9月下旬以来，强有力的“组合式”政策密集公布，上证指数从2700点迅速反弹来到当前3300点左右支撑位，股市迎来了一轮普涨行情，并引发各路资金踊跃入市。随着A股迅速上涨，贝莱德、摩根士丹利、瑞银等多家头部外资机构均在最新策略中表达了对A股市场的积极态度。

内外资普遍看好后市的情况下，大家都希望把握住整体市场大盘的投资机会，其中以沪深300指数为代表的宽基指数产品备受青睐。那么为什么当前是布局沪深300指数的好时机？投资者还有哪些更好的选择呢？

复盘A股市场历史表现，总结一般规律来看，当出现大行情时，初期会迎来一轮普涨，通常持续一段时间，后续才会进入分化阶段。这种初期的普涨阶段，其上行的动力本质上是流动性宽松和风险偏好转向的估值修复，通常初期阶段各行业受益相对均衡，往往出现由超跌低估值行业带动各行业普遍上涨的局面。

虽然我们不能预测未来的市场同样遵循上述规律，但面对最近两个月普涨的局面，沪深300作为A股市场整体代表性最强的大盘指数，基本囊括行业龙头成分股，可充分捕捉各方面政策利好带来的机会。

相较于发达国家股票市场，沪深300指数估值相对较低。以标普500指数为例，当前市盈率24.46倍，而沪深300指数当前市盈率15.6倍，远低于标普500指数（数据来源：彭博；截至2024年11月1日）。

从指数本身来看，当前沪深300指数的权益风险溢价处于历史较高水平（如下图所示），说明大盘具备较高的投资性价比，或为长期布局的良机。同时，相较于当前10年期国债到期收益率，沪深300指数股息现金流优势显著。2022年至今，沪深300指数的股息率维持在2%以上。沪深300指数市场生态完整（期货、ETF、ETF上的期权等均有多年历史），有助于提升各类投资者表达市场观点，不易造成单边风险积聚。

图：沪深300指数权益风险溢价

资料来源：Wind，截至2024.10.15

此外，当前各项积极的政策正在酝酿，后续有希望进一步落地；产业基本面趋势也有待明朗，尚未到业绩真正兑现的阶段。因此对于投资者来说，相比于配置个股，代表大盘收益的沪深300指数或许在当前阶段更能助力投资者配置资产，把握市场带来的机会。

从行业分布来看，沪深300指数包括了金融、消费、周期等各种风格类型的龙头企业，可以充分享受各方面的政策利好。据Wind统计，截至9月30日，全市场已有约70只沪深300ETF基金（区分AC类型），其中不乏千亿规模基金。

当然，普通ETF的优势在于完全复制指数、获取beta收益，然而局限性也在于此。在具体政策落地起效的过程中，或许会带来一些方向更明确的投资机会。因此，在把握beta机会的基础上，可以通过一定广度的主动管理策略来挖掘Alpha，以获取超越指数表现的超额收益。与之对应，集被动投资和主动投资优势于一身的增强型指数基金或是更理想的选择。

增强型指数基金通常又称为主动型指数基金，与一般指数基金不同的是，主动型指数基金在跟踪对应指数的同时，还会运用各种策略，希望获取超过标的指数的收益率水平。

近期，全球资管巨头贝莱德旗下的贝莱德基金就正在发行一只沪深300指数增强基金。该基金会借力贝莱德集团系统化主动权益（Systematic Active Equity，简称SAE）投资团队的成熟方法，将投资洞见与科技创新相结合，在复杂多变的市场环境中，力争先于市场发现机会，创造长期可持续的超额收益。

那么，什么是系统化主动权益投资？系统化主动权益投资模型通过多维度的数据分析，对个股进行基本面、投资情绪等全方位的分析和预测，助力挖掘最具有超额潜力的投资标的；同时严格进行风险管理和交易成本管理，以实现追求长期的、持续的超额收益的目标。

系统化主动权益投资模型由数百个投资信号构成，但与传统的因子投资不同，系统化主动权益投资模型的信号是针对当下市场现象单独开发且会不断迭代的；除此之外，信号的主要数据来源是非线性的“另类数据”，这也是实现差异化超额收益的主要来源。

如何理解另类数据？举例来说，比如通过对在线平台上的招聘广告进行收集分析，可以观察相关公司是否在招人，招聘职位数量，岗位类型，所需技能经验要求等。当这样的数据收集分析是跨行业、跨地点、跨平台的广泛进行的时候，在同一时间点的多家公司的业务经营情况就可以形成横向对比，经营是否处于扩张期，对于发展方向以及业务增长点的预期等等。

除了以大数据为基础，前沿的AI技术是有效利用数据进行分析的重要工具。例如：

“我们在自主研发的大语言模型（Large Language Model， 以下简称‘LLM’）中运用了类似于ChatGPT的Transformer技术， 能最大程度地增强自然语言处理技术的精确性，赋能系统化主动投资。” 贝莱德集团董事总经理、系统化主动权益投资团队中国策略负责人赵睿曾在媒体采访中表示。

相较于ChatGPT更注重人机交互的应用，贝莱德所研发的LLM是专门用于与投资密切相关的任务，包括预测上市公司财报会议后的股价表现等。因此，贝莱德的LLM模型是依托更具针对性的数据库进行训练，对投资研究中的特定任务能表现出更高的准确性。

总结来说，系统化主动权益投资的核心运作逻辑是基于大数据分析，更快、更广、更精确地过滤并提取有价值的投资信号，并采取严格的风险管理，力争为客户创造可持续的超额收益，可以说是“资管科技”理念落地到实际投研的有效结合。

可以看出，充分的数据基础结合前沿的AI工具铸就贝莱德一贯的优秀，对于中国市场的深耕和了解更有望使其产品实现真正“增强”。

据悉，目前正在发行的贝莱德沪深300指数增强，由贝莱德基金量化及多资产投资总监王晓京拟任基金经理。王晓京是清华大学电子信息工程学士、英国伯明翰大学电子工程硕士、英国伦敦大学电子工程博士，具备15年全球投研经验，10年投资管理经验，曾就职于贝莱德英国分公司，具有海外的量化投资经验。他曾负责管理贝莱德英国的多只旗舰公募基金及欧洲亚洲客户的专户产品，包括多资产全球量化配置策略、多因子股票轮动模型、新兴市场轮动模型等。除了丰富的海外投资经验，王晓京也深耕中国市场，擅长A股行业轮动模型、多资产定制策略等。

对于这只产品，他表示：“贝莱德沪深300指数增强基金不仅为投资者提供了捕捉中国经济发展红利的途径，也将贝莱德的全球投资经验与本地市场洞察充分融合。通过AI技术的赋能以及贝莱德全球领先的系统化投资方法论，我们致力于为中国投资者带来创新型的产品解决方案。在目前A股市场波动较大的情况下，我们会运用模型的力量，通过多元数据驱动差异化的投资信号，力争为投资者在合理管控主动风险的同时实现超额收益。”

ChatGPT的广泛应用，开启了AI投资新时代，贝莱德集团在大数据分析和科技创新方面有超过35年的研究和实际投资经验，投资于A股的旗舰策略也早早始于2012年。

“我们第一个运用系统化主动股票策略投资于中国市场的海外基金，早在2012年11月份就发行了。”赵睿介绍。这一产品从2013年开始加入大数据和机器学习投资信号。2021起，贝莱德旗下合资理财公司，即贝莱德建信理财发行了运用系统化主动权益策略的理财产品，实现了该策略的本地化投资运作。

A股市场是有其独特性的，贝莱德也对此专门深入研究，对系统化投资策略进行了丰富和优化。

赵睿认为中国市场的数字化程度是远超海外市场的，这与中国市场交易便捷、互联网商业模式众多等因素有关。基于中国市场海量的数据，系统化主动权益投资模型可以实时了解产业发展趋势，经济活动的地域特征，企业的经营情况，消费者的偏好等上千个因子，用以预测股价的未来走势并构建新的投资组合，这为创造产品的超额收益提供了有效的来源。

在实际运用中，大模型的数据积累是非常长期的过程，有没有找到正确的数据、有没有一个主观的人为判断帮助决策，什么数据可能影响这个公司业绩，这些都很重要。

贝莱德集团董事总经理赵睿坚信，“人和机器永远是互相合作的关系”。因此，投研人员对将来的趋势预判也很重要。通过两者的互相合作，能更好地在纷繁复杂的市场中，争取可持续、差异化的超额收益。