基金|【FOF组合推荐】今年以来规模低估FOF组合收益已达50%( 二 )
2. 业绩增强FOF组合
2.1、策略简述
选股能力作为优秀基金经理特有的品质 ， 常对基金未来业绩具有良好的预测性 。 因此 ， 我们采用剥离风格后的选股Alpha作为基金经理选股能力的度量指标 ， 并引入衰减加权法构建加权选股Alpha提升因子有效性 。 同时 ， 我们需要对组合进行风险控制 ， 避免组合在某些行业或者风格上过度暴露 。
因此 ， 我们以最大化加权选股Alpha因子值为目标 ， 对行业暴露、风格暴露、仓位控制、个基权重等进行约束 ， 构建组合优化模型计算每期最优投资组合 ， 季度调仓 。 业绩比较基准为 ， 主动偏股型基金每日业绩中位数复合成的指数 ， 相当于主动偏股型基金平均业绩 。 详情可参考《天风基金研究：基金的风格划分及增强FOF组合构建研究20181213》 。
2.2、跟踪结果
业绩增强FOF组合的回测净值和相关收益统计如下所示 。
本文插图
业绩增强FOF组合从2018年12月开始样本外跟踪 。 组合每年都能跑赢基准 ， 具有良好的稳健性 。 截至2020年07月10日 ， 组合实现了15.35%年化收益 ， 年化超额基准5.47% 。 今年以来 ， 组合的累计收益为39.67% ， 超额基准5.83% 。 上周组合超额收益为0.43% 。
3. 规模低估FOF组合
3.1、策略简述
研究发现 ， 基金规模与未来业绩整体呈现倒U型关系 ， 即规模较大或较小的未来业绩均相对较弱 ， 而规模在中等偏下水平的基金未来业绩相对较好 。 剔除规模较小的部分基金后仍然无法根本改善规模因子的单调性 。 我们从规模因子的构造出发 ， 分解得到的份额因子对未来业绩呈现显著的负相关性 。
因此 ， 我们将基金的份额因子与长期选股Alpha因子结合 ， 构建了规模低估因子 ， 旨在筛选长期具备选股能力但规模却偏小的基金 ， 即被投资者“低估”的基金 ， 季度调仓 。 业绩比较基准为 ， 主动偏股型基金每日业绩中位数复合成的指数 ， 相当于主动偏股型基金平均业绩 。 详情可参考《天风基金研究：规模因子在FOF组合构建中的应用20190611》 。
3.2、跟踪结果
规模低估FOF组合的回测净值和相关收益统计如下所示 。
规模低估FOF组合从2019年6月开始样本外跟踪 。 结合了份额因子后 ， 选基因子的有效性得到了大幅提升 ， 展现出了良好的业绩预测性 。 截至2020年07月10日 ， 无约束的FOF组合实现了16.89%年化收益 ， 年化超额基准7.01%；有约束的FOF组合实现了18.30%年化收益 ， 年化超额基准8.42% 。 今年以来 ， 无约束FOF组合的累计收益为50.11% ， 超额基准16.26%；有约束FOF组合的累计收益为48.43% ， 超额基准14.59% 。 上周 ， 无约束FOF组合超额收益为0.42% ， 有约束FOF组合超额收益为0.42% 。
4. “双鑫”ETF组合
4.1、策略简述
采用“核心+卫星”的思想来构建“双鑫”ETF组合 。 其中 ， “核心”资产代表着整个组合的底仓 ， 我们采用量化手段选出长期表现突出、业绩成长强劲的风格、板块指数；“卫星”资产主要依赖于我们研发的Two-Beta板块轮动模型进行配置 ， 该模型能够识别出不同的宏观情景 ， 并在不同情景下选出表现最优的板块 。 详情可参考《天风专题报告：“双鑫”ETF组合策略构建简介20200426》 。
4.2、跟踪结果
“双鑫”ETF组合的回测净值和相关收益统计如下所示 。
我们所构建的“双鑫”ETF组合按照周频进行换仓 ， 组合换手率较低 ， 平均年化单边换手1.25倍 。 此外 ， “双鑫”ETF组合具有稳健的业绩表现：截至2020年07月10日 ， 组合实现了19.65%年化收益 ， 年化超额基准14.52% 。 今年以来 ， 组合的累计收益为38.86% ， 超额基准22.84% 。 上周组合超额收益为0.40% 。
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