㈠ 推荐几个2014年比较有潜力的基金
这些基金今年可以考虑投资：
000017 财通可持续发展主题
000263 工银瑞信信息产业
519983 长信量化先锋
233009 大摩多因子策略
630011 华商主题精选
㈡ 大摩多因子策略股票 这种基金是骗人的吗
摩根士丹利华鑫多因子精选策略股票基金，近一月回报率为8、04%，569只股票基金中排名第24名，是不错的优秀股平基金，可以继续购买。
㈢ 中性策略是什么意思
市场中性策略是指同时构建多头和空头头寸以对冲市场风险,在任何市场环境下均能获得稳定收益。股票市场中性策略包括统计套利和基本面套利两个基本类型。
根据多头端所使用的量化策略的不同，股票中性策略股票策略可以被划分为如下几类：交易型策略：量化选股模型以量价类因子为主，换手率高，以交易作为策略Alpha收益的主要来源。
传统多因子策略：量化选股模型以颂纤基本面因子为主，换手率相对交易型策略较低，以基本面因子选股作为策略Alpha收益的主要来源。
机器学习策略：使用机器学习算法作为多头端选股的依据，在一般线性模型的基础上额外关注其非线性部分。
T+0策略：以T+0交易作为策略Alpha收益的主要来源，可以按操作方式细分为以人工为主的手工T+0策略及以程序化交易为主的机器T+0策略。此外，按管理人是否自建多头端进行分类，T+0策略也可以分为一般T+0策略及融券T+0策略，后者可以利用融券机制在完全对冲风险敞口的前提下，利用高换手率的价差交易逐步累计Alpha收益。
股票中性策略具体构成中性策略，是指在某一现货品种多头策略的基础上，利用各类对冲工具建立空头头寸进行对冲构建对系统性风险的敏感度为0的，以绝对Alpha收益为目标的组合策略。中性策略组合方式多种多样，而股票中性策略则特指多头端由股票构成的中性策略。将股票中性策略的组成要素进行拆解，乱镇可分为股票多头端、对冲端及中性三部分：股票多头端：采用量化多头策略考虑到主观多头策略所采用的主要投资方式（中长周期、集中持仓等），在当前市场环境下难以通过对冲有效获取稳定收益，不符合股票中性策略设计的初衷，因此目前在股票中性策略中管理人在多头端的选择通常为量化多头策略。
对冲端：对冲工具可选择余地小目前市场上股票中性策略所使用的对冲工具主要为股指期货及场内外融券两类。
股指期货：股指期货是目前市场上股票中性策略使用最多的对冲工具。作为对冲工具，股指期货的优势在于市场流动性较高且交易便捷，缺陷在于股指期货市场的升贴水及基差波动情况会对策略有效性造成较大的扰动。股指期货市场在2015年股灾后遭遇严格监管，保证金要求水平高且长期处于贴水状态，其中作为股票中性策略主要对冲工具的IC合约，近年来贴水程度更是持续处于年化10%-15%的范围，使得股指期货对冲的股票中性策略成本居高不下。此外，基差在市场处于特殊时间点或出现极端行情时会出现快速收敛或扩大的情况，使得股票中性策略产品净值会产生较为剧烈的波动。
场内外融券：目前场内融券工具可以分为两类，一类是个股融券，一类是ETF融券。个股融券是股票中性策略最为优质的对冲工具，可以达成多空两端的精细化对冲并获取负向Alpha的收益，而ETF融券相比于利用股指期货对冲成本略有下降。然而，受制于哗樱粗国内不具备完善的融券机制，市场整体融券标的的供应、覆盖度、交易的便利性及相关成本仍然无法有效满足股票中性策略的旺盛需求。近年来在场内融券供给严重不足、成本偏高的情况下，场外融券开始兴起，部分管理人也会选择与券商或期货风险子公司签订SAC协议，利用收益互换+大宗交易过券的形式进行融券对冲。
中性：如何进行多空组合规避风险作为区别于其他各类策略的核心，股票中性策略中“中性”部分的讨论必不可少。通常情况下，该策略所提及的中性包含以下三类：Beta中性、行业中性及市值中性。
Beta中性：首先定义Beta系数。Beta系数衡量了某一资产相对于整体市场（指数）的价格波动情况，其绝对值越大，则收益变化幅度相对于整体市场价格（指数）的变化幅度越大。Beta中性即股票中性策略组合中多头端及对冲端Beta系数的组合敞口为0。通过保持Beta中性，可以获得过滤市场涨跌波动后多空两端带来的绝对Alpha收益。由于国内对冲工具的使用限制及供应严重不足，股票中性策略通常难以有效获得Alpha空头部分的收益。因此，目前股票中性策略的收益以使用股指期货进行多头端Beta的剥离后所获得的Alpha多头的收益为主。
行业中性：行业中性是指策略组合内多头端与对冲端在行业板块上保持配置的一致性，以确保多头端不受市场行业风格切换的影响及相关Alpha的稳定性。由于国内多用股指期货作为股票中性策略的对冲工具，一般会要求多头端行业分布对标对冲端所使用期货品种对应的指数。
市值中性：市值中性与行业中性类似，是指策略组合内多头端与对冲端在大、中、小盘股票的配置上上保持一致，以确保多头端不受市场大、中、小盘风格切换的影响及相关Alpha的稳定性。本文开篇所提到的今年上半年明_旗下中性系列产品的显着回撤，便是源于策略在大盘股上市值敞口暴露过多。根据明_2021年3月9日发布的投资者道歉信可知，今年1月以来其使用了过去6个月到1年的市场行情数据作为机器学习训练的数据源，从而导致多头相关策略集中覆盖基金“抱团”股（质优大盘股），在大小盘股票的配比上出现了较为明显的敞口。尽管在年初时，明_中性策略产品有较好的表现，但在今年春节后大小盘风格发生剧烈反转时，其业绩走势也出现了明显的反转。
除上述三者之外，还有诸如盈利、流动性等因素需要考量其中性的必要性。理论上，股票中性策略的投资组合可以做到所有要素的完美中性，即多空两端实现完全对冲。但在该情况下，股票中性策略所有收益也随着风险被完全对冲，该策略便没有了意义。而在实际投资中，客观投资环境要素的限制（投资品种、交易成本等）使得策略无法做到完全中性，但股票中性策略也因此获得了各个因素上的收益。究其本质，中性是一个在策略组合收益和风险暴露中持续权衡的问题，而各管理人基于自身所秉持的投资理念及所处的客观的投资环境，对这一问题所给出的答案不尽相同。
股票中性策略收益特征及配置价值股票中性策略收益特征：曲线平滑，波动较小股票中性策略的风险调整收益通常弱于股票多头策略但显着强于债券策略，波动特征与债券策略类似。根据朝阳永续基金研究平台股票市场中性策略典型指数统计，股票市场中性策略自2015年12月31日以来，年化收益率约为6.30%，区间最大回撤为5.36%，年化波动率约为4.00%，夏普比率约为1.20。
股票中性策略配置价值：对冲成本及收益稳定性是关键2018年以来，债券市场暴雷不断（不乏3A高评级国企背景债券）、低利率环境中债券策略收益出现明显下降、资管新规打破银行理财产品刚兑的情境下，投资者需要在风险可控的前提下找到稳健收益的替代性产品。而在牛市中收益较为可观，在熊市中亦能保有相对稳健的正收益，利用对冲工具过滤市场风险的股票中性策略便是这一问题的答案。
然而，当市场来到2021年市场大小盘及行业风格快速切换时，股票中性策略的性价比便不如股票多头策略了。以幻方量化为例，根据朝阳永续基金研究平台现有数据显示，截止至2021年9月10日，幻方旗下股票中性策略产品今年以来收益最高的产品为******，今年以来累计收益率为7.39%，区间最大回撤则为3.08%，收益回撤比为2.40；而幻方旗下指数增强策略今年以来收益最高的产品为**幻方指数增强，今年以来累计收益率为33.42%，区间最大回撤为7.84%，收益回撤比为4.26,2021年1月1日-2021年9月10日出现该情况的原因有二：第一，对冲端的存在。在股票中性策略中，为了控制风险敞口而叠加的对冲端将天然磨损多头端相关的收益。在当前市场环境不明朗、对冲难度提升的情况下，股票中性策略收益难以累积。第二，市场对冲成本高。当前股指期货市场仍然处于深度贴水的状态，股票中性策略在对冲端开仓将天然承受年化约为10-15%的贴水损失作为对冲成本。而向券商融券进行对冲的选择成本约为年化8-12%，部分活跃券的使用根据实际供应情况成本更高，整体成本相较使用股指期货并未明显降低。此外，在产品收益覆盖对冲成本后，减去产品固有的业绩报酬提成、管理费、托管外包费等费用后，投资者最后到手的收益大打折扣，也无怪幻方会选择提示投资者赎回股票中性策略产品，选择其他在当前市场环境下性价比更高的策略。
后续展望股票中性策略的本质是利用各类对冲工具对冲市场风险后捕捉Alpha收益机遇，针对策略本身的评估除去对一般量化多头策略评估的维度外，还需要重点评估对冲敞口的暴露程度及对冲成本对策略整体收益的影响。未来随着金融市场的发展扩容，市场交易活跃度的提升、对冲工具品种及功用的逐步丰富、对冲成本的逐渐下降等因素将使得股票中性策略逐步在多空两端同时受益，搭配高质量管理人后其配置价值将有更为明显
㈣ 大摩多因子是做什么的
摩根士丹利华鑫多因子精选策略混合型证券投资基金是摩根华鑫发行的一个混合型的基金理财产品
投资目标
本基金通过多因子量化模型方法，精选股票进行投资，在充分控制风险的前提下，力争获取超越比较基准的投资回报。
投资范围
本基金的投资范围为具有良好流动性的金融工具，包括国内依法发行上市的股票（包含中小板、创业板及其他经中国证监会核准上市的股票）、债券、货币市场工具、权证、资产支持证券、股指期货以及法律法规允许基金投资的其他金融工具（但须符合中国证监会的相关规定）。
如法律法规或监管机构以后允许基金投资的其他品种，基金管理人在履行适当程序后，可以将其纳入投资范围。
㈤ 什么是多因子选股
多因子模型是一类重要的选股模型，它的优点是能够综合很多信息最后得出一个选股结果。多因子模型的表现相对米说也比较稳定，因为在不同的市场情况下，总有一些因子会发挥作用。因此，在量化投资界，不同的投盗者和研究者都开发了很多不同的多因子模型。各种多因子模型核心的区别一是在因子的选取上，二是在如何用多因子综合得到一个最终的判断。
一般而言，多因子选股模型有两种判断方法，一是打分法，二是回归法。
打分法就是根据各个因子的大小对股票进行打分，然后按照一定的权重加权得到一个总分，根据总分再对股票进行筛选。打分法根据加权方法的不同又可以分为静态加权和动态加权。打分法的优点是相对比较稳健，不容易受到极端值的影响。
回归法就是用过去的股票的收益率对多因子进行回归。得到一个回归方程，然后把最新的因子值代入回归方程得到一个对未来股票收益的预判，最后以此为依据进行选股。回归法的优点是能够比较及时地调整股票对各因子的敏感性，而且不同的股对不同的因子的敏感性也可以不同。回归法的缺点是容易受到极端值的影晌，在股票对因子敏感度变化较大的市场情况下效果也比较差。