背景
马芳，1980年出生,中国人民大学硕士。
2003年7月至2005年7月在华泰贝通网络科技有限公司担任IT事业部测试工程师；
2005年8月至2015年9月在奥博杰天软件北京有限公司担任软件研发中心证券交易系统自动化测试部经理；
2015年9月至2016年5月在北京海峰科技有限责任公司担任特定估值方案项目部经理；
2016年5月加入国金基金管理有限公司，历任量化投资运营中心副总经理，产品中心副总经理，量化投资事业部副总经理。
2020年9月3日担任国金量化多策略灵活配置混合型证券投资基金和国金量化多因子证券投资基金基金经理。
目前管理国金量化多因子，国金量化多策略，国金量化精选，国金沪深300增强四只基金，截止2022年底，管理规模34亿。由于近期一直受追捧，现在规模恐怕更大了。3月9号也开始限购了，但只限购100万。
马芳虽然只有两年多公募基金管理经验，但从2016年就开始管理专户产品了，产品管理经验将近七年。
历史业绩
马芳担任公募基金经理以来业绩非常优秀，在行情向下的大环境下每年都有正收益，回撤控制也优于业绩基准。
马芳产品的超额也并非一直一帆风顺，期间有过三次较大的超额回撤，但经过策略调整都很快恢复了。
以她管理的对冲专户产品可以看的更清楚。
业绩归因
投资理念
以海量数据为基础，依靠统计学、计算机技术等来制定选股模型，对数千只股票较长时间的历史数据统计分析并做规律总结，以获得持续稳定的超额收益，选股讲究广度，持仓高度分散。
投资框架
马芳的量化策略采用机器学习技术“自上而下”构建选股模型，在风险模型约束下，紧密跟踪基准，严格控制运作风险，并根据各个子模型一定时期内的表现情况对其迭代，提高整体模型的适应能力，目标是取得持续稳定的超额收益。
依据经济基本面、市场情绪等相对基础的数据出发，构建模型选取中长周期具有超额收益的个股构成股票投资组合。选股模型不仅从盈利和营业收入等角度评估上市公司的价值和成长性，同时充分考虑市场情绪等因素为标的合理定价。模型使用的输入变量主要可以分为基本面和情绪两个主要方面：
1.基本面：可以分为成长、价值、质量和动量四个大类。
2.情绪：反映市场情绪的变量，例如资金流和技术性变量等。
以上变量经过分类构建不同的预测子模型，共同决定选股的输出结果，不对输出结果进行人工干预。
投资团队
量化基金一般都是团队合作，马芳的基金也是如此。目前国金基金量化团队有量化研究5人，IT10人，交易6人，合规风控7人，产品研发3人，共计31人，算是比较庞大的一个量化团队了。
选股
量化基金策略就是通过构建模型选取中长周期具有超额收益的个股构成股票投资组合。马芳过去两年多的收益主要就是通过选股获得的，选股能力强。
风格
马芳的基金在2022年4季度的风格是大盘平衡，她的持仓风格是量化策略计算出来的，并不是一成不变的。前面就曾经以小盘成长为主。另外，她的持仓平均持有时间只有一个月左右，并不能通过季报中的持仓判断风格。
行业
马芳的基金持仓极度分散，持仓个股根据量化计算的结果选定，没有行业偏好。
仓位择时
马芳的基金不做择时，之所以国金量化多策略有过仓位的大变动，主要是因为接手的别人的基金，原来的策略是有择时操作的，不方便立即调整，目前已经与国金多因子的策略保持一致。
交易
马芳的基金持仓分散，换手率很高，持仓平均持有时间只有一个月左右，但并不是通过交易获取超额收益，而是通过选股，交易所带来的收益较少。
回撤控制
马芳的基金回撤控制较好，一直小于基准。
稳定性
马芳开始投资工作后就一直在国金基金工作，而且量化投资依赖团队合作，模型无法带走，所以大概率不会离职，即使离职，对产品的影响也不大。
后市观点
马芳的投资策略是使用机器学习方法构建模型力争获取相对稳定的超额收益，很少对后市发表观点。
机构持仓
马芳的基金是在去年金元顺安停止开放后作为金元顺安的平替爆火的，在网上吸引了大量粉丝申购，目前个人持仓比例超过了99%。还没有被机构广泛接受。
基金公司
国金基金是国金证券控股的公募基金公司，2011年11月2日成立于北京。成立以来一直没有出过太有名的基金经理，管理规模也不大，直到马芳异军突起，让大家看到了国金基金在量化方面的坚持和成果。
结论
马芳有女码农+证券交易系统开发+量化投资的背景，集策略开发+投资于一身，在公募基金行业是一位很独特的存在。
马芳的超额也有过较大回撤，但都能很快恢复，遇到超额回撤要能耐心持有。
去年马芳的基金被大家抢购追捧，规模增长的太快，从净值走势看策略还没有受到规模的影响。目前刚开始限购，但限购的力度还不够。量化策略肯定会受策略容量限制，超过一定的规模会有策略失效的风险。后面要选的话，建议选她同策略的新基金。
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