过去一两年量化私募发行的股票指数增强产品有明显增多趋势。观察下来有几个因素：1）指数增强与股票对冲（或者说市场中性）产品都是相同的方法论，区别就是没用股指期货或者融券等工具对冲，指增包括了beta+alpha两部分。
2）不需要考虑股指升贴水或者融券券源少的影响。
3）不对冲100%买股票从某种程度上来讲提升了资金使用率。
4）可以跟主观多头进行对比，但是不太需要关注仓位控制。
指数增强的做法主要通过中低频/高频的横截面alpha,T0，或者两者叠加。本文通过比较不同投顾的指数增强超额收益，希望探讨抛除基差等因素之外的投顾能力。由于大部分还是以中证500为对标，本文选取的基准也是中证500指数，样本数50家左右。
指数增强的超额收益
图1是样本增强产品的净值走势图，其中最底部红色线条是中证500指数走势。图2是2019年以来指数增强产品走势图，图3-5是指增产品超额收益图，图6是指增产品月度超额收益箱型图，图7是指增产品过去12个月累计超额收益与管理人协会现有管理规模的散点图。从这些图形里面，有几个特点：
1）超额收益走向分化。不同管理人的超额收益由于团队经验、策略方法、技术等分化，加上时间的复利效应，有分化的迹象。
2）超额收益具有周期性。从箱型图可以很明显看出，超额收益的中位数带有典型的周期性特征，这个跟市场环境密切相关。
3）超额收益的稳定性不一。幸福的家庭都是相似的，而不幸家庭却各有各的不幸。跟投顾交流的时候对超额回撤原因都有很多不同的解释。另外，各家超额回撤的时点也不一样。由于有些管理人产品数据较短，去计算信息比率（IR）比较也带有一定的统计偏差，这里省去。
超额收益与市场环境
超额收益与市场环境息息相关，主要体现在两个方面：因子收益端与执行成本端。
市场流动性与波动率强弱与指数增强超额收益有正向的关系，即流动性越好，产品超额中位数要高。由于数据周期较短，就不做相关性回归分析。波动性也是。可以从下图的成交金额与波动性数值变化与上面的月度超额时间序列图进行比较。
另外一个维度是市场交易的拥挤情况。这里选取样本里面的管理人在协会公布的规模加总，除以沪深两市平均成交金额，即镰刀韭菜比（或者说参与比）作为衡量规模增加带来的交易拥挤效应。这个比值可以作为成本端（交易摩擦）的衡量，这个比值越高，交易就越拥挤，超额收益就愈发困难。
超额收益与投顾能力（方法论）
围绕着超额收益的影响因素，学术圈也有很多探讨，这里不一一累赘。国内数据时间短，质量也也残差不齐，要去剥离分析投顾能力也存在较大困难。这两天看到朋友圈某个朋友一句话“所谓的有特色往往带来的是各种beta风险敞口”，听起来也蛮有道理。有几个议题觉得蛮有意思的，列出来供大家探讨：
1）如何评估单一管理人规模变化对超额收益的影响。单一管理人规模扩大，超额收益是否可以延续，还是说头部管理人规模扩大会蚕食掉其他管理人的超额，这些暂时还没有太明显的数据支持，还需要时间观察。现在感觉市场环境对超额的影响还是最主要的因素。
2）哪种方法（论）更容易做出超额收益。现在各家管理人多多少少都是混合或混频策略，只是叠加的策略类型（或方法）不一样。有通过中低频建底层然后T0来增厚的，也有混频不同周期的横截面alpha的，还有单纯通过T0来操作的。粗略观察下来，单纯T0的超额还是受到流动性与微观结构的影响较大，规模一大超额比横截面的要更加吃力。
3）主动管理的公式。
根据Grinold和Kahn合著的《主动投资组合管理》定义的基本法则，主观管理能力跟信息系数IC与策略或因子数量有关。其中IC信息系数可以看做因子解释力度，N可以指策略数量或者有效因子用来代表宽度。因子解释力度跟团队经验息息相关，策略数量或者有效因子跟研发流程与技术配置密切相关。观察现有管理人超额收益的持续能力，可以从这个公式提供的视角展开去讨论与分析。
