大类资产配置本基金将根据对宏观经济运行态势、宏观经济政策变化、证券市场运行状况、国际市场变化情况等因素的深入研究,判断证券市场的发展趋势基金投资股票咋选？看这方法，含量化选股体系及相关策略,调整各类资产的比例,适度降低组合系统性投资风险,提升本基金的风险调整后收益。股票投资策略本基金主要采用基金管理人自主研发的量化选股体系,将金融市场大数据挖掘与数量化模型相结合,在广泛的数据采集、清洗以及严密的数量统计分析基础上,利用先进的人工智能模型算法进行个股筛选和组合构建以对标业绩比较基准中权益部分的沪深300指数,并将80%以上的非现金基金资产投资于沪深300指数的成分股以及备选成分股。具体的量化投资研究方法如下:(1)量化选股体系基金管理人自主研发的量化选股策略有其自身独特且规范化的量化研究投资框架,具体方法为:1)大数据的收集与处理量化模型成功的基础是高质量的数据。为了保证数据的准确性和时效性,模型所用到的所有数据由基金管理人计算生成;包括底层数据的提取、计算、填充以及预处理。其中重点关注因子计算的准确性、时效性、透明度、稳定性以及一致性。2)市场择时与行业配置在收集和处理完市场数据后,策略将通过对宏观经济数据、资本市场数据等因子构建市场择时和行业配置模型。使用量化择时模型来判断当前时点的市场风险,预测未来市场的风险收益比来选择投资时点。同时使用行业配置模型来测算各行业未来在各自周期中所处的位置,计算组合在各行业的投资比例,适度降低组合系统性投资风险。3)核心选股策略确定投资时点和行业配置后,将使用核心选股策略进行投资标的的选择。策略的核心选股模型主要采用经典多因子选股模型与人工智能算法相结合的方式进行构建,跟随市场变化动态实时有效地调整因子选择与因子权重。通过选股模型对股票进行综合打分并完成股票的选择。在核心人工智能策略之上,基金管理人还将加入统计套利和时间序列预测模型策略对核心策略的收益进行增厚。4)投资组合权重从基准指数成分股中筛选出投资标的后,通过Barra风险模型和选股模型分别对股票未来风险和收益进行预测。策略会以最大化预期收益,最小化投资组合风险为目标函数,并在一系列风险暴露的约束条件下(包括风格因子暴露、行业暴露和个股权重相对沪深300指数的偏离度),优化计算组合里个股的权重配置,最终得到最优投资组合。5)数量化风险控制在实际投资过程中策略会通过Barra量化风险模型,每日测算投资组合在各个风险维度上的暴露程度,以做到对投资组合风险的数量直观化和实时监控。策略在市场大幅波动和特殊事件发生时,会通过及时调整股票权重和仓位来控制风险,将风险暴露程度控制在可承受范围。(2)因子模型的构建1)因子策略本基金因子模型的构建主要通过算法首先从因子库中选出最有效的因子,进行综合有效因子配比,从而形成个股表现预期。考虑因子值和历史表现,模型输出为最有效因子和个股的置信分数。本基金选取市场上涵盖面最广的6类150个因子,分别涵盖基本面因子、量价因子、一致预期因子、相关性因子、另类因子和事件因子。2)人工智能算法本基金的核心人工智能算法是一种机器学习分类算法快速上涨股票选股公式,具体构建方式如下:A.以股票的单个因子来定义和构筑弱分类器。B.通过不断自适应地循环构筑一系列弱分类器区分涨跌幅靠前的股票进行优选、劣选股票分类。C.在循环构筑弱分类器过程中通过提高权重的方式来着重强调上个循环分类错误的股票以达到纠正上期分类错误的目的。D.综合所有的弱分类器来构筑最终的强分类器。同时本基金将在运作过程中定期优化与检验机器学习算法的有效性,适当调整算法细节,提高模型与机器学习算法的有效性与极端条件下的表现性。对于存托凭证投资基金投资股票咋选？看这方法，含量化选股体系及相关策略,本基金将一并纳入量化选股以及组合构建体系之中。(3)港股通标的股票投资策略对于本基金所筛选出的A股股票,如其对应有在香港股票市场发行上市的H股,且具有一定的性价比优势,本基金将通过港股通通道对其进行配置。可转换债券、可交换债券投资策略可转换债券、可交换债券兼具权益类证券与固定收益类证券的特性,具有抵御下行风险、分享股票价格上涨收益的特点快速上涨股票选股公式,是本基金的重要投资对象之一。本基金将选择公司基本素质优良、其对应的基础证券有着较高上涨潜力的可转换债券、可交换债券投资进行投资,并采用期权定价模型等数量化估值工具评定其投资价值,以合理价格买入并持有。