概览
- 基金优选：采用多层次Brinson收益归因、Barra基金归因体系和改进的权益/行业仓位跟踪方法。
- 基金调研：构建含权基金多元量化标签体系，涵盖基本信息、多元分类、量化风控和业绩归因。
一、含权基金多元量化标签体系
- 定义：包含主动权益、被动权益、固收+、平衡型等各类投资于权益资产的基金，具有多元评价维度（行业、风格、细分行业/概念、量化标签等），采用定量化计算并提供量化风控数据衍生标签。
- 体系涵盖：
- 基本信息：使用证监会行业信息填充季报非重仓持股，纳入港股行业/风格指标，区分基金产品维度/基金经理维度。
- 多元分类：包含细分概念（如人工智能/光通信）和细分风格（如微盘/红利）标签。
- 量化风控：提供基金与主流指数的暴露偏离，进行定量化风格跟踪。
- 业绩归因：多层次Brinson归因和Barra归因体系。
二、多因子选基&指数增强主动FOF组合
- 国盛金工多因子选基体系：
- 基金因子库：涵盖11大类、30余个因子，包括纯净换股α因子和稳健换股α因子。
- 选基逻辑：通过减法思维（如隐形交易因子减去择时/行业轮动收益）识别具有持续Alpha的主动基金。
- 指数增强主动FOF组合：
- 策略：对标基准视角下的主动基金增强FOF组合，优化目标为最大化Alpha复合因子暴露，约束条件包括行业暴露、风格暴露、权益仓位和单只基金权重等。
- 业绩：以沪深300为例，自2017年以来相对沪深300年化超额收益超8%，跟踪误差低于4%，信息比超2.00。
三、基金归因及行为跟踪
- 多层次Brinson归因：
- 优化：扩展层次（资产配置项、择时影响）、市场（港股）、频率（季频）、基准（合同基准、偏股混基准）。
- Barra归因体系：
- 优势：涵盖风格收益，精准拆分收益来源，频率灵活可拓展因子。
- 仓位测算跟踪：
- 行业仓位：近半年有色金属、基础化工、钢铁等周期行业仓位显著提升，医药、食品饮料等行业下调。
四、基金经理调研
- 前瞻Alpha基金经理调研：
- 方法：定量+定性模式筛选绩优基金，形成基金经理画像，完成结构化调研纪要。
- 成果：已积累一定数量纪要，进入基金经理调研量化库。
五、近期研究方向
- ETF标签+ETF轮动策略：
- 方案：基于ETF申赎清单/指数权重，日频更新标签，形成ETF轮动模型。
- 多元资产配置下的收益增厚方案：
- 来源：基底模型+大类资产择时、资产比较优选+行业风格轮动、底层资产增强。
- 回撤控制：大类资产择时、资产比较/优选、底层资产增强。
- 选股因子映射视角下的分域基金优选：
- 方法：基于国盛金工选股库，将选股因子投射到基金因子上，分基金类型考察有效映射。
