财务数据和关键指标变化 - 公司财务数据和关键指标未提及 [无] 各条业务线数据和关键指标变化 - 公司各条业务线数据和关键指标未提及 [无] 各个市场数据和关键指标变化 - 公司各个市场数据和关键指标未提及 [无] 公司战略和发展方向及行业竞争 - 公司采用偏白盒的量化投资策略,从因子到策略再到组合,每一步都透明且可解释,有助于内部沟通和策略调整[6][7] - 公司将因子分为连续性因子和事件因子,并进一步细分为中性因子、非中性因子、基本面因子和量价因子等[8] - 公司注重精巧设计的API,以确保策略执行高效且准确,包括自动化交易系统、数据处理流程以及风险管理工具等[10] - 公司管理了多个产品,包括大摩深证300指数增强、大摩多因子策略、大摩量化多策略、大摩ESG量化先行以及大摩量化配置,每个产品在实现投资目标时的方法存在显著差异[11][12] - 公司构建了长期自适应的选股框架,将所有有效信息整合在一起,并通过不断迭代优化,采用偏贝叶斯统计的方法来预测因子的选股能力[17] - 公司的方法主要体现在因子库的构建上,与同行有显著差异,改变了原有因子的存储和构造方式,使得迭代和实施速度非常快[20] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 公司认为未来市场环境下,虽然可以通过量化投资获得稳定超额收益,但可能无法提供令人满意的绝对回报,因此习惯从长期角度构建策略和研究范式[15] - 公司认为传统多因子框架主要基于线性信息,无法充分捕捉非线性关系以及复杂市场动态,因此不断探索新的方法以适应市场变化[16][17] - 公司认为ESG数据平台将会在未来投资领域中发挥越来越重要作用,无论是主动投资还是量化投资,ESG本质上基于长期视角,其信息能够帮助组合在长期获得更好的回报[21] 其他重要信息 - 公司将ESG数据平台与现有量化框架结合,并发挥更大作用,通过自主研发和整合内部研究员的信息,构建了ESG信息整合平台,并将其应用于风险控制和超额回报获取[4][24][26] - 公司将ESG视为风险事项,对组合进行风险控制,约束所有组合不投资于ESG评级特别低的股票,并约束持仓中高评级股票所占比例[28] - 公司的ESG量化先行产品主要以偏股混合型基金指数作为基准,并在此基础上进行增强,通过拟合基础组合、整合新信息以及采用优化技术等方式,实现较低的跟踪误差[31][32] - 公司认为公募基金行业具有高度动态变化性,包括市场风格快速切换和公募调仓的快速反应,这对依据历史持仓或技术组合构建提出挑战,因此不断迭代策略以应对市场突变并降低风险暴露[35] 问答环节重要的提问和回答 问题1 提问者询问 请介绍一下摩根斯坦利基金数量投资部的团队情况及其运作模式[5] 回答者回应 公司团队规模较小,总共有4位成员,包括3位研究员和1名基金经理,在研究领域上有明确分工,采用程序化运行方式和系统化方案解决问题,目标是通过不断探索和协作,推动业务发展[6] 问题2 提问者询问 公司在量化投资策略上有什么独特之处[6] 回答者回应 公司的量化投资策略采用的是偏白盒的框架,从因子到策略再到组合,每一步都透明且可解释,有助于内部沟通和策略调整,并允许在市场环境变化或业绩与预期不符时重新审视并调整策略[7] 问题3 提问者询问 公司如何看待ESG(环境、社会和公司治理)信息的作用[22] 回答者回应 可持续投资需要从长期逻辑出发,评估企业的可持续经营能力,传统财务数据无法全面反映企业的可持续发展潜力,因此必须引入非财务类ESG信息进行定性与定量评价[23]