量化模型与构建方式 1. 模型名称：价值投资+市场情绪+边际变化三维框架[31][32][34] * 模型构建思路：基金经理构建了一个结合价值投资、市场情绪和边际变化的三重维度投资框架，旨在通过深度研究、精选个股和灵活战术配置获取长期Alpha收益并增强短期收益[31][32][34] * 模型具体构建过程： 1. 价值投资维度：作为中长期底仓及主要仓位配置。采用自下而上的选股方法，聚焦TMT行业中具备长期壁垒的赛道（如半导体设备/晶圆厂、AI核心元器件等）。选股时重视企业核心竞争力、长期成长确定性以及绝对与相对的估值性价比[31][34] 2. 市场情绪维度：基于对国内市场特性的理解，兼顾市场情绪变化，配置符合国内外市场行业主线逻辑的个股。通过综合评估胜率与赔率进行适度的仓位配置[32] 3. 边际变化维度：基于TMT行业特性，当调研发现个股短期业绩趋势与市场预期出现显著差异时，进行针对预期差的短期战术性配置，作为收益增强来源，以小比例仓位参与弹性品种[32] * 模型评价：该框架将长期价值投资与中短期市场情绪、边际变化相结合，旨在实现稳健底仓与弹性收益的平衡，体现了主动管理型基金在科技投资领域的深度和灵活性[31][32][34] 2. 模型名称：杠铃策略组合构建模型[34][35] * 模型构建思路：在三维投资框架指导下，采用杠铃策略进行组合构建，一端是稳健的价值底仓，另一端是追求弹性的配置，并根据市场及风险偏好变化动态调整[34][35] * 模型具体构建过程： 1. 价值底仓端：以价值投资维度选出的股票作为底仓核心持股。配置上偏向集中、重仓、长期持有[34] 2. 弹性品种端：以市场情绪和边际变化维度选出的股票作为弹性配置。根据市场情绪和行业边际变化，灵活布局阶段性热点板块（如AI应用、消费电子创新等）。配置上偏向分散、小比例、中短期持有，并可能进行相对较频繁的交易[34][35] 3. 动态调整：参考市场环境及风险偏好的变化，对两端（价值底仓与弹性品种）的配置比例和具体标的进行调整[34] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：年化超额收益率（用于动态费率计算）[37] * 因子构建思路：用于计算基金持有期间相对于业绩比较基准的超额收益，是决定基金浮动管理费率的关键指标之一[37] * 因子具体构建过程：计算投资者持有基金份额期间，基金净值增长率相对于业绩比较基准收益率的年化超额收益。具体公式未在报告中明确给出，但标准计算方式通常为： $$年化超额收益率 = (1 + 基金持有期间总收益率) ^{\frac{1}{持有年数}} - (1 + 业绩基准持有期间总收益率)^{\frac{1}{持有年数}}$$ 其中，持有年数 = 持有天数 / 365[37] 2. 因子名称：持有收益率（用于动态费率计算）[37] * 因子构建思路：用于计算基金持有期间的绝对收益，是决定基金浮动管理费率的另一个关键指标[37] * 因子具体构建过程：计算投资者持有基金份额期间的基金净值增长率。具体公式未在报告中明确给出，但标准计算方式通常为： $$持有收益率 = \frac{赎回日基金份额净值 \times (1 - 赎回费率) - 申购日基金份额净值}{申购日基金份额净值}$$ 报告中强调此收益率为“扣除超额管理费后”的收益率[37] 模型的回测效果 （报告中未提供“价值投资+市场情绪+边际变化三维框架”及“杠铃策略组合构建模型”的具体量化回测结果指标，如年化收益率、夏普比率、最大回撤等，因此本部分无相关内容） 因子的回测效果 （报告中未提供“年化超额收益率”及“持有收益率”因子的单因子测试结果，如IC值、IR、多空收益等，因此本部分无相关内容）