公募指增及量化基金经理精选系列七：数据赋能算法驱动，注重策略差异化实践

2024年以来，跌宕起伏的市场环境给量化行业带来了一定挑战，指增策略业绩波动显著。2024年春节前后的小市值极端行情，部分量化策略因小微盘暴露过大而出现较大超额回撤。2024年国庆前后，市场进入高流动高波动的环境，国内支持性货币财政政策力度不断加码，指数快速拉升之际指增超额整体回调。11月后，中证1000和中证2000成交量占比高于沪深300为代表的大盘股，市场波动率冲高，指增策略受益于此，超额收益转而走高。2025年以来，截止2025年2月21日，除上证50、中证800及沪深300指增基金以外，多数策略未取得正超额。 伴随着指增量化品种超额稳定性的整体下降，优选策略类型及基金经理就显得愈发重要。本篇专题将继续延续之前《公募指增及量化基金经理精选》系列专题中对于公募量化基金经理的多角度刻画亮点，进一步聚焦国泰君安资管胡崇海、光大保德信基金王卫林、国投瑞银基金殷瑞飞、华安基金张序、太平基金张子权、光大保德信基金朱剑涛等6名投资框架体系各有特色的基金经理（按照姓名拼音字母顺序，下同），以供投资者参考。 胡崇海：主张通过多策略体系的差异化互补方式，并结合自研的动态风险管理模型，来提升产品超额的稳健性，以达到优化投资人持有体验的目标。阿尔法模型涵盖六组不同的逻辑，通过动态调整策略组合来适应市场变化。因子库储备丰富，实盘以40%基本面+60%实时量价的深度融合为主要特色，通过支持日内多次调仓的交易系统，集成指令管理、组合管理和业绩归因等功能，以提升交易效率。 王卫林：投资策略框架以经典多因子量化体系为基础，结合主动管理的灵活性追求相对稳定的超额收益。经验与数据驱动的决策方式、量化与主动的有机结合，在市场变化中展现出了良好的适应性，同时通过低换手的方式有效实现交易成本控制。该策略框架在创业板指增产品的管理中表现出色，尤其是在控制回撤和降低波动方面表现突出。 殷瑞飞：在延续传统多因子框架的基础上，与时俱进进行了AI框架的迭代升级。传统多因子模型采用静态+均衡的因子配置方式，通过每天关注组合在各个因子上的暴露来进行配置权重设定，以达到最终暴露相对均衡的目标。AI框架则采用多个神经网络模型等权融合的方式高效处理量价信号。同时，十分注重风险控制，对于行业以及市值等重要风格因子严控暴露，对于超额收益的稳定性有着很高的重视度。 张序：在因子构建及筛选方面精耕细作，十分注重因子的稳定性和可解释性，通过人工挖掘和外部合作的方式不断扩展因子库，实盘中，以资金类因子使用为主。基金经理代表产品华安沪深300增强策略ETF，通过精细化方式构建的因子与机器学习策略框架的融合，以及板块约束、风格因子剥离机制等灵活的风控机制，实现了各个阶段的稳健超额。 张子权：充分运用多套AI模型架构，将市场上能够获取的预测股价相关的多元化信息尽可能纳入模型，并根据不同的数据特点，采用不同的子模块进行处理，最终形成股票未来一段时间的期望收益，整个过程高度依赖模型本身，不做人工干预。目前，太平基金量化团队已积累了大量的量化特征，较大的数据源提供了尽可能多的独立信息，同时，多样化的模型架构也在一定程度上为稳健超额提供了积极贡献。 朱剑涛：以机器学习模型构建策略框架，认为机器学习模型能够根据市场环境动态调整，对市场节奏的适应性较强。模型采用了丰富多样的数据源，既注重对量价信息的提取，也纳入了基本面信息（如财报数据）、另类数据，共同作用来提升模型稳定性和边际效果。同时通过自研对市场波动敏感性更强的风险模型更好地控制风险暴露。 海外降息进程不及预期、国内政策及经济复苏不及预期等带来的股票市场大幅波动风险。 基金相关信息及数据仅作为研究使用，不作为募集材料或者宣传材料。本文涉及所有基金历史业绩均不代表未来表现。 2024年以来，市场环境跌宕起伏，给量化行业带来了一定挑战，指增策略经历了多个关键阶段，全年业绩波动显著。分不同市场环境来看，2024年春节前后，部分量化策略因小市值暴露过大而出现较大超额回撤。2024年国庆前后，市场进入高流动高波动的环境，国内支持性货币财政政策力度不断加码，指数快速拉升之际指增超额整体回调。 11月后，中证1000和中证2000成交量占比高于沪深300为代表的大盘股，市场波动率冲高，指增策略受益于此，超额收益转而走高。2025年以来，截止2025年2月21日，除上证50、中证800及沪深300指增基金以外，多数策略未取得正超额。从超额稳定性角度来看，同样是上证50、中证800及沪深300指增基金超额收益曲线相对更加平稳。 图表1：宽基指增阶段平均超额表现（截至2025.2.21） 图表2：2024年以来宽基指增累计超额（截至2025.2.21） 伴随着指增量化品种超额稳定性的整体下降，优选策略类型及基金经理就显得愈发重要，可以通过不断增加对于不同策略类型基金经理的储备，更好的应对配置需求。本篇专题将继续延续之前《公募指增及量化基金经理精选》系列专题中对于公募量化基金经理的多角度刻画亮点，进一步聚焦国泰君安资管胡崇海、光大保德信基金王卫林、国投瑞银基金殷瑞飞、华安基金张序、太平基金张子权、光大保德信基金朱剑涛等6名投资框架体系各有特色的基金经理（按照姓名拼音字母顺序，下同）。我们将综合这6名基金经理的量化体系特点、风险控制制度、投研团队现状以及产品绩效表现等多个维度进行深度研究，并结合历史持仓明细数据进行全面分析和特征刻画，以供投资者参考。 图表3：基金经理量化投资特点（按照姓名拼音字母顺序） 胡崇海（国泰君安中证1000指数增强） 基金经理胡崇海主张通过多策略体系的差异化互补方式，并结合自研的动态风险管理模型，来提升产品超额的稳健性，以达到优化投资人持有体验的目标。阿尔法模型涵盖六组不同的逻辑，通过动态调整策略组合来适应市场变化。 因子库储备丰富，实盘以40%基本面+60%实时量价的深度融合为主要特色，通过支持日内多次调仓的交易系统，集成指令管理、组合管理和业绩归因等功能，以提升交易效率。 风险收益特征：超额风险收益水平优异，市场适应性强 胡崇海先生，浙江大学数学系运筹学与控制论专业博士。曾任香港科技大学人工智能实验室访问学者，其后加盟方正证券研究所、国泰君安证券咨询部及研究所从事量化对冲模型的研发工作。2014年加入上海国泰君安证券资产管理有限公司，先后在权益与衍生品部和量化投资部担任高级投资经理，负责团队Alpha策略的相关投研工作，现任公司量化投资部总经理，兼任量化投资部(公募)总经理，是国内较早将机器学习技术应用到实战投资的量化投资经理之一。所管理的产品主要包括指数增强、量化选股、量化固收+等品种，截至2024年四季末，管理公募指增及量化产品共计10只，合计管理规模88.41亿元。从绩效表现情况来看，截至2025年2月21日，代表产品国泰君安中证1000指数增强自2022年8月成立以来相对业绩比较基准超额收益25.40%，年化超额8.97%，今年以来年化超额4.40%，自稳定运作以来超额回撤幅度有限、稳定性较高，各项风险收益指标均位于同类指数增强型基金前列。 图表4：基金经理在管指增产品（截至2024.12.31） 图表5：代表产品管理期累计收益（截至2025.02.21） 图表6：代表产品阶段风险收益指标（截至2025.02.21） 模型框架特点：基本面+高频量价深度融合，六大逻辑动态调整增强超额稳健性 因子储备方面，目前，国泰君安已积累了超过2000个因子，因子覆盖了基本面、技术面、量价数据、另类数据等方向，因子均为实时计算。其中基本面因子包括财务、估值、盈利、成长、质量、分析师报告、情绪等；量价因子以level-2因子为主。这些因子主要由团队人工挖掘而得，均是有逻辑的因子。基金经理对因子实行了分层制度，实盘当中常用的因子在700个左右。 因子权重上，基本面因子权重占比40%，高频量价因子占比约60%。相比与前期将传统机器学习模型与深度学习模型在底层融合的做法，2024年以来有了较大迭代。目前将策略分为六组，底层共计40-50个子模型，每组对应不同的市场逻辑，通过动态调整策略组合来适应市场变化。六大逻辑底层的子模型之间等权进行配置，最终六大逻辑通过分仓的方式进行组合构建。 调仓机制也是国泰君安资管量化团队的差异化特色之一。目前是一天内进行多次交易，每半小时生成该时段的所有因子，并根据因子和特定模型生成当时的投资组合。在算法交易平台维度，国泰君安资管量化团队对于实时交易的要求也比较严格，因此二次开发了支持高换手策略的交易系统，同时将投资经理的指令管理、组合管理、业绩归因等纳入交易平台。 代表产品运作特征：高换手率、严格风控共同助力超额 风险模型和组合优化：基金经理十分注重对跟踪误差的控制，指增策略追求在紧密跟踪指数的同时获取更好的超额回报，以提升客户的持有体验。风险模型主要基于自研框架，结合实时市场数据进行动态调整。从运行结果来看，国泰君安中证1000指数增强对于行业和成分股偏离进行了严格的控制，管理期间报告期平均行业偏离度为0.64%，平均成分股偏离度为0.17%，很好地控制了相对于中证1000指数的偏离。与此同时，各个风格因子暴露实际上基本控制在0.2倍标准差以内，严约束特征鲜明。 图表7：代表产品管理期行业偏离度（%） 图表8：代表产品管理期成分股偏离度（%） 换手率水平及变化：未剔除申赎影响估算，管理期间国泰君安中证1000指数增强平均半年单边换手率为9.89倍，整体换手率水平远高于对应中证1000指增基金平均水平基本持平。 图表9：代表产品管理期换手率（倍） 因子暴露及贡献：从管理期间报告期来看，国泰君安中证1000指数增强在价值因子、质量因子、成长因子呈现一定的持续正向暴露，在波动因子、流动性因子上呈现一定的负向暴露，即投资组合倾向于兼具基本面优势和估值优势，且相对低关注度的标的。近年来，在价值因子和成长因子上的正暴露带来了较明显的正回报。 图表10：代表产品相对因子暴露 图表11：代表产品相对因子收益 量化团队及产品线特点：团队量化实力强，硬件优势明显 国泰君安量化团队目前由14人组成，管理规模百亿以上。团队分工明确，4人负责模型开发，3人专注于因子研究，研究方面主要根据多策略框架进行分工，涵盖基本面、量价、深度学习等多个方向。另有人员负责交易系统开发及技术支持。团队整体以量化策略为核心，通过持续优化模型和因子，结合实时交易系统，支持多策略的公募和私募产品运作。目前量化产品线布局齐全，指增策略覆盖沪深300、中证A500、中证500、中证1000等指数，国泰君安量化选股为全市场选股产品，同时还设有科创板量化、红利量化、科技创新精选等主题赛道型量化产品线。 王卫林（光大保德信创业板量化优选） 基金经理王卫林的投资策略框架以经典多因子量化体系为基础，结合主动管理的灵活性以追求相对稳定的超额收益。经验与数据驱动的决策方式、量化与主动的有机结合，在市场变化中展现出了良好的适应性，同时通过低换手的方式有效实现交易成本控制。该策略框架在创业板指增产品的管理中表现出色，尤其是在控制回撤和降低波动方面表现突出。 风险收益特征：量化为主、主动为辅，灵活应对波动 王卫林先生，曾就职于南方基金、长城基金，2023年2月加入光大保德信基金，任权益管理总部量化投资团队基金经理。截至2024年四季末，管理产品共计4只，合计管理规模17.73亿元。从绩效表现情况来看，截至2025年2月21日，代表产品光大保德创业板量化优选（2023年8月22日任职）任职以来年化收益率8.63%，超额收益（相对95%*创业板指）4.99%，年化超额3.13%。作为一只量化选股型基金，呈现出了一定的业绩弹性。 图表12：基金经理在管量化产品（截至2024.12.31） 图表13：代表产品管理期累计收益（截至2025.02.21） 图表14：代表产品阶段风险收益指标（截至2025.02.21） 模型框架特点：传统多因子结合主动管理，经验与数据双重驱动 基金经理采用传统量化多因子体系与主