財聯社記者吳雨其
2025-05-10 
指數增強如何突圍？光大保德信朱劍濤：數據、模型與風險控制的三角平衡
5月8日訊（記者 吳雨其）今年以來，隨著市場波動加劇與結構性機會的涌現，指數增強型基金迎來密集發行潮。Wind數據顯示，截至2025年4月底，全市場指數增強基金數量已突破338只（不同份額合并統計），規模超2000億元。
從新發基金方向看，指數增強型基金憑借“被動跟蹤+主動增強”的雙重特性成為近期資金布局的重要方向。Wind數據顯示，截至4月30日，今年以來共有57只，遠超去年同期發行數量（7只）。
然而，這類產品的業績表現卻呈現出一定分化：部分產品超額收益顯著，另一些則面臨“增強不增”的挑戰。對此，光大保德信基金量化投資總監朱劍濤指出：“指數增強的核心在于能否構建有效的量化模型，數據源的多樣性、因子的動態適應能力以及風險控制的嚴謹性，是拉開差異化的關鍵。”
朱劍濤擁有16年量化研究經驗，2024年5月起擔任基金經理，目前管理的中證500指數增強等產品長期業績排名前列，其策略框架與實盤經驗引起市場關注。近日，記者與其展開深度對話，探討指數增強的底層邏輯與未來機遇。
增強失效背后：同質化困局與突圍路徑
指數增強基金的收益來源可拆解為兩部分：一是基準指數的貝塔收益，二是量化策略創造的阿爾法收益。理論上，通過選股、擇時或衍生品工具實現超額收益都有可行性，但實踐中，“增強”效果卻高度依賴量化團隊的硬實力。
數據上看，據記者統計顯示，全市場共338只指數增強基金，今年以來能實現超額正收益的共有274只，占比為八成，雖然大部分產品實現超額收益，但仍有部分產品跑輸基準。
傳統多因子模型依賴人工構建的靜態因子庫，一旦市場風格切換，模型容易失效。 “真正的增強需要模型具備自適應能力——既能挖掘市場長期規律，又能對短期變化做出動態響應。”
他進一步解釋，傳統多因子模型往往依賴人工構建的財務、估值等基礎指標，這類因子在A股的穩定性性已明顯減弱。此外，部分產品為控制跟蹤誤差過度約束行業、風格偏離，導致策略靈活性不足，犧牲了部分阿爾法空間”。
差異化增強需突破三重門檻：其一，數據源的廣度和深度。
“除傳統行情、財務數據外，Level-2高頻數據、另類數據（如產業鏈網絡、研報文本）的加工能力至關重要。”朱劍濤介紹，他的團隊測試過多種另類數據，最終僅保留產業鏈結構、分析師情緒等具備增量信息的類別，“許多數據雖然邏輯通順，但要么噪音過高，要么沒有顯著增量，另類數據的選擇需經過長期實盤驗證”。
其二為因子的動態適應性。
光大保德信的機器學習模型每年可挖掘約數百個低相關性因子，并結合過去一年的表現動態調整權重，朱劍濤表示，“市場風格切換時，模型反映雖會滯后，但后續能逐步跟隨變化，避免僵化”。
其三，自研風險模型的精準度。
對此，朱劍濤介紹道，“相比商用風險模型，我們自研開發的風險模型增加了‘國企屬性’、‘信息確定性’等A股特有風險因子，在市場劇烈波動時預測風險更準確。”
“量化增強不是黑箱游戲，而是系統工程。從數據清洗到組合優化，每個環節的細節打磨決定了最終收益的可持續性。”朱劍濤總結道。
增強策略的進化：機器學習、動態加權與風險防御
在朱劍濤的投資框架中，指數增強并非簡單的“多因子選股+風險約束”，而是通過量化工具實現全流程精細化控制。其核心策略可概括為三個層次：
第一層是數據與因子的“底層重構”。傳統量價因子（如一個月反轉、均線偏離）雖仍有選股能力，但收益穩定性不足。為此，團隊引入機器學習模型，對相同數據源進行深度挖掘。
第二層是動態加權的“自適應機制”。朱劍濤強調，因子有效性會隨市場環境變化而波動，固化權重有可能導致策略失效。光大保德信的解決方案是“月度動態調整”：基于過去一年因子的績效表現，對表現穩健的因子賦予更高權重。
第三層是風險控制的“主動防御”。不同于多數公募產品依賴商用風險模型，朱劍濤團隊自研的風險管理系統增加了兩類A股特有約束：一是國企屬性因子，二是信息確定性因子，在組合優化環節，模型會同步考慮交易沖擊成本，避免因流動性不足導致價格扭曲。
基于機器學習的指增類策略，換手率較高，相應的對交易成本的敏感性也比較高；不過滬深300和中證500指數成分股的流動性都比較好，一般而言，10億規模以下，流動性約束對產品收益的影響相對較小。朱劍濤補充道。
滬深300的配置價值： 攻守兼備的“核心底倉”
談及正在發行的光大滬深300指增的標的指數，朱劍濤對滬深300的長期價值充滿信心：“作為A股‘核心資產’的代表，滬深300兼具估值安全邊際與政策催化空間，是指數增強的優質載體。”
從基本面看，滬深300成分股盈利穩定性突出。Wind數據顯示，截至今年4月底，其近12個月股息率達3.5%，高于中證500與中證1000。2024年國企市值管理改革推進后，央企分紅率有望進一步提升，并有望帶來持續穩定的現金流。此外，指數行業分布均衡，金融、工業、信息技術三大板塊形成互補，避免單一行業波動對組合的過度沖擊。
政策面驅動亦不容忽視，未來國企估值重塑預期升溫。朱劍濤分析稱：“滬深300中國企權重占比超40%，在分紅率提升、主業聚焦、并購重組等方面均有改善空間，這為量化策略提供了豐富的阿爾法來源。”以2025年一季度為例，盡管市場整體回調，但國企含量高的金融、公用事業板塊表現抗跌，成為超額收益的重要貢獻者。
對于市場擔憂的“增強難度”，朱劍濤認為關鍵在于策略適配性：“滬深300成分股數量適中、流動性充裕，適合用量化工具捕捉細分機會。例如，通過產業鏈網絡分析上下游關聯企業的動量溢出效應，或利用文本分析捕捉分析師評級中的超預期信號。”
展望下半年，朱劍濤認為：“外貿環境可能導致風險偏好回落，但國內穩增長政策對沖下，滬深300的防御屬性凸顯。量化增強策略在低波環境中更容易累積超額收益，這也是當前布局的較佳時點。”
對于普通投資者，他建議關注兩點：一是選擇成分股數量多、行業分散的寬基指數，如滬深300、中證500；二是優先考慮歷史超額收益穩定、風險調整后收益高的管理人。“量化增強不是短期博弈工具，其價值需在三年以上的周期中驗證。”
在AI大模型技術席卷資管業的當下，朱劍濤保持審慎樂觀：“大模型可以顯著提升投研效率，但在直接生成投資信號上目前仍未有顯著突破。量化投資的本質仍是理解市場規律，而非盲目追求技術復雜度。”或許，這種“敬畏市場、細節制勝”的態度，才會增加策略持續領先的可能。
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