AI助推公募指增产品崛起 算法工程师成“香饽饽”

证券时报记者 安仲文

人才储备、技术成熟与市场需求扩大，正刺激着公募指数增强产品的快速发展。

随着人工智能（AI）技术逐步成熟，各大基金公司不仅在投资标的上看好AI，也在指数增强基金上强化AI选股的赋能。证券时报记者注意到，近几年来公募指增产品实战效果显著，市场需求快速扩大，人工智能的热潮又进一步推动公募基金加速布局算法和机器学习。相关基金人士强调，A股市场由于投资者结构偏向散户，整个市场追热点的氛围相对比较浓厚，指数增强类基金通过AI选股获得阿尔法的空间更高。

指增产品从探索走向实战

公募指数基金在A股市场的快速发展，以及国内股市结构性机会持续演绎的特征，使得基于人工智能的指数增强基金逐渐成为新潮流。指数增强基金的特殊优势在于，在基于被动投资跟踪所覆盖的指数的同时，也能通过基金经理、研究员的主观判断和个人能动性，力争获取比跟踪指数更高的超额收益。

尽管早在2002年，公募市场就已出现国内第一只带有“指数增强”字眼的公募基金产品，但考虑到当时人工智能技术所处的阶段以及国内基金经理人才储备情况，当时成立的这只指数增强基金还处于早期探索阶段。由于当时国内缺乏具有懂建模、有实战经验的基金经理，当时这只产品聘请了一位来自英国的基金经理管理该产品，但从2002年AI算法和机器学习技术并不成熟的背景看，这只基金并不完全符合当下指增产品的定义。

指增产品的一个重要特点是基于对数据的挖掘，2014年是一个关键时间点。当年开始，中国公募基金与互联网行业开启了大爆发时代，“大数据”成为2014年的热门话题，多家基金公司与互联网巨头合作推出了大数据指数基金。同时，也是在2014年前后，国内公募与互联网IT行业的快速崛起吸引了一批具有海外量化投资经验的人才回国，多个因素的交织为之后公募顺势发展指数增强产品提供了契机。

比如，现任景顺长城基金副总经理的黎海威在2012年回国，拥有金融工程专业背景的他早期在海外市场从建模开始，逐步做到基金经理、公司副总裁，后来指数增强也因此成为景顺长城基金在指数产品上的一个招牌。

黎海威在一次接受证券时报记者专访时表示，A股市场由于投资者结构偏向散户，整个市场追热点的氛围也相对比较浓厚，指数增强类基金通过AI选股获得阿尔法的空间会更高一些。所以如果是一名工具化产品投资者，那么在成熟市场，比如在美股市场，费率低廉的指数基金值得长期配置。但是在A股，基于人工智能的指数增强基金更适合投资者。

黎海威认为，指数增强基金超额收益水平的差异，归根结底还是增强策略、量化模型的差异，以及背后投资团队理念的差异。投资者在选择指数增强基金时，除了选好对标指数外，也可多留意产品的增强策略以及团队投资理念，对产品超额收益的来源心中有数，这样也有助于投资者长期持有并获取增强策略带来的超额收益。

公募招聘

集中突出算法工程师

当前的工程师红利也为公募基金指数增强产品提供了发展条件，公募基金人才招聘在量化、智能、模型、算法等岗位上的突出需求，也反映了当前公募基金正极力布局指数增强产品的现象。

记者注意到，在今年3月份发布的多个公募基金春季招聘会上，基于人工智能的算法工程师、模型工程师、量化研究员成为招聘的热门领域，比如易方达基金在3月份的招聘上，集中推出关于算法、数据与研发工程师等岗位。

汇丰晋信基金在量化研究员的春季招聘上介绍，该岗位完成各类数据统计分析工作，为资产配置，行业配置，金融工程等相关研究提供量化研究支持；开展日常数据统计分析工作，跟踪市场变化，及时提供重要市场跟踪数据；学习和跟踪国内外量化相关的投资理论、学术资料、研究报告等并进行实证研究；在投资经理和研究主管的指引下，挖掘各类量化因子，并协助开发A股量化策略，如量化选股、指数增强、行业轮动和回撤控制等策略。

广发基金今年的春季招聘也强调在量化岗位的人才布局，比如该岗位要求有统计建模或机器学习经验，开展研究开发量化选股策略，运用专业知识进行数据分析和统计建模，测试、制定和完善量化选股策略；运用机器学习算法，根据特征数据提炼出对未来股价具有稳定预测作用的信号；对市场交易数据进行深入研究和统计分析，挖掘有效的阿尔法因子。

业内人士认为，随着人工智能在投资与产品上的赋能体现出越来越多的正反馈，公募基金的人才布局也逐步从传统股票投研岗位，愈加体现对算法、量化、数据挖掘、机器学习等新技术、新能力的需求，也适应了当期指数增强产品快速发展后的竞争环境。

AI赋能

让指增产品更得心应手

人工智能在最近三年快速发展以及技术上的成熟，也使得公募基金在指数增强产品布局上更加得心应手。

鹏华基金基金经理苏俊杰表示，通过AI机器挖掘出的股票因子的效率明显优于人工，且能够有效降低因子重合度，产生额外的阿尔法效果，目前大致形成了以“基本面选股”为底层逻辑，“基本面、量价、另类”为核心维度的多因子框架，还包括ESG（环境、社会和公司治理）评级、舆情和专利等数据，其中较为重要的是舆情信息。在苏俊杰看来，舆情信息属于文本的一类，本身就极难处理，但在AI技术的支持下，量化分析师拥有了通过算法理解文本正负面导向的能力，这无异于给指数增强投资配备了更全面的“武器库”，让投资过程能够更加全面和顺利。

通过主动管理的增强策略来获取指数的超额收益体现在不少基金产品上，以鹏华沪深300指数增强A为例，根据2023年基金四季报数据，过去5年该产品实现了41.56%的净值增长，超越业绩比较基准18.99个百分点，创造了明显的历史超额收益，同期其他主要指数增强产品如鹏华中证500指数增强，净值增长率表现也显著优于同期业绩比较基准，由此也不难看出鹏华基金苏俊杰团队量化策略操作的有效性。

在北交所市场布局指数增强的创金合信基金人士，也强调了人工智能对指数基金的赋能意义。

创金合信基金首席量化投资官、北证50指数增强基金经理董梁告诉记者，在北证50指数未发布时就通过常见的指数编制方案模拟北证50指数，跟踪北交所股票的走势并进行内部研究。北证50指数发布后，量化团队积极研究、开发适用于北交所的量化投资模型，不断根据北交所自身的特点对投资模型进行改进和完善，最终完成了适用于北交所的指标和模型体系，并坚持对模型进行样本外跟踪，实时对市场和模型进行归因分析和投资总结。

正是因为指数增强基金特有的双重收益来源，该基金除了自身基于北证50指数的贝塔收益，同时也通过AI赋能的指数增强策略突出基金经理的阿尔法收益，通过多维度量化指标，精选盈利能力强、成长性好、估值低、负债率低的个股，构建具有稳定超额收益的增强组合，并通过每日监控增强组合相对基准的风险偏离。

主编:陈楚 编辑:汪云鹏 美编：陈锦兴

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