最近公布的《推动公募基金高质量发展行动方案》里，监管部门着重强调，基金管理须回归到“业绩比较基准”的约束上来。那么在A股市场里，那些有代表性的宽基指数并不少，而其中的指数增强基金，它是以实现指数增强为目标，未来可能会更受投资者的青睐。
从109亿元到2259亿元
放眼全球，指数基金（含指数增强基金）在海外是最受欢迎的投资品种之一，在过去20余年经历了爆发式的增长。以美国成熟市场为例，1993年，美国权益指数基金（含ETF）的规模仅为248.7亿美元，截至2024年9月30日，权益指数基金（含 ETF）的规模已经达到13.28万亿美元，相比1993年，规模扩张达534倍，在所有权益基金中的占比也达到了57.07%。
而在中国，指数增强基金用了20多年时间完成从零的突破到百舸争流的现状。从2002年国内首只指数增强基金诞生没有掀起太大的水花；到2009年开始，指数增强基金迎来第一个快速发展期，并且，伴随着海外量化人才的回流以及市场投资标的的丰富，指数增强基金在投资策略上逐步蜕变，跟踪指数上更显多元化，品类也更加丰富。
截至2025年5月23日，指数增强基金从2002年的4只到现在的356只，规模从109.71亿元到现在的2259.77亿元。如今的指数增强市场，既有管理超300亿的沪深300增强巨头，也有专攻半导体、消费等赛道的行业增强新锐，更不乏借道港股、美股的跨境增强先锋，形成了多元化的指增市场。
指数增强基金收益来源拆解
指数增强基金兼具指数型基金和主动管理的双重属性，它既追求紧跟指数，跟踪指数行情，又为传统指数基金提供了获取超越指数收益的可能性。
一般来说，指数增强基金的收益主要分为两部分：一部分是所跟踪指数本身所带来的收益（β），这源于市场的整体表现。这部分收益是通过紧密跟踪指数，降低跟踪误差，以期在市场上涨时收获收益。
另一部分--超额收益（α）则是指数增强基金魅力的核心所在，也是对其管理人主动管理能力的考验。
资料来源：管理人宣传推介材料。
超额收益的来源主要来自以下3个方面：
1、选股策略带来的超额收益：
基金经理及其研究团队通过对指数成分股进行分析，挑选出成长性较高、估值表现较好的个股，增加其权重，同时降低基本面差的股票权重。当这些股价大幅上涨时，基金净值增长或将超越指数，从而获得超额收益。
2、行业配置调整带来的超额收益：
基金经理根据宏观经济形势、产业政策和行业发展趋势，在指数行业权重框架内进行战术调整，调整指数中各行业的权重。当增配行业表现较好时，基金收益或会因行业优化而超越跟踪指数，从而获得超额收益。
3、交易策略带来的超额收益：
基金经理通过把握交易时机和控制交易成本，利用研究和判断，选择合适的买卖时机，同时降低交易成本，从而有助于提升基金的收益水平，这些节省的成本也转化为超额收益的一部分。
总的来说，超额收益的难度多由指数Beta决定，而超额收益的差距取决于管理人模型的有效性。
因为从指数增强基金超额收益均值以及分化度来看，选哪个指数作为增强，决定了产品超额收益的大致空间，但管理人之间的超额收益差距仍然取决于自身模型的有效性
量化VS主动，谁更胜一筹？
追求超额收益的过程中，策略选择至关重要，当前指数增强基金主要策略有两大方向，一个是由逻辑驱动的基本面量化派和数据驱动的机器学习派组成的量化策略，一个是主动管理的主动增强策略。
在指数增强基金的策略选择中，量化与主动之争一直是投资者关注的焦点。这两种策略各有千秋，究竟谁更能跑赢市场？
1、量化策略
量化策略，顾名思义，依赖于数学模型和大数据分析。它通过构建复杂的因子模型，对市场进行全面扫描，寻找定价偏差和潜在机会。量化策略的优势在于其纪律性和系统性。量化模型能够摒弃人为情绪，严格按照预设规则执行交易，从而减少人为错误。此外，量化策略能够处理海量数据，捕捉市场中的细微变化，这在高频交易和大规模资产管理中尤为有效。
然而，量化策略并非完美无缺。其最大的挑战在于模型的适应性和鲁棒性。市场是动态变化的，量化模型如果不能及时更新，很容易陷入过度拟合或适应性不足的问题。
2、主动增强策略
主动增强策略则依赖于基金经理的专业知识和市场洞察力。基金经理通过深入研究公司基本面、行业趋势和市场情绪，做出投资决策。这种策略的优势在于灵活性和创造性。基金经理可以根据市场变化迅速调整投资组合，捕捉市场中的非线性机会。
然而，主动增强策略也存在明显缺点。首先，主动管理的成本通常高于量化策略，包括研究费用和管理费用。其次，基金经理的表现高度依赖于个人能力和市场判断，存在较大的不确定性。
此外，近年来，越来越多的基金开始探索量化与主动的融合策略。这种策略结合了量化的系统性和主动的灵活性，旨在发挥两者的优势。其实量化与主动各有优劣，还是回归那句话：管理人之间的超额收益差距仍然取决于自身模型的有效性，而是否有效，在业绩中可以明显看到。
指增产品哪家强？
沪深300作为经典的宽基产品，目前市场上跟踪它的指增产品超过60 只（只统计主代码），近1年（20240526-20250526）多数产品能跑赢同期业绩比较基准。
其中超额收益排名靠前的安信量化沪深300增强A，坚持宽基选股，淡化择时，以数量化分析为基础，多维度选股，行业分散，覆盖 A 股多板块优质股票。基金主要采用以“大数据+AI 算法”为基础的量化投资方法，基于对股票市场和上市公司相关数据进行深度挖掘，通过决策树、神经网络等机器学习和深度学习模型预测个股收益率，再采用组合优化和风险管理模型控制本基金和基准的跟踪误差和最大回撤。力争在控制跟踪误差的基础上，获取超越基准的收益。
与沪深300指数类似，跟踪中证500的指增产品也不少，不过在近1年超额收益表现上，产品取得正超额的表现没有沪深300的指增产品收益差距表现大。这类产品的超额收益表现相对平稳，收益差距较沪深300指增产品更为收敛。
其中中欧中证500指数增强A近1年回报16.11%，同期业绩比较基准为6.56%，近1年超额收益为9.55%，但其基金规模合并值较小，我们可以看看超额收益同样居前且规模较大的国泰君安中证500指数增强A。
基金在投资策略层面，通过挖掘有投资逻辑的Alpha因子，不断改进底层量化模型以及定期监控策略的表现等方式来增强策略表现。在量化增强层面，基金将结合财务数据为基础的基本面信号和实时量价信号，通过机器学习模型来有效选择因子，并通过投资组合管理来控制模型在主要市场风险和行业上相对于基准指数的暴露程度，争取以较为稳定的方式增强中证500指数。
最后来看下中证1000指增产品。目前市场上的中证1000指增产品不到50只，从业绩来看，近1年来中证1000指增产品跑赢基准的产品占比相对更多，同时超额收益居前的产品表现也相对较好，这也可以看出，小盘股更容易做出超额业绩。
我们同样来看超额表现较好，且规模较大的国泰君安中证1000指数增强A。同为国泰君安旗下的指增产品，底层的投资策略和量化增强层面相似，但也会根据不同指增产品做出相应的调整。
其实从三大常见的指增产品来看，其实不难看出，指数增强基金它既不是躺赢的神器，也不是暴富的捷径，而是在严控跟踪误差的框架内，通过科学方法寻找超额机会的理性工具。在投资这场游戏中，真正值得托付的，会是那些策略经得起牛熊淬炼、经得住规模考验的产品。
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