宽基指数增强型基金专题报告：市场风格趋均衡指数增强正当时

1、量化产品月报一、指数增强型基金概述1.1 指数增强基金市场概况指数增强型基金是被动投资与主动投资的结合，在被动化指数投资的基础上，通过加入一定的积极投资策略，在控制必要跟踪误差的前提下期望获取稳定而持续的超额收益，兼具主动、被动投资的优点。指数增强基金的投资收益由跟踪复制指数的 beta 收益和积极头寸管理的 alpha 收益两部分组成。积极管理策略可分为三个层面：宏观层面的资产配置（仓位择时）、中观层面的行业轮动、以及微观层面的个股选择。仓位择时和行业轮动获取收益的难度较大、性价比较低，通常指数增强基金主要以个股选择的方式获取 alpha。此外还可以通过打新、股指期货、期权、转债、融资融券等

2、方式增厚收益。图表 1：指数增强基金投资收益来源：wind，国金证券研究所截止 2020 年 9 月 15 日，国内共有宽基指数增强型基金 102 只，规模985.56 亿元。跟踪沪深 300 的指数增强基金在数量和规模上均最高：数量为39 只，规模为 378.00 亿元。其次为上证 50 指数：指数增强基金的数量为 4 只，规模为 234.68 亿元。跟踪中证 500 和中证 1000 的指数增强基金数量分别为31 只和 5 只，规模分别为 198.26 亿元和 4.15 亿元。- 2 -敬请参阅最后一页特别声明量化产品月报图表 2： 宽基指数增强基金跟踪指数规模分布（截止2020.9.15

3、）图表 3： 宽基指数增强基金跟踪指数数量分布（截止2020.9.15）上证50指数23.8中证500指数20.1沪深300指数38.4中证10000.4其它指数17.3中证500指数30.4沪深300指数 38.2其它指数22.5 上证50指数3.9 中证10004.9来源：wind, 国金证券研究所来源：wind, 国金证券研究所指数增强基金优势指数增强基金相比传统主动型基金具有以下几点优势。一、投资策略更加透明：在指数增强基金的基金合同中，通常会规定投资于标的指数成份股和备选成份股的资产不低于非现金基金资产的 80%。在必要跟踪误差约束下，指数增强基金以复制标指数的成分股为主，策略和持仓

4、相对透明，而主动型基金只有在半年报和年报中披露其持仓情况。二、费率更加低廉：统计显示，主动型基金的费率（管理费率+托管费率）中位数为 1.75%，而指数增强基金的费率中位数为 1.15%，指数增强基金的费率更加低廉。三、投资风格更稳定：主动管理型基金的风格容易受到基金经理的变更，或者外部环境变化导致的主观判断发生漂移，而指数增强基金的基准和投资风格更加明确，通常不会发生风格严重漂移的情况。四：风控更加严格：指数增强型基金一般具有行业和风格暴露约束，持仓也更为分散，能够有效降低组合的非系统性风险。图表 4：指数增强基金优势来源：wind，国金证券研究所- 3 -敬请参阅最后一页特别声明量化产品月

5、报相比被动指数型基金，指数增强型基金费率处于劣势，但在获取市场平均收益（beta）的时候，同时也往往能兼顾超额收益（alpha）。我们统计了跟踪市场主要宽基指数（主要宽基指数以沪深 300、中证 500 和中证 1000 为例）的被动指数型和指数增强型基金收益率中位数显示：从短期和中长期来看，当前指数增强型基金相比纯被动型基金具有超额收益。图表 5：今年以来宽基被动型和增强型指数基金收益率中位数（截止 2020.9.15）图表 6：2017 年以来宽基被动型和增强型指数基金收益率中位数（截止 2020.9.15）中证1000中证500沪深30015105018.58252026.4124.48

6、26.793029.963538.724540被动指数型基金指数增强型基金中证1000中证500沪深300-5.710-109.08201031.6036.19403054.05605066.678070被动指数型基金指数增强型基金来源：wind, 国金证券研究所来源：wind, 国金证券研究所指数增强型基金投资环境分析：市场风格趋于均衡、基金抱团所有松动，指数增强基金获取超额收益竞争优势或增大2010 年以来宽基指数基金份额与市场风格指数关系如下图所示（宽基指数基金包括被动型宽基指数基金和宽基指数增强型基金；市场风格指数以大盘价值和小盘成长为代表指数）。过去十年，当市场处于某种极致风格时，宽

7、基指数基金通常会遭到赎回导致份额下跌，而当市场风格趋于均衡，宽基指数基金规模又能出现比较快速的增长。整体上看，过往投资者整体上对宽基指数基金尚未显示出长期持有的目标定位，但在逐渐改善。市场风格方面，随着经济修复预期改善，货币政策向常态化回归，市场风格正发生切换，后续市场风格或趋于均衡；此外，动性边际收紧以及市场结构性高估也将导致基金抱团行为所有松动，指数增强基金获取超额收益的竞争优势或增大。当前指数增强基金在短期和长期视角下均具有配置价值。从短期配置角度来看，指数增强型基金在市场风格趋于均衡后的阶段性相对获利能力或凸显。图表 7 展示了市场风格趋于均衡后的不同时间区间内，股票型主动基金平均水平

8、和某优秀指数增强基金收益对比。从区间收益率结果来看，优秀指数增强基金在市场风格均衡下具备较高收益弹性，其获利能力高于业绩前 50主动型基金的平均水平，阶段性收益突出，具备短期配置价值。- 4 -敬请参阅最后一页特别声明量化产品月报图表 6：2010 年以来宽基指数基金份额与市场风格指数关系（截止 2020.9.15）0.55000110001.51500220002.5250033000大盘价值（右轴）小盘成长（右轴）指数基金份额（亿份，左轴）2010/1/42010/3/112010/5/132010/7/162010/9/152010/11/252011/1/262011/4/62011/

9、6/82011/8/82011/10/142011/12/142012/2/222012/4/262012/6/292012/8/292012/11/52013/1/82013/3/152013/5/222013/7/252013/9/262013/12/32014/2/102014/4/112014/6/162014/8/142014/10/222014/12/222015/3/22015/5/42015/7/32015/9/22015/11/112016/1/122016/3/182016/5/202016/7/222016/9/232016/11/302017/2/72017/4/112

10、017/6/142017/8/142017/10/192017/12/192018/2/262018/5/22018/7/32018/8/312018/11/82019/1/102019/3/192019/5/232019/7/242019/9/242019/11/292020/2/72020/4/92020/6/122020/8/14来源：wind，国金证券研究所图表 7：市场风格趋于均衡时主动和指数增强基金收益对比时间区间股票型基金 区间收益中位数业绩前50 股票型基金区间收益中位数某宽基指数增强基金区间收益率2011/12/12-2012/12/31 -0.53%4.01%7.04%20

11、16/1/13-2017/1/12 3.31%8.73%8.89%2017/6/8-2018/6/21 3.38%8.43%13.45%来源：wind，国金证券研究所从长期配置角度来看，指数增强基金是目标获取长期稳健收益的投资者进行底仓配置的优秀工具型产品。一方面，相比于主动型基金，指数增强型基金具备了风格暴露清晰、费用低廉等优势，另一方面，指数增强型基金长期累计超额收益的复利效应带来了不逊于主动型基金平均的高收益目标。对比优秀指数增强基金和偏股型主动基金整体的长期收益情况。以某沪深300 指数增强基金为例，作为对比的偏股型主动基金池为：以沪深 300 为基准的股票型基金、混合-积极配置型基金

12、、混合-灵活配置型基金。自该沪深 300指数增强基金成立以来到 2020 年 9 月 15 日累计收益率为 89.61，同期以沪深 300 指数为基准的偏股型主动基金收益率中位数为 52.01。以某中证 500 指数增强基金为例，作为对比的偏股型主动基金池为：以中证 500 为基准的股票型基金、混合-积极配置型基金、混合-灵活配置型基金。自该中证 500 指数增强基金成立以来到 2020 年 9 月 15 日累计收益率为 80.37，同期以中证 500 指数为基准的偏股型主动基金收益率中位数为 55.54。在图表 8 和图表 9，我们将优秀沪深 300 和中证 500 指数增强基金与同类大中型

13、主动基金、超大型主动基金净值走势进行对比，指数增强基金在获益能力及风险控制上相对于较大规模的偏股型主动基金整体水平均有较好的表现，展示出优秀的获取长期稳健收益的能力。- 5 -敬请参阅最后一页特别声明量化产品月报2.11.91.71.51.31.10.90.70.5沪深300某优秀沪深300指数增强型基金某大盘平衡型主动基金(规模14 0-150亿)某大盘平衡型主动基金(规模20 -30亿)图表 8：某优秀沪深 300 指数增强基金与大盘平衡型主动基金走势对比（截止 2020.9.15）图表 9：某优秀中证 500 指数增强基金与中小盘主动基金走势对比（截止 2020.9.15）32.521.

14、510.5中证500 某优秀中证500指数增强型基金 3.5某中小盘主动基金(规模120- 130亿)某中小盘主动基金(规模20-30亿元)2016/12/92017/1/162017/2/272017/4/52017/5/112017/6/192017/7/242017/8/282017/10/92017/11/132017/12/182018/1/232018/3/62018/4/122018/5/212018/6/262018/7/312018/9/42018/10/172018/11/212018/12/262019/2/12019/3/152019/4/222019/5/302019

15、/7/52019/8/92019/9/162019/10/282019/12/22020/1/72020/2/192020/3/252020/4/302020/6/92020/7/162020/8/202017/1/102017/2/272017/4/112017/5/232017/7/52017/8/152017/9/252017/11/102017/12/212018/2/12018/3/212018/5/72018/6/152018/7/272018/9/62018/10/252018/12/52019/1/172019/3/62019/4/172019/5/312019/7/12201

16、9/8/222019/10/102019/11/202019/12/312020/2/192020/3/312020/5/152020/6/292020/8/7来源：wind, 国金证券研究所来源：wind, 国金证券研究所指数增强基金筛选标准及推荐考察指数增强基金，本报告从稳定性、超额收益、风险控制三个维度出发，并结合近期调研成果，甄选出部分优秀的指数增强基金。稳定性指基金在波动 的市场中持续、稳定获取超额收益的能力，稳定性指标在我们的评选体系中位 于第一优先级。我们通过月度/季度胜率、区间超额收益连续性（区间超额收益 均大于 0）、以及区间超额收益同类基金排名（同类基金指跟踪同一指数的增

17、强型基金）筛选出具有获取持续稳定超额收益的指数增强基金。然后根据超额 收益和风险指标，筛选出具有较高获益能力和风险收益比的指数增强基金。超 额收益筛选指标包括信息比率、超额收益率及超额收益同类排名；风险指标包 括跟踪误差、波动率、最大回撤、下行波动率。图表 10：指数增强基金筛选流程及指标来源：wind，国金证券研究所- 6 -敬请参阅最后一页特别声明量化产品月报跟踪误差（ ）指数增强基金的超额收益来源于积极控制相对于基准的风险敞口（个股及 行业偏离、风格暴露偏离），风险敞口的偏离幅度取决于模型的风险偏好设定。我们统计了成立两年以上、规模大于 1 亿元的部分指数增强基金成立以来的跟 踪误差和超

18、额收益的关系。从跟踪误差和超额收益的线性拟合关系可以看出， 通常风险约束越小，跟踪误差越大，获得较高超额收益的概率就越大。投资中 风险与收益的矛盾，在指数增强基金中体现为跟踪误差与超额收益的矛盾：严 格的风险约束会导致较小跟踪误差，但超额收益或许难以满足预期；而放开风 险约束，未来或会带来更高行业错配、因子反向的风险。因此，明确风险偏好 对选择合适的指数增强基金产品尤为重要。图表 11：跟踪误差与超额收益关系超额收益率（ ）302520151050-5y = 0 .2451x + 2.7964R = 0.4563111098765432来源：wind，国金证券研究所通过稳定性、超额收益、风险控

19、制三个维度，并结合近期调研，本文甄选出部分不同市值风格下优秀的指数增强基金：大盘类：跟踪沪深 300 指数：华宝沪深 300 指数增强基金、兴全沪深 300 指数增强基金；跟踪上证 50 指数：易方达上证 50 指数基金；中小创类：跟踪中证 500 指数：申万菱信中证 500 优选增强基金、创金合信中证 500 指数增强基金；跟踪中证 1000 指数：富国中证 1000指数增强基金；跟踪创业板综：海富通创业板增强基金。上述基金基本信息如下图所示（基金截止期规模按照截止期份额乘以截止期净值计算，截止期份额计算规则为：普通指数基金份额按照最近一期季度披露份额计，新成立未披露季报的基金按照成立日份额

20、计， ETF 每个交易日获取当天实际份额。前文提及及后续的基金规模均按此标准计算）。- 7 -敬请参阅最后一页特别声明量化产品月报图表 12：优秀指数增强基金基本信息指数市值风格跟踪指数名称基金代码基金简称成立时间基金规模基金公司基金经理大盘类沪深300003876 华宝沪深300 指数增强2016-12-09 5.32 华宝基金徐林明, 王正163407 兴全沪深300 指数增强2010-11-02 57.11 兴证全球基金申庆上证50110003 易方达上证50 指数2004-03-22 230.71 易方达基金张胜记中小创类中证500003986 申万菱信中证500 优选增强2017-0

21、1-10 13.56 申万菱信基金刘敦002311 创金合信中证500 指数增强2015-12-31 7.08 创金合信基金董梁中证1000161039 富国中证1000 指数增强2018-05-31 1.60 富国基金徐幼华, 方旻创业板005288 海富通创业板增强2018-04-08 0.63 海富通基金杜晓海来源：wind，国金证券研究所本报告的第二和第三部分对单只指数增强基金的业绩及风险指标、行业及风格特征、业绩归因、成分股配置特征、成分股获益能力、投资策略进行了详细分析，本小节仅对基金的业绩表现、配置特征以及投资策略进行概括总结，如下图表所示。华宝沪深 300 指数增强基金：基金在

22、严格的风险约束下，超额收益获取能 力出色。基金成立以来年化超额收益 8.88，信息比率 2.44，累计收益 89.61。风险约束较为严格，行业及风格暴露偏离均较小。偏好成分股内选股且成分股 内选股获益能力较高。投资以多因子选股模型为核心，重视基本面与投资逻辑，在数据与逻辑契合的基础上，甄选有效的因子（重点因子包括质量、成长、风 险和估值因子），结合主动投资理念，持续深入优化基本面量化模型。兴全沪深 300 指数增强基金：基金成立十年，在波动的市场中表现出稳定 的超额收益获取能力。基金成立以来年化超额收益 6.74%，信息比率 1.65，累 计收益 152.5%。风险约束较为严格，行业及风格暴露

23、偏离均较小。偏好成分 股内选股且成分股内选股获益能力较高。基金增强策略采取主动基本面增强和 量化增强相结合的方式。主动基本面增强是通过对标的指数成份股及其备选成 份股的基本面分析，剔除或低配基本面较差、历史估值或相对估值偏高、涨幅 严重透支其现有业绩支持、流动性较差的股票。量化增强策略采用多因子模型，选取价值、成长、盈利、市场特征四大类因子，在跟踪误差约束下对成分股进 行权重优化。易方达上证 50 指数基金：基金成立十六年，表现出持续且稳定的超额收益获取能力。基金成立以来年化超额收益 5.78%，信息比率 1.29，累计收益 600.69%。基金相对基准数的行业偏离较大，风格偏离整体较小。基金

24、通过主动选股的方式实现增强，在自定义赛道划分下，选择并超配具备核心竞争优势的企业。跟踪误差方面，基金选择放大跟踪误差，获取更高超额收益。选股坚守大盘蓝筹风格：投资风格定位于蓝筹成长。申万菱信中证 500 优选增强基金：基金适当放宽跟踪误差限制，同时超额收益获取能力出色。基金成立以来年化超额收益 17.33，信息比率 2.52，实现累计收益 80.37。多因子模型重视基本面，聚焦盈利、质量和价值。模型在市场波动中长期表现比较稳定，模型内核策略及因子选择、因子权重非常稳定。创金合信中证 500 指数增强基金：基金在严格控制跟踪误差前提下，实现了优秀的超额收益。基金成立以来年化超额收益 10.00，

25、信息比率 2.78，实现累计收益 34.03。基金行业约束非常严格，风格暴露偏离较小；较为偏好成分股外选股，成分股内选股获益能力较高。投资以严格的量化模型指导投资，不做额外的主观调整。核心多因子选股模型包括基本面、分析师预期、技术面和- 8 -敬请参阅最后一页特别声明量化产品月报事件性四大类因子，在严格控制跟踪误差前提下，最大化超额收益率，提高信息比率。富国中证 1000 指数增强基金：基金在控制行业和风格暴露前提下，尽量 控制跟踪误差，并取得了较高超额收益。基金成立以来年化超额收益 20.31，信息比率 2.92，实现累计收益 66.05。基金采用多因子量化模型，侧重基本面，同时结合技术面。

26、主要使用成长因子进行选股，同时利用价值因子进行排雷， 偏中长期成长风格。行业偏离方面，在自定义行业分类下没有明显的偏离；风 格暴露方面，在质量因子上相对基准偏离较大。海富通创业板增强基金：基金跟踪误差相对较大，同时实现了较高超额收 益。基金成立以来年化超额收益 9.77，信息比率 1.23，实现累计收益 65.23。基金行业偏离较大，在规模、质量和成长因子上的偏离相对较大。投资策略以 多因子选股模型为核心，盈利因子和质量因子在多因子模型中尤其重要。创业 板对成长性要求较高，重视估值与成长的匹配程度。不参与短期博弈，重视尾 部风险管理。- 9 -敬请参阅最后一页特别声明量化产品月报图表 13：本

27、报告精选指数增强基金业绩及配置特征基金简称成立以来主要业绩及风险指标业绩稳定性行业配置特征风格因子暴露成分股配置特征/成分股内外选股获益能力Brinson绩效归因/打新对收益贡献成立以来胜率年化超额收益同类排名（区间年化超额收益） 信息比率同类排名（区间信息比率） 华宝沪深300指数增强年化超额收益:8.88累计收益： 89.61 信息比率： 2.44跟踪误差： 3.64月度:72.73季度:85.71118（ 成立以来:8.88)1235（ 2020年以来:20.56)430（ 2019年度:10.4 )1525（ 2018年度:1.39 )719（ 2017年度:6.93 )218（ 成立

28、以来:2.44)1335（ 2020年以来:5.58)1030（ 2019年度:2.27）1225（ 2018年度:0.67）519（ 2017年度:2.85）行业约束较为严格，多数行业偏离在1.5以内； 不做仓位择时：二季度超配较多传媒、电气设备、医药生物行业，低配较多非银金融、有色金属、建筑装饰行业。风格偏离整体较 小，偏好质量因 子： 规模、Beta、质量、成长、波动因子的相对基准暴露为正，价值、红利因子的相对暴露为负。偏好成分股内选股/成分股内选股获益较高：成分股选股权重占比93， 集中度较基准指数高。行业配置和行业内选股获益能力均较强/近两年打新对收益贡献约 7-8个点兴全沪深300

29、指数增强年化超额益:6.74累计收益： 152.5信息比率： 1.65 跟踪误差： 4.07月度:67.24季度:84.2117（ 成立以来:6.74)3235（ 2020年以来:7.4 )1730（ 2019年度:5.07 )125（ 2018年度:7.15 )119（ 2017年度:11.18 )17（ 成立以来:1.65）3235（ 2020年以来:1.87)1830（ 2019年度:1.33）225（ 2018年度:1.75）219（ 2017年度:3.7）行业约束较为严格，多数行业偏离在1.5以内； 不做仓位择时：二季度超配较多传媒、休闲服务、汽车行业，低配较多电气设备、房地产、农林

30、牧渔行业。风格偏离整体较 小， 多在0.15以 内：价值、质量、红利和波动因子的相对暴露为正，规模、Beta、成长因子的相对暴露为负。偏好成分股内选股/成分股内选股获益较高： 权重占比94.88，集中度较基准指数高。超额收益主要由行业配置和交互项收益贡献易方达上证 50指数年化超额收益:5.78累计收益： 600.69 信息比率： 1.29跟踪误差： 4.49月度:59.39季度:66.15-行业偏离较大；不做仓位择时：相对基准指数大幅超配医药生物和食品饮料行业，低配较多的是非银金融和银行。风格偏离整体较 小，偏好规模和质量因子：规模、 Beta、质量、成长和波动因子的相对暴露为正，价值、红利

31、因子的相对暴露为负。偏好成分股外选股/成分股外选股获益较高：成分股内股票市值占比80.00， 成分股外股票市值占比20.00， 个股集中度较基准指数高。超额收益主要由行业配置和交互项收益贡献/由于规模较大打新对收益贡献小申万菱信中证500优选增强年化超额收益:17.33累计收益： 80.37信息比率： 2.52跟踪误差： 6.88月度:81.4季度:84.6219（ 成立以来： 17.33）1223（ 2020年以来:16.95)218（ 2019年度:24.49 ）213（ 2018年度:7.01 ）19（ 2017年度:25.31 ）29（ 成立以来:2.52）1823（ 2020年以来:

32、2.31)318（ 2019年度:3.08）513（ 2018年度:1.06）19（ 2017年度:4.67）历史行业偏离较大，二季度行业约束较为严格，多数行业偏离在1.5以内；不做仓位择时：超配较多房地产、银行、电气设备行业，低配较多休闲服务、商业贸易、综合行业。风格偏离整体较 小，偏好规模、质量、成长因子：规模、价值、质量、成长、红利和波动因子的相对暴露为正， Beta因子的相对暴露为负。模型设定样本内选股，仅在金融地产行业用样本外替代/成分股内选股获益较 高:成分股内/外股票市值占比 83.83/16.37，个股集中度较基准指数高。超额收益主要由交互项收益贡献/ 由于规模较大打新对收益贡

33、献较小创金合信中证500指数增强年化超额收益:10累计收益： 34.03信息比率： 2.78 跟踪误差： 3.6月度:91.07季度:94.4414（ 成立以来:10）823（ 2020年以来:19.95)1018（ 2019年度:6.34 ）513（ 2018年度:5.99 ）29（ 2017年度:11.33 ）14（ 成立以来:2.78）323（ 2020年以来:5.68)718（ 2019年度:1.84）113（ 2018年度:1.79）29（ 2017年度:3.17）行业约束非常严格，所有行业偏离均在1以下； 不做仓位择时：超配较多计算机、国防军工、建筑装饰行业，低配较多通信、电气设备

34、、综合行业。风格偏离整体较 小，偏好质量、成长因子： Beta、价值、质量、成长和波动因子的相对暴露为正，规模、红利因子的相对暴露为负。偏好成分股外选股/成分股内选股获益较高：成分股内/外股票市值占比 84.12/15.88，个股集中度较基准指数高。超额收益主要由交互项收益贡献/ 打新对收益贡献较小富国中证 1000指数增强年化超额益:20.31累计收益： 66.05信息比率： 2.92跟踪误差： 6.96月度:74.07季度:87.514（ 成立以来： 20.31）25（ 2020年以来： 25.84 ）25（ 2019年度： 16.92 ）14（ 2018年度： 17.42 ）34（ 成立

35、以来:2.27）25（ 2020年以来:4.57）35（ 2019年度:3.17）34（ 2018年度:1.16）行业约束较为严格，多数行业偏离在2以内； 不做仓位择时：超配较多轻工制造、电气设备、建筑材料行业，低配较多有色金属、医药生物、房地产行业。质量因子偏离相对较大，其它风格因子偏离整体较小：规模、价值、质量、成长和红利因子的相对暴露为正， Beta、波动因子上的相对暴露为负。偏好成分股外选股/成分股内选股获益较高：成分股内/外股票市值占比 84.78/15.22，个股集中度较基准指数高。超额收益主要由交互项收益贡献/ 打新约贡献超额收益的一半海富通创业板增强年化超额益:9.77累计收益

36、： 65.23信息比率： 1.23 跟踪误差： 7.97月度:60.71季度:75-行业偏离较大，不做仓位择时：超配较多医药生物、机械设备、食品饮料行业，低配较多有色金属、建筑装饰、公用事业行业。规模、质量和成长因子偏离相对较 大：规模、价值、质量、成长和红利因子的相对暴露为正， Beta、波动因子上的相对暴露为负。偏好成分股外选股/成分股内选股获益较高:成分股内股票市值占比86.67， 成分股外占比 13.33， 个股集中度较基准指数高。超额收益主要由行业选择收益贡献/目前没有打新， 后续会参与打新增厚收益来源：wind，国金证券研究所- 10 -敬请参阅最后一页特别声明量化产品月报图表 1

37、4：本报告精选指数增强基金投资策略基金简称基金投资策略以多因子选股模型为核心，重视基本面与投资逻辑，在数据与逻辑契合的基础上，甄选有效的因子。重要的大类因子包括质量因子、成长因子、风险因子和估值因子。尤其重视公司风险层面，有一华宝沪深300套完整的财务风险评价体系，以预防爆雷、财务造假等公司风险，避免估值陷阱。将量化模型与各指数增强行业主动投资理念相融合，持续深入优化基本面量化模型。行业偏离方面，今年以来行业偏离适度放开，在有把握的行业做适当的偏离以获取更高超额收益，行业配置采用自上而下与自下而上相结合方式，整体行业偏离相对较小。增强策略采取主动基本面增强和量化增强相结合的方式。主动基本面增强

38、是通过对标的指数成份股及其备选成份股的基本面分析，剔除或低配基本面较差，缺乏核心竞争力、历史估值或相对估值偏高、涨幅严重透支其现有业绩支持、流动性较差的股票。量化增强策略采用多因子模型，选取价值兴全沪深300、成长、盈利、市场特征四大类因子，其中价值因子主要是指股票的绝对和相对估值水平，包括市指数增强盈率、市净率、市销率、EV/EBITDA等指标；成长因子主要包括主营业务收入、现金流、净利润等指标的历史增长和预测增长；盈利因子主要包括毛利率、净利润率、净资产收益率等指标的绝对和相对水平；市场特征因子主要包括股票价格的动量/反转趋势、股票的规模因子以及其他风格因子。通过多因子模型，在严格控制跟踪

39、误差和下方跟踪误差的前提下，成分股进行权重优化。基金通过主动选股的方式达到增强目的，选择并超配具备核心竞争优势的企业，对竞争优势薄弱、盈利水平低下、估值过高的企业大幅低配。投资中按照公司赛道划分为7类：资源类、特许项目类、易方达上证50指数B2B、B2C、B2B&B2C、平台型。近几年超额收益主要来自于B2C、B2B&B2C里的核心企业。B2C类企业中消费和医药板块较多，是中国现阶段发展最好的两个赛道。平台类的上市公司里有具有长周期牛股潜力的企业。优秀企业整体而言三个标准：第一：保持垄断的地位，第二：利润丰厚，第三：优秀的团队、良好的激励机制、持续研发能力及产品不断迭代。跟踪误差方面，基金选择

40、放大跟踪误差，获取更高超额收益。但选股坚守大盘蓝筹风格：投资风格定位于蓝筹成长。申万菱信中证500优选增强指数基金投资策略以多因子选股模型为核心，模型偏长周期，重视基本面，聚焦盈利、质量和价值。模型在市场波动中长期表现比较稳定，模型内核策略及因子选择、因申万菱信中证 500优选增强子权重非常稳定，不会因为市场短期波动而进行较大调整。风险控制方面，目前对行业偏离控制较为严格。选股范围方面，选股空间设定在中证500成分股以内，其中金融地产行业会选择用沪深300的样本股去替代。虽然持仓有一定成分股外选股比例，但模型核心仍是样本内选股，仅在金融地产行业用样本外替代。基金调仓频率在月度及更长周期，年化双

41、边换手率在3倍左右。基金规模较大，打新对收益贡献较小基金投资策略以多因子选股模型为核心，以严格的量化模型指导投资，不做额外的主观调整。核心多因子选股模型包括基本面、分析师预期、技术面和事件性四大类因子，细分为300多个小因子，形创金合信中证成了较为完善的因子库。大类因子权重方面：整体上基本面因子占比30、技术面因子占比30、分500指数增强析师预期因子占比30、事件驱动因子占比10。权重会随市场变化有所调整，但不会严重倾斜某一类因子，整体权重保持均衡。跟踪误差方面，严格控制风格及行业暴露，行业偏离在1以内，风格偏离在0.15个标准差以内。在严格控制跟踪误差前提下，最大化超额收益率，提高信息比率

42、。基金采用多因子量化模型，侧重基本面，同时结合技术面。中证1000偏成长小盘，主要使用成长因子进行选股，同时利用价值因子进行排雷。在成长因子选择上偏基本面，因子观察期较长，偏中长富国中证1000指数增强期成长风格。中证1000里成长股表现得更好，价值股存在一定估值陷进，因此采用价值因子进行排雷。权重方面，成长因子权重较高，加权采用量化和主观结合的方式，若市场风格明显切换，会在价值和成长两类因子的权重进行调节。模型权重调整频率偏中长期。行业偏离方面，结合市场主要行业分类以及公司特征，有自定义的行业划分，在自定义行业分类下没有明显的偏离（在1.5以内）。以多因子选股模型为核心，多因子模型中重要的是

43、盈利因子和质量因子，希望优选出成长型、资产负债表健康、现金流健康的个股，模型策略偏基本面，不会因为短期偏离频繁调整，不追求异常陡海富通创业板峭的超额收益，产品定位追求风险调整后的收益。创业板对成长性要求较高，重视估值与成长的匹增强配程度。仅在有研究员覆盖的股票范围内进行选股，重视盈利优秀、基本面扎实的个股。风险控制方面，在波动较大时会增加防御性个股配置，如基本面良好的价值股。预期通过比较小的风险实现投资目标，不参与短期博弈，重视尾部风险管理。来源：wind，国金证券研究所- 11 -敬请参阅最后一页特别声明量化产品月报二、大盘类优秀指数增强基金精选推荐华宝沪深 300 指数增强基金基金基本信息

44、华宝沪深 300 指数增强基金（003876.OF）成立于 2016 年 12 月 9 日，基金经理为徐林明先生和王正女士，截止 2020 年 9 月 15 日，基金规模 5.32 亿元。基金投资目标为在实现对基准指数有效跟踪的基础上，通过数量化的方法进行积极的组合配置和管理，力争实现稳定的优于标的指数的投资收益。图表 15：基金基本信息（截止 2020.9.15）基金代码基金简称基金规模（亿元）成立时间003876华宝沪深300指数增强5.322016-12-09基金经理基金公司费率(管理+托管费)跟踪指数简称徐林明,王正华宝基金1.15沪深300业绩基准投资目标沪深300指数收益率*95+

45、1.5在实现对基准指数有效跟踪的基础上，力争实现稳定的优于标的指数的投资收益投资范围投资于股票资产的比例不低于基金资产的 80，其中投资于指数成分股及备选成分股的比例不低于非现金基金资产的 80。每个交易日日终在扣除股指期货合约需缴纳的交易保证金后，基金保留的现金或到期日在一年以内的政府债券的比例合计不低于基金资产净值的5。来源：wind，国金证券研究所基金业绩及风险指标在业绩及风险指标方面，我们统计了基金/基准指数的收益、风险收益以及风险指标。从年化超额收益率来看，华宝沪深 300 指数增强基金历年均取得了超越基准的正向超额收益，其自成立以来的年化超额收益率为 8.88，信息比率 2.44，

46、实现累计收益 89.61，而同期基准指数沪深 300 收益率为 35.11，基金获取超额收益能力突出。跟踪误差方面，华宝沪深 300 指数增强基金今年以来和成立以来的年化跟踪误差分别为 3.69和 3.64。从风险控制上看，在波动率和最大回撤控制上，华宝沪深 300 指数增强基金在短期和中长期的风险指标均优于基准指数，其波动率和最大回撤均小于同期基准指数，华宝沪深 300 指数增强基金在获取持续和较高超额收益的基础上，能够充分控制风险，具有更低的波动和回撤，同时具较有高信息比率。- 12 -敬请参阅最后一页特别声明量化产品月报图表 16：基金/基准指数业绩及风险指标比较（截止 2020.9.1

47、5）收益/ 风险收益指标基金/ 基准指数年化超额收益率（）累计收益率（ ）信息比率2020 年以来2019 年度2018 年度2017 年度成立以来2020 年以来2019 年度2018 年度2017 年度成立以来2020 年以来2019 年度2018 年度2017 年度成立以来华宝沪深300指数增强基金20.56 10.40 1.39 6.93 8.88 28.48 46.55 -21.60 29.36 89.61 5.58 2.27 0.67 2.85 2.44 沪深300 指数-14.45 36.07 -25.31 21.78 35.11 -风险指标基金/ 基准指数年化跟踪误差（）最大回

48、撤（ ）年化波动率（ ）2020 年以来2019 年度2018 年度2017 年度成立以来2020 年以来2019 年度2018 年度2017 年度成立以来2020 年以来2019 年度2018 年度2017 年度成立以来华宝沪深300指数增强基金3.69 4.57 2.06 2.43 3.64 -15.70 -13.09 -28.62 -6.51 -29.51 24.06 19.46 21.23 10.84 19.01 沪深300 指数-16.08 -13.49 -31.88 -6.07 -32.46 24.97 19.77 21.34 10.11 19.29 来源：wind，国金证券研究所

49、获取超额收益稳定性获取超额收益稳定方面，我们统计了历年基金超额收益及信息比率同类排名。华宝沪深 300 指数增强基金的历年超额收益及信息比率在同类基金中均处于前列，其成立以来超额收益率和信息比率在同类基金排名分别为第 1 名和第2 名，获取超额收益的能力及持续性优异。我们统计了基金成立以来，基金相对于业绩比较基准的超额收益率及胜率。分月度来看，华宝沪深 300 指数增强基金自 2016 年 12 月成立以来的 44 个月中，有 32 个月取得了相对业绩比较基准的正向超额收益，月度胜率 72.73。分季度看，基金自成立以来的 14 个季度中，有 12 个季度取得了相对业绩比较基准 的正向超额收益

50、，季度胜率 85.71。图表 17：历年基金超额收益及信息比率同类排名指标/ 排名2020 年以来2019 年度2018 年度2017 年度成立以来年化超额收益率20.56%10.40%1.39%6.93%8.88%同类排名12354301525719118信息比率5.582.270.672.852.44同类排名133510301225519218来源：wind，国金证券研究所2017/1/312017/3/312017/5/312017/7/312017/9/302017/11/302018/1/312018/3/312018/5/312018/7/312018/9/302018/11/30

51、2019/1/312019/3/312019/5/312019/7/312019/9/302019/11/302020/1/312020/3/312020/5/312020/7/316543210-1-2-386420-2-4-6图表 18：基金月度超额收益率（%，截止 2020.9.15）图表 19：基金季度超额收益率（%，截止 2020.9.15）来源：wind, 国金证券研究所来源：wind, 国金证券研究所相对基准指数行业配置及仓位运作情况：行业约束较为严格，多数行业偏离在 1.5%以内；不做仓位择时。我们基于基金历史年报和中报数据计算了基金/相对基准指数的行业配置/- 13 -敬请参

52、阅最后一页特别声明量化产品月报超低配比例；基于季报数据统计了基金 2017 年以来的仓位运作情况。从基金行业配置比例来看，2020 年二季度基金在银行、食品饮料、非银金融、医药生物和电子等行业有较高的配置比例。历年金融板块的配置权重呈下降趋势，医药生物和电子等科技成长行业权重上升较快，行业整体配置上趋于均衡。二季度基金相对基准指数超配较多的是传媒、电气设备、医药生物、电子和休闲服务行业，低配较多的是非银金融、有色金属、建筑装饰、交通运输和汽车行业。基金相对基准指数的行业约束较为严格，大多申万一级行业超/低配比例均在 1.5以下。2018 年到 2019 年基金保持严格的行业中性，几乎没有行业偏

53、离，2020 年基金开始做适当的行业偏离以期望获取更高的超额收益。图表 20：历年基金行业配置比例（%）201816141210864202020/6/302019/12/312019/6/302018/12/31银行食品饮料非银金融医药生物电子传媒家用电器电气设备房地产 计算机 交通运输休闲服务公用事业农林牧渔汽车通信机械设备有色金属建筑材料化工建筑装饰商业贸易国防军工采掘钢铁轻工制造综合纺织服装来源：wind，国金证券研究所图表 21：历年基金相对基准指数行业配置比例（%）21.510.50-0.5-1-1.5-2-2.52020/6/302019/12/312019/6/302018/1

54、2/31传媒电气设备医药生物电子休闲服务商业贸易食品饮料计算机 建筑材料国防军工综合房地产通信纺织服装钢铁机械设备家用电器公用事业采掘轻工制造银行农林牧渔化工汽车交通运输建筑装饰有色金属非银金融来源：wind，国金证券研究所从 2017 年以来的仓位运作情况来看，基金始终维持高仓位运作，2020 年二季度仓位为 91.10。- 14 -敬请参阅最后一页特别声明量化产品月报图表 22：基金历史仓位（%）10095908580757065605550来源：wind，国金证券研究所基金风格因子暴露分析：风格偏离整体较小，偏好质量因子基于多因子分析框架，我们对基金相对于基准指数的风格因子暴露进行了分析

55、。首先对市场全 A 股股票初始因子暴露进行了标准化、市值中性、行业中性处理之后，再根据基金全部持仓和指数成分股明细数据合成基金相对于基准指数的因子暴露，因子计算截面期选取 2020 年 6 月 30 日。从相对基准指数的因子暴露来看，华宝沪深 300 指数增强基金在规模、 Beta、质量、成长和波动因子上相对基准指数的暴露为正，在价值和红利因子上的相对暴露为负，风格偏离整体较小。图表 23：基金相对基准指数因子暴露（2020 年中报）0.250.20.150.10.050-0.05-0.1-0.15来源：wind，国金证券研究所基金 brison 归因及成分股收益业绩归因：进一步对基金成分股配

56、置特征、Brinson 绩效归因（行业选择收益和行业内选股收益）和成分股内/外选股获益能力进行分析。基金成分股配置特征采用 2020 年半年报统计。我们对基金的超额收益进行 Brinson 绩效归因和成分股内/外配置收益的分解。基于 Brinson 绩效归因模型，提取基金 2020 年半年报的持仓明细数据对基金的超额收益进行分解（假定基金半年报/年报披露前一个半月和后一个半月基金持仓不变，后续绩效归因均按此假设规则计算），本期报告考察的收益率区间是 2020.5.15-2020.8.15。成分股内/外配置收益的分解方法为，对于基金持仓和指数成分股重合的个股，- 15 -敬请参阅最后一页特别声明

57、量化产品月报将个股收益率按照基金在该个股上相对指数的配股权重差值加权求和，即为成分股内选股超额收益率，基金相对指数超额收益减去成分股内选股超额收益，得到成分股外选股超额收益。从成分股配置特征来看，基金偏好成分股内选股，成分股选股权重占比 93，集中度较基准指数高。基金在考察区间超额收益率为 8.93，从 Brinson 归因结果来看，期间在行业配置和行业内选股获益能力均较强，其收益率分别为 1.40和 3.91。考察期内基金成分股内/外超额收益对总体超额收益的贡献方面，基金主要在成分股内选股获益较高，其成分股内超额收益为 13.40。图表 24：基金相对基准持股情况（以 2020 年中报统计）

58、基金持股股数量属于基准指数成分股数量成分股数量占比成分股权重占比与基准指数成分股重合度基金前十重仓股占比基准指数前十重仓股占比99 71 71.72 93.00 52.98 31.79 25.09 来源：wind，国金证券研究所图表 25： 基金业绩归因（以 2020 年中报统计， 收益率区间为2020.5.15-2020.8.15）成分股内/ 外选股超额收益区间超额收益成分股内超额收益成分股外超额收益8.93 13.40 -4.47 brison归因行业选择收益行业内选股收益交互项收益1.40 3.91 3.62 来源：wind，国金证券研究所基金投资策略华宝沪深 300 指数增强基金投资策

59、略以多因子选股模型为核心，重视基本 面与投资逻辑：首先逻辑得到认可，其次数据验证因子有效。在数据与逻辑契 合的基础上，甄选有效的因子。多因子模型中重要的大类因子包括质量因子、 成长因子、风险因子和估值因子。尤其重视公司风险层面，有一套完整的财务 风险评价体系，通过质押、现金流、交易等情况提前发现异常信号，以应对爆 雷、财务造假等公司风险，避免估值陷阱，风险因子在沪深 300 中有效性较高。价量技术面因子权重占比相对较小，并且在沪深 300 中有效性较差。同时不断学习主动投资思想，将量化模型与各行业主动投资理念相融合，持续深入优化基本面量化模型。因子权重方面，大类因子暴露相对均衡，避免在某一类因

60、子过度暴露；大类因子下，小类因子按照有效性及稳定性通过 ICIR 加权。风险控制方面，在坚守市场长期规律和因子长期逻辑前提下，同时重视风险控制，注重市场风格切换时的 alpha 回撤，回撤超过阈值时会结合对市场判断以及因子表现进行组合再平衡，在保证跟紧指数表现前提下及时止损。行业偏离方面，2020 年以前保持严格的行业中性，今年以来行业偏离适度放开，在有把握的行业做适当的偏离以获取更高超额收益，行业配置模型有宏观、中观，微观三个层面，自上而下与自下而上相结合，整体行业偏离相对较- 16 -敬请参阅最后一页特别声明量化产品月报小。基金积极参与打新，公司打新积累深厚，打新系统完善，入围率在 90%