（来源：信达金工与产品研究）
▶主动管理Alpha+宽基Beta的基金增强策略。近年来主动偏股基金虽仍具备在选股上获得Alpha收益的能力，但Beta端的影响或将变得愈发显著，以主流宽基指数作为基准的基金组合策略受到了一定的挑战。本文以沪深300/中证500指数为例，对于以主流宽基指数作为基准的宽基增强基金策略进行了一定探索，核心目标是在获取主动权益型基金的主动管理的Alpha的同时对于宽基指数进行有效跟踪。
▶四步走构建的主动权益宽基增强基金组合策略。我们采用最大化Alpha暴露+Beta端敞口控制的组合优化模式构建宽基增强基金组合策略，但由于权益基金本身投资策略差异较大且实时持仓难以跟踪，需要对于全体基金（1）建立标签体系，筛选样本池基金（2）建立多因子评价体系，选取具有Alpha的基金（3）进行实时权益仓位/行业仓位跟踪（4）基于Barra风格对于基金风格暴露进行计算。我们基于信达金工特色基金研究体系的前期研究积累，进行了一定的拓展，通过基金筛选、收益预测、敞口计算、组合优化构建了基于主动权益型基金的宽基增强基金组合策略。
▶优化后主动权益基金增强组合表现优异，策略容量优秀。在不对于组合行业/风格/仓位敞口控制时，基于因子选基的主动权益基金组合虽有较好的超额收益，但跟踪误差较高。经过组合优化后，沪深300与中证500的主动权益基金增强组合相对于无优化组合的年化跟踪误差与最大超额回撤率均有不同程度下降，同时保持了良好的超额收益，沪深300主动权益基金增强组合年化超额收益为8.19%，年化跟踪误差下降至3.91%，最大超额回撤率为5.20%，信息比高达2.10；中证500主动权益基金增强组合年化超额收益率为10.67%，年化跟踪误差下降至4.80%，最大超额回撤率为7.77%，超额信息比为2.22。使用沪深300+中证500复合得到的中证800主动权益基金增强组合，年化超额收益为8.92%，年化跟踪误差为3.61%，最大超额回撤率为5.59%，信息比高达2.47。策略容量方面，在账户规模增加至20亿/50亿后，沪深300增强策略Alpha下降至7.47%/6.83%，中证500增强策略Alpha下降至9.15%/7.37%。在账户规模提升后增强策略仍保持着较高的Alpha水平。
▶主动权益+指增基金的增强策略更加稳定。为了改善中证500主动权益基金增强策略的稳定性与策略容量，我们引入了指增基金。在每一期我们筛选了信息比最高的五只指增基金，等权构建指数增强基金增强组合，并按照策略信息比与主动权益基金组合构建了复合增强基金组合。复合后的策略在稳定性上有了进一步的提升，年化超额收益为8.81%，年化跟踪误差为3.53%，最大超额回撤为6.63%，超额信息比进一步提升至2.50。稳定性及策略容量均有所提升。
风险因素：市场面临不确定性；基金历史业绩不代表未来。
01
研究介绍
1. 1研究背景及框架介绍
长期来看，主动偏股型基金表现相对于主流宽基指数更加强势：2014/1/2至2025/1/22，沪深300年化收益为4.64%，中证500年化收益为3.61%，万得偏股混合型基金指数年化收益为8.01%，公募基金的主动管理为投资者带来了一定的超额收益。但近年来，随着主动偏股型基金与宽基指数相对收益的不稳定性增强，部分时期主动偏股型基金相对宽基指数出现了显著的负超额。我们认为，在市场陷入存量博弈时段时，行业风格强弱变动剧烈，主动偏股基金虽仍具备在选股上获得Alpha收益的能力，但Beta端的影响或将变得愈发显著，以主流宽基指数作为基准的基金策略受到了一定的挑战。本文以沪深300/中证500指数为例，对于以主流宽基指数作为基准的宽基增强基金策略进行了一定探索，核心目标是在获取主动权益型基金的主动管理的Alpha的同时对于宽基指数进行有效跟踪。
在宽基增强基金策略的构建上，我们采用了两种方案，第一种方案是基于主动权益型基金的增强策略，我们采用较为传统的最大化Alpha暴露+Beta端敞口控制的组合优化模式，但由于基金本身投资策略差异较大且实时持仓难以跟踪，需要对于全体基金（1）建立标签体系，筛选样本池基金（2）建立多因子评价体系，选取具有Alpha的基金（3）进行实时权益仓位/行业仓位跟踪（4）基于Barra风格对于基金风格暴露进行计算。我们基于信达金工特色基金研究体系的前期研究积累，进行了一定的拓展，通过基金筛选、收益预测、敞口计算、组合优化构建了基于主动权益型基金的宽基增强基金策略。
（1）基金筛选：筛选跟目标指数具有高相关性的主动偏股型基金，确定优化基金池。
（2）收益预测：基于信达金工多因子选基体系，计算基金Alpha暴露。
（3）敞口计算：基于仓位测算体系，对于基金行业/权益仓位进行实时跟踪，并利用自有Barra计算风格暴露。
（4）组合优化：通过优化器构建相对于沪深300/中证500的主动权益基金增强组合。
第二种方案是指数增强基金增强策略，利用指数增强基金构建的宽基增强策略在跟踪误差控制能力上较强，也提供了量化视角下的Alpha收益来源。通过复合主动权益增强策略与指数增强基金策略，我们得到了更优的复合增强策略，构建了最终的信达金工宽基增强基金组合（FOF）策略。
02
主动权益基金增强组合构建准备
2.1基金筛选
为了构建主动权益基金增强组合，我们需要先进行基金筛选、收益预测、敞口计算，保证基金池的合理性、Alpha的有效性、敞口计算的准确性，我们将依次对于各部分进行梳理，介绍主动权益基金增强组合构建时所需要的前期工作。
在初步基金筛选上，我们认为对标不同规模宽基指数的增强策略，本质上类似于分域选基策略，我们可以在不同的域（和沪深300/中证500具有高相关性的基金）中选择有效的因子构建策略。传统的全市场选基容易受到本身主动权益基金Beta的过度影响，而聚焦于宽基指数本身具有高相关性的基金池，则可以在获取主动管理Alpha的同时更易于控制跟踪误差，但由于高相关域内的主动权益基金整体在部分行业板块可能会有欠配（如沪深300中的金融地产板块），我们可以在后续引入一些特定的行业板块ETF对于主动权益基金欠配的行业板块进行补充。
经过以上筛选后，2017年以来各季度样本数量如下，值得注意的是，由于主动权益基金与宽基指数的相关性具有时变性，样本池主动权益基金的样本数量也会在时序上发生改变，大部分时期基金样本量均超过100只，达到最低样本量（50只）限制的仅有约1-2期。我们也可以通过不同的相关系数来控制样本数量，以最新一期为例，绝大部分主动权益基金与目标宽基指数相关性均超过70%，但在相关性筛选阈值超过80%后，样本基金数量明显减少，与沪深300相关性大于85%的基金仅占原始基金样本数量的50%左右，与沪深300相关性大于90%的基金仅占原始基金样本的20%左右，在兼顾基金池广度与跟踪误差控制难度的考虑后，我们将相关性阈值的筛选定于85%。
2. 2收益预测
在基金收益预测上，我们基于信达金工的多因子选基体系，对基金未来收益有预测能力Alpha因子进行了挖掘。有效、全面的因子池是构建多因子选基体系的基础。目前，我们汇总市场常用的选基因子、并构建了部分信达金工特色因子，整理了包括11个大类、百余个细分指标的基金因子池。包括传统收益风险因子、基于模型算法的收益风险因子、持仓相关因子、行为偏好特征相关因子、持有人结构相关因子、信达金工特色选基因子：“调仓选股实力因子”等。关于因子构建详情可见信达金工的前期报告《偏股基金的多因子体系——如何评价基金经理调仓换股的“实力”》，以下为信达金工多因子选基因子库简表。
如果仅仅使用优秀的Alpha因子构建基金组合而不进行敞口控制是否能对宽基指数进行有效增强？我们使用了因子池中表现较好的复合基金经理调仓换股实力稳定性因子（以下简称实力稳定性因子）在前述的与目标指数高相关基金域中进行了分层回测，考察了多头组（每期因子值排名前20%的基金构造的等权组合）相对于沪深300/中证500的超额收益表现，分层回测参数如下：
自回测期开始，实力稳定性因子取得了较为良好的表现：2017/1/24至2025/1/23，组合5（多头组）年化收益率达到11.28%，年化超额沪深300（000300.SH）达到9.07%，相对基准信息比为1.70；五分组多头对冲空头年化收益率达到5.26%，信息比为2.06。初步来看，优秀的因子在沪深300域上也有良好的表现，但跟踪误差偏高（>5%）。
分年度上，实力稳定性因子整体表现较优，长期来看具备一定Alpha收益，但近年来超额收益并不稳定，在基金池相对沪深300表现较弱的年份，多头组出现了一定负超额收益。即便前期筛选了与沪深300具有高相关的基金池，但在不加敞口控制的情况下，指增策略稳定性偏弱。
中证500高相关域中，实力稳定性因子取得了较为良好的表现：2017/1/24至2025/1/23，多头组年化收益率达到11.21%，年化超额中证500（000905.SH）达到11.76%，相对基准信息比为1.72；五分组多头对冲空头年化收益率达到3.27%，信息比为1.19。初步来看，优秀的因子在中证500域上也有良好的表现，但跟踪误差同样偏高。
分年度来看，在2019-2021主动偏股型基金表现较为强势的年份，不加敞口控制的中证500的因子策略同样取得了较高的超额收益，但同时也显现出了超额收益不稳定的特征。
经过对信达金工基金因子库中的因子进行统一测试后（见附录），综合考虑单因子测试有效性，因子间相关性，因子逻辑，我们将基金经理实力稳定性因子（调仓换股能力稳定性）、选股Alpha_日（剔除风格后选股能力）、基金规模（规模较小的基金收益更优）、基金管理人员工持有比例（基金公司内部认可程度）四因子等权合成构成复合因子，其中基金经理实力稳定性因子、选股Alpha_日因子由回看过去120日、240日、480日等权合成，基金规模、基金管理人员工持有比例取最新一期值。
因子的复合我们采用打分法，对于纳入因子池的因子，在调序后（例如基金规模的因子值应取负号），将其按排序投影到0-1区间，取均值作为复合因子值，若某基金在某因子上没有取值，则对于该基金剔除该因子，在剩余的因子中取因子得分均值作为因子值。在组合优化时，我们以最大化复合因子暴露作为优化目标。
2. 3敞口控制
在敞口控制上，我们直接使用组合中性控制主动权益基金组合相对于目标宽基指数的相对暴露，主要为行业暴露控制、风格暴露控制、仓位暴露控制。
行业暴露控制：使用高频仓位测算对于基金行业仓位进行高频跟踪，并对于板块暴露进行严格控制。
风格暴露控制：使用信达金工自有计算Barra体系对于部分风格进行严格控制。 仓位暴露控制：对于组合整体的权益仓位进行约束。
行业暴露控制：由于基金持仓具有不透明性，在传统利用定期报告持仓进行组合优化的框架下，我们仅能通过最新一期明细持仓或季报持仓计算基金的在行业上的配比，而在调仓日基金的真实持仓往往发生了变化，此时再使用历史持仓进行行业端的约束会造成一定的偏离。
2021年9月我们提出了基于持仓行业回归的测算方式，旨在解决公募基金高频仓位的跟踪问题，取得了较高的准确度（详见报告《如何更精准地实时跟踪基金的行业与风格仓位》），可较好地利用于对标宽基指数增强策略的组合优化中。在此报告中，我们对于前期方法进行了一定的改进，对于公募基金的在中信一级行业上的配比进行了跟踪，加入了相对于上期基金仓位的约束项，准确度有了大幅的提升。在最新行业仓位测算模型下，在市场维度上（计算市场基金平均测算行业仓位与平均真实行业仓位的绝对误差均值），整体行业平均误差为0.48%，相比于历史方法0.73%的平均误差下降了0.25%；单只基金维度（先计算单只基金各行业仓位测算值与实际值的绝对误差均值，再取基金池平均）下，整体行业平均误差为1.81%，相比于历史方法2.29%的平均误差下降了0.48%，整体准确度有较大幅度地提升。
基于高频行业仓位结果，基金组合相对于目标宽基指数的行业敞口控制主要有以下步骤：
（1）在每个调仓期（定期报告发布后），基于信达金工仓位测算模型计算样本池基金在各个中信一级行业上的配置比例。
2
）考虑到部分行业间具有较强的共线性，按照以下映射表，将中信一级行业的配比投射到板块配比，计算样本池基金在各个
行业大类板块
上的配比。
（3）根据目标宽基指数最新一期可得权重计算目标指数在各个行业板块上的配比，计算基金池各基金相对于指数在各行业板块上的相对暴露。
（4）对于整体组合在行业板块上的相对宽基指数的暴露进行约束。
风格暴露控制：在USE4/CNE5版本引入国家因子后，Barra模型已经形成了较为成熟的体系，后续版本重点改进因子构成，方法论上暂未有大幅革新。Barra CNE5模型囊括了10类风格因子和32个行业因子，考虑到基金经理在投资时在风格端其实主要关注大小市值维度与成长价值维度，所以在这里我们仅对于Barra中的市值、非线性市值、账面市值比、成长几个风格控制了暴露。但由于基金的风格暴露难以直接用测算的方式估计，我们直接使用最新可得持仓计算基金的Barra风格暴露。
在每一期，我们按照以下方式控制基金组合的Barra风格暴露。
（1）在每个调仓期（定期报告发布后），按照持股权重加权计算基金在各Barra风格上的暴露。
（2）根据目标宽基指数最新一期可得权重计算目标指数在各Barra风格上的暴露，并计算相对暴露。
（3）对于整体组合在市值、非线性市值、账面市值比、成长上相对宽基指数的风格暴露进行约束。
仓位暴露控制：基金组合的整体权益仓位在相对于宽基指数增强的组合优化中同样有着十分重要的地位，由于跟踪目标为全权益指数，在市场出现大幅度的上涨与下跌时，由于基金的仓位上限约束，导致基金不一定能跟上全权益指数的表现（如2024年9月底的反弹行情，基金整体弹性弱于宽基指数）。在组合优化时，我们要求基金组合的整体仓位需要高于一定阈值，这样才能保证基金不会因为仓位问题与跟踪指数有明显的差异。我们同样使用高频仓位测算的方式，对于基金的权益仓位进行跟踪，常用的权益仓位测算模型可以表达为以下形式。
我们同样采取信达金工的高频仓位测算模型进行基金权益仓位的测算，具体方式如下。
（1）结合持仓信息修正回归元：
若仅仅基于行情信息，粗糙地使用沪深300等规模指数法对于基金仓位进行回归测算，单期准确度较低，在基金经理持仓一般有延续性的前提下，我们认为更好的方案是结合持仓信息对于基金构造特色化的权益组合回归元：
（x1）利用基金上期持仓信息，构造基金模拟组合回归元，构造方法可详见报告《基于模拟组合的公募基金仓位测算——探寻高精度的基金仓位测算方法》。 （x2）利用同基金公司主动偏股型基金上期持仓信息，构造所属基金公司回归元，该回归元用于捕捉基金经理的调仓行为，基金在调仓时更可能趋向于同一投研平台下的其他基金的股票。
（x3）基于Louvain聚类算法，利用近期收益与上期持仓数据，识别与当前基金同类别的基金，以同类基金持仓构造聚类回归元，该回归元同样用于捕捉基金经理的调仓行为，认为同类基金的调仓具有一致性，如果基金无聚类簇则剔除该回归元。
（2）加入时间加权：
在基于收益率序列测算基金仓位时，一个基本假设是基金仓位在这段时间内基本不变，但实际上基金仓位可能会发生一定变化。在越靠近当前的时间点，收益率数据越能反映当前的真实仓位，因此我们需要对更靠近当前的时间点的数据点赋予更高的权重，一般的加权方法为指数函数加权，本文使用最为基本的底数为e的指数函数进行加权，权重如下:
（3）加入与上期仓位的约束：
在部分极端行情下，基于回归法的基金仓位测算可能会出现不合常理的波动，一般来说，基金在两期间的仓位变化不会过大，因此我们可以加入当期仓位和上期的惩罚项:
为了考察仓位测算模型对于基金仓位跟踪的准确度，我们在每个季报时间点对比了1.使用原模拟组合法。2.信达金工改进后仓位测算方式下的主动偏股型基金单只基金平均仓位绝对误差（所有样本单只基金的测算绝对误差平均值），可以看到，在区间内的任意一期改进方式下单只基金测算误差均低于原始测算方法，在近期市场切换加速的行情下尤为明显，使用高频仓位测算方法有助于我们更好地跟踪基金择时行为。
在具体计算时，我们采取以下模式对于基金组合的权益仓位进行控制
（1）在每个调仓期（定期报告发布后），我们按照以上模型计算样本池各只基金的权益仓位。
（2）对于基金组合的整体权益仓位进行控制，要求基金组合的整体权益仓位高于一定水平。
03
主动权益基金宽基增强组合
3.1.主动权益基金宽基增强组合构建
经过收益预测和敞口计算后，我们按照以下模型在前述的沪深300/中证500高相关性基金池中进行了权重优化，构建了基于主动偏股型基金的沪深300/中证500的主动权益基金增强策略。
结果上来看，沪深300与中证500的主动权益基金增强组合相对于无优化组合的年化跟踪误差与最大超额回撤率均有不同程度下降，同时保持了良好的超额收益，沪深300主动权益基金增强组合年化超额收益为8.19%，年化跟踪误差下降至3.91%，最大超额回撤率为5.20%，信息比高达2.10；中证500主动权益基金增强组合年化超额收益率为10.67%，年化跟踪误差下降至4.80%，最大超额回撤率为7.77%，超额信息比为2.22。
宽基增强基金组合的超额净值较为稳定，相对回撤一般出现于主动偏股型基金整体相对宽基指数出现负超额时，但在随后的时间内超额收益会逐渐修复；其次，相对于中证500指数，主动偏股型基金的主动管理Alpha在以大盘股为主沪深300域中更加明显，且稳定性更强。
分年度来看，沪深300 主动权益基金增强组合长期收益显著优于沪深300指增基金75分位数，各年度超额收益基本均能战胜沪深300指增中位数，风险端跟踪误差水平与沪深300指增基金中位数基本相当，显著低于75分位数，拥有相对于沪深300指增基金中位数有着更高的信息比。
中证500主动权益基金增强组合长期收益同样显著优于中证500指增基金75分位数，各年度超额收益基本均能战胜中证500指增中位数，且跟踪误差水平与超额最大回撤基本与指增基金中位数一致。但近两年看，中证500主动权益基金增强策略超额收益存在一定不稳定性，我们希望通过引入更加稳定的指增基金对于中证500增强策略稳定性进行改善。
最新一期，沪深300主动权益基金增强组合与中证500主动权益基金增强组合名单如下。历史持仓上来看，组合中包括了部分行业ETF基金，如沪深300增强组合本期持有了鹏华国证证券龙头ETF，本质上是因为均衡型的主动型权益基金相对于沪深300指数整体大幅低配金融板块，仅使用主动权益基金难以满足组合优化的约束，行业ETF是主动权益增强组合的重要补充。
3.2.敏感性分析
（1）将基金规模下限设置为2亿元
对于养老FOF型产品，其投资子基金规模有2亿元的下限限制，我们同样测试了将准入基金规模下限由1亿元调升至2亿元后的策略表现。整体来看，设置更高的规模下限并没有大幅削减策略的超额收益：2亿规模下限下，沪深300主动权益基金增强组合年化超额收益为7.58%，年化跟踪误差为3.81%，最大超额回撤率为6.37%，信息比高达1.99；中证500主动权益基金增强组合年化超额收益率为9.19%，年化跟踪误差为4.91%，最大超额回撤率为8.73%，超额信息比为1.87。分年度来看，调高规模下限后主动权益基金组合也保持着较好的稳定性。
（2）不同账户规模下的主动权益基金增强组合表现
由于单只基金买入金额不超过其规模25%的限制，所以在不同的账户规模下，策略的表现会有一定的差异，由于部分具有高Alpha的黑马基金数量较少，在账户规模变大时，对于此类黑马基金持有权重会降低，导致整体策略Alpha上的损失。
沪深
300
主动权益基金增强组合在提升账户规模至
20
亿元后，年化超额收益由
8.19%
下降至
7.47%
；提升至
50
亿元后，年化超额收益由
8.19%
下降至
6.83%
，整体来看
Alpha
端的损失有限，我们认为这一定程度上代表了在沪深
300
域内主动管理的
Alpha
具有一定特质性，
Alpha可能
不会因为账户规模的大幅提升而大幅降低，策略容量相对较高
中证500主动权益基金增强组合在提升账户规模至20亿元后，年化超额收益由10.67%下降至9.15%；提升至50亿元后，年化超额收益由10.67%下降至7.37%。在中证500域中，提升账户规模会导致主动权益基金增强组合Alpha有较高幅度的衰减，为了提升整体策略的容量与稳定性，我们在后文中引入了指增基金组合对于中证500增强策略进行改善。
3.3. 应用拓展-基于沪深300/中证500增强组合的中证800主动权益基金增强组合
相对于沪深300与中证500，以中证800作为基准的基金数量较少，所以在中证800主动权益基金增强策略的构建上，我们利用前文中已得到的沪深300/中证500主动权益基金增强组合，按照中证800中沪深300成分股和中证500成分股的权重配比复合，构建基于主动权益基金的中证800主动权益基金增强策略。从权重上来看，沪深300与中证500组合的权重配比长期来看约为3:1。由沪深300主动权益基金增强策略和中证500主动权益基金增强策略复合后的中证800主动权益基金增强策略年化超额收益为8.92%，年化跟踪误差下降至3.61%，最大超额回撤率为5.59%，信息比高达2.47，整体表现优异。
分年度来看，中证800主动权益基金增强组合在各年度都取得了正超额收益，对比指增基金来看，在各年度均取得了超过中证800指增基金中位数的超额收益，且跟踪误差与超额最大回撤，低于中证800指增基金的中位数。在目前市场中证800指增产品较为稀缺的背景下，利用主动权益基金构建中证800增强策略不失为一个较好的选择。
04
复合指增基金的宽基增强策略
4.1.基于指增基金的宽基增强
考虑到前述主动权益中证500主动权益基金增强组合的稳定性及策略容量问题，我们引入了优选指增基金组合对于策略的稳定性进行改善。优选指增基金组合一方面对于指增基金进行了分散化配置，其跟踪误差相比于买入单只指增基金将更低，其次，指增基金的Alpha来源与主动权益基金有所不同，低相关性的Alpha策略使得基金组合更加稳定。
优选指增基金上，我们采取一个较为简单有效的策略：在每一期季报披露后，我们筛选过去一年期
相对指数信息比率最高的五只指数增强基金
，等权构建指数增强基金组合策略。
基于指增基金构建的
沪深300增强组合年化超额收益为4.99%，年化跟踪误差下降至2.34%，最大超额回撤率为4.12%，信息比为2.13；中证500增强组合年化超额收益率为7.98%，年化跟踪误差下降至3.45%，最大超额回撤率为6.19%，超额信息比为2.3
1。利用指增基金构建策略的主要优势在于能对组合跟踪误差进行较好地控制，在风险端具有优势，但组合Alpha会低于主动权益型基金（特别是沪深300优选增强基金组合Alpha会显著低于主动权益基金增强组合），我们在本部分主要考虑引入500增强基金对于中证500增强基金策略的稳定性进行改善。
分年度来看，沪深
300
指数增强基金增强组合长期收益略微优于沪深
300
指增基金中位数，跟踪误差低于指增基金中位数。基于指数增强基金构建的沪深
300
增强组合短期来看有较为稳定的超额收益，但
Alpha
显著低于主动权益基金增强组合，这意味着主动管理的优势可能在沪深
300
域中体现得更为明显。
分年度来看，中证500指数增强基金增强组合长期收益显著优于中证500指增基金中位数，且分年度稳定性较强，在大部分时期均能击败中证500指增基金中位数，长期收益与75分位数接近，跟踪误差低于指增基金中位数。长期来看基于指增基金构建的优选中证500增强组合在有着较低的跟踪误差同时保持着较为优秀的超额收益。
4.2.复合指增基金的中证500基金增强策略
为了得到更加稳定的复合策略，在每一期，我们按照主动权益基金增强组合和指数增强基金增强组合策略的过去一年相对基准的策略信息比进行配权（初始权重设为50%-50%），构建了混合增强策略。整体来看，在大部分时期，两策略的权重较为接近，在2024年出现极端行情后，混合策略权重一定程度上向指数增强基金组合迁移，近一期组合权重回归均衡。
经过复合后的中证500增强组合，年化超额收益为8.81%，年化跟踪误差为3.53%，最大超额回撤为6.63%，整体来看，超额信息比进一步提升至2.50，策略稳定性优于单一的主动权益基金组合与指数增强基金组合，同时也有效拓展了中证500增强组合的策略容量。
横向对比，在超额收益端，复合增强策略超额收益介于主动权益基金增强组合与指数增强基金增强组合之间，但跟踪误差基本与指增基金增强组合相当，超额最大回撤率略低于两个子组合中的任何一者，复合组合的收益风险比得到了明显的提升。我们认为这一定程度上也是源于主动权益基金与指增基金选股方式有所不同，Alpha来源具有低相关性特征，使得复合策略的Alpha稳定性进一步增强。
05
总结
在本篇报告中，我们通过以下四步构建了基于主动权益基金的宽基指数增强组合：
（1）基金筛选：通过筛选本身跟目标指数具有高相关性的基金，初步保证样本池基金对于宽基指数的跟踪性能。
（2）收益预测：基于基金经理实力稳定性因子、选股Alpha因子、基金规模、管理人员工持有比例因子构建复合因子，最大化目标基金组合的Alpha暴露。
（3）敞口控制：通过高频行业仓位测算的方式，计算样本池基金的实时行业仓位配置，并引入行业ETF基金补充暴露；通过Barra风格体系，计算基金在成长价值市值风格相对于目标宽基指数的暴露；通过权益仓位测算，计算样本池基金的权益仓位。
（4）组合优化：最大化Alpha因子暴露，控制组合的行业风格权益仓位敞口，对于组合进行回测与投后跟踪。
经过组合优化后，沪深300主动权益基金增强组合年化超额收益为8.19%，年化跟踪误差下降至3.91%，最大超额回撤率为5.20%，信息比高达2.10；中证500主动权益基金增强组合年化超额收益率为10.67%，年化跟踪误差下降至4.80%，最大超额回撤率为7.77%，超额信息比为2.22。使用沪深300+中证500复合得到的中证800主动权益增强组合，年化超额收益为8.92%，年化跟踪误差下降至3.61%，最大超额回撤率为5.59%，信息比高达2.47。主动权益基金增强策略取得了较为优异的表现。
更进一步的，为了增强中证500指增策略的稳定性，我们引入指增基金对于中证500增强组合进行改善。在每一期我们筛选了信息比最高的五只指增基金，等权构建指数增强基金增强组合，基于指增基金构建的沪深300增强组合年化超额收益为4.99%，年化跟踪误差下降至2.34%，最大超额回撤率为4.12%，信息比为2.13；中证500增强组合年化超额收益率为7.98%，年化跟踪误差下降至3.45%，最大超额回撤率为6.19%，超额信息比为2.31。
我们将跟踪误差更低的指增基金组合与主动权益基金组合按照策略信息比配权进行了复合，改进了中证500增强组合的表现，复合后的策略在稳定性上有了进一步的提升，年化超额收益为8.81%，年化跟踪误差为3.53%，最大超额回撤为6.63%，整体来看，超额信息比进一步提升至2.50，我们认为这一定程度上也是源于主动权益基金与指增基金选股方式有所不同，Alpha来源具有低相关性特征，使得复合策略的Alpha稳定性进一步增强。
本报告另辟蹊径，使用了主动权益基金构建了指数增强策略，将基金经理主动管理的
Alpha
融入到指数增强体系中，构建了表现稳定优异的指增策略。同时，我们将主动管理的
Alpha
相与量化
Alpha
进行复合，引入了指增基金构建了复合增强策略，进一步提升了策略的稳定性。我们认为基于基金的宽基增强策略，一定程度上拓宽了
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的来源，提供了新的子策略布局方向，同时，随着基金产品类的逐渐拓宽与数量的逐渐增多，策略的
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上限有望进一步提升。
附录
信达金工基金标签体系
沪深300域无约束情况下各因子多头组绩效表现
中证500域无约束情况下各因子多头组绩效表现
风险因素：市场面临不确定性；基金历史业绩不代表未来。
本文源自报告《捕获主动管理Alpha-信达金工宽基增强基金组合系列一》
报告时间：2025年3月4日
发布报告机构：信达证券研究开发中心
报告作者：于明明 S1500521070001 周君睿 S1500523110005
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