基金定量研究報告：構建高收益高勝率基金組合，量化選基因子體系初探（上）.pdf

基金定量研究報告：構建高收益高勝率基金組合，量化選基因子體系初探（上）。本文構建了 5 個基金特征因子、18 個基金凈值因子（RBPs），以及 11 個新 穎的持倉因子（HBPs）。其中，凈值因子中的 Alpha 和超額收益類因子， 以及持倉因子中，衡量基金經理主動性的收益差距和主動性份額具有較好的 基金業績預測能力。

【報告亮點】 1. 使用基金特征、凈值和持倉數據，較為全面地構建了各種能夠預測基金 未來業績的因子，并測試了它們的歷史表現。 2. 凈值因子中的 Alpha 和超額收益類因子，以及持倉因子中，衡量基金經 理主動性的收益差距和主動性份額具有較好的基金業績預測能力。 3. 基金因子的預測穩定性較低，使用因子歷史 IC 或因子收益對基金因子的 方向進行調整，能夠改善部分因子的表現。

【主要邏輯】

主要邏輯一：部分基金因子對基金未來收益的預測能力并不穩定，我們使用 因子歷史 IC 或因子收益對因子的方向進行調整。 計算每一個因子的換倉 IC 或因子收益，并用兩期均值進行平滑。將最新因 子值乘以平滑后的 IC 或因子收益得到調整后的因子值。這種調整方式意味 著，如果平滑后的 IC 為負值，那么當期因子值的排序就會反過來。

主要邏輯二：凈值因子（RBPs）中，業績基準超額收益和信息比率等因子， 以及經 IC 或因子收益調整后的波動率和業績基準跟蹤誤差表現較好。 2015-2025 年，基金收益和 Alpha 的多空收益率為 3%左右，而相對業績基 準的超額收益和信息比率的多空收益率可接近 4%。經過因子收益調整后， 波動率因子多空組合收益率可達 7.40%，IC 為 0.149。

主要邏輯三：在基金持倉因子（HBPs）中，衡量基金經理主動性的收益差 距因子（RG）、主動性份額（AS）調整前后的表現均較為優異。 2015-2025 年，收益差距因子（RG）和主動性份額（AS）的多空收益率為 5%，經過因子收益調整后，進一步上升至 5.8%。而在基于持倉的業績拆解 因子中，風格選股能力（CS）和擇時能力指數（TSI）在經過 IC 調整后表 現相對較好。