行业背景与核心驱动力 - 在低利率与资产欠配的双重影响下，追求绝对收益的保险资金面临配置压力，部分中小型保险机构正尝试将资金投向量化私募领域 [1] - 保险资金背负着3%至4%的刚性负债成本，其首要目标是实现覆盖成本后的安全收益，而非追求高波动的弹性回报 [3] - 险资配置量化产品被视为在低利率和资产欠配环境下，对大类资产配置的一种战略性优化，量化中性策略被看作非标资产的替代品，而量化指增则为权益配置提供了安全垫 [9] 合作模式与架构 - 名为“MOM”（管理人中管理人）的模式成为连接险资与量化私募的主流合规桥梁，在该生态链中，险资、券商资管、量化私募三方角色交织 [1] - 在MOM架构中，险资直接投资于券商或其资管公司的单一资管计划（母层），该计划再聘请多家量化私募作为投资顾问（子层） [6] - MOM模式的价值在于：管理人负责筛选、监控私募，专业化程度高；可根据险资需求定制策略，灵活性高；可隔离险资与私募，合规性更强 [6] 量化私募的适应性调整 - 为满足险资客户，头部量化私募进行了适应性改造，例如将衍生品交易限制在股指期货且仅限套保，选股需控制在有股指期货对冲的1000多只标的里 [3] - 量化私募的调整被形容为“从黑箱走向灰箱”，具体升级包括：策略定制，推出“低波指增”或“稳健中性”策略；建立“灰箱”沟通机制，在保护核心知识产权前提下开放绩效归因和风险因子暴露报告；将险资的风控红线内嵌到交易模型中 [4] - 通过技术手段，量化私募在保护策略IP的同时满足了险资的穿透需求，为双方合作奠定了基础 [4] MOM模式的挑战与博弈 - MOM模式在操作环节面临挑战，包括下单延时和禁投池限制，投顾角色的交易指令需经管理人风控审核，管理人设置的禁投池限制了模型信号的自由买卖 [6] - MOM模式存在业绩分配不均的问题，由于只有母层整体盈利，子层投顾才能获得浮动报酬，表现优异的投顾可能受到其他表现不佳者的拖累 [6] - MOM架构涉及多方，易出现风控责任划分模糊，导致运营风险 [7] 行业展望与期待 - 援引海外经验，量化资产作为另类投资的一部分，在保险公司的配置比例正稳步上升 [9] - 不少私募机构期待更加明确、统一的险资入“量”监管规则，以构建可持续的健康生态，包括在合作模式标准上予以明确规范 [9] - 行业期待监管能牵头制定一套数据脱敏与交互的标准规范，以同时满足险资穿透到底、计算偿付能力的合规要求，以及保护管理人的核心知识产权 [9] - 第三方机构建议险资应选择与持牌机构合作以确保架构合规，并建立私募管理人的动态评估机制 [9] - 业内人士期待未来监管部门在管理人资质、合作模式标准化、投资流程与业务流程的风控与合规、信息披露深度等方面给出更清晰的指引 [10]

量化指增产品市场表现概览 - 量化指增产品凭借纪律性、广度与效率优势，成为市场震荡中投资者获取超额收益的重要选择，百亿级私募凭借更成熟的策略体系与技术实力，其超额稳定性备受关注 [3] - 私募排排网数据显示，2025年全市场1410只量化产品收益均值为31.13%，超额收益均值为11.33%，超额胜率均值为56.20% [4] - 从规模维度看，百亿以上私募旗下386只量化产品表现突出，2025年收益均值为38.60%，超额收益均值为13.90%，超额胜率均值高达61.01% [4] - 50-100亿规模私募的185只产品，2025年收益均值为27.62%，超额收益均值为8.67%，超额胜率均值为55.70% [4] - 20-50亿规模私募的177只产品，2025年收益均值为28.79%，超额收益均值为11.39%，超额胜率均值为56.23% [4] - 10-20亿规模私募的177只产品，2025年收益均值为32.00%，超额收益均值为12.36%，超额胜率均值为54.26% [4] - 5-10亿规模私募的149只产品，2025年收益均值为23.96%，超额收益均值为5.27%，超额胜率均值为52.55% [4] - 0-5亿规模私募的336只产品，2025年收益均值为28.33%，超额收益均值为11.92%，超额胜率均值为53.52% [4] 沪深300指数增强策略表现 - 百亿私募旗下沪深300指增产品，2025年收益均值为30.05%，超额收益均值为10.53%，超额胜率均值为66.25% [5] - 明汯投资旗下产品在2025年超额胜率领衔，其管理的“明汯稳健增长2期”在2025年的53个周度中，有42周跑赢沪深300指数 [6] - 宽德私募旗下产品“上海宽德沪深300指数增强臻享2号”在2025年的53个周度中，有37周跑赢沪深300指数，超额胜率位居前列 [7] - 明汯投资成立于2014年，核心团队多毕业于常春藤及清北复交等一流院校，并曾于Millennium、Citadel Securities等国际一线量化机构任职，是国内较早一批将人工智能技术成功应用到金融市场的私募机构，2025年四季度末规模为700-800亿 [7] - 宽德私募基金经理徐御之是公司首席投资官，毕业于中国人民大学数学系，拥有超过9年中国金融市场一线量化交易经验，公司设立了人工智能实验室—WILL，专注于研发通用性超级科技助手 [7] 中证500指数增强策略表现 - 百亿私募旗下中证500指增产品，2025年收益均值为50.84%，超额收益均值为15.69%，超额胜率均值为66.12% [8] - 顽岩资产旗下产品“顽岩中证500指数增强1号A类份额”在2025年超额胜率领衔，在2025年的53个周度中，有41周跑赢中证500指数 [9] - 天演资本旗下产品“天演中证500指数增强B类份额”在2025年的53个周度中，有38周跑赢中证500指数，超额胜率位居前列 [10] - 顽岩资产成立于2015年，以人工智能为核心技术，起步于超高频期货交易，于2018年开始进入股票市场，持续强化人才和硬件投入 [10] - 天演资本在2025年全年分红超百次，旗下80%的产品均参与了分红，总分红金额超50亿元，同时数据系统在2025年实现全面升级，策略回溯效率提升3倍以上，数据分析吞吐能力增长5倍以上 [10] 中证1000指数增强策略表现 - 百亿私募旗下中证1000指增产品，2025年收益均值为55.96%，超额收益均值为22.34%，超额胜率均值为72.71% [11] - 2025年超额胜率位居前三的产品分别来自：微观博易、蒙玺投资、衍复投资 [11] - 微观博易旗下产品“微观博易-含露”在2025年的53个周度中，有51周跑赢中证1000指数，超额胜率领衔 [12] - 蒙玺投资旗下产品“蒙玺中证1000指数量化5号A类份额”在2025年的53个周度中，有49周跑赢中证1000指数，超额胜率位居第二 [13] - 微观博易成立于2015年12月，是一家以数据和技术为驱动的量化投资公司，投研人员均毕业于清华、北大、人大、斯坦福、芝加哥、牛津等海内外一流名校 [13] - 蒙玺投资在2025年成立了AI Lab，将AI赋能到整个投研链路，应用主要集中在数据清洗与处理、因子挖掘、交易执行优化等环节 [13] 其他指数增强策略表现 - 其他指增主要包括中证2000指增，中证A500指增等，百亿私募旗下相关产品2025年收益均值为46.44%，超额收益均值为18.12%，超额胜率均值为65.83% [14] - 2025年超额胜率位居前三的产品分别来自：蒙玺投资、平方和投资、量派投资 [14] - 蒙玺投资旗下产品“蒙玺中证A500指数量化1号B类份额”在2025年实现领先的超额胜率，其策略底仓跟踪复制中证A500，超额回撤相对较低，且超额与同类产品呈低相关性 [15] - 蒙玺投资常年稳居国内低延迟赛道第一梯队，通过严格的风险控制与高效交易力争实现稳定的超额收益 [16] - 平方和投资旗下产品“平方和鼎盛中证2000指数增强21号A期”在2025年的53个周度中，有43周跑赢中证2000指数，超额胜率位居第二 [16] - 平方和投资采用“数据处理、因子挖掘、因子合成、投资组合优化、交易执行”五位一体的开发模式，以10年以上历史数据为基础，深度融合机器学习算法与严密风控体系 [16]

文章核心观点 - 2025年是量化指数增强策略的大年 公募和私募产品均有亮眼表现 但两者在业绩表现、投资逻辑和资源投入上存在系统性差异 核心在于公募侧重“纪律优先” 而私募追求“效率优先”[2][3][9] - 公募指数增强产品旨在提供“稳妥的增强” 追求相对稳定的超额收益 私募指数增强产品则旨在博取“更高的超额” 但需承受更大的波动与业绩分化[44] 公募与私募业绩表现差异 - 以中证1000指数增强产品为例 2024年公募产品平均收益为39% 业绩表现相对集中[5] - 私募中证1000指数增强产品平均收益为56% 高于公募 但业绩分化极大 头部产品收益可达70% 尾部产品表现平平[6][7] 投资流程逻辑差异：“纪律优先” vs “效率优先” 事前（投资开始前） - 公募产品受严格监管 合同通常规定至少80%的资金需投资于标的指数成分股 以确保安全性与稳健性[11] - 私募产品选股范围灵活 理论上可在全市场4000多只股票中选股 但大部分管理人会主动约束成分股比例以控制波动[13][15][16] 事中（投资组合运行中） - 公募产品因事前限制严格 偏离空间有限 事中操作侧重于在既定规则内进行精细优化[18] - 私募产品为控制风险 在投资中会重点关注行业偏离度与市值风格偏离度 通过设定偏离度红线 在范围内集中布局某些行业或进行市值下沉以争取超额收益[20][22] - 若偏离度控制不当可能引发风险 例如2024年初微盘股大跌时 部分中证500指数增强私募产品因持仓中小微盘占比较高而跌幅超过指数[23] - 举例说明偏离度控制：若中证500指数中消费股占比20% 设定红线为25% 当产品持仓消费股占比达30%时 管理人需减持以回到红线内[24] 事后（业绩复盘） - 公募产品最核心的复盘指标是年化跟踪误差 以确保净值波动与指数节奏基本一致[27] - 私募产品最关注超额收益 对跟踪误差的容忍度较高[29] 产品特性与资源投入差异 - 公募指数增强产品重在“指数” 如同在规则清晰的鱼塘作业 收获稳定但难以捕捉成分股外的机会[31] - 私募指数增强产品重在“增强” 如同在大海捕鱼 有机会捕捉大鱼但易遭遇风浪[33] - 私募在算法、硬件和数据上重金投入 以追求极致的交易速度与信息优势[36] - 公募因产品线众多 量化指数增强仅占一小部分 资源投入相对有限[38] - 私募核心投研人员薪酬与产品业绩高度挂钩 能吸引顶级量化人才[40] - 公募策略灵活度稍逊 无法运用日内T0交易、衍生品等工具来增厚收益[42]

市场表现 - 2025年A股市场主要宽基指数全线收涨 创业板指领涨49.57% 深证成指上涨29.87% 上证指数上涨18.41% 沪深300上涨17.66% [2] - 科创类指数表现尤为突出 科创200指数大涨59.31% 创业板50指数上涨57.45% [2] - 港股市场表现亮眼 恒生指数全年上涨27.77% 创2017年以来最大年度涨幅 恒生科技指数上涨23.45% 恒生中国企业指数上涨22.27% 恒生港股通指数上涨32.21% [2] - 债券市场进入震荡调整 10年期国债收益率最高突破1.9% 信用债市场表现优于利率债 AA+级3年期中短票信用利差收窄21–28BP [2] 混合类公募产品整体表现 - 截至2025年12月31日 理财公司共计存续895只公募混合类产品 2025年度平均净值增长率为4.52% [3] - 超过七成产品净值增长率分布在1%至5%区间 12只产品净值增长率超20% 38只产品净值增长率在10%至20%区间 另有2只产品出现负增长 [3] - 宁银理财和汇华理财两家机构混合类产品的平均收益较为领先 2025年度平均净值增长率均超过10% [3] - 业绩排名前十的产品来自6家理财公司 宁银理财上榜4只 汇华理财上榜2只 光大理财 信银理财 兴银理财和招银理财各上榜1只 [3] - 宁银理财“宁赢混合类碳中和开放式理财产品1号” 兴银理财“富利兴易智享量化指增3个月最短持有期1号混合类理财产品A” 信银理财“中信理财之睿赢进取1期净值型人民币理财产品”位列前三 全年净值增长率分别为46.92% 36.09%和28.81% [3] 产品分析 - 兴银理财“富利兴易智享量化指增3个月最短持有期1号混合类理财产品A”为四级中高风险产品 截至2025年三季度末 权益类持仓占比43.06% 现金及银行存款持仓比例53.21% 公募基金和金融衍生品配置占比分别为2.34%和1.93% [4] - 该产品后市将关注高等级信用债和二永债 权益市场看好券商板块以及产业政策主线明确的科技成长领域 [4] - 信银理财“中信理财之睿赢进取1期净值型人民币理财产品”同为四级中高风险产品 投资期限为1-3个月（含） [4] - 截至2025年三季度末 该产品投资以公募基金为主占比47.73% 权益类投资 现金及银行存款分别持仓25.78% 26.20% 前十项资产（穿透后）包含了黄金股ETF [4]

行业趋势：AI发展与主动量化基金崛起 - 2025年AI是贯穿全年的核心主题，其爆发式发展不仅带火了指数基金，更让主动量化基金受到市场高度关注 [1][2] - 主动量化基金通过人机结合实现了“1+1>2”的效果，在行业轮动和个股分化的市场条件下，展现出穿越周期、获取超额收益并降低波动风险的能力 [2] - 机构投资者正大手笔布局主动量化基金，截至2025年三季度末，全市场292只主动量化基金（份额合并计算）总份额达805亿份，较去年年末增长27%（170亿份），其中仅第二季度单季就增长了144亿份 [2] - 截至2025年中报，所有主动量化基金总份额为661亿份，其中机构投资者持有份额达465亿份，占比超过70% [3] 机构青睐的主动量化基金概览 - 根据2025年中报数据，机构投资者持有份额排名前十的主动量化基金（A类份额）包括博道远航A、华安事件驱动量化策略A、长信量化价值驱动A等 [3][4] - 前十名基金的具体数据（截至指定日期）如下：博道远航A（规模40.93亿元，机构持有13.88亿份）、华安事件驱动量化策略A（规模47.22亿元，机构持有11.10亿份）、长信量化价值驱动A（规模21.79亿元，机构持有9.99亿份）、东吴安盈量化A（规模11.78亿元，机构持有9.34亿份）、博时智选量化多因子A（规模26.66亿元，机构持有9.18亿份）、博道成长智航A（规模53.65亿元，机构持有9.13亿份）、国金量化多策略A（规模40.67亿元，机构持有8.09亿份）、招商成长量化选股A（规模30.97亿元，机构持有7.82亿份）、国金量化多因子A（规模64.22亿元，机构持有7.48亿份）、中信保诚多策略A（规模20.63亿元，机构持有7.11亿份） [4] 华安事件驱动量化策略A深度分析 - 该基金是一只对标偏股基金指数的“类指增”产品，但其表现显著优于许多同类基金 [4][5] - 业绩表现突出：华安事件驱动A已连续6个完整自然年跑赢沪深300指数，2025年大幅领先，有望达成连续7年跑赢的成就 [6] - 历史年度回报数据（截至2025年12月22日）：2025年回报35.77%（基准14.04%，沪深300为17.20%），2024年回报21.82%（基准11.01%，沪深300为14.68%），2023年回报-8.63%（沪深300为-11.38%），2022年回报-17.86%（沪深300为-21.63%），2021年回报30.84%（沪深300为-5.20%），2020年回报59.19%（沪深300为27.21%），2019年回报37.37%（沪深300为36.07%） [8] - 风险收益比优异：在近一年（2024年12月23日至2025年12月22日）的数据中，该基金在年化收益率（33.02%，同类平均24.08%）、年化波动率（16.23%，同类平均16.69%）、最大回撤（-9.96%，同类平均-12.50%）、年化夏普比率（1.76，同类平均1.20）、卡玛比率（3.32，同类平均2.13）、日度正收益概率（55.56%，同类平均53.33%）六项指标上均优于同类基金 [9][10] - 基金经理张序为量化投资研究出身，其管理策略在采用主流“量化指增”方法的同时，特别注重行业轮动，根据市场风格主动进行行业切换和选择 [13][14][15] - 该基金的选股策略不仅使用多因子模型，还加入了事件驱动策略，将宏观数据、政策事件转化为因子，以多元化超额收益来源 [17][18] 博道远航A基金分析 - 该基金被许多基金视为业绩对比的标杆 [20] - 其特点是高收益与低波动并存，近三年年化收益率为13.40%，年化波动率为17.75%，最大回撤为-25.16%，各项风险指标均远低于同类平均水平（同类平均年化收益率5.79%，年化波动率21.76%，最大回撤-36.56%） [21][22] - 基金经理杨梦是量化投资领域的资深人士，其投资理念强调“均衡稳健、穿越周期”，注重策略风格的清晰与稳定，通过因子与方法的均衡配置来降低对单一市场风格的依赖 [22][23][24] 国金量化多因子A基金分析 - 该基金是国金基金的王牌产品，在2022年和2023年A股市场调整期间逆势取得正收益，分别获得12.23%和13.68%的回报，2022年的表现曾引起市场轰动 [25][26] - 历史年度回报数据：2025年回报44.66%（基准22.74%，沪深300为17.20%），2024年回报-3.29%（基准6.51%，沪深300为14.68%），2023年回报13.68%（基准-5.52%，沪深300为-11.38%），2022年回报12.23%（基准-16.88%，沪深300为-21.63%） [28] - 基金经理马芳是主动量化领域成功的女性基金经理，其策略建立在多因子框架和机器学习算法之上，动态捕捉全市场机会，不固守特定因子 [29] - 国金量化团队持续对模型进行迭代优化，以使基金适应不同的市场环境 [29] - 马芳在2025年8月卸任了两只指数增强基金的基金经理职务，这可能意味着其未来工作重心将更侧重于主动量化产品 [29]

行业背景与趋势 - 公募基金行业正经历深刻变革，监管政策强调业绩比较基准的“锚”和“尺”功能，将重塑主动权益基金的产品格局和管理模式 [1] - 指数增强基金因其严格的成份股占比约束和跟踪误差限制，能更好地对标业绩基准，是契合当前监管政策导向的品种，发展空间可期 [1] - 2025年以来，指增基金数量加速增长，截至11月末，年内新成立产品达160只，合计发行规模近900亿元 [2] - 截至2025年9月末，全市场指增基金合计规模达2622亿元，相比2024年末增幅达23.34%，增速超过主动权益基金，略低于权益指数基金 [2] - 指增基金的发展受益于技术侧和监管侧双重利好：AI技术为获取长期稳健超额收益赋能，监管强化业绩基准作用 [2] - 优质的量化指增产品相比主动权益基金更加透明、风险可控，未来有望替代部分“平庸”的主动型基金；相比被动指数基金，其优势在于有获取超额收益的机会 [2] 公司概况与市场地位 - 天弘基金作为“指数大厂”，在2025年持续发力指增业务，新成立5只新产品 [3] - 截至2025年三季度末，公司指增产品线份额和规模较2024年末分别增长44.85%和70.21%，远超公募指增产品的整体规模增速 [3] - 天弘基金指数与数量投资部管理的量化指增基金已达18只，总管理规模突破120亿元，是业内为数不多迈入“百亿规模”的量化团队 [5] - 截至2025年6月底，天弘指数增强基金用户数达91万，位列行业第5；个人投资者持有规模占比超96%，在指增产品规模排名前十的基金公司中位居第一 [25] - 截至2025年9月30日，在天弘基金指增成立满6个月的产品中，用户平均持有时长超过7个月，远超普通指数基金大约1个月的持有期 [26] 产品布局与策略 - 天弘基金在宽基指增领域已实现对市场主流宽基指数的完整覆盖，全面贯穿大、中、小市值维度，并在主板、创业板、科创板均配置多只产品 [7] - 公司针对沪深300、中证500、创业板指、科创综指四个宽基推出了两条产品线：“指增1号”追求长期更多超额；“指增2号”追求高胜率的稳健超额 [8] - 公司推出了天弘中证1000增强策略ETF、中证A500增强策略ETF等场内工具，兼顾ETF交易便捷、透明度高、成本较低的优势与获取超额收益的潜力 [8] - 与多数同业主要聚焦宽基指增不同，天弘基金建立了具备独特竞争力的行业指增产品线，是行业指增布局方向最多的基金公司之一 [8] - 行业指增产品主要围绕科技、消费、医药、高端制造和新能源五大关键领域，对标传统优势产业及向“新质生产力”转型的趋势 [8] - 五只行业指增产品的业绩比较基准中有3只被纳入了2025年11月监管发布的业绩比较基准要素一类库 [9] 产品业绩表现 - 截至2025年12月2日，天弘基金旗下有四只宽基指数增强产品运作满三年 [11] - 2022年初成立的天弘中证1000指数增强表现突出，截至2025年三季度末，近三年相对业绩比较基准的超额收益达到33.80% [11] - 具体宽基指增产品近三年超额收益表现：天弘中证500指数增强A为6.34%，天弘沪深300指数增强A为5.70%，天弘创业板指数增强A为4.20% [12] - 公司旗下宽基指增在覆盖不同市场风格与市值板块的同时，超额表现呈现较高一致性，显示了系统化投资能力的可复制性 [12] - 行业指增产品自成立日以来的相较基准超额收益率在5%至29%之间 [13] - 从近三年维度看，天弘中证科技100指数增强、天弘国证消费100指数增强以及天弘中证高端装备制造增强的表现大幅超过同赛道主动基金的平均水平 [13] - 具体行业指增产品成立以来相对基准超额：天弘中证科技100指数增强A为27.04%，天弘国证消费100指数增强A为6.34%，天弘中证医药指数增强A为3.39%，天弘中证高端装备制造增强A为18.70%，天弘中证新能源指数增强A为7.83% [15] - 截至2025年9月30日，过往持有天弘指增产品满6个月的投资者中，超90%的用户持有收益率均跑赢同期基金业绩比较基准 [3][16] 量化投研体系与技术 - 天弘量化团队在基本面多因子框架的长期积淀基础上，全面引入机器学习、神经网络等AI技术处理高频量价、文本数据，挖掘非线性规律 [18] - 团队打造了统一的AI基座模型，目前天弘量化指增约有70%以上的超额因子来源于AI学习 [18] - 在因子挖掘环节，团队将上市公司基本面变化和量价信息深度融合，寻找基本面变化在股价中的微观传导路径，构建逻辑清晰、区分度高且与传统因子低相关的全新因子 [18] - 量化团队基于Level-2逐笔、快照行情及分钟/日频等混频数据构建高质量特征库，已实现多AI模型、多预测周期的实盘应用 [19] - AI模型包括梯度提升树、循环神经网络、图神经网络等先进算法，预测周期覆盖短期（1-5日）、中期（5-10日）及长期（20日）等多个维度 [19] - 在风控层面，团队在传统Barra体系基础上进行了深入的自研与定制化改造，构建了一套更具适应性的精细化风控体系 [22] - 团队利用大语言模型驱动的自然语言处理技术，通过解析文本信息构建股票间的相似度矩阵，以识别超越传统行业与因子范畴的隐性关联风险 [22] - 据天弘量化投研估计，大概有超过75%的超额因子在一年之内就被迭代掉 [24] - 公司从IT基础建设、特征挖掘，到模型融合、风险控制等各模块均有专人负责，实现流水线式生产阿尔法信号，并纳入统一的AI基座模型 [25]

行业背景与趋势 - 公募基金高质量发展持续推进，监管政策强调业绩比较基准的“锚”和“尺”功能，将深刻影响主动权益基金的产品格局和管理模式 [1] - 指数增强基金因有严格的成份股占比约束和跟踪误差限制，能更好地对标业绩基准，是契合监管政策导向的品种，发展空间可期 [1][2] - 2025年以来，指数增强基金数量加速增长，截至11月末，年内新成立产品达160只，合计发行规模近900亿元 [2] - 截至9月末，全市场指增基金合计规模2622亿元，相比去年年末增幅达23.34%，增速超过主动权益基金，略低于权益指数基金 [2] - 量化指增品类迎来技术和监管双重利好：AI技术赋能提升了获取长期稳健超额收益的可能性；监管强化业绩基准作用 [2] - 优质的量化指增产品相比主动权益基金更透明、风险可控，未来有望替代部分“平庸”的主动型基金；相比被动指数基金，其优势在于有获取超额收益的机会 [2] 公司概况与市场地位 - 天弘基金在2025年持续发力指增业务，新成立5只新产品 [3] - 截至2025年三季度末，公司指增产品线份额和规模较去年末分别增长44.85%和70.21%，远超公募指增产品的整体规模增速 [3] - 天弘基金指数与数量投资部管理的量化指增基金已达18只，总管理规模突破120亿元，是业内为数不多迈入“百亿规模”的量化团队 [3] - 截至2025年6月底，天弘指数增强基金用户数达91万，位列行业第5；个人投资者持有规模占比超96%，在指增产品规模排名前十的基金公司中位居第一 [21] - 截至9月30日，在天弘基金指增成立满6个月的产品中，用户平均持有时长超过7个月，远超普通指数基金大约1个月的持有期 [21] 产品布局与策略 - 天弘基金在宽基指增领域已实现对市场主流宽基指数的完整覆盖，全面贯穿大、中、小市值维度，并在主板、创业板、科创板均配置多只产品 [4] - 公司针对沪深300、中证500、创业板指、科创综指四个宽基推出了两条产品线：“指增1号”追求长期更多超额；“指增2号”追求高胜率的稳健超额 [5][6] - 公司推出了天弘中证1000增强策略ETF、中证A500增强策略ETF等场内工具，兼顾ETF交易便捷、透明度高、成本较低的优势与获取超额收益的潜力 [6] - 天弘基金建立了具备独特竞争力的行业指增产品线，是行业指增布局方向最多的基金公司，主要围绕科技、消费、医药、高端制造和新能源五大关键领域 [6] - 五只行业指增产品的业绩比较基准中有3只纳入了2025年11月监管发布的业绩比较基准要素一类库 [6] 产品业绩表现 - 截至2025年12月2日，天弘基金旗下有四只宽基指数增强产品运作满三年 [8] - 天弘中证1000指数增强A自2022年初成立以来表现突出，截至2025年三季度末，近三年基金相对业绩比较基准超额收益达到33.80% [8][9] - 其他宽基指增产品近三年超额收益分别为：天弘中证500指数增强A为6.34%，天弘沪深300指数增强A为5.70%，天弘创业板指数增强A为4.20% [9] - 公司旗下宽基指增在覆盖不同市场风格与市值板块的同时，超额表现呈现出了较高的一致性，显示了公司已具备相对完善且可复制的系统化投资能力 [10] - 五只行业主题指增基金自成立日以来的相较基准超额收益率在5%至29%之间 [11] - 从最近三年维度看，天弘中证科技100指数增强、天弘国证消费100指数增强以及天弘中证高端装备制造增强的表现大幅超过同赛道主动基金的平均水平 [11] - 截至2025年9月30日，过往持有天弘指增产品满6个月的投资者中，超90%的用户持有收益率均跑赢同期基金业绩比较基准 [3][12] 量化投研体系与技术 - 天弘量化指增约有70%以上的超额因子来源于AI学习 [14] - 量化团队在基本面多因子框架基础上，全面引入机器学习、神经网络等方法处理高频量价、文本数据，挖掘非线性规律，并打造了统一的AI基座模型 [14] - 在因子挖掘环节，团队将上市公司基本面变化和量价信息深度融合，寻找基本面变化在股价中的微观传导路径，构建逻辑清晰、区分度高且与传统因子低相关的新因子 [14] - 团队已实现多AI模型、多预测周期的实盘应用，AI模型包括梯度提升树、循环神经网络、图神经网络等，预测周期覆盖短期（1-5日）、中期（5-10日）及长期（20日）等多个维度 [15] - 在风控层面，团队在传统Barra体系基础上进行了深入的自研与定制化改造，构建了一套更具适应性的精细化风控体系 [17] - 团队利用大语言模型驱动的自然语言处理技术，通过解析文本信息构建股票间的相似度矩阵，以识别超越传统行业与因子范畴的隐性关联风险 [17] - 据天弘量化投研估计，大概有超过75%的超额因子在一年之内就被迭代掉了 [19] - 从IT基础建设、特征挖掘，到模型融合、风险控制等各模块，团队都有专人负责，实现流水线式生产阿尔法信号，并纳入统一的AI基座模型 [20] - 基金经理基于团队共同维护的AI基座模型，根据不同产品的定位与需求，灵活选取适配度最高的信号组合进行配置和优化 [20]

公募基金行业变革与量化指增的崛起 - 公募基金高质量发展持续推进，监管新规将深刻改变行业格局，例如9月发布的销售费用规定和10月底强调业绩比较基准功能的指引 [1] - 行业变革将催生新的产品机会，量化指增被认为是继场外指数基金和ETF之后不容忽视的领域 [1] 量化指增行业发展趋势 - 指数增强基金正从小众走向主流，截至11月末，年内新成立产品达160只，合计发行规模近900亿元 [2] - 截至9月末，全市场指增基金合计规模2622亿元，相比去年末增长23.34%，增速超过主动权益基金，略低于权益指数基金 [2] - 行业迎来技术和监管双重利好：AI赋能提升了获取长期稳健超额收益的可能性；监管强化业绩基准作用，使指增产品更契合政策导向 [2] - 量化指增产品相比主动权益基金更透明、风险更可控，相比被动指数基金则有获取超额收益的机会 [2] 天弘基金量化指增业务概览 - 公司2025年持续发力指增业务，新成立5只新产品 [3] - 截至三季度末，公司指增产品线份额和规模较去年末分别增长44.85%和70.21%，远超行业平均增速 [3] - 持有天弘指增产品满6个月的投资者中，超90%的用户持有收益率跑赢同期基金业绩比较基准 [3] - 截至2025年三季度末，公司量化指增基金管理规模突破120亿元，成为业内为数不多的“百亿规模”量化团队 [4][5] - 截至今年6月底，天弘指数增强基金用户数达91万，位列行业第5；个人投资者持有规模占比超96%，在规模前十的基金公司中位居第一 [25] 天弘基金指增产品矩阵布局 - 产品线覆盖广泛，截至三季度末管理18只量化指增基金 [5] - 宽基指增实现对主流宽基指数的完整覆盖，贯穿大、中、小市值维度，并在主板、创业板、科创板均有布局 [7] - 在宽基指增红海竞争中，多只产品规模排名领先：上证科创板综合指数增强规模15.73亿元，在31只同类产品中排名第2；创业板指数量化增强规模8.88亿元，在18只同类中排名第3；中证500、中证A500、中证1000指增规模均处于同类前10 [7][8] - 针对沪深300、中证500、创业板指、科创综指四大宽基推出两条产品线：“指增1号”追求长期更多超额；“指增2号”追求高胜率的稳健超额 [8] - 推出了天弘中证1000增强策略ETF、中证A500增强策略ETF等场内工具，实现“场内外联动” [8] - 行业指增布局具备独特竞争力，是行业指增布局方向最多的基金公司，主要围绕科技、消费、医药、高端制造和新能源五大关键领域 [9] - 五只行业指增产品中，有3只产品的业绩比较基准被纳入监管发布的业绩比较基准要素一类库 [9] 天弘基金指增产品业绩表现 - 截至12月2日，旗下有四只宽基指增产品运作满三年 [10] - 天弘中证1000指数增强表现突出，截至2025年三季度末，近三年超额收益达33.80% [10] - 具体宽基指增产品近三年超额收益：天弘中证500指数增强为6.34%，天弘沪深300指数增强为5.70%，天弘创业板指数增强为4.20% [11] - 宽基指增超额表现具有较高一致性，显示了公司系统化投资能力的可复制性 [13] - 五只行业主题指增自成立以来相较基准的超额收益率在5%至29%之间 [13] - 天弘中证科技100指数增强、天弘国证消费100指数增强以及天弘中证高端装备制造增强近三年表现大幅超过同赛道主动基金均值 [13] - 截至9月30日，过往持有天弘指增产品满6个月的投资者，超90%的用户持有收益率跑赢同期基金业绩比较基准 [16] - 在天弘基金指增成立满6个月的产品中，用户平均持有时长超过7个月，远超普通指数基金大约1个月的持有期 [25] 天弘基金量化投研体系与AI应用 - 量化团队构建了统一的AI基座模型，目前约有70%以上的超额因子来源于AI学习 [18] - 在因子挖掘环节，利用机器学习技术高效捕捉量价信号，并推动基本面信息与市场交易数据的交叉验证，构建逻辑清晰且与传统因子低相关的新因子 [18] - 已实现多AI模型、多预测周期的实盘应用，模型包括梯度提升树、循环神经网络、图神经网络等，预测周期覆盖短期（1-5日）、中期（5-10日）及长期（20日）等多个维度 [19] - 在风控层面，在传统Barra体系基础上进行自研与定制化改造，构建了更具适应性的精细化风控体系 [22] - 利用大语言模型驱动的自然语言处理技术，通过解析文本信息构建股票相似度矩阵，以识别隐性关联风险 [22] - 据天弘量化投研估计，超过75%的超额因子在一年之内就被迭代掉 [24] - 团队基于科学投研体系进行专业分工协作，从IT基建、特征挖掘到模型融合、风险控制等各模块均有专人负责，实现流水线式生产α [25]

北交所市场概况与定位 - 北交所是服务创新型中小企业的主阵地和资本市场赋能新质生产力的重要载体，汇聚了280家上市公司[1] - 战略性新兴产业和先进制造业企业占比超过80%，国家级专精特新“小巨人”企业占比过半[1] - 市场已汇聚近950万户合格投资者，与公募基金、QFII等机构资金形成多元生态合力[1][9] 北证50指数核心特征 - 指数由50只市场代表性龙头证券构成，精准覆盖创新型中小企业，包含大量细分赛道“隐形冠军”[1] - 截至2025年上半年，北证50成份股中40%为专精特新企业，88%为高新技术企业[1] - 指数前十大成份股覆盖材料、医疗保健、工业、信息技术、可选消费等多个Wind一级行业，总市值规模显著，例如贝特瑞总市值421.29亿元，权重达8.24%[2] 北证50指数市场表现 - 2025年以来北证50指数年内涨幅近50%，领跑A股主要指数[4] - 指数不仅收益率领先其他科创类指数，夏普比率、Calmar比率等风险调整后收益指标也处于领先地位[3] - 市场流动性显著提升，2025年7月31日成交额达到2022年指数成立初期的44倍，日均成交额多次站上400亿元[3][11] 政策与资金驱动因素 - 政策支持是指数走强的核心托底力量，包括“北交所深改19条”落地、引入做市交易机制、提升信息披露质量等[7] - 北交所董事长明确将加快推出北证50ETF，预计可为市场注入超200亿元增量资金[7] - 机构资金加速布局，截至2025年三季度末，公募基金重仓北交所市值超过100亿元，同比大幅增长，社保基金、保险资金、QFII等中长期资金持续入场[9] 指数产业配置与成长性 - 指数主要配置电力设备、机械设备、计算机、电子等国家战略性新兴产业，聚焦先进制造业等重点领域[8] - 成份股聚焦硬科技赛道如AI、新能源、高端制造等“卡脖子”领域，在技术壁垒或细分市场占有率上具备不可替代性[7][8] 投资工具与策略分析 - 北证50指数与沪深主板指数相关性较低，可作为资产组合的多样化配置工具以提升进攻性[14] - 中加北证50成份指数增强型基金采用“被动跟踪+主动增强”双轨模式，通过量化多因子选股模型追求β收益与α收益的双重获取[17][18] - 该基金构建多维度因子体系，结合基本面因子、财务因子和量价因子，并借助AI算法智能组合以灵活应对市场风格切换[18][19][20]

策略背景与市场动态 - A股市场科技成长主线与小市值风格持续活跃 多个小微盘股代表性指数呈现高弹性特征[1] - 高收益伴随高波动 市场情绪切换时存在潜在回调风险[1] - 量化指增多头保护策略近期在私募业内悄然走红 该策略在股票现货端聚焦全市场量化选股或中小市值量化指增 在风险对冲端采用股指期权等衍生品工具[1] - 多家知名量化私募及FOF机构在该创新策略上展开新一轮竞逐[1] 策略创新与实施方式 - 各私募机构在期权对冲、对冲成本动态控制、风险敞口管理等方面推动策略迭代升级 与传统以股指期货或融券卖出为主的量化中性策略有显著区别[1] - 念空科技构建"阿尔法+贝塔"分离架构的复合策略体系 通过叠加看跌期权嵌入下行风险保护机制 并配套期权套利策略覆盖期权成本[2] - 星阔投资推出中证2000指增保护策略 引入中证1000指数超远期平值看跌期权进行对冲保护 通过量化期权管理模型动态交易优化头寸[2] - 上海某老牌百亿级量化私募推出"积极中性策略" 多头端以低成本获取高阿尔法收益 空头端使用期权对冲市场风险[3] - 富钜私募采用两种期权做法：使用远期平值看跌期权提供初步下行保护 或使用"近月平值+远月虚值"的双轨期权结构[3] FOF机构参与模式 - FOF机构与量化私募同台竞技 呈现多元化发展格局[3] - 市场主流做法包括：加场外期权换取低成本保护 主观择时购买场内期权对冲风险 叠加AI驱动期权套利模型动态调仓[3] - 某中型FOF机构采用"MOM+FOF投资经理主观风险对冲"模式 在整合多家量化指增管理人基础上主动买入股指看跌期权[4] - 富钜私募解释FOF分层模式：底层投5-10家私募的小微盘指增产品 上层根据汇总贝塔名义金额直接买入看跌期权 相比指数期货节约大量保证金[4] - 思瑞投资表示FOF可运用股指期货、期权、融券、互换等多种方式对组合进行对冲保护[4] 市场需求与认可度 - 近一个月咨询量化指增多头保护策略产品的客户明显增多 客户寻求既能参与股市机会又能控制回撤的产品[4] - 私募投资者尤其是偏爱银行理财的高净值客户对这类产品认可度明显提升[4] 策略价值与发展前景 - 新策略代表管理人能力建设升级 是从纯阿尔法追逐向"阿尔法+贝塔综合管理"的能力跃迁[5][6] - 借助衍生品工具应用、风险模型搭建与成本管控持续深化 增强策略对市场剧烈波动的适配能力[6] - 多头保护策略通过合理对冲或多策略分散方式有效降低基金波动 提高绝对收益胜率[6] - 在利率下行背景下理财产品收益下降 创新性量化中性策略将受各类投资者青睐[6] - 指增保护策略侧重中低频组合优化与期权衍生品运用 符合程序化交易监管趋严的政策导向[6] - 随着更多指数期权工具丰富和市场活跃度提升 对冲成本有望进一步优化 更多量化机构预计跟进布局[6]