大摩多因子策略混合 ：2026第二季度报告

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。

本基金采用数量化模型驱动的选股策略为主导投资策略，结合适当的资产配置策略。 1.股票投资策略 本基金以“量化投资”为主要投资策略，通过基金管理人开发的“大摩多因子阿尔法模型”进行股票选择并据此构建股票投资组合。“大摩多因子阿尔法模型”在实际运行过程中将定期或不定期地进行修正，优化股票投资组合。 2.资产配置策略 本基金实行在公司投资决策委员会统一指导下的资产配置机制。资产配置采取“自上而下”的多因素分析决策支持，结合定性分析和定量分析，对股票资产和固定收益类资产的风险收益特征进行分析预测，确定中长期的资产配置方案。 3.其他金融工具投资策略 (1)固定收益投资策略 本基金遵循中长期资产配置策略，进行国债、金融债、公司债等固定收益类证券以及可转换债券的投资。 本基金采用的主要固定收益投资策略包括：利率预期策略、收益率曲线策略、信用利差策略、公司/企业债券策略、可转换债券策略等。 (2)股指期货投资策略 本基金以套期保值为目的，参与股指期货交易。本基金参与股指期货投资时机和数量的决策建立在对证券市场总体行情的判断和组合风险收益分析的基础上。 (3)权证投资策略 本基金对权证的投资建立在对标的证券和组合收益风险分析的基础上，以Black-Scholes模型和二叉树期权定价模型为基础对权证进行分析定价，并根据市场情况对定价模型和参数进行适当修正。

中证500指数×80%+中证综合债券指数×20%

本基金为混合型证券投资基金，其预期收益和风险高于货币型基金、债券型基金，而低于股票型基金。

报告期内，A股市场呈现显著的震荡分化格局。2026年二季度，沪深300指数上涨11.90%，取得可观表现，但行业间分化剧烈。市场热议的“K型分化”在报告期内不仅未现收敛迹象，反而呈加速态势：中信电子行业指数单季度上涨89.88%，创下历史最大涨幅；而中信食品饮料行业指数则下跌15.67%。当前，AI技术以“日频”效率快速迭代，资本市场对信息流的传播与定价机制亦随之压缩，犹如将“三年行情”压缩为“三个月”的时间维度，市场波动水平因此快速抬升。我们观察到，红利低波等依赖波动率定价的投资策略短期失效。从信息传播视角审视，受信息冲击的行业表现为高波动，而缺乏信息冲击的行业则表现为低波动，进而被市场误读为行业前景受损。 短期来看，市场中“老登”与“小登”资产的对立具有一定的合理性。人工智能技术变革在产业图谱上的演进自有先后次序，但两者不应长期对立。人工智能技术终究要服务于实体产业，为各行各业赋能才是技术变革的应有之义。传统行业亦可在人工智能技术的加持下，实现降本增效、加大研发、升级产品并触达更广泛的客户群体。因此，尽管“老登”资产因行业属性难以直接蜕变为“小登”，但至少可进化为“中登”，即在技术赋能下重塑竞争优势与利润创造能力的传统行业。目前，金融服务、工业制造、医药研发、资源采掘等领域正在孕育技术进步的果实。 市场的结构性分化或将长期存在。在持续的信息冲击下，市场定价难以维持均衡状态，“持续高估”与“持续低估”可能成为阶段性常态。这也意味着，市场的阿尔法水平仍将处于可观水平。本基金在报告期内超额收益显著受损，与模型总结的长期定价规律在短期失效存在显著关联。我们基于基本面量化投资框架和严格风格约束的组合管理方法论具有内在的逻辑自洽性，相信能够在未来一段时间能够逐步收复超额收益损失。