紧盯明星股，看到的只是浪尖；把视野拉到全市场，才能看到整片海洋。中证全指增强不是押注某一朵浪花，而是在最广的航域里，用一套纪律化的方法，发掘分散在各行业、容易被忽略的机会。

2026年10月，A股再现深度调整。上证指数月跌6.33%，创业板指重挫23.02%，科创50跌24.13%，沪深300跌8.54%。结构分化同样突出：31个申万一级行业，10月仅5个收红，食品饮料、银行、石油石化领涨，而通信、电子等前期热门板块领跌；把视野拉长到全年，截至10月末，仅煤炭、石油石化、银行3个行业录得上涨。踏入11月，市场放量普涨，资金又从防御迅速切回进攻。这种“跌得快、涨得猛、换得勤”的节奏，放大了单一投资视角的局限性。

在这样的市场里，普通投资者面临的难题，不仅是看不懂某个行业，更是难以看全。押注单一赛道，一旦踏错节奏，就困在一条窄巷；自行追逐热点，又很难跟上切换的速度，等发现、研究、下决心，窗口很可能已经关闭。当机会分散在不同行业、不同时间窗口，仅凭个人有限的精力去覆盖全市场，几乎不可能实现。

这也是需要全景视角的原因。中证全指由沪深市场剔除风险警示等后的全部正常上市证券组成，覆盖A股绝大多数可投资标的，是表征A股整体表现的“全景”指数。与部分风格鲜明、权重集中的指数不同，全指的行业分布较为分散，几乎不预设任何风格偏好。对投资者而言，配置全指本身就是一种“不押赛道”的分散；对增强策略而言，极宽的选股域意味着超额来源更丰富，也对模型的甄别与风控能力提出了更高要求。

那么，为什么不直接选被动指数，而要“增强”？被动跟踪已经足够分散，但对市场定价的偏差也是照单全收；增强则是在这张最广的“地图”上，用系统化的量化方法，力争找出被错误定价的机会，避开明显拥挤的风险。泓德基金量化投资部总监苏昌景所带领的量化投资团队，在这一领域做的正是这样一件事。

在苏昌景看来，量化是把投资理念外化为模型，用程序化的纪律去实现，以规则替代情绪。他认为模型不是“自动驾驶”，需要依靠量化投研团队不断挖掘新信息、注入新因子，帮助模型识别新的风险和把握新的机会。模型一旦把正确的理念固定下来，也能帮助投资人规避追涨杀跌的人性弱点。这种人与模型相互约束、优势互补的关系，构成了全指增强在广阔海域保持纪律的基础。

中证全指的特殊之处，在于它是A股覆盖最广的一张“地图”。苏昌景表示，恰恰是这种广度带来的可能性，也是量化投资的优势之一，是能覆盖远超人力可及的股票，在数以千计的标的里持续扫描被忽略的定价偏差。在他眼里，做增强不是去赌某个行业的风口，而是把理念变成模型：用基本面评估模型筛出真正能持续盈利的好企业，用多因子模型去捕捉市场无效留下的空间，再通过组合优化把行业偏离、换手率等风险锁在可控范围内。近年来，这一框架还在持续进化——从低频基本面因子，到深入微观结构数据的量价因子，再到借助AI挖掘的新型另类因子，因子来源越多元，超额收益的来源就越分散。增强能否持续，关键不在于某一次判断有多准，而在于这套体系在风格来回切换时能否守住纪律、在极端情形下能否经受住考验。

回看今年以来的市场：当分化走向极端、轮动快到难以追随，正是“广度”+“纪律”能发挥作用的场景。中证全指增强不预设风格、不押单一赛道，而是在全市场范围内持续筛选，市场风格切到何处，模型的覆盖就延伸到那里；同时以严格的风控将行业、个股的暴露约束在可控区间。它无法保证抓住每一次风口，但力求在每一次风格切换时不掉队。

当然，广度能稀释风险，却不能消除风险；量化能捕捉微观规律，却无法预测宏观的黑天鹅。对投资者而言，中证全指增强更适配追求长期、分散、不愿被单一赛道束缚的资金。

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