全称：
东兴宸祥量化混合型证券投资基金
| 管理费率 | 1.20%（每年） | 托管费率 | 0.10%（每年） |
| 销售服务费率 | 0.10%（每年） | 最高认购费率 | 0.00%（前端） |
| 最高申购费率 | 0.00%（前端） | 最高赎回费率 | 1.50%（前端） |
业绩比较基准：
0.00%（前端） , 跟踪标的:1.50%（前端）
投资目标：
本基金通过数量化的方法进行积极的组合管理与风险控制,力争实现达到或超越业绩比较基准的投资收益,谋求基金资产的长期增值。
投资范围：
本基金的投资范围包括国内依法发行上市的股票(包括主板、创业板以及其他经中国证监会允许基金投资的股票)、债券(包括国债、央行票据、金融债、次级债、政府支持机构债券、政府支持债券、地方政府债、企业债、公司债、可转换公司债券(含分离交易的可转换公司债券)、可交换债券、短期融资券、超短期融资券、中期票据等)、资产支持证券、债券回购、银行存款(包括协议存款、定期存款等)、同业存单、货币市场工具、国债期货、股票期权、股指期货及法律法规或中国证监会允许基金投资的其他金融工具(但须符合中国证监会相关规定)。
如法律法规或监管机构以后允许基金投资其他品种,基金管理人在履行适当程序后,可以将其纳入投资范围。
投资策略：
资产配置策略
本基金基于定量与定性相结合的方式跟踪国内外宏观经济数据及政策变化,密切关注市场流动性变化情况,动态评估不同资产的估值水平变化,合理确定组合中权益资产、债券资产及货币市场工具及其他金融工具的投资比例。
股票投资策略
(1)多因子投资体系。因子涵盖估值、盈利、成长、财务质量、趋势、量价关系等,在底层大数据的基础上,通过多种形式计算形成不同种类的选股因子对每只股票进行打分形成股票组合。
(2)机器学习辅助投资体系。通过机器学习技术发现因子和收益之间潜在的隐含关系(如非线性关系),实现对因子进行动态预测,从而提供更强的投资信号。机器学习是作为多因子的补充进行介入的,总体策略架构还是依托成熟的多因子体系,主要是构建一些难以用线性模型来处理的数据,以每周更新的过去十年A股所有股票数据为总样本,基于半监督学习的方式进行分类学习。在网络框架方面,结合时下流行的残差网络、对抗生成等深度学习网络进行框架设计。
在网络部分模块的设计方面,使用了DenseNet、SE-Net的结构强化各层间的数据感知与参数权重分配。同时为了防止模型泛化能力较低,股票每类大小控制在几十只之间,在测试集上保证了一定的准确率。为了进一步提高模型稳定性,动态考虑标的基本面、宏观经济数据等数据样本与原模型进行集成学习,基本兼顾了模型的可控性与精度。
(3)行业优化体系。在组合构建过程中,通过市场面、行业相对估值、资金流变动等一系列指标动态进行二级行业的小幅调整,将部分可能出现负贡献的行业配置进行一定程度降低。
(4)风险控制体系。为使股票组合紧密跟踪中证500指数,在组合构建过程中在行业和主要风险因子方面进行控制,在业绩比较基准--中证500指数的基础上,通过量化策略提升收益水平,控制股票组合与业绩比较基准的超额收益回撤风险。
投资理念：
暂无数据