观点摘要
监管严格的环境下，今年以来偏大盘价值占优，而未来风格可能更为均衡。军工短期或仍受消息面和政策面影响较多，后续可以关注复苏下的上游行业和下游的长期增长逻辑。从量化投资的角度来看，监管严格或提高信息有效性，有助于提高因子和模型的有效性。
目录
一
谈权益市场
二
谈军工行业
三
谈量化模型
谈权益市场
今年整体市场风格倾向于大盘股，在严格的监管环境下，偏大盘价值的风格更占优。
在市场风格上，未来可能会更趋于均衡。红利和价值风格已经表现良好一段时间，并且已经多次受益于政策的调整。随着未来经济的持续复苏，成长风格可能也会有所表现，因此市场未来或更趋于均衡，而非某种风格一枝独秀。
谈军工行业
一、近期军工缘何走高，行情能否延续？
军工部分公司公布的订单数量有所增加，这其中有地缘政治等外部因素的影响。在某些领域，订单数量有所回升，基本面已触及底部并开始缓慢回升。但当前整体基本面缓慢修复，短期内基于基本面的投资仍有一定困难，市场或更多关注消息面和政策面。
后续可以从两个角度考虑：（1）如果后续基本面继续向好，显著修复，前期受损较大的上游行业或有较好的弹性，如基建、材料。（2）下游相对平稳，一直都有实际的增长，主机厂也有提前的规划，整体受到反弹的影响或有限。
展望未来，预计军工行业增长中枢将进入平稳增长阶段。考虑到目前全球环境下，能够实现高增长的行业并不多，因此应适当调整对军工行业的合理预期。
二、军工行业有什么特点，量化投资是否具有优势？
军工行业并不适合传统的价值投资，主要是因为披露的信息有限，且行业对财报的依赖程度不高。行业的不透明度也有利弊两个方面：
（1）利：行业波动较大，适合量化交易策略的运用。量化本身在交易上具备一定的优势，结合到神经网络技术等，有助于进一步扩大量化投资的交易优势。
（2）弊：财报的可解释性不高，与其他行业相比，财报分析在军工行业中的收益贡献可能会相对较低。回归到量化来看，基于财务数据的因子，在基本面分析中可能会显得较弱。
总结来看，军工的低透明度特质反而使得量化交易策略有效性显现，并能提供一定程度的对冲效果。
谈量化模型
一、各类产品量化模型是如何构建的？
总体来看，盈利能力强的阿尔法因子大致都是相同的。我们整个量化团队共同合作，将盈利逻辑转化为可定量、可分析的阿尔法因子，并集体共享因子成果。
因子的有效性必然是会变化的，例如某些因子可能表现出贝塔特性，呈现周期性的上升趋势。为保证模型的应变能力和有效性，我们采取了以下方法：
（1）分散策略
尽量将各种风格都纳入模型中，通过相互对冲，力求实现长期增值。
（2）补充部分表现较弱的因子
这些弱因子可能因为使用人数较少，能够每年带来稳定的收益，从而增强模型的表现。当然，不是表现弱的因子即可，会严格考虑逻辑支撑、进行样本内回测等，确保有效性。
（3）探索新的方法论
我们也会探索一些新的方法论，比如人工智能，这些方法与传统的模型构建有所不同。 而对于不同的产品，我们会对模型进行微调，调整权重配置，确保因子之间的相关性保持在较高水平。
二、AI模型和传统多因子模型相比，有什么优势？
AI模型比较擅长做交易，可以说是“看图高手”，和基于基本面的多因子模型各有优势，在不同的阶段能展现出各自的超额。展望后市，在基本面定价告一段落后，若后续经济修复超出市场预期，部分底部超跌的个股可能有所表现，届时AI模型或能更快捕捉到信号，做出超额。
三、监管环境更严格，对量化投资有何影响？
目前强监管的环境导致交易更多通过财报或分析师的报告来传递信息。这对于量化产品模型反而是积极因素：公开信息变得更加可靠，内幕交易的情况得到有效遏制。因此基本面分析在今年以来一直有超额。
厉兵秣马，大国军工
长信国防军工量化
（A类002983 C类008960）
经典宽基指数，布局核心资产
长信沪深300指数
（A类005137 C类007448）
长信中证500指数
（A类004945 C类013881）
风险揭示书
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投资有风险，投资须谨慎。公开募集证券投资基金（以下简称“基金”）是一种长期投资工具，其主要功能是分散投资，降低投资单一证券所带来的个别风险。基金不同于银行储蓄等能够提供固定收益预期的金融工具，当您购买基金产品时，既可能按持有份额分享基金投资所产生的收益，也可能承担基金投资所带来的损失。
您在做出投资决策之前，请仔细阅读基金合同、基金招募说明书和基金产品资料概要等产品法律文件和本风险揭示书，充分认识本基金的风险收益特征和产品特性，认真考虑本基金存在的各项风险因素，并根据自身的投资目的、投资期限、投资经验、资产状况等因素充分考虑自身的风险承受能力，在了解产品情况及销售适当性意见的基础上，理性判断并谨慎做出投资决策。
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