投资要点
　　2022年不经意间溜走，2023年已悄然而至。兴证金工开启年度复盘&展望系列，一方面我们对于2022年进行整体盘点（包括兴证金工团队构建的策略），另一方面我们对2023年进行展望，本文是指数增强篇。
　　截至2022年12月30日，国内成立时间超过1年零3个月（考虑3个月建仓期）的公募量化指数增强基金共有135只，总规模达1344.97亿元；2022年全年新发指数增强基金共计44只，发行总规模为172.12亿元：
　　沪深300指数增强基金中超额收益表现最好的前三只基金为，万家沪深300指数增强、兴全沪深300指数增强、鹏华沪深300指数增强，超额收益均在5.97%以上。
　　中证500指数增强基金中超额收益表现最好的前三只基金为，华夏中证500指数增强、华夏中证500指数智选、万家中证500指数增强，超额收益均在8.82%以上。另外，鹏华中证500指数增强A的超额收益达到10.72%，表现亮眼。
　　中证1000指数增强基金中超额收益表现最好的前三只基金为，万家中证1000指数增强A、建信中证1000指数增强A、招商中证1000指数增强A，超额收益均在7.48%以上。
　　我们基于半年报的全部持仓对以上表现优异的部分基金进行了归因分析。
　　兴证定量沪深300与中证500增强策略2022年表现回顾：
　　沪深300增强在2022年实现了-10.95%的绝对收益和13.52%的相对收益，年化跟踪误差为4.63%，在全年有11个月实现了正超额收益。
　　中证500增强在2022年实现了-6.48%的绝对收益和16.18%的相对收益，年化跟踪误差为6.51%，在全年有9个月实现了正超额收益。
　　兴证定量沪深300与中证500增强策略2022年表现归因分析：
　　从Brinson归因看，沪深300与中证500增强策略的超额收益来源均为行业内选股，分别贡献了9.45%、15.7%。
　　从Barra归因看，不能被风格因子解释的残差部分分别为两个策略贡献9.55%和4.66%。
　　市场风格回顾与展望
　　2022年风格复盘：在开年到4月底的市场调整中，价值风格的沪深300表现更强，但随着市场4月底以来的反弹，更具成长性的中证500和中证1000表现更强；临近年末，“二十条”、“新十条”的发布改变经济发展预期，更能代表宏观经济复苏的沪深300明显跑赢中证500和中证1000。
　　2023年以中证500、中证1000为代表的成长与中小盘风格或相对占优：展望2023，从技术面、流动性、股市反弹期的角度，我们认为成长风格相对占优的概率更大；而从流动性、政策倾向、资金流的角度，我们认为中小盘风格或表现更强，因此我们认为以中证500、中证1000为代表的成长与中小盘风格资产在2023年或将表现更强。
　　风险提示：本报告结果基于历史数据统计，在未来市场环境变化时具有失效风险。

研究报告全文：定量研证券研究报告究分析师title郑兆磊zhengzhaoleixyzqcomcnS0190520080006兴证金工年度复盘展望二量化指数沈鸿增强篇shenhongxyzqcomcnS0190521120001专createTime12023年1月6日题报报告关键点投资要点告本文旨在对公募量化指增产品2022年不经意间溜走2023年已悄然而至兴证金工开启年度复盘展望系进行业绩回顾总结结合我们兴列一方面我们对于2022年进行整体盘点包括兴证金工团队构建的策略证金工的中低频指增模型对量另一方面我们对2023年进行展望本文是指数增强篇化指增产品全年业绩进行复盘截至2022年12月30日国内成立时间超过1年零3个月考虑3个月建仓期的最后对2023年指数选择进行展公募量化指数增强基金共有135只总规模达134497亿元2022年全年新发指数增望供投资者参考强基金共计44只发行总规模为17212亿元沪深300指数增强基金中超额收益表现最好的前三只基金为万家沪深300指数增强兴全沪深300指数增强鹏华沪深300指数增强超额收益均在597relatedReport以上中证500指数增强基金中超额收益表现最好的前三只基金为华夏中证500指数增强华夏中证500指数智选万家中证500指数增强超额收益均在882以上另外鹏华中证500指数增强A的超额收益达到1072表现亮眼中证1000指数增强基金中超额收益表现最好的前三只基金为万家中证1000指数增强A建信中证1000指数增强A招商中证1000指数增强A超额收益均在748以上我们基于半年报的全部持仓对以上表现优异的部分基金进行了归因分析兴证定量沪深300与中证500增强策略2022年表现回顾沪深300增强在2022年实现了-1095的绝对收益和1352的相对收益年化跟踪误差为463在全年有11个月实现了正超额收益中证500增强在2022年实现了-648的绝对收益和1618的相对收益年化跟踪误差为651在全年有9个月实现了正超额收益兴证定量沪深300与中证500增强策略2022年表现归因分析从Brinson归因看沪深300与中证500增强策略的超额收益来源均为行业内选股分别贡献了945157从Barra归因看不能被风格因子解释的残差部分分别为两个策略贡献955和466市场风格回顾与展望2022年风格复盘在开年到4月底的市场调整中价值风格的沪深300表现更强但随着市场4月底以来的反弹更具成长性的中证500和中证1000表现更强临近年末二十条新十条的发布改变经济发展预期更能代表宏观经济复苏的沪深300明显跑赢中证500和中证10002023年以中证500中证1000为代表的成长与中小盘风格或相对占优展望2023从技术面流动性股市反弹期的角度我们认为成长风格相对占优的概率更大而从流动性政策倾向资金流的角度我们认为中小盘风格或表现更强因此我们认为以中证500中证1000为代表的成长与中小盘风格资产在2023年或将表现更强风险提示本报告结果基于历史数据统计在未来市场环境变化时具有失效风险请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明定量研究专题报告目录1引言-4-11公募量化沪深300指数增强基金表现-5-12公募量化中证500指数增强基金表现-7-13公募量化中证1000指数增强基金表现-9-14其他指数增强基金表现-10-2绩优公募指数增强产品业绩归因-11-21绩优沪深300指数增强产品业绩归因-11-22绩优中证500指数增强产品业绩归因-12-23绩优中证1000指数增强产品业绩归因-13-3兴证定量指增策略介绍与2022年表现回顾-15-31300和500策略研发介绍-15-32兴证定量沪深300指数增强策略-16-33兴证定量中证500指数增强策略-17-4兴证定量指增策略表现归因-17-41兴证定量沪深300指增策略业绩Brinson归因-17-42兴证定量沪深300指增策略业绩Barra归因-19-43兴证定量中证500指增策略业绩Brinson归因-21-44兴证定量中证500指增策略业绩Barra归因-22-5风格复盘与展望-23-512022年风格表现复盘-23-52展望2023更看好以中证500中证1000为代表的成长类中小盘资产-24-请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明-2-定量研究专题报告图目录图12022年度各类公募量化指增产品表现-5-图22022年公募量化沪深300指数增强基金每月表现-6-图32015年至2022年公募量化沪深300指数增强基金每月表现-7-图4公募量化中证500指数增强基金每月表现-8-图52015年至2022年公募量化沪深500指数增强基金每月表现-8-图6公募量化中证1000指数增强基金每月表现-9-图7今年成立的中证1000指数增强基金每月表现剔除3个月建仓期-10-图8Barra十大风格因子2022年二季度纯因子收益率-11-图9万家沪深300指数增强A二季度Brinson归因-12-图10兴全沪深300指数增强A二季度Brinson归因-12-图11万家沪深300指数增强A二季度Barra归因-12-图12兴全沪深300指数增强A二季度Barra归因-12-图13华夏中证500指数增强A二季度Brinson归因-13-图14万家中证500指数增强A二季度Brinson归因-13-图15华夏中证500指数增强A二季度Barra归因-13-图16万家中证500指数增强A二季度Barra归因-13-图17万家中证1000指数增强A二季度Brinson归因-14-图18建信中证1000指数增强A二季度Brinson归因-14-图19万家中证1000指数增强A二季度Barra归因-14-图20建信中证1000指数增强A二季度Barra归因-14-图21兴证定量沪深300增强策略2022年净值表现-16-图22兴证定量沪深300增强月度表现-16-图23兴证定量中证500增强策略2022年净值表现-17-图24兴证定量中证500增强策略月度表现-17-图25沪深300增强策略2022年超额收益Brinson归因-19-图26Barra十大风格因子2022年纯因子净值走势-19-图27兴证定量沪深300增强策略相对基准Barra暴露情况-20-图28兴证定量沪深300增强策略2022年Barra归因分析-20-图29中证500增强策略2022年超额收益Brinson归因-22-图30兴证定量中证500增强策略相对基准Barra暴露情况-22-图31兴证定量中证500增强策略2022年Barra归因分析-23-图32风格指数2022年表现风格指数相对Wind全A-23-图33各大宽基指数2022年表现指数相对Wind全A-24-表目录表1公募量化沪深300指数增强基金Top10-5-表2公募量化中证500指数增强基金Top10-7-表3公募量化中证1000指数增强基金Top10-9-表4其他类指数增强基金Top10-10-表5沪深300增强策略2022年超额收益Brinson归因行业配置贡献-18-表6沪深300增强策略2022年超额收益Brinson归因行业内选股贡献-18-表7中证500增强策略2022年超额收益Brinson归因行业配置贡献-21-表8中证500增强策略2022年超额收益Brinson归因行业内选股贡献-21-请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明-3-定量研究专题报告报告正文1引言2022年不经意间溜走2023年已悄然而至2022年金融市场发生了什么变化留下那些痕迹又有怎样的激荡针对于此兴证金工开启年度复盘展望系列一方面我们对于2022年进行整体盘点包括兴证金工团队构建的策略另一方面我们对2023年进行展望该系列共计分成资产配置系列量化指数增强系列量化赛道增强系列FOF系列ESG系列本文是量化指数增强篇截至2022年12月30日全市场成立时间超过1年零3个月考虑3个月建仓期的公募量化指数增强基金共有135只口径来自Wind并结合团队基金跟踪经验进行补充规模达1344971亿元2022年全年新发指数增强基金共计44只发行总规模为17212亿元其中沪深300指数增强新发基金共有7只发行规模共计1868亿元中证500指数增强新发基金共有8只发行规模共计2686亿元中证1000指数增强新发基金共有13只发行规模共计7099亿元其他指数增强新发基金共有16只发行规模共计5559亿元中证1000指数增强的密集发行是2022年量化的一个特点和趋势各类指数增强基金在2022年表现亮眼7111的基金录得正超额收益其中沪深300指数增强基金共计50只超额为正的比例为6400中证500指数增强基金共计45只超额为正的比例为7778中证1000指数增强基金共计5只超额为正的比例为100其他类指数增强基金共计35只超额为正的比例为68571规模数据截止至2022年9月30日请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明-4-定量研究专题报告图12022年度各类公募量化指增产品表现8046704460425040403830362010340032沪深300中证500中证1000其他指数超额收益中数跟踪误差中数资料来源Wind兴业证券经济与金融研究院整理数据日期自2022年1月1日至2022年12月30日11公募量化沪深300指数增强基金表现以沪深300为基准的公募量化指增基金中前五只分别为万家沪深300指数增强A兴全沪深300指数增强A鹏华沪深300指数增强富荣沪深300增强A华泰柏瑞量化优选2022年获得超额收益分别为796658597573433表1公募量化沪深300指数增强基金Top10基金代码基金简称现任基金经理基金规模超额收益跟踪误差信息比亿元002670OF万家沪深300指数增强A乔亮3123796517154163407OF兴全沪深300指数增强A申庆4388658587112005870OF鹏华沪深300指数增强苏俊杰1051597445134004788OF富荣沪深300增强A郎骋成1954573375153000877OF华泰柏瑞量化优选盛豪雷文渊663433571076008238OF中泰沪深300指数增强A邹巍李玉刚258429196219050002OF博时裕富沪深300A桂征辉杨振建5457407283144012206OF中泰沪深300指数量化优选A邹巍李玉刚092382218175请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明-5-定量研究专题报告005530OF汇添富沪深300指数增强A吴振翔许一尊682377357106001074OF华泰柏瑞量化驱动A盛豪孔令烨336368494074资料来源Wind兴业证券经济与金融研究院整理整体来说沪深300指数增强基金在2022年5月到10月表现较优异超额收益中数均为正6月超额收益中数最高达到12711月和12月表现较为一般11月的超额收益中数最低为-125其实从历史来看沪深300增强呈现较为明显的月度效应通过观察2015年以来沪深300指数增强基金每月的超额收益中数可以发现沪深300指数增强基金在每年的6月和7月表现均较为优异而四季度尤其是10月和11月的表现普遍较为一般超额收益中数大多为负图22022年公募量化沪深300指数增强基金每月表现1551405302-05-11-150超额中数跟踪误差中数资料来源Wind兴业证券经济与金融研究院整理请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明-6-定量研究专题报告图32015年至2022年公募量化沪深300指数增强基金每月表现中数资料来源Wind兴业证券经济与金融研究院整理12公募量化中证500指数增强基金表现跟踪中证500指数的2022年表现最好的前十只指数增强基金中前五只分别为华夏中证500指数增强A华夏中证500指数智选A万家中证500指数增强A华泰柏瑞量化智慧A招商中证500指数增强A2022年获得超额收益分别为889886882497481值得注意的是鹏华中证500指数增强A在2022年1月11日成立因此未在下表进行排名但其成立至2022年12月31日区间收益率达-679相对业绩比较基准超额收益达到1072表现十分亮眼表2公募量化中证500指数增强基金Top10基金代码基金简称现任基金经理基金规模超额收益跟踪误差信息比亿元007994OF华夏中证500指数增强A张弘弢孙蒙2483889413215013233OF华夏中证500指数智选A孙蒙2498886414214006729OF万家中证500指数增强A乔亮409882398222001244OF华泰柏瑞量化智慧A笪篁328497444112004192OF招商中证500指数增强A王平邓童111481341141013639OF光大保德信中证500指数增强A翟云飞389467619075460009OF华泰柏瑞量化先行A田汉卿盛豪447460482095005607OF华宝中证500指数增强A庄皓亮喻银尤043445538083请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明-7-定量研究专题报告007943OF富安达中证500指数增强纪青023404522077012080OF易方达中证500量化增强A官泽帆黄健生530380385099资料来源Wind兴业证券经济与金融研究院整理整体来说中证500指数增强基金在2022年前9个月表现较强超额收益中数大多为正6月超额收益中数最高达到16510月和11月超额表现则较为一般超额收益中数均为负数10月超额收益中数最低为-165与300增强一致中证500增强亦呈现一定的月度效应通过观察2015年以来中证500指数增强基金每月的超额收益中数可以发现除了2015年以外每年的1月6月和7月基金表现均较为优异而11月的表现均较为一般超额收益中数大多为负图4公募量化中证500指数增强基金每月表现26155140503-052-11-15-20超额中数跟踪误差中数资料来源Wind聚源兴业证券经济与金融研究院整理图52015年至2022年公募量化中证500指数增强基金每月表现资料来源Wind兴业证券经济与金融研究院整理请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明-8-定量研究专题报告13公募量化中证1000指数增强基金表现跟踪中证1000指数的共有5只指数增强基金分别为万家中证1000指数增强A建信中证1000指数增强A招商中证1000指数增强A富国中证1000指数增强A创金合信中证1000增强A2022年获得超额收益分别为1179774748609419表3公募量化中证1000指数增强基金Top5基金代码基金简称现任基金经理基金规模超额收益跟踪误差信息比亿元005313OF万家中证1000指数增强A乔亮2753117941570284006165OF建信中证1000指数增强A叶乐天赵云煜59477443977176004194OF招商中证1000指数增强A王平蔡振26574840472185161039OF富国中证1000指数增强A徐幼华方旻王339460934958174保合003646OF创金合信中证1000增强A董梁孙悦10341949757084资料来源Wind兴业证券经济与金融研究院整理整体来说中证1000指数增强基金在2022年前8个月表现较强超额收益中数大多为正6月超额收益中数最高达到3029月至11月超额表现则较为一般超额收益中数均为负数图6公募量化中证1000指数增强基金每月表现356352524153105201-05-10超额中数跟踪误差中数资料来源Wind聚源兴业证券经济与金融研究院整理请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明-9-定量研究专题报告另外开篇提及中证1000指数增强基金今年呈现密集发行态势因此我们也统计了今年成立的中证1000指数增强基金自三个月建仓期后每月的业绩表现情况可以看出中证1000指数增强基金的超额收益在6月表现最佳而11月基金的超额收益表现最差与存量的中证1000指数增强基金表现较为一致图7今年成立的中证1000指数增强基金每月表现剔除3个月建仓期43210-1-2超额中数资料来源Wind聚源兴业证券经济与金融研究院整理注自基金成立满三个月建仓期后开始统计14其他指数增强基金表现跟踪其他类指数的2022年表现最好的前五只分别为浙商港股通中华预期高股息指数增强A财通中证香港红利A富国MSCI中国A股国际通增强西部利得国企红利指数增强A招商中证500等权重指数增强A2022年获得超额收益分别为1265902765729710表4其他类指数增强基金Top10基金代码基金简称现任基金经理基金规模超额收益跟踪误差信息比亿元007178OF浙商港股通中华预期高股息指数贾腾69912651888067增强A006658OF财通中证香港红利A顾弘原017902842107006034OF富国MSCI中国A股国际通增强徐幼华方旻200765792097501059OF西部利得国企红利指数增强A盛丰衍陈元骅754729485150009726OF招商中证500等权重指数增强A王平王岩379710440161011832OF西部利得中证人工智能A盛丰衍陈蒙173547632086005055OF华泰柏瑞量化阿尔法A田汉卿盛豪199437580075请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明-10-定量研究专题报告009981OF万家创业板指数增强A乔亮163421596071161715OF招商中证大宗商品侯昊邓童176326147222010202OF天弘中证科技100指数增强A刘笑明255307281109资料来源Wind兴业证券经济与金融研究院整理2绩优公募指数增强产品业绩归因在本章中我们通过Barra归因和Brinson归因的方法对以上部分绩优基金进行收益的分解由于可获得的持仓仅限中报和年报频率较低难以对全年进行系统的归因分解因此我们仅将中报即0630的持仓用于归因分析假设这部分持仓在二季度4月5月6月保持不变一般而言增强产品的换手相对较低因而作此假设据此对各基金的二季度业绩进行Barra归因和Brinson归因在进行Barra归因分析之前我们首先对Barra风格因子2022年二季度的综合表现进行简单介绍在二季度风格因子表现比较明显的是流动性因子低流行性有明显溢价非线性市值因子中盘股表现较差动量因子高动量相对占优BP因子和EarningsYield因子低估值表现更好此外小市值与高Beta股票表现更优图8Barra十大风格因子2022年二季度纯因子收益率资料来源Wind聚源兴业证券经济与金融研究院整理21绩优沪深300指数增强产品业绩归因在本章中我们对2022年超额排名前2的万家沪深300指数增强A与兴全沪深300指数增强A进行分析请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明-11-定量研究专题报告从Brinson归因可以看到万家沪深300指数增强超额收益主要来自于行业内选股行业配置收益影响较小但都为正对兴全沪深300指数增强而言行业配置收益在4月贡献较为明显当月消费者服务与电力设备及新能源在行业配置层面为基金贡献较为明显的超额图9万家沪深300指数增强A二季度Brinson归图10兴全沪深300指数增强A二季度Brinson归因因资料来源Wind兴业证券经济与金融研究院整理资料来源Wind兴业证券经济与金融研究院整理从Barra分析看万家与兴全的沪深300增强在二季度的主要超额都来自于代表独立于风格因子的残差而在风格因子中Size因子对万家沪深300指数增强有较为明显的负贡献Size和Beta因子对兴全沪深300指数增强有明显的负贡献流动性因子则有明显的正贡献图11万家沪深300指数增强A二季度Barra归因图12兴全沪深300指数增强A二季度Barra归因资料来源Wind兴业证券经济与金融研究院整理资料来源Wind兴业证券经济与金融研究院整理22绩优中证500指数增强产品业绩归因在本章中我们对2022年超额排名第一和第三的华夏中证500指数增强A与万家中证500指数增强A进行分析第二名也为华夏基金产品可能同质性较强因此本章分析第一名和第三名请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明-12-定量研究专题报告从Brinson归因可以看到两只产品主要的超额来源均为行业内选股行业配置对两只产品的贡献均明显弱于行业内选股万家中证500指数增强在二季度的三个月内选股收益较为稳定均超过05图13华夏中证500指数增强A二季度Brinson归图14万家中证500指数增强A二季度Brinson归因因资料来源Wind兴业证券经济与金融研究院整理资料来源Wind兴业证券经济与金融研究院整理从Barra分析看华夏中证500指数增强在二季度的超额可能来自低流动性低波动率个股的超配但同时市值因子也对其贡献了一定的负超额对万家中证500指数增强而言风格因子贡献较少仅BP因子和波动率因子有一定贡献但二者几乎抵消图15华夏中证500指数增强A二季度Barra归因图16万家中证500指数增强A二季度Barra归因资料来源Wind兴业证券经济与金融研究院整理资料来源Wind兴业证券经济与金融研究院整理23绩优中证1000指数增强产品业绩归因在本章中我们对2022年超额排名前二的万家中证1000指数增强A与建信中证1000指数增强A进行分析从Brinson归因可以看到行业配置对两只中证1000增强产品均贡献较为明请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明-13-定量研究专题报告显这一点与前面的沪深300与中证500有明显差异细分看分月的表现对两只产品而言四月份行业配置贡献均为负而五六月份的行业配置贡献均为正因此二者可能都对5月和6月反弹明显的行业进行了持续超配图17万家中证1000指数增强A二季度Brinson归图18建信中证1000指数增强A二季度Brinson归因因资料来源Wind兴业证券经济与金融研究院整理资料来源Wind兴业证券经济与金融研究院整理从Barra分析看万家与建信的中证1000增强在二季度的主要超额都来自于代表独立于风格因子的残差在风格因子中Beta因子对万家中证1000指数增强有较为明显的负贡献流动性因子对其有明显的正贡献超配低流动性个股对建信中证1000指数增强而言各风格因子的贡献相较残差均不够显著图19万家中证1000指数增强A二季度Barra归图20建信中证1000指数增强A二季度Barra归因因资料来源Wind兴业证券经济与金融研究院整理资料来源Wind兴业证券经济与金融研究院整理请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明-14-定量研究专题报告3兴证定量指增策略介绍与2022年表现回顾31300和500策略研发介绍指数增强体系的搭建是一个庞大复杂的工程但总体而言分成两步Alpha因子的构建增强体系的设置增强体系暂且不表如果聚焦Alpha因子构建层面我们对其中关键思路和结论进行简单的总结Alpha因子构建的核心在于1如何从初始因子池中选取一定比例的因子作为潜在Alpha来源2如何对这些因子进行合成根据最终选择因子与因子权重的变与不变我们将模型分成静态模型和动态模型两种形态大体如下1极致静态模型某种意义上因子和权重均不变是最极致的静态模型体现这种模型通过大量的历史回测再结合对市场的整体定性演绎确定了最终的配比2相对静态模型这种模型一般通过大量的回测研究确定最终入选的因子但因子的权重会动态变化比如我们可以选择10个因子作为基础然后动态回望过去一年将12个月的样本拼接到一起计算每个因子的ICIR然后利用ICIR进行加权3动态模型与静态模型相对应的是动态模型动态模型认为风格会外延未来会重现从底层所有因子库中允许适度干预严格基于因子过去一段时间的表现以确定选择因子及权重仍然以ICIR加权为例每个月底我们回望过去一年从底层100因子库中选择10个ICIR最高的因子每个因子过去一年的月度ICIR作为因子池并利用ICIR进行配权相对来讲静态模型在于存在窥探未来的嫌疑同时模型样本外泛化能力存疑而动态模型需要解决的问题是参数的确定以避免过拟合嫌疑模型孰优孰劣没有统一定论最重要的是结合自己的能力圈构建能用于实战的模型是检验模型好坏的唯一标准比如近年来在静态模型极致静态相对静态中引入风格和行业轮动引入定性判断亦是一种调整和改进而从我们兴证金工团队的角度而言我们更聚焦于动态模型的研究我们兴证金工的500增强和300增强均是这种思想的产物500增强的具体构建思路参见2019年6月份外发报告基于集成学习算法的量化选股模型研究但与500增强不同的是针对于300增强我们做了很多自适应的调整和研发由于沪深300的特殊性在构建沪深300增强策略时我们经常需要拓展股票池进行训练拓展的方式主要有两种时序拓展截面拓展以截面拓展为例我们鲜少仅仅在沪深300内进行训练而经常会放大到中证800或者更广的股票池进行训练以得到更加稳健的复合因子但这种拓展会带来训练噪请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明-15-定量研究专题报告音正是在这种思想指导下我们完成了300增强的体系搭建在构建完Alpha因子后我们设置增强约束条件具体如下沪深300指数增强约束偏离约束个股权重偏离2行业偏离2市值偏离2Barra的Beta约束偏离2成分股占比80中证500指数增强约束偏离约束个股权重偏离1行业偏离3市值偏离0132兴证定量沪深300指数增强策略策略在2022年实现了-1095的绝对收益和1352的相对收益年化跟踪误差为463在全年有11个月实现了正超额收益图21兴证定量沪深300增强策略2022年净值表现151050-5-10-15-20-25-30-35计超额收益净值计收益基准计收益资料来源Wind聚源兴业证券经济与金融研究院整理图22兴证定量沪深300增强月度表现资料来源Wind聚源兴业证券经济与金融研究院整理请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明-16-定量研究专题报告33兴证定量中证500指数增强策略策略在2022年实现了-648的绝对收益和1618的相对收益年化跟踪误差为651在全年有9个月实现了正超额收益图23兴证定量中证500增强策略2022年净值表现20151050-5-10-15-20-25-30-35计超额收益净值计收益基准计收益资料来源Wind聚源兴业证券经济与金融研究院整理图24兴证定量中证500增强策略月度表现410398271605-143-22-31-40月超额收益月跟踪误差资料来源Wind聚源兴业证券经济与金融研究院整理4兴证定量指增策略表现归因41兴证定量沪深300指增策略业绩Brinson归因我们通过Brinson归因的方法将组合每月的超额收益进行分解分为行业配置贡献与行业内选股贡献两部分以下为他们的分月表现请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明-17-定量研究专题报告表5沪深300增强策略2022年超额收益Brinson归因行业配置贡献1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月石油石化012014-005003022-024008004006-009001-009煤炭-005025042-009016-014000033-002-012-006-009有色金属002-023011-012-006003-002003-007-002000013电力及公用事业000-011000-018-008025-021-011002-001-006-004钢铁-001-005003-005002003-001-007000-001007002基础化工000-002-011002009009002-004-001004001004建筑024-001015033019-023005001-001005005-004建材-001006-007008-002-002014-007004005-017003轻工制造001001000-001-001-002003-001000003-003-003机械001002009010000-002005-003005-020-009002电力设备及新能源-004000001-001002019007-012009-012018-007国防军工-022004002009006001017-001000013026008汽车-009000-008006033005011-015-010005000-010商贸零售002000019000001003000000001000000000消费者服务-003000-008012006029-006002-007010-011014家电000-002011-014-001-001-003000001-016-011001纺织服装000000000000000000000000000000000000医药017-005-012012000-008000000003-016010001食品饮料-004-005-003023-003008-005004010-034008021农林牧渔-015004-016008007002-025001-002007-006008银行-004001009002011012001-002-010005010000非银行金融-002-005000-008-004-001000007-002003013000房地产008-002-030-006028-002004-009-019030-038018交通运输-003000003-010-004-006002-002002006001002电子005-001016007002015-001-003-011-017002-004通信004-002-005001-006-002-001001-005010010002计算机-007013-004-003-001002002002-009-008000001传媒011004000003000008002002003-010-008-005综合000000000000000000000000000000000000综合金融000000000000000000000000000015000000行业配置贡献009010032050127056018-019-041-035-004043资料来源Wind聚源兴业证券经济与金融研究院整理表6沪深300增强策略2022年超额收益Brinson归因行业内选股贡献1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月石油石化005013030-007-031-004007010017020-001-007煤炭000031002000001000-004-007000-016010-002有色金属027049015035006-028061-032020002-020009电力及公用事业000000000000000000000000-006019019001钢铁000000000014-007000000005000000-004000基础化工003017-004-027-006-002-015002-013002007-017建筑006000003010000013000007000-003014-002建材000000000008004000000-010000000000000轻工制造000000000000000000000000000000000000机械-006023005-006006007003012-003-007022-015电力设备及新能源038-003046-041-068-022020084-031-014016015国防军工026005000000-005000-014-004-010-014000000汽车-013011025022032007066014005007-017-002商贸零售011000-013000000000000000000000000000消费者服务000000022-008000013001000000000000-021家电007-010-002-003-011-012026009-011-010003015纺织服装000000000000000000000000000000000000医药059027-042000002-050-010-001001-015-009035食品饮料010-017-004016012012009-002013000031002农林牧渔000000000000000000000000005000002-008银行-003-009000-034025-009053-004028-007065-009非银行金融011009041021-008033020026026-046090026房地产000-006000-002001000000000000002000000交通运输011021017-005008-034-003001006-006-001-026电子-054062038-034-063043054008014005-063006通信000000015000023-020000010002-003018000计算机002-016049015009002-004-005-019-061001006传媒000000001-007000000000001000035000000综合000000000000000000000000000000000000综合金融000000000000000000000000000-013000000行业内选股贡献141209245-031-071-049268123043-123184006资料来源Wind聚源兴业证券经济与金融研究院整理从全年来说行业内选股贡献了主要的超额收益全年的行业内选股贡献达到945相比之下行业配置贡献计为247行业配置正贡献与行业内选股正贡献的月份均为8个月同时二者有一定的分散作用因此全年12个月中沪深300增强策略有11个月的超额均为正请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明-18-定量研究专题报告图25沪深300增强策略2022年超额收益Brinson归因资料来源Wind聚源兴业证券经济与金融研究院整理42兴证定量沪深300指增策略业绩Barra归因我们通过Barra归因的方法将组合每月的超额收益进行分解为10个风格因子贡献部分与残差部分在进行归因分析之前我们首先对Barra风格因子2022年表现进行简单介绍图26Barra十大风格因子2022年纯因子净值走势资料来源Wind聚源兴业证券经济与金融研究院整理负向因子方面流动性因子依然比较有效流动性差的股票依然有明显溢价波动率因子和非线性市值因子有明显的负收益说明全年低波动股票走强中盘股走弱正向因子方面表现最为突出的是Beta和BP因子说明全年角度看Beta高低估值的股票相对表现更好请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明-19-定量研究专题报告图27兴证定量沪深300增强策略相对基准Barra暴露情况资料来源Wind聚源兴业证券经济与金融研究院整理从Barra因子的每月相对暴露来看沪深300增强策略在Size和Beta因子上控制严格组合在2022年相对基准整体呈现高动量低波动低估值低流动性的特点图28兴证定量沪深300增强策略2022年Barra归因分析资料来源Wind聚源兴业证券经济与金融研究院整理从Barra归因的结果上看1352的总超额中残差部分达到955说明策略主要的收益来自于未被风格因子解释的alpha部分在因子层面相对基准的低估值低波动和低流动性都取得了不错的超额贡献低流动性贡献的超额达214此外由于相对基准超配中盘股所以非线性市值因子贡献了近1的负超额请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明-20-