量化投资策略与管理人研究系列报告之一-公募指数增强基金：从管理人策略流派到核心竞争力探讨

jiangxin@jiangxin@证券研究报告量化研究权益量化研究权益量化研究公募指数增强基金：从管理人策略——量化投资策略与管理人研究系列报告之一由指数Beta决定，但超额收益的差距取决机会由指数本身的属性决定，投资能力才是管理人可以贯穿量化投资的四大模型。虽然不同量化基金在搭建模型的细节处理上差异较大，但在投法交易模型，其中收益预测模型是流程中最重要目前公募基金的五大主要流派。管理人流派的差异主要区别于收相对指数的最大回撤也更大；收益率上主动指数增强基金的核心竞争力探讨。主要对三大能力进行探讨：超额收益的稳定性、相对基建与测算均基于申万宏源研究客观研究，可能存在模型失效等风险。本报告不涉及基金格、历史业绩、选股能力、风险偏好等因素，对基金业绩可能造成的影响。报告内容仅供参考，投资者需特别关注官方基金披露信请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明权益量化研究请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第3页共38页简单金融成就梦想图1：公募量化权益基金的规模（亿元）以及管理人市占率 5图2：公募量化权益基金的前10大管理人演变情况（单位：亿元） 6图3：量化基金中各类指数增强产品的分布情况（含类指数增强，左轴单位：亿元） 7图4：四类指数增强基金滚动一年的平均超额收益率（相对全收益指数） 7图5：三类指数增强基金年度超额收益的分布图（2020年-2024年） 8图6：影响量化基金超额收益的三大因素 9图7：量化基金的四大投资决策流程 图8：沪深300指数增强基金的聚类结果（每一个节点代表一只基金，数字代表距 图9：与其他沪深300指增超额相关性最高和最低的10只产品 图10：不同背景基金经理在年化超额与相对最大回撤的比较 图11：易方达上证50增强的净值走势以及行业超低配情况 图12：易方达上证50增强在板块行业中的收益拆分 图13：兴全沪深300指数增强的净值走势以及行业超低配情况 20图14：兴全沪深300指数增强在板块行业中的收益拆分 21图15：富荣沪深300增强的净值走势以及行业超低配情况 22图16：富荣沪深300增强在板块行业中的收益拆分 23图17：根据行业风格因子暴露情况做策略划分 23图18：管理人在沪深300/中证500指数增强基金的因子暴露情况 26图19：根据指数的市场环境做划分 27图20：三类指数增强基金在不同市场环境下的年化超额收益 27图21：管理人旗下指数增强基金在不同风格市场下的超额收益分位数 29图22：滚动一年超额收益的均值以及标准差 图23：三只基金的滚动一年超额收益走势 图24：滚动一年相对基准最大回撤的均值以及标准差 图25：投资策略有效独特性的识别 图26：等权持有三大核心竞争力指标靠前的基金 权益量化研究请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第4页共38页简单金融成就梦想表1：三类指数增强基金的超额收益均值以及分化度 8表2：指数增强基金的平均打新收益 9表3：规模靠前沪深300指数增强基金的相关性数据 表4：主动基金经理管理的指数增强基金 表5：不同背景基金经理管理的指数增强基金在收益风险特征上的比较 表6：不同背景基金经理管理的指数增强基金在因子暴露上的比较 表7：易方达上证50增强的收益风险特征以及风格因子风格暴露 表8：兴全沪深300指数增强的收益风险特征以及风格因子风格暴露 表9：富荣沪深300增强的收益风险特征以及风格因子风格暴露 22表10：沪深300指增基金的代表产品（根据因子暴露值以及稳定性的划分）....24表11：中证500指增基金的代表产品（根据因子暴露值以及稳定性的划分）....25表12：中证1000指增基金的代表产品（根据因子暴露值以及稳定性的划分）..25表13：规模靠前的三类指数增强基金在不同市场环境下的年化超额收益分位数..28表14：在不同市场环境下超额收益稳定性相对较高的指数增强基金 28表15：超额收益稳定性靠前的沪深300指数增强基金 表16：超额收益稳定性靠前的中证500指数增强基金 表17：超额收益稳定性靠前的中证1000指数增强基金 表18：相对基准最大回撤控制能力靠前的沪深300指数增强基金 表19：相对基准最大回撤控制能力靠前的中证500指数增强基金 表20：相对基准最大回撤控制能力靠前的中证1000指数增强基金 表21：投资策略的有效独特性靠前的沪深300指数增强基金 表22：投资策略的有效独特性靠前的中证500指数增强基金 表23：投资策略的有效独特性靠前的中证1000指数增强基金 表24：三大核心竞争力指标靠前的基金 表25：申万量化选股因子库 权益量化研究请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第5页共38页简单金融成就梦想2023年公募量化权益基金的规模创下新高，105家管理人布局量化国内首只指数增强基金为2002/11/8成立的华安上证180指数增强基金（2006/1/9变更为华安MSCI中国A股指数增强基金该基金在期初并非是通过量化的方式做增强，在投资策略中更偏基本面策略。首只严格意义上的量化基金为2004/8/27成立的光大核心，自此便正式拉开了中国公募量化基金帷幕。期初量化基金主要是以指数增强基金的形式呈现，例如成立较早的融通巨潮100AB、富国中证红利指数增强等，经过近20年的发展之后，公募量化权益基金的规模在23年年底创下新高，规模合计2949亿元，其中指数增强基金规模1595亿元，类指数增强基金70亿元，主动量化基金1284亿元。24Q1虽然规模有所下滑，但主要下滑的是主动量化基金，指数增强基金的规模无明显变动。2014年仅36家公募基金有量化权益产品，随着其他管理人的入局，前5/前10大管理人的市占率也在逐步降低，竞争加剧并于2020年达到低点，随后头部管理人开始发力，近几年前5/10大管理人的集中度开始回升。截止2024Q1已经有104家管理人布局量化权益基金，东证资管也在2024/5/21成立首只主动量化基金：东方红量化选股，自此已经有105家管理人布局量化。权益量化研究请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第6页共38页简单金融成就梦想规模前十大管理人名次变化频繁，但富国基金长期位居规模第一每一波市场行情的变化都会打乱管理人的规模排名，例如小市值因子的风口、基近十年出现在规模前十大管理人名单次数靠前的为：富国基金、长城基金、长信基金、景顺长城基金、华商基金、光大保德信基金以及华泰柏瑞基金等，其中富国基金自2019年以来一直位居规模榜首，近几年华夏基金、国金基金、万家基金、招商基金以及博道基金的规模名次都在快速上升。 指数增强基金在量化产品的占比创历史新高，其中沪深300指增、中证500指增的竞争更为激烈现有公募量化权益类基金中，指数增强基金（含类指增产品）是主要规模贡献者，截止24Q1的占比已经达到61.8%（规模合计1612亿元达到历史新高，因此本文后续也主要以指数增强基金作为分析样本。其中沪深300指数增强基金的规模为543亿元，中证500指数增强基金的规模为514亿元，也是目前竞争最激烈的两个赛道。注：此处的指增产品仅为量化基金经理所管理的产品在后续我们会单独讨论。权益量化研究请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第7页共38页简单金融成就梦想指数增强基金的超额难度排名：上证50指增>沪深300指增>中证500指增>中证1000指增虽然都是指数增强基金，但对标不同的指数在做超额收益的难度上仍然有一定的差距：以2020年以来的数据为例，每日滚动计算四类指数增强基金一年的超额收益率（相对全收益指数上证50指增的年化超额收益均值为1.90%，沪深300指增的年化超额均值为3.20%，中证500指增的年化超额均值为3.97%，中证1000指增的年化超额均值为7.97%。随着指数宽度的增加，指增产品的超额收益逐步扩大。权益量化研究请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第8页共38页简单金融成就梦想超额收益难度多由指数Beta决定，但超额收益的差距取决于管理人模型的有效性中证1000指增的整体超额会更高，但管理人在中证1000指增超额的分化度上面并没有更小或者更大。即为选哪个指数作为增强，决定了产品超额收益的大致空间，但管理人之间的超额收益差距仍然取决于自身模型的有效性，不会因为沪深300指增的产品收益更难做，导致管理人之间的超额收益分化度降低。从历年三类指增超额收益的分布图也可以验证，虽然中证1000指增超额明显更高，沪深300的指增超额更低（2021年除外，当年中证500指增的超额更低但三类指增产品超额收益的分布并没有明显的集中度差异。不过需要注意的是，指数增强基金近几年的超额收益变动较大，除了与市场环境有关，还有打新收益的影响。从下表可以看出，2019年-2021年的打新收益较高，特别是2020年，高参与率+高入围率+合适的基金规模沪深300指数增强基金的平均打新收益达到8.19%，中证500指数增强基金与中证1000指数增强基金的平均权益量化研究请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第9页共38页简单金融成就梦想打新收益也在6%以上。2022年之后打新收益较为薄弱，指数增强基金的超额受打新的影响较少。沪深300指数增强基金中证500指数增强基金量化基金超额收益的三大来源：投资能力*投资广度*投资机会若对量化基金超额收益的来源做归因，我们认为可以分为三块1）投资能力，即为管理人的投资模型有效性；（2）投资广度，当可投池的股票数量更多时，超额收益的空间会更大；（3）投资机会，当可投池的股票之间有明显分化时，超额收益机会更容易捕捉。其中（2）和（3）由指数本身的属性决定1）才是管理人可以决定的，具体到管理人的量化投资模型，量化投资的决策流程是怎样的？量化投资有哪些江湖流派？各管理人在量化策略上有哪些差异？接下来我们重点探讨。量化基金的四大投资决策流程在了解量化管理人的投资能力之前，我们需要先认知量化基金的投资决策流程，虽然不同量化基金在搭建模型的细节处理上差异较大，但在投资决策流程中我们整体可以分为归纳为四步：权益量化研究请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第10页共38页简单金融成就梦想（1）收益预测模型：即为因子库的构造以及具体的选股模型，决定超额收益的主要环节，也是流程中最重要的环节。因子库主要为基本面因子、量价因子、高频因子以及一些合成因子等构成，挖掘因子的方法目前以多因子、机器学习为主。（2）风险控制模型：在指数增强基金策略中尤为重要，主要对各类风险因子的敞口暴露进行控制，例如为市值风险、风格风险、行业风险以及个股风险等，较为常见的做法是采用Barra风险因子控制模型。风险控制模型的有效性在平时难以看出差异，但在风格切换市场环境中差异很明显，例如24年年初微盘股的崩盘，让部分风险敞口较大的量化基金面临大幅的超额回撤。（3）组合优化模型：该步骤主要是对股票进行赋权，部分管理人会通过ICIR的方法结合风险控制模型对股票进行赋权，部分管理人也会在这一步加入机器学习或深度学习进行赋权。但管理人在这一步的方法论上差异并不大，主要差异体现在参数的设置上，例如较为严格的管理人将因子暴露值控制在0.2倍标准差以内。（4）算法交易模型：该步骤主要是股票下单环节的细化，例如硬件设备的支持、引入如何降低交易成本的算法模型，由于公募量化基金的交易频率并不高，目前也只有少部分管理人在这个模块做得精细。收益预测模型的四类方法收益预测模型作为量化基金最重要的流程，在方法论上具体还可以分为四类：（1）基本面多因子模型：例如财务数据（估值、成长、盈利、质量等）、分析师预期等；（2）基于量价或另类数据的选股模型：技术面、文本、舆情、产业等数据等；（3）机器学习挖掘因子：主要是挖掘更复杂维度的因子；权益量化研究请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第11页共38页简单金融成就梦想（4）机器学习预测模型：常见的方法为特征工程，每个因子不是追求的线性关系，追求的是特征要足够多，便于与未来收益结合后训练得到模型参数，最后对未来收益进行预测。机器学习主要解决的是什么问题？近两年机器学习在量化投资中较为盛行，该模型的核心思想是运用人工智能模型更好的刻画市场的非线性特征，以及更迅速适应市场风格轮动。主要呈现的是两大亮点：（1）挖掘数据中的非线性关系，发现更独特的超额收益，解决部分因子拥挤的问题2）可以根据新的数据可以不断自身调整参数，及时适应市场变化。目前公募量化基金的主要流派管理人流派的差异主要区别于收益预测模型，我们可以将其分为五大流派：（1）基本面量化策略为主：重点挖掘基本面类因子，整合内外部投研资源，将产业及公司基本面的深度研究成果，数量化表达为可执行策略，更看重因子背后的投资逻辑，该方法在上证50、沪深300等指数增强基金中运用较多。代表管理人包括：中信保诚基金、国投瑞银基金、宏利基金以及东兴基金等。（2）机器学习挖因子：讲究全流程高度自动化，对因子背后的金融逻辑没有太多需求，通过机器学习在海量数据中挖掘有效的因子，重点在于因子库中因子数量的量级以及更新迭代速度。该方法在海外量化资管公司中非常流行，例如世坤投资WordQuant，其中国内具备代表性的基金经理为华夏基金的陈国峰（曾任世坤投资咨询有限公司(WorldQuant)中国区研究总监）。（3）机器学习/深度学习预测模型：在算法中输入原始数据，与股票的未来收益结合训练得到模型参数，追求样本内外表现均较好，对算力以及数据源的需求更高。代表性管理人有：国泰君安、国金、太平基金、华夏基金（孙蒙）等。（4）主观选因子或融入主动团队：在模型中会主观加入基金经理自己对市场的理解，或者在建模环节与公司主动团队联动，例如西部利得基金与中欧基金。（5）综合派：过往偏基本面策略，目前开始融入机器学习，例如长信基金、创金合信基金、博道基金等，大多数管理人目前属于综合派，只是每类侧重点不一样。除了投资方法论的流派，量化基金还需要关注哪些维度？不同于主动权益基金的投资方法论，量化基金的投资策略对于大多数基金投资者而言难以验证，因此在筛选的时候可以关注一下环节：（1）流派的差异：基本面量化注重背后的逻辑，更适合结构性行情；机器学习挖因子追求的是胜率，风险控制能力较强，追求绝对的宽度；特征工程属于技术派，能及时有效的学习市场遍历市场；（2）因子库的情况：数据的质量与数量、策略开发的质量与数量3）归因分析：模型中因子的构成情况、收益分布、风险暴露等，特别是在风险控制模型中的参数设置情况4）模型的迭权益量化研究请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第12页共38页简单金融成就梦想代能力：因子与模型都存在拥挤度以及时效性问题，优秀的量化团队会不停的迭代量化模型5）团队的分工：对研究员的考核、基金经理在产品中的核心竞争力6）对细节的处理：对常规因子的优化处理、因子赋权方式、组合构造、交易模型等7）硬件的情况：服务器、显卡的配置情况，特别是用到机器学习、深度学习的团队。聚类以及相关性结果：以沪深300指数增强基金的超额收益数据为例虽然按照投资策略的派系可以分为五大类，但并不是说这五大类的投资策略在业绩上有明显差异，或者说同一类策略下的不同管理人业绩有明显分化，流派只是方法论的使用，具体策略需要结合产品具体分析。以沪深300指数增强基金近两年的超额收益为例，采用聚类算法进行分析，若分为5类，所展现的结果为：（1）第1类的代表基金为易方达沪深300精选增强、富国沪深300基本面增强，两只产品均为主动基金经理管理；（2）第2类的代表基金为兴全沪深300指数增强、华夏沪深300指数增强、中信保诚量化阿尔法、富荣沪深300增强等，多为重视基本面因子的基金经理所管（3）第3类仅有马芳管理的国金沪深300指数增强；富国大盘价值，在大盘、价值以及质量因子中暴露更多；（5）剩余的都归为第5类，从下图可以看出，第5类还可以分更细，此处我们不做更深入的分类。权益量化研究请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第13页共38页简单金融成就梦想除了聚类之外，我们可以计算每只沪深300指增相对其他产品的超额收益相关性，以此观测产品在策略上的相似度以及独特性。与其他沪深300指增产品的超额收益相关性较高的是中金沪深300指数增强、新华沪深300指数增强、富国沪深300增强、博时沪深300指数增强以及宏利沪深300指数增强等；与其他沪深300指增产品的超额收益相关性较低的是富荣沪深300增强、易方达沪深300精选增强、兴全沪深300指数增强、华安沪深300量化增强、易方达沪深300量化增强等，其中前三只产品均为主动背景的基金经理在管理，富荣沪深300增强与其他沪深300指增产品的超额甚至为负相关，策略具备较强的独特性。我们也罗列出规模靠前的沪深300指增产品，以富国沪深300增强为例，与之相关性最高的为博时沪深300指数增强以及中金沪深300指数增强，与之相关性最低的是富荣沪深300增强、易方达沪深300精选增强，两只产品的基金经理均为主动基金经理。主动基金经理管理的指数增强基金在超额收益上独特性更强，除此之外我们也发现一些有意思的现象：（1）主动背景的基金经理申庆管理的兴全沪深300指数增强，与之超额收益相关性最高的是量化背景的基金经理提云涛、王颖管理的中信保诚量化阿尔法；（2）顾耀强作为主动基金经理管理的汇添富沪深300基本面增强，与之超额收益相关性最低的同样是主动基金经理管理的富荣沪深300增强，同是主动基金经理管理，但风格暴露差异明显；（3）采用主动基本面策略管理的易方达沪深300精选增强，与之超额收益相关性最高的同样是易方达旗下的易方达沪深300量化增强，不过该产品采用的是量化增强策略。权益量化研究请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第14页共38页简单金融成就梦想中证500指增以及中证1000指增都有类似的特征，此处就不再列举，从上述分析我们可以看出流派或者方法论的差异固然重要，但这并不能决定超额收益的方向，即使同一个流派或方法论下的基金产品在超额收益的走势上也可能差异较大，因此我们后续将重点对比不同指数增强基金在投资风格、投资策略上的差异。权益量化研究请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第15页共38页简单金融成就梦想主动背景的基金经理管理了哪些指数增强基金?主动权益基金经理管理的指数增强基金：主动基金经理管理指增产品并非个别现象，目前有12只指增产品由主动背景的基金经理所管理，在上证50、沪深300、中证500甚至中证1000中都有覆盖，其中张胜记管理的易方达上证50增强正是规模最大的指数增强产品。主动权益基金经理管理的类指数增强基金：除了下表的产品以外，部分主动基金经理管理的主动权益类基金在跟踪误差、行业偏离度、成分股占比等数据上与指数增强基金很相似。（1）例如与沪深300指数增强走势较为接近的产品有：王君正管理的华夏回报、劳杰男管理的汇添富价值精选、杨德龙管理的前海开源沪港深龙头精选等2）与上证50指数增强走势较为接近的产品有刘铭管理的银河君荣3）与中证500指增增强走势较为接近的产品有刘方正管理的鹏华睿投。但因为这些基金经理大多还管理了其他产品，且在产品投资策略中未明确以超越某指数为投资目标，因此本文不对这一类产品做具体分析。任职以来任职以来基金简称基金经理任职日2022-08-172022-01-12基金规模跟踪误差跟踪指数信息比率成分股偏离度 沪深300兴全沪深30 沪深300汇添富沪深300基本面增强A顾耀强2021-01-2034.86-4.30%0.35%85.74%2.50%-0.98 沪深300易方达沪深300精选增强A张胜记2沪深300 沪深300富国沪深300基本面精选A顾耀强2021-09-16李天翔2022-08-18何明,毛瑞翔两类基金经理管理的指增产品优劣势比较主动基金经理的优势在于深度研究，而量化基金经理的优势在于宽度研究，两类基金经理管理指数增强基金各自有什么优劣势，主要的差异点在哪里？我们通过对收益风险类指标、风格暴露类指标等维度进行刻画。权益量化研究请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第16页共38页简单金融成就梦想单纯从两类基金经理在指标均值上的数据看，得到的信息有限，一方面是主动基金经理管理的指数增强基金样本量较少，另一方面主动基金经理投资风格有差异，找到的共性信息较少。从整体情况看：主动基金经理在行业偏离度上更大；对指数的跟踪误差、相对指数的最大回撤也更大；收益率上主动基金经理管理上证50有一定优势，量化基金经理管理中证500更有优势。表5：不同背景基金经理管理的指数增强基金在收益跟踪指数上证跟踪指数上证50指数背景量化基金经理主动基金经理量化基金经理主动基金经理行业偏离度0.91%成分股占比90.89%85.跟踪误差2.87%4.72%3.54%4.76%4.27%信息比率-43.32%34.30%年化超额收益-1.60%相对最大回撤-2.38%-3.33%-2.67%BetaAlpha-2.24%0.67%-0.31%胜率(超额收益>0天数占比)51.92%53.99%53.35%上涨时的年化超额-13.60%-21.38%-17.25%-10.51%-21.04%从因子包括情况看：沪深300指增与中证500值增都暴露了分红因子，且量化基金经理暴露更明显；量化基金经理管理的上证50指增与沪深300指增对成长诉求特质波动率更低、市值下沉更多，主动基金经理对股票流动性要求更高、持仓股票短期反转因子暴露更多。表6：不同背景基金经理管理的指数增强基金在跟踪指数跟踪指数背景量化基金经理主动基金经理量化基金经理主动基金经理量化基金经理主动基金经理分红-6.13%-11.26%成长9.44%0.95%盈利1.36%4.75%8.分析师3.25%5.82%15.30%流动性4.31%4.79%0.83%7.45%-12.37%短期反转6.51%8.7市值-8.83%-5.04%-20.36%权益量化研究请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第17页共38页简单金融成就梦想以上表格仅计算的是23半年报与23年报的信息，不一定具备代表性，下图我们展示的是基金经理任职以来+30日（考虑建仓的影响）以来的年化超额与相对指数最大回撤。上证50指数增强基金中张胜记管理的产品更为出色，沪深300指数增强基金中申庆与郎聘成管理的产品也处于同类靠前水平，但主动基金经理管理的中证500增强基金优势并不突出。后续我们重点对三只产品的投资风格与策略做重点分析：易方达上证50增强（张易方达张胜记：代表产品易方达上证50增强张胜记于2005加入易方达基金，曾任职于指数与量化投资部，目前为基本面指数增强部总经理、基金经理，从业以来管理的产品以被动指数基金、指数增强基金为主，目前也管理了一只普通股票型基金易方达金融行业，代表产品为易方达上证50增强，同时还管理易方达上证50增强策略ETF。年的回撤较为明显，与基金经理长期超配食品饮料、低配非银金融相关；（2）对行业的超低配观点很明显，食品饮料、家电以及纺织服装等大消费行业长期超配，银行与非银金融主要长期低配，但21~22年对银行股有超配；16~22年超配医药，但23年之后选择低配；与较多主动基金经理的投资动态相似，23年开始加仓煤炭、石油石化以及家电等行业，也解释了产品从去年下半年超额收益快速回升的原因3）对股票的盈利和成长性要求更高，整体估值更高（下表的估值为EP、SP、BP、CFP权益量化研究请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第18页共38页简单金融成就梦想等指标23年之后股息率因子暴露更多，与加仓煤炭、石油石化、家电等行业有 具体指标/报告期2020063020201231202106302行业偏离度4.93%3.16%4.19%5.20%4.73 成分股占比80.00%82.65%跟踪误差7.32%6.19%5.62%4.42% 信息比率203.09%1 相对最大回撤-3.96%-3.91 Alpha21.13%胜率(超额收益>0天数占比)59.20%54.24%47.58%42.86%48.3 上涨时的年化超额-1.20%50.08%6.75% 下跌时的年化超额37.47%-23.78%-21.97 换手率21.4 分红-18.78%成长-1.78%0.16%2.59%0.32% 估值-36.76%-24.48%-26.38%-29.83%-19.88%-16 分析师6.50%9.44%-6.21%波动性 流动性5.73%2.39%0.24%4.35%3.05%6.52%长期动量37.51%41.42 短期反转31.16%3 权益量化研究请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第19页共38页简单金融成就梦想易方达上证50增强的换手率很低，年度单边换手率均值为30.95%，因此我们可以基于静态持仓去计算产品在板块行业中的收益贡献：（1）组合的主要收益来自于消费板块，23年以来周期板块的收益贡献开始上行3）从行业的超额收益情况看，超额收益较高的行业主要是：银行、食品饮料、商贸零售、石油石化、有色金属以及煤炭等，不过周期板块中的超额收益主要是23年之后的贡献。兴全基金申庆：代表产品兴全沪深300指数增强申庆目前管理了两只公募产品：兴全沪深300指数增强、兴全中证800六个月持有指数增强。产品投资策略是在总体行业均衡的前提下，控制下行风险，能在市场下跌时比指数跌的少，而市场好的时候，也能通过多样化的收益来源跟上上涨节奏。相较指数而言，申庆会适度偏向相对低估值、高股息、稳定成长、高质量的价值性行业和个股，这一点在下表的归因分析中可以验证，组合持仓的股息率更高、估值更低，组合更偏质量价值风格。除此之外，相对其他指数增强基金经理不一样的是，申庆在组合中会出现转债、大宗交易、定增等持仓，收益增厚策略更为多元化。兴全沪深300指数增强除21年二季度有明显超额收益回撤之外，其他时间相对沪深300全收益的超额收益较为稳健，21Q2造成超额回撤的主要原因也是产品低配电力设备行业；基金经理在煤炭、商贸零售、银行、汽车等行业长期超配，对有色、石油石化、电力设备、电子等行业长期低配，因此在风格上也归结为超配质量价值风格，低配周期成长风格。权益量化研究请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第20页共38页简单金融成就梦想 Alpha4.胜率(超额收益>0天数占比)52.80%51.69%42.74%59. 分红16.48%25.55%成长-1.67%-8.41%2.36%-15.54%-17.96%-19.35% 盈利-3.67%-4估值9.18%5.00%13.36% 分析师-10.66%-6.83%-6.86波动性12.42%2.59%0.55%9.52 流动性0.59%0.71%-2.54%-4.42%-7.27%-6.30%长期动量-9.00%-11.86%-10.92%-28.37%6.58 短期反转-0.25%-13.24%-34.86%6.27%-6.43 市值除医药板块以外，其他板块长期看都为组合贡献超额收益，而医药也正是基金经理选择低配的行业；虽然基金经理在大的周期风格中选择低配，但对煤炭行业长期超配，从超额收益的贡献看，基金经理选择超额的行业最终超额收益也更为突出，对自身能力圈的认知清晰。权益量化研究请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第21页共38页简单金融成就梦想富荣基金郎聘成：代表产品富荣沪深300增强与上面两位基金经理不一样的是，郎聘成最早管理的产品是主动权益基金，20年7月才接收管理指数增强基金，曾任锦泰期货宏观和化工研究员、金东矿业主持上市办公室工作、弘业期货投资咨询负责人及研究所所长、摩根士丹利华鑫基金另类投资小组副组长/专户投资经理/专户理财部副总监。2020年6月加入富荣基金，从背景看基金经理的主动投研属性更明显。对于基金经理的投资方法，我们大致归纳如下1）采用动态均衡配置的策略。首先是大类的均衡配置，把市场分成了消费、制造、科技和周期4个板块，希望在这4个板块里做到偏均衡的配置，不会在这4个大方向上做过度的暴露。（2）除了行业层面，个股选择要符合三方面的原则，第一个是符合产业的结构趋势，第二是估值水平相对合理，第三是具备核心竞争优势。（3）第一个符合产业结构趋势和第三个具备核心竞争优势，反映的是个股在经营层面的价值，而第二个估值水平相对合理，体现的是公司股票的价值，偏好持有具有竞争力，估值便宜，2～3年维度基于某一些原因有望带来业绩增长的股票。富荣沪深300增强在20~21年的超额收益非常突出，一方面是当时产品规模并不大，有一定打新收益；更重要的方面是产品超配食品饮料、电力设备等行业明显，在行业配置上获得超额；23年下半年之后超额收益有所回落，这也与超配医药、电主要是与行业调整有关，例如20~21年更偏高质量成长风格，22年之后长期动量因子负向暴露（与医药、电力设备的超配有一定关系）。权益量化研究请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第22页共38页简单金融成就梦想 具体指标/报告期2020063020201231202106302行业偏离度5.64% 成分股占比88.58%93.44跟踪误差10.60%8. 信息比率617.34%127.05%246.50% 相对最大回撤-4.17%-4.31 胜率(超额收益>0天数占比)60.00%55.93%58.06%62.18 分红-38.66%-27.01%-31.19 盈利9.55%44.98 分析师-4.28%15.65%22. 流动性16.50%长期动量60.90%49.98%39.25%-8.57%- 短期反转58.16%29.19%-3.52% 市值-0.43权益量化研究请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第23页共38页简单金融成就梦想从收益拆分结果看，基金经理任职以来绝对收益贡献较高的板块为消费以及先进制造，其中基金经理更擅长在食品饮料、非银金融行业中选取具备超额收益的股票。对于指数增强基金而言，除了因子的有效性对模型有绝对性的影响，因子的暴露情况也会直接影响超额收益的走势，以获取收益的角度为例，或放开因子敞口，或做因子轮动，因此我们从两个维度对指数增强基金进行分类：行业风格因子暴露的绝对值&行业风格因子暴露的稳定性。权益量化研究请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第24页共38页简单金融成就梦想第一象限：因子暴露的绝对值整体较高&长期看暴露的因子值有漂移。该类指数增强基金会适度放开因子敞口，且所暴露的因子有所变化，更偏放开敞口的因子轮动第二象限：因子暴露的绝对值整体较低&长期看暴露的因子值有漂移。该类指数增强基金虽然整体看敞口控制较严格，但细看每一期所暴露的因子还是有所变动，可以定义为小幅度的因子轮动策略。第三象限：因子暴露的绝对值整体较低&长期看暴露的因子值稳定。该类指数增强基金属于严格控制主流因子的暴露值，且每一期的稳定性都较强，通常与指数的走势较贴近，风险类指标会控制较好，收益是否靠前更多看因子的有效性。第四象限：因子暴露的绝对值整体较高&长期看暴露的因子值稳定。该类指数增强基金会适度放开因子敞口，且每一期所暴露的因子比较稳定，比如在沪深300增强中长期暴露低估值高股息因子，类似SmartBeta策略。以沪深300指数增强基金为例，观测每个象限中的代表基金1）因子暴露的绝对值与稳定性直接影响组合的回撤控制能力，例如第一象限的超额收益回撤控制能力弱于第三象限，同是因子暴露较多的第四象限在回撤控制上也优于第一象限2）从区间收益看，因子轮动慢慢做的第二象限会更高，但从信息比例看第三象限会占优；（3）第四象限在某些市场环境下会更占优。初步看沪深300指数增强基金的风险因子控制模型重要性较高，不仅影响回撤控制，长期看也会对收益率、信息比率等指标以具体的基金为例华商300智选、国金沪深300指数增强等更偏好做因子暴露以及轮动，在组合的收益风险特征上波动也会更大；第二象限属于风格轮动小仓位做的策略，例如上述提到的富荣沪深300增强，在每2年左右会有一定的偏好，与此相似的还有华夏网购精选等；诺安沪深300指数增强属于风险控制较为严格的产品，区间相对全收益指数的最大回撤仅-0.82%；国投瑞银沪深300量化增强在成长、盈利、低估值、分析师预期等因子上有稳定暴露。基金简称相对最大回撤今年以来基金规模基金经理宋海岸第一象限基金代码第二象限第二象限 95.65%004788.OF富荣沪深300增强A 72.46%008592.OF天弘沪深300指数增强69.57%002837.OF华夏网购第三象限孔宪政权益量化研究请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第25页共38页简单金融成就梦想&&稳定9.59%第四象限第四象限 中证500指数增强基金的结论与上述不太一致1）第一象限整体看回撤会更大，但收益上也可能更具备弹性2）第四象限区间年化超额会更高，部分因子为组合贡献的收益突出，例如华夏中证500指数智选暴露较多的为分析师因子、长期动量因子。中证500指数增强的因子暴露影响组合的回撤控制，但为组合超额收益带来的赔率也会更高。基金简称相对最大回撤基金经理第一象限基金规模今年以来区间基金代码第二象限 24.24%81.97%006729.OF万家中证500指数增强A 19.70%75.41%002311.OF创金合信中证500指数增强A第二象限 第三象限第四象限殷瑞飞刘钊,杨振建中证1000指数增强的样本较少，仅列举两个象限的代表基金作为参考：有代表第一象限的建信中证1000指数增强，在相对回撤上更大，但超额收益也突出；有代表第三象限的招商中证1000增强策略，收益以及风险指标都靠前。基金简称相对最大回撤基金经理黎海威今年以来基金规模第一象限基金代码第三象限第三象限钱亚婷权益量化研究请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第26页共38页简单金融成就梦想针对沪深300指数增强基金与中证500指数增强基金，我们以管理人为单位计算因子暴露情况1）华商基金、长城基金、长信基金以及西部利得基金在沪深300增强基金中因子暴露更多且有一定的因子轮动特征；诺安基金、中信保诚基金以及中泰资管在因子暴露上控制较为严格；（2）长城基金、西部利得基金以及光大保德信在中证500增强基金中因子暴露更多且有一定的因子轮动特征；易方达基金、宏利基金以及富国基金在因子暴露上控制较为严格。按照适应的市场环境做划分除了通过因子暴露识别各类指数增强基金的风格与策略之外，我们还可以通过对市场环境的适应性去做划分，主要从三个维度去识别：（1）所跟踪指数上涨或者下跌时获取超额收益的能力；（2）成长或者价值风格占优时获取超额收益的能力；（3）大市值占优或者小市值占优时获取超额收益的能力。权益量化研究请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第27页共38页简单金融成就梦想很难有指数基金能够兼得所有的市场环境：大多数指数增强基金在指数上涨时候获取Alpha的难度更大，一方面是指数大幅上涨时候往往由部分行业引领，当低配这些行业时难以获得超额；一方面指数增强基金的仓位最高为95%，收益上会打折扣。指数增强基金在成长/价值风格占优环境下Alpha的分布较为均衡，且负相关性比较强。大多数中证1000指数增强基金在大盘占优时有更多的Alpha，大多数沪深300指数增强基金在小盘占优时有更多的Alpha，这也是指数增强基金的一大特色，指数的Beta与指数增强基金的Alpha形成负相关性。以下我们列举规模靠前基金的信息1）富国沪深300增强的均衡性较强，兴全沪深300指数增强更适合大盘价值行情；（2）富国中证500在指数Beta较好、成长风格占优下表现更出色，华夏中证500指数增强在多环境下表现出色，且小盘成长行情下更突出；（3）万家中证1000指数增强更偏好小盘成长行情，富国中证1000指数增强对环境适应性较为均衡。权益量化研究请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第28页共38页简单金融成就梦想表13：规模靠前的三类指数增强基金在不同市场环境下的年基金规模基金规模42.8463.01%46.58%49.32%58.90%47.95%67.12%沪深30056.16%54.79%1.37%98.28.77%49.32%15.07%72.60%34.25%42.47%沪深345.21%68.49%68.49%53.42%41.10%80.82%沪深30083.56%21.92%91.78%基金简称价值占优;市值均衡指数强;成长占优;大盘占优基金经理李笑薇,方旻黎海威许一尊价值成长指数指数对标指数 富国中证500指数增强A74.24%34.85%71.21%37.88%59.09%53.03%中证500指数强华夏中证500指数增强A72.73%87.88%86.36%63.64%42.42%95 建信中证500指数增强A87.88%18.18%84.85%21.21%34.85%71.21%天弘中证500指数增强A80.30%7.58%39.39%48.48%33.33%48.48%中证500指数强;风格均衡; 83.33%23.81%78.57%21.43%26.19%76.19%指数强;成长占优;小盘占优乔亮41.9766.67%42.86%73.81%33.33%61.90%40.48%徐幼华,方旻,王保合78.57%40.48%83.33%23.81%76.19%38.10%指数强;成长占优;大盘占优90.48%14.29%97.62%7.14%指数强;成长占优;小盘占优69.05%38.10%59.52%52.38%据在特殊环境下表现尤为突出的基金，更多是因为因子暴露的结果，此处不做详细列举，我们重点观测在各类市场环境下超额稳定性相对较高的指数增强基金：例如跟踪300的富国沪深300增强、宏利沪深300指数增强、长信沪深300指数增强；跟踪500的南方中证500增强策略ETF等，跟踪1000的景顺长城量化小盘等。表14：在不同市场环境下超额收益稳定性相对较基金规模基金规模63.01%46.58%49.32%58.90%47.95%67.12%沪深60.27%43.84%63.01%43.84%58.90%47.95%54.79%60.27%56.16%60.27%67.1基金简称基金经理李笑薇,方旻宋海岸成长价值指数指数对标指数69.70%42.42%53.03%6262.12%56.06%78.79%40.91%63.64%63.64%中证50063.64%57.58%63.64%56.06%77.27%33.33%中证550.00%54.76%50.00%57.14%42.86%57.14%黎海威40.48%59.52%57.14%61.90%42.86%耿帅军,王阳峰40.48%66.67%64.29%左金保据在所有指数增强基金中，以管理人作为单位进行统计：兴证全球基金旗下的指增产品更适合大盘价值的市场，万家基金旗下的指增产品更偏好小盘成长行情，富国基金在各类市场环境下的超额更为稳定。权益量化研究请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第29页共38页简单金融成就梦想对于指数增强基金的核心竞争力，我们认为需要满足以下条件：（1）从投资者角度看该项能力很重要，例如直接关系到投资者的收益或者持有体验效果；（2）该项能力在不同产品里面具备可区分度，属于管理人自身决定的能力，例如影响指数增强基金超额收益三大影响因素中的模型能力；（3）只有少部分指数增强基金能够在该能力或者某指标上面突出。基于上述三个维度，我们筛选出三大能力进行探讨：超额收益的稳定性、相对基准最大回撤的控制能力、投资策略的独特性。衡量超额收益的稳定性一般采用的指标是信息比率，同时考虑了超额收益以及波动性，但也有部分基金超额收益并不高，紧贴指数也可能信息比率很高；同时也有可能部分基金在某些区间超额收益过高，导致的信息比率较高。我们对于超额收益稳定性的衡量方法主要采用以下计算方式：（1）计算指数增强基金相对全收益指数滚动一年的超额收益，每日计算，时间从2021年开始（适当剔除19年与20年的打新影响）；（2）计算滚动一年超额收益的均值x，滚动一年超额收益的标准差y，超额收益>0的占比记为超额收益的胜率z；（3）剔除x和y在同类排名后50%的基金，即为剔除超额收益的均值、超额收益的波动控制无法战胜中位数的基金；（4）在剩余基金中计算超额收益的稳定性=x*y/z。权益量化研究请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第30页共38页简单金融成就梦想对于沪深300指数增强基金而言，滚动一年的超额收益均值处于4%以上，则在同类已经位于前10%分位数水平；中证500指数增强滚动一年超额收益均值若在4%以上，也处于同类前10%分位数水平；中证1000指数增强滚动一年超额收益均值需要在9%以上，才能处于同类前10%分位数水平。三者在收益率均值分位数水平上差异较大，但在滚动一年超额收益标准差上面分化并不大，若滚动一年超额收益的标准差控制在3%以内，已经处于同类前30%水平。沪深300指数增强基金中，超额收益稳定性靠前的包含华夏网购精选、中信保诚量化阿尔法、东方沪深300指数增强等，三只产品在收益率上相对其他产品的优海通量化价值精选一年持有B中证500指数增强基金中，超额收益稳定性靠前的包含华夏中证500指数智选、海富通量化成长精选一年持有、国泰君安中证500等，其中华夏中证500指数智选在收益率上面优势明显。权益量化研究请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第31页共38页简单金融成就梦想海通量化成长精选一年持有B中证1000指数增强基金中，超额收益稳定性靠前的包含招商中证1000增强策略ETF、国泰君安中证1000指数增强、银华中证1000增强策略ETF等，两只产品均为ETF，在超额收益的标准差上相对更低，且超额收益均值也较为突出。权益量化研究请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第32页共38页简单金融成就梦想此处主要从风险端的角度考虑，对于最大回撤的控制能力我们主要考虑以下三个维度：滚动一年相对基准的最大回撤均值、滚动一年相对基准的最大回撤极端值、滚动一年相对基准的最大回撤波动情况。相对基准最大回撤控制能力=最大回撤均值*最大回撤极