文章核心观点 - 人工智能与金融投资的融合日益加深，但当前大语言模型直接用于“端到端”投资决策仍不成熟，不同模型表现差异巨大 [1][20] - 中欧基金量化团队通过体系化进阶，从1.0阶段发展至3.0阶段的“三元低相关”策略体系，成功将AI技术融入投研流程，并取得了显著的超额收益 [2][12][21][30] - 在指数增强产品日益受到关注的市场趋势下，公司凭借其独特的“数智化”投研体系和深度融合的“工业化”流程，为投资者提供了差异化的解决方案 [13][14][31][32] 中欧基金量化投资体系演进 - 1.0阶段（始于2016年）：核心是“基本面量化”，将深度产业研究与逻辑转化为量化模型，团队80%的精力用于专家访谈和梳理行业逻辑，以广度弥补深度，前瞻性捕捉行业拐点 [3][22] - 2.0阶段（始于2024年）：随着主动投资老将王健加入，致力于主动管理与量化投资的深度融合，其带来的GARP策略及估值定价体系与量化选股逻辑形成“逻辑-数据”双向赋能的闭环 [3][22] - 3.0阶段：为应对竞争加剧和因子衰减，构建了“三元低相关”策略体系，包含基本面因子、量价因子和深度学习端到端策略，三者互补以拓宽超额收益空间 [4][5][23][24] 人工智能在投资中的应用与挑战 - 应用场景：在实现“端到端”自主投资的终极目标前，AI在投资中的应用可分为运营任务、辅助Alpha生成以及Alpha生成（最终投资决策信号）三部分 [2][21] - 端到端模型优势：能够处理非线性数据（如图像、时序数据），更快适应市场变化，并能从数据中发现更高维特征，对传统建模逻辑形成补充 [8][26] - 面临挑战：深度学习模型存在“黑箱”问题，其推理路径难以追溯和解释，这在强调透明度和风险控制的金融领域可能带来风险 [11][29] - 应对措施：公司在数据和建模层面加强基础设施建设，对数据进行大量预处理，并在模型中增加风控约束，结合传统投资经验以发挥策略优势 [11][29] 公司量化产品业绩表现 - 管理规模：截至2025年底，中欧量化拥有17只产品，管理规模超百亿元 [2][21] - 产品超额收益： - 中欧沪深300指数量化增强A在2025年全年实现9.13%的超额收益 [2][21] - 中欧中证500指数增强A近三年超额收益为25.04% [2][21] - 以国证2000为基准的中欧小盘成长近三年超额收益高达56.06% [2][21] - 同类排名：中欧中证500指数增强A在增强股票指数型基金中排名15/315；中欧小盘成长混合A在强股混合型基金中排名124/2771 [15][33] 行业趋势与公司定位 - 指数增强产品受关注：随着被动投资理念普及和监管强化“基准锚定”，指数增强产品因兼具透明性、风格稳定性和获取超额收益的可能性而受到更多关注 [13][31] - 管理人面临挑战：在沪深300、中证500等拥挤的宽基赛道，需挖掘低相关因子构建独特模型；在细分赛道，需深入产业逻辑，结合基本面深度与量化工具广度 [13][31] - 公司差异化优势：公司通过“基本面量化奠基+主动深度赋能+三元低相关迭代”构建的体系，其超额收益源于对数千家公司产业逻辑的系统化理解与编码，而非押注单一行业或风格 [14][32] - 风险管理：风险管理以流程化、节点化方式深度嵌入策略研发、组合构建到交易管理的全过程，致力于实现风险调整后收益的长期优化 [14][32]