量化基金业绩跟踪周报（2025.11.17-2025.11.21）——市场波动加大，指增策略稳健特质凸显

核心结论：指增策略在波动中展现稳健性 [page::8]

• 指数增强产品短期（本周/本月）取得正超额的概率较高，沪深300本周大于0的比率约72%，本月约66.2%（但本年正超额比例下降至34.4%），显示短期择时或构建优势明显但长期分化存在 [page::2].

- 散点图显示大多数指增产品的区间超额集中在0～15%区间，同时年化跟踪误差多集中在1%～6%区间，表明在控制跟踪风险下仍有实现正超额的空间 [page::4].

指增策略关键统计（跟踪误差与收益）[page::0]

| 指数类别 | 近一年跟踪误差（均值） | 本年超额（均值） |
|---------|-----------------------:|-----------------:|
| 沪深300指增 | 3.09% | -0.75% |
| 中证500指增 | 6.07%（本年跟踪误差示例） | 1.18%（本年） |
| 中证1000指增 | 4.39% | 3.42%（近一年） |

• 沪深300指增跟踪误差中位与均值表明大多数产品能在可控跟踪误差下运行，但本年整体超额呈弱势（均值为-0.75%）需关注择时与行业配置差异 [page::0][page::5].

收益分布与风险提示（分段分布）[page::2]

• 收益分布显示多数指增产品本周/本月集中在(0,0.5]和(0,1]区间，说明短期小幅正超额最为普遍；年内分布更为分散，出现大幅正超额与大幅负超额的概率均增加 [page::2].

- 统计表（分位点）显示不同标的的本年/近一年极值差异大，需关注尾部风险与个券/行业暴露 [page::0][page::2].

与其他策略对比：主动量化与对冲基金表现分化 [page::1]

• 对冲基金与主动量化在累计净值与分布上差异明显：对冲基金近一年累计收益多数保持稳健上升（图示年内上升趋势明显），而部分主动量化短期波动较大但部分产品实现高回报 [page::6][page::1].

- 主动量化和对冲基金的收益分布显示对冲基金年内正收益比例较高（如表中大于0的比率较高），但个体差异与尾部事件影响显著，投资者需关注回撤与策略稳定性 [page::3][page::1].

数据与口径说明（方法学）[page::7]

• 报告基于日频数据、242交易日年化、等权月度再平衡组合，公募基金池按Wind分类与招募说明书策略界定，样本截至2025-09-30并统计至2025-11-21 [page::7].

- 风险提示：历史业绩不代表未来表现，报告为业绩跟踪分析非投资建议 [page::8].

引言与报告概览

• 报告标题为《量化基金业绩跟踪周报（2025.11.17-2025.11.21）——市场波动加大，指增策略稳健特质凸显》，发布机构为西部证券研究发展中心，对外发布日期为2025年11月22日，作者署名为西部量化团队及两位分析师（冯佳睿、郑玲玲）。[page::8]

- 报告主题聚焦公募量化类基金的周度/区间业绩跟踪，重点比较“指数增强（指增）策略”“主动量化”“对冲基金”等不同策略在多个区间（本周、本月、本年、近1月/3月/6月/1年）内的超额收益与分布特征，并对等权组合净值、累计超额净值与分布散点进行可视化展示与解读。[page::0] [page::1]

• 报告的核心结论是：在当前市场波动加大的环境下，指增策略展现出稳健特质（更高的正收益概率与相对较低的跟踪误差），而主动量化和对冲基金在收益分布与极端回撤方面差异明显（对冲基金与主动量化具有更高的回报上行潜力同时伴随更大的分散/极端波动）。这一总体判断散见于各表格统计与图表展示。[page::2] [page::3]

逐节深度解读

1) 业绩统计 — 指增策略（沪深300/中证500/中证1000/中证A500）

• 本节提供多个区间的超额收益统计量（均值、最小值、各分位点、最大值与跟踪误差），例如沪深300指增“本周均值0.22%、本月均值0.15%、本年均值-0.75%”，近一年跟踪误差均值约3.09%。这些数字表明短期（本周/本月）指增多数实现微幅超额，但年度表现存在负或弱超额和一定跟踪波动。[page::0]

- 中证500指增与中证1000指增在“本年均值”上差异显著：文中显示500指增本年均值为1.18%而1000指增为0.92%（表格中亦列出各分位点与最大回报），说明不同跟踪标的的指增在全年风格轮动中表现不一。[page::0] [page::1]

• 跟踪误差方面，报告列示不同指数指增产品的“近一年跟踪误差”数值，例如1000指增近一年跟踪误差约4.39%，500指增本年跟踪误差约6.07%，显示500指增在一年内的主动偏离幅度更大。高跟踪误差意味着管理人主动调整与市场基准偏离更显著，从而既可能带来超额收益也会增加相对风险。[page::1]

2) 其他策略（主动量化、对冲基金、量化固收等）

• 报告给出主动量化与对冲基金的区间均值、极值与分位数，示例：主动量化“本周均值-4.65%，本年均值22.14%（极值70.74%）”，此处表明主动量化策略在短期可能承压但在年化层面存在显著正回报与更大分散度。对冲基金在多个区间也表现出正向集中（例如本年大于0的比例较高），同时跟踪误差水平亦不低。该节数据支持“主动量化/对冲具有较大上行潜力但波动性/极端行为更强”的判断。[page::1]

图表与表格深度解读（每图/表逐一分析）

3) 指增/其他策略超额收益统计表（表格，pages 0-2）

• 描述：表格按策略与区间列出均值、最小值、25%/50%/75%分位点、最大值与近一年跟踪误差等统计量；例如沪深300指增“近三个月均值-1.114%、最小值-4.62%、25%分位-2.23%、50%分位-1.31%、75%分位-0.08%、最大3.98%”。[page::0]

- 解读与趋势：表格显示短中期（近3、6个月）多数指增策略统计均为负值或接近零，暗示在近期市场环境下指增策略整体面临回撤压力；但长期（近一年）多数策略的中位数或均值回升（例如1000指增近一年均值3.42%），显示长期来看部分指增策略实现正超额。跟踪误差的中位水平（多数在3-6%区间）说明管理人在主动偏离基准时的幅度可观。以上均基于表中数值。[page::0] [page::1]

4) 收益分布表（pages 2-3）

• 描述：分布表以收益区间划分（例如<=-2, (-1.5,-1], (-0.5,0], (0,0.5], >2等），列示各区间占比（%）。例如沪深300指增“本周大于0占72.00%，本月大于0占66.22%，本年大于0占34.43%”。[page::2]

- 解读：短期内（本周/本月），指增产品实现正超额的概率高（大于0占比在60-80%区间），但年度层面正超额概率下降（例如沪深300本年仅约34%为正），说明在较长周期里多数指增未必持续跑赢基准。中证1000指增本周大于0概率更高（80.82%），暗示小盘/成长偏向的指增在周度轮动中更易获取短期超额。对冲基金与主动量化在本年“>0”的占比往往更高（例如主动量化本年大于0 97.8%），但结合先前表格显示其极端区间也更为显著（随之伴有较大最大值或极端分布）。这些结论直接来自表格分布数据。[page::2] [page::3]

5) 近1年业绩散点图（images，page 4）

• 插图：近1年业绩散点图分别展示“指增产品（沪深300-红点、中证500-褐点、中证1000-灰点）在‘区间超额’（横轴）与‘年化跟踪误差’（纵轴）上的分布”。[page::4]

• 解读：图中红点多数集中在接近横轴0到10%之间且纵轴跟踪误差多在1-4%区间，说明沪深300指增在近一年内多数实现正区间超额且跟踪误差相对较低；中证1000（灰点）横轴右侧延伸更远且纵轴分布更为分散，表明中证1000指增在近一年中一些产品实现较大超额回报但伴随更高的波动/跟踪差异。该视觉分析与表格数据互为验证。[page::4]

- 插图2：近1年主动量化散点图（区间收益 vs 最大回撤）显示主动量化产品多数集中在区间收益10%-30%与最大回撤5%-15%区间，表明这类产品在过去一年里实现较高绝对收益的同时也经历明显的回撤。该结论可以直接从图形点云分布观察得出。[page::4]


6) 市场等权组合与累计净值曲线（images，pages 5-7）

• 指增累计超额净值：图表展示自2024年末至2025年11月的沪深300/中证500/中证1000/中证A500等权组合累计超额净值曲线，图中中证1000指增在2025年中段后显著跑赢其他指增（曲线抬升至约1.05以上），而沪深300与中证500维持在0.96-1.02附近波动。该观察与表格中“近一年均值/最大值”一致。图表可视化反映出不同标的指增在一年内的分化走势。[page::5]

• 对冲基金累计净值：对冲基金累计净值曲线显示从2024年底开始整体回升并在2025年内达到1.25左右的高位，随后小幅回撤但仍高于年初基准，表明对冲基金群体在近两年内表现出较强的正收益积累。该结论对应页面中对冲基金曲线。[page::6]

• 两年视角对比（page 6-7）：近2年图示显示中证1000指增与对冲基金在长期走势上分化明显（1000指增后期上行明显），而沪深300指增在整个期间内累计超额净值略有走弱，说明不同风格策略在市场结构性机会中表现分歧。以上结论均基于相应图形。[page::6] [page::7]

估值方法与预测

• 本报告为业绩跟踪报告，主要基于历史日频数据的统计与可视化分析，并不包含典型的公司估值模型（如DCF或可比公司倍数）或未来收益预测模型；因此没有报告式的目标价或估值方法论部分。该事实可从全文版式与图表/表格的内容类型中直接判断。[page::7]

计算方法与样本说明（报告原文声明）

• 日频数据、年化采用242交易日与几何年化方法；基金池基于Wind分类并按投资类型与招募说明书进行策略归类；等权组合采用月度再平衡；统计仅包含区间起始日成立满2个月的基金（A500指增例外说明因存续时间短有放宽）。这些计算与样本说明直接列于文末的“计算说明”部分。[page::7] [page::8]

风险因素评估（报告明示）

• 报告明确提示该报告基于历史业绩进行分析，不构成投资建议，并声明信息基于公开资料且不保证其准确性，意见可随时更改，且仅面向特定合规读者群体（西部证券专业/机构客户）。[page::8]

- 就风险内容本身，作者强调历史业绩不等于未来表现、数据与分类存在样本选择限制、不同策略存在极端分布与回撤风险，这些均在“风险提示”“计算说明”处被点出并体现在分布/散点图中（例如主动量化极端收益占比较高但同时回撤统计显示显著极端性）。[page::3] [page::7]

批判性视角与方法学细微处

• 样本与分类依赖Wind二级投资类型与招募说明书判断，若基金的实际策略执行与招募文件存在偏差，则策略归类可能产生偏误，进而影响统计结论的策略可比性；该方法学局限在报告“计算说明”部分被部分披露，但未详细量化分类不确定性的影响程度。[page::7]

- 报告中若干表格与数字存在排版/文本错误（例如某些表格内出现“3.5;1%”或“-8. 16%”之类格式异常），这提示在数据传递或排版环节可能存在录入或格式化问题，需谨慎对待个别数值的精确性。该观察基于表格原文的可视化异常。[page::0]

• 报告主要依赖历史区间统计（均值、分位、极值），但未补充更为正式的统计检验（如收益显著性检验、置信区间或基于引导法/自助法的稳健性检验），因此对超额收益“显著性”或策略优异性的判定较依赖描述性统计。该方法学选择在“计算说明”中没有进一步扩展说明。[page::7]

结论性综合

• 综合全文可得的关键发现：1）指增策略在短期（周/月）呈现较高的正超额概率（多数本周/本月大于0概率在60%-80%），但在年度层面不同标的表现分化且正超额概率下降，且跟踪误差通常在3%-5%区间；这些结论来自表格的分位与跟踪误差数据与分布表。[page::0] [page::2]

- 2）主动量化和对冲基金表现出更高的绝对收益潜力与更大的极端分布（年内正向极端值与回撤皆较显著），相应的累计净值曲线与散点图证实了这一点；这些结论来自主动量化/对冲基金的收益统计与相应图形。[page::1] [page::4] [page::6]

• 3）不同跟踪标的的指增（300/500/1000/A500）在过去一年中出现明显分化：中证1000指增在若干时期内带来显著超额并推动其累计净值抬升，而沪深300指增则在同一时期相对平缓或走弱；这一点既由累计净值曲线也由散点图的横轴分布支持。[page::5] [page::6]

- 报告最终对投资者的提示是基于历史统计的观察性分析而非投资建议，且强调了样本筛选与分类规则以及数据计算口径（例如日频、242交易日年化、月度等权再平衡）对结果的决定性影响，阅读或使用本报告结论的机构/专业投资者应注意这些方法学前提。[page::7] [page::8]

附：主要引用图片（按报告原图像相对路径）

• 近1年业绩散点（指增）： [page::4]

- 近1年主动量化散点： [page::4]

• 指增累计超额净值（今年）： [page::5]

- 对冲基金累计净值： [page::6]

• 近2年指增/主动量化对比： [page::6]

- 对冲基金近2年累计净值： [page::7]

（结束）

报告