2022年市场与行业表现总结 [page::3]

• 上证指数全年振荡下跌，煤炭、消费者服务及交通运输为少数正收益行业，煤炭行业涨幅17.5%领先。

- 价值风格表现优于成长风格，全年大盘价值板块表现最强，累计收益-0.11%，大盘成长表现最差，累计-29.7%。

• 行业及风格表现分月轮动明显，体现周期性变化。

东吴FOF组合2022年表现及2023Q1持仓结构 [page::4][page::5]

• 2022年FOF组合净值回报-14.4%，超中证偏股基金指数7.34%，季度胜率100%，alpha值0.10。

- 2023年Q1反转策略偏好港股和电气设备、电子、国防军工，剔除趋势策略强beta行业，基金经理平均年限7.9年，投研总监超7成。

• 新趋势策略平衡持仓，偏好地产链和出行链，结合选股能力和阻力最小因子筛选TOP15基金。

公募基金季节性动量与反转效应研究 [page::6][page::7]

| 季度 | IC | RankIC | ICIR | RankICIR |
|-------|-------|---------|---------|------------|
| Q1 | -0.195 | -0.176 | -0.837 | -0.792 |
| Q2 | 0.067 | 0.055 | 0.208 | 0.172 |
| Q3 | 0.113 | 0.095 | 0.536 | 0.484 |
| Q4 | 0.068 | 0.088 | 0.198 | 0.295 |

• 公募基金存在明显季度动量效应，Q1表现显著反转，Q2-Q4维持微弱动量。

- 年度反转主要发生在次年Q1和Q4，部分月份动量与反转效应交替出现，1月动量较强，3月反转主导。

Q1反转策略构建与回测表现 [page::8]

• 策略方法：每年年初选取过去一个季度和一年的表现最差5个行业，选择持有这些行业≥50%的基金，按选股能力排序取前30只；不足时扩充行业。

- Q1反转策略季度收益率4.81%，信息比率0.39，最大回撤28.84%，季度胜率66.67%；明显优于动量策略及偏股基金基准。

| 指标 | 动量策略 | 反转策略 | 偏股基金 | 动量-基准 | 反转-基准 | 反转-动量 |
|--------------|----------|----------|----------|-----------|-----------|-----------|
| 季度收益率 | 0.69% | 4.81% | 0.91% | -0.12% | 3.85% | 3.98% |
| 季度波动率 | 12.53% | 12.28% | 12.25% | 3.12% | 4.45% | 4.35% |
| 信息比率 | 0.05 | 0.39 | 0.07 | -0.04 | 0.86 | 0.92 |
| 最大回撤 | 40.64% | 28.84% | 33.20% | 13.20% | 10.14% | 8.69% |
| 季度胜率 | 50.00% | 66.67% | 41.67% | 50.00% | 83.33% | 75.00% |

FOF 量化选基2.0策略整体绩效提升 [page::9]

• 新策略结合Q1反转与原趋势策略，年化收益率由13%增至17%，信息比率提升至0.8，最大回撤由39%降至35%，季度胜率提升至67%。

- 年化超额收益由6%增至10%，超额收益信息比率提升至1.14，超额收益季度胜率提升至67%。

| 指标 | 原策略 | 新策略 | 偏股基金 | 原策略超额 | 新策略超额 |
|--------------|--------|--------|----------|------------|------------|
| 年化收益率 | 13% | 17% | 6% | 6% | 10% |
| 年化波动率 | 22% | 22% | 22% | 9% | 9% |
| 信息比率 | 0.58 | 0.80 | 0.25 | 0.72 | 1.14 |
| 最大回撤 | 39% | 35% | 50% | 14% | 14% |
| 季度胜率 | 63% | 67% | 56% | 58% | 67% |

东吴证券FOF组合策略研究报告详尽分析

---

1. 元数据与概览

报告标题：FOF组合策略：量化选基2.0——基金动量中的反转
作者：高子剑、林依源
发布机构：东吴证券研究所
发布时间：2023年1月8日
研究主题：针对FOF（基金中的基金）组合的量化策略研究，具体聚焦于基金动量与反转效应的识别及其策略应用，旨在通过策略升级提升FOF组合的整体回报与风险控制表现。

核心论点和评级：
报告主要阐释了在基金市场中，动量与反转效应随季度和年度维度的变化表现，尤其强调一季度（Q1）存在较为明显的反转效应。这一发现促使作者构建了“FOF 量化选基2.0”策略，结合了季度动量与年度反转，成功实现了2011-2022年的超额收益提升，年化收益率由13%提升至17%，同时最大回撤下降，信息比率明显提高。报告未直接覆盖股票个股评级，但以全组合量化策略为核心。

主要信息：

• 2022年市场行情及FOF组合表现回顾

- 量化分析揭示季节性动量与反转规律

• 构建基于反转动量的策略，特别强化Q1的反转策略

- 新策略（2.0版）在多个绩效指标上优于原策略

• 风险提示明确指出未来市场变化及模型限制需关注

---

2. 逐节深度解读

2.1 2022年市场回顾（第3-4页）

关键论点：

• 上证指数2022年开年高点，随后整体下跌，呈现W形震荡，两次底部出现在4月底与10月底，市场结构分化明显。

- 行业表现方面，煤炭行业前三季度占优，全年仅煤炭、消费者服务、交通运输行业实现正收益，分别涨幅17.5%、6%、2.3%。中信一级行业整体平均收益为-14.8%。

• 风格轮动显著，大盘价值风格全年表现优异(-0.11%)，大盘成长风格表现最差（-29%）。时序上，价值风格在1-4月及8-11月占优，成长则在5-6月占优。

推理依据和数据说明：

• 图1详细展示了2022年中信一级行业的季度及全年收益分布，可见煤炭行业Q3表现尤为突出，其他行业多数处于亏损区间。

- 表1呈现价值/成长与大盘/中盘/小盘的月度表现及全年累计收益数据，间接说明不同风格的市场偏好随时间波动。

该部分为后续策略调整与行业权重选取提供了宏观背景和微观业绩依据。[page::3][page::4]

2.2 东吴FOF组合2022年及2023Q1表现（第4-5页）

关键论点：

• 2022年FOF组合总体回报为-14.4%，但相对中证偏股基金指数获得7.34%的超额收益，季度频率胜率高达100%。相关系数与beta分别为0.91和1.14，说明组合整体表现与大盘偏股基金高度相关但具备alpha增厚能力。

- 2023年Q1，模型升级并引入反转策略，重点剔除波动较大的趋势动量行业，强调反转策略，在港股权重及电气设备、电子、国防军工等领域有较高配置。

• 反转策略选股注重基金经理资历和基金规模，偏好基金持仓稳定、选股能力优异者。

数据解读：

• 图2展现了FOF组合与偏股基金2022年表现曲线，FOF组合始终跑赢基准，超额收益累计呈现稳步上升的趋势。

- 表2列出了反转策略2023Q1的TOP15持仓基金，基金经理多年从业经验及优秀选股/抗风险能力得分是选拔标准。

说明FOF组合通过策略升级，结合基金经理能力和行业反转效应，提升了组合质量和抗风险能力。[page::4]

2.3 新趋势策略构建（第5页）

关键论点：

• 针对时间分割分析，发现新年（即Q1）动量效应有限，反转效果明显。趋势策略中去除强Beta行业后，通过阻力最小因子与选股能力重新筛选基金，得到更均衡的持仓结构，基金经理平均年限7.9年，研发人员多为投研总监级别，有效提升组合稳定性。

- 新趋势策略偏好地产链和出行链，反映对目前市场需求复苏的判断。

数据说明：

• 表3详细列出新趋势策略的TOP15基金及其基本属性，包括成立时间、基金资产规模、选股能力得分等，保证组合具备业绩与风控的双重优势。

此部分体现了FOF组合在基金筛选层面的进阶选基逻辑，突出基金经理及基金质地的挑选。[page::5]

2.4 动量还是反转：策略升级实证分析（第6-8页）

关键论点：

• 公募基金在季度层面表现为轻微动量效应（IC约0.013），而年度上则明显体现反转效应（IC约-0.021）。特别是Q1季度出现明显反转现象（ICIR约-0.837），其余季度表现出动量效应（ICIR正值）。

- Q4季度业绩对次年Q1月动量/反转表现存在不同影响，长期来看是反转主导，但近6年1月动量效应增强，3月则稳健反转。

• 年度收益对次年季度收益表现相关性数据显示，明显反转主要发生在次年Q1和Q4季度，Q2表现出较强动量效应。

数据详解：

• 表4、表5展示了基金年度与季度的IC、RankIC及其信息比率（ICIR）指标，表明基金组合收益在不同时间窗口的可预测性与稳定性。

- 图3以条形图形式直观呈现近年季度IC与RankIC动态，尤其Q1反转现象突出。

• 表6、表7对Q4业绩与次年三月收益及年度收益与次年季度收益的相关性进行了细化，表现出时间窗口差异下的反转和动量规律。

- 图4-图5显示构造的Q1反转策略相比动量策略，净值表现和超额收益更优，季度胜率及信息比率均显著增强。

推断与逻辑：

• 季节性动量与反转效应的识别，为FOF组合在不同阶段采用不同策略提供了理论基础。

- Q1的市场反转机会被策略化利用，显著提升策略有效性，验证报告中“量化选基2.0”策略升级的合理性与必要性。[page::6][page::7][page::8]

2.5 东吴FOF2.0策略构建与绩效（第9页）

核心论点：

• 将Q1反转策略与原趋势策略结合的新FOF2.0策略，年化收益由13%提升至17%，波动率基本持平，最大回撤从39%减至35%，信息比率由0.58增至0.80，Calmar比率与季度胜率均有改善，体现风险调整后的绩效提升。

- 相较于中证偏股基金指数，年化超额收益提升4个百分点至10%，超额收益的信息比率和季度胜率均大幅提升。

图表解读：

• 图6揭示组合净值曲线历史走势，红线（新策略）明显优于蓝线（原策略）及深蓝线（偏股基金指数），且超额收益（粉红区域）显著扩大。

- 表9系统列出新旧策略与基准绩效指标的对比，数据全面反映策略升级效果。

说明FOF2.0策略在提升收益的同时有效控制风险，强化了市场阶段性反转机会的捕捉能力。[page::9]

2.6 附录：行业动量与反转及参数敏感性检验（第10-11页）

行业层面动量与反转效果：

• 以中信一级行业指数为样本，季度动量为0.105（ICIR），而年度反转较为显著（ICIR约-0.281），行业层面动量-反转效应与基金层面趋势相同。

- 分季度来看，Q1行业反转尤为明显，Q2和Q3动量强势，Q4影响较弱。年度收益与次年季度收益相关性显示，Q1、Q3、Q4呈反转，Q2则为动量。

此分析加固了基金层面结论的行业基础，支持空合集成策略的科学有效性。

参数敏感性检验：

• 对反转行业仓位比重参数进行检验，50%仓位时季度收益、信息比率最高，50%以上波动较小且表现平稳，表明策略对仓位设置较为稳健。

- 最大回撤及Calmar比率也支持50%仓位的选择，胜率能保持在较高水平。

强调模型参数调整合理，确保现实运用中稳定性和收益表现。[page::10][page::11]

2.7 风险因素（第11页）

报告明示以下三大风险：

1. 未来变化风险 —— 由于报告基于历史数据推断，未来市场的结构性或者环境变化可能导致策略表现与历史不同。

2. 模型假设风险 —— 持仓数据采用最新披露数据，实际持仓调整速度可能影响策略适用性。

1. 模型估计风险 —— 因子收益的高波动性带来执行不确定性，策略应用需配合资金管理与风险控制手段。

整体风险提示较为全面，体现了量化策略模型的内在局限与现实不确定性，具备一定的稳健意识。[page::11]

---

3. 图表深度解读

图1：2022年中信一级行业表现（第3页）

• 描述：展示2022年各行业季度及全年收益表现，红线为全年累计收益。

- 数据与趋势：煤炭行业全年表现最强，Q3表现尤为突出。其他行业多呈负收益趋势，尤其是电子、综合金融、计算机等行业。

• 联系文本：图表佐证了报告对行业轮动趋势和相对收益的总结，有助于理解宏观行业环境对基金组合构建的间接影响。

- 潜在局限：因市场波动大，单年度表现可能受临时因素影响，需结合多年份数据综合分析。

图2：东吴 FOF组合2022年表现（第4页）

• 描述：东吴FOF组合、同类偏股基金指数及超额收益的累计回报曲线。

- 数据及趋势：组合全程跑赢基准，回撤相对较小，超额收益稳步累积至约7%。

• 联系文本：体现FOF组合样本外运行成效及风险调整后的超额贡献。

表2 & 表3：反转策略 TOP15、趋势策略TOP15持仓（第4、5页）

• 描述：基金代码、名称、基金经理资历、持仓比例和综合评分。

- 数据特征：反转策略中偏好港股及电子等行业，趋势策略更加均衡，偏好地产和出行。经理人平均经验丰富。

• 文本联系：策略层面细化基金筛选逻辑，量化打分确保基金质量。

图3：基金季度动量 IC 和 RankIC（第6页）

• 描述：2011-2022年各季度的动量指标变化，显示Q1为负（反转效应），其他季度正值（动量效应）。

- 趋势解读：Q1反转现象明显，动力指数持续低于零，验证了时间分割效应。

• 联系文本：为策略引入反转因子提供实证基础。

图4 & 表8：Q1反转策略净值与绩效（第8页）

• 描述：反转策略净值曲线及对应季度绩效指标。

- 数据核心：反转策略季度收益4.81%，波动率12.28%，信息比率0.39，胜率约67%。动量策略表现相对较弱。

• 联系文字：验证Q1反转策略相较传统动量策略明显优越，说明组合中加大反转因子分量有积极效果。

图5：Q1反转策略超额收益（第8页）

• 描述：2011-2022年Q1超额收益年度表现。

- 解读：大多数年份反转策略表现优异，少数年份收益超额显著，且超额平均高于动量策略。

• 文字联系：强化对反转策略的正反馈效应认知。

图6 & 表9：FOF策略2.0净值表现与整体绩效（第9页）

• 描述：2011-2022年FOF新版策略净值曲线及指标对比。

- 数据趋势：新策略提升年化收益率至17%，信息比率0.8，最大回撤35%，超额收益相较原策略有显著提升。

• 文字联系：整体印证策略升级成功，反转机制叠加趋势筛选实现风险收益的最优平衡。

---

4. 估值分析

报告重点为量化策略及其组合绩效，不涉及传统公司估值（如DCF、PE等）内容。估值层面主要体现在风险回报的度量与提升：

• 信息比率：衡量超额收益的风险调整后表现，2.0版组合提升明显（0.58->0.80）。

- 最大回撤与Calmar比率：回撤降低、风险调整回报率提升。

• 胜率：季度级别超额收益概率上升，显著改善策略稳定性。

这些指标暗含对风险调整收益的“估值”概念，支持策略投资决策。

---

5. 风险因素评估

报告明确指出三方面风险：

1. 未来变化风险：历史规律可能失效，市场结构或政策变化带来策略失效风险。

2. 模型假设风险：持仓数据滞后及披露差异会影响因子计算及基金筛选准确性。

1. 模型估计风险：因子表现波动大，策略单独依赖模型预期可能存在误差，需结合资金管理和风控措施。

报告未细化缓解措施，但暗示结合资金管理、风险控制对于落实策略重要。

---

6. 批判性视角与细微差别

• 报告基于历史数据对动量和反转效应进行拆解，虽然数据窗口长达12年，但市场本身具有周期性及偶发性事件可能影响结论的广泛适用性。

- Q1反转策略组合表现优异，但年度中多次Q1仍显示轻微动量，存在样本内外不同表现可能带来的不确定性。

• 反转策略以“最差行业”作为核心选取标准，行业选择的适时性和宏观环境的影响可能在极端市场条件下产生反向效果。

- 持仓基金经理和基金规模作为筛选依据，固然体现了量化经验与能力，但也可能忽视因子变化下的阶段性业绩退化风险。

• 报告对风险提示明确，但未涉及策略实施成本、交易摩擦及流动性风险等方面。

- 模型参数敏感度检验范围有限，其他模型参数及宏观风险冲击未展开讨论。

整体而言，报告分析严谨，实证详细，但模型的稳定性和多样性仍需后续验证。

---

7. 结论性综合

本研究报告系统分析了中国公募基金市场中季度与年度动量与反转效应的存在与差异，发现：

• 公募基金在季度层面存在轻微动量效应，但Q1季度表现出显著的反转特征；

- 年度收益表现对次年Q1和Q4季度收益具有反转效应，对Q2季度存在动量效应；

• 行业内同样存在相似的动量与反转规律。

基于这些发现，东吴证券量化团队构建了FOF组合策略2.0版本，将Q1反转策略叠加原趋势策略，重点增配“低迷行业”且基金经理选取更为科学。策略优化后年化收益率从13%提升至17%，年化超额收益提升至10%，最大回撤从39%降至35%。组合信息比率和季度胜率明显改善，稳健性与收益性双管齐下。

图表深入展示了行业轮动结构、基金组合选基逻辑以及策略净值表现，提供了可靠的量化研究支撑。参数敏感性检验显示仓位设定合理且表现稳健。风险提示涵盖了模型局限和市场不确定性，提醒投资者应谨慎评估策略实施环境。

总的来看，报告指出现阶段FOF组合通过“量化选基2.0”策略，以科学地捕捉季度特别是Q1反转效应，有效提升基金中基金产品的风险调整后收益，展现了量化策略在实操中的成功应用与提升空间。

---

总结

东吴证券的这份FOF组合策略报告，通过详尽的市场回顾、实证分析和策略设计，巧妙利用季节性基金动量与反转规律，成功升级FOF量化选基模型，带来了显著的绩效提升。图表详细支持了其结论，风险揭示合理，体现了较高的专业水平和实用价值。该报告对于量化基金经理、投资研究员以及对市场行为有深入探索需求的专业投资者具有重要参考意义。[page::0][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8][page::9][page::10][page::11]

报告