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      今年跑出來的“量化黑馬”,如何斬獲20%+的超額收益?

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      近年來,細心的投資者可能會發現,除了指數化浪潮之外,“量化”也在迅速崛起,成為基金投資的重要趨勢之一。

      反映到產品規模上,量化權益基金(指名稱中含有“量化”或“指數增強”的權益類基金)總規模從去年末的2550億元增長至今年三季度末的3616億元,年內漲幅達42%。

      在規模快速增長的同時,量化基金也在經歷結構性轉變。據Choice統計,2024年末,規模TOP10的量化基金幾乎都被指數增強基金壟斷;而到了2025年三季度,主動量化基金已占據其中4席,標志著主動與被動力量的此消彼長。

      從今年以來的業績表現看,有八成的量化權益基金相對業績基準都取得了正超額,更有多只基金跑出了超過20個點的超額收益。

      廣發量化多因子(A類005225,C類025645)就是其中之一。這是一只對標國證2000指數的混合型基金,截至12月8日,該基金今年以來收益49.04%,超越業績基準22.05%;自2018年3月成立以來累計回報128.75%,年化回報11.31%。

      量化基金到底有啥優勢?為什么這么能打?本文就以廣發量化多因子為例,揭秘主動量化基金的超額之道。



      01 量化基金,為什么這么能打?

      量化基金,簡單來說,就是借助系統性的模型和紀律化的操作,在一堆股票中尋找股價分化背后的統計規律,通過多次反復的投資決策,實現“積小勝為大勝”的投資目標。

      相比于完全依賴主觀判斷的基金,量化基金的優勢在于:

      其一,不受感性影響。人做決定容易受情緒影響,比如跌了,不舍得賣、漲了又想要賺更多等。但量化基金主要按照模型和紀律執行,該買該賣都由提前設好的規則說了算,十分理性。

      其二,覆蓋海量信息。再厲害的主觀選股型基金經理,對于個股的覆蓋范圍也是有限的,但量化系統可以快速掃描全市場股票,從公司業績到行業動向都能快速分析,而且底層數據越多,選股策略越有效。

      正因如此,當市場風格突然變化、或者消息滿天飛的時候,量化策略往往顯得更穩、適應性更好。

      目前市面上主流的量化策略,叫做 “多因子模型” 。這個詞聽起來高深,其實理解起來不難。

      “因子”就是你做判斷時看的“標準”。比如找對象,你可能看長相、性格、收入;買車,你會考慮價格、油耗、安全性。把這些標準綜合考慮,就是一個“多因子”打分系統。

      選股票也一樣。量化多因子模型,就是用一套數學方法,同時評估一只股票的估值便不便宜、趨勢強不強、公司質量好不好等多個方面,然后給它一個綜合評分。這樣選出來的股票,比起只看某一個指標的思路更全面,表現也往往更穩一些。

      前面提到的廣發量化多因子,就采用了多因子模型。該基金由李育鑫、易威共同管理,他們倆都是廣發基金量化投資部基金經理。

      其中,李育鑫是統計學博士,擁有6年從業經驗,長期深耕量化模型開發,對因子挖掘和風險控制有深入研究;易威是應用統計碩士,擁有12年從業經驗,熟悉程序化交易及市場微觀結構分析。

      Wind數據顯示,自2023年10月23日李育鑫任職以來至2025年12月8日,該基金累計收益達80.03%,任職年化回報達31.76%,遠遠跑贏業績比較基準,在同期主要對標國證2000指數的量化基金中排名第一。

      圖:廣發量化多因子近三年走勢



      02超額領先的量化基金,是怎么煉成的?

      量化多因子亮眼的超額收益背后,是基金經理將多因子模型與機器學習相融合,在控制風險的同時捕捉超額收益。

      在拿到統計學博士學位后,李育鑫就加入了廣發基金,從量化研究員做起;2023年10月,他正式開始擔任基金經理,可以說是廣發基金內部培養出來的量化投資經理。

      截至2025年三季末,李育鑫共管理5只公募量化產品(不同份額合并計算),合計管理規模37.93億元。

      他管理的產品可以分為兩類:一類是量化選股,包括廣發量化多因子、廣發智選啟航,分別對標國證2000和中證500指數,力求獲取更多Alpha;另一類是指數增強,跟蹤標的包括科創100、中證800指數,以獲取指數的Beta收益為主。

      圖:李育鑫在管5只產品今年以來表現



      數據來源:Choice,截至2025/12/8,廣發智選啟航、廣發上證科創板100增強策略ETF發起式聯接成立不足半年,相關數據不予展示

      作為量化新生代,李育鑫擅長將機器學習算法與多因子量化選股結合起來。他在構建模型時,會均衡采用傳統的線性多因子模型與更前沿的機器學習模型,以提升超額收益的穩定性。

      簡單來說,線性模型就像一張清晰的地圖,每一步都有明確的邏輯,讓人安心;而機器學習模型則像一個敏銳的雷達,能更靈活地探測市場變化,捕捉復雜機會。

      李育鑫進一步解釋,不同的模型擅長應對不同的市場環境,將兩者結合起來進行多模型配置,可以平滑組合波動、提升超額穩健性。

      圖:李育鑫的量化投資框架



      從實踐來看,李育鑫的策略取得了不錯的效果。2024年年初,在小市值股票波動較大的極端環境中,廣發量化多因子的超額回撤控制在10%左右;2025年市場回歸正常風格后,組合的超額回撤控制在3.76%以內,整體回撤水平優于同類產品。

      據研究機構的業績歸因分析顯示,該基金通過精準選股和高效交易貢獻了主要超額收益。在持股風格上,基金持倉偏好科創板(持倉超80%),側重成長板塊,擅長科技、制造和醫藥行業。例如,計算機、電力設備等行業超配顯著,超額貢獻突出。



      03 團隊高效作戰,提升超額穩健性

      量化投資是一套龐大而復雜的策略體系,背后需要一支高效協作的團隊來支撐體系的穩定運轉,李育鑫也同樣離不開廣發量化團隊的支持。

      據了解,廣發基金量化團隊現有6名成員,包括4名基金經理,采用因子庫和底層研究共享,強調多元化和差異化。在團隊中,每位基金經理基于專長開發獨立策略,內部不設嚴格分工,激發創新潛力。這種模式為李育鑫的策略迭代提供了良好環境。

      團隊長期把大量精力放在因子庫的擴充及迭代上,構建了完備的Alpha因子庫。李育鑫解釋道,量化投資的核心是捕捉到市場上長期有效的因子,就像挖礦一樣,這要求投資經理使用“有邏輯、有規律、有基本面支撐”的思路去設計策略。

      機器學習也是量化團隊長期重點研究的方向之一,李育鑫在這方面進行了大量探索。他表示:“機器學習的應用主要體現在兩個環節,一是用于因子合成,對多源信號進行整合;二是用于因子挖掘,從數據中自動發現新的有效規律。”

      據了解,廣發基金量化團隊目前管理10只公募產品,包括8只指數增強型和2只量化選股型產品。截至12月8日,該團隊在管產品近一年平均回報達38.55%(剔除成立不足一年的產品),相對業績比較基準均取得正超額,平均超額收益7.75%

      圖:廣發基金量化團隊在管產品



      數據來源:Choice,截至2025/12/8,成立不足一年的產品數據不予展示

      廣發量化多因子的成功,既體現了李育鑫的深度思考和持續探索——通過多源數據、多模型架構,在控制風險的同時捕捉超額收益;也體現了廣發量化團隊這種 “底層共享+策略多元”的協作模式,可以為產品的長期穩健運作提供有效支撐。

      對于投資者而言,量化產品適合尋求長期穩健超額的配置需求。同時也要注意,量化策略同樣會受市場風格切換影響,需要關注策略在不同環境下的適應性與風控機制。

      未來,隨著量化工具和模型的不斷進化,李育鑫及其團隊能否持續迭代策略,值得市場關注。而廣發量化多因子(A類005225,C類025645)本身,也為投資者提供了一個更平穩應對市場波動的選擇。



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