金融工程专题研究：以系统化思维打造精品指增生产线—兴证全球基金量化产品投资价值分析

近年来，A股公募量化市场呈现出快速扩容、产品多元化和参与主体不断增加的发展态势。公募量化市场已经从早期的单一策略探索，逐步迈向覆盖多种风险收益特征的体系化发展阶段。无论是主动量化还是指数增强型产品，其管理规模和产品数量均实现了较为明显的增长。其中，指数增强基金的发展尤为突出，一直占据公募量化产品中最为重要的组成部分。

公募量化发展与指增策略优势

在风格快速轮动、个股分化加剧的市场环境中，指数增强有望兼顾基准代表性与主动管理能力。与大幅偏离基准的主动投资不同，指数增强通常以宽基指数为基础，在保持行业、市值及主要风格暴露与基准相对接近的同时，通过多因子选股、组合优化和风险约束，对成份股及其权重进行适度调整。其收益来源可以拆分为指数本身的市场收益与管理人主动创造的超额收益。投资者通过基准指数获得相应的市场敞口，基金管理人则力争依靠分散化选股，在大量个股层面积累相对稳定的阿尔法，从而降低对某一次风格判断的依赖。

数据显示，从2017年至2026年中，各类指增基金超额收益中位数均大于0，表明在A股市场中指增基金长期来看能够较为稳定地战胜基准指数。不同宽基指数满足差异化配置需求，投资者可以结合自身的风险承受能力、收益目标及对市场风格的判断，在大盘、中盘和小盘等指数之间灵活选择或进行组合配置。

兴证全球基金量化团队投研体系

兴证全球基金量化团队以因子研究为核心，而不是依赖主观市场预测；以长期稳定的超额收益为目标，不片面追求短期排名。团队希望构建的是一套能够积累、复制、检验和进化的量化投研体系，其核心竞争力概括为：以研究寻找规律，以系统保证执行，以约束管理风险，以长期视角检验结果。

在团队构成上，实行研究共享与基金经理负责制并行。因子研究成果在团队内部共享，数据库、研究平台、交易系统等基础设施共同使用，但基金经理可以独立选择因子、确定因子权重并构建模型。这种安排既能够减少重复研究，也避免所有产品简单复制同一套模型。

在因子体系方面，团队将基本面、高频信息和机器学习纳入统一框架。定期跟踪因子数量超过3000个，在库逐日跟踪因子超过2000个。第一类是基本面因子，包括估值、盈利能力等；第二类是量价与市场行为因子；第三类来自更高频的市场数据；第四类是机器学习挖掘量价及文本因子。团队并不把机器学习视为自动生成收益的“黑箱”，模型结构、输入数据、训练方法和验证流程仍然依赖研究人员的理论基础和实践经验。

核心指增产品业绩表现

兴证全球基金量化团队指增产品2026年以来平均超额收益达到8.39%、平均相对最大回撤1.99%、平均信息比3.31、平均收益回撤比4.91，体现了团队较强的超额获取能力和风险控制能力。在具体产品布局上，团队覆盖了核心资产、稀缺赛道及多元风格。

在布局核心资产方面，兴全中证A500指数增强基金2026年以来超额收益8.91%，相对最大回撤2.18%，信息比3.34。该基金持仓中平均有90%权重来自于基准指数，行业和风格偏离幅度较小，超额收益主要来源于选股收益。兴全中证500指数增强基金同期超额收益7.12%，相对最大回撤3.16%，信息比1.90，同样展现出较高的收益风险比。

在布局稀缺赛道方面，团队挖掘沪港深优质资产超额。兴全中证沪港深300指数增强基金2026年以来超额收益9.88%，相对最大回撤1.47%，信息比4.67。兴全中证沪港深500指数增强基金超额收益7.65%，相对最大回撤1.16%，信息比3.32。这两只产品在港股配置比例上与基准相当，保持了较小的行业暴露，有效利用了跨市场的定价差异。

多元风格与Smart Beta工具布局

除了传统的宽基指增产品外，兴全量化团队还积极布局多元风格，在成长增强、全A指增、价值选股、红利选股等维度有对应产品。例如兴全红利量化选股A自2025年以来相对基准指数累计超额6.06%，整体表现较为稳健。

在Smart Beta ETF领域，团队持续丰富工具化投资版图。目前发行了兴全沪深300质量ETF和兴全国证价值100ETF。历史数据显示，沪深300质量全收益指数的长期收益风险特征好于沪深300全收益指数，国证价值100全收益指数的长期收益风险特征也优于巨潮100全收益指数。这些产品致力于为不同风险偏好的投资者提供更多配置选择，强调产品的工具属性和配置价值。