1. 基金交易能力与股票池挖掘能力构建与实证 [page::0][page::2][page::10]

• 基金的交易能力通过真实基金收益与基于半年全部持仓构建的隐形代理组合收益回归拟合得到。

- 股票池挖掘能力通过代理组合与中证800基准回归拟合得到。

• 交易能力单因子IC虽不显著，但存在尾部效应，交易能力差的基金未来收益大概率跑输市场。

- 股票池挖掘能力因子RankIC最高达10.17%，多空组合年化收益6.87%，夏普0.88，因子更为稳定有效。

2. 基金交易与股票池挖掘能力典型基金样本分析 [page::3][page::5][page::7]

• 交易能力优异的基金A真实组合累计收益显著跑赢隐形代理组合与中证800，换仓积极且捕捉较优个股。

• 交易能力较差的基金D，真实组合跑输隐形代理组合，调仓对收益带来负面影响。

• 具备优秀股票池挖掘能力的基金E，隐形代理组合和真实组合均跑赢基准，持仓稳定，重仓新能源等优质标的。

• 股票池挖掘能力较差的基金H，隐形代理组合表现不佳，长期跑输市场，持仓稳定但核心池质量一般。

3. 因子检测与分层分析 [page::10][page::11][page::12][page::14]

| 因子名称 | RankIcMean | ICIR | Ic正比例 |
|-----------------|-------------|--------|-----------|
| alpharm6M | 10.17% | 51.86% | 72.16% |
| alphatrade12M | 7.34% | 74.09% | 79.38% |

• 股票池挖掘能力因子（alpharm6M）分层明显，多空组合年化收益6.87%，夏普0.88。

- 交易能力因子（alphatrade12M）分层收益波动较大，但夏普比例达到1.2，展现尾部效应。

• 综合考量两因子构建的基金选股交易因子（alphatr12M）效果最佳，IC均较单独因子指标提升，分层收益和夏普均表现优异。

4. 优化基金选股交易因子及选基策略回测 [page::17][page::21][page::22]

• 量化基金选股交易因子（alphatr12M）综合考虑股票池与交易能力，RankIC最高8.19%，正比例稳定在77%以上。

- 回测2013-2021年，每季度择时更新，等权买入前20只因子值最高基金。

• 策略年化收益22.27%，超额基准7.48%，夏普0.93，最大回撤-13.6%，风险调整表现优于仅股票池挖掘能力因子策略。

- 2021年年初以来，alphatr12M策略保持正向超额收益，位列同类基金前15.25%。

5. 最新持仓与策略风险提示 [page::23][page::25]

• alphatr12M及alpharm6M最新持仓以新能源、消费、新兴行业基金为主，偏好成长性标的。

- 本报告基于历史数据和模型统计，存在数据滞后及模型局限，不能确保未来稳定性，投资风险需注意。

《交易为矛、选股为盾—如何筛选两者兼备的优秀基金》报告详尽分析

---

一、元数据与概览

• 报告标题：《交易为矛、选股为盾—如何筛选两者兼备的优秀基金》

- 分析师：唐军

• 研究机构：中泰证券股份有限公司研究所

- 发布时间：截至2021年6月30日前

• 主题：本报告围绕公募主动权益基金的“交易能力”与“股票池挖掘能力”两大核心维度，提出以隐形代理组合构建为基础的量化因子研究，构建基金交易与选股综合因子，并通过系统的回测和分层测试，验证基金交易与选股能力指标的有效性，最终提供基于量化因子的选基策略建议。

核心论点：

• 基金的交易能力和股票池挖掘能力分别对应基金调仓技术和个股池选择水平，均对基金表现有不同影响。

- 交易能力指标虽有预测性，但稳定性和保序性不及股票池挖掘能力。

• 基于基金全部半年度持仓构建的隐形代理组合，有效描绘股票池构成及其表现。

- 通过优化模型融合交易能力和股票池挖掘能力，得出更稳定、有效的基金综合选股交易因子。

• 基于此因子构建的选基策略显著跑赢基准，具有稳定的超额收益和较高的夏普率。

- 报告强调数据和模型基于历史，但仍存在局限性并不保证未来表现。[page::0]

---

二、逐章深入解读

2.1 权益基金隐形组合构建

通过基金半年报全部持仓数据，构建“隐形代理组合”（proxy portfolio），即完全复制基金持仓换仓，不进行日常操作，避开了申购赎回影响。隐形组合收益与基金真实净值收益的差异反映基金交易能力；隐形组合与市场基准（中证800）的回归差异反映基金股票池挖掘能力。

基金报告披露时间合规：半年报须于结束后60天内发布（约8月底），年报须于90天内（约3月底）。这样确保模型回测时避免用到未来数据。[page::2][page::9]

2.2 交易能力示例及持仓变动

报告分别给出基金A、B、C展示其交易能力出色的具体表现。以基金A为例：

• 2020年6月底至2021年6月底，真实组合回报107%，隐形组合回报41%，中证800回报25%。

- 真实组合明显跑赢基准和隐形组合，表明基金有效的调仓带来增值。

• 日度超额波动于2020年9月后明显放大，尤其12月期间真实组合收益快速提升。

- 持仓方面，基金A在多个季度积极调整重仓股，如新进隆基股份、当升科技等，体现较强交易能力和选股能力。

类似详细的图表支撑这一分析（图表2、3、4、5），基金持股由低频换仓构成的代理组合无法复制基金实时调仓的优势。[page::3][page::4]

2.3 交易能力较差基金实例

基金D体现了交易能力较差的典型：

• 2020年6月底至2021年6月底，真实组合回报15%，隐形组合30%，中证800为25%。

- 真实组合收益低于隐形组合，说明基金调仓效果不理想。

• 换仓动作虽有表现，但在市场调回时调仓反受损失，表现欠佳。

- 持仓相对较稳定，减持与增持有限。

实证强调交易能力背后的市场表现波动及风险，同时也反映交易能否有效的风险管理能力问题。[page::5][page::6]

2.4 股票池挖掘能力体现

股票池挖掘能力通过隐形代理组合相较中证800的表现衡量。优质股票池意味着隐形组合即使频繁调仓较少，也能获得超额收益。

基金E代表挖掘能力强例子：

• 2020年6月至2021年6月，真实组合、隐形组合累计收益均约120%，远超基准25%。

- 持仓较稳，核心个股如亿纬锂能、宁德时代、比亚迪等稳定持有。

• 这类基金即使调仓频率不高，也具备较好持续的选股能力。

基金H代表挖掘较弱基金：

• 同期真实组合收益-4.6%，隐形组合6.1%，基准仍为25%。

- 持仓低换手，且选股业绩平庸，预示长期跟投风险。[page::7][page::8]

---

三、基金交易与股票池挖掘因子量化

3.1 隐形组合量化与交易能力定义

• 基于公开半年持仓，构建每半年换仓的隐形代理组合。

- 通过回归基金真实收益对隐形组合收益，截距项alphatrade代表基金交易能力。

• 通过回归隐形组合对市场基准收益，截距项alphapool代表基金股票池挖掘能力。

模型回溯期设置为6、9、12、18、24个月，因季度数据发布限制，1、2月和7月数据需向下填充。[page::10]

3.2 因子有效性检验（Rank IC检测）

• 股票池挖掘能力因子（alpharm6M）的Rank IC均值最高达10.17%，正比率约72%。

- 交易能力因子(IC均值略低)，存在较高的正比率，尤其12M回溯期效果更佳。

• 长期回溯数据统计显示，股票池挖掘能力因子稳定性及预测能力优于交易能力因子。

4张因子IC时序图展示变量的周期性和规律，支持两种因子存在统计学上的有效预测能力。[page::11]

3.3 因子分层测试

• 股票池挖掘能力因子分层效果明显，6个月回溯期表现优于9个月及更长期，年化多空收益达6.87%，年化夏普0.88。

- 交易能力因子分层表现波动较大，如12M回溯期多空组合年化收益3.85%，夏普高达1.2，但分层间波动和逆序较频繁，尾部效应显著（交易差者未来绩效较差）。

结论是，交易能力因子不具备稳定保序能力，更多体现负向预警，股票池挖掘因子稳定度高，可作为核心研究因子。[page::12][page::14][page::15]

---

四、基金选股交易综合因子优化及验证

4.1 因子构造理论与模型

结合两种能力，将基金真实收益对隐形组合和基准联合回归，求得一个综合alphatraderm（简称alphatr）表达综合选股+交易能力。

该因子因子检测显示12M和18M频率表现最佳，IC均值 ~8%，IC IR较交易或挖掘单因子提升显著，且正比例达到76%以上，表现出更稳定有效的时间序列结构。[page::17][page::18]

4.2 综合因子分层测试与表现

• 分层回测显示多档收益保序，其中alphatr12M的多空组合年化收益5.45%，夏普1.37，为三因子中性能最优，且持久稳定。

- 18M因子虽类似收益，但夏普和收益分层退化。

• 综合因子曲线稳定上涨，分层结果表明该因子对基金筛选有重要指导意义。

该模型整合优势明显，兼顾稳定性与预测力，提供较优的选基工具。[page::19][page::20]

---

五、量化因子选基策略回测

5.1 策略构建及参数

• 回测区间：2013年4月1日至2021年6月30日。

- 按季度调仓，选取因子暴露值排名前20的基金等权配置。

• 交易成本考虑：申购15bp，赎回50bp。

- 主要策略：alphatr12M和alpharm6M。

5.2 回测结果

• 年化收益分别约22.27%（alphatr12M）和20.89%（alpharm6M），均显著超过普通股票基金指数7.48%和6.68%。

- 夏普比率0.93 vs 0.87，风险控制良好。

• 最大超额回撤均维持在-13.6%至-17.8%之间，季度胜率分别 62.5% 和 56.3%。

- 历史同类基金排名持续靠前，alphatr12M表现优于alpharm6M，尤其2021年累计超额接近10%，位列同类前15%。[page::21][page::22]

5.3 策略持仓分析

• 持仓涵盖多支优质主动权益基金，如长盛创新驱动、博时行业轮动、中融核心成长等。

- 持仓多集中于新能源汽车、智能生活、新兴产业等热门行业领域，反映健康选股逻辑。[page::23]

---

六、风险因素评估

• 数据滞后及第三方数据准确性限制。

- 模型基于历史统计假设，未来市场环境变化可能导致模型失效。

• 极端事件对模型解释力存在局限。

- 结论和选基策略仅做参考，不构成具体投资建议或收益保证。

• 投资评级说明与风险提示严格列明本报告性质及作者观点独立性。

- 强调投资需谨慎，风险自负，且存在关联方持股及利益冲突可能。

该部分体现研究严谨合规，提醒投资者关注模型和策略的适用边界。[page::0][page::25]

---

七、批判性视角与细微差别

• 交易能力因子预测效能有限，波动较大且分层效果不稳定，说明调仓能力短期内难以持续或难以稳定捕捉，模型重点在于识别表现差者的尾部风险而非精准选优。

- 股票池挖掘能力因子相对稳定，但其效果随着回溯期延长出现衰减，模型选取6个月回溯期较佳。

• 综合因子改良提高了预测稳定性，但交易能力成分相对薄弱，整体alpha仍优于单一因子。

- 模型假设全部持仓数据完全反映基金行为，但仅半年一披露，低频换仓无法完全捕捉基金短期策略调整，存在一定潜在信息缺失。

• 报告对基金经理主动能力的理解主要基于量化回归，未充分考虑基金具体策略差异、市场环境变化及非量化影响，短期业绩存在较大波动，需谨慎解读。

- 持仓变动分析虽详实，但缺乏深度行业及个股驱动力解析，难以揭示alpha来源具体机制。

• 投资者需注意历史表现不代表未来，模型适用范围需结合实际基金经理风格及市场环境评估。

---

八、图表深度解读示例

图表2与图表3（基金A交易能力）

• 内容描述：基金A从2020年6月30日至2021年6月30日，真实组合累计回报107%，隐形代理组合41%，中证800仅25%。图表3为对应时间段日度超额收益及其波动。

- 数据解读：真实组合远优于基准和代理组合，日度超额收益波动在2020年9月开始明显提升，年末交易活跃带来显著正面拉动，体现基金交易能力强。

• 与文字联系：强化作者论点，即隐形组合虽代表持仓稳定股池，但交易操作为基金带来溢价。

- 潜在局限：半年持仓数据中隐形组合调整有限，未能捕捉更短期交易策略，但基金净值表现显著更佳说明交易动作精准且带来alpha。[page::3]

图表20-22（股票池挖掘能力因子分层检测）

• 描述：显示不同回溯期基金股票池挖掘能力因子的分层回测收益、多空组合年化收益和年化夏普比例。

- 趋势解读：6个月回溯期分层效果最佳，多空组合年化收益6.87%，夏普0.88，体现精选优质股票池持续贡献超额收益。

• 与文本结合：支持选股因子作为基金筛选有效工具的结论，体现股票池能力对稳定alpha贡献的重要性。[page::12]

图表41（量化策略复盘）

• 内容：alphatr12M与alpharm6M策略年化收益、波动率、最大回撤、夏普比率及季度胜率指标对比。

- 解读：alphatr12M略优于alpharm6M，尤其超额收益和风险调整收益稳定，最大回撤更优，胜率更高。

• 绩效说明：融合两因子的策略增强预测能力和稳定性，表现突出，适合主动权益基金的选择。[page::22]

---

九、结论性综合

本报告系统构建了基于公募主动权益基金半年度全部持仓的“隐形代理组合”，分别从基金真实组合与隐形组合的差异度量基金交易能力，从隐形组合与市场基准的差异测度股票池挖掘能力。量化实证显示：

• 股票池挖掘能力因子表现更为显著且稳定，尤其以6个月回溯频率效果最佳，能够较好选出具备良好投资标的库的基金。

- 交易能力因子则呈现一定尾部风险信号，对表现弱的基金具有较好的识别力，但整体预测保序性有限。

• 两因子优化融合，构建基金选股交易综合因子，显著提升选股有效性和稳定性，该因子对应的选基策略较单因子显著跑赢市场，具有较高的风险调整收益和较低的最大回撤。

- 再次验证基金优秀表现多因来自兼备优质股票池与适度交易能力，简单结合一方面能力难以稳定产生alpha。

• 报告具备理论深入、模型严谨及量化数据支撑强，选题紧扣基金业绩分析与量化选基需求，实用性强。

- 投资者仍需关注模型历史局限、交易成本、极端风险及基金策略差异，结合量化因子辅助选基不是决策唯一依据。

最终，该研究成果为公募主动权益基金的能力评价提供了科学、细致且实证有效的量化指标体系，极大提升了基金筛选的系统性和预测性，有助于投资机构和个人优化主动基金投资组合，降低盲目追随风险，实现风险可控的稳健超额收益追求。[page::0][page::24]

---

附录：关键术语解释

• 隐形代理组合（Proxy Portfolio）：通过基金半年全部持仓数据构建的模拟组合，代表基金的股票池，半年换仓一次，忽略交易过程。

- 交易能力（alphatrade）：基金真实组合收益与隐形代理组合收益回归截距，衡量基金调仓带来的超额收益。

• 股票池挖掘能力（alphapool）：隐形代理组合与市场基准收益回归截距，反映基金挑选股票池的优劣。

- Rank IC（信息系数）：衡量因子预测未来收益排序的相关性，正值说明因子有预测能力。

• 多空组合收益：通过做多因子最高组基金，做空最低组基金，衡量因子辨识能力。

- 夏普比率：年化超额收益除以年化波动率，衡量风险调整后收益水平。

---

总之，本报告通过数据科学方法与实证研究，揭示主权基金交易与选股能力对业绩的双维贡献，构建稳健有效的量化选基因子模型，对投资业界具有指导价值。[page::0][page::25]

图片部分示例

---



图表2：基金A近一年真实组合（橙色）、代理组合（灰色）及中证800（红色）累计收益对比，体现交易能力出色。

---



图表16：alpharm6M因子IC时序，反映股票池挖掘能力因子的预期有效性及稳定性。

---



图表42：fund alphatr_12M策略净值显著跑赢代理组合和基准。

---

# 结束

报告