金融工程专题：基金经理能力评价与量化选基策略

│ 金融工程 基金经理能力评价与量化选基策略 金融工程 专基金经理评价的难点 题 评价基金经理会面临很多难题，不同产品、不同投资思路、不同投资风格、 不同的市场环境都会影响基金的业绩。 基金经理评价模型的优点 第一，会采用比较科学的业绩比较基准，比如行业基金，我们会选用行业 分析师：朱人木 证券研究报告 2022年08月13日 指数，均衡型的基金采用宽基指数，对于不同风格的基金，采取不同的风格指数来作为分析的业绩比较基准。 第二，采用可以比较的相对指标，突出可比性。在分析的时候，采用不同市场可比的指标，比如采用相对的超额收益，相对的波动率，相对的回撤等。 第三，侧重选股能力，淡化择时能力。根绝我们之前的分析，择时能力的持续性并不是很强，通过择时很难产生超额收益，所以我们重点考察选股能力、行业配置能力。 量化选基策略的框架 通过对8000多个基金&区间单独计算指标，然后汇总到2000个基金经理，最后选出能力排名靠前的基金经理，最后选择优秀的基金经理对应的基金，构建组合。 总体效果：年化超额5.7% 策略可以获取超额收益，能战胜沪深300和偏股型基金指数。在半年换仓，选择10只基金的情况下，对偏股型基金指数年化超额收益为5.7%，对沪深300指数年化超额收益为15.2%。 最近一期的组合 最近一期的基金组合为：国投瑞银新能源A、信澳转型创新A、富国清洁能源产业A、中信建投低碳成长A、建信新能源行业A、东方新能源汽车主题、汇丰晋信低碳先锋A、永赢智能领先A、交银施罗德趋势优先A、融通新能源汽车主题A等。 风险提示：模型基于一定的假设，未来可能会失效，历史数据则并不一定代表未来。 执业证书编号：S0590522040002电话： 邮箱：zhurm@glsc.com.cn 相关报告 1、《新能源基金投资策略优选》 2022.08.11 2、《医药基金投资策略报告》 2022.08.09 3、《7月PMI公布，观察复苏的持续性》 2022.08.07 正文目录 1基金经理能力评价方法3 1.1评价基金经理的难点3 1.2动态定义业绩比较基准，突出可比性3 1.3指标叠加方法4 2量化选基的策略5 2.1量化选基的框架5 2.2策略的详细参数5 3策略的回测效果6 3.1总体效果：年化超额5.7%6 3.2参数测试7 3.3方向性测试8 3.4最新基金组合9 4结合基本面判断的基金组合10 5风险提示10 图表目录 图表1：三维度分析基金经理的能力与特征4 图表2：基金常用指标的特点4 图表3：量化选基的框架5 图表4：量化选基策略表现（参数：半年换仓，10只）6 图表5：量化选基策略表现-相对优势（参数：半年换仓，10只）7 图表6：策略分年度表现（最优参数：半年换仓，10只基金）7 图表7：策略分年度表现（最优参数：半年换仓，25只基金）8 图表8：策略分年度表现（最优参数：半年换仓，50只基金）8 图表9：策略分年度表现（最优参数：半年换仓，倒序25只基金）9 图表10：上期基金组合名单9 图表11：结合基本面判断的组合效果10 图表12：分年度业绩10 1基金经理能力评价方法 基金经理的投资能力对基金的业绩有重要的影响，评价基金经理能力对选择基金来说非常重要。 1.1评价基金经理的难点 评价基金经理会面临很多难题，不同产品、不同投资思路、不同投资风格、不同的市场环境都会影响基金的业绩。在对基金经理评价时，主要面临的问题如下： 不同产品的可比性的问题：不同产品投资风格不一，有的属于全市场均衡选股，有的会专注一个或者少数几个行业，而行业的beta贡献往往很大，容易掩盖选股产生的alpha。 不同时间的可比性问题：由于基金经理管理的产品的时间节点往往不一致，所以必须面对不同时间区间的可比性问题。在牛市中的收益与熊市中的基金收益没有任何可比性。 1.2动态定义业绩比较基准，突出可比性 面对这些问题，我们权衡之后，采取比较科学的方案，来解决以上问题。 第一，会采用比较科学的业绩比较基准，比如行业基金，我们会选用行业指数，均衡型的基金采用宽基指数，对于不同风格的基金，采取不同的风格指数来作为分析的业绩比较基准。 第二，采用可以比较的相对指标，突出可比性。在分析的时候，采用不同市场可比的指标，比如采用相对的超额收益，相对的波动率，相对的回撤等。 第三，侧重选股能力，淡化择时能力。根绝我们之前的分析，择时能力的持续性并不是很强，通过择时很难产生超额收益，所以我们重点考察选股能力、行业配置能力。 图表1：三维度分析基金经理的能力与特征 •超额收益 •稳定性 •回撤控制 •月度胜率 •选股能力 •行业配置能力 •...... 业绩 •规模 •管理时长 •业绩持续性 置信度 •分散度 •行业偏离 •偏好行业 •风格 •换手率 偏好 来源：国联证券研究所 图表2：基金常用指标的特点 指标 可比性 数据可获取性 绝对收益 × √ 相对超额收益 √ √ 超额收益的稳定性 √ √ 胜率 √ √ 最大回撤 × √ 相对回撤 √ √ 夏普比率 × √ 选股择时-基于TM模型 √ √ 行业配置能力-基于重仓 √ √ 行业选股能力-基于重仓 √ √ 行业配置能力-基于交割单 √ × 行业选股能力-基于交割单 √ × 来源：国联证券研究所 1.3指标叠加方法 对基金经理评价，需要将不同类的指标叠加，指标叠加的主要涉及指标调整与权重的处理，主要有以下方法： （1）标准化法，常见的减去均值除以标准差 （2）排序或者分位数得分法 （3）分级靠档赋分 （4）采用经验对指标转换得分 权重上，我们对超额收益和胜率给予较高的权重。 2量化选基的策略 2.1量化选基的框架 通过对8000多个基金&区间单独计算指标，然后汇总到2000个基金经理，最后选出能力排名靠前的基金经理，最后选择优秀的基金经理对应的基金，构建组合。 图表3：量化选基的框架 8000多个基金&区间4类指标 2000个基金经理 50个优秀的基金 来源：Wind，国联证券研究所 2.2策略的详细参数 换仓周期：季度、半年度、年度手续费：0.5%赎回费，0申购费基金数量：10只、25只、50只 测试区间：2014年12月31日~2022年8月12日 3策略的回测效果 3.1总体效果：年化超额5.7% 策略可以获取超额收益，能战胜沪深300和偏股型基金指数。在半年换仓，选 择10只基金的情况下，对偏股型基金指数年化超额收益为5.7%，对沪深300指数年化超额收益为15.2%。 在参数方面，半年换仓效果最好，季度换仓略差，年度换仓效果更差。选择基金数量方面，10只效果最好，25只其次，50只效果更差。 通过对比参数靠前的25只与最靠后的25只，好的组业绩>偏股基金指数>差的组业绩。 图表4：量化选基策略表现（参数：半年换仓，10只） 策略净值 沪深300 偏股型基金 4.5 4 3.5 3 2.5 2 1.5 1 0.5 0 2014/12/312016/12/312018/12/312020/12/31 来源：Wind，国联证券研究所 图表5：量化选基策略表现-相对优势（参数：半年换仓，10只） 相对优势 1.6 1.5 1.4 1.3 1.2 1.1 1 0.9 0.8 2014/12/312016/12/312018/12/312020/12/31 来源：Wind，国联证券研究所 图表6：策略分年度表现（最优参数：半年换仓，10只基金） 策略 沪深300 偏股型基金指数 相对沪深300超额 相对偏股超额 2015年 45.9% 5.6% 43.2% 40.3% 2.8% 2016年 -15.2% -11.3% -13.0% -3.9% -2.2% 2017年 29.6% 21.8% 14.1% 7.8% 15.5% 2018年 -21.8% -25.3% -23.6% 3.5% 1.8% 2019年 43.7% 36.1% 45.0% 7.7% -1.3% 2020年 60.6% 27.2% 55.9% 33.4% 4.7% 2021年 26.0% -5.2% 7.7% 31.2% 18.4% 2022年 -6.7% -15.2% -12.0% 8.5% 5.3% 年化 17.4% 2.3% 11.7% 15.2% 5.7% 来源：Wind，国联证券研究所 3.2参数测试 测试的主要参数为换仓周期和选择基金数量，换仓周期半年度换仓效果最好，季度换仓效果与半年度换仓相比略差，年度换仓效果更差。 对于基金数量参数而言，10只效果最好，25只其次，50只时与偏股型基金指数相比优势已经很小。 图表7：策略分年度表现（最优参数：半年换仓，25只基金） 策略 沪深300 偏股型基金指数 相对沪深 300超额 相对偏股超额 2015年 48.6% 5.6% 43.2% 43.0% 5.4% 2016年 -17.5% -11.3% -13.0% -6.3% -4.5% 2017年 19.8% 21.8% 14.1% -2.0% 5.7% 2018年 -21.3% -25.3% -23.6% 4.1% 2.3% 2019年 44.4% 36.1% 45.0% 8.4% -0.6% 2020年 54.8% 27.2% 55.9% 27.6% -1.1% 2021年 18.7% -5.2% 7.7% 23.9% 11.0% 2022年 -8.8% -15.2% -12.0% 6.4% 3.3% 年化 14.5% 2.3% 11.7% 12.2% 2.7% 来源：Wind，国联证券研究所 图表8：策略分年度表现（最优参数：半年换仓，50只基金） 策略 沪深300 偏股型基金指数 相对沪深 300超额 相对偏股超额 2015年 44.9% 5.6% 43.2% 39.3% 1.7% 2016年 -16.1% -11.3% -13.0% -4.8% -3.0% 2017年 15.4% 21.8% 14.1% -6.3% 1.3% 2018年 -22.2% -25.3% -23.6% 3.1% 1.4% 2019年 40.5% 36.1% 45.0% 4.5% -4.5% 2020年 57.3% 27.2% 55.9% 30.1% 1.4% 2021年 13.4% -5.2% 7.7% 18.6% 5.8% 2022年 -11.8% -15.2% -12.0% 3.3% 0.2% 年化 12.3% 2.3% 11.7% 10.0% 0.5% 来源：Wind，国联证券研究所 3.3方向性测试 通过测试基金经理投资能力因子的方向，策略选择能力排名最后的25只基金，业绩表现比偏股型基金指数更差，相对超额收益年化-2.5%。 图表9：策略分年度表现（最优参数：半年换仓，倒序25只基金） 策略 沪深300 偏股型基金指数 相对沪深 300超额 相对偏股超额 2015年 41.6% 5.6% 43.2% 36.1% -1.5% 2016年 -9.8% -11.3% -13.0% 1.5% 3.2% 2017年 5.3% 21.8% 14.1% -16.4% -8.8% 2018年 -17.5% -25.3% -23.6% 7.8% 6.1% 2019年 33.7% 36.1% 45.0% -2.3% -11.3% 2020年 38.1% 27.2% 55.9% 10.9% -17.8% 2021年 3.5% -5.2% 7.7% 8.7% -4.2% 2022年 -7.7% -15.2% -12.0% 7.5% 4.3% 年化 9.2% 2.3% 11.7% 7.0% -2.5% 来源：Wind，国联证券研究所 3.4最新基金组合 最近一期的组合名单如下： 图表10：上期基金组合名单 基金代码 证券简称 基金经理 今年以来% 007689.OF 国投瑞银新能源