金融工程专题研究：量化视角下的“固收+”基金选择

证券研究报告2024年01月10日 金融工程专题研究 量化视角下的“固收”基金选择 核心观点金融工程专题报告 随着“固收”基金的发展，基金筛选难度在逐渐增大，并且“固收”基金池业绩分化明显，稳定战胜同类中位数的优质基金较为稀缺，因而在配置“固收”基金时有必要对“固收”基金进行更为细致的筛选。 从“固收”基金配置的各资产历史收益拆解来看，债券、打新、股票的收益贡献最高。由于打新收益分年度波动较大，对“固收”基金业绩具有很强的干扰性，会遮掩因子实际的选基效果，因而本文在因子测试阶段，均剔除了基金的打新收益进行测算。 本文结合“固收”基金的收益和持仓等数据，构建了“固收”基金的动量因子、净值归因因子、基金公司管理实力因子、持仓收益类因子和回撤修复能力因子，共同用于“固收”基金筛选。 动量因子：从动量衍生出的信息比因子和隐形交易能力因子均具有良好的选基的效果，将两个因子等权合成动量因子。 净值归因因子：本文利用基金日度收益数据构建净值归因模型，将求得的选券能力和信用下沉因子等权合成净值归因因子。 基金公司管理实力因子：基金公司管理实力的强弱对基金的业绩也会产生一定影响，将主动权益规模因子和主动债基规模因子等权合成基金公司管理实力因子。 持仓收益类因子：低估值叠加高股息的策略具备防御属性，能使组合表现更稳健，将股息率因子和一致预期市盈率倒数因子等权合成为持仓收益类因子。由于持仓收益类因子在成长风格占优时会出现较大回撤，因而当成长风格占优时，将持仓收益类因子取值归零。 回撤修复能力因子：使用最大回撤修复天数衡量基金经理的回撤修复能力，虽然该因子的有效性偏弱，但考虑到“固收”基金的投资者风险偏好较低，对回撤更为敏感，因而在构建组合时剔除最大回撤修复最慢的20基金。 “固收”基金的组合构建 剔除最大回撤修复最慢的20基金后，将动量因子、净值归因因子、基金公司管理实力因子和持仓收益类因子等权合成为综合选基因子。综合选基因子的RankIC均值为1461，年化RankICIR为253，季度多空收益为065，胜率8571。 根据综合选基因子得分构建“固收”基金精选10组合，2015年2月初至2023年末该组合区间年化收益达634，相对基准的年化超额175，相对最大回撤153；构建“固收”基金精选20组合，2015年2月初至2023年末该组合区间年化收益达582，相对基准的年化超额122，相对最大回撤110。 风险提示：市场环境变动风险，本报告基于客观数据，不构成投资建议。 金融工程数量化投资 证券分析师：张欣慰证券分析师：杨丽华 0216093315902160933116 zhangxinwei1guosencomcnyanglihuaguosencomcn S0980520060001S0980521030002 联系人：陈梦琪 02160375447 chenmengqiguosencomcn 相关研究报告 《FOF系列专题之一：基金业绩粉饰与隐形交易能力》 20200827 《FOF系列专题之二：基金经理前瞻能力与基金业绩》 20201030 《公募打新全解析历史、建模与实践》20201209 《FOF系列专题之三：基金经理调研能力与投资业绩》 20210422 《FOF系列专题之四：基金经理洞察能力与投资业绩基金经理前瞻能力的改进》20210818 《公募基金持仓还原及其实践应用》20211216 《FOF系列专题之五：如何构建稳定战胜主动股基的FOF组合？》20220328 《CANSLIM行业轮动策略》20220606 《FOF系列专题之六：基金经理波段交易能力与投资业绩》 20220620 《FOF系列专题之七：基金经理持仓收益与投资业绩》 20230418 《“固收”基金标签体系与业绩归因全解析》20230801 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 内容目录 “固收”选基因子6 动量因子8 净值归因因子11 基金公司管理实力因子13 持仓收益类因子14 回撤修复能力因子17 “固收”基金的组合构建19 综合选基因子19 组合构建21 “固收”基金经理分析案例23 南方基金吴剑毅23 东证资管孔令超26 总结28 风险提示28 图表目录 图1：“固收”基金的历史规模和数量（亿元，2010123120230930）5 图2：“固收”基金的业绩分化度和收益中位数6 图3：20152023年任意时段每年业绩排名前50的基金数量占比6 图4：分年度各资产收益贡献（20152023）7 图5：“固收”基金选基因子8 图6：信息比因子测试结果（2015013120231231）9 图7：“固收”基金的季度收益分项拆解因子测试结果（2015013120231231）9 图8：“固收”基金的隐形交易能力因子测试结果（2015013120231231）10 图9：动量因子时序RankIC10 图10：动量因子的季度分组超额10 图11：“固收”基金的选券能力因子测试结果（2015013120231231）12 图12：“固收”基金的信用下沉因子测试结果（2015013120231231）12 图13：净值归因因子时序RankIC13 图14：净值归因因子的季度分组超额13 图15：基金公司主动权益和主动债基规模因子测试结果（2015013120231231）13 图16：基金公司管理实力因子测试结果（2015013120231231）14 图17：基金公司管理实力因子时序RankIC14 图18：基金公司管理实力因子的季度分组超额14 图19：基金持仓穿透后的收益预测模型15 图20：股票持仓类因子测试结果（2015013120231231）15 图21：持仓收益类因子时序RankIC16 图22：持仓收益类因子的季度分组超额16 图23：“固收”基金和主动权益基金的平均风格配置（2015H12023H1）16 图24：价值占优的信号分布（2015013120231231）17 图25：修正后的持仓收益类因子时序RankIC17 图26：修正后的持仓收益类因子分组超额17 图27：最大回撤修复天数示意图18 图28：“固收”基金的回撤修复能力因子（2015013120231231）18 图29：回撤修复能力因子时序RankIC19 图30：回撤修复能力因子的季度分组超额19 图31：各因子相关性（2015013120231231）19 图32：各因子有效性测试结果（2015013120231231）20 图33：综合选基因子时序RankIC20 图34：综合选基因子的季度分组超额20 图35：初选“固收”基金池中综合选基因子时序RankIC21 图36：初选“固收”基金池中综合选基因子的季度分组超额21 图37：“固收”精选10组合净值22 图38：“固收”精选20组合净值23 图39：南方利安的季度收益25 图40：南方利安的季度最大回撤25 图41：南方利安因子特征（2021123120231231）25 图42：东方红策略精选因子特征（2021123120231231）27 表1：各资产收益贡献年度均值TOP37 表2：历史收益因子测试结果（2015013120231231）8 表3：“固收”基金净值归因模型的因子构建11 表4：“固收”基金分年度各类资产的业绩分化度季度均值14 表5：“固收”精选10组合业绩表现22 表6：“固收”精选20组合业绩表现23 表7：南方利安持仓特征（2021Q42023Q3）24 表8：南方利安的各项资产收益季度均值（2021Q42023Q3）24 表9：东方红策略精选持仓特征（2021Q42023Q3）26 表10：东方红策略精选的各项资产收益季度均值（2021Q42023Q3）27 表11：Brinson归因结果27 “固收”基金是以固收为主、权益为辅的基金产品，该类产品一般以债券资产作为底仓，并通过投资股票、可转债等资产获得弹性收益，我们在之前的报告中对“固收”基金做了更为明确的定义：根据2023年8月1日国信金工团队发布的专题报告《“固收”基金标签体系与业绩归因全解析》，我们在混债一级、混债二级、中长期纯债、可转债基金、灵活配置型和偏债混合型基金中，使用股票仓位和可转债的股性部分之和作为总权益贡献，将总权益贡献在530的基金划分为“固收”基金。 图1展示了“固收”基金的规模和数量变动，近些年来“固收”基金发展迅速，其规 模从2019年3月的2500多亿元增长至2022年3月的161万亿，三年时间增 长了525倍。截至2023年9月30日，“固收”基金数量已接近一千只，从“固收 ”基金池中筛选出优质基金的难度也在逐渐增加。 图1：“固收”基金的历史规模和数量（亿元，2010123120230930） 资料来源：Wind，国信证券经济研究所整理 图2展示了2015年以来“固收”基金的整体业绩与业绩分化情况，其中“固收”基金的业绩分化使用“固收”基金池的95分位数业绩减去5分位数业绩进行度量。从收益中位数来看，2019年至2021年“固收”基金业绩表现较好，2022年至2023年由于权益资产表现较差，对“固收”基金业绩形成明显拖累。 从业绩分化情况来看，“固收”基金年度业绩分化均值为1269，相比“固收”基金478的年度平均收益，收益波动幅度较大。 图2：“固收”基金的业绩分化度和收益中位数 资料来源：Wind，国信证券经济研究所整理 另外从“固收”基金的历史表现来看，长期持续战胜同类中位数的“固收”基金并不常见。统计自2015年以来的任意起始区间内，每年均战胜“固收”基金业绩中 位数的基金数量占比。图3中的行代表开始年份，列代表截止年份，对应数值表示每年均战胜“固收”基金业绩中位数的基金数量占比。例如2021年2023年连续三年每年均排名前50的基金数量占比仅有1909，2018年2023年期间连续每年均排名前50的基金数量占比不足4。 图3：20152023年任意时段每年业绩排名前50的基金数量占比 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2015 5000 1963 1495 561 187 093 000 000 000 2016 5000 3081 1212 505 404 253 101 101 2017 5000 2554 726 430 349 161 134 2018 5000 1893 1176 818 409 307 2019 5000 3220 1791 884 544 2020 5000 2555 1227 724 2021 5000 2730 1909 2022 5000 3128 2023 5000 资料来源：Wind，国信证券经济研究所整理 综上所述，随着“固收”基金的发展，基金筛选难度在逐渐增大，并且“固收”基金池业绩分化明显，稳定战胜同类中位数的优质基金较为稀缺，因而在配置“固收”基金时有必要对“固收”基金进行更为细致的筛选。基于此，本文试图根据“固收”基金的收益和持仓等数据，寻找有效的选基因子来定量筛选“固收”基金。 “固收”选基因子 根据团队前期发布的专题报告《“固收”基金标签体系与业绩归因全解析》中介绍的方法，将“固收”基金的季度收益拆解成股票持仓、债券持仓、可转债持仓、现金持仓、打新1和隐形交易收益六项，并求各资产的历史平均收益贡献。 1打新收益的计算方式参见国信金工专题报告《公募打新全解析历史、建模与实践》。 从表1可以看到，2015年至2023年债券收益的贡献最高，平均收益贡献为326，其次是打新收益，平均收益贡献为097，第三是股票资产，平均收益贡献为053。 表1：各资产收益贡献年度均值TOP3 年份 债券 打新收益 股票 20152023 326 097 053 资料来源：Wind，国信证券经济研究所整理 从收益拆解的分年度时序来看，“固收”基金打新收益分年度波动较大。2019