我之前说过，像沪深300、中证500这类老牌指数，各家公司的指增产品该布的早已布了，这类极其内卷的赛道，跑出超额越来越难了。
但自己在做筛选的时候，发现这个赛道上，竟然还有黑马！
目前跟踪沪深300的指数基金数量已经达到了255只，规模突破1.1万亿；沪深300增强型产品有132只，超过一半，有71只在近一年的时间里取得了超额收益，但其中超额收益最高的竟然是安信量化沪深300增强A！近一年超额收益10.76%，高出第二名约3%。
数据来源：choice，截至2025.4.18
我又拉了下近一年沪深300指增的整体表现，截至4月18日，300指增近一年平均收益率6.56%，跑赢同期沪深300（+5.81%）约0.75%。
其中，安信量化沪深300增强，区间收益率16.23%，是唯一超过15个点的沪深300指增系列基金。（数据来源：choice，截至2025.4.18）
公募基金，真是藏龙卧虎。
一、当博士开始做量化
扒了下这只基金，基金经理施荣盛有跨学科背景，他本科是数学专业，硕士统计系，博士转到了金融学专业，读博期间的研究方向也是偏理科的资产定价，主要做实证行为金融。
这种跨学科的复合专业背景，就还比较适合量化，而他毕业后，也是先在东方证券资管任量化研究员，2014年加入安信基金，从量化研究做起。
所以到2020年开始管理公募基金产品，他在量化领域已经深耕超10年。
他的指数增强投资框架和别人不太一样，是以“大数据+AI算法”为核心，大概意思就是通过投喂数据，让模型深度学习，让模型给出N种结果后，从中找出规律和逻辑，最后尽量获得持续性的超额收益。
他牛的地方在于，现在几乎是完全采用机器学习算法捕捉因子间的复杂交互效应与非线性关系，相当于是给自己造了一个“超级大脑”。
从他管理产品业绩表现看，应该说证明了这套方法的有效性。
以安信量化沪深300增强为例，施荣盛接手以来，该基金任职回报12.71%，碾压同期一众300指增老牌选手；施荣盛任职期间，基金年化回报7.50%，真·指数·增强。
数据来源：choice，截至2025.4.18
二、超额收益怎么来的？
要做到此等业绩，而且超额收益的可持续如此之好，那么施荣盛的量化模型，肯定有值得挖掘的东西。
之前我看过施荣盛的一段访谈，谈话中有几个关键点现在印象比较深刻：
1、统一框架选股：他不搞花里胡哨的多个模型，而是用一套AI算法对所有股票打分，避免因为模型过多出现“过度拟合”；
2、用机器学习算法，获得市场错误定价机会：他会利用概率优势和大数定律去发现市场错误定价，从而来赚取价差收益，而不是猛押小盘股或某个行业，从而避免大起大落；
3、差异化的中频调仓策略：他不是用传统的固定周期调仓策略，不会长周期的躺平在几个因子上不动，而是采用每日动态调仓机制，动态的淘汰失效因子，引入新的数据源，在市场快速变化时能及时跟上，尽可能地实现超额收益的可持续性；
4、 动态风险管理策略助力控制组合下行风险：强调“顺势而为、逆势收敛”，当市场出现极端行情时，不被情绪主导、不从众，坚持完善模型。
比如2024年春节前，市场出现一些极端情况，基金超额收益出现比较显著的回撤，施荣盛没有去押市场最火的红利和低估值风格，反倒是深入研究市场特征，详细拆解持仓结构，不断完善量化模型，特别是举一反三地完善风险控制模型，方法虽“呆”，但更加扎实。
所以施荣盛的量化模型是通过AI算法和动态调整，确保在各种市场环境下都能稳定运行。它的优势在于稳定性高、灵活性强、超额收益可持续、风控精细，这也是他的产品在市场上表现如此突出的原因。
当然，不要看他说了什么，还要看他怎么做，所以我对照他的话，拉了下年报股票交易前20的数据，可以看出，主买（买入大于卖出）和主卖的票，从行业上看并无明显特征。
像金融、通信、电力、采矿业、消费电子，都是有的主买，有的主卖，显示这只基金在交易时并不以行业为主要考量，更多是个股层面的价差。
数据来源：基金定期报告，截至2024.12.31
三、当AI模型遇上科创综指
有个好消息是，拟由施荣盛和朱舟扬两位博士基金经理共同管理的安信上证科创综指增强发起基金（A类：023908；C类023909），近期正在发行，支付宝等平台均可购买。
当AI量化模型碰撞如此硬核的科技赛道，我对这只基金还是比较期待的，毕竟他在沪深300指增上已经证明过实力，在相对不拥挤、更适合量化发挥的科创板赛道大有可为：
首先，我之前写过，与科创50、科创100、科创200等相比，科创综指覆盖度更广、行业分布更均衡，囊括了大、中、小盘企业，像AI芯片、生物科技、高端制造这些赛道都有均衡布局，避免单一风格暴露的同时，还精准锚定了高成长、硬科技赛道。
而且小微盘占主导，其实也给了量化更大的发挥空间。
另外，我个人觉得，像施荣盛这种搞量化出身，时刻关注AI发展、不断迭代量化模型的基金经理，其实很适合科创板。
比如Deepseek刚刚诞生之际，施荣盛就对它给予了高度评价，认为DeepSeek等AI技术在量化投资领域，将体现许多方面的优势……将大大地扩展量化投资的边界。
从市场需求角度来说，有成熟机器学习模型的基金经理，如果能在科创板指增这种硬核科技领域发光发热，对投资者来说是好事。
风险提示：本文仅为个人分享，不做投资建议，基金有风险，投资需谨慎。