公司产品线布局 - 鹏华基金指数增强系列产品实现了“大中小盘全盘布局”，覆盖从科创、小微盘到大盘的全市场市值风格 [1] - 产品矩阵包括：科创先锋（鹏华上证科创板50成份增强策略ETF，588460）、小微盘利器（鹏华国证2000指数增强）、小盘引擎（鹏华中证1000指数增强及增强策略ETF560590）、中盘核心（鹏华中证500指数增强）和大盘基石（鹏华沪深300指数增强）[2] - 鹏华中证1000指数增强产品在全市场同类产品中规模最大 [2][3] - 完备的产品矩阵为投资者提供了在不同市场环境下，一键布局各类风格、捕捉细分机遇的指数增强工具 [2] 近期业绩表现 - 根据截至2025年9月30日的数据，鹏华旗下成立满一年的指增产品近一年全部实现正向超额收益 [4] - 鹏华国证2000指数增强A过去一年收益率达62.03%，超越业绩比较基准达26.08% [4][6] - 鹏华中证1000指数增强A过去一年收益率达55.76%，超越业绩比较基准达24.68% [4][6] - 鹏华中证500指数增强A过去一年收益率达43.89%，超越业绩比较基准达16.27% [4][6] - 鹏华上证科创板50成份增强策略ETF（588460）过去一年收益率为82.90%，超额收益（相对指数）为11.49% [6] - 鹏华中证1000增强策略ETF（560590）过去一年收益率为38.94%，超额收益（相对指数）为6.25% [6] - 鹏华沪深300指数增强A（005870）过去一年收益率为17.95%，实现了超越基准的超额收益 [4][6] 核心竞争力 - 出色的业绩背后是“鹏华ASHARES”指数投资系统解决方案的强力支撑，以及对量化模型与投资纪律的长期坚守 [5] - “全市场布局”的产品广度与“持续超额”的业绩深度相结合，正成为投资者进行指数增强配置的优质选择 [6]

市场环境与投资主线 - 今年以来A股主要指数表现亮眼，市场风险偏好提升，结构性机会活跃 [1][18] - “十五五”规划将科技自立自强置于前列，为科技成长行业提供坚实的政策支持和发展预期 [1][18] - 成长风格有望成为市场主线，当前或是布局长期成长弹性标的的较好时机 [1][18] 创业板综合指数概况 - 指数代码为399102.SZ，基点1000点，基日为2010年5月31日，发布日期为2010年8月20日 [1][18] - 指数覆盖创业板全部1300多家上市公司，总市值覆盖率高达98%，新股上市后第11个交易日进入指数 [1][18] - 截至2025年11月14日，指数包含1344只个股，覆盖创业板1389只个股的96.76%，总市值173,496.65亿元，覆盖创业板总市值175,139.87亿元的99.06% [1][19] - 自基期（2010年5月31日）以来累计上涨285.29%，大幅跑赢上证指数、深证成指同期表现 [2][19] 指数行业与成份特征 - 指数“含科量”高，覆盖电力设备、电子、医药生物、通信、计算机等多个高精尖领域 [4][21] - 前五大权重行业为电力设备（23.5%）、电子（13.7%）、医药生物（10.4%）、通信（9.7%）、计算机（9.5%），合计占比约66.8% [4][21] - 成份股涉及28个申万一级行业，分布均衡分散，有利于避免单一行业波动的影响 [6][23] - 前十大权重股包括宁德时代（权重12.14%，总市值18,251.42亿元）、中际旭创（权重3.16%，总市值5,785.82亿元）、东方财富（权重2.57%，总市值4,186.49亿元）等 [6][23] 指数估值水平 - 当前市盈率（PE-TTM）为66.75倍，处于近10年约57%的分位水平，处于较合理区间 [7][24] - 估值分位数相对低于上证指数（97.53%）、深证成指（80.70%）和万得全A（89.96%）等其他核心指数 [8][25] - 在A股本轮科技行情中，创业板综合指数尚未充分发力，未来或仍有向上修复空间 [7][24] 建信创业板综合增强策略ETF产品特点 - 产品为指数增强型ETF，代码159293，在紧密跟踪创业板综合指数的基础上运用量化管理策略优化组合持仓 [8][25] - 产品运用建信多因子量化模型，搭建Alpha模型+风险模型+组合优化+自动化交易的架构，旨在通过个股选择获取超额收益 [10][27] - ETF具有高效买卖、持仓透明、费率便宜、资金门槛低等特点，增强策略以跑赢标的指数为目标 [11][30] 基金管理人与团队 - 管理人建信基金拥有丰富的指数产品投资管理经验，打造了覆盖主流宽基、行业/主题、SMART BETA等方向的“指数投资工具箱” [11][28] - 公司数量投资团队成员具备数学、计算机、金融等多重学习研究背景 [11][28] - 拟任基金经理刘明辉拥有10年证券从业经验，4年基金管理经验，毕业于北京大学应用统计专业 [13][30] 基金经理历史业绩参考 - 刘明辉在管的建信中证500指数量化增强发起A基金，自成立以来历史总回报为32.42%，同期业绩比较基准收益率为27.12% [15][36] - 刘明辉在管的建信精工制造指数增强基金，自成立以来历史总回报为136.48%，同期业绩比较基准收益率为14.56% [15][35] - 刘明辉参与管理的建信恒生科技指数发起(QDII)A基金，自成立以来净值增长率为83.49%，同期业绩比较基准收益率为70.05% [34]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 政策推动长期资本入市背景下沪深 300 配置价值不断提升，呈现“估值与业绩双支撑”格局，兼具稳健性与上行弹性 [2] - 沪深 300 指数增强产品成熟度高，市场环境适应能力强，能持续稳定获得超额收益 [2] - 中银沪深 300 指数增强以成长与盈利为核心，在持仓、行业配置等方面特征显著，年度与月度收益胜率高，增强能力稳定 [2][66][68] 根据相关目录分别进行总结 沪深 300 指数配置价值分析 - 长期资本与优质资产共振，宏观修复与增量资金推动龙头配置价值抬升，沪深 300 指数覆盖 A 股六成以上市值，行业结构与宏观经济契合，兼具龙头代表性与分散稳健性 [2][7][9] - 沪深 300 估值端处合理区间，涨幅低于中证 500 与中证 1000，具备修复空间；基本面营业收入与归母净利润稳健增长，呈现“估值与业绩双支撑”格局 [2][19][22] 沪深 300 指数增强基金投资价值与策略分析 - 沪深 300 指数增强产品发展成熟，是国内成熟度最高的指增品类之一，供给端扩容，资金承接能力强，规模在宽基指增中居首 [2][27][28] - 沪深 300 指增产品自 2016 年以来在不同市场环境中均能实现持续、稳定的超额收益，策略成熟度高、适应性强、长期有效性突出 [2][31] 中银沪深 300 指数增强产品特征分析 - 持仓特征：个股持仓分散，换手率适中，市值结构与沪深 300 一致，因子暴露以成长与盈利为核心，随市场调节波动性、动量与反转因子 [38][41][44] - 行业暴露持续收敛，覆盖范围与配置结构稳中有序，行业偏离度收敛，持股数量增加，在不同市场环境中稳定性与相对收益能力好 [49][54][56] - 业绩表现：成立以来相对指数贡献正向超额收益，且随时间增强能力愈发成熟、稳健，2025 年收益率达 17.53%，Calmar 比为 1.99 [56][58][61] - 增强收益稳定：年度胜率 85.71%，不同市场环境下超额收益有规律，上行期放大优势，下行期保持稳健 [66] - 产品特征总结：持仓结构稳健分散，因子暴露核心明确，行业配置稳中有序，收益表现稳健可持续，整体风格清晰可控 [68]

文章核心观点 - 指数增强基金因其风格清晰、策略透明且能产生长期复利效应，正成为个人养老金配置的新选择 [1][2] - 以博道基金旗下两只宽基指数增强产品为例，其历史业绩持续跑赢基准指数，展示了指数增强策略的有效性 [3][4][5][6] - 文章分析了适合配置指数增强基金Y份额的投资者类型，包括养老“早鸟党”、寻找权益底仓者及偏好透明方式的投资者 [7][8][9][10] 指数增强基金成为养老配置新宠的原因 - 风格清晰不漂移：对标明确指数，投资组合高度透明，有助于投资者长期持有 [1] - 增强策略契合养老金长期目标：不满足于仅跟踪指数，进一步追求“增强”，在长达数十年的投资周期内，复利效应可使超额收益像雪球一样越滚越大 [2] 指数增强基金的长期收益表现 - **博道中证500增强A**：自成立以来至2025年9月30日，净值累计上涨177.53%，同期业绩比较基准为75.74%，累计超额收益达101.79% [3] - **博道沪深300增强A**：自成立以来每年均跑赢沪深300指数 [4] - **2025年以来表现**：截至2025年10月31日，博道中证500增强A、博道沪深300增强A今年以来已分别跑赢对标指数6.17%和3.37%，净值收益率分别为34.21%和21.31%，同期业绩比较基准收益率分别为26.59%和17.04% [6] 适合配置指数增强基金Y份额的投资者类型 - **养老“早鸟党”**：中青年投资者养老周期更长，起步越早，复利效应越强，指数增强的超额收益需要足够长的时间才能充分显现 [7][8] - **寻找权益底仓者**：以博道中证500增强、博道沪深300增强为代表的宽基指数增强，可作为养老金组合里的权益底仓，在发挥“基石”作用的同时争取超额收益 [9] - **偏好透明方式的投资者**：相较于依赖基金经理主观判断的主动基金，这类投资者更偏好规则清晰、持仓透明的投资方式，可通过配置优质指数增强基金一站式解决权益配置需求 [10]

指数增强基金市场爆发式增长 - 2025年以来，公募行业新成立166只指数增强基金，合计新发规模超910亿元，两项数据均超越过去三年（2022年至2024年）指增产品的新发总和 [1][2] - 行业爆发式增长与监管导向密切相关，证监会2025年5月发布的《推动公募基金高质量发展行动方案》强化了业绩比较基准的约束作用，引导行业向紧密跟踪标的指数并力争超额收益的产品布局 [2] 重点布局的标的指数 - 新宽基指数成为布局重点，跟踪中证A500、科创综指的指增产品2025年分别新成立64只、28只，合计占新成立指增产品的半数以上 [4] - 传统主流宽基指数仍有较多布局，跟踪沪深300、中证800、中证500的指增产品2025年合计新发34只 [4] - 行业不断拓展视野，诞生了诸多跟踪新标的指数的“首只”产品，例如华夏上证综合全收益指数增强、建信中证A股指数增强以及多只涵盖港股的指数增强产品 [4] 基金管理人布局呈现梯度化 - 头部机构已形成对主流宽基指数全覆盖的指增产品矩阵，例如招商基金旗下有21只指增产品，标的指数覆盖沪深300、中证500、中证A500、科创50等 [5] - 天弘基金、易方达基金、汇添富基金、富国基金、华夏基金、鹏华基金、博时基金、嘉实基金、景顺长城基金等旗下指增产品均在10只及以上，排在行业前列 [6] - 部分中游公募机构2025年开始大举发力，布局显著提速，例如博道基金、华商基金2025年均新成立5只指增产品，永赢基金、中金基金均新成立4只 [6] - 华商基金作为案例，从2024年11月成立首只指增产品后，2025年产品线迅速扩容，陆续成立了跟踪科创综指、中证500等多只指数的产品 [6] - 市场爆发吸引诸多“新玩家”加入，德邦基金、鹏扬基金、东兴基金、泰信基金、汇泉基金等均在2025年成立了公司旗下首只指增产品 [7]

指数增强基金市场爆发式增长 - 2025年以来，公募行业新成立166只指数增强基金，合计新发规模超910亿元，两项数据均超越过去三年（2022年至2024年）指增产品的新发总和，行业迎来爆发式增长 [1][2] - 监管政策是重要驱动因素，2025年5月证监会发布《推动公募基金高质量发展行动方案》，强化了业绩比较基准在绩效考核、分类评价及薪酬管理中的约束作用，引导产品端向紧密跟踪基准并争取超额收益的指增产品发展 [2] 重点布局的标的指数 - 新宽基指数成为布局焦点，跟踪中证A500和科创综指的指增产品年内分别新成立64只和28只，合计占新成立指增产品半数以上 [4] - 传统主流宽基指数仍有较多布局，针对沪深300、中证800、中证500等指数的指增产品年内合计新发34只 [5] - 产品创新不断涌现，行业拓展了更多“新鲜”标的指数，诞生了多只全市场首只跟踪对应指数的指增产品，如华夏上证综合全收益指数增强、建信中证A股指数增强以及多只涵盖港股的指数增强产品 [5] 基金管理人布局呈现梯度化 - 头部机构已形成对主流宽基指数全覆盖的指增产品矩阵，例如招商基金旗下有21只指增产品居行业首位，覆盖沪深300、中证500、中证A500、科创50等众多指数 [6] - 天弘基金、易方达基金、汇添富基金、富国基金、华夏基金、鹏华基金、博时基金、嘉实基金、景顺长城基金等机构旗下指增产品均在10只及以上，处于行业前列 [6] - 部分中游公募机构在2025年开始大举发力并显著提速，例如博道基金和华商基金年内各新成立5只指增产品，永赢基金和中金基金各新成立4只，使其旗下指增产品总数分别达到8只、6只、6只和8只 [7] - 华商基金是快速扩容的典型，其首只指增产品于2024年11月成立，2025年则迅速布局了跟踪科创综指、中证500、中证800、沪深300、科创100的指增产品 [7] - 市场爆发吸引诸多“新玩家”加入，德邦基金、鹏扬基金、东兴基金、泰信基金、汇泉基金等在2025年均成立了公司旗下首只指增产品，其中多数选择中证A500作为试水标的指数 [8]

指数增强基金行业概览 - 指数增强基金成为公募行业中最具存在感的产品线之一，在规模扩张速度、发行热度和投资者关注度上均较去年显著抬升 [1] - 推动变化的主要因素包括A股结构性行情频现，增强策略持续取得超额收益，为投资端提供了效果验证 [1] - 投资者对指增产品的认知走向拐点，配置需求迅速升温，带动发行与规模双双突破 [1] 规模与发行数据 - 截至12月5日，市场上指增基金数量已增至459只，管理规模达2764亿元，年初时数量为298只，规模为2128亿元 [2] - 宽基、行业及Smart Beta等主要类型的指增产品均实现规模扩张，其中宽基指增是最突出的增长来源 [2] - 今年以来新发指增基金超过百只，其中20多只产品首发规模突破10亿元，远高于去年全年209亿元的发行规模和仅6只产品首发超10亿元的情况 [2][3] - 宽基指增成为发行主力，跟踪中证A500、中证800、沪深300等指数的产品获得更高市场认可 [3] 业绩表现 - 今年以来，超九成指增产品实现正收益，部分产品收益率甚至超过50% [3] - 具体产品表现：东财中证有色金属指数增强A年内收益率达74.93%，华宝中证稀有金属主题A收益率为72.29%，广发中证科创创业50增强策略ETF收益率达58.13% [3] 投资者认知与策略演变 - 市场最大的变化之一是投资者认知的改变，场外指增基金作为工具化产品具备较高配置价值，尤其是在A股市场超额收益空间相对丰富的情况下 [4] - 头部基金销售平台今年开始重点发力和布局指增品类，基于对用户需求的洞察 [4] - 指增产品策略呈现更明确的差异化取向，例如博道基金的“指数+”策略采用“双均衡”框架，结合传统多因子模型与AI全流程框架，以及基本面类因子和均值回复类因子各占一半，旨在避免市场转向时的巨大回撤 [4] - 提升超额收益的稳定性（如季度或月度维度）能改善投资者体验，促进长期持有并享受复利红利 [5] 产品定位与应用场景 - ETF品类的优势在于种类丰富、费用低廉以及交易灵活，比较适合交易类型的策略 [6] - 对于广大的个人和机构投资者，存在大量的配置需求，在配置型策略场景下，指增类产品的价值得以体现，长期持有下其超额收益能起到锦上添花的作用 [6] - 今年指增基金普遍业绩提升，验证了策略层面的有效性，强化了其在长期配置体系中的位置，其定位已从过去的“可选项”逐步走向“必要项” [6]

文章核心观点 - 文章为国信金工团队发布的多因子选股周报，旨在跟踪其构建的各类指数增强组合表现、监控不同选股空间下的因子表现，并分析公募基金指数增强产品的业绩 [1][2] 国信金工指数增强组合表现 - **沪深300指数增强组合**：本周超额收益0.68%，本年累计超额收益18.98% [1][8] - **中证500指数增强组合**：本周超额收益0.13%，本年累计超额收益7.30% [1][8] - **中证1000指数增强组合**：本周超额收益0.77%，本年累计超额收益15.97% [1][8] - **中证A500指数增强组合**：本周超额收益0.87%，本年累计超额收益9.47% [1][8] 选股因子表现监控 - **沪深300样本空间**：最近一周表现较好的因子包括单季ROE（超额收益1.15%）、三个月机构覆盖（0.89%）、EPTTM（0.70%）[1][9] - **中证500样本空间**：最近一周表现较好的因子包括BP（超额收益1.04%）、三个月换手（1.03%）、预期BP（1.02%）[1][12] - **中证1000样本空间**：最近一周表现较好的因子包括单季EP（超额收益1.74%）、预期EPTTM（1.70%）、EPTTM（1.31%）[1][15] - **中证A500样本空间**：最近一周表现较好的因子包括单季ROE（超额收益1.15%）、三个月机构覆盖（1.09%）、单季ROA（1.01%）[1][18] - **公募重仓指数样本空间**：最近一周表现较好的因子包括预期EPTTM、三个月机构覆盖、预期BP [1][22] 公募基金指数增强产品表现跟踪 - **产品规模**：沪深300指数增强产品共79只，总规模799亿元；中证500指数增强产品共76只，总规模514亿元；中证1000指数增强产品共46只，总规模214亿元；中证A500指数增强产品共71只，总规模263亿元 [23] - **沪深300指数增强产品**：本周超额收益最高1.01%，最低-0.79%，中位数0.18%；今年以来超额收益最高11.97%，最低-5.16%，中位数3.04% [1][24] - **中证500指数增强产品**：本周超额收益最高1.26%，最低-0.76%，中位数0.38%；今年以来超额收益最高14.74%，最低-8.98%，中位数4.24% [1][25][28] - **中证1000指数增强产品**：本周超额收益最高1.20%，最低-0.85%，中位数0.54%；今年以来超额收益最高21.06%，最低-1.25%，中位数9.87% [1][27][32] - **中证A500指数增强产品**：本周超额收益最高0.98%，最低-1.14%，中位数0.16%；最近一季超额收益最高3.23%，最低-1.22%，中位数0.62% [1][30][33] 方法论附录 - **因子MFE组合构建方式**：采用组合优化模型，在控制行业暴露、风格暴露等实际约束下，构建最大化单因子暴露组合以检验因子有效性 [31][35] - **公募重仓指数构建方式**：基于普通股票型及偏股混合型基金的定期报告持仓信息，构建平均持仓并选取累计权重达90%的股票作为成分股，以测试因子在“机构风格”下的有效性 [37][38]

量化模型与构建方式 1. 模型名称：国信金工指数增强组合模型 * **模型构建思路**：以多因子选股为主体，通过收益预测、风险控制和组合优化三个主要流程，构建对标不同基准指数的增强组合，旨在稳定战胜各自基准[11][12] * **模型具体构建过程**： 1. **收益预测**：基于多因子模型对股票未来收益进行预测[12] 2. **风险控制**：在组合优化过程中施加多种约束条件以控制风险[12] 3. **组合优化**：采用组合优化模型求解最优股票权重，具体优化模型未在报告中详细展开，但参考附录中的MFE组合优化模型，其通用形式可能包含最大化预期收益或控制风险等目标函数，并施加行业、风格、个股权重等约束[12][41] 2. 模型名称：单因子MFE（Maximized Factor Exposure）组合模型 * **模型构建思路**：为了在更贴近实际投资约束的条件下检验单因子的有效性，采用组合优化的方式，在控制行业暴露、风格暴露等实际约束的同时，最大化组合在目标因子上的暴露，从而构建MFE组合，并通过该组合相对于基准的收益表现来判断因子有效性[41] * **模型具体构建过程**： 1. 设定组合优化模型，目标函数为最大化单因子暴露[41] 2. 模型约束条件包括： * 组合相对于基准指数的风格暴露限制[41][42] * 组合相对于基准指数的行业偏离限制[41][42] * 个股相对于基准指数成分股的权重偏离限制[41][42] * 组合在基准成分股内权重的占比限制[41][42] * 禁止卖空及个股权重上限限制[41][42] * 权重和为1，即满仓运作[41][42] 3. 具体优化模型数学表达式如下： $$\begin{array}{ll}max&f^{T}\ w\\ s.t.&s_{l}\leq X(w-w_{b})\leq s_{h}\\ &h_{l}\leq H(w-w_{b})\leq h_{h}\\ &w_{l}\leq w-w_{b}\leq w_{h}\\ &b_{l}\leq B_{b}w\leq b_{h}\\ &\mathbf{0}\leq w\leq l\\ &\mathbf{1}^{T}\ w=1\end{array}$$ 其中，`f`为因子取值向量，`w`为待求解的股票权重向量，`w_b`为基准指数成分股权重向量。`X`为风格因子暴露矩阵，`s_l`, `s_h`为风格暴露上下限。`H`为行业暴露矩阵，`h_l`, `h_h`为行业偏离上下限。`w_l`, `w_h`为个股权重偏离上下限。`B_b`为成分股标识向量，`b_l`, `b_h`为成分股内权重占比上下限。`l`为个股权重上限[41][42] 4. 实际操作中，为避免持仓过于集中，通常设置个股相对于其基准权重的最大偏离幅度为0.5%-1%[43] 5. 每月末根据约束条件为每个因子构建MFE组合，在回测期内换仓，计算扣除交易费用后的收益及风险指标[45] 3. 模型名称：公募重仓指数 * **模型构建思路**：为了测试因子在公募基金持仓风格下的有效性，通过汇总公募基金持仓信息，构建一个代表公募基金整体重仓股表现的指数，作为因子测试的新样本空间[43] * **模型具体构建过程**： 1. **选样空间**：选取普通股票型基金和偏股混合型基金，剔除规模小于五千万且上市不足半年的基金，若基金转型则使用转型后半年以上的数据[44] 2. **数据获取**：通过基金定期报告获取持股信息。若最新报告为半年报或年报，使用全部持仓；若为季报，则结合前期的半年报或年报信息构建持仓数据[44] 3. **指数构建**：将符合条件的所有基金持仓股票权重进行平均，得到公募基金平均持仓。将平均后的股票权重降序排序，选取累计权重达到90%的股票作为成分股，构建公募基金重仓指数[44] 量化因子与构建方式 报告从估值、反转、成长、盈利、流动性、公司治理、分析师等维度构造了30余个常见因子[16]。 1. 估值类因子 * **因子名称**：BP * **因子构建思路**：衡量公司的账面价值与市场价值的比率，属于价值型因子[17] * **因子具体构建过程**：净资产 / 总市值[17] * **因子名称**：单季EP * **因子构建思路**：使用单季度净利润衡量估值[17] * **因子具体构建过程**：单季度归母净利润 / 总市值[17] * **因子名称**：单季SP * **因子构建思路**：使用单季度营业收入衡量估值[17] * **因子具体构建过程**：单季度营业收入 / 总市值[17] * **因子名称**：EPTTM * **因子构建思路**：使用滚动净利润衡量估值[17] * **因子具体构建过程**：归母净利润TTM / 总市值[17] * **因子名称**：SPTTM * **因子构建思路**：使用滚动营业收入衡量估值[17] * **因子具体构建过程**：营业收入TTM / 总市值[17] * **因子名称**：EPTTM分位点 * **因子构建思路**：衡量当前估值在历史区间中的相对位置[17] * **因子具体构建过程**：EPTTM在过去一年中的分位点[17] * **因子名称**：股息率 * **因子构建思路**：衡量公司的现金分红回报[17] * **因子具体构建过程**：最近四个季度预案分红金额 / 总市值[17] 2. 反转类因子 * **因子名称**：一个月反转 * **因子构建思路**：捕捉短期价格反转效应[17] * **因子具体构建过程**：过去20个交易日涨跌幅[17] * **因子名称**：三个月反转 * **因子构建思路**：捕捉中期价格反转效应[17] * **因子具体构建过程**：过去60个交易日涨跌幅[17] * **因子名称**：一年动量 * **因子构建思路**：捕捉长期价格动量效应[17] * **因子具体构建过程**：近一年除近一月后动量[17] 3. 成长类因子 * **因子名称**：单季净利同比增速 * **因子构建思路**：衡量单季度净利润的同比增长情况[17] * **因子具体构建过程**：单季度净利润同比增长率[17] * **因子名称**：单季营收同比增速 * **因子构建思路**：衡量单季度营业收入的同比增长情况[17] * **因子具体构建过程**：单季度营业收入同比增长率[17] * **因子名称**：单季营利同比增速 * **因子构建思路**：衡量单季度营业利润的同比增长情况[17] * **因子具体构建过程**：单季度营业利润同比增长率[17] * **因子名称**：SUE（标准化预期外盈利） * **因子构建思路**：衡量实际盈利超出分析师一致预期的标准化幅度[17] * **因子具体构建过程**：（单季度实际净利润 - 预期净利润）/ 预期净利润标准差[17] * **因子名称**：SUR（标准化预期外收入） * **因子构建思路**：衡量实际收入超出分析师一致预期的标准化幅度[17] * **因子具体构建过程**：（单季度实际营业收入 - 预期营业收入）/ 预期营业收入标准差[17] * **因子名称**：单季超预期幅度 * **因子构建思路**：衡量实际盈利与预期盈利的比率[17] * **因子具体构建过程**：预期单季度净利润 / 财报单季度净利润[17] 4. 盈利类因子 * **因子名称**：单季ROE * **因子构建思路**：衡量单季度股东权益的盈利能力[17] * **因子具体构建过程**：单季度归母净利润 * 2 / （期初归母净资产 + 期末归母净资产）[17] * **因子名称**：单季ROA * **因子构建思路**：衡量单季度总资产的盈利能力[17] * **因子具体构建过程**：单季度归母净利润 * 2 / （期初归母总资产 + 期末归母总资产）[17] * **因子名称**：DELTAROE * **因子构建思路**：衡量净资产收益率的同比变化[17] * **因子具体构建过程**：单季度净资产收益率 - 去年同期单季度净资产收益率[17] * **因子名称**：DELTAROA * **因子构建思路**：衡量总资产收益率的同比变化[17] * **因子具体构建过程**：单季度总资产收益率 - 去年同期单季度总资产收益率[17] 5. 流动性类因子 * **因子名称**：非流动性冲击 * **因子构建思路**：衡量单位成交金额引起的价格冲击，反映流动性成本[17] * **因子具体构建过程**：过去20个交易日的日涨跌幅绝对值 / 成交额的均值[17] * **因子名称**：一个月换手 * **因子构建思路**：衡量短期交易活跃度[17] * **因子具体构建过程**：过去20个交易日换手率均值[17] * **因子名称**：三个月换手 * **因子构建思路**：衡量中期交易活跃度[17] * **因子具体构建过程**：过去60个交易日换手率均值[17] 6. 波动类因子 * **因子名称**：特异度 * **因子构建思路**：衡量股价波动中不能被常见风险因子（如Fama-French三因子）解释的部分[17] * **因子具体构建过程**：1 - 过去20个交易日Fama-French三因子回归的拟合度[17] * **因子名称**：一个月波动 * **因子构建思路**：衡量短期股价波动率[17] * **因子具体构建过程**：过去20个交易日日内真实波幅均值[17] * **因子名称**：三个月波动 * **因子构建思路**：衡量中期股价波动率[17] * **因子具体构建过程**：过去60个交易日日内真实波幅均值[17] 7. 公司治理类因子 * **因子名称**：高管薪酬 * **因子构建思路**：衡量公司高管的薪酬水平[17] * **因子具体构建过程**：前三高管报酬总额取对数[17] 8. 分析师类因子 * **因子名称**：预期EPTTM * **因子构建思路**：基于分析师一致预期的滚动市盈率倒数[17] * **因子具体构建过程**：一致预期滚动EP[17] * **因子名称**：预期BP * **因子构建思路**：基于分析师一致预期的市净率倒数[17] * **因子具体构建过程**：一致预期滚动PB[17] * **因子名称**：预期PEG * **因子构建思路**：结合成长性的估值指标[17] * **因子具体构建过程**：一致预期PEG[17] * **因子名称**：预期净利润环比 * **因子构建思路**：衡量分析师对未来盈利增长预期的变化[17] * **因子具体构建过程**：一致预期净利润 / 3个月前一致预期净利润[17] * **因子名称**：三个月盈利上下调 * **因子构建思路**：衡量过去一段时间内分析师盈利预测上调与下调的家数净差额[17] * **因子具体构建过程**：过去3个月内分析师（上调家数 - 下调家数）/ 总家数[17] * **因子名称**：三个月机构覆盖 * **因子构建思路**：衡量公司受机构关注的程度[17] * **因子具体构建过程**：过去3个月内机构覆盖数量[17] 模型的回测效果 1. 国信金工指数增强组合模型 * **沪深300指数增强组合**：本周超额收益0.68%，本年超额收益18.98%[5][14] * **中证500指数增强组合**：本周超额收益0.13%，本年超额收益7.30%[5][14] * **中证1000指数增强组合**：本周超额收益0.77%，本年超额收益15.97%[5][14] * **中证A500指数增强组合**：本周超额收益0.87%，本年超额收益9.47%[5][14] 2. 公募基金指数增强产品（整体表现） * **沪深300指数增强产品**：最近一周超额收益中位数0.18%，最近一月0.51%，最近一季0.58%，今年以来3.04%[2][32] * **中证500指数增强产品**：最近一周超额收益中位数0.38%，最近一月0.58%，最近一季1.31%，今年以来4.24%[2][35] * **中证1000指数增强产品**：最近一周超额收益中位数0.54%，最近一月0.77%，最近一季2.06%，今年以来9.87%[2][37] * **中证A500指数增强产品**：最近一周超额收益中位数0.16%，最近一月0.32%，最近一季0.62%[3][40] 因子的回测效果 以下为各因子在对应样本空间中构建的MFE组合，在“最近一周”、“最近一月”、“今年以来”、“历史年化”四个时间窗口下的超额收益表现[18][20][22][24][26]。 1. 沪深300样本空间因子表现[18][19] * **单季ROE**：1.15%， 1.73%， 19.60%， 5.10% * **三个月机构覆盖**：0.89%， 1.58%， 11.22%， 3.09% * **EPTTM**：0.70%， 0.77%， 6.35%， 4.39% * **单季EP**：0.66%， 0.84%， 7.59%， 5.17% * **高管薪酬**：0.62%， 0.57%， 3.83%， 3.14% * **单季ROA**：0.61%， 0.92%， 13.26%， 3.88% * **预期EPTTM**：0.59%， 0.97%， 7.03%， 3.88% * **三个月盈利上下调**：0.58%， 0.38%， 8.70%， 5.25% * **SPTTM**：0.45%， 0.82%， -0.91%， 2.15% * **单季SP**：0.38%， 0.67%， -0.49%， 2.95% * **标准化预期外收入(SUR)**：0.37%， 0.55%， 10.80%， 4.67% * **DELTAROE**：0.37%， 0.42%， 15.04%， 4.34% * **股息率**：0.36%， 0.65%， 4.10%， 3.73% * **预期PEG**：0.31%， 0.38%， 9.79%， 3.52% * **标准化预期外盈利(SUE)**：0.30%， 0.32%， 9.49%， 4.03% * **预期BP**：0.24%， 0.89%， 0.39%， 3.01% * **三个月波动**：0.23%， 1.45%， -2.17%， 1.80% * **BP**：0.23%， 0.83%， -1.27%， 2.64% * **特异度**：0.21%， 0.44%， 2.28%， 0.13% * **单季营利同比增速**：0.18%， -0.74%， 11.99%， 3.41% * **一年动量**：0.15%， -0.73%， 0.97%， 2.47% * **一个月波动**：0.13%， 1.31%， -1.07%， 0.99% * **DELTAROA**：0.10%， -0.23%， 13.08%， 4.69% * **三个月换手**：0.09%， 0.74%， -4.92%， 2.33% * **三个月反转**：0.07%， 0.70%， 0.44%， 0.31% * **单季净利同比增速**：0.01%， -0.71%， 12.29%， 3.80% * **一个月换手**：-0.11%， 0.27%， -5.26%， 1.30% * **非流动性冲击**：-0.16%， 0.10%， -1.78%， 0.21% * **单季超预期幅度**：-0.28%， -0.22%， 8.76%， 3.85% * **单季营收同比增速**：-0.36%， -0.88%， 17.82%， 4.66% * **预期净利润环比**：-0.37%， -0.75%， 3.94%， 1.50% * **EPTTM一年分位

报告行业投资评级 报告未提及行业投资评级相关内容 报告的核心观点 - 多维因素反映沪深300投资价值，其成交额占比提升，在基本面、高股息性价比与成分股待涨占比等方面表现突出 [2][7] - 沪深300指增是难度较高的一类指增产品，随着指数偏向大盘、股票数量减少，量化基金做增强的难度提升，中大盘范畴近三年较难创造超额收益 [2][24] - 国联安沪深300指增兼顾强跟踪性与超额表现，年内实现正超额，跟踪误差低，信息比率高，在顺境和逆境下均能实现正收益 [2][27] - 国联安沪深300指增持仓特征为低偏离下灵活调整行业配置，近期相对注重成长与质量，与同类产品相比配置偏离度明显偏低，因子暴露幅度相对较低 [2][39] 根据相关目录分别进行总结 1. 多维因素反映沪深300投资价值 - 沪深300成交额占比持续提升，8月以来显著上升，截止25/11/7仍位于代表性宽基指数首位，市场关注度高 [7] - 基本面特征上，沪深300是高质量宽基指数，具备更强的盈利质量与稳定性，兼具“偏低估值”与“高质量”，选股策略匹配度强 [10] - 性价比特征上，截止2025/11/7，沪深300近12个月股息率为2.54%，超中证500和中证1000指数，且持续超越同期十年期国债收益率，股息配置性价比逐渐突出 [17] - 成分股待涨占比方面，截止2025/11/7，年内涨幅超20%的成分股占比不足35%，低于中证500、中证1000，成分股中低于沪深300指数涨幅的占比超50%，部分高质量个股仍“待涨” [20] 2. 国联安沪深300指增——兼顾增强与跟踪效果的指增产品 2.1 沪深300指增：难度较高的一类指增产品 - 指增超额难度排序为上证50指增>沪深300指增>中证500指增>中证1000指增，随着指数偏向大盘、股票数量减少，量化基金做增强的难度提升，2020年以来，上证50、沪深300、中证500、中证1000指增的年化超额收益均值分别为0.50%、1.64%、2.77%、7.12% [24] - 沪深300、中证500为代表的中大盘范畴近三年较难创造超额收益，沪深300指增年内平均仍为负超额 [26] 2.2 国联安沪深300指增——兼顾强跟踪性与超额表现 - 净值表现上，今年以来国联安沪深300指增实现正超额，年内累计收益19.78%，相比沪深300全收益指数的超额收益达5.06%，基金走势与沪深300高度相似，跟踪性强 [27] - 该产品注重跟踪效果，实现了年内3%跟踪误差下的最高超额收益表现，且在年内3%以上超额产品中实现最低的跟踪误差 [28] - 开放申赎以来，国联安沪深300长期跟踪误差在3%以内，超额信息比率出色，位于同类产品Top2水平，强调跟踪做增强的模式具备更强的超额延续性 [33] - 国联安沪深300指增在沪深300顺逆境环境下均能实现正收益，自2024/3/1开放申赎以来，逆境收益为正，顺境累计收益2.69%，持有人体验度好 [36] 2.3 持仓特征：低偏离下灵活调整行业配置，近期相对注重成长与质量 - 持股特征上，国联安沪深300指增行业超低配幅度较低，单一行业超低配比例普遍在1%以内，24H1时行业偏离度明显较低，2025年以来有所上升；重仓股票与指数配置结构高度相似，占比差异均在0.5%以内 [39] - 与同类产品相比，国联安沪深300指增的配置偏离度明显偏低，25H1时个股配置一致性、行业配置一致性分别位于同类产品的前25%、前15% [45] - 因子暴露上，产品的因子偏离幅度相对较低，当前持仓较为重视成长、盈利与分析师预期，并在市值维度上适度负向暴露 [46]