文章核心观点 - 文章针对A股量化策略在波动率分布上存在系统性偏差的问题，提出了一种名为“波动率分层约束”的优化方案 [1][2] - 该方案通过在高波动率股票组内放松个股权重偏离约束，在低波动率股票组内收紧约束，能够有效改善多因子组合的超额收益与最大回撤，实现风险与收益的更好平衡 [17][18][32] 量化组合的波动率分布偏差问题 - 自2025年A股进入上涨环境以来，依赖低波、低流动性、反转等偏反转逻辑因子的量化策略效果明显下降 [1] - 2026年1月中证500指数快速上涨期间，指数增强产品普遍跑输指数，核心原因是量化组合因低波等因子倾向选择波动率较低的股票，导致组合在高波动股票上的配置不足 [1] - 构建的四个多因子组合（P1八因子等权、P2成长动量低波红利、P3成长动量分析师、P4低波反转低流动性）分析显示，除P3外，其余组合均大幅低配高波动率（前60%）股票，其中P4低配幅度最深 [7] - 偏反转逻辑因子的大量使用是量化组合低配高波动股票的重要原因 [7] 传统“波动率中性”方案的利弊 - 对基准股票按波动率分五组并强行配平权重的“波动率中性”方案，能直接修正组合的波动率分布 [12] - 实施该方案后，P1、P2和P4组合的超额最大回撤得到明显改善，但P3的最大回撤反而扩大 [14] - 该方案主要控制住了波动率分布风险，但代价是可能损失超额收益，P1、P2、P3的月均超额收益维持不变或下降，仅P4有小幅上升（从0.24%升至0.25%）[14] - 仅对波动率最高前20%股票进行中性化，结果相似：除P3外，最大回撤明显改进，但超额收益大都出现下降 [15][16] - “波动率中性”更适合特殊时期采用，而非长期保持 [16] 推荐的“波动率分层约束”方案及其效果 - 推荐方案：对波动率高的60%股票（高波组）放松个股偏离约束至0.6%，对波动率低的40%股票（低波组）收紧约束至0.4% [17] - 该方案能同时提升超额收益和减少最大回撤 [17] - P1组合：月均超额从0.36%提升至0.40%，累计超额从46.43%提升至52.32%，最大回撤从9.46%降至9.06% [18] - P2组合：月均超额维持0.46%，累计超额从61.88%提升至63.01%，最大回撤从7.47%降至6.95% [18] - P3组合：月均超额从0.34%提升至0.37%，累计超额从43.05%提升至48.26%，最大回撤从8.62%降至8.51% [18] - P4组合：月均超额从0.24%提升至0.26%，累计超额从27.82%提升至31.04%，最大回撤从8.06%降至7.38% [18] - 反向操作（高波组收紧至0.4%，低波组放松至0.6%）会导致超额收益下降且最大回撤上升，效果不佳 [19] 高波动组内放松约束有效的内在原因 - 多个因子在高波动组内的表现显著优于低波动组 [20] - 低波因子：高波组月均IC为3.06%，低波组仅0.30%，差值达2.76个百分点 [21] - 红利因子：高波组IC为2.88%，低波组为1.19%，差值1.69个百分点 [21] - 成长因子：高波组IC为3.12%，低波组为1.72%，差值1.40个百分点 [21] - 高波动组内部分因子的离散度（股票间因子得分差异）更高，选股更容易获得超额收益 [29] - 反转、低流动性、动量、成长因子在高波组的离散度均显著高于低波组 [30] - 波动率分层约束后，组合在高波组内超配股票所带来的收益贡献显著提升，是整体表现改善的主要原因 [31] - 例如P1组合，高波组超配股票收益贡献从46.33%提升至56.38% [32] 方案的普适性与参数敏感性 - **方案普适性**：波动率分层约束方案可推广至沪深300和中证1000指数，在大多数情况下能提升月均超额或降低最大回撤 [51] - 例如，中证1000指数下，P1组合最大回撤从10.03%降至8.25%；P2组合月均超额从0.76%提升至0.78%，最大回撤从10.68%降至9.85% [52] - **高波组划分参数**：将高波组定义从波动率前60%收窄至前30%或40%，能在一定程度上减少最大回撤，但月均超额也会出现下降 [49] - 例如P1组合，高波组定义为前30%时，月均超额为0.34%，最大回撤8.32%；定义为前60%时，月均超额为0.40%，最大回撤9.06% [50] - **对波动率分布的影响**：该方案不能实现完全的“波动率中性”，但相比原始组合，高波组股票的配置比例均有提升 [45]

头部量化私募赎回规则优化 - 百亿量化私募磐松资产公告 将旗下多空对冲及杠杆指增系列产品的赎回预约时间由原来的T-5个交易日缩短为T-2个交易日 其中指数增强产品的小额资金可在当日14:30前完成赎回签约实现净值确认 [1][3] - 预约赎回机制的核心是平衡投资者流动性与管理人资金及策略稳定性 此次调整是行业流动性优化的标志性动作 背后反映了量化机构对自身策略容量和资金稳定性的信心提升 [1][4] - 目前鸣石、九坤、诚奇等百亿量化的赎回预约周期多为T-3至T-5个交易日 磐松的调整有望带动行业进一步缩短预约周期以提升产品竞争力 [4] 磐松资产发展概况 - 磐松资产成立于2022年6月29日 以低频系统性投资为核心策略 公司规模增长迅速 2023年7月突破20亿元 2024年3月达到50亿元 同年7月突破100亿元 截至2026年初管理规模稳定在100亿元以上 [3] - 公司已构建多元化产品线 涵盖指数增强、杠杆指增、市场中性、多空对冲等策略 并提供专户定制服务 在产品费率上采取差异化策略 部分产品仅收取管理费或计提业绩报酬 个别指数增强产品管理费为0 [3] 量化行业近期表现与动态 - 近一个月以来 有业绩展示的百亿级量化策略私募平均收益普遍出现大幅下滑 3月多数头部私募的指增和空气指增策略产品收益调整明显 跌幅在9%—12% [6] - 市场风格切换加快及流动性分化 部分过度依赖单一因子的量化策略出现超额回撤 同时量化私募管理规模快速扩张以及小微盘股的巨大涨幅 也对量化策略的超额收益造成一定压力 [6] - 私募发行市场增量主要来自量化多头策略 百亿级量化私募新发规模尤为突出 截至2026年2月28日 全市场722家私募机构合计备案私募证券产品1366只 较2025年2月的543只同比增幅151.57% 较2026年1月的680只环比增幅100.88% [6] 行业头部机构布局与格局 - 从2026年2月备案细节看 百亿量化私募备案积极性高涨 明汯投资以33只备案量位居首位 黑翼资产和上海瓴仁私募均备案23只 涵德投资和顽岩资产各备案22只 诚奇私募备案21只 鸣石基金、进化论资产、九坤投资分别备案16只、15只、12只 [7] - 截至2026年2月底 国内百亿私募总数达126家 其中百亿量化私募数量首次超越主观多头私募 行业资源向头部量化集中的趋势愈发明显 [7]

国信金工指数增强组合表现 - 沪深300指数增强组合本周实现超额收益1.05%，本年累计超额收益6.86% [1][7] - 中证500指数增强组合本周实现超额收益0.14%，本年累计超额收益3.75% [1][7] - 中证1000指数增强组合本周实现超额收益0.91%，本年累计超额收益5.64% [1][7] - 中证A500指数增强组合本周实现超额收益1.04%，本年累计超额收益4.74% [1][7] - 该系列组合以多因子选股为主体，旨在构建能稳定战胜各自基准的增强策略 [2][3] 不同选股空间下的因子表现 - 在沪深300样本空间中，最近一周表现较好的因子包括一个月波动（超额0.57%）、EPTTM一年分位点（超额0.52%）和单季净利同比增速（超额0.51%），表现较差的因子包括预期EPTTM（超额-0.37%）、三个月换手（超额-0.32%）和特异度（超额-0.28%）[8][10] - 在中证500样本空间中，最近一周表现较好的因子包括单季营收同比增速（超额0.96%）、预期净利润环比（超额0.90%）和单季超预期幅度（超额0.64%），表现较差的因子包括单季ROA（超额-0.79%）、特异度（超额-0.76%）和BP（超额-0.58%）[12] - 在中证1000样本空间中，最近一周表现较好的因子包括一年动量（超额0.91%）、3个月盈利上下调（超额0.67%）和单季ROA（超额0.65%），表现较差的因子包括预期净利润环比（超额-0.71%）、预期BP（超额-0.54%）和BP（超额-0.52%）[13][14] - 在中证A500样本空间中，最近一周表现较好的因子包括单季超预期幅度（超额0.70%）、单季净利同比增速（超额0.59%）和三个月反转（超额0.57%），表现较差的因子包括单季SP（超额-0.66%）、股息率（超额-0.54%）和预期BP（超额-0.49%）[15][16] - 在公募基金重仓股样本空间中，最近一周表现较好的因子包括一年动量（超额1.09%）、预期净利润环比（超额0.90%）和单季净利同比增速（超额0.76%），表现较差的因子包括SPTTM（超额-0.81%）、单季SP（超额-0.68%）和EPTTM（超额-0.66%）[17][18] 公募基金指数增强产品表现 - 公募基金沪深300指数增强产品共有80只，总规模合计767亿元，本周超额收益最高1.89%，最低-0.53%，中位数0.32% [20][21][23] - 公募基金中证500指数增强产品共有80只，总规模合计565亿元，本周超额收益最高1.78%，最低-2.09%，中位数0.24% [20][22][25] - 公募基金中证1000指数增强产品共有46只，总规模合计209亿元，本周超额收益最高1.83%，最低-0.64%，中位数0.18% [20][24][28] - 公募基金中证A500指数增强产品共有75只，总规模合计273亿元，本周超额收益最高1.73%，最低-0.44%，中位数0.30% [20][26][29] 研究方法论 - 因子有效性检验采用最大化单因子暴露组合方法，在构建组合时控制行业暴露、风格暴露、个股权重偏离等实际约束条件 [30][31] - MFE组合的构建通过优化模型实现，目标函数为最大化单因子暴露，约束条件包括风格因子偏离度、行业偏离度、个股权重偏离度等 [31][32] - 公募重仓指数通过汇总普通股票型及偏股混合型基金的定期报告持仓信息构建，选取累计权重达到90%的股票作为成分股 [34][35]

国信金工指数增强组合表现 - 沪深300指数增强组合本周超额收益0.55%，本年累计超额收益3.93% [1][9] - 中证500指数增强组合本周超额收益2.40%，本年累计超额收益1.53% [1][9] - 中证1000指数增强组合本周超额收益0.20%，本年累计超额收益3.61% [1][9] - 中证A500指数增强组合本周超额收益1.00%，本年累计超额收益4.83% [1][9] 选股因子在不同样本空间的表现 - **沪深300样本空间**：最近一周，预期EPTTM因子表现最好，超额收益为1.64%，EPTTM因子超额收益为1.34%，EPTTM一年分位点因子超额收益为1.32% [10] - **中证500样本空间**：最近一周，预期EPTTM因子表现最好，超额收益为2.90%，单季EP因子超额收益为2.40%，标准化预期外盈利因子超额收益为2.25% [11][13] - **中证1000样本空间**：最近一周，预期PEG因子表现最好，超额收益为1.87%，三个月反转因子超额收益为1.33%，预期BP因子超额收益为1.19% [16] - **中证A500样本空间**：最近一周，预期EPTTM因子表现最好，超额收益为2.51%，EPTTM因子超额收益为1.99%，三个月反转因子超额收益为1.91% [19] - **公募重仓指数样本空间**：最近一周，预期EPTTM、EPTTM、三个月反转等因子表现较好 [21] 公募基金指数增强产品表现 - **产品规模**：沪深300指数增强产品共80只，总规模767亿元；中证500指数增强产品共80只，总规模565亿元；中证1000指数增强产品共46只，总规模209亿元；中证A500指数增强产品共75只，总规模273亿元 [24] - **沪深300指数增强产品**：最近一周超额收益最高0.88%，最低-2.18%，中位数0.01%；今年以来超额收益最高9.23%，最低-1.98%，中位数1.19% [25][28] - **中证500指数增强产品**：最近一周超额收益最高2.84%，最低-0.66%，中位数0.73%；今年以来超额收益最高3.58%，最低-4.26%，中位数-0.44% [27][30] - **中证1000指数增强产品**：最近一周超额收益最高1.23%，最低-0.55%，中位数0.32%；今年以来超额收益最高6.93%，最低-1.36%，中位数1.75% [29][31] - **中证A500指数增强产品**：最近一周超额收益最高1.12%，最低-1.22%，中位数0.21%；今年以来超额收益最高5.02%，最低-2.08%，中位数0.91% [3][34] 研究方法与构建方式 - **因子MFE组合构建**：采用组合优化模型，在控制行业暴露、风格暴露等实际约束下，构建最大化单因子暴露组合以检验因子有效性 [32][38] - **公募重仓指数构建**：基于普通股票型及偏股混合型基金的定期报告持仓信息，计算平均持仓并选取累计权重达90%的股票作为成分股构建指数 [35][36]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：单因子MFE组合模型**[14] * **模型构建思路**：为了在更贴近实际投资约束（如行业中性、风格中性、个股偏离限制等）的条件下检验单因子的有效性，避免传统分档测试的局限性，构建最大化单因子暴露组合（Maximized Factor Exposure Portfolio, MFE）[39]。 * **模型具体构建过程**：采用组合优化方法，在满足一系列实际投资约束的前提下，最大化组合在目标因子上的暴露[39]。具体优化模型如下： $$\begin{array}{ll}max&f^{T}\ w\\ s.t.&s_{l}\leq X(w-w_{b})\leq s_{h}\\ &h_{l}\leq H(w-w_{b})\leq h_{h}\\ &w_{l}\leq w-w_{b}\leq w_{h}\\ &b_{l}\leq B_{b}w\leq b_{h}\\ &\mathbf{0}\leq w\leq l\\ &\mathbf{1}^{T}\ w=1\end{array}$$ 其中，`f` 为因子取值向量，`w` 为待求解的股票权重向量，`w_b`为基准指数成分股权重向量[39][40]。 * 第一个约束 `s_l ≤ X(w - w_b) ≤ s_h` 限制组合相对于基准的风格因子暴露，`X` 为风格因子暴露矩阵[40]。 * 第二个约束 `h_l ≤ H(w - w_b) ≤ h_h` 限制组合相对于基准的行业偏离，`H` 为行业暴露矩阵[40]。 * 第三个约束 `w_l ≤ w - w_b ≤ w_h` 限制个股相对于基准权重的偏离幅度[40]。 * 第四个约束 `b_l ≤ B_b w ≤ b_h` 限制组合在基准成分股内的权重占比[40]。 * 第五个约束 `0 ≤ w ≤ l` 禁止卖空并限制个股权重上限[40]。 * 第六个约束 `1^T w = 1` 确保组合满仓[40]。 * **模型评价**：该方法能够更真实地反映因子在实战约束下的选股能力，检验出的“有效”因子更可能在最终的多因子组合中发挥作用[39]。 2. **模型名称：公募重仓指数模型**[41] * **模型构建思路**：为了测试因子在公募基金这一重要市场参与者持仓风格下的有效性，构建一个动态反映公募基金整体持仓偏重的指数作为新的因子测试样本空间[41]。 * **模型具体构建过程**： 1. **选样空间**：选取普通股票型基金和偏股混合型基金，剔除规模小于五千万且上市不足半年的基金[42]。 2. **数据处理**：通过基金定期报告获取持股信息。若最新报告为季报，则结合前期的年报或半年报信息构建持仓数据[42]。 3. **权重计算**：将所有符合条件基金的持仓股票权重进行平均，得到公募基金平均持仓[42]。 4. **成分股筛选**：将平均后的股票权重降序排序，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[42]。 模型的回测效果 1. **单因子MFE组合模型**，在沪深300样本空间中，EPTTM因子MFE组合最近一周超额收益1.46%，最近一月0.97%，今年以来1.55%，历史年化4.15%[18]。 2. **单因子MFE组合模型**，在中证500样本空间中，预期EPTTM因子MFE组合最近一周超额收益1.75%，最近一月1.86%，今年以来-1.40%，历史年化2.92%[20]。 3. **单因子MFE组合模型**，在中证1000样本空间中，预期EPTTM因子MFE组合最近一周超额收益2.02%，最近一月1.19%，今年以来-0.25%，历史年化2.87%[22]。 4. **单因子MFE组合模型**，在中证A500样本空间中，预期EPTTM因子MFE组合最近一周超额收益2.44%，最近一月1.57%，今年以来1.24%，历史年化1.81%[24]。 5. **单因子MFE组合模型**，在公募重仓指数样本空间中，单季EP因子MFE组合最近一周超额收益1.72%，最近一月1.84%，今年以来0.35%，历史年化3.01%[26]。 量化因子与构建方式 1. **因子名称：BP**[16] * **因子构建思路**：属于估值类因子，衡量公司净资产与市值的比率，即市净率的倒数[16]。 * **因子具体构建过程**：净资产 / 总市值[16]。 2. **因子名称：单季EP**[16] * **因子构建思路**：属于估值类因子，衡量单季度净利润与市值的比率[16]。 * **因子具体构建过程**：单季度归母净利润 / 总市值[16]。 3. **因子名称：单季SP**[16] * **因子构建思路**：属于估值类因子，衡量单季度营业收入与市值的比率[16]。 * **因子具体构建过程**：单季度营业收入 / 总市值[16]。 4. **因子名称：EPTTM**[16] * **因子构建思路**：属于估值类因子，衡量滚动净利润与市值的比率[16]。 * **因子具体构建过程**：归母净利润TTM / 总市值[16]。 5. **因子名称：SPTTM**[16] * **因子构建思路**：属于估值类因子，衡量滚动营业收入与市值的比率[16]。 * **因子具体构建过程**：营业收入TTM / 总市值[16]。 6. **因子名称：EPTTM分位点**[16] * **因子构建思路**：属于估值类因子，衡量当前EPTTM在过去一年中的相对位置[16]。 * **因子具体构建过程**：EPTTM在过去一年中的分位点[16]。 7. **因子名称：股息率**[16] * **因子构建思路**：属于估值类因子，衡量公司分红回报[16]。 * **因子具体构建过程**：最近四个季度预案分红金额 / 总市值[16]。 8. **因子名称：一个月反转**[16] * **因子构建思路**：属于反转类因子，捕捉短期股价反转效应[16]。 * **因子具体构建过程**：过去20个交易日涨跌幅[16]。 9. **因子名称：三个月反转**[16] * **因子构建思路**：属于反转类因子，捕捉中期股价反转效应[16]。 * **因子具体构建过程**：过去60个交易日涨跌幅[16]。 10. **因子名称：一年动量**[16] * **因子构建思路**：属于动量类因子，捕捉长期股价动量效应[16]。 * **因子具体构建过程**：近一年除近一月后动量[16]。 11. **因子名称：单季净利同比增速**[16] * **因子构建思路**：属于成长类因子，衡量单季度净利润的同比增长[16]。 * **因子具体构建过程**：单季度净利润同比增长率[16]。 12. **因子名称：单季营收同比增速**[16] * **因子构建思路**：属于成长类因子，衡量单季度营业收入的同比增长[16]。 * **因子具体构建过程**：单季度营业收入同比增长率[16]。 13. **因子名称：单季营利同比增速**[16] * **因子构建思路**：属于成长类因子，衡量单季度营业利润的同比增长[16]。 * **因子具体构建过程**：单季度营业利润同比增长率[16]。 14. **因子名称：SUE**[16] * **因子构建思路**：属于成长类因子，衡量单季度净利润超出预期的标准化幅度[16]。 * **因子具体构建过程**：（单季度实际净利润 - 预期净利润）/ 预期净利润标准差[16]。 15. **因子名称：SUR**[16] * **因子构建思路**：属于成长类因子，衡量单季度营业收入超出预期的标准化幅度[16]。 * **因子具体构建过程**：（单季度实际营业收入 - 预期营业收入）/ 预期营业收入标准差[16]。 16. **因子名称：单季超预期幅度**[16] * **因子构建思路**：属于成长类因子，衡量预期净利润与实际净利润的比率[16]。 * **因子具体构建过程**：预期单季度净利润 / 财报单季度净利润[16]。 17. **因子名称：单季ROE**[16] * **因子构建思路**：属于盈利类因子，衡量单季度净资产收益率[16]。 * **因子具体构建过程**：单季度归母净利润 * 2 / (期初归母净资产 + 期末归母净资产)[16]。 18. **因子名称：单季ROA**[16] * **因子构建思路**：属于盈利类因子，衡量单季度总资产收益率[16]。 * **因子具体构建过程**：单季度归母净利润 * 2 / (期初归母总资产 + 期末归母总资产)[16]。 19. **因子名称：DELTAROE**[16] * **因子构建思路**：属于盈利类因子，衡量净资产收益率的同比变化[16]。 * **因子具体构建过程**：单季度净资产收益率 - 去年同期单季度净资产收益率[16]。 20. **因子名称：DELTAROA**[16] * **因子构建思路**：属于盈利类因子，衡量总资产收益率的同比变化[16]。 * **因子具体构建过程**：单季度总资产收益率 - 去年同期单季度总资产收益率[16]。 21. **因子名称：非流动性冲击**[16] * **因子构建思路**：属于流动性类因子，衡量单位成交额引起的价格冲击[16]。 * **因子具体构建过程**：过去20个交易日的日涨跌幅绝对值 / 成交额的均值[16]。 22. **因子名称：一个月换手**[16] * **因子构建思路**：属于流动性类因子，衡量短期换手率水平[16]。 * **因子具体构建过程**：过去20个交易日换手率均值[16]。 23. **因子名称：三个月换手**[16] * **因子构建思路**：属于流动性类因子，衡量中期换手率水平[16]。 * **因子具体构建过程**：过去60个交易日换手率均值[16]。 24. **因子名称：特异度**[16] * **因子构建思路**：属于波动类因子，衡量股价波动中不能被常见风险因子解释的部分[16]。 * **因子具体构建过程**：1 - 过去20个交易日Fama-French三因子回归的拟合度[16]。 25. **因子名称：一个月波动**[16] * **因子构建思路**：属于波动类因子，衡量短期股价波动[16]。 * **因子具体构建过程**：过去20个交易日日内真实波幅均值[16]。 26. **因子名称：三个月波动**[16] * **因子构建思路**：属于波动类因子，衡量中期股价波动[16]。 * **因子具体构建过程**：过去60个交易日日内真实波幅均值[16]。 27. **因子名称：高管薪酬**[16] * **因子构建思路**：属于公司治理类因子，衡量高管激励水平[16]。 * **因子具体构建过程**：前三高管报酬总额取对数[16]。 28. **因子名称：预期EPTTM**[16] * **因子构建思路**：属于分析师类因子，基于分析师一致预期的滚动估值指标[16]。 * **因子具体构建过程**：一致预期滚动EP[16]。 29. **因子名称：预期BP**[16] * **因子构建思路**：属于分析师类因子，基于分析师一致预期的滚动估值指标[16]。 * **因子具体构建过程**：一致预期滚动PB[16]。 30. **因子名称：预期PEG**[16] * **因子构建思路**：属于分析师类因子，基于分析师一致预期的成长估值指标[16]。 * **因子具体构建过程**：一致预期PEG[16]。 31. **因子名称：预期净利润环比**[16] * **因子构建思路**：属于分析师类因子，衡量分析师预期净利润的变化趋势[16]。 * **因子具体构建过程**：一致预期净利润 / 3个月前一致预期净利润[16]。 32. **因子名称：三个月盈利上下调**[16] * **因子构建思路**：属于分析师类因子，衡量分析师盈利预测调整的净情绪[16]。 * **因子具体构建过程**：过去3个月内分析师（上调家数 - 下调家数）/ 总家数[16]。 33. **因子名称：三个月机构覆盖**[16] * **因子构建思路**：属于分析师类因子，衡量股票受机构关注度[16]。 * **因子具体构建过程**：过去3个月内机构覆盖数量[16]。 因子的回测效果 （以下因子回测效果均基于单因子MFE组合模型，指标为相对于各自基准的超额收益） 1. **EPTTM因子**，在沪深300样本空间中，最近一周1.46%，最近一月0.97%，今年以来1.55%，历史年化4.15%[18]。 2. **预期EPTTM因子**，在沪深300样本空间中，最近一周1.44%，最近一月0.66%，今年以来1.14%，历史年化3.69%[18]。 3. **单季EP因子**，在沪深300样本空间中，最近一周1.05%，最近一月1.15%，今年以来1.79%，历史年化5.30%[18]。 4. **预期EPTTM因子**，在中证500样本空间中，最近一周1.75%，最近一月1.86%，今年以来-1.40%，历史年化2.92%[20]。 5. **单季EP因子**，在中证500样本空间中，最近一周1.71%，最近一月1.20%，今年以来-0.39%，历史年化7.39%[20]。 6. **EPTTM因子**，在中证500样本空间中，最近一周1.66%，最近一月2.84%，今年以来0.10%，历史年化4.41%[20]。 7. **预期EPTTM因子**，在中证1000样本空间中，最近一周2.02%，最近一月1.19%，今年以来-0.25%，历史年化2.87%[22]。 8. **BP因子**，在中证1000样本空间中，最近一周1.87%，最近一月2.25%，今年以来1.59%，历史年化2.34%[22]。 9. **预期BP因子**，在中证1000样本空间中，最近一周1.86%，最近一月1.98%，今年以来1.26%，历史年化2.48%[22]。 10. **预期EPTTM因子**，在中证A500样本空间中，最近一周2.44%，最近一月1.57%，今年以来1.24%，历史年化1.81%[24]。 11. **EPTTM因子**，在中证A500样本空间中，最近一周2.08%，最近一月2.12%，今年以来1.30%，历史年化2.97%[24]。 12. **单季EP因子**，在中证A500样本空间中，最近一周1.83%，最近一月2.21%，今年以来1.41%，历史年化5.16%[24]。 13. **单季EP因子**，在公募重仓指数样本空间中，最近一周1.72%，最近一月1.84%，今年以来0.35%，历史年化3.01%[26]。 14. **EPTTM因子**，在公募重仓指数样本空间中，最近一周1.68%，最近一月2.47%，今年以来0.62%，历史年化0.88%[26]。 15. **预期EPTTM因子**，在公募重仓指数样本空间中，最近一周1.66%，最近一月1.78%，今年以来-0.51%，历史年化1.03%[26]。

文章核心观点 文章通过访谈三位基金经理，探讨了公募基金行业在激烈竞争与市场变革背景下的发展策略与投资方向，核心观点包括：中小型基金公司应通过差异化竞争实现突围；港股作为中国新经济资产的重要市场，其配置价值值得重新审视，且指数化投资在当前阶段更具优势；“固收+”产品的根本在于为投资者提供良好的持有体验，通过系统化多资产管理框架追求长期稳健的绝对收益 [2][3][11][17] 信达澳亚基金总经理方敬观点总结 - **公司战略定位**：中小型基金公司需精准锚定自身定位，制定差异化竞争策略，通过错位竞争、精准服务、股东协同赋能实现突围 [2][3][9] - **产品布局核心**：坚持客户需求导向，聚焦主动投资，重点深耕三大核心产品线：1) 巩固科技投资特色的主动权益产品线；2) 定位绝对收益的“固收+”产品线，按客户回撤容忍度细分五类产品；3) 满足多元化配置需求的指数增强产品线 [5] - **投研文化建设**：构建务实型投研文化，主张专业化与适当聚焦，放弃无竞争力的热门赛道，集中资源在细分领域打造核心竞争力 [6][7] - **投研团队管理**：平衡四大核心机制，包括研究员与基金经理的协同、基金经理间的交流、金融科技工具的应用（用于提升效率而非替代判断）、以及投委会与基金经理的权责划分（投委会管控风格漂移、风险预算等，放权投资决策） [7][8] - **行业发展趋势**：认为主动投资与被动投资将长期共存、协同发展，公募行业需紧扣国家战略，布局科技、银发经济等领域，并保障主题基金具有长期生命力 [10] 兴业基金徐成城观点总结 - **港股市场价值**：港股是承载中国新经济与科技资产（如互联网、生物医药、高端制造）的重要市场，其配置价值应被重新审视，投资价值更多体现在资产结构和长期配置层面，而非阶段性博弈 [2][11][12] - **科技投资方式转变**：科技仍是长期主线，但市场已从情绪驱动进入基本面验证期，板块内部分化，投资方式更适合通过指数化参与，以分散单一技术路线的不确定性 [11][13][14] - **指数工具选择**：恒生科技指数被视为港股科技资产中最具代表性的成熟指数，它聚焦科技相关领域，兼具主题聚焦度和宽基特征，并长期受外资机构关注 [13] - **资产配置逻辑**：参与港股QDII产品的核心意义在于为投资组合补充低相关性资产，以应对境内资产联动性提高导致的分散配置效果削弱问题，满足机构资金长期配置需求 [11][15][16] 兴证全球基金刘琦观点总结 - **“固收+”产品理念**：“固收+”产品的根本价值在于为投资者提供良好的持有感受，首要职责是在市场不利时控制亏损，避免客户本金重大损失，追求在整个市场周期中实现持续、稳健的绝对收益 [2][17][22] - **投资方法论**：采用“宏观配置+价值选券”框架，宏观层面识别系统性方向与风险，微观层面聚焦资产内在价值与长期驱动力，并运用涵盖多维度（如基本面、政策面、估值等）的分析模型 [18][19] - **“三大加法”策略**：1) 通过配置权益类资产增加收益弹性；2) 通过资产配置降低组合波动，增加平滑度；3) 提升风险调整后收益，增加性价比 [20][21] - **核心能力构建**：将“固收+”产品管理视为系统工程，需协同发展四方面核心能力：明确产品定位、科学资产配置、卓越个券选择能力及严格风险管理 [21] - **当前市场观点**：对市场持审慎乐观态度，认为存在结构性机会，重点关注AI、互联网、先进制造、消费、周期及高股息等领域的优质公司，特别是估值已反映悲观预期的消费行业龙头 [23] - **居民资产配置趋势**：随着无风险收益率下降，储蓄资金向金融市场转移是长期趋势，预计大部分资金会首先流向“固收+”等稳健型产品 [23]

信达澳亚基金总经理方敬：中小基金公司差异化竞争与产品布局 - 核心观点：中小型基金公司需精准锚定自身定位，通过错位竞争、精准服务、股东协同等差异化策略实现突围，并聚焦主动投资，打造三大核心产品线 [2][3] - 资管业务应始终坚守客户需求导向，摒弃脱离客户真实需求、盲目追逐产品形式创新或市场投资热点的误区 [3][4] - 公司产品布局遵循“客户有需求、能做差异化、在能力圈内”的核心逻辑，重点深耕主动投资领域 [5] - 三大核心产品线包括：1) 主动权益投资产品线，巩固科技投资特色，坚持长期价值投资；2) 固收+产品线，定位绝对收益策略，按客户回撤容忍度细分五类产品，采用双轨考核机制；3) 指数增强领域，完善宽基与特色赛道指数布局，注重长期超额收益积累 [5] - 管理风格强调务实、专业化与适当聚焦，主张放弃无竞争力的热门赛道，集中资源在细分领域打造核心竞争力 [6] - 构建务实型投研文化，投研团队管理需平衡四大核心机制：研究员与基金经理协同、基金经理间求同存异交流、金融科技工具用于提升效率而非替代判断、投委会管控核心风险并充分放权给基金经理 [8] - 行业长期规模增长前景明确，但竞争激烈，马太效应凸显，主动权益赛道面临被动指数资金分流压力 [9] - 差异化竞争具体路径：错位竞争，避开头部公司标准化产品赛道，深耕主动管理；精准服务，提供精细化、定制化方案；协同赋能，发挥股东资源优势拓展机构业务 [10] - 主动投资与被动投资将长期共存、协同发展，行业早期阶段主动投资更能挖掘机会，成熟阶段被动产品更贴合大众配置需求 [10] - 行业主题基金布局需坚守“生命周期长、覆盖范围广”原则，规避过度细分的赛道陷阱 [10] - 公司战略从“单一主动权益标签”向“全面主动投资标签”升级，持续拓展主动投资边界以覆盖客户多元化配置需求 [11] 兴业基金徐成城：港股与科技资产配置价值 - 核心观点：在当前阶段，港股依然是承载中国新经济与科技资产的重要市场，其配置价值值得被重新审视，科技行情进入基本面验证期，指数化参与更具优势 [2][12] - 港股汇集了大量互联网平台、生物医药、高端制造等中国新经济企业，形成了相对清晰的资产分布特征 [13] - 港股同时承接境内资金长期配置与境外资金配置中国资产的需求，市场属性更偏向服务中长期资金，其投资价值更多体现在资产结构和长期配置层面 [13] - 随着中国科技产业链不断完善，港股成为观察和参与中国科技资产的重要市场之一，在全球资金寻找成长性和稀缺性资产时有关键承载功能 [13] - 恒生科技指数是港股科技资产中最具代表性的指数之一，聚焦互联网、生物医药、高端制造等领域，能较全面反映港股科技资产整体结构，并具备主题聚焦与宽基分散化特征 [14] - 当前科技投资更强调估值与基本面的匹配度，板块内部分化，资金倾向于有业绩支撑或产业进展明确的方向，不再适合单点押注 [14] - 科技投资进入验证期，通过宽基或主题型指数参与，能在不同技术路线间实现风险分散，更好承接科技长期发展趋势 [15] - 参与港股QDII的出发点在于解决资产配置中的相关性问题，为投资组合提供低相关性补充 [12][16] - 当前境内资产（股债之间、权益内部）联动性提高，削弱了传统分散配置效果，境外资产（如港股）更多承担“低相关性补充”角色 [16] - 机构资金配置逻辑偏向长期视角，更关注久期匹配、确定性与长期回报，对阶段性波动容忍度较高 [16] - 随着房地产作为非相关性资产的功能弱化，以及理财产品收益不确定性上升，境外资产逐渐成为分散配置的重要补充，港股QDII是完善资产结构的一种工具 [16] 兴证全球基金刘琦：“固收+”产品的投资理念与策略 - 核心观点：“固收+”产品的根本价值在于为投资者提供好的持有感受，首要职责是在市场不利时期控制亏损，追求在全市场周期中实现持续、稳健的绝对收益 [2][17] - 投资理念为“宏观配置+价值选券”，自上而下与自下而上分析并重，旨在应对金融市场复杂性和不确定性 [18] - 宏观配置首要任务是识别系统性方向与风险，为投资组合设定战略基调，关注国内外货币政策、经济数据及跨境传导效应，以评估市场风险偏好与资产估值水平 [18] - 微观层面注重识别资产内在价值与长期驱动力，投资权益时聚焦产业变迁逻辑与企业可持续竞争优势，投资信用时深入分析主体现金流与信用资质变迁 [18] - 形成可执行方法论：固收投资采用基本面、政策面、流动性、估值和投资者行为五维分析模型；权益投资增加对市场交易结构及特定产业的深入分析 [19] - 组合管理体现“弱者思维”和“适度逆向”，超额收益往往来源于市场共识出现偏差的时刻 [19] - “固收+”策略应实现“三大加法”：1) 通过配置权益类资产增加收益弹性，核心是以债券构建稳健基础，严格控制风险为前提；2) 增加平滑度，利用股债资产差异化走势平滑组合净值曲线；3) 增加性价比，提升风险调整后收益 [20][21] - “固收+”产品管理是系统工程，需构建四方面协同发展的核心能力：明确产品定位、科学资产配置、卓越个券选择能力及严格风险管理 [22] - 对当前市场持审慎乐观态度，认为主要股指仍具投资价值，但市场呈现显著结构性分化 [23] - 债券市场预期收益与风险大体平衡，趋势性机会不明显，获取票息收入是主要目标；可转债市场因估值因素需短期谨慎，可作为中长期战术布局工具 [23] - 权益市场存在结构性机会，重点关注AI、互联网、先进制造、消费、周期及高股息等领域的优质公司，部分调整后的消费行业龙头企业可能具备较好绝对收益潜力 [23] - 随着无风险收益率下降，储蓄资金向金融市场转移是长期趋势，预计大部分资金会首先流向“固收+”基金等稳健型产品，建议投资者从低波动产品开始配置 [23]

指数基金Y份额规模与养老投资定位 - 指数基金Y份额总规模从2025年的3.16亿元迅速扩张至42.43亿元 [1] - 指数产品被创新性纳入个人养老基金名录 未来将是国内养老投资的重要载体之一 [1] - 参考美国市场 指数产品是401K计划的主要投资对象 海外公募更强调基于宽基与风格指数的“九宫格”投资方式 [1] 指数基金的投资优势 - 指数投资能便捷分享长期经济增长与科技进步成果 长期收益率不低于经济发展平均水平 [2] - A股宽基指数长期收益可观 且指数产品费率非常低 为投资者提供灵活便捷的投资选择 [2] - 对于长期投资而言 偏高的费率会给投资者带来负面体验 追求长期稳健的持有人更应重视费率问题 [2] 指数增强产品的管理哲学 - 管理指数增强产品需提供长期稳健收益 不仅收益增强要稳定 控制下方波动更为关键 [2] - 收益的稳定性体现在市场好时能跟上 更要能防范和回避未来可能的大幅回撤 [2] - 过度追求短期显著超额收益 可能在市场回调时付出更大的回撤代价 [3] - 基金净值波动偏大会导致投资者提高交易频度追求择时 而错误择时会降低投资体验 [3] - 指增产品管理下方的波动幅度至关重要 且筹划工作需要走在市场前面 [3] 投资原则与策略 - 坚持行业均衡与价值选股原则 相信长期稳定价格终将向DCF贴现值收敛 [3] - 尽量不主动人为提高交易的摩擦成本 这可能错失一些机会但同时也规避了一些风险 [3] - 目前很多质地足够好的价值品种已经足够便宜 具备低波动特质 在市场预期下调时抗风险能力强 [4] - 价值低波动的特征是越跌越有价值 跌幅远小于高波动股票 [4] 投资工具的丰富与市场观察 - 观察到A股正在发生“强者恒强”的趋势性变化 公募基金重仓股可能持续强势表现 [4] - 通过量化方式构建并跟踪基金重仓股组合 为投资提供额外的参考视角 [5]

2025年私募行业业绩表现 - 2025年有业绩展示的75家百亿私募平均收益达32.77%，其中74家实现正收益，占比98.67% [1] - 量化策略领跑，45家有业绩的百亿量化私募平均收益高达37.61%，全部实现正收益 [1] - 百亿量化私募数量首次超过主观策略私募 [1][3] 量化策略业绩领先原因 - 市场呈现快节奏轮动、中小盘活跃等特征，量化策略借助AI与算力升级，能实时覆盖全市场并快速调仓，高效捕捉短线机会 [3] - 主观策略受投研覆盖有限、决策链条较长制约，在快速变化行情中调仓滞后，且规模增长易带来流动性压力 [3] - 2025年权益市场的良好表现吸引增量资金，量化策略持续的赚钱效应和创新策略的推出，提供了可预期、业绩相对一致的资产配置产品 [1] 指数增强产品表现 - 截至2025年12月31日，有业绩展示的810只指数增强产品年度平均收益达45.08%，平均超额收益16.75%，正超额产品数量713只，占比高达88.02% [4] - 中证1000指增172只产品平均收益49.78%，平均超额收益17.49%，正超额占比95.93% [4] - 中证500指增172只产品平均收益46.27%，超额12.18%，正超额占比90.12% [4] - 沪深300指增35只产品平均收益31.22%，正超额占比97.14% [4] - 百亿私募指数增强产品业绩更佳，在主要指数增强策略中，鸣石、平方和、灵均、明汯、前沿、阿巴马、进化论、蒙玺、启林等机构旗下产品超额收益率位居前列 [4] 行业竞争格局与监管 - 资金和资源正加速向业绩长期稳健、风控透明的头部量化机构集中 [6] - 2025年新备案的私募产品中量化策略占据主流，备案数量前十的私募中量化管理人更多 [6] - 2025年注销的管理人数量多达500多家，行业已连续4年年度注销的管理人数量超过500家，尾部加速出清 [6] - 2025年《程序化交易管理实施细则》等规则密集落地，明确了高频交易认定标准和异常交易监控 [6] 技术应用与核心竞争力演变 - AI技术在量化中的应用已从“可选项”转变为关乎核心竞争力的“必选项”，广泛应用于数据清洗、因子挖掘和交易执行优化等全流程 [7] - 量化行业的核心竞争力正从资金规模转向模型与算法的迭代速度 [7] - 未来量化私募的核心竞争力将更侧重于模型的持续迭代能力和工程化实现能力 [10] 2026年行业展望与挑战 - 行业竞争重点将从规模的快速扩张，转向策略的深度、技术的壁垒和多元化能力的构建 [1] - 行业焦点将从“规模增长”转向“规模管理”，如何持续为千亿乃至更大规模的资金创造可解释、可持续、低相关的Alpha是核心挑战 [2] - 主要挑战包括：策略同质化与拥挤导致因子有效性衰减；市场风格切换考验模型适应能力；部分管理人规模快速扩张可能触及策略容量上限 [8] 未来破局与发展趋势 - 策略与收益来源多元化是突破方向，包括向中低频策略拓展、多资产与跨市场布局、深化多维度数据融合应用 [10] - 具有独特特色的新兴管理人会逐渐显现，创新策略会催生更多细分赛道 [10] - 国际化与合规化是发展趋势，私募出海步伐预计会加快，合规经营与透明的投资者沟通将成为长期发展基础 [10]

券商大集合产品谢幕 - 截至2025年末，已有22年历史的券商参公大集合产品正式谢幕，整改后仅余3只产品存续，包括国联现金添利、银河水星现金添利和粤开现金惠 [1] - 绝大多数大集合产品已完成变更，主要转为公募产品，部分转为私募或选择清盘 [1] - 券商大集合产品是历史遗留产物，自2013年6月1日后监管不再允许新设，使其陷入“非公非私”的尴尬境地 [2] - 根据2018年监管要求，存量大集合产品需对标公募基金进行管理，原定2023年底到期，后不少产品延期至2025年底 [2] - 截至2025年12月末，存续产品数量锐减至个位数，绝大多数于年底到期，个别产品如粤开现金惠延期至2026年3月31日，国联现金添利延期至2026年7月31日 [3] 券商资管行业规模与转型 - 证券行业资管业务总规模已超9万亿元，截至2025年11月末，券商（含资管子公司）私募资管规模达5.8万亿元 [1] - 东证资管等4家券商资管的公募管理规模也超过千亿元 [1] - 行业在经历去通道、强监管的转型期后，正回归主动管理本源，通过产品创新和服务升级提升竞争力 [1] - 行业回归“受人之托，代人理财”本源，资管行业开启新一轮竞速 [1] - 存量大集合产品的标准化转型、清盘或转托管，短期内对管理规模和收入形成直接压制 [3] - 在固收类和现金管理类产品上，券商资管面临来自公募基金和银行理财子公司的激烈竞争，且自身主动管理能力建立尚需时日 [3] 公募牌照申请热潮与退潮 - 2022年5月“一参一控一牌”制度落地，刺激券商纷纷申请设立资管子公司并抢滩公募牌照 [4] - 2023年，招商资管、兴证资管、广发资管、光证资管、国证资管和国金资管六家机构先后递交公募牌照申请，其中招商资管和兴证资管同年获批 [5] - 2025年下半年后审批节奏放缓，广发资管、光证资管、国证资管及国金资管先后撤回申请，至11月底申请队列已“清零” [5] - 券商资管淡化对公募牌照的追求，主要因公募赛道已成“红海”，券商资管在渠道与品牌上不具显著优势，独立申请与运营成本较高，与现有业务协同效应有限 [5] - 目前共有14家券商及其资管子公司获批开展公募基金管理业务 [5] 券商资管业务结构优化与差异化探索 - 行业持续优化业务结构，主动压降通道类、非标类业务，将资源更多投向主动管理型产品 [6] - 探索差异化发展路径，在权益类、固收+、FOF/MOM等领域进行深度布局与能力建设 [6] - 以国信证券为例，其资管业务在提升主动管理规模时，高度重视风险控制和回撤管理，致力于提供长期稳健收益 [6] - 2025年以来，国信资管在保持固收业务稳定的同时积极布局含权业务：一是挖掘固收潜力，开发可转债、衍生品、REITs等策略，推动“固收+”转型；二是坚持价值投资理念发展权益业务；三是抓住被动投资、量化私募趋势，发行指数增强、私募FOF等产品以丰富含权业务线 [6] - 分析认为，公募路径更适合具备综合金融生态和零售渠道的头部机构，而拥有项目资源、专业能力和机构客户基础的特色券商，走私募路径可能更为顺畅 [6]