偏股基金的多因子体系——如何评价基金经理调仓换股的“实力”？
▶ 因子选基正当时：近几年来，随着基金发行速度的加快、新锐基金经理的不断涌现，可供选择的基金数量也大幅上升，单纯定性化地选择优秀的基金经理十分困难。在此背景下，多因子选基模型提供了量化初筛优秀基金的方案，将定性选基的认知定量化、系统化。
▶ 我们构建了有百余细分因子的因子池，对市场上常规的选基因子进行了统一测试，同时构建了信达金工特色因子：基金经理调仓换股实力因子：我们认为，基金经理的选股能力是市场认可度较高的、可以衡量其投资实力的核心指标，且相较于择时和行业轮动，选股能力通常更具备稳定性，更能剔除运气成分的影响。我们利用高频测算的基金权益仓位以及行业仓位，分解了基金经理在报告期之间调仓所带来的收益贡献，构建了较为纯粹的、衡量基金经理在行业内是否具有调仓换股实力的因子。
▶ 基金经理实力因子表现优秀：我们对于因子池中的百余细分因子进行了回测，基金经理实力因子表现优异。2014年初至2022年初约8年间，基金经理实力因子，Top组（前20）年化收益率为22.78%，年化超额收益率达到6.76%，年化超额信息比达到1.30；多空信息比率为8.56%，多头年化超额信息比达到2.51，表现优异。此外，其余表现较为较为优秀的因子有选股Alpha_日、基金规模、基金管理人员工持有比例。
▶ 行业配置通过多因子模型复合，我们构建了信达金工黑马FOF组合：本周配置比例上调较多的行业有计算机、钢铁、房地产、非银行金融、家电，配比下调较多的行业有基础化工、医药、电力设备及新能源、电子、有色金属。
▶ 通过多因子模型复合，我们构建了信达金工黑马FOF组合：最后，本文进行了有效因子的复合，纳入复合的因子为基金经理实力因子、选股Alpha_日、基金规模、基金管理人员工持有比例，复合方式为等权复合。经回测，复合因子表现良好，我们以复合因子为基础，构建了信达金工黑马FOF组合。 2014年初至2022年初约8年间，信达金工黑马FOF组合年化收益率为25.36%，年化超额收益率达到了8.59%，信息比为1.99，且各年度相对于偏股混合型基金指数均有正超额收益率，2021年超额收益率为16.78%，2022年初至报告测算截止日近两月间已取得1.39%的超额收益率。
风险因素：市场面临不确定性；基金历史业绩不代表未来。
研究背景
近几年来，基金发行速度加快，可供选择的基金数量也大幅上升。截至2021年12月31日，普通股票型、偏股混合型、平衡混合型、灵活配置型四类基金总数量已达到了3748只（仅包含初始基金、开放式基金），单纯地使用定性化的方法覆盖样本十分困难，结合定量方式进行基金选择愈发重要。
多因子模型，是经典的定量化分析模式。通过对于基金特征定量化地分析，筛选出对于基金未来收益率具有较强预测能力的特征，通过打分法等方式复合特征并选取优秀基金，以获取相对于基准稳定的超额收益。
从本质上看，因子即是对于基金未来收益率具有一定预测能力的指标，而基金的多因子模型是一个将认知实现于投资的过程。以Calmar比率、基金规模、选股Alpha的三因子为例，我们一般认为具有高收益回撤比、小规模、强选股能力的基金将会有较好的业绩表现，但在实际指导我们的投资基金组合时我们需要判定两件事情：1.这三个因子是否真的有预测未来业绩的能力。2.如何将三个因子合成，形成一个可进行投资的FOF组合。
首先从判断基金因子的有效性入手，直接的逻辑是，过去因子值（比如Calmar比率）越高的基金、未来收益也将越高。那我们可以通过当期的因子值与下期基金收益率的相关系数/秩相关系数（IC/RankIC），分层回测买入因子值由低到高分组的基金组合观察表现（分层回测）的方式，达到判定因子是否有效的目的。筛选出有效的因子池后，我们通过排序打分法对于各因子进行0-1区间的投影，取分数平均值，选取分数最高的n只基金形成基金组合，这个组合代表了我们认为同时具备多个优秀特征的基金组合，即完成了由认知指导投资的过程。
作为信达金工基金多因子系列报告的第一篇，本篇搭建了基金多因子的框架，对于市场常用的基金因子进行了测试，并构建了信达金工特色因子，提出基金调仓换股实力因子，旨在衡量剔除择时与行业轮动贡献后基金经理纯粹的选股能力，取得了非常优秀的效果。最后，我们进行了有效多因子的复合，构建了我们的信达金工黑马FOF组合。
基金经理实力因子
基金经理的选股能力是市场认可度较高的、可以衡量其投资实力的核心指标，相较于择时和行业轮动，基金经理的选股能力通常更能剔除运气成分的影响、更具备稳定性。但目前目前公募基金仅定期报告披露了基金的节点持仓信息，持股相关信息较少。部分研究提出了“隐形交易能力”的概念，即基金的定期报告股票组合/模拟股票组合所拟合的基金净值、与基金真实净值之间的差异，这一定程度上可以反映基金经理的调仓换股能力，但其中也包含了基金经理的择时、行业轮动等所带来的收益，反映的信息不够纯粹。
是否能有效地筛选出那些报告期之间具备强调仓换股能力、不断在行业内部寻找好股票迭代持仓的优秀基金经理，关键在于能否有效地剔除行业与择时贡献的收益率。那么，如何剔除择时与行业配置的影响，纯粹的衡量基金经理在行业内选股、不断迭代股票持仓的能力呢？
我们认为，核心同样是计算基于持仓的拟合净值与真实净值的差异，但在拟合净值中剥离股票仓位变动和行业仓位变动导致的收益变化，即，计算模拟净值时，股票仓位和各行业仓位不能再用季报披露的时点仓位，而需要用实时的测算仓位。本篇通过高频有效的偏股基金股票仓位与行业仓位跟踪方法，计算了属于行业与仓位择时贡献的收益率，剔除了这部分收益率后，我们获得了纯粹属于基金经理调仓选股带来的收益率，我们称之为基金调仓换股实力因子（下文简称为基金经理实力因子）。回看该因子的选择池，不乏在早期就能看到刘畅畅、唐晓斌等现在看来十分优秀的基金经理。
为了更加直观地理解基金实力因子的构建流程，我们以一个虚构的基金A为例：
因子池介绍及单因子测试
3.1因子池介绍
有效、全面的因子池，是构建多因子选基体系的基础。目前，我们汇总市场常用的选基因子、并构建了部分信达金工特色因子，整理了包括11个大类、百余个细分指标的基金因子池，包括常规收益风险因子、持仓相关因子、行为偏好特征相关因子、持有人相关因子以及我们构建的信达金工特色选基因子：“调仓换股实力因子” 。
下为因子池介绍及说明，可以看到，因子一般主要分为行情计算因子、持仓计算因子、基金特征因子三类。行情因子一般日频可得，持仓类、特征类因子一般在季报披露期、半年报年报披露期可得，一般具有滞后性，需要严格避免未来数据的使用。
3.2因子预处理
3.3样本池介绍
本次测试的样本池为主动偏股型基金样本池，在此基础上额外考虑了基金经理在回看期的一致性，具体如下。
经过上述样本池筛选条件筛选后，因子测试的覆盖的各期样本总数量及样本总规模如下（以累计收益率_60日为例），在最新一期（2021四季报）样本总数量为1443只，样本总规模达到了26498.75亿元。
3.4回测参数介绍
为了判断因子的有效性，我们在季频维度上对于因子池中的基金因子进行了回测，回测时间段为2014年一季度规定披露日至2022年2月18日，具体回测参数如下。
在调仓时间点的选择上，为了较为及时地使用季报披露信息（大部分基金会选择在接近或规定最迟披露日披露），本次调仓的时间点是季报规定披露日后一日，我们使用基金各季度报告最迟规定披露日（各季度末结束后的十五个交易日）的第二日作为调仓时点，进行因子回测。在Top20组的回测中，我们为了降低换手率且希望纳入持续优秀的基金，我们进行了缓冲系数的设置，对于前一期在Top20的基金，若该期在 Top20*（1+0.5）=30 之内，则优先纳入当期Top组合。下一部分，我们展示了单因子回测结果。
3.5单因子回测结果展示
在单因子测试部分，我们计算了因子RankIC值及t值，并对单因子进行了分层回测（行情因子部分回看参数以480日为例），挑出了部分优秀的单因子，用于多因子模型的构建。
RankIC及t值表显示，因子池中较为优秀的因子（|t| > 4）有基金经理实力因子/基金经理实力稳定性因子，隐形交易能力因子/隐形交易能力稳定性因子，基金管理人员工持有比例，选股Alpha因子、基金持有人户数、基金规模因子。
多头组（五分组因子值最高组，按照年化超额收益率排序，超额收益率计算方式为日度组合收益率减基准收益率累乘）最高组回测结果显示，最优秀的因子为基金经理实力因子，多头年化收益率为22.19%，年化超额收益率达到6.18%，多头年化超额信息比达到1.66，基金经理实力稳定性因子、选股Alpha因子，基金规模，隐形交易能力稳定性因子、隐形交易能力因子、基金管理人员工持有比例因子都有较好的表现。
Top组（前20）最高组回测结果显示，最优秀的因子为基金经理实力因子，Top组年化收益率为22.78%，年化超额收益率达到6.76%，Top组年化超额信息比达到1.30。在Top组中基金经理实力稳定性因子、选股Alpha因子，隐形交易能力稳定性因子、隐形交易能力因子、基金管理人员工持有比例因子都有较好的表现。
多空（五分组多头对冲空头，按照信息比率排序）结果显示，基金经理实力因子多空信息比率为8.56%，多头年化超额信息比达到2.51。多空结果显示：基金规模、基金经理实力稳定性因子、基金持有人户数、隐形交易能力因子、基金管理人员工持有比例因子、选股Alpha因子都有较为稳定的表现。
为了验证基金经理实力因子的有效性，我们考察了在不同回看期下基金经理实力因子的表现。首先我们将基金经理实力因子与其他传统选基因子进行了对比。可以看到，累计收益率_480日因子在RankIC时序上与多空曲线上都出现了明显的beta特征，传统的选基因子Calmar比率，在近期也变得不稳定化，而基金经理实力因子显现出一个较为明显的Alpha特征，在风格切换明显的时间点仍未失效。
调整回看期参数，将回看期设置为120日，240日时，基金经理实力因子表现也较为优秀。
多因子复合
4.1多因子复合介绍
综合考虑单因子测试有效性，因子间相关性，本次纳入复合的因子为基金经理实力因子、选股Alpha_日、基金规模、基金管理人员工持有比例，其中基金经理实力因子、选股Alpha_日因子由回看过去120日、240日、480日等权合成，基金规模、基金管理人员工持有比例取最新一期。
因子的复合我们采用打分法，对于纳入因子池的因子，在调序后（例如基金规模的因子值应取负号），将其按排序投影到0-1区间，取均值作为复合因子值，若某基金在某因子上没有取值，则对于该基金剔除该因子，在剩余的因子中取因子得分均值作为因子值。
大类合成后，大类复合因子因子相关性如下。
4.2复合因子测试结果
我们同样地使用了前单因子测算参数对于复合因子进行了测算，结果显示，不管是在收益率或是稳定性上，复合因子相对于单因子都有所提升。Top20组年化收益率为25.36%，年化超额收益率达到了8.59%，信息比为1.99，多空组合收益率为8.78%，信息比高达2.75。
从分组净值图及分年度收益率来看，复合因子同样有着非常优良的表现，分年度来看，复合因子在各年度上均取得正超额收益率（其中2014年区间自一季报披露后开始，2022年区间至2月18日，超额收益率计算方式为日度组合收益率减基准收益率累乘），在风格变化较为迅速2021年，复合因子Top组取得了16.78%的超额收益率，而在下行行情的2022年，2个月Top组已经取得了相较基准1.39%的正超额收益率。
针对基金经理实力因子，我们同样提供了其由120日、240日、480日分项合成后的复合基金经理实力因子分组净值及各项指标表现以及分年度表现。可以看到，复合后基金经理实力因子表现优异，Top20组年化收益率为22.82%，年化超额收益率达到了6.62%，信息比为1.27，多空组合收益率为7.05%，信息比高达2.07。2021年，复合基金经理实力因子Top组取得了22.43%的超额收益率，在2022的2个月间Top组取得了相较基准0.59%的正超额收益率。
本质上，复合因子挖掘出的是选股能力突出、基金公司内部较为认可、相对较为黑马（规模不大）的基金，为便称呼，我们将复合因子TOP20组合称之为信达金工黑马FOF组合，为投资提供指导。以我们信达金工黑马FOF组合2020年三季度排名第一名的基金华安文体健康（001532.OF）为例，其复合因子打分可以分解为下，可以看到该基金在各个维度上都有较好的表现。
在每期季报披露后，我们会对于信达金工黑马FOF组合进行更新，提供复合因子及各分项分位数情况（按复合因子打分值排序，分位数进行过MAD处理）。额外的，我们会提供本期基金经理实力因子的分项Top20情况进行参考，提供那些具有强调仓选股能力的基金经理。本期，我们的信达金工黑马FOF组合与基金经理实力因子Top组合如下。
总结
作为信达金工偏股基金的多因子体系报告的第一篇，本报告首先引入了基金多因子模型，介绍了基金多因子模型在实际投资中的运用。
我们构建了基金经理调仓换股实力因子，利用高频测算的基金权益仓位以及行业仓位，分解了基金经理在报告期之间调仓所带来的收益贡献，构建了较为纯粹的、衡量基金经理在行业内是否具有调仓换股实力的因子。。经回测，基金经理实力因子Top组（前20）年化收益率为22.78%，相对偏股混合型基金指数的年化超额收益率达到6.76%，年化超额信息比达到1.30；多空信息比率为8.56%，多头年化超额信息比达到2.51，表现较为优秀。
最后，本报告进行了有效因子的复合，纳入复合的因子为基金经理实力因子、选股Alpha_日、基金规模、基金管理人员工持有比例，复合方式为等权复合。经回测，复合因子表现良好，我们以复合因子为基础，构建了信达金工黑马FOF组合。信达金工黑马FOF组合年化收益率为25.36%，年化超额收益率达到了8.59%，信息比为1.99，且各年度相对于偏股混合型基金指数均有正超额收益率，2021年超额收益率为16.78%，2022年初至报告测算截止日近两月间已取得1.39%的超额收益率。
风险因素：市场面临不确定性；基金历史业绩不代表未来。
报告来源
本文源自报告《偏股基金的多因子体系——如何评价基金经理调仓换股的“实力”？》
报告时间：2022年03月16日
发布报告机构：信达证券研究开发中心
报告作者：于明明 S1500521070001、 钟晓天 S1500521070002
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