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合同基準與隱性基準
　　公募基金的業(yè)績比較基準在基金運作過程中發(fā)揮著重要作用，但研究發(fā)現，國內外公募基金均存在合同基準與實際投資風格錯配的問題。不同于合同基準，這種并非基金合同中約定，但與基金凈值走勢貼合度最高的基準可以稱之為“隱性基準”。本文參考海外文獻的做法，設計了一套定量識別基金隱性基準的流程，從基金凈值走勢出發(fā)識別與每個基金走勢貼合度最高的隱性基準，統(tǒng)計發(fā)現，相對合同基準，主動權益基金相對隱性基準的跟蹤誤差更低，隱性基準或為更貼切的基準。
　　顯性風險與隱性風險
　　針對不同基金的業(yè)績可能無法直接可比的問題，常用的解決方案是對基金所暴露的風險進行剝離。風險因子存在顯性風險和隱性風險之分，我們把學術文獻中或者業(yè)界實際投資過程中總結發(fā)現的已知風險稱為顯性風險，而把未被常見模型捕捉的、隨著市場環(huán)境變化而不斷涌現、但階段性對資產收益有著較大影響的未知風險稱為隱性風險。
　　隱性風險視角下的選基因子改進
　　隱性風險模型的核心思路為：與基金P凈值走勢相關性高的基金可能暴露于相近的風險（顯性或隱性風險），基金P的因子與走勢相關性高的同類基金的該因子也可能暴露于相近的風險，將基金因子對同類基金相關性加權的該因子進行回歸，方可對隱性風險進行剝離。
　　相對指定顯性風險因子的Fama五因子模型，隱性風險模型對基金收益有更高的解釋力度。2010年以來，隱性風險模型回歸均值為92.32%，高于Fama五因子模型回歸的均值84.94%。尤其是近年來，在Fama五因子模型的解釋力度整體呈現明顯下行趨勢的背景下，隱性風險模型的解釋力度仍較高。
　　經過檢驗，收益類因子、隱形交易能力、波段交易能力、持倉收益因子等進行隱性風險調整之后，RankIC勝率和RankICIR均有明顯提升，尤其是近年來穩(wěn)定性相對原始因子改善明顯。我們基于該方法合成得到隱性風險調整綜合選基因子，RankIC均值達到13.99%，年化RankICIR達到3.18，RankIC勝率為93.01%，多頭年化超額信息比達到2.4。
　　FOF精選組合構建
　　隨著公募基金對港股配置比例的提升，港股成為我們構建基金組合時不容忽視的重要板塊。我們對基金進行持倉還原補全，得到每只基金在行業(yè)和港股上的配置結構，以隱性風險調整綜合選基因子作為基金得分，并通過控制FOF組合的行業(yè)以及港股配置與全體主動股基保持一致構建FOF精選組合，FOF組合費后相對主動股基中位數年化超額收益為8.86%，年化跟蹤誤差為3.52%，超額收益信息比為2.31，相對最大回撤僅為3.40%，相對收益回撤比為2.61，月度勝率75.91%，組合業(yè)績基本每年均能排進主動股基前1/3，整體表現十分穩(wěn)健。
　　風險提示：市場環(huán)境變動風險，因子失效風險。