基于更准确持仓测算下的行业选择和FOF策略（9月期）：测算基金加银行减有色，9月强势行业聚焦消费

截至2024年8月31日，模型测算主动偏股基金前5大行业分别为电子（14.70%）、电力设备（8.42%）、医药生物（7.25%）、通信（6.31%）、机械设备（6.18%）。8月加仓前3大行业为银行（+0.46%）、通信（+0.37%）、医药生物（+0.18%）；减仓前3大行业为计算机（-0.32%）、有色金属（-0.28%）、机械设备（-0.20%）。

基于主动偏股基金各行业的持仓和调仓信息构建的基金行业因子，可以构建有效的行业轮动策略。从行业组合分年度表现来看，2017年下半年以来其年化收益率为9.59%，显著超过同期中证全指的-3.20%，超额收益率为12.79%，且各年度收益率均超过了中证全指。2024年行业组合取得了较好的超额收益。截至2024年8月末，行业轮动策略今年以来取得了-1.87%的收益，同期中证全指收益率为-12.83%，超额收益率为10.96%，组合年化波动率15.57%，最大回撤14.46%。9月模型最新优选的强势行业包括：家用电器、电力设备、医药生物、交通运输、食品饮料、汽车。

根据基金的高频行业仓位信息进行业绩归因，构建的基金选股和交易因子，可以衡量管理人的特有能力。用因子进行基金优选，构造的季频调仓组合2018年至2024年8月末，组合的年化收益率为5.42%，相对偏股基金指数的年化超额收益率为3.71%，年化波动率21.89%，年化夏普比为0.25。

卡尔曼滤波在通信、导航与控制等多领域有广泛的运用，它是一种递归的贝叶斯算法，能够实现数据实时更新和去噪声处理，并对系统状态进行最优估计。用卡尔曼滤波进行基金行业仓位测算有天然的适配性，基金的行业配置比例是状态变量，基金的净值涨跌幅是可观测值，两者满足线性转换关系，并符合模型的假设要求。经检验，2017年以来主动偏股基金行业测算的市场平均误差仅为0.38%，优于绝大多数传统测算模型，而且对于预测行业仓位的大幅波动，模型方向识别的准确率更高，另外模型结果整体较为平稳，噪音较低。

建议关注的基金经理主要包括银华基金和玮、博时基金吴鹏王凌霄、广发基金孙迪、民生加银基金柳世庆、汇添富基金蔡志文、宏利基金庄腾飞王鹏、财通基金张胤、易方达基金刘健维、上银基金卢扬、南华基金沈致远、富国基金杨栋、华夏基金刘心任、景顺长城基金鲍无可张雪薇、嘉实基金谭丽、汇丰晋信基金郑小兵、淳厚基金薛莉丽陈文、大成基金刘旭。