免責聲明：本文僅是個人投資過程中的思考和階段性梳理，本人只是一個普通小散，文章觀點不一定正確，投資水平也很一般，文章中涉及的股票或者基金均可能有大幅下跌的風險，請保持獨立思考，市場有風險，投資需謹慎，文章觀點僅作交流之用，不構成任何投資建議，讀者朋友請勿據此操作！

在基金投資者的“武器庫”中我們已經寫過很多的品種，比如FOF基金、股票型主動基金、固收基金、指數基金、指數增強基金等等，這篇文章我們來寫下量化基金。量化基金簡單來說就是根據各種量化數據分析進行建模，構建出投資策略，通過AI、機器學習等技術來處理海量數據后進行投資決策，有點“機器人投資”的感覺，那么在聊量化基金前，我們重新回顧一下基于底層資產視角的基金分類：

可以看到量化基金通常劃分到股票基金大類資產里面，量化基金比較重要的特點就是根據各種量化數據分析進行建模，構建出投資策略進行投資，市場上傳統的投資方法主要有：

(相關資料圖)

大的派別可以分為價值投資派和技術分析派，價值投資派里面按照風格又可以細分為：深度價值投資、成長股投資、困境反轉投資、持股收息投資等等，技術分析派里面按照風格又可以細分為：技術指標分析、趨勢分析、籌碼結構分析、資金流向分析等等，另外還有主題投資、景氣度投資等等；

市場投資者結構非常復雜，投資者可能會應用多種投資策略，但是相對于量化基金而言，傳統基金的共同特點都是超額收益依賴于人力挖掘，策略覆蓋面非常有限，而量化基金主要依賴于構建的策略模型，對人力的依賴比較小，策略可以覆蓋面到海量數據，可以進行全市場的超額收益挖掘，并且由于構建的策略模型都是通過計算機去執行決策交易，不會受到貪婪、恐懼等人性弱點影響，并且對交易時機的把握速度要比人力挖掘快幾個數量級，這些都構成了量化基金的優勢。

我們這篇文章分析的量化基金主要有：國金量化多因子(F006195)、招商量化精選股票(F001917)、嘉實絕對收益策略(F000414)、景順長城量化小盤股票(F005457)、博時量化多策略A(F005635)、長信量化中小盤股票(F519975)、西部利得量化成長混合A(F000006)

量化基金主要分為3種：

主動型量化基金（量化選股）：主要通過通過多維度、多因子的量化數據分析進行選股，可以是基本面的財務數據，可以是估值上的，也可以是市場風格偏好上的，也可以是技術趨勢上的，比如國金量化多因子(F006195)的基金合同里面就有相關介紹：

注：圖片內容來自國金量化多因子(F006195)的基金合同

關于多因子的選擇上，國金量化多因子(F006195)主要是估值方面、基本面（質量因子、成長因子）、市場風格以及一致預期方面的數據分析：

注：圖片內容來自國金量化多因子(F006195)的基金合同

同時也包含了對歷史數據回測分析后的統計套利與事件驅動套利策略，超額收益來源是比較豐富的：

注：圖片內容來自國金量化多因子(F006195)的基金合同

對沖型量化基金（追求絕對收益）：對沖型量化基金主要通過少量做多倉位+期權對沖策略來追求絕對收益，比如嘉實絕對收益策略(F000414)中有對沖型量化基金投資理念的相關介紹：

注：圖片內容來自嘉實絕對收益策略基金合同

可以看到主要通過少量做多倉位+期權對沖策略來追求絕對收益，對于做多倉位上，就是基金經理們比較擅長的了：

注：圖片內容來自嘉實絕對收益策略基金合同

除了通過少量做多倉位+期權對沖策略來追求絕對收益，還有其他套利策略來增厚收益；

C.指數增強型量化基金（對指數量化增強）指數增強型量化基金就是屬于我們比較熟悉的指數增強基金大類了，對于指數增強基金有非常多的增強策略，在基準指數的基礎上，可以是打新收益增強、可以是基金經理對指數基礎成分股的優化，可以是基金經理對成分股權重的調整，當然也可以通過AI、機器學習等建模后的量化增強；

讓我們看下7只量化基金的業績走勢對比情況：

注：圖片數據來自choice

因為對沖型量化基金的投資理念和其他量化基金是不相同的，對沖型量化基金追求的是絕對收益，因此對沖型量化基金的比較基準我選的是純債基金“博時信用債”，其他的量化基金比較基準選的都是滬深300指數，在業績走勢的比較中我們可以看到除了對沖型量化基金，其他的量化基金都跑贏了基準指數滬深300，其中表現比較好的是：西部利得量化成長混合A(F000006)、招商量化精選股票(F001917)、長信量化中小盤股票(F519975)

7只量化基金的年化收益率對比情況：

注：圖片數據來自choice

從3年年化回報以及成立以來的年化回報數據來看，排在第一梯隊的是西部利得量化成長混合A(F000006)、招商量化精選股票(F001917)與國金量化多因子(F006195)，這三只量化基金也是大幅跑贏了滬深300指數，西部利得量化成長混合A(F000006)由于成立時間較短，成立以來23.45%的年化回報率還是非常亮眼的，長期來看可能會部分均值回歸，但即使如此，也可以從側面反映出其量化模型的有效性；

7只量化基金的超額收益對比：

注：圖片數據來自choice

評價基金超額收益的指標一般是夏普比率和索丁諾比率，我個人更看重索丁諾比率，有的童鞋可能不知道夏普比率和索丁諾比率，這里簡單介紹下：

夏普比率：夏普比率= (年化收益率 - 無風險利率) / 組合年化波動率=超額收益/年化波動率

夏普比率其大小本身沒有意義，只有在與其他組合的比較中才有價值

索丁諾比率：它與夏普比率類似，不同的只是并不以標準偏離為標準，而是用下跌偏離， 即投資組合偏離其平均跌幅的程度，來區分波動的好壞 因此在計算波動率時它所采用的不是標準差，而是下行標準差

對于量化基金而言，收益風險比（索丁諾比率）是驗證量化模型有效性的重要指標，從跑出來的數據看，第一梯隊的西部利得量化成長混合A(F000006)、招商量化精選股票(F001917)與國金量化多因子(F006195)表現都是排在前列，另外追求絕對收益的對沖型量化基金“嘉實絕對收益策略(F000414)”相比于純債基金“博時信用債”并沒有明顯的超額優勢，雖然嘉實絕對收益策略近3年年化回報3.86%略高于博時信用債的3.09%，但是從索丁諾數據來看，博時信用債的波動風險要小得多，相比之下，嘉實絕對收益策略的優勢并不明顯；

7只量化基金的基金公司自身投研實力對比：

注：圖片數據來自choice

按照我們之前“在管資產排名在前30的基金公司可以算頭部”的標準，本次第一梯隊的三只量化基金除了招商量化精選股票(F001917)外，其余兩只的在管資產排名均在30開外，在誕生“黑馬”的同時，背后更深層次的原因我覺得可能是因為量化基金在國內發展時間還比較短，頭部基金公司積累的優勢并不明顯，基金公司站在了同一起跑線上；

7只量化基金的持有人結構：

注：圖片數據來自choice

可以看到相較于其他股票型基金而言，對于量化基金整體的機構持倉比例更高，這也可以從側面反映出量化基金本身通過量化模型進行決策，可以更多地剔除人為因素的干擾，這可能也是機構資金更加青睞的原因之一吧。

最后總結一下：

量化基金根據各種量化數據分析進行建模，構建出投資策略，通過AI、機器學習等技術來處理海量數據后進行投資決策。傳統基金超額收益依賴于人力挖掘，策略覆蓋面有限，量化基金主要依賴構建的策略模型，對人力的依賴比較小，策略可以覆蓋到海量標的，進行全市場的超額收益挖掘，并且由于構建的策略模型都是通過計算機去執行決策交易，不會受到貪婪、恐懼等人性弱點影響。量化基金主要分為3種：主動型量化基金（量化選股）、對沖型量化基金（追求絕對收益）、指數增強型量化基金（對指數量化增強），本文分析的7只量化基金中西部利得量化成長混合A(F000006)、招商量化精選股票(F001917)與國金量化多因子(F006195)表現比較優秀，相對于基準指數具有超額收益，堪稱“全市場超額收益挖掘機”，對于基金投資者作為資產組合的配置品類值得關注。

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$西部利得量化成長混合A(F000006)$ $招商量化精選股票(F001917)$ $國金量化多因子(F006195)$

關鍵詞： 超額收益 夏普比率 索丁諾比率