风险提示：本报告基于历史数据分析，模型有失效的风险。
一、研究背景
近年我国公募基金市场繁荣发展，公募基金已经成为我国资产管理行业乃至整个金融行业的重要组成部分。截至2021年上半年末，我国境内共有基金管理公司136家，公募基金产品总计8320只，管理规模23.03万亿元。从产品类型来看，权益基金成为中坚力量，股票型基金和混合型基金占整体基金管理规模的34.71%。“炒股不如买基金”深入人心，越来越多的投资者持有公募基金。未来随着我国经济体量的持续扩张、资本市场的快速成长和居民财富的不断增加，公募基金发展前景将更加广阔。
然而从公募基金产品的业绩表现来看，基金之间的收益往往出现较大的分化，尤其是偏股型基金，波动分化更加明显。这里我们以主动偏股型基金为例，根据收益率情况将其由高到低分为四档：前25%，25%-50%，50%-75%，后25%。分别观察每档基金近一年、近三年、近五年的平均收益表现。从下图可以看出，无论从近一年、近三年、近五年的时间区间来看，基金之间的收益率往往出现较大的分化，业绩前25%的基金平均收益超过业绩后25%的基金平均收益200%，且后25%的基金收益甚至无法跑赢沪深300指数。
因此如何正确评价全市场176家基金公司、8000多只不同类型的基金收益状况、风险水平和投资管理能力，如何优选基金便尤为重要，直接影响投资收益率。
二、主动偏股型基金评价与优选研究体系
基金评价体系主要分为定量与定性两部分，以定量指标进行基金优选，再对其做绩效归因分解收益来源，最后结合定性分析提升对基金筛选的准确性。本报告将首先介绍开放式主动偏股型基金的定量评价与优选方法，分别从基金业绩、基金风险、风险调整收益、选股能力、择时能力、管理规模、投资风格、持有人结构、平台支持9维度设计定量指标，进行定量分析筛选出优质基金。
2.1研究样本
本报告主动偏股型基金主要包括普通股票型基金及混合型基金中股票高仓位基金，以上述两类基金作为基础，剔除部分不满足条件的对象后作为最终研究样本。
1.只选择开放式基金，剔除封闭运作、定期开放、有锁定期式基金，剔除分级基金、量化基金、LOF基金、ETF基金、ETF链接基金，不同份额的基金只保留 A类；
2.剔除成立时间较短，未有4个完整季报期的基金；
3.剔除最新季报期基金规模（基金资产净值合计）小于1个亿的基金；
4.基于持仓情况，筛选出混合型基金中股票高仓位的偏股型基金：成立不满3年，考察所有季报期，股票仓位占比<=60%的季度<=1,债券仓位占比>=40%的季度<=1；成立满3年，考察最近12个季报期，股票仓位占比<=60%的季度<=2,债券仓位占比>=40%的季度<=2。
5.剔除单一投资者占比超过60%，机构投资者占比超过80%的基金，以剔除定制类基金。
最终录得1580只符合条件的基金。
2.2评价因子库
本报告从基金业绩、基金风险、风险调整收益、选股能力、择时能力、管理规模、投资风格、持有人结构、平台支持9个维度构建主动偏股型基金因子库，共27个因子。并在季频上对各个因子做有效性检验，筛选出有效因子。
因子使用前需要进行规范化处理，包括去极值和标准化。去极值这里我们采用3σ法，将极值压缩到3倍标准差上；标准化我们采用Z-Score法。
2.3单一因子检验
我们首先对各个因子进行单因子测试，找到对于预测未来业绩有效的因子，再基于单因子的测试结果构建多因子综合评价指标。因子考察期为最近一年，按季频检验，检验区间为2005年-2021年。值得注意的是业绩相关因子可以实时获得，但管理规模、投资风格、持有人结构、平台支持类因子只能从定期报告中获得，季报数据会在季度结束之日起 15 个工作日内披露，半年报（年报）数据会在季度结束之日两个月（三个月）内披露。因此需要考虑到数据可得性，对于季报数据因子，检验未来业绩应从季度末下一个月末开始计算；对于半年报（年报）数据因子，检验未来业绩应从半年末后两个月末（年末后三个月末）开始计算。
27个因子单一因子有效性检验结果如上表。根据上表ICIR、多空收益IR及胜率等检验指标我们可以看出业绩因子、风险调整收益因子、选股能力因子、管理规模因子、持有人结构因子以及平台支持因子效果都比较好，风险类、择时能力、投资风格因子没有明显效果。风险调整收益因子中Sortino Ratio和Jensen's Alpha对未来业绩预测效果较好，Treynor Ratio因子没有明显效果；4种方法得到的选股能力因子都表明选股能力对未来业绩有很好的效果，其中选股Alpha因子有效性最强，年化ICIR及年化多空收益IR表现最好；管理规模因子中管理份额比管理规模更加有效；持有人结构中管理公司员工持有份额占比比机构投资者持有份额占比更加有效；平台支持中的两个因子表现相差不大。
从9个维度所有因子综合比较来看，选股Alpha、管理份额、管理公司员工占比3个因子表现最好，年化ICIR、年化多空收益IR绝对值相对最高，IC胜率也都在70%以上。其中选股Alpha、管理公司员工占比都是正向指标，说明因子值越大，基金未来业绩越好；管理份额是反向指标，说明总体管理份额越大的基金业绩表现越差。
另外我们对27个因子再进行季频分组检验，按因子值排序将基金等分为10组，第一组因子值最大，统计每组相对基金平均业绩的年化超额收益均值，检验结果如上表。可以看到选股Alpha、管理份额、管理公司员工占比因子在各自类别中单调效果都相对较好，第一组减去最后一组超额收益绝对值相对较大，均在3%以上。其中选股Alpha第一组减去最后一组超额收益值在所有因子中最大，达到6.57%。
2.4.复合因子构建
2.4.1因子相关性检验
首先，对IC检验中ICIR绝对值大于0.5的因子进行相关性检验，舍弃IC检验中效果不佳的因子。我们观察到业绩相关因子，包括绝对收益、Sharp Ratio、Sortino Ratio、Calmar Ratio、Jensen's Alpha、M2测度、选股Alpha、T-M选股能力、H-M选股能力、C-L选股能力、所属基金公司业绩具有很强的相关性。在复合因子构建时，应注意相关性带来的信息冗余。管理规模、管理份额、换手率、机构投资者占比、管理人员占比、所在基金公司规模因子相关性较低。
2.4.2复合因子构建及检验
基于以上IC检验、多空收益检验以及分组检验，我们可以看到选股Alpha、管理份额、管理公司员工持有份额占比3个因子最有效，相关性也很弱，并且具有很好的现实意义，代表了基金选股能力、基金规模、基金持有人情况3方面。因此我们首先采用选股能力、管理规模、持有人结构3维度的这3个因子等权重构建复合因子。针对其他维度（绝对收益、风险调整收益、平台支持维度）效果较好的因子，我们也分别加入等权重构建复合因子进行对比检验。此处仍按季频检验，但由于样本基金中管理公司员工持有份额占比因子在2008年之前几乎都为0，因此此处检验区间为2008年-2021年。
从下表我们可以看出“选股Alpha、管理份额、管理公司员工持有份额占比”构建的复合因子相比于各个因子单独使用时ICIR、多空收益IR及胜率都得到了极大提升。另外当继续加入业绩相关因子如绝对收益因子、风险调整收益因子、所在基金公司业绩因子后，ICIR值及多空收益IR值反而下降了，可能是因为因子相关性强带来的信息冗余。我们还发现当加入所属基金公司规模后的复合因子“选股Alpha+管理份额+管理人员工持有份额占比+所在基金公司规模”ICIR、多空收益IR及胜率再次得到了一定程度的提升。
另外我们发现当基金规模（基金资产净值合计）大于3亿时，复合因子有效性也能得到极大提升。此时，3因子模型“选股Alpha、管理份额、管理公司员工持有份额占比”和4因子模型“选股Alpha+管理份额+管理人员工持有份额占比+所在基金公司规模”效果相近，分组检验结果单调性也都比较好。本报告考虑到基金所属基金公司规模因子会极大的限制筛选出的基金属于大基金公司中，我们希望筛选出不同规模基金公司基金产品，丰富基金池，故本报告将采用3因子模型进行优选基金。
三、主动偏股型基金复合因子实证分析
接下来我们对上节构建的“选股Alpha+管理份额+管理人员工持有份额占比”复合因子进行实证分析。另外我们将在最终选择5只核心基金时设置一定的门槛指标：绝对收益、波动率、最大回撤。本报告经过对比研究将门槛指标设置为：最近一年绝对收益处于前70%，最近一年波动率及最大回撤处于后90%。目的是在因子排名居前的基金中筛选出绝对收益表现同时居前的基金且剔除风险极端的基金。
☆ 研究样本：同前文研究样本，且基金规模大于3亿
☆ 回测区间：2008/1/31-2021/8/31
☆ 复合指标：选股Alpha+管理份额+管理人员工持有份额占比（定期报告数据采用当期能够获得的最新数据）
☆ 门槛指标：最近一年绝对收益处于前70%，最近一年波动率及最大回撤处于后90%
☆ 调仓频率：按季频调仓，分别在1月、4月、7月、10月末最后一天调仓
☆ 调仓规则：每期选择复合指标结合门槛指标排名前5的基金等权重调仓（如上一期与下一期所选基金有重叠，则重叠基金不进行调仓）
☆ 交易费率：申购费率0.15%，赎回费率0.5%
☆ 比较基准：全部主动偏股型样本基金日收益率中位数构建的指数
如上图所示，“选股Alpha+管理份额+管理人员工持有份额占比”复合因子具有良好的选基效果。从2008年开始，以该因子筛选的基金组合一直能稳定的跑赢市场基准，并具有良好的超额收益。
截至2021年8月底，基金组合累计收益率为797.24%，以全部主动偏股型样本基金日收益率中位数构建的基准的累计收益率为123.63%，累计超额收益率达673.61%。我们统计2008年-2021年基金组合的收益、波动及夏普比率进行对比，组合均有不错的优势，组合的年化收益有17.48%，年化超额收益率达到11.43%。
本报告从基金业绩、基金风险、风险调整收益、选股能力、择时能力、管理规模、投资风格、持有人结构、平台支持9方面设计定量指标，分别进行有效性检验以及相关性检验，最终筛选出“选股Alpha+管理份额+管理人员工持有份额占比”3个因子构建复合因子。实证分析中，该复合因子表现出良好的选基效果。后续，我们将对主动偏股型基金进行归因分析及定性研究，进一步验证定量分析结果。
作者丨普益标准研究员：欧阳亚群