文章核心观点 - 随着2024年“9·24”行情后资本市场表现积极，私募量化指增产品收益表现突出，吸引了数家中小型保险公司通过MOM（管理人中的管理人）架构“绕道”进行投资 [3] - 险资投资私募量化是特定市场环境下的产物，尤其在低利率环境下，成为中小险企提升投资收益的一种积极尝试，但目前该做法在监管层面尚不明确，在业内仍存在一定争议 [3][6][8][9] 险资投资私募量化的现状与趋势 - 市场关注度提升：多家中小险企已开始投资私募量化产品，趋势明显，私募和券商人士积极寻求与险资合作 [1][2][3] - 主要投资方式：由于监管尚未明确，险资大多不直接投资私募产品，而是通过投资券商单一资管计划，由私募机构担任投顾的MOM方式间接投资 [3] - 投资主体特征：目前投资方以几家中小型保险公司为主，既有中资也有合资，注册地涉及北京、上海、杭州等地，大型保险机构参与较少 [7][8] 投资偏好与产品选择 - 偏好量化指增产品：险资目前主要偏好量化指数增强产品，因其策略相对于主观产品更易解释，且表现相对稳定 [4] - 私募指增表现优于公募：私募量化指增产品表现通常好于公募，主要原因是私募所受监管约束更少，操作更灵活，更容易获取超额收益 [4][5] - 突出业绩表现：以2025年为例，许多私募量化指增产品能跑赢指数20个百分点，在小市值指数方面表现尤为突出，例如中证1000指数上涨约27%，中证2000指数上涨约36%，部分头部私募旗下指增产品年内收益超过50% [4] 中小险企的投资动机与策略 - 低利率环境下的选择：在债券投资机会有限、股票市场已上涨的背景下，配置一部分量化产品以获取超额收益，成为中小险企的权宜之计 [8] - 提升收益效果：投资私募量化对中小险企的投资收益率有提升作用，可能拉动十几个甚至几十个基点（BP） [8] - 审慎的实验性投资：中小险企的投资仍处于实验阶段，规模在其总资产中占比非常小 [7] - 严格的风控措施：选择合作的私募机构基本只限于管理规模百亿元以上的头部私募，并采取分散投资策略，同时投资多家机构，单家投资额在千万级别 [7] 大型保险机构的观望态度 - 参与度低的原因：大型保险机构自身资产规模庞大，投资私募量化对整体收益提升效果有限；自身具备股票投资和量化团队；负债成本更低，应对低利率环境的工具更多；合规要求更高，在监管不明确的情况下更为谨慎 [8] - 合规成本考量：有大型保险资管公司已不再涉及投顾嵌套结构业务，因为合规与审计成本过高，且存在业绩报酬被审查等问题 [9] 业内存在的争议与风险 - 合规性风险：目前险资通过MOM架构投资私募策略的合规性尚无定论，取决于各公司的内控标准，存在被定性为违规的潜在风险 [9][11] - 私募机构风险：私募行业监管相对宽松，存在“爆雷”可能，与私募合作面临相应风险 [9] - 历史教训与量化优势：过去保险机构投资私募并不成功，主要因业绩持续性、集中度管理和回撤控制难保证，但量化策略因其机械化、人为干扰少的特点，被认为能更好地避免利益输送等问题 [10] 监管环境与未来展望 - 监管现状：根据2022年原银保监会发布的《关于保险资金投资有关金融产品的通知》，私募证券基金产品一般不被认为属于保险资金可投范围，但目前通过长期投资试点有所突破 [11] - 未来监管预期：市场预期监管部门后续可能会完善规定，明确此类投资规范或设定相应门槛，例如对MOM架构中的券商平台和私募公司提出更明确的能力要求或业务资质要求 [12]

量化模型与构建方式 1. 哑铃型配置策略 (Barbell Strategy) * **模型构建思路**：一种资产配置策略，旨在通过同时配置风格迥异的资产来平衡组合的风险与收益。具体为：一端配置具备高景气与高弹性的科技成长资产以捕捉上行机会，另一端配置以红利与自由现金流为核心的稳健资产作为组合的“压舱石”，从而在把握结构性机会的同时提升组合整体的稳健性[22]。 * **模型具体构建过程**：该策略本身是一个配置框架，其具体实现依赖于下文的三个细分选股策略（自由现金流策略、红利策略、成长策略）来构建组合的两端。报告指出，这三个细分策略之间的相关性较低（现金流策略与成长策略超额收益相关系数为0.19，红利策略与成长策略为0.02，现金流策略与红利策略为0.39），符合哑铃策略对资产低相关性的要求[45]。 2. 基于自由现金流的主动量化选股策略 * **因子/策略构建思路**：以自由现金流为核心，筛选现金流质量高的公司作为基础股票池，并在此基础上引入估值、质量、红利与动量四个维度进行增强，旨在挖掘具备持续分红能力和内在价值的“廉价”优质公司[27][29]。 * **因子/策略具体构建过程**： 1. **样本空间处理**：剔除上市不足一年的新股、ST/*ST股票、过去三个月存在风险警示的股票，以及综合金融、银行、非银金融、房地产行业的股票[29]。 2. **现金流及盈利质量初筛**： * 保留自由现金流为正、企业价值为正且过去五年经营活动现金流净额均为正的股票[29]。 * 剔除盈利质量位于样本空间后20%的个股。盈利质量计算公式为： $$盈利质量 = \frac{经营活动产生的现金流量净额_{TTM} - 营业利润_{TTM}}{总资产}$$[29] 3. **自由现金流精选**：从估值、质量和增长三个维度构建自由现金流因子：FCFF/EV (TTM)、FCFF/EBITDA (TTM) 及 FCFF (TTM)增长率。对这三个因子进行市值行业中性化处理后，等权加总形成综合自由现金流因子，筛选得分前50%的个股形成基础股票池[29]。 4. **四维度增强**：在基础股票池中，进一步引入估值、质量（ROE及ROE稳定性）、红利和动量四类因子进行筛选，最终形成投资组合[29]。 3. 高分红精选组合选股策略 * **因子/策略构建思路**：以股息率作为核心选股指标，通过多步骤筛选避免陷入“股利波动陷阱”和“低估值陷阱”，构建具备持续高分红能力且基本面稳健的投资组合[33][35]。 * **因子/策略具体构建过程**： 1. **构建高股息基础股票池**：在每个中信一级行业中，由高到低选出股息率排名前20%的公司[35]。 2. **避免股利波动陷阱**：从基础股票池中，选出过去三年股息率平均值大于2%，且股息率标准差小于2%的公司[35]。 3. **避免低估值陷阱**： * 选取当前单季度ROE大于等于去年同期单季度ROE的公司[35]。 * 选取分析师一致预期未来复合增长率大于0的公司[35]。 4. **构建最终组合**：在剩余股票池中，按照股息率从高到低选取排名前30的公司构成最终组合[35]。 4. 技术面精选成长预期组合 * **因子/策略构建思路**：分两步构建成长组合。首先基于公司当前成长性指标筛选出未来具备高增长潜力的股票池（成长预期组合），然后在此基础上引入量价技术因子进行二次精选，以提升组合的股价表现[39][41]。 * **因子/策略具体构建过程**： 1. **成长预期组合构建**： * **净利润增长基础股票池**：选出最新单季度净利润同比增长的公司[41]。 * **盈利质量与上行优选**：剔除单季度ROE后20%的公司，再优选单季度ROE斜率前50%的公司[41]。 * **形成成长预期组合**：根据SUE（未预期盈余）指标选出排名前30%的公司，形成成长预期组合[41]。 2. **技术面精选**： * **利好确认**：根据盈余公告次日的超额收益，选出最高的前100只股票[41]。 * **技术面筛选**：根据换手率均线标准差指标，选出前30只股票构成最终的技术面精选成长预期策略组合[41]。 5. 期权备兑策略 (Covered Call / Buy-Write) * **模型构建思路**：一类以获取稳定现金流为核心目标的投资策略。通过持有标的资产（如ETF）现货多头的同时，卖出相应的看涨期权，收取权利金来增厚组合收益，平滑净值曲线，但会牺牲标的资产大幅上涨的潜在收益[63][65]。 * **模型具体构建过程**： 1. 建立标的资产（如沪深300ETF）的现货多头仓位[63]。 2. 针对持有的现货头寸，卖出相应数量的近月看涨期权（通常选择平值或轻度虚值期权）[65]。 3. 策略最大收益为：$$看涨期权行权价 − 标的资产买入价格 + 所收取的期权权利金$$[63] 4. 策略最大亏损为：$$标的资产买入价格 − 所收取的期权权利金$$[63] 5. 期权到期后，进行展期操作，即平仓旧期权并卖出新的看涨期权，以持续获取权利金收入[65]。 6. 策略单期收益可分解为：$$R_{t, t+1} = \underbrace{\Delta S_{t, t+1}}_{现货涨跌} + \underbrace{D_{t, t+1}}_{股息} + \underbrace{P_{t}}_{权利金} + \underbrace{G_{t, t+1}}_{期权被执行损益}$$[65] 模型的回测效果 1. 基于自由现金流的主动量化选股策略 * 全样本期（2014年以来）年化收益：32.28%[30][32] * 全样本期相对中证500年化超额收益：26.68%[30][32] * 全样本期信息比率 (IR)：2.42[30][32] * 全样本期月度胜率：74.31%[32] 2. 高分红精选组合选股策略 * 全样本期（2014年以来）年化收益：25.32%[38] * 全样本期相对中证红利年化超额收益：16.42%[37][38] * 全样本期信息比率 (IR)：2.42[38] * 全样本期月度胜率：74.31%[38] 3. 技术面精选成长预期组合 * 全样本期（2012年以来）年化收益：40.00%[42][44] * 全样本期相对中证500年化超额收益：32.13%[42][44] * 全样本期信息比率 (IR)：2.91[42][44] * 全样本期月度胜率：80.36%[44] 量化因子与构建方式 1. 自由现金流因子 * **因子构建思路**：从估值、质量和增长三个维度综合评估公司的自由现金流状况，旨在识别出自由现金流充沛、质量高且具备增长潜力的公司[29]。 * **因子具体构建过程**：构建三个子因子：FCFF/EV (TTM)（估值维度）、FCFF/EBITDA (TTM)（质量维度）、FCFF (TTM)增长率（增长维度）。对这三个子因子分别进行市值和行业中性化处理，然后采用等权加总的方式融合形成综合自由现金流因子[29]。 2. 盈利质量因子 * **因子构建思路**：用于衡量公司盈利的“含金量”，识别利润中现金收入占比高、受盈余管理影响小的公司[29]。 * **因子具体构建过程**：计算公式为： $$盈利质量 = \frac{经营活动产生的现金流量净额_{TTM} - 营业利润_{TTM}}{总资产}$$[29] 该因子值越高，表明公司盈利质量越好。 3. 股息率因子 * **因子构建思路**：作为红利策略的核心选股指标，直接衡量公司的现金分红回报水平[33][35]。 * **因子具体构建过程**：使用常规的股息率计算方法，即每股股息除以每股股价。在构建策略时，进一步使用了过去三年股息率平均值和标准差来筛选分红稳定的公司[35]。 4. 成长预期因子 (SUE) * **因子构建思路**：通过未预期盈余来捕捉公司的成长惊喜，市场对正面盈余意外的公司通常会给予积极反应[41]。 * **因子具体构建过程**：报告中使用SUE指标来筛选成长预期组合，具体为在盈利质量筛选后的股票池中，选出SUE排名前30%的公司[41]。

私募产品备案总量分析 - 2025年9月私募证券产品备案总量为1028只，环比2025年8月的1145只下降10.22% [1] - 2025年9月备案总量同比2024年9月的379只大幅增长171.24% [1] 备案产品策略分布 - 股票策略产品在9月备案中占据绝对主导地位，数量为668只，占比64.98% [1][2] - 多资产策略产品备案155只，占比15.08%，位列第二 [1][2] - 债券策略与期货及衍生品策略备案数量接近，分别为71只（占比6.91%）和69只（占比6.71%） [1][2] - 组合基金与其他策略占比较小，分别为4.96%和1.36% [2] 量化产品备案情况 - 9月量化产品备案活跃，总量为364只，占当月备案产品总量的35.41% [2] - 在量化产品中，股票策略下的量化多头备案数量最多，为166只，占量化产品总量的45.6% [2] - 股票市场中性策略量化产品备案69只，占比18.96% [2] - 期货及衍生品策略中的量化CTA产品备案45只，占比12.36% [2] 管理人格局与行业集中度 - 备案数量居前的机构以头部私募为主，行业马太效应持续增强 [3] - 利位私募以23只备案产品位居榜首，茂源量化（13只）、银叶投资（12只）等百亿级私募表现活跃 [3] - 在当月备案产品不少于5只的27家私募管理人中，百亿以上规模机构有16家，50亿至100亿元规模机构有4家，头部私募合计20家，占比达74.07% [3] 市场驱动因素与行业趋势 - 权益市场赚钱效应显现及政策对科技创新、高端制造等领域的支持，凸显了股票策略在把握产业机遇方面的优势，推动了投资者对权益类资产配置意愿的回升 [4] - 头部私募的备案优势源于其在投研实力、风控体系与品牌信誉方面的竞争力，更易获得渠道与资金认可 [4] - 具备"主观+量化"或纯量化能力的头部机构能通过策略迭代快速适应市场变化 [4] - 中小机构受制于募资能力与投研资源，难以与头部机构抗衡，进一步强化了行业集中趋势 [4]