2018年公募量化产品规模与业绩回顾 [page::0][page::7][page::8][page::9][page::10][page::11][page::12]

• 2018年公募量化产品新发62只，规模201.99亿元，整体发行数量与2017年持平，新发单基金规模略减。

- 指数增强基金规模逆势增长30.16%，达到238.68亿元，主要依靠存量基金规模拉动，显示资金偏好历史业绩稳定产品，呈现明显“马太效应”。

• 主动量化及对冲基金规模分别下降12.16%和15.19%，公募量化基金整体规模轻微下降3.67%，但规模下降幅度低于市场指数下跌。

- 存量规模排名前十产品多数在2017年获得超额收益10%以上，业绩稳定性联动资金规模增长。

量化基金细分类别分析 [page::9][page::10][page::11]

| 分类 | 当前规模(亿元) | 年初规模(亿元) | 规模变动比例 |
|------------|----------------|----------------|--------------|
| 指数增强 | 238.68 | 183.37 | +30.16% |
| 主动量化 | 599.74 | 682.78 | -12.16% |
| 对冲 | 32.49 | 38.31 | -15.19% |

• 指数增强基金存量规模及平均规模均提升，反映投资者更偏好稳定表现。

- 主动量化基金数量和规模均较大，但面临收益波动和市场风格切换的挑战。

• 对冲基金受监管与市场环境影响，规模萎缩明显。

公募量化基金规模分布及绩效表现 [page::11]

• 约85%公募量化基金规模低于5亿元，体现量化基金市场发展仍处于成长阶段。

- 规模大于10亿元的基金业绩显著优于小规模基金，规模与绩效之间存在正向关联。

量化基金2018年业绩表现及亮点 [page::11][page::12]

• 量化基金绝对收益中位数为-19.22%，相比基准沪深300跌幅（-22.01%）表现相对较优。

- 医药行业相关指数增强产品表现突出，2028年医药相关量化基金多获正收益及领先基准。

• 超额收益排名前20的量化基金多为指数增强及量化多因子产品，最高超额收益超过14%。

国内Alpha策略发展脉络 [page::13][page::14][page::15]

• 梳理了2004-2018年Alpha策略发展经历的“套利”、“对冲”和“低迷转型”三个阶段，市场结构、金融工具、监管政策对策略演进影响显著。

- 股指期货、ETF及期权推出助力量化对冲爆发，2011年市场进入对冲元年。

• 2015年股灾及监管缩紧影响Alpha策略市场，传统对冲策略面对期指限制及负基差压力，开展困难。

- 市场环境迫使机构聚焦风险管理、策略灵活性及大数据、AI技术的探索，主动量化与指数增强基金成为主流。

指数增强基金行业发展趋势 [page::16][page::17][page::18][page::19]

• 指数增强基金规模总体呈上升趋势，2018年规模约为576亿元。

- 以沪深300、上证50和中证500为主要跟踪基准，行业分布较集中，行业风格特征明显。

• 私募指数增强因无严格持仓限制，更灵活可通过股指期货及日内交易等方式增厚收益，但整体风险更高。

量化对冲产品现状与挑战 [page::20][page::21][page::22][page::23]

• 2010年股指期货上市带动量化对冲爆发，私募对冲产品数量快速增加，但2015年监管加强期指限制，导致估值压力及流动性恶化。

- 多数公募对冲基金规模萎缩，产品审批趋严，2018年无新发对冲基金，市场低迷。

• 私募谋求通过日内回转、高频交易等策略增厚收益，然而监管风险及市场容量限制制约其发展。

主动量化基金发展 [page::24][page::25]

• 主动量化基金数量持续上涨，2018年存量169只。

- 2013-2016年多只明星量化基金表现优异，风格偏向小盘成长。

• 2017年市场风格转向蓝筹，行业与规模因子敏感度变化带来调整压力。

多因子投资框架及因子分类 [page::26][page::27][page::28]

• 因子类型涵盖盈利、成长、杠杆、流动性、技术、估值、规模、质量和一致预期等八大类。

- 因子数据基于Wind财务、价格及成交数据，并经过严格的筛选、去极值、标准化和缺失值补齐处理。

• 使用IC，ICIR，信息比率，多空胜率及t检验等指标评价因子有效性。

- 构建涵盖样本维护、因子筛选、组合构建、对冲及回测等模块的多因子策略体系。

重点因子表现趋势 [page::30-61]

• 规模因子（流通市值）：长期有效，小盘优势波动显著，近几年大盘蓝筹回归。

- 估值因子（行业相对PB）：显著有效，价值投资持续受益，股息率DP在熊市尤其表现突出。

• 盈利因子（ROA）：整体有效性较弱，2017年后复苏显著，4季度表现最好。

- 成长因子（主营收入增长）：效果波动大，2002-2007年表现亮眼，后期起伏明显，四季度旺盛。

• 质量因子（财务费用比例）：显著稳定，低财务费用比公司表现优异。

- 流动因子（换手率）：长期有效，低换手股胜出，2015年后略有下降。

• 技术因子（1个月股价反转）：稳定的超额收益因子，反转效应春秋季节明显。

- 杠杆因子（流动负债率）：有效性减弱，去杠杆趋势下特征难坚持，行业间表现差异大。

多因子策略构造及回测表现 [page::56][page::59][page::61][page::63]

• 线性等权多因子行业中性策略2010年以来相对沪指年化超额18.5%，信息比1.66，月胜率70.8%。

- 基于IC_IR动态加权的风格趋势多因子策略年化超额21.5%，对2017年风格震荡调整响应更灵敏。

• 风险优化组合策略结合Alpha和风险模型，约束行业及风险因子暴露，年化超额收益达30%，但波动与回撤较高。

Alpha策略工具系统介绍 [page::64][page::66][page::67]

• 广发金工开发多因子分析平台，实现因子有效性测算、多因子策略构建、组合优化及回测归因。

- 支持多种因子加权、股票池选择、行业中性及风险控制、多样化对冲方案及策略情景设置。

• 行业内选股及行业轮动功能完善，支持多样化因子筛选以适应不同市场环境下的策略构建需求。

2019年Alpha策略展望及产品布局建议 [page::69][page::70]

• Alpha策略将向风险管理能力、策略多样性及引入大数据、AI技术方向深化。

- 产品布局建议适度放松风格敞口限制，结合行业及风格轮动模型实现“科学敞口”管理。

• 公募量化应重视基本面因子深度挖掘，避免过度换手，提升因子逻辑的科学性与稳定性。

- 私募量化具备交易时效及多策略拓展优势，尤其日内回转及高频策略表现亮眼但受限于容量和成本。

• Smart Beta产品具备中低频、透明度高、适合大资金运作潜力，未来有望成为主流投资方向。

广发证券——2018年金融工程年度报告详尽深度剖析

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一、元数据与报告概览

• 标题：《2018年金融工程年度报告：TAab股leAlTpitlhea 策略及产品回顾与展望》

- 作者与机构：广发证券发展研究中心，分析师包括史庆盛、严佳炜、罗军、安宁宁等。

• 发布日期：2018年11月22日前的数据覆盖，报告发布预计近年末或次年初。

- 主题：面向中国A股市场，主要研究量化产品的发展变化、Alpha策略变迁、风格因子表现及多因子模型构建，附带产品展望与风险提示。

• 主要内容与核心观点：

- 2018年公募量化基金发行数量及规模基本稳定，指数增强基金逆势扩容显著（规模提升约30%）。
- 量化产品呈现明显的“马太效应”：资金愈发偏好历史业绩优异且规模较大的产品，规模与业绩稳健呈正相关。
- A股风格经历转型：小盘风格受到挑战，而价值风格基于估值因子持续受到市场热捧；股价反转因子仍旧有效。
- Alpha策略面临“迷茫与转型”两极：传统中性对冲策略受限，机构通过增加风险管理能力、多策略组合及引入大数据、AI技术积极优化转型。
- 展望未来，指数增强与主动量化双轮驱动将成为主流，Smart Beta产品诱人，私募高频策略和AI技术是重点发展方向。
- 报告强调策略和因子基于历史统计回测，潜在风控风险明显，需结合实际谨慎应用。

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二、报告逐章详解

1. Alpha策略及产品回顾

1.1 公募量化产品2018回眸

• 规模稳定但分化明显：

- 新发数量62只，规模201.99亿元，平均3.26亿元/只，较2017年略降。
- 存量基金规模下降15.89%至760.43亿元，因市场整体下跌，合并新发规模，整体量化基金规模仅小幅下降3.67%，约870.91亿元。
- 指数增强基金规模逆势增长30.16%，规模份额占比由20.27%升至27.41%，资金偏好“存量+优秀”产品。
- 主动量化与对冲基金规模缩减约12%-15%，但基金数量有增长现象。

• 马太效应显著：

- 超85%的基金规模不到5亿元，少数头部（20%）基金占据超半数规模接近58.5%。
- 大型基金表现优于小型：2017年规模超过10亿元基金的超额收益中位数2.72%，小型基金中位数-2.20%。
- 规模与业绩正相关强化投资者对稳定优质产品的偏好。

• 业绩表现：

- 2018年市场大幅下跌，沪深300跌22%，中证500跌30%。
- 量化基金绝对收益中位数-19.22%，超额收益中位数-0.52%，整体表现偏弱。
- 行业分化明显，医药行业相关指数增强基金表现优异，以防御性特点获得资金青睐。

1.2 国内Alpha策略演变

• 2004-2009“套利”阶段：以封转开套利、ETF折价套利等简单套利策略为主，受限于当时金融工具缺乏。

- 2010-2015“对冲”阶段：
- 2010年股指期货上市推动量化对冲产品快速发展，特别是2011年被誉为“对冲元年”。
- 但策略高度同质化，2014年期货贴水爆发导致产品大幅回撤。
- 2015年股灾及监管限制导致期货做空受限，造成Alpha策略进入迷茫期。

• 2016-2018“低迷与转型”阶段：

- 监管加强、流动性收紧，去杠杆背景下交易机会减少，Alpha策略承压。
- 机构侧重风险管理、风格及策略灵活性，探索大数据与AI技术，布局指数增强与主动量化，兼顾Smart Beta产品。
- 监管预期“松绑”股指期货，有望改善流动性。

1.3 机构Alpha产品演变

• 国内市场非有效，长期仍有Alpha空间，且Beta显著波动，与美股市场形成鲜明对比。

- 指数增强公募产品从2002年起步，2016年以来迅速发展，规模逐步上升，但受限监管与制度约束，运作弹性有限。

• 量化对冲经历爆发、衰退、到创新重构，私募量化对冲产品数量庞大但规模与业绩承压，公募对冲受到严格监管限制，规模明显萎缩。

- 主动量化基金数量和规模显著增长，是当前市场主流量化形态，但2017年市场风格切换导致业绩承压。

• 套利策略因市场有效性提高及监管限制，纯套利机会减少，向风险套利及程序化高频套利转变。

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2. 风格因子测算及Alpha策略构建

报告基于2001年至2018年数据，对A股常用的主要因子进行了系统分类、测试与评估。

2.1 因子分类与有效性测试框架

• 因子分类包括盈利、成长、质量、规模、流动、技术及杠杆等类别，详细定义见表16。

- 数据处理包括样本筛选（剔除ST股、上市不足一年股票、停牌股），数据去极值、标准化、缺失值补齐。

• 有效性指标包含IC（信息系数）、IC均值、ICIR（信息比率）、多空收益率和胜率、t检验P值等。

- 多维度测算因子在不同季度、市场情景（牛、熊、震荡）中的表现及轮动。

2.2 风格因子表现与解读

• 规模因子：

- 流通市值因子表现最显著，IC均值-3.35%，多空收益率19.32%，胜率59.2%。
- 2002-2006、2013-2016为小盘活跃期，2017年以来小盘承压，大盘逐渐回归。
- 行业表现中，周期行业小盘效应强，消费行业弱。

• 价值因子：

- 行业相对PB表现优异，IC均值3.28%，多空收益率17.76%，胜率接近58%。
- 价值风格在市场牛熊表现不同，DP（股息率）在熊市阶段尤其有效。
- 银行、农林牧渔类周期行业价值风格显著。

• 盈利因子：

- ROA表现较好，IC1.12%，多空3.07%，胜率约51%。
- 近年盈利因子曾失效但2017后复苏。
- 食品、家电、医药行业盈利因子有效。

• 成长因子：

- 有效性普遍较弱，主营收入增长率最优，IC仅0.39%。
- 行业差异大，钢铁、军工、银行行业较突出。
- 表现波动，近年有效性明显低于早期。

• 质量因子：

- 财务费用比例指标表现较好，IC-1.35%，多空收入7.43%。
- 行业分化明显，传媒、钢铁表现好，银行、煤炭较差。
- 季节效应显著，1季度表现反转。

• 流动因子：

- 低换手率股表现优异，IC为负说明低换手收益较高。
- 交易量、换手率等指标关联高，适合长期持股。
- 行业差异不明显。

• 技术因子：

- 股价短期反转效应显著，1个月反转IC-5.53%，年化超额20.28%。
- 反转效应在牛熊震荡市均表现良好，且赛季性显著。
- 传媒、家电等行业技术指标中性。

• 杠杆因子：

- 有效性最低，流动负债率表现相对好，IC0.54%。
- 伴随去杠杆周期，近年效率衰减。
- 钢铁、军工行业有效性相对较好。

2.3 风格轮动规律

• 阶段划分：

- 2002-2006年以大盘盈利驱动为主；
- 2007-2010小盘受流动性和业绩驱动上扬；
- 2013-2015受风险偏好影响小盘风格主导；
- 2016-2018大盘尤其中蓝筹盈利驱动市场回归。

• 风格驱动因素：

- 业绩改善是大小盘风格核心驱动；
- 流动性宽松提升小盘市场表现；
- 风险偏好提升强化小盘行情；
- 政策影响周期性强且难以预测。

2.4 多因子策略构建

• 因子筛选：选择表现稳定显著因子，如ROA、换手率、一个月股价反转、流通市值、财务费用比例、行业相对EP和BP。

- 线性模型：采用等权或回归法对因子加权，行业中性处理。静态权重策略历史年化超额18.5%，胜率约71%。

• 动态模型：基于ICIR动态调整因子权重，提高对风格变化的适应性，提升年化超额收益至21.5%。

- 组合风险优化：利用风险模型及约束管理行业暴露、个股权重及风险因子，年化超额收益30%，但波动率及最大回撤较高。

• Alpha策略工具系统：提供因子分析、多因子策略构建、非线性分析、情景分析、行业内选股等综合功能，用户支持丰富个性化定制。

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三、图表深度解读

• 图1-2（页7）：历年新发量化基金数量保持快速增长，尤其2015年后爆发，2018年数量略有减少，发行规模整体下行趋势，2018年新发基金平均规模3.26亿元。

- 图3（页11）：量化基金规模分布显示85%产品规模小于5亿元，规模集中度高，头部基金规模远超中小基金。

• 图6-9（页17-18）：指数增强基金数量及规模近年来快速增长，2018年存量规模达221亿元，涨幅显著，高度集中于沪深300、上证50、中证500等指数基准。

- 图11（页23）：公募量化对冲基金规模峰值2015年后急剧收缩，至2018年不足40亿元。

• 图12-13（页24-25）：主动量化基金数目及规模持续稳步提升，2018年基金数突破160只，总规模达900亿以上。

- 图14（页28）：因子测算流程清晰涵盖数据处理、筛选、风格轮动及多因子组合构建。

• 图15-18（页32-33）：规模因子IC及多空收益率随时间波动，显示典型的小盘风格波动周期，累计回报显示历史上小盘长期有效。

- 图23-26（页35）：行业相对PB估值因子表现稳定，累计收益曲线持续攀升，行业差异明显。

• 图31-34（页37-38）：ROA盈利因子近年重拾有效性，累计收益及滚动超额收益回暖。

- 图47-50（页42-43）：财务费用比显著影响Alpha，负相关性强，代表质量优良企业更受青睐。

• 图55-58（页45）：换手率作为流动性因子，数据呈负相关，低换手股收益显著高于高换手。

- 图63-66（页48）：1个月股价反转技术因子表现卓著，累计收益显著。

• 图79（页53）：A股风格轮动大图总结显示不同阶段大小盘、盈利价值风格及宏观因素间的密切关联。

- 图87-89、88、90-92（页60-63）：动态加权及组合优化策略净值表现及因子权重动态，策略适应市场环境较静态模型更优。

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四、估值分析

报告未对具体单个标的估值作深入分析，主要着眼于量化策略总体结构和因子有效性。重要估值相关因子（如行业相对PB、EP等）被纳入多因子模型构造。构建策略时使用行业中性约束防范行业集中过度风险。

采用的多因子策略包括：

• 线性等权与回归；

- 动态基于ICIR的因子权重调整；

• 风险优化模型结合协方差矩阵做权重分配，平衡收益与组合风险。

估值侧重体现于因子筛选与行业配置，提升Alpha稳定性与风险控制水平。

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五、风险因素评估

• 量化模型基于历史统计回测，可能不符合当前及未来市场环境，经济逻辑不一定严谨。

- 因子有效性具周期性与市场状态依赖，单因子失效、行业差异、季节性波动显著。

• Alpha因子在市场风格变迁或极端行情下表现波动较大，存在短期失效风险。

- 监管政策风险尤其对股指期货交易限令、高频交易限制影响显著，导致策略有效性受限。

• 市场流动性不足、融资融券限制及交易成本增加，将抑制策略执行效率和收益。

- 市场结构及投资者行为转变，外资持续流入可能冲击历史策略表现。

• 产品规模与流动性限制存在“马太效应”，过度集中风险或造成流动性窘境。

- 模型构建和数据质量风险，包括采集误差、清洗标准及因子复合的技术风险。

报告提示用户结合自身产品特征与前瞻判断，合理审慎使用，规避模型依赖导致的投资风险。

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六、审慎视角与细微差别

• 报告呈现了较为全面的统计分析，但对因子经济逻辑的阐释相对较少，尤其部分因子有效性波动引发的机制未充分讨论。

- 对高频交易及AI等新兴策略的展望较为积极，但未充分揭示相关监管风险和技术难度带来的实际障碍。

• 报告数据至2018年11月，部分结论面临市场环境快速变化带来的不确定性，尤其2019年及以后可能出现的政策、资金流向变动或影响策略有效性。

- 多因子模型未详细披露因子间控制和筛选标准，存在多重共线性风险，特别是强相关的估值和盈利因子。

• 风险优化模型表现尽管年化超额优化明显，但伴随波动率和最大回撤较大，提示实际投资中风险敞口和控制需加精细管理。

- 报告强调量化产品“马太效应”明显，但未深入探讨潜在的流动性风险和行业配置集中度风险。

• 报告数据及案例侧重于公募基金，私募及国际视角有限，可能影响对更广泛市场的适用性判断。

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七、结论性综合

本报告全面系统地梳理了2018年中国A股量化金融工程产品和策略的发展与演进。面对市场风格转型和监管环境趋严的双重压力，指数增强基金显示出规模与资金青睐的逆势增长，表明市场投资者对稳定可控Alpha策略的强烈需求。主动量化基金数量和规模稳步扩增，业绩出现极端分化，显示市场分化依旧严峻。

报告深入解析了股票多因子（规模、价值、盈利、成长、质量、流动性、技术及杠杆）在A股历史上的表现及轮动规律。数据和图表揭示：

• 小盘风格虽长期优越，但受市场周期影响显著，近两年面临结构性考验；

- 价值风格基于行业相对估值的因子（PB、EP等）持续彰显配置价值，尤其在熊市环境下股息率因子（DP）表现突出，具备抗风险能力；

• 盈利相关因子（ROA）虽有断层，但从2017年开始复苏，预示基本面风格回归；

- 成长因子波动大，表现周期明显，暂不作为核心；

• 流动性与技术反转因子表现稳定，特别是低换手率和短期股价反转策略长期有效；

- 杠杆因子有效性下降明显，反映去杠杆大势。

基于因子有效性构建的多因子策略模型，从静态等权、动态ICIR加权到组合风险优化模型均能稳定跑赢沪深300基准，年化超额收益区间18.5%-30%，动态和风险优化模型在因子风格变迁周期中表现出更强抗波动能力和适应性。

报告审慎提示，量化模型基于历史回测，可能与未来市场存在差异；监管政策与市场结构变动将是影响Alpha策略有效性的核心风险。报告建议未来Alpha策略向更灵活的敞口控制转型，主动融合定性政策判断，“Quantamental”策略和AI、大数据及高频策略将成为增长引擎。

整体来看，报告通过详尽的数据分析和丰富图表，展现了中国公募及私募量化市场全景。它强调投资者应关注产品历史业绩的稳定性与规模效应，警惕监管制度对应策略的约束影响，同时积极拥抱科技与风格转型以获取持续Alpha收益。

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引用溯源：

• 量化基金发行及规模详述 [page::0,7,8,9,10,11,12]

- Alpha策略演变与困境 [page::13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25]

• 因子分类与测算方法 [page::26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51]

- 多因子策略及模型构建 [page::52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67]

• 策略展望与产品布局建议 [page::68,69,70,71]

- 风险提示与行业评级说明 [page::71,72]

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图表示例渲染

示例：图 1（历年新发公募量化产品数量及规模）



示例：图 15（流通市值因子逐月IC）



示例：图 79（A股风格轮动规律及驱动因素复盘）



（更多图表请参见对应页码图片链接）

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以上是对广发证券2018年金融工程年度报告的详尽、系统且结构化的分析解读，覆盖了产品回顾、策略演进、风格因子及多因子模型、未来策略及风险提示，力求呈现报告全貌与关键洞察。

报告