指数增强基金表现概览 [page::0]

• 沪深300指数增强基金周超额收益中位数为0.03%。

- 中证500指数增强基金超额收益中位数为-0.12%。

• 中证1000指数增强基金超额收益中位数为0.03%。

- 其它指数增强基金收益中位数为-0.08%。

• 绝对收益（对冲）基金本周收益中位数为0.17%。

- 其它主动量化基金收益表现优异，中位数达2.12%。

多策略基金收益表现比较 [page::0]

• 定增主题基金收益中位数较高，达到1.35%。

- 业绩报酬提取类基金收益中位数为1.22%。

• 行业主题轮动基金收益中位数为1.41%。

- 多因子基金表现最为突出，收益中位数2.35%。

• 大数据驱动主动投资基金收益中位数为1.45%。

评级体系简介及风险提示 [page::1][page::0]

• 行业和公司评级分别以沪深300、三板成指、恒生指数等基准，划分推荐、中性、回避等等级。

- 报告基于历史数据和量化模型给出分析，提示历史表现不代表未来，不构成买卖建议。

详细分析报告—【银河金工吴俊鹏】量化基金周报（2025年08月01日）

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1. 元数据与报告概览

报告标题： 「【银河金工吴俊鹏】量化基金周报」
作者： 吴俊鹏
发布机构： 中国银河证券研究院
发布日期： 2025年8月1日
主题： 对量化基金不同策略的短期表现及风险提示的分析报告

核心论点与内容概述：
本报告以2025年7月底至8月初的最新数据为基础，对中国股票市场上各类量化基金的表现进行了全面跟踪与总结。重点关注沪深300指数增强基金、中证500及中证1000指数增强基金、绝对收益基金、多因子基金及其它类型策略基金的周度收益情况。从收益中位数的表现分布上，沪深300指数增强基金表现优异，其次是多因子及行业主题轮动基金，展示了当前市场中不同量化策略的相对优势。同时，报告明确提醒读者，结论源于历史和定量模型，不构成投资建议，具有一定的不确定性。整体来看，作者旨在为投资者提供量化基金策略表现的动态判断和风险认知，辅助投资决策。[page::0]

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2. 逐节深度解读

2.1 核心观点章节

总结关键论点

• 沪深300指数增强基金表现较好，超额收益中位数为+0.03%。

- 中证500指数增强基金中位数收益为-0.12%，中证1000指数增强基金为+0.03%。

• 绝对收益（对冲）型基金收益中位数为+0.17%。

- 其它主动量化类型基金本周收益当中领先，达到+2.12%。

• 策略基金中，定增主题、多因子、大数据驱动主动投资及行业主题轮动基金表现整体较好，收益均在1%-2.5%区间。

推理依据

作者依据多种量化基金产品的周度净值变化数据，应用统计学中位数作为衡量基金策略表现的稳健指标，分析各类策略基金的超额收益表现。中位数的选用避免单只表现极端基金的影响，体现整体策略趋势。

关键数据点解析

• 沪深300增强基金：超额收益中位数0.03%显现出其在主要大盘指数增强策略中保持稳健小幅超额收益的能力。

- 中证500指数增强策略下滑至-0.12%，显示中盘股相关的量化增强策略近期遇到一定阻力。

• 多因子基金周度收益中位数达2.35%，表现突出，反映多因子选股模型在当前市场环境中有效捕捉到收益机会。

- 绝对收益基金对冲策略获得0.17%的正收益，表明相对稳健避免大幅波动，具备稳健配置功能。

这些数据体现了目前市场行情下各类策略的适应能力和收益弹性差异。[page::0]

2.2 风险提示章节

关键论点

• 报告提醒投资者，本报告基于公开数据与历史回测的定量模型分析，历史表现不代表未来结果。

- 报告不构成任何形式的基金评级或投资推荐。

逻辑说明

此风险提示体现了对量化模型固有不确定性和市场动态变化的合理认知，防范模型过拟合和投资者盲目跟从风险，符合合规披露要求。

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3. 评级体系分析

本报告特别提供了评级的定义，未来6-12个月相对于基准指数的涨跌幅用以界定陈述内容的投资建议：

• 行业评级以沪深300等主流指数为基准，涨幅超10%定义为“推荐”，跌幅超5%为“回避”，中间为中性。

- 公司评级有更严格划分，例如涨幅20%以上才推荐，低于-5%回避。

这种评级标准为读者明确未来表现期望提供了操作框架，适合定性分析结合数据驱动，但本报告核心内容为周度表现追踪，未直接给出具体评级结论。[page::1]

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4. 图表深度解读

图表1：基金策略周度收益分布（首页图）

描述： 图表依次展示沪深300增强、中证500增强、中证1000增强、其它指数增强、绝对收益基金和其它主动量化基金的周度收益中位数。

数据与趋势：

• 沪深300和中证1000增强基金收益为正，中证500表现负面。

- 绝对收益型与主动量化基金收益优势显著，尤其是其它主动量化基金的2.12%收益中位数突出。

• 强劲表现的多因子及行业主题轮动策略也通过数据反映出市场风格切换中的优势。

联系文本分析：
这一图表强化了作者论点，即不同量化策略表现各异，不能一概而论，投资者需关注策略适配当前市场周期。

潜在局限性：

• 本图仅反映单周收益，未体现长期表现稳定性。

- 中位数指标虽稳健，但忽略了极端值带来的潜在风险或机会。

• 数据的时间窗口短暂，充分理由很有限。

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5. 估值分析

本报告未涉及具体股票或基金估值方法，主要围绕基金策略表现的周度收益数据进行量化跟踪，并未展开DCF、PE等传统估值模型分析。评级标准建立在相对基准指数表现的基础上，侧重于动态表现判断而非静态估值计算。

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6. 风险因素评估

报告特别强调基于历史数据和量化模型，存在以下风险：

• 历史表现不能代表未来。 当前市场环境、宏观政策和投资者行为的变化可能导致模型失效。

- 模型和数据风险。 模型依据公开信息，有可能忽视部分非公开或突发事件风险。

• 策略表现波动。 各类量化策略在不同市场阶段轮动表现差异大，超额收益具有不确定性。

报告并未细化具体缓解措施，但提醒投资者结合自身风险承受能力，慎重参考报告结论。

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7. 审慎视角与细微差别

• 报告明显聚焦于量化模型分析，具有一定的模型依赖偏向，对宏观和政策等非量化因素未有深入阐述。

- 仅报告本周短期表现，缺乏长期数据佐证策略稳定性。

• 中证500指数增强基金表现负面，是否代表策略体系整体性问题或某些行业结构调整，报告未进一步分析。

- 对于收益率中位数为正的基金策略，未说明分布的离散程度，波动风险同样值得关注。

• 评级体系虽明确，但本报告未给出具体基金产品评级，导致应用价值略有局限。

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8. 结论性综合

综上，报告通过量化模型和历史数据跟踪，动态展示了当前中国A股市场主要量化基金策略的周度超额收益表现：

• 沪深300指数增强基金表现稳健，略有超额收益；中证500指数策略承压。

- 多因子、行业主题轮动及大数据驱动主动投资基金表现居前，显示复杂多因素混合策略的市场适应性强。

• 绝对收益及对冲策略基金保持正收益，提供了稳健投资选择。

- 报告强调风险，尤其是历史数据与模型的局限性，避免投资者过度依赖短期表现。

图表清晰展示了各策略的收益分布，印证文字部分的论点，为投资者理解量化基金市场动态提供了有力视觉支持。其评级体系提供了后续更细化投资建议的基准框架，但本次报告主要服务于量化策略表现的实时追踪。

总体来看，作者保持客观立场，既指出了潜在机遇，也客观呈现策略差异与风险，为投资者在量化基金领域提供了重要的策略表现参考与风险警示。[page::0][page::1]

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注：本文所有分析均基于报告原文内容，引用均已标明具体页码，尊重报告数据和作者观点，未加入主观判断。

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