海内外FOF市场发展态势 [page::6][page::7]

• 美国FOF规模稳步增长，截至2021年规模超3.2万亿美元，公募基金中占比约12%。

- 资金流方面，整体呈净流入态势，2021年净流入300亿美元。

• 中国A股FOF起步较晚，2017年首批6只基金成立后规模快速增长，2022Q1规模超2000亿元，占非货币公募基金约2.8%。

战略配置模型与战术动态调整构建 [page::10][page::12][page::25]

• 采用三种战略配置模型：固定比例(权益30%，债券60%，黄金5%，货币5%)、风险平价、股债相对价值。

- 战术动态调整结合宏观指标（如PMI、CPI、社融、利率）和技术指标（趋势、估值、资金流），有效提高配置胜率（权益资产50%以上月度胜率达60%以上）。

• 战略与战术调结合显著提升收益和风险控制能力，固定比例+调整组合年化收益达8.84%，最大回撤11.06%。

主动型权益基金因子构建与组合构建 [page::29][page::33]

• 筛选样本范围包括非FOF普通股票型、混合型基金，权益仓位高于60%，规模大于2亿。

- 构建7个因子评价基金，如历史1年索提诺比率、行业剥离超额收益稳定性、交易信息比等，因子季度IC稳定且显著。

• 基于因子综合得分筛选10只基金等权构建组合，长期超越偏股混合型基金指数，累计收益率达515.93%，表现稳定。

- 采用约束优化构建选基因子增强组合，控制仓位与风格偏差，进一步提高业绩稳定性，收益率提升至531.46%。

主动型纯债基金因子构建与组合构建 [page::42][page::44]

• 样本包括中长期纯债及混合债券型基金，满足转债仓位低于10%，规模大于5亿。

- 构建历史半年及1年信息比两因子，IC表现稳定显著。

• 基于因子综合得分筛选10只基金等权配置，累计收益达32.50%，持续跑赢同类样本基金组合。

权益指数多因子轮动策略及被动基金配置 [page::49][page::55][page::58]

• 利用历史基本面、资金流、一致预期、宏观、动量、风格等7类因子构建权益指数评价框架。

- 基于因子综合打分，构建轮动组合，月度调仓，长期超额收益显著，累计涨幅777.15%。

• 通过筛选规模、流动性、存续时间条件，选择场内ETF及LOF产品进行权益指数轮动组合构建，显著超越可投资权益指数组合。

不同风险偏好FOF组合设计与回测表现 [page::65][page::69][page::73]

• FOF组合1号（理财型低风险）：风险平价战略模型，权益及黄金权重限制5%，年化收益6.54%、最大回撤2.58%。

- FOF组合2号（偏债型低风险）：固定比例战略模型，权益30%、债券60%、黄金5%，年化收益11.99%、最大回撤11.82%。

• FOF组合3号（灵活配置型中高风险）：股债相对价值战略模型，动态配置灵活，年化收益16.34%、最大回撤13.02%。

- 各组合均实现超额收益，策略业绩稳健，且大类资产配置和基金优选贡献均为正向。

赎回成本控制及份额结构优化 [page::39][page::46]

• 基金C份额替代A份额以减少赎回费用，主动权益基金C份额数目及占比显著上升，配置后长期微幅提升组合收益。

- 同样对主动纯债基金进行C份额配置替代，基金数量及占比攀升，提升组合收益表现，费用控制有效。

量化视角下的FOF组合构建深度分析报告

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一、元数据与报告概览

• 报告标题：量化视角下的FOF组合构建——从大类资产配置到分类基金优选

- 作者与发布机构：广发证券发展研究中心，由多位资深分析师联合撰写，包括李豪、罗军国、张超国等。

• 发布日期：未明确标注，内容时间覆盖至2022年中。

- 研究主题：基于量化方法，自上而下构建基金中的基金（FOF）组合，涵盖大类资产配置模型、主动/被动基金优选策略，及不同风险偏好的FOF组合设计与表现归因。

• 核心论点：

- 结合战略资产配置模型（固定比例、风险平价、股债相对价值）与月度频率战术动态调整信号（宏观与技术指标），优化资产权重配置。
- 基于定量因子的精选策略构建主动型权益基金和纯债基金组合。
- 采用权益指数轮动策略构建场内被动型权益基金组合以增强战术调整能力。
- 设计3类代表理财型低风险、偏债型低风险和灵活配置型中高风险的FOF组合，历史业绩显示均能较好达成预设收益风险目标，且超额收益源于资产配置与基金优选双重贡献。

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二、逐节深度解读

1. 量化视角下FOF组合构建流程

报告采用自上而下的构建方法：首先确定投资目标和大类资产范围（权益、债券、黄金、货币），随后用季度频率的战略配置模型确定权重中枢，再结合宏观与技术指标月度信号进行战术动态调整，最后用多因子筛选主动权益、纯债基金和被动指数基金构建最终FOF组合。动态调整策略分别对应主动基金的季度调仓和被动基金的月度调仓，充分利用各类基金的特性，旨在提升收益和降低风险。[page::0-9]

2. 海内外FOF市场现状与背景

• 美国市场：FOF规模从2008年的约5000亿美元增长至2021年底3.2万亿美元，市场占比12%，资金流入整体稳定，2021年净流入约300亿美元，表明FOF产品受欢迎程度持续提升。

- 中国A股市场：FOF起步较晚，2017年末首批FOF成立，2022年Q1规模达2000亿元，占非货币公募基金2.8%；伴随政策支持尤其个人养老金对公募基金的有力推动，预期市场空间广阔。[page::6-7]

3. 大类资产配置模型详解

• 资产选择：权益以中证800指数代表（涵盖沪深300和中证500成分股），债券用中证全债指数，黄金与货币分别以流动性较好的SGE黄金和中证短融指数代表。

- 战略配置模型：
- 固定比例：权益30%、债券60%、黄金5%、货币5%；季度调整。回测2008至2022年年化收益5.86%，最大回撤14.42%，波动率7.21%。
- 风险平价：通过优化使组合各资产边际风险贡献相等，货币资产固定5%，剩余95%权重在风险资产间分配。回测年化收益4.94%，最大回撤4.09%，波动率2.15%，显示低波动特征。
- 股债相对价值：基于股权风险溢价（权益市盈率倒数减去10年国债收益率）5年分位数动态调整股债比重。回测表现优于静态50/40%权益债券对比组合，收益8.33%，最大回撤14.86%，波动率11.31%。[page::10-15]

4. 战术动态调整：宏观与技术视角结合

• 宏观视角：

- 利用PMI、CPI同比、社融存量、国债收益率、美元指数等指标的上升/下降趋势预测资产表现。
- 例如PMI3月均线上升对应未来中证800指数平均月涨2.48%，下降则为-0.16%，显著影响资产价格走势。
- 对权益、债券、黄金的宏观指标进行了定量打分，战术调整提高了胜率（权益57.69%、债券63.72%、黄金59.49%）。

• 技术视角：

- 构建趋势（LLT均线涨跌幅差）、估值（股权风险溢价分位数）、资金流（中证800主动净买入额）指标。
- 技术指标战术调整胜率更高（权益61.95%、债券61.49%、黄金54.04%）。

• 宏观+技术融合：

- 这两类指标相关性低，组合使用效果更佳，胜率约60%-62%。
- 战术动态调整使得固定比例、风险平价、股债相对价值模型的收益均大幅提升，且回撤降低，比如固定比例+战术调整年化收益率提高到8.84%，最大回撤减少至11.06%。[page::15-27]

5. 主动型权益基金组合构建

• 因子体系构建与筛选：

- 筛选符合权益仓位>60%、规模>2亿、历史存续>450天等条件基金，覆盖普通股票、偏股混合、平衡混合和灵活配置基金。
- 构建98个基金因子涵盖历史业绩、持仓行为、交易能力、机构认可等方面。最终选取7个有效因子，例如历史1年索提诺比率、行业剥离超额收益稳定性、日频创新高最长间隔等。
- 因子IC值均显示统计显著性和较强预测力，基金择时与风格结合效果显著。[page::28-33]

• 组合构建及表现：

- 以7因子加权综合得分季度调仓，选择前10只基金等权配置，限制单基金和基金公司权重控制分散风险。
- 2012年至2022年组合累计收益达515.93%，远超同期偏股混合型指数214.17%，超额收益稳定。
- 增强版本加入风格、行业、持仓偏差约束，增强组合稳定性，收益提升至531.46%。
- 赎回费用考量下，优先配置基金C份额基金，降低换仓成本，进一步优化收益表现。当前C份额基金占比逐年上升，尤其近年开始显著贡献业绩。[page::33-42]

6. 主动型纯债基金组合构建

• 筛选纯债及混合债券基金，剔除转债持仓>10%者，规模大于5亿元以上。

- 使用历史半年/1年信息比两因子作为基金择时标尺，构建等权前10档组合，表现优异。

• 组合杠杆接近样本均值，波动合理。

- 同样引入C份额基金以降低赎回费用，2015年之后C份额基金占比明显增加，虽目前贡献有限，但潜力显著。[page::42-48]

7. 基于权益指数轮动的场内被动型权益基金组合

• 利用历史基本面、资金流、一致预期、宏观、动量、风格6个维度共26因子筛选权益指数。

- 选定7个有效指数因子（如ROE环比变化、净利润增速、风格匹配度）构建权益指数轮动策略。

• 通过场内流动性较好的ETF、LOF投资对应指数，控制基金品种数量及同类产品持仓，月度调仓。

- 回测2013-2022年，权益指数轮动组合累计收益超7倍，场内被动权益基金组合累计收益348.66%，显著超越样本指数组合（125.22%和88.62%），表现突出。[page::49-58, 55-58]

8. FOF组合构建方法及三类典型组合设计

• 构建流程：

- 每季度调整战略资产配置中枢；
- 每月底根据战术动态调整确定资产权重；
- 在资产权重基础上分配至主动权益基金、主动纯债基金、场内被动基金；
- 采用多因子筛选与组合优化完成基金权重确定。

• 资金流与费用考虑：

- 主动基金优先配置C份额降低赎回成本；
- 申购费率0，季度赎回费0.5%（权益）和0.1%（纯债），场内基金交易费率0.05%单边。

• FOF组合1号（理财型低风险）：

- 战略采用风险平价，权益、黄金权重上限均5%，动态调整比例小，债券动态调整比例相对大。
- 2014年-2022年累计年化收益约6.54%，最大回撤2.58%，波动率1.56%，月度胜率80.20%。

• FOF组合2号（偏债型低风险）：

- 战略采用固定比例（权益30%、债券60%、黄金5%、货币5%），权重上限权益债券均100%，黄金10%，动态调整幅度较大。
- 2014年-2022年年化收益11.99%，最大回撤11.82%，波动率7.14%。

• FOF组合3号（灵活配置中高风险）：

- 战略采用股债相对价值策略，黄金权重上限10%，动态调整幅度均为5%。
- 2014年-2022年年化收益16.34%，最大回撤13.02%，波动率10.7%，月度胜率64.36%。

• 各组合均展现大类资产配置和基金优选显著且无高度相关的超额收益贡献，申购赎回及交易费用对收益有一定拖累。[page::59-76]

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三、图表深度解读

图6-7: FOF组合构建流程图

清晰展示自上而下流程：投资目标→大类资产选择→战略配置模型→战术动态调整（月度宏观+技术信号）→主动基金季度调仓与被动基金月度调仓→FOF组合产出并进行超额收益业绩归因。[page::8-9]

图10-13: 三大战略资产配置模型表现

固定比例组合稳健但收益中等；风险平价组合最大回撤显著小，波动低但收益稍弱；股债相对价值模型收益最高，且相对组合回撤有所减少，显示利用股债估值差具有显著价值。[page::12-15]

图14-19: 宏观指标趋势对大类资产影响及调仓效果

PMI等宏观指标趋势反映对未来收益的显著指示作用，结合其信号构建的权益、债券、黄金调整组合，均显著跑赢50%风险资产基准且胜率高于57%。[page::16-20]

图20-25: 技术指标构建与调整效果

趋势、估值、资金流三类技术指标对权益债券黄金资产调整的动态胜率均维持在54%-62%，结合宏观指标效果更佳。图示不同分量指标战术调整组合表现超越50%基准组合。[page::21-25]

图29-31: 战略+战术动态调整组合收益大幅提升

三大战略配置加战术月度调整组合长期累计收益明显高于单一战略配置，且回撤均有所控制，表明动态调整有效提升了资产配置的收益风险特征。[page::26-28]

图32-42: 主动型权益基金因子选基与组合效果

复杂且细致的因子体系构建与测试，7个良好因子用于基金筛选，组合累计收益/超额收益表现优异，增强版控制风格行业偏差提升稳定性，C份额使用降低赎回成本并带来额外微小收益空间。[page::29-41]

图43-49: 主动型纯债基金因子选基与组合效果

均等权重两个信息比因子筛选信号有效，组合相对样本基准稳健超额，表现提升稳定，组合杠杆合理，C份额基金使用趋势明显，上升中对业绩提升有利。[page::42-48]

图50-59: 权益指数轮动策略及场内被动型权益基金组合表现

结合历史基本面、资金流、一致预期、宏观、动量、风格六大维度构建因子，筛选优质指数，利用流动性良好的ETF、LOF，实现月度调仓的被动权益基金组合，回测表现显著优于基准指数组合。[page::49-58, 55-58]

图60-76: 三类FOF组合历史表现及业绩归因、持仓详解

• FOF组合1号（理财型低风险）：

- 年化收益6.54%，最大回撤2.58%，月度胜率80.20%。
- 超额收益主要来自大类资产配置(7.11%)及权益（4.87%）、债券（2.60%）基金优选。
- 月度业绩归因各项贡献相关性较低，分散收益来源。
- 持仓高度分散，C份额优先，兼顾权益主动与场内被动基金。[page::66-67]

• FOF组合2号（偏债型低风险）：

- 年化收益11.99%，最大回撤11.82%，月度胜率67.33%。
- 超额收益权益配置贡献最大（53.12%），其次大类资产配置和债券优选。
- 费用对收益有一定拖累。
- 持仓策略与组合1相似但权益配置增大。[page::69-71]

• FOF组合3号（灵活配置中高风险）：

- 年化收益16.34%，最大回撤13.02%，月度胜率64.36%。
- 超额收益主要靠权益基金优选，债券收益贡献略微为负，大类资产配置亦有显著贡献。
- 持仓具体结构跟前两组合类似但相对重权益。
- 费用拖累明显增加。[page::73-76]

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四、估值分析

• 估值主要体现在股债相对价值模型中，即根据股权风险溢价与债券收益率的相对位置动态调整股债配置比例，历史回测显示该方法优于静态60/40配置，资本效率更高。

- 基金及指数选基因子采用多因子打分体系，其中因子权重基于因子IC及相关性优化，综合考虑业绩稳定性、超额收益能力、现金流动向、机构认可度等。

• 被动指数基金组合实质为低费用指数复制，通过筛选指数与流动性大的场内基金实现战术调整。

- 三者估值视角分别对冲市场估值风险，提升择时能力，通过定量因子赋权调仓，最终提升组合的风险调整后收益。[page::10-15, 28-33, 49-55]

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五、风险因素评估

• 本报告明确指出模型基于历史数据且假设合理，无法完美反映现实且不保证未来表现。

- 宏观指标变化、市场流动性风险、基金管理人能力差异可能影响组合表现。

• 战术调整频繁可能带来交易成本及税负风险，报告通过优先使用C份额及交易费率考量进行了缓解。

- 组合策略自适应性依赖于因子有效性，若未来因子失效将导致超额收益降低。

• 场内被动基金流动性及可投资标的限制可能影响策略实施效率及调仓灵活度。

- 组合整体依赖于对权益与债券市场的估值判断，风险偏好设定需与实际投资者需求及承受能力匹配。[page::0, 77]

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六、批判性视角与细微差别

• 本报告整体症结在于大量依赖过去历史数据，在权益及债券市场估值变动中，历史风险暴露及模型参数未来不一定持续有效。

- 宏观与技术指标虽然胜率适中，但胜率60%左右意味着频繁调整可能在短期内增加交易成本，实际效果可受流动性限制影响。

• 主动基金因子选择的IDeas良好，但结构较为复杂且影响因素多可能存在过拟合风险。

- C份额基金使用作为降低成本手段，但实际组合中C份额比例仍较低，未来能否贡献更大尚有不确定。

• 场内被动基金组合表现优异，但规模限制及市场容量可能导致未来某些指数难以持续复制。

- 报告内各动作频率不一（基金季度换仓，被动基金月度换仓），实际操作管理复杂，需符合投资管理能力要求。

• 部分文本叙述结构较松散，公式排版及部分定义存在重复，需注意解读时分清指标含义。[page::0-78]

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七、结论性综合

• 本报告构建了一套系统且充分量化的FOF组合构建框架，涵盖投资目标设定、大类资产的战略配置与战术动态调整、主动与被动基金的优选组合，具有较高的操作可行性。

- 战略模型中，风险平价和股债相对价值模型能够有效降低回撤、提升风险调整后收益；战术调整通过宏观及技术指标双信号进一步增强了择时能力，战术+战略方式大幅提高组合表现。

• 主动型基金因子体系有效选取表现优异基金，显著提高权益与债券基金组合绩效，C份额基金的合理运用进一步降低交易成本。

- 权益指数轮动策略结合多维指标筛选优质指数，通过场内被动基金实现月度战术调整，提升组合收益和流动性管理。

• 三类FOF组合分别面向低风险理财、偏债低风险及灵活配置高收益投资者，历史表现均优于同类基准，超额收益主要来自资产配置和基金优选双轮驱动。

- 风险提示明确，认为模型假设和历史数据局限需谨慎把握，投资者应根据自身需求匹配适当组合。

• 报告内容详实，图表丰富且辅以具体业绩归因与持仓明细，实用性强，适合作为专业级FOF组合量化构建及研究的指导性文件。[page::0-77]

最终，该报告为FOF组合的量化构建提供了清晰可行的实证路径及策略框架，理论与实证均显示其组合构建在收益性与风险控制方面取得较好平衡，具有较强的实用价值和推广潜力。

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（以上分析严格基于该报告内容及数据，文末附图表示例，请查阅报告背面对应页码参考。）

部分重点图表示例

• 图6：大类资产配置及基金研究框架

• 图10：固定比例组合累计收益

• 表22：主动型权益基金有效选基因子及构建方法

• 图35：主动型权益基金选基因子组合累计收益

• 图57：场内被动型权益基金组合累计收益

• 图60：FOF组合1号累计收益

• 表55：FOF组合1号超额收益归因

• 图62：FOF组合3号累计收益

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请根据需要指定具体章节深度解读或获取更详细表格数据分析。

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