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綜述：本文立足于定量分析，旨在構建一個基于凈值數(shù)據(jù)的框架，涵蓋收益、風險、風險調(diào)整收益以及選股與擇時能力四個關鍵維度。通過對這些因子在超額收益預測中的有效性進行檢驗，本文進一步利用排序打分法、Lasso、Ridge回歸、隨機森林和XGBoost五種量化模型，以篩選出表現(xiàn)優(yōu)異的基金。此外，本報告還采用回歸分析方法，對基金的收益與Barra風險模型進行了歸因分析，評估基金的持倉風格和行業(yè)偏好。
　　因子有效性檢測：對單因子進行RankIC&ICIR檢測和多空分層檢測。其中收益類、收益風險調(diào)整類因子整體效果較強，年化收益率較高；風險類因子除最大回撤和下行波動率外其他因子預測效果不顯著，選股擇時能力類因子類中評斷基金選股能力的因子預測能力較強，評斷基金擇時能力的因子預測效果不顯。因子多空分層中表現(xiàn)最好因子為H-M模型alpha因子，單因子年化收益率為8.56%，夏普率為1.9。
　　基金優(yōu)選模型：構建排序打分法、Lasso回歸、Ridge、隨機森林和XGBoost五種量化模型以篩選基金。五種模型中除隨機森林模型外超額年化收益方面均超過樣本池內(nèi)所有基金等權超額收益，其中排序打分法表現(xiàn)最優(yōu)，模型年化超額收益為18.75%。
　　風險提示：權益收益率失真、模型/方法/參數(shù)失效、數(shù)據(jù)和回測區(qū)間有效。