“金融大腦”雙向賦能 助力長信FOF優(yōu)選基金

　　隨著公募行業(yè)的不斷發(fā)展，基金數(shù)量越來越多，產品類型也將日益豐富。Wind數(shù)據(jù)統(tǒng)計，當前全市場共有5000多只基金，類型涵蓋股票型、混合型、債券型、貨幣型、QDII基金和另類投資等。隨著資本市場的不斷發(fā)展，或將有更多細分類型的基金應運而生。

　　眾所周知，金融行業(yè)由于服務客戶眾多，業(yè)務類型復雜，信息化程度較高，天然具有“海量用戶和大數(shù)據(jù)”的特點。僅靠資產管理人來分析處理數(shù)據(jù)，是很難充分有效利用這些數(shù)據(jù)、信息的。那該怎么辦？

　　據(jù)了解，正在發(fā)行的長信穩(wěn)進資產配置混合（FOF）借助人工智能系統(tǒng)（AI），能夠系統(tǒng)化、全面、實時以及深度地挖掘靜態(tài)和動態(tài)金融數(shù)據(jù)中的關鍵信息，并通過技術和投資團隊經驗進行雙向賦能，在數(shù)據(jù)分析方面提高篩選效率，從而幫助投資者精選出優(yōu)質基金。同時，還可以優(yōu)化大類資產配置模型和挖掘基金全方面信息，以提升選基的安全性、可靠性、實時性、精準性以及對抗性。

　　長信穩(wěn)進資產配置混合（FOF），引入AI智能算法為基金優(yōu)選模型進行“賦能”，通過金融知識圖譜對基金進行自動化全方位評估，從而進行基金篩選，并緊密跟蹤核心基金池、定期對基金優(yōu)選組合進行回測。

　　具體來看，主要分“五步走”：

　　第一步：通過規(guī)模、產品類型過濾基金，構建基礎基金池。

　　第二步：AI基金評分。從基本面信息、產業(yè)鏈圖譜、基金關聯(lián)結構、調倉風格等多個維度進行評估。

　　第三步：調倉時過濾踩雷基金，可規(guī)避基金踩雷的風險。

　　第四步：跟蹤核心基金池。對基金輿情、基金量價、行業(yè)特征、關聯(lián)結構等方面進行重點跟蹤 。同時，獲取基金、持股和基金經理三層收益，定期優(yōu)化核心池 。

　　第五步：持續(xù)優(yōu)選組合回測。在極端情況下出現(xiàn)高相關性時，立即啟動緊急機制，重新進行資產配置計算，并運行基金篩選流程，嚴控風險及回撤。

　　長信基金非常重視FOF業(yè)務，在公募FOF方面，長信基金可謂布局已久、準備充分。據(jù)了解，早在2016年，長信基金就組建FOF投資團隊，以量化投資管理團隊為核心班底。相關團隊就FOF進行了充分的研究儲備，在戰(zhàn)略性資產配置、戰(zhàn)術性資產配置、資產配置量化模型、基于主客觀的基金優(yōu)選等各個方面均有豐厚的積淀。

　　長信基金認為，無論是公募FOF還是采用FOF形式的養(yǎng)老基金，目前均處于發(fā)展期，未來前景可期。一方面，從行業(yè)發(fā)展角度來看，雖然我國公募FOF發(fā)展時間不長，但是隨著中國資本市場的成熟化、投資者的理性化，未來FOF將會呈現(xiàn)出機構化、專業(yè)化、多元化和國際化的發(fā)展趨勢。同時，隨著養(yǎng)老市場的發(fā)展，公募FOF在養(yǎng)老金管理領域也將大有所為；從投資者角度來看，F(xiàn)OF的核心價值在于資產配置，F(xiàn)OF能幫助投資者解決“選基難”、“擇時難”、“賺錢難”的困擾，有望幫助投資者實現(xiàn)中長期穩(wěn)健增值的目標。

2018年8月10日