量化指增产品定义
在指数收益上创造超额收益

所谓量化指数增强基金，管理人争取在指数系统性收益（Beta）的基础上创造超额收益（Alpha）。简单来说，指数上涨时，量化指增产品争取比指数涨得多，指数下跌时，指增产品争取比指数跌得少。简单一张图概括如下：

投资量化指增产品时，我们最看重的就是超额收益这部分。比如中证500指增基金，中证500涨20%，基金涨幅超20%的部分才是Alpha，才是本事。中证500跌20%，基金跌幅少于20%的部分是Alpha，是本事。投资指增基金就是为了赚取超越指数的Alpha，如果只想赚Beta的钱，那我们去买股指ETF就足够了，费率更低，流动性还更好。

那么量化指增基金是如何创造超额收益的呢？

量化指增超额来源
选出比指数表现好的个股

我们经常看到对标不同指数的量化指增产品，有沪深300指数增强基金，中证500指数增强基金，中证1000指数增强基金等。

量化管理人在整个A股市场挑选出能跑赢对标指数的股票，并剔除对标指数成分股中跑不赢指数的个股，以此构建股票组合，争取战胜对标指数。

同时，为了保证与对标指数不偏离太多，多数管理人还会调整持仓，在风格或行业上贴近对标指数。总结一句话，自己能把握的，争取比指数做得更好，自己不能把握的，争取和指数完全一致，叠加下来，力争在指数收益上创造超额收益。

那么如何选出比指数表现好的个股呢？回答这个问题，我们首先要明白量化投资的本质。

量化投资，即数量化投资，本质是八个字：分析数据，预测未来。用以分析的底层数据各式各样，预测的则是资产价格走势。这种预测不是要求精确的算出明天的股票涨跌，而是强调统计意义，比如预测10次对了6次就可能带来盈利。所以量化指增产品就是基于历史数据，提炼规律，选出未来表现比指数好的个股。

量化指增策略可以分析股票的成交量、价格数据，预测未来股价走势，这有点像我们经常听到的技术分析，看K线，看技术指标炒股。量化领域称这类策略为量价策略。

量化指增策略也可以分析股票的业绩、财务指标等基本面数据，预测未来股价走势，这有点像价值投资。量化领域称这类策略为基本面策略。

以上策略不是基金经理凭经验拍脑门定的，而完全是靠分析海量数据寻找的规律。处理数据、挖掘规律的任务可以由人工完成，也可以由机器或人工智能(AI)完成。如果是人工智能挖掘出的规律，我们常称之为机器学习策略。

量价策略、基本面策略、机器学习策略是较为常见的量化策略类型。不同管理人会将各类策略组合起来，选出能跑赢指数的股票，创造超额。

总结以上，你是否对量化指增基金有了初步了解呢？指增产品的目标是创造超越指数的Alpha，量化策略则是通过数据分析，提炼规律，寻找未来能跑赢指数的个股。基于不同的数据类别和分析数据的方式，量化策略可分为量价策略、基本面策略、机器学习策略等几类。

在好买研习社接下来的课程中，我们会更深入一步，分析影响量化指增超额收益的因素，看看哪些市场环境下量化指增产品容易创造超额，哪些市场环境下量化指增产品可能跑输指数，敬请关注！

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