量的反应弹性进行横向和纵向的比较,以此判断行业是否在估值修复、触底回升的阶段。该模型包括以下几个步骤:
●各个行业驱动股价收益率的主要指标分析:选取的关键指标主要包括三个方面的变量:一种为估值指标(如PE, PB, EV/EBITDA等);第二种为“质量”指标,包括毛利率、ROE等;第三种为经济周期景气指标,如利率、贷款增速、订单、开工率等;
●判断行业是否在股指修复、触底回升的阶段 :主要包括对各行业关键指标对宏观变量(如利率、CPI、汇率等)的反应弹性进行横向比较和纵向比较;
●在经济周期不同阶段实现行业轮动:本基金将结合对经济结构和增长模式的深入分析,在经济周期的不同阶段,按照一定的次序实施行业轮动。
本基金通过把握经济周期变化,依据对宏观经济、产业政策、行业景气度及市场波动等因素的综合判断以及结合短、中、长期行业估值的横向和纵向比较,对均衡的市场权重进行调节以实现各行业的合理和优化的配置。
(3)事件驱动模型
通过研究发现,有较多事件驱动策略在中国A股市场有效或阶段性有效。如一致预期变动策略、上市公司业绩超市场预期策略、管理层增持策略、大股东减持策略、指数成份股调整策略等。我们将在适当的时机选用合适的策略,用于捕捉阶段性的超额收益或绝对收益。
除了上述策略,本基金管理人的数量化投资团队还将不断开发新的适合中国A股市场的量化投资策略,适时补充、更换量化多策略基金的股票投资决策。
2、固定收益投资策略
本基金债券等固定收益类证券以及可转换债券的投资策略主要为:久期管理策略、收益率曲线策略、个券选择策略、跨市场套利策略等,并择机把握市场有效性不足情况下的交易机会。
3、衍生品投资策略
本基金的衍生品投资原则上为有利于基金资产保值增值。本基金将严格遵守相关法律法规的约束,合理利用股指期货、权证等衍生工具,通过量化工具控制下行风险。
(1)资产支持证券投资策略
本基金通过对资产支持证券的发行条款、支持资产的构成及质量等基本面研究,结合相关定价模型评估其内在价值,谨慎参与资产支持证券投资。
(2)权证投资策略
本基金将在严格控制风险的前提下投资权证。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,积极把握市场机会,追求在风险可控的前提下稳健的超额收益。
(3)股指期货投资策略
本基金将本着谨慎原则,适度参与股指期货投资。通过对现货市场和期货市场运行趋势的研究,结合基金股票组合的实际情况及对股指期货的估值水平、基差水平、流动性等因素的分析,选择合适的期货合约构建相应的头寸,以调整投资组合的风险暴露,降低系统性风险。基金还将利用股指期货作为组合流动性管理工具,降低现货市场流动性不足导致的冲击成本过高的风险,提高基金的建仓或变现效率。
资产配置
资产配置 - 股票
数据受限:历史持仓股、估值和行业分布, 点击解锁全部数据, 或查看该数据的示例图片:
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资产配置 - 债券
债券数据加载中...
获奖记录
无获奖记录。
基金规模、份额
换手率 换手率越高,操作越频繁;每半年,基金公司披露一次
持有人
费率 购买金额 < 100万, 持有一年的总费率:2.00%
认购
购买金额 < 100万:0.15%
100万 ≤ 购买金额 < 500万:0.10%
购买金额 ≥ 500万:1000元/笔
赎回
持有期限 < 7天:1.50%
7天 ≤ 持有期限 < 30天:0.75%
30天 ≤ 持有期限 < 180天:0.50%
180天 ≤ 持有期限 < 365天:0.10%
365天 ≤ 持有期限 < 730天:0.05%
持有期限 ≥ 730天:0.00%
运作
管理费(每年):1.50%
托管费(每年):0.25%
销售服务费(每年):
费用明细
报告期 总费用 管理人报酬 托管费 交易费 销售服务费
费用 占市值比 费用 占费用比 占市值比 费用 占费用比 占市值比 费用 占费用比 占市值比 费用 占费用比 占市值比
1 2021.12 7,172,600 3.04% 3,850,800 53.69% 1.63% 641,800 8.95% 0.27% 2,458,600 34.28% 1.04% - - -
2 2020.12 10,850,500 3.64% 5,206,600 47.98% 1.75% 867,800 8.00% 0.29% 4,553,700 41.97% 1.53% - - -
3 2019.12 14,388,900 3.34% 6,724,600 46.73% 1.56% 1,120,800 7.79% 0.26% 6,317,200 43.90% 1.47% - - -
4 2018.12 14,284,300 3.54% 7,720,200 54.05% 1.91% 1,286,699 9.01% 0.32% 4,786,700 33.51% 1.18% - - -
5 2017.12 31,711,000 4.75% 13,978,699 44.08% 2.09% 2,329,800 7.35% 0.35% 14,880,400 46.93% 2.23% - - -
6 2016.12 51,403,800 4.15% 22,627,300 44.02% 1.83% 3,771,200 7.34% 0.30% 24,549,400 47.76% 1.98% - - -
分红

0
False
F001291
大摩量化多策略股票
/fund/f/f001291/
/fund/f/f001291/