北信瑞丰基金管理有限公司投资总监 程敏
程敏：非常高兴邀请我做这个分享。之前李教授和胡总讲了量化以及策略配置的策略，我下面偏微观一些，去讲一下在A股市场目前相对比较重要一些，或者是偏底层的股票型基金的量化优选策略。首先来看A股份市场快速发展，现在已经有13万亿，基金数量翻了10倍。在2017年FOF发行以前，养老目标基金的推动下，对公募市场有更大的快速推进。截止到上个月，目前证监会已经受理191FOF基金，其中发行34支，24是已审批待发行，我们其中在报备中，所以我们做了这方面的策略储备，跟大家分享一下。
这是大部分FOF基金的投资流程。从上层的产品设计然后到中层的大类资产配置，细类资产配置和策略设计以及基金选择。上层就是传统的风险评价、风险预算这些资产配置策略，中层是一些稳重的策略。FOF的本质是基金的组合，所以FOF最终的问题就是基金的具体选择，今天主要集中在这块给大家去讲。
首先从优选的必要性。其实从公募基金今年的业绩表现来看，我们股票型基金加上混合型基金，看季度以及三年五年这样的期限，基金的收益往往出现比较大的分化，随着时间的拉长，这个分化越来越高，其实看季度，比如说下25分位数以及上35的分位数已经接近10%。所以对于基金的选择，很大程度影响组合收益率。前面是基金之间的比较，如果跟指数比较来看，我们拿一年三年和五年的涨跌幅和沪深300和中证500来看，中位数难以同时战胜，但是不会明显落后于这个指数，如果我们从一些指标筛选出靠前的基金，那么组合能够跑赢市场。
下一步到基金研究的框架，大概分三个部分。第一是目标决定我们基金的分类，第二是根据历史业绩和历史持仓，我们对基金的特征进行一个刻划，并构建一些因子和指标，相当于股票的因子。第三我们根据刻划的指标对基金做分析，然后结合投资目标，筛选出未来短期比较好的基金，这样一个框架。首先是上层的目标以及分类来说，我们这个分享内容是权益类基金或者股票基金的量化优选策略，所以这次的分类主要是在股票型基金以及偏股混合型基金，以及灵活配置基金仓位比较高的部分。
分类有两大类，一个是历史业绩出发的，比如Sharpe模型，这是根据基金收益率对各类资产收益率的敏感性进行分类。它的优点随时可以进行分析，没有时滞性，问题是对于指数类选择有一个依赖性。另外是基于持仓的分析，比如说风格箱，是以基金公告的持仓为基础，然后通过规模或者价值成长，对基金进行划分，分成四大类或者九大类。它的优点是数据比较客观，流程和框架比较确定，但是存在一个时滞性，可能等基金季报出来，并且一季度的持仓信息有限。我们这里用上面基于历史业绩来做划分，下面到了第一个策略，基于风格划分的基金优选，首先怎样划分风险？用Sharpe模型，债券和现金部分用货币基金指数来代替，这样用线数回归做持仓的分析，看看多大的比例，然后得出主要的风格。
进行风格划分之后，我们选用超额收益作为一个优选指标。这里用小盘和大盘的相对表现来做一个市值因子的替代，不是用普通的或者传统的股票来进行计算。我们利用价值和成长指数来替代这样一个估值因子，通过基金的收益率序列对三个因子进行回归之后，得到基金的超额收益，来做一个优选。这是十年来三个解释变量或者解释因子的走势情况。这样在股票型和混合型里面选成立时间超过一年，基金规模超过两亿的基金来选择，其中有两种应用场景，如果FOF已经确定投某一种风格或者通过其他的策略，确定目标风格之后，我们可以在前面风格划分方法之后，得到这样风格的基金池，然后通过阿尔法比较高的基金进行筛选。如果我们没有对风格的偏好或者说想在风格方面没有漂移，做一个风格均衡的配置，我们可以对全市场基金进行风格划分，在各个风格里面选择相应的指标比较高的基金，构建一个组合。
下面看一下简单的结果。比如说大盘价值我们进一步筛选之后，大概能够获得超越总体平均两个多点的年化收益，如果小盘成长这个风格里面，这个会更高一点，我们做优选会获得平均七个点的超额收益，还是比较不错的。如果是风格均衡，所有的风格选择比较高的基金之后，这是能够获得接近五个点的年化超额收益，并且各项风险调整的质量指标都是优于之前的整体平均。因为之前用一个因子或者超额收益来做基金的筛选，实际上跟多因子选股一样，有很多方面的因素能够刻划基金。包括超额收益以及风险调整之后的收益，这些主要的指标，还有一些通过回归或者其他方法算出来的指标，还有基于持仓的配置以及稳定性这一类的指标，还有调研出来的管理人员或者基金经理，当然也有量化分析，最终是为了组合的收益以及稳定性以及我们追求特定风格，这些而服务的一些东西。
这个之后我们选择四大类的指标，首先是基金历史业绩统计，包括收益类以及风险调整后的收益，比如说下调比例包括不同期限的指标，第二是基金选股能力的评价指标，我们之前用的超额收益就是其中一个因子，第三是基金持仓以及规模，另外是基金历史业绩排名，就是相对其他基金的众多指标来做一个多角度的刻划。这样的话我们构建的流程是这样的，我们初步筛选基金并构建基金池的基础上，我们根据基金的效率以及收益费用方面的特性，我们选择有效性比较强，收益相关性比较高的因子，同时选择稳定性比较强，比如持续的相关性是比较高的因子，这样的话避免高换手，这个指标不稳定，两期的基金可能完全不一样，这样的流程然后再定期对组合进行筛选和再调整。
下面对于这些因子，单因子的测试来看，历史业绩统计类的比较显著，都是五个点以上。单因子测试我们以每年的3月、6月、9月的数据进行换仓，这是根据当期所获得的最新数据来计算的。可以看出来分组表现来说，单调性非常明显，基金分子分成10组，基金选股能力类的因子来说，整体来看因子表现比较好。基金持仓以及规模，另外两个持仓包括持仓比例稳定性，不是特别的显著，基金规模是还不错的区分因子，因子值越小越容易获得超额收益，规模比较小的基金，在未来可以获得比较高的收益。分组来看，规模特别大的基金可能相对收益率会比较低一些，在多投方面，小的基金没有特别的区分度。
下面是基于排名类的，可以看到近四季度的排名均值是一个很好的效果。这是我们选出来的有好的指标，其实短期排名延续性比较弱，长期排名是效果较好的。下面是我们根据前面的单因子测试结果，我们选择四大类，比如近一年的比例以及基金规模，以及近四季度平均排名这四个因子，这是选取排名前20的基金做了一个组合，然后看它的效果。这是优选基金以及所有基金的平均值。可以看到2009到2018年，得分最高的是获得了200%多的收益率，而统计基金中所有基金平均的话，它的收益率是180%。分年度来看，除了2015年之后，策略优先组合战胜所有基金的平均收益，大致来看年化是有四个点的超额收益。
这是每个季度的换手，平均下来是51%，由于较高的换手，因为之前的走势没有考虑到交易费用和风险，较高的换手率可能增加基金交易的费用，降低策略的长期收益，所以我们考虑降低换手率的策略，来控制费用。因为持仓是季度换仓，最短也是一个季度，所以我们设置一个1%的申购费用和0.5的赎回费用，我们考虑这样的方法，跟指数调整一样设立一个缓冲区，本区组合类的股票如果在下期排名前50，我们优先保留，然后下再选择，控制换手之后的收益比不控制有一个更好的超额收益。这就是今天分享的非常微观的，或者说一个多因子的策略。谢谢大家！
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