产品核心定位 - 产品是一款以量化策略驱动、进行全球配置的智慧型ETF投顾服务 [2] - 旨在通过系统化方式帮助投资者解决选股难、全球资产配置难、市场波动中保持理性难等挑战 [2] ETF作为投资工具的优势 - 数据显示，ETF/LOF在不同时间周期内的上涨占比均显著高于A股个股 [2] - 自8月以来至8月13日，全市场5424只个股中上涨占比为83%，而1661只ETF/LOF上涨占比接近95% [2] - 近6月、近1年、近2年、近3年，ETF/LOF的上涨家数占比分别为约93%、81%、74%，均高于个股的77%、65%、59% [3] 投资经理背景 - 产品主创拥有26年个人证券交易历史，12年证券从业经验，9年投资管理经验 [5] - 最高管理规模超过120亿元 [5] - 其管理的公募基金FOF/投顾组合在2016年至2025年间，于公募主动偏股型基金中的年度排名位于前24%至前47%之间 [5][6] 核心投资理念 - 核心理念是“风险分散、长期稳健”，适合追求资产保值增值、能接受中等风险（R3等级）并进行中长期投资的投资者 [6] - 强调“多元配置”，将组合分散在低相关的全球股票、债券和商品上，以获取相对平稳的回报 [9] - 投资体系胜率优先，认为在长期复利中，连续的小胜远比重仓赌大涨更可持续 [19] 量化与系统化投资框架 - 采用全程数量化、系统化的三层框架：底层数据引擎（清洗数据并纳入多种因子）、中层因子风险预测（使用神经网络）、顶层风险平价模型 [12] - 不主张主观择时，而是通过人工智能模型预测大类资产未来1个月的下行波动率，再通过风险平价模型自动分配仓位 [10][11] - 使用“下行波动率”作为量化安全边际的尺度，例如当某ETF的预测下行波动率低于历史30%分位时，模型可能认定其估值风险较低 [13] 资产配置与标的筛选逻辑 - 采用典型的自上而下配置逻辑：先由机器学习模型分析全球宏观经济风险，确定股、债、商的大类配比，再细分区域和风格，最后精选对应ETF [17] - 更关注资产类别特性，历史配置中常见三类资产：全球股票（如德国ETF、日经ETF）、抗通胀商品（如黄金、原油ETF）、高信用等级债券（如国债ETF） [18] - 定期评估ETF标的规模是否萎缩、流动性是否下降、跟踪误差是否扩大，若一项不达标即调出组合 [15] 仓位管理与风险控制 - 风险平价策略是指挥棒，要求每类资产对组合的风险贡献均等 [16] - 总体投资标的在10个以下，每个标的的仓位不超过20% [16] - 模型设有动态阈值：当标的实际波动率连续5日超过预测值20%以上，触发自动减仓；同时设置5%的硬止损线 [18] 产品运营心得 - 强调精准定位客群，该组合追求稳健，缺乏锐度，不适合希望赚快钱的投资者 [22] - 坚持风控至上，在极端市场事件（如特朗普“解放日”）时宁可暂停交易也不冒险操作 [22][23]