传统指数增强框架表现与限制 [page::4][page::5]

• 2016.03-2023.07，严格控制风格和行业暴露的国证2000指数增强组合年化超额收益17.7%，年化跟踪误差5.5%，相对回撤4.8%。

- 2021年下半年后超额收益显著放缓，2022、2023年年超额收益均低于10%。

• 放开风格与行业约束，可借助beta贡献维持超过10%的超额收益，但跟踪误差和回撤显著增大。

小盘价值策略构建及业绩表现 [page::6][page::7]

| 持股数 | 超额收益 | 跟踪误差 | 信息比 | 相对回撤 | 月胜率 | 月均换手率 |
|--------|---------|---------|-------|---------|-------|------------|
| top30 | 21.9%-23.3% | 8.1%-8.5% | 2.48-2.50 | 8.9%-10.1% | 75%-76% | 66%-67% |
| top50 | 24.4% | 6.9% | 3.19 | 8.5% | 85.4% | 63.2% |
| top100 | 22.8% | 5.6% | 3.73 | 7.2% | 86.5% | 57.7% |
| top150 | 23.1% | 5.0% | 4.24 | 5.8% | 85.4% | 54.1% |

• 小盘价值策略通过多因子模型（含小市值、价值、反转等8因子）构建，表现稳定且收益高。

- 持股数增加显著降低跟踪误差与回撤，信息比和收益回撤比提升。

小盘成长策略构建及业绩特征 [page::8][page::9]

| 持股数 | 超额收益 | 跟踪误差 | 信息比 | 相对回撤 | 月胜率 | 月均换手率 |
|--------|---------|---------|-------|---------|-------|------------|
| top30 | 22.5%-24.4% | 8.1%-8.4% | 2.58-2.69 | 8.0%-9.4% | 76%-79% | 66%-70% |
| top50 | 19.7%-23.2% | 6.7%-7.0% | 2.79-3.06 | 6.4%-6.7% | 74%-83% | 66%-67% |
| top100 | 16.0%-17.3% | 5.3%-5.7% | 2.90-2.91 | 5.0%-6.4% | 76%-77% | 60%-61% |
| top150 | 14.1%-15.7% | 4.6%-5.0% | 2.94-3.00 | 5.0%-6.4% | 76%-79% | 55%-56% |

• 小盘成长策略因子包括增长型EAV，选股更注重成长风格。

- 持股数增加带来跟踪误差降低，但超额收益对持股数敏感下降明显。

小盘价值与成长策略复合优势及相关性分析 [page::9][page::12]

• 两策略之间月超额收益相关性较低（小于41%），复合可降低组合风险。

- Top50等权复合组合超额收益23.7%-23.9%，跟踪误差约5.9%，信息比3.7左右，收益回撤比超4.5。

• 复合组合行业偏离多数小于3%，少数行业有较高超配或低配。

扩容持股池及复合策略表现 [page::14][page::16]

• 允许20%持股成分股外增加超额收益，但跟踪误差和回撤亦增加，风险调整表现无显著提升。

- Top100复合组合年化超额约20%，跟踪误差近5%，信息比高于Top50复合组合，换手率更低。

• 不同复合权重方式（等权、加权信息比、最大化风险调整收益）业绩差异不大。

综合比较和全文总结 [page::17][page::18]

| 方案类型 | 年化超额 | 跟踪误差 | 信息比 | 相对回撤 | 月胜率 | 持股数 |
|------------------|--------|--------|-------|--------|-------|------|
| 传统风格行业约束1%偏离 | 17.7% | 5.5% | 3.00 | 4.8% | 76.4% | 103 |
| 传统风格行业放开1%偏离 | 20.9% | 7.3% | 2.65 | 9.1% | 71.9% | 97 |
| 小盘价值top150 | 23.1% | 5.0% | 4.22 | 5.8% | 85.4% | 150 |
| 小盘成长top50 | 23.2% | 7.0% | 3.06 | 6.4% | 83.1% | 50 |
| 小盘价值成长复合top50 | 23.9% | 5.9% | 3.71 | 5.2% | 86.5% | 85 |

• 小盘策略及复合组合相较传统指增框架，提供更高超额收益和稳定性。

- 增加持股数量和复合多风格有效降低风险及跟踪误差。

• 结构清晰的多因子组合成为应对alpha收益弱化的新方案。[page::4][page::6][page::12][page::17][page::18]

金融研究报告详尽分析报告

报告标题：《风控模型还有必要吗？——国证2000 增强方案的尝试和思考》
作者：冯佳睿、Amber Zhou
发布机构：海通国际证券集团
发布日期：2023年（根据报告时间区间推断）
主题：分析国证2000指数的增强策略框架，探索传统风控模型的必要性及其替代方案，重点围绕小盘价值和小盘成长策略进行实证和策略优化分析。

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一、元数据与报告概览

报告旨在深入探讨传统国证2000指数增强策略（以下简称“指增”）中风控模型的必要性问题，尤其是在近两年alpha因子效用减弱及其对超额收益影响的背景下。作者基于对“风格和行业敞口”控制松紧的比较，提出尝试剥离风控模型，直接使用多因子选股模型叠加beta暴露，构造风格明显的小盘价值和小盘成长策略，并检验其相对国证2000指数的超额收益表现。

报告核心观点是：

• 传统风控模型加强风格和行业约束，导致超额收益有所放缓，尤其是近两年alpha因子表现减弱。

- 放开风格和行业敞口后，得益于beta贡献，组合收益依旧有竞争力，但风险指标（跟踪误差、相对回撤）上升。

• 尝试剥离风控模型，用多因子构建小盘价值和成长策略，业绩超越传统枷锁下的指增组合，且信息比更高。

- 通过扩大持股规模、限定国证2000成分股选股池、以及风格复合组合，能有效降低跟踪误差和风险，实现更稳定的超额收益。

报告基于2016年3月至2023年7月的长中期实证数据，充分结合历史市场环境，兼顾收益与风险控制，提供了结构化详细的业绩比较与策略改进建议。[page::0,4,5,17]

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二、逐节深度解读

2.1 传统指增框架下的国证2000增强方案

• 核心论点：传统指增框架强调严格控制相对基准的风格暴露、行业及个股偏离度，力求优化风险调整后收益。

- 实现方式：采用多因子模型（风格、技术、基本面、预期、高频因子），结合投资约束（个股最大偏离1%，行业最大偏离2%，市值和估值因子暴露限制等）构建投资组合。

• 关键数据：

- 2016.03～2023.07年全期，年化超额收益17.7%，跟踪误差5.5%，最大相对回撤4.8%。
- 21年下半年起超额收益累计速度放缓，2022年和2023年超额收益降至10%以下。
- 放开风格和行业限制后，尽管回撤和跟踪误差上升（分别至9.1%和7.3%），超额收益保持在10%以上。

• 分析推理：

放开约束后组合更依赖beta暴露，享受市场整体或风格性收益，但承担较大风险波动。监管式控制虽限风险但可能抑制绩效潜力。

• 图表解读：

图1和图2分别展示严格控制与放开控制的国证2000增强策略净值走势，放开控制组合净值上涨幅度更大但右轴（相对回撤）波动明显增大，体现风控放松带来收益提升但风险加大。

• 小结：传统指增框架有效但存在超额收益放缓趋势，且约束框架影响策略的稳健性与收益潜力的权衡。[page::4]

2.2 国证2000成分股内的小盘价值和成长策略

在传统框架启示下，报告设计了脱离风控模型、直接基于多因子选股的两大策略：

2.2.1 小盘价值策略

• 构建方法：剔除估值过高（PB最高10%）个股，在国证2000成分股内，使用8个因子（小市值、价值、反转、SUE、预期净利润调整、累计研发投入占比、尾盘成交占比、大单净买入占比）等权z-score打分，选得分最高前50只等权持仓。

- 业绩表现：
- 年化超额约24%，月胜率稳定在75%-85%之间，跟踪误差较高（6.9%-8%），相对回撤约8.5%。
- 加入或不加入市值因子对整体表现影响较小，但不加时组合稳定性（月胜率）更优。

• 策略调试：增加持股数量（30、50、100、150），明显降低跟踪误差和回撤（5%-8.5%下降至5.0%-5.8%），而超额收益保持稳定，信息比升高至4.2。

- 重要回撤事件：2019年初和2021年多次价值风格回撤（低PB收益率负），导致策略局部回撤8.5%及以上。

• 图表解读：图5、图6显示组合净值稳步上升且相对回撤波动可控，持股数增加组合稳健性最佳。

- 结论：小盘价值策略表现出较高的超额收益能力，但伴随一定波动风险，持股数量的调整是降低风险的有效途径。[page::6,7]

2.2.2 小盘成长策略

• 构建方法：剔除PB最低20%估值个股，使用8个因子（含SUE、EAV、研发、成交等不同于价值策略的因子），选前50只股票构成。

- 业绩表现：
- 年化超额约23.2%，跟踪误差7%，最大回撤6.4%，信息比3.06。
- 加入市值因子时表现优于不加入，超额收益差异达3.5%。
- 与小盘价值相比，该策略对持股数量敏感较大（持股增至150只时，超额收益降至15.7%）。

• 图表解读：图7、图8显示成长策略净值稳步走高，且波动略高。

- 结论：成长策略较价值策略对持股规模更敏感，加入市值因子有显著助益，但风险回撤相对更大。[page::7,8,9]

2.2.3 两策略对比

• 小盘价值风格明显偏低估值，成长策略具有更高成长性因子暴露。

- 成长策略持股流动性更好（日均成交额高出30%左右），但信息比略低。

• 两策略月度超额收益相关性较低（不超过41%），表明组合起来可实现分散风险。

- 表7和图9的数据支持上述观点。

• 总体上，两策略互补性较好，适合考虑组合复合。[page::9]

2.3 持股池放宽至80%成分股内，20%非成分股调整

• 背景：考虑实际操作中指增策略并不强制全部持仓于成分股。

- 小盘价值策略：放宽至80%成分股内时，超额收益提升（top50组合由23.8%提升至26.4%），但跟踪误差和回撤也相应增加，流动性略降。

• 小盘成长策略：改动收益影响不明显，跟踪误差和回撤呈小幅升高，流动性减弱。

- 结论：成分股放宽带来收益改善，但需权衡风险和流动性下降。

• 表8-13展示详尽绩效和流动性数据支持该结论。[page::10,11,12]

2.4 小盘价值与成长策略的复合策略

• 根据两策略低相关性的优势，设计多种复合方式（等权、月均超额加权、信息比加权、最大化风险调整收益）。

- 复合后持股数增加，风险指标显著改善（跟踪误差约6%，回撤降低5%以下），信息比增至3.5-3.7以上，收益稳定性和风险控制兼备。

• 产业分布偏离维持在大多数行业±3%内，凸显稳健结构，主要偏离为新能源、电力设备、新兴科技等板块。

- 允许20%非成分股时，收益更高（约25%），但风险相对也增加，风险调整收益无明显提升。

• Top100组合持股约165只，换手率较top50低，信息比优于top50，呈现出风险收益的优化平衡。

- 图10-17和表14-21详尽展示了复合策略的业绩表现、风格暴露与行业配比特征。

• 结论：复合复极大增强了国证2000增强策略的稳健性和收益潜力。[page::12,13,14,15,16,17]

2.5 全文总结

• 传统指增策略在alpha因子疲软背景下收益放缓，风控严格带来相对风险节制。

- 放开风格/行业约束或者剥离风控模型叠加beta暴露，能提升收益，但需面对更高风险。

• 小盘价值和成长策略展现了超额收益稳定且信息比高的优势。

- 持股数扩大、风格复合、成分股池限定是降低跟踪误差和风险的重要手段。

• Top50和Top100复合策略均实现收益风险优化，且高于传统框架下的增强组合。

- 风险关注点包括模型误设、因子失效和历史规律失效等。

• 综合来看，脱离传统严格风控框架，构建风格清晰、多因子驱动的组合，在国证2000增强领域具有明显竞争优势。

- 为保持风险可控，仍需通过数量管理和复合风格实现风险分散。[page::17,18]

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三、图表深度解读

图1-2：国证2000增强策略相对净值走势

• 图1显示严格风控下组合净值稳步上升，回撤幅度适中，符合超额收益17.7%的年化表现。

- 图2放开风控后净值增长更快，但相对回撤剧烈增加，最高达-10%左右，反映了较高市场beta暴露的风险。

图3-4：相对市值与PB暴露

• 图3显示两类组合市值暴露趋势一致但幅度不同，放开组合小盘暴露更明显。

- 图4表现放开组合在低PB上的暴露显著增强，尤其2022年以来，顺应市场小盘价值风格。

• 这些风格暴露解释了放开限制组合高收益的beta贡献来源。

图5-8：小盘价值和成长策略top50/100组合相对净值走势

• 净值曲线持续攀升，回撤合理说明因子有效。

- Top100组合整体表现稳健，较top50跟踪误差和回撤更低，符合持股分散风险规律。

图9：策略间月超额收益相关性

• 颜色深浅表示相关性强弱，价值策略内不同参数组合相关度较高，成长策略亦是如此。

- 但价值与成长策略间相关度较低（低于41%），表明组合复合可带来显著分散效应。

图10、17：复合组合行业偏离

• 大部分行业配比接近国证2000，但新能源、计算机等板块超配较明显，反映策略风格偏好。

- 少数行业如公用事业、基础化工等显著低配，策略整体呈领先于基准的结构性行业布局。

图11-12：复合策略权重与风格暴露

• 图11显示风格权重动态调整，最大化风险调整收益和等权均呈均衡状态。

- 图12数据进一步验证复合策略在小盘、价值、反转及基本面因子上均有显著暴露特征。

图13-16：复合策略净值及回撤

• 净值持续攀升，回撤可控，顶级复合策略信息比显著高于单一策略，且放宽成分股限制对增厚收益有帮助。

图18：不同增强方案业绩对比表

• 直观显示传统风控约束增强与放开约束、以及两个无风控模型策略在超额收益、跟踪误差、信息比等指标的差异，突出无风控下多因子策略性能优势。

总之，图表系统化地展示了收益、风险和风格暴露的交互关系，支持了报告中“放开风控并采用多因子+beta暴露构建小盘价值和成长策略获得稳健超额”这一核心观点。[page::4,5,7,9,10,11,12,13,14,15,16,18]

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四、估值分析

本报告核心在指数增强策略及因子选择，未涉及传统个股估值模型的DCF、P/E倍数等估值框架，主要关注多因子组合构建和实证绩效回测，估值分析多体现在组合层面的alpha、beta结构和风险调整收益指标。

投入重点为：

• 多因子模型构建（价值、成长相关因子）

- 风控模型与约束解除对组合beta和alpha暴露的影响

• 持股数量与成分股池限制对风险收益的调节

关键绩效指标涉及：超额收益率、跟踪误差、信息比、相对最大回撤及收益-回撤比，构成了组合层面的“估值”与表现衡量体系。

无具体传统估值模型应用描述。[page::0,4,5,17]

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五、风险因素评估

报告明确提及风险提示：

• 模型误设风险：因多因子模型假设错误或误判因子有效性，可能导致策略表现偏离预期。

- 因子失效风险：历史有效的alpha因子未来表现可能减弱或失效，影响超额收益产生。

• 统计规律失效风险：市场结构、宏观环境变化导致历史统计规律不再适用。

此外，报告通过详细回撤期分析，揭示了在价值风格回撤、基本面因子失效等风险事件中的组合承压表现，对投资者提供了警示。

对于策略实施的风险缓释措施，也体现于扩大持股数、策略风格复合和限制选股池等，旨在降低跟踪误差、提高组合稳健性。

总体评估，报告对风险识别较为全面，提醒投资者关注量化模型天生局限及市场环境变化带来的挑战。[page::0,5,6,17,18]

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六、批判性视角与细微差别

• 模型假设局限：

报告依据历史数据验证多因子模型，然而未深入说明模型参数调校风险及市场非理性波动对策略持久性的挑战。

• 样本内验证风险：

研究期间涵盖多重市场周期，较为充分，但依然存在未来行情结构变化不确定风险。

• 持股数量与流动性平衡：

报告推崇增持股票降低风险，但未深度探讨大规模滚动换手对交易成本与市场冲击的长期影响。

• 风格暴露风险：

尽管报告控制了行业与风格暴露，可部分超配严重行业（如新能源）带来的集中风险或市场趋势逆转风险依然存在。

• 策略实操限制提示不足：

现实操作中市值限制、交易成本、流动性风险或限售政策影响较大，需结合实际调整。

• 报表中部分年份数据解释可更详细：

如2021年多个回撤期，报告点明因子表现不佳，尚可结合宏观经济和政策背景深化理解。

整体而言，报告分析严谨，提醒读者关注模型风险，提出的结构性优化方向较具创新意义，适合对指数增强策略有深入需求的机构投资群体。

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七、结论性综合

本报告逻辑清晰、数据丰富且实证有效，深入揭示了国证2000指数增强策略在传统风控框架失效趋弱时的局限性，科学提出剥离传统风控模型，使用风格特征明确的多因子选股与beta曝露策略的可行路径。

核心结论包括：

• 传统指数增强策略下严格风控虽然控制风险，但最近两年面临超额收益大幅放缓，实现年化超额约17.7%。

- 放松风控约束带来收益提升（超额收益仍能保持10%以上），但显著增加跟踪误差和回撤风险。

• 小盘价值和小盘成长两大无风控多因子策略表现优异，年化超额收益率达23%-26%，月胜率高达80%-85%，信息比优势明显。

- 扩大持股数量尤其是150只持仓，能有效降低跟踪误差（至约5%），降低最大回撤，提升收益回撤比。

• 小盘价值和成长两策略相关性低，复合组合收益稳定且风险明显下降，均方信息比及收益回撤比均提升至3.5以上。

- 允许20%持仓非成分股进一步增强收益潜力，但相伴风险也有所增加；投资需权衡。

• 通过丰富持股池、复合风格及灵活配置策略，投资者可在保证较高超额收益的同时控制组合风险。

图18总结了不同方案的收益、风险及换手率指标对比，清晰展现放弃传统风控模型并构建多因子+beta的风格明确组合，能有效提升风险调整后表现的价值。同时也提示了需警惕模型误设及因子失效的市场风险。

综上，报告为指数增强策略设计提供了理论与实务的创新视角，适应当前alpha因子效益减弱的市场现实，强调灵活配置与风格复合，具备重要的参考价值和推广意义。

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附件：图表示例

图1 国证2000指数增强策略相对净值走势（2016.03-2023.07）


图2 放开风格和行业敞口，国证 2000 指数增强策略相对净值走势（2016.03-2023.07）


图3 国证2000增强策略的相对市值暴露（2016.03-2023.07）


图4 国证2000增强策略的相对PB暴露（2016.03-2023.07）


图5 成分股内的小盘价值top50组合相对净值走势（无市值因子，2016.03-2023.07）


图7 成分股内的小盘成长top50组合相对净值走势（+小市值因子，2016.03-2023.07）


图10 Top50复合组合相对于国证2000指数的行业偏离（2023.07）


图11 最大化风险调整收益复合方式下，基础组合的配置比例（80%成分股内，2016.03-2023.07）


图13 Top50等权复合组合相对净值走势（80%成分股内，2016.03-2023.07）


图17 Top100等权复合组合相对于国证2000指数的行业偏离（2023.07）


图18 不同国证2000增强方案的业绩表现对比（2016.03-2023.07）表格详见正文。

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总结

本报告系统、详尽地解析和验证了指数增强策略框架中风控模型可有可无的议题，凭借丰富详实的实证数据和多策略比较，提出并证实了通过多因子驱动与beta辅助构建小盘价值和成长策略，结合持股规模扩大与风格复合，是当前市场环境下实现稳健超额收益的有效路径。

该报告体现了深厚的量化投资和组合管理理论功底，兼顾实际操作便捷性，对风险和收益进行了科学权衡，尤其适合机构投资者和量化基金在目前及未来市场中策略设计与风险控制的参考范式。[page::0-18]

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如需针对报告某章节或图表进一步解析，欢迎随时提出。

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