指数增强组合表现 - 沪深300指数增强组合本周超额收益0.74%，本年累计超额收益5.84% [1][5] - 中证500指数增强组合本周超额收益0.20%，本年累计超额收益7.93% [1][5] - 中证1000指数增强组合本周超额收益0.75%，本年累计超额收益12.43% [1][5] - 中证A500指数增强组合本周超额收益0.65%，本年累计超额收益8.45% [1][5] 选股因子表现 沪深300成分股 - 近期有效因子：高管薪酬（周收益0.91%）、预期EPTTM（0.85%）、预期PEG（0.69%）[6] - 长期有效因子：单季营收同比增速（年化4.65%）、三个月机构覆盖（4.42%）、DELTAROE（4.26%）[6] 中证500成分股 - 近期有效因子：单季ROE（周收益1.05%）、单季ROA（0.88%）、单季营收同比增速（0.82%）[8] - 长期有效因子：单季营收同比增速（年化6.82%）、预期PEG（6.06%）、DELTAROA（4.64%）[8] 中证1000成分股 - 近期有效因子：高管薪酬（周收益1.24%）、预期EPTTM（1.24%）、单季ROE（1.09%）[10] - 长期有效因子：非流动性冲击（年化8.84%）、标准化预期外收入（5.62%）、一个月换手（5.47%）[10] 公募基金重仓股 - 近期有效因子：单季营收同比增速（周收益0.77%）、一年动量（0.72%）、预期PEG（0.72%）[14] - 长期有效因子：DELTAROA（年化5.78%）、预期净利润环比（4.78%）、标准化预期外盈利（4.38%）[14] 公募基金指数增强产品 产品规模 - 沪深300增强产品69只，总规模790亿元 [16] - 中证500增强产品70只，总规模454亿元 [16] - 中证1000增强产品46只，总规模150亿元 [16] - 中证A500增强产品40只，总规模250亿元 [16] 业绩表现 - 沪深300增强产品本周超额收益中位数0.22%，最高0.71%，最低-0.43% [17][19] - 中证500增强产品本周超额收益中位数0.29%，最高1.46%，最低-0.57% [21] - 中证1000增强产品本周超额收益中位数0.25%，最高1.26%，最低-0.68% [20][24] - 中证A500增强产品本周超额收益中位数0.13%，最高0.73%，最低-0.21% [22][25] 方法论 - MFE组合构建通过优化模型最大化单因子暴露，控制行业/风格偏离等约束 [26][27] - 公募重仓指数选取累计权重90%的基金重仓股构建，反映机构选股风格 [28]

中国证监会《推动公募基金高质量发展行动方案》影响分析 核心观点 - 《方案》推动公募基金行业从"重规模"向"重回报"转变，强化基金公司与投资者利益绑定及业绩比较基准约束作用 [1] - 基金经理需从博弈赛道转向均衡配置，选股能力成为核心竞争力 [2][3] - 主动权益类基金仍具不可替代性，需结合高频跟踪与深度研究能力 [5] 行业生态重塑 - 大幅偏离基准押注单一行业或风格的模式将转变，促使行业更注重均衡配置 [2] - 基金经理需提升个股选择能力，超额收益能力将成为衡量投资水平的关键标尺 [2] - FOF和基金投顾业务迎来发展机遇，专业投顾机构可发挥资产配置专长 [2] 投资方法论变革 - 选股能力是长期超额收益最稳定来源，需聚焦核心技术壁垒、产品竞争力及管理能力的龙头企业 [3] - 基金经理需深化个股研究，在均衡配置框架下精准识别长期竞争优势企业 [3] - 提升对优质成长股基本面跟踪广度与深度，实现有效定价和积极投资 [4] 主动管理优势 - 主动权益类基金在经济复苏阶段能更及时捕捉个股变化，在产业拐点前瞻布局 [5] - 核心竞争力在于高频企业经营动态跟踪能力与深度企业价值评估能力 [5] - "望远镜+显微镜"研究体系是主动管理区别于量化策略的核心价值 [5]

非法荐股的定义 - 非法荐股是指无资格的机构和个人向投资者提供证券投资分析、预测或建议等直接或间接有偿咨询服务的活动 [3] - "无资格"即没有证券从业资格，特别是投资顾问从业资格 [3] - "有偿"则是通过推荐股票收取咨询费用 [3] 非法荐股的主要形式 - 网络直播荐股，开设直播间，以"主播""播主"等名义推荐股票等投资标的 [4] - 微博微信荐股，通过社交工具发布虚假投资信息，诱导投资者转账付费 [4] - 软件荐股，推销所谓"荐股软件"，宣称能预测股票价格走势，收取高额费用 [4] - 培训荐股，以"理财教育培训"为幌子，举办炒股讲座、报告会等，实则进行非法荐股 [5] - 以大数据、AI选股为名荐股，伪造炒股收益、资质截图，诱导投资者跟风操作 [5] - 冒充持牌机构开展荐股诈骗，盗用从业人员信息虚构身份，骗取投资者信任 [5] 防范非法荐股的措施 - 把好"入口"端，对陌生人通过电话、短信、微信或QQ等方式推荐的股票保持高度警惕 [6] - 把好"出口"端，不轻易听从股票推荐，特别是附带兜售"会员服务""咨询服务"的行为 [6] - 通过正规渠道获取信息，选择有合法资质的机构和人员提供的服务 [6] - 谨慎对待各种荐股信息，不要被非法分子的甜言蜜语所迷惑 [6]

近年来，随着经济的快速发展，以非法集资为主要形式的涉众型经济犯罪呈现多发态势。一些非法分子通 过假冒从业人员等形式开展非法荐股、非法证券投资咨询等非法证券活动，致使投资者利益受损。本期， 我们来聊聊什么是非法荐股以及如何有效防范。 什么是属于非法荐股？ "非法荐股" 是指无资格的机构和个人向投资者提供证券投资分析、预测或建议等直接或间接有偿咨询服 务的活动。"无资格"即没有证券从业资格，特别是投资顾问从业资格；"有偿"则是通过推荐股票收取咨询 费用。 非法荐股有哪些主要形式？ "非法荐股" 的行为模式主要包括： 1. 网络直播荐股， 开设直播间，以"主播""播主"等名义推荐股票等投资标的。 2. 微博微信荐股， 一些所谓的"股神""大 V""老师"通过微博、微信等社交工具荐股。他们发布虚假投资信 息，诱导投资者转账付费。 3. 软件荐股， 不法分子推销所谓"荐股软件"，宣称能预测股票价格走势、提供买卖时机建议等，向投资 者收取高额费用。这些软件往往并无实际效果，甚至可能存在盗取用户信息的风险。 4. 培训荐股， 不法分子以"理财教育培训"为幌子，打着"培养理财思维"的旗号，推销"投资者教育"课程， 举办炒股讲 ...

5月初，我们曾对这位"牛散"的选股逻辑和操作风格做过研究复盘，一个多月过去了，这些股票表现如 何？ 请各位读者前往北研君小号查看，同时点点关注~ "香水大王"近期战绩如何？二季度跟踪复盘 ...

基金公司概况 - 摩根基金管理(中国)有限公司成立于2004年5月，管理规模达1759.40亿元，旗下222只基金覆盖股票型、混合型、债券型等多品类 [3] - 摩根核心成长股票A成立至今收益率达157.19%，摩根成长先锋混合A收益率高达184.70% [3] - 摩根基金采用自上而下与自下而上结合的投研体系，以严格的风控体系保障投资者利益 [3] 基金产品特点 - 易方达蓝筹精选基金聚焦A股及港股市场的优质蓝筹股，以长期价值投资为核心策略，持仓集中度高、换手率低 [4] - 富国天惠成长基金专注挖掘高成长潜力的中小市值企业，采用"自下而上"选股策略，灵活调整仓位 [5] - 华夏沪深300ETF联接基金紧密跟踪沪深300指数，以低费率、高流动性著称，适合配置A股核心资产 [6] - 嘉实货币基金以货币市场工具为主要投资标的，兼顾收益性与流动性，支持T+0快速赎回 [7] - 兴全趋势投资基金采用"核心+卫星"策略，动态调整股债比例，展现较强抗跌性 [7] - 汇添富中证新能源汽车产业基金紧密跟踪中证新能源汽车指数，覆盖电池、整车、充电桩等全产业链 [7] - 南方现金通基金以货币市场工具及短期债券为投资标的，支持7×24小时快速赎回，2022年维持年化2.5%以上收益 [8] - 博时现金收益基金以安全性为核心，主要投资于高信用等级短期债券及同业存单，2023年保持年化2.8%的收益 [9] - 工银瑞信双利债券基金以"固收+"策略为核心，2024年通过降低股票仓位至10%以下，实现年化4.2%的正收益 [10] 投资策略与业绩 - 摩根基金通过宏观经济趋势分析与个股精选实现动态平衡 [3] - 易方达蓝筹精选基金在消费、医药等核心赛道布局精准，多次穿越市场波动周期 [4] - 富国天惠成长基金在新能源、半导体等新兴产业爆发期通过前瞻布局实现业绩领跑 [5] - 兴全趋势投资基金在2018年熊市中通过降低仓位、增配消费股实现正收益，2020年科技股行情中及时切换赛道 [7] - 汇添富中证新能源汽车产业基金在2021年行业爆发期实现净值翻倍 [7]

今日，现金流ETF（159399）官宣第4次分红，本次分红比例为0.20%，权益登记日为6月13日，现 金红利发放日为6月18日。 现金流ETF（159399）是以自由现金流作为选股因子的Smart Beta ETF，紧密跟踪富时中国A股自由 现金流聚焦指数，剔除金融和地产行业，优选自由现金流率最高的50只股票，为投资者筛选出了一批 A 股市场中的 "现金牛" 企业，为长期投资收益奠定了坚实基础。 业绩表现上来看，富时现金流指数的长期业绩突出，以全收益指数（含分红收益）计算，基日 （2013/12/31）以来，富时现金流指数年化收益率超18%，累计涨幅达568.15%，显著高于沪深300的 114.88%的和中证红利的285.62%，连续 9 年跑赢中证红利指数。 每日经济新闻 （责任编辑：张晓波 ） 【免责声明】本文仅代表作者本人观点，与和讯网无关。和讯网站对文中陈述、观点判断保持中立，不对所包含内容 的准确性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保证。请读者仅作参考，并请自行承担全部责任。邮箱： news_center@staff.hexun.com 注：根据本次收益分配方案，现金流ETF分红基准日为202 ...

基金发售信息 - 东方红资管旗下东方红慧选成长于2025年6月10日至2025年9月9日公开发售，最低募集份额总额为2亿份 [2] - 该基金为偏股混合型基金，股票资产投资比例为60%-95%（含港股通标的股票0%-50%），采用多因子选股模型 [2] - 基金业绩比较基准为中证800指数收益率×85%+恒生指数收益率×5%+中国债券总指数收益率×10% [2] - 管理费按前一日基金资产净值的1.2%年费率计提 [1][2][4] 基金经理背景 - 拟任基金经理徐习佳现任东方证券资管公募指数与多策略部总经理，拥有天普大学金融学博士学位 [4] - 其职业生涯涵盖投行、保险资管、公募基金量化投资等领域，曾任兴业全球基金金融工程与专题研究部副总监 [4] - 目前管理2只主动权益基金（东方红量化选股A、东方红红利量化选股A），均为2024年任职 [5] 在管产品表现 - 东方红量化选股A今年以来收益率6.78%，跑赢业绩基准超7个百分点，2025年一季度重仓思源电气、赣粤高速等 [7] - 东方红红利量化选股A自成立以来净值下跌0.62%，跑输基准超9个百分点，同类排名4302/4406 [7] - 截至2025年6月9日，徐习佳任职的两只产品任期回报率分别为11.05%和-0.62% [6] 投资策略 - 基金采用"严格控制风险+主动管理"双轨策略，目标实现长期稳健增值 [2] - 个股筛选结合多因子模型与动态市场热点捕捉，侧重获取超额收益 [2] - 2025年一季度末，两只产品分别侧重配置金融股（南京银行、中国平安）和成长股（华天科技） [7]

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. **Brinson分解模型** - 构建思路：用于拆解基金超额收益来源，区分行业配置收益和个股选择收益[16] - 具体构建： 1. 以中证800为基准，按半年度频率计算超额收益 2. 分解公式： $$ \text{超额收益} = \text{行业配置收益} + \text{个股选择收益} $$ 3. 采用GRAP方法调整多期合并结果[16] - 模型评价：有效识别主动基金的收益贡献结构，显示选股收益稳定性高于行业配置[22] 2. **K-Means聚类模型** - 构建思路：对绩优基金收益率进行降维分类[36] - 具体构建： 1. 提取近五年月度收益率数据 2. PCA降维后按欧式距离聚类 3. 最终划分为6类（行业分散型/小盘/价值/医药/轮动/科技）[36] - 模型评价：较好捕捉不同策略基金的收益特征差异[42] 3. **风格稳定性评估模型** - 构建思路：通过持仓数据识别基金风格标签[27] - 具体构建： 1. 半年度提取全部持仓 2. 结合个股风格分类计算风格权重 3. 取最大权重作为当期风格标签[27] 量化因子与构建方式 1. **行业配置稳定性因子** - 构建思路：衡量基金行业轮动频率[10] - 具体构建： 1. 静态分4类（高度分散/分散/集中/高度集中） 2. 动态分4类（高度稳定/稳定/轮动/高度轮动） 3. 组合形成16类特征矩阵[10] 2. **小盘错误定价因子** - 构建思路：捕捉小盘股定价效率低的超额机会[65] - 具体构建： 1. 筛选市值<100亿个股 2. 结合质量因子（ROE/现金流）过滤低质公司 3. 计算估值偏离度： $$ \text{偏离度} = \frac{\text{实际PE}}{\text{行业PE中位数}} - 1 $$ 3. **安全边际因子** - 构建思路：评估价值股的风险缓冲[67] - 具体构建： 1. 估值维度：PE_TTM历史分位数<30% 2. 质量维度：近3年ROE标准差<15% 3. 股息率加权： $$ \text{综合得分} = 0.4 \times \text{估值分} + 0.3 \times \text{质量分} + 0.3 \times \text{股息率} $$ 模型回测效果 | 模型/因子 | 年化超额收益 | IR | 胜率 | 最大回撤 | |--------------------|--------------|-------|--------|----------| | Brinson分解模型 | 5.38%[22] | 1.2[22] | 69.12%[23] | -4.2%[18] | | 行业稳定型基金 | 7.3%[12] | 1.5[14] | 73.12%[12] | -6.8%[14] | | 小盘错误定价因子 | 9.2%[65] | 1.8[65] | 65.30%[42] | -12.4%[42] | 因子回测效果 | 因子 | IC均值 | IR | 多空收益 | 分位数差 | |--------------------|--------|-------|----------|----------| | 行业配置稳定性 | 0.15[14] | 2.1[14] | 8.7%[14] | 19.3pp[12] | | 安全边际 | 0.21[69] | 2.4[69] | 11.2%[69] | 23.6pp[69] | | 医药小市值 | 0.18[74] | 1.9[74] | 7.9%[74] | 15.8pp[74] | 注：所有测试区间为2015-2025年，数据频率为月度[9]

量化模型与因子分析总结 风格因子分析 1. Trend因子 - 构建思路：捕捉股票价格趋势变化[14] - 具体构建过程： - Trend_120：使用20天和120天的指数加权移动平均比率 $$Trend_{120} = \frac{EWMA(halflife=20)}{EWMA(halflife=120)}$$ - Trend_240：使用20天和240天的指数加权移动平均比率 $$Trend_{240} = \frac{EWMA(halflife=20)}{EWMA(halflife=240)}$$ - 评价：市场对趋势投资策略偏好增强[9] - 测试结果：近一周收益1.15%，近一年年化收益13.98%[11] 2. Beta因子 - 构建思路：衡量股票系统性风险[14] - 具体构建过程：使用贝叶斯压缩后的市场Beta值 - 测试结果：近一周收益0.18%，近一年年化收益0.37%[11] 3. Growth因子 - 构建思路：评估公司成长性[14] - 具体构建过程： - Delta ROE：过去3年ROE变动的平均值 - Sales_growth：销售收入TTM的3年复合增速 - Na_growth：净资产TTM的3年复合增速 - 测试结果：近一周收益0.09%，近一年年化收益2.73%[11] 4. Liquidity因子 - 构建思路：衡量股票流动性[14] - 具体构建过程： - TO：过去243天的平均对数换手率 - Liquidity beta：个股对数换手率与市场对数换手率的回归系数 - 测试结果：近一周收益-0.43%，近一年年化收益-3.54%[11] 选股因子分析 1. DELTAROE因子 - 构建思路：衡量净资产收益率变化[19] - 具体构建过程：单季净资产收益率-去年同期净资产收益率 - 评价：在中证全指成分股中表现最好[1] - 测试结果： - 中证全指：近一周收益1.84%，近一年年化收益2.40%[46] - 中证500：近一周收益0.95%，近一年年化收益6.06%[26] - 中证800：近一周收益1.08%，近一年年化收益3.35%[30] 2. 标准化预期外盈利(SUE) - 构建思路：衡量盈利超预期程度[19] - 具体构建过程：$$SUE = \frac{单季实际净利-预期净利}{预期净利标准差}$$ - 测试结果： - 中证500：近一周收益1.20%，近一年年化收益4.06%[26] - 中证全指：近一周收益0.96%，近一年年化收益-5.32%[46] 3. 单季ROE因子 - 构建思路：衡量单季度净资产收益率[19] - 具体构建过程：单季净利润*2/(期初净资产+期末净资产) - 测试结果： - 沪深300：近一周收益0.64%，近一年年化收益1.80%[22] - 创业板指：近一周收益7.56%，近一年年化收益17.88%[42] 因子回测效果 1. 沪深300样本空间 - 三个月机构覆盖：近一周收益0.71%，近一年年化收益3.31%[22] - 单季ROA：近一周收益0.67%，近一年年化收益4.75%[22] - 三个月换手：近一周收益-0.27%，近一年年化收益2.71%[22] 2. 中证500样本空间 - 标准化预期外盈利：近一周收益1.20%，近一年年化收益4.06%[26] - 一个月反转：近一周收益0.92%，近一年年化收益6.98%[26] - 六个月UMR：近一周收益-0.85%，近一年年化收益-4.93%[26] 3. 中证800样本空间 - DELTAROE：近一周收益1.08%，近一年年化收益3.35%[30] - 预期PEG：近一周收益0.77%，近一年年化收益3.84%[30] - 六个月UMR：近一周收益-0.55%，近一年年化收益1.49%[30] 指数增强产品表现 1. 沪深300指数增强 - 最近一周：超额收益最高1.09%，中位数0.02%[52] - 最近一月：超额收益最高3.26%，中位数0.58%[52] - 今年以来：超额收益最高6.85%，中位数1.77%[52] 2. 中证500指数增强 - 最近一周：超额收益最高0.51%，中位数-0.04%[56] - 最近一月：超额收益最高2.55%，中位数1.47%[56] - 今年以来：超额收益最高6.82%，中位数2.58%[56] 3. 中证1000指数增强 - 最近一周：超额收益最高0.74%，中位数0.27%[60] - 最近一月：超额收益最高2.64%，中位数1.40%[60] - 今年以来：超额收益最高10.83%，中位数4.30%[60] 因子MFE组合构建方法 - 目标函数：最大化单因子暴露 $$max f^{T}w$$[61] - 约束条件包括： - 风格暴露约束 $$s_{l}\leq X(w-w_{b})\leq s_{h}$$[61] - 行业偏离约束 $$h_{l}\leq H(w-w_{b})\leq h_{h}$$[61] - 个股权重约束 $$w_{l}\leq w-w_{b}\leq w_{h}$$[61] - 成分股权重约束 $$b_{l}\leq B_{b}w\leq b_{h}$$[61] - 换手率约束 $$\Sigma|w-w_{0}|\leq to_{h}$$[61]