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FOF系列专题之十一：截面赔率与基金收益总结

核心内容概述

本报告探讨了投资中的时序赔率与截面赔率概念，分析了基金收益分化与截面赔率之间的关系，并提出通过跟踪误差筛选基金池，结合多因子选基构建高赔率FOF组合的方法。报告还进一步拓展了分域选基的思路，提出了稳健增强FOF组合的构建方式。

主要观点

• 时序赔率与截面赔率：时序赔率关注的是投资组合在时间序列上的收益表现，而截面赔率关注的是同一时间点上不同资产之间的收益差异。在截面赔率下，收益分化越明显，组合收益越高。
• 跟踪误差作为“三棱镜”：跟踪误差能够有效刻画基金收益的分化程度，具有聚集效应和持续性，可以作为筛选未来收益分化程度高的基金池的前瞻指标。
• 多因子域内优选：在高跟踪误差基金池中，部分因子如逆向投资能力、业绩洞察能力、持仓收益等表现更为突出，有助于提升组合收益。
• 组合构建框架：构建高赔率FOF组合需经历三步：跟踪误差筛选基金池、多因子优选、风险约束与优化。
• 风险控制的重要性：在构建高赔率FOF组合时，需对行业配置和港股仓位进行约束，以提高组合的稳定性。
• 稳健增强FOF组合：低跟踪误差基金池虽然收益分化程度较低，但收益更集中于市场中位数，适合构建紧跟市场基准、获取稳定超额收益的稳健增强FOF组合。

关键信息

1. 时序赔率与截面赔率

• 时序赔率：投资组合先上涨 $100%$，再下跌 $50%$，最终收益为0。
• 截面赔率：等权配置两个资产，一个上涨 $a$，另一个下跌 $b$，组合收益 $R = \frac{b^2}{2(1 - b)}$，且 $R > 0$。
• 跟踪误差与收益分化：跟踪误差越高，基金收益分化越明显，且未来收益表现更优。

2. 跟踪误差的分域分析

• 通过每月末将基金按跟踪误差分为5组，发现高跟踪误差组的基金未来收益分化程度更大。
• 跟踪误差具有持续性，过去一年处于G10组的基金，未来三个月仍倾向于处于高跟踪误差组。
• 低跟踪误差组基金收益集中于市场中位数，与偏股混合型基金指数走势接近。

3. 多因子选基在高跟踪误差域中的表现

• 逆向投资能力、业绩洞察能力、持仓收益等因子在高跟踪误差域中表现更优。
• 基金规模因子在高跟踪误差域中有效性减弱，说明基金风格和行业暴露对收益的影响更大。

4. 高赔率FOF组合构建

• 构建步骤：
  1. 通过跟踪误差筛选高分化基金池；
  2. 基于综合选基因子进行域内优选；
  3. 在满足行业和港股配置约束的前提下，最大化综合选基因子得分构建组合。
• 组合表现：
  • 自2017年以来，年化超额收益达 $19.09%$，超额信息比为2.01。
  • 2019-2021年、2025-2026年表现突出，2022-2023年熊市中仍逆市取得正收益。
  • 2024年表现一般，组合稳定性不足。

5. 高赔率FOF组合稳定性问题

• 高赔率FOF组合因行业集中暴露（如医药）导致稳定性不足。
• 2024年10月的持仓数据显示，组合中11只基金的第一大行业为医药，而医药板块随后调整，导致组合回撤。

6. 基金持仓还原方法

• 采用“已知持仓 > 管理人持仓 > 回归拟合”的方式还原基金持仓。
• 通过基金收益率与持仓信息结合，更准确地估计基金的行业特征。

7. 风险控制与优化模型

• 目标函数：最大化组合的综合选基因子得分 $\alpha^T w$。
• 约束条件：
  • 行业配置偏离不超过 $10%$；
  • 港股配置偏离不超过 $5%$；
  • 单只基金权重在5%-15%之间。

8. 稳健增强FOF组合

• 构建思路：基于低跟踪误差基金池，叠加综合选基因子进行增强，获取稳定超额收益。
• 低跟踪误差基金池收益更集中于市场中位数，适合构建紧跟市场基准的组合。

总结

• 跟踪误差：是衡量基金收益分化程度的有效指标，具有聚集效应和持续性。
• 多因子选基：在高跟踪误差基金池中，部分因子如逆向投资能力、业绩洞察能力、持仓收益等表现更优。
• 高赔率FOF组合：通过跟踪误差筛选基金池，结合多因子优选与风险控制构建，具有较高的收益弹性，但需注意行业集中风险。
• 稳健增强FOF组合：适合追求稳定收益的投资者，基于低跟踪误差基金池，叠加选基因子进行增强，与偏股混合型基金指数走势接近。
• 行业与港股约束：有助于提升组合稳定性，避免过度集中于某一行业或板块。