• 中证1000指数覆盖小盘股，成分股市值中位数约88亿元，低于中证500指数的200亿元，且日总成交额略高于中证500，显示中证1000指数的投资机会和市场活跃度不逊色于中证500指数。[page::4]

• 近一年，中证1000指数的收益率表现优于中证500、沪深300、万得全A指数及偏股混合基金指数，彰显其成长性与吸引力。[page::5]

- 公募基金中，跟踪中证500指数的指数型被动和量化基金市值规模远超中证1000，分别约为1277亿元和478亿元对比91亿元和65.5亿元，存在超十倍的潜在市场增长空间。[page::0][page::5][page::6]

• 中证1000指数基金的机构投资者比例较高，个人投资者比例较低，预计会逐步增加个人参与度。[page::5][page::6]

- 多家基金公司已加速发行中证1000指数增强基金，2018年前成立的样本显示这些基金能在一定程度上稳定跑赢指数，具备持续的超额收益能力。[page::7]

• 量化因子构建方面：

- 机器学习系列策略融合CNE5风格因子及财务因子，构建了残差因子、反转因子及复合因子，形成多层次选股逻辑，通过分组回测验证策略的稳健超额收益。[page::7][page::8]

- 动态因子筛选策略利用季度财务因子动态更新因子池，实现调仓优化，回测显示2020年后表现显著提升。[page::8]

- 模型池策略结合历史模型动态扩充，自动筛选表现最佳模型进行选股，月度因子频率刷新，提升超额收益表现，为目前最优策略之一。[page::9]

• 样本外跟踪：

- 选取机器学习系列之三策略进行严格样本外回测，自2022.02.07起实现9.7%的超额收益，实证检验了策略的稳健性和实用性。[page::9][page::10]

• 中证1000股指期货及期权（合约代码IM）即将推出，意义重大：完善A股股指期货体系，为中证1000的指数增强产品提供有效对冲工具，有助于市场稳定和风险管理，推动量化策略规模扩张。[page::3][page::10]

- 风险提示包括市场波动、风格切换以及期货期权杠杆风险，投资者需谨慎关注。[page::0][page::10]

德邦证券金融工程组关于中证1000指数的深入分析报告剖析

---

一、元数据与概览（引言与报告概览）

本报告名为《金融工程点评》，由德邦证券研究团队撰写，证券分析师为肖承志（资格编号S0120521080003），助理研究员为王成煜。报告发布于2022年，主要聚焦主题为“中证1000指数”及相关的股指期货、期权产品，结合机器学习技术对指数增强策略进行解析与实证。

核心观点是明确指出中证1000指数成分股的投资价值和潜力，强调以中证1000指数为标的的指数型基金和量化基金具备较大成长空间，被视为公募基金的“下一个蓝海赛道”。此外，中金所发布的中证1000股指期货期权合约（交易代码IM）将促进相关量化策略规模扩大与风险对冲工具完善。报告还给出了该策略在样本外实践阶段实现的约9.7%的超额收益，展现了较好的量化投资效果。报告中同时提示了市场波动风险、风格切换风险及期货期权的杠杆风险[page::0,10]。

---

二、逐节深度解读

1. 中证1000股指期货及股指期权合约（第3页）

报告详列了中证1000股指期货合约设计细节（见表1），其中：

• 合约乘数为200元/点，最小变动价位0.2点；

- 交易月份涵盖当月、次月及随后两个季度月；

• 交易时间9:30-11:30及13:00-15:00；

- 日波动限制为前一交易日结算价±10%；

• 保证金比例8%；

- 交割采用现金交割；

• 合约代码“IM”，交易所为中国金融期货交易所。

报告强调，该合约的推出完善了A股股指期货市场品种布局，整体覆盖了超大盘、大盘、中盘和小盘股。中证1000股指期货和期权为投资者提供了新的对冲便利和资产配置工具，有助于提升市场流动性，丰富量化策略的选股空间并促进策略规模扩张。更为重要的是，它助力市场定价效率提升及风险缓释，服务实体经济[page::3]。

2. 指数基本情况介绍（第3-5页）

2.1 指数编制方式：

• 中证500成份股为剔除沪深300和日均市值排名前300后的前500大市值股票；

- 中证1000成份股则选取中证800指数之外规模较小、市值排名在一定区间且流动性良好的1000只股票，与沪深300和中证500形成互补。

2.2 市值与成交量：

• 图1显示中证500成份股的市值中位数约200亿元，而中证1000的市值中位数明显较低约88亿元，显示成份股规模差异显著。

- 图2则展示两指数成份股的总日成交额走势，中证1000在绝大多数时期成交额略高于中证500，表明市场交易活跃，投资机会丰厚。

2.3 指数收益情况：

• 图3和图4分别展现了中证500和中证1000指数及其全收益版本的净值走势。

- 样本期（2014.10.17-2022.06.22），中证1000指数年化收益率为1.3%，全收益指数为2.06%；中证500指数年化收益率3.18%，全收益指数4.27%，即中证500在总回报和分红收益上均略优于中证1000。

• 表2统计不同指数近1、2、3年的回报率，显示中证1000指数近一年收益率为-4.41%，优于中证500的-8.31%，沪深300的-16.62%，以及万得全A和偏股混合基金指数，彰显其近年回报竞争力。同时，宽广的成份股票覆盖（指数宽度大）使其适合量化增强策略以追求较高稳健的超额收益[page::4,5]。

3. 公募指数型基金布局（第5-7页）

3.1 开放式被动指数型基金：

• 表3分析跟踪中证500与中证1000的被动指数基金差异：中证500相关基金数量多（62只），总规模799亿元，个人持有人数超50万；中证1000相关基金仅10只，规模25.6亿元，个人持有人数近4.5万。

- 中证1000基金的机构投资者比例比中证500更高（约50% vs 36%），个人投资者明显更少，预期未来将增加个人投资者的参与。

3.2 指数型量化基金：

• 表4显示跟踪中证500的量化基金96只，规模478亿；跟踪中证1000的仅21只，规模65.5亿。

- 虽然中证1000成份股市值和成交额已接近中证500，但相关基金规模仍差距明显（约14%）。

• 量化基金平均规模及最大规模均低于中证500标的基金。

- 持有人机构投资者比例中证1000略高。

• 由此推断，中证1000基金规模及数量或将随股指期货、期权上市及市场关注提升显著扩展。

3.3 基金规模汇总：

• 公募基金跟踪中证500的规模共1277亿，远超中证1000的91亿，存在超过14倍差距；

- 考虑到中证1000指数成交活跃度和潜在投资价值，基金规模有望显著增长，估计未来存在逾十倍的扩张空间[page::5,6]。

3.4 中证1000增强指数基金投资表现：

• 表5列出10只公募中证1000指数增强基金，成立时间多在2018年以后，近年发行明显加速，反映市场热度上升。

- 通过图5及图6观察，2018年前成立的五只基金均能稳定跑赢中证1000指数，且各基金超额收益回撤有限，展示了一定的稳定性和持续性超额收益能力[page::6,7]。

4. 德邦金工中证1000指数增强系列策略（第7-10页）

4.1 机器学习系列之三：

• 基于CNE5的10个风格因子和5个财务因子，构建机器学习选股模型产生三类选股因子（残差、反转、复合）。

- 组建五个投资组合，回测显示最高组（组5）超额收益稳健且持续增长，期望业绩显著强于基准指数（图7）。

• 回测考虑千分之三的双边交易费率，提升结论的实用性。

4.2 机器学习系列之四：

• 在更丰富的财务因子基础上，采用动态季度因子筛选结合机器学习模型更新因子（频率为每年3次），展现更灵活的策略适应能力。

- 回测结果显示全样本期回报略低于系列三，但自2020年以来表现更优（图8）。

4.3 机器学习系列之五：

• 采用模型池策略，动态更新并从历史训练模型池中选取当前最优模型，提升策略的时间适应性，具月度调仓频率。

- 全样本超额收益优于系列三和系列四，尚未进行样本外跟踪（图9）。

4.4 样本外跟踪：

• 针对系列三策略从2022年2月7日起进行严格样本外跟踪披露（图10）。

- 截止2022年6月22日，样本外期间实现了约9.7%的超额收益，验证了策略的有效性和鲁棒性[page::7-10]。

5. 总结（第10页）

综合来看：

• 中证1000股指期货期权的发布补全了A股股指期货体系，有助于风控和流动性提升；

- 历史数据显示中证1000成份股成交额保持活跃，收益在近一年优于中证500及其他主要指数；

• 公募基金规模差距大，具备显著扩张空间；

- 多家基金公司积极布局中证1000增强型产品，且旧有基金表现稳健；

• 德邦证券的机器学习增强策略样本外已取得超额收益，显示其策略价值。

风险方面，报告提示仍需关注市场波动、风格转换、以及期货期权杠杆风险[page::10]。

---

三、图表深度解读

图1（中证500与中证1000成份股市值中位数）

图1曲线清晰显示近8年间中证500市值中位数始终维持约200亿元规模波动，中证1000市值中位数则明显较低，约88亿元。数据揭示两指数覆盖的股票规模差异巨大，反映中证1000更偏小盘股市场，适合发掘成长空间外围个股。

图2（两指数成份股的日总成交额）

图线显示大部分时间段中证1000每日成交额高于中证500，尤其在2015年、2020年、2021年波动幅度较大，侧面说明虽然股票规模较小，但市场交易活跃，资金关注度不逊于中证500。

图3、图4（中证500与1000指数净值及全收益指数）

两图形态类似，显示全收益指数净值恒高于净值指数，反映分红影响。中证500全收益更优，整体回报更佳。细节上看，指数净值均经历2015年股灾、2018年至2020年震荡、2021年反弹下跌等趋势，体现市场周期波动。

表2（指数近1、2、3年回报率比较）

数据验证图表趋势，尤其近一年中证1000(-4.41%)表现优于中证500（-8.31%）、沪深300（-16.62%）和偏股混合基金指数（-11.93%），显示中证1000短期内具备较强市场抗跌能力和反弹潜力。

表3和表4（基金规模与持有人结构）

数据揭示中证500基金数量和规模远大于中证1000基金，尤其是被动指数型基金规模悬殊明显。但中证1000基金机构投资者占比更高，表明机构已开始重点关注该标的，个人投资者参与不足，未来有增长潜力。

表5及图5、6（中证1000增强基金及表现）

基金成立年代分布及规模显示市场在近年快速扩容。净值及相对净值曲线明确指出基金多数跑赢基准且超额收益较为稳定，复合图形显示其抗回撤效果较好。

图7-10（机器学习系列策略回测及样本外结果）

各图展示分组超额收益及净值时间序列：

• 机器学习系列三、四、五均展示了超额收益的稳定斜升趋势；

- 模型池（五）策略在长期表现最佳，优势明显；

• 样本外跟踪（图10）确证了策略性能，期间超额收益近10%，表现优异。

图形设计清晰，采用分组比较与净值对比，直观传递了量化策略潜力与实现能力。

---

四、估值分析

报告未涉及传统的企业估值模型如DCF或P/E估值，但在量化投资框架下，策略性能及超额收益率本身即为“价值”体现。量化策略基于机器学习模型筛选高因子值股票形成投资组合，通过持续回测优化模型，不断调整因子权重和样本选取，提升收益稳健性。

模型池策略融合多模型优势，避免单一模型过拟合风险，提升预测精度。报告对手续费率计入、样本外跟踪数据均给予明确，增强估值推断的真实性和可靠性。

---

五、风险因素评估

报告提出主要风险包括：

• 市场波动风险：股市整体跌宕起伏，指数及策略均可能遇到回撤。

- 市场风格切换风险：指数成份股因风格变化带来投资策略适应难题。

• 期货期权杠杆风险：合约使用杠杆，可能放大损失。

报告未细述具体概率与缓解手段，但一般对冲工具及多因子分散选股是常用的风险管理措施。

---

六、批判性视角与细微差别

• 报告对中证1000成长空间判断较为积极，基于成交额与近期相对表现做出“蓝海市场”的判断，但未深入讨论政策、行业景气度及宏观风险等潜在冲击因素，可能略显乐观。

- 量化策略回测完善，但样本外验证长度有限（截止半年），短期表现良好是否可持续需更多观察。

• 指数整体收益率偏低，尤其是长期年化收益仅约1.3%，对投资者吸引力有限，报告未给予充分风险收益匹配的剖析。

- 基金规模差距巨大虽显示增长潜力，但其中涉及的资金流动、费用率和投资者教育等市场结构因素未展开研究。

---

七、结论性综合

综上，报告深入剖析了中证1000指数在当前公募基金领域的地位及未来潜力。从基本面分析显示该指数规模偏小、流动性良好且成交额活跃，具备成长为成熟资产配置标的的条件。其近一年表现优于中证500和沪深300，显示中小市值股的反弹韧性。

公募基金尤其量化基金围绕中证1000的布局在迅速扩大，基金经理和机构持仓逐步增加，相关产品明显热门。德邦证券金融工程组围绕该指数的机器学习增强策略持续优化，数据表明具有良好超额收益能力，且样本外跟踪结果稳健，体现了量化模型的实战有效性。

同时，中证1000股指期货期权的推出将为该市场注入更多流动性和风险管理工具，促使投资者更积极配置中小盘股，推动量化基金规模迈向中证500基金规模的十倍级别，成为公募领域的重要蓝海。

报告提示的风险主要结缘于市场自然波动及杠杆运用，提醒投资者审慎操作，关注资金安全和风格转换影响。

整体而言，报告表现出对中证1000指数和相关量化策略极强的信心和较为全面的数据支撑，是投资者理解该细分市场现况与未来趋势的重要参考资料。

---

备注：

文中所有结论均基于报告原文数据及论述，并标明出处页码。报告附带详细图表及数值支持，文本与图形分析相辅相成，体现专业严谨。

参考引用：

[page::0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11]

报告