这篇算是我近期量化公募三部曲的收官之作，第一篇《没有量化公募的时代，要有时代的量化公募》聊了近期的市场环境和政策利好，第二篇《聊过11家量化公募后，来说说量化基金应该怎么买》则是针对量化公募里面指数增强、主动量化和绝对收益三大类别，介绍了一些选择的思路。

至于这篇第三篇，这是聚焦目前量化公募最大的类别，指数增强。想和大家聊得，是我在选择指数增强基金时会看那些指标——相比主动权益，选择指数增强的数据其实很小众，有的甚至是我自己编制的指标，这里与大家逐一分享。

跟踪误差

除了基金通用的收益数据，如果要我保留一个对比指数增强基金的指标，我一定会选择保留跟踪误差这个指标。

跟踪误差这个指标，体现的是指数增强基金相较指数表现的偏离度，一般指数增强基金都会在基金契约中规定跟踪误差的水平，场外的大点，ETF 指数增强更小点。

跟踪误差，有什么用？

这个指标可以让我们大概得了解一个指数增强基金，是不是有可能在某些风险因子(比如规模因子、价值/成长因子、行业)上过于押注，造成风格的极致。这种极致的风格，押对时超额收益会非常惊人，但一旦逆风局，表现就会很惨淡。

笔者之前介绍过相关的研报，而近期国泰君安《量化策略基金优选思路全解》报告中，对这个问题做了进一步的研究，对比了在因子和行业上不同暴露程度指数增强基金的长期表现。结果很有意思，在沪深300指数增强领域，最小(最低的30%)的暴露有最好的长期超额收益。而在中证500指数和中证1000指数上，中等(30%至 70%区间)暴露则有最好的超额收益。但无论哪一种，显然暴露大都不是多好的选择。

虽然严格的风格暴露，需要对行业占比做详细计算，或者进行五因子模型分解，但无疑跟踪误差是一个一目了然的快速指标。

比如汇安沪深300指数增强基金，是笔者计算过去 6 个月跟踪误差最大的，日跟踪误差为 0.45%，相当于年跟踪误差超过 7%了，这类我就不会喜欢。

利用 Wind 的因子分解功能，可以看的更真切，这只指数增强基金在价值因子上有-0.47 的暴露，一直一般偏爱因子暴露绝对值低于 0.2 的指数增强基金，这只-0.47 意味着过于偏向成长风格，一旦遇上价值股走强的行情，就很容易跑输，比如这只基金今年迄今(截至9 月 8 日)已经下跌9.05%。

下面列一些沪深300指数增强中跟踪误差比较小的，比如诺安、浙商、中泰、宏利等，过去 6 个月的跟踪误差都相当的小，而与之对应的是相比同类平均水平有超额的，还是大多数。

相比之下，跟踪误差靠前的那些，固然有今年以国金多因子成名的马芳管理的国金沪深300指数增强，目前依然是今年迄今排名第一，但的确跑输同类的偏多。

跟踪误差这个数据，有一点优势就在于，一般一只指数增强基金的跟踪误差水平比较稳定，偏爱低误差的，就会持续维持在低误差水平，这就使得这个指标对于挑选指增，可用性特别强。

换手率

换手率，顾名思义，就是一只基金在统计时间内仓位会换多少遍。比如半年换手率 600%，相当于一个月就要把持仓都换一遍。需要说明的是，这个指标是基于半年报年报中的股票交易数据和季报节点的规模数据用公式推算的，对于那些出现规模暴增的基金，统计会有偏差。所以仅供参考，使用过个半年数据对比，则更精准。

观察换手率的意义在哪里？

某种程度上，是猜测指数增强基金的策略。目前，量化策略可以分为基本面因子和量价因子两大类，一般基本面因子的换手率不高，而量价因子的换手率高。一只量化基金如果换手率比较高，那么我们可以猜测其量价策略上是比较侧重的。

当然，换手率高，有时候也在于基金经理希望追求比较低的超额收益回撤，所以会通过较快速的换手来紧跟市场热点。

下表是目前成立满 1 年的中证1000指数增强基金，按照估算换手率从高到低排序。

在中证1000指数这个品类中，换手率最高的是今年很受追捧的国泰君安胡崇海胡博的，胡博他们的策略偏向于量价因子，为了追求对超额收益回撤，所以就采用了较高的换手率，半年换手率 12 倍。

下图是一个对比，黑色曲线是中证1000全收益，紫色是国泰君安中证1000指数增强除以中证1000全收益指数，曲线向上代表在产生超额收益，绿色曲线则是今年迄今同样表现不俗的太平中证1000指数增强除以中证1000全收益指数。对比紫色和绿色两根曲线，就会发现明显国泰君安的更平滑，这其中应该就有比较高的换手率的功劳。

不过要注意的是，高换手率或许可以让超额曲线更平滑，但是并不意味着一定能产生超额收益。仔细看看中证1000指数增强的换手率数据，排名靠前的未必表现一定优异，换手率偏低的未必就超额收益弱，比如王平管理的招商中证1000指数增强，换手率偏低，但业绩很能打。

当然，换手率还能发现一些奇异值。比如申庆管理的兴全沪深300指数增强A，2023 年上半年换手率估算下来只有区区7.22%，这在一般至少三位数换手率的指数增强基金中格外的“突兀”。然后搜索一些报道就会发现，兴全沪深300指数增强A这个虽然是指数增强基金，但并不是量化道路，而是基金经理的主观选择，是一个走指数增强定位的主动权益基金。

在探究换手率时，一个不可忽略的前瞻预测就是印花税下调。印花税从此前的单边 1‰下降至 0.5‰，最为受益的无疑是高换手率的指数增强基金。对于年换手 10 倍的指数增强，这块就可以增厚 0.5%，若是年换手 20 倍，就可增厚 1%，在如今超额收益越来越难做的当下，这个天上掉下来的超额收益，值得期待。

佣金开销

基金长盈致胜的关键是什么？

很多年前，指数基金之父约翰·博格(John Bogle)指出，更低的管理费损耗，可以让指数基金长期跑赢主动偏股基金，在美国这样全面机构化超额收益极为有限的市场，一切也的确如此。

那么在指数增强领域，最确定性的超额收益来源，无疑是更低的佣金费率。

是的，印花税一视同仁，哪只基金都是一样的费率。但是交易佣金，各家基金公司和券商谈的费率却是迥异，甚至有极大的差异，而这些极大的差异，某种程度上可以让那些低交易佣金的基金，赢在起跑线上。

在评价佣金影响上，我会参考两个指标，一个是佣金费率。这个是通过将Wind 汇总的半年报和年报中公布的所有交易单元的股票交易量和佣金相除而得。下表是创金合信中证500指数增强的，算下来只有万分之 0.266。

从目前的费率来看，基金公司如果控股股东是券商，有把交易主要给控股股东，那么费率一般比较宜人，比如创金合信的控股股东就是上图的第一创业，至于中泰资管和国泰君安资管这类，直接给母公司就行。

但是，在市场上，还是有许多指数增强基金在承受着万七，万八的高佣金，这就会造成他们的佣金开支占了管理规模不小的比率，这其实就是超额收益的损耗。这个可以通过 Wind 计算的佣金规模比来体现。

下表是 2023 年上半年估算换手率超过 500%的指数增强基金，可以对比看看他们佣金费率，佣金占规律的比例，再看看今年迄今相较跟踪同一指数的竞品平均表现的超额，还是很有意思。对于高换手类的指数增强基金，高佣金损耗真的不可忽视。

同类相关系数

之前介绍的几个指标，都是类似 Wind 这样的金融终端内置的指标。而接下来这个，就是我的独有指标了，我将其称为“同类指增相关系数均值”。

在和一些指数增强基金经理交流时，我知道他们中不少人，会时不时关注竞品，关注一下某个阶段自己管理的指数增强基金，和竞品的超额收益方向是否一致，大小差异有多大。

当然，这时候时不时也会听到对华夏孙蒙的关注，因为孙蒙管理的华夏中证500指数增强，超额往往出人意料。这一点我在之前聊孙蒙的那篇《一只强大而别致的基金》也做过一张图，呈现了 2022 年孙蒙的华夏中证指数增强与其他绩优 500 增强日超额的相关系数，的确是非常低——同行那么关注不是没道理的。

所以我也时不时会计算指数增强基金的超额收益相关系数。不过，相关系数矩阵，是好大的一个表，尤其类似沪深300指数、中证500指数这样可选基金极多的类目，表格超级大，不够直观。

所以在这个相关矩阵的基础上，我将过去 120 天每个基金与所有其他同指数的日超额相关系数求一个平均，也就是“同类指增相关系数均值”，就能呈现这只基金与同行在超额收益上的相似程度，这个值越小，说明越鹤立独行。

下表是今年迄今表现比较好的沪深300指数增强，仔细对比“同类指增相关系数均值”，还是很有意思。申庆管理的那只，在这批里面无疑是最鹤立独行的，考虑到他是主动管理，这个结果毫不意外。而今年大热的马芳的国金沪深300指数增强，业绩很好，相关系数均值还很低，说明也是有一些比较独家的玩法。当然，“同类指增相关系数均值”不是一个优劣指标，鹤立独行未必就一定是好事，随大流未必是坏事。就像吴振翔、许一尊管理的汇添富沪深300指数增强，在这批里面相关系数均值是最高的，最不鹤立独行的，但在这样的前提下依然能够实现不俗的超额收益，很符合汇添富指增团队“老实本分”的形象，不追求独辟蹊径，而是在传统投资路线上能够精益求精，这种某种程度上稳定性反而更高，类似的还有中金沪深300指数增强，和富国李笑薇的富国沪深300指数增强，都是老牌的沪深300指增强手。

当然，要提醒的是，相关系数是动态变化的。去年孙蒙和同业的相关系数很低，但今年开始也在逐步提升，我觉得是有不少同类基金开始研究复刻孙蒙的思路造成。

分享来也

老规矩，好的数据要与大家分享，毕竟每个人的选基偏好不同，基于这些数据可以做进一步的定制化筛选。

这次分享的数据，一共四个表格，一个是上面我反复截图的合成总表，诸位可以根据自己关心的数据去筛选。另外三个，则是沪深300、中证500和中证1000三个指数所有成立满一年的指数增强基金过去半年日超额的相关系数矩阵，有兴趣的可以做更深入的分析。

老规矩，需要文件的话加我微信，会自动收到推送；如果已经加过我的，可以从朋友圈中获取。

本篇文章来源于微信公众号: EarlETF