1、本文導(dǎo)讀：在板塊風(fēng)格劃分基礎(chǔ)上尋找通用的基金評價方法分板塊的基金評價篩選具有非常明確的投資意義，一方面市場熱門板塊和投資風(fēng)格切換對于傳統(tǒng)基金評價篩選工作帶來較大干擾，在全市場基金范圍內(nèi)篩選的績優(yōu)基金可能恰好與市場投資風(fēng)格契合，后續(xù)的業(yè)績表現(xiàn)可能難以持續(xù)；另一方面基金經(jīng)理普遍具有較為擅長的能力圈，對于特定板塊和風(fēng)格較為偏好的基金經(jīng)理在市場上也具有越來越突出的表現(xiàn)，將FOF 管理者的行業(yè)風(fēng)格觀點與風(fēng)格鮮明的基金經(jīng)理進(jìn)行搭配，可以構(gòu)建出層次清晰、競爭力明確的FOF 組合。前期報告中，我們從消費、科技、醫(yī)藥板塊進(jìn)行主題基金篩選和評價工作：行業(yè)配置落地：醫(yī)藥基金篩選（2021-02-09）、行業(yè)配置落地

2、：科技主題基金篩選（2021-04-20）、行業(yè)配置落地：消費主題基金篩選（2021-05-20）。在原有報告的基礎(chǔ)上，我們希望可以對基金評價的方法進(jìn)行深挖細(xì)化，基于基金的風(fēng)險收益特征、持倉明細(xì)、隱形交易能力等多個方面，尋找可以對基金收益有預(yù)測能力的選基指標(biāo)：首先，“板塊風(fēng)格劃分”+“基金優(yōu)選”的權(quán)益基金篩選層次分明、歸因清晰，可以減少由于基金風(fēng)格偏好帶來的篩選誤差。如果不對基金的行業(yè)板塊與風(fēng)格偏好進(jìn)行劃分，一旦市場風(fēng)格切換就容易出現(xiàn)FOF 組合表現(xiàn)下滑的風(fēng)險。其次，在不同的板塊與風(fēng)格劃分之下，我們可以尋找更具普適性的選基因子。在剔除板塊風(fēng)格影響下尋找表現(xiàn)穩(wěn)定的基金評價方法。最后，我們希望將行

3、業(yè)輪動策略與主題基金評價篩選方法相結(jié)合，構(gòu)建邏輯清晰且回測表現(xiàn)更加穩(wěn)健的FOF 組合策略。本篇報告作為華泰金工基本面輪動系列報告的第十九篇，將聚焦在行業(yè)配置策略的應(yīng)用層面，力求尋找在不同板塊間通用的基金評價方法進(jìn)行板塊風(fēng)格基金優(yōu)選，以期進(jìn)一步和行業(yè)輪動策略相結(jié)合進(jìn)行FOF 組合構(gòu)建。本文的主要研究內(nèi)容將分為以下幾個方面：對主動偏股型基金進(jìn)行所屬行業(yè)板塊以及投資風(fēng)格偏好的劃分。我們將基于基金詳細(xì)持倉情況，將基金進(jìn)行消費、醫(yī)藥、科技、高端制造、周期和金融六個核心板塊劃分，以及價值、成長、均衡三個主要風(fēng)格劃分。構(gòu)建完整詳實的基金評價因子庫。從基金收益獲取能力、風(fēng)險控制能力、機(jī)構(gòu)持倉特征等多維度整理了

4、包含 31 個因子的選基因子庫，對基金進(jìn)行全方面評價。從回測有效性、板塊敏感性和時間敏感性三個方面對選基因子進(jìn)行客觀評價。在不同板塊上測試選基因子的 IC 以及年化收益，定量分析板塊選擇以及回測時間路徑對于因子表現(xiàn)影響，選取通用的選基因子進(jìn)行復(fù)合。圖表1： 本文主要研究內(nèi)容Wind基金行業(yè)主題以及風(fēng)格劃分本文主要以主動偏股型基金為研究對象，首先按照基金的持股明細(xì)進(jìn)行行業(yè)主題基金劃分，然后在此基礎(chǔ)上將余下的基金按照晨星風(fēng)格箱進(jìn)行風(fēng)格偏好的劃分，具體流程如下：主動偏股基金選?。阂运械钠胀ü善毙?、偏股混合型和靈活配置型基金為主要研究對象，計算時只按照A 類基金進(jìn)行相關(guān)計算統(tǒng)計。行業(yè)主題基金篩選：根

5、據(jù) AH 股詳細(xì)持倉計算板塊持倉權(quán)重進(jìn)行行業(yè)主題基金篩選。根據(jù)半年報和年報的詳細(xì)持倉情況計算基金在細(xì)分行業(yè)板塊的持倉比例，連續(xù)三個報告期滿足相應(yīng)閾值后劃分歸入行業(yè)主題板塊基金。風(fēng)格偏好基金篩選：基于晨星風(fēng)格箱方法計算基金的風(fēng)格偏好。優(yōu)先進(jìn)行行業(yè)主題板塊劃分，然后進(jìn)行基金持倉風(fēng)格劃分。圖表2： 基金的行業(yè)主題與風(fēng)格劃分框架資料來源：圖表3： 行業(yè)主題型基金完整劃分流程資料來源：基金池篩選及行業(yè)板塊劃分我們先對全市場主動偏股型基金進(jìn)行板塊劃分。這里主要基于基金的半年報、年報詳細(xì)持股列表數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，具體處理流程如下：確定基礎(chǔ)池：以 Wind 開放式基金分類為基礎(chǔ)，獲取所有普通股票型、偏股混合型和靈

6、活配置型基金，作為基礎(chǔ)池。同一基金的不同份額僅保留 A 類份額。數(shù)據(jù)預(yù)處理：對于上述基金池，分各期對基金持股比例進(jìn)行篩選，要求各期有效基金為連續(xù)三個詳細(xì)持倉報告期（半年期）平均持股比例大于 60%。持倉行業(yè)板塊權(quán)重計算：基于每只基金的半年報和年報完整持倉數(shù)據(jù)，計算其在各行業(yè)板塊持倉權(quán)重，并進(jìn)行歸一化處理。篩選符合條件的行業(yè)板塊基金：將基金第一大持倉板塊權(quán)重與設(shè)定閾值比較，要求基金連續(xù)三個詳細(xì)持倉報告期（半年期）最低持倉板塊權(quán)重 35%以上，平均持倉板塊權(quán)重 45%以上。對于行業(yè)板塊劃分，這里按照各股票對應(yīng)的中信一級行業(yè)（針對 A 股）和恒生一級行業(yè)（針對港股）進(jìn)行劃分，將各類基金盡可能劃入各類

7、行業(yè)主題板塊。在合并 A 股和港股權(quán)重時，直接將持股市值在板塊內(nèi)疊加。本文給出的行業(yè)劃分帶有一定的主觀性，隨著基金關(guān)注熱點的變化，我們也可以將主題板塊的劃分做得更加細(xì)致。不過整個流程計算方法相對固定，計算結(jié)果也可以根據(jù)設(shè)定的板塊跟蹤緊密程度而定。圖表4： 各行業(yè)板塊具體劃分方式Wind基于晨星風(fēng)格箱進(jìn)行基金風(fēng)格劃分在劃分好行業(yè)主題型基金后，我們進(jìn)一步對余下的基金采用晨星風(fēng)格箱方法判斷其風(fēng)格偏好。晨星風(fēng)格箱方法首先對股票的規(guī)模、價值成長特性進(jìn)行測算，給出各股票對應(yīng)的大小盤以及價值成長評分，進(jìn)而按照基金持股權(quán)重確定基金所屬的風(fēng)格標(biāo)簽。計算過程中我們將明細(xì)持倉分 A 股和港股分別計算，也就是 A 股

8、和港股在各自的市場環(huán)境下有獨立的晨星風(fēng)格打分。然后按照 AH 持倉權(quán)重將基金持股的風(fēng)格評分相加，得到最終的基金風(fēng)格劃分。原始的晨星風(fēng)格箱方法對于基金的大小盤也有明確劃分，不過在我們的計算中發(fā)現(xiàn)，大部分國內(nèi)市場的基金都是大盤型基金，涉及到小盤股基金并不多。所以在風(fēng)格劃分時我們忽略市值偏好屬性，只對成長價值偏好進(jìn)行劃分。圖表5： 晨星風(fēng)格箱計算流程圖資料來源：晨星網(wǎng)，晨星風(fēng)格箱進(jìn)行大小盤以及市值成長劃分的具體計算過程如下：股票市值屬性劃分：按照股票流通市值大小將其劃分為大、中、小盤股。將股票按流通市值降序排列，計算各股票對應(yīng)的累計市值占全部股票累計流通市值的百分比（市值累計占比）。其中流通市值累計

9、占比小于等于 70%的股票劃分為大盤股，流通市值累計占比在 70%-90%之間的股票劃分為中盤股，其余劃分為小盤股。價值成長屬性劃分：計算個股價值成長得分，在同類規(guī)模中劃分價值平衡成長股票。在完成規(guī)模分類的基礎(chǔ)上，將大盤、中盤和小盤分別作為“打分集合”，衡量其中股票的價值和成長得分。相比于原始的晨星風(fēng)格箱，我們?nèi)サ袅祟A(yù)期估值等維度，盡量構(gòu)建符合市場公允的成長價值劃分標(biāo)準(zhǔn)。其中價值維度主要通過PE/PB/PS/PCF 四個估值指標(biāo)計算、成長維度主要通過凈利潤和營收增長率計算。價值、成長相關(guān)指標(biāo)分別通過排序進(jìn)行打分，得到各股票的價值、成長屬性得分，然后將股票的成長得分減去其價值得分， 得到股票的價

10、值- 平衡- 成長得分 VCG（Value-Core-Growth）。同時，在股票規(guī)模分類的基礎(chǔ)上，分別確定大盤股、中盤股、小盤股的價值門限值和成長門限值，使得在上述每一規(guī)模分類市值屬性中，價值型、平衡型、成長型股票的流通市值合計占總流通市值的三分之一。圖表6： 晨星風(fēng)格箱衡量價值-成長數(shù)值指標(biāo)價值因子得分及其權(quán)重權(quán)重成長因子得分及其權(quán)重權(quán)重每股收益與價格比率50%每股凈利潤過去五年平均增長率50%每股營業(yè)收入與股價比值16.70%每股營收過去五年平均增長率50%每股經(jīng)營現(xiàn)金流與價格比率16.70%每股凈資產(chǎn)與價格比率16.70%資料來源：股票風(fēng)格坐標(biāo)定位：按照給定坐標(biāo)公式計算股票規(guī)模、風(fēng)格定

11、位。這里通過二維坐標(biāo)系X 軸和 Y 軸將各股票定位于風(fēng)格箱中，其中，X 軸反映價值-成長得分，Y 軸反映規(guī)模得分。X 軸定位公式： () = 100 1 +() (這里的即股票的價值-混合-成長得分；()表示類股票的價值門限值；()表示類股票的成長門限值；其中表示股票大中小盤類型，大盤時為1，中盤時為 2，小盤時為 3。Y 軸定位公式：ln() ln() = 100 1 + () ln()這里表示股票總市值；表示中小盤門限值；表示大中盤門限值。根據(jù)前面計算股票的規(guī)模、價值成長屬性分值分別計算出其相應(yīng) X 軸、Y 軸得分，然后按照相應(yīng)股票風(fēng)格劃分標(biāo)準(zhǔn)，確定股票所屬晨星風(fēng)格標(biāo)簽。圖表7： 股票風(fēng)格

12、的劃分標(biāo)準(zhǔn)Y 軸X 軸小盤(Small)raw Y 100價值型（Value）raw X 100中盤(Mid-Cap)100 raw Y 200平衡型（Core）100 raw X 200成長型（Growth）raw X 200資料來源：基金晨星風(fēng)格確定：根據(jù)基金持股市值，找出基金市值占比最多的風(fēng)格。在股票晨星風(fēng)格標(biāo)簽劃分的基礎(chǔ)上，根據(jù)基金持股權(quán)重以及相應(yīng)股票市值，找出基金對應(yīng)持有市值最多的風(fēng)格標(biāo)簽，即為基金所屬的風(fēng)格標(biāo)簽?；饠?shù)目以及最新數(shù)據(jù)統(tǒng)計截止到今年 3 月末 2021 年基金年報披露完畢，全市場總計有主動偏股型基金 2460 只，其中普通股票型 391 只、偏股混合型 1035 只、

13、靈活配置性 1034 只。經(jīng)過行業(yè)主題以及風(fēng)格偏好的劃分，六大板塊以及三個風(fēng)格對應(yīng)的基金個數(shù)在圖表 8 中列示。統(tǒng)計數(shù)據(jù)來看，在板塊配置方面 2021 年以前科技、消費、醫(yī)藥是主要的投資方向，2021年高端制造板塊基金逐漸增多，周期和金融主題型基金一直較少；在風(fēng)格配置方面，成長和均衡型基金占比較高，價值型基金占比一直較少。圖表8： 主動偏股各板塊基金數(shù)量變化報表科技消費醫(yī)藥金融周期高端制造成長價值均衡全市場2012-06-302122443693932012-12-31462944074322013-06-30543854434682013-12-31947974584942014-06-30

14、3539454515072014-12-31253134424945452015-06-30275124325345872015-12-3124415105411744596422016-06-305472448824053947442016-12-314413254141024095108692017-06-3049202932212196106319722017-12-31453335102519199571910902018-06-305767391724172471574712302018-12-317075462525152641478513192019-06-30841195429

15、21162632288014882019-12-31112125573814253146991116652020-06-30139127654219284885994919162020-12-31145140724220336344190520322021-06-30123162832825518043886321772021-12-31150187943742135861149402460Wind圖表9： 各板塊基金數(shù)量變化2,500科技消費醫(yī)藥金融周期高端制造成長價值均衡2,000各板塊基金數(shù)量1,5001,0005002016-122017-062017-122018-062018-12

16、2019-062019-122020-062020-122021-062021-120Wind基金評價因子梳理匯總以及回測評價選基因子匯總整理我們從收益獲取能力、風(fēng)險控制能力、牛熊市表現(xiàn)、選股能力、擇時能力等多個角度出發(fā)構(gòu)建了包含總計31 個因子的基金評價因子庫。典型的基金評價因子主要是通過歷史高收益、低回撤、低波動等思路進(jìn)行構(gòu)建。在附錄中我們給出所有因子的詳細(xì)計算方法。根據(jù)因子利用信息時間窗口的差異，主要分成以下三種頻率的因子類型，對應(yīng)的因子數(shù)據(jù)更新時間安排如下：月頻因子：月頻因子主要基于基金的凈值進(jìn)行計算，比如計算基金年化收益、波動率、最大回撤等相關(guān)指標(biāo)。相關(guān)指標(biāo)會在每月末匯總最新的凈值數(shù)

17、據(jù)進(jìn)行計算。季頻因子：季頻因子主要依據(jù)季報數(shù)據(jù)進(jìn)行計算，基金季報公布時間主要是每季度結(jié)束之日起 15 個工作日，所以季頻因子相關(guān)數(shù)據(jù)在每年的 1、4、7、10 月進(jìn)行更新，其他時間沿用前期信號。半年頻因子：半年頻因子主要依據(jù)基金半年報和年報信息進(jìn)行構(gòu)建，主要涉及到管理人員工持有份額、機(jī)構(gòu)投資者持有份額等相關(guān)信息。其中基金半年報在上半年結(jié)束之日起六十日內(nèi)披露，年報在每年結(jié)束之日起九十日內(nèi)披露。所以在每年 3 月末和 8 月末更新基金半年頻因子。圖表10： 基金評價因子匯總類別劃分因子名稱因子介紹因子方向因子計算頻率回看窗口期收益獲取能力年化收益率回看期內(nèi)基金年化收益率正向月頻1-4 季度風(fēng)險控制

18、能力風(fēng)險調(diào)整收益牛熊市表現(xiàn)選股能力波動率 下行風(fēng)險最大回撤回撤最大回補天數(shù)VaR beta夏普比率 卡瑪比率 特雷諾比率索提諾比率順境收益率逆境收益率順境戰(zhàn)勝市場勝率逆境戰(zhàn)勝市場勝率單因子模型 alpha回看期內(nèi)日度收益率標(biāo)準(zhǔn)差回看期內(nèi)日度收益率為負(fù)部分標(biāo)準(zhǔn)差回看期內(nèi)最大回撤回看期內(nèi)回撤最大回補天數(shù)回看期內(nèi)在 5%門限值水平下的可能損失上限回看期內(nèi)相對同類基金收益率中位數(shù) beta超額收益/波動率收益率/最大回撤超額收益/相對基準(zhǔn) beta超額收益/下行波動率基金在牛市中收益率表現(xiàn) 基金在熊市中收益率表現(xiàn) 基金在牛市中月度勝率表現(xiàn)基金在熊市中月度勝率表現(xiàn)基金相對同類基金收益率中位數(shù)單因子模型

19、alpha負(fù)向負(fù)向負(fù)向負(fù)向負(fù)向負(fù)向正向正向正向正向正向正向正向正向正向月頻月頻月頻月頻月頻月頻月頻月頻月頻月頻月頻月頻月頻月頻月頻1-4 季度1-4 季度1-4 季度1-4 季度1-4 季度1-4 季度1-4 季度1-4 季度1-4 季度1-4 季度1-4 季度1-4 季度1-4 季度1-4 季度1-4 季度擇時能力H-M 模型 alpha T-M 模型 alpha H-M 模型擇時T-M 模型擇時基金相對同類基金收益率中位數(shù) H-M 模型 alpha基金相對同類基金收益率中位數(shù)T-M 模型 alpha基金相對同類基金收益率中位數(shù) H-M 模型擇時基金相對同類基金收益率中位數(shù) H-M 模型擇時

20、正向正向正向正向月頻月頻月頻月頻1-4 季度1-4 季度1-4 季度1-4 季度規(guī)模變化基金規(guī)模基金規(guī)模負(fù)向季頻最新一期基金份額基金份額負(fù)向季頻最新一期基金規(guī)模增長率基金規(guī)模增長率正向季頻最新一期基金份額增長率基金份額增長率正向季頻最新一期投資者結(jié)構(gòu)管理人員工持有占比管理人員工持有比例正向半年頻最新一期機(jī)構(gòu)投資者占比機(jī)構(gòu)投資者占比正向半年頻最新一期個人投資者占比個人投資者占比負(fù)向半年頻最新一期戶均持有份額戶均持有份額正向半年頻最新一期交易能力隱形交易能力基金收益率相對于模擬持倉組合的信息比率正向季頻1-4 季度取滾動平均基金換手率基金換手率正向半年頻最新一期業(yè)績持續(xù)性Hurst 指數(shù)用于衡量基

21、金業(yè)績的長期持續(xù)性正向月頻1-4 季度注：牛熊市表現(xiàn)類指標(biāo)中牛熊市定義基準(zhǔn)為萬得全 A 指數(shù)月度收益，各因子具體計算過程請參見附錄。Wind，選基因子評價維度與傳統(tǒng)的基金評價方法相比，我們更關(guān)注基金評價因子在不同場景下的適應(yīng)能力，具體測試時主要關(guān)注以下四個維度信息：關(guān)注選基因子適合的窗口參數(shù)。一般來說，季頻和半年頻因子都利用最新的基金定期報告信息進(jìn)行計算，不過月頻因子大部分基于基金凈值數(shù)據(jù)計算，所以月頻因子在計算時選取的時間窗口對結(jié)果有很大影響。本文盡量選取相對常用的時間窗口期設(shè)定，比如 3 個月、6 個月、9 個月以及 12 個月。不過我們需要在不同因子構(gòu)建方式下，選擇表現(xiàn)相對穩(wěn)定的時間窗口

22、。關(guān)注設(shè)置的調(diào)倉時間路徑對選基因子測試結(jié)果的影響。實際的基金組合調(diào)整一般以季頻為主。在回測時我們會設(shè)置多組調(diào)倉時間路徑，評估不同路徑下回測收益情況，判斷選基因子是否對時間路徑選擇比較敏感。關(guān)注選基因子對于基金收益的解釋能力。我們主要通過回測分析的方式判斷選基因子對下一期基金收益的解釋力度。這里可以通過對回測風(fēng)險收益指標(biāo)進(jìn)行分析，或是計算選基因子的IC 以及ICIR 值進(jìn)行定量判斷。關(guān)注選基因子測試表現(xiàn)受到板塊選擇的影響。這一部分是本文的核心研究，即在不同的板塊和風(fēng)格設(shè)定之下，統(tǒng)計選基因子的回測收益表現(xiàn)差異，進(jìn)一步判斷選基因子對于板塊選擇的偏好。我們一方面可以尋找在不同板塊風(fēng)格下更具有普適性的基

23、金評價因子，另一方面可以針對特定板塊進(jìn)行選基因子的優(yōu)選。在后文的測試中，我們會設(shè)置不同的因子窗口參數(shù)、調(diào)倉時間路徑、板塊劃分。然后通過控制變量的方法對上述四個問題逐一進(jìn)行分析。圖表11： 選基因子評價維度資料來源：回測過程以及調(diào)倉細(xì)節(jié)確定選基因子后，我們通過回測檢驗的方式進(jìn)行有效性評估?；鹕贲H過程涉及到的交易細(xì)節(jié)比較多，在回測時本研究做了如下設(shè)定：初始數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：以主動偏股型基金（包括普通股票、偏股混合、靈活配置型基金）構(gòu)建基礎(chǔ)基金池，同基金不同份額僅保留A 類?；饠?shù)據(jù)預(yù)處理：篩選各期持股比例大于 60%的基金。板塊風(fēng)格確定：設(shè)定要回測的板塊風(fēng)格，根據(jù)前文的板塊風(fēng)格劃分進(jìn)行基金池設(shè)定。選基因

24、子數(shù)據(jù)計算：計算所有選基因子的月度數(shù)據(jù)，其中季頻和半年頻因子未更新時沿用前值?；鸪囟魏Y選：回測過程會考慮到基金的規(guī)模限制、成立時間以及在任基金經(jīng)理持續(xù)時間等要求?；鹨?guī)模要求：當(dāng)期基金合計規(guī)模大于 1 億。成立時間要求：基金成立時間在 1 年以上。管理人在任時間：當(dāng)前基金最長在任基金經(jīng)理任職時間不少于 1 年。調(diào)倉過程限制：后文策略統(tǒng)一的回測區(qū)間從 2016 年 12 月 31 日開始值 2022 年 5 月 31日。在每期調(diào)倉截面下，多頭持倉主要是選取因子排名前 20%的基金等權(quán)買入，回測過程中我們也會考慮到基金的申贖限制、申贖費率等要求。調(diào)倉月份設(shè)定：回測過程中，調(diào)倉月份可以根據(jù)需要靈

25、活設(shè)置，比如調(diào)倉節(jié)點為1-4-7-10 月，則分別在 1、4、7、10 月底截取最新因子信號并在下月初調(diào)倉。申贖限制：調(diào)倉過程中處于暫停贖回狀態(tài)的基金保留不調(diào)出，處于暫停申購或暫停大額申購基金不買入。申贖費率：單因子回測時暫不設(shè)申贖費用，檢驗各因子不考慮手續(xù)費下的原始表現(xiàn)。復(fù)合因子測試時加入雙邊手續(xù)費 0.25%進(jìn)行測試。選基因子回測參數(shù)設(shè)置：通過不同的參數(shù)設(shè)置，我們總共進(jìn)行三種時間路徑、四種時間窗口期、九種板塊風(fēng)格設(shè)定的回測，總計 349=108 種測試結(jié)果：1)調(diào)倉時間路徑：分別為 1-4-7-10、2-5-8-11 以及 3-6-9-12 月三種情況。因子時間窗口期：分為 3 個月、6

26、個月、9 個月以及 12 個月四種情況基金范圍設(shè)置：分為消費、醫(yī)藥、科技、高端制造、周期和金融六個核心板塊，以及價值、成長、均衡三個風(fēng)格偏好，總計九種情況。圖表12： 回測過程框架資料來源：窗口期判斷：評估時間窗口判斷對于因子回測的影響首先我們分析時間窗口變化對于選基因子表現(xiàn)的影響，對回測結(jié)果統(tǒng)計時我們會分別固定選基因子的窗口期（比如三個月），然后統(tǒng)計所有在當(dāng)前窗口期下的選基因子平均 RankIC和年化收益率。從測試情況來看，窗口期的設(shè)定對于選股因子的平均表現(xiàn)影響并不顯著。在不同窗口期設(shè)定下，回測區(qū)間內(nèi)選基因子的平均 RankIC 基本處于 4%至 6%之間，年化收益率基本處于 14%和 15

27、%之間。我們認(rèn)為時間窗口選取影響不明顯的原因可能在于基金的收益表現(xiàn)具有一定的持續(xù)性，績優(yōu)基金具有持續(xù)跑贏市場的能力。從更細(xì)致的比較來看，12 個月的調(diào)倉窗口期設(shè)定下，選基因子的平均回測表現(xiàn)略優(yōu)于其他情 況。從相對長時間來考察基金的表現(xiàn)也能適當(dāng)降低策略的換手，減少調(diào)倉信號的反復(fù)變化。 后文的測試中統(tǒng)一將選基因子的窗口期設(shè)定為 12 個月，盡量減少參數(shù)調(diào)整帶來的過擬合現(xiàn)象。圖表13： 不同窗口期設(shè)定和調(diào)倉時間路徑下選基因子平均回測 RankIC調(diào)倉路徑(1/4/7/10月)調(diào)倉路徑(2/5/8/11月)調(diào)倉路徑(3/6/9/12月)7%6%5%RankIC均值4%3%2%1%0%3個月6個月窗口期

28、9個月12個月Wind圖表14： 不同窗口期設(shè)定和調(diào)倉時間路徑下選基因子平均回測年化收益率調(diào)倉路徑(1/4/7/10月)調(diào)倉路徑(2/5/8/11月)調(diào)倉路徑(3/6/9/12月)15.5%15.0%平均年化收益率14.5%14.0%13.5%Wind13.0%3個月6個月窗口期9個月12個月時間敏感性：評估選基因子受到調(diào)倉時間路徑的影響從上一小節(jié)的圖 13 和圖 14 能夠看到，調(diào)倉路徑的選擇對于選基因子的回測結(jié)果影響比窗口期選擇更加顯著。而且 1/4/7/10 月末進(jìn)行基金調(diào)倉的回測效果會優(yōu)于其他兩個預(yù)設(shè)的時間路徑。所以一個自然而然的猜測就是在目前我們構(gòu)建的選基因子中，是不是 1/4/7/

29、10 月這組調(diào)倉路徑會穩(wěn)定優(yōu)于其他路徑。為了進(jìn)一步驗證這個結(jié)論，我們分板塊統(tǒng)計在不同時間路徑下選基因子的平均 RankIC。從測試結(jié)果來看， 1/4/7/10 月這組調(diào)倉路徑下選基因子的平均RankIC 在消費、醫(yī)藥、成長、價值、均衡六個板塊中都是最高值，九個板塊平均 IC 也高于 2/5/8/11 月和 3/6/9/12 月這兩組路徑。也就是說 1/4/7/10 月基金調(diào)倉效果較好這個結(jié)論，不受基金池變化影響，具有一定的可靠性。圖表15： 各板塊不同路徑下各因子平均 RankIC 表現(xiàn)消費均衡10%8%6%4%2%0%醫(yī)藥值科技成長周期調(diào)倉路徑(1/4/7/10月)價調(diào)倉路徑(2/5/8/1

30、1月)調(diào)倉路徑(3/6/9/12月)高端制造金融Wind圖表16： 不同調(diào)倉路徑下各板塊內(nèi)調(diào)倉因子 RankIC 均值，每個板塊中 RankIC 最高值高亮標(biāo)注調(diào)倉路徑消費醫(yī)藥科技周期金融高端制造成長價值均衡平均值1/4/7/10 月4.37%4.37%7.11%1.91%6.20%2.81%4.86%9.91%5.74%5.25%2/5/8/11 月3.80%3.84%5.83%2.20%8.29%4.05%4.21%4.84%4.67%4.64%3/6/9/12 月2.21%2.74%7.16%4.26%7.55%4.10%4.30%4.77%4.55%4.63%Wind上述現(xiàn)象一個可能的

31、原因在于 1/4/7/10 月是公募基金季報的披露期，此時基金市場信息量增多，進(jìn)行調(diào)倉的信息增量較高。為了進(jìn)一步驗證結(jié)論的可靠性，我們將月頻、季頻以及半年頻因子 RankIC 分別進(jìn)行統(tǒng)計。從測試結(jié)果上來看，季頻和半年頻因子在調(diào)倉路徑影響上并不明顯，反倒是月頻因子在 1/4/7/10 月IC 表現(xiàn)更為突出。圖表17： 各板塊不同調(diào)倉路徑下季頻因子平均 RankIC圖表18： 各板塊不同調(diào)倉路徑下半年頻因子平均 RankIC均衡14%12%10%8%6%4%2%0%醫(yī)藥值科技成長周期均衡6%4%2%0%-2%-4%醫(yī)藥值科技成長周期消費消費 1/4/7/10月價 2/5/8/11月價3/6/9/

32、12月 1/4/7/10月2/5/8/11月3/6/9/12月高端制造金融高端制造金融WindWind成長周期消費12%均衡10%醫(yī)藥8%6%4%1/4/7/10月價值2%科技0%圖表19： 各板塊不同調(diào)倉路徑下月頻因子平均 RankIC2/5/8/11月3/6/9/12月高端制造金融Wind從更貼近實際操作的情況來看，我們很難嚴(yán)格按照 1、4、7、10 月的路徑進(jìn)行調(diào)倉。所以對于一個表現(xiàn)優(yōu)異的因子，需要在不同的時間路徑設(shè)定下都呈現(xiàn)出穩(wěn)定的表現(xiàn)。為此，我們構(gòu)建了時間敏感性指標(biāo)定量刻畫選基因子受到調(diào)倉路徑的影響，主要計算方式為不同調(diào)倉時間路徑下選基因子在各板塊平均RankIC 的標(biāo)準(zhǔn)差。選基因子

33、時間敏感性指標(biāo)數(shù)值越大，說明因子回測效果越容易受到調(diào)倉時間影響。而且我們發(fā)現(xiàn)指標(biāo)的時間敏感性和因子構(gòu)建方式存在一定的關(guān)聯(lián)性，比如：用到基金季報信息的因子（基金規(guī)模增長率、隱形交易能力）、風(fēng)險調(diào)整類因子（基金 索提諾比率、特雷諾比例、夏普比率等）以及基于回歸方式構(gòu)建的選基因子（H-M、T-M 模型等）時間敏感性比較高，容易受到調(diào)倉日期影響?；诩緢笮畔?gòu)建的因子存在路 徑依賴較容易理解，因為季報發(fā)布的時間節(jié)奏對測試影響較大。另外兩類指標(biāo)之所以會 對調(diào)倉時間更敏感，主要是因為這兩類因子容易選出來單位風(fēng)險貢獻(xiàn)下收益更高的基金，這樣的基金本身就容易有較大的波動，時間路徑的影響容易被放大。不過與之相反的

34、是，衡量基金風(fēng)險控制能力的選基因子時間敏感性較弱，比如下行風(fēng)險、最大回撤等指標(biāo)。此類因子容易找到業(yè)績表現(xiàn)較為穩(wěn)定的基金，此類基金本身波動就很小，受到時間路徑的影響也會弱一些。圖表20： 不同選基因子時間敏感性對比0.0250.020時間敏感性0.0150.0100.0050.000H-M基 索 特 隱 夏單金 提 雷 形 普因卡 年回 順 基 逆 基T-MT-M瑪 化撤 境 金 境 金管 基 機(jī) 順 逆 個 戶理 金 構(gòu) 境 境 人 均最年 下 換HurstbetaVaR大化 行 手規(guī) 諾 諾 交 比 模 子 模 比 收 模 最 戰(zhàn) 規(guī) 收 份 模 人 份 投 收 戰(zhàn) 投 持alphaalph

35、aalpha模 比 比 易 率 型 模 型 率 益 型 大 勝 模 益 額 型 員 額 資 益 勝 資 有回 指 波 風(fēng) 率撤 數(shù) 動 險H-M增 率 率 能擇 型 擇率回 市率工 增 者 率 市 者 份率Wind長力時時補 場率天 勝數(shù) 率持 長 占有 率 比占比場 占 額勝 比率因子有效性：評估選基因子的收益解釋能力選基因子有效性最直接的度量就是區(qū)間回測的平均收益或是平均 RankIC 等風(fēng)險收益指標(biāo)，本文以選基因子在不同板塊下平均 RankIC 作為核心度量指標(biāo)。綜合考慮前文的結(jié)論，本小節(jié)在統(tǒng)計時結(jié)果將選基因子的窗口期統(tǒng)一設(shè)置為12 個月，三種時間路徑下回測結(jié)果按平均值計算。在回測區(qū)間內(nèi)

36、，我們整理的總計 31 個選基因子都展現(xiàn)出了有效的基金選擇能力，平均年化超額收益在 2%以上。不過因子的平均 RankIC 表現(xiàn)有一定分化，表現(xiàn)最好的是夏普比率、索提諾比率、基金份額、年化收益率、單因子模型 alpha 五個指標(biāo)。按照選基因子的構(gòu)建方式來看：首先，和收益相關(guān)的指標(biāo)總體上表現(xiàn)最好。這也符合我們對基金業(yè)績具有持續(xù)性的理解，即過去一段時間表現(xiàn)較好的基金經(jīng)理在未來一段時間的業(yè)績也容易跑贏市場。在進(jìn)行板塊劃分之后，基金的業(yè)績持續(xù)性表現(xiàn)更加顯著。其次，基金份額和基金規(guī)模類因子表現(xiàn)居次?！靶∫?guī)模效應(yīng)”在基金上也有體現(xiàn)，即大規(guī)模的基金調(diào)倉相對困難，小規(guī)?；鹑菀淄ㄟ^及時操作來獲取超額收益。最后

37、，逆境戰(zhàn)勝市場勝率以及逆境收益率因子也比較好?？赡芤馕吨麄€股市環(huán)境不好時，基金的表現(xiàn)差異分化比較大，此時基金的表現(xiàn)具有較強的參考意義。除上述強調(diào)的維度外，選股能力（單因子模型 alpha）、擇時能力（H-M 模型擇時、T-M模型擇時）、風(fēng)險控制能力（回撤最大回補天數(shù)、VaR）等指標(biāo)也具有一定的基金選擇能力。每個板塊下選基因子的詳細(xì)回測效果在附錄中詳細(xì)列示。圖表21： 各時期各板塊因子平均表現(xiàn)測試因子名稱年化收益率均值夏普比率均值最大回撤均值年化超額收益均值調(diào)倉勝率均值RankIC 均值（因子有效性）RankIC_IR 均值夏普比率15.8%0.81-31.6%5.8%70.9%10.00%0

38、.45索提諾比率15.9%0.81-31.4%5.9%70.7%10.00%0.46基金份額16.6%0.84-29.9%6.6%70.4%10.00%0.60年化收益率15.9%0.78-32.0%6.1%69.1%9.60%0.40單因子模型 alpha15.3%0.77-32.4%5.5%68.8%9.00%0.41逆境戰(zhàn)勝市場勝率14.7%0.76-32.3%4.8%69.3%8.50%0.40卡瑪比率15.6%0.80-31.0%5.6%69.3%8.40%0.40逆境收益率15.4%0.79-31.3%5.4%68.6%8.30%0.38基金規(guī)模15.8%0.81-29.5%5.8

39、%69.7%8.30%0.52H-M 模型擇時16.3%0.80-34.9%6.4%66.8%7.70%0.31回撤最大回補天數(shù)16.2%0.82-30.9%6.1%70.2%7.00%0.35T-M 模型擇時16.1%0.79-34.2%6.3%66.0%6.80%0.28特雷諾比率15.8%0.80-31.2%5.8%69.0%6.40%0.35隱形交易能力14.8%0.77-30.8%4.8%69.5%5.70%0.42基金份額增長率13.7%0.71-32.1%4.0%66.1%5.50%0.32VaR14.6%0.84-28.6%4.1%65.1%5.10%0.16下行風(fēng)險13.9%

40、0.82-28.3%3.5%64.0%5.10%0.16T-M 模型 alpha13.8%0.72-32.1%3.9%66.1%3.90%0.17最大回撤13.4%0.77-30.3%3.2%63.7%3.80%0.15基金規(guī)模增長率13.6%0.70-32.2%3.9%64.0%3.70%0.18年化波動率14.0%0.82-27.8%3.5%62.8%2.80%0.08管理人員工持有占比14.0%0.75-32.6%4.1%66.7%2.80%0.26換手率14.3%0.72-31.5%4.6%65.1%2.30%0.11個人投資者占比13.0%0.70-32.9%3.1%65.8%1.8

41、0%0.14beta13.4%0.79-28.5%2.9%60.0%0.90%0.03機(jī)構(gòu)投資者占比12.6%0.67-33.8%2.7%66.1%0.60%0.08Hurst 指數(shù)13.0%0.67-32.8%3.3%58.7%0.10%-0.04戶均持有份額13.8%0.74-31.7%3.8%61.6%-0.10%-0.02H-M 模型 alpha13.0%0.69-31.2%3.2%62.1%-1.00%-0.06順境戰(zhàn)勝市場勝率12.7%0.65-34.7%3.2%60.5%-1.20%-0.05順境收益率13.1%0.65-36.0%3.7%61.0%-1.90%-0.07Wind

42、在回測過程中，我們也發(fā)現(xiàn)相同的基金評價因子在不同板塊間測試效果存在明顯差異。比如基金選股 alpha 與 H-M 模型擇時能力兩個因子測試表現(xiàn)就有很大的差別，選股 alpha 因子在金融、價值、科技板塊上表現(xiàn)較好，但是 H-M 模型擇時主要在消費、價值、均衡板塊上表現(xiàn)較好。圖表22： 基金選股 alpha 因子各板塊 RankIC圖表23： H-M 模型擇時因子各板塊 RankIC均衡20%15%10%5%0%-5%醫(yī)藥值科技成長 周期20%均衡15%醫(yī)藥10%值5%科技0%成長周期消費消費價價高端制造金融高端制造金融WindWind從分板塊的測試結(jié)果來看，大部分板塊內(nèi)測試表現(xiàn)較好因子較為接近

43、，夏普比率和索提諾比率等指標(biāo)適用板塊較多。不過周期板塊適用因子和其他行業(yè)差別較大，我們認(rèn)為可能是因為周期板塊內(nèi)行業(yè)beta 屬性比較強，基金之間的差距沒有其他板塊那么明顯。圖表24： 各因子在不同板塊的 RankIC 表現(xiàn)（三種調(diào)倉路徑取平均）因子名稱消費醫(yī)藥科技周期金融 高端制造成長價值均衡全市場 平均 RankIC夏普比率9.6%10.4%12.9%-0.4%17.5%10.9%8.0%12.1%9.3%7.8%10.0%索提諾比率9.5%10.2%12.7%-0.5%17.6%10.6%8.1%12.6%9.4%7.9%10.0%基金份額6.0%7.2%9.1%7.1%18.2%9.6%

44、7.5%16.3%8.6%7.4%10.0%年化收益率8.3%10.3%11.5%0.4%14.6%14.6%7.7%10.1%8.7%7.1%9.6%單因子模型 alpha8.1%9.9%12.5%-2.5%18.5%7.7%7.3%10.9%8.7%7.2%9.0%逆境戰(zhàn)勝市場勝率5.5%11.2%8.2%4.6%7.8%7.9%9.5%12.2%9.8%9.1%8.5%卡瑪比率7.9%10.7%11.3%-1.5%16.7%3.5%7.7%10.1%9.2%7.8%8.4%逆境收益率4.9%11.3%7.6%2.5%12.7%9.6%7.7%9.7%8.7%8.0%8.3%基金規(guī)模4.6

45、%6.7%8.7%6.9%17.6%6.0%6.1%10.2%8.0%6.8%8.3%H-M 模型擇時17.0%8.3%3.6%5.1%4.7%3.9%6.2%11.4%9.5%7.6%7.7%回撤最大回補天數(shù)8.2%3.3%9.9%-2.6%16.5%8.3%5.9%5.8%7.7%6.1%7.0%T-M 模型擇時16.3%8.2%2.3%2.3%5.2%4.9%4.9%9.2%7.7%5.5%6.8%特雷諾比率7.1%10.4%4.1%4.6%14.7%5.8%3.5%1.7%5.4%5.8%6.4%隱形交易能力-1.0%5.8%6.6%6.4%7.3%4.6%6.3%7.9%7.2%7.

46、3%5.7%基金份額增長率4.0%4.4%6.6%8.4%8.0%-3.3%4.7%13.0%4.1%4.3%5.5%VaR-3.8%0.3%8.0%13.7%1.7%9.2%4.3%6.0%6.8%6.2%5.1%下行風(fēng)險-1.3%-0.3%7.9%12.0%4.4%6.0%4.9%5.5%7.2%7.0%5.1%T-M 模型 alpha-3.5%6.8%11.9%-2.7%8.4%-0.5%5.5%4.8%4.5%5.0%3.9%最大回撤-0.6%1.7%11.2%5.6%2.7%-0.1%5.0%2.5%6.0%5.5%3.8%基金規(guī)模增長率0.3%2.3%7.1%2.2%6.6%1.3

47、%3.7%6.8%2.8%2.6%3.7%年化波動率-5.8%-3.1%4.0%12.3%3.3%6.3%2.3%2.0%4.2%4.5%2.8%管理人員工持有占比-1.3%1.1%6.3%7.1%6.6%-0.7%4.0%0.2%2.0%2.5%2.8%換手率-0.2%-1.2%9.2%-2.8%7.8%10.4%2.9%-5.4%0.4%1.0%2.3%個人投資者占比6.6%0.1%3.1%4.1%-4.1%-5.1%2.8%7.9%0.8%1.4%1.8%beta-12.1%-3.7%4.5%7.9%-1.3%0.1%3.5%4.4%4.7%5.6%0.9%機(jī)構(gòu)投資者占比6.1%1.2%

48、2.2%5.1%-2.9%-6.1%3.9%-4.5%0.4%1.3%0.6%Hurst 指數(shù)1.3%-6.4%-7.0%4.5%5.3%4.2%-5.8%8.0%-3.7%-4.1%0.1%戶均持有份額-1.5%-2.1%3.6%-4.8%0.6%-5.9%-0.5%11.0%-1.4%-1.0%-0.1%H-M 模型 alpha-10.7%-0.8%7.5%-3.3%3.9%-1.2%0.3%-3.2%-1.6%-0.8%-1.0%順境戰(zhàn)勝市場勝率11.0%-6.1%0.0%-7.5%-6.2%-2.5%0.3%1.2%-0.7%-1.6%-1.2%順境收益率6.9%-5.0%0.6%-7

49、.8%-6.6%-6.8%0.2%1.5%0.3%-0.6%-1.9%Wind圖表25： 各因子在不同板塊的年化收益率表現(xiàn)（三種調(diào)倉路徑取平均）因子名稱消費醫(yī)藥科技周期金融高端制造成長價值均衡全市場平均值基金份額17.8%18.5%14.5%16.8%14.0%22.8%16.8%12.5%15.7%15.9%16.6%H-M 模型擇時22.5%15.9%16.2%16.0%10.8%18.5%18.8%11.3%16.6%17.8%16.3%回撤最大回補天數(shù)18.0%17.9%15.5%16.1%14.7%20.9%16.7%10.2%15.5%16.0%16.2%T-M 模型擇時22.2%

50、16.6%15.7%15.9%13.0%16.2%18.3%11.2%16.1%16.9%16.1%年化收益率19.0%18.2%15.1%12.8%12.4%22.6%17.4%9.3%15.9%15.9%15.9%索提諾比率19.8%18.1%15.2%12.1%13.3%21.3%16.9%10.5%15.6%16.3%15.9%基金規(guī)模18.2%18.7%13.4%15.7%11.8%21.0%17.0%11.2%15.4%15.7%15.8%夏普比率20.1%17.9%15.4%11.9%13.5%21.0%16.7%10.1%15.6%16.1%15.8%特雷諾比率20.8%20.

51、0%13.7%13.9%12.8%20.9%16.3%8.3%15.4%16.3%15.8%卡瑪比率18.3%18.1%15.0%13.5%13.4%19.9%17.2%9.1%15.5%16.2%15.6%逆境收益率19.2%18.8%13.2%15.6%12.1%16.2%17.1%11.2%14.8%15.3%15.4%單因子模型 alpha18.5%17.7%15.4%10.7%14.2%20.7%16.8%8.6%15.5%16.0%15.3%隱形交易能力17.8%16.9%14.2%17.1%8.3%17.3%16.5%8.5%16.3%16.3%14.8%逆境戰(zhàn)勝市場勝率17.4

52、%18.9%13.3%17.3%7.4%17.3%17.1%8.7%14.8%15.2%14.7%VaR17.9%16.0%12.7%18.1%6.5%22.8%15.0%9.4%13.2%13.8%14.6%換手率14.7%16.5%14.9%11.2%11.6%20.1%17.9%7.1%14.8%15.6%14.3%管理人員工持有占比19.6%15.9%15.4%17.6%11.0%4.2%17.0%11.0%14.5%15.6%14.0%年化波動率16.1%15.5%14.1%18.6%6.5%19.3%13.5%9.9%12.1%12.7%14.0%下行風(fēng)險17.3%15.3%13.

53、3%17.1%6.7%18.7%14.5%9.2%13.3%13.8%13.9%T-M 模型 alpha15.0%17.1%14.1%12.3%10.9%18.5%14.6%9.0%12.9%13.0%13.8%戶均持有份額16.3%16.3%11.9%14.0%9.0%22.4%13.7%8.6%11.5%12.2%13.8%基金份額增長率18.0%16.3%14.8%17.0%6.7%9.8%16.4%11.7%13.0%14.9%13.7%基金規(guī)模增長率17.8%17.0%13.4%14.5%7.4%13.7%15.0%11.2%12.7%13.4%13.6%最大回撤15.0%16.4%

54、14.6%17.2%5.6%12.7%15.9%9.0%14.5%14.4%13.4%beta15.9%15.2%12.5%16.5%5.3%18.0%14.2%9.8%13.2%13.6%13.4%順境收益率20.4%15.4%13.1%14.6%9.6%7.9%14.9%9.0%13.2%13.4%13.1%個人投資者占比18.4%15.9%14.5%15.5%7.9%9.7%14.5%8.4%12.1%12.9%13.0%Hurst 指數(shù)18.5%13.1%8.6%16.6%9.5%16.8%11.8%8.4%13.5%12.9%13.0%H-M 模型 alpha14.2%16.3%13

55、.1%13.9%9.0%16.9%12.9%9.8%10.6%10.4%13.0%順境戰(zhàn)勝市場勝率22.0%16.5%14.2%14.9%8.2%6.7%13.8%6.0%12.0%12.4%12.7%機(jī)構(gòu)投資者占比19.2%16.0%14.2%15.2%6.7%7.4%15.5%6.3%12.5%13.8%12.6%資料來源：Wind板塊敏感性：評估選基因子受到板塊變化影響如果選基因子的表現(xiàn)容易受到板塊范圍設(shè)定的影響，這意味著因子本身的表現(xiàn)可能依賴于板塊的選擇，不具有普適性。因此本文構(gòu)建板塊敏感性指標(biāo)定量刻畫選基因子在不同板塊上表現(xiàn)的差異性，主要計算方式為不同板塊下選基因子 RankIC 的

56、標(biāo)準(zhǔn)差，三種調(diào)倉時間路徑下得到的標(biāo)準(zhǔn)差取平均值作為最終的結(jié)果。板塊敏感性越低的選基因子普適性越強。從測試結(jié)果來看，而逆境戰(zhàn)勝市場勝率、隱形交易能力與管理人員工持有比例等因子板塊敏感性較低、板塊普適性較強，Hurst 指數(shù)、beta 以及單因子模型alpha 等因子對板塊的變化較為敏感。因子的構(gòu)建方式和板塊敏感性之間并沒有明顯的關(guān)聯(lián)性?？梢愿鶕?jù)測試結(jié)果盡量優(yōu)先選擇板塊敏感度較低的基金評價因子。圖表26： 各因子板塊敏感性測試0.0650.0600.0550.0500.0450.0400.0350.030T-MH-MbetaHurst單 回卡 換 順 年 索因 撤瑪 手 境 化 提夏 戶 順年H-

57、MVaR普 均 境化基 基 個 特 機(jī) 下 基 最 逆 基 管 隱 逆T-M金 金 人 雷 構(gòu) 行 金 大 境 金 理 形 境指子 最 模 模 比 率 戰(zhàn) 波 諾比 持 收 模 收 模 份 份 投 諾 投 風(fēng) 規(guī) 回 收 規(guī) 人 交 戰(zhàn)alphaalpha數(shù)模 大 型 型 率勝 動 比率 有 益 型 益 型 額 額 資 比 資 險 模 撤 益 模 員 易 勝型 回市 率 率份 率 擇 率 擇 增者 率 者率 增 工 能 市alpha補場額時時 長占占長 持 力 場天勝率比比數(shù)率率 有勝占率比Wind圖表27： 選基因子的有效性和板塊敏感性0.07板塊敏感性Hurst指數(shù)beta單因子模型alp

58、haT-M模型alphaH-M模型alpha回撤最大回補天數(shù)0.06戶均持有份額年化波動率VaR夏普比率年化收益率順境收益率T-M模型擇0.05基金份額增長率基金份額因子有效性個人投資者占比機(jī)構(gòu)投資者占比最大回撤特雷諾比率下行風(fēng)險逆境收益率0.04基金規(guī)模管理人員工持有占比逆境戰(zhàn)勝市場勝率基金規(guī)模增長率0.03(0.03)(0.01)0.010.030.050.070.090.11隱形交易能力H-M模型擇時換手率關(guān)注有效性高但板塊敏感性低的因子順境戰(zhàn)勝市場勝率索提諾比率卡瑪比率Wind選基因子綜合評判我們綜合回測有效性、時間敏感性以及板塊敏感性三個維度對選基因子進(jìn)行綜合打分。因子有效性指標(biāo)主要

59、衡量選基因子收益的高低，時間敏感性指標(biāo)用于判斷選基因子受到調(diào)倉路徑的影響，板塊敏感性指標(biāo)則評估選基因子在不同板塊的適應(yīng)性。其中因子有效性指標(biāo)是核心維度，時間敏感性和板塊敏感性指標(biāo)可以用于輔助篩選更加穩(wěn)定的因子。每個維度原始數(shù)據(jù)計算方法以及數(shù)值結(jié)果在前文中已經(jīng)給出。將原始數(shù)值歸一化到 0-1 區(qū)間給出最終的排名得分，1 分對應(yīng)原始數(shù)據(jù)最大值，0 分為最小值。綜合考慮各項因子的權(quán)重最終的選基因子綜合打分按如下公式計算：因子綜合打分= 因子有效性排名得分 70% 板塊敏感性排名得分 15% 時間敏感性排名得分 15%從不同的打分維度上，我們也能看因子之間鮮明的差異：比如逆境戰(zhàn)勝市場勝率、基金份額、逆

60、境收益率是三個打分最好的因子，相對來說三個因子有效性比較高，板塊和時間敏感性比較低，也就是因子收益比較高而且相對穩(wěn)定。部分因子則具有明顯短板，比如以年化收益率、夏普比率、隱形交易能力為例的因子時間敏感性較高，測試結(jié)果容易受到時間路徑影響；回撤最大回補天數(shù)等因子板塊敏感性太高，普適性不夠強。圖表28： 選基因子綜合打分因子名稱因子有效性板塊敏感性時間敏感性因子綜合打分逆境戰(zhàn)勝市場勝率0.880.000.320.56基金份額1.000.430.490.56逆境收益率0.860.130.510.50年化收益率0.960.570.820.47基金規(guī)模0.850.310.580.47夏普比率1.000.