核心观点 - ESG整合策略在报告期内出现回撤 其中ESG筛选策略相对沪深300的超额收益为-3.88% ESG舆情整合策略相对基准的超额收益为-4.15% [1][2] ESG筛选策略表现 - 策略采用2023年12月8日报告构建的筛选方法 结合ESG增量风险信息和马科维兹资产组合理论 [2][5] - 截至2025年8月29日当周下跌1.17% 相对沪深300指数2.71%的涨幅 超额收益为-3.88% [2][5] - 最近一个月总回报2% 相对总回报-8% 最大涨幅4% 最大跌幅-2% 夏普比例2.99 [2][5] - 成立以来总回报76% 相对总回报60% 年化平均回报24% 年化平均超额回报19% [8] - 最近一年总回报28% 最大涨幅35% 最大跌幅-8% 年化波动率17% [8] - Beta系数0.53 Alpha值21% 信息比率72.34 [8] ESG舆情整合策略表现 - 策略采用2025年2月28日报告构建的整合方法 结合ESG舆情增量风险信息和马科维兹理论 [2][9] - 截至2025年8月29日当周下跌1.44% 相对基准沪深300指数2.71%的涨幅 超额收益为-4.15% [2][9] - 最近一个月总回报0.14% 相对总回报-10% 最大涨幅3% 最大跌幅-3% 夏普比例0.02 [2][9] - 成立以来总回报120% 相对总回报104% 年化平均回报35% 年化平均超额回报31% [11] - 最近一年总回报44% 最大涨幅52% 最大跌幅-7% 年化波动率19% [11] - Beta系数0.49 Alpha值32% 信息比率98.26 [11] 策略绩效指标说明 - 年化收益采用260个交易日计算 反映理论收益率 [14] - 相对回报计算策略总回报与基准总回报的差值 [14] - Alpha衡量实际风险回报与预期风险回报的差额 Beta衡量对市场变动的敏感度 [14] - 下行风险代表单位主动风险带来的超额收益 [14] - 夏普比率衡量单位风险下的超额收益 索提诺比率衡量单位下行风险获得的超额回报 [14][15] - 跟踪误差为策略收益率与基准收益率差异的标准差 [14]