通俗来讲，如果我们买入构成指数的这“一揽子股票”（成分股），也就相当于买入了指数本身。这时，如果我们通过适当的优化调整，包括在合适的时机降低或剔除一些我们认为“不好”的股票，加仓或加入一些我们认为“更好”的股票。如果我们的判断正确，我们的组合就会在基本跟踪住指数的情况下，获得一部分增强收益。那指数增强是如何获取收益的呢？

α和β收益：对于指数增强型组合，它把指数涨跌带来的收益部分叫做β收益，它反映我们承担市场风险带来的回报；而它对指数作“优化”这部分收益叫做α收益，实际上也是反映它策略水平的超额收益。具体来讲：

Beta收益的获得：是通过量化选股的模型构造追踪指数的股票组合，以追踪市场指数获得市场收益（结果便是保持与市场同涨同跌）。

Alpha收益的获得：是通过利用多因子选股、打新、择时、日内高频交易等手段增强操作获得超越市场收益的超额收益（结果是保持与市场同涨同跌的基础上，涨的比市场多，跌的比市场少一些）。具体如下：

（1） 多因子选股策略：用量化方法，选出能跑赢对应指数的股票组合，通常含有数百支股票。运用量化模型，往往能在散户运用股票分析理论发现买点前，就提前建仓。又或者在某个板块或个股交易量忽然猛增时，就立马关注分析原因并跟进等等。总之，这是一场人脑与电脑的战争，孰赢孰输可想而知。

（2） 打新策略：通过打新（包括科创板）获得一部分稳定收益。

（3） T0交易：日内T0操作，每天小仓位的高抛低吸，赚日差。

（4） IT执行优化：利用人工智能优化、IT系统实力，获得更好的交易效果，增厚收益。

……

简而言之，通过以上手段，每日只需跑赢指数0.1%，在每年250个交易日里，就可以创造25%的超额收益。保持数学模型不断升级、优化，一直有效，就能提高每年赚取超额收益的确定性。

由于α收益的存在，指数上涨时，我们涨的比指数多一点；在指数下跌时，我们跌的比指数少一点，长期下来就能累积不菲的超额收益。长期来看，由于A股市场尚未达到弱有效，各种专业机构很容易相对指数跑出超额收益，而这些超额收益长期累积，就能发挥巨大的复利效应。如下图所示，以中证1000指数为例，3年左右的时间里，中证1000指数本身录得-5.6%的负收益，倘若指数增强每年能跑赢指数5%，20%和30%，则累积的投资回报分别为9.2%，63.1%和107.3%。（数据来源:幻方量化）

图1：以中证1000指数为例的超额复利推演

（指数历史收益不代表未来，超额收益仅作为示例展示，不代表任何承诺或者保证）

这是因为指数本身就是个值得投资的标的。指数本身就是代表了优秀公司的集合，比如沪深300、中证500指数和中证1000指数，有着严格的挑选机制，每半年会剔除部分不合格的公司，所以，留下的都是相对优秀的公司而组成的集合。

指数增强策略中几个指数选择的差异如何呢？

沪深300指数由上海和深圳证券市场中市值大、流动性好的300只股票组成，综合反映中国A股市场上市股票价格的整体表现。通俗地理解，沪深300指数就是我国A股3000多支股票中，综合排名前300支股票。也就是我们所说的大蓝筹、大票。在沪深300指数成分中，成分占比排在前列的行业板块为金融，资产较重的交通运输、化工、有色金属和房地产行业也有布局。

中证500指数就是我国3000多支股票中，除去上面沪深300那300支股票，综合排名在第301~800名的500支股票。综合反映中国A股市场中一批中小市值公司的股票价格表现。在中证500指数里的股票大多是次蓝筹，也就是所谓的行业老二，或某些新兴产业、化工、医药的龙头。特点是成长性强，更有上升空间，更有活力。所以股价波动也会较沪深300更大一些。截至2020年11月25日，中证500十大权重股主要分布在工业、医疗卫生、原材料行业和信息技术领域。

中证1000指数就是我国3000多支股票中，除去上面沪深300 中证500那800支票，综合排名在第801~1800名的1000支股票。在中证1000指数里的股票大多是极具成长性的潜力股，成长性强，空间大，股价波动也较大。截至2020年11月25日，中证1000十大权重股主要分布在在信息技术、主要消费、原材料、医药卫生和工业领域。（数据来源：中证指数有限公司）

图2：中证1000行业权重分布

相比而言，中证1000指数增强的潜在超额收益率可能更高。

可以分别从量化指数增强α收益和β收益这两部分的收益来源来理解：

β收益部分长期更高：下图对比了三大指数（沪深300、中证500、中证1000）的指数收益回报，可以看出中证1000的长期年化复合收益率最高，从指数基日（2004.12.31）至今年化收益为13.76%，高于沪深300指数的10.70%和中证500指数的13.17%；同时中证1000指数近三年年化收益率为-1.59%，低于另外两大指数。（数据来源:幻方量化）说明中证1000指数长期收益比较高，长期配置能获得更好的β收益，此外近3年涨幅最小也具有一定的向上弹性潜力。

图3:指数收益回报对比

α收益部分更有利：对于量化投资来说，如果股票的换手率越高，波动性越强，量化策略就容易获得更高的超额收益。股票换手率越高，流动性就越好，交易过程冲击损耗就越小。股票波动性越大，量化投资就越容易在波动中赚取超额收益，倘若个股完全没有波动性，量化指数增强的超额收益也就无从做起。

从下图可以看出，小盘指数无论是换手率，还是波动性，都要明显高于中盘指数和大盘指数。而中证1000作为小盘指数，拥有着比沪深300和中证500更容易创造超额α收益的土壤。

图4：大中小盘指数近三年对比

量化指数增强基金的优势和风险点在哪？

总结上述内容，可以清晰的看到量化指数增强基金的优势，如下：

1、在A股非常好用，目前可获取20-30%超额年化收益。

2、防御性强，下跌时候，比指数跌得少；上涨的时候，比指数涨得多。

3、平均投资几百到上千只股票，不怕单一股票踩雷。

当然，量化指数增强策略也是有一些风险点需要关注的：

1、指数增强基金是追求相对收益，也就是以跑赢对应指数为目标，例如2018年中证500下跌33%，中证500指数增强基金下跌9.5%，跑赢指数23.5%，但其本身却依然是负收益的。（数据来源：Wind）

2、量化策略有容量限制，与管理人的策略迭代息息相关，需理性看待策略的有效性。返回搜狐，查看更多