近几年A股市场风格多变，行业轮动特征明显，时常发生资金高低切换。投资者很难在每个阶段都把握好节奏，很可能会因为一次决策失误错失机会。
尤其是今年4月份，全球股市剧震，找到能够稳住心态的基金成为很多投资者的热切希望。通过综合比较，我们发现量化基金由于采用高度分散化、灵活机动的投资策略，行业覆盖更广，不在单一赛道下重注，纪律性执行交易操作，在结构性行情和震荡行情中逐渐体现出优势。
我们按照过往业绩出色、控制回撤能力强、历史超额收益稳定等指标，为大家选出了四只值得关注的量化基金：华安事件驱动量化混合（行业轮动+多因子选股）、中欧数据挖掘混合（基本面量化增强）、南华丰汇混合（价值投资+主动量化）、东证融汇成长优选（多因子模型+智能交易体系），逐一给大家进行分析。
一、华安事件驱动量化混合
张序自2020年5月开始管理华安事件驱动量化混合，近6个月收益为16.51%，跑赢同期业绩基准5.07%；近1年收益率为21.82%，跑赢同期业绩基准11.31%（来源：基金定期报告，截至2024.12.31）
另外，基金定期报告显示，在2021-2024年这个牛熊周期里，华安事件驱动每一年都跑赢了中证800、偏股基金指数，也跑赢了业绩基准。
张序毕业于中科大少年班统计学专业，拥有8年证券从业经验,近5年管理年限。2017年2月加入华安基金，2020年5月开始担任基金经理，管理的首只基金就是华安事件驱动量化混合。
从行业配置来看，华安事件驱动量化混合的行业持仓相对分散，在不同时期会寻找相对强势的行业进行重点配置。比如2020年，该基金超配医药、食品饮料和消费电子，契合核心资产行情；2021年初逐渐减仓，规避高位调整风险；2021年和2022年，超配新能源产业链，抓住了当时的市场主线；2023年和2024年，超配TMT行业，把握了人工智能领域持续实现技术突破带来的投资机会。
可见，张序对市场节奏的把握较好，可以持续形成超额收益的积累。通过研究发现，他采用“多因子行业排序模型”，以基本面、资金面、量价类和风险因子作为核心因子，实现了精准的行业轮动。
从个股持仓来看，华安事件驱动量化混合的持股数量一般在30-60只之间波动，单只个股持仓一般不超过6%，持股集中度在量化基金中属于偏高水平。基金会优选行业中基本面较好大市值龙头公司，也会覆盖一些弹性较高的中小市值公司，价值股、成长股、周期股均有配置。张序借助多策略、多因子选股框架，将微观选股模型与中观配置模型相结合来提高投资效率。他还把行业和公司层面的事件驱动都纳入到模型中，形成可执行的交易策略。
整体上看，张序形成了完善的“三维一体投资框架”。宏观上判断宏观事件并测算行业收益与胜率，制定行业超低配策略；中观上，采用行业轮动模型，将行业多维信息与行业研究观点相结合，提高行业轮动精准度；微观上，采用多因子量化选股模型，提高决策效率，及时捕捉市场机会。
在跟踪研究过程中我们发现，张序管理的华安中证A500指数增强基金（A类023466，C类023467）将于今日（2025.4.23）结募，也是一只值得关注的产品。因为该基金跟踪的中证A500指数汇聚传统大市值龙头与细分行业的中小市值龙头，为量化模型提供了更具代表性的“核心资产”股票池，为捕捉超额收益提供更加多元的样本，与张序的量化投资框架深度契合，未来表现值得关注。
二、中欧数据挖掘多因子混合
曲径自2016年1月开始管理中欧数据挖掘多因子，任职回报为117.67%，跑赢同期中证500指数125.72%。该基金成立以来经历了A股市场的多次风格轮转，相对中证500取得了明显的超额收益。
（来源：Choice，截至2025.04.21，下同）
曲径是复旦大学数学系本科、美国卡内基梅隆大学计算金融专业硕士，拥有10年以上量化投研经验。2015年4月加入中欧基金,现任量化投资总监。
资料显示，中欧数据挖掘多因子是对标中证500的指数增强基金，曲径在管理中采用基本面量化增强策略，以她自身及公司投研平台长期的主动研究积累作为基础，抽取行业和个股的核心投资逻辑，借助大数据赋能，高效的发现行业拐点和投资机会。
从行业配置来看，中欧数据挖掘多因子以中证500的行业分布作为行业配置的参考基准，在不同时期对某些行业适度超配。比如2018年上半年，该基金在低谷中超配医药，抓住了该行业逆势走强的行情；2021年该基金超配电力设备，捕捉了新能源行情；2022年1季度超配地产，抓住了该行业超跌反弹行情；2024年把握住了计算机等景气行业的行情。
可见，曲径在行业分散配置的基础上，力求把握先机，通过增配阶段性优势行业增厚收益，有些时候偏左侧交易，侧重在困境反转、政策逆转时进行配置；有些时候偏右侧交易的，侧重捕捉高景气度机会。
从个股持仓来看，中欧数据挖掘多因子的持股数量一般在500只以上，单只个股持仓占比一般不超过1%，持股集中度在量化基金中属于较低水平，有助于分散风险、控制波动。
整体上看，曲径采用“基本面量化增强”策略，借助公司投研平台的研究成果，将基本面研究与量化投资深度耦合。针对各个行业单独建立模型，提升针对性和可理解性，不集中于单一赛道，不依赖市场风格，充分发挥主动量化的优势，获取持续稳定的超额收益。
三、南华丰汇混合
黄志钢自2022年3月开始管理南华丰汇，至今任职回报为37.22%，跑赢同期沪深300指数53.04%。该基金的净值修复能力强，于2025年3月18日创出了历史新高。
黄志钢拥有18 年证券从业经验，曾在期货、衍生品、量化投资等领域工作，2019年8月入职南华基金，现任量化投资部总经理。
在管理南华丰汇时，黄志钢采用“估值-企业盈利预期-风险偏好”的大类资产配置择时框架和“动态EP-ROE”（注：EP=公司盈利/公司市值，相当于PE的倒数）的选股框架，是一种“价值投资+主动量化”的策略。
其中黄志钢的择时框架主要用于评估权益市场的估值情况，以此调整基金的权益仓位，高估减仓、低估加仓。他的选股框架的核心逻辑是“价值选股、多重轮动”，强调安全边际，及时卖出被高估的个股、择机买入被低估的个股，提升组合的性价比，降低系统性风险的冲击。
从具体持仓来看，南华丰汇整体偏中小盘风格，2022年2季度和3季度持股偏向中盘股，4季度开始转向小盘成长风格，行业配置上偏向计算机、医药等科技属性相对较强的行业，抓住了2023年科技股、小盘股走强的行情，说明基金经理的量化模型的实战效果较好。
整体上看，黄志钢从价值投资的底层原理出发，从“安全边际的构建、价值陷阱的识别、个股潜在回报的定价”三个维度进行量化选股，操作灵活，通过高效的低买高卖，不断挖掘Alpha机会，实现最大化投资收益。
四、东证融汇成长优选混合
魏江自2021年11月东证融汇成长优选成立时开始管理，至今任职回报为20.85%，跑赢同期中证500指数40.16%。
魏江是金融工程硕士，拥有9年量化投研经验，现任东证融汇公募量化负责人。在管理东证融汇成长优选时，他采用的是多因子量化模型，以成长因子为主，辅之以估值、质量、预期等基本面因子捕获中长周期Alpha，再叠加短期交易策略，以适应成长行业波动较高、业绩持续性较差、事件驱动较多的特征。
从行业配置来看，东证融汇成长优选没有明显的行业偏好，会择机进行行业偏离，但能严格控制行业占比，避免过度偏离基准。该基金2022年适度加大了“疫后复苏”逻辑相关板块的配置，适当增配了经济触底反弹相关板块的低估值蓝筹股，当年四季度成长股大幅回撤时依然实现了小幅的超额收益；2023年下半年和2024年，该基金适度增配电子、计算机等科技成长行业，把握了AI持续突破带动的科技行情。
从个股持仓来看，东证融汇成长优选采用多因子量化模型进行选股，将Alpha来源分为于短期（关注主力大单、支撑阻力等因子）、中期（关注成长性、估值、盈利等因子）、长期（剔除垃圾股、低流动性等小微股），兼顾短期交易和中长期布局。从市值分布来看，进行全市场选股，以中小盘股为主，大票股为辅，2023年下半年以来出现一定的市值下沉现象，把握住了微盘股的行情。
此外，东证融汇成长优选换手率较高，通过研究后发现，这是因为魏江较为看重交易模型，研发了智能交易系统，拥有日内、隔夜收益预测的定期模型以及针对财报季、热点概念股、指数成分股调整冲击的非定期模型，进一步丰富了超额收益来源、提升了超额收益的稳定性。
整体上看，魏江淡化择时与风格漂移，追求在选股及交易层面上获取超额收益，能够在行业轮动频繁、缺乏持续主线的震荡市中，通过高频调仓形成"高换手-强轮动-稳收益"的正向循环机制，使得管理的东证融汇成长优选回撤控制较好，净值修复能力较强，在今年3月份净值创出历史新高。
五、结语
传统投资中，信息收集、策略制定到交易执行均依赖人工，投资效率与研究覆盖范围受限。而量化基金融合主动投资经验与计算机技术，让机器深度参与决策，以高效算力捕捉市场机会，兼顾好投资的科学性与灵活性，使得投资效率显著提升。
尤其在AI加速迭代的当下，不少量化基金经理引入深度学习的AI选股策略，进一步突破传统量化研究和投资的边界，为获取超额收益注入新动能。对投资者而言，重视量化基金配置，借助“人机协同”的智能范式，在复杂市场中构建出更具韧性组合，让收益来源更加多元化、更加稳定。
声明：基金、基金投顾组合的研究、分析不构成投资咨询或顾问服务，本账号发布的言论仅代表个人观点，不作为买卖的依据。基金投资有风险，基金及基金投顾组合的过往业绩不预示其未来表现，为其他客户创造的收益，并不构成业绩表现的保证。基金投顾业务尚处于试点阶段，基金投顾试点机构存在因试点资格取消不能继续提供服务的风险。敬请认真阅读相关法律文件和风险揭示声明，基于自身的风险承受能力进行理性投资。
