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基本結(jié)論
　　截至2024年3月29日，模型測(cè)算主動(dòng)偏股基金前5大行業(yè)分別為電子（11.60%）、醫(yī)藥生物（9.41）、電力設(shè)備（6.92%）、食品飲料（6.74%）、機(jī)械設(shè)備（5.81%）。3月加倉(cāng)前3大行業(yè)為石油化工（+0.83%）、有色金屬（+0.61%）、公用事業(yè)（+0.51%）；減倉(cāng)前3大行業(yè)為食品飲料（-0.55%）、計(jì)算機(jī)（-0.55%）、電子（-0.53%）。
　　基于基金行業(yè)因子的行業(yè)輪動(dòng)策略
　　用主動(dòng)偏股基金各行業(yè)的持倉(cāng)和調(diào)倉(cāng)信息構(gòu)建的基金行業(yè)因子，可以對(duì)行業(yè)指數(shù)未來(lái)表現(xiàn)進(jìn)行有效區(qū)分。從行業(yè)組合分年度表現(xiàn)來(lái)看，2017年下半年以來(lái)其年化收益率為11.90%，顯著超過(guò)同期中證全指的-1.54%，且各年度收益率均超過(guò)了中證全指。
　　2024年前3個(gè)月，行業(yè)組合持續(xù)配置公用事業(yè)、交通運(yùn)輸、石油石化等行業(yè)，并取得了較好的超額收益。截至2024年3月末，行業(yè)輪動(dòng)策略今年以來(lái)取得了8.32%的收益，同期中證全指收益率為-2.52%，超額收益率為10.84%，組合年化波動(dòng)率17.09%，最大回撤僅6.34%。
　　4月模型最新優(yōu)選的強(qiáng)勢(shì)行業(yè)包括：公用事業(yè)、汽車(chē)、機(jī)械設(shè)備、交通運(yùn)輸、通信、農(nóng)林牧漁。
　　基于基金選股和交易因子的FOF策略
　　根據(jù)基金的高頻行業(yè)倉(cāng)位信息進(jìn)行業(yè)績(jī)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(guò)計(jì)算因子的RankIC和RankICIR值，我們發(fā)現(xiàn)因子收益能力較強(qiáng)、穩(wěn)定性較高。用因子進(jìn)行基金優(yōu)選，構(gòu)造的季頻調(diào)倉(cāng)組合2018年至2024年3月末，組合的年化收益率為7.20%，相對(duì)偏股基金指數(shù)的年化超額收益率為3.48%，年化波動(dòng)率22.33%，年化夏普比為0.32。2024年3月，組合實(shí)現(xiàn)收益率2.99%，超額收益率為1.21%。
　　2024年2季度最新推薦的基金經(jīng)理主要包括新華基金趙強(qiáng)、鵬華基金胡穎、富國(guó)基金孫權(quán)、中銀證券張麗新、招商基金王平、融通基金關(guān)山、大成基金齊煒中、中信建投欒江偉、華夏基金孫蒙孫然曄、匯豐晉信陳平閔良超、國(guó)聯(lián)基金王可汗、中金公司朱劍勝、東方紅周楊、華商基金周海棟孫蔚、中歐基金許文星、信達(dá)澳亞沈莉李叢文、易方達(dá)基金蔡榮成、中加基金何英慧、光大保德信馬鵬飛、匯豐晉信陸彬。
　　卡爾曼濾波測(cè)算行業(yè)倉(cāng)位原理
　　卡爾曼濾波在通信、導(dǎo)航與控制等多領(lǐng)域有廣泛的運(yùn)用，它是一種遞歸的貝葉斯算法，能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)更新和去噪聲處理，并對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行最優(yōu)估計(jì)。用卡爾曼濾波進(jìn)行基金行業(yè)倉(cāng)位測(cè)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(cè)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?shí)際行業(yè)配置比例出發(fā)，通過(guò)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(jì)。
　　在具體運(yùn)用上，我們用持股明細(xì)和重倉(cāng)股補(bǔ)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(dòng)風(fēng)格將基金分類(lèi)，每一類(lèi)中對(duì)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(duì)每只基金實(shí)際持倉(cāng)構(gòu)造了行業(yè)指數(shù)，并與市場(chǎng)行業(yè)指數(shù)進(jìn)行等權(quán)結(jié)合，兼顧了基金特點(diǎn)與行業(yè)全局，充分利用了基金持倉(cāng)與市場(chǎng)信息。經(jīng)檢驗(yàn)，2017年以來(lái)主動(dòng)偏股基金行業(yè)測(cè)算的市場(chǎng)平均誤差僅為0.38%，優(yōu)于絕大多數(shù)傳統(tǒng)測(cè)算模型，而且對(duì)于預(yù)測(cè)行業(yè)倉(cāng)位的大幅波動(dòng)，模型方向識(shí)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。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示
　　歷史數(shù)據(jù)不被驗(yàn)證導(dǎo)致模型失效、測(cè)算模型構(gòu)建的因子缺乏穩(wěn)定性、股票市場(chǎng)波動(dòng)與基金凈值調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)等。