1 介绍国金量化产品策略。

张祎敏讨论了国金基金的新发量化产品策略，解释了主动量化的概念及其与指数增强产品的区别。他提到主动量化是全市场选股策略，并简要介绍了现有产品线。此外，他还回应了观众关于产品特性的提问，并引导观众关注直播间内的产品信息专栏。

2 国金基金推出中证全指主动量化产品。

张祎敏介绍了国金基金新发行的致远量化选股产品，这是一只对标中证全指的主动量化产品。该产品旨在解决投资者在全市场5000多只股票中难以覆盖所有板块和风格轮动的困扰。与之前对标沪深300和中证500的产品不同，新产品的优势在于能够自适应市场风格轮动，适合作为均衡的底仓配置。张祎敏还提到，该产品适合没有特定市场观点的投资者，可以作为基础配置，同时配合其他卫星策略进行投资。

3 量化基金表现回暖，中证全指受青睐。

张祎敏提到中证全指作为覆盖全市场的基准指数受到量化基金偏爱。他指出今年量化基金表现回暖，尤其在流动性充足、市场机会分散的上半年表现较好。量化策略在流动性高、行情分散时更易获取超额收益，但在行情集中时表现较弱。量化产品通常分散配置，个股集中度较低。

4 量化基金分散配置降低波动。

张祎敏指出量化基金采用分散配置策略，持仓股票数量多但比例低，有效降低波动。8-9月量化超额表现较弱，10月后回暖。主动量化产品长期看风险收益比更优，通过组合优化算法最大化收益。结构化行情下，量化策略相对稳健。

5 量化基金风险收益比更优。

张祎敏分析了量化基金的优势，指出其风险收益比优于偏股型和混合型基金，波动性更低。他回应了关于年底抱团行情的提问，认为量化产品在回撤时能积累超额收益。此外，他比较了主动量化基金与指数增强产品的区别，强调全市场选股的主动量化策略在超额收益上更具优势。

6 量化产品选股限制与超额收益分析。

张祎敏解释了量化产品选股的限制，如80%的选股需来自成分股，年化跟踪误差限制为7.75%。他指出，主动量化产品因放宽行业和市值约束，超额收益弹性更大。相比之下，指增产品因严格跟踪误差控制，阿尔法收益较弱。他还介绍了新发产品的基本情况，包括股票资产占比和港股投资比例。

7 量化策略与均衡配置型产品对比。

张祎敏介绍了国金基金的量化策略特点，强调量化产品在行业覆盖和分散配置上的优势。他指出量化产品与均衡配置型主动产品更具可比性，能够全面覆盖市场，降低波动率。量化策略不追求单一赛道的高集中度，而是保持与基准指数相似的行业分布，确保组合的确定性和稳定性。

8 传统与机器学习量化模型对比。

张祎敏比较了传统量化多因子模型和国金基金机器学习框架的区别。传统模型依赖研究员人工构建因子，如估值指标PE、PB等，其有效性受限于研究员能力。国金基金采用机器学习方法，进行特征工程处理原始数据，通过算法挖掘非线性关系，以数据驱动方式构建投资组合。

9 量化策略构建与超额收益分散。

张祎敏介绍了国金基金的量化策略框架，通过历史数据学习和复杂算法构建几十个子策略，确保收益来源独立性和低相关性。他强调不同策略组合适应市场变化，维持超额收益稳定。国金量化体系从16年开始构建，规模已突破百亿。量化不做大择时，而是专注于长期超额收益，避免预测市场走势。

10 量化产品追求稳定超额收益。

张祎敏解释了量化产品追求稳定超额收益的逻辑，即在市场贝塔不好时累积阿尔法收益，贝塔好时则依靠贝塔收益。他介绍了国金基金的量化产品线，包括4只指数增强产品和5只主动量化产品，分别对标不同指数，如沪深300、中证500和中证全指，并强调了全市场选股的优势。

11 国金基金量化产品布局全面。

张祎敏介绍了国金基金量化产品的特点。指增产品更贴近基准指数走势，主动量化产品约束较少。红利量化产品针对市场需求设计，通过股息率等指标筛选股票。国金基金量化产品覆盖大市值、核心宽基和小市值风格，包括对标300、500、1000等指数的产品。去年策略经过迭代升级，主动量化产品已收紧风格敞口，与小微盘相关性降低。

12 国金基金量化策略优化成效显著。

张祎敏介绍，国金基金在2023年底管理规模达到300多亿后，针对市场波动和流动性冲击，对量化策略进行了迭代优化。优化后的策略以最大化超额收益的风险收益比为目标，使收益来源更加多样化，不再依赖单一风格。从2023年10月起，策略的超额稳定性显著提升，即使在2024年8-9月市场波动时，回撤也相对稳定。张祎敏还提到，通过天天基金平台分享了相关策略和归因分析。