鸿E配资平替带来投资热情公募量化新势力破圈

　　近年来私募量化业绩突出，而投资门槛更加平民化的公募量化产品正成为基民投资的“平替”首选。

　　5月以来，知名基金经理挂帅的公募量化产品在新发端频频传来捷报，甚至出现比例配售。在存量端，多只公募量化产品限购，最低申购限额已低至50元。

　　中国证券报记者从业内了解到，私募量化产品的突出表现点燃了市场对于量化投资的热情，渠道更加认可和积极推动公募量化产品销售，公募基金行业近年来对量化投资的资源倾斜正逐步得到市场的认可。一方面，更低的投资门槛使得公募量化某种程度上成为私募量化的“平替”；同时，基于更完善的风控体系，公募量化为广大中小投资者提供了纪律性强、波动相对可控的配置工具，这正是其核心竞争力所在。

　　● 本报记者王鹤静

　　配售与限购公告齐发

　　近期，公募量化产品备受关注。

　　5月14日，知名量化基金经理孙蒙挂帅的华夏智胜全景混合启动发行。发行次日，基金管理人即宣布，该基金的募集规模已超过本次募集总规模上限50亿元。根据有关规定，5月14日即为该基金最后认购日，基金管理人将对当日的有效认购申请采用“末日比例确认”的原则给予部分确认。

　　随后5月16日发布的认购申请确认比例结果公告显示，华夏智胜全景混合的末日确认比例约为33.25%。按照50亿元募集总规模上限推算，该基金当日的募集规模超过150亿元。

　　5月19日，另一只公募量化产品天弘智航量化选股混合也在发行首日传来捷报。根据公告，该基金拟由天弘基金量化投资部总经理杨超管理。

　　近期在存量端，多只明星公募量化产品也在密集公告、加紧限购，进一步印证了公募量化产品的热度。

　　自5月15日起，知名量化基金经理杨梦管理的博道星航混合限制300万元以上的大额申购，并对5月15日至5月29日期间的累计申购规模进行控制，若期间累计有效申购超过30亿元，将采取比例配售，同时将申购限额由300万元调整为1万元。自5月14日起，知名量化基金经理马芳、姚加红共同管理的国金量化多因子将申购限额由1万元大幅降低至500元；同为两位基金经理共同管理的国金量化多策略也自5月13日起限制10万元以上的大额申购业务。

　　自5月8日起，易方达科鑫量化选股股票发起式的申购限额由1000元进一步降低至50元。截至5月18日，该基金A份额过去一年的回报率达114.84%。

　　成私募量化平替产品

　　对于公募量化产品受到资金青睐的原因，某公募市场人士介绍，2025年私募量化产品的突出业绩进一步点燃了市场对量化投资的热情，量化投资日益走进大众视野。目前市场对于公募主观投资的信心还在修复过程中，因此不论是新基民入场，还是老基民加仓，在主动产品的选择上可能会更青睐量化类型。

　　过去一年，私募量化产品吸引了大批的高净值客户，但由于其认购门槛较高，部分非高净值客户开始将目光投向更加平民化的公募量化产品作为“平替”。

　　“单从银行渠道来看，过去一年私募量化产品卖得非常好，从支行到分行再到总行，都有很好的反馈。银行渠道销售公募和私募产品的团队之间的信息共享程度很高，自然带动公募销售团队更多去关注量化产品。并且，基层的银行理财经理、券商投资顾问在私募量化产品方面积累了销售经验，也让他们对于量化投资有了更进一步的了解和认可，量化产品在销售环节的专业性得到了明显的提升。”该市场人士透露。

　　与此同时，该市场人士提到，近年来公募行业加大对量化投资的资源倾斜，这种变化是被渠道所认可的。而且，高净值客户会基于对收益波动的考量，主动配置部分公募量化产品，虽然没有私募量化的换手率高、衍生品工具运用灵活，但公募量化产品的投资约束进一步降低了产品净值回撤的幅度。

　　“公募量化身处严格的监管之下，放弃了一部分策略的灵活性与高频超额收益的空间，同时建立起更为完善的风控体系，整体回撤表现更为可控。当前多数公募量化模型兼顾基本面与量价因子，将传统多因子框架与AI深度学习模型融合互补，为广大中小投资者提供了纪律性强、波动相对可控的配置工具。”晨星（中国）基金研究中心分析师王珊表示。

　　对于新涌入公募量化产品的增量资金，中国证券报记者从业内了解到，可能并非来自ETF的分流，而是更多来自此前购买主动权益产品的资金。从渠道反馈来看，目前公募量化产品中，风格主题类的主动量化基金更受欢迎，主要是因为标签明确、解释成本较低；其次是空气指增类的主动量化产品。

　　追求持续创造超额能力

　　在资金持续涌入的背景下，公募量化策略如何应对规模给超额收益造成的挤压，成为重要挑战。

　　某公募量化基金经理对中国证券报记者表示，投资端的应对方法主要是降低频度，高频交易策略天然能够容纳的资金规模较小，而低频策略的容量更大；同时，销售端需要配合控制规模，不做主动营销，必要时做好限购措施，缓解资金拥挤度抬升对超额收益的冲击。

　　在马芳看来，量化策略对阿尔法收益的挖掘是持续的过程，有较长实盘管理经验的量化基金管理人会持续在策略迭代优化方面投入物力、人力，这是所有投研工作的重中之重。2015年以来，国金基金量化投资团队使用机器学习技术构建选股模型，持续对模型迭代优化，力争提供持续而稳健的超额收益。

　　博道基金量化团队根据自身禀赋，搭建“分工协作、投研一体化”的团队合作模式，每位成员都有主攻的研究方向，并且团队要求成员在各自领域进行深入的差异化探索，力求使得最终上线的策略含有更高比例的“独家”成分。

　　据王珊观察，近两年随着AI技术更多地融入因子挖掘、组合优化等量化全流程，大幅提高了模型迭代的效率，推动传统多因子策略与深度学习模型深度融合升级。

　　“目前，整个公募行业都在加大探索AI深度学习在量化投资领域的落地应用，各家量化投研团队通过借鉴市场上其它成熟模型和持续深挖因子，不断迭代优化自身的投资框架，力求保持创造超额收益的能力。”王珊表示。