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一、量化選基體系的構(gòu)建與回測
　　從業(yè)績評價(jià)、業(yè)績歸因、另類因子和基金風(fēng)格維度出發(fā)，融入買賣收益指標(biāo)，將市場上常見的基金標(biāo)簽轉(zhuǎn)化為可投資的選基因子，構(gòu)建方正金工特色選基因子體系。
　　對主動權(quán)益基金的選基因子體系進(jìn)行20100731-20230731單因子測試，最終選取3個(gè)長期有效因子進(jìn)行復(fù)合：alpha_行業(yè)_480、復(fù)制個(gè)股_差異穩(wěn)定性8Q、管理人員工占比%，復(fù)合因子在樣本內(nèi)Rankicir為1.33，多頭年化收益為12.45%。
　　二、傳統(tǒng)選基模型的問題與反思
　　樣本外長期有效因子可能失效。傳統(tǒng)選基模型中的復(fù)合因子是選取固定區(qū)間內(nèi)表現(xiàn)最好的因子所構(gòu)建，然后又利用相同的區(qū)間對復(fù)合因子做回測，本質(zhì)上是在樣本內(nèi)由最佳答案驗(yàn)證最優(yōu)結(jié)果，實(shí)際樣本外因子可能失效。
　　短期內(nèi)多頭收益不佳。長期有效因子只是從一個(gè)較長的區(qū)間來看整體表現(xiàn)較強(qiáng)的因子，在某些區(qū)間內(nèi)多頭收益反而遠(yuǎn)遠(yuǎn)不如某些特殊因子。
　　三、多因子選基模型的改進(jìn)與優(yōu)化
　　本文考慮對傳統(tǒng)多因子選基模型進(jìn)行改進(jìn)：通過變更回測頻率來動態(tài)篩選長期有效因子，并且融入短期增強(qiáng)因子來改善長期有效因子的多頭收益。
　　動態(tài)篩選：比較固定起點(diǎn)、滾動窗口和定期頻率等不同回測方式下的樣本外結(jié)果，發(fā)現(xiàn)采用固定起點(diǎn)的方式普遍比滾動窗口有更高的Rankicir；計(jì)算頻率上采用高頻的回測相比于低頻更能在樣本外降低數(shù)據(jù)偶然性。
　　融入短期增強(qiáng)：通過把握特殊因子的短期機(jī)會，構(gòu)建長期有效疊加短期增強(qiáng)的復(fù)合因子，該復(fù)合因子相比于基準(zhǔn)模型，多頭年化收益提高2.26%。
　　增強(qiáng)時(shí)機(jī)的選擇：長期有效高勝率，而短期增強(qiáng)高賠率，通過對短期增強(qiáng)的時(shí)機(jī)做選擇，多頭年化收益下降0.71%，但最大回撤也下降了1.90%。
　　Top30基金組合：根據(jù)三個(gè)策略分別構(gòu)建基金組合。從收益來看，長期有效加短期增強(qiáng)的年化收益最高，達(dá)16.94%，遠(yuǎn)超過基準(zhǔn)模型和偏股混合指數(shù)，超額收益分別為5.19%和10.64%。從風(fēng)險(xiǎn)來看，長期有效加短期增強(qiáng)+擇時(shí)的最大回撤最小，為28.60%，并且2016年以來每年都能戰(zhàn)勝偏股基金指數(shù)。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示
　　本報(bào)告基于歷史數(shù)據(jù)分析，不構(gòu)成任何投資建議；受宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、市場風(fēng)格變化等因素影響，基金的業(yè)績存在一定的波動風(fēng)險(xiǎn)；樣本外因子模型失效。