現在這個市場，想掙點錢太難了。量能一再萎縮，今天漲的板塊明天就跌，風格也在切換，科技新登和價值周期老登被隨機翻牌子。

這也是為啥我這段時間一直在重點定投量化策略基金。因為相比于我們這種碳基生物，AI算法模型天然更適應市場的高頻變化，也更擅長在短線波動里捕捉機會，低買高賣，趨利避害。

但是量化基金里的門道不少，如果沒搞清楚，結果很可能會讓人失望。

國內公募量化這兩年變化很大，也跑出了一大批優質基金，在挖掘超額收益方面表現非常亮眼。

拿中證A500來說，雖然今年市場整體不好做，但卻有超過60%的中證A500指數增強基金（以A份額計）拿到了正超額，說明量化策略在今年這樣的復雜市場里是有效的。

（數據來源：Wind，截至2026.5.19）

今天就好好聊聊量化策略，拿里面的一些優秀代表作為案例，拆解一下量化基金的篩選邏輯。

再次提醒一下，這只是一篇科普文，文中提到的所有產品都只是分析舉例，不涉及任何投資建議，市場有風險，投資須謹慎哈。

一、量化基金也有策略差異？

在篩選量化基金時，第一個要看的就是選股范圍。這既決定了基金的beta收益彈性，也關乎alpha，也就是超額收益的挖掘空間。

很多人誤以為，量化基金都是在全市場隨意選股。

并不是。

量化基金大體可分為兩類，指數增強和全市場選股。

指數增強基金會錨定一個指數，比如國金中證A500指數增強（A類022485，C類022486），錨定的就是中證A500指數，它的持倉通常有大約兩三百只股票，80%以上都是中證A500指數的成分股。

也就是說，它雖然也會去交易非中證A500指數成分股，但比例比較小（20%以內），而且整體持倉的行業分布和風格比例，得始終控制得和中證A500指數大體一致。

全市場選股就沒有這個限制。比如國金智享量化選股混合（A類018823，C類018824），它雖然在業績上對標了中證800指數，持倉中也確實是大盤股居多，但實際交易中并不受中證800指數的剛性約束，也沒有偏離度的要求，選股更自由。

再舉一組更典型的對比案例，國金中證全指指數增強（A類025041，C類025042），和國金智遠量化選股混合（A類025656，C類025657），它們對標的指數都是中證全指。但是，前者是指數增強策略，對指數跟蹤的要求更嚴格，后者卻是全市場選股，騰挪空間更大。

結果就是，由于中證全指本身是按自由流通市值加權的方式編制的，大盤股的權重更大，使得國金中證全指指數增強的持倉更偏中大市值風格。

而國金智遠量化選股混合的持倉，就沒有市值風格上的明顯偏好了。

我個人覺得，從長期來看，選股空間越大，就越有利于量化模型去挖掘阿爾法收益，也越能適應市場的風格變化。

所以在篩選量化策略基金時，如果要做長線持有，我會優先考慮全市場選股的基金，或者選股空間足夠大的指數增強基金。比如像中證A500和中證全指這種指數，它們本身就有行業分布廣、市值風格均衡的特點，使得這類指數增強基金的超額挖掘空間也是夠大的。

但如果我對某一階段的市場有偏好，比如更看好某個具體風格主題指數（比如上證50是典型的大盤股風格，中證2000是典型的小盤股風格，還有紅利指數、消費指數等等），那就再考慮專門錨定這個指數的增強基金，這樣更有針對性。

二、怎么看量化基金是否優質？

beta的選擇取決于你的策略，alpha的獲取才是真刀實槍的水平。

所以，評判一只量化基金的好壞，我認為最重要也最直接的指標就是，能不能獲取穩定的正超額，也就是持續跑贏所對標的指數。

如果不能持續跑贏，那我為啥不直接買ETF呢，對吧？

而對一只量化基金來說，能獲得持續穩定的正超額，說明這個量化模型對市場短線變化的適應能力更強，學習能力更強，更靈活，這也是我們買量化基金的初衷。

我個人的經驗是，月度和季度的超額勝率在50%以上，通常就是一只相對不錯的量化基金。

比如上面提到的幾只，月度勝率都很高。國金中證全指指數增強A，在經歷的7個完整月度里，有6個月度都跑贏了對標指數，月度勝率高達86%。

國金智遠量化選股混合A的月度勝率也有80%。國金中證A500指數增強A和國金智享量化選股混合A的月度勝率也都在70%以上。

（數據來源：Wind，截至2026.5.19）

正超額積少成多，長跑起來就很可觀。比如國金中證A500指數增強A，成立以來的累計收益是53.56%，同期中證A500指數上漲30.57%，超額收益率達到22.99%。（數據來源：Wind，數據區間：2024.11.18~2026.5.19）

也就是說，這只基金通過量化模型不斷低買高賣挖掘短線超額，積小勝為大勝，一年多下來，拿到了近乎兩倍于指數本身的漲幅。

看下面這個走勢對比也一目了然，超額收益在持續走闊。這就說明，這只量化基金在復雜多變的市場環境里，適應力挺強的。

三、量化公募看哪幾家？

我們買公募基金，主要看產品本身，很少會去看它到底是哪家基金公司出的。但是量化基金有點特殊，基金公司的選擇很重要。

因為量化策略的表現取決于量化模型的開發和管理水平。而這是一種系統能力，它的底層必須要有一整套成熟的工業化體系做支撐。

比如數據是否足夠全面，因子庫是否豐富，回測體系是否可靠，風控是否成熟，交易執行是否穩定，算力是否足夠，模型更新是否及時，團隊協作是否順暢，等等，這些東西不是靠一個類似于明星基金經理這樣的個體英雄就能完成的。

它必須依賴公司的長期投入、團隊積累、技術迭代，以及人才體系，所以量化行業有很強的平臺效應。

這也是為什么，一家基金公司通常是，要么就壓根沒有優秀的量化基金，要么就有很多只。它本質上是平臺系統能力的外溢。

國內哪些公募量化做得好呢？以我這些年的觀察，我覺得這個名單上首先得有國金基金，這些年異軍突起，量化規模和水平都很領先。比如上面提到的國金的四只量化基金，今年以來的超額表現，全都排在同類前三，競爭力非常強。

（數據來源：Wind，截至2026.4.30）

也不只是國金。第一梯隊里面，我個人認為應該還有博道基金，他們也是在量化業務重點發力，基本面量化和機器學習做得都不錯。而本身權益規模就在行業頭部的易方達基金、華夏基金、招商基金，也都有非常強大的量化投研團隊，旗下優秀的量化基金也很多。

再有就是像匯添富基金、鵬華基金、中歐基金、富國基金、國泰海通資管、廣發基金這幾家，在公募量化上也是可圈可點的。

你們發現沒，量化做得好的，不僅僅有傳統權益大廠，也有整體規模并不在頭部的腰部基金公司，量化成了他們彎道超車的拳頭產品。

最典型的案例還是國金基金。他們的量化產品在同類里面扎堆冒尖，說明在量化體系能力上，國金基金已經是國內公募妥妥的頭部玩家了。

這跟他們很早就All in量化有很大的關系。量化在國內很多公募都只是附屬部門，但國金是直接把量化寫進公司的戰略方向，這很罕見。

國金基金量化業務的負責人姚加紅本身就是做了多年量化專戶的老將。他在路演中提到，自己是從IT轉向量化投資的，最早就是在基金專戶里摸爬滾打，積累了大量實盤經驗；直到策略非常成熟穩定了，才開始管理公募產品。

可以說，他們在專戶階段的積累非常深，現在也是一直緊盯著私募量化的收益和回撤在做，目前的業績表現已經能穩穩地站在第一梯隊里了

戰略定位就決定了資源配比。所以國金做的就不只是一個量化小作坊，而是平臺型量化。

這些年國金確實是投入了真金白銀去搭數據平臺、AI模型、交易和風控系統，以及因子研究體系的，甚至形成了自己的“國金量艦平臺”。這個平臺據公開資料說，可以支持數十種策略、數百只產品、上千億資金管理，這就遠不是小團隊作戰了，而是工業化的量化平臺了。

國金的量化業務這幾年迅速崛起還有很關鍵的一點是，很早就在往AI量化這條大道上走。早在十年前，他們就已經開始系統性研究機器學習、MLP神經網絡、AI預測模型，而直到現在，國內很多公募量化還停留在傳統多因子、高頻套利、線性模型階段。

AI量化這件事為什么重要呢？因為A股傳統因子，這幾年已經越來越卷。如果只是用簡單的小市值、量價反轉、質量因子，超額越來越難做。于是，誰能更好地處理非線性關系、風格切換、因子動態權重，誰就更容易獲得穩定超額。

而機器學習和AI模型，天然適合干這個。

所以很多人不理解，為啥國金能做出國內公募量化的一大批績優產品，甚至比很多規模處在更頭部的大廠做得還要好，我認為核心就在于他們在量化這塊戰略更聚焦，是真正把量化當成核心能力建設了十幾年，并且走的是AI驅動的量化平臺路線。

最后稍微總結一下。

對我們散戶來說，當市場風格變化太快，而我們又不想，也不擅長做太多擇時，那寬范圍選股+AI學習模式的量化基金，其實就是一個有效工具，去幫助我們拓展自己能力的邊界。

如果能在選股范圍、超額勝率以及基金公司層面做好篩選，那大概率就能選到自己比較滿意的量化基金了。

風險提示：本文所有內容均不構成任何投資建議，請務必結合自己的風險承受能力獨立判斷。歷史業績以及短期漲跌均不預示未來表現。市場有風險，投資須謹慎?；饛臉I編號：A20191117003685