【旅游文旅报告】基金配置策略报告：逆水行舟：基金投资的反传统之旅-20240228-浙商证券.docx

超浙商证券*MMBxaarx*tta金融工程深度报告日期:2024年02月28日逆水行舟：基金投资的反传统之旅基金配置策略报告核心观点分析师：陈奥林执业证书号：S123052304000285.2%的传统基金评价指标对未来收益没有明显的预测能力，而沉迷挖掘短期投资异象chenaolin容易忽略逻辑闭环之外因素的影响。本文围绕长期胜率高、解释力强、低相关性的目标构建综合选基逻辑,其中均衡策略年化超额12%,年度胜率100%季度胜率89%。分析师：肖植桐执业证书号：S1230523100003xiaozhitong为什么部分投资者认为基金评价没用？当前两种基金评价方法论对立的实质是对能够决定基金未来收益的定价因素存在分歧。基金定量评价的问题是执着于历史结果的归纳，而定性评价虽重视个体的思维逻辑理解和推演，但评价的标准难以稳定和客观。如果把视角从复盘切换到预测,基金在历史上呈现的大多数优秀特质并不代表其能在未来稳定贡献正收益。实证表明在331个传统基金评价指标中，85.2%的评价指标对未来的收益没有明显的预测作用，在选基角度更多是风险因子而非alpha因子，换言之，传统产品画像中隐含的逻辑信息事实上无法线性演绎。但脱离基金评价做投资会丧失信息优势。公募作为普惠性金融品种，投资管理和信息披露制度更加健全和完善，但对投资者是重要相对优势。因此与其主观臆断机会，不如在不迷信历史结果的前提下，真正用好基金披露的各类数据。相父报告1微盘股投资研判2024.02.272量化私募视角卜的后市风格2024.02.253风控模型和超额收益风险的分化2024.02.24基金投资中的“正确的事”和量化表达构建多维综合选基逻辑体系,而不是从持仓或净值中逆推单一异象信号。过往研窕中，我们常以为找到了能够带来超额的投资逻辑，但事后来看更多是挖掘到了某个短期异象故事、买入并期待外部环境持续不变。但实际中影响底层标的收益的元素众多，单一因子的刻画并不能完全捕捉收益和风险。基金定价的对象是信托契约而非股票，主观逻辑出发选择和优化基金评价指标有助于改善其预测和泛化效果。如规模等因子可提供更清晰有效的选基线索。我们构建六种解释力强'相关性低、长期胜率高的选基逻辑及其量化表达：风格：契合长期趋势,资金：负债端约束少,博弈：业绩来源隐藏,行为：策略积极独立,风偏：谨慎乐观定位,挖掘盈利稳定的中小盘，重视困境反转策略。管理规模处于舒适区、管理人内部支持度高。收益难用传统归因模型解释、净值领先持仓。保持换手强度、敢于拓展重仓、赔率让步胜率。严控回撤幅度、逆向左侧交易、估值低容忍度。Alpha：超额纯粹高效，剥离风格收益、风险调整收益同时相对领先。不同侧重点的基金投资组合业绩基金个体无法长期兼具六种强势特质。生命周期假设下一种可能的情况推演：优质基金进入成熟期后，资金端约束大幅提升、AIPha收益开始被定义为风格趋势、出色博弈能力逐渐转化为过往行为绩效，最终降低风偏亦是合理决策。通过季度频率测算和调仓最终得到三类基金组合策略：1 ）进取策略：资金约束少叠加风格契合，年化超额12.5%,年度胜率100%,季度胜率84%o2）稳健策略：融合六大选基逻辑，年化超额10.8%,年度胜率100%,季度胜率82%o3）均衡策略：保持积极风偏、淡化行为绩效，年化超额12.0%,年度胜率100%,季度胜率89%o口风险提不报告数据均来自于历史公开数据整理分析，存在失效的风险，也存在数据测算偏差风险，且历史业绩不代表未来。报告不涉及证券投资基金评价业务，不涉及对基金产品的推荐，亦不涉及对任何指数样本股的推荐。本文基于基金经理的部分代表产品得到相关研究结论，所述研究结论限于基金经理的该基金产品范畴内，个别产品表现不代表基金经理全部业绩表现，更不代表未来。正文目录1该怎么选一个基金？51.1 应用：基金研究方法论的分歧51.2 学术：淡化alpha、回归beta61.3 实证：评价指标的典型思维误区72传统基金评价指标有效性检验82.1 框架：基金定量评价体系2.082.2 测算：评价指标的有效性检验92.3 切换：从评价指标到选基逻辑123基金投资中“正确的事”及其量化表达133.1 风格：契合长期趋势143.2 资金：负债端约束少163.3 博弈：业绩来源隐藏173.4 行为：策略积极独立183.5 风偏：谨慎乐观定位203.6 Alpha：超额纯粹高效214不同侧重点的基金投资组合业绩225风险提示24图表目录图1：基金研究的两种范式5图2：HarVeyand1.iu(2022)的研究思路和框架6图3：不同视角下基金规模和业绩间的关系也不同7图4：基金规模分组收益亦非严格单调7图5：主动基金定量评价框架208图6：长期具备辨识度的基金评价指标较少9图7：部分基金评价指标业绩预测效果(相关性)11图8：值得进一步关注的基金评价指标12图9：Fama三因子从实证角度解释了收益来源12图10：围绕基金做收益预测的对象是信托契约13图11：主动基金收益逻辑梳理和年度超额情况13图12：大类选基因子之间的相关性较低14图13：刻画基金层面的Barra-CNE6风格属性15图14：基金层面的Barra风格因子的IC均值15图15：契合长期风格策略Top20组合净值16图16：契合长期风格契合策略Top2()组合年度收益16图17：负债端约束少策略TOP20组合净值16图18：负债端约束少策略Top2()组合年度收益16图19：基金隐形交易收益案例17图20：基金Brinson归因模型案例17图21：业绩来源隐藏策略Top20组合净值18图22：业绩来源隐藏策略Top20组合年度收益18图23：基金选股路径以及策略独立性刻画18图24：基金长期持股分析案例19图25：策略积极独立策略ToP20组合净值19图26：策略积极独立策略Top20组合年度收益19图27：基金个股交易分析案例20图28：谨慎乐观定位策略Top20组合净值20图29：谨慎乐观定位策略Top20组合年度收益20图30：基金动量类指标的因子Ie均值21图31：超额纯粹高效策略Top20组合净值21图32：超额纯粹高效策略Top20组合年度收益21图33：生命周期假设下一种可能的情况推演22图34：不同基金策略的收益表现和年度排名测算23图35：不同基金策略的累积收益走势231该怎么选一个基金？1.1 应用：基金研究方法论的分歧基金研究可分为定量和定性基金评价两种，定量基金评价的本质是对过往信息二次加工提纯的过程。国内基金评价的标准化信息来源包括基金每日净值、一年四次的季度报、一年两次的中报和年报、定期更新的基金合同等，非标数据则以基金经理调研和访谈问答为主。定量基金评价的本质是尝试对上述信息进行加工和分析，构建指标、标签、能力圈、画像等维度以描述基金属性。但我们实际面临的问题在于基于历史的归纳总结和线性外推的评价结果缺乏说服力。事实上，基金在某阶段优异的表现、在赛道较高的胜率、在个股的超额收益、在异质策略的长期深耕等均不构成未来基金收益的充要条件，于是进而采用评价指标线性外推的推荐方式同样难以构成强有力的买入理由。为什么部分投资者认为基金评价不够实用？原因在于基金评价指标多为风格因子而非alpha因子，换言之基金在历史上呈现的大多数优秀特质并不代表其能在未来稳定贡献正收益。定性研究从出发点上似乎能够克服定量上的不足,从归纳走向演绎,但实际落地中评价的标准难以稳定和客观。定性研究的重点放在基金经理的观点和反馈上，通过观点交流尝试理解其投资思维和行为模式，判断其在不同环境中的应对能力和演绎。但是基于主观研究方式天然导致评价标准难以稳定和客观，并且由于不同策略和赛道内投资逻辑的专业性较强且知识迭代速度快，实际中通过这种方式能有效覆盖的标的范围也有限。在投资之外两者也逐渐演化出了不同的商业模式定量评价由于高度标准化和产品化的特点方便批量复制在基金营销、系统平台等业务领域应用广泛，定性评价同样在基金营销领域应用较多基于观点和逻辑的投资故事可能更具吸引力和说服力。图1：基金研究的两种范式评价方式定量基金研究定性基金研究关注对象恭金产生的客观事实管理人的思维和观点信息来源公开持仓、净值管理人调研、文流主要方法基于数据、客现定量基于观点、主现定性典型产品指标、标签、画像调研资源、服务优势具体、可沉淀、批量复制信息优势、阅读基金经理投资思维缺陷基于历史结果的归纳和外推标准难以稳定、客观，覆盖范围有限资料来源：浙商证券研究所整理这种方法论上的对立,实质上是对能够决定基金未来收益的定价因素存在分歧。那学术界如何理解基金投资中的alpha和beta?1.2 学术：淡化alpha'回归beta“基金能否创造alpha收益”是基金研究学术界争议和讨论的核心话题。我们在2024年1月27日发布的金融工程深度报告学界纵横系列之四：主动基金究竟能否创造alpha收益？中详细介绍了学术界对于美国主动基金alpha收益能力的讨论：1) KoSOWSki等人(2006)和Fama&French(2010)(以下分别简称为KTWW(2006)和FF(2OIO)的研究成果具备代表性。但是两者通过相同统计方法(bootstrap),却得到了截然相反的结论。KTWW(2006)认为有超过10%的美国主动基金是存在显著alpha,而FF(2010)则认为该比例不超过1%。2) Harveyand1.iu(2022)在JournalOfFinance的观点认为美国主动基金不具备显著alpha收益，改进后的实证结果表明有显著alpha的基金比例应介于FF(2010)的1%和KTWW(2006)的10%之间。当统计学表明美国基金不具备显著alpha收益,实际能做到持续而稳定alpha则是难上加难。基金研究应秉持从数据和实证出发、科学验证的态度,将精力放在剔离alpha后的收益来源拆解及其可持续性的预测上。图2：Harveyand1.iu(2022)的研究思路和框架选题背景主0覆金突兑“的佻,大故上认为典!公，“金不A备明M2JIW桂M学尸才.1。2应n0情？-*融合筋删睛见仇点.慎出过退后瞅MO”UaP方温，”伍二定管上多大比例的,金*zr=健力-一n*a长薇蛰金比伊/玄、和UA之间Harveyand1.iu(2022)：基金究竟能否创造alph收益？Kf«i(2006)ICfF：20的均使用boo"t，"方混却得划了械然相反的华说<FF(WO)票次量少军金个戏照触制KTiW(2006)要京“长至少我8个我霸戚建<FF(2010)考虑了横叙施残最出关住Km(280未号序残“相关力模也杓建和实证«,(2006)楼均水甲过大检构水平Slt功雎保特战工假食相K性Bt三FF(iO)国文询僮丸,敷为2Oi0谡处乂为食川4不得于。把期“本寰U不住母四圈样本”(20闻*11ITFF(XW)方在、壬用全友加本总结与思考<“耽!这保H*flUE相关件W小楼Y接it分布91VIttfMlf轿从H党加实H出发、科字法话的态M*么他好4食研灾？-实中t仪而通WMajt谭上二重J4力独桎IotJ皿后m<au我第讨持次丑的分力资料来源：C1.uckversusSkillintheCrossSectionofMutualFundReturns:ReexaminingtheEvidenced,浙商证券研窕所1.3实证：评价指标的典型思维误区基金研究中评价指标应回归业绩归因的本源属性,基金画像中隐含的未来信息事实上不可线性演绎,决定评价指标对未来收益预测效果的往往是市场本身但从主观逻辑选择和优化评价指标有助于改善其预测和泛化效果。这里我们以经典的基金规模指标为例进行说明，D首先，站在定量评价的复盘视角，我们看到基金年度末的规模和业绩在不少年份为正相关（中枢为005）,而从预测和投资实战的角度分析，年初规模和当年业绩的则呈现负相关（中枢为-0.1）,这种差异来源于评价指标隐含的未来信息事实上不可线性演绎。2）进一步的，我们似乎可以将基金规模作为负向指标加入选基策略，逻辑也较为清晰：规模提升后更容易受到策略容量和交易灵活度的限制。但该指标也并非长期有效，在资管新规作用下机构主导的2019和2020年市场中大规模基金的业绩也并不逊色，决定评价指标对未来收益预测效果的往往是市场本身。3）最后，基金规模分组收益亦非严格单调，从逻辑上我们知道因规模太小而拟清盘基金的业绩较差，反之较大的规模也会影响基金投资的灵活度，实践中剔除小规模基金后将基金规模作为负向因子的预测效果明显更优，换言之，从主观逻辑选择和优化评价指标有助于改善其预测和泛化效果。图3：不同视角下基金规模和业绩间的关系也不同图4：基金规模分组收益亦非严格单调资料来源：Wind,浙商证券研究所资料来源：Wind,浙商证券研究所综上，实战中如何上述解决问题，怎么去选择一个基金？1）定量评价的问题在于执着于历史结果的归纳,定性评价虽重视个体的思维逻辑理解的推演但评价的标准难以稳定和客观。当我们将两者相结合,把定量研究的视角从复盘切换到预测,往往发现决定评价指标对基金未来收益预测效果是市场本身。2）公募作为普惠性的金融品种，投资管理和信息披露制度更加健全和完善,但对投资者是重要相对优势,因此更应充分利用运作产生的各类数据,而不是主观臆断投资机会但也不能过分迷信某些历史结果。3）从主观逻辑选择和优化评价评价指标有助于改善其预测和泛化效果本篇报告尝试从主动可验证的角度构建选基因子和定价因素体系,实证表明这或许是一种行之有效的解法。2传统基金评价指标有效性检验2.1框架：基金定量评价体系2.0浙商金工主动基金定量评价框架2.0目前包括基本信息'业绩表现、个股选择'行业配置、交易习惯、组合管理'渠道结构、实时跟踪在内的8大维度,通过每个主动基金在28个子维度的变化刻画产品属性，包含300多个底层数据指标,同时评价体系也在不断扩充.具体包括：1、基本信息：成立日期、业绩比较基准等，体现基金特征和运作方式。2、业绩表现：历史业绩情况、情景区间表现、风险控制能力、持有基金体验。3、个股选择：重仓股收益测算、选股收益贡献、选股标准和偏好、选股策略独立性。4、行业配置：行业赛道定位、行业能力圈和投资效率、行业配置和轮动收益。5、交易习惯：择时胜率拆解、投资稳定性、隐形交易能力和交易行为特征。6、组合管理：资产配置、仓位偏好、投资集中度、投资覆盖度。7、渠道结构：基金规模和份额变化、持有人结构情况。8、实时跟踪：基金在行业和风格上的暴露，以及剥离后的alpha收益等。图5：主动基金定量评价框架2.0立时周,MM.投资日标XlSal友产品IQlM、从重侵序.投费理念加重SHR第,WiMtfl.籍誉管理、横崎军自健对gIfl对收。,冬N,EIWM牛市.M,BOT,我用.W三比,大事,波功年:/月度IBa驻卑m0时独率点个殿抬。丽11、MttiftAIDMft*点个发收知H率加定性*ffftttttA.1三BDW三Aft.价值反长、幼,Ga1.三*W9mo.vs.内、w.n.askmn立住、配行为习惯及其x性点个4M府立m0aH科长m类S1.行3r多却帖端,均运作mMs：生、双主、行左均誉道正；拿持仓,二0u三袋分类 h行业gMH1.0对联，和幅外联事行业双角下的收疑聚方折解点关注行业分布物占比 点关注行3.费IaKUM提能力 点关注行火内3RI1fD效率1.黄产配6-ttA三-T窗中度J台广庾7-黑道第9CNr.AlphaY风格sTIrAJUIJ»98蜂时震力收竣就号率 体女F*及其叟化行:tt住.Bmrtn 号文曷M祖度 寿文B枚Iiltt率点个般买入费由文IBJtM文9行为好：ttA三HQ交，行为分类，左M/右1置产配祝afieu4大类,户配"修粒均t±ftS持整编字庾行上4个”中度建僮奏效行业段食物、盒震模及咒St化*RUt因子后的城总大中鱼、小m«.4M、价值、内、投黄左行-tbt俄Ie一分鬣鼻IUI和快度资料来源：浙商证券研究所整理2.2测算：评价指标的有效性检验经过数据检验，长期具备辨识度和预测能力的基金评价指标较为稀缺。在2016年至2023年的区间内85.2%的评价指标对未来的收益没有明显的预测作用（对应指标和未来一年基金收益的相关系数在-5%至5%之间且年度波动小于20%）。部分评价指标虽然整体来着具备收益预测能力，但是年度间的波动明显，长期依赖个别观念去选择基金往往效果不佳。正如前文所说，基金评价指标多为风格因子而非alpha因子，换言之基金在历史上呈现的大多数优秀特质并不代表其能在未来稳定贡献正收益。图6：长期具备辨识度的基金评价指标较少资料来源：Wind,浙商证券研究所图7针对部分具备预测效果或者某些年度相关性明显的评价指标进行结果展示：1'基本信息：1）基金经理管理规模的提升或增加其管理难度；2）基金经理管理产品数量的增加不一定影响其未来业绩；3）基金成立的时间早晚、是否是新基金对于其未来业绩影响较小；4）基金公司平台的大小和旗下产品的未来业绩没有明显的正向影响。2'业绩表现：1）收益率、夏普比率、最大回撤均对未来收益有一定指引作用，但夏普比率选基的稳定性更强：2）基金在熊市或者牛市的表现对未来收益影响较小且波动较大，预测能力有限：3）在逆势环境中尽可能每月都能绝对收益、保持胜率的产品具备优势。3、个股选择：1）基金持续重仓股历史收益对其未来业绩的预期能力有限，选择跟踪重仓股的绝对胜率效果可能更好；2）对重仓股有信心、选择长期持有是一个好的信号，但在2021和2023年效果不佳；3）用传统BrinSOn拆解后选股贡献的胜率虽然有效，但是预测作用相当有限；4）在红利、成长、盈利等单一风格集中暴露更有机会获取明显的年度超额收益，但承担的波动率或者风险也更高。5）在市场抱团股、行业龙头股的高比例持仓能够在2019和2020年受益，但在其余年份的性价比并不高，基金公司内部股票占比较高也可能会带来负向影响。4、行业配置：1）大量事实表明在主题或者行业上的持仓比例的多少和未来业绩无明显相关关系；2）基金持仓行业主题数量和未来业绩整体正相关，均衡配置降低了单一风险暴露；3）主动积极的进行行业轮动操作能够带来正向的收益，但波动和风险较大，如2022年轮动基金业绩明显较弱。4）从历史上投资行为和结果判断基金未来在某赛道业绩可能是低效率的，换言之定量角度去刻画赛道能力圈并不是一种好的选择。5'交易习惯：1）无论是对于行业还是个股，选择长期持有或者频繁交易均和基金未来业绩没有明显关系，换手率虽然弱有效，但也不能定义为绝对的正向或者负向指标；2）选择左侧交易或者逆向交易相对趋势交易具备优势，但都对未来业绩影响有限；3）难以被BrinSOn解释的择时收益贡献对未来业绩的指引能力较强，也就是说剥离披露行业和个股收益后、能够通过交易获利的基金值得关注；4）与择时收益逻辑相似的，隐形交易收益同样对未来业绩具备一定指引能力，稳定的隐形交易胜率同样重要。6、组合管理：1）震荡环境中持续较高的股票仓位对基金收益有负面影响，但事前的判断难度较大；2）无论是个股层面还是行业层面，基金投资广度的扩大不一定会带来更高收益：3）除2019和2020年外，高集中度往往会对基金的未来收益带来负面影响。7、渠道结构：1）策略容量通常有上限，基金规模的提升对未来收益有较明显的负面影响；2）机构持有占比同样弱有效，但年度波动明显，而内部持有占比更加稳定。8'实时跟踪：1）完全基于净值测算的基金评价指标能够反映的信息量有限，且回归结果易发生漂移，在传统主观基金评价中的适用的频繁程度和重要性不如持仓等季报披露信息，我们在下一章中具体讨论其预测能力和用法。8训63M7WWn3090W»223««*«>tf<Mft<«A±HW-5.«an-14.W*90%J1.J-2.37.他44(fti9.Ka外4t4t#-7.-1.2供心队3.11.CY.K9.1、-1,1*5atMG-11.«Y(T2.7.,9.MYT1.Il-tin"r-4<,7.7K品金公卸以HqM-1.1%6-aMn2.6-10.017.八-zn26AMno*Ol外10.3-7.A-2&I%必帆11.91-Vft203-.-&代20GJd1&.B工*1&711.SI1.OB,Y幄-4.71一10.4«.a人41«n.a4l.8i，Fg4T&0IMSM*,'.n.ntaa.42.ftIlA2S&28外-11«-10.97.佻243b-22.(A-27.07外-23.(A31.八2.01->1.-4G3-328-1ftYfc3261XJu3”<nit.*£1.9i&*M1.M.d7.n9.91<<tM*-s?.A-10.s2£W37.9.1，-7,a20外.-.-ZA18.81t*M<*z三KB“7B1X7«f.7IanAAB214.9瓠-11816Y八*&914.412第an依a*&共5M-12A-S-an-1.17.3V0-3队-17、a4v-4.a-3.1%9.6缗般个依-3la外<-4n-1.A23.6¾f.佻n.n.9.依xa9.<<tat*1X11&fi9.61.B-MilM1.MaTI.n111.fl-ZA13.-14.1-JftM33.SYA-W1¼166-w-7.-1.19.iltt4tA*M-145%S93-BA22.-7.-,10-i*931.4111.M<a<AtA<a<AWM<.»工,&1»f.,-1in<,I1.TB.ATB1.BAWiieaA*M<tMf八4H11.4V-7.X笫外½.n1.67.1&第9.191YATt.4MHxaMa&T1.TiFa-H.0I14«*4A18.«19.M17.«6-11947.7i&MMMKM0<IakaBMOSMfl1-M.Vl，-M.B:-4101&T1.Ti4-42.4e-O-11.«YflB4115.937小-18.37.3%44-W.-19.a-t-.aXK28.第个U*次靖，-5an-411-M.«飨八给外-47.3-27.e<<-B-<-.a第gJUUUftAK-12411.-3J.5661.6I7.-51a八-f.n36.孰«4-44A-41-29.san28.1%44.0V4-543-MA一F-27-me%37.9AHMOKM.91j-Yfiqg4-10.»,«1.71M71.-INRaI,nJtOA-Mnms-48.M34%必外45.-sa¼-7.a-14-aM.fl4147小28.2t33.-45.-SO.M17&S6.9129外29.110.1%*.K9量-52027.-31A4八S3.外-2.-sa就-Mi外.-U-4.第6-fl64M-Z1.»».MMBH.-SlM-M71-MSYn.Be>A->e<.n4«4-M.11M*AM*JF.01-FE0.(4X->tTG6-25.37.4¼34.2&依-tt-1.1.B&余筮依<XM，禹比Sl外Z-aA却A11.4V.4G-6,-r.Afil11.角1-tT&&,“<"nIA91X414-MTBF.-STe1.fI-a1,11*-as-36.-16.4114-fi.3t(-7.a16.1-3.1%f.G20.M¼tt->tO1.外23的-an-11.9%I1.夕A16.然-2-1.12.MMA-X4>t7.11.A-4Qa-M.Sl-116117.St'4.2.4«-.m14.AH-X41t94VanGOM11.OiWSV-27.SV-4.TG-.4414717.3i4t"4I1ta外第.3-18.91S八”.外3G&S-tan-7.f.319.T1&-7.-3BAMM22.6%夕0-41.512.Aan-7.S*30.GRM-X4>t23.A2G-29.n-7.M-11.313MK-5.a,.-3.an18M-4.2*-9.1%ms27.24.0141-41ATRS-2<2.-IA31.5-20.1、Mfi17.2&S-27tA9-2.-.731.521Stxatj*<.怅外19.外-21.W417.W1A22队2.G.ZM1.17.at¼<xuafftS，OA七4-11.«5.八3.9.”1.7lAAKMXVST-MlII，T&71n,«.S18.M-*ta1t<1ft鱼14盘4膏41-a9XIl7-22.W第.211.-J1.3181f.«k15.91*a小a92此”0年in2八c.n-11.41WSV94.M-12H10.A.t-xat3l21。.GSSWti”a4-aa；2%.-1626.1.-14C9.n.Z32.0111.TplXQH>tH-sa-40V3441A等.八11.-an-19.-124%-226.MTop,)t，无2H4f3>t-a1%-4Sl1.11.&0YT佻<-4.Ta1.n-T.3-217.ToplX4<A*M-13.91-10.9%T9.4V3,4Y佻21.外13.3-i-wTA7.”17.KT0p1X4FHtti1.il5MMlttY-12外an-4Mn22.-11.OV-asC-1v-p-2A-111.MpimHa-af.2IM¼72.6-17.1%31.AY。也外12.6*i-1.Bk17.ToNJ1.d内马aa10.1、6A-IZfil43-MA1.-.a.一-&G1.a7.TFNWff-<af.n/工&a7.Y.-<«&.一4SAa5Q亭To1>2X<H>tMFKS外-35.3an笫心93-30¼-af.G-1.922AT”2#缘*1.以限31tTSan-7.nV/.-4.AXA-.ft-1.-.a4ATop2X4t<MWM1.9.-10.9%f.A19.外«-2.-17.a12外12.1T0p2X4t<f4tilAIttGMMlttT-4I.外yn0.a-2.*-1O-1.-2.»-2.a&MTo<2X!*JHaA>t22.1，-11.-11.0121.4V»-3A-17.14Af.他13.MTop2X44tiUdtt<-aa13.M521-2-6f.Gaa2312A4Ic>Q内*"0"tt'aA7.4OAa.MT外-1.9.帆i41S1.A0“公，f*-M,Sa.s21.91侬12.»-laIOlAs18.S4S外-3171f13.19.1、12.G<-.a一.t&(nax<<<aH'E4F*71MF17lMa11.«I1.aB&«IX91X4UJA-2.A-16.-2n1ft6M-14.31-1.ft-12-a.a-4.19.S9-1362.