简介：指数基金本身对成分百分比和跟踪误差限制有严格的限制，使它们能够提高业绩基准。该品种符合监管政策指引，具有良好的成长空间。由于持续推动高质量、公共资助的发展，该行业正在不断重塑。 9月，《公募证券投资基金销售佣金等管理规则（征求意见稿）》公布，未来债务基金结构变化开始讨论。 10月31日发布的《公募证券投资基金业绩比较基准指引（征求意见稿）》强调了业绩比较基准的“锚定”和“规则”功能，未来主动股票型基金的产品结构和运营模式将发生重大变化。 IPO行业的这一变化将另外介绍一下几个类别。除了大家熟知的指数基金和场外ETF之外，指数的数量增长也是不可忽视的领域。中国第一支指数基金于2002年推出，但一直是机构和小众投资者最喜爱的类别。不过，今年以来，指数基金数量快速增加。截至11月底，年内新推出指数基金产品数量达160只，发行总额近900亿元。除了市场因素外，该品类的快速发展还得益于该品类面临技术和监管的双重利益。作为上市公司，天弘基金计划在2025年继续发展指数加成业务，推出5个新产品。三季度末，公司指数产品占比和规模较上年末分别增长44.85%和70.21%，远远超过公募指数产品的增速。天弘基金数据显示，持有天弘指数成长产品超过六个月的投资者中，90%以上取得了高于基金同期业绩比较基准的持有业绩。产品设计：宽基+对比5大行业两条线指数增长。截至2025年三季度末，天弘基金指数-德帕管理的量化指数成长基金数量已达18只，总管理规模超过120亿元。也是业内少数达到“百亿规模”的量化团队之一。来源：Kaze 在相对海洋性的宽基指数成长竞争中，天弘基金凭借长期的积累和扎实的信誉，多个宽基指数成长产品的规模位居同行之首。据wind数据显示，截至2025年三季度末，天弘上证科创综合指数提升规模达15.73亿元，在31只同类科创综合指数基金中排名第二。天弘创业板指数量化提升管理规模为8.88亿元，是18只同类创业板指数基金中规模最大的。第三名。天弘中证500指数增强版、天弘中证A500指数增强版、天弘中证1000指数增强版的规模水平也位于同类别前10名（同类别指跟踪中证500、中证A500、中证1000的指数基金，分别为77只、73只、46只）。值得注意的是，为了满足投资者多样化的需求，天弘量化指数上涨团队还针对沪深300、中证500、创业板指数和科创综合指数四大基点推出了两条指数上涨产品线。我紧接着经典的指数上涨，即指数上涨一号，它在长期内寻求更多的超额涨幅。这是指增加2号产品线并寻找高利润率的稳定过剩。与同行主要关注整体指数成长不同，天弘基金还建立了独特且具有竞争力的行业指数成长产品线，是行业内最具指数成长设计导向的基金公司。对于行业指数产品来说，性能基准的选择尤为重要。天鸿富在五年前就开始布局，我们聚焦投资者的真实需求，精心挑选各行业的业绩比较基准。五个行业指数产品中的三个现已纳入监管机构今年 11 月发布的性能比较基准库，为产品设计提供深入洞察。打破配额并不难。挑战在于全面、稳定、长期覆盖面广、层次完整、工具特色独特的指数增值产品期限矩阵只是吸引投资者的第一步。但指数增长型产品的区分关键是实现稳定、持续的超额业绩。截至12月2日，天弘基金旗下共有4只大指数改善产品已运营三年。预计 2022 年初的中证 1000 指数的增长表现尤其引人注目。该基金定期报告显示，截至2025年三季度末，该基金近三年相对业绩比较基准（沪深1000指数业绩×95%+银行活期存款利率（税后）×5%）超标33.80%。数据来源：基金季报，数据截至2025年9月30日。这种除了广泛的指数增长之外还追求长期稳定和超额的投资方法被复制并扩展到行业领域前增长产品。目前，天弘基金拥有五只不同方向的行业主题基金。自成立之日起，与基准相比的超额回报在5%至29%之间。数据来源：基金季报，数据截至2025年9月30日。产品阵列整体表现优异表明，在公司统一量化体系的支撑下，天弘基金指数成长产品展现出高度一致的业绩产出能力。天弘基金数据显示，截至9月30日，持有天弘指数成长产品六个月及以上的投资者中，超过90%的业绩跑赢了该基金同期基准表现。基于人工智能的综合模型创造了因子“炼金术”和多因子股票选择的量化指标，是一种比较常见的增长方法。投研团队根据相应基准指数选择有效α因子，构建股票投资组合o 在多因素体系下相应地获得稳定的超额收益。 2023年以来，天弘量化团队在长期积累的多因素基础框架的基础上，落地人工智能技术，全面引入机器学习、神经网络以及高频量价、文本数据处理、非线性规律挖掘等方法，积极推动人工智能与量化流程的完全融合，结合团队力量打造基于人工智能的模型。具体来说，在因子提取过程中，团队利用机器学习技术不仅可以高效捕捉成交量和价格信号，还可以促进基本面信息和实时市场交易数据的交叉验证。目前，天弘量化指数70%以上的超额增长得益于AI学习。团队也实现了多元化、系统化整个量化投资研究体系的高层设计。定量团队基于 Level-2，这是一个由混合数据构建的高质量函数库，例如逐笔交易、即时报价和分钟/日频率。该团队目前正在部署具有多个人工智能模型和多个预测周期的实时应用程序。数据来源：天弘基金 在风险管理层面，天弘基金量化团队在传统条形体系的基础上，结合对A股市场特点的深刻理解，进行了深入的自学和个性化改造，构建了更加适应性和精细化的风险管理体系，包括对成长性、盈利性、质量等传统因素计算逻辑的迭代优化，以及基于本地化产业链研究和投资逻辑的行业重新分类。科学投研体系保驾护航 如今，在被动的时候投资正值巅峰，纯粹的被动型产品陷入同质化和资源争夺的困境，这似乎是资管行业的烦恼之源，但同时也存在着为投研构筑护城河的可能性。对于不熟悉量化投资或人工智能的人来说，有些因素超出有效因素在一定程度上难以解释和理解，反之，容易解释和理解的过剩因素则失去了冗余能力。有很多例子。可以说，人工智能的运用已经成为获取盈余的关键因素。 AI量化的竞争同样激烈，基于专业分工协作的严谨流程、统一的平台、科学的投研体系尤为重要。从IT基础设施、特征挖掘到模型融合、风险管理等模块，T安宏的量化团队有专门的人员负责持续迭代、优化α生成，并集成到统一的基于人工智能的模型中。指数基金是投资浪潮中获得投资者长期信任的重要工具。正如天弘基金所证明的那样，其核心竞争力是稳定、可持续的长期超额收益。这种能力从一开始就得到了投资者的认可。据Wind数据显示，今年6月底，天弘指数增强基金用户数量达到91万，位列行业第五。基金中个人投资者占比超过96%，指数增强产品规模位居基金公司前10名。天弘基金截至9月30日数据显示，天弘基金设定期限在6个月及以上的指数产品中，用户平均持有期限超过7个月，明显长于普通指数基金大约一个月。量化指数增长将占据下一次公开发行的 C 部分。风险提示：本意见仅供参考，不构成投资建议。指数基金存在跟踪误差。投资者在投资前应仔细阅读基金协议、招募说明书等法律文件，了解基金的风险和收益特征，并根据自己的投资目标、投资期限、投资经验、资产情况等判断该基金是否适合投资者的风险承受能力。市场涉及风险，投资者投资时应谨慎。过去的表现并不代表未来的表现。
（评论家：王璐瑶）
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