20260302-国金证券-公募指增及量化基金经理精选系列十一_多元策略差异运作_厚积薄发行稳致远_15页_2mb

> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 公募指增及量化基金经理精选 # 系列十一 国金金融产品研究 分析师：张慧 (执业S1130515080002) zhang_h@gjzq.com.cn # 多元策略差异运作，厚积薄发行稳致远 2026年以来，量化策略基金整体运行环境良好，截止2月13日，今年以来除中证500指数相对强势导致相关产品超额获取难度提升以外，其余主要宽基指数增强类别均实现正超额。其中，国证2000、中证1000、沪深300等指增基金的超额收益相对领先。从阶段性表现来看，1月初受科技成长及周期资源板块持续走强影响，市场风格阶段性偏向中小盘及相关热点，导致中证500、中证1000、中证2000、国证2000等指增基金遭遇普遍性超额回撤，但本轮回撤幅度相对有限，自1月中旬起便陆续进入超额修复阶段，最终普遍实现了正超额回报。 本篇专题将继续延续之前《公募指增及量化基金经理精选》系列专题中对于公募量化基金经理的多角度刻画亮点，进一步聚焦兴业基金楼华锋、人保资产刘石开、国联基金王喆、易方达基金殷明、华夏基金袁英杰等5名投资框架体系各有特色的基金经理（按照姓名拼音字母顺序，下同）。我们将综合这5名基金经理的量化体系特点、风险控制制度、投研团队现状以及产品绩效表现等多个维度进行深度研究，并结合历史持仓明细数据进行全面分析和特征刻画，以供投资者参考。 楼华锋（兴业基金）：主张把握市场的长期投资规律，依托长期数据训练的模型，整体组合体现出一定的价值属性。阿尔法选股模型由加权周期、加权方法与预测周期有所差异的多个线性与非线性子模型综合构成，为了防止预测过度极端，达到平衡预测能力与风险管理的目标，基金经理也在模型训练端和组合优化端进行了一系列的迭代。实际运作来看，代表产品兴业聚利、兴业中证500指数增强在合理的风险暴露下均实现了稳健持续的超额回报。 刘石开（人保资产）：采用多策略框架，子策略包含价值红利策略、盈利质量策略、成长股策略、以及量价相关策略等四套不同风格模型，突出各子策略的方法论特征，以投资组合长期风险收益比（卡玛比率）最优化为目标，为各子策略确定基础权重，并根据近一年左右市场的风格演变，对子策略权重进行战术性调整。实际运作来看，代表产品人保中证800指数增强成立以来实现了相对稳健的超额。 王喆（国联基金）：通过指增产品为投资者提供工具化配置选择，并通过主动量化产品提供更具弹性与灵活性的策略补充。指增品种均采用统一框架，基本通过自动化的形式进行特征挖掘和特征筛选，利用深度学习多模型分散化运作。模型采用滚动训练的方式，通过较长的训练周期学习中长期规律。实际运作来看，代表产品国联沪深300指数增强成立以来实现了相对沪深300全收益指数的稳健超额。 殷明（易方达基金）：采用系统化且分层清晰的多策略框架体系，核心围绕基本面与统计套利两大策略类别展开，并辅以卫星策略进行有效补充。每个策略模块下进一步包括多个子策略，策略权重主要根据该策略过往业绩表现以及样本外预期兑现率综合决定，采用不同策略样本外预期信息比率进行加权，是一套充分分散化与多样化的体系。实际运作来看，代表产品易方达中证1000指数量化增强成立以来各个年份均实现了正超额，展现出较好的超额收益持续性和适当弹性。 袁英杰（华夏基金）：采用以价值投资为核心逻辑驱动下的中低频多因子选股框架，通过盈利、估值、分析师与量价四大类因子的系统结合，强调模型长期有效性。重视因子本身的通识性，选择目标并非追求短期最高效的因子，而是筛选那些在不同行业与市场阶段中均表现相对稳定的指标。实际运作来看，代表产品华夏沪深300指数增强紧密跟踪基准指数，实现了相对稳定的超额表现。 # 风险提示 海外降息进程不及预期、国内政策及经济复苏不及预期等带来的股票市场大幅波动风险。 基金相关信息及数据仅作为研究使用，不作为募集材料或者宣传材料。本文涉及所有基金历史业绩均不代表未来表现。 # 内容目录 楼华锋（兴业聚利、兴业中证500指数增强） 3 刘石开（人保中证800指数增强） 6 王喆（国联沪深300指数增强） 8 殷明（易方达中证1000指数量化增强） 10 袁英杰（华夏沪深300指数增强） 12 风险提示. 14 # 图表目录 图表1：宽基指增阶段平均超额表现（截至2026.2.13） 3 图表2：今年以来宽基指增累计超额（截至2026.2.13） 3 图表3：基金经理量化投资特点（按照姓名拼音字母顺序） 3 图表4：基金经理在管产品（截至2026.2.13） 4 图表5：代表产品管理期累计收益（截至2026.2.13） 4 图表6：代表产品阶段风险收益指标（截至2026.2.13） 4 图表7：代表产品管理期行业偏离度（%） 5 图表8：代表产品管理期成分股偏离度（%） 5 图表9：代表产品管理以来换手率（倍） 5 图表10：代表产品相对因子暴露 5 图表11：代表产品相对因子收益 5 图表 12：基金经理在管产品(截至 2026.2.13) 6 图表 13：代表产品管理期累计收益(截至 2026.2.13) 图表 14：代表产品阶段风险收益指标(截至 2026.2.13) 图表15：代表产品管理期行业偏离度（%） 7 图表 16：代表产品管理期成分股偏离度 (%) 图表17：代表产品管理以来换手率（倍） 7 图表18：代表产品相对因子暴露 7 图表19：代表产品相对因子收益 7 图表20：基金经理在管产品（截至2026.2.13） 8 图表 21：代表产品管理期累计收益(截至 2026.2.13) 8 图表 22：代表产品阶段风险收益指标(截至 2026.2.13) 图表23：代表产品管理期行业偏离度（%） 9 图表24：代表产品管理期成分股偏离度（%） 9 图表25：代表产品管理期换手率（倍） 9 图表26：代表产品相对因子暴露 9 图表27：代表产品相对因子收益 9 图表 28：基金经理在管产品(截至 2026.2.13) 10 图表 29：代表产品管理期累计收益(截至 2026.2.13) 10 图表 30: 代表产品阶段风险收益指标 (截至 2026.2.13) 图表 31：代表产品管理期行业偏离度 (%) 11 图表 32：代表产品管理期成分股偏离度 (%) 11 图表33：代表产品管理期换手率（倍） 11 图表34：代表产品相对因子暴露 12 图表35：代表产品相对因子收益 12 图表 36：基金经理在管产品(截至 2026.2.13) 12 图表 37：代表产品管理期累计收益(截至 2026.2.13) 12 图表 38：代表产品阶段风险收益指标(截至 2026.2.13) 13 图表 39：代表产品管理期行业偏离度 (%) 13 图表40：代表产品管理期成分股偏离度（%） 13 图表41：代表产品管理以来换手率（倍） 14 图表42：代表产品相对因子暴露 14 图表43：代表产品相对因子收益 14 2026年以来，量化策略基金整体运行环境良好，截止2月13日，今年以来除中证500指数相对强势导致相关产品超额获取难度提升以外，其余主要宽基指数增强类别均实现正超额。其中，国证2000、中证1000、沪深300等指增基金的超额收益相对领先。从阶段性表现来看，1月初受科技成长及周期资源板块持续走强影响，市场风格阶段性偏向中小盘及相关热点，导致中证500、中证1000、中证2000、国证2000等指增基金遭遇普遍性超额回撤，但本轮回撤幅度相对有限，自1月中旬起便陆续进入超额修复阶段，最终普遍实现了正超额回报。 图表1：宽基指增阶段平均超额表现（截至2026.2.13） 类别 2024年平均 超额收益 2025年平均 超额收益 2026年以来平均 超额收益 沪深300指增平均 1.28% 3.98% 1.42% 中证A500指增平均 - 5.15% 0.72% 中证500指增平均 2.35% 3.26% -1.18% 中证800指增平均 1.63% 2.31% 0.32% 中证1000指增平均 5.22% 10.73% 1.60% 国证2000指增平均 5.52% 13.05% 1.94% 中证2000指增平均 3.33% 13.50% 0.86% 上证50指增平均 -0.72% 5.72% 1.13% 来源：Wind，国金证券研究所 图表2：今年以来宽基指增累计超额（截至2026.2.13） 来源：Wind，国金证券研究所 本篇专题将继续延续之前《公募指增及量化基金经理精选》系列专题中对于公募量化基金经理的多角度刻画亮点，进一步聚焦兴业基金楼华锋、人保资产刘石开、国联基金王喆、易方达基金殷明、华夏基金袁英杰等5名投资框架体系各有特色的基金经理（按照姓名拼音字母顺序，下同）。我们将综合这5名基金经理的量化体系特点、风险控制制度、投研团队现状以及产品绩效表现等多个维度进行深度研究，并结合历史持仓明细数据进行全面分析和特征刻画，以供投资者参考。 图表3：基金经理量化投资特点（按照姓名拼音字母顺序） 姓名 基金公司 量化体系特点 核心Alpha模型 多因子选股模型体系 风险模型及组合优化 量化团队 大类因子种类 因子挖掘方式及特征 楼华锋 兴业基金 纯量化,多策略框架 多个线性与非线性子模型分仓,使用的因子较为相似。 实盘应用中,因子数百个,其中,兴业聚利更侧重传统基本面因子,中证500增强则更偏重价量因子。 既有传统人工构建,也有通过深度学习挖掘的因子。 在Barra风险模型的基础上,补充特定风险因子,对于不同组合可能暴露的风险进行精细化管理,行业偏离限制在1%至1.5%之间,风格偏离控制在0.3倍标准差以内。 8人,被动指数基金经理2人、指增基金经理2人、主动量化基金经理2人,研究员2人。 刘石开 人保资产 量化+主观,多策略框架 包含价值红利、盈利质量、成长股、以及量价等四套模型。以组合长期风险收益比最优化为目标,确定子策略基础权重。根据近一年市场风格演变,对权重进行战术性调整。 涵盖基本面因子和量价因子。 人工挖掘为主。 主要通过策略多样化来平衡风险。 2名基金经理及1名基金经理助理,团队整体研究合作共享。 王喆 国联基金 纯量化,机器学习 深度学习多模型,大部分产品使用3、4个神经网络模型,但不同产品之间具体选择的子策略会有所差异。 实盘使用到的入库特征4000个左右,不同策略使用的特征有所不同。 基本通过自动化的形式进行特征的挖掘和特征的筛选。 自建风险管理模型,不断补充基于中国市场特殊性的风险因子,目前约束上百个维度,包括但不限于股息率、高频量价类信息、ETF成分股信息、以及不同涨跌停限制的股票偏离等,均会进行差异化控制。 12人,指数增强团队4人,负责标准指增产品的运作和模型开发;量化选股团队3人,主要负责主动量化类策略以及固收+策略;ETF团队2人;FOF团队2人;专户团队1人,做衍生品策略。 殷明 易方达基金 纯量化,多策略框架 核心基本面与统计套利策略,辅以卫星策略。每个策略模块下包括多个子策略,策略权重主要根据过往业绩表现以及样本外预期兑现率综合决定,采用不同策略样本外预期信息比率进行加权。 基本面、时序量价及非结构化数据。入库标准强调因子要求在全市场及不同风格域中至少表现一致,并根据不同域的因子强度动态调整阈值。 人工挖掘+机器挖掘 采用Barra模型进行风险控制,严控行业偏离和个股偏离,风格因子暴露约束在0.2倍标准差以内。 量化投资部共17位成员,9位基金经理及8名研究人员。分设两个专业组别,其中殷明在的组为因子组,因子组偏向传统量化,行业组偏基本面量化。 袁英杰 华夏基金 纯量化,传统多因子体系 以价值投资为核心逻辑驱动下的中低频多因子选股框架。 以盈利因子为主,其余包括估值、分析师与量价因子。重视因子本身的通识性,选择目标并非追求短期最高效的因子,而是筛选那些在不同行业与市场阶段中均表现相对稳定的指标。 人工挖掘为主。 主要控制申万一级行业偏离和权重股偏离,其中,沪深300指增行业偏离约束在2%以下,个股偏离约束在1.5%以下。 鼓励基金经理发展符合自身方法论的投资框架。 来源：兴业基金、人保资产、国联基金、易方达基金、华夏基金、国金证券研究所 # 楼华锋（兴业聚利、兴业中证500指数增强） 基金经理楼华锋主张把握市场的长期投资规律，依托长期数据训练的模型，整体组合体现出一定的价值属性。阿尔法选股模型由加权周期、加权方法与预测周期有所差异的多个线性与非线性子模型综合构成，为了防止预测过度极端，达到平衡预测能力与风险管理的目标，基金经理也在模型训练端和组合优化端进行了一系列的迭代。实际运作来看，代表产品在合理的风险暴露下实现了稳健持续的超额回报。 # 风险收益特征：保持有限跟踪误差，超额收益稳健持续 楼华锋先生，曾就职于东方证券研究所、光大证券信用业务部、方正证券研究所，曾任银河基金量化与指数工作 室负责人，2021年6月加入兴业基金任基金经理。目前共管理4只公募基金，截止2025年四季末，合计管理规模12.75亿元。从绩效表现情况来看，截至2026年2月13日，兴业聚利基本保持与偏股混基金指数 $5\%$ 左右的年化跟踪误差水平，是一只比较有代表性的偏股混基金指数增强策略产品，任职以来累计收益 $63.53\%$ ，按照 $95\%$ 对标指数考察产品超额情况，该产品任职以来年化超额 $6.56\%$ 。与此同时，任职以来超额最大回撤 $5.60\%$ ，整体超额回报稳健，在合理的风险暴露下获取阿尔法收益。兴业中证500指数增强任职以来年化收益 $10.51\%$ ，年化超额 $3.51\%$ ，管理该产品以来的三个完整年度，2023、2024、2025年均实现了相对中证500指数的正超额。 图表4：基金经理在管产品 (截至 2026.2.13) 基金代码 基金简称 成立日期 基金经理 任职日期 四季度管理规模(亿元) 015507.OF 兴业中证500指数增强A 2022-06-07 楼华锋 2022-06-07 5.87 001272.OF 兴业聚利A 2015-05-07 楼华锋 2023-10-24 6.28 022770.OF 兴业中证A500指数增强A 2025-01-23 楼华锋 2025-01-23 0.21 002668.OF 兴业聚丰A 2016-07-13 郭益均,楼华锋 2025-09-01 0.39 来源：Wind，国金证券研究所 图表5：代表产品管理期累计收益（截至2026.2.13） 来源：Wind，国金证券研究所 图表6：代表产品阶段风险收益指标（截至2026.2.13） 基金代码 基金简称 任职日期 任职以来 近一年 年化收益率 年化超额 年化跟踪误差 超额回撤 年化收益率 年化超额 年化跟踪误差 超额回撤 001272.OF 兴业聚利A 2023-10-24 22.58% 6.56% 5.77% 5.60% 35.99% 2.29% 5.33% 4.13% 015507.OF 兴业中证500指数增强A 2022-06-07 10.51% 3.51% 5.33% 9.37% 43.30% 6.78% 4.95% 5.92% 基金代码 基金简称 任职日期 近两年 2026年以来 年化收益率 年化超额 年化跟踪误差 超额回撤 年化收益率 年化超额 年化跟踪误差 超额回撤 001272.OF 兴业聚利A 2023-10-24 27.73% 3.49% 5.32% 5.60% 58.28% 0.22% 4.89% 1.26% 015507.OF 兴业中证500指数增强A 2022-06-07 30.57% 7.75% 5.69% 9.37% 97.00% -11.41% 6.72% 3.05% 基金代码 基金简称 任职日期 2025年 2024年 年化收益率 年化超额 年化跟踪误差 超额回撤 年化收益率 年化超额 年化跟踪误差 超额回撤 001272.OF 兴业聚利A 2023-10-24 31.91% 1.91% 5.40% 4.13% 12.05% 8.94% 6.22% 5.13% 015507.OF 兴业中证500指数增强A 2022-06-07 34.62% 7.25% 4.71% 5.92% 9.67% 4.54% 6.35% 9.37% 注：兴业聚利超额收益计算方式为基金净值增长率-95%*偏股混基金指数收益率，再进行年化换算。 来源：Wind，国金证券研究所 # 模型框架特点：多策略分散化投资，把握中长期规律 基金经理主张把握市场的长期投资规律，因此采用了基于3至5年加权周期的训练模型。由于A股市场历史上呈现“牛短熊长”的特征，从周期时间与收益回报两方面来看，价值投资策略往往更具优势。因此，依托长期数据训练的模型，整体上也体现出一定的价值属性。因子使用方面，所有模型（包括线性和非线性）所使用的因子均较为相似，涵盖传统人工构建的基本面、价量因子，以及通过深度学习挖掘的因子。在实盘应用中，因子数量可达数百个，其中，兴业聚利更侧重传统基本面因子，中证500增强则更偏重价量因子。 兴业聚利为偏股混基金指数增强策略产品，权益仓位水平对标偏股型基金的穿透仓位结果。通过综合卖方研究与自主优化还原全部偏股混基金持仓，构建的全复制组合与偏股混基金指数（885001）的年化跟踪误差基本能够保持在约 $3\%$ 左右，实现了很好的跟踪效果。 阿尔法选股模型方面，由多个线性与非线性子模型分仓构成，各个子模型的核心差异主要在于加权周期、加权方法与预测周期。线性模型虽然拟合能力较弱，但样本外稳定性较高，对极端风险的抵御能力较强。非线性模型预测能力较强，但相对黑盒且在极端市场下可能出现预测结果过于集中、风险失控的问题。因此，两类模型实盘综合使用，而且，基金经理也会通过适当调整模型权重的方式控制风险。另外，为了防止预测过度极端，达到平衡预测能力与风险管理的目标，基金经理也在模型训练端和组合优化端进行了一系列的迭代。兴业聚利与兴业中证500增强采用的同样的阿尔法选股模型框架，仅由于选股域的差异，在因子侧重和预测周期上有所不同。 # 代表产品运作特征：精细化风控，组合倾向兼具基本面与低估值标的 - 风险模型和组合优化：在Barra风险模型的基础上，补充特定风险因子，对于不同组合可能暴露的风险进行精细化管理，行业偏离限制在 $1\%$ 至 $1.5\%$ 之间，风格偏离控制在0.3倍标准差以内。由于兴业聚利对标偏股混基金指 数，该指数无具体成分股明细数据，因此，使用沪深300指数替代兴业聚利基准指数，对应统计数据与实际情况或存在一定偏差。从运行结果来看，兴业聚利任职以来报告期相对沪深300指数平均行业偏离度 $2.02\%$ ，平均成分股偏离度 $0.59\%$ ；兴业中证500指数增强任职以来报告期平均行业偏离度 $1.16\%$ ，平均成分股偏离度 $0.83\%$ ，很好地控制了产品相对于各自基准指数的偏离。 图表7：代表产品管理期行业偏离度 $(\%)$ 来源：Wind，国金证券研究所 图表8：代表产品管理期成分股偏离度 $(\%)$ 来源：Wind，国金证券研究所 - 换手率水平及变化：未剔除申赎影响估算，任职以来兴业聚利平均半年单边换手率2.55倍，与沪深300指增基金平均水平基本相当。兴业中证500指数增强平均半年单边换手率2.91倍，低于中证500指增基金平均。 图表9：代表产品管理以来换手率 (倍) 来源：Wind，国金证券研究所 - 因子暴露及贡献：从近年来各个报告期来看，兴业聚利和兴业中证500指数增强均呈现在价值因子上持续明显的正暴露特征，与阿尔法模型的训练特点相契合。与此同时，在质量因子、成长因子上也呈现持续的正向暴露，在规模因子、波动因子、流动性因子上持续负暴露，投资组合持续倾向于基本面良好、低估值、低波动、市场关注度有限的标的。在价值因子、成长因子上的正暴露，实现了相对持续的正回报。 图表10：代表产品相对因子暴露 因子相对暴露 兴业聚利 兴业中证500指数增强 2024年中报 2024年年报 2025年中报 2024年中报 2024年年报 2025年中报 规模因子 -0.51 -0.54 -0.52 -0.18 -0.20 -0.18 Beta因子 -0.02 -0.12 -0.10 -0.07 -0.11 -0.21 价值因子 0.30 0.47 0.44 0.39 0.13 0.39 质量因子 0.63 0.77 0.68 0.43 0.18 0.15 成长因子 0.31 0.40 0.33 0.13 0.04 0.10 杠杆因子 -0.04 -0.03 0.07 -0.05 0.03 0.05 波动因子 -0.32 -0.52 -0.28 -0.14 -0.29 -0.30 流动性因子 -0.22 -0.47 -0.34 -0.01 -0.20 -0.12 动量因子 0.76 -0.20 0.14 0.40 -0.16 -0.11 来源：Wind，国金证券研究所 图表11：代表产品相对因子收益 因子相对收益 兴业聚利 兴业中证500指数增强 2024年中报 2024年年报 2025年中报 2024年中报 2024年年报 2025年中报 规模因子 -1.49% -1.08% 0.54% -0.36% -0.36% 0.19% Beta因子 0.10% 0.32% 0.06% 0.11% 0.17% 0.12% 价值因子 0.16% 0.84% 0.72% 0.09% 0.11% 0.64% 质量因子 0.04% 1.55% -0.02% -0.30% 0.13% -0.01% 成长因子 0.50% 1.19% 1.63% 0.19% 0.04% 0.47% 杠杆因子 0.03% 0.02% -0.05% 0.03% 0.00% -0.04% 波动因子 -0.96% -8.24% -3.26% -0.27% -3.48% -3.52% 流动性因子 -0.16% 0.68% 0.58% -0.02% 0.35% 0.20% 动量因子 -1.66% 1.11% -0.38% -0.18% 0.95% 0.30% 来源：Wind，国金证券研究所 # 量化团队及产品线特点：团队分工清晰，多产品定位布局 量化团队包含被动指数、指增量化、FOF，共8人。其中，被动指数基金经理2人、指增基金经理2人、主动量化基金经理2人，研究员2人。量化产品线主要包括中证500指数增强、中证A500指数增强、兴业聚利、以及量化固收+策略产品兴业聚丰。基金经理于2025年9月开始管理兴业聚丰， $20\%$ 的权益仓位主要配置防御风格，通过低波动、低换手、低估值、高股息等指标初步构建防御基础池，在此基础上利用阿尔法模型精选70-100只个股配置，追 求相对稳定回报。 # 刘石开（人保中证800指数增强） 基金经理刘石开采用多策略框架，子策略包含价值红利策略、盈利质量策略、成长股策略、以及量价相关策略等四套不同风格模型，突出各子策略的方法论特征，以投资组合长期风险收益比（卡玛比率）最优化为目标，为各子策略确定基础权重，并根据近一年左右市场的风格演变，对子策略权重进行战术性调整。实际运作来看，代表产品人保中证800指数增强成立以来实现了相对稳健的超额。 # 风险收益特征：紧密跟踪标的指数，追求稳健超额 刘石开先生，曾任海富通基金数量分析师、基金经理助理，财通基金投资经理，长城证券资产管理部投资经理，2024年3月加入中国人保资产公募基金事业部，9月起担任基金经理。目前共管理9只公募基金产品，合计管理规模31.80亿元（已披露2025年四季报的产品采用季报规模，新成立产品采用成立规模统计汇总）。从绩效表现情况来看，截至2026年2月13日，代表产品人保中证800指数增强成立以来累计收益 $30.39\%$ ，相对中证800指数年化超额 $6.11\%$ ，超额回撤 $5.75\%$ ，2025年和今年以来均实现了正超额回报，整体表现稳健。 图表12：基金经理在管产品 (截至 2026.2.13) 基金代码 基金简称 成立日期 基金经理 任职日期 管理规模 (亿元) 005953.OF 人保转型新动力A 2018-06-21 刘石开 2024-09-19 0.57 006573.OF 人保行业轮动A 2019-04-24 刘石开 吴若宗 2024-09-19 0.66 022513.OF 人保中证800指数增强A 2024-12-23 刘石开 2024-12-23 6.24 022811.OF 人保中证A500指数增强A 2025-03-28 刘石开 2025-03-28 10.95 022702.OF 人保核心智选A 2025-05-14 刘石开 2025-05-14 0.54 023871.OF 人保均衡智选A 2025-09-26 刘石开 2025-09-26 2.18 024741.OF 人保上证科创板综合指数增强A 2026-01-20 刘石开 2026-01-20 4.64 024231.OF 人保中证A50指数增强A 2026-01-21 刘石开 2026-01-21 2.21 026738.OF 人保创业板综合指数增强A 2026-02-11 刘石开 2026-02-11 3.82 来源：Wind，国金证券研究所 图表13：代表产品管理期累计收益（截至2026.2.13） 来源：Wind，国金证券研究所 图表14：代表产品阶段风险收益指标（截至2026.2.13） 基金代码 基金简称 任职日期 任职以来 近一年 年化收益率 年化超额 年化跟踪误差 超额回撤 年化收益率 年化超额 年化跟踪误差 超额回撤 022513.OF 人保中证800指数增强A 2024-12-23 24.75% 6.11% 5.62% 5.75% 24.88% 2.40% 4.13% 5.40% 基金代码 基金简称 任职日期 2026年以来 2025年 年化收益率 年化超额 年化跟踪误差 超额回撤 年化收益率 年化超额 年化跟踪误差 超额回撤 022513.OF 人保中证800指数增强A 2024-12-23 49.30% 16.06% 3.50% 0.57% 22.75% 3.84% 5.48% 5.75% 来源：Wind，国金证券研究所 # 模型框架特点：多策略、多风格模型，提升组合超额弹性 采用多策略框架，子策略为四套不同风格的模型，包含价值红利策略、盈利质量策略、成长股策略、以及量价相关策略。其中，价值红利策略，融合低波、估值与股息率因子，侧重熊市防御与绝对收益；盈利质量策略，以ROE为核心，结合现金流与分析师预期，精选基本面扎实、盈利能力较强的白马股；成长股策略，聚焦于业绩稳定且近期加速增长的公司，并纳入分析师预期边际变化作为佐证，把握由于基本面变化带来的成长性；量价相关策略，主要处理量价信息，采用了一些简单的非线性模型。基金经理根据不同产品的股票池特性，灵活配置与调整这些子策略，人保资产中证800指数增强目前使用了大约10个子策略。 最终组合通过动态加权合成，各子策略分仓落地。首先以投资组合长期风险收益比（卡玛比率）最优化为目标，为各子策略确定基础权重。在此基础上，会根据近一年左右市场的风格演变，对子策略权重进行战术性调整。例如，当市场环境更有利于价值红利风格时，便在之前确定的价值红利策略基础权重上进行一定超配。 通过多策略体系，选取长期表现较好的阿尔法源，最后把适合当前市场的策略进行适当超配，不适合的策略进行适当低配，形成最终的投资组合。该框架摒弃了将所有因子纳入统一模型的做法，更加突出各子策略的方法论特征，希望通过捕捉不同市场阶段的主导逻辑，从而获取更具弹性的超额收益。 # 代表产品运作特征：多样化平衡风险，风控效果良好 ·风险模型和组合优化：主要通过策略多样化来平衡风险。根据报告期全部持仓数据测算所得，人保中证800指数增强在成立以来的2025年中报行业偏离度为 $1.06\%$ ，平均成分股偏离度为 $0.22\%$ ，很好地控制了相对于基准指数 的偏离。 图表15：代表产品管理期行业偏离度 $(\%)$ 来源：Wind，国金证券研究所 图表16：代表产品管理期成分股偏离度 $(\%)$ 来源：Wind，国金证券研究所 - 换手率水平及变化：未剔除申赎影响估算，2025年上半年人保中证800指数增强半年单边换手率5.16倍，换手率水平高中证800指增基金平均水平。 图表17：代表产品管理以来换手率（倍） 来源：Wind，国金证券研究所 - 因子暴露及贡献：从管理期间报告期来看，人保中证800指数增强相对于中证800指数的风格因子暴露均相对有限，绝大多数风格暴露在0.1倍标准差以内。相对而言，在动量因子、质量因子、Beta因子上呈现小幅正向暴露，在规模因子、价值因子、杠杆因子上呈现小幅负向暴露，投资组合持续倾向于基本面良好、高动量的中小市值标的。 图表18：代表产品相对因子暴露 因子相对暴露 人保中证800指数增强A 2025年中报 规模因子 -0.22 Beta因子 0.05 价值因子 -0.10 质量因子 0.07 成长因子 -0.01 杠杆因子 -0.10 波动因子 0.03 流动性因子 0.04 动量因子 0.11 来源：Wind，国金证券研究所 图表19：代表产品相对因子收益 因子相对收益 人保中证800指数增强A 2025年中报 规模因子 0.23% Beta因子 -0.303% 价值因子 -0.16% 质量因子 0.00% 成长因子 -0.304% 杠杆因子 0.07% 波动因子 0.30% 流动性因子 -0.307% 动量因子 -0.30% 来源：Wind，国金证券研究所 # 量化团队及产品线特点：团队小而精，产品线布局全面 量化团队主要包括2名基金经理及1名基金经理助理，团队整体研究合作共享。产品线方面，公募产品共计10只，其中，指数增强产品5只，量化选股型产品5只。指数增强产品覆盖了包括中证500、中证A500、中证800、科创综及中证A50在内的主流宽基与特色指数。量化选股型产品包括对标中证800指数的人保核心智选、对标中证A500指数的人保均衡智选，以及人保转型新动力、人保行业轮动、人保红利智享等配置主题、风格等方向的差异化产品。 # 王喆（国联沪深300指数增强） 基金经理王喆通过指增产品为投资者提供工具化配置选择，并通过主动量化产品提供更具弹性与灵活性的策略补充。指增品种均采用统一框架，基本通过自动化的形式进行特征挖掘和特征筛选，利用深度学习多模型分散化运作。模型采用滚动训练的方式，通过较长的训练周期学习中长期规律。实际运作来看，代表产品国联沪深300指数增强成立以来实现了相对沪深300全收益指数的稳健超额。 # 风险收益特征：超额收益稳健，回撤控制较佳 王喆先生，2015年1月至2022年4月历任中邮创业基金创新业务部基金研究员、权益投资部基金经理，2022年4月至2023年9月历任中信建投基金特定资产管理部投资经理、多元资产配置部投资经理。2023年9月加入国联基金，现任多策略投资总监兼多策略投资部总经理。目前共管理11只公募基金产品，截止2025年四季末，合计管理规模37.02亿元。从绩效表现情况来看，截至2026年2月13日，代表产品国联沪深300指数增强成立以来累计收益 $26.39\%$ ，年化超额 $4.93\%$ ，剔除建仓期影响超额回撤始终保持在 $3\%$ 以内，而且，与沪深300全收益指数相比，该产品成立以来依然实现了稳定超越，整体超额表现稳健。 图表20：基金经理在管产品 (截至 2026. 2. 13) 基金代码 基金简称 成立日期 基金经理 任职日期 四季度管理规模(亿元) 006123 OF 国联高股息精选A 2019-09-26 杜超王喆 2024-05-29 4.56 020748 OF 国联智选先锋A 2024-06-04 陈薪羽王喆 2024-06-04 3.82 021051 OF 国联中证500指数增强A 2024-08-13 陈薪羽王喆黄磊鑫 2024-08-20 0.76 022309 OF 国联沪深300指数增强A 2024-11-26 王喆赵菲黄磊鑫 2024-11-26 2.58 023911 OF 国联上证科创板综合指数增强A 2025-06-04 王喆黄磊鑫 2025-06-04 2.68 013561 OF 国联匠心优选A 2021-11-02 王喆杜超 2025-09-05 2.54 006314 OF 国联策略优选A 2019-05-08 王喆叶天垚 2025-09-05 10.11 024254 OF 国联中证800指数增强A 2025-09-23 王喆黄磊鑫 2025-09-23 1.01 024081 OF 国联稳健添益A 2025-09-29 杨宇俊王喆叶天垚 2025-09-29 3.32 025426 OF 国联中证港股通综合指数增强A 2025-11-05 梁勤之陈薪羽王喆 2025-12-09 3.21 024945 OF 国联稳健鑫益A 2025-12-23 王喆韩正宇叶天垚 2025-12-23 2.43 来源：Wind，国金证券研究所 图表21：代表产品管理期累计收益（截至2026.2.13） 来源：Wind，国金证券研究所 图表22：代表产品阶段风险收益指标(截至 2026. 2. 13) 基金代码 基金简称 任职日期 任职以来 近一年 年化收益率 年化超额 年化跟踪误差 超额回撤 年化收益率 年化超额 年化跟踪误差 超额回撤 022309.OF 国联沪深300指数增强A 2024-11-26 20.15% 4.93% 4.54% 4.72% 22.33% 4.82% 2.62% 2.23% 基金代码 基金简称 任职日期 2026年以来 2025年 年化收益率 年化超额 年化跟踪误差 超额回撤 年化收益率 年化超额 年化跟踪误差 超额回撤 022309.OF 国联沪深300指数增强A 2024-11-26 9.43% 4.20% 3.10% 0.68% 23.69% 7.71% 3.63% 2.23% 来源：Wind，国金证券研究所 # 模型框架特点：多模型统一框架，全面AI挖掘超额 基本通过自动化的形式进行特征的挖掘和特征的筛选。核心特征库由最初的1000个左右，以季度为频率寻找相关性低且有信息增量的特征进行补充，目前实盘使用到的入库特征4000个左右，不同策略使用的特征有所不同。 阿尔法模型方面，所有指增品种均采用统一框架，深度学习多模型分散化运作，大部分产品使用3、4个神经网络模型，但不同产品之间具体选择的子策略会有所差异，如国联沪深300指数增强中，基本面偏多的模型效果更好。模型采用滚动训练的方式并留出一定时间进行样本外观测，保证最后整个策略样本外和回测效果基本一致才会上实盘。模型训练周期也较长，使用过去至少7-10年的数据滚动训练，学习中长期规律。 # 代表产品运作特征：自建风控模型，精细化管理风险敞口 风险模型和组合优化：自建风险管理模型，不断补充基于中国市场特殊性的风险因子，目前约束上百个维度，包括但不限于股息率、高频量价类信息、ETF成分股信息、以及不同涨跌停限制的股票偏离等，均会进行差异化控制。从运行结果来看，国联沪深300指数增强成立以来的2025年中报相对沪深300指数行业偏离度为 $0.63\%$ ，成分股偏离度为 $0.28\%$ ，成分股外配置比例 $7\%$ 左右，很好地控制了相对于基准指数的偏离。今年以来，风险控制由原先的始终严控向适度放松转变，面对一些极端性的变化时，会对一些市场风格比较敏感的风格因子进行适度放松约束，但不会强行选择暴露方向。 图表23：代表产品管理期行业偏离度 $(\%)$ 来源：Wind，国金证券研究所 图表24：代表产品管理期成分股偏离度 $(\%)$ 来源：Wind，国金证券研究所 - 换手率水平及变化：未剔除申赎影响估算，国联沪深300指数增强2025年上半年单边换手率为3.60倍，高于沪深300指数增强平均水平。 图表25：代表产品管理期换手率 (倍) 来源：Wind，国金证券研究所 - 因子暴露及贡献：从管理期间报告期来看，2025年中报，国联沪深300指数增强在各个因子的暴露上均相对有限，绝大多数风格暴露在0.1倍标准差以内。相比较而言，在波动因子、流动性因子、规模因子上呈现一定的负向暴露，在价值因子、质量因子、成长因子上呈现一定的正向暴露，投资组合倾向于基本面良好且具备估值优势的标的。从结果来看，在成长因子和价值因子上的小幅正暴露均带来了一定的正回报。 图表26：代表产品相对因子暴露 因子相对暴露 国联沪深300指数增强A 2025年中报 规模因子 -0.08 Beta因子 -0.03 价值因子 0.10 质量因子 0.05 成长因子 0.06 杠杆因子 -0.02 波动因子 -0.17 流动性因子 -0.07 动量因子 0.01 来源：Wind，国金证券研究所 图表27：代表产品相对因子收益 因子相对收益 国联沪深300指数增强A 2025年中报 规模因子 0.08% Beta因子 0.02% 价值因子 0.17% 质量因子 0.00% 成长因子 0.28% 杠杆因子 0.02% 波动因子 -1.98% 流动性因子 0.12% 动量因子 -0.04% 来源：Wind，国金证券研究所 # 量化团队及产品线特点：团队分工细致，量化产品线布局完善 量化团队共12人，包括指数增强、量化选股、ETF、FOF，共6名基金经理。具体来看，指数增强团队4人，负责标准指增产品的运作和模型开发；量化选股团队3人，主要负责主动量化类策略以及固收+策略；ETF团队2人；FOF团队2人；专户团队1人，做衍生品策略。 目前量化产品线涵盖比较全面，指数增强产品基本实现了主流宽基的覆盖，除此之外，团队还布局了多只差异化 策略的主动量化产品。整体上，公司通过指增系列提供工具化配置选择，并通过主动量化产品为投资者提供更具弹性与灵活性的策略补充。 # 殷明（易方达中证1000指数量化增强） 基金经理殷明采用了一套系统化且分层清晰的多策略框架体系，核心围绕基本面与统计套利两大策略类别展开，并辅以卫星策略进行有效补充。每个策略模块下进一步包括多个子策略，策略权重主要根据该策略过往业绩表现以及样本外预期兑现率综合决定，采用不同策略样本外预期信息比率进行加权，是一套充分分散化与多样化的体系。实际运作来看，代表产品易方达中证1000指数量化增强成立以来各个年份均实现了正超额，展现出较好的超额收益持续性和适当弹性。 # 风险收益特征：超额收益表现较佳，兼顾稳定性和弹性 殷明先生，曾任国泰君安证券研究所研究员、国盛证券研究所金融工程分析师、易方达基金量化研究员，现任易方达基金量化投资部总经理助理、基金经理、量化投资决策委员会委员。目前管理公募指增及量化产品共计6只，截至2025年四季末，合计管理规模28.13亿元。从绩效表现情况来看，截至2026年2月13日，代表产品易方达中证1000指数量化增强成立以来年化超额 $11.66\%$ ，各个年份均实现正超额，同时，成立以来经历了多次市场波动，超额最大回撤仅 $3.46\%$ ，整体展现出较好的超额收益持续性和适当弹性。 图表28：基金经理在管产品 (截至 2026.2.13) 基金代码 基金简称 成立日期 基金经理 任职日期 四季度管理规模(亿元) 005437.OF 易方达易百智能量化策略A 2018-01-24 殷明,刘阳 2021-03-20 7.68 017094.OF 易方达中证1000指数量化增强A 2023-04-25 黄健生,殷明 2023-04-25 6.05 588500.OF 易方达上证科创板100增强策略ETF 2024-06-27 殷明,王建军 2024-06-27 1.06 023998.OF 易方达上证科创板综合指数增强A 2025-04-29 殷明 2025-04-29 6.79 588550.OF 易方达上证科创板综合增强策略ETF 2025-08-27 殷明 2025-08-27 1.58 025164.OF 易方达创业板增强A 2025-09-02 殷明 2025-09-02 4.97 来源：Wind，国金证券研究所 图表29：代表产品管理期累计收益(截至 2026. 2. 13) 来源：Wind，国金证券研究所 图表30：代表产品阶段风险收益指标(截至 2026. 2. 13) 基金代码 基金简称 任职日期 任职以来 近一年 年化收益率 年化超额 年化跟踪误差 超额回撤 年化收益率 年化超额 年化跟踪误差 超额回撤 017094.OF 易方达中证1000指数量化增强A 2023-04-25 17.26% 11.66% 4.21% 3.46% 46.38% 17.59% 2.69% 0.99% 基金代码 基金简称 任职日期 近两年 2026年以来 年化收益率 年化超额 年化跟踪误差 超额回撤 年化收益率 年化超额 年化跟踪误差 超额回撤 017094.OF 易方达中证1000指数量化增强A 2023-04-25 39.94% 17.89% 3.03% 2.96% 109.89% 19.69% 3.79% 0.84% 基金代码 基金简称 任职日期 2025年 2024年 年化收益率 年化超额 年化跟踪误差 超额回撤 年化收益率 年化超额 年化跟踪误差 超额回撤 017094.OF 易方达中证1000指数量化增强A 2023-04-25 41.55% 16.81% 2.56% 1.48% 8.74% 7.40% 3.84% 2.96% 来源：Wind，国金证券研究所 # 模型框架特点：多策略充分分散化，兼顾纪律性与灵活性 基金经理采用了一套系统化且分层清晰的多策略框架体系，核心围绕基本面与统计套利两大策略类别展开，并辅以卫星策略进行有效补充。每个策略模块下进一步包括多个子策略，策略权重主要根据该策略过往业绩表现以及样本外预期兑现率综合决定，采用不同策略样本外预期信息比率进行加权，是一套充分分散化与多样化的体系。 实盘中，易方达中证1000指数量化增强由5-6个大类策略构成，其中，以统计套利策略为主，包含线性多因子模型、机器学习模型、深度学习模型等多种模型结构，不同模型使用到的因子/特征、训练的周期、预测的周期有所差异，特别是在机器学习、深度学习模型中进一步包含多个子模型，通过二次集成降低单一模型风险。基本面策略主要包括研究股票成长性的基本面多因子模型以及业绩超预期、股权激励等始终会使用的事件驱动模型。另外，配置少量卫星策略，如期货的多头替代等灵活搭配的策略。整体权重分配并非固定，而是基于策略信息比率动态调整，体现了纪律性与灵活性的结合。 底层数据层面，团队构建了多层数据架构，包含基本面SQL数据库、时序DolphinDB及非结构化NoSQL数据库。因子库采取特征库+因子库双重设计，入库标准强调因子的普适性与稳定性，要求在全市场及不同风格域中至少表现 一致，并根据不同域的因子强度动态调整阈值。因子来源融合人工挖掘与自动化生成，确保输入模型的信号丰富且经过严格检验。 # 代表产品运作特征：严约束风险暴露，投资组合侧重高成长标的 ·风险模型和组合优化：采用Barra模型进行风险控制，严控行业偏离和个股偏离，风格因子暴露约束在0.2倍标准差以内。从运行结果来看，易方达中证1000指数量化增强自基金经理任职以来相对中证1000指数平均行业偏离度为 $0.55\%$ ，平均成分股偏离度为 $0.12\%$ ，严约束特征鲜明。 图表31：代表产品管理期行业偏离度 $(\%)$ 来源：Wind，国金证券研究所 图表32：代表产品管理期成分股偏离度 $(\%)$ 来源：Wind，国金证券研究所 - 换手率水平及变化：未剔除申赎影响估算，管理期间易方达中证1000指数量化增强平均半年单边换手率为3.68倍，低于中证1000指增基金平均。 图表33：代表产品管理期换手率 (倍) 来源：Wind，国金证券研究所 - 因子暴露及贡献：从管理期间报告期来看，相对于中证1000指数，易方达中证1000指数量化增强总体风格暴露十分有限，始终保持在0.2倍标准差以内。相比较而言，在成长因子、价值因子上呈现一定的持续正向暴露，在规模因子、波动因子、流动性因子上呈现一定的持续负向暴露，近年来在成长因子上的正向暴露带来了相对显著的正回报。 图表34：代表产品相对因子暴露 因子相对暴露 易方达中证1000指数量化增强A 2023年年报 2024年中报 2024年年报 2025年中报 规模因子 -0.13 -0.11 -0.13 -0.08 Beta因子 -0.10 0.00 0.05 0.05 价值因子 0.20 0.06 0.03 0.02 质量因子 0.16 -0.12 -0.02 -0.05 成长因子 0.21 0.16 0.01 0.21 杠杆因子 0.02 -0.04 0.02 -0.05 波动因子 -0.10 -0.12 -0.08 -0.13 流动性因子 -0.06 -0.16 -0.11 -0.14 动量因子 -0.03 -0.04 -0.02 0.03 来源：Wind，国金证券研究所 图表35：代表产品相对因子收益 因子相对收益 易方达中证1000指数量化增强A 2023年年报 2024年中报 2024年年报 2025年中报 规模因子 -0.97% -0.24% -0.23% 0.08% Beta因子 0.53% 0.00% -0.09% -0.08% 价值因子 0.66% 0.01% 0.01% 0.03% 质量因子 0.68% 0.09% -0.01% 0.00% 成长因子 0.46% 0.25% 0.01% 1.04% 杠杆因子 -0.02% 0.03% 0.00% 0.03% 波动因子 -0.29% -0.23% -1.02% -1.58% 流动性因子 0.01% -0.22% 0.20% 0.24% 动量因子 0.08% 0.02% 0.14% -0.09% 来源：Wind，国金证券研究所 # 量化团队及产品线特点：团队基本面与传统量化双轨并行，量化产品线布局完善 易方达基金量化产品线完善，涵盖指数增强、主动量化等类别。量化投资部共17位成员，9位基金经理及8名研究人员，分设两个专业组别，其中基金经理殷明属于因子组，因子组的基金经理风格上偏向传统量化，注重数据驱动，严格依赖回测验证，致力于构建系统化的因子模型流水线，其方法论与市场上多数量化团队较为接近。行业组（基本面量化组）由其他几位基金经理负责，该组更侧重于从基本面逻辑出发进行研究，不过分依赖历史回测，而是更关注选股逻辑是否符合当前的市场环境。易方达量化投资团队作为平台化投资团队，鼓励研究资源共享，使用“投委会指导下的基金经理决策模式”进行投资管理运作，每个基金经理拥有自己的一套策略有效性判断标准和投资框架。 目前量化团队管理的公募量化产品主要涵盖宽基指数增强型和量化选股型品种，其中宽基指数增强型产品覆盖MSCI中国A50、科创100、科创板综、创业板、沪深300、中证A500、中证500、中证1000等主流宽基指数，同时还有像易方达易百智能量化策略、易方达量化策略、易方达高股息量化选股、易方达高质量增长量化精选等主动量化产品。 # 袁英杰（华夏沪深300指数增强） 基金经理袁英杰采用以价值投资为核心逻辑驱动下的中低频多因子选股框架，通过盈利、估值、分析师与量价四大类因子的系统结合，强调模型长期有效性。重视因子本身的通识性，选择目标并非追求短期最高效的因子，而是筛选那些在不同行业与市场阶段中均表现相对稳定的指标。实际运作来看，代表产品华夏沪深300指数增强紧密跟踪基准指数，实现了相对稳定的超额表现。 # 风险收益特征：严控跟踪误差，超额相对稳健 袁英杰先生，曾任兴业证券研究员，上海申银万国证券分析师，申万菱信基金高级数量研究员、基金经理助理、基金经理，2020年5月加入华夏基金任投资经理，现任投委会成员。目前共管理3只公募指数增强及量化选股型产品，截至2025年四季末，合计管理规模46.89亿元。从绩效表现情况来看，截至2026年2月13日，代表产品华夏沪深300指数增强任职以来累计收益 $8.28\%$ ，超越同期沪深300指数 $12.18\%$ ，年化超额 $1.10\%$ 。该产品保持了与基准指数较低的跟踪误差水平，任职以来年化跟踪误差仅 $2.77\%$ ，超额最大回撤幅度相对有限，整体呈现出较好的超额稳定性特点。 图表36：基金经理在管产品 (截至 2026.2.13) 图表37：代表产品管理期累计收益（截至2026.2.13） 基金代码 基金简称 成立日期 基金经理 任职日期 四季度管理规模(亿元) 001015.OF 华夏沪深300指数增强A 2015-02-10 袁英杰 2021-09-27 39.07 014125.OF 华夏中证1000指数增强A 2021-12-07 袁英杰 2021-12-07 3.10 014187.OF 华夏量化优选A 2021-12-14 袁英杰 2021-12-14 4.72 来源：Wind，国金证券研究所 来源：Wind，国金证券研究所 图表38：代表产品阶段风险收益指标（截至2026.2.13） 基金代码 基金简称 任职日期 任职以来 近一年 年化收益率 年化超额 年化跟踪误差 超额回撤 年化收益率 年化超额 年化跟踪误差 超额回撤 001015.OF 华夏沪深300指数增强A 2021-09-27 1.75% 1.10% 2.77% 4.52% 18.82% -0.40% 2.88% 3.48% 基金代码 基金简称 任职日期 近两年 2026年以来 年化收益率 年化超额 年化跟踪误差 超额回撤 年化收益率 年化超额 年化跟踪误差 超额回撤 001015.OF 华夏沪深300指数增强A 2021-09-27 20.47% 3.28% 2.73% 3.48% 6.18% -0.32% 3.17% 0.64% 基金代码 基金简称 任职日期 2025年 2024年 年化收益率 年化超额 年化跟踪误差 超额回撤 年化收益率 年化超额 年化跟踪误差 超额回撤 001015.OF 华夏沪深300指数增强A 2021-09-27 18.99% 1.31% 2.78% 3.48% 18.67% 3.72% 2.56% 1.57% 来源：Wind，国金证券研究所 # 模型框架特点：多因子选股框架，以价值投资为核心 基金经理采用以价值投资为核心逻辑驱动下的中低频多因子选股框架。模型强调长期有效性，通过盈利、估值、分析师与量价四大类因子的系统结合，构建统一的阿尔法模型，应用于所管理的多只产品中。 在因子构建和筛选上，更重视因子本身的通识性，选择目标并非追求短期最高效的因子，而是筛选那些在不同行业与市场阶段中均表现相对稳定的指标。因子来源广泛，参考国内外机构研究，并经过集合与筛选，最终在实盘中聚焦于十几个核心因子，确保模型的稳健性与可解释性。 模型的核心结构以盈利因子为主，其余包括估值、分析师与量价因子等。该设计旨在融合衡量公司绝对价值的盈利基本面指标与反映公司相对价值的估值指标，并借助卖方分析师的预期变化作为股价回归价值的短期催化剂，同时用量价指标识别关注度较低的个股，以优化交易执行。各大类因子下基本包含3-5个细分因子，细分因子采用等权配置。在实际应用中，该模型呈现反转风格，在沪深300指数等大盘股域中表现更佳。 # 代表产品运作特征：优选兼顾基本面与估值优势个股长期投资 ·风险模型和组合优化：对于华夏沪深300指数增强主要控制申万一级行业偏离和权重股偏离，其中，行业偏离约束在 $2\%$ 以下，个股偏离约束在 $1.5\%$ 以下。从运行结果来看，华夏沪深300指数增强任职以来报告期平均行业偏离度 $0.54\%$ ，平均成分股偏离度 $0.50\%$ ，很好地控制了产品相对于基准指数的偏离。 图表39：代表产品管理期行业偏离度 $(\%)$ 来源：Wind，国金证券研究所 图表40：代表产品管理期成分股偏离度（%） 来源：Wind，国金证券研究所 - 换手率水平及变化：未剔除申赎影响估算，任职以来华夏沪深300指数增强平均半年单边换手率0.77倍，明显低于沪深300指增基金平均水平。 图表41：代表产品管理以来换手率 (倍) 来源：Wind，国金证券研究所 - 因子暴露及贡献：从近年来各个报告期来看，华夏沪深300指数增强在规模因子上基本保持中性，在价值因子、质量因子、成长因子上呈现持续的正向暴露，在波动因子、流动性因子、杠杆因子、动量因子上呈现持续的负向暴露，投资组合持续倾向于基本面良好、具备估值优势、低波动低关注度的标的。在成长因子、价值因子上的正暴露，实现了相对持续明显的正回报。 图表42：代表产品相对因子暴露 因子相对暴露 华夏沪深300指数增强A 2023年年报 2024年中报 2024年年报 2025年中报 规模因子 0.05 0.04 0.04 -0.03 Beta因子 -0.09 0.15 0.01 -0.12 价值因子 0.30 0.23 0.38 0.47 质量因子 0.73 0.49 0.34 0.66 成长因子 0.53 0.29 0.24 0.29 杠杆因子 -0.10 0.10 -0.12 -0.20 波动因子 -0.17 0.26 -0.34 -0.27 流动性因子 -0.20 0.11 -0.36 -0.29 动量因子 -0.01 0.08 -0.33 -0.07 来源：Wind，国金证券研究所 图表43：代表产品相对因子收益 因子相对收益 华夏沪深300指数增强A 2023年年报 2024年中报 2024年年报 2025年中报 规模因子 0.40% 0.08% 0.07% 0.03% Beta因子 0.46% 0.23% -0.02% 0.07% 价值因子 1.00% 0.05% 0.13% 0.77% 质量因子 3.06% -0.35% 0.25% -0.02% 成长因子 1.15% 0.45% 0.25% 1.44% 杠杆因子 0.08% 0.07% -0.01% 0.14% 波动因子 -0.51% -0.48% -4.08% -3.17% 流动性因子 0.04% -0.16% 0.62% 0.49% 动量因子 0.03% 0.04% 2.02% 0.21% 来源：Wind，国金证券研究所 # 量化团队及产品线特点：产品线涉猎全面，团队结构稳定 华夏基金指增量化团队在统一的平台基础上，鼓励基金经理发展符合自身方法论的投资框架，团队内部实行因子库共享，在保障基础研究一致性的同时，充分保留了策略的多样性与灵活性。 团队产品线布局完善，目前管理公募产品共计22只，形成了覆盖多策略、多指数的产品矩阵。其中包括13只指数增强型产品，广泛覆盖了沪深300、中证500、中证A500、中证800、中证1000、国证2000、科创综指及创业板指等A股市场主要宽基指数；此外还包括8只主动量化选股型产品及1只量化对冲型产品，能够满足不同风险收益偏好投资者的配置需求。 # 风险提示 1、海外降息进程不及预期：全球通胀及经济增速放缓背景下，海外降息受阻，将造成市场加剧波动。 2、国内政策及经济复苏不及预期：政策落地仍有不确定性，国内经济复苏亦存不及预期的可能。 3、基金相关信息及数据仅作为研究使用，不作为募集材料或者宣传材料。 4、本文涉及所有基金历史业绩均不代表未来表现。 # 特别声明： 国金证券股份有限公司经中国证券监督管理委员会批准，已具备证券投资咨询业务资格。 任何形式的复制、转发、转载、引用、修改、仿制、刊发，或以任何侵犯本公司版权的其他方式使用。经过书面授权的引用、刊发，需注明出处为“国金证券股份有限公司”，且不得对本报告进行任何有悖原意的删节和修改。 本报告的产生基于国金证券及其研究人员认为可信的公开资料或实地调研资料，但国金证券及其研究人员对这些信息的准确性和完整性不作任何保证。本报告反映撰写研究人员的不同设想、见解及分析方法，故本报告所载观点可能与其他类似研究报告的观点及市场实际情况不一致，国金证券不对使用本报告所包含的材料产生的任何直接或间接损失或与此有关的其他任何损失承担任何责任。且本报告中的资料、意见、预测均反映报告初次公开发布时的判断，在不作事先通知的情况下，可能会随时调整，亦可因使用不同假设和标准、采用不同观点和分析方法而与国金证券其它业务部门、单位或附属机构在制作类似的其他材料时所给出的意见不同或者相反。 本报告仅为参考之用，在任何地区均不应被视为买卖任何证券、金融工具的要约或要约邀请。本报告提及的任何证券或金融工具均可能含有重大的风险，可能不易变卖以及不适合所有投资者。本报告所提及的证券或金融工具的价格、价值及收益可能会受汇率影响而波动。过往的业绩并不能代表未来的表现。 客户应当考虑到国金证券存在可能影响本报告客观性的利益冲突，而不应视本报告为作出投资决策的唯一因素。证券研究报告是用于服务具备专业知识的投资者和投资顾问的专业产品，使用时必须经专业人士进行解读。国金证券建议获取报告人员应考虑本报告的任何意见或建议是否符合其特定状况，以及（若有必要）咨询独立投资顾问。报告本身、报告中的信息或所表达意见也不构成投资、法律、会计或税务的最终操作建议，国金证券不就报告中的内容对最终操作建议做出任何担保，在任何时候均不构成对任何人的个人推荐。 在法律允许的情况下，国金证券的关联机构可能会持有报告中涉及的公司所发行的证券并进行交易，并可能为这些公司正在提供或争取提供多种金融服务。 本报告并非意图发送、发布给在当地法律或监管规则下不允许向其发送、发布该研究报告的人员。国金证券并不因收件人收到本报告而视其为国金证券的客户。本报告对于收件人而言属高度机密，只有符合条件的收件人才能使用。根据《证券期货投资者适当性管理办法》，本报告仅供国金证券股份有限公司客户中风险评级高于C3级(含C3级）的投资者使用；本报告所包含的观点及建议并未考虑个别客户的特殊状况、目标或需要，不应被视为对特定客户关于特定证券或金融工具的建议或策略。对于本报告中提及的任何证券或金融工具，本报告的收件人须保持自身的独立判断。使用国金证券研究报告进行投资，遭受任何损失，国金证券不承担相关法律责任。 若国金证券以外的任何机构或个人发送本报告，则由该机构或个人为此发送行为承担全部责任。本报告不构成国金证券向发送本报告机构或个人的收件人提供投资建议，国金证券不为此承担任何责任。 此报告仅限于中国境内使用。国金证券版权所有，保留一切权利。 上海 电话：021-80234211 邮箱：researchsh@gjzq.com.cn 邮编：201204 地址：上海浦东新区芳甸路1088号紫竹国际大厦5楼 北京 电话：010-85950438 邮箱：researchbj@gjzq.com.cn 邮编：100005 地址：北京市东城区建内大街26号新闻大厦8层南侧 深圳 电话：0755-86695353 邮箱：researchsz@gjzq.com.cn 邮编：518000 地址：深圳市福田区金田路2028号皇岗商务中心18楼1806