主动权益基金经理的量化评价体系构建

1、正文目录 HYPERLINK l _TOC_250019 国内首批公募 MOM 产品已上报，基金经理评价至关重要 3 HYPERLINK l _TOC_250018 主动权益基金发展迅速，今年以来爆款基金频现 3 HYPERLINK l _TOC_250017 国内首批公募MOM 产品已上报 4 HYPERLINK l _TOC_250016 基金经理指数及因子库构建 4 HYPERLINK l _TOC_250015 数据样本涵盖近十年所有偏股型基金 4 HYPERLINK l _TOC_250014 基金经理指数构建三种规模加权方法 6 HYPERLINK l _TOC_250013 基金

2、经理相关指数 6 HYPERLINK l _TOC_250012 三种规模加权方法 7 HYPERLINK l _TOC_250011 基金经理因子库构建 7 HYPERLINK l _TOC_250010 基金经理因子回溯测试 9 HYPERLINK l _TOC_250009 各因子IC 表现（以最大规模加权为例） 9 HYPERLINK l _TOC_250008 不同加权方式下因子表现对比 11 HYPERLINK l _TOC_250007 因子相关性测试 12 HYPERLINK l _TOC_250006 因子组合 IC 表现 13 HYPERLINK l _TOC_250005

3、 基金经理组合构建 14 HYPERLINK l _TOC_250004 基于合成因子对基金经理进行打分 14 HYPERLINK l _TOC_250003 合成因子分组收益表现 14 HYPERLINK l _TOC_250002 基金经理组合收益表现 15 HYPERLINK l _TOC_250001 基金组合推荐 16 HYPERLINK l _TOC_250000 风险提示 17图表目录图 1 普通股票型+偏股混合型基金数量与规模不断扩大 3图 2 时间范围与基金范围 5图 3 基金经理管理基金数量 6图 4 普通股票与偏股混合型基金规模分布 6图 5 六大类相关指标因子 8图 6

4、 最大规模加权因子 IC 均值与中位数 10图 7 最大规模加权因子 IC 有效性 11图 8 各加权方式下 IC 值比较 12图 9 最大规模加权因子相关系数 13图 10 基金经理分值分布 14图 11 半年调仓部分因子分组年化超额收益 15图 12 半年调仓各因子分组超额收益（相较于平均指数） 15图 13 基金经理组合历史表现 16表 1 年初至今新成立规模超百亿普通股票型与偏股混合型基金 3表 2 MOM 基金在路上 4表 3 基金经理因子库 8表 4 因子组合IC 表现 13表 5 因子组合RankIC 表现 13表 6 基金经理组合历年表现 16表 7 最新高分基金经理及相关产品

5、 162008Q12008Q32009Q12009Q32010Q12010Q32011Q12011Q32012Q12012Q32013Q12013Q32014Q12014Q32015Q12015Q32016Q12016Q32017Q12017Q32018Q12018Q32019Q12019Q32020Q12020Q3国内首批公募 MOM 产品已上报，基金经理评价至关重要主动权益基金发展迅速，今年以来爆款基金频现近年来主动权益类基金1发展迅速，今年以来，随着市场回暖，新发基金明显加速。截至 2020/9/30，今年新成立的普通股票型基金+偏股混合型基金多达 350 只，其中募集规模超百亿的“爆款

6、”基金有 19 只。权益基金规模(亿元,右轴)权益基金数量(左轴)00500040020010000600150008002000012001000250001400300001600图 1 普通股票型+偏股混合型基金数量与规模不断扩大资料来源：Wind，华西证券研究所，截至 2020 年 9 月 30 日表 1 年初至今新成立规模超百亿普通股票型与偏股混合型基金代码名称募集份额(亿份)基金成立日投资类型009570.OF南方成长先锋 A321.152020-06-12偏股混合型基金009714.OF汇添富中盘价值精选 A297.432020-07-08偏股混合型基金009341.OF鹏华匠心

7、精选 A296.912020-07-10偏股混合型基金008903.OF华安聚优精选290.672020-07-16偏股混合型基金009550.OF易方达均衡成长269.672020-05-22普通股票型基金009863.OF广发科技先锋203.602020-01-22偏股混合型基金009929.OF汇添富开放视野中国优势 A169.422020-07-22普通股票型基金010319.OF富国创新趋势163.092020-07-27普通股票型基金010317.OF南方创新驱动 A143.912020-08-28偏股混合型基金009029.OF鹏华创新未来 18 个月封闭120.002020-0

8、9-30偏股混合型基金009892.OF易方达创新未来 18 个月120.002020-09-29偏股混合型基金1 注：由于灵活配置型基金权益仓位变动范围较大，本文中所研究的权益基金样本中不含灵活配置型基金，仅包括普通股票型基金+偏股混合型基金，下同。009391.OF工银高质量成长 A119.892020-06-18偏股混合型基金009704.OF富国成长策略116.642020-08-11偏股混合型基金008131.OF汇添富优质成长 A115.242020-05-25偏股混合型基金010013.OF南方景气驱动 A114.982020-08-04偏股混合型基金009878.OF景顺长城竞

9、争优势111.732020-08-06偏股混合型基金009618.OF易方达信息行业精选106.032020-08-24普通股票型基金009570.OF平安低碳经济 A101.882020-08-10偏股混合型基金009714.OF交银启汇100.972020-07-07偏股混合型基金资料来源：Wind，华西证券研究所，截至 2020 年 9 月 30 日国内首批公募MOM 产品已上报表 2 MOM 基金在路上对于主动权益类基金而言，基金经理的投资理念、投资决策对基金业绩有着举足轻重的影响。可以说，投资者购买基金的主要原因就是相信基金经理的管理能力。基于选择基金管理人的资产管理模式的 MOM（

10、Manager Of Managers）模式于上世纪 80年代在美国诞生，之后迅速发展壮大，目前已成为欧美主流的资产管理模式之一。2019 年 12 月 6 日，证监会发布证券期货经营机构管理人中管理人（MOM）产 品指引（试行），国内首份正式的 MOM 操作指引发布。此后，华夏、招商、创金合信、建信、鹏华等 5 家基金公司上报了公募 MOM 产品，并于今年 2 月 18 日收到第一次反 馈意见。基金管理人基金名称申请材料日受理决定日创金合信群星一年定期开放混合型管理人中管理人(MOM)2019-12-252020-01-02华夏博远一年持有期混合型基金管理人中管理人(MOM)2019-12-

11、262020-01-03建信智汇优选一年持有期混合型管理人中管理人(MOM)2019-12-262020-01-03鹏华精选群英混合型管理人中管理人(MOM )2020-01-062020-01-10招商惠润一年定期开放混合型发起式管理人中管理人(MOM)2019-12-252020-01-02资料来源：Wind，华西证券研究所相比于 FOF 研究，MOM 研究需要更多关注基金管理人的研究和筛选，而国内公募 基金中基金经理任职变动情况较多，同时大量存在一名基金经理管理多只产品的情况，使得基于基金经理的业绩评价存在一定的难度。本文中我们将同一时期，基金经理管理的普通股票型基金与偏股混合型基金的收

12、益率数据按照基金规模进行加权，得到基金经理指数，并以此为基准，评价各个指标对基金经理业绩的预测效果，最终给出各个基金经理的打分结果及推荐组合。基金经理指数及因子库构建数据样本涵盖近十年所有偏股型基金1、时间范围本文中所使用的数据的时间范围为 2010 年 1 月 1 日至 2020 年 9 月 11 日，频率多为周频（部分数据为季频）。2、基金范围本文中所选取的基金样本为所有开放式基金中的普通股票型基金与偏股混合型基金。根据其历任基金经理信息，出整理1165 只基金的 1813 位基金经理的在职区间情况，并基于基金经理的在职情况与管理规模构建基金经理指数。图 2 时间范围与基金范围资料来源：华

13、西证券研究所值得注意的是，基金经理管理多只产品的情况相当普遍。所以在基金经理指数的编制中，我们采用规模加权的方式编制基金经理指数。另外由于部分产品存在多位基金经理共同管理的情况，甚至基金经理可能存在“挂名”的情况，我们在处理多基金经理共管一只产品情况时，对基金规模加权的权重进行调减。在基金的实际运作中，基金投资的主题、行业等亦会对基金业绩产生非常大的影响。为在研究结果中反映这一影响因素，我们筛选出基金成立之初设定的业绩基准指数，对该基准指数也进行同样的规模加权，得到基金经理的业绩基准指数。通过比较相对业绩基准的相对收益，可以在一定程度上排除主题、行业、市场等对基金业绩影响。图 3 基金经理管理

14、基金数量资料来源：Wind，华西证券研究所，注：仅统计现任基金经理此外，规模较小的基金在全部主动偏股型基金中占据了相当一部分比例，而规模较小的基金在管理运作中存在较大差异与不确定性，在分析时，我们将规模小于 2 亿元的基金剔除。图 4 普通股票与偏股混合型基金规模分布资料来源：Wind，华西证券研究所，截至 2020 年 Q2基金经理指数构建三种规模加权方法基金经理相关指数本文中多个因子的计算方式基于以下三个指数： 1、基金经理指数基于基金经理在管产品的收益率数据，经基金规模加权得到基金经理指数收益率，再由该数据得到的基金经理指数。2、基金经理指数业绩基准每只基金在其成立之初，根据基金的投资理

15、念与投资风格，均会设定一个业绩基准指数。通过基金的业绩基准指数，我们可以编制出基金经理的业绩基准指数。其编制方式与基金经理指数类似：即以当期基金经理管理产品的最新规模数据为权重，对其当期在管产品的周频业绩基准指数收益率进行加权，得到基金经理业绩基准指数。3、超额收益指数基金经理指数收益率序列减去基金经理指数业绩基准收益率序列，即为超额基准收益率序列。该指数代表的是基金经理相较于业绩基准的累计超额收益。4、沪深 300 与无风险收益率如无特别说明，则该因子计算中使用的市场指数为沪深 300 指数，如加权 Beta、加权 Alpha、加权 Jensen、加权 Treynor 与 Treynor 五

16、个因子，在计算中，其标的 指数均使用的是沪深 300 指数。无风险收益率取一年期定期存款收益率。三种规模加权方法在处理多只基金业绩时，我们使用如下三种规模加权方式：直接按基金经理在管基金的管理规模加权，下文简称为直接规模加权。对于多人共同管理的基金，将基金规模除以基金经理人数，调减基金经理的在管规模并按规模加权。下文简称为核减规模加权。最大规模加权：选择基金经理管理规模最大的基金作为其代表产品，其余产品权重为 0，下文简称为最大规模加权。以上三种加权方法中，均将规模小于 2 亿元的基金剔除。基金经理因子库构建基于上述构建的基金经理指数，我们通过基金经理业绩分拆出规模、收益率、风险、风险调整收益

17、、收益相关性、其他等六大类因子，并通过因子分析方法，分析各因子指标对不同长度未来区间（3 月、6 月、1 年、2 年）的基金经理业绩预测效果。图 5 六大类相关指标因子资料来源：华西证券研究所表 3 基金经理因子库因子种类因子名称因子说明规模份额基金经理在管基金的份额数据之和，频率为季频。规模基金经理在管基金的最新规模之和，频率为季频。收益率加权 Alpha基金经理在管基金过去一年 Alpha 值，经基金规模加权得到。加权 Jensen基金经理在管基金过去一年的年化 Jensen 值，经基金规模加权得到。上年收益率基金经理指数过去一年的收益率。超额收益率基金经理指数相对基准指数的超额收益，取年

18、化。风险最大回撤基金经理指数过去一年的最大回撤。标准差基金经理指数过去一年的年化标准差。下行标准差基金经理指数过去一年的年化下行标准差。超额最大回撤超额收益指数在过去一年中的最大回撤。基准跟踪误差超额收益指数在过去一年中的年化标准差。超额下行标准差超额收益指数在过去一年中的年化下行标准差。风险调整收益加权 Sharpe基金经理在管基金过去一年的年化 Sharpe 值，经基金规模加权得到。加权 Treynor基金经理在管基金过去一年的年化 Treynor 值，经基金规模加权得到。加权 Sortino基金经理在管基金过去一年的年化 Sortino 值，经基金规模加权得到。加权 Calmar基金经理

19、在管基金过去一年的年化 Calmar 值，经基金规模加权得到。Sharpe基金经理指数过去一年的年化夏普比，与上文加权 Sharpe 不同。Sortino基金经理指数过去一年的年化索提诺比率，与上文加权 Sortino 不同。Calmar基金经理指数过去一年的年化 Calmar 比率，与上文加权 Calmar 不同。Treynor基金经理指数过去一年的年化特雷诺比率，与上文加权 Treynor 不同。信息比率超额基准收益指数，在过去一年中的年化收益率/年化标准差。收益相关性加权 Beta基金经理在管基金过去一年基金的 Beta 值，经基金规模加权得到。基准相关系数基金经理指数与基准指数的相关系

20、数。其它持股仓位基金经理在管基金报告期的持股仓位数据，经基金规模加权得到，季频数据。持股集中度基金经理在管基金报告期的持股集中度数据，经基金规模加权得到，季频数据。佣金规模比基金经理在管基金报告期的佣金规模比数据，经基金规模加权得到，季频数据。资料来源：Wind，华西证券研究所为方便各因子对比与合成，所有因子经过去极值（MAD）与标准化（Z-Score）处理。基金经理因子回溯测试各因子 IC 表现（以最大规模加权为例）在对各基金经理因子分析过程中，我们重点通过 IC、IR、IC 胜率等指标来考察因子的有效性。每周我们选取所有横截面时间点的基金经理因子值与未来 3 月、未来6 月、未来 1 年、

21、未来 2 年的收益分别计算 IC 值，各因子表现如下表所示。从计算结果来看，经平均后得到的各加权方法的最终数据差别较小，此处以最大规模加权为例展示不同因子测试结果。因子种类因子名称IC均值IC中位数3m6m1y2y3m6m1y2y图 6 最大规模加权因子 IC 均值与中位数相关性加权Beta 基准相关系数-3-2-2-4-2-2-3-2-10-1-10034收益率加权Alpha加权Jensen上年收益率超基准收益率111210911121012111198111191081071089811911898111012其它持股仓位持股集中度佣金规模比01211210-4-5-7-11-2-2-6-

22、1023441244净值基准指数 绝对收益指数 超基准收益指数-2-3-3-4-3-3-4-73546244746554555规模份额规模-6-8-10-11-6-9-12-12-5-7-9-10-6-9-9-10风险调整收益加权Sharpe加权Treynor加权Sortino加权Calmar Sharpe Sortino Calmar Treynor基准信息比率767676669665545566665566878797711101199119121113121112101391378786767101191191091034461655风险最大回撤标准差下行标准差 超基准最大回撤基准跟踪误

23、差超基准下行标准差-6-7-6-6-7-6-10-7-8-7-8-4-5-9 -4 -6-10-5-9-11-10-7-7-6-6-7-7-8-6-7-6-6-2-3-4-5-1-1-2-3-4-4-5-5-7-6-5-7资料来源：Wind，华西证券研究所图 7 最大规模加权因子 IC 有效性因子种类因子名称IC标准差IR值IC胜率收益率加权Alpha171513120.610.810.780.7673817980加权Jensen181714130.580.680.650.6071787775上年收益率181613100.440.590.540.9566696881超基准收益率17141311

24、0.520.730.650.8668747177其它持股仓位20171511-0.010.040.130.055254 53 523m6m1y2y3m6m1y2y3m6m1y2y相关性加权Beta19171514-0.14-0.11-0.15-0.3247464143基准相关系数18161515-0.04-0.02-0.04-0.0651516066风险最大回撤标准差下行标准差 超基准最大回撤基准跟踪误差超基准下行标准差19 15 14 10 27 24 23 17 25 21 21 14142013191115-0.32-0.16-0.23-0.37-0.08-0.17-0.45-0.23-

25、0.31-0.41-0.96-0.28-0.53-0.31-0.70-0.50 -0.48-0.753844433731291341 41 38172439314135332122 18 17 14-0.15-0.20-0.3450 44 44 42-0.29-0.31-0.4648 403539加权Calmar18151211 0.370.54 0.570.77 62 70 7278Sharpe201613110.490.700.711.176775 77 89Sortino201613110.480.680.681.1865737588Calmar15131090.430.610.650.

26、82 64 71 7278Treynor171512 90.550.740.781.24 68 79 7791基准信息比率222018 13 0.140.22 0.220.45 52 605958持股集中度18161614-0.22-0.32-0.45-0.7847463624佣金规模比1310970.140.290.490.5353586670净值基准指数6556-0.40-0.49-0.66-0.7335312622绝对收益指数12111090.270.400.430.6360666578超基准收益指数1110980.390.540.500.6267706874规模份额111086-0.5

27、8-0.83-1.33-1.763123117规模121186-0.45-0.63-1.13-1.583328157风险调整收益加权Sharpe161512120.410.490.520.53 64706871加权Treynor151411110.410.440.470.5064676870加权Sortino161512120.380.440.460.4860656668资料来源：Wind，华西证券研究所相关性因子：Beta 与基准相关系数因子，都与未来收益负相关，说明较低的 Beta 值对未来收益有益。此外 Beta 因子对未来两年收益的预测性较好。规模因子：规模因子与未来收益均为负相关，负

28、相关性随着未来区间的延长而加强，表明庞大的基金规模会对基金经理的投资能力形成掣肘。收益率因子：加权 Alpha 与加权 Jensen 以及年化收益率因子预测性较强，尤其对未来半年内收益的预测性最佳。说明基金经理的业绩具有延续性，且在短时间内延续性更强。风险调整收益因子中：加权 Sharpe、加权 Treynor、加权 Sortino、加权 Calmar等因子预测性亦较强，且随未来区间长度变化不大。Sharpe、Calmar、Treynor 因子则对未来半年收益的预测性最佳，且预测性略好于加权得到的指标。这些因子与收益率因子的表现接近。风险类因子均与未来收益呈负相关，其中最大回撤因子与下行标准差

29、因子表现最佳，说明优秀的基金经理能够很好的控制投资的风险水平。不同加权方式下因子表现对比由下表可看出，各加权方式下因子的 IC 表现差别较小。不同加权方式的差别主要集中在以下几处：直接规模加权：份额与规模因子 IC 表现强于其它加权方式 2 到 3 个百分点；标准差因子 IC 表现强于其它加权方1 到式2 个百分点。最大规模加权：Treynor 因子 IC 表现强于其它加权方式 1 到 2 个百分点。因子种类因子名称3m核减规模加权 6m1y2y3m直接规模加权 6m1y2y3m最大规模加权 6m1y2y相关性加权Beta-3% -2%-3% -5%-3% -2%-3%-6% -3% -2%-

30、2%-4%基准相关系数-1%0%-1%-1%-1%-1%-1%-1%-1%0%-1%-1%收益率加权Alpha11%12%9%9%11%12%9%8%11%12%10%9%加权Jensen11%11%9%8%11%11%8%7%11%11%9%8%上年收益率8%10%7%10%8%10%7%10%8%10%7%10%超基准收益率9%11%8%10%9%11%9%10%9%11%8%9%其它持股仓位0%1%2%0%-1%0%1%-1%0%1%2%1%持股集中度 -4%-5%-7%-11% -4%-5%-7%-11% -4%-5%-7%-11%基准信息比率4%5%5%7%4%5%5%7%3%4%4

31、%6%风险最大回撤标准差-6%-7% -4%-5% -6%-7%-10%-10%-6%-5% -7% -6%-6%-7%-11%-11%-6%-4% -7%-5%-6%-6%-10%-9%图 8 各加权方式下 IC 值比较佣金规模比2%3%4%3%1%2%4%3%2%3%4%4%净值基准指数-3%-3%-4%-5%-3%-4%-5%-5%-2%-3%-3%-4%绝对收益指数3%5%5%6%4%5%5%7%3%5%4%6%超基准收益指数4%6%5%5%5%6%5%5%4%6%5%5%规模份额-6%-8%-10%-11%-7%-10%-12%-14%-6%-8%-10%-11%规模-5%-7%-9

32、%-10%-6%-9%-11%-12%-5%-7%-9%-10%风险调整收益加权Sharpe7%7%6%6%7%7%6%6%7%7%6%7%加权Treynor6%6%4%5%6%6%5%5%6%6%5%5%加权Sortino6%6%5%6%6%6%5%5%6%6%6%6%加权Calmar7%8%6%9%7%9%7%9%7%8%7%9%Sharpe10%11%9%13%10%11%9%12%10%11%9%12%Sortino10%11%9%13%9%11%9%12%9%11%9%12%Calmar7%8%7% 8%7%9%7%8%7%8%7%8%Treynor9%10%7%9% 9%10%7%

33、9%10%11%9%11%下行标准差-6%-7%-7%-11%-6%-7%-7%-11%-6%-7%-7%-10%超基准最大回撤-6%-7%-6%-9%-6%-8%-6%-9%-6%-7%-6%-8%基准跟踪误差 超基准下行标准差 -2% -3%-4%-6%-4%-6% -2%-3%-4% -6% -7%-4%-6% -6%-6%-8%-2% -4% -3%-4%-5% -5%-5%-7%资料来源：Wind，华西证券研究所因子相关性测试下图为各因子间的相关系数，仍以最大规模加权为例，可以看出，收益率因子的相关系数均在 0.6 以上，除基准信息比率外，风险调整收益因子的相关系数同样多在0.6 以

34、上。这两类因子间的相关性亦较高。此外，规模因子与其它因子相关性较低。风险类因子中，除基准跟踪误差外，其它因子均有较好的 ICIR 表现，且与其它因子的相关性有限。其它类因子的预测效果相对较差，相关性也较低。图 9 最大规模加权因子相关系数因子种类相关性收益率其它净值规模风险调整收益风险因子名加权基准相加权加权上年收超基准持股仓持股集佣金规基准指绝对收超基准份额规模加权加权加权加权SharpeSortinoCalmarTreyno基准信最大回标准差下行标超基准基准跟超基称Beta关系数AlphaJensen益率收益率位中度模比数益指数收益指SharpeTreynoSortinoCalmarr息比

35、率撤准差最大回踪误差下行相关性加权Beta1.0000.3050.087-0.024-0.009-0.0040.5930.1660.3600.181-0.0090.0390.1030.1380.0180.0020.0320.027-0.105-0.1090.011-0.141-0.0700.4090.4830.4520.1860.0820.0基准相关系数0.3051.000-0.084-0.073-0.066-0.0740.161-0.134-0.011-0.007-0.148-0.2010.0680.026-0.074-0.112-0.089-0.077-0.084-0.093-0.095-

36、0.1160.5420.002-0.064-0.037-0.463-0.692 -0.6收益率加权Alpha0.087-0.0841.0000.8630.6500.6460.1000.0710.0340.0060.3470.394-0.0710.0700.6180.5590.5690.8110.8420.8190.4440.6710.085-0.2010.056-0.165-0.2230.073-0.0加权Jensen-0.024-0.0730.8631.0000.6340.6380.0720.060-0.013-0.0330.3350.380-0.0670.0590.7320.6580.69

37、00.6850.8450.8240.4880.6710.073-0.2240.081-0.144-0.2360.079-0.0上年收益率-0.009-0.0660.6500.6341.0000.7850.0290.022-0.0270.0000.4990.448-0.0150.0970.5060.4490.4610.6450.8900.8750.6330.9240.121-0.2730.017-0.224-0.2750.034-0.1超基准收益率-0.004-0.0740.6460.6380.7851.0000.0390.036-0.043-0.0480.3820.544-0.0030.103

38、0.4680.4030.4290.5860.8120.7970.5080.7360.164-0.2190.029-0.190-0.3690.031-0.1其它持股仓位0.5930.1610.1000.0720.0290.0391.0000.2310.2710.0490.0420.0870.0670.1110.0460.0560.0740.043-0.032-0.0390.070-0.019-0.1680.4170.4600.4200.2250.1810.1持股集中度0.166-0.1340.0710.0600.0220.0360.2311.000-0.1150.1310.1310.1520.4

39、230.4980.0270.0450.0460.0180.0220.0260.0200.022-0.1940.2360.2180.1910.2290.2320.2佣金规模比0.360-0.0110.034-0.013-0.027-0.0430.271-0.1151.0000.021-0.058-0.077-0.248-0.2700.0230.0410.0330.013-0.102-0.0990.007-0.063-0.1390.1920.1690.1800.1490.1120.1净值基准指数0.181-0.0070.006-0.0330.000-0.0480.0490.1310.0211.00

40、00.006-0.0160.1200.1390.0080.0140.0100.000-0.035-0.033-0.004-0.0130.0200.039-0.114-0.1020.034-0.047-0.0绝对收益指数-0.009-0.1480.3470.3350.4990.3820.0420.131-0.0580.0061.0000.7430.0520.1890.2640.2250.2450.3340.4110.4050.3460.455-0.008-0.0680.047-0.069-0.0410.111 0.0超基准收益指0.039-0.2010.3940.3800.4480.5440.0

41、870.152-0.077-0.0160.7431.0000.0900.2530.2830.2310.2640.3530.4530.4450.3170.4150.002-0.0050.051-0.076-0.0540.142 0.0规模份额0.1030.068-0.071-0.067-0.015-0.0030.0670.423-0.2480.1200.0520.0901.0000.841-0.080-0.073-0.069-0.073-0.017-0.017-0.024-0.0130.0510.123-0.025-0.0300.060-0.059-0.0规模0.1380.0260.0700.0

42、590.0970.1030.1110.498-0.2700.1390.1890.2530.8411.0000.0210.0220.0260.0470.1150.1110.0530.0940.0570.107-0.019-0.0610.049-0.028-0.0风险调加权整收益Sharpe0.018-0.0740.6180.7320.5060.4680.0460.0270.0230.0080.2640.283-0.0800.0211.0000.7800.8260.5990.7590.7510.5110.6110.108-0.204-0.012-0.206-0.1900.018-0.1加权Trey

43、no0.002-0.1120.5590.6580.4490.4030.0560.0450.0410.0140.2250.231-0.0730.0220.7801.0000.6990.5280.6670.6600.4400.6050.051-0.1500.027-0.143-0.1290.059-0.0加权Sortino0.032-0.0890.5690.6900.4610.4290.0740.0460.0330.0100.2450.264-0.0690.0260.8260.6991.0000.5510.7210.7290.5070.5850.088-0.1700.013-0.180-0.153

44、0.038-0.0加权Calmar0.027-0.0770.8110.6850.6450.5860.0430.0180.0130.0000.3340.353-0.0730.0470.5990.5280.5511.0000.8390.8450.4880.6530.174-0.275-0.074-0.286-0.259-0.029-0.1Sharpe-0.105-0.0840.8420.8450.8900.812-0.0320.022-0.102-0.0350.4110.453-0.0170.1150.7590.6670.7210.8391.0000.9850.7660.9020.179-0.52

45、5-0.052-0.301-0.437-0.004-0.1Sortino-0.109-0.0930.8190.8240.8750.797-0.0390.026-0.099-0.0330.4050.445-0.0170.1110.7510.6600.7290.8450.9851.0000.7860.8890.171-0.519-0.050-0.308-0.4180.002-0.1Calmar0.011-0.0950.4440.4880.6330.5080.0700.0200.007-0.0040.3460.317-0.0240.0530.5110.4400.5070.4880.7660.7861

46、.0000.6860.116-0.265-0.036-0.244-0.1980.011-0.1Treynor-0.141-0.1160.6710.6710.9240.736-0.0190.022-0.063-0.0130.4550.415-0.0130.0940.6110.6050.5850.6530.9020.8890.6861.0000.125-0.338-0.026-0.255-0.2920.024-0.1基准信息比率-0.0700.5420.0850.0730.1210.164-0.168-0.194-0.1390.020-0.0080.0020.0510.0570.1080.0510

47、.0880.1740.1790.1710.1160.1251.000-0.411-0.494-0.504-0.735-0.856 -0.8风险最大回撤0.4090.002-0.201-0.224-0.273-0.2190.4170.2360.1920.039-0.068-0.0050.1230.107-0.204-0.150-0.170-0.275-0.525-0.519-0.265-0.338-0.4111.0000.6520.7580.7030.392 0.4标准差0.483-0.0640.0560.0810.0170.0290.4600.2180.169-0.1140.0470.051-

48、0.025-0.019-0.0120.0270.013-0.074-0.052-0.050-0.036-0.026-0.4940.6521.0000.9120.4110.6020.5下行标准差0.452-0.037-0.165-0.144-0.224-0.1900.4200.1910.180-0.102-0.069-0.076-0.030-0.061-0.206-0.143-0.180-0.286-0.301-0.308-0.244-0.255-0.5040.7580.9121.0000.5060.5430.5超基准最大回0.186-0.463-0.223-0.236-0.275-0.3690

49、.2250.2290.1490.034-0.041-0.0540.0600.049-0.190-0.129-0.153-0.259-0.437-0.418-0.198-0.292-0.7350.7030.4110.5061.0000.705 0.8基准跟踪误差0.082-0.6920.0730.0790.0340.0310.1810.2320.112-0.0470.1110.142-0.059-0.0280.0180.0590.038-0.029-0.0040.0020.0110.024-0.8560.3920.6020.5430.7051.000 0.9超基准下行标0.065-0.647-0

50、.084-0.080-0.141-0.1870.1660.2060.116-0.0390.0250.027-0.054-0.047-0.116-0.057-0.092-0.171-0.183-0.177-0.121-0.138-0.8610.4480.5430.5710.8060.929 1.0资料来源：Wind，华西证券研究所因子组合 IC 表现表 4 因子组合 IC 表现本文采取贪婪算法下，最大化因子组合 IC 值的方式选取因子。并将选中的因子等权配置得到因子组合。以最大规模加权情况为例，在该方法下，因子组合的选取结果为：加权 Alpha、规模、Treynor、标准差。合成后的因子组合的

51、IC 值均获得了不同程度的提高，IR 值也显著提高，较单个因子得到较大改善。未来期数IC 均值单因子最大 ICIC 中位数IC 标准差IR 值单因子最大 IRIC 胜率3m13%11%13%17%0.790.6175%6m15%12%16%14%1.110.8185%1y15%10%17%12%1.280.7886%2y17%12%18%9%1.901.2498%资料来源：Wind，华西证券研究所表 5 因子组合 RankIC 表现未来期数IC 均值单因子最大 ICIC 中位数IC 标准差IR 值单因子最大 IRIC 胜率3m12%10%13%16%0.790.6376%6m14%11%15%

52、13%1.130.7985%请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 131y13%9%15%11%1.220.8286%2y17%13%16%9%1.801.3397%资料来源：Wind，华西证券研究所基金经理组合构建基于合成因子对基金经理进行打分仍以最大规模加权为例，根据合成因子可以得到各基金经理的分值，按照因子值 的分位数为基金经理打分，即因子值处于最高 10以内的为 10 分，10至 20为 9 分，以此类推。统计基金经理分值的分布情况，如下图所示，可以看出：高分值基金经理 与低分值基金经理的得分相对稳定，得分标准差较小，说明优秀基金经理的延续性相 对较强。121086各期得分平均值420

53、4.543.532.521.510.50各期得分标准差图 10 基金经理分值分布资料来源：Wind，华西证券研究所合成因子分组收益表现我们以半年调仓一次为例，对上文各分值因子对应的基金经理指数进行等权重加 权，每 26 周调仓一次，进而获得各因子分组的收益。对起点不同的分组收益取平均，即得到各因子的分组收益情况。可以看出，相关性因子不太稳定，收益率因子均表现较为稳定，风险调整收益因子与收益率因子表现接近。部分风险因子如最大回撤、标准差、下行标准差也较为稳定。此外，三个月调仓、半年调仓的因子组合的多空收益差别不大，但都优于一年调仓、两年调仓 2 个百分点以上。考虑到交易费用的问题。我们认为半年调

54、仓是较为合适的选择。为了让数据的显示更为直观，以未来六月期因子表现为例，取部分因子分组收益表现，如下图所示。图 11 半年调仓部分因子分组年化超额收益12.0010.008.006.004.002.000.00因子组合收益加权Alpha规模Treynor标准差-2.00-4.00-6.00资料来源：Wind，华西证券研究所图 12 半年调仓各因子分组超额收益（相较于平均指数）因子名称因子组合收益12345678910 多空收益-4.54 -2.22 -1.21 -0.78 -0.52 0.74 0.00 1.08 2.74 4.59 9.14加权Beta-0.40 0.17 -0.28 -0.

55、34 -0.07 -0.78 1.11 1.42 0.56-0.93-0.53基准相关系数-0.07 -0.03 0.15-0.650.540.440.480.34-0.730.951.02加权Alpha-3.48-2.65-1.91-1.15-0.080.870.500.811.954.517.99加权Jensen-3.04-2.57-2.09-0.820.260.340.710.921.924.217.26上年收益率 超基准收益率-3.98-3.24-2.03-1.98-1.15-0.95-0.39 0.35 0.46 0.39-0.54 -0.20 0.770.271.581.031.5

56、11.453.063.227.056.46持股仓位 持股集中度-0.21-0.330.280.38-0.04-1.12 -0.45 0.00 -0.36 -0.421.550.791.09-0.64-0.50-0.46 -1.42 -1.21 1.381.47 -0.350.77佣金规模比-2.90 0.67 -0.23-0.990.22-0.63 0.72 1.23 1.36 0.423.32基准指数-1.17-0.78-1.131.43-0.47 -0.03 0.54 0.591.64-0.620.56绝对收益指数-2.50 -1.81 -1.10 -0.08 0.04 0.11 0.901.522.200.683.17超基准收益指数份额-1.83 -1.25 -1.26 -0.89-2.68 -0.78 -1.19 -0.66-0.55-0.220.520.600.980