报告核心观点 - 量化固收+基金是一类以固定收益资产为核心底仓，通过量化模型驱动权益、可转债等增强类资产配置，在控制组合波动与最大回撤的基础上，追求“固定收益+超额收益”的产品 [7] - 量化策略是固收+基金权益部分配置的重要思路，需要结合大类资产的配置策略在牛市增厚收益、熊市减少回撤 [185] - 量化策略的业绩表现主要取决于是否能够结合宏观环境选对因子 [185] 量化固收+定义与核心特征 - 产品以纯债资产为核心底仓，结合久期、仓位、券种选择等策略优化配置，保障本金安全与组合稳健收益 [8] - 依托多因子、指数增强、红利低波等量化策略进行仓位择时和选股，获取可持续的超额回报 [8] - 常见运行方式包括固收基金经理+量化基金经理、量化基金经理单独管理、固收基金经理+量化团队支持三种模式 [8] 常用的量化固收+策略 - 红利低波策略：聚焦红利和低波动单一明确收益驱动因子，通过因子打分筛选符合相应特征的标的，获取该因子长期带来的超额收益，因子定义清晰、透明可复制，但需承受单一因子阶段性失效的风险 [10] - 指数增强策略：以宽基指数（如沪深300、中证500）为基准，通过量化模型超配有效因子或择时交易，在控制跟踪误差的前提下争取超越基准的超额收益，依赖多因子模型筛选标的，目标是“长期跑赢基准 + 控制波动” [10] - 多因子策略：认为资产收益由多个独立风险因子共同驱动，通过量化模型筛选并组合价值、成长、动量、低波等有效因子打分较高的个股，分散单一因子风险，追求更稳健的超额收益，覆盖股票、可转债等多个资产，通过因子权重动态调整适应市场变化 [10] - 小市值策略：偏好中小盘或微盘股，认为这类标的市场关注度较低易存在估值洼地，通过挖掘小市值资产的定价偏差获取收益，聚焦中证1000、中证2000等中小盘指数成分股，部分采用高频调仓优化收益 [10] - 量化择时策略：基于宏观经济指标、市场情绪、技术信号等数据，通过量化模型判断市场方向或资产轮动趋势，动态调整股票、债券等资产的仓位比例，模型对数据敏感性高，难点在于精准捕捉市场拐点 [12] - 多策略融合：整合指数增强、多因子、择时等多种独立策略，利用不同策略在不同市场环境下的非相关性平滑组合波动，通过量化模型动态分配各策略权重，优先选择表现占优的策略 [12] 绩优量化固收+基金剖析：红利低波策略 - 策略在权益部分配置持续分红、现金流稳定且股价波动小的公司，长期获得不错的风险调整后收益，代表性基金A1和A2合计规模分别为50.54亿元和1.62亿元 [13][25] - 红利低波指数过去20年年化收益率达13.52%，年化波动率24.28%，最大回撤-66.79%，夏普比率0.63，表现优于中证红利指数（年化收益率9.94%）和沪深300指数（年化收益率8.48%） [15][22] - 常用红利因子包括高股息率（D/P）、适中分红率（D/E）、每股股利增长率、高盈利质量（如ROE）和分红连续性；低波因子侧重低历史波动率，需规避行业过度集中风险 [16] - A1基金自2023年9月12日成立以来年化收益率3.96%，年化波动率1.67%，夏普比率1.55，最大回撤-1.01%，Calmar比率3.91，波动率远低于万得混合债券型二级指数（年化波动率3.17%） [26][32] - 资产配置方面，股票仓位在6.0%-10.5%范围内波动，围绕8%配置目标小幅调整，可转债仓位在指数低位时积极加仓，上涨阶段逐步减仓，债券部分通过久期管理（牛市拉长、熊市压缩）优化收益 [36][43][49] - 行业配置高度集中，重仓银行、钢铁、煤炭、交通运输、基础化工等典型红利低波行业，前五大行业集中度维持高位，持股数量约220只，风格稳定不随意切换 [56] - 五因子模型显示A1基金市场因子暴露度仅0.0924，与其他因子敏感度接近0，严格贴合红利低波指数风格，超额收益主要来源于特质和市场因子，凸显选股和策略管理能力 [63] 绩优量化固收+基金剖析：指数增强策略 - 策略通过量化模型优化权益资产配置，在跟踪基准指数基础上超配有效因子评分高的个股，常用沪深300、中证500等宽基指数，因子包括基本面（价值、盈利、成长）、技术面（流动性、动量）和事件因子（盈利预测上调） [73] - 代表性基金B1（跟踪沪深300）、B2（跟踪中证500）和B3（高弹性）自2018年管理人任职以来年化收益率分别为4.99%、4.92%和7.52%，均优于业绩基准和万得混合债券型二级指数（年化收益率4.17%），B3基金累计总回报最高 [75][76][85] - B1基金股票部分采用多因子增强策略，结合机器学习确定因子权重，债券部分以高等级短久期信用债为底仓，利率债进行动量交易，可转债借鉴股票多因子模型选券 [78] - 资产配置显示B1基金可转债仓位操作偏左侧，行情启动前加仓（如2020年），阶段性高点前减仓；权益仓位波动较小，市场下跌阶段适度提升仓位强化增强效果 [89][97] - 债券部分利息收入贡献主要收益，久期管理顺应市场牛熊周期；行业配置高度分散，动态调整电力设备、电子、非银金融、医药生物和基础化工等行业权重，持股数量超500只 [104][112] - 五因子模型显示B1基金对市场因子正向暴露较高，偏向中小盘成长股，低配价值股，收益主要来源于特质因子；行业增强能力显著，2025年中超配电子、传媒和通信行业，低配公用事业、银行，Brinson模型验证行业选择贡献超额收益 [119][125] 绩优量化固收+基金剖析：多因子策略 - 策略通过多维度因子（基本面、技术面、情绪、另类如ESG）构建评分体系，自下而上全市场选股，超配高分个股，适应不同市场环境，降低单一因子失效风险 [129] - 代表性C基金自2020年12月29日管理人任职以来年化收益率3.56%，年化波动率5.16%，夏普比率0.41，最大回撤-8.92%，业绩与万得混债二级指数接近但波动控制更优 [132][139] - 资产配置采用SAA（债券70%、股票15%、转债15%）结合TAA（宏观、估值、资金、情绪四维度月度打分调整仓位），股票部分按月通过基本面（60%）、估值（20%）、动量/情绪（20%）因子筛选个股，不对齐指数 [133] - 可转债配置采用“双低”策略（低价+低转股溢价率），配合条款博弈和流动性筛选；债券部分以票息为核心，通过久期调整和个券选择增强收益 [133][160] - 行业配置分散度高，动态调整金融、公用事业（估值因子占优）或电子、制造（动量/成长因子占优）等行业权重，前五大行业集中度趋势性下降，持股广泛 [167] - 五因子归因显示C基金市场因子暴露较高，偏向成长属性，收益主要来源于市场因子和特质因子，凸显个股精选能力；Brinson模型分析2025年中个股选择在公用事业、汽车和传媒行业贡献超额收益 [174][182] 三种量化固收+策略总结对比 - 红利低波策略：权益配置逻辑为高分红+低波动双因子选股，行业分散度低，收益来源于分红收益+选股Alpha，波动控制能力强，风格因子暴露纯净 [184] - 指数增强策略：权益配置逻辑为基准跟踪+因子增强，行业分散度中等，收益来源于指数Beta收益+因子Alpha收益，波动控制能力中等，风格以市场主导为主 [184] - 量化多因子策略：权益配置逻辑为多维度因子全市场选股，行业分散度高，收益来源于市场Beta影响+选股Alpha收益，波动控制能力较强，风格切换和因子轮动活跃 [184]