隨著公募行業(yè)的不斷發(fā)展，基金數(shù)量越來越多，產(chǎn)品類型也日益豐富。Wind數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，當(dāng)前全市場(chǎng)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。

眾所周知，金融行業(yè)由于服務(wù)客戶眾多、業(yè)務(wù)類型復(fù)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(diǎn)。僅靠資產(chǎn)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)和信息的。據(jù)了解，正在發(fā)行的長(zhǎng)信穩(wěn)進(jìn)資產(chǎn)配置混合（FOF）借助人工智能系統(tǒng)（AI），能夠系統(tǒng)、全面、實(shí)時(shí)、深度地挖掘靜態(tài)和動(dòng)態(tài)金融數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵信息，并通過技術(shù)和投資團(tuán)隊(duì)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)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(zhì)基金。同時(shí)，還可以優(yōu)化大類資產(chǎn)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(shí)時(shí)性、精準(zhǔn)性和對(duì)抗性。

長(zhǎng)信穩(wěn)進(jìn)資產(chǎn)配置混合（FOF）引入AI智能算法為基金優(yōu)選模型進(jìn)行“賦能”，通過金融知識(shí)圖譜對(duì)基金進(jìn)行自動(dòng)化全方位評(píng)估，從而進(jìn)行基金篩選，并緊密跟蹤核心基金池，定期對(duì)基金優(yōu)選組合進(jìn)行回測(cè)。

具體來看，主要分“五步走”：

第一步：通過規(guī)模、產(chǎn)品類型過濾基金，構(gòu)建基礎(chǔ)基金池；

第二步：AI基金評(píng)分。從基本面信息、產(chǎn)業(yè)鏈圖譜、基金關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)、調(diào)倉(cāng)風(fēng)格等多個(gè)維度進(jìn)行評(píng)估；

第三步：調(diào)倉(cāng)時(shí)過濾“踩雷”基金，可規(guī)避基金“踩雷”的風(fēng)險(xiǎn)；

第四步：跟蹤核心基金池。對(duì)基金輿情、基金量?jī)r(jià)、行業(yè)特征、關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)等方面進(jìn)行重點(diǎn)跟蹤，同時(shí)獲取基金、持股和基金經(jīng)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(cè)。在極端情況下出現(xiàn)高相關(guān)性時(shí)，立即啟動(dòng)緊急機(jī)制，重新進(jìn)行資產(chǎn)配置計(jì)算，并運(yùn)行基金篩選流程，嚴(yán)控風(fēng)險(xiǎn)及回撤。

長(zhǎng)信基金非常重視FOF業(yè)務(wù)，在公募FOF方面，長(zhǎng)信基金可謂布局已久、準(zhǔn)備充分。早在2016年，長(zhǎng)信基金就組建FOF投資團(tuán)隊(duì)，以量化投資管理團(tuán)隊(duì)為核心班底。相關(guān)團(tuán)隊(duì)就FOF進(jìn)行了充分的研究?jī)?chǔ)備，在戰(zhàn)略性資產(chǎn)配置、戰(zhàn)術(shù)性資產(chǎn)配置、資產(chǎn)配置量化模型、基于主客觀的基金優(yōu)選等各個(gè)方面均有豐厚的積淀。

長(zhǎng)信基金認(rèn)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。從行業(yè)發(fā)展角度來看，雖然我國(guó)公募FOF發(fā)展時(shí)間不長(zhǎng)，但是隨著中國(guó)資本市場(chǎng)的成熟化、投資者的理性化，未來FOF將會(huì)呈現(xiàn)出機(jī)構(gòu)化、專業(yè)化、多元化和國(guó)際化的發(fā)展趨勢(shì)。同時(shí)，隨著養(yǎng)老市場(chǎng)的發(fā)展，公募FOF在養(yǎng)老金管理領(lǐng)域也將大有所為。從投資者角度來看，F(xiàn)OF的核心價(jià)值在于資產(chǎn)配置，F(xiàn)OF能幫助投資者解決選基難、擇時(shí)難、賺錢難的困擾，有望幫助投資者實(shí)現(xiàn)中長(zhǎng)期穩(wěn)健增值的目標(biāo)。