2025年市场与私募基金整体表现 - 2025年A股市场整体震荡上行，上证指数涨幅超过18%，创业板指涨幅超过49% [1] - 商品市场显著分化，贵金属指数全年累计涨幅超过81% [1] - 私募排排网有业绩展示的5192只私募基金，全年平均收益达31.93% [1] - 市场板块轮动活跃、交投活跃及流动性充裕，共同推动了权益类产品赚钱效应显著提升 [1] 各私募策略平均收益排名 - 量化多头策略平均收益率最高，达44.74%，有806只产品展示业绩 [1][3] - 主观多头策略平均收益率为37.71%，有2185只产品展示业绩，是数量最多的策略 [1][3] - 主观CTA策略平均收益率为34.55% [3] - 其他衍生品策略平均收益率为32.91% [3] - 复合策略与宏观策略平均收益均超过29% [1] - CTA策略与FOF策略2025年平均收益也在20%以上 [1] 量化多头策略产品排名（前五） - 收益排名前10的产品来自海南盖亚青柯私募、今通投资、翰荣投资等机构 [4] - 具体排名前五的产品及管理人为：1. 盖亚青柯刺桐进取A类份额（马诚凯）[6]；2. 今通量化价值成长六号（钱伟强）[6]；3. 翰荣安晟进取一号B类份额（聂守华, 贺杰）[6]；4. 久铭仟量1号 [6]；5. 国标中证500股指B类份额（江山盛, 高艳）[6] - 今通投资钱伟强管理的“今通量化价值成长六号”以中证1000指增为策略，2025年收益表现突出 [7] - 今通投资成立于2015年，核心投研团队75%成员拥有博士学历，来自千禧年、贝莱德、亚马逊等全球知名机构 [8] - 基金经理钱伟强为美国加州大学经济学博士，曾任IBM资深算法科学家、亚马逊AI营销科学家，现任公司CTO并搭建了AI投研平台 [8] 主观多头策略产品排名（前十） - 收益排名前10的产品来自能敬投资控股、上海歌汝私募、上海恒穗资产等机构 [9] - 具体排名前十的产品及管理人为：1. 能敬卓瑜二号（张慧）[10]；2. 歌汝奇点（石浩）[10]；3. 上海恒穗旗舰B类份额（骆华森）[10]；4. 信持力定增精选28号（申龙言）[10]；5. 蓝宝石知行一号（刘燕）[10]；6. 禧悦三石A类份额（吴磊）[10]；7. 慈鉴易智盈价值成长 [10]；8. 远信中国积极成长C类份额（王傲野）[10]；9. 乾图唐玄甲（黄立图）[10]；10. 榕树君子弘毅（翟敬勇）[10] - 乾图投资黄立图管理的“乾图唐玄甲”业绩表现亮眼，黄立图为公司创始人，拥有20年从业经验，投资框架为“价值、趋势、博弈” [11] 复合策略产品排名（前十） - 收益排名前10的产品来自硕和资产、天辉投资、宁波数法私募等机构 [12] - 具体排名前十的产品及管理人为：1. 硕和瑞祥（吕心剑）[13]；2. 天辉霍格1号（张洲）[13]；3. 数法日月星辰3号（吴佳）[13]；4. 喜世润黄金增强1号A类（关歆）[14]；5. 亿库传承2号（洪刚, 黄立能, 戴伯俊）[14]；6. 晨乐佳享4号（王江, 过绿洲）[14]；7. 巴克夏高能6号（药欢）[14]；8. 砥盈1号（李磊, 胡若曦）[14]；9. 国源信达宗成B类份额（章眺渡）[14]；10. 正班行钮至善1号（林徐峰）[14] - 硕和资产吕心剑管理的“硕和瑞祥”以显著优势领跑，硕和资产成立于2020年，是长三角区域的新锐投资管理机构 [15] 宏观策略产品排名（前十） - 收益排名前10的产品来自久期投资、路远私募、中安汇富等机构 [16] - 具体排名前十的产品及管理人为：1. 久期宏观对冲1号（姜云飞, 吴旭）[18]；2. 路远睿泽稳增（路文韬）[18]；3. 中安汇富莲花山进取11号（戴春平）[18]；4. 星月山夸克进取型（王升治）[18]；5. 翼丰稳健21号A类份额（杨忆风, 杨晓丽, 田逸铭）[18]；6. 善择先锋3号（杨萍）[18]；7. 杭州波粒二象小红掌A类份额（林颖颖）[18]；8. 博衍留芳1号A类份额（熊文说, 李广赞）[18]；9. 银叶-引玉1期量化对冲（许巴阳, 张沐乐）[18]；10. 凯丰藏钰二期进取型（吴星）[18] - 路远私募路文韬管理的“路远睿泽稳增”业绩表现突出，夺得第2 [19] - 波粒二象私募林颖颖管理的量化宏观产品“杭州波粒二象小红掌A类份额”在上榜量化宏观产品中领衔，公司成立于2016年，与浙江大学计算机系深度产研协同 [20] 主观CTA策略产品排名（前十） - 收益排名前10的产品来自弈祖投资、农夫私募、持赢私募等机构 [21] - 具体排名前十的产品及管理人为：1. 弈祖青圭礼东（林健伟）[24]；2. 农夫2号（刘明霞, 寿種）[24]；3. 持赢精诚所至A类份额（钱骏）[24]；4. 富华豚泉进取（刘俊峰）[24]；5. 东航金融-梦想科技1号（边铭）[24]；6. 广聚星合瑞景A类份额（赵军）[24]；7. 孚盈进取一号（蒋鲜林, 杨东, 雷祖威）[24]；8. 申优优选专享2号（刘嘉华）[24]；9. 魔寓雁塔2号A类份额（赵越, 刘文娟）[24]；10. 七禾娃步千里1号（吴兆彬）[24] - 持赢私募钱骏管理的“持赢精诚所至A类份额”位居前3，公司成立于2007年，专注期货市场，创始人钱骏拥有20多年期货市场实战经验 [25] 量化CTA策略产品排名（前十） - 收益排名前10的产品来自华澄私募、共青城广聚星合私募、双隆投资等机构 [25] - 具体排名前十的产品及管理人为：1. 华澄二号（颜学阶）[27]；2. 广聚星合禾荃1号（李婷）[27]；3. 双隆-隆云1号（李隽, 李楠）[27]；4. 智信融科多策略八号A类份额（武征鹏）[27]；5. 会世元启CTA1号B类份额（张议夫）[27]；6. 无量CTA1号（王文光, 李德安）[27]；7. 悬铃尊享CTA1号A类份额（钱亮）[27]；8. 泽星1号A类份额（李静）[27]；9. 彩霞湾CTA进取1号A类份额（鲁俊, 傅宁）[27]；10. 富犇-得宝1号（李喜喜）[28] - 华澄私募颜学阶管理的“华澄二号”位居榜首，颜学阶曾任职于Sun和微软，2010年起专注于量化投资 [28] 私募FOF策略产品排名（前十） - 2025年私募FOF产品（规模3000万以上）共56只，平均收益为20.55% [29] - 收益排名前10的产品来自上海太盈、青岛洪运瑞恒私募、泉智基金等机构 [29] - 具体排名前十的产品及管理人为：1. 老友天玑一号（窪世伟）[31]；2. 洪运瑞恒泰恒中证500指数增强FOF（卢荻千）[31]；3. 泉智期选9号FOF（陈志彬, 吴玥）[31]；4. 博润银泰掘金伯乐2号（马志伟）[31]；5. 融智百舸量化FOF2号（李春瑜）[31]；6. 宏桥邦德一号A类份额（高东伟）[31]；7. 财赢东方润泽富春1号（胡少平）[31]；8. 和御全天候中波（李文煌）[31]；9. 狄拉克一号多策略A类份额（周志鹏）[31]；10. 明晟东诚创新成长1号FOF B类份额（栃辰）[31] - 融智投资李春瑜管理的“融智百舸量化FOF2号”收益位居前5，并且领衔管理规模5亿以下的“小而美”私募 [32] - 融智投资在FOF领域专注于自上而下的大资产判断与自下而上的策略理解，倾向于多资产、多策略的分散配置 [32]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 2026年以来传统量价因子集体失效，为偏动量特征的行业轮动模型因子化提供场景，且行业轮动模型超额稳健性为其因子化提供基础 [2] - 行业轮动因子具备良好特性，因子月度IC达5.3%，ICIR达4.0，加入传统多因子框架可提升模型近年表现，但与指增框架行业偏离约束有冲突 [2] - 行业轮动因子在选股上有增量贡献，保持个股偏离约束同时放松行业偏离是使用该因子的最佳方案 [2] 根据相关目录分别进行总结 为行业轮动模型寻找使用场景：从量价因子失效说起 - 2026年以来中证500指数出现量化模型超额回撤，对标该指数的指增和主动量化类指增产品大多跑输，截至1月底，中证500指增产品平均跑输3.46%，主动量化产品平均跑输1.96% [5][6] - 主要失效的量价因子逻辑相似，大都强调反转，在1月指数快速上涨、热门板块驱动下因子反向，动量、成长等因子对冲效果有限 [8][11] - 行业轮动模型大量基于动量，可与传统量价因子互补，但缺乏使用场景，其多头组合表现不亮眼，稳健超额因基准未获大众认可而缺乏实际意义 [11][14][17] 行业轮动模型的因子化 - 将行业模型改为选股因子较易处理，把股票所属行业得分拼接，因行业数量多对因子IC影响有限，且需对因子进行正交处理 [23] - 原始行业轮动因子月度IC与成长因子相关性超0.4，正交化处理后表现单调性好，累计IC和多空表现优异，能中和量价因子反转特性 [24][26][29] - 2017 - 2026年1月，行业轮动因子月均IC达5.3%，强于其他传统因子，ICIR为0.40，排在第三，整体特性优异 [31] 行业轮动因子的使用和比较分析 - 四因子和五因子模型比较：加入行业轮动因子的五因子模型战胜基础四因子模型，带来更高超额收益，增强了组合牛市进攻性和超额稳定性 [34][36][40] - 因子等权vs ICIR加权：因因子动量有效性变弱，ICIR加权效果不如因子等权，加入行业轮动因子的五因子等权组合各年份表现最优 [41] - 向指增框架靠拢：增加行业和个股约束后，五因子模型分年度表现有降有升，2025年超额转负，但能有效控制部分年份最大回撤 [43][44] - 通过行业打分来约束行业偏离排序的方法：该方法表现弱于控制行业和个股偏离的五因子模型，不是最佳方案 [46] - 多策略组合：将行业轮动因子作卫星组合与四因子组合拼盘，表现难占优，五因子加行业个股偏离约束仍是最优方案 [52][54] - 目前最佳方案：保持个股偏离0.5%不变，放松行业偏离到4%或5%，能提升组合超额效果，降低最大回撤，对跟踪误差影响小 [55][59] 小结 - 行业轮动模型缺乏使用场景，其稳健性为选股因子化提供基础，2026年量价因子失效为行业轮动模型因子化提供场景 [62] - 行业轮动因子特性良好，加入传统多因子框架可提升模型表现，但与指增框架行业偏离约束有冲突 [62][63] - 行业轮动因子选股有增量贡献，保持个股约束放松行业偏离是最佳方案 [63][64]

指数增强型基金行业概览 - 指数增强型基金正褪去“小众”标签，跻身投资者主流配置清单 [2] - 2025年募集资金突破千亿元，达1004.54亿元，超过此前三年总和 [1][3] - 2026年1月新发指增基金已达10只，超过2025年同期 [3] 市场规模与产品发展 - 截至2025年末，指增基金数量已达476只，其中186只在2025年成立 [3] - 97家公募机构布局指增基金赛道，包括博道基金、永赢基金、泰信基金、联博基金等 [3] - 产品供给日趋丰富，从传统市值增强延伸至红利低波动、行业主题增强等细分赛道 [4] 产品定位与核心优势 - 指增基金定位独特，兼具被动投资的贝塔收益和主动管理的阿尔法收益 [3] - 产品开发与运作模式相对灵活，发行成本较低，适合中小机构打造特色产品 [4] - 与ETF形成互补格局：ETF满足高效捕捉市场贝塔的需求，指增基金聚焦超额收益创造 [5] 历史业绩表现 - 截至2025年末，超八成指增基金实现年超额收益 [4] - 平均净值增长率达32.44%，平均超额收益率为5.39%，其中8只产品年超额收益率超20% [4] - 长周期看，剔除被动指数型基金后，仅7只权益基金能连续十年跑赢业绩比较基准，其中6只采用量化指增策略 [4] 面临的挑战 - 行业面临如何保持稳定超额收益的共同课题 [6] - 核心挑战是在策略容量、换手率与超额收益构成的“不可能三角”中寻找最优解 [7] - 多数量化策略难以同时兼顾规模增长与业绩高水准 [7] - 量化增强逻辑和业绩归因复杂，普通投资者理解困难 [7] - 交易以场外申赎为主，流动性相对ETF较弱 [7] - 管理成本较高，在费率方面相较于ETF缺乏竞争优势 [7] 行业应对与升级举措 - 行业正从产品创新、模型迭代、团队协作、生态构建等多维度持续升级 [8] - 部分公司自主开发量化投研平台与投资管理系统，构建完整量化产品线 [8] - 部分公司着力打造兼具全栈视野与专业深度的团队，并自建高性能算力和存储设施 [8] - 采用“分工协作、投研一体”模式，通过系统自动化实现高度纪律化的投资流程 [8] 发展驱动力与前景 - 政策引导下“长钱”持续注入，如个人养老金Y份额指增基金成立，险资增配权益资产 [9] - 居民储蓄向投资端迁移与机构配置升级形成双轮驱动 [9] - 以中证A500为代表的新龙头宽基指数增强产品正成为市场新引擎 [9] - 头部基金销售平台开始将指增基金作为发力重点，市场认知与认可度稳步提升 [9] - 未来将在产品创新、策略优化与场景拓展三大维度呈现新发展 [10] - 产品创新包括融合红利、低波动等因子的策略，以及“固收+指增”等跨资产混合策略 [10] - 策略优化将采用多模型协同，针对不同基准定制专属方案 [10] - 场景拓展将面向银行理财、保险资金等机构提供专业方案，并优化零售端投教 [10]

文章核心观点 - 2026年1月全球资本市场波动剧烈，尤其是有色金属出现暴涨暴跌行情，中国股市表现相对强劲[2][3] - 国际关系新变化（如美国与盟友关系紧张、多国领导人访华）有助于改善中国企业外部环境并提升中国资产吸引力[3][4] - 近期金银等商品价格剧烈波动与杠杆ETF、程序化交易等趋势强化策略规模过大导致的流动性踩踏有关，监管部门需评估其合理规模[5][6][7][8] - 工业金属价格过高会抑制需求并刺激产能扩张，应遵循周期性行业投资规律；黄金因货币属性及地缘政治等因素，长期上涨趋势可能尚未结束[9] - 美联储新主席提名人选凯文·沃什被市场初步解读为鹰派，是引发近期金银及加密货币价格暴跌的原因之一，但其未来政策取向尚需观察，可能更倾向于“听话派”[10][11][13][14] - A股市场主题炒作过热后监管趋严，有助于市场风格从题材炒作转向价值与成长投资，市场总体仍被视为慢牛，投资策略建议耐心持有估值合理的优质公司[15][16][17] 百年大变局--中美在互换朋友圈，有助于中国资产吸引力的提升 - 过去一个月国际关系出现显著变化：美国三角洲部队俘获委内瑞拉总统马杜罗夫妇；美国因格陵兰岛主权问题与丹麦及欧洲主要国家关系紧张[3] - 中国外交活跃：韩国、加拿大、英国、芬兰领导人相继访华，英国首相是时隔8年后重访，这些访问旨在加强与中国合作，即便美国发出威胁也未能阻挡[4] - 特朗普发起成立有24个国家参与的“和平委员会”，但以中东及北非国家为主，安理会常任理事国及美国传统西方盟友几乎集体缺席[4] - 欧美摩擦导致一些欧洲机构开始减持美债，国际形势变化有利于改善中国企业的外贸与投资环境，并提升中国资产对国际机构的吸引力，叠加人民币升值预期[4] 如何看待金银有色价格的暴涨与暴跌？ - 2026年1月有色金属价格大幅波动：截至1月29日最高价，银、金、铜、铝、锂涨幅分别为69.95%、29.65%、16.25%、11.9%、55.43%[2] - 1月31日纽约期银主力合约从历史新高121.785美元跌至最低74美元，日内跌幅35%；现货白银日内跌幅达35.5%，创有纪录以来最大盘中跌幅；现货黄金日内跌幅超12.7%[3] - 价格剧烈下跌除与美联储新主席提名人的鹰派预期有关外，更重要的原因是杠杆ETF、程序化交易（如CTA）等趋势强化策略规模过大，在转向时缺乏交易对手导致流动性危机和踩踏式下跌[6][7][8] - 类比1987年美股“黑色星期一”（道指单日跌22.6%）和2015年A股，其共同机理是程序化交易或特定策略在市场下跌时形成自我强化的恶性循环[6][7] - 监管部门需对杠杆ETF、量化策略产品的市场可承受规模进行评估，防止因策略趋同和规模无限制扩大导致未来发生踩踏风险[5][8] - 对于工业金属，高价格会抑制需求并刺激产能扩张，投资需遵循周期性规律；对于黄金，其货币属性更强，地缘政治变化及全球高净值人群配置需求（如将财富的5%-10%配置于黄金）可能改变其供求关系，长期牛市或未结束[9] 美联储新掌门人的提名引发金银和加密货币等资产价格崩盘？ - 特朗普提名凯文·沃什为美联储新主席后，黄金、白银价格暴跌，加密货币市场也崩盘：比特币跌破8万美元，以太坊跌超10%，Solana跌超11%，过去24小时加密市场总市值蒸发1110亿美元，超40万名投资者爆仓[10] - 凯文·沃什履历：1995年哈佛法学博士，曾任职摩根士丹利，2006年由小布什提名成为史上最年轻的美联储理事（时年35岁）[11] - 市场将其解读为鹰派的原因：任期内曾反对伯南克的第二轮量化宽松；2025年5月在一次发言中认为美国通胀高企主因是美联储资产负债表过大，倾向于采取缩表+降息的政策组合[11] - 但其言论多是在“在野”时的观点，一旦成为掌舵者政策可能不同；分析认为用“听话派”或“独立派”界定他比“鹰派”或“鸽派”更合适，并倾向于认为他在1-2年内属于“听话派”，会配合总统在2026年中期选举年呵护经济与资本市场稳定的取向[13][14] - 利率最终由市场交易形成，取决于经济基本面、预期和资金供需，若美联储大力缩表可能搞砸美国资本市场，这也是近期资产价格暴跌的原因之一[12][13] 近期股市投资策略 - 1月A股市场主题炒作和庄家操纵市场现象过热，管理层已加大力度打击内幕交易和市场操纵行为，为市场降温[15] - 中小市值题材炒作的驱动周期重要因素是“监管周期”：监管包容性阶段是主题炒作黄金期，打击违法犯罪时市场风格或转向价值与成长投资[15] - 监管收紧使市场过热情绪降温，但这被认为是必要的，市场调整后会更健康，不应因调整就认为牛市结束[16] - 市场总体上依然呈现慢牛特征，投资策略应是耐心持有估值不贵的优质公司，分享中国资产的慢牛红利[16][17]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：A股景气度高频指数模型**[29] * **模型构建思路**：以上证指数归母净利润同比为Nowcasting目标，构建一个能够高频反映A股整体景气度变化的指数[29] * **模型具体构建过程**：报告未详细描述该指数的具体构建公式和步骤，仅提及构建详情需参考另一篇报告《视角透析：A股景气度高频指数构建与观察》[29] 2. **模型名称：A股情绪指数系统**[34] * **模型构建思路**：基于市场波动率和成交额的变化方向来刻画市场情绪，并据此构建包含见底预警与见顶预警的情绪指数[34] * **模型具体构建过程**： 1. 将市场状态根据波动率和成交额的变化方向划分为四个象限[34] 2. 通过历史统计发现，只有“波动率上行-成交额下行”的区间为显著负收益，其余象限均为显著正收益[34] 3. 基于此规律，分别构造了A股情绪见底预警指数和见顶预警指数[34] 4. 综合两个预警指数的信号（多/空）得出对后市的整体观点[37][39] 3. **模型名称：主题挖掘算法**[44] * **模型构建思路**：通过处理新闻和研报文本，挖掘主题投资机会[44] * **模型具体构建过程**：算法涉及多个维度，包括文本处理、主题关键词提取、主题个股关系挖掘、主题活跃周期构建、主题影响力因子构建等[44] 4. **模型名称：中证500增强组合模型**[44] * **模型构建思路**：通过量化模型构建投资组合，旨在持续跑赢中证500指数基准[44] * **模型具体构建过程**：报告未详细描述该增强模型的具体因子构成和权重配置方法，仅展示了根据策略模型生成的持仓明细[47][48][50] 5. **模型名称：沪深300增强组合模型**[51] * **模型构建思路**：通过量化模型构建投资组合，旨在持续跑赢沪深300指数基准[51] * **模型具体构建过程**：报告未详细描述该增强模型的具体因子构成和权重配置方法，仅展示了根据策略模型生成的持仓明细[52][54] 6. **模型名称：风格因子模型（BARRA框架）**[56] * **模型构建思路**：参照BARRA因子模型框架，构建一套用于描述A股市场风格特征的因子体系，用于风格分析、收益归因和组合管理[56] * **模型具体构建过程**：报告列出了所构建的十大类风格因子，但未给出每个因子的具体计算公式。十大类风格因子包括：市值（SIZE）、BETA、动量（MOM）、残差波动率（RESVOL）、非线性市值（NLSIZE）、估值（BTOP）、流动性（LIQUIDITY）、盈利（EARNINGS_YIELD）、成长（GROWTH）和杠杆（LVRG）[56] 模型的回测效果 1. **A股情绪指数系统**，择时表现参见图表17[41] 2. **中证500增强组合模型**，本周收益-3.16%，跑输基准0.60%[44]；2020年至今，相对中证500指数超额收益45.98%，最大回撤-10.07%[44] 3. **沪深300增强组合模型**，本周收益率-0.31%，跑输基准0.39%[51]；2020年至今，相对沪深300指数超额收益45.14%，最大回撤-5.86%[51] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：行业因子**[57] * **因子构建思路**：用于捕捉特定行业相对于市场市值加权组合的超额收益[57] * **因子具体构建过程**：报告未详细描述行业因子的具体构建方法 2. **因子名称：市值因子（SIZE）**[56] * **因子构建思路**：衡量公司规模大小的风格因子[56] * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式 3. **因子名称：BETA因子**[56] * **因子构建思路**：衡量股票相对于市场波动敏感度的风格因子[56] * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式 4. **因子名称：动量因子（MOM）**[56] * **因子构建思路**：衡量股票价格趋势强弱的风格因子[56] * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式 5. **因子名称：残差波动率因子（RESVOL）**[56] * **因子构建思路**：衡量股票特异性风险的风格因子[56] * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式 6. **因子名称：非线性市值因子（NLSIZE）**[56] * **因子构建思路**：用于捕捉市值因子中非线性部分影响的风格因子[56] * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式 7. **因子名称：估值因子（BTOP）**[56] * **因子构建思路**：通常指市净率的倒数，衡量股票价值属性的风格因子[56] * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式 8. **因子名称：流动性因子（LIQUIDITY）**[56] * **因子构建思路**：衡量股票交易活跃程度或交易成本高低的风格因子[56] * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式 9. **因子名称：盈利因子（EARNINGS_YIELD）**[56] * **因子构建思路**：衡量公司盈利能力的风格因子，如市盈率的倒数[56] * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式 10. **因子名称：成长因子（GROWTH）**[56] * **因子构建思路**：衡量公司成长性的风格因子，如营收或利润增长率[56] * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式 11. **因子名称：杠杆因子（LVRG）**[56] * **因子构建思路**：衡量公司财务杠杆水平的风格因子[56] * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式 因子的回测效果 1. **行业因子**，本周石油石化、有色金属、煤炭等行业因子跑出较高超额收益；国防军工、汽车、电力设备等行业因子回撤较多[57] 2. **风格因子**，本周动量因子超额收益较高，Beta因子呈较为显著的负向超额收益[57]；从近期表现看，高价值股（估值因子）表现优异，市值因子表现不佳[57] 3. **风格因子暴露相关性**，近一周数据显示，流动性因子分别与Beta、动量、残差波动率因子呈现明显正相关性；价值因子分别与Beta、残差波动率、流动性等因子呈现明显负相关性[57][58]

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]

量化市场跟踪：大类因子表现 - 本周全市场股票池中，动量因子和盈利因子均获取正收益0.51%，市场表现为动量效应 [4] - Beta因子和流动性因子分别获取负收益-0.81%、-0.41% [4] - 其余风格因子表现一般 [4] 量化市场跟踪：单因子表现（分股票池） - **沪深300股票池**：表现较好的因子有市盈率因子 (1.70%)、净利润率TTM (1.03%)、营业利润率TTM (1.02%)；表现较差的因子有早盘后收益因子 (-3.58%)、动量弹簧因子 (-3.50%)、5日反转 (-2.98%) [5] - **中证500股票池**：表现较好的因子有市销率TTM倒数 (3.25%)、市盈率TTM倒数 (2.67%)、市盈率因子 (2.45%)；表现较差的因子有5分钟收益率偏度 (-3.71%)、6日成交金额的移动平均值 (-2.69%)、5日反转 (-2.40%) [5] - **流动性1500股票池**：表现较好的因子有经营现金流比率 (2.27%)、动量调整小单 (1.65%)、单季度ROA (1.62%)；表现较差的因子有5分钟收益率偏度 (-3.03%)、早盘收益因子 (-2.65%)、5日平均换手率 (-2.21%) [5] 量化市场跟踪：因子行业内表现 - 基本面因子在钢铁行业正收益较为一致，包括净资产增长率因子、净利润增长率因子、每股净资产因子、每股经营利润TTM因子 [6] - 估值类因子中，BP因子在煤炭行业正收益显著，EP因子在通信行业正收益显著 [6] - 残差波动率因子和流动性因子在银行行业正收益较为一致 [6] - 市值风格上，本周通信、有色金属、石油石化行业大市值风格显著 [6] 量化策略组合跟踪：PB-ROE-50组合 - 本周PB-ROE-50组合在中证500股票池中获取正超额收益0.59% [7] - 该组合在中证800股票池中获得超额收益-0.50% [7] - 该组合在全市场股票池中获得超额收益-2.81% [7] 量化策略组合跟踪：机构调研组合 - 本周公募调研选股策略相对中证800获得超额收益-4.21% [8] - 本周私募调研跟踪策略相对中证800获得超额收益-1.85% [8] 量化策略组合跟踪：大宗交易组合 - 本周大宗交易组合相对中证全指获取正超额收益0.06% [9] 量化策略组合跟踪：定向增发组合 - 本周定向增发组合相对中证全指获取正超额收益0.13% [10]

公司战略升级 - 公司成立于2007年，是中国最早的阳光私募之一，是一家百亿级私募 [1] - 公司以宏观投研立身、主动管理起家，多年来深耕行业基本面与微观深度研究，并在量化领域持续耕耘 [1] - 2026年伊始，公司再次升级战略，提出对标桥水，打造“全天候”中国解法的新目标 [1] - 公司将以宏观研判为方向盘，以深度产业研究为引擎，以量化模型为骨架，构建一套更系统、更可复制、在极端行情下也能守住原则的系统化投资体系 [1] 宏观研判方法论 - 公司创始人吴伟志认为，决定多数投资者收益差异的关键，往往不是“买对哪只股票”，而是在什么位置、用多大仓位、承担多大回撤去参与 [2] - 其宏观研判框架从“估值、利率与政策态度”综合判断市场，与桥水强调的“宏观因子驱动资产价格”有异曲同工之妙 [2] - 回顾2014年以来A股周期，其宏观研判成功体现在三个维度：识别市场底部和“播种季节”、提前提示上涨行情后段风险、判断结构性行情主线所处阶段 [2] - 2014年7月初，在市场阶段底部时明确提出“这里是播种的时节”，并保持较高仓位，随后市场开启趋势性上涨 [2] - 2015年5月，在市场快速上涨中提示“珍惜涨潮时光”并强调需在“退潮之前或退潮初期及时下车” [2] - 2015年6月，在市场阶段性见顶前已变得谨慎，到6月中旬前，创业板股票总仓位已不到4%，现货总仓位已下降到50%以内 [3] - 2016年初市场大幅震荡时，提出“春天到了”及“树粮菜”投资风格比喻，该理论后来成为公司经典方法论之一 [3] - 2018年中后期，不断提示“底部特征越来越明显”，并在2019年初明确判断政策底与市场底已现，认为“这是一轮不容错过的大行情” [3] - 2024年8月市场低迷时期，指出A股市场又到了“卖出股票短期舒服而长期错误”的阶段 [3] - 在2025年展望中提出“2025是百花齐放的一年，新经济可能最耀眼”，并预计2026年中国资产依然是百花齐放，供给侧驱动的上涨是大概率事件 [3] 周期理论与投资框架 - 公司创始人吴伟志强调“周期”，并以“春夏秋冬”这一更贴近A股投资者的语言系统来表述市场季节 [3] - 基于“春夏秋冬”理论，独创了四季投资配置模型，根据不同市场季节调整股票多头与股指期货的仓位比例 [3] - 公司核心理念是“投资是种庄稼，而不是种天气”，强调投资者应关注“季节”（市场周期）而非“天气”（短期涨跌） [4] - 其方法论旨在训练识别季节、尊重周期、策略适配、保持纪律的能力，认为这比“猜指数”更接近长期可用的方法论 [5] - 对于“经济还没起来，股市可以走强么？”的问题，其在2020年8月指出，强势市场第一阶段的上涨靠预期驱动，并非需要经济数据立即改善 [5] - 对于“这次不一样了”的疑问，其在2018年回应称，每一轮市场调整后期都有类似理由，但盛极而衰、否极泰来的周期循环规律没有改变 [5] - 对于“强势市场第一波赚钱效应来自哪里？”，其在2018年指出，赚钱效应来自在市场最低点时股价已创出新高的公司，这类公司通常提前指数最低点12-18个月见底，并具备商业模式竞争力强、业绩增速远高于市场整体水平（一般在30%左右）或是新经济方向中最有竞争力的公司等特点 [5] 量化与系统化能力建设 - 公司近年来不断完善系统化能力，旨在以主观负责方向与框架，以量化负责纪律与落地，打造“全天候策略”的中国解法 [6] - 拥抱量化的目的是将主动经验规则化、纪律化，提高执行效率，并拓宽策略容量空间，为客户提供更多选择 [6] - 公司的量化策略称为“主动量化”，融合了主动管理经验与量化技术，使策略逻辑更通顺、管理更灵活、风险监控更敏感，同时能减少情绪影响、提升执行效率 [6] - 当前公司量化研究覆盖股票、股指期货、商品期货、国债期货等，形成模型储备，并落地为股票全天候、多元全天候、股指CTA等产品线 [6] - 以股票全天候策略为例，组合由股票多头与股指期货构成，两类资产的比例由投委会决定，并依据“春夏秋冬”模型动态调整：春季偏均衡，夏秋更强调进攻端弹性与对冲配合，冬季则提升对冲权重、以防守为先 [7] - 该策略目标是把宏观与周期判断产品化为风险均衡型组合，在不同环境里尽量稳住回撤、留住复利 [7] - 公司也在强化系统化决策机制，建立了量化投委会、研发流程、评估标准、模型上线下线与运作跟踪的闭环，让判断尽可能变成系统里的动作 [8]

本报记者 吴珊 伴随着公募基金高质量发展、市场结构深刻变革，投资者对精准高效的投资工具需求日益迫切。 除了近年来颇受市场各方认可的ETF（交易型开放式指数基金）外，指数增强型基金（以下简称"指增基金"）也在快速成 长——2025年募集资金突破千亿元，超过此前三年总和；2026年伊始，多只新产品密集亮相，成为资金捕捉A股"春季躁动"行 情的热门选择。 目前，一个清晰的信号已然显现：指增基金正褪去"小众"标签，跻身投资者主流配置清单。 "小而美"配置新选 指增基金能快速走红核心在于其独特定位，既紧密跟随市场走势（贝塔），又通过量化模型、多因子策略等主动管理手段 增加"弹性"，力争获取持续稳健的超额收益（阿尔法），成功搭建起被动投资与主动投资之间的桥梁。 Wind资讯数据显示，截至2025年末，指增基金数量已达476只，合计募集资金1004.54亿元，超过此前三年总和；其中有 186只在2025年成立。进入2026年，指增基金热度不减，截至1月31日，新发指增基金已达10只，超过2025年同期。 中小基金公司参与指增基金热情尤为高涨。目前97家布局这一赛道的公募机构中，既有凭借特色策略崭露头角的博道基 金、永赢基金 ...

私募机构参与新股网下配售概况 - 2024年1月，共有159家私募机构参与了5只已公布中签率的新股网下配售，累计获配股数为1576.13万股，获配总金额达3.38亿元 [1] - 从获配金额看，半导体设备企业恒运昌最受关注，私募获配金额约1.14亿元，获配123.60万股 [1] - 专业风电材料制造商振石股份紧随其后，私募获配金额约8616.36万元，获配770.70万股 [1] - 医疗器械企业北芯生命也受青睐，私募获配金额约6646.89万元，获配379.39万股 [1] 百亿级量化私募的主导地位 - 在获配金额不低于100万元的47家私募机构中，管理规模超100亿元的私募有39家，占比超过八成 [1] - 上述39家百亿级私募中，量化策略私募机构达27家，包括25家百亿级量化私募 [1] - 获配金额超过1000万元的9家私募机构全部为百亿级量化机构，显示其主力地位 [1] 领先私募机构的具体表现 - 宁波幻方量化参与了全部5只新股配售，以3268.51万元获配金额和140.26万股获配股数位居榜首 [2] - 九坤投资同样参与5只新股，获配约131.53万股，总金额3221.80万元，位列第二 [2] - 上海衍复投资参与4只新股，合计获配2564.17万元，排名第三 [2] - 上海金锝、海南世纪前沿、上海明汯、上海佳期等多家百亿级量化私募当月获配金额均超1000万元 [2] 量化私募积极参与网下打新的动因 - 策略天然适配：量化投资强调纪律性和系统化，与新股申购要求的精准报价、自动化操作和风控管理高度契合 [3] - 收益相对稳定：近年来A股打新收益相对稳定且回撤可控，能为基金净值提供有效补充 [3] - 优化组合结构：打新策略能与量化策略形成互补，平滑组合波动，并提升资金使用效率 [3] - 优质标的供给增加：近期以人工智能为代表的科技板块新股供应增加，增强了打新策略的配置吸引力 [3] 主观策略私募的参与情况 - 主观策略私募也积极参与，上海迎水投资、上海宁泉资产与深圳市林园投资均参与了5只新股网下配售 [3] - 上述三家主观策略私募累计获配金额分别为559.42万元、450.70万元和395.91万元 [3]