国泰海通量化选股系列(二)：中证500指数增强策略的再探索

国泰海通量化选股系列（二）——中证500指数增强策略的再探索 本报告导读： 基于PLS模型预期因子收益动态调整因子敞口，辅以成分股内GARP50卫星组合，构建复合中证500指数增强策略，2014.01-2026.02期间，组合相对基准指数年化超额16.6%，2023年以来年化超额收益9.6%。 罗蕾(分析师)021-23185653luolei@gtht.com登记编号S0880525040014 投资要点： ET F配置系列（一）：恰逢其时2026.03.18ET F配置系列（六）——四象限月度行业轮动策略2026.03.16解码企业生命周期：股票投资的新范式探索2026.03.16ET F配置系列（三）：构建不同风险偏好的ETF配置策略2026.03.03量化2025年度复盘系列——选股策略回顾2026.01.16 因子加权方式：在因子收益波动增加的背景下，考虑波动率的ICIR加权相比仅考虑收益率的IC均值方式更为稳定。2023年以来，ICIR加权的中证500指数增强策略年化超额5.21%，相较于IC均值加权方式（年化超额1.43%）收益明显提升。 因子敞口的动态调整：在因子收益整体有所下滑的背景下，通过动态调整因子敞口来增加alpha源，是可以提升收益的另一种有效方式。2023年以来，基于PLS模型动态调整因子敞口，中证500指数增强策略的年化超额收益提升至7.02%。 搭建契合指数成分股的卫星策略：在中证500指数成分股内，构建GARP50策略，2014年以来该组合相对基准年化超额收益14.2%，年化跟踪误差6.0%，信息比2.20。将30%的权重分配给GARP50组合，复合增强策略2023年以来相对基准的年化超额收益提升至9.6%，跟踪误差4.38%。 风险提示。本文根据客观数据和评价指标计算，不作为对未来走势的判断和投资建议。历史回测不代表未来收益，存在历史统计规律失效风险、因子失效风险、模型误设风险，市场环境变化等均可能影响模型未来表现。 目录 1.中证500指数的特征演变.....................................................................31.1.中盘股向中大市值的演进................................................................31.2.因子收益波动增加..........................................................................41.3.因子表现........................................................................................41.4.小结...............................................................................................52.因子波动增加，ICIR加权稳定性优于IC加权......................................53.因子暴露的动态调整............................................................................64.卫星策略..............................................................................................75.总结.....................................................................................................96.风险提示..............................................................................................9 近年来，中证500指数增强策略获取超额收益难度加大。按年度等权汇总中证500指数增强基金，其相对中证500指数的超额收益相比于2020年前，出现了明显下滑；跑赢基准指数的产品数量占比也明显降低。本文从指数特征变迁的角度分析可能存在的原因，并尝试通过多策略的方式，来改善中证500指数增强策略的业绩表现。 资料来源：Wind，国泰海通证券研究 1.中证500指数的特征演变 1.1.中盘股向中大市值的演进 近年来，中证500指数的市值、权重结构都发生了一定变化。成分股市值由中盘股逐渐向中大市值演进，权重集中度也有所提升。 2011年，中证500指数成分股市值中位数46.8亿元，在全市场处于67.4%的分位点；而到2025年底，其市值中位数310.1亿元，在全市场处于87.8%的分位点，逐渐接近2011年沪深300指数成分股市值分位点中位数水平。 除了市值增大以外，其权重集中度也有所提升。权重最大20%个股的权重合计占比由2011年的35.7%提升至38.9%，而权重最小20%个股的权重占比则由10.8%下降至7.9%。 随着成分股市值增加、尾部成分股权重合计占比减小，小市值因子在中证500指数成分股里的选股效果有所减弱。 如下表所示，我们统计指数成分股内权重最小20%个股等权组合，相较于样本池（指数成分股）等权组合的超额收益。在小市值因子表现优异的年份，如2014-2016年、2021-2023年，中证500成分股内低权重组合也普遍具有较优表现。但这两年这一现象发生了明显变化，2025年以来，即使小市值因子仍然表现突出，但在中证500指数成分股内，低权重个股却 明显跑输基准。这种特征与沪深300指数成分股类似：小市值个股无明显优势，指数本身beta逐渐鲜明。 1.2.因子收益波动增加 在中证500指数成分股中，选择单因子得分最高的20%个股构建等权多头组合，考察其相对于中证500指数的日超额收益波动率，结果如下图所示。整体来看，近几年因子波动有所增加。 1.3.因子表现 统计中证500指数成分股中，单因子得分最高的20%个股等权多头组合相对指数的超额收益，结果如图5所示。整体来看，基本面因子多头收益相对较高。特别是ROE同比变化因子，年化超额收益8.3%，分年度稳定性也较优。除增长类因子外，研发占比因子表现也相对较优，多头年化超额收益7.4%。即在中证500指数成分股中，盈利能力是否改善、研发投入是否高，是相对较优的选股逻辑。 1.4.小结 2024年以来，中证500指数成分股市值在全A中的排序分位点中位数已超过87%，反映指数由中盘特征向中大市值演进的特征。与之相应地，近几年中证500指数成分股中，小市值因子选股效果减弱，低权重个股相对指数并无明显优势，指数本身beta逐渐鲜明。 因子角度，在中证500指数成分股中，盈利能力是否改善、研发投入是否高，是相对较优的单因子选股逻辑。值得注意的是，近年来因子多头超额收益波动普遍有所增加。接下来，我们将以中证500指数的这些特征为基础，对可能的指数增强策略改进思路进行尝试。 2.因子波动增加，ICIR加权稳定性优于IC加权 在因子收益波动增加的背景下，考虑波动率的ICIR加权方式，相比仅考虑收益率的IC均值方式，或许更具优势。 我们根据风格、量价、基本面等因子构建线性多因子收益预测模型，在市值0.3、估值0.1、个股1%、行业1%的偏离约束下，构建月度换仓的中证500指数增强组合。在多因子模型中，因子分别按照IC均值和ICIR方式进行加权，其余条件保持不变，得到的两个优化组合相对指数扣费后的业绩表现如表2所示。 全区间来看，ICIR加权相比于IC均值加权，年化收益提升约0.8%，跟踪误差和相对回撤有所降低，信息比得到改善。特别是2023年以来，优化组合超额收益相较于前几年明显降低，但ICIR加权方式受影响较小，相对优势明显。 换手率角度，改变加权方式对其无明显影响。IC均值加权方式下，组合月均单边换手率67%；ICIR加权方式下，月均单边换手率64%。 3.因子暴露的动态调整 在因子收益整体下滑的背景下，通过动态调整因子暴露来增加alpha源，是可以尝试的另一种改善收益方式。 我们采用因子收益动量、波动、拥挤状态、市场涨跌等要素，构建预测下期因子收益的PLS模型。根据PLS模型预期收益将多因子模型中的因子从低到高分为5组，统计每组因子下期的平均收益如表3所示。 可见预期收益最低的一组因子表现相对较弱，波动大，而收益、胜率低。因此我们尝试在风控端，除了前文提到的市值、估值敞口暴露外，还将预期收益最低的1/5因子敞口暴露限制为0.5。后文中，我们将增加了这条约束条件得到的优化组合简称为动态调整敞口组合。 注：由于PLS模型需要5年回测窗口，因此在动态调整影响测试部分，我们主要回测2018年以来的收益。 全区间来看，动态调整敞口组合相比于基础组合，年化收益提升约0.7%，跟踪误差和相对回撤有所降低，信息比得到改善。 2025.12-2026.02，中证500指数增强组合持续3个月回撤，ICIR加权 组合累计负超额收益2.63%。而动态敞口调整组合，加入了预期收益较低因子——即ROE、开盘后买入意愿强度、研发占比3个因子的敞口约束。实际上，研发占比、开盘后买入意愿强度这两个因子近期确实也发生了较大回撤，因此加入了敞口约束后的组合近期回撤小很多，近3个月的超额收益分别为0.6%、-0.6%、-0.1%，明显优于初始组合。 4.卫星策略 指数增强策略绝大部分权重都分布于成分股内，而近几年中证500指数尾部个股权重逐渐降低，指数本身特征有所加强。在这种情况下，我们可尝试在指数成分股内搭建针对性的多因子选股模型，以弥补全市场多因子模型在成分股内的局限性。 为减小波动，我们整体基于均衡逻辑来构建策略，平衡个股估值与公司基本面，具体来看： 低beta个股剔除：剔除中证500指数成分股中，权重最低的100只股票。GARP选股：根据个股PB、ROE同比变化、研发占比3个因子等权打分，选择复合得分最高的50只股票构建等权组合。 月度换仓，组合月均单边换手率25%。扣除单边千2交易成本后，中证500域内GARP组合年化收益21.1%，相较于指数年化超额14.2%，跟踪误差6.0%，信息比2.2。 分年度来看，在指增alpha有所衰弱的近几年，GARP策略体现了较优的稳健性，2021年以来年化超额收益仍保持在6%以上，与前文的多因子优化指增组合形成一定的互补。 我们采用核心-卫星的方式，将70%的权重分配给原来优化框架下的指增组合，30%的权重则分配给域内GARP策略，构建复合中证500指数增强策略。 2014年以来，组合月均单边换手率51.6%，年化双边换手12.4倍。扣除单边千2交易成本后，组合2014年以来相对指数年化超额收益16.6%， 跟踪误差4.7%，信息比3.21，月胜率80%。 数据来源：国泰海通证券研究 统计复合组合相对中证500指数的个股偏离、行业偏离情况，结果如以下两图所示。平均个股偏离为0.29%，个股偏离80%分位点为0.44%，即绝大部分股票相对基准的偏离均在0.44%以内。行业角度，平均偏离0.79%；偏离80%分位点为1.25%，即绝大部分行业相对基准的偏离均在1.25%以内。 资料来源：Wind，国泰海通证券研究 风格角度，复合组合相对基准指数的市值暴露基本都在0.4倍标准差内，估值暴露大部分时候在0.2倍标准差内。 数据来源：Wind，国泰海通证券研究 5.总结 2024年以来，中证500指数成分股市值在全A中的排序分位点中位数已超过87%，反映指数由中盘特征向中大市值演进的特征。与之相应地，近几年中证500指