公募FOF市场现状与产品表现 [page::3][page::4][page::5]

• 截至2018年7月，公募FOF市场已有14只产品获批，覆盖10家公司，产品策略多样。

- 申报中的FOF产品149只，涵盖57家公司，市场空间持续扩容。

• 首批FOF产品运营半年，表现平稳，但受2018年市场下行影响，收益低于预期。

养老FOF及美国目标日期基金经验启示 [page::6][page::7]

• 2018年证监会发布养老目标证券投资基金指引，明确养老目标基金采用FOF形式。

- 美国养老市场推动目标日期基金发展，规模超1万亿美元，成为美国FOF市场核心。

大类资产配置及FOF研究框架 [page::9][page::10][page::11][page::12]

• 资产选择阶段依据收益和风险偏好设定配置目标，确定资产构成资产池。

- 采用均值方差及风险平价等模型构建组合，动态结合战术调整（如趋势跟踪）。

• 资产组合最终落地为FOF基金组合，优选标的基金考虑收益风险及基金管理能力。

量化资产配置模型及战术调整方法 [page::14][page::15][page::16][page::17][page::18][page::19][page::20][page::21][page::22][page::23]

• 改进均值方差模型引入下行风险控制，组合月度最大跌幅控制在指定置信水平。

- 风险平价模型实现风险边际贡献均衡，提升资产配置的分散化效果。

• 利用LLT趋势线进行战术动态调整，结合宏观因子事件进行资产调配。

- 研究宏观因子绝对值、变动趋势及预期误差对资产收益影响，筛选有效因子事件。

基金优选及权益基金策略实证 [page::24][page::25][page::26][page::27][page::28][page::29][page::30][page::31]

• 筛选公募市场中各类型合规基金，构建相应基金池。

- 按管理模式和风险收益指标对基金分类，采用历史收益及夏普比率等维度优选基金。

• 以风格调整后的超额收益（基于Carhart四因子模型）选出大盘蓝筹及中小成长基金组合。

- 实证显示该组合2010-2018年间明显跑赢基准，累计超额收益达90%以上。

综合策略实证效果：波动率控制和风险平价结合资产趋势及宏观因子事件 [page::33][page::34][page::35][page::36]

• 目标实现长期绝对收益，采用MV模型控制波动率，结合宏观因子事件进行动态调仓。

- 测算区间内波动率控制策略年化收益超10%，风险平价加趋势追踪及宏观因子策略年化收益约8.3%，夏普比率1.29，最大回撤4.22%，风险控制有效。

研究结论及风险提示 [page::38][page::39]

• 大类资产不FOF投资结合资产配置理论与量化模型，构建稳健且收益可观的。FOF替代方案。

- 公募FOF市场发展迅速，养老FOF获政策支持，智能投顾平台促进需求增长。

• 风险提示中指出模型和数据基于历史，投资需结合自身情况审慎决策。

金融工程专题报告《资产配置不FOF投资》深度解析

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一、元数据与报告概览

• 报告标题：资产配置不FOF投资

- 作者：罗军、马普凡、李豪

• 发布机构：广发证券金融工程团队

- 发布日期：2018年7月30日

• 主题：大类资产配置与基金中基金（FOF）投资策略研究

- 核心论点：本文围绕“大类资产不FOF投资”展开，结合国内外FOF市场发展现状、资产配置框架及优化模型、基金优选策略和实证结果，提出资产配置不FOF的投资方法。提出基于风险控制、宏观因子事件及基金精选的多维组合策略，论证该策略具有较优收益-风险表现。

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二、逐章节详解

1. 研究背景及产品动态

1.1 公募FOF产品概况

• 关键论点：自2016年9月证监会发布《基金中基金指引》以来，国内公募FOF市场开始起步。截至2018年7月，已有3批共14只公募FOF产品获批，均为混合型，来自10家基金公司。

- 市场表现：首批产品受2018年市场普遍下跌影响，收益低于预期，产品运行仍处初级阶段，重点在于保持稳定。

• 审批规模：截至2018年7月20日，共57家公司申报149只FOF产品处于审批队列中，显示市场潜在扩展空间广阔。

图表显示了历次公募FOF产品批次，审批和获批情况，体现市场启动初期的低迷表现和发展潜力。[page::3,4,5]

1.2 养老FOF

• 政策支持：2018年2月发布《养老目标证券投资基金指引（试行）》，明晰养老FOF的合规要求，建议采用FOF形态，支持长期低风险稳健收益。

- 指引升级：对子基金期限和管理人资格等要求更为宽松，取消基金费率上限，通过差异化费率鼓励投资者长期持有。

该章节还强调以养老市场拉动FOF需求的趋势，暗示未来养老FOF将成为行业重点发展方向。[page::6]

1.3 美国FOF市场经验

• 市场特点：美国FOF市场最成熟，依托于巨大的养老金市场，尤其是目标日期基金（TDF）推动超过50%以上的FOF规模。

- 发展历程：2006年养老金保护法案出台后，美国养老型FOF市场快速增长，截至2017年末目标日期基金规模超1万亿美元。

• 数据图解：美国DC计划资金呈现稳健增长，TDF基金资产规模快速攀升，反映出养老FOF市场的活跃与深厚基础。[page::7]

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2. 资产配置及基金优选框架

该部分详解大类资产配置和基金优选的框架逻辑，分为资产选择、资产配权与组合构建三步。

• 资产选择：根据投资者收益目标、风险偏好、时间目标及资产类型，确定资产配置池。资产细分涵盖传统（股票、债券）与非传统资产（商品、私募等），支持国内外市场配置，多维度满足投资目标。

- 资产配权：结合收益需求和资产池，使用模型设计长期战略配置，并结合短期战术动态调整优化组合。

• 组合构建：最后基于资产权重结果，从基金池内优选对应基金，组合成FOF产品。基金分类原则含投资标的、管理方式（主动/量化）和风险层级，优选指标覆盖收益、波动、费率与基金经理表现。

图示结构清晰呈现资产配置到基金配置的完整闭环，为后续模型与策略实证提供基础。[page::9,10,11,12,13]

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3. 模型及方法介绍

3.1-3.2 均值方差模型改进 - 下行风险控制

• 目标：最大化预计收益，同时约束资产组合在95%置信水平每月最大跌幅不超过特定阈值（如2%）。

- 策略特点：相比传统均值方差模型，强化了对下行风险的控制，换仓周期为月。

• 实证表现：在2014-2018年测试区间，不同跌幅阈值控制下，年化收益率10.34%-10.88%，年化波动率分别为6.04%-12.20%，风险收益权衡显著改善。

净值曲线显示，策略实现了收益与风险的合理平衡，月度跌幅稳健控制在阈值内。[page::14,15]

3.3 基于风险的模型——风险平价（Risk Parity）

• 理念：传统股票/债券配置中风险贡献不均衡，大多数风险集中在股票。风险平价模型旨在实现资产间风险边际贡献均等，增强风险分散。

- 表现：图示资产配置权重从传统偏股票60%到债券40%，调整为风险平价后趋近于风险均衡，风险贡献也实现平滑分布。

• 算法解读：风险平价通过边际贡献Risk Contribution分解组合风险，强制各资产风险贡献相同的优化目标。

该方法提升了组合稳定性，对抗单一资产风险暴发，广泛应用于风险控制型资产管理。[page::16,17]

3.4 战术调整-资产趋势跟踪（LLT）

• LLT模型公式：利用低延迟趋势线指标，提取资产价格趋势动量，作为月度调整资产配置比例的重要判别信号。

- 策略逻辑：如果存在显著趋势，增加对应资产权重；无明显趋势，保持原权重。结合风险平价权重，通过固定周期加权滚动跟踪提升组合表现。

该模型通过动量捕捉效果，辅助资产波动控制，实现更灵活的资产调整。[page::18]

3.5 宏观因子层面战术调整

• 指标分类：

- 绝对数值（如PMI、CPI等）影响资产未来表现；
- 动态变化趋势影响资产表现；
- 预期误差（实际值与预期值偏差）对收益具有显著预测价值。

• 问题处理：缺失值填补、季节效应滚动均值平滑等保证指标质量。

- 因子事件分类：高低点，连续涨跌，历史新高新低，及走势反转事件，用于资产收益关联分析。

• 事件筛选流程：梳理因子事件发生情况，与下一期资产表现匹配，筛选有效事件。

- 预期误差事件研究：预期误差避免季节效应影响，体现数据公布与市场预期落差对短期收益的影响。

政策和宏观经济指标融合进资产配置，丰富投资因子架构，稳健提升组合收益。[page::19,20,21,22,23]

3.6 基金优选：基金池筛选与策略

• 基金池建设：剔除不符合监管和规模条件的基金，依据股票型、混合型、债券型及货币市场型分类，形成基金池。自2007年起资产规模与数量快速增长，反映公募基金池充裕。

- 基金分类方法：按管理模式分为主动管理与量化管理，细分指数投资、被动指数、指数增强等。

• 指标体系：包含基本信息（规模、费用、经理等）及历史行情指标（绝对及超额收益、波动率、回撤、跟踪误差、流动性、风格稳定性）。

- 优选策略示例：基于Carhart四因子模型，计算风格调整后的基金alpha均值和稳定性，选择前20%优质基金，构建大盘蓝筹（沪深300）和中小成长（中证500）代表性组合。

• 实证效果：组合年化收益率分别为10.94%（大盘蓝筹）和8.89%（中小成长），累计超额收益高达145.34%及90.76%，表现优异且稳定。[page::24,25,26,27,28,29,30,31]

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4. 策略精选

4.1 波动率控制＋宏观因子事件收益增强＋权益基金优选策略

• 收益目标：实现长期绝对收益。

- 资产选择：股票及混合基金、债券、黄金、货币基金等多元资产。

• 策略模型：控制组合波动率的均值方差模型。

- 调整方式：基于宏观因子趋势与事件进行月度调仓。

• 基金选择：基于权益基金优选策略。

回测数据显示，2009-2018年按月换仓策略，均实现年化收益超10%，有效波动率控制，说明策略实现了稳健性与收益性的平衡。[page::33,34]

4.2 风险平价＋资产趋势追踪＋宏观因子事件收益增强＋权益基金优选策略

• 流程：风险平价构建基础资产配置权重；资产趋势（LLT）动态调整权重；宏观因子事件进一步增强调仓信号；最后进行权益基金优选组合构建。

- 实证表现：2009-2018年回测年化收益达8.31%，最大回撤仅4.22%，年化波动率4.11%，夏普比率达1.29，展示出较优风险调整后收益。

收益曲线体现平稳增长，回撤和波动均显著低于传统多元资产组合，结合趋势和宏观因子有效提升策略表现。[page::35,36]

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5. 总结与风险提示

• 总结：

本文从公募FOF产品发展、资产配置理论框架、多个资产配置优化模型及战术调整方法、基金优选体系几方面，构筑了一套完善的大类资产不FOF投资策略。结合国内市场环境与海外成熟经验，提出了波动率控制、宏观因子事件利用和权益基金优选等多维方法，期望实现长期绝对收益，兼顾风险管理。
公募FOF及养老相关基金发展政策与市场空间，为本文策略落地和推广提供良好外部支持。

• 风险提示：

模型基于历史数据和合理假设构建，难免与未来实际市场情形存在偏离。策略不保证持续盈利，市场风险、模型假设失效等均可能导致损失。投资者需结合自身风险承受能力和投资目标，审慎决策。[page::38,39]

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三、图表深度解读

图1（页3）：公募FOF市场三阶段发展

• 宣布指引（2016年9月23日），引发市场关注；

- 2017年9月首批6只FOF产品落地，华夏、南方等头部基金公司参与；

• 截至2018年7月已有14只产品获批，初期产品收益受市场下跌压制。

该图为逐步推进的时间线，体现政策引导到市场实践的过程。[page::3]

图2（页5）：首批FOF产品2018年净值走势图

• 显示6只首批FOF产品整体走势，除“海富通聚优精选”表现较弱（深跌近7.7%），其他产品基本稳定，净值波动较小。

- 强调产品运行初期追求稳定，尚不能体现出较强的超额收益能力。

图旁净值表明产品规模与收益率，反映首批FOF未能跑赢市场，以稳定为主。[page::5]

图3（页7）：美国DC计划资金构成及TDF规模变化

• 资金从1994年逐步增加至2017年，401(k)计划等为主体；

- 目标日期基金资产规模2008-2017年持续扩大，从近300亿美元增至超1100亿美元，增长强劲。

体现美国养老FOF依托的资金实力和成熟发展度，借鉴意义明显。[page::7]

图4（页14）：跌幅控制下资产组合净值曲线

• 资产配置策略在月度最大跌幅控制在2%情况下，组合净值保持平稳上涨趋势，累计收益显著。

说明新模型在控制下行风险的同时，确保资本增长。[page::14]

图5（页15）：不同控制跌幅限度下，资产组合表现对比

• 控制在2%、3%、4%、5%跌幅下，组合收益率分别为10.34%、10.61%、10.88%、10.67%；

- 波动率和最大回撤随容忍跌幅增大而上升；

• 夏普比率2%控制最高，风险控制下的收益效率最优。

显示风险控制的调整对收益-风险权衡的重要影响。[page::15]

图6（页16）：风险平价与传统配置对比

• 传统配置股票占60%，债券40%，风险主要由股票承担；

- 风险平价调整后股票比例降至约30%，债券升至70%，实现风险贡献均衡；

• 资产风险贡献分布由传统极度不均衡转为均衡分布。

为分散风险，提升组合稳定性提供理论支撑。[page::16]

图7（页18）：LLT趋势跟踪模型示意图

• 固定周期换仓，结合风险平价权重，利用LLT趋势判别调整资产权重；

- 存在显著趋势时提升资产权重，无趋势时持平权重。

动态响应市场趋势，提高资产配置灵活性。[page::18]

图8（页19-23）：宏观因子影响及事件分类

• 宏观因子从静态数值、动态变化及预期误差三层面剖析对资产未来表现的影响。

- 因子事件分为短期高低点、连续涨跌、历史极值及趋势反转，配合筛选流程量化因子事件对资产收益的预测。

深化宏观经济对资产配置的指导作用。[page::19-23]

图9（页24）：公募基金规模及产品数量演进

• 股票、混合、债券及货币基金均呈增长趋势，特别是货币基金规模激增，产品数量显著提升，反映资产管理市场活跃。

- 基金筛选流程示意，确保精选基金符合合规和规模要求。

支持基金优选标的丰富，保障组合构建基础。[page::24]

图10（页27）：基金优选指标体系

• 基金基本信息与历史行情指标相结合，包括规模、费用、存续、经理、收益、风险、跟踪误差等，全面评估基金表现。

保证优选结果的科学性和系统性。[page::27]

图11（页31）：大盘蓝筹和中小成长基金组合表现

• 两类基金组合均显著跑赢基准指数，年化超额收益超过90%，且超额收益持续增长且稳定。

实证有效，验证基金优选策略价值。[page::31]

图12（页34）：波动率控制策略表现

• 控制波动率分别为6%、8%、10%时，年化收益率为10.38%、11.51%、12.37%，最大回撤分别为5.66%、7.06%、9.97%，夏普比率维持在1.05以上。

显示风险控制策略兼具高收益和稳健的回撤管理。[page::34]

图13（页36）：风险平价+LLT+因子事件策略表现

• 策略年化收益8.31%，最大回撤4.22%，年化波动率4.11%，夏普比率1.29，表现稳健且风险控制优秀。

结合多因素方法提升资产配置策略的收益-风险比。[page::36]

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四、估值与策略实证分析

报告并未直接涉及传统意义上的估值方法（如DCF、市盈率等），而是聚焦资产配置的策略设计和多模型实证。核心策略模型包括：

• 均值方差模型改进：引入下行风险控制，强化收益波动管理。

- 风险平价模型：实现风险贡献均衡，提升组合稳健性。

• 趋势跟踪（LLT）：动态调节资产权重，捕捉市场持续趋势。

- 宏观因子事件分析：融入宏观经济指标，增强组合的市场响应能力。

• 基金精选策略：利用市场优质基金，以明确的量化指标筛选投资标的，确保组合质量。

策略实证充分，涵盖2009年至2018年期间，均显示策略不仅实现超越基准的年化收益，同时有效控制波动率和回撤，显著提升夏普比率。

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五、风险因素评估

• 模型假设风险：所有模型基于历史数据及合理假设，未来市场环境可能发生重大变化，导致模型失效。

- 估计偏差风险：宏观因子数据缺失、季节效应等问题可能影响因子质量，报告采用滚动平均及缺失值补全减缓此风险。

• 市场风险：策略无法规避系统性风险，如重大经济危机或市场异常波动。

- 执行风险：基金优选及组合调仓频率存在实施复杂度与成本，可能影响策略净效益。

• 政策风险：尽管当前公募FOF政策支持，但未来政策调整可能对策略执行环境产生影响。

报告对风险的提示明确，未提供具体缓释措施，投资者应依据自身需求考虑风险承受能力。[page::39]

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六、审慎视角与细微差别

• 策略立场全面但不偏颇，论证了资产配置不FOF的合理性和可操作性。

- 部分策略假设基于历史数据，存在对未来适用性的潜在限制。

• FOF市场发展初期，表现平稳优于超额收益，强调稳定性而非激进收益，在当前阶段符合市场实际。

- 基金优选指标体系较为完备，兼具基本面和交易性指标，但未强调投资成本与流动性风险细节影响，可能为改进点。

• 宏观因子应用体现系统性思考，但因子事件定义依赖过去经验，未来是否稳定有效仍需进一步观察。

- 策略复合多模型融合，提升了复杂度与解释难度，应用者需具备相应技术实力与数据处理能力。

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七、结论性综合

本报告精细梳理了国内公募FOF市场的发展背景，指出其初期产品尚未充分发挥超额收益优势，未来市场空间充裕。借鉴美国成熟养老FOF市场的经验，明确养老目标基金推广政策对FOF需求的推动作用。

围绕大类资产配置，建立资产选择→资产配权→基金优选的系统框架，涵盖传统均值方差模型下行风险控制、风险平价、趋势跟踪（LLT）及宏观因子事件分析等多维度优化方法，具备科学性和实用性。

基金优选通过严格筛选和基于风格调整后的四因子Alpha评估，实现大盘蓝筹和中小成长基金的有效精选，实证显示组合长期稳健跑赢基准指数，累计超额收益丰富。

两大主要多元资产配置策略实证中：

• 波动率控制＋宏观因子事件＋基金优选策略实现年化收益超10%，有效风险控制；

- 风险平价＋LLT＋宏观因子事件＋基金优选策略年化收益8.31%，最大回撤4.22%，夏普比率1.29，稳健性突出。

结合政策支持与市场趋势，报告认为，资产配置不FOF投资策略具备良好的收益风险表现和市场落地可能，适合作为机构投资者核心竞争力建设方向。

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综上，本报告提供了详实的FOF市场背景分析、科学的多模型资产配置方法论和基金优选策略，辅以充分的历史实证，展现出资产配置不FOF投资的系统性和可执行性。各大图表均清晰支撑文本论点，内容逻辑严密。

以上内容均来自原报告对应页码分析整理，[page::0-41]。

报告