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2024年06月10日量化配置主题报告
基金经理风格切换及中性化与投资业绩
证券研究报告
追寻市场风格的历史轨迹
刘凯分析师
2023年9月以来风格因子月度相关性下降,市场风格轮动加剧。估SAC执业证书编号:S1450524010001
值、波动性、盈利以及动量这4个因子在2023年9月以来相邻两个
liukai5@
月收益率降序排列下因子值的秩相关系数呈现下降趋势,相关性减张淼联系人
弱,风格切换加剧。SAC执业证书编号:S1450123070019
主动权益基金风格存在漂移倾向,长期偏大盘。2010Q2主动权益基
zhangmiao1@
金相比于个股的风格配置较为均衡,部分基金偏成长。到2018Q2,
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本文参考Barra自建了10个大类风格因子,计算基金的风格因子值,动—货币信用周期
定义基金风格切换频率因子以及基金风格切换幅度因子,并将其合成
为基金风格切换因子。实证结果表明,该因子对基金未来收益预测效
果显著,长期RankIC均值为5.53%,年化RankICIR为1.09,
RankIC的月度胜率为72.59%,多空年化收益为4.71%。
揭示风格切换指标的独特之处
基金风格切换因子可以有效地预测基金未来业绩,同时能够在常见
选基因子外提供增量信息。引入基金风格切换因子后,综合选基因子
的RankIC均值由13.60%提升至14.07%,RankICIR由2.16提升
至2.21,多空年化收益由10.28%提升至11.13%,提升效果显著。
挖掘稳健投资的新维度—中性化
我们借鉴选股因子市值和行业中性化的处理方法,对基于收益计算的
选基因子的风格和行业影响进行剥离,期望尽可能减弱其与风格以及
行业因子等的相关性,降低组合波动。通过对隐形交易能力、波段交
易能力、收益驱动因子以及持仓量化评估因子这4个选基因子进行
中性化处理,相比于原始选基因子合成的综合因子,中性化后的综合
选基因子RankICIR从2.21提升至2.82,RankIC胜率从83.70%
提升至91.85%,能够显著提升预测基金未来业绩时的稳定性。
探索FOF组合构建的策略之道
我们在组合构建时引入风险控制指标,构建的FOF组合在2013年
以来年度业绩排名均在40%之前且基本处于主动权益基金前1/3的
水平。截组合费后年化收益率为15.20%,相比于主
动权益基金中位数的年化超额收益率为6.80%,年化跟踪误差为
3.39%,信息比达2.01,相对收益回撤比达2.34,平均排名分位点
为31.65%,季度胜率高达93.48%,组合表现十分稳健。
风险提示:本报告基于公开数据统计,基金过往表现并不预示
其未来表现,亦不构成投资收益的保证或投资建议。根据
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