开源证券中期策略会举行，你期待的通联数据干货分享来了

2021年5月13日-14日，开源证券2021中期策略会在北京举办。通联数据受邀参与策略会，首席投资官盛元君就投资科技的实践进行了分享。以下为分享内容摘录：

FOF投资的两大流派 我们认为FOF投资方法分为两派：一为管理人流派，二为工具人流派。管理人流派的做法主要是选一些好的基金经理，以一定的规则把资金分配给他们，然后伴随他们的策略实现，最终实现好的FOF业绩。工具人流派首先选择工具属性比较强的基金或基金经理（稍后会具体介绍什么叫工具属性比较强），然后构建基金池，并在此基础上通过一些基金组合的策略，实现比较好的投资业绩。这两个流派最大的差异就是投资策略到底掌握在谁的手里。管理人流派的投资策略更多的掌握在子基金的基金经理手里，工具人流派的策略则是掌握在FOF投资经理或者基金组合经理的手里。我们通过两个案例来讲一下管理人流派和工具人流派的业绩表现会有什么差异。第一个案例：我们选了5位比较优质的基金经理，包括董承飞、朱少醒、张坤、赵蓓、周应波。在选择上，我们考虑了行业和风格均衡性。我们选择基金经理的代表基金，在过去三年对其进行等权配置，然后季度再平衡，把涨的多的分配一部分资金给那些涨的少的。这个组合的业绩是非常出色的。组合三年的年化收益率是29.9%，波动率22.4%，最大回撤26.7%。最大回撤大概需要三个月左右的时间修复。我们如果做对其做风格的暴露分析，可以看出它前三大风格暴露的方向是大盘成长、中盘成长和小盘成长，也就是说它基本上是一个成长型的组合。在该案例中因为我们拿的是过去的数据来看，所以肯定选择了一些过去表现比较优秀的基金经理来做组合，是一个过去三年几乎无可挑剔的组合。

第二个案例，如果用工具人流派的方式做这三年的组合，它的效果会是什么样的呢？今天讲的所有基金组合都是基于主动基金去做的，其没有任何ETF、主题基金，在子基金层面没有任何量化的成分。在主动基金当中，我们会去构建板块或者风格比较稳定的基金池，也就是之前我们提到的工具属性比较强的基金池。在这样基金池的基础上，我们采用板块轮动的策略去做上层配置。我们首先把所有的行业分成了6个板块：消费、中游制造、上游资源、金融、地产基建和TMT。基于这些板块，我们可以做一些很复杂的板块轮动的策略，比如基于行业景气度等等。在这里我们仅仅用了一个非常简单的，类似于smart beta的策略–低波动率。我们采用低波动率的方法，在这六个板块上进行了季度轮动。然后我们选出一些工具水平比较强的基金，去匹配我们想要的六大板块优化后的权重，在调仓频率上同样采取季度再平衡的做法。按照这种做法，组合的年化收益率是23.4%，比之前五名基金经理合作出来的要低一些。但同时风险也会低一些，为19.8%，最大回撤会明显小一些，为18.5%，而且最大回撤大概只需要一个半月左右的时间就可以修复，比管理人流派组合的最大回撤修复时间大约少了一半。最后，组合前三的风格暴露是大盘成长、中盘成长和大盘价值，其成长和价值风格会相对均衡。

我们来具体比较下这两个流派有什么优势和劣势。首先，管理人流派的优势比较明显，它专注于对基金经理的研究，一旦认定这是一个好的基金经理就无需频繁更换，因此它的组合稳定性比较好，换手率比较低，降低了更换的成本。第二个优势是在FOF层面的投资比较简单，我们只需要按一定的规则把钱分配给那些筛选出的好基金经理，不需要投入大量的系统和算法做母基金层面的策略。当然它也有不足之处，首先当我选出几个非常优质的基金经理之后，或者他们代表性基金之后，我怎么样去给它赋权？等权可能是一个比较好的做法，因为超越等权有时候的确比较难，大家找不到更好方案的情况下可能也愿意去选择等权，但总的来说主观性的赋权可能存在一定的随意性。第二个不足是当基金经理的风格出现漂移的时候、业绩与预期不一致的时候如何操作。因为你对经理的认识更多是一些偏定性的认识，或者是基于历史数据的认识。当他的风格为了适应市场环境的需求，需要发生一些风格或者行业偏移的时候，你应该是继续跟着他还是去赎回它？这是一个非常难决策的事情。第三个不足是最优质的基金经理是非常少的，当你的组合规模慢慢变大的时候，委托人要求更分散的时候，你怎么样去扩大你的可选空间，其实也是一个比较大的挑战。相对应的，工具人流派也有它的优势。首先，策略掌握在FOF机构手里，可以通过不断优化迭代，力求做得更好。第二个是对于基准的主动风险可以有效控制。因为当我选的池子具有比较强的工具属性的时候，其实我相当于在做主动投资。我对底层的基金经理是有一个比较明确的认识，他们是什么风格，配什么行业，以及稳定性到底有多好。当我去做组合的时候，我在自己的策略层面上借助了基金经理的选股能力，所以实际上我是在构建类似于主动组合的方式去做FOF。因此我可以分析出它的主动风险，通过归因的方法知道组合的风格暴露，从而通过控制它来避免持续跑输基准而无法调整。第三个优势是便于组合层面的收益风险归因。当然，工具人流派也有它的不足之处，首先它需要投入大量的系统和算法能力，你需要把子基金的暴露拆解清楚，同时你需要去构建FOF层面的策略，不停的迭代策略。第二个是对FOF层面的策略有一定依赖，也就是你这个策略本身做的好不好。最后，换手率相对于管理人流派会高一些，正常可能要一两倍的换手率。

构建“指数增强型”基金组合 接下来我们讲一下基于工具人流派的方法论，如何去构建一个指数增强型的基金组合。在这里也要介绍一下过去几年，在FOF里我们比较喜欢的资产配置的方法–目标风险。它可以根据投资者的风险偏好特征，构建偏股型、平衡型或稳健型这三种主流的目标风险的公募基金组合产品。其主要配置股票和债券这两类资产，也会在其中加入一些商品，比如黄金ETF等。通过多资产配置，可以比较好的控制风险，使产品拥有一定的绝对收益属性。同时我们如果通过工具人流派的方法构建资产内部策略，可以实现良好的“指数增强”的效果。构建多资产指数增强型基金组合的策略要点：首先，在上层我们会做一个大类资产配置，主要在股票和固收之间，通过目标风险，以及在风险预算的约束下做一定程度的择时，来做上层的资产配置。在资产配置形成之后，我们就会构建下层组合，主要在股票类基金、权益类基金和固收类基金中构建相应的权益组合和固收组合，最后将下层的组合结合上层的资产配置比例形成最终的FOF组合。在工具人流派中，比较重要的有两个环节：第一个环节是我们怎样去选出工具属性比较强的基金池。第二个环节是我们怎样在基金池的基础上构建我们的策略，从而形成一个好的基金组合。用刚才的话来讲，我们希望构建一个优质而且专注的基金池，这些基金经理不仅业绩好，而且他们在自己擅长的风格和领域上比较稳定，不太会出现风格和板块配置的频繁变动，这就是我们定义的工具属性比较强的基金池。我们会通过三个步骤去选出好的基金池进行配置。第一步是按照一定的基础条件剔除一部分基金，比如我们会按照成立年限、基金经理是否发生过频繁变动、或者基金的规模进行剔除。第二个环节就是进行基金的特征过滤，选出比较专注的基金经理。我们可以通过对持仓和净值的归因分析，看到每个基金经理在风格和板块上配置的暴露。我们可以用一些可视化的方法，比如画一个雷达图，看每一期股票的全部持仓或者净值归因来观察风格暴露，看过去三年雷达图是不是重合在一起，从而选出行业板块以及风格比较稳定的基金或者基金经理。通过这一步，全市场几千只基金就会被缩小到只有两三百只，他们特别专注于自己擅长的领域。这之后我们会看基金业绩。在这两三百个比较专注的基金经理当中，我们希望选出业绩还不错的，比如选一百只，这就是我们在构建基金组合时候的基金池。讲到板块轮动策略，刚才说了工具人流派的一种投资思路，就是有一个工具属性比较强的基金池，在这个基金池的基础上，我们再做自己的策略。这个策略可以是主观的策略，也可以是很量化的策略。我们这边是一个量化的策略，它是一个比较简单直观的策略，就是板块之间的轮动。而且这种轮动也没有行业预测、行业景气度，或者构建多因子模型去预测行业收益，我只是用了一个简单的低波动率策略。首先，我选了中证800作为基准，其行业和风格相对比较均衡。实际上经历过去几年的演变，沪深300已经变成了偏成长的风格，中证500变成了偏价值的风格。在板块的分布上，沪深300金融占比相对大一些，中证500相对其他的行业占比大一些，所以中证800是一个行业和风格都相对比较平衡的基准。我在基准上把所有的行业切成这六个板块，再用过去半年的波动率去做下一个季度板块的优化配置。之后，我们就用刚才选出的一两百支比较稳定的、工具属性比较强的基金，通过优化的方法去配置成我想要的比例权重。如下是这个策略过去一年多的表现：

蓝线是我们的业绩基准，是一个60/40的基准。我们在这个基础上构建一个股债平衡的基金组合，股票基本上是50%～60%的比例。红线是我们的超额收益，在过去一年多的时间里超额收益是9%，其实并不是很高。大家知道这是一个平衡型的组合，超额收益主要是由股票的部分贡献，而且股票实际上只有一半，所以如果你看纯股票部分的超额贡献，应该要比9%高很多。关键是相比于我们业绩基准，我们的信息比率比较高且超额回撤控制不错。尤其在今年春节前后，组合基本上没有太大的超额回撤，还是平稳向上的。这就是工具人流派下，我们过去尝试构建指数增强基金组合的魅力所在，它的超额收益可以实现比较平稳的上行，能够适应不同的市场环境，这个是我们觉得值得跟大家分享的。通联数据基于丰富的基础数据和另类数据，叠加算法和知识，希望开创智能投资新时代，用人工智能等前沿技术帮助金融机构实现更高效的投资目标。

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