1 夏高介绍科创综指增强产品。

夏高是大成科创综指增强的拟任基金经理，他介绍了指数增强产品的投资目标，即在紧密跟踪特定标的指数的基础上，通过量化模型寻求超越指数表现的超额收益他还提到科创综指是上证科创板综合指数，由上海证券交易所和中证指数公司发布，全面覆盖科创板成分股。

2 科创综指覆盖科创板全景。

夏高介绍了科创综指的特点，它选取科创板上市满一年的非ST股票，采用市值加权方式，并将分红计入指数收益，全面反映科创板上市公司整体表现与科创50、科创100、科创200等规模指数不同，科创综指样本数量多，覆盖科创板97%市值，包含大中小盘股票，能全面反映科创板运行状况。

3 科创板指数覆盖广泛。

夏高介绍了科创板指数的市值分布和行业覆盖情况科创综指平均市值109亿，覆盖大中小市值企业，行业分布均衡，涵盖17个申万一级行业，半导体权重最高科创50平均市值570亿，行业集中度高，半导体权重达62%科创100和科创200则分别偏向中盘成长型和小市值企业，行业分布各有侧重这些指数为投资者提供了多样化的科创板投资渠道。

4 科创综指具有行业均衡和成长性。

夏高介绍了科创综指的特点，包括其行业覆盖广、成分股高科技和高成长性，以及专精特新企业的高浓度科创综指自2019年12月30日至今年三月底累计涨幅19%，超越科创50和科创100指数2025年一季度科技行情中，科创综指上涨6.5%，跑赢多个主要指数科创综指作为科创板综合指数，具有覆盖面广、行业均衡和代表性强的特点，是投资者布局科创板发展的理想工具。

5 公募指数增强基金的投资策略。

夏高介绍了公募指数增强基金的投资策略，包括不低于80%的非现金资产投资于标的指数成分股及其备选成分股，以及年化跟踪误差不超过7.75%到8%的约束基金管理人利用量化模型，遵循系统化和纪律化原则，优选股票，争取超额收益量化模型通过数学、统计学和计算机科学，挖掘市场价格波动和影响因素之间的数量化关系，预测股票走势，构建投资组合，实现超越被动指数的收益。

6 量化模型在投资中的应用。

夏高介绍了多因子量化模型，通过拆解市场因素提炼出多个影响股票表现的因子，如价值因子、成长因子等，并通过历史数据验证和未来打分进行投资决策他还提到人工智能技术如DeepSeek大模型在处理非结构化数据方面的应用，增强了捕捉市场机会的能力。

7 量化指数增强的优势在于数据广度和系统性。

夏高指出，科创综指覆盖560多个成分股，为指数增强提供更广选股空间，尤其包含更多高速成长期的中小企业量化模型能更广泛覆盖这些公司，及时反应基本面和市场信息，分散单一公司风险，降低组合波动，力争实现超额收益。

8 量化模型降低风险控制回撤。

夏高介绍了指数增强产品与纯被动产品的不同，指出指数增强产品在原有指数贝塔收益基础上叠加阿尔法收益，适合长期持有他建议投资者减少频繁申赎，以降低交易成本，并通过长期持有享受复利增长量化模型的选股优势需要时间积累，短期市场噪音可能掩盖阿尔法信号科创中指的指增产品适合看好科技行情的投资者，尤其是随着DeepSeek和AI的启动，科技革命带来新的投资机会。

9 大成基金量化投资经验丰富。

夏高介绍了大成基金在量化投资领域的长期积累和优势，强调其始于2006年的业务历史和丰富的团队经验他提到公司采用多层次因子合成模型和AI驱动的量化策略，持续迭代选股因子库，优化投资组合夏高还展望了科创综指增强产品的未来机遇，认为随着资本市场改革和科技行业升级，相关行业将获得政策支持和资本青睐，建议投资者通过科创综指增强产品参与科技投资，分散风险并分享专业机构的投资能力。