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從基金收益的來源談起
　　為了能夠更好地預(yù)測基金的未來收益，我們對基金業(yè)績進(jìn)行了拆解，將基金收益拆分為了基金經(jīng)理持倉收益、基金經(jīng)理交易收益以及打新收益三部分。通過自2017年以來的統(tǒng)計(jì)結(jié)果我們發(fā)現(xiàn)，主動股票型基金的收益主要由基金持倉部分所貢獻(xiàn)。
　　經(jīng)過進(jìn)一步的驗(yàn)證，我們發(fā)現(xiàn)基金未來持倉收益與基金未來收益之間具有很強(qiáng)的相關(guān)性，未來持倉收益高的基金往往有更好的業(yè)績表現(xiàn)。因此，對基金未來業(yè)績的預(yù)測很大程度上可以通過對基金未來持倉收益的預(yù)測來體現(xiàn)。
　　從選股因子到選基因子
　　對于主動股票型基金而言，基金的持倉即為基金持有的股票組合，而基金持倉收益即為持倉中股票組合的收益。因此，我們借鑒了量化選股方面的研究成果，發(fā)掘?qū)τ诠善蔽磥硎找婢哂幸欢A(yù)測性的因子，再將這些因子映射到基金的持倉中，以此來對基金未來的持倉收益進(jìn)行預(yù)測。
　　在經(jīng)過了市值和行業(yè)中性化之后，我們從基本面、技術(shù)面以及資金面等多個(gè)維度選擇出了對股票未來業(yè)績以及基金未來業(yè)績同時(shí)具有顯著預(yù)測效果的因子，構(gòu)造了基金持倉收益因子。
　　基金持倉收益因子
　　我們將對于基金持倉收益具有顯著預(yù)測性的因子合成了基金持倉收益因子?；鸪謧}收益因子對于基金業(yè)績具有較為顯著的預(yù)測能力，季度RankIC均值為9.94%，ICIR為1.06，多空年化收益為9.25%。
　　同時(shí)，基金持倉收益因子具有較強(qiáng)的特質(zhì)性。我們從持倉收益因子與常見選基因子相關(guān)性、剝離常見選基因子后的增量信息以及將持倉收益因子加入到常見選基因子后是否能提升復(fù)合因子對基金收益的預(yù)測能力等維度進(jìn)行了討論與測試。測試結(jié)果表明，持倉收益因子能夠?qū)鹞磥順I(yè)績進(jìn)行有效預(yù)測，同時(shí)可提供常見選基因子之外的增量信息；在加入基金持倉收益因子后，新的復(fù)合選基因子具有更強(qiáng)的收益預(yù)測效果。
　　引入基金持倉收益因子的FOF組合構(gòu)建
　　在引入持倉收益因子后，新的復(fù)合選基因子的IC均值為14.39%，ICIR為2.05，相對于原始綜合選基因子預(yù)測能力顯著提升。接著我們通過組合優(yōu)化的方法構(gòu)建基于板塊控制的FOF組合，組合自2013年以來基本每年都在主動股基中排名前1/3，歷年平均排名分位點(diǎn)23.51%。組合費(fèi)后年化收益為22.75%，相對主動股基年化超額11.16%，年化跟蹤誤差4.89%，超額收益最大回撤6.13%，信息比2.28，超額收益回撤比1.82。從2013年以來的41個(gè)季度中，有36個(gè)季度均戰(zhàn)勝了主動股基中位數(shù)，季度勝率高達(dá)87.8%，達(dá)到了穩(wěn)定戰(zhàn)勝主動股基的效果。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示：市場環(huán)境變動風(fēng)險(xiǎn)，因子失效風(fēng)險(xiǎn)。