国君资管权益与衍生品部—量化投资团队
在过去的近14年时间里中证指数始终保持了其高增长性，年化复合收益率高达11.86%，远高于沪深指数对应的9.51%和上证50指数对应的8.61%（统计期间：年1月至年5月17日），而中证指数编制方式也保障了各股票成为中证指数的成分股时期正是其市值成长最快的时期。
相较于其他指数，中证指数总体的占比最形成了传统行业（工业、公用事业、金融地产、能源和原材料）与新兴行业（可选消费、日常消费、医药保健、信息技术和电信服务）权重各占一半，成长与价值风格均衡的格局（如图1）。行业分布均匀，在长期配置指数的情况下可以有效分散行业轮动的风险。接近80%的成分股总市值在亿以下，平均总市值为.21亿，具备不错的成长空间（图2）。
图1
图2
中证指数的加权市盈率（PE）和市净率（PB）分别位于历史上分位数的11.23%和4.0%(图3），可以看得出当前指数的估值水平总体处于历史相对底部区域，另一方面中证比上沪深和上证50的市盈率比值（图4）位于历史上分位数的24.97%和29.28%。无论从绝对估值还是相对估值出发，目前的中证投资价值凸显。
图3
图4
中证指数自上市以来有四个较为重要的阶段性低点，我们计算了相邻低点之间的复合年化收益率。无论是从最近的低点年，还是牛市起涨点、8的低点作为基点计算，至目前中证的点位的复合年化收益率都是偏低的。
图5
表2
表3
表4
以任一时点买入中证指数，并持有特定期限，可以计算出持有该指数的移动平均收益率。一般而言，这个收益率水平会有一个相对稳定的区间，具备较强的均值回归特性。从上图可以看出，无论是持有一年还是两年的移动平均收益率目前都处在区间的下沿，在最低移动平均收益率附近，因此，当下的指数处于明显吸引力区间。而且，相比之下，持有两年的最高收益更高，最大回撤更小，所以长期持有是一个更好的选择。
基于中证指数在历史上相对低估的事实，以机构投资者为主的ETF亦通过基金份额的改变来捕捉指数的投资机会，从下表可以看出今年以来当前主要市场宽基指数中只有中证ETF依然处于净申购状态，基本体现出了投资者对它“越跌越买”的投资特征。然而，ETF投资是一种被动的投资方式，通过量化模型在指数的基础上进行主动增强应该是一种更好的选择。
中证指数增强型产品则以中证指数为基准参考指数，用量化选股模型选取一揽子股票来增强基准指数的收益，在博取相对于基准指数的超额收益的基础上同时保留指数涨跌带来的损益，追求资产的稳健增值。量化选股模型在当前A股市场广度和深度均有大幅提升的情况下逐渐成为股票投资的有力武器，量化股票主动管理及指数增强已成为资管发展趋势之一，且平均收益水平优于股票投资的整体水平。国泰君安资管权益与衍生品部的量化团队在Alpha领域深耕多年，一直通过具有前瞻性、差异性和时效性的研究，致力于通过先进的机器学习模型和全方位覆盖的股票因子特征来捕捉市场短期失效带来的盈利空间，通过对股票库中可选投资标的公司中短期的期望收益率、股票有效流动性、市场风险偏好等核心要素的综合比较，选择风险收益比最具吸引力的个股，并根据投资标的公司股价的中短期主要驱动因素的变化动态调整投资组合。经过多年的精心打磨，当前团队主打的量化选股策略是以股票高频数据生成的Alpha因子为主的短周期动态智能选股模型，策略投资的详细过程主要分成Alpha因子库的维护、股票池的选择、机器学习模型的训练和实时股票信号预测、日内实时投资组合生成及日内实时自动交易等几个环节。Alpha因子库全方位覆盖股票的日频交易数据相关因子、股票定期报告衍生因子、分析师报告衍生因子、事件驱动合成因子、股票高频交易数据相关因子以及互联网和舆情数据因子等。在Alpha模型算法层面，以机器学习选股模型为核心，系团队根据当前学术界先进的机器学习算法结合股票市场的高噪音和时序性的特征自主研发而成。团队运作的Alpha量化策略以不同的投资组合的形式呈现，所有投资组合均严格控制其相对于基准指数的风险暴露，通过自主研发的风险模型和组合优化模型得到日内实时的投资组合，在投资组合优化的过程中严格控制行业和规模等主要市场风险暴露，力求在跟踪中证指数的前提之下尽量通过博取组合的超额收益来增厚产品的业绩。
展望未来，伴随盈利的修复，市场中枢将不断抬升，国内外资金的加速入场，也让我们对中长期趋势保持乐观。而中证指数无论是绝对估值还是相对估值都还在历史底部，是一个战略性投资的绝佳时机。
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