2025年以来，量化策略基金的运行环境较2024年整体改善，主要宽基指增类别均实现正超额，其中小盘指增基金超额收益更加突出。从阶段性表现来看，春节后市场急速拉升导致超额短期波动，3月后市场进入震荡波动窗口期，为阿尔法模型提供理想环境，各类品种超额逐渐修复并走高。下半年科技成长风格再度走强，指增产品超额整体承压，各类品种间出现分化。
本篇专题聚焦华泰柏瑞孔令烨、广发李育鑫、易方达刘阳、工银瑞信刘子豪、天弘杨超等5名量化基金经理，从量化体系特点、风险控制制度、投研团队现状以及产品绩效表现等多维度进行深度研究。
孔令烨（华泰柏瑞中证2000指数增强）
- 风险收益特征：有限跟踪误差，超额兼具持续性与高弹性。代表产品成立以来累计收益75.71%，年化超额19.51%，年化跟踪误差4.80%。
- 模型框架特点：全面应用机器学习技术，量价因子占主导。短期技术面模型因子库包含1000多个因子，量价因子占比70%左右。
- 代表产品运作特征：约束跟踪误差，动态控制敞口暴露。平均行业偏离度0.89%，平均成分股偏离度0.15%。平均半年单边换手率7.14倍。
- 量化团队及产品线特点：团队规模较大，扁平化高效率运作。产品线涵盖指数增强、主动量化和对冲产品。
李育鑫（广发量化多因子）
- 风险收益特征：对标小市值域，超额弹性明显。代表产品任职以来累计收益82.09%，年化超额20.55%，今年以来年化超额24.94%。
- 模型框架特点：多元数据、多模型架构，提升超额稳健性。采用线性多因子模型与机器学习模型相对均衡配置的多模型架构。
- 代表产品运作特征：适当风险约束，保障超额性价比。平均行业偏离度1.13%，平均成分股偏离度0.16%。平均半年单边换手率3.64倍。
- 量化团队及产品线特点：基金经理策略差异化，产品线布局全面。产品线涵盖沪深300、中证500、中证A500、中证800、科创板及创业板等主流宽基与特色指数。
刘阳（易方达易百智能量化策略）
- 风险收益特征：超额收益稳定性高，回撤控制近一年明显提升。自2024年2月转换策略以来，相对95%*万得全A等权指数累计超额收益44.72%，年化超额21.88%。
- 模型框架特点：机器学习聚合子模型，动态寻优算法提升风险收益比。基于机器学习的分层阿尔法模型，通过动态寻优算法对子模型进行加权筛选。
- 代表产品运作特征：高换手率、持仓分散、稳健风控。平均半年单边换手率8.03倍，近三个报告期平均持股数量接近360只。
- 量化团队及产品线特点：团队基本面与传统量化双轨并行，量化产品线布局完善。产品线涵盖宽基指数增强型和量化选股型品种。
刘子豪（工银中证1000增强策略ETF）
- 风险收益特征：超额收益表现亮眼，兼顾弹性及稳定性。代表产品自2024年6月任职以来年化超额15.50%，今年以来年化超额20%左右。
- 模型框架特点：全链条多样性，构建差异化策略。采用并联架构，构建了约50个不同的子模型，并在多个维度上实现差异化。
- 代表产品运作特征：多维度分散风险，构造稳健风控体系。平均行业偏离度0.93%，平均成分股偏离度0.44%。
- 量化团队及产品线特点：团队以差异化方法论驱动，打造互补策略、覆盖多元产品线。产品线覆盖中证A500、中证500、中证1000等主流宽基指数增强产品。
杨超（天弘中证500指数增强）
- 风险收益特征：严控跟踪误差，超额表现稳定持续。管理以来年化超额7.79%，今年以来年化超额10.21%。
- 模型框架特点：构建多模型融合体系，积极迭代至AI架构。因子库包含25个大类、400多个因子，绝大多数是AI训练的因子。
- 代表产品运作特征：精细化风控，追求纯粹超额。任职以来报告期平均行业偏离度和成分股偏离度均不超过0.7%。
- 量化团队及产品线特点：产品线涉猎全面，团队结构稳定。产品线涵盖宽基指数增强产品、行业指数增强产品和量化选股型产品。
风险提示：海外降息进程不及预期、国内政策及经济复苏不及预期等带来的股票市场大幅波动风险。
