量化选基月报：“DeepSeek-R1模型”概念基金投资指南

“DeepSeek-R1模型”概念基金筛选 在国金证券金融工程团队2025年2月9日发布的研报《ChatGPT热点挖票系列：DeepSeek-R1模型产业链解析》中，我们给出了“DeepSeek-R1模型”产业链及概念股。根据此概念股清单，结合基金持仓及指数最新成分股数据，我们筛选了“DeepSeek-R1模型”概念基金，包含主动权益基金32只及被动指数基金34只。 1月份沪深300ETF资金净流入额超越中证A500 本月沪深300资金净流入额超过中证A500ETF，资金净流入额超过40亿元。而国证2000ETF、深证100ETF均有不同程度的资金净流出。 风格轮动型基金优选组合业绩跟踪 我们目前基于成长价值与大小盘两个维度，根据基金在两个报告期的股票持仓，构建基金绝对主动轮动指标，对基金是否为风格轮动型基金或风格稳定型基金进行了识别。随后，我们根据主动轮动收益因子，刻画基金风格轮动的效果，并在风格轮动型基金中进行了基金优选。本策略采用半年频调仓的策略，在每年3月末/8月末进行调仓，选基范围为偏股混合型基金及普通股票型基金，并扣除交易成本。我们对该策略在2025年1月份的表现进行了跟踪。 本月风格轮动型基金优选组合继续跑赢偏股混合型基金指数。2025年1月份，本策略取得1.01%的收益率，相对于万得偏股混合型基金指数的超额收益率为0.99%。 基于基金特征和基金能力的综合选基策略跟踪 我们从基金规模、持有人结构、基金业绩动量、选股能力、隐形交易能力、含金量等多个维度构建了选基因子，并进行等权重合成。策略采用季频调仓的方式，在每年1、4、7、10四个月末进行调仓，并扣除交易成本。我们对该策略1月份的净值表现进行了跟踪。 基于基金特征和基金能力的综合选基策略本月继续跑赢基准。2025年1月份，本策略取得0.91%的收益率，相对万得偏股混合型基金指数的超额收益率为0.75%。 基于交易动机因子及股票价差收益因子的选基策略跟踪 本月基于交易动机因子及股票价差收益因子的选基策略未能跑赢万得偏股混合型基金指数。2025年1月份，策略获得-0.06%的收益率，相对万得偏股混合型基金指数的超额收益率为-0.26%。 基金经理持股网络交易独特性选基策略跟踪 我们根据基金经理持股、交易的明细构建网络并由此构建了客户基金经理交易独特性的指标，构建了选基策略。本策略采用半年频调仓的策略，在每年4月初/9月初进行调仓，我们对该策略在2025年1月份的表现进行了跟踪。 本月交易独特基金组合未能跑赢万得偏股混合型基金指数。2025年1月份，本策略取得-0.21%的收益率，相对于万得偏股混合型基金指数的超额收益率为-0.43%。 风险提示 以上结果通过历史数据统计、建模和测算完成，在市场环境发生变化时模型存在失效的风险；当交易成本或其他条件改变时，可能导致策略收益下降甚至出现亏损。基金相关信息及数据仅作为基金研究使用，不作为募集材料或者宣传材料。本文涉及所有基金历史业绩均不代表未来表现。 一、“DeepSeek-R1模型”概念基金筛选 在国金证券金融工程团队2025年2月9日发布的研报《ChatGPT热点挖票系列：DeepSeek-R1模型产业链解析》中，我们给出了“DeepSeek-R1模型”产业链及概念股。根据此概念股清单，结合基金持仓及指数最新成分股数据，我们筛选了“DeepSeek-R1模型”概念基金，包含主动权益基金及被动指数基金。 1.1“DeepSeek-R1模型”概念主动权益基金筛选 根据公募基金2024年四季度重仓股数据，我们从普通股票型、偏股混合型、灵活配置型基金中，筛选了基金重仓股中，“DeepSeek-R1模型”概念股占全部股票市值比超过50%的主动权益型基金。结果如下表所示，其中银河创新成长A这只基金，2024年四季度重仓股中，DeepSeek-R1概念股占股票市值比超过了70%。 图表1：2024Q4重仓股中“DeepSeek-R1模型”概念股占比超过50%的主动权益基金 1.2“DeepSeek-R1模型”概念被动指数基金筛选 根据截至2025年1月27日的指数成分股数据，我们筛选出指数成分股中“DeepSeek-R1模型”概念股权重之和超过50%的指数清单，共计12个指数，筛选范围为中证指数、国证指数、深证指数、上证指数、华证指数等。其中创业板人工智能指数、上证科创板人工智能指数、中证人工智能产业指数中概念股权重占比均超过60%。 图表2：“DeepSeek-R1模型”概念股权重之和超过50%的指数清单 根据指数筛选结果，我们筛选出跟踪这些指数的被动指数型基金，共计34个产品。 图表3：指数成分股中DeepSeek-R1模型概念股占比超过50%的被动指数基金清单 二、1月份沪深300ETF资金净流入额超越中证A500 我们按每日份额较前一日增加额乘以前一日净值的方式计算了ETF每日的净申购/赎回额，并对发生份额拆分的ETF进行处理，将日度ETF资金流汇总后，我们统计了1月份各类ETF的资金流向。 宽基ETF中，本月沪深300资金净流入额超过中证A500ETF，资金净流入额超过40亿元。 而国证2000ETF、深证100ETF均有不同程度的资金净流出。 图表4：2025年1月份各类宽基ETF资金净流入额（亿元） 2024年10月份以来，中证A500ETF资金净流入额持续超越沪深300ETF，本月沪深300ETF资金流入额由负转正，中证A500ETF仍保持净流入状态。 行业ETF中，本月科技ETF资金净流入额最高，而消费ETF资金呈净流出状态。 图表5：近1年各月份沪深300与中证A500ETF资金流 图表6：2025年1月份行业ETF资金流 三、主动权益型基金1月份表现跟踪 3.1主动量化基金表现不及主动权益基金 本月主动量化基金业绩表现整体上略好于主动权益基金。2025年1月份，主动权益基金收益率中位数为-0.36%，优于主动量化型基金中位数-1.04%。 部分主动量化基金本月取得10%以上的收益率，如汇安成长优选、富国新机遇A、等，1月份收益率分别为13.55%、10.91%。 图表7：1月份收益率中位数：主动权益型基金VS主动量化基金 图表8：2025年1月份主动量化基金收益率Top5 3.21月份TMT行业主题基金业绩领先 我们根据主动权益基金的名称、业绩基准等定性信息，并结合股票持仓数据进行补充与复核，从主动权益型基金中筛选出若干消费、医药、TMT、制造、周期、金融地产等行业主题基金。从中位数来看，本TMT行业主题基金有较好的表现，收益率中位数为2.01%，而医药、消费主题基金业绩整体表现相对较差。 图表9：行业主题基金收益情况回顾 图表10：行业主题基金1月份收益率Top5 四、风格轮动型基金优选组合业绩跟踪 我们曾在2023年2月9日发布的《智能化选基系列之二：风格轮动型基金智能识别与量化优选》、2023年6月23日发布的《量化漫谈系列之四：成长价值和大小盘双风格轮动基金如何识别与优选？》中，对风格轮动型基金进行了识别与探究。我们目前基于成长价值与大小盘两个维度，根据基金在两个报告期的股票持仓，构建基金绝对主动轮动指标，对基金是否为风格轮动型基金或风格稳定型基金进行了识别。随后，我们根据主动轮动收益因子，刻画基金风格轮动的效果，并在风格轮动型基金中进行了基金优选。通过该策略筛选出来的基金，其持仓股票的风格暴露在不同报告期可能会发生较大的变化。因子构建方式及回测结果详见原报告或附录 本策略采用半年频调仓的策略，在每年3月末/8月末进行调仓，选基范围为偏股混合型基金及普通股票型基金，并扣除交易成本。我们对该策略在2025年1月份的表现进行了跟踪。 本月风格轮动型基金优选组合继续跑赢万得偏股混合型基金指数。2025年1月份，本策略取得1.01%的收益率，相对于万得偏股混合型基金指数的超额收益率为0.99%。 图表11：风格轮动型基金优选策略净值表现 图表12：风格轮动型基金优选策略超额净值 图表13：风格轮动型基金优选策略表现 图表14：风格轮动型基金优选策略分年度超额收益率 五、基于基金特征和基金能力的综合选基策略跟踪 我们曾在2023年1月7日发布的《智能化选基系列：通过全方位特征预测基金业绩并构建跑赢指数的基金组合》、2023年6月6日发布的《智能化选基系列之三：基金经理多维度能力评价因子的优化》中，挖掘了基金各方面特征及能力，构建了多类选基因子，对普通股票型基金及偏股混合型基金构成的基金池进行量化优选，因子构建方式及回测结果详见原报告或附录。 我们从基金规模、持有人结构、基金业绩动量、选股能力、隐形交易能力、含金量等多个维度构建了选基因子，并进行等权重合成。策略采用季频调仓的方式，在每年1、4、7、10四个月末进行调仓，并扣除交易成本。我们对该策略2025年1月份的净值表现进行了跟踪。 本月基于基金特征和基金能力的综合选基策略继续跑赢万得偏股混合型基金指数。2025年1月份，本策略取得0.91%的收益率，相对万得偏股混合型基金指数的超额收益率为0.75%。 图表15：基于基金特征和能力的综合选基策略业绩表现 图表16：基于基金特征和能力的综合选基策略超额净值 图表17：基于基金特征和基金能力的综合选基策略表现 从分年度收益来看，基于基金特征和能力的综合选基策略，在2013年至2021年均取得了正收益，但2022年至2023年，策略均未能跑赢万得偏股混合型基金指数。 图表18：基于基金特征和基金能力的综合选基策略分年度超额收益率 六、基于交易动机因子及股票价差收益因子的选基策略跟踪 我们在2023年10月30日发表的《智能化选基系列之五：如何刻画基金经理的交易动机并进行基金优选？》中，曾将基金的交易动机进行划分并构造了基金交易动机因子，再结合基金利润表中的股票价差收益因子，构造了二者相结合的选基策略。该策略旨在筛选出股票价差收益较高，拥有主动交易动机并且业绩粉饰可能性较低的基金，因子构建方式及回测结果详见原报告或附录。 该策略采用半年频调仓的方式，每年3月末/8月末进行调仓，从主动权益型基金中进行筛选，并扣除交易成本。我们对该策略1月份的最新净值表现进行了跟踪。 本月基于交易动机因子及股票价差收益因子的选基策略未能跑赢万得偏股混合型基金指数。2025年1月份，策略获得-0.06%的收益率，相对万得偏股混合型基金指数的超额收益率为-0.26%。 2011年3月末以来，策略长期跑赢万得偏股混合型基金指数，费后年化超额收益率达到3.41%。 图表19：交易动机与股票价差收益策略表现 图表20：策略超额净值表现 图表21：基于交易动机因子及股票价差收益因子的选基策略表现 从各年份超额收益率来看，2012年至2023年基于交易动机因子及股票价差收益因子的选基策略在各个完整年份均获得了正收益，2024年及2025年该策略未跑赢万得偏股混合型基金指数。 图表22：基于交易动机因子及股票价差收益因子的选基策略分年度超额收益率 七、基金经理持股网络中交易独特性选基策略跟踪 我们曾在2024年9月9日发布的《持股网络中基金经理交易独特性是否能贡献超额收益？》中，根据基金经理持股、交易的明细构建网络并由此构建了客户基金经理交易独特性的指标，构建了选基策略。因子构建方式及回测结果详见原报告或附录 本策略采用半年频调仓的策略，在每年4月初/8月初进行调仓，选基范围为偏股混合型基金、普通股票型基金、灵活配置型基金，并扣除交易成本。我们对该策略在2025年1月份的表现进行了跟踪。 本月交易独特基金组合未能跑赢万得偏股混合型基金指数。2025年1月份，本策略取得-0.21%的收益率，相对于万得偏股混合型基金指数的超额收益率为-0.43%。 图表23：交易独特性选基策略净值表现 图表24：交易独特性选基策略超额净值 图表25：交易独特性选基策略表现 图表26：交易独特性选基