“聚沙”基金研究系列之五：多因子选基 哪些指标可以挖掘绩优基金？

高仓位权益类基金的因子测试框架

    本文从定量的角度出发，搭建了基金因子测试框架，精选基金优选逻辑。我们在高仓位主动权益基金中挑选了10 大类36 个不同的基金因子，并测试这些指标是否具有一定的预测能力，并筛选出若干个不同的指标用来优选基金。

    较小规模基金收益上更具有优势

    基金规模和业绩呈现非线性关系，受固定费用等因素拖累，迷你基金业绩普遍不佳；1 亿规模以上的基金，小规模基金往往未来业绩更出色，基金份额因子表现稳定。基金规模上升可能导致交易成本随之上升，双十限定下规模大的基金对中小市值的股票难以重仓，股票调仓时间长，灵活性下降。2020、2021 打新收益突出，规模较小的基金收益上更具有优势。

    历史业绩优异、回撤控制能力强的基金表现更突出基金长期动量类因子表现优异，精选一年历史业绩优异的基金未来收益表现更为突出。短期一个月的基金业绩表现持续性不强，容易受到风格的影响，相对长期的历史业绩更有参考价值。回撤控制能力强、波动较小的基金未来表现更为出色。经风险调整后收益类指标，如信息比率、夏普比率、特雷诺比率等指标体现出更稳定的选基金效果。2021 年市场风格切换，动量类因子出现一定回撤，持仓抱团度低、行业相对分散的基金当年表现更好。

    以FF3 因子Alpha 为代表的因子比动量更纯粹基金历史业绩表现可能受到市场风格的影响，如基金的收益可能由市值、估值等风格因子方面暴露贡献，风格收益的持续性较弱。以FF3 因子Alpha 为代表的因子能剥离市场风格的影响，比动量因子更纯粹，预测能力相对更强。

    使用常见的基金指标构建复合因子

    我们在36 个基金因子中，综合考虑因子回测结果和因子间相关性，最终选取了规模、业绩、风险、风险调整收益、集中度等10 个有效因子，最终获得基金的复合因子得分。复合因子与基金未来收益的RankIC 为0.100，5 分组检验下年化多空收益达到10.8%，多头组合的年化收益为21.7%，分层效果明显，对挖掘绩优的基金有相对显著的效果。

    取每期得分前30 名构建基金精选30 组合，精选30 组合在20120131-20220228 完整回测区间内累计收益为686.1%，同期沪深300 指数累计涨幅为85.9%，累计超额收益率600%。组合年化回报23.4%，近三年2019、2020、2021 年收益率分别达到51.66%、66.42%、26.19%，收益较为突出。

    风险提示

    本 报告均基于历史数据与模型进行测试，历史回测结果不代表未来收益，在未来市场环境变化时不排除模型失效的风险，本文仅供投资者参考。