园长的学习清单|开源金工的体系化的基金配置研究

学术 2023-10-27 20:01 四川

【写在前面的话】熟悉园长的您想必知道，公众号从不接任何广告。这次也一样，之所以转载、推荐，是因为在之前的交流中，发现魏建榕博士带领的开源金工团队在基金研究上做的很多工作，跟园长自己想做的非常契合。特别地，无论之前在业界还是现在做学术研究，园长的研究都是因子投资+基金，开源金工团队的基金研究相当程度上，在这些方面做得深入而细致，从基金社群与策略分类、基金因子与基金筛选、基金策略管理与因子择时等方面综合构建FOF组合管理体系，也在园长涉猎较少但日益重要的ETF等方面有很多精彩的研究。这些研究给园长自己的学术研究也提供了很多有用的参考和启发。也因此，真诚地想给推荐给对基金研究感兴趣的您。

当然，园长的简单总结显然不如他们团队自己的梳理和介绍来得准确、详尽。因此，废话不多说。接下来为开源金工团队最新总结的基金研究正文（其中附有各部分的主要报告的推文链接）。

开源证券金融工程首席分析师魏建榕

微信号：brucewei_quant

执业证书编号：S0790519120001

开源证券金融工程资深分析师 张翔

微信号：flyingzhangrobin

执业证书编号：S0790520110001

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开源金融工程魏建榕团队成立于2019年，目前团队成员共12名，研究领域覆盖量化研究和基金配置两大线条。其中，量化研究包括：因子模型、基本面量化、另类数据、衍生品等细分方向；基金配置包括：资产配置、行业风格轮动、特色基金策略研究、选基因子研究、新锐基金挖掘、大类基金盘点、基金经理调研等细分方向。

开源金工在基金研究方面的工作，近年来受到了广泛关注与认可。我们将继续完善基金研究框架，拓展基金研究边界，努力成为市场上对基金理解最完善、最深刻的金融工程团队。本文汇总整理了开源金工在基金投资策略研究和基金大类产品研究这两个重要领域的重要成果。

一、基金投资策略研究

我们将基金投资策略分为核心策略与卫星策略两类，核心策略目标是战胜市场跑赢主动权益基准，而卫星策略则是博取更高弹性来增厚组合收益。

核心策略中战胜主动权益基准有3种实现路径：1）构建权益FOF组合增强，2）构建股票组合复制增强，3）构建ETF组合增强。三种增强思路分别对应着主动FOF投资、量化投资、指数ETF投资，下文中我们将分别对这三种策略进行介绍。

1. FOF研究框架

市场上FOF投资的流派各不相同。有的偏向定量方法构建FOF组合，有的通过定性调研方式进行基金研究，也有定量与定性相互结合的；有的偏向底层资产配置，有的偏向主动产品的配置，投资偏好也是不一而足的。尽管FOF投资的流派与偏好各不相同，如何让FOF投资流程更加科学化、体系化是大家共同关心的话题。

我们会将FOF投资流程分成四个步骤，第一步是对基金的投资策略进行分类；第二步是对基金的策略进行跟踪观察；第三步是在策略层面上，把每个基金策略作为一类资产进行配置；最后一步是在每一类策略中用选基因子优选基金并构建FOF组合。(详情参考基金策略研究三部曲：《打造主动权益基金的投资策略标签体系》、《主动权益基金投资策略的迁移特征与动态监控》、《主动权益基金的投资策略配置与选基因子增强》)

第一步，如何去做基金的分类。我们以主动权益基金池，分别从持仓、交易和收益三个视角展开基金画像。持仓视角下，主要看基金的投资偏好以及组合偏好，交易视角下会关注换手以及开源刻画的对于左右侧交易偏好的指标。收益视角，我们把它的收益拆解到各个市场风格上去分析它的选股贡献，风格贡献以及在各个风格上的暴露。

我们可以通过基金画像对基金进行社群识别。基金的相似体现在时间和空间两个维度，我们会用两个基金的面板数据计算基金相似性，同时以无相图的方式利用Leiden算法进行基金的社群聚类，帮我们寻找基金的平替产品。

同时，我们对权益基金构建不同颗粒度的投资策略标签体系。第一个层级是风格标签，分为成长策略、价值策略、均衡策略、交易策略和主题投资；第二个层级是策略标签，按照持仓拆分成不同的细分策略；第三级的特征标签，描述每个细分策略里每只基金的投资特征。

第二步，我们将对基金的风格切换和策略迁移进行监控，辅助我们判断基金经理投资策略的动态特征。

第三步，我们会将各个基金策略抽象成三个驱动因子，从因子的视角对基金策略进行配置。我们分别构建了因子的趋势、胜率、赔率这三个指标，帮助我们更加直观的理解因子的投资逻辑。

第四步，我们利用选基因子在每类策略内进行基金优选并构建组合。对于选基因子的理解，我们大概分两类，第一类是选股类选基因子，是从底层资产个股上的指标聚合到基金持仓上去，预测基金未来的业绩表现（详情参考《选基因子探索及FOF组合构建》）。第二类是评价类选基因子，从基金的特征维度和收益表现预测未来收益（详情参考《主动权益基金的投资策略配置与选基因子增强》）。

此外，我们也会对选基因子进行持续的改进。在持仓类选股能力因子改进中（详情参考《选基因子改进：基金持仓的尾部收益视角》），我们基于赔率驱动的持仓alpha相比胜率驱动具有更好的延续性的观察，将持仓尾部alpha进行切割提纯改进选基因子表现。

2. 量化复制增强

量化复制增强的核心是公募基金的持仓测算，常规的做法大致有四种，分别为重仓股补全、添加惩罚项的净值回归、二次规划和卡尔曼滤波。二次规划和卡尔曼滤波方法则相对较优，二者均结合了基金披露的持仓信息以及实时的净值信息，能够更好地实现基金高频穿仓估算。

基于基金持仓估算，我们可以复制网红指数885001表现并利用选股因子进行指数增强。（详情参考《885001指数：优势、复制与超越》）

3. ETF增强组合

在《微观视角下的ETF轮动组合构建》报告中，我们观察到今年以来主动权益的业绩相对于被动指数表现不佳，因此利用低费率、流动性良好的ETF构建组合更受投资者青睐。我们将资金面、技术面和基本面这三类个股因子合成到指数层面，对标的指数进行优选，根据基准行业权重约束偏离幅度，构建ETF增强组合战胜市场基准。

4. 卫星策略增强

前文中介绍的是我们在核心仓位上做三个主动策略研究。此外，我们还有卫星策略增强研究，包括风格&行业ETF的轮动策略，挖掘潜力新锐基金策略等。

在《行业配置体系2.0：轮动模型的复盘、迭代与思考》报告中，我们从交易行为、资金面、基本面三个维度出发，分别构建6个行业轮动子模型，对一级行业指数进行打分，利用行业信号构建ETF轮动组合。

在《青出于蓝：发掘独具特色的潜力新锐基金》报告中，我们发现近年来业绩亮眼的新锐基金不断涌现，剔除规模效应后，基金业绩与任职年限依然呈显著负相关性。因此，我们定量比较了新锐与老将投资偏好差异，并通过因子筛选出未来业绩可持续、潜力出众的新锐基金。

二、基金大类产品研究

每年行情下都会出现投资者高度关注的热点产品，对于每类产品的特色梳理与盘点比较也是我们重要的研究方向之一。由于今年市场整体偏向价值与小盘风格，红利类基金与量化基金成为今年最受关注的两类产品。此外，我们也对基金投顾组合进行大类盘点，因其具有公开透明的调仓信息，可以通过投顾组合的跟踪与研究对我们的基金投资补充信息。

1. 红利产品盘点

在《红利基金盘点与资产配置应用》报告中，我们系统梳理了市场上主流红利类指数编制方法与收益表现情况，进一步对红利基金进行了盘点。中长期来看，红利低波指数收益表现优异，其中红利成长低波和东证红利低波指数收益表现相对更优。

2. 量化产品盘点

在《大类盘点：公募量化主动基金》报告中，我们对量化主动基金进行了系统梳理，近期表现亮眼的小盘风格基金也属于此类。在小盘风格量化基金中，国金量化多因子、长城量化小盘、招商量化精选等表现优异，市场关注度较高。

3.投顾组合研究

在《基金投顾的全方位解析及FOF策略构建》报告中，我们独家整理了市场上最全的453只基金投顾产品的基本资料、日度净值和历史调仓，分析目前基金投顾业务的生态、调仓行为、业绩比较、持仓偏好等。按照权益中枢分为纯债型、固收+型、股债混合型和股票型，筛选不同类型下的绩优基金投顾。除此之外，基于借鉴绩优基金投顾的想法，我们构建优选固收+FOF及优选股票型FOF。