国联民生金工：构建高锐度多策略FOF组合以战胜偏股基金指数

一、AI总结内容 一、核心要点 1. 本次报告核心是通过锚定扩散思路划分基金风格，在各风格域构建增强组合，合成高锐度多策略FOF组合以战胜偏股基金指数。 2. 公募FOF持仓相似度高、策略差异弱，团队此前跟踪的基金池虽长期战胜偏股基金指数，但超额稳定性、策略差异性及落地性有改进空间。 3. 风格划分采用价值、成长锚定池，通过回归拟合将其他基金划分为偏成长、偏价值、均衡三类，每年一四七十月底调整，仅用成长价值日度分化前30%交易日回归提升质量。 4. 分域增强组合：成长组合通过持仓股分析师预期、利润率因子选前20只规模超1亿基金，弹性强；价值组合通过DPP因子加持仓预期净利润选前10只基金，波动率低；均衡组合用团队此前跟踪的成长价值中性组合替代，选最近12个月超额收益均值比标准差最高的前10只基金。 5. 合成FOF有两种模式：一是跟踪指数风格占比配置，二是风险评价模型配置，两类模式均具备长期超额胜率，跟踪指数模式在成长行情超额弹性高，风险评价模式在熊市更稳健。 二、风险与关注 1. 市场出现银行领涨等非风格因素驱动行情时，组合超额收益可能跑输偏股基金指数。2. 风格划分及组合调仓频率为每季度一次，存在一定的滞后性风险。 二、音频原文（转写） 大家好，欢迎参加国联民生金融工程。战胜偏股基金指数，构建高锐度多策略FOF组合。目前所有参会者均处于静音状态。下面开始播报声明：根据证券期货投资者适当性管理办法，本次电话会议仅服务于国联民生证券研究所白名单客户。 本次会议在任何情形下都不构成对会议参加者的投资建议，相关人员应自主做出投资决策，并自行承担投资风险。国联民 民生证券不对任何人因使用会议内容而引致的任何损失承担任何责任。未经国联民生证券事先书面许可，任何机构或个人不得以任何形式复制、刊载、转载、转发、引用本次会议内容，否则由此造成的一切后果及法律责任由该机构或个人承担。本公司保留追究其法律责任的权利。 嗯，好的，那各位领导晚上好。嗯，我是国联民生金工总关书丹。我们今天介绍的这篇报告呢，就是我们通过构建高锐度多策略FOF组合，然后去目标是战胜偏股基金指数。那主要是包括四个部分。 嗯。嗯，首先的话，我们其实是 呃，论证了一下，为什么要构建这种高锐度的呃，这种基金池。然后第二部分的话。那么我们其实是从这种锚定扩散的思路，然后去对基金进行了一个风格的划分。 在风格划分的基础上，我们去做风格下的这种分域的增强组合。那第三个部分的话，就是我们根据。第二部分的这种分域增强组合。在这个基础上，我们在不同基准下去做这样的一个组合的应用。 那后面就是总结和风险提示。那首先我们先来看第一个部分，就是我们这篇呃。报告的一个呃，就是写作的启 发。那其实主要就是两点，第一点的话就是公募FOF，其实整体的持仓相似度还是比较高的。 就如果我们去看公募FOF的全持仓的话。大家偏股FOF里面，对于主动权益性基金，其实持仓的集中度是非常高的。热门的基金是大家 集中性持有。而且如果我们从这些偏股FOF的日度超额收益的相关性来看的话。 嗯，大家其实整体上彼此之间相关性会相对来说比较高，就是策略之间的差异会相对来说弱一点。那这样的话就会导致。呃，我们产品 嗯，相对来说，阿尔法比较比较难去获得。那么这是一一个方面，另一个方面的话就是我们团队之前。 长期跟踪了六个这种基金池，都是季度调仓。然后相对来说会偏风格属性一点。但是这六个基金池我们跟踪下来会有一个问题。就是他们虽然能够长期战胜偏股基金指数。 但是其实超额的稳定性，包括策略和策略之间的差异性和落地的这个方面。嗯，其实还是有比较明显的这个比较大的改进空间的。这个其实主要体现在策略和策略之间的这种相关性上，比如说我们可以看策略两两之间的这个相关系数的话。那其中像核心资产，因为我们当时其实是。 嗯，找了一些相对来说偏龙头或者是呃商业模式比较好的这些个股，然后去看哪些基金相对来说。呃，投资这这类核心资产的票相对占比比较高。呃，然后像长期成长的话，我们其实是希望这些基金它买的这些行业。都是属于过去五年或者十年复合净利润增速。 能够保持在百分之十到十五的这样的。啊，一个水平，一个水平之上的这些行业。那么这样的话就会导致这两个组合，其实历史上超额收益的相关性就会嗯比较高。然后另外的话，像新兴成长和周期成长这两个呃成长类型，我们当时分开的想法其实主要是因为我们想根据这个基金。 他所投资行业目前的一个渗透率之间的差异，比如说他买的。都是渗透率比较低的，然后未来空间比较广的。市场预期也比较强，那么我们就希望它是呃，就希望认为它是新兴成长的这类基金。那么如果他是买这种。 呃，行业渗透率已经比较高，但是在这种 高渗透的行业里面去选一些成长股，那么 嗯，我们就希望说这类这类基金可能是偏周期成长类的。但是他们两个之间的差异其实是会在。啊，比如说市场上有 非常 呃，非常明显的这种。呃，从零到一的机会，比如说像一九二零年的这种嗯新能源，或者是二三年以来的这种AI。 呃，有这种机会的时候，他们两个之间的这个呃收益的相关性会相对来说比较低一点。但是呃，其实像中间二二二三年市场上没有这这样的。呃，领先性的机会的话。嗯，他们两个之间其实很难去做区分。 所以这个也是结合了我们团队之前一些。呃，已有已有基金组合的一些问题。那么我们其实整体上去做了一个改进。那这个。 这篇报告我们其实整体的思路的话。就是我们先去确定一个锚定池，这个锚定池是我们去找每个风格下面。嗯，我们先认为这个风格。最明显的一个特点，然后通过这个最明显的特点，我们去找每个风格下，比如说 最符合这个风格定义的。 嗯，五十个或者一百个基金。这个呃锚定时，我们也是会每个季度根据这个基金最新披露的季报去做一个调整。那在这个锚电池基础上的话，我们其实是想用这个锚电池里面基金的。呃，基金的一个超额收益去对其他。 其他基金最近一段时间的超额收益去做一个回归的拟合，就是想看一下其他基金。他最近一段时间超额收益就是有百分之多少？啊，比如说能被A风格解释，有百分之多少能被B风格解释？那这样的话，根据这个回归结果，我们呃每个季度末去给每个基金一个这种风格的划分。 在这个划分的基础上，我们在不同的风格域内去做这种嗯多因子的增强。这 我们得到了这个分风格的增强组合之后呢，呃，我们合并的时候其实 主要是锚定指数，嗯，我们主要是两种方法，一种是。跟着指数的这种风格配置，不去做贝塔的判断，然后或者是比如说我们放一些这种。嗯，风格、风格配置的模型。 那这个是我们呃整体的一个思路。那第二部分其实我们主要就是。看一下这种风格的。界定划分，然后以及分风格下的这个增强组合的构建。 那首先的话，就是这个呃锚定扩散的这种划分。这里其实我们先去选择了一个成长一个价值。的锚定时 嗯，这里其实是我们自己的一个人为的定义，因为我们会觉得。如果是偏价值的这种基金的话。 那我们会希望他基金经理管理以来，以及最近一年他持仓持仓个股。在PB和PBR因子上暴露至少都是正的。然后，而且是希望他最近一年平均。那个PV就八二里面value因子这个暴露是排在前五十的。 就是我们去找相对来说最低估的，而且我们踢掉了一些可能。如果他只是低估，但是盈利不太好的这种。嗯，持仓也踢掉了。那这样的话，我们就是每年一四七十月底都可以根据这样的一个标准去构建一个。 呃，价值偏价值信心的一个锚点是。那么成长的话，其实思路也是差不多的，就是呃我们至少三幺四它管理以来一直最近一年。啊，它持仓股里面就是八幺里面，成长因子暴露是至少都排在前三分之一。那么在这个基础上的话，因为我们还是希望他在成长上锐度更高，然后 属于市场预期持仓，市场预期更强的这种。 所以我们希望他的持仓最近一年的持仓，对于我们之前构建的这种。新兴成长和周期成长的股票池 史曾占比是至少排在前前一百位。那这样的话，其实我们是每年一四七十月底。就是分别构建了一个我们认为当期最价值和当期最成长的一个呃股票的锚，呃，就是基金的锚点是 那么我们其实可以根据这个嗯基金的锚点池。 类似于捏合成一个。哦，成长基金和价值基金的。嗯，这样的一个锚点指数。那么第三步的话，其实我们就是根据我们刚刚的这个锚点值的构建。 我们对其他没有进入锚点时的基金去做一个风格的划分。在这里划分的时候，其实我们是把其他某一支基金。被解释变量就是其他某一只基金。嗯，过去一年它相对于偏股基金指数的日度的超额收益做被解释变量。 那解释变量X一和X二。那就分别是我们刚刚构建的这个价值和成长啊，基金锚点池的一个拟合的。呃，拟合的滚动过去一年，相对于偏股基金指数的日度收益。嗯，那这里其实我们做了一个系数的要求，就是我们希望这两个回归系数相加得一，然后都大于零，小于一。 其实是想看一下。嗯，其他某一只基金它过去一年里面它的 嗯，超额收益里。有百分之多少能够被 啊，成长解释有百分之多少能够被价值解释？那根据这样的一个回归结果的话。 呃，如果呃我们做了一个阈值的划分。就是第四步。如果它某一个系数当期是 呃，超过零点七，那么我们就认为它当期是。偏成长或者偏价值的这种风格。 但这个回归其实我们也是每年一四七十月底就是滚动回看过去一年去做的这样的一个。回归 那做完这一步的话。嗯，其实我们就是每年一四七十月底都会给每一个基金当期一个风格的这种标签。就如果它两个系数都小于0.7的话。 那么我们就认为它当期是均衡。这个是我们划分的一个整体的思路。嗯，但是在这里我们稍微做了一点点调整，就是呃我们刚刚回归的时候呢，是滚动过去一年。但是它会有一个问题，就是呃滚动过去一年的时间里面有一些交易日，它可能成长和价值是同涨或者同跌的。 那这种交易日的话，它放到我们呃回归里面，它相对来说就是呃比较无效的这种样本，嗯，可能会影响我们回归后面的R方和。和那个回归的质量，所以我们这里稍微做了一一步修改。就是我们去实际回归的时候呢，我们只只考虑就是成长和价值日度分化最明显的就是日度收益差异最大的前百分之三十的交易是去做这样的一个回归。这样的话其实呃我们的回归样本它里面成长和价值的那个解释这两个解释变量，它的收益分化会更加明显一些，然后相对来说解释解释力度会更强一些。 那么根据我们刚刚的这样的一个划分结果，其实我们可以先初步看一下所有主动基金。它每一期的一个呃数量的分布，因为我们选择那个阈值是零点七，相对来说还是 一个比较高的阈值。所以我们划分出来的话，可能有一半左右都是均衡的，就是他没有。呃，没有纳入到这样的一个0.7以上的范围之内。 然后可能有百分之三十左右是偏成长，然后有百分之十几是相对来说偏价值的。这样是我们如果纯从超额收益的角超额收益回归的角度来看。这样的一个划分结果。那下面右面这个图的话，其实我们是看了一下这个初步划分。 之后 呃，就是成长价值和均衡这三个资金池两两之间的一个。呃，收益的相关性的情况。那这里其实我们可以看到成长和价值这两个组合之间肯定是。几乎完全负相关。 然后成长和均衡这两个呃这两类其实。呃，相关性也也基本都是负的，但是像 呃呃，尤其是二四年年底以来，就是这一这一波成长行情。这一来的话。嗯，相对来说，成长和均衡它们俩之间的相关性会有所提高。 嗯，相对来说相关性有点高的，其实是价值和均衡。嗯，这两类。因为均衡这类基金，其实我们从它这个相关性的变化也可以看出。就是 呃，19到21年市场偏成长的时候呢，呃，均衡和价值的相关性就会低一点。 然后像二 22到24年就市场相对来说偏价值的时候，均衡均衡类的基金和价值的相关性就会高一点。然后二四年下半年以来。嗯，均衡和价值。这类基金的相关性又明显降低了。 那其实主要就是因为。嗯，均衡基金里面有很多是这种，就是偏风格行业轮动。然后或者是。哦，就是纯均衡配置也有，也有做这种呃，就是偏轮动的。 就里面相对来说会比较杂一点。所以就会呃有这样的一个结果。那么在这个 啊，风格划分的基础上，我们其实想的主要就是在每个风格内去做这样的一个啊分域增强的组合。嗯，首先我们先来看的是这个成长的多策略组合。 那成长这个多策略组合，其实我们当时去做回测的时候呢。呃，