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（来源：枫叶 中信建投财富管理）
在当今瞬息万变的资本市场中，投资者面临着前所未有的挑战—市场波动加剧、信息爆炸式增长、传统投资方法有效性下降。在此背景下，融合现代金融理论、数理统计模型与计算机运算技术的量化投资，凭借标准化、系统化的交易逻辑，逐步凸显出区别于主观投资的独特优势。
量化专家团队
国金量化团队整体具备“金融+IT”的双重背景，投研实力雄厚。国金量化策略历经牛熊，已经实盘运作10年多。为更好适应多变的市场,国金量化团队不断进行模型的优化和迭代，力争提升投资者的体验。
国金量化精选的基金经理马芳，在量化投资领域展现出了卓越的专业能力和独特的投资智慧。马芳于2016年11月正式开启证券从业生涯，自2022年3月18日起开始担任国金量化精选的基金经理，任职期间，她凭借着出色的管理能力，为投资者带来了较为可观的回报。
除了马芳女士，国金量化团队还有另一位核心人物—姚加红，他2011年加入国金基金后历任信息技术部总经理、指数投资事业部副总经理，现任国金基金量化投资中心总经理。姚加红拥有北京航空航天大学计算机专业硕士学位，是一位从IT成功转型为量化投资经理的跨界专家。
资料来源：国金基金；不构成投资建议，历史不代表未来，市场有风险，投资需谨慎中证1000指增策略
指数增强策略以特定宽基指数为对标，依托多因子量化模型，在严控跟踪误差与保障组合流动性的前提下，而是通过科学的模型筛选，分散化投资标的构建股票投资组合，在降低指数跟踪的误差的基础上，力争持续获取长期稳定的超额收益
中证1000指数选取中证800指数样本以外的规模偏小且流动性好的1000只证券作为指数样本，与沪深300和中证500等指数形成互补。
行业分布方面，中证1000指数行业较为分散均衡。具体来看，指数在信息技术、工业、材料、医疗保健等行业的权重相对较高，分别达到了35.9%、21.8%、19.0%、6.6%。整体来看，中证1000指数行业分布相对更加分散且均衡，盖更多应用技术创新及新兴科技相关的符合国家经济未来发展趋势的行业，“专精特新”含量相对较高，具备较好的活力和成长性。
资料来源：Wind，截至20260723；历史不代表未来，市场有风险，投资需谨慎投资策略及优势
1、【“自上而下”构建选股模型】
通过机器学习自上而下构建量化模型，而非人工投资经验的机器化实现；将预测标的按照市场风格等上层维度进行划分，根据不同维度建立子模型，各个子模型共同决定输出结果。通过机器学习算法优化组合，动态捕捉市场投资，不断适应新的市场环境，全市场选股,力争实现超额收益。
资料来源：国金基金；历史不代表未来，市场有风险，投资需谨慎投研团队在技术领域具有深厚积累，对神经网络模型应用于金融数据有较为丰富经验，并完成指令发送、投资监控平台等系统开发。
2、【及时的信息处理，科学的监控机制】
通过Barra风险模型实时监控行业、风格因子暴露，模型根据市场环境，灵活调整因子权重。盘中盘后实时处理市场交易、公开信息、分析师报告、宏观数据等信息；量化投资纪律严格；系统监控各项指标
3、【分散投资，力争长期超额收益】
持仓个股分散程度高，单一个股仓位严格限制，前十大重仓股占比
资料来源：国金基金；历史不代表未来，市场有风险，投资需谨慎全市场数据+机器学习，多维信息穿透力！国金基金将量化投资写入核心战略，多年来持续搭建量化投资体系，历经牛熊变迁，始终保持对量化投资的投入和建设力度。
中证1000指数是A股小盘成长的代表性宽基，行业结构均衡，紧密贴合新质生产力发展主线，成长弹性突出。丰富的成分标的为量化增强创造良好基础，有望为投资者布局中小盘赛道，优化资产配置组合提供了重要配置工具。
（文中的观点和判断可能会随着市场环境的改变而发生变化；历史不代表未来，市场有风险，投资需谨慎。）
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