量化模型与构建方式 1. 模型/因子名称:Smart Beta 多因子复合模型 模型/因子构建思路:在指数编制方案中,采用红利、等权、低波动、价值、成长等单一因子或多个因子复合的方式来筛选成分股,以获取超越传统市值加权指数的风险调整后收益[13]。 模型/因子具体构建过程:报告未详细描述具体的因子合成公式或模型构建步骤,仅指出Smart Beta类基金跟踪的指数采用了此类方法。其核心思路是,在指数成分股的选择或权重分配上,不再仅依赖市值,而是依据一个或多个特定的因子(如股息率、波动率、估值、成长性)进行优化。例如,红利指数可能依据股息率筛选和加权;低波动指数可能依据历史波动率筛选和加权;价值指数可能依据市盈率、市净率等估值指标筛选和加权[13]。 2. 模型/因子名称:指数增强模型 模型/因子构建思路:在跟踪某一基准指数(如沪深300、中证500)的基础上,通过量化模型(通常包含多因子选股、风险控制等模块)进行适度的主动偏离,旨在获取持续的超额收益(Alpha)[10]。 模型/因子具体构建过程:报告未披露具体的模型构建细节。通常,此类模型的构建过程包括:1) 因子库构建:挖掘和测试一系列可能带来超额收益的因子(如价值、质量、动量、成长等)。2) 因子合成与股票打分:将有效的因子通过线性或非线性方式合成一个综合得分,并对股票池内的股票进行排序。3) 组合优化:在满足跟踪误差、行业中性、风格中性、换手率等约束条件下,优化投资组合权重,使其相对基准指数有正向预期超额收益,同时控制风险。4) 交易执行:根据优化结果进行交易。 3. 模型/因子名称:市场中性/对冲模型 模型/因子构建思路:通过同时构建股票多头组合和利用金融衍生品(如股指期货)建立空头头寸,对冲掉市场系统性风险(Beta),以获取纯粹的超额收益(Alpha),追求绝对收益[10]。 模型/因子具体构建过程:报告未披露具体的模型构建细节。通常,此类模型的构建过程包括:1) Alpha模型:构建一个能够预测股票相对强弱的多因子选股模型,形成多头组合。2) Beta对冲:使用股指期货等工具,建立与多头组合市场风险暴露(Beta)相匹配的空头头寸,使整个组合的市场净暴露接近于零。3) 风险控制:严格控制组合的行业、风格等风险暴露,确保收益来源主要来自选股能力而非市场或风格波动。 模型的回测效果 注:报告主要展示的是各类量化基金产品的业绩表现,而非底层量化模型本身的回测结果。以下数据为基金产品层面的绩效指标。 1. 主动量化基金(宽基类-跟踪沪深300) * 2026年1月超额收益均值:5.1%[3][26] * 2026年1月年化波动率均值:16.64%[27] * 2026年1月最大回撤均值:-2.44%[27] 2. 主动量化基金(宽基类-跟踪中证500) * 2026年1月超额收益均值:-4.1%[3][28] * 2026年1月年化波动率均值:15.59%[33] * 2026年1月最大回撤均值:-2.43%[33] 3. 指数增强基金(宽基类-跟踪中证500) * 2026年1月超额收益均值:-2.0%[4][46] * 2026年1月年化跟踪误差均值:6.8%[46] * 2026年1月年化波动率均值:17.06%[47] * 2026年1月最大回撤均值:-2.46%[47] 4. 指数增强基金(宽基类-跟踪沪深300) * 2026年1月超额收益均值:1.1%[4][50] * 2026年1月年化跟踪误差均值:4.1%[50] * 2026年1月年化波动率均值:低于2025年12月(具体数值未提供)[50] * 2026年1月最大回撤:具体数值未提供,图表显示情况[53] 5. 对冲量化基金 * 2026年1月绝对收益率平均收益:0.25%[5][62] * 2026年1月基金净值波动率:高于2025年12月(具体数值未提供)[5][62] * 2026年1月最大回撤均值:与2025年12月相近(具体数值未提供)[5][62] 量化因子与构建方式 注:报告未详细阐述单一因子的具体构建过程,仅在Smart Beta部分提及了因子的类型。 1. 因子名称:红利因子 因子构建思路:选取股息率较高的公司,这类公司通常现金流稳定、估值较低,长期可能带来超额回报[13]。 因子具体构建过程:报告未提供具体公式。通常构建方式为:。依据该指标对股票进行排序或筛选。 2. 因子名称:价值因子 因子构建思路:选取估值指标(如市盈率、市净率)较低的股票,认为其价格低于内在价值,未来有估值修复空间[13]。 因子具体构建过程:报告未提供具体公式。常见构建方式包括:,。使用这些比率或其倒数进行排序。 3. 因子名称:成长因子 因子构建思路:选取营收、净利润等财务指标增长较快的公司,预期其未来能继续保持高增长[13]。 因子具体构建过程:报告未提供具体公式。常见构建方式为计算营收增长率、净利润增长率等指标:。 4. 因子名称:低波动因子 因子构建思路:选取历史价格波动率较低的股票,这类资产风险相对较低,长期风险调整后收益可能更优[13]。 因子具体构建过程:报告未提供具体公式。通常使用一段时间内(如过去252个交易日)日收益率的标准差来衡量波动率。 5. 因子名称:等权因子 因子构建思路:在构建指数或组合时,赋予每个成分股相同的权重,以降低大市值股票的影响,增加小市值股票的暴露[13]。 因子具体构建过程:对于包含N只股票的指数或组合,每只股票的权重为:。 因子的回测效果 注:报告未提供上述单一因子或复合因子的独立回测绩效指标(如IC、IR、多空收益等)。报告中的业绩表现均为应用了相关因子或模型的基金产品表现。
量化基金月度跟踪(2026年2月):1月市场上涨,跟踪沪深300的量化基金跑赢基准-20260203
华福证券·2026-02-03 18:13