量化选股型基金市场概况 - 截至2025年二季末，全市场量化选股型基金数量达277只，合计管理规模903.20亿元[3][12] - 此类基金不受指数成分股比例和跟踪误差约束，投资范围更广且风格暴露自由度更高，业绩弹性显著[3][12] - 策略环境宽松允许基金经理构建差异化投资框架，但投资者面临策略认知不清晰的挑战[3][13] 基金经理策略框架分析 冯玺祥（信达澳亚基金） - 采用多因子线性模型与机器学习动态加权模型分仓运作，中证1000对标产品中两类模型等权配置，中证2000对标产品中机器学习模型占比60%-70%[4][16][23] - 因子库包含1000多个因子（70%基本面因子+30%量价因子），采用大类因子等权合成方式[14][22] - 代表产品信澳星耀智选任职以来累计收益40.66%，年化超额15.37%；信澳星亮智选累计收益74.91%，年化超额19.75%[17][21] - 风险控制采用Barra模型，小市值产品风格暴露控制在0.3倍标准差，行业偏离度控制在2%-3%[14][24] 高崇南（国泰基金） - 聚焦高股息、质量、成长三类风格配置，2025年配置比例为20%高股息+25%成长+50%质量[14][43] - 采用树模型合成约100多个选股因子，分仓运作维持20%年化波动率目标[4][14][35] - 代表产品国泰量化策略收益2024年以来年化收益14.89%，2025年以来年化收益28.72%[36][41] - 持仓高度分散，成分股外权重达48%，行业偏离度控制在1.10%以内[45][48] 林景艺（信达澳亚基金） - 采用"基金优选→持仓还原→指数增强"三步法，复制万得偏股混基金指数并叠加多类阿尔法模型[5][62] - 港股配置采用多因子线性体系，因子库包含100-200个以基本面为主的因子[14][63] - 代表产品信澳宁隽智选任职以来累计收益36.59%，年化超额6.52%，年化跟踪误差6.74%[53][60] - 持股数量达350-450只，2024年下半年换手率升至10.28倍，风格暴露控制在0.4-0.5倍标准差[66][64] 时赟超（鹏华基金） - 多因子线性模型（40%）与机器学习非线性模型（60%）融合，预测周期缩短至周频[5][74][83] - 因子库涵盖10大类因子，包括另类数据（ESG、舆情等），线性模型中基本面因子占比50%-55%[14][81] - 代表产品鹏华量化先锋2024年以来年化超额10.28%，2025年以来年化超额19.99%[75][80] - 风险控制侧重波动率和市值因子偏离，持仓分散至700只，半年换手率达6.27倍[74][84] 翟梓舰（西部利得基金） - 采用"核心+卫星"策略，核心AI策略包含神经网络+树模型中长期预测和RNN高频量价因子[6][92] - 西部利得量化优选AI策略与主动量化各占50%，中证1000指增产品采用70%AI策略+30%多因子线性模型[6][14] - 代表产品西部利得中证1000指增任职以来年化超额5.67%，2025年以来年化超额约12%[93] - 指增产品设置行业偏离不超过3%、风格暴露0.3倍标准差硬约束[14] 团队与产品线特征 - 信达澳亚量化团队10人，统一采用HI+AI框架，产品线覆盖11只量化选股型和2只量化固收+产品[32][71] - 鹏华量化团队22人（13人策略+9人指数），产品线覆盖主流宽基指数增强和主动量化品种[14][91] - 西部利得量化团队7人，专注AI算法开发与基本面量化策略结合[14]