本文來自格隆匯專欄： 華泰金工林曉明，作者：林曉明、何康、王晨宇

摘要

量化基金今年以來表現整體優於非量化基金，績優基金整體規模較小

2021年以來，市場整體風格轉換較為明顯，不同市值風格的寬基指數表現出分歧，部分風格因子表現出現較明顯的拐點。在該市場環境下，今年以來量化類基金整體表現較好，主動型量化基金收益中位數為5.81%，指數增強型量化基金收益中位數達到6.27%，明顯超過權益類基金3.30%的整體水平；在2019年以來的近三個年份中，多頭量化策略基金整體業績首次優於非量化基金。截至2021Q2，業績靠前的量化類基金的整體規模較小，業績靠前的量化基金規模大多在10億元以下。

代表性量化基金風險調整收益突出，風格鮮明且穩中有變

我們選取規模較大且表現靠前的代表性量化基金為例，進行業績分析和基於Barra風格因子模型的持倉分析。今年以來，代表性指數增強基金均對基準指數有明顯且較穩定的增強，均體現出更好的回撤控制水平；基金的整體暴露控制合理且風格較為穩定，同時以Alpha收益為主導。代表性主動型量化基金均呈現出高收益高波動的特徵，且風險調整收益較理想；風格暴露相對更大且特徵較為鮮明。

國內量化基金保持發展，宜根據市場環境與投資需求合理配置

量化基金近年來呈現較快的發行趨勢，目前既存產品數量已超過350只。但從規模來看，量化基金的總規模和個體規模均相對較小，仍具備較理想的增長空間，且需要促進投資者進一步瞭解量化基金的特徵和優勢。整體來看，量化基金具有決策客觀和高分散化的特徵，在個股收益分散的環境下能基於統計特徵披量優選組合，而在市場風格切換時能夠通過因子監控和暴露調整平穩過度；同時，部分量化基金具有明確的風險收益特徵與基準Beta，可供投資者按需選擇。

風險提示：本文旨在回顧量化基金的業績表現與發展現狀，業績相關數據均為歷史信息，無法保證在未來複現；持倉分析展示的截面特徵和歷史規律未必會在未來延續。報吿不涉及證券投資基金評價業務和具體基金產品的投資建議；報吿內容僅供參考，請投資者充分考慮各種因素對基金產品可能產生的影響；投資者需特別關注基金公司等官方披露的信息。

正文

2021年市場分歧較大，量化類基金整體表現較好

今年以來，市場整體風格轉換較為明顯；在該環境下，量化類基金整體表現較好。截至2021年10月8日，主動型量化基金收益中位數為5.81%，指數增強型量化基金收益中位數達到6.27%，明顯超過權益類基金3.30%的整體水平；在近三年以來，多頭量化策略基金的整體業績首次優於非量化基金，成功實現逆襲。藉此時機，本文對公募量化基金的整體業績進行梳理，並針對代表性量化基金的收益風險水平和風格暴露進行分析，以反映量化基金的整體特徵，並給出一些對量化類基金投資與配置的思路。

2021年以來市場整體表現回顧：市場分歧較大，因子呈現差異化

2021年以來，A股市場整體呈現震盪上行的行情，但波動幅度較大。截至10月8日，從不同市值風格的寬基指數表現來看，年後各個指數出現較明顯的拐點；上半年以來，代表大市值風格的滬深300指數出現明顯頹勢，中證500和中證1000指數則呈現波動上行的趨勢。從因子層面來看，去年表現較好的市值因子出現大幅回撤，成長因子也呈現出下行趨勢；Beta和動量因子延續了較好的表現，而近兩年來表現不佳的價值因子則在年後迎來拐點，尤其在下半年表現較為理想。

寬基指數表現：今年以來指數分化明顯，中小盤整體表現更好

我們首先借由寬基指數的表現，回顧今年以來的市場表現、整體環境和趨勢。我們選取滬深300、中證500、中證1000等代表不同市值風格的寬基指數以及表徵全A股的中證全指指數，基於年初點位對今年以來的收盤價序列進行歸一化，繪製指數的單位淨值曲線並統計其收益風險情況。

可以看到，不同寬基指數間表現差距較為明顯。截至今年10月8日，中證500和中證1000指數漲幅均接近10%，表現相對領先；去年表現突出的滬深300指數則在2月份大幅回撤，截至10月份仍呈現負收益；同時，作為大盤股組合的代表，滬深300在波動性上超過其餘指數。整體來看，今年中小盤風格整體更具優勢；但9月下旬以來，中證500和中證1000指數都出現較大幅度的回撤，相較滬深300的優勢收窄。

風格因子表現：市值因子回撤較大，Beta、價值、動量等因子表現較好

我們進一步從多因子的視角分析市場特徵，基於Barra多因子體系計算並統計2021年以來各個風格因子的收益率。為提升直觀度，我們進一步計算因子的累計收益率，並劃分至兩張圖表呈現；因子的劃分與數值無關。

可以看到，今年以來市值因子表現出現較大波動，自2月份以來持續回撤，風格轉換較為明顯；非線性市值因子收益率呈現一定下滑，但相比市值因子仍存在優勢；Beta和動量因子今年以來呈現較明顯的正收益；近年來相對低迷的價值因子今年整體表現回升，尤其在2月份和8月份出現明顯的拐點，而成長因子則相對走弱。

2021年以來基金業績盤點：量化基金逆襲，整體優於非量化基金

我們根據Wind基金的分類標準，將量化類基金分為主動型、指數型和對沖型基金。其中，指數型產品對應量化指數增強基金，以特定指數作為跟蹤基準，在控制跟蹤誤差的前提下，採用量化策略追求高相對收益；對沖型基金產品則採用衍生工具對沖組合的風險敞口，在嚴格控制絕對風險的前提下最大化的絕對收益；主動量化基金則相對較為靈活，往往不具有嚴格的業績基準，因此我們更多關注絕對收益層面的表現。

基於上述分類，我們選取所有非被動的公募量化基金，取每類基金區間收益率的中位數，代表公募該類基金的整體收益表現；作為對照，我們同樣統計普通股票型與偏股混合型基金，以反映權益類基金的整體表現。其結果如下：

觀察近三年的基金業績，在2019-2020年間，量化基金較權益類基金呈現較大的劣勢，在收益性上相對落後；但2021年以來，除去低風險水平的對沖型基金，主動型和指數型量化基金的收益均超過權益類基金的整體水平，實現了近三年來公募量化基金的首次逆襲。

量化指數增強基金相對收益

滬深300和中證500指數是目前指數增強基金的主要賽道，跟蹤兩隻指數的產品總數量和總規模均佔量化指數增強基金的70%以上。從相對收益產品的角度來看，兩大賽道的指數增強基金在2021年以來整體獲得較高的超額收益。截至10月8日，滬深300指數增強基金的超額收益中位數達到5.89%；中證500指數增強基金超額中位數超過7%。兩類指數增強基金的正向超額比例均接近90%。

整體來看，儘管市場行情出現較大波動和風格切換，量化指數增強策略在今年的行情中整體表現出色，體現出較穩定的超額收益能力。

2021年以來績優量化基金一覽

對於今年以來表現突出的績優產品，主動型量化產品中，長信低碳環保行業量化基金和銀華新能源新材料量化基金分別位列前二，兩隻產品收益均超過40%。量化指數增強基金收益前五的產品全部實現25%以上的收益，而具體產品來看，業績前五的產品全部跟蹤中證500指數，量化指數增強策略的表現對賽道呈現出一定的依賴性。

從產品總規模來看，上述業績靠前的基金截至Q2的規模均未超過20億元，靠前的主動型產品規模均不足10億元，整體規模偏小。一方面，量化基金調倉頻率相對較高，策略容量受限，規模過大可能不利於策略發揮；但另一方面，投資者對於量化類產品的接受度可能仍舊有限，量化基金仍有較大的成長空間。

代表性量化基金特徵與風格分析

下文中，我們進一步選取具有代表性的量化基金，基於復權單位淨值觀察基金的風險收益特徵與長期市場表現。其中，量化指數增強基金以跟蹤滬深300和中證500指數為主，我們分部選取其中規模超過10億元，且今年以來業績靠前的基金進行分析；對於主動型量化基金，今年以來業績前十的基金規模均未超過10億元，因此我們僅根據2021年的業績表現進行選擇。另外，由於對沖型基金對風險敞口控制嚴格，性質與其餘量化基金差異較大，我們不針對該類基金分析。

進一步的，我們基於Barra因子模型，從截面和時序兩個維度考察代表性量化基金的風格特徵。指數增強基金擁有明確的跟蹤基準和較嚴格的跟蹤誤差控制，因此我們用相對基準的因子超額暴露表徵基金的風格傾向；而主動量化基金的參照基準並不明確，因此我們僅選取中證全指作為基準，以參考基金相對於全市場的風格傾向。

滬深300量化指數增強基金

天弘滬深300指數增強基金

天弘滬深300指數增強基金（008592.OF）是跟蹤滬深300指數並採用量化策略進行增強的指數增強型基金，今年以來收益為6.97%，超額收益12.37%，排在滬深300指數增強基金的首位。截至2021Q2，基金合計規模為10.30億元。基金成立於2019年12月27日，我們針對基金成立後的2020和2021年業績進行統計分析。

從歷史業績分析可以看到，基金在保持波動率水平和基準指數接近的同時，大幅提高了收益水平，風險調整收益理想；同時，基金成立以來的回撤水平遠小於基準指數，可以看出基金在回撤控制方面較為嚴格，對極端風險有較理想的防禦能力；年化跟蹤誤差在40%左右，對基準指數跟蹤緊密，Beta屬性突出。

從風格因子超額暴露的視角來看，在成立以來的三個報吿期間，基金的持倉風格整體較為穩定，持續超配動量、非線性市值、成長等因子，相對低配市值、流動性和槓桿因子同時對Beta、估值和盈利因子有一定的動態調整。

為更直觀地體現因子暴露配置的效果，我們根據基金報吿期持倉和因子收益率，統計各個風格因子對基金持倉組合的收益貢獻。由於組合存在動態調倉的可能，我們設定觀測期為報吿期前後各一個月，兼顧短期行情與中期調倉造成的擾動。因子收益情況如下。

從因子收益貢獻來看，近三個半年期因子整體收益貢獻均為正向，表現出良好的因子暴露控制效果，其中保持調整暴露的估值和Beta因子整體收益表現良好。同時，基金的殘差收益整體理想，體現出較強的Alpha捕捉能力。

富榮滬深300指數增強基金

富榮滬深300指數增強基金（004788.OF）同樣為跟蹤滬深300指數的指數增強型基金，今年以來收益為6%，超額收益11.40%，排在滬深300指數增強基金第二。截至2021Q2，基金合計規模為16.41億元。基金成立於2018年2月11日，我們針對基金2018年以來的業績進行統計分析。

富榮滬深300指數增強基金在取得較高超額收益的同時，較基準指數在波動性上有較明顯的降低，波動風險的控制較好；但同時，基金的回撤水平略高於基準指數，策略風格相對較為激進；年化跟蹤誤差在10%左右，在常規指數增強基金中處於相對偏高的水平。

從風格因子暴露的視角來看，富榮滬深300指數增強基金的相對風格暴露較為穩定，有較明顯的中小市值、高動量、高估值特徵，持續高配成長、低配盈利因子；同時，基金整體高配Beta、流動性和槓桿因子，僅在少數年間出現反轉。整體來看，富榮滬深300指數增強基金的風格明確且整體穩定。

從因子收益貢獻來看，在所選觀察期內，風格因子貢獻的收益穩定為正，主要由市值、Beta、動量、價值等因子貢獻；殘差收益僅在2021Q2呈現一定回撤，在之前的觀測期中均穩定為正，呈現出較高的殘差收益。可以認為基金在因子收益和Alpha收益上並重。

華夏滬深300指數增強基金

華夏滬深300指數增強基金（001015.OF）跟蹤滬深300指數，今年以來收益為2.54%，超額收益7.94%，在規模超過10億的滬深300指數增強基金中位列第三，在全部產品中位列第十一。截至2021Q2，基金合計規模為16.41億元。基金成立於2015年2月10日，擁有較長的存續期，因此我們從2018年起對基金的業績進行統計分析。

在跟蹤指數整體回撤的情況下，華夏滬深300指數增強基金整體擁有較好的超額收益；同時，基金的波動率較基準指數有所降低，基金的回撤水平明顯低於基準指數，整體組合風險控制理想，策略風格相對文件；年化跟蹤誤差僅在3%左右，對指數的跟蹤緊密，從而獲得較高的信息比率。

從因子暴露來看， 華夏滬深300指數增強基金的風格相對穩定，偏好低配市值、非線性市值，在跟蹤大盤指數的同時更傾向於小市值股；高配Beta、流動性、成長因子，同時近期高配動量、殘差波動率等因子。盈利、價值和槓桿因子是基金主要調整暴露的維度。

從因子收益貢獻來看，基金的風格因子貢獻存在一定波動，其中市值、Beta、動量等因子是主要影響維度；殘差收益在所有觀察期內均為正，且貢獻比重明顯大於因子收益。整體來看，基金對因子風險敞口的控制較為嚴格，同時擁有穩定的Alpha收益能力。

中證500量化指數增強基金

博道中證500指數增強基金

博道中證500指數增強基金（006593.OF）是跟蹤中證500指數的指數增強型基金，今年以來收益為32.48%，超額收益21.11%，位列指數增強類產品首位。截至2021Q2，基金合計規模為14.60億元。基金成立於2019年1月3日，由於基金開放日前淨值按周頻披露，為避免對統計產生干擾，我們選取開放日後的區間進行統計。

可以看到，博道中證500指數增強基金在收益和風險端均表現出色，在區間年化超額收益超過20%的同時，進一步降低了波動性；同時，基金的回撤水平明顯小於基準指數。從分年份的統計來看，基金在發行後的三個年份內均取得顯著的超額收益，收益增強效果穩定。整體來看，博道中證500指數增強基金風險收益兼顧，表現較為出色。此外，基金的跟蹤誤差控制嚴格，信息比率出色。

從Barra多因子拆解的角度來看，博道中證500指數增強基金在非線性市值、盈利和成長因子上長期超配，相對基準傾向中等市值、高盈利、高成長的股票。同時，基金對市值、Beta殘差波動率、估值、流動性等因子上的暴露有較明顯的變動。2021年以前，基金組合在市值和Beta因子上均呈現低配，但在2021Q2轉為高配。殘差波動率在2019年間明顯低配，但在2020年以來轉為高配；估值因子則是在2020年由高配轉向低配，呈現出對高估值股的相對傾斜。流動性因子在2019Q2深度低配，但隨後偏離度控制在較小的水平。

整體來看，博道中證500指數增強基金組合長期具有高成長、高盈利的特徵，同時能夠根據市場情況動態調整在市值、估值、動量等因子層面的暴露。

從因子收益拆解結果來看，博道中證500指數增強基金的因子貢獻有所波動，但回撤控制嚴格；殘差收益穩定為正且比重明顯更高，體現出出色的Alpha收益。從細分因子的角度來看，市值、動量、價值和流動性等因子的影響比重偏大。整體而言，博道中證500指數增強基金同樣呈現控制風格、注重Alpha的特徵。

華夏中證500指數增強基金

華夏中證500指數增強基金（007994.OF）同屬跟蹤中證500指數的量化指數增強基金，今年以來收益為28.22%，超額收益16.84%，位列指數增強類產品第二。截至2021Q2，基金合計規模為19.31億元。基金成立於2020年3月25日，4月13日基金開放後日頻披露淨值，我們從開放日起對基金截至2021年的表現進行統計。

可以看到，華夏中證500指數增強基金在成立以來收益增強效果明顯，取得了較高的超額收益，且波動性小於基準指數；同時可以看到，基金的回撤水平明顯低於基準指數。整體來看，基金成立以來在收益和風險端均有出色的表現；年化跟蹤誤差小於6%，對基準有理想的跟蹤度，能夠在明確錨定Beta的基礎上創造超額收益。分年度來看，基金在近兩年以來均取得明顯的超額收益，體現出較好的策略穩定性。

從近三個半年期截面來看，華夏中證500指數增強基金的風格暴露整體較為穩定，保持高配動量、非線性市值和成長因子，同時低配市值、流動性、槓桿等因子；同時，基金在估值與盈利因子的暴露上有較為明顯的調整，今年上半年已切換為偏價值和高盈利的風格，與因子的優勢表現有所契合。我們進一步基於截面持倉對基金的因子收益貢獻進行分析。

在近三個觀察期內，華夏中證500指數增強基金的因子收益貢獻存在波動，主要由持續明顯暴露的市值、動量與流動性等因子影響；但同時，殘差收益佔據絕對的主導地位，在三個觀察期內均獲得明顯的超額收益，且比重明顯超過因子收益。基金整體呈現風格穩定的特徵，同時以Alpha收益為主導。

西部利得中證500指數增強基金

博道中證500指數增強基金（502000.OF）同樣為跟蹤中證500指數的量化指數增強基金，今年以來收益為35.10%，超額收益19.19%，位列指數增強類產品第二。截至2021Q2，基金合計規模為11.87億元。下文中，我們從基金成立日2020年2月19日起始，對基金截至2021年的表現進行統計。

西部利得中證500指數增強基金同樣表現出理想的超額收益能力，區間年化超額收益達到35.81%；波動率略高於基準指數，但整體可控；回撤水平較基準指數有所降低。從分年份的統計來看，基金近兩年的超額收益均較為出色。整體而言，基金在風險水平控制合理的情況下，有效提升了收益水平。

從因子暴露的層面來看，西部利得中證500指數增強基金近三期以來風格穩定，且相對偏離水平控制合理，絕大部分因子的相對暴露控制在0.6以內。基金在多個因子上持續超配，其中2020年以來在動量、成長、非線性市值等因子上暴露水平較高，同時較明顯低配了估值和槓桿因子。整體來看，基金呈現出高動量、高成長、高估值的特點，風格較為穩定。

同樣的，我們基於截面持倉對西部利得中證500指數增強基金的因子收益貢獻進行分析，測試結果如下。

從結果可以看到，基金在成立以來的三個觀測期表現出色，因子與殘差部分均呈現持續的正收益；基金在因子的暴露方向上延續性較強，同時對暴露的絕對水平有所微調，2021Q2暴露較高的Beta與動量因子均提供較好的收益。同時，殘差收益仍是超額收益的主要部分，基金在控制風格暴露外表現出不俗的超額收益能力。

主動量化型基金

長信低碳環保行業量化基金

長信低碳環保行業量化基金（004925.OF）成立於2017年11月，2021年以來收益率達到47.68%，位居主動型量化基金首位；截至2021Q2，基金總規模為6.87億元。基金自2018年以來的業績表現如下：

可以看到，長信低碳環保行業量化基金在區間內表現出遠超寬基指數的收益能力，儘管波動性有所提升，但風險調整後的收益仍舊突出；而基金的最大回撤水平明顯低於主流指數，在回撤風險上有較好的控制效果。分年份來看，基金在2019年未能跑贏主流指數，但在隨後兩年中均大幅跑贏所有指數；尤其面臨2021年風格切換時，基金給出較為理想的成績。

由上圖所示，長信低碳環保行業基金在成長和槓桿因子上相對市場長期暴露更大，但兩者的暴露水平均在2021年減小，與市場風格的轉換較為契合；基金在非線性市值上暴露較高，更傾向於中等市值的企業；此外，2019Q4以來，部分因子的相對暴露發生轉向，Beta、動量、殘差波動率與流動性因子由小幅低配轉為長期高配，而估值因子則轉為持續低配。

銀華新能源新材料量化基金

銀華新能源新材料量化基金（005037.OF）成立於2017年9月，2021年以來收益率為43.67%，排在主動型量化基金第二；截至2021Q2，基金總規模為2.47億元。基金自2018年以來的業績表現如下：

與長信低碳環保行業量化基金相似，銀華新能源新材料量化基金同樣呈現出高收益、高波動的特徵；同時在回撤水平上，銀華新能源新材料量化基金的最大回撤相對較高。綜合來看，基金擁有相對偏高的風險水平，但風險調整收益仍舊較為理想。基金其半年度截面持倉相對中證全指的因子暴露如下：

可以看到，銀華新能源新材料量化基金在市值層面暴露較為穩定，相對中證全指市值風格偏大；同時，基金長期在殘差波動率、流動性、成長和槓桿因子上高配，而在估值因子上的暴露持續下滑。在2019Q2截面上，基金在Beta和動量因子上相對低配，但隨後明顯增大暴露，而盈利因子的暴露則在2020年底開始大幅下降。可以認為基金能夠隨市場風格的變換進行暴露的調整。

中歐量化驅動基金

中歐量化驅動基金（001980.OF）成立於2018年5月，2021年以來收益率為34.11%，排在主動型量化基金第三；截至2021Q2，基金總規模為6.34億元。我們從2018年6月基金穩定披露淨值後統計業績表現，其結果如下：

從長期來看，中歐量化驅動基金取得了較高的收益水平；基金波動性略低於各個主流寬基指數，風險控制較為合理；回撤水平低於中證500指數。綜合來看，基金在合理的風險水平下能夠取得相對理想的收益，其中今年的表現尤為突出。

可以看到，中歐量化驅動基金在因子暴露上較為靈活，在不同的市場行情下保持因子的動態調整；就近三個半年期截面來看，相對中證全指，基金在動量、殘差波動率、流動性等因子上有所高配，在估值、盈利等因子上相對低配；同時，基金對市值因子的調整較為頻繁，推測對市值風格有持續的監控和研判。

量化基金的發展趨勢與投資優勢分析

量化基金髮行與規模趨勢：近年來持續增長，上升空間仍較大

就長期的變化趨勢來看，A股市場的量化基金呈現持續發展趨勢，新產品發行量在2014年後快速增長，2017年以來維持發行量高峯，新產品的落地速度較快；目前市場既存的非被動公募量化基金已經超過350只。

但由前文可以看出，即使是表現最佳的績優量化產品，整體規模仍相對偏小。從總規模上看，量化基金總規模在2018年後迅速增長，但目前尚未超過2500億元，對於權益類公募基金市場佔比較小，今年以來規模也出現一定震盪。整體來看，量化基金的未來增長空間仍然較大。

如何投資量化基金：波動行情下穩中求勝，根據風險特徵合理配置

相比通常形象鮮明、立足特定主題行業或風格的主動基金，量化類基金往往有種“神祕感”，對於大眾投資者而言整體接受度可能有限。因此，如何發揮量化基金的優勢是值得探討的問題。

量化策略基於相對後驗的信息，且具有高度的分散化水平，整體業績彈性相對不及普通主動基金，其優勢見於長期而非快速創造爆炸性業績，因而對部分投資者可能缺乏吸引力。但另一方面，作為模型驅動的投資策略，相對穩定客觀和量化基金的一大特點，其決策方式能夠較好地避免主觀判斷的不確定性和情緒影響，在市場特徵變換時平滑地實現過渡。基於以上特點，我們提出部分參考性觀點：

1. 在個股收益水平較分散的情況下，主動策略集中選取績優股的難度較大；而量化基金由於模型的客觀性與高度分散化，在特異性風險上暴露較小，同時在統計層面上批量選取表現較好的個股，從而獲取相對穩定的收益。

2.大部分量化體系會對主流因子和風格進行監控，因而在風格可能發生轉換時逐步進行調整；分散化的投資策略則相對減少了在局部因子上的風險暴露。因此在面對市場風格發生明顯變化時，量化類產品的適應性會更強。

3. 量化基金可作為資產配置工具，根據風險偏好特徵和配置需求進行投資。典型的，對沖型產品具有風險敞口極小，收益平穩的明確特徵；指數增強型產品擁有明確的基準Beta，同時兼具Alpha收益的強化。根據不同的需求，投資者可以較為精準地定位適宜的產品。

風險提示

本文旨在回顧量化基金的業績表現與發展現狀，業績相關數據均為歷史信息，無法保證在未來複現；持倉分析展示的截面特徵和歷史規律未必會在未來延續。報吿不涉及證券投資基金評價業務和具體基金產品的投資建議；報吿內容僅供參考，請投資者充分考慮各種因素對基金產品可能產生的影響；投資者需特別關注基金公司等官方披露的信息。