进入2023年以来，市场风格往复切换，投资者之间少数认同度较高的共识，可能就是变化本身。在这种环境下，一方面战胜指数越来越难；另一方面，获取稳定的超额收益也越来越难。
数据显示，截至5月26日，过去一年业绩逊于沪深300指数的主动股票基金、混合基金数量比例分别为46.77%和41.05%，而2021年这一比例分别只有22.24%和13.44%。（数据来源，Wind）
但指数增强基金整体看，仍然是目前出现稳定阿尔法概率较高的产品门类。
主要宽基增强产品平均超额收益率
数据来源：Wind；截至2022年12月31日
近期我们和汇添富基金量化团队吴振翔和许一尊进行了交流，在指数增强领域，汇添富旗下产品长期信息比率处于行业领先位置，其超额收益也一直较为亮眼，在市场转折变化的阶段展现了优异的适应性。
吴振翔带领的汇添富量化团队认为，可投资性较高的宽基指数有三个特征：可表征性，风格免疫性，市场适应性，从这三个角度看，目前沪深300，中证500，中证800和中证1000等指数都是优秀的投资标的，而从具体量化增强策略看，基于AI的非线性策略有可能筛选出周期性更弱，稳定性更强的因子；同时在有效性不断增强的市场中，指数增强基金应追求长期信息比率最优，给投资者带来更好的投资体验。
信息反应速率提升之后 AI比人脑更能应对复杂市场
近年来市场轮动快速变化，在当前市场中战胜指数的难度在增加，不只是前述主动基金战胜指数的难度增加，指数增强产品本身获取超额收益率的难度也在上升。
以中证500增强为例，满3年的产品最近3年的超额收益平均为17%，但可比基金最近1年的超额收益率为-0.72%（Wind，截至2023年5月26日）。
吴振翔指出，阿尔法越来越难，一方面显示出市场整体有效性在提升；另一方面，当市场出现结构逆转的时间段内，策略的有效性都在下降。
“每一个模型必然都有隐含一些对长期趋势的记忆，比如要是仍然抱有机构重仓或者外资持股偏好，那么最近一段时间可能就难以跑赢。”他说。
汇添富量化团队在市场逆转的区间内做得还不错。以汇添富成长多因子量化A（2023年4月25日转型为“汇添富中证500增强A”，业绩比较基准从“中证500指数收益率*90%+活期存款利率（税后）*10%”变为“中证500指数收益率*95%+后期存款利率*5%”，基金经理从2015年开始管理）为例，其最近5年，3年超额收益为52.17%，25.38%，最近五年超额收益排名17只可比基金第一。
（业绩数据来源：基金2023年一季报，均截至2023年3月31 日，排名数据来源：海通证券《你真的了解中证800吗？》 2023年4月21日发布，同类指中证500指数增强产品，截至2023年2月28日。）
但吴振翔和许一尊认为，市场比较难再出现几年前那种动辄20个点的阿尔法了，除非基金愿意承担较大的风险暴露，但这并不符合指数增强的初衷。
“在阿尔法下降的预期下，在跟踪和控制上严格一些，在因子权重上不做太多主观调整，按照稳定的思路去执行，反而会获得符合预期的超额收益。”许一尊说。
另一方面，市场转折阶段也显示出很多策略的过拟合问题。
吴振翔认为，最近几年市场轮动变快，策略可复制性变差，实际上是在新的媒介环境下信息反应速度变化造成的。在快速变化的环境下，人脑无法很全面及时的去思考价格如何对各种信息的反应。同时市场的机构化程度提高，AI加速发展也导致了结构化的机会更难把握。
整体看，算法会出现过拟合问题，但算法的过拟合有很多成熟的做法和手段去控制，风险更大的是主观意识上对历史规律的过拟合。在这种环境下，基于AI的量化策略更能适应这种环境。
从量化策略因子的筛选看，AI在市场面的创新因子筛选中展现出更好的适应性。
汇添富基金是业内最早利用AI推动量化策略的公募机构之一，2017年即开始进行这方面的局部。
从汇添富量化团队的经验看，AI在多因子模型中起到两方面作用。首先是因子合成，在基于传统金融理论的因子，比如基本面、估值、质量等因子下，可能包含有数十或者数百个指标，这些数据的汇总，既可以用传统的线性方法，也可以使用机器学习方法；其次是从数据中直接挖掘出因子，特别在市场因子方面，机器学习可以从原始交易数据直接挖掘出一些市场因子，通过非线性的方法，比如遗传算法挖掘出的创新市场面因子的周期性相对减弱，稳定性相对较高。
追求长期信息比率最优 中证800和1000代表性增强
汇添富量化团队认为，指数增强是在较长周期内，简单化投资的一种方式，也是与当前市场风格非常契合的一种投资方式。在这一前提下，可投资性较高的宽基指数有三个特征：可表征性，风格免疫性，市场适应性。
从产品布局看，汇添富也持续在符合这三个特征的指数中布局指增产品，这包括成立较长时间的沪深300和中证500增强产品，也包括最新的中证800和中证1000产品。
其中，相比于数量庞大的沪深300、中证500和中证1000指数，汇添富也是仅有的推出中证800增强的5家公司之一。汇添富量化团队充分看好这一指数的代表性。
“A股的个股集中度未来将会下降，一方面是A股市场股票数据越来越多，第二是中国经济仍处于转型阶段，转型期新兴产业里面的股票必然变大，这样的经济体，集中度必然不如成熟市场高。因为我们认为中证800将会是最具市场代表性的指数之一。” 吴振翔说。
数据来源：中证指数公司、Wind；截至2023年1月31日
在这些产品的运作思路上，汇添富量化团队指出，指数增强是在风险暴露有约束的情况下，去寻求尽可能的阿尔法，这在数学上是一个有约束的最优化问题。从这一点看，指数增强最终希望有更好的信息比率，追求能够有持续稳定的超额收益。
不过，指数增强产品在面向个人投资者的过程中，往往难以让人直观地看到稳定创造阿尔法的价值。对此，吴振翔认为，投资者追求阿尔法意识的觉醒，以及投顾业务的发展，都会带来指数增强类产品市场接受度的提升。
头部公司实力支撑 复合团队成就AI量化
在A股市场容量越来越大，市场结构快速转变、AI技术日新月异的情况下，公募量化如何建设自身能力确保能力长青？
除了利用汇添富现有的基本面投研团队资源外，汇添富已经搭建了成熟稳定的核心量化投研平台。这一平台可覆盖从数据获取到生成交易单的全流程。目前这一平台上历史提交代码超过10万行，自主研发的底层因子超过3000个。
利用这一平台，汇添富量化业务可以实现高度系统化的投资流程，包括因子、风险模型全自动计算、组合监控、实时交互、逐日损益分析等，实现了从研究到投资的高效转化。
吴振翔认为，目前公募基金的量化主要以中低频因子量化策略为主，不会出现卷入算力竞争的情况，因此在硬件投入上，头部公司都足以支撑；但同时，团队的搭建确实需要花费更多心思。
目前汇添富量化团队共有9人，出身背景各不相同。“团队建设上公司给了我们很大的自由度”，吴振翔说。
这一团队中，既有传统上量化部门偏爱的统计、金融等出身的资深从业者，也有计算机、AI、物理等背景的专业人士。
“比如为什么我们需要物理背景的人才？量化领域也有很多物理学模型，比如之前卖方做过的地震模型，火山模型等等，说到底量化投资和研究是一个用数据来分析金融市场和数学模型构建的过程。”吴振翔说。
2017年开始，汇添富就招募了国内第一批人工智能专业的毕业生，这对后续整体研究和方向有很大的影响。吴振翔认为，未来团队建设会进一步往数学、计算机、AI方向倾斜。
“把认知从线性往非线性拓展是一个质的变化。”他说。
$汇添富沪深300指数增强A(OTCFUND|005530)$$汇添富中证800指数增强A(OTCFUND|017896)$
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