功能性权益基金挖掘体系概述 [page::0][page::4]

• 分为纯工具型基金池（被动指数基金、ETF）和功能性主动基金池（具备额外alpha能力的主动基金）。

- 纯工具型基金根据beta暴露的显著性、持续性等指标加权评分。

• 功能性主动基金评估beta暴露和pure alpha显著性，采用加权指标体系完成打分。

食品饮料板块功能性基金筛选结果 [page::4][page::5][page::6]

• 纯工具型基金国家食品饮料指数等基金得分较高，适合作为消费看多时的工具。

- 功能性主动权益基金中，核心为beta暴露均值、alpha胜率与alpha均值等六项指标加权，总分最高达82.94。

• 代表基金如“中国优势”、“新消费”，表现出消费及成长板块的alpha增强能力。

成长基金因子及业绩归因分析 [page::6]

• 基金主要因子暴露在食品饮料、家电、医药等消费成长板块，高盈利因子贡献明显。

- 因子脱离后纯alpha部分显著贡献业绩，显示主动选股能力。

周期板块功能性基金挖掘效果较弱，推荐纯工具型ETF配置 [page::8][page::9][page::10]

• 钢铁、有色金属板块功能性主动基金高beta与高alpha难以兼得，内部选股alpha不显著。

- 量化型基金通过纯alpha取得相对优势，但多数主动基金表现不稳定。

• 建议周期板块以纯工具产品为主，避免高beta风格漂移风险。

基金经理稳定性指标设计与应用 [page::10][page::11][page::12]

• MSP1指标：基金管理团队中最短任职经理的管理时长，越长稳定性越高。

- MSP2指标：对管理人变更事件进行时间加权扣分，扣分越低代表稳定性越好。

• 两指标相关度0.532，实际应用选用MSP2较为简便。

- 将稳定性指标纳入功能性基金挖掘体系，以调整量化得分的可信度。

结论与建议 [page::13]

• 消费、成长板块存在长期配置价值，推荐风格稳定且具备alpha增强的主动基金。

- 周期及上游板块配置宜选择风格稳定的纯工具型基金，避免选股alpha难度大。

• 引入基金经理稳定性指标补充挖掘体系，提高量化评估的全面性和可信度。

- 后续研究建议完善因子库、拓展债基及其它基金池构建。

报告全面详尽分析与解读

---

1. 元数据与概览

报告标题： 《基于因子剥离的 FOF 择基逻辑系列十五——功能性权益基金挖掘的思考与改进》

分析师： 冯佳睿、吕丽颖

发布机构： 海通证券研究所

发布日期： 2018年12月7日

研究主题：
本文主要围绕“FOF（基金中的基金）在不同板块下如何挖掘功能性权益基金”进行了深度探讨，并对基金经理稳定性在量化打分体系中的引入进行了研究与改进。核心关注点是不同板块中主动管理基金的风格稳定性和alpha增强能力，以及基金经理更替对基金量化评估可信度的影响。

核心论点与目标：

• 在不同风格与行业（板块）中，FOF应采用不同的基金挖掘策略：消费和成长板块适合配置风格稳定且有alpha增强的主动基金，而上游周期板块更适合选择风格稳定的纯工具型产品（行业ETF）。

- 原有的基金量化打分体系未充分考虑基金经理的变更，报告设计了两种基金经理稳定性指标（MSP1与MSP2），用于丰富和改进基金的功能挖掘模型，使投研结论更加稳健可靠。

• 本报告不仅提供了功能性基金的定量筛选方法，还结合实际多个细分板块的实证分析，验证了不同板块下功能性权益基金挖掘效果的显著差异。

- 风险提示包括市场系统性风险、模型误设风险及因子有效性变化风险等。

---

2. 逐节深度解读

2.1 不同板块下功能性权益基金的挖掘与筛选

本节阐述了FOF基金池的两大类划分及筛选方法：

• 纯工具型基金池： 包括指数基金、ETF等被动产品，重点评估其beta暴露的显著性、持续性和稳定性。

- 功能性主动基金池： 具有明确风格偏好和能够稳定产生产生额外alpha的主动管理基金。在筛选时不仅考察beta端指标，也重点考察alpha端的显著性、持续性和稳定性。

基金筛选流程分为必要条件与优选条件两步：

• 对纯工具基金，必要条件包括：期数超过1.5年，beta为正期数占比须达到100%。优选条件涵盖beta期数占比、时长、均值及显著性，权重配置为2:1:2:1。

- 对主动基金，必要条件更加严格：期数需超过3年，beta为正期数占比大于等于80%。优选条件加入alpha胜率、alpha均值、ar均值等6项指标，权重比例15:2:5:5:5:2。

2.1.1 食品饮料（消费板块）基金挖掘

• 纯工具基金筛选结果（表1）：

多只纯被动指数基金如“国证食品饮料”、“中证主要消费”等得分较高，均为三星推荐。图1与图2的行业因子画像显示，“国证食品饮料”指数基金对食品饮料行业暴露显著且集中，符合纯工具安全稳健投资需求。

• 功能性主动权益基金筛选（表2与表3）：

入围的7只基金主要为灵活配置型、偏股混合型及普通股票型。权重最大的是beta均值和alpha指标。
其中，“中国优势”基金以82.94总分拔得头筹，表现出beta暴露稳定（beta>0期数占比=1，均值0.10）和较高alpha能力（alpha胜率0.71，alpha均值及ar均值显著高于其他基金）。
图3至图6揭示功能性主动基金多板块穿透式配置特征以及相似的行业和风格偏好，诸如配置家电、医药、高盈利因子，业绩亮眼很大程度源自纯alpha能力的持续贡献。
结论：该挖掘方法适用于食品饮料板块，且因主动基金多为多行业配置，建议以大消费板块定位其风格属性更为合理。

2.1.2 房地产板块基金挖掘

• 纯工具基金筛选（表4）中，3只以房地产为核心的被动指数基金均获三星推荐，暴露纯度与稳定性较好。

- 功能性主动基金（表5）较少，仅4只入围，但均展示了显著的纯alpha（图7、图8），例如“金融地产”基金在金融和房地产行业均表现出稳定因子暴露和超预期alpha。

• 说明房地产板块虽基金数量有限，但存在功能性主动基金的挖掘可能。

2.1.3 有色金属与钢铁板块基金挖掘

• 钢铁板块功能性主动基金整体表现不佳（表6），无基金能够在beta暴露的稳定性和alpha能力上同时突出，常见“高beta+低alpha”或“高alpha+低beta”组合。

- 图9和图10显示代表性基金“量化精选”采用行业和风格中性策略，收益主要来源于纯alpha，而“新兴”由于alpha表现负向，表现折射出周期性板块择时和选股的困难。

• 有色金属板块类似（表8、表9），无法同时获得高alpha与高beta并重的主动基金。

- 表10纯工具基金筛选中，几只被动指数基金均获三星推荐。

• 结论： 受周期板块内个股差异有限和配置倾向影响，功能性主动基金难以挖掘，推荐以风格稳定的工具产品为主。

2.1.4 区分不同板块的择基方案总结

• 消费&成长：长期配置价值显著，适合追求风格稳定且具备alpha优势的主动基金。

- 周期板块：缺乏长期配置及稳定alpha，推荐纯工具指数基金ETF。

• 该区分帮助FOF管理人根据板块属性选择合适的基金池构建策略。

---

2.2 引入基金经理稳定性评估的功能性权益基金挖掘

2.2.1 基金经理更替的影响

• 以表11中的“成长”基金为例，2015年4月基金经理更替明显导致食品饮料因子暴露和纯alpha骤变，说明基金经理变动对基金策略稳定性影响显著。

- 因此，基金经理稳定性成为评估基金功能性不可忽视的关键因素。

2.2.2 基金经理稳定性指标设计

1. MSP1：最短管理年限指标

指标定义为当前所有基金经理中，任职时间最短的作为基金经理稳定性的代表。理由是新加入的基金经理往往会主导投资决策，可能带来风格变化。
- 指标值越大，表明基金经理团队稳定性越高。
- 图11显示大部分基金MSP1在1-4年，少数高于4年，反映整体基金经理变动较频繁。

1. MSP2：管理人变更惩罚指标

- 对每次基金经理的加入、离开或变更事件进行扣分，惩罚力度依赖于变更人数占比及其时距（变更越近惩罚越大）。
- 指标值越低，基金经理稳定性越强。
- 图12显示大量基金MSP2惩罚为0（无变更），其余逐渐递减。
- 两指标相关系数为0.532，实务中可根据需要选用之一。

2.2.3 将基金经理稳定性嵌入功能性基金挖掘体系

• 以食品饮料主动基金为例（表12），基金经理稳定指标的引入揭示，虽总得分最高基金稳定性指标分可能较低，提醒FOF管理人对量化结果需综合考量；

- 结合稳定性指标，提升整体筛选模型的科学性及实际参考价值。

---

2.3 总结与未来方向

• 消费和成长板块适合以风格稳定且具备alpha能力的主动基金为主的基金池构建策略；周期板块更适合纯工具基金。

- 基金经理变更对量化评估可信度影响大，基金经理稳定性指标补充宜提上日程。

• 未来可完善因子库以提纯pure alpha，开发底仓型及择时型基金池，同时探索债券类功能性基金体系建设。

---

2.4 风险提示

• 明确提醒投资者关注市场系统性风险、模型误设风险及有效因子的动态变化风险。

---

3. 图表深度解读

3.1 表格解析

• 表1（食品饮料纯工具基金评分）

反映基金是否连续且显著暴露于食品饮料行业，得分排名前三基金均为纯指数基金，得分极为接近，验证纯工具基金稳健性。

• 表2-3（食品饮料功能性主动权益基金评分和指标明细）

综合考量beta与alpha指标，最高评分“中国优势”基金展示均衡且优异的beta暴露和alpha表现；而“大安全”虽beta均值较高，但alpha指标表现一般，综合得分偏低。

• 表4-5（房地产板块）

纯工具基金在房地产板块中表现稳定；功能性主动基金较少但均表现出显著alpha，说明虽产品规模受限但存在价值。

• 表6-7（钢铁板块功能性主动基金评分）

无基金同时保证高beta稳定暴露与高alpha，”量化精选”通过行业、风格中性策略实现高alpha，反映周期板块选股难度大。

• 表8-9（有色金属功能性主动基金评分）

类似钢铁，有色金属不能同时实现高beta和高alpha，权衡后的基金评级偏低。

• 表10（有色金属纯工具基金评分）

多个纯指数基金得分较高，表明被动基金是该板块配置的首选。

• 表11（成长基金因子贡献与pure alpha数据分年度展现）

直接展现基金经理更替前后因子暴露和pure alpha的剧烈波动。

• 表12（引入基金经理稳定性的食品饮料主动基金评分）

补充稳健性评估，揭示基金整体评分和基金经理稳定性的差异，提醒FOF综合考量。

3.2 图形解析

• 图1、图2（国证食品饮料和中证主要消费画像）

呈现“食品饮料”相关基金的行业和因子暴露分布，显示高度集中于食品饮料行业，辅以其他行业少量暴露。

• 图3-6（排名前四主动基金因子暴露与业绩归因）

雷达图展示基金在食品饮料、医药、家电等行业及盈利等风格因子的配置强度；柱状图展示纯alpha在近3~3.5年的贡献，清晰体现管理人的选股及风格把握能力。

• 图7、图8（房地产板块核心基金因子暴露及业绩归因）

房地产及金融行业是两基金主要因子暴露，说明基金经理有效利用跨行业alpha挖掘。

• 图9、图10（周期类钢铁板块功能性基金因子暴露及业绩归因）

“量化精选”基金采用行业中性策略，收益主要分解为纯alpha；“新兴”基金表现出波动的纯alpha，验证周期类行业中主动管理的难度。

• 图11、图12（MSP1、MSP2基金经理稳定性指标分布）

数量分布图揭示大部分基金管理团队存在不同程度的经理变更，且稳定基金较少，突出基金经理稳定性的重要性。

---

4. 估值分析

本报告为功能性权益基金的量化评分与挖掘研究，未重点涉及具体股票估值或基金净值估计，未使用DCF、市盈率等估值模型，聚焦于基金因子暴露、alpha能力及基金经理稳定性量化分析。

---

5. 风险因素评估

• 报告强调了三大风险：

- 市场系统性风险：市场整体波动可能使得基金策略或因子模型失效。
- 模型误设风险：所采用的因子剥离模型可能存在设定错误，导致结果偏差。
- 有效因子变化风险：因子本身的表现及有效性随时间可能变化，影响因子暴露与alpha的稳定性。

报告未详细给出风险缓解方案，但通过引入基金经理稳定性等指标进行模型完善即为一种对风险的预防措施。

---

6. 审慎视角与细微差别

• 量化指标权重设计主观性较高，尤其主动基金指标加权15:2等比例设定，可能影响最终排名。

- 基金经理稳定性指标提供了重要补充，但两个指标相关系数未达极高，选择指标仍需结合实际情境灵活调整。

• 周期板块功能性基金缺乏兼具高beta和高alpha产品，可能受限于板块特性和基金经理风格，建议未来更细化分析该类别基金策略表现。

- 基金经理更替对量化结果影响显著，研发多维基金经理稳定指标乃理性选择，但更复杂或动态的团队情况可能未被完全捕捉。

• 因基金经理信息披露周期及基金隶属复杂性，稳定性评级可能存在一定滞后或噪音。

---

7. 结论性综合

此报告基于海通证券研究所对FOF功能性权益基金挖掘体系的第十五篇研究，在前期工作的基础上作出重要补充与改进：

• 明确不同板块（消费、成长vs周期类）内基金适用的挖掘策略差异：长期看好消费和成长时，FOF应优先搭建主动管理且风格稳定、具备alpha增强的基金池；而周期板块更宜聚焦被动指数基金ETF，规避主动策略漂移风险。

- 设计且实证了两种基金经理稳定性指标MSP1、MSP2并成功引入量化打分体系，系统提升对基金功能性的识别能力，避免管理人变更导致的量化信号效度下降，增强FOF配置决策的稳健性。

• 基于多个细分板块实证数据和因子暴露分析，验证了上述策略和模型的有效性与合理性。特别在消费板块中，主动管理基金表现出较强的纯alpha能力，符合理论预期。

- 明晰了当前市场和模型的局限，特别是周期板块内功能性主动权益基金的缺失与挖掘难度。

• 提出了因子库优化、基金池分类拓展等后续研究方向，为FOF投资研究铺路。

- 风险提示清晰，有效提醒使用者关注系统性与模型层面风险。

整体来看，报告内容详实，数据支持充分，逻辑严密，图表丰富，具有较高的实务指导价值和研究深度。其提出的基金经理稳定性指标尤其具有应用推广价值，能够补强FOF超级基金挖掘与配置的量化框架。

---

图表示例（部分）

示例展示图1—国证食品饮料画像：


图1显示国证食品饮料指数基金在行业因子上高度集中于“食品饮料”一项，几乎没有暴露于其他行业，显示该基金纯粹且稳定的行业暴露特征，适合作为FOF的稳定底层工具基金。

---

溯源

本文分析内容均源自于海通证券研究所报告《基于因子剥离的 FOF 择基逻辑系列十五——功能性权益基金挖掘的思考与改进》2018年版 [page::0, 4-14]。

---

总体评价

本报告以FOF的实际投资研究场景为切入点，充分结合因子剥离理论与实务基金数据，创新性地引入了基金经理稳定性指标补强基金筛选框架，解决了主动基金风格漂移和基金经理更替对量化模型可靠性的问题，适合具备较强量化研究基础的基金管理团队深入学习与借鉴。

报告