招商证券从2001年起构建基金评价体系，2010年首批获得基金评价业务资格，目前仅有4家券商拥有该资格。2010年以来担任中国基金业金牛奖评委，2022年起担任中国基金业明星基金奖评委。团队目前一共19人，其中基金研究9人，团队的研究范围主要包括基金评价和基金研究，基金评价包括基金评级、金牛奖评奖和明星基金奖评奖。

（一）基金研究

我们的基金研究主要涉及卖方业务，为投研提供支持，包括专题报告、定期报告、调研、投研支持的组合构建。目前团队业务可以按照三条主线分类。第一条主线是按产品类型划分，分为权益基金，固收及固收+，FOF、量化及指数型，大资管及海外，私募研究等。第二条主线是行业覆盖划分，例如消费、医药、科技由不同的研究员覆盖，跟踪行业新闻及景气度。基金研究如果不懂行业，组合构建时理解会较浅显，在基金经理优选中和基金经理难以进行深度交流。第三条主线是服务体系，包括基金经理调研和对内服务支持。

我们的专题研究主要包括以下五个内容：基金因子及标签、FOF及组合构建、产品和海外研究系列、主题基金研究、基金公司研究。基金因子及标签，主要涉及基金风格标签、行业标签、操作特征、业绩归因和基金经理个人特征、基金经理能力圈等，根据报告研究成果构建特征库。FOF及组合构建，根据当下市场热点及FOF组合构建重点撰写相应的报告，设计组合构建的策略。产品和海外研究系列，因为目前资管市场会关注海外市场和国内市场的对比情况，因此在研究创新产品时会做相应的海外研究。例如研究海外成熟市场的基金评价体系、美国债券ETF的演进历程、美国主流公司的目标风险基金产品分析等。主题基金研究，结合当下市场热点举行相应的综合会议，邀请对应的绩优基金经理和行业研究员，从行业底层逻辑、优选基金经理逻辑和基金经理个人层面了解市场。例如新能源车产业链主题基金、医药基金底部布局之选等。基金公司研究，从基金公司层面进行分析形成公开报告。例如信达澳亚如何从小做到大、相对中小型的华商基金为何能拥有这么多优秀的基金经理等。

我们的市场热点研究主要以政策分析、市场热点研究、投资建议等为主。例如个人养老金投资公募政策、基金投顾业务政策、REITs政策的相关点评，根据基金经理调研获得的基金经理市场观点整理结果。

我们的定期报告，包括日度、周度、双周度、月度、季度、半年度和年度等报告。日度报告主要是复盘前一天市场的代表性指数涨跌、基金经理变更、基金分红、基金净值异动，通过邮件每日上午7:50准时发送至邮箱，支持定制化基金池跟踪。周度报告主要包括ETF市场跟踪和基金全市场跟踪。ETF市场主要跟踪ETF的成交量和业绩，基金全市场包括市场回顾、基金仓位跟踪、基金业绩跟踪、基金经理观点、政策动态等，支持定制化跟踪内容，根据客户要求调整周报内容，每周组织晨会专门为客户做汇报。双周报是琢璞系列，主要是关于基金研究、资产配置和量化研究领域的前沿文献翻译。月报包括打新月报和私募月报。季报主要包括评级和季报分析，评级是定期公布的关于基金公司和基金产品的评级结果。半年度、年度报告主要包括中报、年报点评，核心池、新锐池更新和年度策略报告，其中年度策略报告是招商证券公众号整个研究所一起发布的。

基金经理调研是基金评价团队品牌之一，我们团队是全市场卖方里覆盖最全面的之一，目前累计覆盖超过800位基金经理，相关纪要和基金经理分析累计超过1000篇。调研形式包括基金经理下午茶（线上）、小范围线下调研和一对一调研。因为疫情的原因，目前基金经理调研的主要形式为基金经理下午茶（线上会议），每周1到2场，以进门财经频道为主在下午3点后举行，内容主要包括基金经理投研框架、产品管理情况、后市观点等。以往小范围线下调研的频率是每个季度1到2次，每次持续1到2周，现在则根据疫情情况具体安排，频率不定。一对一调研是研究员对感兴趣的基金经理进行一对一调研，或者通过一对一调研确定基金经理或团队是否值得重点合作。

个基和团队分析主要包括对话基金经理系列、基金经理全景扫描系列和走进基金公司系列。对感兴趣的团队和公司，撰写相应的定量+定性分析报告。

基金评价包括基金评级和基金评奖。基金评级包括公募基金业绩评级和公募基金风险等级评级。其中，公募评级覆盖公募基金评级、公募基金公司评级和单一指标排名，每季度定期更新。基金评奖包括金牛奖和明星基金奖。金牛奖由中国证券报主办，银河证券、天相投顾、招商证券、海通证券、上海证券等五家机构协办，明星基金奖由证券时报社主办，招商证券、晨星资讯(深圳)、上海证券和银河证券四家机构协办，2022年进行改版。

评级的相关信息可以在招商证券官网-信息披露栏查询，包括季度评级结果、基金公司、基金管理人、基金产品和最新评级方法。基金业协会对应的基金评价也是我们团队基金评级的结果，但时效上滞后于招商证券官网披露的结果。

团队目前正在开发基金评价系统，11月底部分功能可以上线，预计到明年一季度可以完成的功能包括基金产品分析、基金公司分析、基金经理分析、私募基金分析、资产配置组合、构建基金池等，团队的基金经理调研纪要、基金分析、研究员打分等也会上传至系统，通过系统同步团队最新研究成果。

（一）基金分类

按照基金评价的方法进行分类，除了FOF基金以外，其他类型的分类与主流分类相似。FOF分类更细致，首先分为普通FOF型、养老目标风险FOF和养老目标日期FOF，针对不同类型再做进一步细分。

（二）业绩分析（以偏股型基金为例）

招商证券构建了自己的特征库，特征库主要包括五个方面：基金风格、基金赛道、基金操作特征、基金业绩归因和基金基本信息。

基金风格分析采用PBSA和RBSA相结合的方式，PBSA是分析核心，RBSA为补充分析及动态监控。PBSA体系中风格划分以市值、价值、盈利因子及成长因子为核心，这与传统认知的九宫格有所区别，这是因为基金经理对因子的结果是分开考虑的，他们会区分估值和企业成长性，企业成长性和企业盈利性。例如高盈利对应茅台，高成长对应医疗、科技股，高成长和高盈利特征对应的股票是不一样的，通过盈利因子和成长因子划分对盈利和成长的不同偏好。在构建因子时不仅要考虑当期指标，还要考虑预期指标，由于预期指标目前的覆盖度不够全面，16年之后覆盖度才超过50%，因此构建因子时只在16年以后考虑预期指标，16年以前不考虑。基金经理实际选股过程中，并不怎么以PBSA体系作为核心投研框架，因此这个投研框架更适合分析量化基金和指数增强基金，通过因子的暴露判断基金通过偏离什么因子来增强收益，因此还需要以Barra及部分估值及财务指标为补充。

指标构建完成后，根据股票因子计算基金因子，并根据股票因子阈值判断基金绝对风格标签。市值因子阈值的划分有所不同，分为超大盘、大盘、中盘和小盘，划分超大盘的原因是根据历史数据，沪深300和上证50的业绩走势区别很大。价值、盈利和成长因子按传统分为高、中、低三组。过去10年，大部分基金在盈利和成长的标签都是高盈利或高成长，基金经理的盈利性和成长性难以区分。于是进一步划分基金的相对风格，基金的相对风格是把一只基金和同行业的基金作比较，判断这只基金相对于同行的风格。例如一个基金经理在绝对风格上喜欢中盘股票，但因为几乎没有基金经理喜欢小盘股，所以相对同行他是小盘风格。相对风格的结果是基金因子得分，首先构造参考池，然后计算参考池基金的因子的分位数作为风格相对阈值，根据风格相对阈值，判断基金的市值因子、价值因子、成长因子、盈利因子的所属分组，组别划分为10组，将因子水平划分为10-100分，对应因子值所处的分位数水平。

赛道基金主要是基于基金实际持仓展开分析，包括核心分类池、特色分类池和补充分类池。核心分类池采用中信一级行业分类，根据行业归类为具体板块，主要包括TMT板块、金融地产、消费板块、医药板块、中游制造和周期板块。特色分类池是根据实际情况做特殊主题调整，例如新能车产业链的个股可能涉及消费板块、制造业板块和周期板块，根据底层股票池的分类，判断虽然投资新能车产业链，但是否存在核心分类板块的切换，是否存在核心板块的长期偏好等。补充分类池分为风格板块、产业板块和上下游产业链，部分保险客户会偏好这种基金分类，其中板块分类和产业链分类可以在wind上查询到相应板块的底层个股。

业绩归因主要使用团队开发的多层归因模型。今年团队做了调整，在Brinson的基础上多了一层拆分。基金经理过去会说自己是自下而上的选股，现在会说自己是行业景气度投资，针对这个问题，将择时收益进一步拆分为资产配置、仓位择时和行业配置行业择时。通过进一步划分，区分基金经理在股、债层面和行业层面的资产配置和对应的择时能力。

按照该分类方式，近三年基金经理的收益来源占比从大到小依次为选股能力（占比50%）、行业配置、行业择时。行业配置是中长期对于某个行业的偏好，虽然基金经理的行业择时不一定准确，但行业择时的收益贡献较大。因为公募基金主要是相对收益，因此它的资产配置和仓位择时收益贡献度不高，例如一只基金近三年的收益为100%+，其中资产配置和仓位择时的收益占比仅1%到2%左右，而行业配置能力和选股能力收益占比非常高。

能力稳定性方面，选股能力不仅阿尔法非常强，而且稳定性非常高，这是因为基金经理通过调研可以获得上市公司的信息优势，在行业内部挖掘个股时能力稳定性很高。因此，只用个股阿尔法进行基金筛选从长期来看也是有效的。但是从大样本数据情况来看，基金经理的行业配置能力是不稳定的，一方面可能是数据原因，因为行业配置能力主要看基金的长期中枢，通过基金相对于中证800或沪深300指数长期超配或低配情况来衡量配置能力。

量化测试中可能没有考虑到部分合同细则，例如合同限制ESG投资不能投资白酒，但模型中没有考虑到该因素，将其归类为行业配置能力，受合同约束的这类行业配置能力自然不能持续。因此行业配置能力，仅从定量结果拆分得到的结论是不够可靠的，需要进一步深究行业配置能力为正的背后原因，可能是个人能力、偶然因素或合同限制，需要一事一议。

我们的定量组合主要围绕如何战胜偏股基金指数。偏股基金指数收益代表基金市场50%中位数的收益，如果组合每年都能战胜偏股基金指数，那么长期业绩就不会差。针对这个目标，我们构建了一个纯量化投资组合，主要思路是指数增强，基准为偏股基金指数，策略以行业板块中心化为基础，通过优选基金经理贡献阿尔法。

偏股基金指数的行业配置只有在中报和年报披露，因此我们需要对全市场的偏股基金进行行业仓位测算，然后推测偏股基金的行业配置比例，根据该行业配置比例构建投资组合，使组合的行业配置和偏股基金指数行业配置的偏离度尽可能低，通过优选基金贡献组合阿尔法。

这里的行业分类与前文的行业分类有所不同，前文提到的行业分类是根据当下的信息判定行业与板块的对应关系，但这其中包含未来信息，例如10年前不知道现在的行业分类，因此在回测时如果直接用现在最新的行业分类其实使用了部分未来信息。除此之外，因为行业的收益趋同性每年会发生变化，所以需要进行板块再分类。例如以前家电和食品饮料的相似度很高，但今二者年完全不一样，虽然它们同属于消费类板块，但如果分类一成不变，在构建组合时就会和跟踪目标有所偏差。板块再分类是每年初对每个行业指数上一年的历史涨跌幅进行分析，归入六大类板块。对六大类板块进行分析，发现基金一般会重仓前四大板块，因此在做板块跟踪的时候，只跟踪配置比例最高的四大类板块，偏离度为±15%。

基金优选的选择标准主要参考招商证券的五星基金评级。通过10年数据的测试，发现评级体系中高星级基金远远跑赢低星级基金且跑赢偏股基金指数，三星基金的业绩表现与偏股基金指数持平，四星和五星基金明显跑赢，而一星和二星基金明显跑输。根据测试结果，在优选底层基金时，我们直接在四星和五星基金中选择基金构建投资组合。2014年到2022年10月15日，我们的量化投资组合策略的收益率为358%，同期偏股基金指数为161%，年化超额收益达到8%，年度胜率达到78%。

需要明确的是，我们推荐的是整个基金组合，纯定量组合持仓中的任何一个单个基金都不构成推荐，因为部分基金是为了达到行业不偏离的目的而填充行业仓位，因此如果购买的话推荐整个组合一起买入。它们的投资权重也有所不同，对于阿尔法较高的基金，投资权重为10%到15%，但是行业仓位填充基金，虽然部分阿尔法较高，但仓位大约是3%。基金组合兼具行业主题型和行业均衡型，风格以中小盘、均衡估值为主。

以上就是关于我们团队研究框架和最新成果的汇报。各位领导如果想要跟进我们的研究成果的话，也可以关注我们的微信公众号——招商定量任瞳团队。谢谢各位领导。