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構建對標萬得偏股混合基金指數(shù)的增強策略，以高勝率戰(zhàn)勝市場中位數(shù)
　　本文構建了對標萬得偏股混合基金指數(shù)的增強策略，該指數(shù)代表偏股混合型基金的市場中位數(shù)水平，指增策略以較高年度勝率戰(zhàn)勝基準，回測期20101230~20221230區(qū)間內，指增組合年化收益19.78%，年化超額12.30%，信息比率1.39。指增組合的構建分為兩步進行：第一步對萬得偏股混合基金指數(shù)的成分股進行穿透，以股票持倉來模擬指數(shù)；第二步基于穿透持倉，使用基于非線性或線性模型的多因子指增模型構建指數(shù)增強組合。
　　在較長的時間區(qū)間維度下連續(xù)戰(zhàn)勝市場中位數(shù)難度較高
　　萬得偏股混合基金指數(shù)的成分為萬得二級權益基金分類中的偏股混合型基金，成分基金等權持有，受基金規(guī)模影響較小，每年在偏股混合型基金中的排名大約在中位數(shù)上下浮動。拉長時間維度來看，能連續(xù)戰(zhàn)勝市場中位數(shù)的基金占比較低：成立8年以上的普通股票型和偏股混合型基金中，有超過6年以上每年排名同類可比產品前50%的基金占比僅為13.37%，連續(xù)8年均排名前50%的基金占比為零，說明長時間維度下連續(xù)戰(zhàn)勝市場中位數(shù)難度較高，每年都排名前列難度更高。
　　對偏股混合指數(shù)股票持倉進行穿透，分兩步驟進行
　　由于偏股混合指數(shù)持倉為基金，無法直接構建指增組合，因此需要對成分持倉進行測算。分兩步對持倉進行高頻測算：首先對基金季報非重倉股進行補全，季報只披露十大重倉，結合最近披露的年報或半年報詳細持倉、季報披露的重倉以及基金凈值，使用二次優(yōu)化法對非重倉股進行補全。其次基于補全的季報詳細持倉，以及日頻基金凈值，使用二次優(yōu)化法對月頻個股持倉進行測算。每月末對所有偏股混合型基金測算得到的個股倉位求均值，得到偏股混指數(shù)的個股倉位估計。
　　僅個股倉位模擬的凈值無法緊密跟蹤指數(shù)，還原打新收益后跟蹤效果更好
　　如果僅基于測算出的指數(shù)個股倉位對偏股混合指數(shù)進行模擬，發(fā)現(xiàn)模擬凈值無法緊密跟蹤指數(shù)，我們考慮納入基金的打新收益。打新一直是機構投資者比較關注的話題，2019年科創(chuàng)板股票上市將這一話題推向了新的高潮。我們根據(jù)5條假設，對適當規(guī)模的偏股混合型基金打新收益率進行測算，并在模擬凈值中還原這部分打新收益，發(fā)現(xiàn)經(jīng)還原以后的模擬組合可以較為緊密地跟蹤基準指數(shù)，每年區(qū)間收益差值在零附近小幅波動。
　　基于穿透持倉，采用非線性模型構建指數(shù)增強組合
　　基于測算出的高頻穿透持倉，我們進一步構建偏股混合基金指數(shù)增強組合。使用估值、成長、反轉、換手率、分鐘線、一致預期及文本等因子作為輸入，采用XGBoost和線性回歸兩類模型進行滾動訓練因子合成，并使用最大化預期收益的方式構建指數(shù)增強組合，控制相對基準指數(shù)的行業(yè)及市值中性?；诜蔷€性模型的指增組合在回測期20101230~20221230區(qū)間內，年化收益19.78%，基準指數(shù)年化收益7.48%，年化超額12.30%，信息比率1.39。
　　指增組合的優(yōu)勢：調倉頻率低，持倉較為集中，自帶倉位控制
　　本文構建的指增組合調倉頻率較低（月頻），持倉數(shù)量少便于實際操作（平均持倉數(shù)量在30-35只之間），且組合倉位對標偏股混合基金權益?zhèn)}位，自帶倉位控制，除2017年外每年在偏股混合基金中排名均位于市場前50%，年度勝率超過90%。
　　風險提示：機器學習模型構建的選股策略是歷史經(jīng)驗的總結，存在失效的可能。人工智能模型可解釋程度較低，使用須謹慎。本文不涉及基金推薦業(yè)務。