中银金工团队全面且细致地为投资者构建了一个指数增强优化器模型。该优化器高效、简洁地解决了实际指增组合优化与投资交易中可能面临的各种问题与困难。案例回测分析显示该优化器稳健有效。
　　指增优化器构建框架
　　优化器决策变量及目标函数选择：优化器的决策变量为模型的输出结果，即每次调仓后指数增强组合持有成分股的持仓权重向量。中银优化器并未采用相对耗时的二次优化方法论，而是通过“添加多维度交易约束条件且考虑交易费用的线性优化目标函数”来间接实现指增组合跟踪误差的有效控制。优化器的约束条件主要分为个股权重、权重总和、风险暴露及换手率四部分。
　　个股权重约束：限制指增组合成分股的个股权重的上下限；
　　权重总和约束：限制指增组合中，所有成分股的权重总和及基准指数成分股权重总和的大小；
　　风险暴露约束：将指增组合在市值、行业因子等风险因子的相对暴露度控制在一定范围内；
　　换手率约束限制：指增组合每次调仓时的换手率上限。
　　本文将针对上述四部分约束的具体设置原因，设置思路及设置方法进行详细介绍。
　　优化器在实际投资中面临的限制与解决方案
　　部分股票由于处于特殊状态无法进行自由调仓：在实际投资中，处于“停牌”或“涨跌停”状态的股票难以被交易，且业内投资者一般避免持有“处于ST状态”的股票。本文针对上述三类特殊股票构建了简单且高效的处理方法，使得优化器结果满足上述各类条件限制。
　　优化器出现“无解”的异常情况：针对个别市场环境下部分约束条件无法同时满足的情形，本文系统性地给出了“阶段性放宽部分约束”的方法论，确保模型在每一个调仓时点均能够正常运行，尽可能减少异常情况的影响。
　　中银指增优化器回溯测试与实证结果
　　回测内容：本文以2023年2月5日发布的深度报告《多因子选股系列（五）：价值盲区掘金因子-纳入市场对预期的修正效率》中的“价值盲区掘金因子”为例，构建不同换手率上限及不同相对风险暴露度上限的沪深300及中证500指增组合，并从“跟踪误差控制情况”及“超额收益”两个角度对各组合的历史表现进行评价。
　　实证结果：多情景回溯测试显示，中银组合优化器有效且稳健的实现“在控制组合跟踪误差的情况下最优化组合预期收益”的目标。
　　风险提示
　　投资者需注意模型失效的风险。