量化模型与构建方式 1. 隐性风险模型 - 模型名称：隐性风险模型 - 模型构建思路：通过基金净值相关性识别同类基金，剥离显性和隐性风险[3] - 模型具体构建过程： 1) 计算基金间过去一年日收益率相关性，选取相关性最高的20只作为同类基金[3] 2) 构建同类基金相关性加权收益率序列SimiRet 3) 将基金收益率对SimiRet进行时序回归： $$R_{p}=\alpha+\beta\cdot SimiRet+\varepsilon_{p}$$ 截距项α即为Alpha_Simi因子[3] - 模型评价：相比传统多因子模型能更动态捕捉隐性风险，解释力更强[3] 2. Fama五因子模型 - 模型名称：Fama五因子模型 - 模型构建思路：通过市场、规模、价值、盈利、投资五个显性风险因子解释基金收益[3] - 模型具体构建过程： $$R_{p}=\alpha+\beta_{1}\cdot MKT+\beta_{2}\cdot SMB+\beta_{3}\cdot HML+\beta_{4}\cdot RMW+\beta_{5}\cdot CMA+\varepsilon_{p}$$ 其中： MKT=中证全指日收益率 SMB=小市值组合收益-大市值组合收益 HML=高账面市值比组合收益-低账面市值比组合收益 RMW=高盈利组合收益-低盈利组合收益 CMA=保守投资组合收益-激进投资组合收益[3] 量化因子与构建方式 1. 隐性基准识别因子 - 因子名称：隐性基准跟踪误差 - 因子构建思路：通过最小化跟踪误差匹配基金真实投资风格[1] - 因子具体构建过程： 1) 计算基金相对备选基准指数的超额收益： $$Ex_{i,t}=R_{f,t}-R_{i,t}*0.9$$ 2) 计算年化跟踪误差： $$TE_{i}=\sqrt{240*\frac{1}{T}\sum_{t=1}^{T}(Ex_{i,t}-\overline{Ex_{i}})^{2}}$$ 3) 选择跟踪误差最小的基准作为隐性基准： $$REE^{*}=argmin_{i}TE_{i}$$[1][18][19] 2. 隐性风险调整因子 - 因子名称：隐性风险调整综合选基因子 - 因子构建思路：通过截面回归剥离同类基金风险暴露[3] - 因子具体构建过程： 1) 计算同类基金相关性加权因子值SimiFactor 2) 原始因子对SimiFactor进行截面回归： $$Factor=\alpha+\beta\cdot SimiFactor+\varepsilon$$ 3) 取残差项ε作为调整后因子[3][91][92] - 因子评价：显著提升因子稳定性，尤其对收益类因子改进明显[3] 3. 具体子因子 - 夏普比隐性风险调整因子： $$Sharpe=\alpha+\beta\cdot SimiSharpe+\varepsilon$$[94] - 隐形交易能力隐性风险调整因子[102] - 持仓收益隐性风险调整因子[113] - 波段交易能力隐性风险调整因子[113] 模型回测效果 1. 隐性风险模型 - R²均值：92.32%[3] - 解释力提升：较Fama五因子模型(84.94%)提高7.38个百分点[3] 2. Fama五因子模型 - R²均值：84.94%[3] - 解释力趋势：2019年以来显著下降至79.67%[3] 因子回测效果 1. 隐性风险调整综合选基因子 - RankIC均值：13.99% - 年化RankICIR：3.18 - RankIC胜率：93.01% - 多头年化超额信息比：2.4[3][122] 2. 原始综合选基因子 - RankIC均值：14.64% - 年化RankICIR：2.22 - RankIC胜率：85.31%[122] 3. 单因子表现对比 | 因子类型 | RankIC均值 | RankICIR | 多头季均超额 | |---------|-----------|---------|-------------| | 夏普比原始因子 | 7.76% | 0.77 | 0.58% | | 夏普比调整后 | 7.70% | 1.99 | 0.86% | | 隐形交易原始 | 8.21% | 1.68 | 0.95% | | 隐形交易调整 | 7.21% | 2.23 | 0.92% |[97][102] 4. FOF组合表现 - 年化超额收益：8.86% - 年化跟踪误差：3.52% - 信息比率：2.31 - 最大回撤：3.40%[4]

截至6月13日收盘数据，按认购起始日统计，6月16日至6月20日，公募基金市场将有17只新基金（仅统计初始基金口径并剔除转型及和后分级基金，下同） 面市，涉及15家基金公司，平均募集期约21天。 新发基金中，指数型产品数量居前，涉及富国创业板人工智能ETF、华宝恒生港股通创新药精选ETF等产品。 指数型产品数量居前 10只产品公布了募集份额上限。其中，南方中证港股通科技ETF、摩根沪深300自由现金流联接等基金募集份额上限达到80亿份。 在预计发行的10余只新基金中，股票型基金数量居首，达到12只，债券型基金数量紧随其后，为3只。 具体来看，新发的股票型基金以指数型基金为主，包括10只被动指数型基金、2只增强指数型产品，涉及富国创业板人工智能ETF、华宝恒生港股通创新药 精选ETF等产品。 此外，6月16日至6月20日仅有1只主动权益产品发行，为华泰柏瑞港股通医疗精选。基金为偏股混合型基金，根据基金投资目标，基金以投资港股通标的股 票为主,在深入研究的基础上,精选医疗产业相关主题的优质上市公司进行投资。基金拟任基金经理为张弘。 FOF基金发行数量同样为1只，为平安基金旗下平安盈轩90天持有。该基金为债券型FO ...

每经记者｜黄小聪 每经编辑｜彭水萍 今年到年底时，会有4只目标日期为2025年12月31日的养老FOF要转型，那么，变更之后，这四只养老 目标日期基金会有哪些不一样的地方？ 这一期我们就先来综合对比一下，投资者如果持有这些基金，可以提前了解并早做安排。 2、持有期变化 现在这4只产品都是设置了一年持有期，但是变更之后，都会取消持有期的限制。 3、投资比例限制 中欧预见养老目标日期2025一年持有变更之后，投资比例限制中，第（2）项将变更为"本基金对股票、 股票型基金、过去四个季度季末股票资产占基金资产比例均不低于50%的混合型基金等权益类资产的投 资合计占基金资产的比例不超过基金资产的24.84%，对商品基金投资占基金资产的比例不超过10%，且 投资于港股通标的股票不超过股票资产的50%。" 平安养老目标日期2025一年持有变更之后，投资比例限制中，修改第（20）项为"本基金投资其他基 金，被投资基金的运作期限应当不少于1年，最近定期报告披露的基金净资产应当不低于1亿元"和删除 第（25）项"本基金投资于商品基金（含商品期货基金和黄金ETF）的比例不超过基金资产的10%。" 宏利悠然养老目标日期2025一年持 ...

FOF基金重仓主动权益基金概况 - FOF基金作为"专业买手"，其重仓基金选择反映了市场风险偏好与策略调整趋势，为基民提供参考价值 [2][3] - 2025年一季度被FOF重仓次数前十的主动权益基金中，大成高鑫C（37只FOF持有）、富国稳健增长C（26只）、华夏创新前沿（21只）位列前三 [5][6] - 机构重仓市值前十的基金中，华夏创新前沿以4亿元持仓市值居首，大成高鑫C（2.6亿元）、华商润丰C（2.3亿元）等紧随其后 [28][29] 基金经理投资风格分析 - 刘旭（大成高鑫）坚持价值投资，注重安全边际与个股精选，不追热点 [7] - 范妍（富国稳健增长）以分散持仓和回撤控制见长，熊市表现突出但牛市锐度不足 [7] - 屠环宇（华夏创新前沿）专注科技成长，超配TMT与新能源，任期年化回报7.9%，但最大回撤达44.5% [30][32][33] - 农冰立（景顺长城品质长青）采用"产业趋势+个股集中"策略，任期最大回撤<25%，机构持有比例达93% [19][22][26] 重点基金业绩表现 - 景顺长城品质长青C近一年回报46.93%，大幅跑赢基准（10.76%）和沪深300（6.84%），2024年涨幅40.95% [13][16] - 农冰立通过精准调仓科技板块（如重仓泡泡玛特10倍涨幅）和军工电子实现超额收益 [15][17][26] - 大成高鑫A/C类份额同时上榜，长期位列吾股基金排名前二，体现机构对其策略的认可 [8] 机构持仓特征 - C类份额占比达60%，因销售服务费结构更适合短期交易和调仓 [9] - 富国稳健增长C和景顺长城品质长青C一季度获机构大幅增持1.8亿份、0.96亿份 [10][12] - 机构偏好的六只基金（如中泰星元价值优选A、华商润丰C）同时出现在重仓次数和市值双榜单 [35][36]

根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的总结： 量化模型与构建方式 1. **模型名称**：宏观驱动型投顾模型 **模型构建思路**：基于宏观经济指标和市场预期变化调整资产配置，重点关注债市波动和风格选择[5][6] **模型具体构建过程**： - 通过存款利率、信用债利差等指标判断债市性价比，动态调整货币/利率债比例（如纯债型投顾久期减少0.04年，固收+型增加0.24年）[7][33] - 根据通胀预期和行业景气度调整权益配置（如增配银行+0.92%，减配电子-0.42%）[35][39] **模型评价**：在5月表现领先其他策略（收益3.34%），但对宏观数据敏感性较高[16][20] 2. **模型名称**：红利因子增强模型 **因子构建思路**：利用低通胀环境下红利资产的防御性特征构建组合[5][41] **因子具体构建过程**： - 筛选高股息率指数基金（如中证红利），计算持仓比例变化： $$红利配置比例 = \frac{\sum(调仓后红利基金权重)}{\sum(调仓前红利基金权重)}$$ - 5月平均增配幅度达2.1%，超额收益前50%产品增配7.8%[41][42] 模型的回测效果 1. **宏观驱动型模型**：5月收益3.34%，Calmar比率2.70（固收+型）[16][26] 2. **红利因子模型**：近1年超额收益1.4%，5月持仓比例从5.44%升至5.52%[42][44] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：久期调整因子 **因子构建思路**：反映利率预期变化对债券组合的影响[6][33] **因子具体构建过程**： - 计算调仓前后组合久期差值： $$\Delta久期 = \sum(债券久期 \times 权重变化)$$ - 纯债型产品久期减少0.04年，固收+型增加0.24年[33][34] 2. **因子名称**：港股暴露因子 **因子构建思路**：捕捉港股相对A股的估值优势[41][53] **因子具体构建过程**： - 统计QDII基金中港股类配置比例变化，5月平均增配1.8%[53][54] 因子的回测效果 1. **久期调整因子**：纯债型组合久期调整后收益0.18%（5月）[4][34] 2. **港股暴露因子**：近1年相关组合收益41.9%，5月增配幅度2.2%[53][54] （注：原文未涉及部分因子公式的详细参数说明，故未列出完整数学表达式）

根据研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. **高频宏观因子模型** - **构建思路**：通过资产组合模拟构建高频宏观因子体系，用于观察市场交易的宏观预期变化[12] - **具体构建过程**： 1. 对利率、汇率、信用等因子直接通过多空相关指数构建组合 2. 对高频经济增长和通胀因子： - 合成低频宏观因子（如工业增加值同比、CPI同比等） - 筛选领先资产（如恒生指数、CRB金属现货等） - 通过滚动多元回归确定资产权重，拟合宏观因子走势 $$y_t = \beta_0 + \sum_{i=1}^n \beta_i x_{i,t-k} + \epsilon_t$$ 其中y为宏观因子同比，x为资产收益率，k为领先期数[12][13] - **评价**：对低频宏观因子具有领先性，能有效捕捉预期变化 2. **债券久期择时模型** - **构建思路**：改进Diebold2006模型预测收益率曲线三因子（水平/斜率/曲率）[20] - **具体构建过程**： - 水平因子：结合宏观变量预判和政策利率跟随 - 斜率/曲率因子：基于AR(1)模型预测 - 映射不同久期债券的预期收益[20] - **评价**：能动态捕捉收益率曲线形态变化 3. **转债风格轮动模型** - **构建思路**：通过估值偏离度和市场情绪指标进行风格切换[28] - **具体构建过程**： 1. 构建转股溢价率偏离度因子： $$\Delta PE = \frac{PE_i - PE_{median}}{\sigma_{PE}}$$ 2. 理论价值偏离度因子： $$\Delta PV = \frac{PV_i - PV_{model}}{\sigma_{PV}}$$ 3. 结合20日动量和波动率偏离度构建情绪指标[28] - **评价**：有效规避高估值转债风险 4. **黄金预期收益模型** - **构建思路**：关联黄金与TIPS的实际回报[32] - **具体构建过程**： $$E[Real\_Return^{gold}]=k\times E[Real\_Return^{Tips}]$$ $$E[R^{gold}]=\pi^{e}+k\times E[Real\_Return^{Tips}]$$ 其中k通过扩展窗口OLS估计，π^e取美联储2%通胀目标[32] - **评价**：建立了黄金与实际利率的量化关系 5. **主动风险预算模型** - **构建思路**：将风险平价与主动信号结合动态调整股债权重[40] - **具体构建过程**： 1. 计算股权风险溢价(ERP)： $$ERP = \frac{1}{PE_{ttm}} - YTM_{10Y}$$ 2. 估值分位数信号（5年滚动） 3. M2-M1剪刀差流动性信号 4. 通过softmax函数转化信号： $$softmax(x)=\frac{\exp(\lambda x)}{\exp(\lambda x)+\exp(-\lambda x)}$$[49] - **评价**：实现了风险控制与主动调整的平衡 6. **行业轮动3.0模型** - **构建思路**：六维度动态合成信号体系[56] - **具体构建过程**： - 交易行为：日内动量+隔夜反转 - 景气度：盈余动量 - 资金流：主动抢筹+被动派发 - 筹码结构：持仓收益+阻力支撑 - 宏观驱动：高频宏观映射 - 技术分析：趋势/振荡/量能指标[56] - **评价**：多维度捕捉行业轮动规律 模型回测效果 1. **高频宏观因子** - 经济增长因子：与低频数据方向一致性达80%[13] - 通胀因子（消费端）：领先低频数据1-2个月[16] 2. **债券久期择时** - 2025年5月超额收益18bp[23] - 近1年超额收益-3.58%[23] 3. **转债风格轮动** - 年化收益23.94%，最大回撤15.54%，IR 1.45[30] - 2025年收益23.61%[30] 4. **黄金模型** - 未来1年预期收益23.0%[32] - 过去1年实际收益41.32%[36] 5. **主动风险预算** - 年化收益6.49%，收益波动比1.62[53] - 最大回撤4.89%[53] 6. **行业轮动3.0** - 2025年5月多空收益-0.08%[60] - ETF轮动组合超额收益-0.26%[73] 量化因子与构建方式 1. **股权风险溢价(ERP)因子** - **构建过程**： $$ERP = \frac{1}{PE_{ttm}} - YTM_{10Y}^{TB}$$[41] - **信号规则**：>5%超配权益，<2%低配[42] 2. **转债估值因子** - 百元转股溢价率：26.28%（3年分位数39.6%）[26] - 修正YTM利差：0.18%中位数[26] 3. **基金风格因子** - 成长因子：强动量+景气上行[83] - 质量因子：强动量+景气上行[83] - 估值因子：弱动量+低赔率[83] 因子回测效果 1. **ERP因子** - 当前值5.50%（2025/5/30）[44] 2. **估值分位数因子** - 中证800 PE_ttm分位数57.2%[46] 3. **流动性因子** - M2-M1剪刀差6.50%（2025/04）[48] 4. **行业轮动因子** - 赔率指标：历史中低水平[59] - 胜率指标：1周动量最强[59]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 本周权益市场表现分化，北证50领涨，小盘价值风格占优；综合金融、国防军工、医药、农林牧渔等行业表现较好；债市整体下跌，可转债市场上行 [1][2][6] - 全市场主动权益基金平均回报 -0.41%；短债基金收益均值为 -0.01%，中长债基金收益均值为 -0.03%；含权债基平均负收益；可转债基金平均正收益 [1][2] - 本周有1只新股上市，无破发；样本内打新基金本周平均回报为 -0.18%；8亿账户打新收益率为 0.004% [2] - 统计区间内低、中、高风险FOF近一周平均回报分别为 -0.28%、-0.88%、-1.45% [2] - 统计区间内另类型、债券型QDII平均上涨 0.02%、0.37%，偏股型、指数型QDII平均下跌 0.71%、0.83%；本周REITs平均下跌 0.02% [2] 根据相关目录分别进行总结 市场回顾 - 权益市场分化，北证50领涨，沪深300、上证指数、深证成指、创业板指等均下跌；港股恒生指数和恒生科技指数也下跌 [6] - 行业方面，综合金融涨幅超10%领先，国防军工、医药等表现较好，汽车、有色金属等跌幅超2% [8] - A股市场5413只股票中3228只上涨，北证、创业板、科创板、主板上涨个股数量分别为194只、816只、343只、1875只；医药、机械等行业上涨个股多，综合金融、煤炭等行业上涨个股少 [11][15] 重点基金跟踪 主动权益 - 基金业绩表现：样本内4028只全市场基金平均回报 -0.41%，收益较优基金重仓医药、有色金属等行业；医药板块基金平均收益领先，中游制造、周期板块基金相对落后 [17][20] - 仓位测算：普通股票型基金仓位上升0.22个百分点，偏股混合型基金仓位下降0.60个百分点；主动偏股基金增配周期、稳定，减配金融、消费、成长；细分行业上，电力设备等行业配置上升，电子等行业配置下降 [23] 债券型基金 - 债券市场表现：债市整体下跌，中债总财富等指数下降；含权债基整体负收益；中证转债上涨0.46%，成交额2771亿元；可转债市价中位数和转股溢价率有变动 [29][31] - 基金业绩概览：短债基金收益均值 -0.01%，中长债基金收益均值 -0.03%；一级债基收益均值0%，二级债基收益均值 -0.02%；偏债混合基金收益均值 -0.03%，低仓位灵活配置基金收益均值 -0.07%；可转债基金收益均值0.28% [34][37][38][40] 打新基金 - 新股概况：本周1只新股上市，募集资金6.04亿元，上市首日无破发，入围预期收益3.54万元 [41] - 打新收益测算：假设参与网下打新并入围，计算8亿账户周度打新收益率序列 [42] - 基金公司打新概况：筛选出8家有2只以上打新基金的基金公司，本周8亿账户打新收益率为0.004%，周度和年度打新最佳规模均为4亿元 [44] - 打新基金业绩表现：36只打新基金本周平均回报 -0.18% [46] FOF基金业绩表现 - 低、中、高风险FOF近一周平均回报分别为 -0.28%、-0.88%、-1.45% [48] QDII基金 - 偏股型和指数型QDII分别平均下跌0.71%、0.83%，另类型和债券型QDII分别平均上涨0.02%、0.37% [2][49] REITs基金 - 本周REITs平均下跌0.02%，华夏特变电工新能源REIT涨幅靠前，华泰苏州恒泰租赁住房REIT流动性最强 [51]

华夏聚恒优选三个月(FOF)业绩比较基准调整 - 华夏基金拟将华夏聚恒优选三个月(FOF)业绩比较基准从"中证800指数收益率×45%+中证港股通综合指数收益率×5%+中债综合指数收益率×50%"变更为包含6项指数的多元组合，新增有色金属期货、豆粕期货、黄金现货等商品类指数，债券基金指数占比提升至65% [1][2] - 调整后基准配置结构为：65%债券基金指数、12.5%境内偏股基金指数、12.5%汇率对冲后标普500指数、10%黄金/有色金属/豆粕商品指数，形成"债券基石+权益双引擎+另类资产"的分散化框架 [2] - 此次调整突破行业惯例，首次在FOF业绩基准中纳入商品期货价格指数，反映资产配置范围从传统股债向大宗商品延伸的趋势 [1][2] 公募FOF行业发展趋势 - 国内公募FOF规模达1510.79亿元（2024Q1），较上季度增长179.29亿元，产品数量512只，行业保持高速发展 [3] - 现存FOF业绩基准普遍简单，混合型FOF多采用2个指数（如沪深300+中债综指），难以体现多资产配置特性，可能导致净值表现失真 [3] - 2024年已有超90只多资产组合产品修改业绩基准，FOF变更案例包括浦银安盛养老目标日期2025、中欧预见稳健养老等，普遍向更平衡的跟踪方向优化 [3][4] 基准体系进化驱动因素 - 中证系列基金指数已覆盖偏股型、债券型、黄金/豆粕等特色指数，大宗商品基金与跨境工具创新推动指数体系完善 [4][5] - A股上市公司超5000家、基金类型丰富化，为细分指数编制提供流动性基础，形成"市场扩容—产品创新—指数完善"的正向循环 [4] - 结构化基准体系使投资者可通过指数权重逆向推导投资策略与风险敞口，提升产品透明度 [4]

基金募集与设立 - 清川私募基金管理（无锡）有限公司（品牌名"静水湖创投"）宣布新基金"无锡静水湖和光一号创业投资合伙企业(有限合伙)"完成募集设立 [1] - 该基金是继静水湖鼎辰S基金后短期内成功募集的又一支基金，标志着公司基金产品矩阵的进一步丰富 [1] - 和光一号是公司首期完全基于财务投资人需求和风险偏好设立的纯市场化FOF基金 [1] 基金特点与投资人结构 - 和光一号以超高复投率和募集效率完成关闭，主要投资人为公司过往服务的高净值企业家和财务投资人群体 [1] - 投资人高度认可公司在硬科技领域的投资策略及历史业绩回报，对管理团队信任度极高 [1] - 该基金为"盲池的盲池"模式，募集时未明确储备项目或指向性标的 [1] - 基金期限为十年（对比常规七年），LP给予投资团队更大自由度以挖掘早期投资机会 [1] 行业动态 - 行业关注社会LP动向及并购基金井喷现象 [3] - 《2025中国CVC影响力报告》提出独角兽"新双轮驱动"概念 [3] - 《LP全景报告2024》聚焦活跃出资LP的分布特征 [3]

公司概况 - 深圳市融智私募证券投资基金管理有限公司是一家专注于二级市场投资的私募基金管理人，登记编号P1034204，致力于挖掘中国优秀企业的成长价值并为高净值客户提供财富管理服务 [2] - 依托母公司排排网的金融科技、海量数据库、三方代销平台及超百万高净值用户资源，构建基金经理共创平台 [2] - 投研团队由资深资本市场人士组成，具备丰富交易经验与风控能力，累计发行40余只私募产品，历史管理规模超12亿 [2][5] 发展历程与荣誉 - 2016年2月成立，同年10月获中基协登记牌照P1034204 [5] - 2021年荣获《投资快报》"年度最值得信赖私募FOF机构"奖项 [5] - 2016年至今专注FOF领域，发展多策略、多资产投资，提供定制化服务 [5] 核心团队 - **李春瑜**：私募排排网创始人兼融智基金经理 [6] - **夏风光**：20年从业经验，曾任深交所、中原证券职位，投资风格结合自上而下与自下而上，注重行业变迁与低回撤 [7][10] - **刘国智容**：深圳市政府引导基金专家委员，价值投资实践者，聚焦行业领先企业 [11] - 其他成员包括医疗行业背景分析师（15年经验）及汽车行业FOF专家（10年经验） [12][13] 核心优势 - 平台支持：依托排排网集团的投研系统、数据系统及销售渠道资源 [14] - 基金经理平台制：主观团队与FOF团队双轨并行，资源共享 [15] - 专业投研：团队深耕资本市场，擅长基本面分析与风控 [16] - 成熟策略：基于长期价值挖掘高成长个股，结合宏观分析与行业趋势判断 [17] - FOF体系：2012年建立私募八大策略体系，2022年迭代为新五大策略，年均尽调超1000场，解析超100家私募 [19] 产品线 - **FOF产品**：多资产配置（股票/债券/衍生品等），严选基金历史业绩、团队及策略，动态调整组合 [20] - 代表产品：融智市场中性策略指数FOF [21] - **主观多头策略**：长期价值导向，逆向配置，组合防护 [23] - 代表产品：排排网豫亨价值成长（夏风光管理，2022年9月成立） [24] - 其他产品包括量化FOF、套利策略FOF及CTA策略FOF等 [26] 行业动态 - 百亿私募数量增至87家，头部量化私募（如幻方量化、龙旗科技）业绩领先 [29] - 外资公募（贝莱德、大摩等）重仓股及国家队（中央汇金）持股数据披露 [30]