指数化投资浪潮之下，指数增强基金这类产品正经历从机构青睐到逐渐受到普通投资者更多关注的变化。
同样是风格清晰不漂移的工具化产品，指数增强基金在紧密跟踪某一特定指数的同时，还追求比指数再“多一点儿”超额收益。
那么，如何实现这个“既要又要”的效果呢？
今天，小博就和大家解读一些指数增强领域的“行话”，聊一聊指数增强背后的故事。
1. 绕不开的“因子”
想要实现对指数“增强”的效果，直观理解，就得“主动”做一些偏离指数的动作。比如适当增配一些未来可能表现更好的公司，减配一些未来可能表现更差的公司。
问题就来了，如何评估和判断一家公司未来股价表现会怎么样？
根据股票的定价公式，公司的基本面和估值都会对股价产生影响。
EPS基本面类因子，侧重深度逻辑；而PE量价类因子，则侧重统计规律。
主动投资在挑选时常说的“好公司”、“好价格”其实就是这两个维度分析，量化投资也是从这两个维度，只不过，将这些理论知识和历史经验转化成计算机模型能够听得懂的语言，就是“因子”。
一般听基金经理介绍的时候，往往会听到“多因子模型”这个词，其实就是涵盖很多个“因子”的一套选股模型，在公募指数增强基金中被广泛使用。
“因子”很重要，它的有效性与否以及是否能持续迭代，是多因子模型的核心竞争力所在。
常见的因子可以按这种方式分为两大类：
基本面因子，比如反映公司基本面健康状况的“质量因子”，就好比挑选运动员时关注其身体素质与竞技状态；再比如聚焦公司盈利增长潜力的“成长因子”，好比预判一棵幼苗多久才能长成参天大树。
量价类因子，比如紧盯股票价格走势强弱的“动量因子”，可以理解为观察运动员在赛场上的冲刺势头；再比如衡量股票估值高低、探寻价格与价值背离机会的“估值因子”，类似评估商品是否物超所值。
这两大“流派”因子各有适应的市场环境，模型中对这两类因子的配置情况也会阶段性影响“增强”的效果。区别于同业，博道基金的量化模型选择两大类因子均衡配置，以争取减小超额收益波动，追求更长期的可持续收益。
2. 多因子模型如何运作？
如何靠多因子模型最终生成一个基金组合，实现对指数“既要又要”的增强效果呢？
其实，该模型的运作，就像一条分工明确、合作紧密的生产流水线。
生产线的第一个环节，是对个股进行全面分析。在这个环节中，模型里的各类因子，有“基本面派”的成长、盈利、质量、预期类因子，也有“看图派”的量价和估值因子，它们作为评估股票的标准，从各个维度，对市场上的几千只股票逐一进行打分，并根据最终得分进行排序。
打分完成后，就来到第二个环节，组合生成。在这个环节，模型会根据不同的基准和风险约束，进一步筛选符合条件的股票。比如标准的指数增强基金，就有严格的成分股占比限制（如80%）。由此筛选出来的个股，根据之前的最终得分情况，被赋予不同的权重比例，进而形成最终的股票组合。
最后一步，就是日常的运作了。这个环节主要是优化交易以求最小化成本；同时实时监控组合最终的业绩表现，将结果反馈给前台。
总结来说，相较主动投资靠人来决策，量化投资决策依靠的是纪律的、专业的量化模型，从个股分析到组合生成再到日常运作，每一个环节各司其职，保证模型稳定运作的同时，挖掘更多超额收益空间。
3. 都在说的AI，怎么用于指数增强
前面就是指数增强基金运作的基本框架了，不同的团队在一些细节的地方会有差异，比如打分环节中因子的差异，组合生成环节中风险约束的差异等等。
近年来，我们越来越多的听到量化团队对于AI的应用，那么AI加持又起到什么作用呢？
其实在投资领域，特别是量化投资领域，AI和量化可以说是一拍即合。
量化投资的特点之一就是“广”，借助计算机能高效处理市场上海量的数据和信息，而AI技术的加持，就像给量化插上翅膀，进一步强化了量化模型对数据的深度处理能力，提升了模型效率，而且突破人脑限制，对非线性规律的挖掘，也为投资组合增加了差异化的超额收益来源。
以博道量化团队为例，在“生产流水线”的个股打分环节中，就曾借助AI算法，来助力量价类因子的升级，而且较早就将AI量价因子应用到实际投资组合中。
近年来，随着对AI技术的不断深入研究，对AI全流程框架也有了更强的把控和更深的认知。在以前传统的评分体系之上，增加AI评分体系，两条线并行。
这样，对个股评估的维度更加丰富，打分也会更加精确。
总之，希望能借助更多AI的力量，保持模型生命力，维持长期增强的效果，在变化的市场中为投资者创造可持续的超额回报。
$博道中证A500指数增强C(OTCFUND|022746)$
$博道中证A500指数增强A(OTCFUND|022745)$
$博道沪深300指数增强C(OTCFUND|007045)$
$博道中证500增强C(OTCFUND|006594)$
$博道远航混合C(OTCFUND|007127)$
$博道红利智航股票C(OTCFUND|019125)$
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