• 主动型权益基金快速发展，市场规模从2016Q4的1.22万亿元增长至2024Q1的3.48万亿元，同时权益ETF规模从0.34万亿元增至1.83万亿元，基金数量及规模双双提升，提供了丰富的筛选与组合构建样本基础 [page::1][page::2]。

• 研报提出基于基金历史净值、持仓特征构建主动基金选基因子和基于指数历史走势、成分股明细构建指数因子，采用定量打分筛选优质主动型和被动型权益基金，进而构建宽基指数增强组合。整个流程结合了量化选基方法和优化配置 [page::2][page::3][page::12][page::15]。

• 主动型权益基金选基因子涵盖多个维度，例如收益风险比（历史净值）、板块超额收益获取能力、持仓体验等，并通过因子相关性分析确定权重，实现基金打分与筛选。

• 主动型基金组合构建以季度换仓，等权选取打分排名前10%基金，设置基金经理、基金公司持仓权重上限以提升组合分散度。回测显示自2012年以来组合累计收益$466.82\%$，远超同期偏股混合型基金指数 $159.59\%$，且收益表现稳定单调，验证了选基因子的有效性与策略构建思路 [page::3][page::5][page::6]。

• 被动型权益基金选取基于指数轮动策略，重点从历史基本面、资金流、一致预期、宏观、动量及风格6个维度构建指数因子。通过因子多重加权形成指数综合评分，筛选权益指数进行动态轮动 [page::7][page::8][page::9][page::10]。

• 基于指数因子综合得分，构建权益指数轮动组合，回测期为2013年至2024年，综合评分最高组合累计收益达$609.76\%$，远超同期样本权益指数组合的$91.32\%$，显示强烈的超额收益能力 [page::11]。

• 通过筛选流动性好、规模超过2亿的场内被动基金（ETF），在月度换仓基础上构建被动型权益基金组合，相关持仓数量皆有限制以控制集中度。2016年末至2024年4月间，组合累计收益达$172.05\%$，大幅超越同期权益指数组合的$15.92\%$，验证被动基金指数轮动配置实操的有效性 [page::12][page::13][page::14]。

• 宽基指数增强组合结合主动型基金及被动型基金筛选及组合构建方法，设置风格因子及板块偏离等约束条件，优化组合权重。持仓中单只基金、基金经理及基金公司权重均有严格限制，保障分散化与风险控制。采用季度调仓主动基金，月度调仓被动基金动态调整组合 [page::14][page::15][page::16][page::17]。

• 风格划分基于个股市值及成长/价值因子（ROE、营收及净利润增长等综合指标），板块层面划分为TMT、消费、上游周期、中游制造、大金融、医药6大类，定量控制基金及指数整体风格轮廓，避免组合过大偏离基准指数 [page::15][page::16]。

- 相关表格展示了基金及指数风格与板块划分的指标归类便于理解。

• 回测不同宽基指数（沪深300、中证500、中证800、中证1000）增强组合表现均优异：

- 沪深300增强组合年化超额收益$10.96\%$，持续跑赢沪深300指数及同期增强基金。


- 中证500增强组合年化超额收益$12.09\%$，同样超越对应指数及相关增强基金。


- 中证800增强组合年化超额收益$11.92\%$，显示风格板块控制及基金筛选搭配的有效性。

- 中证1000增强组合年化超额收益$16.32\%$，表现最佳，持续跑赢指数及相关增强基金。

• 超额收益归因显示，沪深300及中证800的超额收益中主动型基金贡献更大；而中证500及中证1000中被动型基金贡献更显著，体现不同指数区间基金组合策略的差异化优势 [page::23]。

| 宽基指数 | 主动型基金贡献 | 被动型基金贡献 |
|--------|------------|------------|
| 沪深300 | 较高 | 中等 |
| 中证500 | 中等 | 较高 |
| 中证800 | 较高 | 中等 |
| 中证1000| 中等 | 较高 |

• 报告强调风险提示，模型基于历史数据，结果不构成投资建议，现实环境及未来走势不可完全预测；且组合构建过程中须关注持仓集中度、风格及板块偏离等风险限制 [page::0][page::24]。

【广发金工】2024精选深度报告系列之十四 如何结合主动型、被动型权益基金实现宽基指数增强 — 深度解析报告

---

1. 元数据与报告概览

• 报告标题： 《如何结合主动型、被动型权益基金实现宽基指数增强》

- 作者及机构： 广发金融工程研究团队，广东广发证券发展研究中心

• 发布时间： 2024年9月25日

- 主题与范围： 聚焦主动型和被动型权益基金的筛选因子构建，选基策略设计，以及基于量化模型如何结合两类基金实现宽基指数增强组合构建并获得超额收益。

• 核心论点：

- 以主动型权益基金历史净值和持仓构建选基因子，以指数历史走势及成分股明细构建指数因子，通过定量方法分别对主动型、被动型权益基金进行打分筛选。
- 结合主动型与被动型基金优选方式，在风格和板块偏离约束条件下构建宽基指数增强组合，实现超额收益最大化。
- 回测结果显示基于沪深300、中证500、中证800和中证1000指数构建的增强组合均获得显著且稳定的超额收益。

• 评级及建议：报告未直接给出具体买卖评级，但通过量化策略展示了组合优化的有效性，具备实际操作指导价值。文中强调所有结论基于历史数据，投决需谨慎。

---

2. 逐节深度解读

2.1 引言与市场概览

• 报告明确主动型权益基金定义为普通股票型、偏股混合型、平衡混合型和灵活配置型基金，后两者权益资产占比均超60%。

- 统计数据显示2016Q4-2021Q4主动基金市场规模快速增长，从1.22万亿升至5.53万亿元，2024Q1回落至3.48万亿，体现市场波动但整体仍处在较大基数上。

• 另一方面，权益ETF市场自2018Q4以来迅速扩容，规模由0.34万亿增长至1.83万亿，反映被动投资日益流行。

图1（主动型权益基金数量及规模）清晰表现蓝色柱状为基金数量，红色折线为基金规模，后者体现在2019-2021年明显扩张，近年有所回撤但规模依然庞大。
图2（权益ETF数量及规模）显示ETF数量和规模双双上升，2019年以来增势明显，左轴为基金数量词条，右轴为亿元规模曲线。[page::1,2]

2.2 研究思路框架拆解

• 通过主动基金历史净值和持仓信息构建选基因子，指数成分和走势构建指数因子，分别进行量化打分筛选。

- 结合两类基金的打分结果，在风格、板块偏离控制下，最大化组合的综合因子得分。

• 构建宽基指数增强组合，从而挖掘并实现超额收益。

图3（研究思路示意）展示了三个流程框架：主动型选基因子、被动型指数因子→分别打分优选→结合构建宽基指数增强组合的统一策略方法论。[page::2]

2.3 主动型权益基金选基因子构建与组合构建

• 筛选策略基于季度换仓周期，从基金历史业绩、持仓信息出发，构建多维度基金因子。

- 因子涵盖基金收益风险比、板块超额收益稳定性、持有体验、交易能力、选股能力和机构认可信号等7个维度。

• 采用信息系数（IC）衡量因子预测能力，相关性分析确保因子独立性。

- 因子权重设计中，对相关性较高的索提诺比率与板块剥离收益稳定性合计赋予1/6权重，其余各因子均等权1/6。

表1-3展示了选基因子具体构建方法、相关性矩阵与加权方案，体现基金品质维度全面且科学。[page::3,4,5]

• 组合构建方法为：按照综合因子得分将基金分为10个组，得分越高，回测区间内组合累计收益明显优于低分档。

- 样本筛选严格，权益仓位均高于60%、基金规模2亿以上、存续满450天等，保障组合稳定性。

• 回测2012.1-2024.4区间，高分档基金组合累计收益达466.82%，明显优于偏股混合基金指数159.59%，且超额收益长期稳定。

图5（分档组合累计收益）与图6（主动型基金组合累计收益）反映出主动基金因子模型的强大选基效应和实际市场回报表现；基金经理与公司的权重限制确保分散风险。[page::6]

2.4 被动型权益基金指数因子构建与组合构建

• 选取权益指数作为被动型权益基金基础，构建历史基本面、资金流、一致预期、宏观、动量和风格6大维度的指数因子。

- 各因子采用权重组合方式构建综合指数得分，避免高度相关因子重复计量。

• 指数样本涵盖覆盖A股的权益指数，换仓频率为月末，指数分为10档。

- 回测结果显示高分档指数轮动组合累计收益609.76%，远超样本权益指数组合的91.32%。

图8（权益指数轮动组合分档累计收益）和图9（多头、中性、空头组合表现）清晰表明指数因子策略的显著超额收益及长期优势。[page::8,9,10,11]

• 使用权益ETF实现指数轮动组合的配置，详细筛选规则包括规模、流动性（近1月日均成交额>0.1亿）、存续期等。

- ETF策略回测累计收益172.05%，远超可投资权益指数组合的15.92%。

图10与表9展现被动基金组合构建细节及业绩表现，强调了指数因子打分与ETF产品筛选的有效衔接。[page::12,13,14]

2.5 宽基指数增强组合构建

• 结合主动型、被动型权益基金的打分模型，构建复合宽基指数增强组合。

- 在控制风格及板块偏离（板块偏离<5%、风格偏离<0.1）及持仓集中度约束（单只基金不超过5%）前提下，最大化组合有效因子得分。

• 主动型基金换仓季频，被动型基金月频调仓，体现资源动态调配。

- 风格指标采用规模（对数流通市值）、价值（账面净值/市值等）和成长（ROE、收入及净利润增长率等）三大维度，个股级别标准化后加权。

• 申万行业合并为TMT、消费、周期制造等6大板块，亦进行权重分布约束。

图12-13展示了因子分类、优化目标设计和具体调仓逻辑流程，科学且紧密结合实际投资管理约束。[page::15,16,17]

2.6 超额收益表现回顾（沪深300、中证500、800、1000）

• 回测起点均为2019.10.31至2024.4.30。

- 各指数增强组合年化超额收益分别为：
- 沪深300: 10.96%
- 中证500: 12.09%
- 中证800: 11.92%
- 中证1000: 16.32%

• 分年度数据均显示增强组合持续跑赢对应基准指数，同时超越同期指数增强基金整体表现，体现模型筛选和组合构建的竞争优势。

图14-20与对应表12-22细致呈现各指数组合与基准及同类基金的收益对比，回测曲线及年度收益均支持强劲超额收益结论。[page::17到23]

2.7 超额收益归因分析

• 表23显示不同宽基指数增强组合中，主动型和被动型基金均对超额收益贡献正向，其中沪深300与中证800增强组合中主动型基金贡献更显著，中证500和中证1000中被动型基金贡献比例更高，反映灵活策略在不同细分市场的差异化优势。[page::23]

---

3. 图表深度解读

3.1 主动型权益基金市场规模及数量动态（图1）

• 蓝色柱状表示基金数量，持续增长至近4000只，反映市场活跃度及产品丰富度不断提升。

- 红色折线示基金规模在2019-2021年达到峰值（超5万亿），此后有所回落但仍高位，表明资金关注度依旧较高但增长趋缓。

3.2 权益ETF市场快速扩容（图2）

• ETF数量与规模同步上升，规模提升约5倍至1.83万亿，数量近翻倍至1000只，体现指数投资工具快速普及。

- ETF的兴起为被动式指数轮动策略的实现提供具体产品。

3.3 主动型基金选基因子和组合分档（图5、6）

• 不同分档组合累计收益呈明显单调递减趋势，最高分档累计收益接近4.7倍，最低分档不足1倍，证实选基因子优选能力强。

- 组合与偏股混合指数的分离趋势明显，说明量化选基方法获得稳定超额收益。

3.4 被动型权益指数轮动分档表现（图8、9）

• 指数因子得分高的组合累计收益远高于低分档，最高近5倍，最低甚至接近负收益，显著验证指数因子的预测力。

- 多头组合长期远优于样本权重组合和空头组合，表明指数轮动策略见效显著。

3.5 被动ETF组合超额收益（图11、14-20）

• ETF组合通过指数筛选实现了远超对应指数和样本指数的超额收益，增强策略收益稳定，有效利用主动被动基金协同效应提升投资表现。

- 各增强组合不仅回报较高，且在年度层面均领先于对应指数及同类增强基金，凸显选基因子和优化模型加权的实际投资价值。

3.6 宽基指数增强组合构建示意（图12、13）

• 系统整合7个主动基因子和7个被动指数因子，涵盖收益风险、基本面、资金流、风格等全方位指标。

- 优化模型结合风格和板块偏离限制，防止投资组合过于集中或暴露于非预期风险。

• 季度和月度跨频调仓的设计提高策略对市场变化的响应灵活性和稳定性。

---

4. 估值分析

报告更多关注量化模型的因子构建与优化组合方法，而非传统估值指标（如DCF或PE倍数），因此不涉及企业估值模型细节。

量化策略中采用基金和指数因子得分作为权重优化的目标函数，通过组合优化模型求解最优权重，期间约束风格偏离和持仓集中度，保证组合的风险控制和风格中性。

---

5. 风险因素评估

• 历史数据的局限性： 报告警示所有结论均以历史数据为基础，依赖模型可能无法准确反映未来市场环境和极端事件。[page::24]

- 模型假设有限： 因子打分和优化均基于若干假设，实际基金表现可能受不可控市场因素、政策变动等影响。

• 组合约束与流动性： 虽有持仓集中度及流动性约束，但实际操作中短期市场波动与流动性风险仍存。

- 不构成投资建议： 明确指出因模型局限和未知风险，报告不构成买卖建议，提示投资者谨慎使用。

---

6. 批判性视角与细微差别

• 报告依赖大量历史定量数据和模型，优点是数据驱动严谨，但风险在于历史表现未必充分代表未来，模型可能忽视极端事件与投资者行为变化。

- 主动基金因子权重分配均衡，但仍有因子间存在一定相关性，可能影响最终组合多样性。

• 不同指数增强组合中主动与被动基金贡献比例差异较大，反映对策略依赖和底层市场特征差异，说明增强组合的稳定性可能部分受特定基金风格影响。

- 报告未详述交易费用、税负和滑点等实际交易成本，实际收益可能受影响。

• 风格和板块偏离控制逻辑严谨，但对冲效果依赖因子准确度及模型优化解的实际可执行性，可能面临实施难点。

---

7. 结论性综合

本报告通过严谨的数据分析和模型构建系统性地实现了主动型与被动型权益基金的优选及整合，设计并实现了针对沪深300、中证500、中证800、中证1000指数的宽基指数增强组合，成功抓住权益市场不同维度的超额收益机会。

主动型基金通过精选历史业绩、持仓和风格因子展现出优异的选基能力；被动型基金基于多维指数因子实现指数轮动，搭建高效透明且流动性优良的投资平台。两者结合，综合权重优化并严格控制风格与板块偏离：

• 显著超额收益：2012年至2024年的回测显示主动型基金组合累积回报高出业绩基准超过3倍，权益指数轮动组合累计表现更优，宽基增强组合年化超额收益高达10%-16.32%，稳定领先基准指数。

- 模型严谨：因子相关性低，权重分配合理，组合构建逻辑结合现实投资约束。

• 多维控制保障：风格、板块偏离严格限定，持仓集中度控制有效分散风险，保证增强策略的稳健性。

- 策略灵活：季月调仓结合，兼顾稳定性和市场适应性。

报告同时强调策略基于历史经验，模型结果不构成投资建议，所有投资行为仍需结合更广泛市场环境与个人风险承受能力审慎决策。

综上，研究提供了一套科学、系统的框架和实证依据，对权益基金管理人、机构投资者在提升宽基指数投资组合收益方面具备较高的参考价值和实践指导意义。

---

附：核心图表快速梳理（部分示范）

| 图表编号 | 内容简述 | 关键发现 |
| --- | --- | --- |
| 图1 | 主动型权益基金数量及规模 | 基金数量稳步增加，规模峰值后有所回落但仍巨大 |
| 图5 | 主动型权益基金因子分档组合累计收益（2012-2024） | 高因子得分基金组合表现远超低分组，因子有效性强 |
| 图8 | 权益指数轮动组合累积收益 | 高分档指数组合表现卓越，指数因子构建有效 |
| 图11 | 被动型权益基金组合表现 | ETF组合实现显著超额回报，流动性良好 |
| 图12 | 主动+被动基金因子整合及组合构建示意图 | 系统整合多因子和约束，优化组合科学有效 |
| 图14-19 | 不同指数增强组合累计收益与年度表现 | 增强组合年化超额收益10%-16%，持续跑赢基准 |

各图表均配有详细数据来源Wind和广发证券发展研究中心，保证了数据的权威性和统计口径一致性。

---

如需进一步阅读全文及获取完整数据模型，可扫码或访问广发证券相关报告平台。[page::1,2,3,4,5,...,25]

---

（全文完）

报告