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构建高收益高胜率基金组合:量化选基因子体系初探(下)

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摘要

本文基于对中国公募基金的34个量化因子,采用排名法标准化处理后,测试了等权重、IC加权、多因子模型因子收益加权及单因子模型因子收益加权四种合成方法。结果表明,单因子模型因子收益加权合成因子效果最佳,2015-2025年多空组合收益率达11.47%,IC高达0.174,且选取前50只基金构建的组合年化收益率高达16.50%,相对偏股混合基金指数和沪深300超额收益分别为9.21%和12.43%,年度胜率均为91%,且组合能自适应市场风格切换,表现稳定优异 [page::0][page::2][page::6][page::7][page::12]

速读内容


基金因子体系与标准化处理 [page::1][page::2]

  • 研究34个基金因子,包括基金特征因子、净值因子和持仓因子。

- 采用基于排名的方法对因子数据进行标准化,缓解非正态分布和极值异常值问题。
  • 回测调仓日期设为每年4月和9月第一交易日,时间区间2015.01.01-2025.04.03。


四种因子合成方法回测比较 [page::2][page::3][page::4][page::5][page::6]

  • 等权合成:D1组年化收益率9.82%,年化超额收益4.17%,单调性一般,近几年跑输指数。


  • IC加权合成:D1组年化收益率11.78%,超额收益6.49%,胜率提升至82%,但相对沪深300胜率仍低。


  • 多因子模型因子收益加权:收益率9.62%,超额收益3.02%,胜率73%,表现一般。


  • 单因子模型因子收益加权:D1组年化收益率14.82%,超额收益11.47%,IC达0.174,年度胜率91%,表现显著优于其他方法。



优选基金组合构建及表现分析 [page::7][page::8][page::9][page::10][page::11]

  • 基于单因子模型因子收益加权,剔除规模低于2亿的基金,选取因子得分前50只基金构建等权组合。

- 50组合年化收益率16.50%,超额收益显著,年度胜率91%,夏普比率0.73,最大回撤40.25%。
  • 季度胜率相对万得偏股基金指数为73%,持有期换仓胜率86%,最大超额回撤-2.77%,超额收益稳健。




组合风格分析及持仓特征 [page::11][page::12]

  • 组合无明显市值、估值和盈利偏好,且规模适中,与全部基金整体水平接近。

- 组合可随着市场风格动态调整,无长期固定风格暴露。
  • 2025年4月最新持仓显示,基金分布于多家基金公司,风格和行业分散,策略具备一定多样化和代表性。


风险提示 [page::0][page::13]

  • 可能面临模型失效风险、市场风格变化风险及数据测算误差风险。

深度阅读

报告分析解构——《构建高收益高胜率基金组合:量化选基因子体系初探(下)》



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1. 元数据与报告概览


  • 标题:《构建高收益高胜率基金组合:量化选基因子体系初探(下)》

- 作者与发布机构:西部量化团队,西部证券研究发展中心
  • 发布日期:2025年5月17日(报告对外发布)

- 主题:量化基金因子构建和优化,基于中国A股公募偏股型基金的基金组合构建方法探索
  • 核心论点:测试并比较了四种基金因子的合成方法——等权重、IC加权、多因子模型因子收益加权及单因子模型因子收益加权,单因子模型因子收益加权效果最佳,基于该方法构建的基金组合实现了显著的高收益和高胜率。

- 重要结论
- 基金因子合成前需要进行基于排名的标准化以有效处理数据异常和分布问题。
- 单因子模型因子收益加权表现优异,多空组合年化收益率达11.47%,胜率91%。
- 基于该合成因子挑选前50只基金构建的组合,年化收益率达到16.50%,超额收益高,波动和回撤较低,并且组合能自适应市场风格变化。[page::0,1,6,12]

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2. 逐章节深度解析



2.1 因子基础与数据处理


  • 基金因子介绍:报告列举共34个基金因子,涵盖三大类:

- 特征因子(如存续时间、规模、资金流、换手率等)
- 净值因子(基于基金净值数据计算,包括收益率、波动率、CAPM及Carhart四因子Alpha等)
- 持仓因子(基于基金持仓计算,反映主动性、行业集中度、风格择时能力等)

这些因子从基金管理风格、表现、风险等多个维度刻画基金差异,同时因子的正负方向已依经济金融逻辑被预设。[page::1]
  • 样本筛选

- 主要研究开放式主动偏股型基金:股票型、偏股混合型及部分高股票仓位的平衡和灵活配置型基金。
- 保证持有A股比例≥60%,剔除封闭式基金及不活跃份额。
- 基金数据的调仓日期定为每年4月和9月,以保障持仓数据准确使用并避免未来偏差。
- 研究区间2015年1月1日至2025年4月3日。[page::1,2]
  • 因子标准化挑战与方案

- 因子分布差异大,多数非正态,有极端值和异常值,如资金流波动剧烈。
- 采用基于排名的标准化:排序后压缩因子值到[0,1]区间,再映射到[-0.5,0.5]区间,确保因子统一分布且减少极值影响,便于后续合成分析。[page::2]

2.2 因子合成方法比较



报告对同一批基金因子采取四种合成方法,并详细比较其表现:
  • 等权合成

- 简单地将34个因子等权相加。
- 结果:D1组(前10%)年化收益约9.82%,多空组合超额收益4.17%,相对偏股混合指数超额2.97%,年度胜率仅55%,相对沪深300胜率更低。
- 表格2展示收益、波动率、夏普比率和最大回撤,图1为净值曲线,显示等权法结果平平,2022-24年连续跑输指数。[page::2,3]
  • IC加权合成

- 基于因子在过去半年IC(信息系数,反映因子预测能力)的均值平滑后作为权重。
- 结果:年化收益11.78%,多空超额收益6.49%,相对偏股混合指数超额5.00%,胜率82%,相对沪深300胜率45%(仍有提升空间)。
- 表3和图2支持其优于等权合成,但沪深300表现未优。[page::3,4]
  • 多因子模型因子收益加权

- 通过多因子线性回归(式(1))获得各因子的收益率(\(\betan\)),以最近两期均值平滑后作为权重合成因子。
- 结果:D1组年化收益率9.62%,多空超额收益3.02%,胜率中等,整体表现逊色于IC加权。
- 表4和图3展示详细数据,表现不甚理想。[page::4,5]
  • 单因子模型因子收益加权

- 对每个单独基金因子回归求得收益率(\(\gamma
n\)),再平滑赋权合成。
- 结果:
- D1组年化收益14.82%,多空超额收益11.47%,IC高达0.174,年度胜率达到91%(优于其它三法)。
- 相对万得偏股混合和沪深300全收益指数的超额收益分别为7.60%和10.76%。
- 近年表现稳定,单调性好,尤其2024年即使指数表现不佳,依然获得正超额收益。
- 表5和图4详细呈现极佳表现,成为首选合成方法。[page::5,6,7]

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2.3 优选基金组合构建


  • 以单因子模型因子收益加权的因子值排名筛选前50只基金(剔除规模小于2亿的),构建等权组合。

- 结果:
- 年化收益16.50%,超额收益9.21%(相对万得偏股指数)和12.43%(相对沪深300)。
- 夏普比率显著提升,胜率均达91%。
- 配合25只及100只基金组合验证稳健性。
- 表6和图5、表7展示组合的年度和季度收益、超额收益,季度胜率73%(偏股指数)和68%(沪深300),最大季度超额回撤控制良好。
  • 持有期分析(表8与图6)表明换仓后持有期表现稳健,4月换仓持有期超额收益曲线更为平稳向上,9月换仓末段略显回撤,可能与上市公司年报季影响信息披露和市场定价有关。

- 组合呈现风格自适应特征,未长期集中过于某一风格(小市值、成长等),在风格切换时及时调整持仓,提升组合适应性。
  • 表9展示平均基金规模、市值、PB值和ROE等基本面指标,组合无明显风格偏向,规模适中且逐渐增大,基本面表现稳定。[page::7,8,9,10,11]


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2.4 最新持仓与样本基金分析


  • 表10罗列了2025年4月换仓的50只优选基金,涵盖多家基金管理公司,基金间无明显行业或风格倾向。

- 观察到同一基金经理管理的多只基金往往同时入选,说明因子体系对管理团队的识别能力较强,因子值相近促使此结果,验证因子及合成方法的可靠性。[page::11]

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3. 图表深度解读



3.1 因子标准化及合成方法回测结果图表


  • 图1、图2、图3、图4:分别对应四种合成因子方法(等权、IC加权、多因子模型加权、单因子模型加权)的D1组及多空组合净值走势。

- 观察发现,单因子模型加权(图4)的净值曲线明显领先,且更为平稳上扬,反映组合具有更好的收益率和排名稳定性。
  • 等权(图1)和多因子模型加权(图3)表现最弱,尤其在2022-2024年明显跑输指数。

- IC加权(图2)中间表现,但沪深300胜率不理想说明策略在大盘对标下仍有提升空间。[page::3,4,5,6,7]

3.2 组合收益与超额表现表格详细


  • 表2-5详细披露了各方法下的年化收益率、波动率、夏普比率、最大回撤及年度收益,直观对比评价方法优劣。

- 单因子模型加权组(表5)获得最高的夏普比率(D1组0.67)与最低最大回撤(38.53%)均支持其优势。
  • 优选基金组合表6体现规模筛选和因子筛选后的提升,收益率和夏普比率均明显改善,且超额收益稳定。[page::3,4,5,6,7,8]


3.3 持有期收益及超额收益分析


  • 表8、图6显示了50基金组合在每次4月与9月换仓后,持有期内相对指数的超额收益情况。

- 4月换仓后的超额收益既高且较为持续,9月换仓末两个月超额收益下滑,推测与年报信息发布节奏有关,反映市场信息效率对基金择时效果的影响。
  • 图6中,4月换仓相对万得偏股基金指数表现更优,沪深300收益差异明显。[page::10,11]


3.4 组合风格及规模特征


  • 表9分析50基金组合与整体基金池的市值、PB和ROE特征。

- 组合规模一般无偏小,市值和估值水平随着市场风格调整有明显波动,2022年末和2024年出现风格切换跡象,这种自适应是量化选基策略重要优势。
  • ROE与总基金池相比差异不大,说明基金组合可以稳定获取合理盈利水准股票配置。[page::11]


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4. 估值分析


  • 本报告未涉及单个基金的企业估值,但对基金组合的表现侧重于因子收益加权及绩效指标体系的构建与验证。

- 使用了信息系数(IC)作为权重的一种统计估值指标。
  • 多因子和单因子模型因子收益加权为关键的量化估值模型框架,基于历史基金收益与因子回归系数的平滑加权。

- 采用此回归系数平滑预测未来基金表现权重,无传统财务估值模型D CF或市盈率评估。[page::3-7]

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5. 风险因素评估



报告明确指出三大风险:
  • 模型失效风险:模型基于历史数据测算,存在未来可能不适用、失效的风险。

- 市场风格变化风险:市场投资风格的变动可能导致当前因子失效,影响策略有效性。
  • 数据测算误差风险:基金因子及持仓数据依赖第三方披露,存在遗漏、延迟及误差的风险。


这些风险提醒投资者在应用模型结果时应谨慎,结合市场环境动态调整策略。[page::1,13]

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6. 审慎视角与潜在局限


  • 报告基于公募基金公开数据,回测时间长达十年,保证了模型的历史稳定性,但市场环境动态复杂,模型稳定性仍需持续关注。

- 因子加权方法对收益表现影响显著,单因子模型收益加权明显优于多因子模型,可能暗示多因子模型存在过拟合或解释力不足问题,但缺乏更深入的因子协同和多重共线性分析。
  • 风格适应性描述基于组合规模、估值及盈利指标的表面观察,尚无详细动态风格因子关联分析,未来可深化风格分解。

- 组合构建集中于前50基金,增强收益但也可能提高个别基金风险敞口,组合多样性与风险管理需权衡。
  • 基金经理多只基金因持仓高度相似而成因子趋同,有可能导致组合持仓潜在重叠风险。

- 没有涉及费用、交易成本、资金流入流出及流动性限制对组合表现的影响,实际操作时需加以量化考虑。[page::6,11,12]

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7. 结论性综合



本文系统揭示了中国公募偏股型基金量化选基因子的构建、标准化及合成方法比较。通过严格筛选、规范化处理因子数据,评估了四种因子加权策略的有效性,得出:
  • 基于基于排名的标准化能够有效缓解因子数据异常与分布非正态的问题,为后续因子融合提供坚实基础。

- 单因子模型因子收益加权作为合成方法,在众多基金因子中提炼出更有效信号,显著提升了因子预测准确性和投资组合表现,成为首选。
  • 基于该合成因子构建的50只基金优选组合,实现了年化16.5%的超额收益,胜率稳定在91%,表现稳健且优于基准指数。

- 组合持仓风格自适应市场环境变化,规避了风格集中带来的系统风险,体现策略的动态调整能力。
  • 风险提示周全且识别模型失效、市场风格转变及数据误差等潜在隐患,展现分析谨慎严密。


图表与数据均充分支持以上结论,尤其单因子模型加权方法在多个维度的超额收益和风险调整收益中均表现突出,组合净值曲线体现长期良好的累积收益能力和抗跌性。

综上,本文为基金量化选基提供了系统化方法论,尤其适用于构建具有高胜率和可持续超额收益的基金组合,为专业投资者提供了具备实操可行性的策略路径。未来仍需关注模型稳定性及市场演变对因子有效性的影响。[page::0~13]

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8. 附图精粹展示


  • 图1-4展示四种合成因子方法回测净值走势,明显凸显单因子模型因子收益加权方法的显著优势。

- 图5展现优选50只基金组合的累计净值持续上升,远超基准。
  • 图6持有期超额净值均衡,验证组合持仓稳健性。

- 表2-7、8、9、10则对应详细的收益风险特征、季度持有期表现、风格特征及最新持仓明细,数据详实支撑分析。

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(全文图表分别见代码中对应页和链接地址)

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结尾溯源



分析内容严格基于报告内容,所有论点及数据均附溯源标准页码,利于交叉验证与内容回溯使用。

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:本解读避免注入个人主观看法,严格基于报告信息和数据,力求全面细致地剖析报告核心内容、数据与结论。

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