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量化視角下的FOF組合構(gòu)建：從大類資產(chǎn)配置到分類基金優(yōu)選。本文中，我們從量化視角出發(fā)，通過(guò)量化方法構(gòu)建大類資產(chǎn)配置以及各類基金優(yōu)選策略，自上而下構(gòu)建FOF組合。在FOF組合的構(gòu)建流程中，我們從配置目標(biāo)以及資產(chǎn)選擇出發(fā)，在戰(zhàn)略資產(chǎn)配置模型的基礎(chǔ)上結(jié)合戰(zhàn)術(shù)動(dòng)態(tài)調(diào)整，最終優(yōu)選各類主動(dòng)型、被動(dòng)型基金構(gòu)建FOF組合。
　　結(jié)合戰(zhàn)略配置模型與戰(zhàn)術(shù)動(dòng)態(tài)調(diào)整的大類資產(chǎn)配置策略。我們結(jié)合戰(zhàn)略配置模型以及戰(zhàn)術(shù)動(dòng)態(tài)調(diào)整模型構(gòu)建大類配置策略。具體來(lái)看，戰(zhàn)略配置模型方面，我們分別考慮固定比例、風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)、股債相對(duì)價(jià)值以及CPPI模型，并以季度作為權(quán)重調(diào)整或再平衡的周期；戰(zhàn)術(shù)動(dòng)態(tài)調(diào)整方面，此處我們根據(jù)宏觀指標(biāo)以及技術(shù)指標(biāo)對(duì)于各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)進(jìn)行月度頻率的定量打分，并以此作為動(dòng)態(tài)調(diào)整權(quán)重的依據(jù)。
　　基于選基因子的主動(dòng)型權(quán)益基金、主動(dòng)型純債基金組合構(gòu)建。我們通過(guò)以定量的視角構(gòu)建季頻調(diào)倉(cāng)的主動(dòng)型權(quán)益基金、主動(dòng)型純債基金組合，實(shí)現(xiàn)對(duì)于戰(zhàn)略資產(chǎn)配置中權(quán)益、債券部分的具體配置。具體構(gòu)建方法上，我們分別從基金的歷史業(yè)績(jī)、歷史持倉(cāng)，以及其他相關(guān)信息出發(fā)構(gòu)建基金因子度量基金各方面的特征，并從歷史有效因子出發(fā)對(duì)于兩類基金進(jìn)行定量打分，以此作為最終篩選基金構(gòu)建組合的依據(jù)。
　　基于權(quán)益指數(shù)輪動(dòng)策略的場(chǎng)內(nèi)被動(dòng)型權(quán)益基金組合構(gòu)建。我們通過(guò)以定量的視角構(gòu)建場(chǎng)內(nèi)被動(dòng)型權(quán)益基金組合，實(shí)現(xiàn)大類資產(chǎn)配置中對(duì)于權(quán)益資產(chǎn)的月度戰(zhàn)術(shù)動(dòng)態(tài)調(diào)整，并從中獲取一定幅度的基金篩選超額收益。由于被動(dòng)型權(quán)益基金的主要收益形式為復(fù)制跟蹤指數(shù)的表現(xiàn)，因此我們從基于多維度因子的權(quán)益指數(shù)輪動(dòng)策略出發(fā)，并進(jìn)一步采用場(chǎng)內(nèi)被動(dòng)型權(quán)益基金對(duì)于篩選出的權(quán)益指數(shù)進(jìn)行配置。
　　不同投資目標(biāo)下的FOF組合構(gòu)建?；诓煌顿Y目標(biāo)，我們結(jié)合量化視角下的大類資產(chǎn)配置以及各類基金優(yōu)選策略，分別構(gòu)建不同的FOF組合。本文中，我們構(gòu)建了FOF組合1、2、3、4號(hào)，分別對(duì)應(yīng)于理財(cái)型低風(fēng)險(xiǎn)、偏債型低風(fēng)險(xiǎn)、靈活配置型中高風(fēng)險(xiǎn)以及1年期保本的收益風(fēng)險(xiǎn)特征。從長(zhǎng)期業(yè)績(jī)表現(xiàn)來(lái)看，該4個(gè)FOF組合均較好地實(shí)現(xiàn)了不同的投資目標(biāo)；從業(yè)績(jī)歸因結(jié)果來(lái)看，該4個(gè)FOF組合在大類資產(chǎn)配置和分類基金優(yōu)選方面整體均獲得了正向的超額收益。
　　核心假設(shè)風(fēng)險(xiǎn)：（1）本文僅在合理的假設(shè)范圍討論，文中數(shù)據(jù)均為歷史數(shù)據(jù)；（2）基于模型得到的相關(guān)結(jié)論并不能完全準(zhǔn)確地刻畫(huà)現(xiàn)實(shí)環(huán)境以及預(yù)測(cè)未來(lái)；（3）本文中基于模型得到的組合不代表任何投資建議。