$博道红利智航股票C(OTCFUND|019125)$首先它绝大部分资金的比例将会投资于中证红利指数的成分股，大约80%左右。一方面我们不希望过于偏离基准指数，毕竟这是一个红利指数增强产品，要保留产品基础的贝塔属性，也就是高股息这样的特性。另一方面，我们会采用量化模型的方法筛选出指数成分股之外同样具有高分红特征，并且具有超额收益空间的股票。
我们会用多因子模型对这些股票排序打分，再根据指数成分股的原始权重做增配或者减配。这样的话，我们就能形成一个差异化组合，逐渐积累出长期的超额收益。
当然，在具体实际操作的过程中，是很复杂的，我们的多因子模型主要分为三个模块：
第一个模块，股票分析，类似于主动选股的研究分析工作。对于主动选股的产品来说，需要研究员覆盖不同的行业，然后基于自己的研究给出股票推荐。我们的量化多因子模型也有这样一个模块，通过系统模型把股票池的个股进行评分，输出看好哪些个股。
第二个模块叫做组合生成，根据不同的投资目标生成不同的组合，比如说中证500指数增强和中证红利指数增强的模型输入基准是不同的，即便我们根据第一个模块产生的观点，对应到不同类型基准的指数增强产品中，最终形成的投资组合也是不同的。我们还有一些产品要维持行业中性，通过行业分散的方式争取降低超额收益的波动。
类似于研究员输出相同的研究成果给不同的基金经理，最后产生的投资组合也肯定有差异。这是因为每一个人的选股理念和框架不同，以及管理产品对标的基准差异，导致了最终投资组合的不同。这个过程在我们的量化多因子模型中，是通过组合优化的工具来完成的。
我们通过组合优化器，争取把“研究员”产生的观点模拟出最优方案，同时又把各种偏离控制住，不过度暴露在某些预判上面。这就是类似基金经理要完成的工作。
第三个模块就是日常事务性运作。我们目前管理十只不同的指数增强产品，每天都要对具体产品的交易环节做具体拆分，比如说怎么进入算法交易、如何最小化冲击成本、怎么拆单、以及每天的运作情况。这也是绩效归因的模块，类似于一些日常运营相关的事务性工作，所以我们叫做运营部模块。
我们也有专门的代码体系，把事务性工作模块做到系统化、代码化、智能化后，能节约我们许多时间精力，使得我们把更多精力放在第一个步骤，争取更多的超额收益。
这就是我们量化多因子模型的一个运作流程。
$博道红利智航股票A(OTCFUND|019124)$
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