从新发基金方向看，指数增强型基金凭借 " 被动跟踪 + 主动增强 " 的双重特性成为近期资金布局的重要方向。Wind 数据显示，截至 4 月 30 日，今年以来共有 57 只，远超去年同期发行数量（7 只）。
然而，这类产品的业绩表现却呈现出一定分化：部分产品超额收益显著，另一些则面临 " 增强不增 " 的挑战。对此，光大保德信基金量化投资总监朱剑涛指出：" 指数增强的核心在于能否构建有效的量化模型，数据源的多样性、因子的动态适应能力以及风险控制的严谨性，是拉开差异化的关键。"
朱剑涛拥有 16 年量化研究经验，2024 年 5 月起担任基金经理，目前管理的中证 500 指数增强等产品长期业绩排名前列，其策略框架与实盘经验引起市场关注。近日，财联社记者与其展开深度对话，探讨指数增强的底层逻辑与未来机遇。
指数增强基金的收益来源可拆解为两部分：一是基准指数的贝塔收益，二是量化策略创造的阿尔法收益。理论上，通过选股、择时或衍生品工具实现超额收益都有可行性，但实践中，" 增强 " 效果却高度依赖量化团队的硬实力。
数据上看，据财联社记者统计显示，全市场共 338 只指数增强基金，今年以来能实现超额正收益的共有 274 只，占比为八成，虽然大部分产品实现超额收益，但仍有部分产品跑输基准。
传统多因子模型依赖人工构建的静态因子库，一旦市场风格切换，模型容易失效。 " 真正的增强需要模型具备自适应能力——既能挖掘市场长期规律，又能对短期变化做出动态响应。"
他进一步解释，传统多因子模型往往依赖人工构建的财务、估值等基础指标，这类因子在 A 股的稳定性性已明显减弱。此外，部分产品为控制跟踪误差过度约束行业、风格偏离，导致策略灵活性不足，牺牲了部分阿尔法空间 "。
差异化增强需突破三重门槛：其一，数据源的广度和深度。
" 除传统行情、财务数据外，Level-2 高频数据、另类数据（如产业链网络、研报文本）的加工能力至关重要。" 朱剑涛介绍，他的团队测试过多种另类数据，最终仅保留产业链结构、分析师情绪等具备增量信息的类别，" 许多数据虽然逻辑通顺，但要么噪音过高，要么没有显著增量，另类数据的选择需经过长期实盘验证 "。
其二为因子的动态适应性。
光大保德信的机器学习模型每年可挖掘约数百个低相关性因子，并结合过去一年的表现动态调整权重，朱剑涛表示，" 市场风格切换时，模型反映虽会滞后，但后续能逐步跟随变化，避免僵化 "。
其三，自研风险模型的精准度。
对此，朱剑涛介绍道，" 相比商用风险模型，我们自研开发的风险模型增加了‘国企属性’、‘信息确定性’等 A 股特有风险因子，在市场剧烈波动时预测风险更准确。"
" 量化增强不是黑箱游戏，而是系统工程。从数据清洗到组合优化，每个环节的细节打磨决定了最终收益的可持续性。" 朱剑涛总结道。
增强策略的进化：机器学习、动态加权与风险防御
在朱剑涛的投资框架中，指数增强并非简单的 " 多因子选股 + 风险约束 "，而是通过量化工具实现全流程精细化控制。其核心策略可概括为三个层次：
第一层是数据与因子的 " 底层重构 "。传统量价因子（如一个月反转、均线偏离）虽仍有选股能力，但收益稳定性不足。为此，团队引入机器学习模型，对相同数据源进行深度挖掘。
第二层是动态加权的 " 自适应机制 "。朱剑涛强调，因子有效性会随市场环境变化而波动，固化权重有可能导致策略失效。光大保德信的解决方案是 " 月度动态调整 "：基于过去一年因子的绩效表现，对表现稳健的因子赋予更高权重。
第三层是风险控制的 " 主动防御 "。不同于多数公募产品依赖商用风险模型，朱剑涛团队自研的风险管理系统增加了两类 A 股特有约束：一是国企属性因子，二是信息确定性因子，在组合优化环节，模型会同步考虑交易冲击成本，避免因流动性不足导致价格扭曲。
基于机器学习的指增类策略，换手率较高，相应的对交易成本的敏感性也比较高；不过沪深 300 和中证 500 指数成分股的流动性都比较好，一般而言，10 亿规模以下，流动性约束对产品收益的影响相对较小。朱剑涛补充道。
沪深 300 的配置价值： 攻守兼备的 " 核心底仓 "
谈及正在发行的光大沪深 300 指增的标的指数，朱剑涛对沪深 300 的长期价值充满信心：" 作为 A 股‘核心资产’的代表，沪深 300 兼具估值安全边际与政策催化空间，是指数增强的优质载体。"
从基本面看，沪深 300 成分股盈利稳定性突出。Wind 数据显示，截至今年 4 月底，其近 12 个月股息率达 3.5%，高于中证 500 与中证 1000。2024 年国企市值管理改革推进后，央企分红率有望进一步提升，并有望带来持续稳定的现金流。此外，指数行业分布均衡，金融、工业、信息技术三大板块形成互补，避免单一行业波动对组合的过度冲击。
政策面驱动亦不容忽视，未来国企估值重塑预期升温。朱剑涛分析称：" 沪深 300 中国企权重占比超 40%，在分红率提升、主业聚焦、并购重组等方面均有改善空间，这为量化策略提供了丰富的阿尔法来源。" 以 2025 年一季度为例，尽管市场整体回调，但国企含量高的金融、公用事业板块表现抗跌，成为超额收益的重要贡献者。
对于市场担忧的 " 增强难度 "，朱剑涛认为关键在于策略适配性：" 沪深 300 成分股数量适中、流动性充裕，适合用量化工具捕捉细分机会。例如，通过产业链网络分析上下游关联企业的动量溢出效应，或利用文本分析捕捉分析师评级中的超预期信号。"
展望下半年，朱剑涛认为：" 外贸环境可能导致风险偏好回落，但国内稳增长政策对冲下，沪深 300 的防御属性凸显。量化增强策略在低波环境中更容易累积超额收益，这也是当前布局的较佳时点。"
对于普通投资者，他建议关注两点：一是选择成分股数量多、行业分散的宽基指数，如沪深 300、中证 500；二是优先考虑历史超额收益稳定、风险调整后收益高的管理人。" 量化增强不是短期博弈工具，其价值需在三年以上的周期中验证。"
在 AI 大模型技术席卷资管业的当下，朱剑涛保持审慎乐观：" 大模型可以显著提升投研效率，但在直接生成投资信号上目前仍未有显著突破。量化投资的本质仍是理解市场规律，而非盲目追求技术复杂度。" 或许，这种 " 敬畏市场、细节制胜 " 的态度，才会增加策略持续领先的可能。
数据来源：①产品排名来源自银河证券，截至 2025/4/30。光大中证 500 指数增强近 2/3 年分别排名同类前 13%（20/155）、前 12%（15/125），该产品同类为增强规模指数股票型基金。基金经理任职期间未完全覆盖基金业绩的评价区间，朱剑涛自 2024 年 10 月 26 日起担任中证 500 指数增强基金经理。
