20201109-浙商证券-基金研究报告_探索逆境收益率因子在基金选择中的应用_9页_643kb

基金研究报告总结：逆境收益率因子在基金选择中的应用

核心内容

本报告探讨了“逆境收益率因子”（Active_down）在基金选择中的应用价值，旨在通过量化分析基金经理在市场下跌期间的表现，评估其投资能力，并据此构建更有效的基金投资组合。

主要观点

• 逆境表现反映基金经理能力：在市场下跌期间，基金的收益率更能体现基金经理的主动管理能力和风险控制水平，因此逆境收益率因子对基金未来收益具有更强的预测能力。
• 因子有效性验证：通过IC测试和分位数组合回测，发现Active_down因子在不同持有期的IC均值均高于5%，且在95%置信水平下具有统计显著性，表明其具备良好的预测能力。
• 高逆境收益率基金表现更优：在回测中，逆境收益率因子最高分组基金的年化收益率达到21.76%，相较因子最低分组基金有8.97%的年化超额收益，相较顺境收益率因子最高分组基金有4.45%的年化超额收益，显示出显著的业绩优势。
• 基金优选建议：基于逆境收益率因子，可对基金进行排序并选择表现优异的基金，以提升FOF投资组合的整体收益表现。

关键信息

因子定义与计算方法

• 顺境与逆境定义：根据上证指数月收益率是否低于或高于历史中位数，划分市场为顺境（上升）和逆境（下跌）阶段。
• 因子计算公式：
  • $Active_down_i = \frac{\prod_{1}^{12}(1 + r_{i,down}) - 1}{12}$
  • $Active_up_i = \frac{\prod_{1}^{12}(1 + r_{i,up}) - 1}{12}$

其中，$r_{i,down}$ 和 $r_{i,up}$ 分别代表第 $i$ 个市场下跌和上涨月份的基金收益率。

回测结果

• Active_down因子表现优于Active_up因子：
  • Active_down因子在1个月、3个月和6个月持有期的IC均值分别为7.95%、10.3%和12.65%，均显著高于5%。
  • Active_up因子的IC均值为负值（-3.62%、-2.38%、-1.83%），表明其对基金未来收益的预测作用较弱。
• 分组回测表现：
  • Active_down因子最大分组基金年化收益率为21.76%，相较最小分组基金有8.97%的超额收益。
  • Active_down因子最高分组基金的夏普比为0.80，波动率为14.67%，最大回撤为37.18%，显示其风险调整后的收益表现较好。
  • Active_up因子最高分组基金的年化收益率为14.59%，相较Active_down因子最低分组基金有7.18%的相对收益劣势。

基金池构成

• 回测区间为2013年1月1日至2020年10月31日。
• 每个季度末根据因子计算结果筛选基金，基金池数量随时间增加而上升，表明数据可用性逐步提高。

基金优选列表

根据逆境收益率因子排序，以下基金在最近一次筛选中表现突出：

风险提示

• 本报告仅基于历史数据进行量化分析，不构成对未来走势的预测或产品推荐。
• 投资者需结合自身风险偏好和承受能力，综合考虑基金经理的长期风格、选股能力、历史业绩等因素。
• 量化模型可能存在失效风险，需谨慎使用。

结论

逆境收益率因子（Active_down）相比顺境收益率因子（Active_up）具有更强的预测能力，尤其在市场下跌阶段，基金经理的逆境表现更能体现其投资能力。因此，将逆境收益率作为基金选择的重要指标，有助于构建表现更优的FOF投资组合。