公募指增及量化基金经理精选系列八：AI协同多维策略矩阵，风控迭代筑就稳健壁垒

敬请参阅最后一页特别声明基金经理（按照姓名拼音字母顺序，下同），以供投资者参考。个主动逻辑因子），突破中性化限制，形成非线性增强策略。较月度调仓策略更灵敏地响应中短期信号，形成差异化优势。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。 的回报。风险提示 敬请参阅最后一页特别声明内容目录罗博（银河沪深300指数增强）....................................................................3施荣盛（安信量化精选沪深300指数增强）..........................................................6夏高、刘旺（大成中证1000指数增强）.............................................................8姚加红（国金中证A500/中证1000指数增强）......................................................10风险提示.......................................................................................12图表目录图表1：宽基指增阶段平均超额表现（截至2025.5.23）..............................................3图表2：2025年以来宽基指增累计超额（截至2025.5.23）...........................................3图表3：基金经理量化投资特点（按照姓名拼音字母顺序）...........................................3图表4：基金经理在管指增产品（截至2025.03.31）.................................................4图表5：代表产品管理期累计收益（截至2025.05.23）...............................................4图表6：代表产品阶段风险收益指标（截至2025.05.23）.............................................4图表7：代表产品管理期行业偏离度（%）..........................................................5图表8：代表产品管理期成分股偏离度（%）........................................................5图表9：代表产品管理期换手率（倍）.............................................................5图表10：代表产品相对因子暴露..................................................................5图表11：代表产品相对因子收益..................................................................5图表12：基金经理在管量化产品（截至2025.03.31）................................................6图表13：代表产品管理期累计收益（截至2025.05.23）..............................................6图表14：代表产品阶段风险收益指标（截至2025.05.23）............................................6图表15：代表产品管理期行业偏离度（%）.........................................................7图表16：代表产品管理期成分股偏离度（%）.......................................................7图表17：代表产品管理期换手率（倍）............................................................7图表18：代表产品相对因子暴露..................................................................7图表19：代表产品相对因子收益..................................................................7图表20：基金经理在管量化产品（截至2025.03.31）................................................8图表21：代表产品成立以来累计收益（截至2025.05.23）............................................8图表22：代表产品阶段风险收益指标（截至2025.05.23）............................................8图表23：代表产品成立以来行业偏离度（%）.......................................................9图表24：代表产品成立以来成分股偏离度（%）.....................................................9图表25：代表产品成立以来换手率（倍）..........................................................9图表26：代表产品相对因子暴露..................................................................9图表27：代表产品相对因子收益..................................................................9图表28：基金经理在管量化产品（截至2025.3.31）................................................10图表29：代表产品管理期累计收益（截至2025.05.23）.............................................10图表30：代表产品阶段风险收益指标（截至2025.05.23）...........................................10图表31：代表产品管理期行业偏离度（%）........................................................11图表32：代表产品管理期成分股偏离度（%）......................................................11图表33：代表产品管理期换手率（倍）...........................................................11图表34：代表产品相对因子暴露.................................................................12图表35：代表产品相对因子收益.................................................................12 敬请参阅最后一页特别声明2025年以来，量化策略基金虽然仍面临着相对复杂的挑战，但整体运行环境较2024年有所改善。从市场阶段性表现来看，春节后的整个2月，在科技板块强势上涨的带动下，市场迎来一波快速拉升行情，主要宽基指数均实现显著上涨，这一阶段指增基金获取超额收益的难度明显加大，特别是科技股含量较高的中小市值指数应对的指增基金整体超额回调最为明显。进入3月后，市场回归震荡格局且保持着较好的交投活跃度，各类品种超额逐渐修复。4月初受美国关税政策超预期升级影响，市场遭遇短期冲击，指增基金再度出现集体回撤，不过此次影响持续时间较短，自4月中旬起各类型品种的超额收益便重拾升势并不断走高。截止2025年5月23日，除上证50指增基金以外，其余各类型品种年内均实现了正超额，其中，中证2000、国证2000、中证1000指增基金的整体超额表现最佳。图表1：宽基指增阶段平均超额表现（截至2025.5.23）图表2：2025年以来宽基指增累计超额（截至2025.5.23）来源：Wind，国金证券研究所来源：Wind，国金证券研究所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，进一步聚焦银河基金罗博、安信基金施荣盛、大成基金夏高/刘旺、国金基金姚加红等4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4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）来源：国金证券研究所罗博（银河沪深300指数增强）基金经理罗博采用双模块量化投资框架，传统量化多因子体系与机器学习策略分仓落地。传统模块聚焦指数成分股，通过基本面因子构建线性多因子模型，实施市值与行业中性化约束，以风险预算控制为核心目标，维持低偏离度与跟踪误差；机器学习模块则基于全市场选股，融合树模型与深度神经网络，筛选40余个因子（含20个回测有效因子及20个主动逻辑因子），突破中性化限制，形成非线性增强策略。风险收益特征：超额收益稳定性强，平稳穿越量化各个周期罗博先生，博士研究生学历，20年证券行业从业经历。曾就职于华夏银行、中信万通证券，期间从事企业金融、投资银行业务及上市公司并购等工作。2006年2月加入银河基金，现担任量化与FOF投资部总监助理、基金经理。所类别2025年1月平均超额收益2025年2月平均超额收益2025年3月平均超额收益2025年4月平均超额收益2025年以来平均超额收益2024年平均超额收益上证50指增平均0.56%-0.41%0.02%-1.18%-1.09%-0.19%沪深300指增平均0.78%-0.33%0.68%-0.09%1.34%1.24%中证A500指增平均1.92%-1.19%0.93%1.07%3.14%_中证500指增平均0.90%-1.79%1.65%-0.05%1.88%2.35%中证800指增平均1.27%-0.53%1.15%0.49%2.37%1.63%中证1000指增平均1.12%-1.16%2.06%1.07%4.05%5.22%国证2000指增平均1.42%-1.73%2.45%1.35%4.74%5.26%中证2000指增平均2.31%-2.86%2.65%1.17%5.12%3.33%大类因子种类因子挖掘方式及特征罗博银河基金纯量化，多策略框架传统多因子体系，占比90%左右，聚焦成分股，目标是控制超额回撤。始终保持稳定的方法论和因子数量，实盘使用的因子在10个以内，均为基本面因子。跟踪400-500个因子，但模型里用到的这几十个因子基本不变。包括基本面因子、量价因子。人工挖掘机器学习策略权重占比10%左右，主要应用树模型和深度神经网络，基于全市场选股。实盘使用40余个因子（20个回测得到、20个借鉴主动投资选股逻辑）。风险模型主要基于Barra进行复现，线性模型控市值中