中信保诚基金姜鹏：

　　把握中证A500指数赔率优势

　　构建动态量化增强框架

　　◎记者聂林浩实习生王昱童

　　近期权益市场显著回暖，市场风险偏好提升。在此背景下，中信保诚中证A500指数增强基金于8月25日启动发行。拟任基金经理姜鹏认为，A股市场正在发生结构性变化，一些被长期低估的中盘资产有望迎来胜率回归，作为融合大盘特征与中盘成长性的代表，中证A500指数成为“尚未被充分演绎”的优质选择。他希望通过量化策略，在因子、风控、交易三者之间寻找动态平衡，争取实现稳健的超额收益。

　　姜鹏坦言，公司推出中证A500指数增强产品的时间虽不算早，但考虑到胜率与赔率，当前正是恰当时机。至于为何选择这一指数，姜鹏认为，这与近两年A股市场的“哑铃”形结构密切相关。一端是以银行为代表的大市值蓝筹，另一端是小微盘股票，而中盘板块则长期处于资金流出的状态。但随着政策推动、市场情绪修复，中盘资产的胜率正在回归正常水平，大规模资金有望逐步回流。

　　他表示，中证A500指数兼具大盘与中盘的特征，其中约七成成分股与沪深300重合，三成则来自中证500中的成长性行业，尤其是TMT板块。这种结构使其在当前的市场环境下，具备赔率较高的特性。“从中盘的角度看，中证A500指数是一个尚未被充分演绎，但有望在胜率回升中受益的较好选择。”姜鹏说。

　　谈及指数增强思路，姜鹏总结道：“指增本质上就是做好三件事：因子、风控和交易。中证A500的增强正是在这三者之间找到平衡，并不断迭代优化。”

　　在因子选择上，姜鹏考虑配置六成左右的基本面因子，如盈利质量、成长稳定性、股权结构等，这部分偏向贝塔属性，长期来看依靠基本面动量与困境反转两个方向争取超额收益。剩余四成因子则聚焦交易行为和量价因子，其中包括人工构建的“非流动性冲击”等风格因子，也有通过机器学习挖掘出的非线性因子，以补充人工模型的不足。“基本面因子逻辑相对稳定，我们倾向用简单模型加权，而量价类因子则通过决策树模型或神经网络来处理。”他补充道。

　　在风控环节，姜鹏强调“动态化”。传统增强模型往往对个股、行业设定固定偏离度，而他正在尝试将个股流动性、事件驱动信号及舆情因素纳入考量，以实现动态约束。“比如，对于基本面优秀、事件正面的公司，我们允许其偏离度更大；而流动性差或存在负面舆情的公司，偏离度就会收窄。”姜鹏解释称。此外，在市场波动率进入极端区间时，团队会收缩整体风险敞口，必要时将组合收敛至接近基准，尽量避免回撤。

　　交易部分则是一个须持续优化执行细节的长期工程。“公募量化的日内交易灵活度不如私募，且受限于单日成交额占比等规则，这对交易执行效率提出了更高要求。”他说。

　　“近期，我们正在尝试将非结构化信息纳入因子研究，就是把所有上市公司的历史年报、半年报集中起来，利用情感分析和语义判断的方法，从中提炼出一些因子。”姜鹏说，比如管理层对自身的评价是否积极、对未来展望是否乐观，这些都可以量化统计，其本质上也是一种基本面动量策略。

　　他总结道，无论模型多复杂，最终还是要回到两条基本的投资逻辑：一类是“寻找优秀并延续”的基本面动量；另一类是从谷底反弹的困境反转。而市场资金的风险偏好和宏观环境，则决定了哪一类逻辑更具主导性。