鹏华盈的“量化投资专家”鲍指出,量化投资之所以能有丰硕的演化成果,其核心原因在于量化建模的正确路径是抛弃纯粹的数据挖掘,注重投资逻辑,对核心概念进行建模。具体来说,简单的量化模型不能考虑外部因素的干扰,也不能深入理解市场的内在机制。因此,量化投资建模应该基于正确的投资逻辑支持下的策略开发,而不是基于纯数据挖掘的模型构建。量化投资要对主动管理的投资理念和逻辑进行量化、规则化、模型化,克服人的弱点,注重投资逻辑,避免风格的漂移。
在长期的量化投资和研究积累中,鹏华基金的研究团队汇集了先进的投资理念和思想,用科学的体系解决了投资中的问题,逐步形成了系统完整的选股体系。一是基于主动投资的概念,模型有投资逻辑的支撑,更持久稳定,解决了基于简单数据挖掘的过拟合模型容易失败的问题;二是积极投入研究部门的量化产品,积极研究支持,基础研究体系更加扎实。通过行业研究人员,可以有效过滤存在基本面缺陷的个股,使投资组合更加稳定;第三,海量数据的量化处理可以广泛覆盖a股和h股,实现高效执行,同时避免风格漂移,克服人性弱点。
据了解,宝作为鹏华成长投资集团的重要成员,有着丰富的投资和研究经验,善于对主动投资概念进行量化建模,在整个市场上筛选符合主动投资概念的股票。首次由鹏华股权之星基金经理梁浩牵头的鹏华研究智能精选基金取得了良好的业绩。据银河证券数据,截至9月25日,该基金在476只部分股票型基金中排名前15%,收益率为66.58%;自2019年5月6日成立以来,基金净增长率达到75.29%,大大超过同期10.11%的基准增长率。据报道,基于量化模型,基金以60-80股的比例平均分配。它每个月都会调整仓位,根据估值、盈利、成长等维度不断搜索被市场暂时低估的股票。通过不断挖掘出市场没有注意到的“小而美的”股票,分散仓位,等待有足够战略缓冲区的市场发现和认可。
从历史周期报告数据来看,鹏华盈对智能精选基金布局的研究比较中性,最大的重量级行业占比不到20%,其他行业占比不到10%;同时,基金持有的股票高度分散,市值较小,最大的别扭股不到3%,十大别扭股不到20%,所有持股的平均市值在300-400亿元左右,不断掘金沪深市场的“隐形黑马”。将由和鲍再次联合成立的鹏华成长智能选择基金,作为鹏华研究智能选择的高级版本,预计将延续上述投资理念和方法,在严格控制风险的前提下,通过不同资产类别的动态配置和个股选择,争取超额回报和长期资本增值。
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