FOF配置研究系列（一）：基金评分体系的构建

国投安信期货研究院 王锴 期货投资咨询号 Z0016176 近年来私募产品规模增长迅速，随着单一策略拥挤度提升，管理人普遍开始向复合策略方向发展，个别传统维度对策略的业绩区分度减弱。复杂多变的市场环境下，管理人的投资风格和习惯很大程度上会使策略表现呈现阶段性的波动。因此，如何合理地识别和定义当下策略所处的交易环境，从而评估未来一定时间内盈利或亏损的空间在 FOF 配置层面具有较大的实际意义。 FOF 投资决策通常包含战略配置和战术配置这两个部分，下沉到操作层面即大类资产的确定和基金的优选配置。我们计划采用自下而上的方法，先设计出能够统一评价大部分策略的科学指标，随后通过每一类标的资产下产品的整体评分来度量该类资产在未来的表现。关于收益测度和模型使用，不同的投资组合下的风险收益特征也不尽相同。比如，采用绝对收益测算的策略比相对收益下更保守，风险也更小。一个准确且具有前瞻性的评分系统往往包含了风险和收益两个维度信息，但未必是常规使用的如Sharpe、Jensen 和 Calmar 等比值，也不一定是 Alpha 与 Beta 捕获率的结合，而可能是现有指标的动态综合体。这是由于每个大类标的资产波动和周期不同，在调仓后一些策略的风险收益特征会发生转换。本文通过历史数据回归分析，详细对各类型的策略在不同周期下的特征进行分析和归因。 经过实证研究发现： 1、通过各指标评分构建的全策略 FOF 组合在样本期间内都存在一定的超额收益，月初调仓情况下基于索提诺比率构建的组合超额年化收益率最大，达 29.69%，月末调仓情况下基于上行捕获收益率构建的组合超额年化收益最大，为 27.38%。且当市场处于下降行情时，下行捕捉率指标构建的 FOF组合的风险控制能力较为突出且整体波动水平较小。 2、基于不同调仓时间构建的全策略 FOF 组合在统计区间内均有不错的业绩表现，策略平均卡玛比率为 2.71，其中月初调仓构建的 FOF组合在收益与风险两个方面都略强于月末调仓的情况。 3、回测区间内全策略 FOF 组合中债券策略基金的持仓比重在历史各统计区间内都较为稳定，平均持仓比重为 55%，而股票多头与管理期货类持仓具有一定的时变特征。 一、基金评分模型 历史研究发现，基金的业绩水平有一定的延续性，即基金的历史业绩表现可以在一定程度上反映出该基金在未来的发展潜力，基于此假设，本文推测基金在当前的市场评分可以由其在过去一段时间内每个统计区间的表现排名分数加权得到，基金分数越高说明基金在统计期间的表现越好，在当前具有更高的配置价值，具体评分步骤为： 首先，选择基金所属的策略分类对应的基准指数，跟踪基准指数的收益情况并统计近期指数表现与历史走势相关程度，具体方法为：计算样本期间内基准指数的收益率，取距离统计日最近的区间作为基准，滚动计算其与历史同长度区间数据的相关系数，并筛选出相关程度较高的区间纳入统计范围（图 1）。 其次，取经过第一步筛选得到各区间后的一段时间（一般为区间后 1 至 2 月），计算每支基金在该时间段内的表现情况并统计其在产品池的相对排名情况，再根据排名结果得到每支产品在区间的评价得分。𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒௜,௝为基于指标 j 在 i 区间后一段时间内的评价得分。该步骤中文章主要从收益、风险调整收益等角度对基金的表现进行评价，具体指标在本文第二部分有所说明； 最后，将每支基金在各时间区间内的得分进行时序维度上的加权计算，最终得到基金的整体表现得分。权重计算方面，文章在选取权重指标时主要考虑了相关性与时效性两个方面，相关性基于的是第一步中统计的基准数据相关系数，时效性是在相关性的基础上进一步考虑了时间衰减问题，即距离时间越久，基金产品的表现和当前的相关性会不断减弱，以区间 i的权重𝜔௜为例，计算方法为如下所示，假定评分时共有 n 个历史区间纳入统计范围，𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒௝,௧为基于 j 指标在统计截止 t 时点的基金评分，其中𝐿௜代表时间衰减效应变量，𝑖, 𝑚 ∈ [1, 𝑛]； 通过以上三个步骤，本文根据各截止日下各评分指标的市场排名构建 FOF 组合并进行跟踪。 二、产品池数据 本文的研究对象为私募证券市场中策略分类为股票多头、债券策略以及商品期货策略类的基金产品，具体数据来源为通联数据平台，基金策略分类参考通联私募策略分类标准。此外，考虑到数据完整性与研究区间长度的问题，文章选择从市场中选取产品成立时间在2020年以前、产品管理人已备案、研究期间滚动净值完整性大于 75%的基金产品；根据以上标准，截至 2023 年 7 底共筛选出 1053 支私募基金产品构成本文的研究样本，其中按照策略属性分类统计股票多头类 780 支，债券策略类 104 类，管理期货类 169 支。 在评分指标方面，本文从基金收益能力，风险调整后收益能力、市场对比能力三个角度下对基金在各统计区间的表现情况进行评价，具体指标为：收益能力方面文章选取了年化收益率（ATRN）、连涨涨跌幅（MCRR）、上行捕获收益率（UCPR）、下行捕获收益率（DCPR），风险调整后收益能力方面选取了夏普比率（SPR）、信息比率（IR）、卡玛比率（CMR）、索提诺比率（STNR），市场对比方面选取了已实现贝塔（RLB）与詹森指数（RLA），总计10 个指标。 FOF 组合评价方面，本文一共选择了 8 个指标对组合在回测期间的表现进行评价，具体为：年化收益率、年化波动率、夏普比率、信息比率、最大回撤、超额年化收益率、累计超额收益率与平均留存率，其中留存率表示每次调仓时原有基金的留存比率。 三、分类策略测试结果 在该部分，文章将基金的评价方法应用到通联数据策略分类为股票多头、商品期货与债券三类策略基金中，具体回测框架为： 回测期间：2021/01-2023/07； 基金类型：股票多头策略类、管理期货类、债券策略类私募证券基金； 基金评价基准指数：通联全 A、南华商品、中债总净价指数； 组合业绩对比基准指数：通联全样本股票多头、通联全样本管理期货以及通联全样本债券策略指数； 组合构建逻辑：买入调仓日评分在同策略类型产品池中排名前 15%的基金产品并持有至下一个换仓日； 换仓频率：季度调仓，调仓月份每年的 1、4、7、10 月； 手续费：每支产品年化 4%，具体费用根据每次换仓基金留存率进行动态调整； 此外，考虑到不同的月内调仓时间可能会对 FOF 组合产生一定影响，本文对调仓时间进行了检验测试，分别尝试了在调仓月第一周最后一个交易日、最后一周最后一个交易日进行调仓情况下基金策略组合的表现情况。 3.1股票多头类策略： 针对股票多头类基金产品，文章根据回测框架从 780 支基金中选取 117 支基金构成 FOF策略组合。整体来看月初调仓的组合在收益风险方面略好于月末调仓组合（图2-3），同时月初调仓时基金的平均留存占比高于月末调仓。综合考虑调仓时间，本文发现夏普比率、信 息比率、索提诺比率以及年化收益率作为单一筛选指标构建的组合在样本期间内表现较好，其中收益情况最佳的为信息比率筛选下月初调仓的基金组合，超额年化收益达 14.28%。同时我们还注意到收益类指标中上行捕获率在月末调仓时组合表现优于下行捕获率，而在月初调仓时相反；市场对比指标中詹森比率作为选基标准时无论是在月初还是月末调仓的情况下FOF组合表现都显著好于已实现贝塔； 此外，由于权益市场整体在 2021 年 12 月至 2022 年 4 月受到全球新冠疫情的负面影响出现较大回撤，本文统计了该时间段内的各指标对应 FOF 组合的净值走势；以月初调仓情况为例，文章发现基于下行捕获率与詹森比率构建的 FOF 组合在该区间内回撤表现排名相对靠前，其中表现最佳的为下行捕获率指标，对应组合的区间回撤为 17.08%，对比同期通联私募股票多头指数回撤为 34.20%；而在此之后，同年 5 月至 6 月间权益市场出现拐点，指数显著拉升，通过统计发现在该时间段内已实现贝塔指标对应的FOF 组合超额收益最大，对比股票多头基准指数组合的区间年化收益近 200%。 3.2管理期货类策略： 针对管理期货类基金产品，本文根据回测框架从 169 支基金中选取 26 支基金构成 FOF策略组合。与股票多头类策略相类似的是，管理期货类基金组合在月初进行选基调仓的收益表现好于在月末进行选基调仓（图 4-5），与此同时，月初调仓时基金组合平均留存率同样高于月末调仓的情况。另外，在单一筛选指标下，风险调整类收益能力下四个指标的表现情况都比较良好，其中在月初调仓的情况下，夏普与信息比率指标作为筛选指标所构建的 FOF组合在样本期间内的累计超额收益率分别为 25.82%、22.32%，而基于索提诺比率所构建的FOF 组合回撤情况最佳，平均回撤为 6.61%，相反连涨涨跌幅指标筛选下的组合回撤最大，平均回撤为 19%。 与此同时，通过观察可以发现 2021 年年初至 2022 年中商品期货市场整体呈现出上升的趋势形态，但之后在 2022 年 7 月市场出现反转行情，因此本文根据研究期间内通联管理期货指数出现最大回撤的对应月份将样本期间分为三个部分，分别统计不同市场情况下 FOF组合的走势情况。其中 2021/1 至 2022/2 代表 CTA 整体处于上升行情，2022/7-2023/7 代表市场处于下降行情，2022 年 3-6 月代表市场为过度状态；研究结果发现在市场处于上升的情况下基于夏普比率与年化收益率的 FOF 组合期间收益较大，年化超额分别为 30.15%与29.95%，而在下降行情期间除信息比率外，其余指标对应的 FOF 组合都没有获得正收益，最后在市场过度阶段，基于索提诺比率构建的 FOF 组合区间年化波动率最小，为 7.32%，而基于年化收益与连涨涨跌幅的 FOF 组合波动最大，对应年化波动率均在百分之 28 左右。 3.3债券类策略： 针对债券策略类基金产品，本文根据回测框架从 104 支基金中进行滚动评分选取 16 支基金构成 FOF 策略组合。总的来看月末进行评价调仓的 FOF组合在收益与风险表现方面都略优于月初进行评价调仓的 FOF 组合（图 6-7），且留存率方面月末调仓也高于月初调仓的基金组合，这与文章之前统计的股票多头与管理期货类 FOF 组合的表现情况相反；另外，在单一筛选指标下基于詹森比率构建的 FOF组合风险收益评价最优，平均夏普比为1.32，同时文章发现债券策略类基金产品的平均留存率高于股票多头与管理期货类基金，这在一定程度上也可以反映出债券型基金具有较为良好的业绩持续性。 小结：在该部分文章将第一部分的基金评分模型分别应用到股票多头、管理期货以及债券策略类私募证券基金中，通过观察各策略下 FOF 组合在回测期间的净值走势与业绩情况可以发现：1、债券策略类 FOF 组合在统计区间内表现优于管理期货与股票多头类 FOF 组合；2、月内调仓时间会对基金组合具有一定影响，股票多头与管理期货类 FOF 组合在月初进行打分调仓的业绩表现与基金留存率高于月末调仓的情况，债券策略类则相反；3、不同策略分类下的有效选基指标有所差异（表 4），但总的来说收益类与风险调整收益类指标的表现较优。此外，文章综合比较了单一策略 FOF组合的风险收益表现并统计了月初月末调仓情况下各策略对应的最佳评价指标（表 5），为下一章构建全策略 FOF 组合提供一定参考。 四、全策略FOF组合测试结果 在该部分，文章在单一策略基础上进一步搭建全策略评分方法，并按照该方法构建对应的 FOF 组合，具体步骤为：首先、在股票多头、债券策略与管理期货策略基金池中根据单一策略中最优评价指标（表 5）对归属于同策略种类中的基金进行滚动排名打分，筛选出同类排名前 15 的基金产品构成全策略产品池，每次共 45 支产品；之后，选择通联全样本组合基 金指数作为评分筛选的基准指数，对池中 45 支产品再次进行评分排名；最后，选取排名前20 的基金产品构建全策略 FOF 组合并跟踪