伴随着市场再次步入震荡区间，投资者情绪普遍较为低迷，但也有基金公司逢低布局，积极把握市场低点孕育的机会。1月15日，中信建投致远混合基金正式发行，基金经理杨志武拥有11年资管从业经验，先后担任北京首创期货、中国国际期货金融工程研究员，中邮创业基金权益投资部投资经理，2022年3月加入中信建投基金，目前担任中信建投基金多元资产配置部行政负责人、基金经理，擅长股票多因子、可转债多因子、股票多空对冲等策略。
　　结合主动选股与量化优势
　　早年金融工程的研究经验和专户产品的管理经历，共同形成了杨志武当前投资中注重产品风险控制、分散投资、均衡配置的风格，以及融合量化与主观，自上而下进行资产配置的投资框架。
　　中信建投致远混合基金将主动优势与量化优势相结合，多策略灵活配置。采用股票多因子模型选股，以Alpha因子库为主体，多指标数据分析，同时引入机器学习技术。此外，坚守严格的风险底线，采用风险估测模型，预测并尽可能事先控制投资组合的风险，通过分散投资、个股仓位控制等技术手段降低波动率。
　　具体策略选择方面，杨志武表示，会根据市场的具体环境动态评估红利类策略和GARP类策略的收益风险性价比，同时也会考虑可转债策略的应用，战术性调整策略的权重应对不同的市场环境，力争在控制好组合的波动情况下，追求产品长期的稳健回报。
　　杨志武认为，多因子模型的优势，是在选定的股票指数基础上，控制好风险的敞口，追求超越所选定指数的回报，即所谓的阿尔法收益；但是局限性在于，如果所选定的指数本身阶段性受限于风格或其他因素影响，在主要大类资产中表现不理想，即贝塔表现不理想，即使多因子模型有效，创造的阿尔法收益再高，产品的回报也很难令人满意，毕竟产品的回报是由贝塔和阿尔法共同组成。而从自上而下的大类资产配置角度出发，综合宏观经济分析，考虑大类资产的收益与风险性价比，合理配置股票指数的权重，再利用多因子模型的框架在相应指数上做好增强，可以从贝塔和阿尔法两个维度双管齐下提升产品最终的收益。
　　期待结构性机会
　　对于当前市场，杨志武表示，从权益市场的估值以及未来的经济环境等方面来看，未来A股市场机会大于风险。“我们不应被过分悲观的情绪左右，应当客观看待当前A股所处的位置。在经济基本面、外围环境以及流动性等各方面相较2023年都有不同程度改善的情况下，结构性的机会还是值得期待。” 杨志武表示，沪深300指数、创业板指数的PE、PB都处于近十年来历史低位，如果以历史为锚，那未来这些指数代表的权益资产的潜在回报已经很高。从国内经济基本面来看，2024年经济增速有望达到5%，虽然面临全球经济增速可能放缓的背景，但国内继续出台积极的政策促进经济增长的可能性非常高，房地产所带来的不确定性大概率低于2023年。从全球经济角度来看，美国通胀压力缓解，美元有望走弱，人民币与美元利差有望缩窄，这将很大程度缓解2023年面对的流动性压力。
　　具体而言，杨志武看好两类风格策略的策略，一类是红利类资产，如上证红利、中证红利等指数，主要投资于能带来稳定、丰厚现金红利的上市公司，以期获得现金回报及长期资本回报，这类策略注重企业盈利的稳定性、分红的稳定性，一般这类公司在A股的相对估值较低，整体安全边际高，收益率的波动较小，抗风险能力强。结合海外金融市场的经验，在经济环境步入人口增长放缓、地产销售和整体地产链难以再作为长期增长的拉动力的时期，红利类资产将会有长期得到投资者的青睐。另一类是符合GARP选股标准的标的，即既具备持续增长潜力，同时但价格合理或低估。GARP类策略非常关注公司未来盈利增长情况，同时又不是一味追求企业的高成长性而忽略企业当前的估值，主要目的是尝试挖掘挖掘出股票价格明显低于公司内在价值的成长型股票的投资机会，并在实现价值回归和高速成长带来的双重收益的同时有效地控制了风险。当前可能正处于一次科技革命酝酿时期，最具代表性的就是大语言模型推动下的人工智能技术正在日新月异的取得进展，AI为代表的数字经济相关的标的大概率将会提供很多投资机会，比如AI发展催生芯片需求、重新带动消费电子行业再次创新等等。老龄化的背景下，可能需要机械自动化填补劳动力缺口，同时与AI发展相适应，工业机器人的应用愈加广泛。此外，还有军工、医药中尤其是创新药等细分领域，都可能成为具备高性价比的成长型标的的摇篮。
（文章来源：中国证券报·中证网）