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随着市场持续波动，公募量化基金密集宣布限购。

近年来，市场环境呈现结构性趋势，行业快速旋转，热点话题活跃。 公募量化基金依靠多元化投资获得良好的超额收益，受到资金青睐。 一些善于量化的优秀基金经理不断涌现，涌现出为投资者赢得良好回报的优秀代表。

然而，量化投资策略通常存在容量限制。 在规模和业绩之间，不少基金经理更愿意通过控制规模来获得更高的回报。

公募量化基金频频限购

7月份以来，不少量化基金纷纷宣布限制大额申购或下调大额申购金额。

7月19日，王平管理的招商量化精选基金公告称，为保证基金稳健运行，维护基金份额持有人利益，大额申购基金（含定期定投）及转入业务的内容。 单个基金账户单日单笔或累计申请金额超过2万元的，基金有权拒绝部分或全部申请。

招商量化精选基金主要利用量化模型来评估资产定价、控制风险、优化交易。 该基金今年累计回报近17%，年内最​​大回撤也仅为5.35%。 基金净值屡创新高，备受市场关注。 一季度末该基金资产规模达32.64亿元，较2022年末增长近2倍。

规模快速增长后，招商量化精选基金多次宣布下调申购限额。 该基金此前自2023年7月3日起将申购限额从10万元下调至5万元。

孙猛管理的华夏智盛先锋基金和华夏智盛价值成长基金也于近日宣布，自7月6日起申购限额为50万元。两只基金均为采用量化策略的主动型权益类产品。 分别为16.21%和12.1%，一季度均实现快速增长。

此外，马芳管理的国金量化多因素、盛丰燕管理的西得盈持有一年的量化价值、苏秉义管理的大成景恒结合积极的基础研究和量化策略，都在限制购买的状态。

除了主动型量化基金外，一些采用量化策略的指数增强基金也频频发布限购公告。

例如，沈清管理的兴全沪深300指数增强基金宣布，自7月19日起限购33300元（A股、C股分别判断）。 表现最好的基金达到51.47亿元。

孙猛参与管理的华夏中证500指数增强版和华夏中证500指数智能基金也于近日宣布，自7月6日起，开展单日累计申购（含定期额度申购）和转入申请。单一投资者将进行调整。 A类、C类基金的基金份额申请总额每类别不得超过50万元人民币。 上述两只基金是中证500指数增强型基金中近一年表现最好的两只基金。

表现出色

近年来，市场持续波动，市场环境结构性市场特征明显，行业轮动频繁，热点话题活跃。 押注单一赛道的主题股票基金净值波动较大。 意义不大，对于追求绝对收益的投资者来说，很难说满意。

另一方面，公募量化基金无论是回撤还是绝对收益，近年来都表现出色，吸引了投资者的关注。 Wind数据显示，年内业绩领先的基金中，不乏活跃的量化基金。 与此同时，不少通过量化策略提升收益的指数增强基金也取得了较高的超额收益，成为指数投资者的“宠儿”。

具体来看，主动量化基金中，艾定飞的华商电脑产业量化A今年回报率为23.03%，王平的招商量化精选A年内回报率为16.9%，孙猛的华夏智盛先锋A今年回报率为16.9%。 、杨猛旗下博道成长智航、胡崇海旗下国泰君安量化选股A等基金表现不俗。

就指数增强基金而言，西藏东财云计算与大数据主题指数增强基金、西立德中证人工智能、华商计算机产业量化、西立德CES半导体芯片产业等行业主题指数增强基金的收益情况指数涨幅均超过15%。 广基指数增强方面，招商中证500指数增强、华夏中证500指数智选、国金沪深300指数增强、招商中证1000指数增强、招商中证1000指数增强策略ETF等年内超额收益均增长超过4%。

整体来看，Wind数据显示，截至7月19日，近400只公募主动量化基金（单独计算）平均收益率为1%，跑赢同期普通股基金指数和偏股混合基金指数。 年内两类基金指数分别下跌1.32%和2.88%。 指数增强型基金方面，宽基指数增强型基金的超额收益更为显着，业绩超出比较基准平均值0.94%。

可见，无论是主动型量化基金还是指数增强型基金，公募量化基金都比主动型偏股型基金和指数型基金获得了更好的收益。

公募数量优势突出，但做大难

多位业内人士指出，近年来，主动股票型基金的风格在当前市场环境下很难产生超额收益，而一些投资策略适合当前市场环境的公募量化产品脱颖而出，无论是偶然性和必然性。

一位基金经理曾表示，对于量化基金来说，市场环境有所改善，板块、个股表现分化程度明显加大，市场风格转换更加频繁。 容易凸显优势。

事实上，国内公募量化产品已经发展多年，也有过高峰时刻和低谷时刻。 公募量化之所以如今受到资金青睐，与市场风格的重大变化密切相关。 在当前的风格轮换市场下，主动股票型基金很难保持高绝对收益和低回撤。 公募量化如鱼得水，具有投资多元化、风险控制严格的优势。

例如，华夏基金孙萌介绍，其AI量化策略主要利用人工智能和海量数据，通过建模方法寻找市场上被低估或错误定价的标的，从而获得超额收益。 同时，通过AI算法，模型可以根据市场环境和自身表现不断学习和进化，从而提高模型对市场变化和异常情况的适应能力。 最终，这样的模型不仅可以提高投资效率和准确性，还可以减少人为干扰和情绪波动的影响，让模型努力为投资者创造可持续、更稳定、无障碍的Alpha。

另一位基金经理表示，量化投资还可以迭代升级模型，通过不断提高底层因素的有效性来保持活力。

除了通过量化模型提高相对基准的超额收益外，量化基金管理人还可以通过风控手段平滑和剥离不可控的波动，收益曲线也能尽可能稳定，给持有者带来更好的体验。

但公募量化的发展也面临着诸多挑战和困难。 例如，公募量化可投资品种较少，反向交易和自动交易受到限制，导致量化策略投资能力相对有限。 这也是为什么很多公募量化基金频频限购、控制规模的原因。

校对：王金成

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