量化基金专题研究系列之十八配置视角下的量化基金

刘方、刘笑天、赵文荣

中信证券研究部

2023年2月23日

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量化基金专题研究系列

 量化基金专题研究系列之十七—2022Q3量化基金跟踪与展望：指数增强配置价值提升（2022.11.22）

 量化基金专题研究系列之十六—2022Q2量化基金跟踪与展望：1000股指衍生品上市打开策略容量空间（2022.07.28）

 量化基金专题研究系列之十五—公私募量化基金发展与展望：砥砺前行（2022.05.18）

 量化基金专题研究系列之十四—2021年量化基金回顾与展望：多策略配置抵御“成长的烦恼”（2022.3.10）

 量化基金专题研究系列之十三—2021Q3量化基金跟踪与展望：更好的基准、更优的配置（2021.11.4）

 量化基金专题研究系列之十二—量化基金跟踪与展望：另类到主流，稳固再出发（2021.8.4）

 量化基金专题研究系列之十一—2021Q1年量化基金跟踪与展望：压力测试下的分化（2021.5.6）

 量化基金专题研究系列之十—2020年量化基金发展回顾与展望：资管大时代，行业正循环（2021.2）

 量化基金专题研究系列之九—2020Q3量化基金：8000亿的新起点（2020.11.04）

 量化基金专题研究系列之八—2020H1量化基金：规模集中，策略分散（2020.07.28）

 量化基金专题研究系列之七—2020年Q1国内量化基金回顾与展望：春暖花开，趋势向好（PPT）

 量化基金专题研究系列之六—2019年量化基金发展现状及趋势：深挖潜，广积粮（2020.02.07）

 量化基金专题研究系列之五—2019Q3量化基金回顾和展望：格局与变局（2019.11.05）

 量化与配置专题研究系列之四—2019H1量化基金：指数增强策略的配置性价比提升（2019.07.26）

 量化与配置专题研究系列之三—2019Q1量化基金盘点：波动中迎来布局窗口（2019.04.03）

 量化与配置专题研究—国内量化基金发展现状及趋势：十年洗练，格局初现（2018.11.07）

CONTENTS目录

行业发展：大浪淘沙、迭代突围
指数增强：多元Alpha、多维性价比
中性对冲：挑战大于机会
CTA：重视中观、精选微观
策略配置展望
风险因素

1.行业发展：大浪淘沙、迭代突围

量化多头/多空

资料来源：朝阳永续，Wind，中信证券研究部；数据截至2022年12月31日。
指数增强与主观多头的年度业绩比较

国内量化私募管理人整体资产管理规模（测算）

截止2022年末量化私募管理人整体资产规模约为1.50万亿元。

资料来源：中国证券投资基金业协会，中信证券研究部估算

按量化策略类型划分的规模分布（2021年和2022年对比）

策略类型随管理人能力圈、市场深度和投资人认识而演变。

资料来源：中国证券投资基金业协会，中信证券研究部估算

市场中性策略(ALPHA)

超额收益

承担对冲成本

风险因子暴露

 私募基金为主

指数增强(ALPHA+BETA)

超额收益

承担指数波动

跟踪误差的控制

 公募/私募

量化选股(ALPHA+SMART BETA)

选股收益

承担指数择时贡献/损失

风格因子择时贡献/损失

 公募/私募

资料来源：中信证券研究部

套利策略（ETF、期现、TD等）

 策略容量相对有限

 私募为主

CTA策略

依赖期货品种的波动性、趋势策略为主

 和股票市场相关性低

高杠杆、低胜率、持有期长

 私募为主

HOHF/量化多策略

 基于不同量化策略的低相关

策略配置能力的稀缺性

2.指数增强：多元Alpha、多维性价比

 1）市场方向择时，即通过仓位偏离获取超额收益。当前指数增强基金的股票仓位大多在90%-95%之间，调整空间较小。通过仓位择时获取的超额收益通常不够稳定且难以持续。

 2）主题及风格暴露，即通过超配或低配风格因子或主题板块来创造超额收益，例如风格轮动、行业轮动等。

 3）另类收益增强，利用市场交易规则的红利或者限制来获取超额收益，例如打新、股指期货替代、分级基金套利等，这类超额收益的持续性受政策影响较大，且通过该方式获取的超额收益与基金规模相关性很高。

 4）纯阿尔法，超额收益中难以被风险因子解释的部分。面临资金容量受限、信息效率和因子有效性衰减的问题，对新阿尔法因子的寻找能力要求较高。

指数增强基金超额收益的四类来源归纳

资料来源：中信证券研究部

 随着采取传统多因子模型的量化管理人增加以及股市风格的分化加剧，传统多因子模型获取超额收益的难度显著增加。

部分管理人转向基于量价指标的统计套利模型，该模型强调统计规律，调仓换股呈现高频特征，因子较多采用非线性方式进行组合等。

 T0策略也是部分管理人的收益来源，但收益表现通常对规模和交易量更为敏感。

选股框架从多因子模型转向统计套利模型

强调投资逻辑中低频

基本面因子为主线性组合

强调统计规律高频、日内

资料来源：中信证券研究部

 多数管理人的组合管理，是多频率、多策略、多信号的叠加和组合优化结果。

 但由于T0和日内阿尔法策略，容量相对小；从策略占比看，日间阿尔法是占比较高和贡献较高；其次是基本面策略、日内阿尔法、以及少量的事件驱动机会等。

资料来源：中信证券研究部

 多数管理人的组合管理，是多频率、多策略、多信号的叠加和组合优化结果。

基本面阿尔法：容量大、比积累、比数据

日间阿尔法：容量相对大、比预测准确性（持股集中、降低频率、日内多次运算）

日内阿尔法：容量相对小、在预测准确性基础上比交易效率

算法以及贝塔：容量非常小、比交易效率 基本面策略：公司成长的钱。寻找具备盈利状况良好、具备增长潜力、估值合理的标的，主要起到上市公司价值发展的作用。

 量价类策略：市场情绪的钱。主要从标的的交易数据中，发掘市场短周期错误定价的机会，发掘市场交易中低效率定价的机会。该类策略相对受益于标的在几个交易日频率的短线波动机会；但随着定价效率提升和管理规模扩大而衰减。

 T0类策略：交易效率和流动性的钱。目前A股市场规则为T+1交易。所谓T0策略，是在现有股票底仓的标的中，判断个别标的存在交易日内情绪过热、资金超买的情况时，卖出组合中的个股、并在交易日内的相对低位再次买入的情况。T0策略依赖于组合中个股的日内波动，并一定程度起到了平滑标的日内波动的左右。

资料来源：中信证券研究部

 主流模型框架趋于相似，但是在一些核心因素设定上的差异，可能显著影响策略效果。

选股范围、因子赋权、风控阈值等调整依据和频率

 数据清洗、组合管理、交易执行和风控系统等方面的精细度，也会造成产品收益的差异。

某量化管理人的一般策略开发流程

资料来源：中信证券研究部

 Alpha的Beta化：头部私募管理人指增产品整体业绩下行，超额收益趋于集中。

沪深300

指数增强私募策略业绩表现

中证500

资料来源：私募排排网，Wind，中信证券研究部；数据截至2022年12月30日。

 2021年，量化策略三次系统性回撤，策略的市值因子暴露、行业因子暴露成重要监测窗口：

2月大盘成长股抱团瓦解；

9月至11月市场交易萎缩和周期股回调；

12月初-2022年年1月份机构重仓股调整。

 2022年下半年，量化私募从上半年回撤压力中逐步走出，超额收益再度创新高。

 2022年管理人的超额收益主要集中在4月-9月，样本池产品单年度的超额收益率约11%；自2018年初以来累计超额收益达到89%。

 公募量化超额整体节奏较一致；偏离度控制严格、对市场交易活跃度的敏感较低，超额收益上涨和回撤幅度均小于私募量化。

代表性私募/公募中证500增强指数的超额收益产品

资料来源：私募排排网，Wind，中信证券研究部；注：公募基金样本为成立满1年、规模不低于1亿元的产品，样本数量41支；私募为20亿以上管理人、近2年数据持续可得的产品，样本数量85只。

收益、回撤和胜率

部分是优劣，部分是取舍

不同管理人500增强的年化超额与周胜率

资料来源：Wind，朝阳永续，中信证券研究部；
注：横轴为年化超额收益，纵轴为周胜率；数据截至2022年12月30日。
不同管理人500增强的年化超额与最大回撤

资料来源：Wind，朝阳永续，中信证券研究部；
注：横轴为年化超额收益，纵轴为最大回撤；数据截至2022年12月30日。

中证500指数增强：私募基金超额和公募基金超额对比

资料来源：私募排排网，WIND，中信证券研究部。注：黑色点代表公募基金，红色点代表私募基金。

	公募300超额收益	私募300超额收益	公募500超额收益	私募500超额收益	私募相对公募300超额收益	私募相对公募500超额收益
通胀下行，剩余流动性下行	0.4%	1.3%	0.2%	1.4%	0.9%	1.2%
通胀下行，剩余流动性上行	-0.3%	1.0%	-1.8%	2.6%	1.3%	4. 4%
通胀上行，剩余流动性下行	-0.1%	-0.4%	-0.6%	-0.2%	-0.3%	0.5%
通胀上行，剩余流动性上行	0.6%	1.5%	0.4%	1.9%	1.0%	1.5%

盈利因子强势	0.3%	0.3%	3.5%	2.9%	0.0%	-0.6%
盈利因子弱势	0.3%	1.4%	-1.7%	1.2%	1.1%	2.9%
分组差值	0.0%	-1. 1	% 5.2%	1.7%	-1.1%	-3.5%

小市值因子强势	0.3%	1.5%	-1.4%	1.8%	1.2%	3.2%
小市值因子弱势	0.2%	0.5%	1.9%	2.1%	0.3%	0.2%
分组差值	0.1%	1.0%	-3.2%	-0.2%	0.9%	3.0%

高换手率	0.2%	1.7%	-1.3%	1.8%	1.5%	3.2%
低换手率	0.3%	0.7%	1.0%	2.0%	0.4%	1.0%
分组差值	-0.1%	0.9%	-2.4	% -0.2%	1.1%	2.2%

高波动	0.5%	2.4%	0.3%	3.2%	1.9%	2.8%
低波动	0.2%	0.4%	0.6%	1.5	% 0.3%	0.9%
分组差值	0.4%	2.0%	-0.3%	1.6%	1. 6	% 1.9%

散户多	0.2%	1.5%	-2.1%	2.5%	1.3%	4.6%
散户少	0.2%	0.9%	1.0%	1.8%	0.8%	0.7%
分组差值	0.0%	0.5%	-3.1%	0.7%	0.5%	3.8%

净增开户数多	0.5%	1.2%	-1.2%	1. 6	% 0.7%	2. 8%
净增开户数少	0.2%	1.0%	0.1%	1.4	% 0.8%	1.2%
分组差值	0.3%	0.2%	-1.3%	0.3	% 0.0%	1.6%

资料来源：私募排排网，WIND，中信证券研究部。注：数据截至2022年12月30日。

 对比私募基金的费用结构（固定费率和业绩报酬），部分公募指数增强的配置价值提升。

不同超额收益和指数涨跌下的费用估算（按照高水位法20%）

	-5%	0%	5%	10%	15%
-20%	1.2%	1.2%	1.2%	1.2%	1.2%
-15%	1.2%	1.2%	1.2%	1.2%	1. 2%
-10%	1.2%	1. 2%	1.2%	1. 2%	2. 2%
-5%	1.2%	1.2%	1. 2%	2.2%	3.2%
0%	1.2%	1. 2%	2.2%	3.2%	4. 2%
5%	1. 2%	2.2%	3.2%	4. 2%	5.2%
10%	2.2%	3.2%	4. 2%	5.2%	6.2%
15%	3.2%	4. 2%	5.2%	6.2%	7.2%
20%	4.2%	5.2%	6.2%	7.2%	8.2%

资料来源：中信证券研究部测算

 私募量化基金中，股票类私募产品规模约7000亿；考虑到中性策略产品、多空类产品在股指期货端的保证金占用，对应股票类仓位规模约6000亿。

 按照年化换手率40-60倍计算，对应每日交易量约1100亿-1600亿。在全市场交易量占比约9%-13.5%。

 除基金产品外，可能存在一定的北上资金或者杠杆资金；合计占比估计不超过20%。

量化基金交易量测算

基金类型	股票端规模（亿）	换手率	日交易量	在全市场交易量占比
公募量化基金	2600	5-8倍	150-500亿	1.2%-4%
公募量化专户	2500-5000	6-10倍	150-500亿	1.2%-4%
私募量化基金	6000	40-60倍	1100-1600亿	9%-13.5%

资料来源：私募排排网，Wind，中信证券研究部测算；注：数据截至2022年12月。

 相对成长型量化管理人，头部量化管理人在以下方面具有优势：（1）投研经验和应变能力：较长的投研经验和历史业绩，经历过国内复杂多变的量化环境；（2）规模和收入上的优势导致投研团队和资源投入上也具有优势；（3）策略覆盖方面，一般较为全面和多元化。

 相对而言，头部量化管理人因规模较大可能导致对其规模容量的担忧，要密切关注其发展规模时是否与投研能力相匹配，是否关注投资者利益，是否遵循循序渐进原则等。

资料来源：中信证券研究部

3.中性对冲：挑战大于机会

 如果选股Alpha中也包含风格偏离的Beta收益，则市场风格发生突变时，可能带来较大的回撤。较为典型是2014年12月的“大小盘风格突变”导致行业整体出现较大回撤，2021年初“茅指数”回调导致部分管理人出现较大回撤。

超额的压力测试：历史并不简单重复

资料来源：朝阳永续，Wind，中信证券研究部

 2016年之前量化对冲策略主要以基本面多因子模型为主，较少使用交易型策略模型。

 2018年后量化对冲私募产品较多转型量价高频策略以及T0等交易型策略，在较高的市场活跃度中，交易型策略具有明显优势。将市场中性策略私募指数分为2015年6月之前和2017年6月之后两段，分别统计不同市场活跃度（以全市场成交额作为统计标准，从低至高分为10组）下市场中性策略的表现，2017年6月后与市场活跃度呈现显著的正相关，但是2015年6月前相对不显著。

不同市场活跃度分组下市场中性策略私募表现（20170629至20200930）

资料来源：Wind，朝阳永续，中信证券研究部
不同市场活跃度分组下市场中性策略私募表现（20120629至20150612）

资料来源：Wind，朝阳永续，中信证券研究部

三大期指季度的日均年化开仓成本

资料来源：Wind，中信证券研究部。注：数据截至2022年12月30日。

资产性价比指标跟踪

风险偏好（回撤承担和时间期限）

资料来源：Wind，中信证券研究部；注：数据截至2022年12月30日。

对冲成本（基差和仓位损失）

指数性价比

 在利率上行风险的背景下，关注股票多空策略对“固收+”策略的边际替代价值。

	目前国内的股指期货长期存在贴水，每次展仓均会带来一定的损失。使用中证500股指期货对冲的年化基差损耗（或称对冲成本）约5~15%。
基差损耗
仓位损耗	股票市场中性策略产品股票仓位一般在80%左右，剩余资金主要用于用作股指期货保证金和应付赎回。

4.CTA：重视中观、精选微观

CTA各细分策略表现分化，挑战组合策略配置；

量化策略逆市实现正收益，相比主观策略超额显著。

CTA细分策略指数表现

CTA策略指数—基本面策略

CTA策略指数—期限结构策略

CTA策略指数—趋势跟踪策略

资料来源：私募排排网，Wind，中信证券研究部；数据截至2022年12月30日。

CTA策略指数一主观VS量化

CTA细分策略及各自能力圈要求

高频策略

• 小众策略，但对中短周期策略会形成降维打击

• 公募专户不参与，对大多数私募基金也是禁地

中短周期趋势 / 套利 / 多空

• 持仓周期不超过5天，采用量价数据，交易需要快速执行

• 依赖程序化交易系统，有部分公募基金公司可以参与

中长周期趋势

• 持仓周期5天以上的趋势策略，主要采用量价数据

• 对交易系统依赖降低，简单算法交易可基本满足需求

中长周期截面多空

持仓较稳定的多空策略，采用价量、基本面数据进行量化分析

对交易系统依赖低，交易员人工交易也能基本满足需求

基本面量化 / 主观

• 依赖品种的基本面研究，主观或主观+量化相结合的投资策略

• 交易员人工交易

资料来源：博时基金，中信证券研究部

等权/风险平价为例，加入CTA均能改善绩效

	不加入CTA的等权模型	加入CTA的等权模型
累计收益	36.9%	42.0%
年化收益	5.4%	6.1%
年化波动	5.4%	4.8%
最大回撤	-7.8%	-6.4%
夏普比率	1.01	1.26
卡玛比率	0.69	0.95

	不加入CTA的风险平价模型	加入CTA的风险平价模型
累计收益	31.5%	36.1%
年化收益	4.7%	5.3%
年化波动	2.7%	2.7%
最大回撤	-3.8%	-3.2%
夏普比率	1.73	1.98
卡玛比率	1.23	1.68

资料来源：朝阳永续，中信证券研究部；注：1）数据起止时间为2017年\~2022年；2）底层策略分别为股票多头、市场中性、宏观对冲、债券策略、套利策略、CTA策略。

等权/风险平价为例，加入CTA均能改善绩效

低相关性，策略风险对冲

动态管理，定期再平衡

提高资金利用率（但同时也放大杠杆）

资料来源：中信证券研究部

5.策略配置展望

2022年是各类策略回撤的极端年份

策略类型	2022年收益率 (%)
策略类型	平均值中位数	前1/4	后1/4
股票策略	-14.28 -13.44	-4.88	-23.11
主观股票	-15.16 -14.61	-5.63	-24.16
量化股票	-8.51 -7.91	-2.92	-13.30
300指数增强	-12.65 -12.51	-7.98	-18.07
500指数增强	-8.68 -8.70	-4.17	-12.25
1000指数增强	-4.13 -3.75	0.63	-8.28
债券策略	2.70 -0.23	6.02	-2.99
纯债策略	12.94 7.83	15.95	3.84
混债策略	8.23 5.28	13.75	-1.53
市场中性	3.05 3.70	6.80	-0.10
管理期货	4.09 3.07	12.23	-5.23
主观CTA	3.08 1.94	12.81	-8.81
量化CTA	4.26 3.52	11.88	-4.50
宏观策略	-11.94 -12.59	-4.37	-21.19
套利策略	1.94 2.83	7.19	-2.41
多策略	-6.38 -5.11	2.26	-14.88
主观多策略	-7.30 -6.72	1.80	-16.56
量化多策略	-0.33 -0.55	4.02	-4.20
FoF/MoM	-7.29 -6.66	-1.25	-13.45

资料来源：朝阳永续，中信证券研究部

 Alpha的Beta化是难以抵御的“地心引力”、是各类管理人必然面临的“成长的烦恼”。

超额收益中枢下移、胜率降低成趋势；头部量化管理人面临投资边界和策略容量的挑战。

长期机构投资者大体量资金进入，进一步摊薄策略平均的风险调整后收益。

对管理人而言，在长期的路径选择上：

 1）股票策略：量化策略深度融合基本面研究的Alpha。

2）投资能力：布局多资产多策略的投研框架。

 3）策略目标和产品设计：从追求绝对收益到追求合理的风险调整后收益。

对基金投资者而言，多策略分散配置能够抵御策略“成长的烦恼”：

 即使在2021年、主要策略均为正收益的市场环境下，策略持有人盈利比例仅4成；主观股票多头、期货套利类策略以小亏居多，指数增强、期货趋势等策略以“持有期的年化收益率低于30%”居多。

Y 从原理上讲，低相关策略降低组合波动。

 随规模增长，独立于市场环境的“pure alpha”将被显著摊薄，以多策略、多产品分散降低波动，将是理性选择。

样本产品的代表性不足或幸存者偏差；

基金经理或投资团队发生变化；

策略容量不足；

政策变动超预期。

感谢您的信任与支持！

THANK YOU

刘方(首席组合配置分析师)

执业证书编号：S1010513080004

刘笑天(组合配置分析师)

执业证书编号：S1010521070002

赵文荣(量化与配置首席分析师)

执业证书编号：S1010512070002

免责声明

证券研究报告 2023年2月23日

分析师声明

主要负责撰写本研究报告全部或部分内容的分析师在此声明：（i）本研究报告所表述的任何观点均精准地反映了上述每位分析师个人对标的证券和发行人的看法；（ii）该分析师所得报酬的任何组成部分无论是在过去、现在及将来均不会直接或间接地与研究报告所表述的具体建议或观点相联系。

一般性声明

本研究报告由中信证券股份有限公司或其附属机构制作。中信证券股份有限公司及其全球的附属机构、分支机构及联营机构（仅就本研究报告免责条款而言，不含CLSA group of companies），统称为“中信证券”。

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评级说明

投资建议的评级标准		评级	说明
报告中投资建议所涉及的评级分为股票评级和行业评级（另有说明的除外）。评级标准为报告发布日后6到12个月内的相对市场表现，也即：以报告发布日后的6到12个月内的公司股价（或行业指数）相对同期相关证券市场代表性指数的涨跌幅作为基准。其中：A股市场以沪深300指数为基准，新三板市场以三板成指（针对协议转让标的）或三板做市指数（针对做市转让标的）为基准；香港市场以摩根士丹利中国指数为基准；美国市场以纳斯达克综合指数或标普500指数为基准；韩国市场以科斯达克指数或韩国综合股价指数为基准。	股票评级	买入	相对同期相关证券市场代表性指数涨幅20%以上
		增持	相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于5%～20%之间
		持有	相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于-10%～5%之间
		卖出	相对同期相关证券市场代表性指数跌幅10%以上
		强于大市	相对同期相关证券市场代表性指数涨幅10%以上
	行业评级	中性	相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于-10%～10%之间
	行业评级	弱于大市	相对同期相关证券市场代表性指数跌幅10%以上

免责声明

特别声明

在法律许可的情况下，中信证券可能（1）与本研究报告所提到的公司建立或保持顾问、投资银行或证券服务关系，（2）参与或投资本报告所提到的公司的金融交易，及/或持有其证券或其衍生品或进行证券或其衍生品交易，因此，投资者应考虑到中信证券可能存在与本研究报告有潜在利益冲突的风险。本研究报告涉及具体公司的披露信息，请访问https://research.citicsinfo.com/disclosure。

法律主体声明

本研究报告在中华人民共和国（香港、澳门、台湾除外）由中信证券股份有限公司（受中国证券监督管理委员会监管，经营证券业务许可证编号：Z20374000）分发。本研究报告由下列机构代表中信证券在相应地区分发：在中国香港由CLSA Limited（于中国香港注册成立的有限公司）分发；在中国台湾由CL Securities Taiwan Co., Ltd.分发；在澳大利亚由CLSA Australia Pty Ltd.（商业编号：53 139 992 331/金融服务牌照编号：350159）分发；在美国由CLSA（CLSA Americas, LLC除外）分发；在新加坡由CLSA Singapore Pte Ltd.（公司注册编号：198703750W）分发；在欧洲经济区由CLSA Europe BV分发；在英国由CLSA （UK）分发；在印度由CLSA India Private Limited分发（地址：8/F, Dalamal House, Nariman Point, Mumbai 400021；电话：+91-22-66505050；传真：+91-22-22840271；公司识别号：U67120MH1994PLC083118）；在印度尼西亚由PT CLSA Sekuritas Indonesia分发；在日本由CLSA Securities Japan Co., Ltd.分发；在韩国由CLSA Securities Korea Ltd.分发；在马来西亚由CLSASecurities Malaysia Sdn Bhd分发；在菲律宾由CLSA Philippines Inc.（菲律宾证券交易所及证券投资者保护基金会员）分发；在泰国由CLSA Securities (Thailand) Limited分发。

针对不同司法管辖区的声明

中国大陆：根据中国证券监督管理委员会核发的经营证券业务许可，中信证券股份有限公司的经营范围包括证券投资咨询业务。

中国香港：本研究报告由CLSA Limited分发。本研究报告在香港仅分发给专业投资者（《证券及期货条例》（香港法例第571 章）及其下颁布的任何规则界定的），不得分发给零售投资者。就分析或报告引起的或与分析或报告有关的任何事宜，CLSA客户应联系CLSA Limited的罗鼎，电话：+852 2600 7233。

美国：本研究报告由中信证券制作。本研究报告在美国由CLSA（CLSA Americas, LLC除外）仅向符合美国《1934年证券交易法》下15a-6规则界定且CLSA Americas, LLC提供服务的“主要美国机构投资者”分发。对身在美国的任何人士发送本研究报告将不被视为对本报告中所评论的证券进行交易的建议或对本报告中所述任何观点的背书。任何从中信证券与CLSA获得本研究报告的接收者如果希望在美国交易本报告中提及的任何证券应当联系CLSA Americas, LLC（在美国证券交易委员会注册的经纪交易商），以及CLSA 的附属公司。

新加坡：本研究报告在新加坡由CLSA Singapore Pte Ltd.，仅向（新加坡《财务顾问规例》界定的）“机构投资者、认可投资者及专业投资者”分发。就分析或报告引起的或与分析或报告有关的任何事宜，新加坡的报告收件人应联系CLSA Singapore Pte Ltd，地址：80 Raffles Place, #18-01, UOB Plaza 1, Singapore 048624，电话：+65 6416 7888。因您作为机构投资者、认可投资者或专业投资者的身份，就CLSA Singapore Pte Ltd.可能向您提供的任何财务顾问服务，CLSA Singapore Pte Ltd豁免遵守《财务顾问法》（第110章）、《财务顾问规例》以及其下的相关通知和指引（CLSA业务条款的新加坡附件中证券交易服务C部分所披露）的某些要求。MCI（P）085/11/2021。

加拿大：本研究报告由中信证券制作。对身在加拿大的任何人士发送本研究报告将不被视为对本报告中所评论的证券进行交易的建议或对本报告中所载任何观点的背书。

英国：本研究报告归属于营销文件，其不是按照旨在提升研究报告独立性的法律要件而撰写，亦不受任何禁止在投资研究报告发布前进行交易的限制。本研究报告在英国由CLSA （UK）分发，且针对由相应本地监管规定所界定的在投资方面具有专业经验的人士。
涉及到的任何投资活动仅针对此类人士。若您不具备投资的专业经验，请勿依赖本研究报告。

欧洲经济区：本研究报告由荷兰金融市场管理局授权并管理的CLSA Europe BV 分发。

澳大利亚：CLSA Australia Pty Ltd (“CAPL”) (商业编号：53 139 992 331/金融服务牌照编号：350159) 受澳大利亚证券与投资委员会监管，且为澳大利亚证券交易所及CHI-X的市场参与主体。本研究报告在澳大利亚由CAPL仅向“批发客户”发布及分发。本研究报告未考虑收件人的具体投资目标、财务状况或特定需求。未经CAPL事先书面同意，本研究报告的收件人不得将其分发给任何第三方。本段所称的“批发客户”适用于《公司法（2001）》第761G条的规定。CAPL研究覆盖范围包括研究部门管理层不时认为与投资者相关的ASX All Ordinaries 指数成分股、离岸市场上市证券、未上市发行人及投资产品。CAPL寻求覆盖各个行业中与其国内及国际投资者相关的公司。

印度：CLSA India Private Limited，成立于 1994 年 11 月，为全球机构投资者、养老基金和企业提供股票经纪服务（印度证券交易委员会注册编号：INZ000001735）、研究服务（印度证券交易委员会注册编号：INH000001113）和商人银行服务（印度证券交易委员会注册编号：INM000010619）。CLSA 及其关联方可能持有标的公司的债务。此外，CLSA及其关联方在过去 12 个月内可能已从标的公司收取了非投资银行服务和/或非证券相关服务的报酬。如需了解CLSA India“关联方”的更多详情，请联系Compliance-India@clsa.com。

未经中信证券事先书面授权，任何人不得以任何目的复制、发送或销售本报告。

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量化基金专题研究系列之十八配置视角下的量化基金

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量化基金专题研究系列

CONTENTS目录

1.行业发展：大浪淘沙、迭代突围

市场中性策略(ALPHA)

指数增强(ALPHA+BETA)

量化选股(ALPHA+SMART BETA)

套利策略（ETF、期现、TD等）

CTA策略

HOHF/量化多策略

2.指数增强：多元Alpha、多维性价比

中证500指数增强：私募基金超额和公募基金超额对比

3.中性对冲：挑战大于机会

4.CTA：重视中观、 精选微观

CTA细分策略指数表现

CTA细分策略及各自能力圈要求

中长周期趋势

中长周期截面多空

基本面量化 / 主观

等权/风险平价为例，加入CTA均能改善绩效

等权/风险平价为例，加入CTA均能改善绩效

5.策略配置展望

 Alpha的Beta化是难以抵御的“地心引力”、是各类管理人必然面临的“成长的烦恼”。

对管理人而言，在长期的路径选择上：

对基金投资者而言，多策略分散配置能够抵御策略“成长的烦恼”：

感谢您的信任与支持！

THANK YOU

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评级说明

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法律主体声明

针对不同司法管辖区的声明

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4.CTA：重视中观、精选微观

量化基金专题研究之十八：配置视角下的量化基金-20230223-中信证券-38页