基金分类与样本池构建 [page::4]

• 样本池基金要求为普通股票型、偏股混合型等且股票仓位≥60%，规模≥2亿元。

- 基金按照价值、成长、均衡三大风格标签划分初选池。

• 采用净值法与持仓法相结合的基金风格识别模型，确保风格划分准确且具时效性。

• 价值风格和成长风格基金在历史业绩表现、波动率和回撤上存在显著差异，支持风格区分合理性。

基金优选：复合选基因子的构建及验证 [page::11][page::12][page::13]

| 大类因子 | 细分指标 | 过去1年IC均值 | t检验 | ICIR |
|---------|----------|------------|-------|-------|
| 收益水平 | 年化收益 | 7.71% | 3.32 | 0.38 |
| 收益风险比 | 夏普比率 | 7.85% | 4.3 | 0.50 |
| 选股能力 | 选股Alpha | 5.38% | 4.00 | 0.46 |
| 择时能力 | 仓位择时 | 5.39% | 2.64 | 0.3 |
| 交易能力 | 隐形交易 | 1.99% | 1.57 | 0.18 |

• 构建复合选基因子（业绩与能力因素加权），IC平均值达11%，ICIR为0.62，统计显著，具备稳健选基能力。

- 复合因子分组回测显示，业绩呈单调分层，上组表现显著超越等权基准，选基有效。

优选池业绩表现优于初选池基准 [page::14]

• 对价值、成长、均衡三风格初选池季度优选20只基金构建优选池组合。

- 优选池组合业绩显著优于初选池基准，显示定量优选提升组合表现。

基金经理评价与核心池筛选 [page::16][page::17]

• 基金评价融合定性（基金经理心性、素养与研究能力）与定量（业绩指标）两大维度。

- 核心基金池表现出持续的超额收益能力，穿越牛熊市场表现稳健，适应不同市场行情。

| 阶段 | 起始日期 | 截止日期 | 基金业绩 | 中证800 | 中证偏股型基金指数 |
|--------|---------|---------|--------|--------|-----------------|
| 上涨 | 2018/10/19 | 2019/4/4 | 26.34% | 21.11% | 20.03% |
| 震荡 | 2019/4/8 | 2020/3/23 | -10.39%| -13.63%| 0.92% |
| 上涨 | 2020/3/24 | 2021/2/10| 78.49% | 56.00% | 83.03% |
| 震荡 | 2021/2/18 | 2021/12/13| 18.52% | -7.34% | -4.65% |
| 下跌 | 2021/12/14| 2022/4/29 | 6.25% | -21.58%| -27.03% |

基金持仓风格及选股能力分析 [page::20][page::21][page::23]

• 持仓偏好中盘价值股，具备低动量、低波动特征，不追涨，偏好安全边际。

- 风格择时能力强，自2020年四季度以来风格择时贡献了正超额收益。

• 选股Alpha持续正贡献，长线重仓股多数取得显著收益，投资胜率达75%。

风格轮动策略设计与回测表现 [page::28][page::29][page::33]

• 构建基于A股价值与成长风格指数的风格轮动模型，利用风格动量与轮动效应捕捉风格主线。

- 设定不同风格状态的标准权重方案，结合调仓时间间隔灵活调整组合权重，降低换手率。

• 策略稳健，区间年化收益率9.99%，显著优于单一风格指数。

| 时间 | 国证价值 | 国证成长 | 风格轮动策略 |
|------|----------|----------|--------------|
| 2013 | -3.00% | -1.02% | -2.47% |
| 2014 | 64.08% | 32.67% | 63.25% |
| 2015 | 8.42% | 26.86% | 14.71% |
| 2016 | -8.10% | -15.63% | -8.87% |
| 2017 | 20.62% | 6.84% | 20.62% |
| 2018 | -21.66% | -33.97% | -28.13% |
| 2019 | 23.69% | 45.35% | 34.88% |
| 2020 | 4.87% | 48.57% | 43.47% |
| 2021 | -1.39% | 5.43% | 2.08% |
| 2022 | -8.92% | -22.29% | -13.80% |

一级总结：基金甄选到FOF设计闭环 [page::35]

• 通过“样本池→初选池→优选池→核心池→FOF设计”五步走流程系统化筛选基金。

- 将定量选基方法与定性基金经理评价相结合，提升基金选择的有效性与稳定性。

• 利用风格轮动模型，实现基金风格的顺势配置，把握市场风格主线，助推FOF组合表现稳定提升。

从基金甄选到FOF设计——基于风格视角的详尽分析

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一、元数据与报告概览

• 报告标题: 从基金甄选到FOF设计——基于风格视角

- 作者: 孙雨（分析师）

• 发布时间: 2022年6月11日

- 发布机构: 国泰君安证券研究所基金研究团队

• 核心主题: 本报告从风格视角出发，系统介绍基金从样本池甄选、定量优选、基金经理主观评价，到结合风格轮动构建FOF（基金中的基金）设计的全流程。侧重于通过科学量化模型和主观评价结合的方法，实现基金的甄选和资产配置优化。

报告的核心信息是：

• 分类和优选基金通过风格属性识别，划分价值、成长、均衡三大风格股票基金池；

- 对基金进行定量及定性综合评价，挖掘出绩效优异且值得长期托付的核心基金池；

• 结合A股的风格动量和轮动特征，构建风格轮动配置模型，设计契合市场风格主线的FOF组合。

此流程有助于通过风格角度明确投资主线，提升组合收益和风险匹配度 [page::0,1,35]

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二、逐节深度解读

2.1 基金分类：样本池→初选池

关键点：

• 基金样本池定义为普通股票型、偏股混合型等，剔除指数型基金，且过去4季度平均股票仓位≥60%，且基金规模≥2亿元；

- 通过基金投资风格分类，将基金划分为价值、成长、均衡三大初选池，以便后续风格方向的甄别和组合搭建；

• 分类基于基金的产品类型和投资风格属性，目的是从配置视角提炼基金投资属性，方便匹配市场风格主线配置 [page::4]

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2.2 风格视角的必要性

• 投资组合业绩归因显示，基金业绩影响因素依次为资产配置、风格/行业配置、选股、交易；

- A股市场风格具有明显动量效应（持续阶段）和轮动效应（交替演变），基金经理投资风格相对稳定但会逐渐演变，行业风格随市况波动；

• 因此，选择契合A股风格主线的基金产品，是提升配置有效性的关键 [page::5,6]

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2.3 基金风格识别方法

• 净值法基于基金净值表现抽象出风格指标，缺点是模型假设敏感且估计不准确；

- 持仓法基于基金持仓数据，因无估计模型但存在信息滞后；

• 国泰君安改进了FF模型，结合两种方法优势，提升基金风格识别准确度和实时性；

- 例如图示某中盘基金在成长和均衡间波动，反映动态风格特征 [page::7]

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2.4 风格池划分及表现

• 根据基金风格标签，划分价值、成长、均衡三类基金的初选池；

- 建立三大风格的基金风格指数，做为各风格基金业绩基准；

• 风格指数数据显示：成长风格基金整体收益较高，但波动性也最大；价值风格基金收益较保守但抗跌性较好，均衡表现居中；

- 年化收益数据显示成长风格基金区间内年化收益最高(6.00%)，均衡6.25%，价值5.86%；波动率和最大回撤显示成长风格波动大，价值风格稳健 [page::8]

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2.5 基金优选：初选池→优选池

• 构建定量评价体系，综合业绩表现和投资能力两个维度；

- 业绩表现指标包括收益水平、风险收益比等；

• 投资能力细分为资产配置、行业配置、风格配置、交易能力和选股能力等五个维度；

- 有效因子包括年化收益、夏普比率、卡玛比率、择时能力等多维定量指标，经IC值检验均表现有效；

• 复合选基因子由五维度加权合成，IC均值11%，IC IR0.62，统计显著，表明该因子具备优良的基金筛选能力；

- 复合因子分组回测显示，因子值前5组基金表现逐步提升，单调性强，选基效果良好；

• 优选流程通过季度调仓拟合，等权挑出优质基金组合，组合业绩显著优于初选池基准 [page::10-14]

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2.6 基金评价：优选池→核心池

• 基金评价核心在“人”的因素，即基金经理的心性、素养、研究和投资能力的综合评价；

- 定性评价关注基金经理的耐心、自我反思能力、情绪管理能力，引用本杰明·格雷厄姆的话强调性格特质的重要；

• 定量评价基于基金过往投资业绩，重点考察基金是否能在不同行情阶段（牛市、熊市、震荡）稳定跑赢基准，中证800及中证偏股型基金指数为主要比较标；

- 以“中泰星元价值优选A”为例，其业绩显著跑赢两个比较基准，且在各阶段收益表现更为稳健；

• 基金经理投资理念强调“低价买好公司”、逆向思维及安全边际，重视长线选股，避免追涨杀跌、不抱团，偏好低风险特征股票；

- 案例分析华鲁恒升和中国化学这两只长期重仓股，基金在行情初期介入，高点及时减仓避险，体现了心性和投资风格的执行能力；

• 基金持仓风格偏重中盘、价值导向，且表现出较低的动量、波动率及交易活跃度，显示投资策略稳健、风险管控得当；

- 风格选择稳定且具备择时能力，自2020年4季度以来风格择时为基金带来正超额收益；

• 行业持仓分散，第一行业权重不超20%，行业配置为基金获取显著正超额收益提供支持；

- 个股选择Alpha显著，投资胜率约75%，且多为传统制造业，长线重仓股贡献突出；

• 隐形交易能力一般，换手率整体较低，重仓股集中度较高，隐形交易对业绩贡献有限；

- 基金经理心性素养强调持续输出研究与投资理念沟通，谨慎稳健，逆向思维，不盲目跟风和抱团 [page::16-26]

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2.7 配置模型：核心池→FOF设计

• 资产配置核心为风险管理，成长和价值风格既是收益来源，也是风险来源；

- 价值和成长因子表现呈现明显的周期性及轮动特征，体现为绩效的波动与均值回归；

• 建立风格趋势指标，通过计算风格因子过去一个季度趋势的斜率判断风格趋势向上或向下；

- 设定风格状态分类规则，结合价值和成长趋势的上下行，划分为价值、成长、均衡三种市场风格状态；

• 权重设计针对三种风格状态提出标准和调整方案，通过控制调仓频率降低组合换手率，平滑组合表现；

- 风格资产选用国证成长和国证价值指数作为权重目标；

• 轮动策略回测期间（2013-2022）累计收益显著优于单一价值或成长指数，年化收益约10%，体现出策略的有效性和提升空间；

- 风格状态识别与调仓频率灵活，应对市场短期噪声并保持配置稳定 [page::28-34]

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三、图表与数据深度解读

3.1 基金分类和风格识别相关图示

• 页面4中图显示基金样本池与初选池筛选流程，注重股票仓位和基金规模的硬性标准，确保基金具有股票市场较高参与度；

- 页面5图示展示基金经理投资风格的延续性与A股风格的变化轮动，这对应基金选择需要匹配市场主流风格的逻辑；

• 页面6图为白酒行业价值/成长风格切换，价格从2012到2022展示周期性的价值成长风格交替，强调行业级风格波动影响基金风格属性；

- 页面7图呈现设计的基金风格识别模型进化路径，包括净值法Sharpe模型、持仓法Barra模型及结合两者优点的改进FF模型，展示模型的准确性和及时性改进；

• 另一幅图显示某基金2020-2021年内在中盘成长与均衡风格区间的变动轨迹，说明基金风格识别的动态特征 [page::4-7]

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3.2 风格指数及优选池业绩表现

• 页面8基金风格指数近六年走势显示成长风格明显领跑，但波动较大，价值风格表现稳定，均衡风格居中。对应各年度收益数据表，成长风格基金2016年亏损接近18%，2020年暴涨近70%，体现高波动性的风险收益特征，价值基金年化收益较小但稳定；

- 页面14重贴三大风格优选池与初选池基准的收益走势图，均衡、成长和价值优选池均领先于对应指数，尤其成长优选池表现优势明显，说明定量选基体系有效提升基金组合表现；

• 页面13复合选基因子分组业绩回测图表表现出因子效力递增，最高组年化收益超过13%，低组约5.8%，IC检验结果反映良好的统计显著性和预测能力，为优选基金打下科学基础 [page::8,13,14]

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3.3 定量评价指标详解和复合因子统计

• 页面11表详列选基因子（收益水平、风险收益比、资产配置、选股、交易能力）月度IC统计，显示年化收益和夏普比率IC均显著正向，特别是收益水平因子长期稳健，择时能力因子最近表现突出；

- 页面12展示复合因子相关矩阵，相关性均偏低，表明不同因子选基有一定互补性；

• IC检验显示复合因子均值11%，t检验统计量5.37，p-value近零，标明模型有很强预测力，ic ir 0.62表明因子持续稳定性良好；

- 分组回测显示分组业绩和多空收益均呈现良好趋势，复合因子具备较强选基能力 [page::11,12,13]

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3.4 核心池基金表现与基金经理风格

• 页面17基金业绩对比中泰星元价值优选A与中证偏股型基金指数、中证800指数，优选基金整体表现优异且穿越牛熊，阶段性表现稳定；

- 行情适应表显示，基金在不同市场阶段上涨幅度均优于基准，震荡和下跌区间表现相对较好，充分体现核心基金抗风险和均衡收益特点；

• 页面20雷达图显现基金持仓相对中证800的风格暴露，明显偏向价值、中盘规模，且波动率和动量明显低于指数，说明基金持仓体现较低风险和不追涨的风格特征；

- 页面21基金风格月度跟踪显示基金在价值与成长之间灵活切换，风格择时能力贡献正超额收益；

• 行业持仓分散图示表明持有行业数较多，单一行业权重低，控制行业风险，而行业配置贡献正超额收益进一步验证基金选行业能力；

- 个股选择Alpha图表和持有表现突出股票统计显示长期持有的传统制造业股票贡献约75%胜率，盈利稳定；

• 隐形交易统计反映基金换手率较低，持仓集中度较高，隐形交易贡献有限；

- 心性素养图形强调基金经理稳定输出，严格遵循价值投资理念，保持谨慎研发态度，逆势操作特点明显 [page::17,20-26]

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3.5 风格轮动模型及绩效

• 页面28绘制价值与成长因子累计收益，反映两者收益的周期交替与波动；

- 29页两张图进一步展示价值和成长因子收益的形态和120日移动平均，表现风格间的轮动与持续阶段特征，符合策略假设；

• 30页趋势识别图利用趋势斜率区分风格当前状态，红线+1或-1表征趋势向上向下，模型量化可操作；

- 31页风格状态划分图表逻辑清晰，结合成长价值走势上下行，将市场状态划分为价值、成长、均衡，辅助资产权重配置；

• 32页权重设计结合短期扰动对权重调节方案进行分层控制，平衡灵敏度和换手率，保证实际组合操作可持续；

- 33页风格轮动策略回测图，策略累计收益超过国证价值和成长指数，且逐年业绩显示轮动策略收益稳健优于基准，年化约10%，展现轮动模型实用价值；

• 34页调仓与状态识别表详细列示历年风格状态轮换及权重调整间隔，为风格动态跟踪和仓位调控提供数据基础 [page::28-34]

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四、估值分析

报告主要关注基金和风格资产组合构建，未涉及对单只股票或基金的估值方法论细节，例如DCF等；其量化评价侧重于业绩表现和多因子组合的定量选基，强调IC值和回测结果，不涉及传统宏观估值模型或绝对估值分析。

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五、风险因素评估

• 报告风险提示强调：

- 结论基于历史公开数据，无法保证未来表现，投资收益不保证；
- 不涉及具体基金评价业务，不构成基金或个股推荐；
- 模型假设及估计的风险，模型本身可能不准确，存在误差；
- 免责声明强调报告仅为信息服务，不作为投资建议，投资有风险，投资决策需谨慎。

• 实质上，风险来自于模型自身假设的准确度不足、市场环境变化导致模型失效、基金经理未来风格或表现的不可预期变化，以及风格轮动模型依赖历史动量和均值回归规律可能被打破的风险 [page::36]

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六、批判性视角与细微差别

• 报告整体方法科学、流程严谨，但潜在依赖于历史数据和模型假设的稳定性，尤其风格轮动模型假设A股风格具备持续动量效应和均值回归特性，这一假设在极端市场环境或结构变化时可能失效；

- 定量选基因子虽然统计显著，但实际操作中可能受数据质量和滞后影响，且综合因子权重均由历史有效性决定，未来可能变化；

• 人为主观评价部分（基金经理心性、素养）虽重要但难以量化，主观判断不可避免地带有情感或认知偏差风险；

- 持仓分析受限于前期季报频率，存在时间滞后，响应不足快速市场变动；

• 风格指数及轮动策略选取国证成长和价值指数作为风格资产的代表，可能忽略了更灵活的风格分型或中盘/小盘/行业风格切换的复杂性；

- 报告未深入风险控制细节，例如如何有效管控集中度风险、流动性风险及避险对冲手段，只从结构策略层面做展示；

• 报告关于交易能力和隐性交易的贡献较小，可能忽视了高频交易、量化策略等新兴投资风格的潜在影响 [page::7,24,29,36]

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七、结论性综合

本报告系统地展示了基于风格视角的基金甄选到FOF设计全流程，包括从样本池构建、定量初选、基金经理主观评价，再到风格动量和轮动的资产配置策略。报告强调基金风格识别的科学方法，有效的五维复合选基因子优选体系，以及对基金经理心性、投资理念、业绩适应性的综合评价。该体系既关注基金的量化业绩和多因子有效性，也注重“人”的因素，反映了基金投资决策中的技术与经验结合。

多个图表数据支持核心观点：

• 基金风格指数和优选池组合显著跑赢基准，体现风格定性分明及量化选基价值；

- 复合因子IC检验显著，回测显示选基效力强；

• 核心基金经理业绩穿越牛熊，适应多变行情，管理理念稳健；

- 风格轮动模型显现投资组合的收益提升和风险动态平衡空间，策略年化收益接近10%，优于单一风格指数；

• 风格趋势和状态识别方法逻辑明晰，适配市场周期波动，风险控制得当；

在实际应用中，结合主观评价、定量筛选和风格动态调整，可以有效提升基金FOF的配置质量和收益稳定性。但也应警惕模型假设局限和市场结构变化带来的风险，定期调整模型并结合更多维度风险监控是未来持续优化的关键。

综上，报告为机构投资者提供了一个科学、实用的基金甄选和资产配置框架，深度结合中国A股市场风格特征和基金经理能力评价，具备较强的指导意义和落地价值。[page::1-36]

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报告核心流程总结图示

• 基金分类：样本池→初选池（产品类型+风格）

- 基金优选：初选池→优选池（定量评价体系+复合选基因子）

• 基金评价：优选池→核心池（定量业绩+定性基金经理评价）

- 配置模型：核心池→FOF设计（基于价值-成长风格轮动配置）

图示于多个页面中均有详细呈现，串联全流程[page::1,35]

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注：报告所有结论均基于公开历史资料和模型测算，引用数据和图表出处均已详标对应页码。

报告