2024年，我国ETF市场成立20周年。自2004年末首只公募ETF产品成立以来，截至2024年一季度末，市场ETF总规模突破2万亿元。回顾ETF发展历程，其用16年的时间完成从0元到1万亿元的突破；而从1万亿元到2万亿元的规模跨越，仅用了3年时间。

2024年，ETF迎来更好的发展契机。

国内ETF发展呈现出从单一到多元、从被动跟踪到主动赋能的趋势。

在ETF诞生之初，产品主要以跟踪上证50、沪深300等宽基指数的宽基ETF为主。策略ETF、行业主题ETF和债券、商品两大类ETF分别在2007年、2009年和2013年首次成立。从规模变化上看，宽基ETF规模始终稳步增长，而其他各类主题ETF则从2017年国内经济转型，A股转向结构化行情后，取得爆发式增长，为ETF整体规模增长提供新一轮动力。

20年间，ETF的投资策略百花齐放。早期成立的ETF，在产品策略上以尽力减小指数跟踪误差为主导，而近几年ETF不断引入行业均衡、企业盈利指标、ESG等“优选机制”进行成分股排雷，以追求更好的收益，如A50ETF、双创50ETF等产品。

站在当下，第三个资本市场“国九条”颁布，强调建立ETF快速审批通道，推动指数化投资发展；注册制背景下优质上市公司增多，将为ETF提供沃土。经历了20年砥砺前行的ETF正在迎来蓬勃发展的大时代。

美国当地时间5月10日，一代量化投资巨星詹姆斯·西蒙斯于纽约逝世，享年86岁。

海内外的量化投资机构繁多，但西蒙斯和他的文艺复兴科技公司却是其中最为传奇的。作为量化投资鼻祖，文艺复兴旗下的“大奖章”基金自1988年至2018年的三十年间，收获了约39%的年化收益率。同期巴菲特的伯克希尔·哈撒韦公司的年化收益率则为20%。

文艺复兴并没有贝莱德庞大的规模，也没有黑石精彩的历史，甚至三十多年来，人们至今都不知道文艺复兴的投资策略是怎样的。它被业内追捧的原因在于，它很好地解释了“量化投资”应该是怎样的。

值得一提的是，文艺复兴不招收具有金融背景的人士，而是招揽了一批数学家、物理学家和计算机领域的顶尖人才。作为最知名的量化投资人之一，西蒙斯对量化投资的总结是：“我们的工作是将数据转化为统计学上的显著性”。

这向我们揭开了量化投资的本质：借助现代统计学和数学的方法，用计算机在市场的海量数据里去寻找各种规律，并通过长期的概率去取得收益，这是一件漫长但正确的事。

AI，正在对量化投资赋能。在数据端上，AI允许量化团队获得较之前更多维的数据源。此前构成量化策略因子的数据主要来源于企业公布数据、第三方数据源，以及基金公司自研的数据，基本以文字报告为载体。而如今通过AI挖掘的数据，将不再限于文字，基金经理可以在全市场挖掘一些非线性的数据，增加数据的获取量。

AI也可以通过自我学习来挖掘出更多策略因子。在传统多因子模型中，构建策略的因子主要通过人为的主观理解，如基本面因子、估值因子、风格因子等，但AI则通过对海量历史数据进行测算，求得历史业绩上获取收益概率更高的“非线性”指标。

在模型的优化上，AI也遵循着“有效至上”的原则。此前给策略因子配比权重是以基金经理理解的方式，轮流给不同因子一个百分比数字的权重。但AI优化的模型则会出现因子间相加、相乘、开平方根等方式来形成策略，并且最终通过数据回测证明其有效性。可以说AI的加入，进一步降低了量化投资中“人为主观”因素的影响，更贴近从数据统计角度上，寻找出胜率更高的投资方式。

在AI的加持下，量化基金经理正在突破曾经因技术生产力无法实现的投资桎梏。未来，在算力硬件、AI技术上的投入或将成为其量化投资能力大比拼的重要因素之一。

指数基金投资火热，ETF与指数投资相关的微信小程序也不断涌现，包括富国基金在内的多家基金公司陆续推出相关微信小程序，如《E起富》小程序就包括实时资讯、ETF轮动、风险提示灯等多方面内容，被称为ETF投资“神器”。

富国基金开发的《E起富》小程序，由其量化投资团队打造，为投资者提供专业实用的数据，使用户体验和信息触达效率获得提升。比如在ETF产品选择指标上，《E起富》通过5日涨跌幅、量价因子、北向资金流入方向来追踪热点行业；从景气度、分析师情绪、资金关注等维度为投资者寻找最新的投资方向。

这些投资指标的运用也大多脱胎于量化投资策略，这对于大多数普通投资者而言是较难获取的专业信息。如今投资者只需要打开微信小程序，便能一站式浏览基金公司最新的研究成果、行业最新的数据，极大程度地提高了投资ETF的便捷度。

指数化投资趋热的背景下，基金公司上线ETF小程序，一方面反映出基金公司对于指数投资、ETF业务的重视；另一方面，也反映出投资者对ETF投资工具的精细化需求增加。

ETF大时代，ETF微信小程序有望形成指数投资宣传投教的新风向，成为指数投资在直销与品牌层面上的一次良性突围。