公募基金行业变革与量化指增的崛起 - 公募基金高质量发展持续推进，监管新规将深刻改变行业格局，例如9月发布的销售费用规定和10月底强调业绩比较基准功能的指引 [1] - 行业变革将催生新的产品机会，量化指增被认为是继场外指数基金和ETF之后不容忽视的领域 [1] 量化指增行业发展趋势 - 指数增强基金正从小众走向主流，截至11月末，年内新成立产品达160只，合计发行规模近900亿元 [2] - 截至9月末，全市场指增基金合计规模2622亿元，相比去年末增长23.34%，增速超过主动权益基金，略低于权益指数基金 [2] - 行业迎来技术和监管双重利好：AI赋能提升了获取长期稳健超额收益的可能性；监管强化业绩基准作用，使指增产品更契合政策导向 [2] - 量化指增产品相比主动权益基金更透明、风险更可控，相比被动指数基金则有获取超额收益的机会 [2] 天弘基金量化指增业务概览 - 公司2025年持续发力指增业务，新成立5只新产品 [3] - 截至三季度末，公司指增产品线份额和规模较去年末分别增长44.85%和70.21%，远超行业平均增速 [3] - 持有天弘指增产品满6个月的投资者中，超90%的用户持有收益率跑赢同期基金业绩比较基准 [3] - 截至2025年三季度末，公司量化指增基金管理规模突破120亿元，成为业内为数不多的“百亿规模”量化团队 [4][5] - 截至今年6月底，天弘指数增强基金用户数达91万，位列行业第5；个人投资者持有规模占比超96%，在规模前十的基金公司中位居第一 [25] 天弘基金指增产品矩阵布局 - 产品线覆盖广泛，截至三季度末管理18只量化指增基金 [5] - 宽基指增实现对主流宽基指数的完整覆盖，贯穿大、中、小市值维度，并在主板、创业板、科创板均有布局 [7] - 在宽基指增红海竞争中，多只产品规模排名领先：上证科创板综合指数增强规模15.73亿元，在31只同类产品中排名第2；创业板指数量化增强规模8.88亿元，在18只同类中排名第3；中证500、中证A500、中证1000指增规模均处于同类前10 [7][8] - 针对沪深300、中证500、创业板指、科创综指四大宽基推出两条产品线：“指增1号”追求长期更多超额；“指增2号”追求高胜率的稳健超额 [8] - 推出了天弘中证1000增强策略ETF、中证A500增强策略ETF等场内工具，实现“场内外联动” [8] - 行业指增布局具备独特竞争力，是行业指增布局方向最多的基金公司，主要围绕科技、消费、医药、高端制造和新能源五大关键领域 [9] - 五只行业指增产品中，有3只产品的业绩比较基准被纳入监管发布的业绩比较基准要素一类库 [9] 天弘基金指增产品业绩表现 - 截至12月2日，旗下有四只宽基指增产品运作满三年 [10] - 天弘中证1000指数增强表现突出，截至2025年三季度末，近三年超额收益达33.80% [10] - 具体宽基指增产品近三年超额收益：天弘中证500指数增强为6.34%，天弘沪深300指数增强为5.70%，天弘创业板指数增强为4.20% [11] - 宽基指增超额表现具有较高一致性，显示了公司系统化投资能力的可复制性 [13] - 五只行业主题指增自成立以来相较基准的超额收益率在5%至29%之间 [13] - 天弘中证科技100指数增强、天弘国证消费100指数增强以及天弘中证高端装备制造增强近三年表现大幅超过同赛道主动基金均值 [13] - 截至9月30日，过往持有天弘指增产品满6个月的投资者，超90%的用户持有收益率跑赢同期基金业绩比较基准 [16] - 在天弘基金指增成立满6个月的产品中，用户平均持有时长超过7个月，远超普通指数基金大约1个月的持有期 [25] 天弘基金量化投研体系与AI应用 - 量化团队构建了统一的AI基座模型，目前约有70%以上的超额因子来源于AI学习 [18] - 在因子挖掘环节，利用机器学习技术高效捕捉量价信号，并推动基本面信息与市场交易数据的交叉验证，构建逻辑清晰且与传统因子低相关的新因子 [18] - 已实现多AI模型、多预测周期的实盘应用，模型包括梯度提升树、循环神经网络、图神经网络等，预测周期覆盖短期（1-5日）、中期（5-10日）及长期（20日）等多个维度 [19] - 在风控层面，在传统Barra体系基础上进行自研与定制化改造，构建了更具适应性的精细化风控体系 [22] - 利用大语言模型驱动的自然语言处理技术，通过解析文本信息构建股票相似度矩阵，以识别隐性关联风险 [22] - 据天弘量化投研估计，超过75%的超额因子在一年之内就被迭代掉 [24] - 团队基于科学投研体系进行专业分工协作，从IT基建、特征挖掘到模型融合、风险控制等各模块均有专人负责，实现流水线式生产α [25]