报告行业投资评级 报告未明确给出对公募量化行业的整体投资评级 报告核心观点 报告核心观点认为，2026年一季度，公募量化产品整体表现稳健，其中指数增强产品超额收益稳健，而主动量化产品在放宽跟踪误差约束后展现出更强的超额收益弹性，量化固收+产品则在回撤控制方面优势凸显[1] 根据相关目录分别进行总结 公募量化市场现状 - 截至2026年3月31日，公募量化产品（指数增强、主动量化、量化固收+）总数量为1008只，总规模达5293.56亿元[3] - 指数增强基金占据主导地位，数量为478只，规模为2544.31亿元，占总规模的近一半[3] - 主动量化基金数量为388只（占比38.5%），规模为1743.19亿元（占比32.9%）[3] - 量化固收+基金数量（142只）和规模（1006.06亿元）最小，但单只平均规模约7.08亿元，高于前两类产品[3] - 头部管理人呈现“马太效应”与“差异化布局”特征，富国、华夏、招商总规模均逼近或突破400亿元，构成第一梯队[16][19] - 博道与国金基金凭借在主动量化赛道的集中度（规模分别达205.37亿元和239.00亿元）跻身行业前五[3][19] - 国泰海通资管、鹏华、汇添富等机构则重仓指数增强领域，规模位居行业前十[3][19] 指数增强产品表现 - **沪深300指数增强**：一季度72只基金中有63只取得正超额，超额收益均值为1.89%，中位数为1.48%[4] - **中证500指数增强**：一季度超额收益先抑后扬，累计基本收平，77只基金中有44只取得正超额，超额收益均值为0.05%，中位数为0.19%[4] - **中证1000指数增强**：一季度展现出较强超额获取能力，46只基金中有42只取得正超额，超额收益均值为2.36%，中位数为2.26%[4] - **中证A500指数增强**：一季度表现稳健，72只基金中有60只取得正超额，超额收益均值为1.40%，中位数为1.37%[4] - 从存量格局看，沪深300与中证500是指增市场核心基本盘，规模分别达625.81亿元和561.91亿元[21] - 一季度新成立19只指数增强基金，总规模近200亿元，其中科创综指和中证A500相关新发产品占新发总规模四成[22] 主动量化产品表现 - 存量主动量化基金共388只，合计规模1743亿元，其中“类指增”产品占据主导，共175只，规模达998.67亿元[48] - **类指增产品**：在放宽指数成分股投资比例和跟踪误差约束后，一季度超额收益中位数全面跑赢严格约束的指数增强基金，例如沪深300（-1.38%对-2.41%）、中证500（2.48%对2.22%）、中证1000（2.67%对2.59%）[5][53] - **偏股基金增强**：一季度22只基金中有16只取得正超额，超额收益均值为1.57%，中位数为2.06%[5] - **风格增强**：红利增强产品表现不佳，48只基金中仅9只取得正超额；微盘风格增强产品表现亮眼，14只基金中仅1只录得负收益，累计收益均值为5.41%，中位数为6.17%[5] - **量化选股**：一季度23只基金中有15只录得正收益，累计收益均值为1.11%，中位数为0.71%[5] - 一季度新发主动量化产品12只，总规模62亿元，博道星航（规模27.33亿元）和诺安智泉量化选股A（规模17.32亿元）规模领先[49] 量化固收+产品表现 - 存量量化固收+基金共142只，合计规模1006亿元，其中“固收+类指增”产品占据主导，规模达471.75亿元[70] - 报告根据2025年四季报权益仓位将产品分为高、中、低三组，整体而言，低仓位产品回撤控制更优秀，稳健防御优势凸显[6] - **高仓位组（权益>25%）**：收益前三产品为前海开源裕和A（累计收益1.48%）、中加科丰价值精选（1.38%）、华宝安享A（1.31%）[6] - **中仓位组（权益15%-25%）**：收益前三产品为平安添悦A（累计收益2.00%）、万家家瑞A（1.95%）、华夏稳兴增益一年持有A（1.91%）[6] - **低仓位组（权益<15%）**：收益前三产品为华泰柏瑞恒利A（累计收益2.53%）、鹏华弘达A（1.94%）、鑫元浩鑫增强A（1.70%）[6] - 一季度新发量化固收+产品7只，总规模31.62亿元，中金恒嘉稳健3个月持有A（规模11.99亿元）和贝莱德富元金利A（规模4.71亿元）规模领先[72]

文章核心观点 - 公募量化行业正积极拥抱AI技术，旨在通过AI赋能投资研究、策略开发和组合管理，以应对市场变化、提升投资效率并获取持续的超额收益[2] AI在公募量化中的应用与赋能 - AI技术正被应用于投资研究的各个环节，包括数据处理、因子挖掘、模型训练和策略生成，以提升研究深度和广度[2] - 通过AI赋能，量化投资策略的开发效率得到提升，能够更快地适应市场风格切换，挖掘传统方法难以发现的非线性规律[2] - AI有助于实现更精细化的组合管理和风险控制，优化交易执行，从而提升整体投资组合的稳定性和收益潜力[2] 穿越周期获取超额收益的路径 - 行业认为，单纯依赖历史数据回测的量化模型容易在周期变化中失效，而AI的引入有助于模型理解市场动态逻辑，增强策略的适应性和鲁棒性[2] - 将AI与基本面研究、另类数据等相结合，构建多维度、多层次的投研体系，被认为是获取持续超额收益、穿越市场周期的关键[2] - 持续的技术迭代和算法升级是必要的，需要不断将新的AI算法与金融逻辑相结合，以保持策略的领先性[2]

公募量化基金业绩表现 - 7月以来诺安多策略、建信灵活配置、中信保诚多策略等大批公募量化基金单位净值不断创历史新高 [1][4] - 截至6月末超90%公募量化产品上半年单位净值涨幅为正 创金合信北证50成份指数增强A/C和诺安多策略A近一年累计单位净值增长率超100% [1] - 截至7月25日诺安多策略A近一年累计单位净值增长率达125.92% 信澳星亮智选A/C、广发量化多因子、中欧小盘成长A近一年涨幅均超80% [4][5] - 量化指增产品中创金合信北证50成份指数增强A/C近一年涨幅超100% 招商中证2000增强策略ETF近一年涨幅超90% [4] 超额收益表现 - 上半年超80%公募量化基金单位净值增长率跑赢业绩比较基准 [6] - 量化指增基金获得超额收益产品比例达82.9% 高于全市场公募基金的70.5%和被动指数型基金的79.6% [6] - 2024年公募量化产品业绩跑赢基准比例约53% 显著高于全市场公募基金的38% [6] - 公募主动量化和量化指增产品夏普比率中枢高于全部股混基金 [5] 市场环境与策略优势 - 2024年A股市场情绪向好 赛道轮动热点不断的结构性行情有利于量化产品作出超额收益 [2] - 跟踪中证2000指数、中证1000指数的产品表现普遍超过沪深300指数挂钩产品 小市值风格明显占优 [4] - 公募量化超额回归是市场活跃、中小盘风格占优、策略迭代、规模合理适中共同作用的结果 [5] 小市值股票风险提示 - 多家公募量化基金经理提示小市值股票回调风险 [3] - 招商基金指出小市值风格处于相对高位 存在一定回调风险 [7] - 长盛北证50成份指数增强提示微盘股需关注急速调整的尾部风险 [8] - 诺安多策略A基金经理提醒产品会有阶段性大幅波动 本质上不是低风险投资 [5] 下半年投资展望 - 博道基金表示海外流动性中期偏宽松 国内结构性增长亮点逐步显现 量化增强类产品配置价值值得关注 [9] - 中欧基金认为中国市场估值处于低位区间 全球资产配置中仍处低配状态 配置性价比突出 [9] - 创金合信基金指出北交所估值回到中等水平 新兴科技发展方向具有较好长期投资价值 [9] - 招商基金将在小盘股票中重点配置财务稳健、估值适中个股以争取更优超额收益 [7]

公募量化基金表现 - 7月以来诺安多策略、建信灵活配置、中信保诚多策略等公募量化基金单位净值持续创新高 [1] - 截至6月末超90%的公募量化产品上半年单位净值涨幅为正 [1] - 创金合信北证50成份指数增强A/C、诺安多策略A近一年累计单位净值增长率超100% [1] 市场环境与量化策略 - A股市场情绪向好，赛道轮动热点不断，结构性行情有利于量化产品获取超额收益 [1] - 部分公募量化基金经理开始提示小市值股票回调风险 [1]

论坛背景与嘉宾介绍 - 第九届AI&FOF投资创新发展论坛于2025年7月18日在上海浦东丽思卡尔顿酒店举办，主题为“智算未来·量化跃迁”，汇聚FOF投资、量化投资、券商资管等领域的专业人士 [2] - 宏利基金策略投资部基金经理李婷婷分享公募量化行业十余年经验，其管理的公募产品以指数增强和主动量化策略为主 [2][4] - 宏利基金是国内首家合资转外资的全外资控股基金公司，成立23年，结合股东宏利金融的国际化视野和中国市场经验，积累了丰富的投资经验 [4] 宏利量化策略演进历程 - 2016-2017年：研究宏观风险模型，开发汇率对股票收益波动的相关性分析，并参与多因子模型开发，维护上百个因子库 [7] - 2018-2019年：改进因子非线性关系，开展因子分域研究，为AI机器学习模型奠定基础 [8] - 2020-2021年：开发Smart beta系列产品，如消费红利基金，优选股息率最高的50只消费股，实盘收益显著跑赢主流指数 [9] - 2022年后：转向AI非线性策略研究，实盘运行三年多，对产品超额收益贡献显著 [10] AI在量化投资中的应用 - 因子开发：整合财报、分析师预测、量价等数据，通过AI挖掘量价因子和基本面因子，因子库包含上百个因子，分为基本面、情绪、技术、研究员四大类 [10][11] - 风险模型：除传统Barra模型外，开发AI非线性风险因子，改进后的模型在收益稳定性和最大回撤上表现更优 [17][18] - 量价因子挖掘：通过神经网络捕捉高频交易信息，替代技术分析流派基金经理，挖掘周频、日频、分钟频及Level2数据 [15] - 基本面因子增强：利用自然语言处理技术分析新闻舆情和分析师报告，补充财报数据，验证上市公司基本面走势 [16] 策略指数的发展前景 - 策略指数结合市场指数透明性和主动基金超额收益优势，2023年以来宏利消费红利基金等产品规模快速增长 [20][22] - 美国市场策略指数占比约30%，而A股仍以宽基和行业主题基金为主，策略指数发展空间广阔 [22] - 宏利产品布局聚焦指数增强和策略指数，包括沪深300、中证500等宽基增强及消费红利等策略指数，未来计划开发更多有效策略指数 [23]