中证1000指数增强产品的投资价值 - 中证1000指数呈现中小盘风格，覆盖A股市值排名约第801位至1800位附近的公司，行业分布侧重于电子、电气设备、医药生物、计算机等高成长行业 [4] - 该指数通常表现出更高的收益弹性，但波动幅度也更大，相比沪深300、中证500等宽基指数进攻属性更为突出，适合具备一定风险承受能力、希望通过承担阶段性波动获取潜在超额回报的投资者 [4] - 自2021年以来，国家出台一系列政策支持“专精特新”中小企业发展，截至2025年财政累计发放超百亿补贴资金，并持续加码高新技术企业税收优惠，而此类企业在中证1000成分股中占比较高，产业升级与政策红利叠加使其具备清晰的中长期成长逻辑 [7] 中证1000指数增强产品的业绩表现 - 私募中证1000指增策略指数近一年（2024.12.06-2025.12.05）收益超过36%，同期中证1000指数涨幅不足16% [7] - 拉长至近两年（2023.12.08-2025.12.05），私募中证1000指增策略指数收益超52%，而中证1000指数本身涨幅约为22% [7] - 在合适的市场环境下，筛选出表现优于中位数的管理人，投资者不仅可以分享指数上涨的Beta收益，还能通过Alpha增强显著拉开与基准的回报差距 [7] 挑选中证1000指数增强产品的新评估指标 - 传统的收益率、波动率、信息比率及胜率等指标更多刻画“结果”，难以还原投资者实际持有体验 [11] - 引入“非定投年化收益”指标，反映从某一时点一次性投入并持有至期末的年化收益，体现产品在单一入场点下“飞得多高”的能力 [12][14] - 引入“定投年化收益”指标，模拟在同一时间段内以固定频率、等额分批投入资金并换算的等效年化收益，衡量业绩在不同时点的稳定性，体现产品“飞得多稳”的能力 [13][14] - 能够在非定投年化与定投年化两个维度同时表现出色的“双优生”产品不多见，这类产品往往意味着Alpha来源更持续、分布更均匀，既适合一次性配置也适合长期定投，持有体验更友好 [14] 指数增强策略的长期复利效应 - 指数增强策略的收益构成是“Alpha+Beta”，其核心是在紧密跟踪基准指数的前提下，通过多配优质个股、少配偏弱个股来持续积累超额收益 [19] - 该策略不适合短期评估，在波动较高的A股市场中，单一阶段表现难以体现策略真实能力，应坚持长期持有 [19] - 微小的日度超额收益通过长期复利能积累显著的超额收益，例如假设每天跑赢基准0.01%，持有1年和3年可分别获得2.5%和7.6%的超额收益；若每天跑赢0.05%，则1年和3年超额收益分别可达12.5%和42.4% [20] - 长期超额的复利效应能在一定程度上抵抗Beta的起伏，长期持有是指数增强策略获得更佳投资体验和结果的“正确打开方式” [19]

债券型ETF市场格局与增长动因 - 债券型ETF市场在2025年实现爆发式增长，截至2025年12月23日，全市场共有53只产品，资产净值规模达7487亿元，较年初增长5746亿元，增幅达330% [2] - 产品数量从年初的20只增长至53只，增幅达165%，其中2025年新发33只，24只已成长为百亿级产品 [2] - 市场发展历经多个阶段：2013年首只产品成立，2014-2017年发展不温不火，2018-2023年稳步增长，2024年以来因利率走低迎来发展契机，2025年实现爆发式增长 [2] 产品类型与结构分析 - 从底层资产看，信用债ETF占据市场主导地位，截至2025年12月23日，利率债ETF、信用债ETF、可转债ETF的资产净值规模分别为1500亿元、5351亿元、635亿元，占比分别为20.0%、71.5%、8.5% [3] - 科创债ETF是2025年市场规模增长最大的类型，首批10只于2025年7月7日集中发行，截至12月23日，全市场共发行上市24只，资产净值规模总计达2904亿元，成为市场规模最大的产品 [3] - 基准做市信用债ETF是市场规模增长第二的类型，8只产品于2025年1月7日集中上市，截至12月23日资产净值规模总计达1206亿元 [3] - 在政策与创新驱动下，信用债ETF加速发展，产品类别已较丰富，按期限划分包括短融ETF（1年期以内）、公司债及城投债ETF（1-3年期）、基准做市信用债ETF及科创债ETF（3-5年期） [4] 市场增长潜力与空间 - 相比股票型ETF，债券型ETF渗透率仍有较大提升空间，截至2025年12月23日，债券型ETF的渗透率为46%，而股票型ETF的渗透率已达82% [5] - 对比国际市场，国内债券型ETF发展空间广阔，截至2025年12月23日，国内市场被动指数型债基占全部债基规模的比例仅为15%，债券型ETF占被动指数型债基的比例为46%，均有超过20个百分点的提升空间 [5] - 参照美国市场，截至2025年10月31日，美国被动指数型债基规模占全部债基规模的比例超38%，债券型ETF占被动指数型债基规模的比例超76% [5] 市场快速扩张的驱动因素 - 市场环境方面，货币政策宽松、资金面充裕，权益市场波动驱动资金流入债市，利率波动下行激活交易需求，在“低利率、低利差、高波动”时期，投资者对债券型ETF等交易型工具的需求提升 [6] - 投资范式方面，利率水平降低导致债券票息收入下降，传统Alpha收益获取难度增加，机构转向Beta管理，被动型投资工具受重视，债券型ETF因其透明性高、流动性好、成本较低、交易效率突出（T+0）等优势，应用场景广阔 [7] - 除保险、证券公司等传统持有机构外，银行理财、公募基金、信托产品、私募基金等机构自2024年以来也逐渐发力配置 [7] - 政策红利方面，监管部门优化产品准入机制并支持创新，2025年1月证监会印发《促进资本市场指数化投资高质量发展行动方案》，明确提出“持续丰富债券型ETF产品供给”，同年基准做市信用债ETF和科创债ETF集中上市 [9] - 2025年3月，中国证券登记结算有限责任公司将信用债ETF纳入债券通用回购交易，提供了场内加杠杆的渠道 [9] 当前市场发展存在的问题 - 供给规模和品类总体不足，市场结构不均衡，截至2025年12月23日，债券型ETF规模为7487亿元，占债券市场总规模约0.04%，在债券型基金中占比仅约7%，在被动指数型债基中占比约46%，在全部ETF规模中的占比仅约13%，显著低于股票ETF约64%的占比 [10] - 横向对比，截至2025年10月末美国债券型ETF的规模为2.2万亿美元，占债券市场总规模的约3.7%，在债券型基金中占比达28%，在被动指数型债基中占比76%，占全部ETF规模的比例为19% [10] - 产品体系有待丰富，目前缺乏覆盖全市场、跨品种的综合型产品，场外市场已发展的央企主题债券、区域专项债、高收益债品种、金融债以及ESG主题债券等类别均未在债券ETF布局 [11] - 现有产品多集中于中短期品种，长期限产品较少，制约了吸引力和长期资金的参与意愿 [11] - 银行作为重要参与者面临政策约束，目前没有规则明确银行可以参与债券型ETF交易，实际操作中主要通过申购赎回方式参与，限制了积极性 [12] - 监管规定下，银行将国债和地方政府债换购为ETF份额后，由于ETF份额未被认定为合格优质流动性资产（HQLA），可能导致银行流动性覆盖率（LCR）下降，削弱短期流动性缓冲能力 [12] - 信用债ETF对银行间市场债券覆盖不足，当前大部分产品基于交易所单市场债券，随着规模增长，可投成分债券不足问题暴露，而银行间市场有大量优质债券不在配置范围，跨市场信用债ETF极为稀缺 [13] 促进高质量发展的政策建议 - 加速产品审批，推动多元化供给，借鉴股票ETF快速注册机制，对成熟债券指数产品实施ETF及其联接基金统筹注册安排，同时优先布局科创债ETF、绿色债ETF、证券公司债ETF、产业债ETF、地方政府债ETF等创新品种 [14] - 放宽银行交易限制，完善监管口径，建议明确银行可直接参与债券型ETF交易，并将符合条件的债券型ETF纳入HQLA认定范围，参照底层资产的风险和流动性特征给予相应权重折扣 [15] - 创新产品设计，建议开发覆盖银行间和交易所市场、不同评级和久期的综合信用债指数及对应ETF产品，同时探索在银行间市场试点挂牌信用债ETF产品，与已有的“债券篮子”交易形成良性互动 [16]

行业趋势与市场生态 - 近年来在政策导向、市场演进和投资者需求变化的共同作用下，指数化投资迎来快速发展 [1][4] - 复盘过去10年A股生态变化，一个明显的特征是指数化、机构化趋势，市场超额回报难度增大 [1][4] 投资者收益关注点 - 投资者通常关注两类收益：Beta（市场波动带来的市场收益）和Alpha（超越市场的部分） [1][4] - 在此基础之上，还有一类是希望做到绝对收益策略 [1][4] 公司业务布局框架 - 公司在指数投资业务布局上进行了体系化梳理与布局，包括复制指数策略、“指数+”策略和绝对收益策略，旨在为投资者提供更丰富的选择 [1][2][4][5] 复制指数策略 - 该策略覆盖不同风格收益暴露，旨在为客户提供基础且丰富的标准工具 [1][4] - 近年来，公司陆续布局了红利低波100、港股通高股息、沪深300自由现金流、国证自由现金流、恒生科技、科创综指、中证500等一系列标准复制型指数产品 [1][4] “指数+”策略 - 该策略旨在打造同时捕捉Beta和Alpha的产品，希望既能跟住市场，又能跑出超额回报 [2][5] - 例如，中证500是偏平衡风格的指数，将从广度、均衡性上挖掘投资机会 [2][5] 绝对收益策略 - 该策略通过定量分析动态控制在不同权益指数、不同市场上的敞口，旨在帮助客户实现绝对收益量化投资 [2][6] - 目前主要有两类产品方向：一是通过时间与空间分布的被动投资策略，如杠铃策略、网格策略等；二是希望从战略到战术层面完成全量化过程，包括从资产配置层到资产策略层、到因子发现层 [2][6]

A股市场波动率环境变迁 - 2025年A股市场延续波动率下行长期趋势 核心指数日度波动率持续收敛 市场呈现“低趋势、低振幅”典型特征 [2] - 截至2025年12月10日 主要宽基指数年化日波动率处于近五年低位 例如沪深300波动率回落至15%以下 中证1000指数波动率较2024年高点显著下行 [9] - 中证1000指数涨跌幅绝对值大于2%的交易日数量 截至12月10日仅为21天 显著低于2024年的60天 绝大多数交易日振幅收敛在±0.8%区间内 [10] 低波动率成因分析 - 波动率下降是多重结构性力量共同作用结果 并非短暂现象 [13] - 会计准则调整与险资风险因子下调 促使险资等中长期资金大规模增配股指ETF与红利资产 这类低换手、低Beta资金结构性压低市场波动 [13] - 全年尾部风险事件明显减少 市场对系统性风险定价持续下移 [13] - 监管出台公募基金相关考核与对标基准指引 使主动基金趋向“被动化”运作 风格漂移和方向性暴露受约束 导致行业分化收敛、调仓节奏平滑 [13] 波动率对指数增强策略的影响 - 低波动环境下指增策略超额减少 主要因股票价差变窄 市场无序震荡难形成趋势 伴随成交量下跌 高频/动量型策略运行效果不佳 [16] - 中证500/1000指增超额与市场波动率整体同向变化 但2024年成为明显例外 主要源于年初微盘股流动性冲击导致超额深度回撤 [13][16] 低波动环境下的结构性机会 - 险资、公募等中长期资金占比上升 市场对稳定现金流、稳增长行业定价逐渐理性化 使得盈利稳定、价值、低波动等核心风格因子更具可持续性 相关因子驱动的指增策略有望获得正超额 [17] - 在机构难以积极覆盖的小盘与微盘领域 定价效率依然较低、波动仍然可观 这类资产已成为增强策略重要的Alpha来源 [17] - 根据市场年度波动一高一低的走势来看 2026年市场波动有升波预期 当下或仍是一个值得配置及持有小微风格指增的时期 [17] 中证1000指数增强产品表现（截至2025年数据） - 私募排排网统计了“中证1000指增”产品今年以来超额收益TOP10榜单 [5] - 上榜公司包括蒙玺投资、鸣石基金、明汯投资、平方和投资、千衍私募等管理规模在100亿以上的机构 以及今通投资、鹿秀投资、久期量化、橡木资产、武汉德合私募等不同规模的管理人 [6]

核心观点 报告的核心观点是：中小盘指数（特别是中证500和中证1000）是量化指数增强策略的理想土壤，具备更高的Alpha创造潜力[1] 兴银基金旗下的中证500和中证1000指数增强产品通过严格控制跟踪误差和行业偏离，专注于个股精选，历史业绩表现出色，超额收益来源纯粹且稳定[2][3] 一、基金Beta分析：中小盘指数是适合指增的土壤 - **估值合理且盈利预期强劲**：截至2025年12月2日，中证500指数市盈率历史10年分位数为76.12%，中证1000指数为72.75%，处于历史相对合理水平，横向对比其他宽基指数具有较高安全边际[8][11] 根据万得一致预期，中证500指数2025、2026、2027年预期归母净利润分别为5995亿元、7239亿元、8523亿元；中证1000指数同期预期归母净利润分别为4046亿元、5063亿元、6126亿元，其中2025年预期增速高达40%[9][12] - **信贷脉冲发出看多信号**：信贷脉冲对中证500的净利润同比具有领先意义，当前信贷脉冲仍处于看多信号区间，预示着中证500的盈利可能持续反弹[13] - **行业分布均衡，个股极度分散**：中证500和中证1000指数均覆盖30个中信一级行业，行业分布高度分散[16] 中证500前三大行业（电子17.01%、医药8.76%、基础化工7.67%）合计权重仅33.44%；中证1000前三大行业（电子14.67%、医药9.71%、计算机8.82%）合计权重为33.20%[16] 个股集中度极低，中证500前十大成分股合计权重不足8%，第一大权重股胜宏科技占比仅1.87%；中证1000前十大成分股合计权重不足5%，第一大权重股和而泰仅占0.58%[19][20] - **中小盘指数具备长期Alpha价值**：历史数据显示，量化策略在中小盘指数成分股内获取超额收益的能力更强[23] 从2017年1月3日至2025年11月28日的数据看，中证1000指增产品的年化超额收益为11.56%，中证500指增为5.38%，均显著高于沪深300指增的1.31%[27][28] 二、基金Alpha分析：竞争力与超额收益能力 - **历史业绩大幅跑赢基准**：兴银中证500指数增强A近1年实现6.6%的超额收益，年化收益率为26.94%，最大回撤为12.62%，Calmar比率为2.14，优于基准中证500指数的20.32%、13.80%和1.47[29][33] 兴银中证1000指数增强A近1年实现9.7%的超额收益，年化收益率为26.58%，最大回撤为15.22%，Calmar比率为1.75，优于基准中证1000指数的16.86%、16.87%和1.00[30][33] - **严格控制偏离风险，超额胜率高**：两只基金严格控制跟踪偏离度，目标为日均跟踪偏离度绝对值不超过0.5%、年化跟踪误差不超过7.75%[35] 自2023年4月至2025年11月30日，两只基金的月度超额胜率高达75%[38] - **风格与行业偏离度小**：兴银中证500指数增强A和兴银中证1000指数增强A基金进行了严格的风格暴露约束，整体风格偏离度较小[40][41] 在行业配置上，两只基金也保持高度中性，行业偏离度普遍低于0.5%，最大偏离分别仅为1.26%和1.37%，不做过多行业轮动，主要依靠行业内优选个股获取超额收益[44][46][47][50] - **超额收益主要源自选股**：基于Brinson模型的业绩归因显示，两只产品的超额收益主要来自“个股选择收益”[3][48] 对于兴银中证500指数增强A，个股选择收益贡献了超额收益的109.7%；对于兴银中证1000指数增强A，该比例为96.4%[51] “资产配置收益”和“交互收益”的贡献相对有限[48] 三、兴银基金旗下产品信息介绍 - **产品基本信息**：兴银中证500指数增强（A类代码：010253，C类代码：011205）成立于2021年3月1日，基金经理为翁子晨[52][54] 兴银中证1000指数增强（A类代码：014831，C类代码：014832）成立于2022年1月26日，基金经理为林学晨、翁子晨[52][54] 两只基金均为增强型指数基金，股票资产投资比例不低于80%，其中投资于标的指数成份股和备选成份股的资产比例不低于非现金基金资产的80%[53] - **基金经理经验**：基金经理林学晨和翁子晨具备丰富的量化投资经验[55] 林学晨为特许金融分析师（CFA），曾任湘财证券研究所金融工程分析师，2015年加入兴银基金[58] 翁子晨曾任职于多家投资管理机构担任研究员，2023年加入兴银基金[58] - **基金管理公司与团队**：兴银基金管理有限责任公司成立于2013年10月，注册资本1.43亿元人民币[57] 公司量化团队采用“小而精”的组织模式，人员结构紧凑，专业背景互补，覆盖ETF、场外指数、指数增强、量化固收+等多条产品线[60]

文章核心观点 - 主动权益基金在经历三年跑输沪深300后，于2025年出现显著超额收益，万得偏股基金指数收益率达32.39%，同期沪深300指数收益率为14.68% [1] - 在具有成长结构性机会的市场环境中（如2010、2015、2019-2021年及2025年），主动权益基金大幅跑赢沪深300指数 [1] - 南方基金旗下三只均衡型产品（南方智信混合、南方智弘混合、南方港股通优势企业混合）凭借其均衡性、控回撤能力和牛市跟涨特性，适合无择时能力的投资者进行省心配置 [2][27] 基金经理张延闽及其管理的南方智信混合 - 南方智信混合A成立2年30天实现54.80%回报率，跑赢业绩基准30.87%，最大回撤为-13.26%，优于同期偏股混合基金指数的-20.47% [5] - 2025年该产品收益率达43.81%，显著超越其基准的14.57% [6] - 投资框架注重资产胜率与赔率评估，不聚焦单一风格，组合呈现左侧逆向特点，并在不同时期进行风格转换（如2024年一季度末为小盘成长+小盘价值均衡，2024年三季度末转向小盘成长，2025年一季度末转向大盘成长） [7] - 组合构建具有3:3:3特点，即持仓股票三分之一战胜市场、三分之一跟随市场、三分之一不显著落后市场 [9] - 行业配置分散，单一行业不超过30%，能力圈覆盖汽车、医药生物、计算机、电力设备等多个行业 [9] - 以长期绝对收益为目标，通过每日扎实的组合管理追求持续回报 [10] 基金经理金岚枫及其管理的南方智弘混合 - 南方智弘混合A成立于2024年8月2日，运作1年85天取得48.25%回报，跑赢业绩基准20.29% [12] - 2025年产品收益率达31.08%，超越基准的15.46% [13] - 产品成立后快速建仓权益资产，并在市场快速拉升阶段跟涨，于2025年10月8日市场高点大幅减仓，有效控制回撤，成立以来最大回撤-15.64%，低于同类产品的-17.59% [14] - 投资框架以周期分析为底色，具备Beta择时能力，根据短中长周期视角调整仓位与行业配置 [15] - 偏好挖掘“不拥挤”的投资机会，组合聚焦于机器人、AI应用、半导体、新材料等成长领域，选股注重研发能力与产品力 [15][16] - 组合分为三个层次：行业供需周期龙头（仓位10-30%）、成长性行业小市值黑马（仓位30-50%）、交易型Beta资产（仓位10-30%），实现收益来源多元化 [16][17] 基金经理骆帅及其管理的南方港股通优势企业混合 - 南方港股通优势企业A成立超4年实现28.87%总回报，跑赢基准18个百分点，过去2年收益率77.58%，显著高于基准的41.17% [19][20] - 2025年产品收益率达56.45%，远超基准的22.17% [21] - 投资风格为高质量均衡，行业与公司分散，偏好估值合理的优质白马股，熊市控回撤能力突出，牛市能跟上市场表现 [22] - 近年来拓展能力圈至科技与新消费，增加短期个股择时，利用A股高波动优化组合 [23] - 在港股市场底部增强组合锐度，例如2024年三季度重仓某潮玩盲盒龙头，持有四个季度涨幅近10倍 [23] - 经历2015年与2021年两轮逆风期考验，持续迭代投资框架，提升策略多样性 [24] 产品比较与适用性分析 - 三只产品均呈现均衡特性，风格稳定，超额收益可持续，波动低于同类产品，适合普通投资者长期配置 [27] - 产品优势在于降低最大回撤（帮助投资者长期持有）和提升不同市场环境适应性（解决投资者赚钱难题） [27] - 三位基金经理均属均衡派，擅长回撤控制，经历多轮牛熊考验，投资框架成熟可靠 [27]

核心观点 - 投资者需通过业绩归因分析基金收益来源 区分真实Alpha能力与伪装Beta风险 避免因市场风格切换或策略底层逻辑不适配导致的业绩波动 [4][5][10][13][14] 策略一致性与有效性评估 - 量化基金需验证行业偏离度控制 若真实运作偏离度超过5%或与披露不符 可能隐藏高风险 [7] - 分析收益中各因子贡献度 如市值因子、波动率因子、估值因子 若持续高暴露于单一因子（如小盘股） 收益可能依赖风险溢价而非选股能力 [8] - 检查量化基金是否加入人工干预 系统性纪律性为核心 极端市场事件中人工干预（如手动降仓或调整持仓结构）可能影响策略一致性 [9] 收益风险来源分析 - 中性策略通过股指期货对冲市场风险 赚取选股Alpha收益 但基差成本（如基差快速收敛）可能导致多头Alpha衰减与空头成本增加 引发回撤 [12][13] - 宏观策略依赖多资产（股债商）低相关性均衡配置 若全球资产价格混乱导致低相关性失效 策略底层范式受挑战 净值回调后需等待相关性恢复修复 [13] 能力与运气辨别 - 业绩归因可区分收益来源 避免将短期高风险暴露收益误判为选股能力 市场风格切换后缺乏真本事的基金业绩可能快速回落 [14] - 长期年化收益超过20%且经历两轮牛熊的基金 更可能具备可持续投资能力 仅一两年突出表现需延长观察期验证 [16]

美国投资者对中国市场情绪 - 超过90%投资者明确表示愿意增加对中国市场敞口 比例达2021年初以来高位[2] - 投资者兴趣在指数投资和主题性机会方面均维持高位[2] - 中国在类人形机器人 生物科技和药物研发等前沿领域保持全球领先地位[2] 投资策略与市场趋势 - 建议采取深挖Alpha收益 等待Beta收益的投资策略[5] - 成长风格仍然在趋势中 风格延续流动性驱动主逻辑[3][4] - 指数波动会放大但趋势形成后短期内难以逆转[4] 行业投资方向 - 创新药企盈利进入爆发阶段 AI医疗标的普遍处于低位 非创新药赛道行业龙头估值处于历史较低水平[6] - 国产算力和应用相关领域具备巨大想象空间 全球头部模型厂商在编程能力等方面有显著提升[11] - 消费者持续向悦己型场景倾斜 产品力取代品牌声量和渠道覆盖成为消费公司核心竞争力[9][10] 市场价值重估 - 中国资产面临新价值重估 高端制造业公司与海外对标公司市值相差一个数量级以上[4] - 政策制定者以渐进方式出台稳定经济举措并释放呵护资本市场信号[2] - 流动性状况改善及全球资产配置多元化需求为投资意愿提供支撑[2]

量化投资行业趋势 - 量化投资依托数学模型与算法高效处理海量数据，挖掘非线性规律与超额收益，在风险控制方面通过分散化持仓与动态风控显著降低回撤 [2] - 2025年7月百亿量化私募数量首次超越百亿主观私募，行业呈现结构性转变 [2] - 量化策略从高频向中低频拓展成为趋势，中低频策略容量大、多样性强且收益来源广，世纪前沿中低频策略对超额收益贡献占比超80% [25][26] 世纪前沿公司概况 - 公司成立于2015年8月，2021年管理规模突破100亿元，覆盖指数增强、市场中性、量化选股等全频段策略 [5] - 2024年荣获私募"金牛奖"、"英华奖"等多项行业顶级荣誉 [6] - 截至2025年7月底，旗下8只产品近三年收益均值位列百亿量化私募第8名，12只产品中11只在7月创历史新高 [8][9] 核心竞争优势 - 投研团队占比70%以上，成员多来自C9/常青藤名校，核心策略成员均有10年以上量化经验，团队保持零离职率 [12][14] - 采用紧密协作模式提升研究效率，每年投入数千万建设超算集群和另类数据库 [20][26] - 自建低延迟交易系统优化算法执行，减少交易冲击成本，交易执行优势显著 [22] 策略特征与收益来源 - 中小盘指增策略（中证1000/2000）依托成分股分散、交易活跃的特点，量价因子超额收益显著 [16] - 量化选股策略不锚定特定指数，灵活捕捉多风格贝塔，收益弹性更大 [17] - Alpha获取通过研究（市场预测模型）、开发（策略执行）、运维（系统稳定）三环节协同实现 [18] 风险管理体系 - 严控风格暴露，选股剔除流动性最差的后1000支股票，市值配置偏保守 [23] - 自建交易系统实时监控持仓，盘后生成风险报告进行归因分析 [23] 未来战略布局 - 加速国际化进程，2024年发行首支海外产品，学习海外同业先进经验 [26] - 探索AI技术应用，2020年组建机器学习团队，运用Transformer和大语言模型解析非结构化数据 [26]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - A股权益市场在上周上证指数突破3600点位后调整，随后反弹重回上升趋势，实现五连阳并连续四日收于3600点上方；美股权益市场在非农就业数据短暂压制后企稳反弹，表现强势；本周各策略指数均获正收益，前期回调时间较长的防御风格板块表现更优，境内权益组合均录得超额收益，常青低波策略和股基增强策略分别收获1.826%和1.620%的收益，海外权益策略录得收益0.610% [2] - 量化策略配置观点为股基增强策略>常青低波策略>海外权益策略 [3] - A股有望保持向上趋势，回调空间有限，市场呈轮动态势，股基增强组合弹性大，常青低波策略可打底配置，银行等防御风格板块性价比提升 [3] - 美股持续上行但处于历史高位，8、9月或有风险事件扰动，短期内不宜追高，中长期看好上行趋势，关注回调带来的逢低布局机会 [4] - 权益基金策略方面，常青低波基金策略本周收涨1.826%，超额收益0.576%，可作为底仓配置；股基增强基金策略本周收涨1.620%，超额收益0.369%，有望积累超额；现金增利基金策略本周取得0.027%的收益，优于比较基准；海外权益配置基金策略本周收涨0.610%，超额收益 - 1.282% [2][5] 根据相关目录分别进行总结 工具化基金组合表现跟踪 - 基金策略指数绩效统计显示，本周常青低波基金策略收益1.826%，股基增强基金策略收益1.620%，现金增利基金策略收益0.027%，海外权益配置基金策略收益0.610%；近一个月、今年以来及策略运行以来各策略也有相应收益表现 [12] - 常青低波基金组合长期保持低波特性，波动率与最大回撤优于中证主动式股票基金指数，策略运行以来超额收益显著，兼具防守与进攻性 [14] - 股基增强基金组合策略运行时间短，目前表现与中证主动式股票基金指数接近，市场环境改善后弹性更强，在较弱市场环境下与基准走势相近 [16] - 现金增利基金组合持续跑赢比较基准，策略运行以来超额收益累计超0.41%，为投资者现金管理优选货币基金提供参考 [17] - 海外权益配置基金组合自2023年7月31日以来累积较高超额收益，全球化配置可增厚权益投资组合收益 [20] 工具化基金组合构建思路 - 通过量化方法构建全新风格体系下的基金优选池，满足不同市场环境和风险偏好投资者的选基需求，对货币基金和债券基金等采用量化选基方法开发工具化组合 [21] - 结合基金持仓和净值维度因子构建具有低波属性的基金组合策略，满足防御需求和风险偏好适中投资者的稳定收益期望 [21] - 以寻找更高Alpha收益的基金为出发点，结合行业均衡和持仓风格暴露限制，构建风险波动与权益基金基准指数相近的基金组合策略，为高风险偏好投资者提供进攻性选择 [21] - 基于货币基金多维特征因子构建筛选体系，优选收益表现更优的货币基金，优化短期闲置资金收益 [22] - 根据长短期技术指标和指数动量及反转效应，对多个国家或地区的权益指数进行筛选，构建海外市场精选组合，满足全球化配置需求 [24]