量化指数增强：在数据浪潮中捕捉阿尔法
数据显示，截至2025年一季度末，全市场已有327只指数增强型基金（A/C份额合并统计）合计规模超2000亿元，较2020年末增幅超八成。
近年来，资本市场不断深化，投资者日益成熟，对工具型产品的需求与日俱增。指数增强策略凭借“被动跟踪指数获取beta收益 + 主动管理的超额挖掘能力”双重特性，能够为投资者提供相对稳定的风险收益预期。近期，蚂蚁基金推出了指数投资服务平台“指数+”，宽基指数增强产品正是其中重要的一类。
量化指数增强，顾名思义，是在跟踪基准指数（如沪深300、中证A500、中证500、中证全指等）的基础上，通过量化模型优化选股和组合，追求超额收益（Alpha）。与传统指数基金被动复制成份股不同，指增产品允许基金经理在一定范围内调整持仓，以获取超越指数的收益。但这种调整并非随心所欲，而是受到严格约束，日均跟踪偏离度、年跟踪误差通常会控制在一定的标准以内。
完全被动跟踪特定指数，复制指数成分股构成，追求与指数较为一致的超额收益。
依赖基金经理主动选股、择时，通过专业分析挖掘全市场投资机会，目标是超越市场平均收益或特定业绩基准。
·在跟踪基准指数的基础上，通过量化模型、主动选股等策略（如多因子组合、AI选股、基本面增强策略），力求超越指数表现，获取超额收益。
近年来，量化指数增强基金的表现得到了市场的认可，展现出了较强的适应性和超额收益能力。
从指数增强型基金指数与沪深300指数、股票指数型基金指数的长期表现对比来看，指数增强型基金超额收益明显。近10年以来，指数增强型基金指数获得了24.88%的涨幅收益，同期沪深 300与股票指数型基金指数收益分别为-18.05%、2.26%。
以沪深300指数及其指增产品为例，数据显示，截至2025年5月12日，沪深300指数增强型基金平均收益为25.48%，同期普通沪深300指数基金平均收益为6.07%，可见基于沪深300指数的指数增强策略有效。
在权益市场震荡上行时期，指数增强产品的表现会格外突出，这是因为：一方面，随着A股市场的逐步回暖反弹，指数增强产品紧密跟踪的基准指数所贡献的贝塔收益也会随之上升；另一方面，基金管理人通过量化等主动管理手段进一步挖掘争取超额阿尔法收益，可以为指数添彩。
通过量化方式实现指数增强一般有两个核心部分：第一部分是对截面股票的收益率进行建模，第二部分是在收益率建模的基础上进行相对基准指数的组合优化。收益率建模目前有两种主要的手段，一种是多因子模型，另外一种是人工智能模型；组合优化则通常是线性规划和二次规划。量化指数增强基金，既能够获取跟随指数的“基础分”（即 Beta 收益），又能借助一些量化策略去争取“附加分”（即 Alpha 收益）。
指数增强基金的一个重要选股模型，就是多因子选股模型，因子是影响因素的简称，或简单理解成指标。该模型通过综合考量价值、动量、成长、情绪、质量等多个因子，对市场中的个股进行全方位评估。每个因子都代表了股票某一方面的重要特征，如价值因子，包含市盈率、市净率等；成长因子，包含营业收入增长率、净利润增长率等；动量因子，股票价格的短期走势等……这些因子并非单独存在，而是相互交织、共同作用。
多因子选股模型的优势在于其科学性和系统性。它避免了单一因子选股的局限性，通过多维度、全方位的评估，提高了模型选股的准确性和可靠性。同时，随着市场环境的变化，模型还可以灵活调整各因子的权重，以适应新的市场条件。
随着人工智能技术的飞速发展，AI选股在量化模型中的应用日益广泛，成为指数增强基金获取超额收益的新引擎。AI选股通过机器学习和深度学习算法，能够从海量的历史数据中挖掘出股票价格的规律，高效捕捉市场机遇。
一方面，机器学习算法通过训练模型来精准识别数据中的模式和趋势，进而对截面股票未来的收益率进行建模。这些算法具备强大的数据处理能力，能够应对大量的非线性关系，捕捉到那些人类投资者难以察觉的市场规律。另一方面，深度学习算法则利用神经网络模型，对股票价格数据进行多层次、多维度的深入分析，从而进一步挖掘数据中的潜在价值。在处理复杂数据和捕捉非线性关系方面，深度学习算法展现出显著的优势，能够显著提升选股的效率和准确性。
在实际应用中，AI选股技术通常与多因子选股模型相结合。多因子模型为AI选股提供了丰富的特征输入，而AI选股则通过深度挖掘数据，发现新的选股线索和策略。两者相辅相成，共同提升了指数增强基金的选股能力和超额收益水平。
基本面增强也是指数增强基金的重要策略之一。基金经理会综合考虑预期回报、风险及交易成本，对投资组合进行优化。选股范围以成份股为主，同时包括非成份股中与成份股相关性强、流动性好、基本面信息充足的股票。通过深入分析公司的盈利能力、偿债能力、运营效率等基本面信息，基金经理能够更准确地把握股票的投资价值，从而实现超额收益。
量化指数增强基金正成为越来越多人的“优选”。指增产品其实是不挑市场环境的，因为这类产品的本质就是追求获取指数Beta+超额Alpha ，一个优秀的指增产品理论上应该是在各种市场环境下都能够获取稳定超额的。因此，在选择指增基金时，我们需要重点关注的指标都是围绕着日超额这一核心指标计算得到的，包括年化超额、跟踪误差、信息比率、最大回撤、日度胜率、月度胜率等。（日超额=基金产品每天的净值增长率-基准指数日的涨跌幅）。未来，随着AI、大数据等新技术的深入应用，指增产品的竞争将更加激烈，这种在被动与主动之间寻找平衡的智慧，或许正是穿越周期的最佳答案。
