[·FOF投资组合推荐]该投资组合盈利能力强,每周超额回报率超过1%

日历效应FOF投资组合我们对业绩进行了月度效应测试,发现在活跃股票类别中存在显著的三月效应,即基金业绩在每年三月底左右具有长期可持续性。

因此,在每年3月底,我们使用过去一年的业绩增减来构建日历效应因子值,每个周期持有5只权重相等的基金,每年进行头寸变动。

截至2019年8月16日,该投资组合实现了19.83%的年化回报率,年化超额8.61%。

今年以来,投资组合的累计回报率为43.06%,比基准高出18.79%。

上周投资组合的超额回报率为0.62%。

业绩提升FOF证券组合选股能力作为优秀基金经理的独特素质,往往对基金的未来业绩具有良好的可预测性。

我们采用分裂式选股阿尔法作为基金经理选股能力的衡量标准,引入衰减加权法构建加权选股阿尔法,以增强因子的有效性。

因此,我们的目标是最大化加权股票选择阿尔法因子值,限制行业风险、风格风险、位置控制、个人基重等。,建立投资组合优化模型,计算每个时期的最佳投资组合,并每季度调整头寸。

截至2019年8月16日,投资组合实现了11.67%的年化回报率,年化超额基准为5.10%。

今年以来,投资组合的累计回报率为33.22%,超额基准为8.96%。

上周投资组合的超额回报率为1.00%。

FOF对规模低估的投资组合研究发现,基金规模与未来业绩之间的总体关系呈倒U型,剔除一些较小的基金后,规模因子的单调性无法从根本上改善。

从比例因子的构建出发,分解得到的份额因子与未来绩效呈显著负相关。

因此,我们将基金份额因子与长期选股阿尔法因子相结合,构建一个低估因子,用于选择具有长期选股能力但规模较小的基金,即投资者“低估”的基金,每季度进行头寸变动。

截至2019年8月16日,不受约束的FOF投资组合实现了12.51%的年化回报率,年化超额基准为5.93%;受限的FOF投资组合实现了13.99%的年化回报率和7.42%的年化超额基准。

自今年年初以来,无约束FOF投资组合的累计回报率为32.60%,超额基准为8.33%。不受约束的FOF投资组合的累积回报率为28.51%,超额基准为4.24%。

上周,不受约束的FOF投资组合的超额收益率为1.32%,受约束的FOF投资组合的超额收益率为1.01%。

根据对FOF投资组合1日历效应策略研究的总结,根据基金业绩排名选择基金并不优于股票基金的平均业绩。主要原因是基金业绩在一年内有长期反转效应,根本原因是市场风格在年底左右容易转换。

我们对业绩进行了月度效应测试,发现在活跃股票类别中存在显著的三月效应,即基金业绩在每年三月底左右具有长期可持续性。

因此,在每年3月底,我们使用过去一年的业绩增减来构建日历效应因子值,每个周期持有5只权重相等的基金,每年进行头寸变动。

业绩比较基准是由活跃股票基金(普通股票基金+混合股票基金)的日平均业绩复合而成的指数,相当于活跃股票基金的平均业绩。

详情请参考天丰基金研究:基金市场有日历效应吗?20190312 ”.

2.具有跟踪结果日历效应的FOF投资组合的后测净值及相关收益统计如下。

日历效应FOF组合将从2019年3月开始从样本中追踪。

在市场飙升的那一年,投资组合的超额回报基本在10点以上,而在市场暴跌的那一年,平均表现可能略胜一筹,显示出很强的灵活性。

截至2019年8月16日,该投资组合实现了19.83%的年化回报率,年化超额8.61%。

今年以来,投资组合的累计回报率为43.06%,比基准高出18.79%。

上周投资组合的超额回报率为0.62%。

下表列出了2019年3月29日FOF投资组合的最新头寸基金信息。

业绩提升FOF投资组合1策略选股能力(Strategic Frient Stock Selection Capability)作为优秀基金经理的独特素质,往往对基金的未来业绩有很好的可预测性。

因此,我们采用剥离风格后的选股Alpha作为基金经理选股能力的度量指标,并引入衰减加权法构建加权选股Alpha提升因子有效性。因此,我们采用拆分式选股阿尔法作为基金经理选股能力的衡量标准,引入衰减加权法构建加权选股阿尔法,以增强因子的有效性。

同时,我们需要对投资组合进行风险控制,以避免投资组合在某些行业或风格中过度暴露。

因此,我们的目标是最大化加权股票选择阿尔法因子值,限制行业风险、风格风险、位置控制、个人基重等。,建立投资组合优化模型,计算每个时期的最佳投资组合,并每季度调整头寸。

业绩比较基准是由活跃股票基金(普通股票基金+混合股票基金)的日平均业绩复合而成的指数,相当于活跃股票基金的平均业绩。

详情请参见“天丰基金研究:基金风格划分及FOF投资组合建设提升研究20181213”。

2跟踪结果增强的FOF投资组合重测净值及相关收益统计如下。

从2018年12月起,将从样本中跟踪性能增强的FOF产品组合。

该组合每年都能赢得基准,稳定性好。

截至2019年8月16日,投资组合实现了11.67%的年化回报率,年化超额基准为5.10%。

今年以来,投资组合的累计回报率为33.22%,超额基准为8.96%。

上周投资组合的超额回报率为1.00%。

下表列出了2019年7月31日业绩提升的FOF投资组合的最新头寸基金信息。

对规模被低估的FOF投资组合1策略的简要研究发现,基金规模与未来业绩之间的总体关系呈倒U型,即较大或较小基金的未来业绩相对较弱,而中等或较小规模基金的未来业绩相对较好。

排除一些较小的基金,比例因子的单调性无法从根本上得到改善。

从比例因子的构建出发,分解得到的份额因子与未来绩效呈显著负相关。

因此,我们将基金份额因子与长期选股阿尔法因子相结合,构建一个低估因子,用于选择具有长期选股能力但规模较小的基金,即投资者“低估”的基金,每季度进行头寸变动。

业绩比较基准是由活跃股票基金(普通股票基金+混合股票基金)的日平均业绩复合而成的指数,相当于活跃股票基金的平均业绩。

详见“天丰基金研究:比例因子在FOF投资组合建设中的应用20190611”。

2跟踪结果的规模低估了FOF投资组合的重测净值和相关收益统计,如下所示。

规模被低估的FOF投资组合将从2019年6月开始进行抽样调查。

结合共享因子后,基因选择的有效性大大提高,表现出良好的性能预测性。

截至2019年8月16日,不受约束的FOF投资组合实现了12.51%的年化回报率,年化超额基准为5.93%;受限的FOF投资组合实现了13.99%的年化回报率和7.42%的年化超额基准。

自今年年初以来,无约束FOF投资组合的累计回报率为32.60%,超额基准为8.33%。不受约束的FOF投资组合的累积回报率为28.51%,超额基准为4.24%。

上周,不受约束的FOF投资组合的超额收益率为1.32%,受约束的FOF投资组合的超额收益率为1.01%。

下表列出了2019年7月31日低估FOF投资组合的最新头寸基金信息。

风险提示:此报告基于历史数据统计。市场结构调整和基金风格变化等因素可能会使模型无效。

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