量化投资领域的“先行者”

作者：量化藏经阁

题图：量化藏经阁微信公众号

报 告 摘 要

直击投资难点，公募量化大有可为

自2021年春节后核心资产抱团瓦解、市场风格切换以来，A股市场投资面临着一系列的困难，包括随着注册制的实施，A股市值中枢下移，未被分析师和基金覆盖的非基金重仓股开始跑赢基金重仓股，以及市场风格切换、行业轮动加剧加大了主动权益基金的投资难度，最终从结果来看，主动权益基金开始跑输宽基指数，主动权益基金的投资体验不佳。

在股票数量众多、未被分析师覆盖和基金持仓的股票的Alpha获取空间较大、风格和行业Beta获取难度加大等背景下，擅长以宽度取胜、通常在固定Beta上获取Alpha的公募量化基金近年来发展迅速，而从历史来看，Alpha的可预测性、稳定性均较优。近年来，在风格和行业上更均衡的公募主动量化基金与指数增强基金均跑赢主动权益基金。

中银基金量化系列产品投资价值分析：多元Beta+稳健Alpha

多元Beta：自2023年以来，在指数增强领域有着深厚积累的中银基金量化团队加速布局指数增强产品，目前产品覆盖了主流宽基指数和部分特色指数，包括大盘风格、中盘风格、小盘风格以及特色产品四大类。

稳健Alpha：代表产品中银沪深300指数增强A在2019年5月至2024年6月区间内，该基金相对基准的年化超额收益为7.19%，信息比为1.54，在同类31只产品中排名第二，相对基准的年化跟踪误差为4.77%。从相对最大回撤来看，今年二月份市场风格切换比较明显，不少量化策略都经历较大挑战，中银沪深300指数增强A在二月份相对基准的相对最大回撤控制较好，仅为1.90%。

从行业和风格暴露来看，中银沪深300指数增强A相对基准的暴露较小，在严控风险的基础上获取超额收益。行业偏离上，该基金相对于沪深300成分股的行业偏离不大，各行业偏离度均在1%以内。风格暴露上，该基金相对沪深300在风格因子上基本中性，成长因子暴露略高于0.3个标准差，动量因子暴露接近0.2个标准差，其它风格因子均控制在±0.1标准差以内。

基金经理团队介绍：中银基金量化团队成立于2009年，团队成员稳定，人均从业9年以上，教育背景集中在数学、统计、计算机、金融等领域。多年来，团队在选股、套利、衍生品方面均有系统的跟踪，积累了包括量化对冲、指数化投资、主动量化、期货投资在内的较为完整的产品管理经验。

风险提示：本报告研究分析及结论完全基于公开数据进行测算和分析，相关模型构建与测算均基于国信金融工程团队客观研究。基金过往业绩及基金经理管理其他产品的历史业绩不代表未来表现，对基金产品和基金管理人的研究分析结论并不预示其未来表现，不能保证未来可持续性，亦不构成投资收益的保证或投资建议。本报告不涉及证券投资基金评价业务，不涉及对基金公司、基金经理、基金产品的推荐，亦不涉及对任何指数样本股的推荐。请详细阅读报告风险提示及声明部分。

一、直击投资难点，公募量化大有可为

自2021年春节后核心资产抱团瓦解、市场风格切换以来，A股市场投资面临着一系列的困难，包括随着注册制的实施，A股市值中枢下移，未被分析师和基金覆盖的非基金重仓股开始跑赢基金重仓股，以及市场风格切换、行业轮动加剧加大了主动权益基金的投资难度，最终从结果来看，主动权益基金开始跑输宽基指数，主动权益基金的投资体验不佳。

1.1股票数量众多，分析师覆盖度较低

随着A股市场全面注册制的实施，IPO速度及节奏加快，A股上市公司的市值中枢在近年来持续下移。截至2024年6月底，在剔除上市不满一年、ST、*ST股票后，A股市场股票数量在5000只左右，高达75%的股票当前总市值小于100亿，全部A股的市值中位数仅为42亿元，小市值股票占据A股市场的大多数成了A股市场近年来的常态。

另一方面，由于分析师的精力相对有限，无论是买方研究员还是卖方分析师，其通常选择行业内龙头个股进行优先覆盖。随着A股市场上市公司数量的不断扩张及市值不断下沉，全市场股票的分析师覆盖比例不断走低。图3展示了全部A股中过去半年有至少2篇研报覆盖的股票数量占比，截至2024年6月底，A股市场分析师覆盖比例仅不到50%。若仅通过主观研究员覆盖方式去挖掘市场 Alpha，将会错过很多潜在的投资机会。

分析师的有限覆盖也导致了公募基金错失一些股票的潜在机会。我们首先按照公募基金持股市值进行加权构造公募基金持仓组合，将公募基金未持有的股票按照等权构造非公募基金持仓组合，可以看到基金持仓组合和非公募基金持仓组合之间长期存在轮动。自2021年春节以来，非公募基金持仓组合整体大幅跑赢公募基金持仓组合，说明未被分析师覆盖、未被公募基金持仓的股票池中仍有足够多的Alpha未被挖掘。

1.2Beta长期轮动较快，捕获难度较大

大小盘轮动视角

A股市场历史上呈现出明显的大小盘轮动现象。在2013年至2016年期间，A股市场总体呈现出明显的小盘股行情，市值偏小的股票受益于其高弹性，涨幅较大。2017年之后，随着北上资金的持续涌入、公募基金集中度的持续提升，大盘股表现持续优于小盘股。2021年春节之后，市场风格切换，随着抱团的瓦解、核心资产的回调，叠加宏微观环境的利好，小市值公司盈利趋势向上且估值处于低位，小盘股迎来了业绩复苏和估值提升的“戴维斯双击”。2024年初以来，市场在部分带杠杆、衍生品的量化产品的影响下波动较大，小微盘股回撤较大，国家队资金多次出手增持ETF维稳市场，且主要购入上证50、沪深300等大盘指数挂钩的ETF产品，今年以来大盘整体相对小盘超额收益较为明显。

价值成长轮动视角

A股市场价值成长风格同样存在轮动。2010年以来历经多轮切换，比如2019年至2021年年初，成长风格整体强势，大幅跑赢价值风格。2021年之后市场风格切换，成长风格大幅回调，价值风格抗跌明显，大幅跑赢成长风格。从公募基金表现来看，也存在类似现象。万得成长型风格基金指数和万得价值型风格型基金指数自2013年至今收益趋近，然而中间经历了多轮相对占优的变换，2019年至2021年年初，成长型风格基金指数表现持续占优，2021年之后，成长型风格基金指数持续回调，价值型风格型基金表现持续占优。

行业分化与轮动视角

不仅大小盘、价值成长风格Beta难以捕获，行业Beta的捕获同样难度较大。一方面行业之间存在较大的分化，我们以历年表现前三的中信一级行业的平均收益相对表现后三的行业平均收益的差距衡量行业分化，自2013年以来首尾收益分化均值达67.33%，分化最大超过100%，2024年上半年，表现最好的行业银行上涨接近20%，而表现最差的行业下跌超过37%，行业间的巨大分化意味着行业的错配对最终投资收益的影响较大。

另一方面，行业轮动的加剧也加大了行业Beta的捕获难度。以相邻两月中信一级行业涨跌幅排名的相关系数观察行业轮动的快慢，可以看到2021年四季度以来中信一级行业相邻两个月涨跌幅排名相关性持续为负，板块行情切换节奏在不断加快，在此背景下，把握行业间的轮动难度也在提升。

1.3长期均衡致胜，公募量化大有可为

公募量化近年来发展迅速

公募的量化基金主要分为指数增强、主动量化和量化对冲三类，其中：

(1)与主观股票策略相比，主动量化策略以量化模型为主要方法，针对股票基本面和技术面进行研究，从个股选择、组合构建、交易等环节均以量化模型的结果为决策依据，降低主观情绪对投资决策的影响。

(2)指数增强策略在跟踪指数的基础上，利用量化方式适当调整投资组合的持仓结构，以期在跟踪指数Beta收益的基础上，再获得额外的Alpha收益。指数增强策略不是对跟踪指数成分股的完全复制，而是通过对评价较高的股票增加权重，评价较低的股票减少权重，或者增加指数成分股以外的股票持仓，以获取超越指数表现的收益，其中使用的常见投资方法包括多因子选股、机器学习、择时增强等。

(3)量化对冲策略则是通过同时持有股票多头组合和相应衍生品空头，对冲掉市场Beta，凭借选股能力专注于获取Alpha收益。

投资策略上，多因子模型是目前市场上发展最久、应用最广的模型，因子类型主要分为量价因子、基本面因子、舆情因子、另类因子等；其主要步骤包括因子生成、因子组合、组合优化和风险控制。此外，随着人工智能算法的不断发展，在传统多因子模型的基础上发展而来的人工智能选股模型正在逐步打破传统多因子模型的固有模式，应用也越发广泛。

自2010年以来，公募量化基金数量逐年稳定提升。其中，公募主动量化与指数增强基金在数量上始终占比较高，量化对冲基金数量相对较少，发展也相对缓慢。公募主动量化基金在2018年之前发展较快，2018年之后整体发展较为缓慢，截至2024年3月底，公募主动量化基金已经超过230只。自2010年以来，相较公募主动量化基金，公募指数增强基金早期发展平稳，自2018年以来整体发展趋势较好，数量从2017年年底的56只增加至2024年Q1的267只。

规模上，公募量化基金的规模近年来提升较快，截至2024年3月底，公募量化基金总规模接近3000亿元，其中指数增强基金规模长期占比较高，尤其是2023年以来，在公募量化基金整体表现较好的情况下，公募量化基金总体规模有所回升并创近五年新高，指数增强基金规模一度超过2000亿元。

Alpha可预测性更强，稳定性更高

相比于大小盘、价值成长风格或者行业Beta的获取难度，Alpha的可预测性更强、稳定性也高，更优的思路在于在Beta上获取Alpha。一方面，根据主动管理基本定律，选股模型的信息比(IR)取决于信息系数(IC)和投资宽度(Breadth)，即如果有足够多的有效因子提高模型的预测能力(IC)叠加投资宽度，Alpha的可预测性是更强的。

另一方面Alpha的稳定性更强，从国内指数增强型产品的实际运作结果来看，大部分指数增强型基金能够实现每年稳定战胜基准指数的目标。从各类指数增强型基金等权组合相较基准指数的净值走势来看，指数增强型基金获取超额收益的能力是持续的，超额净值呈现出持续向上的走势，展现出较强的稳健性。

均衡致胜，近年来公募量化和指数增强基金持续跑赢主动权益基金

2021年以来，市场环境整体较为复杂，先后经历了核心资产的上涨以及随后的抱团瓦解、中小盘崛起，再到2022年市场在多重利空下普跌，以及2023年以来市场热点频繁切换，擅长以宽度取胜的量化基金整体表现较好。从主动权益基金和量化基金的配置特点来看：

• 主动权益基金通常在行业和个股上更为集中，当市场主线与主动权益基金重仓行业不同或者市场主线快速切换时，主动权益基金整体表现承压；
• 而宽基指数增强基金通常会严格控制与对标指数的行业、个股以及风格上的偏离，因而整体在行业等维度上更为均衡，少数行业的表现以及行业的快速轮动对指数增强基金的超额收益影响相对较小；
• 公募主动量化基金多数情况下仍会采取对标宽基指数进行增强的策略，虽然在指数成分股内占比、行业偏离以及跟踪误差上的限制相对宽松，但是仍然注重量化的宽度且相对主动权益基金更为均衡，近三年同样表现较主动权益基金更优。

二、中银基金量化系列产品投资价值分析：多元Beta+稳健Alpha

2.1中银基金量化产品线介绍

对于指数增强产品，中银量化指数增强产品线已基本完成了初步布局，产品覆盖了主流宽基指数和部分特色指数，包括大盘风格、中盘风格、小盘风格以及特色产品四大类。

2009年中银基金开始布局代表大盘风格的第一只量化指增产品——中银中证100指数增强。2023年快速完善指增产品线，分别为中银中证500指数增强A、中银中证1000指数增强A，中银MSCI中国A50互联互通指数增强A。特色产品方面，2015年成立的中银新财富A，2023年12月份开始对标中证红利指数。

2.2基金经理团队介绍

中银基金量化团队成立于2009年，团队成员稳定，人均从业9年以上，教育背景集中在数学、统计、计算机、金融等领域。多年来，团队在选股、套利、衍生品方面均有系统的跟踪，积累了包括量化对冲、指数化投资、主动量化、期货投资在内的较为完整的产品管理经验。

团队目前主要分为被动投资与主动量化两个小组，其中被动投资小组主要负责ETF和场外指数投资，主动量化小组则聚焦于指数增强产品的投研。从团队配置来看，目前中银基金量化指数增强产品主要由赵志华、赵建忠和姚进三位基金经理管理，其中：

赵志华先生为金融工程博士，中银基金助理副总裁(AVP)、量化团队负责人，他拥有19年证券从业经验、16年基金投资管理经验、9年公募基金管理经验，自2009年起，赵志华先生就开始量化实盘投资，是国内最早一批从事量化实盘投资的先驱者，有着丰富的投资经验，目前管理中银沪深300指数增强、中银量化精选、中银新财富、中银MSCI中国A50互联互通指数增强、中银中证1000指数增强和中银中证500指数增强等基金产品。

赵建忠先生从业经验亦较为丰富，自2007年加入中银基金管理有限公司，曾担任基金运营部基金会计、研究部研究员、基金经理助理，目前主要负责中银基金ETF和场外指数基金的投资管理，同时管理中银中证100指数增强。

姚进先生，拥有理学博士学位，目前已有9年从业经验和4年投资管理经验。自2015年加入中银基金以来，他先后担任研究员、基金经理助理、专户投资经理，在量化选股领域也有着丰富的投研经验，目前管理中银中证500指数增强A、中银中证1000指数增强A两只指数增强产品。

2.3产品投资策略

作为国内量化领域的先行者，中银基金量化团队目前聚焦于指数增强策略，并搭建了完备的量化投资策略体系，坚持稳健配置、多策略运行，以严格执行量化模型、获取稳健阿尔法为投资理念，所采用的股票投资量化模型主要包括：a.多因子模型；b.行业量化模型；c.投资组合的优化和动态调整；d.风险估测模型。

(1)使用多因子模型发掘定价偏离。

中银基金量化团队通过数量技术对历史数据进行深入研究，发掘影响证券价格的各类因子，在投资中利用这些因子对股票进行综合评分，剔除可能存在下行风险的股票，选入预期收益较高的股票。其团队使用的因子主要包括公司基本面信息、价值、一致预期、微观价格数据、市场、流动性等几大类，同时会对因子的有效性进行持续的跟踪，根据市场状况结合因子变化趋势，进行动态调整。

具体因子的使用上，针对不同量化产品，中银基金量化团队会在投资策略上进行差异化的应对和处理。一方面会使用现有的全市场预测模型进行对应改良，另一方面也会针对宽基指数的风格特征定制化开发模型。

• 分类来看，针对偏大盘风格的宽基，股价的走势更多地受到基本面因素的影响，定价也相对充分，会更多使用基本面因子作为主要投资依据，并适当加入量价因子控制模型波动。
• 而针对偏中小盘风格的宽基，相比之下股票的定价效率较弱、分析师覆盖度也比较低，存在定价偏差的概率较高，中银基金量化团队则会更注重量价类因子。
• 因子的动态调整上，当市场环境不稳定或经济数据不佳时，中银基金量化团队可能会更加关注基本面类因子的变化，以确保投资组合的稳定性和风险控制。而当市场环境相对平稳，经济数据表现良好时，则会更加关注量价类因子的变化，以寻找更多的投资机会和超额收益。
• (2)使用行业量化模型捕捉行业机会。
• 行业层面上，中银基金量化团队通过定量分析行业的赢利能力、分析师的盈利预期、市场认同度以及行业景气周期等因素，建立行业预期收益和风险的矩阵，捕捉具有投资吸引力的行业。根据各行业的投资吸引力，决定各行业相对于业绩比较基准中股票指数的相对偏离度。提高投资吸引力高的行业配置，降低投资吸引力低的行业配置。
• (3)投资组合的优化和动态调整。
• 投资组合的优化与动态调整上，中银基金量化团队会利用基本面研究成果，对模型自动选股的结果进行复核，剔除掉满足某些特殊筛选条件的股票，即在量化模型筛选出的股票名单中，根据分析师定性研究成果，综合考虑预期回报，风险及交易成本进行投资组合优化，以确定个股权重，实现风险收益的最佳匹配。同时团队会对因子的有效性进行持续的跟踪，根据市场状况结合因子变化趋势，进行动态调整，从而定期和不定期地对投资组合进行行业、个股的优化配置。
• (4)使用风险估测模型控制风险。
• 此外团队也会通过风险估测模型控制投资组合对各类风险因子的敞口，包括基金规模、资产波动率、行业集中度等，力求主动将风险控制在目标范围内。

2.4代表性产品分析

本部分对中银量化指数增强产品线下的代表性产品进行分析，包括中银MSCI中国A50互联互通指数增强A和中银沪深300指数增强A。

• 中银MSCI中国A50互联互通指数增强A
• 中银MSCI中国A50互联互通指数增强A是中银基金旗下一只大盘风格的指数增强基金，成立于2023年11月22日，现任基金经理为赵志华先生，该基金的业绩比较基准为MSCI中国A50互联互通人民币指数收益率*95%+银行活期存款利率(税后)*5%。

本部分分析了中银MSCI中国A50互联互通指数增强A的历史业绩情况。表3统计了该基金的业绩情况，可以看到2024年2月22日至2024年6月30日（剔除建仓期，下同），该基金相对于基准的区间超额收益为2.09%，信息比2.90，相对基准的区间相对最大回撤0.95%，年化跟踪误差1.84%。

图17展示了中银MSCI中国A50互联互通指数增强A和基准的净值走势，可以看到该基金相对于基准的累计超额收益短期有波动，但基本呈现稳定增长的趋势。

• 中银沪深300指数增强A
• 中银沪深300指数增强A是中银基金旗下一只大盘风格的指数增强基金，现任基金经理为赵志华先生，该基金的业绩比较基准为沪深300指数收益率*95%+银行活期存款利率(税后)*5%。

业绩分析

本部分分析了中银沪深300指数增强A的历史业绩情况。2019年4月底以来中银沪深300指数增强A在基金合同允许的范围内开始严格对标本基金权益投资业绩比较基准沪深300的指数增强方案运作。因而下面对该基金的业绩分析区间为2019年5月初起。

表5展示了中银沪深300指数增强A的分年度业绩情况，可以看到在2019年5月至2024年6月区间内，该基金相对基准的年化超额收益为7.19%，信息比为1.54，在同类31只产品中排名第二，相对基准的年化跟踪误差为4.77%，尤其是2023年年化跟踪误差很低，为2.17%。

从相对最大回撤来看，今年二月份市场风格切换比较明显，不少量化策略都经历较大挑战，中银沪深300指数增强A在二月份相对基准的相对最大回撤控制较好，仅为1.90%。

持仓分析

根据基金披露的年报和半年报持仓，分析其持仓结构。由图18和图19可以看到，在剔除掉持股权重过小的新股之后，2022年至2023年，该基金平均有113只股票来自于沪深300，数量占比均值为71.72%，权重占比均值为86.70%。说明该基金绝大部分持仓来自于基准指数成分股内。

从行业分布来看，图20展示了中银沪深300指数增强A相对沪深300成分股在中信一级行业上的平均偏离情况，其中超配最多的行业为石油石化行业，超配0.70%；低配最多的行业为非银行金融行业，低配0.66%。总的来看，该基金相对于沪深300成分股的行业偏离不大，各行业偏离度均在1%以内。

根据基金半年报和年报的全部A股持仓，计算中银沪深300指数增强A在Barra风险因子上的历史平均暴露情况，并与沪深300进行对比。从图21可以看到，在国信金融工程团队的评价体系下，该基金相对沪深300在风格因子上基本中性，成长因子暴露略高于0.3个标准差，动量因子暴露接近0.2个标准差，其它风格因子均控制在±0.1标准差以内。

三、总结

直击投资难点，公募量化大有可为

自2021年春节后核心资产抱团瓦解、市场风格切换以来，A股市场投资面临着一系列的困难，包括随着注册制的实施，A股市值中枢下移，未被分析师和基金覆盖的非基金重仓股开始跑赢基金重仓股，以及市场风格切换、行业轮动加剧加大了主动权益基金的投资难度，最终从结果来看，主动权益基金开始跑输宽基指数，主动权益基金的投资体验不佳。

在股票数量众多、未被分析师覆盖和基金持仓的股票的Alpha获取空间较大、风格和行业Beta获取难度加大等背景下，擅长以宽度取胜、通常在固定Beta上获取Alpha的公募量化基金近年来发展迅速，而从历史来看，Alpha的可预测性、稳定性均较优。近年来，在风格和行业上更均衡的公募主动量化基金与指数增强基金均跑赢主动权益基金。

中银基金量化系列产品投资价值分析：多元Beta+稳健Alpha

多元Beta：自2023年以来，在指数增强领域有着深厚积累的中银基金量化团队加速布局指数增强产品，目前产品覆盖了主流宽基指数和部分特色指数，包括大盘风格、中盘风格、小盘风格以及特色产品四大类。

稳健Alpha：代表产品中银沪深300指数增强A在2019年5月至2024年6月区间内，该基金相对基准的年化超额收益为7.19%，信息比为1.54，在同类31只产品中排名第二，相对基准的年化跟踪误差为4.77%。从相对最大回撤来看，今年二月份市场风格切换比较明显，不少量化策略都经历较大挑战，中银沪深300指数增强A在二月份相对基准的相对最大回撤控制较好，仅为1.90%。

从行业和风格暴露来看，中银沪深300指数增强A相对基准的暴露较小，在严控风险的基础上获取超额收益。行业偏离上，该基金相对于沪深300成分股的行业偏离不大，各行业偏离度均在1%以内。风格暴露上，该基金相对沪深300在风格因子上基本中性，成长因子暴露略高于0.3个标准差，动量因子暴露接近0.2个标准差，其它风格因子均控制在±0.1标准差以内。

基金经理团队介绍：中银基金量化团队成立于2009年，团队成员稳定，人均从业9年以上，教育背景集中在数学、统计、计算机、金融等领域。多年来，团队在选股、套利、衍生品方面均有系统的跟踪，积累了包括量化对冲、指数化投资、主动量化、期货投资在内的较为完整的产品管理经验。

风险提示

本报告研究分析及结论完全基于公开数据进行测算和分析，不涉及对未来走势的预测，不构成投资建议。相关模型构建与测算均基于国信金融工程团队客观研究，可能存在模型失效等风险。基金过往业绩及基金经理管理其他产品的历史业绩不代表未来表现，对基金产品和基金管理人的研究分析结论并不预示其未来表现，不能保证未来可持续性，亦不构成投资收益的保证或投资建议。本报告不涉及证券投资基金评价业务，不涉及对基金公司、基金经理、基金产品的推荐，亦不涉及对任何指数样本股的推荐。阅读本报告时，投资者需充分考虑自身风险偏好及风险承受能力，充分理解基金产品波动、基金经理个人投资风格、历史业绩、选股能力、风险偏好等多方面因素对基金业绩可能造成的影响。报告内容仅供参考，不构成投资收益的保证或投资建议。

注：本文选自国信证券于2024年8月5日发布的研究报告《中银基金量化系列产品投资价值分析：多元Beta+稳健Alpha》。

分析师：张欣慰 S0980520060001

分析师：胡志超 S0980524070001

分析师：陈梦琪 S0980524070009

风险提示：市场环境变动风险，统计结果基于客观数据，不构成投资建议。

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