程敏:FOF最终在于基金的具体选择 三步骤进行优选

程敏:FOF最终在于基金的具体选择 三步骤进行优选
2019年03月30日 17:05 新浪财经

个人养老投资新时代,40家养老目标基金PK,你会选择哪一家?【寻2019基金业引领者

  新浪财经讯 3月30日,“金麟2019·第六届量化投资与对冲基金年会”在中国人民大学逸夫会议中心召开,年会主题为“新形势、新要求、新策略”。

  北信瑞丰基金公司投资总监程敏带来了“FOF投资与股票型基金优选策略 ”的主题演讲。他表示,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。

  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。关于优选的必要性,程敏称,其实从公募基金今年的业绩表现来看,以季度、三年、五年来看,股票型基金和混合型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。所以对于基金的选择,很大程度影响组合收益率。

  如果与指数比较,以一年、三年和五年的涨跌幅和沪深300、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,如果可以从一些指标筛选出靠前的基金,那么组合能够跑赢市场。

  他进一步介绍了基金研究的框架,大概分三个部分。第一是目标决定基金的分类,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。

  以下为发言实录: 

  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。

  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。

  大部分FOF基金的投资流程是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!

责任编辑:曹婕

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