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>> 渤海證券-FOF研究系列之六:基于持倉數(shù)據(jù)的基金篩選模型-221230
上傳日期:   2022/12/30 大?。?/td>   1610KB
格式:   pdf  共22頁 來源:   渤海證券
評級:   -- 作者:   宋旸
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核心觀點:
  本文中,我們引入基金季報中披露的持倉信息,疊加基于凈值的各類因子,構(gòu)建進一步的選基模型。我們利用持倉數(shù)據(jù),構(gòu)建了估值因子、成長因子、盈利因子三個基金風(fēng)格因子,以及抱團因子和左側(cè)交易因子兩個特色因子。其中估值因子、成長因子和盈利因子的構(gòu)建方式與股票類似,抱團因子是衡量基金經(jīng)理對于熱門股票的青睞程度,因子值越高,證明基金經(jīng)理越傾向于投資熱門股票。左側(cè)交易因子是衡量基金經(jīng)理更傾向于提前布局或是追逐熱點的衡量因子。如果十大重倉股加權(quán)收益低于基金上一季度收益,則證明基金經(jīng)理更傾向于左側(cè)交易,反之,則更傾向于右側(cè)交易。
  通過回測可知,收益率因子有一定的分層效果。最大回撤因子有較好的延續(xù)性,特別是在控制回撤、提高夏普比率上有較好的篩選效果。夏普比率在篩選分層上的效果不太理想。抱團指數(shù)低的基金,在2020年市場上行時,收益不如抱團指數(shù)高的基金,但在之后市場震蕩時,可以較為明顯的取得相對于指數(shù)的超額收益。左側(cè)交易指數(shù)是幾個因子中單因子檢測效果最好的。與抱團因子的回測結(jié)果類似,偏向左側(cè)交易的基金,在2020年市場上行時,收益不如右側(cè)交易基金,但在之后市場震蕩時,可以較為明顯的取得相對于指數(shù)的超額收益。成長因子分層效果不顯著,更多應(yīng)用于區(qū)分基金風(fēng)格。我們還測試估值因子、盈利因子,效果與成長因子類似。
  我們還構(gòu)建了疊加的多因子模型,通過收益因子疊加抱團因子,選擇同時屬于收益因子第1組、抱團因子第5組的標(biāo)的求交集,可以顯著提高組合收益,降低回撤。模型年化收益18.6%,夏普比率0.943。通過收益因子疊加左側(cè)交易因子,選擇同時屬于收益因子第1組、左側(cè)交易因子第1組的標(biāo)的求交集,可以顯著提高組合收益,降低回撤。模型年化收益17.5%,夏普比率0.904。
  回測發(fā)現(xiàn),在市場上行時,抱團基金與右側(cè)交易型基金表現(xiàn)會優(yōu)于非抱團基金和左側(cè)交易型基金,但一旦市場開始回調(diào),這類基金也面臨著更大的回調(diào)風(fēng)險。未來,我們將綜合FOF模型與擇時模型,在不同的市場階段推薦更適合當(dāng)前階段的基金。
  風(fēng)險提示:市場波動和市場風(fēng)格轉(zhuǎn)換風(fēng)險,本報告不構(gòu)成投資建議。
  
 
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