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证券研究报告|2025年04月22日

金融工程专题研究

启发式分域视角下的多策略增强组合

核心观点金融工程专题报告

指数增强型基金的机遇与挑战金融工程·数量化投资

指数增强型基金的机遇：作为公募量化产品的主战场，指数增强型基金的规

模和数量在近年来呈现出稳定的增长趋势。截至2025年3月31日，A股公

募基金中共有324只指数增强型基金，合计规模达到2129亿元。

指数增强型基金的挑战：基于多因子模型构建指数增强策略，是国内公募指

增产品应用最广泛、理论最成熟的框架。然而，近年来多因子模型同质化问

题凸显，在公募指增产品实践中面临着Alpha衰减和回撤加大的双重考验。

启发式风格划分法

分域增强：传统的多因子模型将全市场所有股票视为一个整体，用同一套打

分标准对个股预期收益进行排序。然而，不同股票背后的投资者结构存在区

别，其定价逻辑和适用因子也存在明显的差异。能否通过一定的标准对股票

池进行划分，并针对不同股票池的特点进行精选，引起了我们的思考。

子策略选择标准：分域增强的本质即为多策略融合，但是选用何种策略、每

种策略配置多少权重是我们需要回答的两个关键问题。我们认为子策略的选

择需要满足两个条件：（1）长期具备超额；（2）超额收益相关性低。

基于因子打分的风格划分法：传统的风格划分法通常基于因子打分法，这种

方法对阈值参数较为敏感，导致边界点风格划分较为模糊；此外，这种方法

侧重于公司已实现财务信息，可能无法及时反映市场对其风格的真实判断。

启发式风格划分法：“

启发式风格划分法”，通过寻找指数内部具有典型风

格代表性的种子群体，以该种子群体为锚点、采用时间序列回归法对个股收

益进行聚类，最终将股票风格划分至成长、价值及均衡三个维度上。

风格策略增强组合构建：在将指数成分股划分为不同风格后，我们采用对应

的主动量化策略及指数增强策略进行替代。对于成长部分，采用超预期精选

组合进行替代；对于价值部分，采用高股息精选组合进行替代；对于均衡部

分，采用均衡股票池指数增强组合进行替代。

多策略超额收益相关性：多策略复合组合能否分散风险取决于不同策略超额

收益之间的相关关系。以超预期精选组合为代表的成长型风格与以高股息精

选为代表的价值型风格超额收益相关系数为0.15，整体呈现出低相关关系。

多策略指数增强组合绩效表现

多策略中证A500指数增强组合自2013年以来年化超额收益18.22%，相对

最大回撤6.90%，信息比2.67，收益回撤比2.64。

多策略沪深300指数增强组合自2013年以来年化超额收益18.86%，相对

最大回撤7.45%，信息比2.65，收益回撤比2.53。

多策略主动股基增强组合自2013年以来年化超额收益17.44%，信息比

2.24，收益回撤比1.78，每年均能战胜偏股混合型基金指数，分年度收益基

本每年都能排名主动股基前30%分位点内。

风险提示：市场环境变动风险，本报告基于客观数据，不构成投资建议。

证券研究报告

内容目录

指数增强型基金的机遇与挑战5

经典多因子指数增强模型8

多因子指数增强模型框架8

收益预测模型8

组合优化模型10

组合绩效表现10

传统模型破局之路12

启发式风格划分法12

国信金工主动量化策略介绍12

基于成长价值对市场风格进行划分14

基于因子打分的风格划分法15

启发式风格划分法18

借用主动量化组合增强风格收益24

成长风格增强——超预期精选组合24

价值风格增强——高股息精选组合25

均衡风格增强——基于自适应风险控制的均衡指增组合27

多策略组合超额收益的相关性29

启发式分域视角下的多策略中证A500增强31

组合构建31

绩效表现31

持仓特征32

拓展：多策略宽基及偏股基金指数增强策略34

多策略沪深300指数增强策略34

多策略