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基本結(jié)論
　　公募基金是市場上重要的機構(gòu)投資者，跟蹤公募基金行業(yè)倉位的高頻變化，能在一定程度上輔助投資者對市場進(jìn)行研判，為投資提供幫助。目前傳統(tǒng)測算方法主要是基于線性回歸，但由于高相關(guān)性和低信噪比，導(dǎo)致最終結(jié)果往往不夠理想。本文使用卡爾曼濾波作為核心模型，針對公募基金投資操作特點進(jìn)行適配，最終探索出一套準(zhǔn)確度較高的行業(yè)測算方法。在此基礎(chǔ)上，本文使用行業(yè)測算結(jié)果，一方面構(gòu)建基金行業(yè)因子對未來行業(yè)指數(shù)表現(xiàn)進(jìn)行預(yù)測，另一方面構(gòu)建基金選股和交易因子建立FOF組合策略。經(jīng)檢驗，兩個應(yīng)用維度上均取得了很好效果。
　　卡爾曼濾波測算行業(yè)倉位
　　卡爾曼濾波在通信、導(dǎo)航、制導(dǎo)與控制等多領(lǐng)域有廣泛的運用，它是一種遞歸的貝葉斯算法，能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)實時更新和去噪聲處理，并對系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行最優(yōu)估計。用卡爾曼濾波進(jìn)行基金行業(yè)倉位測算有天然的適配性，基金的行業(yè)配置比例是狀態(tài)變量，基金的凈值漲跌幅是可觀測值，兩者滿足線性轉(zhuǎn)換關(guān)系，并符合模型的假設(shè)要求?？梢詮幕饘嶋H行業(yè)配置比例出發(fā)，通過每日漲跌幅進(jìn)行校正，最終得到當(dāng)期配置比例的最優(yōu)估計。
　　在具體運用上，我們用持股明細(xì)和重倉股補全的行業(yè)配置比例作為初始值，并根據(jù)基金的行業(yè)輪動風(fēng)格將基金分類，每一類中對超參數(shù)分別進(jìn)行賦值。在行業(yè)收益的考量上，我們針對每只基金實際持倉構(gòu)造了行業(yè)指數(shù)，并與市場行業(yè)指數(shù)進(jìn)行等權(quán)結(jié)合，兼顧了基金特點與行業(yè)全局，充分利用了基金持倉與市場信息。經(jīng)檢驗，2017年以來主動偏股基金行業(yè)測算的市場平均誤差僅為0.38%，優(yōu)于絕大多數(shù)傳統(tǒng)測算模型，而且對于預(yù)測行業(yè)倉位的大幅波動，模型方向識別的準(zhǔn)確率更高，另外模型結(jié)果整體較為平穩(wěn)，噪音較低。
　　基金行業(yè)測算應(yīng)用
　　行業(yè)表現(xiàn)預(yù)測
　　用主動偏股基金各行業(yè)的持倉和調(diào)倉信息構(gòu)建的基金行業(yè)因子，可以對行業(yè)指數(shù)未來表現(xiàn)進(jìn)行有效區(qū)分，由因子值分類得出的強勢行業(yè)與弱勢行業(yè)之間，未來3個月的收益有顯著差異。據(jù)此構(gòu)建的行業(yè)多空組合，收益率經(jīng)t檢驗顯著大于0，且組合2017年以來的年化收益為11.66%，每一年均取得顯著的正向收益。
　　1月模型最新優(yōu)選的強勢行業(yè)包括:電子、醫(yī)藥生物、汽車、農(nóng)林牧漁、煤炭、機械設(shè)備、食品飲料、非銀金融、家用電器、銀行。
　　FOF策略構(gòu)建
　　根據(jù)基金的高頻行業(yè)倉位信息進(jìn)行業(yè)績歸因，構(gòu)建的基金選股和交易因子，可以衡量管理人的特有能力，通過計算因子的IC和IR值，我們發(fā)現(xiàn)因子收益能力較強、穩(wěn)定性較高。用因子進(jìn)行基金優(yōu)選，構(gòu)造的月頻和季頻FOF配置策略，長期均穩(wěn)定戰(zhàn)勝偏股基金指數(shù)，理想情形下年化超額收益率分別為10.16%和6.84%。
　　月頻換倉模型1月構(gòu)建FOF組合包括:建信優(yōu)享科技創(chuàng)新、鵬華創(chuàng)新驅(qū)動、摩根領(lǐng)先優(yōu)選A、富國低碳新經(jīng)濟(jì)A、鵬華科技創(chuàng)新、大成成長進(jìn)取A、廣發(fā)科技創(chuàng)新A、中信保誠周期輪動A、申萬菱信樂成A、大摩數(shù)字經(jīng)濟(jì)A。
　　風(fēng)險提示
　　歷史數(shù)據(jù)不被驗證導(dǎo)致模型失效、測算模型構(gòu)建的因子缺乏穩(wěn)定性、股票市場波動與基金凈值調(diào)整風(fēng)險等。