公募指增及量化基金经理精选系列九：量化选股策略洞察，解析多元灵活魅力

公募量化选股型基金市场规模达903.20亿元，不受限于指数成分股和跟踪误差，拥有更广泛的投资范围和更高的风格暴露自由度。本文梳理了信达澳亚基金冯玺祥、国泰基金高崇南、信达澳亚基金林景艺、鹏华基金时赟超、西部利得基金翟梓舰等5位基金经理的投资策略框架，涵盖风格配置、中小市值、偏股混增强等差异化产品定位。

冯玺祥采用统一框架管理，看重因子有效性及阿尔法模型普适性，通过静态多因子线性模型和机器学习动态加权模型分仓运作，提升超额稳定性。其产品对标中证1000和中证2000指数，风格暴露控制在0.3倍标准差左右，行业偏离控制在2%-3%，成分股占比不做限制，持仓分散，换手率水平高于对应指增基金平均。

高崇南注重卡玛比率，选择高股息、质量、成长三类风格进行配置搭配，产品定位于中低波动率的价值风格，以控制最大回撤为目标。其产品通过锚定波动率控制风险，持仓高度分散，成分外股票含量较高，换手率水平略高。

林景艺践行“HI+AI”理念，采用一体化投研平台，通过“基金优选→持仓还原→指数增强”三步法运作，紧密跟踪万得偏股混基金指数，叠加多类阿尔法模型进行指数增强。其产品严控跟踪误差，中高换手率，分散持仓。

时赟超沿用标准指增策略体系，采用多因子线性模型与机器学习非线性模型融合的框架，非线性模型使用比例略高，预测周期更短，换手率更高。其产品风险模型主要控制组合波动率和市值因子偏离，持仓分散度明显提升。

翟梓舰采用AI量化投资策略，构建“核心+卫星”多策略均衡配置框架，核心策略依托机器学习技术，卫星策略搭配主动量化或其它线性模型。其产品西部利得量化优选侧重小盘股，AI策略与主动量化各占50%；中证1000指增采用70%核心AI策略+30%多因子线性模型的配置，严格控制跟踪误差。