证券研究报告 | 2025年08月02日 多因子选股周报 成长因子表现出色，四大指增组合本周均跑赢基准 核心观点 金融工程周报 国信金工指数增强组合表现跟踪 公募基金指数增强产品表现跟踪 目前，公募基金沪深 300 指数增强产品共有 70 只（A、C 类算作一只，下 同），总规模合计 770 亿元。中证 500 指数增强产品共有 71 只，总规模合 计 432 亿元。中证 1000 指数增强产品共有 46 只，总规模合计 150 亿元。 中证 A500 指数增强产品共有 52 只，总规模合计 205 亿元。 沪深 300 指数增强产品最近一周：超额收益最高 1.58%，最低-0.61%，中 位数 0.13%。最近一月：超额收益最高 3.91%，最低-1.13%，中位数 0.43%。 中证 500 指数增强产品最近一周：超额收益最高 1.06%，最低-0.83%，中 位数 0.16%。最近一月：超额收益最高 2.22%，最低-0.95%，中位数 0.29%。 中证 1000 指数增强产品最近一周：超额收益最高 1.08%，最低-0.54%，中 位数 0.21%。最近一月：超额收益最高 3.01%，最低-0.88 ...

投顾组合优惠活动 - 钉系列投顾组合投顾费5折优惠活动时间为2025年7月1日至2025年12月31日 [5] - 年费封顶从360元/年降至180元/年 资金量大时适用 [5] - 百分比费率统一降至0.2%/年 资金量小时适用 [5] - 优惠针对活动期间持有的所有份额生效 包含活动前买入的份额 [5] 主动优选投顾组合表现 - 主动优选投顾组合平均ROE超过行业平均水平 [7] - 盈利增长决定股票长期收益 主动优选在大多数年份跑赢市场主动基金整体表现 [7] 指数增强策略 - 指数增强主要收益来源为指数本身盈利增长 辅以六种增强方式增厚收益 [9] - 公募和私募指数增强产品应用不同增强方式 中小盘股指数增强品种规模建议2-10亿 [9][10] 指数估值与盈利增长 - 指数上涨取决于估值提升和盈利增长 低估到高估阶段估值提升幅度相对确定 [11] - 2025年迎来"估值提升+盈利增长"双击行情 政策利好逐渐体现为上市公司盈利增长 [11] 市场估值信号 - 2025年7月市场仍处便宜位置 适合继续投资主动优选和指数增强投顾组合 [12] - 黄金星级和牛熊信号板可查询黄金价格 历史星级 与美实际利率关系等指标 [12] 指数分类与全球投资 - 螺丝钉指数地图分类包括宽基 策略 行业 主题 海外五大类股票指数 [12] - 全球指数投顾组合适合4-5星级低估阶段配置 可分散单一市场波动风险 [14] 银行与价值指数投资 - 中证银行指数长期回报优秀 近期上涨受估值提升 净资产增长和股息率提升三重驱动 [15] - 中证价值指数优化传统低估值策略 加入ROE要求 长期跑赢沪深300指数 [16] 信托与月薪宝组合 - 信托门槛降至30万起投 具备风险隔离和财富传承功能 底层资产决定安全性 [17] - 月薪宝组合40%股票+60%债券配置 再平衡策略在2024年2月和2025年7月创造额外收益 [17] 港股科技指数特点 - 港股科技指数长期收益高于A股港股大盘 但波动较大需控制配置比例 [18] - 近期上涨为盈利增长+估值提升双击 涨跌周期与财报周期重合明显 [18] 教育金与现金流策略 - 教育金投资需现金流支持 低风险可选教育储蓄/保险 适度波动可投红利基金/月薪宝 [20] - 无限现金流策略核心为用收入买资产 用资产付开支 避免用负债支付开支的错误模式 [21] 低利率时代资产配置 - 低利率环境下现金流资产包括红利类指数基金 月薪宝组合和REITs三大类 [22] - 打造无限现金流需重复"收入买资产→资产付开支"循环 积累多类现金流资产 [22] 新书发布信息 - 《股市长线法宝》第6版上市首日登顶京东金融投资类图书销量榜和新书热卖榜 [24] - 粉丝可通过专属优惠链接购书 价格低于平台直接购买 [25]

核心观点 - 2024年A股市场黑天鹅事件频发，公募指增产品超额收益普遍创历史最大回撤，极端尾部风险发生概率大幅提升[1][4][6] - 传统风险模型难以应对市场变化，需从显性风险扩展到隐性风险控制，包括制度风险、认知风险等[2][18][46] - 提出全流程风险控制框架：事前预防（认知风险控制+隐性风险识别）、事中控制（动态风格因子）、事后处理（自适应个股偏离）[60][63][129] - 实证显示引入全流程风控的中证500指增组合年化超额16.51%，最大回撤4.90%，显著优于传统模型的18.77%超额和9.68%回撤[3][5][61] 风险模型进化 - 从CAPM单因子发展到Barra多因子模型，再进化到隐式因子模型（Latent Factor）[19][21] - 显性风险包括市场风险（如港股配置不足导致2025年跑输）、行业风险（如银行权重差异影响红利指数表现）、风格风险（如市值因子剧烈波动）[24][31][38] - 隐性风险具有动态性，如2019-2020年"茅指数"行情中公募重仓风格风险、不同涨跌停板限制导致的制度风险[47][53][59] 全流程风控方法 事前预防 - 启发式风格划分：通过股价回归识别真实风格，解决因子打分法与市场认知偏差问题，如长江电力被误判为成长股[64][71][74] - 个股收益聚类：采用Louvain算法根据120日超额收益相关性聚类，识别传统行业分类无法捕捉的关联性（如新能源概念股集群）[98][101][106] 事中控制 - 动态风格因子控制：针对波动率聚集效应，对滚动3个月波动率前3名或超过均值+1倍标准差的因子（如2024年Beta/市值/动量因子）严格零暴露[110][113][118] 事后处理 - 自适应个股偏离：根据滚动3个月跟踪误差动态调整个股权重偏离幅度，避免市场波动放大时跟踪误差失控[129][131][133] 市场异常事件 - 2024年三次重大回撤：春节前小微盘流动性危机（万得微盘股跌49.63%）、10月成长/价值因子双杀、2025年2月TMT板块暴涨导致基本面因子回调[11][67][83] - 黑天鹅指数显示2024年极端交易日占比达38%，远超正态分布预期，如20240207日非线性规模因子偏离达15.57倍标准差[14][15][17]

个人养老金基金扩容 - 个人养老金基金中指数增强基金产品数量由19只扩容至23只，标的指数覆盖上证50、沪深300、中证500、中证800、中证红利等 [1] - 新增Y份额的指数增强基金包括国泰海通资管中证500指数增强、招商沪深300指数增强、天弘中证500指数增强、博道中证500增强 [2] - 截至二季度末，19只指数增强基金Y份额总规模为1.57亿元，富国中证红利指数增强Y和富国沪深300增强Y规模靠前，均超2500万元 [3] 新增Y份额产品特点 - 新增Y份额的指数增强基金均为公募机构的"明星"量化产品，由量化团队负责人管理，包括天弘基金杨超、博道基金杨梦、国泰海通资管胡崇海、招商基金王平 [2] - 截至二季度末，天弘中证500指数增强规模超30亿元，国泰君安中证500指数增强规模超20亿元，博道中证500增强规模超17亿元 [3] - 博道中证500增强和国泰君安中证500指数增强近一年超额收益均超10个百分点，19只指数增强基金Y份额自成立以来平均跑赢基准5个百分点以上 [3] 指数增强基金优势 - 指数基金投向清晰、风格稳定、透明度高，适合养老资产配置，指数增强基金具备收益增强特点，与长线养老投资契合度高 [1][6] - 指数增强基金力争实现长期可持续超额收益，但需平衡跟踪误差和超额收益 [1][6] - 博道中证500增强自2019年成立以来连续6年跑赢中证500，量化团队拥有12年实盘经验，AI技术应用领先行业 [4][6] 政策与行业动态 - 2024年12月个人养老金制度从36个试点城市推广至全国，证监会优化产品供给，85只指数基金纳入目录，其中19只为指数增强型基金 [3] - 2025年各地证监局下发通知，指增产品纳入标准包括成立满三年、最近四个季度末规模均不低于10亿元、最近三年超额收益率为正等 [4] - 国泰海通资管表示将继续布局养老金融领域，推出更多符合养老金需求的产品 [4]

量化因子与构建方式 1. **因子名称：特异度** - **构建思路**：衡量股票价格波动中不能被Fama-French三因子解释的部分，反映个股特异性风险[17] - **构建过程**： $$特异度 = 1 - R^2$$ 其中$R^2$为过去20个交易日个股收益率对Fama-French三因子（市场、市值、价值）回归的拟合优度[17] - **评价**：近期在多个样本空间中表现突出，尤其在沪深300和中证A500中具有稳定的正向预测能力[19][25] 2. **因子名称：EPTTM一年分位点** - **构建思路**：通过动态分位数定位当前估值水平，避免静态阈值失效[17] - **构建过程**：计算EPTTM（TTM净利润/总市值）在过去一年历史数据中的百分位排名[17] 3. **因子名称：三个月反转** - **构建思路**：捕捉短期过度反应后的价格回调效应[17] - **构建过程**：计算过去60个交易日收益率并取反向信号[17] 4. **因子名称：预期BP** - **构建思路**：结合分析师一致预期的动态市净率因子[17] - **构建过程**：使用一致预期净资产除以总市值[17] 5. **因子名称：三个月机构覆盖** - **构建思路**：反映机构关注度的变化[17] - **构建过程**：统计过去3个月内覆盖该股的机构数量[17] 6. **因子名称：单季净利同比增速** - **构建思路**：捕捉企业盈利能力的边际变化[17] - **构建过程**： $$\frac{当期单季净利润 - 去年同期单季净利润}{去年同期单季净利润}$$[17] 7. **因子名称：MFE组合构建模型** - **构建思路**：在控制风格和行业暴露下最大化单因子暴露[39] - **构建过程**： $$\begin{array}{ll}max&f^{T}\ w\\ s.t.&s_{l}\leq X(w-w_{b})\leq s_{h}\\ &h_{l}\leq H(w-w_{b})\leq h_{h}\\ &w_{l}\leq w-w_{b}\leq w_{h}\\ &b_{l}\leq B_{b}w\leq b_{h}\\ &\mathbf{0}\leq w\leq l\\ &\mathbf{1}^{T}\ w=1\end{array}$$ 其中$f$为因子向量，$w$为组合权重，$w_b$为基准权重，$X$为风格暴露矩阵，$H$为行业暴露矩阵[39][40] 因子回测效果 | 因子名称 | 最近一周 | 最近一月 | 今年以来 | 历史年化 | 样本空间 | |------------------|----------|----------|----------|----------|----------------| | 特异度 | 1.18% | 2.02% | 4.23% | 0.51% | 沪深300[19] | | 特异度 | 1.43% | 2.14% | 2.71% | 1.72% | 中证A500[25] | | EPTTM一年分位点 | 1.01% | 1.54% | 1.90% | 5.24% | 中证500[21] | | 三个月反转 | 1.10% | 2.15% | 2.59% | -0.67% | 中证1000[23] | | 预期BP | 0.99% | 1.69% | -0.10% | 3.90% | 中证500[21] | | 三个月机构覆盖 | 1.25% | 0.90% | 3.44% | 6.27% | 中证1000[23] | 模型回测效果 | 模型名称 | 本周超额 | 本年超额 | |------------------------|----------|----------| | 沪深300指数增强组合 | 0.78% | 9.31%[5] | | 中证500指数增强组合 | -0.52% | 9.90%[5] | | 中证1000指数增强组合 | 0.07% | 15.69%[5]| | 中证A500指数增强组合 | 0.26% | 9.96%[5] |

指数增强基金概述 - 指数增强基金是基于指数的一个细分品种，通常80%投资于指数成分股，20%进行增强操作以获取超额收益 [1][3] - 与完全复制指数的传统指数基金不同，指数增强基金通过多种策略主动调整持仓结构 [2] 六种增强方式及特点 基本面增强 - 采用类似主动基金选股逻辑，超配盈利能力强的股票或优秀行业（如消费、医药）[5][7] - 对基金规模要求较宽松，适合大资金运作 [10] - 在特殊行情（如2024年妖股炒作期）超额收益可能波动 [12] 量化增强 - 通过量化因子（估值/基本面/股价/情绪因子）构建模型捕捉机会 [13][20] - 低频量化（年换手率50%-200%）与高频量化（私募可达10000%+）差异显著 [25] - 规模小时效好，规模增大会摊薄超额收益 [27][28] 打新策略 - 通过新股申购获取上市首日溢价收益，适合2-10亿规模基金 [31][35] - 熊市阶段收益降低，大规模基金收益易被摊薄 [36] ETF折溢价套利 - 利用场内交易价格与净值的差异套利，折溢价源于限购/市场情绪/封闭期 [42][52] - 策略灵活但收益受参与资金量影响，规模过大会消除套利空间 [54] ETF期现套利 - 通过股指期货贴水建仓获取价差收益，超额收益稳定但易受政策限制 [59][61] - 需区分升水（期货价>现货价）与贴水（期货价<现货价）[62] 指数增强收益互换 - 场外衍生品协议，可获得指数收益+固定增强幅度（中证500/1000增强4%-12%）[63] - 超额收益稳定但存在政策暂停风险 [65] 不同金融产品的增强方式应用 - 公募基金：主攻基本面/量化增强（限制高频），辅以折溢价套利 [67][71] - 私募基金：策略更灵活，可开展高频量化/期现套利/收益互换 [67][71] - 银行理财/券商资管：分别受限较多或可灵活组合多种策略 [67] 投资选择建议 - 中小盘指数（中证500/1000）因散户占比高、波动大更易获取超额收益 [80][85][87] - 优选2-10亿规模产品，避免规模过大导致的收益摊薄 [88] - 需结合指数估值，在低估阶段布局增强品种 [92]

指数增强组合表现 - 沪深300指数增强组合本周超额收益0.42%，本年超额收益8.31% [1][4] - 中证500指数增强组合本周超额收益0.63%，本年超额收益10.17% [1][4] - 中证1000指数增强组合本周超额收益0.48%，本年超额收益15.24% [1][4] - 中证A500指数增强组合本周超额收益0.28%，本年超额收益9.48% [1][4] 选股因子表现跟踪 - 沪深300成分股中单季营收同比增速、DELTAROA、单季ROE等因子表现较好 [1][5] - 中证500成分股中一年动量、标准化预期外收入、标准化预期外盈利等因子表现较好 [1][6] - 中证1000成分股中三个月反转、标准化预期外收入、单季超预期幅度等因子表现较好 [1][7] - 中证A500指数成分股中DELTAROA、标准化预期外盈利、单季ROA等因子表现较好 [1][8] - 公募基金重仓股中一年动量、标准化预期外收入、预期净利润环比等因子表现较好 [1][9] 公募基金指数增强产品表现 - 沪深300指数增强产品本周超额收益最高2.14%，最低-0.62%，中位数-0.06% [1][18] - 中证500指数增强产品本周超额收益最高0.73%，最低-1.10%，中位数-0.09% [1][20] - 中证1000指数增强产品本周超额收益最高0.91%，最低-0.81%，中位数0.13% [1][21] - 中证A500指数增强产品本周超额收益最高1.06%，最低-0.90%，中位数-0.02% [1][23] 公募基金指数增强产品规模 - 沪深300指数增强产品共有70只，总规模790亿元 [17] - 中证500指数增强产品共有71只，总规模456亿元 [17] - 中证1000指数增强产品共有46只，总规模150亿元 [17] - 中证A500指数增强产品共有52只，总规模289亿元 [17] 因子MFE组合构建方式 - 采用组合优化模型构建最大化单因子暴露组合，控制行业暴露、风格暴露等约束 [27] - 设置个股相对于基准指数权重的偏离幅度为0.5%-1% [28] - 每月末构建单因子MFE组合，计算历史收益并扣除交易费用 [28] 公募重仓指数构建方式 - 选取普通股票型和偏股混合型基金，剔除规模小于五千万且上市不足半年的基金 [29] - 通过基金定期报告获取持股信息，构建公募基金平均持仓 [29] - 选取累计权重达到90%的股票作为成分股构建公募基金重仓指数 [29]

根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. **模型名称**：国信金工指数增强组合 - **模型构建思路**：以多因子选股为主体，分别构建对标沪深300、中证500、中证1000及中证A500指数的增强组合，通过收益预测、风险控制和组合优化三块流程实现稳定超额收益[11][12] - **模型具体构建过程**： 1. **收益预测**：基于30余个因子（估值、反转、成长等维度）构建因子库[16][17] 2. **风险控制**：控制组合相对于基准的行业暴露、风格暴露、成分股权重偏离等约束[41][42] 3. **组合优化**：采用最大化单因子暴露组合（MFE）优化模型，目标函数为最大化因子暴露$$f^{T}w$$，约束条件包括风格中性（$$s_l \leq X(w-w_b) \leq s_h$$）、行业中性（$$h_l \leq H(w-w_b) \leq h_h$$）等[41][42] 2. **模型名称**：单因子MFE组合 - **模型构建思路**：通过组合优化检验因子在控制实际约束（如行业、风格中性）后的有效性[41] - **模型具体构建过程**： 1. 设定约束条件（如个股偏离权重0.5%-1%、成分股权重占比100%）[45] 2. 每月末优化构建组合，目标函数为最大化因子暴露$$f^{T}w$$[41] 3. 回测时扣除0.3%交易费用，计算超额收益指标[45] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：估值类因子（BP、单季EP、EPTTM等） - **因子构建思路**：衡量股票相对价值，如BP=净资产/总市值[17] - **因子评价**：长期稳定但短期易受市场风格影响 2. **因子名称**：成长类因子（单季营收同比增速、DELTAROA等） - **因子构建思路**：捕捉企业盈利增长，如单季营收同比增速=单季度营业收入同比增长率[17] - **因子评价**：在沪深300样本中近期表现突出（最近一周超额收益0.93%）[19] 3. **因子名称**：动量/反转类因子（一年动量、三个月反转） - **因子构建思路**：反映市场趋势，如一年动量=近一年除近一月后涨跌幅[17] - **因子评价**：中证500样本中一年动量近期表现最佳（最近一周超额收益0.93%）[21] 4. **因子名称**：分析师预期类因子（标准化预期外收入、预期PEG） - **因子构建思路**：量化市场预期偏差，如标准化预期外收入=（实际营收-预期营收）/预期营收标准差[17] - **因子评价**：在中证1000样本中信息比率较高（历史年化IR 5.98%）[23] --- 模型的回测效果 1. **国信金工指数增强组合**： - 沪深300增强：本周超额0.42%，本年8.31%[14] - 中证500增强：本周超额0.63%，本年10.17%[14] - 中证1000增强：本周超额0.48%，本年15.24%[14] 2. **单因子MFE组合（沪深300样本）**： - 单季营收同比增速：最近一周超额0.93%，年化IR 3.02%[19] - 三个月波动：最近一周超额-0.42%，年化IR 4.14%[19] --- 因子的回测效果 1. **中证500样本因子**： - 一年动量：最近一周超额0.93%，年化IR 2.23%[21] - SPTTM：最近一周超额-0.88%，年化IR 2.82%[21] 2. **中证1000样本因子**： - 三个月反转：最近一周超额1.09%，年化IR -0.78%[23] - 股息率：最近一周超额-1.22%，年化IR 5.80%[23] 注：所有公式引用自原文优化模型[41][42]，因子计算方式详见因子库表[17]

基金产品概况 - 基金简称为平安中证2000增强策略ETF，场内简称为中证2000ETF增强，基金主代码为159556 [1] - 基金运作方式为交易型开放式，采用指数增强策略，在标的指数成份券权重基础上进行主动调整 [1][2] - 投资目标是通过量化多因子模型构建股票组合，力争实现超越中证2000指数的投资收益 [1][2] - 业绩比较基准为中证2000指数收益率，风险控制目标为日均跟踪偏离度绝对值小于0.35%，年化跟踪误差不超过6.5% [2] 基金经理信息 - 基金经理俞瑶女士拥有香港科技大学投资管理专业硕士学历，曾任职于南京证券股份有限公司 [6] - 基金经理李严先生为复旦大学应用统计学专业硕士，曾担任东北证券上海证券研究咨询分公司证券分析师 [6] - 基金经理钱晶先生为美国纽约大学理工学院硕士，曾任职于国信证券和华安基金 [7] 基金业绩表现 - 2025年第二季度基金份额净值增长率为4.24%，同期业绩比较基准收益率为7.62% [10] - 过去六个月基金净值增长率为12.85%，同期基准收益率为15.24% [6] - 过去一年基金净值增长率为33.18%，同期基准收益率为47.00% [6] - 截至报告期末基金份额净值为1.0425元 [10] 投资组合情况 - 报告期末基金总资产为27,556,089.00份，股票投资占比91.79% [12] - 制造业为第一大持仓行业，占比65.62%，其次为信息传输、软件和信息技术服务业（9.97%） [12] - 前五大行业合计占比79.44%，包括制造业、信息技术、电力热力、批发零售和科研技术 [12] - 股票投资组合中无单一个股持仓超过基金资产净值5%的情况 [12] 基金份额变动 - 报告期初基金份额总额为42,556,089.00份 [13] - 期间总申购份额12,000,000.00份，总赎回份额27,000,000.00份 [13] - 报告期末基金份额总额为27,556,089.00份，出现连续60个工作日基金资产净值低于5000万元的情形 [11][13]

行业动态 - 互联网基金销售机构积极布局指数增强基金，以响应监管"提升权益类基金保有规模"的号召 [1] - 蚂蚁基金和天天基金两大巨头均将指数增强基金作为重点推广产品，蚂蚁基金推出"指数+"专区，天天基金上线"指数增强专区" [2][4][5] - 京东金融、好买、同花顺等平台也已将指数增强基金作为标配产品进行布局 [7] 产品特点 - 指数增强基金兼具Beta和Alpha收益，风格清晰不漂移，是工具化产品 [4] - 产品策略包括精选个股、量化增强、仓位控制、行业轮动、衍生品投资、打新等，追求比指数更高的超额收益 [9] - 蚂蚁基金"指数+"专区精选业绩稳健、回撤控制好的指数增强基金，并提供"潜力信号"板块等增值服务 [6] 市场背景 - 主动权益基金销售遇冷，指数型产品规模持续攀升，销售机构借力指数基金拓展权益类业务 [9] - 证监会《推动公募基金高质量发展行动方案》提出调降销售费用，指数增强基金成为销售机构在货币基金之外的重要业务抓手 [9] - 销售机构分类评价机制将权益类基金保有规模纳入考核，发力指数增强基金有助于提升相关指标 [10][11] 发展挑战 - 指数增强基金在公募产品中仍属小众，投资者配置习惯尚未形成 [14] - 超额收益稳定性不足，增强策略的有效性是关键，投资者对方法论的认知成本较高 [14] - 互联网平台销售仍以稳健产品为主，权益类产品销量有限，需配套运营和流量支持才能见效 [14]