公募量化的超额探索：一场有关协作、系统、价值的融合

作者：袁子

编辑：宫何

权益市场的复苏与震荡下，指数基金正在步入前所未有的高光时刻。

无论是连续三轮的A500的发行浪潮，还是沉寂多年的上证180重获发新，都成为镁光灯密集射向被动投资的征兆。

但主动与被动的此消彼长之间，仍然有一种易被市场忽视的产品类型，不但在近年来的市场下行中实现了回撤控制，更较对标指数跑出了明显的超额业绩，这正是体现为SmartBeta策略特征的指数增强基金。

招商基金量化投资团队旗下操刀的多只宽基指增产品正是这一现象的鲜明脚注。

截至2024年三季度末的Wind和定期报告数据显示，招商基金旗下指增产品（以A类为例）中的沪深300、中证500自成立以来均已实现接近40%的超额收益，而运行已达7年之久的中证1000指增的超额收益更是超过80%。

一方面，这与招商基金早在7年前就已围绕指数增强产品线开启的重点布局有关。

这一过程中，量化团队既通过风险模型控制跟踪误差同时，也通过融合了多因子、卫星策略的阿尔法模型持续挖掘超额机会，让产品收益拉开了与跟踪指数的领先距离。

另一方面，招商基金量化投资团队并不拘泥于传统量化所聚焦的动量因子，反而更多引入了公募行业所擅长的基本面分析，在多只指增产品业绩的归因溯源中，选股成为了最主要的超额来源。

01

各取长板

市场常言“主动的尽头是被动”，但一些指增产品却表达出了“源于指数、高于指数”的特征。

例如截至2024年三季度末的Wind数据显示，招商基金管理已接近8年的招商沪深300指数增强（A类、下同），自成立以来所获得的累计增长率达57.76%，较同期18.19%的业绩比较基准，实现了39.57%的超额收益。

在一些长期收益差强人意的宽指上，指增产品甚至表现出逆亏转盈的能力。

例如自2017年3月至2024年3季度末，中证1000指数累计回撤达-30.5%；但招商基金同期运作的招商中证1000指数增强成立以来的同期内却累计实现了49.77%的正增长，这也让其超额收益率高达80.27%。

这一成绩也让其在他同类中获得领先——该基金截至2024年3季度末的近5年来收益率达77.64%，在晨星同类41只基金中位列第9。

而近3年来的市场震荡中，该产品又通过-1.04%的低回撤，相较同期-21.56%的基准收益率斩获20.52%的超额收益，在晨星同类59只基金中排名第5。

面对时下流行的“被动为王”观念，招商中证A500指数增强基金基金经理王岩认为，主被动之间并非简单的取代关系，而将会互为补充。

这种“互补”，恰恰体现在招商基金对于指数增强产品的投资体系搭建上。

招商基金量化投资部总监王平介绍，指增产品的量化组合构建上，团队坚持致力于控制跟踪误差、行业与风格暴露的风控基础。

例如在控制跟踪误差上，遵循Barra风险控制模型，根据市场情况设定组合的行业暴露、风险因子暴露、跟踪误差、个股权重、换手率等多重约束，以有效地控制风险。

最终利用组合优化算法来确定股票组成及权重，目的在于约束条件下，寻找并实现投资的有效边界，最终保证较低跟踪误差与稳定超额收益之间的平衡。

更可控的跟踪误差看似侧重“防御”，如此虽然会缩小风格弹性，但相应会提升指增产品在更长周期中稳定捕获超额业绩的概率，这或许也是招商指增产品在中证500、中证1000等中小盘中获得长期超额的原因。

这正是王平的理念来源:一味的依靠偏离指数去攫取不稳定超额，是一种高难度冒险。

相反在其看来，指数基金第一任务仍是复制跟踪基准指数，即有效地控制跟踪误差，在此基础上想办法创造稳定超额。

为了应对量化模型的复杂性挑战，招商基金还自主开发了适用于指数增强的系统化平台——量化分析实验室（AQUA-LAB）。

招商基金量化分析实验室

AQUA-LAB的核心职能，在于辅助因子和策略研发的全流程管理，包括Smart Beta指数、指数增强策略的研发管理，为指数增强策略研发管理形成有效支撑。

通过这一机制，投资团队可实现单策略、指数策略以及指数之间的对比分析，包括并不限于净值走势叠加、行业暴露对比、风格暴露对比、风险暴露对比等。

针对不同类型的宽指增强上，招商基金的量化模型并非一招通吃，而也会因地制宜的应用更具针对性的方法论。

例如面对成分券较多的中证1000、国证2000等指数，会较多采取量化选股，即以较小人力资源覆盖全部成份股，以此提高策略有效性。

虽然更多的成分股数量会增加量化模型的复杂性，但其背后具有更广泛的行业分布，也在一定程度上提供了更大的策略选择空间。

再如针对中证500为代表的成分股数量居中，且兼具成长创新风格的指数，模型更偏好估值适中，具有一定成长能力与盈利能力，且市场资金介入率有限的标的。

而围绕成分股数量相对更少的沪深300等指数，量化模型将更加看重公司财务数据等基本面信息，并给予质地突出标的以更高权重。

02

超越来源

基于团队各自长板所搭配构建的Smart Beta方法论，以及量化投资的系统化表达，是招商基金指增产品成就超额成绩的内因。

具体到指数增强的“进攻端”，招商基金指增产品通过多因子量化增强模型、卫星策略等模式共筑的阿尔法模型，去寻求超额收益的机会。

但不同于主要挖掘市场动量因子的传统量化，在招商基金的多因子量化增强模型中，更多引入了公募行业所擅长的价值分析因子，聚焦权重股的基本面比较。

例如当中包含并不限于价值指标（市盈率、市净率）、成长指标（收入增长率、利润增长率）、盈利指标（ROE）、运营指标（存货周转率）等估值或基本面指标。

“招商基金量化投资团队专注于基本面因子研究，基本面因子以上市公司财务数据为基础进行构建，是基本面研究和量化研究的有机结合。”王平认为相比其他模式，基于基本面因子构建的模型具有逻辑清晰、易于归因等优势。

当然，价值因子的使用仍然遵循着量化方法论——即在实际模型构建中，会进一步利用统计分析，筛出针对不同市场环境的有效因子，定期对模型的有效性进行检验和更新，用以反映市场变化。

多因子“打底”的基础上，引入更具灵活性的卫星策略，成为招商基金增厚指增超额业绩的另一法门。

该过程中，招商基金会根据指数适当性来对股票池精选、深度学习等策略进行融合。

例如股票池策略中，研究员预期数据作为单因子一直较为有效，为了提升研究员及舆情信息的时效性，将其作为股票池实时更新，并以此为基础采取增强策略；

同时开发了适用于公募的深度学习模型，通过大规模量价数据来训练因子，在与传统模型形成低相关性的基础上，成为了卫星策略的补充。

多层次构建的阿尔法模型的有效性，是招商基金量化投资团队对于超额收益的认知的一种输出。

一方面是团队对阿尔法空间的乐观坚持，尤其在被动产品当道的当下，保持对超额收益可能性的信任更加重要。

“我们相信A股市场会越来越有效，但主动的空间依然很大。”王岩指出，“行业增速从过去的两位数到现在，仍然属于中高速发展水平，会有许多新兴行业以及结构调整出现，不同于世界成熟经济体比较清晰的市场格局，主动、超额仍然还有很大的空间与可能。”

另一方面则体现在对价值、趋势等差异化方法论的结合。

正如招商中证500指数增强的基金经理邓童所言，其增强构成来自于偏静态的价投策略与偏动态的趋势策略的结合，既争取公司质地较好、估值较低，低估值的标的，也强调根据根据市场风格变化对于价投框架的补充。

在稳定超额的持续贡献下，招商基金旗下多只宽基指增产品也获得规模上的增长。

资管风铃统计截至2024年3季度末的Wind数据发现，招商旗下沪深300、中证500等权重、中证1000三只指数增强基金的规模分别达17.81亿元、13.08亿元、16.48亿元，分别已是3年前同期的4.2倍、7.7倍和13.2倍。

倍数级的快速扩张，折射了指增产品的市场认可，同样隐喻着未来的更多挑战。

“当然随着市场越来越有效，获得超额的难度会不断提高，这需要行业做出更多努力的去挖掘。”王平坦言。

（转自：资管风铃）

海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP