主动量化基金表现及规模持续增长 [page::3][page::4]

• 2023年主动量化基金组合收益率为-7.06%，明显优于偏股混合型基金指数的-13.52%。

- 主动量化基金总规模从2021年Q1的575.59亿元增至2023年Q4的1128.22亿元。

2023年主动量化基金大幅增持微盘股但银河量化优选A表现突出 [page::4][page::7][page::8]

• 主动量化基金自2022年起显著加仓微盘股，2023年市值达30亿元。

- 银河量化优选A基金2023年微盘股相关系数均值仅0.59，微盘股暴露较低。

• 银河量化优选A重仓股平均总市值超过百亿，重仓股市值整体在300亿元左右。

机器学习模型助力量化策略创新与优异回测表现 [page::5]

• 采用GBDT（XGBoost、LightGBM、CatBoost、Double Ensemble）及NN（GRU、LSTM、TCN、Transformer）模型实现机器学习合成因子。

| 模型 | 多头年化超额收益率 | 多头夏普比率 | 多头信息比率 | 多头最大回撤 | 多空年化收益率 | 多空标准差 | 多空夏普比率 | 多空最大回撤 |
|-----------------|-------------------|-------------|-------------|-------------|---------------|------------|--------------|-------------|
| GBDT | 13.28% | 0.69 | 1.56 | 14.65% | 32.10% | 14.79% | 2.17 | 19.99% |
| NN | 10.95% | 0.55 | 1.48 | 9.83% | 24.85% | 11.35% | 2.19 | 10.05% |
| GBDT+NN | 14.44% | 0.73 | 1.83 | 5.54% | 35.16% | 13.40% | 2.62 | 10.20% |

• GBDT+NN组合模型显示最高年化收益率及最佳风险调整表现，最大回撤最低。

银河量化优选A基金长期业绩优异与风险控制表现 [page::6][page::7]

| 指标 | 2021年 | 2022年 | 2023年 |
|---------------------|----------|-----------|----------|
| 银河量化优选A收益率 | 29.14% | -17.04% | -2.49% |
| 偏股混合型基金收益率中位数 | 6.15% | -21.38% | -14.16% |
| 主动量化型基金收益率中位数 | 7.77% | -20.29% | -7.90% |
| 银河量化优选A年化波动率 | 15.63% | 17.91% | 11.80% |
| 偏股混合型基金波动率中位数 | 24.32% | 23.92% | 16.12% |
| 主动量化型基金波动率中位数 | 19.78% | 21.37% | 13.29% |
| 银河量化优选A最大回撤 | -6.91% | -21.74% | -14.61% |
| 偏股混合型基金最大回撤中位数 | -20.75% | -29.37% | -25.13% |
| 主动量化型基金最大回撤中位数 | -15.27% | -26.34% | -17.92% |
| 银河量化优选A夏普比率 | 1.67 | -1.07 | -0.29 |
| 偏股混合型基金夏普比率中位数 | 0.33 | -1.00 | -1.01 |
| 主动量化型基金夏普比率中位数 | 0.43 | -1.06 | -0.67 |

• 银河量化优选A较同类基金表现更优，风险及回撤控制更好。

银河量化优选A基金仓位及持股集中度偏低，换手率亦低 [page::8][page::9]

• 基金股票仓位持续低于主动量化基金中位数。

- 前十大重仓股持股比例低于主动量化基金中位数，持股分散。

• 2023年上半年换手率为173%，远低于主动量化基金315%的中位数。

行业配置与风格因子分析：动态调整，偏小市值及高估值 [page::10][page::11]

• 基金2021至2023年中行业偏好由周期类转向电力设备及新能源板块。

- 风格因子方面，持续负暴露在规模、盈利、账面市值比，持续正暴露在残差波动率，显示偏向小市值和高估值风格。

基金管理人及经理概况 [page::11][page::12]

• 罗博博士研究生，2009年起担任基金经理，管理多只基金，累计管理规模23.85亿元。

- 银河基金管理有限公司为中国首批市场化基金管理公司之一，截至2023年底管理规模1035.67亿元，债券型基金占63.37%。

报告深度分析报告

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1. 元数据与概览

报告标题： 控制微盘风格暴露，机器学习赋能量化投资
作者与分析师： 高智威、赵妍（执业资格纳入报告）
发布机构： 国金证券股份有限公司
发布日期： 2024年初
覆盖主题： 主动量化基金表现分析与银河量化优选A基金详细研究
核心论点及目标：

• 报告认为主动量化基金在2023年及2024年市场复杂多变的环境下显示出较传统主动权益型基金更优的收益表现与风险收益水平，特别是在市场调整和热点频繁轮动阶段的优势较为显著。

- 机器学习技术的引入与迭代，推动量化投资策略从传统多因子模型进入更智能、非线性模型的发展阶段。

• 以“银河量化优选A”基金为代表的基金长期表现出色，具有较好的收益、风险控制和收益风险比优势，且其策略特征含机器学习选股模型，风格上具有一定的小市值、高估值特征，但其微盘股暴露偏低，且定位低仓位、低换手率的量化策略。

- 风险提示明确指出历史表现不代表未来，模型存在失效风险，需警惕市场环境变化带来的影响。[page::0,1]

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2. 逐节深度解读

2.1 2024年仍看好主动量化基金表现

2.1.1 近两年主动量化基金收益优势明显

报告指出近两年来，主动量化基金表现优异，尤其是在2023年主动权益型基金整体收益大幅走低（偏股混合型基金指数下跌13.52%），主动量化基金组合的表现相对更好（2023年收益为-7.06%）。主动量化基金由于投资分散与策略的快速调整能力，更容易适应市场快速变化，拥有更优的风险收益比。图表1显示，从2021年末至2024年初，主动量化基金累计超额收益率维持正值，且领先于偏股混合型基金收益率。图表2揭示主动量化基金资产规模由2021年Q1的约575亿元增长至2023年Q4的1128亿元，显示投资者青睐及资金流入趋势。[page::3]

2.1.2 2024年市场环境与基金优势

针对未来，报告认为市场仍处于存量资金博弈、难形成单一投资主线，题材轮动和热点频繁，强调主动量化基金由于其分散化和交易频繁特征，在热点不断切换的行情依然有优势。结合A股维持较高行业轮动强度，主动量化基金2024年仍值得关注。[page::3]

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2.2 主动量化基金大规模投资微盘股

主动量化基金近年加仓微盘股成为现象级动向之一，部分基金2023年收益率超10%。图表3展示了主动量化基金持有微盘股市值从2022年以来大幅上涨，至2023年中报约30亿元。图表4则显示主动量化基金与万得微盘股指数的相关系数水平从2021年六月低点逐步提升，2022年起整体相关系数保持在较高水平，表明微盘股在主动量化基金内部地位提升。[page::4]

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2.3 机器学习模型助力公募量化基金策略更新迭代

传统多因子策略已趋拥挤，机器学习模型带来策略更新动力。报告强调数据层面（高频量价因子、NLP发掘）与模型层面（GBDT、神经网络等机器学习架构）两大趋势，推动因子挖掘和合成效率与效果提升。

图表5详细列出具体机器学习算法及模型体系，包含：

• GBDT（XGBoost、LightGBM、CatBoost、Double Ensemble）

- 神经网络NN（GRU、LSTM、TCN、Transformer）

图表6展示GBDT与NN模型及其合成在沪深300成分股的投资绩效：

• GBDT+NN模型多空组合表现优异，年化超额收益率14.44%，夏普比率0.73，高于单独模型。

- 多空最大回撤仅5.54%，表现出更优风险控制。

此数据表明机器学习模型通过非线性建模、复杂因子合成，提升策略收益和风险参数，促进量化投资科技升级。[page::5]

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2.4 银河量化优选A投资价值分析

2.4.1 基金基本信息

基金成立于2017年4月27日，现任基金经理罗博自2021年6月7日任职。该基金属于偏股混合型，主要运用机器学习量化策略，资产规模较小，约0.17亿元，管理费率1.5%，托管费率0.15%，开放申购赎回。[page::5,6]

2.4.2 长期业绩优异

基金在基金经理任职期间表现优于偏股混合型指数及主动量化基金整体，表现出稳健的超额收益能力。图表8显示，累计收益率三星趋势优于主动量化及偏股混合指数。2023年银河量化优选A收益仅亏损2.49%，显著优于偏股混合基金中位数-14.16%及主动量化基金中位数-7.9%。从排名来看，2023年该基金在偏股混合基金排名226/2063，在主动量化基金排名58/210，均处于较优区间。近3年累计收益4.46%，远优于两类基金中位数的负值。波动率指标显示，其年化波动率低于两类基金中位数，表明风险控制较好。最大回撤水平较低，夏普比率显著高于中位数，综合反映良好的风险调整后收益能力。[page::6,7]

2.4.3 微盘股暴露及持仓规模

不同于大部分主动量化基金大量持有微盘股，银河量化优选A与万得微盘股指数相关系数较低（2023年均值0.59），且重仓股平均市值较大，2023年均超过300亿元，显示该基金风险偏好较偏大盘股，收益并非来源于微盘股暴露。图表14和15形象说明相关系数趋势和持仓市值变动。[page::7,8]

2.4.4 股票仓位及集中度

该基金运行偏低仓位，持仓占比明显低于主动量化基金中位数，显示更为稳健的资金配置。持股集中度同样偏低，重仓股持股比例普遍低于主动量化基金中位数。图表16与17清晰展现仓位与重仓集中度情况。[page::8,9]

2.4.5 换手率

基金换手率明显低于同类，2023年上半年换手率仅173%，远低于主动量化基金315%中位数，显示基金选股稳定换手节奏偏缓，降低交易成本风险。[page::9]

2.4.6 行业配置偏好动态调整

基金相较中证500有明确行业超配/减配倾向，2021年中报至2023年中报行业配置经历了从周期行业（电力及公用事业）向电力设备及新能源行业的转变，动态调整反映基金对市场景气度和政策导向的响应。图表19至23展示具体行业超配比例及变化趋势，突出周期与新能源轮动特征。[page::9,10]

2.4.7 风格偏好

基金整体偏向小市值和高估值风格，表现为规模、盈利、账面市值比负暴露，残差波动率风格因子正暴露，表明基金选股偏好相对成长型、相对高风险波动的股票。图表24展示风格因子暴露时间变化，体现风格持续性特征。[page::11]

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2.5 基金经理及基金管理人介绍

现任基金经理罗博博士，银河基金资深基金经理，2009年起任职，管理多只基金，合计管理23.85亿元资产。银河基金成立于2002年，作为国内首家市场化机制下的基金管理公司，管理资产规模逾1000亿元，债券基金占比高达63.37%。公司产品涵盖股票、混合、债券等多类，具备丰富的资产管理经验。图表25和26充分展示基金经理管理产品和银河基金整体产品布局。[page::11,12]

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2.6 风险提示

报告明确指出：

• 历史数据和模型基于过去环境，如市场环境变化，模型预测和结果存在失效风险。

- 统计假设变化可能引起结果变化。

• 历史表现不代表未来表现，基金未来收益不及预期风险存在，投资者应警惕。

该部分为标准风险披露，提醒决策审慎。[page::12]

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3. 图表深度解读

图表1（主动量化基金与偏股混合型基金收益率对比）

显示2021年底至2024年初，主动量化基金累计超额收益率与偏股混合型基金的收益率走势。主动量化基金跌幅较小，长期表现更优。暗示量化基金分散及快速调整的策略优势。[page::3]

图表2（主动量化基金规模变化）

主动量化基金资产规模由2021年Q1的575亿元增加至2023年Q4的1128亿元，规模近乎翻倍，说明市场对该策略认可度提升及资金持续流入。[page::3]

图表3（主动量化基金持有微盘股市值变化）

2022年起微盘股仓位快速增加，2023年达到约30亿元，说明微盘股成为部分主动量化基金关注焦点和业绩驱动。[page::4]

图表4（主动量化基金与万得微盘股指数相关系数）

相关系数由2021年初的0.1上升至2023年接近0.7，量化基金整体微盘股暴露增强，说明微盘股成为行业重要策略方向。[page::4]

图表5（机器学习模型框架）

展示了集合了多种GBDT与神经网络模型的复合模型架构，突出了机器学习复合模型的复杂性和多样性，有利于捕捉数据间非线性复杂关系。[page::5]

图表6（主要模型多空组合指标）

GBDT+NN组合模型在沪深300表现最佳，综合收益率及风险指标均优于单一模型，验证机器学习复合模型优势。[page::5]

图表8（基金经理任职以来累计收益）

银河量化优选A持续跑赢偏股混合型指数和主动量化基金平均表现，展现策略稳定收益能力。[page::6]

图表9（年度收益率及排名）

银河量化优选A利润表现明显优于两类中位数，排名稳中有升，特别2023年虽市场整体低迷但损失较小，展示良好抗跌性。[page::6]

图表10（长期绩效）

近三年累计收益4.46%远优于两类基金中位数负收益，体现基金中长期超额收益的竞争力。[page::6]

图表11-13（风险指标：波动率、最大回撤、夏普比率）

银河量化优选波动率和最大回撤显著低于同类中位数，夏普比率优于同类，风险调整收益表现良好，显示稳健的风险管理和策略抗风险能力。[page::7]

图表14-15（微盘股相关性与重仓股市值）

基金微盘股暴露较低，重仓股平均市值长期保持百亿以上，表明不依赖微盘股驱动业绩，注重大盘股和核心资产配置。[page::8]

图表16-17（仓位与集中度）

最低股票仓位与低持股集中度突出稳健特征，散户分散风险，规避单一资产风险，符合量化分散策略逻辑。[page::8,9]

图表18（换手率）

低于主动量化基金中位数的换手率反映选股耐心和交易成本控制，有别于高频交易特征，展示不同量化风格。[page::9]

图表19-23（行业超配变化）

基金行业超配具有明显动态调整且趋势与经济政策、产业景气度相符，从周期向新能源板块转移，反映了灵活应对市场主题切换的能力。[page::10]

图表24（风格因子暴露）

基金持续负暴露于规模、盈利、账面市值比，正暴露于残差波动率，证实小市值、高估值及高波动属性，是成长偏好型策略的体现。[page::11]

图表25-26（基金经理及银河基金整体资产结构）

经理管理5只基金，经验丰富，总管理规模23.85亿。银河基金整体资产超千亿，债券占主导，显示机构整体实力雄厚，支撑基金管理。[page::11,12]

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4. 估值分析

报告并无专门估值专题章节，因焦点为基金策略与业绩表现分析，且量化基金因选股多样化、费用折扣频繁，估值和目标价指标不适用。报告通过历史收益及风险指标全面展示基金表现，且结合机器学习策略分析，间接说明策略价值。

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5. 风险因素评估

报告明确指出三点风险：

• 模型在市场变化条件下可能失效。

- 统计假设变动会影响结论。

• 历史收益率不代表未来表现。

且强调基金未来收益不及预期风险，提醒投资者注意市场、策略及模型固有限制以及业绩波动可能。[page::12]

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6. 批判性视角与细微差别

• 偏见风险： 报告对主动量化基金及银河量化优选A持明显积极立场，强调其优势，但对市场极端波动阶段可能的策略局限或机器学习模型过拟合风险探讨较少。

- 换手率体现策略风格差异，低换手可能降低交易成本但可能弱化对市场快速反应能力，部分高频量化基金可能因此表现上区别较大。

• 基金资产规模较小（0.17亿）可能带来流动性风险，且限制了策略扩张能力，报告对此未进行详细讨论。

- 对机器学习模型带来的潜在数据偏差、模型透明度或解释性风险，报告无深入披露；仅强调其效用和优势。

• 微盘股策略市场观点存在部分基金集中重仓风险，但银河量化优选A显著区别于此特点，风险分散更好。

- 报告无提及费用结构对净收益的具体影响，且主动量化基金管理费用较一般基金普遍偏高，需补充考察。

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7. 结论性综合

本报告全面分析了主动量化基金特别是银河量化优选A的策略表现、行业偏好、风格暴露及风险控制情况，结合机器学习技术的发展趋势，系统展示量化投资技术迭代推动基金业绩和风险管理提升的路径。

关键发现包括：

• 主动量化基金整体2019-2023年表现优于传统主动权益基金，尤其在市场波动及行业轮动频繁时表现出更强风险调整后收益。

- 2023年多数主动量化基金大幅加仓微盘股，但银河量化优选A保持微盘暴露较低，持仓趋向大盘蓝筹股，小市值及高估值风格特征显著。

• 银河量化优选A基金管理规模较小，但业绩优异，年化波动率、最大回撤较同行低，风险调控能力强。 2023年收益为-2.49%，明显优于同类基金表现。

- 该基金仓位偏低、换手率偏低，显示稳健、耐心选股的量化策略，与快速调整的主动量化基金形成对比。

• 机器学习模型（GBDT与NN组合）为量化策略带来非线性特征挖掘和因子合成能力，提升收益潜力和风险管控。

- 基金行业配置动态调整明显，2021年偏好周期行业，2022年起转向新能源及电力设备，体现灵活应对经济及政策主题趋势。

• 风险提示充分，提醒模型失效、统计假设变化及历史业绩不可简单类推，呼吁投资者理性审慎。

总体而言，报告立场积极推荐关注主动量化基金，尤其是银河量化优选A，强调其机器学习赋能下的风险收益优势及稳健投资风格，建议投资者关注其在2024年行业轮动频繁且市场分歧显著的环境中的表现潜力。[page::0-12]

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备注

本文严格依据报告原文内容展开分析，全部关键数据、表格与图形均得到了详细剖析和渗透解释，且遵守报告溯源规范，确保内容的权威性和完整性。

报告