財聯(lián)社12月23日訊（記者 李迪）在量化指增賽道競爭日趨白熱化的當下，AI技術正成為實現(xiàn)業(yè)務突圍的重要抓手，公募機構紛紛加速推動AI在投研全流程的深度布局與落地應用。

其中，天弘基金已實現(xiàn)量化指增全流程AI賦能，團隊共同打造統(tǒng)一的AI基座模型，基金經(jīng)理在此基礎上根據(jù)不同產(chǎn)品定位優(yōu)化使用，目前已經(jīng)實現(xiàn)70%以上超額因子源自AI深度學習，且75%因子迭代周期控制在1年以內(nèi)。景順長城基金引入本地部署的Deepseek，將AI覆蓋數(shù)據(jù)處理、風險管理、交易執(zhí)行等多環(huán)節(jié)。泓德基金則采用“多因子模型+AI模型”體系，通過AI選股模型直接輸出組合優(yōu)化方案，替代人工因子合成。

AI技術的核心價值在于能夠高效處理非結構化數(shù)據(jù)、快速迭代因子、構建精細化風控框架，解決傳統(tǒng)投研體系的多重痛點。AI賦能也提升指增產(chǎn)品的超額收益創(chuàng)造能力，還有公募運用AI技術升級風控體系，顯著提升回撤控制能力。

業(yè)內(nèi)人士指出，AI技術不僅提升了指增產(chǎn)品超額收益的穩(wěn)定性，也優(yōu)化了回撤控制表現(xiàn)，為投資者帶來更好的持有體驗。其中，中證1000、中證2000等小盤指數(shù)指增產(chǎn)品，有更多超額收益創(chuàng)造空間，在AI賦能下也展現(xiàn)出更強的配置價值。

量化指數(shù)增強領域卷起AI技術

在量化指增賽道競爭日趨激烈的當下，AI技術已成為各家公募機構打造差異化優(yōu)勢的重要抓手。由于AI技術在因子挖掘、風險控制等環(huán)節(jié)具有獨特優(yōu)勢，多家頭部機構已加速布局AI賦能的量化投研體系。

以天弘基金為例，該機構的量化指增業(yè)務已實現(xiàn)全流程AI賦能，且70%以上的超額因子來源于AI學習。

其量化指增團隊從傳統(tǒng)基本面因子、高頻特征（逐筆數(shù)據(jù)）、狀態(tài)特征等多維度入手，用多模型融合挖掘超額因子，并實現(xiàn)多期限預測。值得注意的是，該團隊還保持著高效的因子迭代節(jié)奏，75%的因子迭代周期控制在1年以內(nèi)。通過每周測試新高頻特征、優(yōu)化網(wǎng)絡架構的常態(tài)化操作，其團隊可有效應對因子衰減問題，保障量化策略的持續(xù)有效性。

據(jù)悉，景順長城量化團隊近年來也引入AI全面賦能量化投資，如基于本地部署的Deepseek，輔助編程提升效率，幫助非結構化信息的處理等。該機構還將AI運用于高效的海量數(shù)據(jù)處理及清洗、價格預測及風險管理、高頻交易及智能執(zhí)行、實時監(jiān)控及壓力測試、資產(chǎn)配置及動態(tài)調(diào)整以及市場情緒及新聞事件分析等等環(huán)節(jié)。

泓德基金則主要采用“多因子模型+AI模型”為主的多策略體系。其中，多因子模型整合基本面與中高頻數(shù)據(jù)，構建數(shù)百至上千個因子，覆蓋估值、成長、質(zhì)量等維度。AI選股模型基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡，直接輸出組合優(yōu)化方案，替代人工因子合成。

在AI基礎設施建設層面，各家機構同樣在加大投入力度。以天弘基金為例，該機構自2023年起全面落地AI策略架構，并購買部分算力芯片滿足模型訓練需求。

據(jù)悉，天弘基金基于科學投研體系展開專業(yè)分工協(xié)作，集合團隊之力打造統(tǒng)一的AI基座模型。從IT基礎建設、特征挖掘，到模型融合、風險控制等各模塊，天弘量化團隊都有專人負責，從而持續(xù)迭代，實現(xiàn)流水線式生產(chǎn)α，并納入到統(tǒng)一的AI基座模型中，失效的α因子則及時被系統(tǒng)納入成為β因子。在具體投資中，基金經(jīng)理基于團隊共同維護的AI基座模型，根據(jù)不同指數(shù)增強產(chǎn)品的定位與需求，靈活選取適配度最高的信號組合進行配置和優(yōu)化，實現(xiàn)策略的差異化與精細化迭代。

同時，天弘基金量化指增團隊還緊跟AI應用前沿研究方向，不僅持續(xù)追蹤領域內(nèi)前沿論文成果，更以此為基礎升級AI系統(tǒng)模型，穩(wěn)步提升AI技術在量化投研中的實戰(zhàn)應用能力。

AI助力指增產(chǎn)品斬獲更好超額收益

在AI技術的全面賦能下，傳統(tǒng)投研體系的痛點被解決，指數(shù)增強產(chǎn)品的超額收益獲取能力也正在穩(wěn)步提升。

浦銀安盛基金指數(shù)與量化投資部量化分析師沈琰沁認為，AI模型的優(yōu)勢之一就是能夠快速處理這些大量的非結構化的語言數(shù)據(jù)，且理解和分析它們。使用AI模型處理文本數(shù)據(jù)可以為我們提供更豐富的信息維度和更及時的信息更新。

景順長城基金也認為，在AI賦能之下，量化模型擁有了“大腦”，便可以快速學習并消化市場的變化，智能進行參數(shù)調(diào)優(yōu)、模型選擇，自我迭代以適應市場。

從最新業(yè)績數(shù)據(jù)來看，AI賦能的指數(shù)增強產(chǎn)品或組合，也實現(xiàn)了亮眼的超額收益表現(xiàn)。天弘基金表示，截至今年9月30日，持有天弘指增產(chǎn)品滿6個月的投資者中，超90%的用戶持有收益率均跑贏同期基金業(yè)績比較基準。

值得注意的是，部分行業(yè)指增產(chǎn)品表現(xiàn)也可圈可點。根據(jù)基金三季報，過去一年，天弘中證科技100指數(shù)增強A實現(xiàn)收益56.51%，超過業(yè)績基準5.42%，天弘中證高端裝備制造增強A實現(xiàn)收益55.95%，超過業(yè)績基準8.60%，天弘中證新能源指數(shù)增強A實現(xiàn)收益51.74%，超過業(yè)績基準5.31%。過去三年，天弘中證科技100指數(shù)增強A實現(xiàn)收益37.36%，超過業(yè)績基準5.69%，天弘中證高端裝備制造增強A實現(xiàn)收益61.14%，超過業(yè)績基準14.79%。

除了超額業(yè)績，行業(yè)量化指增產(chǎn)品憑借較好的紀律性在回撤控制方面也較為突出，超過行業(yè)類主動權益基金的整體水平。以天弘中證科技100指數(shù)增強A為例，Wind數(shù)據(jù)顯示，截至三季度末，從近三年維度看，該基金最大回撤30.76%，而369只科技行業(yè)主動權益基金最大回撤均值為44.19%；此外，天弘中證高端裝備制造增強A過去三年最大回撤29.91%，而128只制造行業(yè)主動權益基金最大回撤均值為43.45%；天弘國證消費100指數(shù)增強A最大回撤為31.37%，而138只消費行業(yè)主動權益基金最大回撤均值為43.45%。

小盤寬基超額收益更加明顯

一大型公募投研人士對記者表示，“AI技術的深度賦能，實際上提升了指數(shù)增強產(chǎn)品的配置價值。像中證1000、中證2000這類小盤指數(shù)指增，在AI模型的助力下，超額收益的穩(wěn)定性有所提升，比較適合投資者納入多元資產(chǎn)配置組合。”

據(jù)Wind數(shù)據(jù)統(tǒng)計，截至2025年9月30日，天弘基金旗下成立滿3年的寬基指增產(chǎn)品天弘滬深300、中證500、中證1000指數(shù)增強最近三年累計超額收益率均超4%，其中天弘中證1000指數(shù)增強近3年超額收益率高達33.8%。

景順長城基金也指出，指數(shù)基金雖有獨特的優(yōu)勢，但追求的終歸是市場平均收益水平，如果想要相對指數(shù)取得一定超額收益。這時候，AI賦能之下以量化為核心，融合“被動投資”和“主動投資”雙重特點的指數(shù)增強基金或許是另一種值得關注的選擇。

此外，AI賦能也讓指數(shù)增強產(chǎn)品的回撤控制能力有所提升，降低了產(chǎn)品的投資風險。

上述投研人士表示，“AI賦能的智能化投資體系，能構建更加精細的風控框架，解決了傳統(tǒng)風控風險識別滯后、因子覆蓋單一的痛點。運用大數(shù)據(jù)處理與深度學習能力，AI可實時捕捉多維度風險信號，大幅提升了風控的時效性、精準度和全面性?！?/p>

天弘基金也表示，公司自研開發(fā)了更加適用于A股投資的天弘風險模型，量化團隊在采用Barra體系的基礎上，進行了深入的自研與定制化改造，構建了一套更具適應性的精細化風控體系，實現(xiàn)對個股、行業(yè)進行更加精準的刻畫。

前述投研人士也強調(diào)，“風控體系被AI技術優(yōu)化后，指增產(chǎn)品的回撤也有望降低，整體有利于提升持有人體驗，同時也提升了產(chǎn)品配置價值。對個人投資者來說，選擇業(yè)績過硬的優(yōu)質(zhì)指數(shù)增強產(chǎn)品進行配置，有望比單純投資指數(shù)產(chǎn)品獲得更好的持有體驗?！?/p>