基金专题报告：基金的风格划分及增强FOF组合构建研究

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1、内容目录1.引言42.基金的信息获取42.1.净值VS持仓42.2.模拟持仓归因法53.基金的风险特征度量指标构建73.1.基金的行业配置特征83.2.基金的风格配置特征103.2.1.股票风格识别103.2.2.基金风格识别123.3.基金的仓位管理特征144.基金的收益度量指标构建145.基于模拟持仓的增强FOF组合模型166.实证研究177.总结与展望19风险提示19图表目录图1：市场大小盘风格变化走势图4图2：市场价值成长风格变化走势图4图3：模拟持仓归因法的流程图5图4：证监会行业分类下全部A股的流通市值占比分布8图5

2、：中信行业分类下全部A股的流通市值占比分布8图6：Wind行业分类下全部A股的流通市值占比分布8图7：模拟持仓法下基金行业配置权重估计相关性统计图9图8：模拟持仓法下基金行业配置权重估计偏离度统计图9图9：股票风格箱示意图10图10：模拟持仓法下基金的规模风格得分相似性统计图13图11：模拟持仓法下基金的价值-成长风格得分相似性统计图13图12：模拟持仓法下基金风格配置权重估计相关性统计图13图13：模拟持仓法下基金风格配置权重估计偏离度统计图13图14：主动偏股型基金数量变化（单位：只）14图15：主动偏股型基金平均仓位变化1

3、4图16：基金资产组合构成示意图15图17：加权选股Alpha因子的IC序列16图18：加权选股Alpha因子的自相关性序列16图19：因子选基组合走势图（20090131-20181130）17图20：增强FOF组合走势图（20090131-20181130）17表1：公募基金持仓和上市公司股东信息披露日期统计5表2：不同季度节点模拟持仓归因法所需信息汇总7表3：价值、成长因子选取信息汇总10表4：股票风格划分的得分标准12表5：基金投资风格划分的得分标准12表6：因子选基组合与增强FOF组合的各年度收益统计（2009年2月-

4、2018年11月）18表7：最新持仓基金及配置权重（2018年10月31日调仓）181.引言FOF投资通常是一个自上而下的过程，一般包含资产配置和基金优选两个部分。当顶层不同类别资产的配置比例确定后，接下来将面临的是子类基金的筛选和配置问题，本报告主要考察的是纯权益类基金。由于市场的风格（特别是大小盘和价值成长风格）是不断切换的，单纯依靠权益类基金很难构建稳定的绝对收益型FOF。如下图中，在2014年11月以前主要以小盘风格长期占优，更看重成长股；2014年11月-2015年12月市场风格经历了频繁的大小盘、价值成长风格的切换；

5、从2016年到2017年市场从小盘切换到大盘风格，但却一直坚持着价值风格；2018年至今经历了大小盘和价值成长风格的频繁切换，市场风格变得难以捕捉。图1：市场大小盘风格变化走势图图2：市场价值成长风格变化走势图大盘指数(申万)小盘指数(申万)相对强弱曲线(右轴)低市净率指数高市净率指数相对强弱曲线(右轴)4.003.503.002.502.001.501.000.500.001.21.00.80.60.40.20.03.002.502.001.501.000.50.0002.01.81.61.41.21.00.80.60

6、.40.20.0资料来源：Wind，资料来源：Wind，因此，一种有效的解决方案便是在基金细致分类的基础上，在同类样本基金中筛选基金构建业绩长期稳定靠前的FOF组合，这一思想有点类似于指数增强策略。不失一般性，本文选择基于主动偏股型基金构建增强FOF组合，目标为追求收益在样本基金中的相对稳定排名，即稳定跑赢样本基金收益的中位数。综上，本报告基于模拟持仓法实现了对基金季频特征信息的有效估计，引入对基金收益具有预测作用的选股Alpha因子，构建了增强FOF组合优化模型，追求相对样本基金长期稳健的超额收益，并以主动偏股型基金进行相关实

7、证研究。增强FOF组合模型，对构建相对收益的策略具有一定参考意义。2.基金的信息获取2.1.净值VS持仓不同于股票，大家可以获取关于基金的公开信息相对有限，主要是基金的净值和持仓数据。其中净值数据是每日披露的，相对来说较为高频；持仓数据仅会在季报中定期披露，相对来说较为低频。因此，使用的数据不同，自然形成了两种不同的基金研究思路：净值回归法和持仓归因法。净值回归法，基于净值数据，将基金收益分解到不同的资产（如行业、板块、风格、风险因子等）指数收益上，通过有约束回归模型估计基金在不同资产上的暴露情况。虽然，净值回归法的分析频次较高

8、，但是因部分资产间的高相关性、基金仓位等问题，常常使得估计结果与实际情况存在较大偏差。持仓归因法，基于持仓数据，依据持仓股票的资产（如行业、板块、风格、风险因子等）特性直接加权汇总便可得到基金的暴露情况。虽然持仓归因法的估计准确度较高，但是需要全部持仓数据，而公