策略总体表现优异：科技与医药精选策略四年样本外年化收益分别为14.82%与9.05%，远超对应基准表现且风险调整后收益率良好，策略在相关主题基金中均稳居前30%水平 [page::0][page::1][page::5]

科技精选策略详细表现 [page::1][page::2]

| 指标 | 数值 | 备注 |
|--------------|------------|--------------------|
| 样本外年化收益率 | 14.82% | 同期信息技术指数为-0.13% |
| 年化超额收益率 | 14.93% | 大幅超越基准 |
| 收益风险比率 | 1.25 | 风险调整收益良好 |

• 分年度除了2023年略逊于基准，其他年份均大幅跑赢基准。

- 策略相对主题基金及偏股主动基金表现均排名前30%。

科技精选策略业绩归因分析 [page::3][page::4]

• Brinson归因显示收益主要来自选股，行业配置贡献较小。

- 分年度收益确认2023年选股回报有所下降，其他年份均表现出色。

• Barra因子分析揭示策略在小市值、低波动、高成长、高动量等因子有显著暴露，

- 策略存在大比例不能被Barra因子解释的alpha，说明其选股能力带来独立超额回报。

医药精选策略表现概览 [page::4][page::5]

| 指标 | 数值 | 备注 |
|--------------|-------------|-----------------------|
| 样本外年化收益率 | 9.05% | 同期中信医药行业指数为-11.63% |
| 年化超额收益率 | 22.66% | 大幅超越基准 |
| 收益风险比率 | 1.61 | 风险调整收益优于科技策略 |

• 策略分年度各年份表现均跑赢基准。

- 相对于医药相关主题基金和偏股主动基金排名基本保持在前30%（除2024年）。

策略构建与风险提示 [page::0][page::5][page::6]

• 策略基于基本面量化模型，结合行业细分及关键财务因子构建。

- 结合行业分析师主导的权益理念与量化因子，实现主动与量化的有效融合。

• 未来研究重点包括权益理念量化表达、另类信息整合及策略逻辑的持续有效性。

- 风险提示强调模型在市场环境与政策变化后的可能失效风险。

兴业证券深度报告分析：Deepseek点燃市场 策略样本外四年异常优异

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1. 元数据与报告概览

报告标题：《Deepseek点燃市场 策略样本外四年异常优异》
发布机构：兴业证券股份有限公司经济与金融研究院
作者/分析师：郑兆磊、占康萍
发布日期：2025年2月10日
研究领域：量化投资策略，特别是基本面量化策略在科技和医药行业的应用及其样本外表现
报告主题：重点关注兴证金工团队在基本面量化领域的多年积累，介绍科技与医药板块所推出的基本面量化策略的优异表现，重点分析策略的样本外（out-of-sample）业绩和归因，尤其在当前AI驱动的行业环境背景下表现亮眼。报告还针对策略构建、另类数据利用、逻辑持续性等提出思考。
核心观点：

• 兴证金工的基本面量化策略经过四年样本外跟踪表现优异，显著超越基准指数和同类型基金，尤其是科技和医药板块。

- 科技精选策略自2020年底至2025年2月的年化收益达到14.82%，同期信息技术指数为-0.13%，年化超额收益14.93%。策略收益风险比率为1.25。

• 医药精选策略年化收益9.05%，同期中信医药指数-11.63%，年化超额22.66%，收益风险比率为1.61。

- 策略超额收益主要来自选股，且存在显著的alpha因子无法被传统Barra因子解释，体现基本面量化策略的核心优势。

• 报告还强调主动投资思维与量化手段结合的重要性，提出策略应用中的挑战及未来发展方向。

以上为报告核心信息，后续逐章详细分析具体内容及图表，精解报告价值和逻辑依据。[page::0-6]

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2. 逐节深度解读

2.1 导读与引言

• 内容总结

介绍基本面量化在量化策略中的重要性及广泛关注，强调兴证金工团队在该领域多年的深厚积累和持续投入，涵盖科技、医药、家电等关键板块。回顾过往四年样本外检验期的业绩，指出策略整体表现优异，尤其在科技和医药板块表现突出。文中通过两个核心问题厘清：样本外表现和策略业绩归因。

• 分析与推理

强调应用基本面数据构建量化因子的难点和重要意义，示范其在实际环境的稳健性，实现了策略的样本外胜出。这既反映了模型的普适性，也体现研究团队结合行业深度洞察推动算法进步的能力。

• 关键数据点

39只赛道类量化产品公募布局，包括25只主动型和14只指数增强型基金，体现赛道类量化的行业热度及兴证金工的领先地位。[page::0-1]

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2.2 科技精选策略样本外表现分析

• 章节总结

详述科技精选策略的投资范围（以Wind信息技术扩展的电子、通信、计算机相关企业为股票池），细分为技术硬件与设备、软件与服务、半导体制造、设计四细分行业，分别构建量化选股模型并整合为完整策略。

• 推理依据

策略基于多因子选择，侧重基本面核心指标，2020年10月首次发布后，经过多年实证，样本外表现持续优异。年化收益14.82%，明显高于基准-0.13%，且风险调整后表现优异（收益风险比1.25），显示策略有较好抗风险能力。

• 表2简介

表2详列策略收益率、基准信息技术指数表现及超额收益，明确量化成果。[page::1]

• 图表解读（图1）

图1展示科技精选策略与基准指数（882008.WI）从2020-12-31至2024-12-31的累计净值走势，蓝线为策略净值，红线为基准，灰线为相对净值。
- 科技策略净值走势明显高于基准，尤其在2024年前后反超明显。
- 策略波动虽有起伏，但整体呈上升趋势，体现策略稳定成长性和超额收益能力。

• 分年度表现（表3）

年化数据表明策略除了2023年表现略逊外，其余年份均显著跑赢基准，显示多周期稳健性。

• 与相关基金对比（表4）

策略在同类基金中排名稳定维持在前30%，验证其竞技力与行业认可度。

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2.3 科技精选策略业绩归因

• 行业配置与选股收益贡献（图2）

Brinson归因分析显示，策略超额收益的主要来源是选股收益（超过50%），行业配置贡献较少（约13%）。这说明策略更依赖于对个股的精准把握，而非单纯的行业风格偏好。

• 年度归因细节（图3）

分年度数据显示：
- 选股贡献在2021、2022年表现突出，2023年出现负贡献，其他年份再次回升。
- 行业配置贡献相对平稳，整体对策略超额收益贡献较小，说明行业轮动作用有限。

• Barra因子暴露及收益贡献（图4、图5）

Barra分析揭示策略相较基准在小市值（Size）、低波动（Residual Volatility）、高成长（Growth）、高动量（Momentum）等风格因子的暴露特点：
- 策略偏向小市值股票，同时暴露于高成长和高动量因子。
- 从收益贡献看，小市值、高Beta、高动量是策略超额贡献的关键来源。
- 更重要的是，Barra模型残差贡献巨大，说明策略存在大量不可被传统风格因子解释的alpha，凸显基本面量化带来的增值能力。

此部分说明策略不仅依赖于市场常见的风险因子，更挖掘了独特的基本面信息，提升选股价值。[page::2-4]

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2.4 医药精选策略样本外表现分析

• 策略构建

医药精选策略基于2020年发布的相关报告，将医药板块划分为“医药服务”和“医药制造与高科技”两个细分领域，采用因子加权合成，月度调整，精选各10只股票。

• 业绩总结

2020年12月31日至2025年2月7日，医药策略年化收益9.05%，远超同期中信医药指数-11.63%，年化超额达22.66%，收益风险比率为1.61，优于科技策略的1.25，风险调整后表现更优。

• 图6与表5展示

图6显示医药策略净值稳步攀升，明显跑赢基准，同期基准表现较弱。
表5具体数据支撑上述业绩表现。

• 分年度表现（表6）

医药策略各年度均实现基准超额收益，显示了策略的稳健性和持续盈利能力。

• 同类基金排名对比（表7）

维持在主题医药基金和偏股主动基金前30%的表现，2024年略有下降，体现良好的竞争地位。

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2.5 总结与策略展望

• 策略成功因素

重点强调赛道类策略中，行业基本面逻辑的精准提取至关重要。兴业证券团队通过深度行业分析师合作，结合行业洞察与量化模型构建，使得策略在样本外环境中表现卓越。该实践案例说明了主动投资理念与量化方法的有效融合。

• 存在的挑战

1) 权益理念转化难题：如何将主动投资中的定性判断转换成量化指标，保持策略可回测性和可解释性，仍无统一解。
2) 另类数据的利用瓶颈：非标准数据如公告、内部调研、专利、财务附注等的提取和应用仍待突破。技术进步（尤其AI）或加快这一进程。
3) 逻辑持续有效性问题：策略的alpha能否长期持续尚存在不确定性，市场环境变化和策略失效情况需持续跟踪。

• 未来方向

强调策略的持续研发与迭代更新，以及主动与量化的深度结合，是未来增强策略效果的关键。基本面量化方法的潜力仍被看好。

• 风险提示

明确提示模型基于历史数据，政策和市场环境变化会带来模型失效风险。[page::5-6]

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3. 图表深度解读

3.1 图1：科技精选策略样本外净值走势

解读：

• 蓝色代表策略净值，明显高于红色基准指数走势。

- 2023年和2024年初策略净值经历调整后迅速反弹，上涨趋势明显。

• 灰色相对净值表明策略相较基准持续增加价值，提升投资者回报。

- 该图支持策略样本外持续超越基准的文字论述。

3.2 图2和图3：Brinson归因分析

同行业选股收益占据主要部分，贡献约52%，行业配置贡献约13%。


各年选股贡献波动显著：2021年最高，2023年负贡献，体现选股效能与市场环境变化的关联。

3.3 图4和图5：Barra因子暴露及收益贡献

策略显著偏离大盘，表现为：小市值、低波动、高成长、高动量暴露。


小市值、Beta、动量因子贡献正向，残差部分贡献最大，证明存在明显未被因子解释的alpha。

3.4 图6：医药精选策略样本外净值走势

医药策略净值表现稳健增长趋势优于基准，尤其2024年后份额明显扩大收益，不断拉大与基准的差距。

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4. 估值分析

报告聚焦于量化策略的业绩表现与归因，未涉及传统意义上的股票或行业估值模型（如DCF、市盈率等），因此估值分析部分未体现。报告核心为策略构建、样本外表现和超额收益归因，展现模型本身价值及实证效果。

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5. 风险因素评估

• 模型失效风险：因历史数据统计和建模基础，市场环境与政策若发生根本变化，策略可能失效。

- 信息获取限制：另类数据和权益投资信息的挖掘存在瓶颈，可能影响策略效果。

• 逻辑持续性风险：市场关注较高的策略逻辑也可能随时间失效，须持续迭代升级以保持有效性。

- 市场波动风险：虽策略收益稳定，但波动存在，部分年份表现可能跑输基准。

报告虽未详列应对措施，但强调主动投资理念与量化结合的灵活更新是未来关键，隐含缓解路径。[page::0-6]

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6. 批判性视角与细微差别

• 策略风险披露相对简略：风险提示较为宽泛，缺乏具体失效案例分析及概率评估，投资者需自行判断。

- 模型稳定性具体长期支撑不足：虽然样本外4年数据优秀，但面对突发市场异常或结构转变，模型表现未知。

• 主动与量化结合挑战未完全解决：报告提及权益理念转量化、另类数据获取难题，表述谨慎且未提供具体解决方案，仅指出AI可能成突破口。

- 略有潜在表达偏向活跃策略优势：报告语言较为强调策略优势和潜力，相关排名与超额收益均突出，给人较强推广意味，需平衡理解。

• 图表及指标未披露完整指标体系：如收益风险比率计算基础、具体选股因子构成不详，限制了深入的第三方评估。

总体报告为正面展现，针对量化领域从应用和挑战双维度进行了较全面论述，但对模型缺陷及可能风险细节披露不足，需结合投资者自身理解审慎采纳。[page::0-6]

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7. 结论性综合

本报告通过系统介绍兴业证券经济与金融研究院兴证金工团队在基本面量化策略上的多年积累，重点验证科技和医药两大板块精选策略在四年多的样本外表现中显现出的异常优异业绩。科技板块年化收益超14%，远胜于基准信息技术指数，医药板块年化收益9%，同样大幅超越行业指数，且超额收益稳定、风险调整后表现优良。

通过丰富的Brinson归因分析，报告清晰揭示选股决策是超额收益的主因，并结合Barra因子进一步证实策略提出的alpha超越了市场通用因子模型，体现了基本面量化策略的独特价值。策略显著偏好小市值高成长和动量等风格，但大量收益贡献无法用传统因子解释，凸显创新因子和精选逻辑的有效性。

另外，医药策略基于制造与服务细分领域组合构建，月度调整，业绩表现稳健，呈现出对抗行业整体弱势的能力。业绩排名表明，这些策略在同类量化基金中具有显著竞争优势。

报告不仅强调策略背靠主动投资理念与量化分析的深度融合，借助行业理解和数据科技推动策略精进，也清醒指出了量化策略的权益理念转化、另类信息采集、逻辑持续有效性等核心难点。未来随着AI技术和数据丰富，基本面量化有望进一步提升并深化应用。

风险提示部分重申模型在政策及市场环境变化下存在失效风险，投资者应保持审慎态度。

整体看，兴证金工团队在基本面量化路径上的探索不仅实践基础扎实，业绩突出，也具备较强的策略解释力和技术创新潜力。报告为量化和主动投资结合提供了范例，值得业内及投资者深入借鉴和关注。

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参考文献与资料溯源

• 报告综合内容均基于兴业证券经济与金融研究院2025年2月10日发布的《Deepseek点燃市场 策略样本外四年异常优异》全文，涵盖页码0至6的主要分析内容及图表统计数据[page::0-6]。

- 法律声明及风险提示摘自页7，确保分析遵循合规要求与公开信息范围[page::7]。

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此分析力求涵盖报告内所有重要论点、数据与图例，提供面面俱到的深度解读，助力理解基本面量化策略的结构意义及实际表现。

报告