【基金】评分类因子角度下定量指标研究——基金专题报告_新浪财经

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宋旸证券分析师

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张笑晨研究助理

SAC No：S1150123060017

基金精选组合选基法回顾

上一篇报告《定量指标法构建主动权益基金精选组合》（发布于2024年6月26日）介绍了一种优选基金的方法，主要通过利用基金风格化标签以及年、中报披露的行业配置情况构建出不同风格和行业赛道类型的基金池，同时结合定量指标打分体系最终得到了一个精选基金池。本次我们将通过在不同的基金池进行因子检测，从而进一步确定每个基金池当中对未来收益解释能力最强的因子，再通过预处理和正交化等步骤来得到新的复合因子，从而优化得到的基金组合。

单因子测试

本文从收益、风险、风险调整后收益等5个大类指标出发，共选取16个基金因子。我们通过使用下期收益率为自变量，待检测因子为因变量，构建回归模型，考察各变量的t值与系数大小，IC值为待检测因子与下期收益率的相关系数。另外我们对因子在所有基金池中进行了分层测试，以便挑选出有效性较好的因子。本次我们选出了上行捕获率、最大回撤率、年化Sortino比率以及基金规模四个因子进行因子合成。

多因子复合

在进行因子合成之前，需要计算因子之前的相关性，并且使用因子正交化的方法消除因子之间的相关性。施密特正交化是一种将一组线性无关的向量转换为一组正交向量的过程。这里，我们使用施密特正交化的方法，将四个因子之间的相关性尽可能的降低，这样合成得到的复合因子会减少受到共线性的影响，从而我们对正交化处理后的四个因子进行等权加权合成复合因子。

基金组合回测

我们根据前文提到的复合因子在每个基金池来打分，然后筛选出得分前3的基金，这样每个报告期至多会有24只基金的持仓。按照筛选方法回溯过往每个报告期（中/年报）的基金组合，调仓日期为报告期最晚披露日后一天，业绩测算区间为 2019 年 1 月 1 日至 2024 年 9月 23 日，暂未考虑申赎费率，统计区间内基金组合累计收益为 72.24%，年化收益 10.38%，与普通股票型基金指数（701000.TI）相比，累计超额收益达 37.11%，最大回撤表现也优于偏股基金指数。

本报告基于当前公开信息，存在市场风格转换风险，市场波动、投资分析意见所依据的关键预期不能成立的风险，信息时效性与完整性局限，不构成投资建议。

以上内容来源于渤海证券研究所2024年09月26日《渤海证券研究所晨会纪要》

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