上证指数近期刷新十年高点，在一片市场欢呼声中，一些朋友却难掩失落：要么是仓位不足错失行情，要么是在关键节点减仓后，眼睁睁看着指数一路向上。让人头疼的是，大盘的上涨看起来是一气呵成，但结构性行情分化愈发明显。热门板块处于高位让人直接去追，涨幅不大的基本面大多有瑕疵，担心陷入漫长等待。
其实这个时候，量化基金是一个不错的选择。在流动性充裕、中小盘股活跃、震荡上行的市场环境下，量化策略有充分的施展空间。此外，国产AI大模型的突破，助力量化投资在数据维度、因子开发、模型优化等方面达到了新的高度。
量化基金近两年表现也是大放异彩，有不少产品近一年收益率超过50%，单位净值不断创新高，同时回撤也控制的相对较好，给投资者带来不错的持有体验。下面就来为大家介绍几只近期业绩表现出色、回撤控制较好、净值稳步向上的量化基金。
一、泓德智选启元混合
李子昂自2023年11月29日开始管理泓德智选启元混合，近1年收益率62.35%，跑赢同期沪深300指数30.21%。（
图：泓德智选启元收益率走势图
李子昂拥有11年资管从业经验，从量化研究员、投资经理到公募基金经理，长期深耕量化赛道。他在神经网络模型研究方面的具有深厚的积淀，目前担任泓德基金智能投资部负责人，2023年10月26日开始任基金经理，当前管理多只量化基金，任职回报全部为正。（
从泓德智选启元行业持仓来看，该基金长期持有30多个行业，单个行业持仓占比一般不超过10%，不会轻易对某个行业进行超配或者低配。从个股持仓来看，该基金持股数量接近1000只，大、中、小市值股票均有持仓。
整体来看，泓德智选启元的持仓分散程度较高，行业、个股覆盖面较广，是从全市场、全行业挖掘投资机会的量化基金。这无疑对量化策略的数据处理效率、算力支持、因子挖掘等方面提出了很高的要求。通过研究我们发现，李子昂是将经过实盘检验的“AI量化”综合策略应用到基金的管理中。李子昂在过去两年多时间里，对AI量化体系不断进行深耕迭代，通过神经网络持续发掘高频数据中隐含的Alpha特征，在发现市场特征、预测股票收益、捕捉投资机会方面更加精准和高效。
具体来看，这一投资框架的优势突出。一是拓宽了数据来源的广度与深度，多维度提升对复杂交易信息的处理效率。二是借助AI、神经网络等以非线性方式构建投资模型，更好地提取市场隐藏规律。比如从复杂交易信息、图片等场景信息来推演因子和股票收益之间的非线性关系，寻找可能产生超额收益的因子。
此外，李子昂采用“多策略+多模型”的方式，通过不同Alpha源的复合，努力将回撤保持在可控范围。
整体来看，李子昂成功的将“AI量化”应用到了实战，使得泓德智选启元在同类量化基金中，对全市场投资机会的挖掘效率比较高，收益风险比优势显著。
二、华安事件驱动量化混合
张序自2020年5月18日开始管理华安事件驱动量化混合，近1年收益率58.57%，跑赢同期沪深300指数26.77%。
图：华安事件驱动量化收益率走势图
张序拥有8年证券从业经验，5年管理经历。曾任投行量化分析师，2017年2月加入华安基金，2020年5月开始担任基金经理，管理的首只基金就是华安事件驱动量化混合。
从华安事件驱动量化的行业持仓来看，持仓行业数量维持在10-15个之间，相对分散。张序在不同时期会对两三个行业进行较大幅度的偏离，比如2021年电力设备行业持仓占比较高，抓住了当年的结构性行情；2023年至2024年上半年对电子和计算机进行重仓，抓住了2022年底ChatGPT推出后引发的AI主题相关板块的行情。
可见，张序在量化投资中加入了行业轮动模型，会在不同时期寻找相对强势的行业进行重点配置。在具体执行过程中，他采用多因子模型进行行业性价比排序，不仅注重行业当前基本面，还融入了对未来投资回报潜力的预期，更加注重实际的市场表现。
在回撤控制方面，张序在行业轮动模型加入了风险类指标，坚持行业中性、估值中性，使组合能够在不同的市场条件下保持相对稳定的表现。
整体上来看，张序搭建了“行业轮动+多因子选股”的量化模型，放弃准确率不高的择时操作，从中观行业偏离、微观多因子选股来寻求超额收益，通过风险类指标对组合持仓进行及时调整，提升组合的稳定性。
三、南方君信混合
唐小东和许公磊自2023年6月9日开始管理南方君信混合，近1年收益率49.74%，跑赢同期沪深300指数17.94%。
图：南方君信混合收益率走势图
唐小东曾先后担任研究员、策略研究总监等职位，2020年3月加入南方基金，现任宏观策略部联席总经理兼任数量化投资部总经理。许公磊曾先后从事风险专员、高级分析师等工作，2020年3月加入南方基金，现任宏观策略部研究员。
从过往经历看，唐小东和许公磊两人都具有宏观研究背景，在管理南方君信混合时采用自上而下的投资框架，即宏观视角下的资产配置与股票风格配置框架。具体操作上，通过评估宏观经济、市场环境和估值水平，确定股票仓位和风格配置，然后通过定量策略精选一篮子股票实现对目标风格的配置，辅以量化选股策略以获取超额收益。
从具体管理来看，股票仓位方面，会根据宏观判断来调整基金的权益仓位。比如2021年1季度将仓位降至56.82%，规避市场的调整风险；2024年2季度，将仓位提升至87.71%，抓住了“9.24”行情；2025年上半年，该基金维持60%左右的仓位，守住收益，应对不确定较高的市场，降低了净值波动率。
风格配置方面，2023年，基金经理将组合风格从对宏观敏感度较高的“大盘价值+大盘成长”风格调整为受益于流动性的中小盘风格和具备防御特征的大盘低估值风格。2024年，采用低估值与小盘的哑铃型配置，给组合带来较大的超额收益。
整体上看，南方君信混合采用的是“宏观择时+风格配置+量化选股”的投资框架，同时捕捉贝塔收益和阿尔法收益。
四、华泰柏瑞港股通量化混合
凌若冰自2021年9月17日开始管理华泰柏瑞港股通量化，近1年收益率51.92%，跑赢同期沪深300指数20.12%。
图：华泰柏瑞港股通量化收益率走势图
凌若冰拥有芝加哥大学金融数学硕士学位，2012年10月加入华泰柏瑞基金，历任研究员、高级研究员、专户投资经理等职，2021年9月开始管理公募基金。
从华泰柏瑞港股通量化的仓位数据来看，凌若冰刚接手该基金就先将仓位从2021年2季度的92.38%大幅降低至3季度的55.93%，并维持低仓位至2022年上半年，规避港股市场调整风险。2022年下半年至2023年，港股经历调整后性价比显现，该基金适度调高权益仓位，但持组合的分散性，降低净值波动。2024年至今，港股市场迎来反弹，该基金采用的量化模型中的成长、估值、质量类因子均有明显的正贡献。
从华泰柏瑞港股通量化的行业持仓来看，金融板块长期保持较高的持仓，港股金融板块今年来的表现强于A股金融板块，拉动了基金净值。从个股来看，前十大权重股以互联网股、金融股、消费电子为主，在四只基金中行业和个股的集中度较高。
整体上看，凌若冰的量化投资框架包含了择时、行业选择、量化选股等方面，对港股中的部分优势行业进行了重点布局，对基金净值的拉动作用明显。
五、结语
面对当前大盘强势上行、行业板块抉择难的局面，与其在热门板块追高与低位板块等待间反复犹豫，不如将目光投向这类优质的量化基金产品。这类产品既能紧跟市场整体节奏，又有机会通过量化策略在震荡轮动中努力捕捉超额收益。
当然，投资中没有所谓的“稳赚不赔”，量化基金也会面临阶段性的市场环境变化考验，比如极端行情下流动性波动可能对部分策略产生一定影响。但从长期来看，优秀的量化基金经理能持续迭代投资模型，不断适应变化的市场环境，借助AI挖掘被市场错杀的机会，不断积累阿尔法收益。
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