【導讀】主動量化基金業績修復明顯，凈值頻創新高
中國基金報記者 張玲
開年以來，公募主動量化基金業績修復明顯，凈值頻創新高。業內人士認為，在政策推動下，市場行情持續向好，主動量化基金仍有機會持續獲得超額收益。
主動量化基金凈值頻創新高
wind數據顯示，2月21日，逾兩百隻主動量化基金單位凈值創下年內新高，佔比超77%。其中，有22隻產品的單位凈值在2月21日創下了自成立以來的新高。
業績方面，超八成產品年內單位凈值增長率為正。其中，金信量化精選單位凈值增長率超33%，浦銀安盛港股通量化優選、華商計算機行業量化等單位凈值增長率超20%，民生加銀專精特新智選、博時智選量化多因子等單位凈值增長率超10%。
對此，民生加銀基金量化投資部總監何江表示，春節前後，deepseek、宇樹機器人和《哪吒2》等展現了科技和文化方面的實力，提振了市場信心。主動量化基金在beta層面上受益，特別是科技成長風格的beta層面。此外，市場認知的分歧也給量化基金捕捉alpha帶來了機會。
“2025年初以來，市場的交易特徵顯著不同於過去幾年的風格，呈現出了高波動放量的特點。政策反轉帶來的經濟周期和以deepseek為代表的科技周期相互疊加，使得投資機會豐富。”中歐量化動能基金經理曲徑認為，主動量化基金普遍具有持股分散、交易頻率高的特點，因此更適合當前個股漲幅分化加大、投資機會多元、板塊輪動快的市場環境。
另一方面，主動量化基金業績也出現分化，目前首尾業績差達39個百分點，並有不少紅利主題產品年內業績告負。
在國金基金量化投資中心總經理姚加紅看來，主動量化基金收益包含beta和alpha兩部分，今年行情分化較大，創業板、科創板及中小盤指數漲幅較高，帶動相關主題的量化基金業績回暖。紅利主題屬於防守型策略，在市場下行階段表現較好，在市場上漲階段則可能相反。
後續仍有機會獲得超額收益
受訪人士普遍認為，當前量化策略擁擠度不高，後續主動量化基金仍有機會獲得超額收益。
“目前策略還談不上擁擠。”曲徑分析，第一，主動量化基金總規模依然較小，和被動指數基金、主動管理基金的規模相比，量化基金規模的潛在天花板還較高；第二，量化基金持股相對分散，同時量化策略的類別多元，針對投資機會的數學模型也各有不同，較少發生策略同質化的擁擠情況。
曲徑認為，市場熱度高是大部分量化模型獲取收益的前提，即便指數本身呈現震蕩，只要市場交易量能維持在當前水平，能被模型捕捉到的機會依然會非常多。
姚加紅指出，2024年市場行情較為極致，各風險因子的頻繁波動導致量化超額波動變大，量化產品總體規模下降。但同時也降低了量化策略的擁擠度，隨着今年市場恢復正常，可力爭確保超額的持續性。
何江表示，各家策略有較大的差異性，從因子的擁擠度來看，目前小市值因子和成長類因子的擁擠度並未達到一定的預警水平，行業層面上tmt板塊的擁擠度相對較高。
此外，隨着deepseek持續火熱，目前已有不少公募積極引入ai用於量化投研。
姚加紅表示，在大語言模型發展的這幾年中，公司除了將其作為日常編碼、公式推導的輔助工具外，還將大語言模型底層技術例如注意力機制等應用到模型設計中。對量化而言，大語言模型能處理過去很難處理的各種非結構化信息，例如財報文本、研究報告、新聞、輿情等，對於量化模型而言是一個很好的增量信息。
“ai技術的發展對於量化投資策略的演進有重大影響。”何江指出，一方面，ai模型能夠有效地挖掘市場的真實規律；另一方面，ai模型的訓練過程是一個尋優的過程，是在可能的投資模式中儘可能找到最優的模式。“此前，ai量化模型強於歸納而弱於推演，隨着deepseek-r1模型在推理方面的突破，或對ai量化模型在邏輯推演層面的迭代優化有所啟發。”
校對：王玥
編輯：小茉
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