金融产品量化分析专题一：私募指数增强净值分析和筛选
2023-12-18 私募指数增强净值分析和筛选 ——金融产品量化分析专题一 投资咨询业务资格：证监许可【2012】669号 报告要点 本文从定量角度出发，构建基于净值分析框架构建收益类、风险类、风险调整、选股择时能力四个维度因子。通过对这些因子在超额收益预测中的有效性进行检验，本文进一步利用排序打分法、Lasso、Ridge回归、随机森林和XGBoost五种量化模型，以筛选出表现优异的基金。此外，本报告还采用回归分析方法，对基金的收益与Barra风险模型进行归因分析，以量化评估基金的持仓风格和行业倾向。 摘要：=== 金融工程团队 研究员：熊鹰021-80401732xiongying@citicsf.com从业资格号F3075662投资咨询号Z0018946 综述：本文立足于定量分析，旨在构建一个基于净值数据的框架，涵盖收益、风险、风险调整收益以及选股与择时能力四个关键维度。通过对这些因子在超额收益预测中的有效性进行检验，本文进一步利用排序打分法、Lasso、Ridge回归、随机森林和XGBoost五种量化模型，以筛选出表现优异的基金。此外，本报告还采用回归分析方法，对基金的收益与Barra风险模型进行了归因分析，评估基金的持仓风格和行业偏好。a风险模型进行拆仓暴露分析，量化判断基金的持仓风格和行业偏好。X 研究员：周通021-80401733zhoutong@citicsf.com从业资格号F3078183投资咨询号Z0018055 因子有效性检测：对单因子进行RankIC&ICIR检测和多空分层检测。其中收益类、收益风险调整类因子整体效果较强，年化收益率较高；风险类因子除最大回撤和下行波动率外其他因子预测效果不显著，选股择时能力类因子类中评断基金选股能力的因子预测能力较强，评断基金择时能力的因子预测效果不显。因子多空分层中表现最好因子为H-M模型alpha因子，单因子年化收益率为8.56%，夏普率为1.9。 研究员：蒋可欣FRMjiangkexin@citicsf.com从业资格号F03098078投资咨询号Z0018262 基 金 优 选 模 型：构 建 排 序 打 分 法 、Lasso回 归 、Ridge、 随 机 森 林 和XGBoost五种量化模型以筛选基金。五种模型中除随机森林模型外超额年化收益方面均超过样本池内所有基金等权超额收益，其中排序打分法表现最优，模型年化超额收益为18.75%。 风险提示：权益收益率失真、模型/方法/参数失效、数据和回测区间有效。 目录 摘要：.....................................................................................1一、私募指数增强..........................................................................3（一）私募指数增强基础介绍............................................................3（二）指数增强基金分析框架............................................................4（三）指数增强基金业绩统计............................................................4二、指数增强基金持仓分析..................................................................5三、指数增强基金有效因子筛选..............................................................7（一）定量筛选指标选取和逻辑..........................................................7（二）因子有效性检测..................................................................8四、指数增强基金组合构建.................................................................14（一）因子相关性分析.................................................................14（二）FOF组合模型构建...............................................................15（三）FOF组合模型回测结果...........................................................17五、总结.................................................................................19免责声明..................................................................................22 图表目录 图表1：指数增强策略分类...............................................................4图表2：私募样本池指数增强基金超额表现..................................................5图表3：私募样本池沪深300指增超额分布统计（2023年）...................................5图表4：私募样本中证500指增超额分布统计（2023年）.....................................5图表5：私募样本中证1000指增超额分布统计（2023年）....................................5图表6：基金风格持仓偏移...............................................................6图表7：基金行业持仓偏移...............................................................7图表8：基金定量筛选指标选取和分类......................................................8图表9：收益类指标因子有效性测试........................................................9图表10：收益类因子多空组合净值曲线.....................................................9图表11：风险类指标因子有效性测试......................................................10图表12：风险类因子多空组合净值曲线....................................................10图表13：风险调整收益类因子有效性检测..................................................11图表14：风险调整收益类因子多空组合净值曲线............................................11图表15：选股择时能力指标分类..........................................................13图表16：基于CAPM选股择时能力模型释义.................................................13图表17：选股择时能力因子有效性测试....................................................14图表18：选股择时能力类因子多空组合净值曲线............................................14图表19：因子相关性分析...............................................................15图表20：随机森林和Xgboost区别........................................................17图表21：Lasso回归模型𝛽系数...........................................................18图表22：Ridge模型𝛽系数...............................................................18图表23：随机森林特征重要性............................................................18图表24：Xgboost特征重要性............................................................18图表25：选基模型超额表现.............................................................19图表26：选基模型超额表现绩效..........................................................19图表27：因子RankIC和多空分层测试结果.................................................21 一、私募指数增强 （一）私募指数增强基础介绍 指数增强型基金介于被动型指数基金和主动型股票基金之间的投资策略，在大部分仓位能够实现有效跟踪指数的基础上，通过一小部分仓位执行增强策略，包括主动管理和量化模型。 指数增强基金结合了被动投资和主动投资的特点，旨在在保证一定的跟踪误差范围内，通过主动管理策略获取超过基准指数的收益。这种基金类型的主要目标是在复制指数收益（Beta收益）的基础上，通过基金经理的选股能力、市场择时、资产配置等手段来获取超额收益（Alpha收益）。相比纯粹的被动指数型基金，指数增强基金的主动管理部分提供了更高的收益潜力；而与普通主动型基金相比，其投资策略的透明度和市场风险的可控性更高。 指数增强策略的分类可以从资产组合构建的维度和实践方式上进行划分。从资产组合构建的维度来看，指数增强策略主要包括仓位控制、行业轮动和选股这三种方法。其中仓位控制主要是指基金经理根据对市场环境的判断进行择时，调整基金的股票仓位和现金仓位，以期在市场上涨时增加股票仓位获取更多收益，在市场下跌时增加现金仓位以减少损失；行业轮动是基于对不同行业的宏观和行业分析，基金经理会在不同时间点增加对某些行业的投资比重，以捕捉行业轮动带来的超额收益；选股择时基于对不同行业的宏观和行业分析，基金经理会在不同时间点增加对某些行业的投资比重，以捕捉行业轮动带来的超额收益。从实践方式上看，指数增强策略一般分为主观型和量化型两种。主观型策略：这种策略依赖于基金经理的主观判断和经验，强调对公司价值、基本面以及市场预期等因素的分析。主观型策略在组合优化时相对灵活，但也因为依赖于基金经理的个人能力，具有一定的不确定性；量化型策略基于量化数据和统计规律，通过稳定的规则或模型进行投资决策。量化策略中，多因子模型是一种典
