公募主动型量化基金现状与规模发展 [page::3]

• 截至2021年10月，主动型量化基金数量达222只，管理规模在724亿元左右，2016年达到峰值800亿元后略有回落。

- 主动型量化基金以多头策略为主，没有严格跟踪误差限制，显示出更大的投资灵活性。

主动型量化基金2021年业绩优越 [page::3][page::4][page::5]

| 基金类别 | 今年以来收益 | 年化波动率 | 最大回撤 | 收益回撤比 | 年化夏普比率 |
|----------------|------------|------------|----------|------------|--------------|
| 主动型量化基金 | 6.26% | 20.57% | 15.57% | 0.70 | 0.35 |
| 指数型量化基金 | 7.78% | 19.22% | 13.03% | 1.31 | 0.58 |
| 灵活配置型基金 | 6.36% | 17.74% | 13.71% | 1.38 | 0.46 |
| 股票型基金 | 4.85% | 20.18% | 15.70% | 0.96 | 0.21 |

• 主动型量化基金业绩仅次于指数型量化基金，远超股票及混合型基金。

- 历史数据显示，主动型量化基金多数年份中排名表现稳健，超过很多传统基金类别。

中证1000指数的投资价值分析 [page::6][page::7][page::8][page::9]

• 中证1000覆盖市值较小、业绩弹性高的中小盘股票，行业权重分布均匀，医药及基础化工等行业占比高。

- 市值方面，69%以上成分股市值在100亿元及以下，体现典型小盘风格。
| 指数 | 500亿以上 | 500-200亿 | 200-100亿 | 100亿以下 |
|----------|----------|----------|----------|----------|
| 沪深300 | 63.0% | 32.3% | 3.7% | 1.0% |
| 中证500 | 5.8% | 22.4% | 29.0% | 42.9% |
| 中证1000| 0.3% | 8.0% | 22.4% | 69.3% |

• 估值来看，中证1000指数估值处于历史中位数以下，回归价值的弹性更大，适合配置。

- 相较于茅指数、宁组合及创业板指，中证1000相关性低，具备较强组合分散和配置价值。

• 未来盈利预期同比增速领先，成长属性优异。

博时智选量化多因子产品策略特点 [page::9][page::10]

• 采用遗传规划的机器学习方法自动挖掘量化因子，实现显式表达式，便于规避过拟合与逻辑解释。

- 结合技术形态信号判断买卖点，提升交易时机把握能力。

• 产品约半数持仓中证1000成分股，重点配置成长性优异的中小盘股票，提升组合收益弹性与抗风险能力。

【专题报告】中小盘投资或正当时——博时智选量化多因子产品解析 深度分析

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1. 元数据与概览

报告标题： 【专题报告】中小盘投资或正当时——博时智选量化多因子产品解析
作者及单位： 华创证券研究所，证券分析师王小川及团队
发布日期： 2021年10月（资料截止至2021年10月13日）
主题： 量化基金分类及其表现，中小盘股指数（尤其是中证1000）投资价值解析，及博时智选量化多因子产品的策略与特点解析。

核心论点：

• 主动型量化基金作为一种限制较宽松、策略灵活的公募量化产品，在2021年表现较优，收益和风险调整后的收益均优于大部分其他基金类型。

- 中证1000指数作为中小盘股票的典型代表，行业配置更均衡，估值更低，成长性较优，且相较主流大盘指数和成长指数有更低的相关性，具有很强的资产配置价值。

• 博时智选量化多因子产品重仓中证1000成分股，采用机器学习（遗传规划）自动筛选投资因子与技术形态，结合因子选股与技术分析，提高收益及交易时点的准确性，规避拥挤赛道。

风险提示： 量化基金历史表现不代表未来收益；中证1000投资价值基于一定假设；基金产品分析不构成投资建议。[page::0]

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2. 逐节深度解读

一、公募主动型量化产品现状

关键论点及数据

• 量化投资基于数据、模型和金融衍生工具实现科学化投资，尤其在大熊市表现稳健。

- 量化基金分为主动型、指数型（多数为指数增强）、对冲型三类。主动型为多头策略，限制较宽松，发扬量化优势。

• 市场规模：截至2021年10月13日，222只主动型量化基金，118只指数型量化基金，25只对冲型量化基金。

- 图表1显示，2011年后主动型量化基金规模明显增长，2016年底规模峰值近800亿元，之后略减，约724亿元。

逻辑解释

主动量化基金因其多头策略，缺乏严格的跟踪误差限制，相较于指数增强型和对冲型量化基金，更能灵活挖掘市场机会，适合发挥量化投资优势。[page::3]

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二、公募主动型量化产品业绩

关键论点

• 2021年（截止10月8日）主动型量化基金收益6.26%，仅次于指数型7.78%和灵活配置型6.36%，远超股票型（5.64%）、偏股混合型（3.21%）等。

- 风险指标方面，主动型量化基金年化波动率为20.57%，回撤15.57%，夏普比率0.35，超多数基金类型。

• 历史表现来看（图表3），主动型量化基金自2010年至2015年，除2011、2012年表现不佳外，其余年份均稳居各类基金前三甲。

- 图表4显示，历年主动型量化基金中处于收益排名前三分之一的占比较高，表现相对稳定。

证据支持

通过对比不同基金类型的收益、风险和夏普比率，主动型量化基金展现了较好的风险收益平衡；历史表现稳健说明策略有效性。

分析

波动率虽高于部分基金类型，但夏普比率较高证明收益对风险的补偿较优。排名前三分之一基金占比高，表明策略持续性和一致性较强。[page::3], [page::4], [page::5]

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三、当前中小盘投资意义——以中证1000指数为例

（一）中证1000指数简介

• 中证1000于2021年10月17日正式发布，由A股中除中证800指数成份股后，选取市值较小且流动性较好的1000只股票组成，代表典型小市值股票指数，波动性和收益弹性较高。

- 样本筛选包括：剔除中证800成分及市值排名前300股票，剔除流动性最低20%，选取前1000市值股票为成分，半年调整一次。

逻辑解释

中证1000定位于中小市值股，形成与沪深300（大盘）、中证500（中盘）互补的市场层级，适合追求高弹性的投资者。

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（二）中证1000的投资机会

1. 行业权重角度（图表5）

- 中证1000行业配置较均衡。医药占11.08%，居首，随后是基础化工、电子、计算机、新能源等科技成长行业。
- 沪深300行业权重集中于食品饮料、金融，行业分布相对集中。
- 分散化有利于降低行业轮动风险，适合当前行业轮动难以把握环境。

1. 市值分布（表格）

- 沪深300成分股63%以上市值超500亿，中证500以100-500亿中盘为主。
- 中证1000中69.3%的股票市值低于100亿，真正体现小盘风格，具备高收益弹性。

1. 估值比较（图表7-9）

- 沪深300估值（市盈率TTM）持续在历史中位数以上波动，估值较高。
- 中证500和中证1000估值尚在中位数以下，尤其中证1000经历2015-2019年持续估值回调，估值泡沫较少，有回归价值的特征。

1. 与主流指数相关性（图表10）

- 中证1000与茅指数、宁组合、创业板指数均呈显著负相关，相关系数分别约-0.73%、-0.31%、-0.26%，说明配置中证1000有较好的分散风险效应。

1. 一致预期角度（图表11）

- 未来两年净利润同比增速预期，中证1000达到64%（Y1）及25%（Y2），明显高于沪深300（22%、13%）和创业板指（38%、30%），表现成长潜力强。

综合分析

中证1000以其分散均衡的行业配置、典型的小盘市值结构、估值合理性及高成长预期，构成较优的投资标的，尤其在当前成长板块拥挤的背景下具有独特的配置价值。[page::5],[page::6],[page::7],[page::8],[page::9]

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四、博时智选量化多因子产品特点

1. 机器学习自动挖掘因子

- 采用遗传规划算法自动筛选因子，通过模拟进化过程（选择、交叉、变异）寻找最优因子组合。
- 遗传规划相比传统机器学习为显式模型，易解释，有助判别过拟合。
- 遗传规划算法可发掘复杂多样的Alpha因子，突破传统逻辑推导局限。

1. 兼顾买卖点的“技术形态”获取能力

- 因子决定买卖标的，技术形态则决定交易时点。
- 技术图形形态能有效判断价格方向，提供突破或反转信号，提高交易决策的时效性和准确性。

1. 持仓风格

- 近半持股来自中证1000指数，主打中小盘成长风格。
- 该策略兼顾高弹性和成长性，适合长期资产配置。

小结

博时智选量化多因子结合了机器学习驱动的因子挖掘及技术形态分析，既提升了选股能力，也优化了交易时点管理，规避拥挤板块风险，充分发挥量化投资优势。[page::9],[page::10]

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五、风险提示

• 主动型量化基金表现基于历史数据，未来可能不同；

- 中证1000投资价值分析基于假设，具体投资效果受市场环境影响；

• 基金产品分析不构成具体投资建议，投资需谨慎。[page::0],[page::10]

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3. 图表深度解读

图表1 主动型量化基金数量与规模

• 描述：展示2004年至2021年主动型量化基金数量增长趋势与资产规模变化。

- 解读：数量从2004年仅1只，至2021年增长至222只，规模由数亿级增长至峰值近800亿元，呈快速扩张态势，后有所回落但依然维持中高水平，反映市场对主动量化产品兴趣增加与投资热度上升。

• 关联文本：规模增长说明主动量化策略获得认可，但2016年后规模下降可能与市场波动、策略调整有关。[page::3]

图表2 各类基金2021年收益指标（截至10月8日）

• 描述：比较各基金类型的收益、风险、回撤及夏普比率。

- 解读：主动量化基金收益6.26%，夏普比率0.35，高于股票型与混合型，波动与回撤适中，表明收益稳定且风险控制较优。

• 关系文本：支持主动量化基金在当前市场环境中的抗风险能力和收益领先地位。[page::3],[page::4]

图表3 主动型量化基金历史表现

• 描述：2010-2015年间不同基金类型年收益率对比。

- 解读：主动型量化基金在大多数年份收益率领先，2011-12年受市场波动影响表现不佳，示范了策略的周期性风险。

• 关联文本：历史验证主动量化策略长周期表现稳定，体现量化策略优势。[page::4]

图表4 基金排名前三分之一占比

• 描述：2010-2015年各基金类型收益排名前三分之一占比。

- 解读：主动型基金在4年内排名前三分之一占比高，显示稳定性与一致性较好。

• 关联文本：反映主动量化基金整体优异表现非偶然，具有持续竞争力。[page::5]

图表5 沪深300与中证1000行业权重比较

• 描述：2021年9月两指数行业配置对比。

- 解读：沪深300食品饮料、金融权重偏高；中证1000行业分布更均衡，科技及化工占比较大，体现成长多样性。

• 关联文本：支持中证1000行业分散配置的风险缓释优势和潜在轮动收益机会。[page::6]

表格 各指数市值分布

• 描述：沪深300多为500亿以上大盘股，中证1000以100亿以下小市值占比69.3%。

- 解读：中证1000典型小盘指数属性明显，带来较高成长弹性和波动性。

• 关联文本：明确中证1000与主流指数的市值差异，强调小盘投资特性。 [page::7]

图表7-9 三个指数市盈率历史走势

• 描述：沪深300估值高于历史中位数，中证500、1000估值低于或处中位数以下。

- 解读：中证1000估值回落，进一步突出价值投资属性和潜在低估。

• 关联文本：估值合理性为中证1000的投资论据之一，有望实现估值修复。 [page::7],[page::8]

图表10 超额收益率相关性

• 描述：中证1000与茅指数、宁组合、创业板指及沪深300负相关或低相关。

- 解读：极低甚至负相关性提升资产组合多样性，降低系统风险。

• 关联文本：侧面佐证中证1000的独特配置价值。 [page::9]

图表11 各指数预测净利润同比增速

• 描述：中证1000未来1年和2年净利润增速预测最高。

- 解读：显示出强劲成长性，投资吸引力显著。

• 关联文本：进一步支撑中证1000的投资前景。 [page::9]

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4. 估值分析

报告虽无详细估值模型，但通过市盈率（PE）历史中位数对比，判断中证1000估值处于历史合理区间以下，无明显泡沫，具备估值修复空间，体现价值投资潜力。同时净利润增长预测为未来业绩提供了基本面支持。整体估值分析偏重相对估值法，以历史中位数PE为参考点，结合盈利增速预期辅助判断。[page::7-9]

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5. 风险因素评估

• 历史表现不代表未来： 主动定量基金策略基于历年数据，未必持续优异。

- 中证1000投资假设局限： 指数构建前提及未来市场表现不确定，相关成长性和估值逻辑或受宏观、监管等外部因素影响。

• 基金分析公开信息限制： 分析基于公开披露，不构成投资推荐。

报告未详细说明缓释方案，仅提示谨慎投资。[page::0],[page::10]

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6. 批判性视角与细微差别

• 报告对主动型量化基金偏好较为明显，未充分展现市场结构转变或潜在策略失效风险（如“小市值效应失效”导致2016年后业绩波动）。

- 估值分析较为宽泛，未涉及估值波动对短期表现的具体影响。

• 报告中未对机器学习因子模型可能面临的过拟合风险做深入探讨，虽然提及遗传规划有助于避免过拟合，但细节不足。

- 关于技术形态的有效性未给出具体数据支持，技术分析多为经验策略，可能存在主观性。

• 风险提示简洁，缺乏定量分析及实际发生概率权重，略显不足。

整体来看，报告观点积极，强调中小盘投资价值及量化策略优势，但对潜在风险和市场环境变化的敏感度描述偏弱。[page::5], [page::10]

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7. 结论性综合

华创证券《中小盘投资或正当时——博时智选量化多因子产品解析》报告深入剖析了主动型量化基金的现状及其优异表现，详细阐述了中证1000指数作为中小市值股票代表的独特投资价值：行业分散均衡、估值合理偏低、成长性强且与主流成长及大盘指数具备低相关性，具备独特资产配置意义。博时智选产品通过机器学习（遗传规划）自动发掘投资因子和结合技术形态交易时点，规避拥挤赛道风险，确保策略的灵活性和有效性，重仓中证1000成分股，带来较高的收益弹性和成长潜力。

图表数据进一步强有力地支撑了文本内容：主动量化基金规模和数量显著增长，表现优异且稳健；中证1000行业权重分布、深度市值结构及市盈率趋势体现其成长性和低估值优势；指数间相关性图揭示其独特的组合价值；利润增长预测指标凸显未来成长动力。

整体报告观点积极，鼓励投资者关注中小盘尤其是中证1000指数及其相关量化产品，但需警惕历史表现与假设风险可能对未来收益产生的影响。量化基金策略的自动因子挖掘与技术形态结合是一大创新尝试，未来能否持续优异依赖模型优化和市场适应能力。

综上，本报告展示了量化投资的先进策略及中证1000中小盘股票的投资价值，评级倾向积极投资中小盘，特别是相关的博时智选量化多因子产品，适合具备风险承受能力的长期资产配置者参考。[page::0]-[page::10]

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参考图片展示

图表1 主动型量化基金数量与规模


图表3 主动型量化基金历史表现


图表5 沪深300与中证1000行业权重分布


图表7 沪深300市盈率


图表10 中证1000与其他指数超额收益率相关性


图表11 多指数预测净利润同比增速


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结束语

本报告结合详实的数据图表与前沿的量化投资技术，全面呈现了中小盘投资特别是中证1000指数及博时智选量化多因子产品的投资价值，适合希望了解中国量化基金发展和中小盘市场机遇的机构及专业投资者参考使用。

报告