指数增强如何突围?光大保德信朱剑涛:数据、模型与风险控制的三角平衡
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2025-05-08 16:43:21
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财联社5月8日讯(记者 吴雨其)今年以来,随着市场波动加剧与结构性机会的涌现,指数增强型基金迎来密集发行潮。Wind数据显示,截至2025年4月底,全市场指数增强基金数量已突破338只(不同份额合并统计),规模超2000亿元。

从新发基金方向看,指数增强型基金凭借“被动跟踪+主动增强”的双重特性成为近期资金布局的重要方向。Wind数据显示,截至4月30日,今年以来共有57只,远超去年同期发行数量(7只)。

然而,这类产品的业绩表现却呈现出一定分化:部分产品超额收益显著,另一些则面临“增强不增”的挑战。对此,光大保德信基金量化投资总监朱剑涛指出:“指数增强的核心在于能否构建有效的量化模型,数据源的多样性、因子的动态适应能力以及风险控制的严谨性,是拉开差异化的关键。”

朱剑涛拥有16年量化研究经验,2024年5月起担任基金经理,目前管理的中证500指数增强等产品长期业绩排名前列,其策略框架与实盘经验引起市场关注。近日,财联社记者与其展开深度对话,探讨指数增强的底层逻辑与未来机遇。

增强失效背后:同质化困局与突围路径

指数增强基金的收益来源可拆解为两部分:一是基准指数的贝塔收益,二是量化策略创造的阿尔法收益。理论上,通过选股、择时或衍生品工具实现超额收益都有可行性,但实践中,“增强”效果却高度依赖量化团队的硬实力。

数据上看,据财联社记者统计显示,全市场共338只指数增强基金,今年以来能实现超额正收益的共有274只,占比为八成,虽然大部分产品实现超额收益,但仍有部分产品跑输基准。

传统多因子模型依赖人工构建的静态因子库,一旦市场风格切换,模型容易失效。 “真正的增强需要模型具备自适应能力——既能挖掘市场长期规律,又能对短期变化做出动态响应。”

他进一步解释,传统多因子模型往往依赖人工构建的财务、估值等基础指标,这类因子在A股的稳定性性已明显减弱。此外,部分产品为控制跟踪误差过度约束行业、风格偏离,导致策略灵活性不足,牺牲了部分阿尔法空间”。

差异化增强需突破三重门槛:其一,数据源的广度和深度

“除传统行情、财务数据外,Level-2高频数据、另类数据(如产业链网络、研报文本)的加工能力至关重要。”朱剑涛介绍,他的团队测试过多种另类数据,最终仅保留产业链结构、分析师情绪等具备增量信息的类别,“许多数据虽然逻辑通顺,但要么噪音过高,要么没有显著增量,另类数据的选择需经过长期实盘验证”。

其二为因子的动态适应性

光大保德信的机器学习模型每年可挖掘约数百个低相关性因子,并结合过去一年的表现动态调整权重,朱剑涛表示,“市场风格切换时,模型反映虽会滞后,但后续能逐步跟随变化,避免僵化”。

其三,自研风险模型的精准度

对此,朱剑涛介绍道,“相比商用风险模型,我们自研开发的风险模型增加了‘国企属性’、‘信息确定性’等A股特有风险因子,在市场剧烈波动时预测风险更准确。”

“量化增强不是黑箱游戏,而是系统工程。从数据清洗到组合优化,每个环节的细节打磨决定了最终收益的可持续性。”朱剑涛总结道。

增强策略的进化:机器学习、动态加权与风险防御

在朱剑涛的投资框架中,指数增强并非简单的“多因子选股+风险约束”,而是通过量化工具实现全流程精细化控制。其核心策略可概括为三个层次:

第一层是数据与因子的“底层重构”。传统量价因子(如一个月反转、均线偏离)虽仍有选股能力,但收益稳定性不足。为此,团队引入机器学习模型,对相同数据源进行深度挖掘。

第二层是动态加权的“自适应机制”。朱剑涛强调,因子有效性会随市场环境变化而波动,固化权重有可能导致策略失效。光大保德信的解决方案是“月度动态调整”:基于过去一年因子的绩效表现,对表现稳健的因子赋予更高权重。

第三层是风险控制的“主动防御”。不同于多数公募产品依赖商用风险模型,朱剑涛团队自研的风险管理系统增加了两类A股特有约束:一是国企属性因子,二是信息确定性因子,在组合优化环节,模型会同步考虑交易冲击成本,避免因流动性不足导致价格扭曲。

基于机器学习的指增类策略,换手率较高,相应的对交易成本的敏感性也比较高;不过沪深300和中证500指数成分股的流动性都比较好,一般而言,10亿规模以下,流动性约束对产品收益的影响相对较小。朱剑涛补充道。

沪深300的配置价值: 攻守兼备的“核心底仓”

谈及正在发行的光大沪深300指增的标的指数,朱剑涛对沪深300的长期价值充满信心:“作为A股‘核心资产’的代表,沪深300兼具估值安全边际与政策催化空间,是指数增强的优质载体。”

从基本面看,沪深300成分股盈利稳定性突出。Wind数据显示,截至今年4月底,其近12个月股息率达3.5%,高于中证500与中证1000。2024年国企市值管理改革推进后,央企分红率有望进一步提升,并有望带来持续稳定的现金流。此外,指数行业分布均衡,金融、工业、信息技术三大板块形成互补,避免单一行业波动对组合的过度冲击。

政策面驱动亦不容忽视,未来国企估值重塑预期升温。朱剑涛分析称:“沪深300中国企权重占比超40%,在分红率提升、主业聚焦、并购重组等方面均有改善空间,这为量化策略提供了丰富的阿尔法来源。”以2025年一季度为例,尽管市场整体回调,但国企含量高的金融、公用事业板块表现抗跌,成为超额收益的重要贡献者。

对于市场担忧的“增强难度”,朱剑涛认为关键在于策略适配性:“沪深300成分股数量适中、流动性充裕,适合用量化工具捕捉细分机会。例如,通过产业链网络分析上下游关联企业的动量溢出效应,或利用文本分析捕捉分析师评级中的超预期信号。”

展望下半年,朱剑涛认为:“外贸环境可能导致风险偏好回落,但国内稳增长政策对冲下,沪深300的防御属性凸显。量化增强策略在低波环境中更容易累积超额收益,这也是当前布局的较佳时点。”

对于普通投资者,他建议关注两点:一是选择成分股数量多、行业分散的宽基指数,如沪深300、中证500;二是优先考虑历史超额收益稳定、风险调整后收益高的管理人。“量化增强不是短期博弈工具,其价值需在三年以上的周期中验证。”

在AI大模型技术席卷资管业的当下,朱剑涛保持审慎乐观:“大模型可以显著提升投研效率,但在直接生成投资信号上目前仍未有显著突破。量化投资的本质仍是理解市场规律,而非盲目追求技术复杂度。”或许,这种“敬畏市场、细节制胜”的态度,才会增加策略持续领先的可能。

数据来源:①产品排名来源自银河证券,截至2025/4/30。光大中证500指数增强近2/3年分别排名同类前13%(20/155)、前12%(15/125),该产品同类为增强规模指数股票型基金。基金经理任职期间未完全覆盖基金业绩的评价区间,朱剑涛自2024年10月26日起担任中证500指数增强基金经理。

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