智能制造基金有哪些?

目前市面上的智能制造基金还是比较多的，比如：

1、汇添富智能制造股票(005802)，股票型基金，高风险，成立日为2018-04-23，管理人是汇添富基金，基金经理是董超。

2、中银智能制造股票A(001476)，股票型基金，高风险，成立日为2015-06-19

，管理人是中银基金，基金经理是王伟。该基金通过挖掘中国经济结构转型、产业升级大背景下，智能制造主题相关行业的投资机会，在严格控制风险的前提下，力争实现基金资产的长期稳定增值。

3、工银智能制造股票(002861)，股票型基金，高风险，成立日为2017-06-21，管理人是工银瑞信基金，基金经理是农冰立。该基金投资目标是顺应第四次工业革命的浪潮，选择在智能制造领域不断进行技术创新、研发应用以及产业转型的上市公司进行投资，在风险可控的前提下获取投资收益。投资范围为具有良好流动性的金融工具，包括国内依法发行上市交易的股票(包括中小板、创业板及其他中国证监会允许基金投资的股票)、权证、股指期货、债券(包括但不限于国债、地方政府债、金融债、企业债、公司债、次级债、可转换债券、可交换债券、分离交易可转债、央行票据、中期票据、短期融资券、超短期融资券等)、资产支持证券、债券回购、银行存款以及现金，以及法律法规或中国证监会允许基金投资的其他金融工具(但须符合中国证监会的相关规定)。 如法律法规或监管机构以后允许基金投资其他品种，基金管理人在履行适当程序后，可以将其纳入投资范围。

4、国联安智能制造混合(006863)，混合型-偏股基金，中高风险，成立日2019-04-25，管理人是国联安基金，基金经理是刘斌。

我们希望积小胜为大胜，通过长时间的累积来获得稳稳的超额回报，每天获得一点小的超额收益，长期累积成一个显著回报。”

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“我们希望积小胜为大胜，通过长时间的累积来获得稳稳的超额回报，每天获得一点小的超额收益，长期累积成一个显著回报。”

嘉实基金增强风格投资总监刘斌

编者按：

每年的高考作文题都能引起广泛关注，在刚刚结束的2022年高考语文试卷Ⅰ卷提到的“本手、妙手”再次拓展了知识面，其中蕴含的哲理启发着大众思考。“本手、妙手”是围棋术语。本手指合乎棋理的正规下法；妙手指出人意料的精妙下法。

让人想到公募基金的一个产品品类：指数增强型基金。这类基金通常跟踪一个指数，在指数的基础上做一部分增强，目标是通过部分主动管理，在不偏离标的指数风险收益特征的基础上，力争使投资组合获得高于标的指数的回报。

以嘉实中证500指数增强基金为例：该基金跟踪中证500指数，此为“本手”，在此基础上，通过风险模型、Alpha 模型以及组合优化构成做增强，以力争实现对基准指数的长期超越，此为“妙手”。

指数增强风格基金和主动投资的有何异同？量化投资升级版“基本面系统化投资”是什么？嘉实基金增强风格投资总监刘斌详述来了。

值得一提的是，刘斌团队定名为增强风格，和传统的量化投资团队有两大区别，首先在投资方法上强调用量化方法和基本面研究进行深度结合，从量化走向基本面系统化投资。其次在此基础上，专注于两大类主打产品：一类是稳定的相对收益（指数增强类基金），一类是稳定的绝对收益（对冲类基金）。

以下为正文：

01

对于主动量化、指数增强、对冲，

您如何看待它们的前景？

刘斌：目前指数增强更受青睐，原因在于它有明确的风险收益特征，满足投资者长期配置需求，例如沪深300或者中证500，在上面叠加一个明显且稳定的超额收益，配置需求很大，特别是社保、保险公司、银行理财子等机构投资者需求很大。

对冲类产品经历过几波规模上的剧烈变化，原因在于中性对冲无法获得长期稳定的回报，且国内对冲工具较少，本身股指期货基差的波动也比较剧烈。从2013年、2014年开始从中性对冲策略到现在转换成多策略绝对收益，对冲产品的规模比之前有更明显的提升。对冲类产品如果长期沿着这个方向发展下去，风险收益特征会优于传统固收+策略，因此也会有配置价值。

主动量化方面，主动量化基金过去这些年最大的问题在于它并没有给客户展示非常明确的风险收益特征，其中不少产品选择去做风格行业大幅轮动，使得产品的风格漂移非常剧烈；其次，它本身还是用传统的量化方法寻找个股，实际上传统量化方法在国内非有效的环境之下，它的超额收益空间也是受限的。

对于主动量化而言，未来发展就是要解决两个问题，第一需要锚定一个明确的基准，需要去解决客户的某一个明确的配置需求；第二要解决的问题是如何持续提升超额收益的空间。我们的嘉实量化精选也被归结到主动量化产品上，但为了解决上述风格策略不清晰的问题，嘉实量化精选将投资策略明确为中证500增强策略，不做风格漂移，逐步获得了投资者的长期支持。

综合来看，增强类的产品和对冲绝对收益型的产品，慢慢都找到了明确的发展路径，有生命力的主动量化产品一定要有明确的基准和稳定的投资方法，这类产品我觉得长期是能够做大的。

02

您怎么看待传统量化投资面临的难点？

刘斌：现在大家所用的传统量化投资方法来源于海外多因子的框架，海外多因子的框架在国内实践了10多年之后，很多人会觉得它并不是特别的成功，存在很多问题。

首先，它存在的问题是在于中国市场本身是个非有效市场，和海外成熟有效的市场存在着天然差异。

第一，大家在获取信息以及信息处理上面是有非常大的差异，我们看到不同层次投资者在信息的覆盖度和获取速度上有非常大的差异，机构在获取信息方面确实是有它显著的优势。

第二，在信息处理方面也有明显的差异，很多信息并没有得到深度的挖掘。传统量化投资所使用的数据主要来自于简单的财务数据、行情数据、一致预期数据，在信息获取方面没有优势，同时对信息的挖掘也不是特别深入。

其次， 2016年开始海外资金、公募基金、量化私募等各类机构的规模有了显著提升，机构投资者占比也大幅上升。机构化代表着交易趋同，并影响市场的微观结构，包括流动性和波动性，海外资金影响的是白马股，公募基金影响的是景气成长赛道，量化私募影响的是小市值股票，所以各类机构这几年获取超额收益变得更难，市场变得更“卷”，需要在投资方法论上进行革新。

03

基本面系统化投资是

传统量化投资改良后的升级版吗？

刘斌：刚才提到，机构化的市场环境下，无论主动基金还是量化基金获取超额收益都变难了。

我们所做的升级，是在传统的底层风险管理和量化因子模型的基础之上，结合了景气细分行业的配置以及系统化的主动投研，从而能够从量化投资升级成基本面系统化投资，把传统量化方法、主动投资的优势进行充分的结合，希望未来能够把宽度和深度的优势都发挥出来，这是我们做的最大变化。

最底层是风险管理。我们服务的主要是追求稳定相对收益或者稳定绝对收益的客户，他们有稳健的配置需求。我们本身是量化团队出身，在量化风险管理上更有优势，产品的波动特性、风险收益特征都是比较优秀的。无论未来向任何一个方向去学习、去转型，我们都需要严谨的风险管理体系作为支撑。

再往上一层是传统的量化因子模型。用传统的多因子量化投资方法能够比较有效把握到一部分基本面统计套利的空间来获取资本市场微观结构上的风险溢价，这部分是我们的基础。

再往上的部分，就是我们吸取外部各种机构主动投资的思想和能力之后，进行系统化的提升。首先是景气的细分行业配置。

我们把一部分优秀的投资经理进行业绩归因，会发现他们绝大多数超额收益能力来自于超配了高景气的细分行业，真正在个股层面获得的超额收益空间相对来讲并不是那么大。为什么要做这点呢？

整个市场波动通常由两个因素带来，第一个是周期性因素，比如宏观经济、货币政策，随着经济条件和金融条件的变化，我们能够看到不同的行业在不同的投资环境之下会呈现的一些周期性的轮动，但这一部分因素可以忽略掉，因为我们认为这个长期来看都是会回归的，不用太去关心。

第二是我们称之为叫结构性因素，结构性因素是我们和主动选手的重要差异点，周期性波动之外有一部分因素基于产业结构、产业趋势或者人口结构，这种中长期景气度和结构性的变化，实际上会带来非常显著的超额收益。

景气上行或者处于竞争结构在往好的方向变化的行业，我们需要积极把握以获取更多的超额收益，并尽量回避在景气中长期下行或者结构性优势丧失的行业。

第四层，系统化的主动投研。真正的超额收益来自于对每一个行业基本面定价逻辑的思考，这是我们过去这些年的短板，这部分怎么办呢？

需要依托于公募基金强大投研平台，学习优秀基金经理和优秀研究员的定价方法。例如嘉实要求研究员通过知识图谱的方法，把每一个行业的定价逻辑表达出来。我们也在不断学习基本面的定价方法，同时不断地和研究员交流，把每一个行业不同的定价逻辑通过系统化的方法表达出来，从而针对不同行业板块有不同的定价，越来越接近基本面优秀的投资经理对于各个不同行业思考问题的方式。

这样就能够系统性的把一个大型基金公司对于各个行业的基本面定价逻辑，通过系统化的方法转化出来。

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