量化专题报告：基金经理层面的数据库制作与应用

基金经理层面的数据库制作与应用 为什么要构建基金经理层面的数据库 作者 以往大部分的基金分析量化专题报告都是站在基金产品维度进行研究的，即将每个基金产品视作一个研究样本，甚至直接忽略基金产品背后的基金经理是否发生更换等重要信息，这样做的优势是数据获取与处理简单，但会有几个重大缺陷需要改进，因此我们构建了基金经理层面的数据库。 分析师张国安执业证书编号：S0680524060003邮箱：zhangguoan@gszq.com 分析师林志朋执业证书编号：S0680518100004邮箱：linzhipeng@gszq.com 如何搭建基金经理层面的数据库 分析师刘富兵执业证书编号：S0680518030007邮箱：liufubing@gszq.com 1、如何判定基金经理的代表产品？有几个选取原则：1）单独管理；2）管理时长≥1年；3）产品规模大；本文在依次尽量满足上述原则1和2的前提下，再按照原则3选择产品规模较大的作为基金经理代表产品。 相关研究 2、基金经理投资生涯空窗期的业绩如何评价？计算基金经理业绩的时候，空窗期不纳入考核区间，按照该基金经理真实有在投资管理产品的日期计算。 1、《量化专题报告：“量价淘金”选股因子系列研究（九）Memory Map在因子生产加速上的应用——以构建羊群效应因子簇为例》2024-11-202、《量化周报：市场短期有可能进入震荡整固期》2024-11-173、《量化分析报告：择时雷达六面图：本期打分无变化》2024-11-16 3、如何制定基金经理业绩比较基准指数？计算研究样本内所有的基金经理日度收益率的中位数（处于空窗期的基金经理不纳入计算）。我们基于不同类型基金经理池分别构建了相对应的基金经理指数。 基金经理数据库的投资应用 制作基金经理层面数据库的最终目标还是帮助我们做FOF投资，例如可以筛选出未来业绩有望较好的基金经理，或者反向剔除未来业绩风险较大的基金经理。 1、投资应用之优选经理：增强传统选基因子效果。基金经理维度的数据，在一些因子上的绩效比产品维度更好。可以使用基金经理维度的因子，这些长期业绩类因子的IC值有显著提升，则可以进一步优化FOF策略。对于其他类型的基金，也可以使用基金经理层面的数据库增强因子表现。基金经理维度的数据样本量并不会比产品维度少很多，得到的结论是比较有效的。当然也有一些因子还是使用产品维度的数据会更好，并非所有的基金因子都可以通过基金经理维度的数据增强。使用基金经理层面的数据库能改进国盛量化多因子FOF组合的绩效。 2、投资应用之提示风险：制作基金经理风险提示清单。本文制作了一个基金经理风险提示清单辅助我们的FOF策略进行反向剔除或者说规避投资，从而改善FOF策略的绩效。有效的风险事件例如有基金经理更换公司、在管规模过大、管理精力分散、持有人信任度下滑、份额快速扩张、过于追逐热点、重仓股踩雷、回撤幅度过大等等，经历史数据检验表明这些事件有比较显著的风险提示效果。 风险提示：结论基于历史数据统计和模型推演，模型设置存在局限性，第三方数据统计可能存在误差，存在失效风险。 内容目录 一、为什么要构建基金经理层面的数据库.............................................................................................................3二、如何搭建基金经理层面的数据库....................................................................................................................42.1如何判定基金经理的代表作....................................................................................................................42.2基金经理投资生涯空窗期的业绩如何评价................................................................................................52.3如何制定基金经理业绩比较基准指数.......................................................................................................5三、基金经理数据库的投资应用...........................................................................................................................83.1投资应用之优选经理：增强传统选基因子效果..........................................................................................83.2投资应用之提示风险：制作基金经理风险提示清单.................................................................................12四、总结与附录................................................................................................................................................19 图表目录 图表1：分域基金产品池的定义..........................................................................................................................3图表2：根据3条原则选取基金经理A的代表作示意图........................................................................................4图表3：将基金经理多段任职经历的业绩进行拼接...............................................................................................5图表4：制作基金经理指数作为业绩比较基准......................................................................................................6图表5：基金经理指数历史累计收益曲线............................................................................................................6图表6：基金经理指数分年度绩效（截至2024/9/30）.........................................................................................7图表7：基金经理数据库可提供的字段................................................................................................................7图表8：未来3个月业绩与近3年Sharpe因子的相关性......................................................................................8图表9：未来1年业绩与近3年Sharpe因子的相关性..........................................................................................8图表10：部分基金因子的业绩预测效果提升显著.................................................................................................8图表11：“近3年收益率因子”在全市场型基金域中的收益率曲线对比（截至2024/8/16）..................................9图表12：各类型的基金池业绩预测效果都有提升...............................................................................................10图表13：产品维度对于全市场型主动权益基金池有效的15个选基因子...............................................................11图表14：产品维度的量化多因子FOF组合（计算区间：2013/1/28-2024/10/31）...............................................11图表15：经理维度的FOF组合相比产品维度有稳健超额（计算区间：2013/1/28-2024/10/31）...........................12图表16：策略的分年度收益率对比（计算区间：2013/1/28-2024/10/31） ..........................................................12图表17：事件效应刻画示意图.........................................................................................................................13图表18：事件效应统计结果——基金经理更换公司...........................................................................................14图表19：事件效应统计结果——在管规模过大..................................................................................................14图表20：事件效应统计结果——管理精力分散..................................................................................................15图表21：事件效应统计结果——份额快速减少..................................................................................................15图表22：事件效应统计结果——份额快速扩张..................................................................................................