|
背景 馬芳，1980年出生,中國人民大學碩士。 2003年7月至2005年7月在華泰貝通網絡科技有限公司擔任IT事業部測試工程師； 2005年8月至2015年9月在奧博杰天軟件北京有限公司擔任軟件研發中心證券交易系統自動化測試部經理； 2015年9月至2016年5月在北京海峰科技有限責任公司擔任特定估值方案項目部經理； 2016年5月加入國金基金管理有限公司，歷任量化投資運營中心副總經理，產品中心副總經理，量化投資事業部副總經理。 2020年9月3日擔任國金量化多策略靈活配置混合型證券投資基金和國金量化多因子證券投資基金基金經理。 目前管理國金量化多因子，國金量化多策略，國金量化精選，國金滬深300增強四只基金，截止2022年底，管理規模34億。由于近期一直受追捧，現在規模恐怕更大了。3月9號也開始限購了，但只限購100萬。 馬芳雖然只有兩年多公募基金管理經驗，但從2016年就開始管理專戶產品了，產品管理經驗將近七年。 歷史業績 馬芳擔任公募基金經理以來業績非常優秀，在行情向下的大環境下每年都有正收益，回撤控制也優于業績基準。   馬芳產品的超額也并非一直一帆風順，期間有過三次較大的超額回撤，但經過策略調整都很快恢復了。 以她管理的對沖專戶產品可以看的更清楚。  業績歸因 投資理念 以海量數據為基礎，依靠統計學、計算機技術等來制定選股模型，對數千只股票較長時間的歷史數據統計分析并做規律總結，以獲得持續穩定的超額收益，選股講究廣度，持倉高度分散。 投資框架 馬芳的量化策略采用機器學習技術“自上而下”構建選股模型，在風險模型約束下，緊密跟蹤基準，嚴格控制運作風險，并根據各個子模型一定時期內的表現情況對其迭代，提高整體模型的適應能力，目標是取得持續穩定的超額收益。 依據經濟基本面、市場情緒等相對基礎的數據出發，構建模型選取中長周期具有超額收益的個股構成股票投資組合。選股模型不僅從盈利和營業收入等角度評估上市公司的價值和成長性，同時充分考慮市場情緒等因素為標的合理定價。模型使用的輸入變量主要可以分為基本面和情緒兩個主要方面： 1.基本面：可以分為成長、價值、質量和動量四個大類。 2.情緒：反映市場情緒的變量，例如資金流和技術性變量等。 以上變量經過分類構建不同的預測子模型，共同決定選股的輸出結果，不對輸出結果進行人工干預。 投資團隊 量化基金一般都是團隊合作，馬芳的基金也是如此。目前國金基金量化團隊有量化研究5人，IT10人，交易6人，合規風控7人，產品研發3人，共計31人，算是比較龐大的一個量化團隊了。 選股 量化基金策略就是通過構建模型選取中長周期具有超額收益的個股構成股票投資組合。馬芳過去兩年多的收益主要就是通過選股獲得的，選股能力強。 風格 馬芳的基金在2022年4季度的風格是大盤平衡，她的持倉風格是量化策略計算出來的，并不是一成不變的。前面就曾經以小盤成長為主。另外，她的持倉平均持有時間只有一個月左右，并不能通過季報中的持倉判斷風格。 行業 馬芳的基金持倉極度分散，持倉個股根據量化計算的結果選定，沒有行業偏好。 倉位擇時 馬芳的基金不做擇時，之所以國金量化多策略有過倉位的大變動，主要是因為接手的別人的基金，原來的策略是有擇時操作的，不方便立即調整，目前已經與國金多因子的策略保持一致。 交易 馬芳的基金持倉分散，換手率很高，持倉平均持有時間只有一個月左右，但并不是通過交易獲取超額收益，而是通過選股，交易所帶來的收益較少。 回撤控制 馬芳的基金回撤控制較好，一直小于基準。 穩定性 馬芳開始投資工作后就一直在國金基金工作，而且量化投資依賴團隊合作，模型無法帶走，所以大概率不會離職，即使離職，對產品的影響也不大。 后市觀點 馬芳的投資策略是使用機器學習方法構建模型力爭獲取相對穩定的超額收益，很少對后市發表觀點。 機構持倉 馬芳的基金是在去年金元順安停止開放后作為金元順安的平替爆火的，在網上吸引了大量粉絲申購，目前個人持倉比例超過了99%。還沒有被機構廣泛接受。 基金公司 國金基金是國金證券控股的公募基金公司，2011年11月2日成立于北京。成立以來一直沒有出過太有名的基金經理，管理規模也不大，直到馬芳異軍突起，讓大家看到了國金基金在量化方面的堅持和成果。 結論 馬芳有女碼農+證券交易系統開發+量化投資的背景，集策略開發+投資于一身，在公募基金行業是一位很獨特的存在。 馬芳的超額也有過較大回撤，但都能很快恢復，遇到超額回撤要能耐心持有。 去年馬芳的基金被大家搶購追捧，規模增長的太快，從凈值走勢看策略還沒有受到規模的影響。目前剛開始限購，但限購的力度還不夠。量化策略肯定會受策略容量限制，超過一定的規模會有策略失效的風險。后面要選的話，建議選她同策略的新基金。 |
|
|
