2025年基金选品系列研究：公募主动量化，策略分类与代表产品

公募主动量化概述：规模有所增长，业绩吸引力提升

我们在 2022 年 8 月 4 日发布报告《公募主动量化观察：小赛道有大未来》，对公募主动量 化市场的现状、制约因素与发展前景进行了详细分析。那么三年过去了，公募主动量化行 业发展起来了吗？有哪些主要的策略模式？代表性产品有哪些？本文将尝试解答。

公募主动量化产品规模：2025Q3 合计 1706 亿元，市场占比有所提升

基于公募开放式基金 2025 年三季报， 统计各类型基金规模（剔除货币基金）。数据显示， 全市场总规模约为 22 万亿元，其中股票型基金（含普通股票型和偏股混合型）总规模约为 3.1 万亿元，指数型基金（含被动指数型和指数增强型）总规模约为 5.4 万亿元，混合型、 债券型、FOF、QDII 基金总规模分别为 1.3、10.8、0.21、0.9 万亿元。与 2022 年半年报 相比，指数型基金、QDII 基金的规模得到跨越式发展，与机构配置需求、跨境配置需求的 提升相关，而股票型基金和混合型基金的规模则有所回落。

基于基金投资理念、管理人背景等信息，筛选出量化基金，进一步分为主动性、增强型、 被动型、对冲型四类产品。数据显示，量化基金 2025 年三季报总规模约为 5.6 万亿元，占 公募市场 25.2%。其中被动型量化基金总规模约为 5.1 万亿元，占主导地位；主动型量化 基金总规模约 1706 亿元，在公募市场总规模中占比仅 0.77%，虽然相比于 2022 年半年报 的 0.4%有一定提升，但仍非公募市场主流，甚至在量化基金内部也非主导赛道。

公募主动量化基金风险收益特征：近三年收益跑赢股票型基金和混合型基金

分别统计近三年（2022 年 11 月 1 日至 2025 年 10 月 31 日）和近一年（2024 年 11 月 1 日至 2025 年 10 月 31 日），各类型公募基金产品风险收益特征： 1. 从近 3年来看，主动型量化基金区间年化收益率中位数 6.24%，高于股票型基金（5.17%） 和混合型基金（4.01%）；夏普比率中位数 0.43，介于股票型基金（0.25）和混合型基 金（0.46）之间。 2. 从近 1 年来看，主动型量化基金区间年化收益率中位数 27.47%，介于股票型基金 （29.73%）和混合型基金（26.80%）之间；夏普比率中位数 1.71，高于股票型基金 （1.44）和混合型基金（1.62）。 整体而言，在考察区间内，主动量化型基金的收益、夏普比率相比于股票型基金和混合型 基金体现出一定的优势，配置吸引力提升。

公募主动量化竞争格局：国金、博道、中欧、华夏四家管理规模超百亿

将目前存续的 434 支主动量化基金，按照基金管理人汇总统计：1、从数量的维度，万家基 金是第一大管理人，一共有 18 支主动量化基金，前十大管理人的主动量化基金数量都在 10 支及以上。2、从规模的维度，国金基金和博道基金均在 170 亿以上，属于第一梯队，中欧 基金和华夏基金的管理规模也超百亿，前十大管理人合计规模 984.7 亿，占所有主动量化 基金规模的 57.7%，头部集中度较高。

公募主动量化产品观察：策略类型丰富多元，代表产品各有所长

下面具体分析现有公募主动量化产品。分析对象为 2022 年 11 月 1 日已成立，2025 年 10 月 31 日未到期的初始基金，筛选得到 300 支基金（占存续主动量化基金数量 434 的 69%）， 合计规模 1329 亿（占存续主动量化基金规模 1706 亿的 78%）。其中普通股票型、偏股混 合型、灵活配置型、偏债混合型基金数量分别为 66、105、99、30 支，合计规模分别为 428、 486、363、52 亿元。

经梳理，公募主动量化产品主要有以下做法：1、根据股票仓位变动情况，可以分为择时和 非择时两类；2、根据股票仓位均值，可以分为高仓位和低仓位两类；3、大部分主动量化 基金（224 支，合计规模 1171 亿）落在不择时+高股票仓位区间，具体做法又分为港股量 化（主要聚焦于港股）、类指数增强（相比于指数增强型基金放松跟踪误差约束）、特定行 业（消费、医药、TMT 等）、特定风格（小微盘、红利等）、行业轮动、全行业选股（或称 空气指增），这也是后文重点分析的对象。

择时维度统计：高股票仓位下，择时并未带来显著超额收益

统计考察区间内，主动量化基金的股票仓位均值与标准差，并作如下分类： 1. 高仓位+不择时：股票仓位均值大于 60%，标准差小于 10%。 2. 高仓位+择时：股票仓位均值大于 60%，标准差大于 10%。 3. 低仓位+不择时：股票仓位均值小于 40%，标准差小于 10%。 4. 低仓位+择时：股票仓位均值小于 40%，标准差大于 10%。 上述四类基金的数量分别为 224、28、35、6，合计规模分别为 1170.6、78、63.4、10.3 亿元。无论是数量占比，还是规模占比，高仓位+不择时分类都占据主导。

计算各分类场景下，目标基金在考察区间（2022 年 11 月 1 日至 2025 年 10 月 31 日，后 文如无特殊声明，默认业绩考察区间都是该区间）内的业绩中位数。数据显示，在高股票 仓位分组里，择时分组的年化收益率和夏普比率都低于不择时分组，最大回撤也更高，说 明择时并未带来超额表现。而在低股票仓位分组里，择时分组的年化收益和夏普比率更高， 但这是建立在股票仓位整体更高的基础上，因此年化波动率和最大回撤都要更大。

综合来看，无论是数量规模占比，还是业绩分类表现，高仓位+不择时分组都是最需要重点 分析的对象。后文中，我们也主要聚焦于这 224 支基金，根据投资策略分类梳理，并介绍 代表性产品。

港股量化：紧跟业绩基准，近 3 年收益表现显著超越其他偏股型港股基金

统计高股票仓位+不择时的主动量化基金中，近 3 年港股仓位均值和标准差。数据显示，有 4 支基金的港股仓位均值超过 80%，合计规模 11.4 亿，可归类港股主动量化基金。

在不同维度业绩指标排名中，富国港股通量化精选 A 和华泰柏瑞港股通量化 A 基金都处于 前二，规模也相对领先。

从普通股票型、偏股混合型、灵活配置型基金中筛选 2022 年 11 月 1 日已成立，2025 年 10 月 31 日未到期，并且区间内港股仓位均值高于 80%的基金，作为其他偏股型港股基金。 对比两类港股投资基金的区间业绩，结果显示，4 支港股主动量化基金的区间年化收益率中 位数 20.14%，夏普比率中位数 1.02，最大回撤中位数 22.09%，各项业绩指标均显著高于 其他偏股型港股基金。

探究其原因，我们发现，港股主动量化基金受到基准指数跟踪误差的约束，与恒生综合指 数、港股通综合指数的跟踪误差整体显著低于其他偏股型港股基金。

更低的跟踪误差意味着行业偏离更小，对比发现，主动量化港股基金考察区间内对于银行、 非银金融等权重行业的配置比例要显著高于其他偏股型港股基金，而这两个行业在考察区 间内累计涨幅分别高达 133.67%、77.59%，在所有行业中分别排名第 4、9 名，是决定收 益差距的核心原因。

代表性产品富国港股通量化精选 A 近 3 年年化收益率 24.76%，夏普比率 1.19。相比于基 准，在年化 5.35%的跟踪误差下，获取了 4.14%的年化超额收益率，信息比率 0.77，业绩 表现相对稳健。

整体而言，港股主动量化基金近三年业绩表现较优，对于旨在获取广泛港股风险敞口的投 资者而言，是一类兼具收益弹性和风险控制能力的工具型产品。

类指增基金：偏股基金增强产品数量与规模占比最大，具备差异化配置价值

在高股票仓位+不择时的主动量化基金中剔除港股量化基金后，计算每支基金与沪深 300、 中证 500 等代表性股票宽基指数的跟踪误差，并基于如下条件筛选类指增基金并确立业绩 比较基准：1、只要该基金与任何一个股票宽基指数的跟踪误差小于 9%，则判定为类指增 基金；2、若基金合同指定了股票业绩基准指数，并且该基金与对应股票基准指数的跟踪误 差小于 9%，则采用基金合同声明的股票基准指数，否则选择跟踪误差最小的股票宽基指数 作为该基金的基准指数。满足条件的类指增基金一共 116 支，合计规模 539.4 亿元。其中， 以万得偏股混合型基金指数为基准的类指增基金无论是数量还是规模上都排名第一，其他 跟踪数量和规模排名靠前的基准指数还包括沪深 300、中证 500、中证 800、中证 1000、 国证 2000。

尽管上述代表性类指增产品的业绩表现出众，但对比同一基准指数下类指增产品和指增产 品的整体表现发现，类指增基金相比于指增基金放松了跟踪误差的约束，但并未换来显著 的超额收益提升。具体而言，以沪深 300 为基准指数时，类指增基金年化超额收益中位数 相比于指数增强基金略有提升，而以中证 500、中证 1000、创业板指为基准指数时，类指 增基金年化收益率中位数都有不同程度的跑输。

我们认为，从量化产品设计的角度，指数增强基金设置了明确的比较基准，通过信息比率 指标能客观反映管理人超额收益水平，对于投资者（尤其是机构投资者）而言逻辑清晰， 工具属性强。而类指增基金的定位与指增基金有重叠，尽管也“隐性”的设定了比较基准， 但对普通投资者而言存在一定的认知壁垒，如果业绩没有明显优势，较难获得广泛的市场 关注。因此在产品布局时，选择差异化的“基准”更能事半功倍。而以偏股基金指数作为 基准的类指增产品定位就具备“差异化特征”，既没有相应的指数增强产品，也没有直接的 被动产品获取该 beta，对于想获取公募偏股基金整体回报的投资者而言，是一个高效、便 捷的投资工具。 博道久航 A 近三年年化收益率 16.24%，夏普比率 0.88，相比于偏股基金指数年化超额收 益率 9.55%，年化跟踪误差 6.61%，信息比率 1.45。该基金投资思路借鉴了 FOF 的理念： 1、将所有主动权益基金划分为六大风格类别：大盘成长、大盘价值、小盘成长、小盘价值、 均衡型和轮动型。2、对于每个风格类别，参考对应分类中代表性主动基金经理的投资思路 和方法，转化为量化选股模型，并在此基础上不断迭代。3、按照万得偏股混合型基金指数 成分基金的风格分布，将这六大选股策略配置于博道久航这一产品中，以期在紧密跟踪偏 股基金指数的基础上，获取持续稳定的超额回报。 博道远航 A 近三年年化收益率 11.18%，夏普比率 0.62，相比于偏股基金指数年化超额收 益率 4.81%，年化跟踪误差 5.21%，信息比率 0.92。该基金的投资策略是在全市场主动基 金持仓的基础上，拟合成可以紧密跟住偏股基金指数的股票指数，然后在此基础上进行量 化增强，其对偏股基金指数的跟踪误差更低，因此近 3 年收益弹性上也略低于博道久航 A。

行业主题基金：主要覆盖消费、TMT、医药、新能源等赛道

在高股票仓位+不择时的主动量化基金中剔除港股量化、类指增基金后，根据历史行业/板块 持仓，筛选聚焦于单一行业/板块的主动量化基金。满足条件的行业主题基金一共 16 支，合 计规模 83.5 亿元。主要覆盖了消费、TMT、医药、新能源、国防军工五个赛道。各行业主 题下近 3 年收益最高的代表性基金如下表，绝对收益表现因行业基准而异。多数基金相比 于各自基准都有一定的超额表现。以博道消费智航 A 为例，该基金基准为中信消费风格指 数，近 3 年来以 5%不到的跟踪误差获取了 4.43%的年化超额收益率，信息比率 0.89。

风格基金：小微盘基金看市值下沉幅度，红利基金看港股配置仓位

在高股票仓位+不择时的主动量化基金中剔除港股量化、类指增基金、行业主题基金后，计 算各基金在不同风格上的持仓明细：1、根据万得规模风格分类，从规模维度可以将个股划 分为大盘、中盘、小盘，从风格维度可以将个股划分为价值、平衡、成长；2、根据基金持 仓个股占比，汇总统计各风格上持仓权重，若在指定风格上的历史持仓均值高于 50%，则 判定为该风格基金。满足条件的风格主题基金一共 29 支，合计规模 178.8 亿元。需要说明， 规模和风格两个维度下划分的基金会有重叠，比如某基金既是大盘基金，也是成长基金。

不同风格下收益排名靠前的基金如下表，考虑到大盘、成长、价值风格在主动权益基金中 都能找到平替，而小盘基金一般配置个股数量较多，天然适合量化方式进行广度覆盖，所 以从稀缺性的角度更值得关注。在全部 6 支小盘基金中，近 3 年年化收益率与持仓市值下 沉程度显著正相关。其中，建信灵活配置 A、大成景恒 A、诺安多策略 A 的年化收益率均 超过 20%，平均持仓市值低于 100 亿元，可视作微盘股基金；而另外三支基金的平均持仓 市值均高于 200 亿元，年化收益率均不足 20%。

值得注意的是，价值风格中业绩领先的基金与红利风格存在重合。据此，我们将分析拓展 至红利风格基金：1、选择主流红利指数，包括 A 股的中证红利、深证红利、上证红利、中 证高股息策略指数，以及港股的香港红利、港股通高息精选、港股通央企红利、港股通高 股息、恒生港股通高股息率、恒生中国内地企业高股息率指数；2、统计基金持仓中上述指 数成分股的权重占比；3、选择考察期内红利风格平均持仓高于 30%且最低持仓高于 10% 的基金。满足条件的红利风格基金一共 10 支（其中 8 支也是价值风格），合计规模 20.6 亿。

在全部 10 支红利风格基金中，近 3 年年化收益率与港股持仓占比息息相关，有港股持仓的 4 支基金年化收益率平均值 10.25%，而无港股持仓的 6 支基金年化收益率平均值仅 5.84%。 其中，年化收益率最高的广发高股息优享 A 和华宝红利精选 A 近 3 年港股持仓均值分别为 9.05%、14.53%，在 10 支基金中排名前二。无港股持仓的 6 支基金中，前海开源股息率 100 强 A 年化收益率近 10%，收益弹性最高。该基金招募说明书中关于投资策略的描述如 下：1、本基金采用量化方法精选具有高现金分红的上市公司股票作为股息率 100 强股票； 2、股票投资组合由股息率 100 强股票组成，基金管理人对股票投资组合中每只股票分配 相同的投资权重。3、在沪深 A 股上市公司发布完中期报告或年度报告后 60 个工作日内， 基金管理人将对股息率 100 强股票和股票投资组合进行定期调整，即重新筛选符合条件的 股票作为股息率 100 强股票，构建新的股票投资组合，并对股票资产在各只股票的分配比 例重新调整使其达到“等权重”的投资要求。

全行业选股基金：绩优产品表现亮眼，相比头部主动权益基金亦有竞争力

在高股票仓位+不择时的主动量化基金中剔除港股量化、类指增基金、行业主题基金、风格 主题基金后，对剩余的基金按如下方式分类：1、计算每支基金的行业持仓换手率（相邻两 期行业持仓权重的差值绝对值之和）；2、统计截面上不同基金间的换手率排名分位数，换 手率越高，排名分位数越高；3、计算基金在每个截面期持有的行业个数；4、按照历史换 手率分位数均值，和行业配置个数均值进行分类。数据显示，两者整体呈负相关，行业配 置个数越多，行业换手率分位数均值也整体更低，我们将其分为三类： 全行业选股基金：行业换手率分位数均值小于 50%，行业持仓个数均值不低于 25，共 16 支基金，合计规模 246.6 亿。本节将进行重点分析。 行业轮动基金：行业换手率分位数均值大于 50%，行业持仓个数均值小于 25，共 17 支基金，合计规模 70.8 亿。下节内容将进行重点分析。 其他基金：无法明确判定风格，多数是由于基金经理变更导致投资策略变更，一共有 25 支基金，合计规模 38.7 亿。本文不对其展开研究。

不同考察维度下业绩排名靠前的基金如下表，博时智选量化多因子 A、招商量化精选 A、国 金量化多因子 A 多次上榜。即便是在全市场主动权益（普通股票型+偏股混合型）基金中， 这三支基金的区间年化收益率排名也处于前 10%分位数，且波动率适中，相比头部主动权 益基金亦有竞争力。

传统量化产品往往会设置明确的比较基准，通过信息比能客观反映管理人超额收益水平。 但普通投资者（尤其是个人投资者）往往从绝对收益角度出发选择产品，年化收益率、夏 普比率、最大回撤等指标反而更重要。全行业选股（亦称空气指增）基金不设置明确的比 较基准，放松跟踪误差约束后，收益弹性空间更大，投资者持有体验可能更好，能直接对 标主动权益基金，一旦做出业绩也更容易获得广泛的市场关注。实际上我们注意到，国金 量化多因子 A、招商量化精选 A 也是本文分析的所有主动量化基金中，规模最大的 2 支。 招商量化精选A一直由王平管理，该基金采用PB-ROE框架，简单来说就是在估值中枢（PB） 相对稳定的行业，选择具备一定成长性（ROE）的股票进行投资。基金经理在访谈中提到， 这一选股框架长期运行下来呈现出两个结果：1、持有个股市值大多集中于 120 亿至 150 亿区间；2、建仓时点偏左侧，超额收益主要来自估值修复。从实际持仓结果来看，该基金 确实以中小盘，价值风格为主。

国金量化多因子 A 采用机器学习驱动的量化投资框架，以基本面数据（包括财务指标、估 值水平等）为核心，同时融合市场情绪、量价特征等多维度数据作为模型输入。通过动态 评估上市公司价值与成长性，并结合市场行为特征进行合理定价，最终筛选出具有投资价 值的标的构建组合。该基金最大的投资风格特点是动态调整市值风格，2024 年之前以小盘 持仓为主，24 年以来则明显加大了大盘股的配置。这种风格灵活性使其能够根据市场环境 捕捉不同市值风格的投资机会。

博时智选量化多因子 A 则采用多策略运作思路，该基金底层包含成长、小盘、价值、红利、 技术、AI 等丰富多元的子策略，基金经理的主要工作，就是对这些策略进行搭配、核实和 配比。换句话说，它其实就可以理解为一个基金内部的 FOF。从实际持仓来看，该基金的 个股规模分布和风格分布都在动态变更。

行业轮动基金：规模头部集中度高，整体业绩跑输全行业选股基金

一共 17 支行业轮动主动量化基金中，仅华安事件驱动量化策略 A 一支基金的规模超 10 亿， 达到 47.22 亿，占行业轮动基金总规模的 67%，头部集中效应显著。在不同维度业绩排名 中，该基金也一直处于前三。

华安事件驱动量化策略 A 基金主要采用“行业轮动+精选个股”的量化策略：1、行业轮动层 面，基金经理首先通过回归模型模拟测算公募偏股混基金的行业结构，以此为基准，结合 行业轮动模型每月选择 5-7 个行业进行偏离调整，其中，行业轮动模型以微观多因子框架 为核心，结合中观景气度以及宏观事件驱动模型进行综合判断，并且引入风险预警和短期 量价指标，灵活执行止盈止损。2、选股层面，基金经理采用多策略选股框架，包括中证 800 多因子模型、单行业选股模型和事件选股模型，以全面提升组合的超额收益能力。 从基金持仓来看确实捕捉到了不同市场环境下的受益板块。例如，22 年年报中重仓了受益 于疫情放开的消费板块；23 年至 24 年，基金一直超配 TMT 板块，抓住 AI 浪潮带来的科 技板块行情；24 年底以来，资源材料板块的配置仓位逐步提升，抓住了黄金、铜等有色金 属的主升行情。

尽管华安事件驱动量化策略 A 的过往业绩表现优异，但我们也要注意到，行业轮动基金作 为一个整体，近 3 年年化收益率中位数仅 1.1%，显著低于全行业选股基金中位数 5.12%。 主要是因为从量化的角度，行业轮动模型开发难度较大，难以贡献持续、稳定的超额收益： 1、行业个数偏少，属于小样本研究，难以发挥量化模型广度覆盖的优势；2、宏观环境与 行业分化的映射关系不够稳定，自上而下的研究容易陷入“刻舟求剑”的困境。

总结与展望

总结前文内容：1、基于基金投资理念、管理人背景等信息，筛选出当前存续的主动量化基 金，一共 434 支，合计规模 1706 亿。2、按照成立满三年为要求进行筛选，满足条件的主 动量化基金一共 300 支，合计规模 1329 亿。3、将满足成立时间条件的 300 支基金，按照 是否择时和股票仓位分为四个类别，本文主要聚焦于不择时+高股票仓位的分类，满足条件 的主动量化基金一共 224 支，合计规模 1170.6 亿元。按照投资策略划分，可分为港股量化、 类指增、行业主题、风格主题、全行业选股和行业轮动六大类。其中，从数量和总规模来 看，类指增基金占据主导；单基金平均规模来看，全行业选股基金优势显著。

目前主动量化基金总规模占公募全市场比例不足 1%，哪些因素制约公募主动量化发展？ 1. 对比公募指数基金：机构配置需求叠加市场有效性提升预期，催生公募指数基金迅速发 展；主动量化本质仍是博弈市场存量 Alpha，容量有限，机构配置需求低。 2. 对比公募主动管理型基金：主动管理型基金持股集中，风险暴露高，业绩弹性大；量化 基金持股分散，控制相对基准风险暴露，结构性行情中反而成为劣势。 3. 对比私募量化基金：私募量化基金投资限制少，投资品种/手段灵活，交易费率低，激 励机制相对好；公募量化基金存在投资品种、交易频率/方向/费率等因素限制。 乐观来看，低占比意味着更广阔的增长空间，未来哪些公募主动量化细分赛道存在机会？ 1. 港股量化基金：近年来港股走势较强，具备良好的 beta 属性，但直接采用被动投资收 益弹性有限，而主动权益产品的行业偏离度高，波动和回撤风险更大。相较之下，港股 量化基金是一类兼具收益弹性和风险控制能力的工具型产品，目前整体规模也较小，随 着南向资金持续涌入，未来发展前景可期。 2. 全行业选股基金：普通投资者（尤其是个人投资者）往往从绝对收益角度出发选择产品， 年化收益率、夏普比率、最大回撤等指标相对更重要。全行业选股（亦称空气指增）基 金不设置明确的比较基准，放松跟踪误差约束后，收益弹性空间更大，投资者持有体验 可能更好，能直接对标主动权益基金，一旦做出业绩也更容易获得广泛的市场关注。 3. 偏股基金指数增强产品：目前市场上没有直接的被动产品获取公募偏股基金整体回报， 偏股基金指数增强产品为想要获取广泛公募偏股基金风险敞口的投资者，提供了一个高 效、便捷的投资工具。 4. 量化固收+基金：固收+产品追求绝对收益，相比排名导向的偏股型产品更注重风险管 理。量化投资的强项之一正是对风险的控制，有效的量化择时、跨资产分散模型能弱化 权益部分下行风险。而且我国 10 年期国债已经进入了 2%以下的低利率时代，未来固 收+产品的发展空间或更广阔。我们将在后续报告中对量化固收+产品进行深入研究。

编辑：火腿肠