核心观点：
　　本文中，我们引入基金季报中披露的持仓信息，叠加基于净值的各类因子，构建进一步的选基模型。我们利用持仓数据，构建了估值因子、成长因子、盈利因子三个基金风格因子，以及抱团因子和左侧交易因子两个特色因子。其中估值因子、成长因子和盈利因子的构建方式与股票类似，抱团因子是衡量基金经理对于热门股票的青睐程度，因子值越高，证明基金经理越倾向于投资热门股票。左侧交易因子是衡量基金经理更倾向于提前布局或是追逐热点的衡量因子。如果十大重仓股加权收益低于基金上一季度收益，则证明基金经理更倾向于左侧交易，反之，则更倾向于右侧交易。
　　通过回测可知，收益率因子有一定的分层效果。最大回撤因子有较好的延续性，特别是在控制回撤、提高夏普比率上有较好的筛选效果。夏普比率在筛选分层上的效果不太理想。抱团指数低的基金，在2020年市场上行时，收益不如抱团指数高的基金，但在之后市场震荡时，可以较为明显的取得相对于指数的超额收益。左侧交易指数是几个因子中单因子检测效果最好的。与抱团因子的回测结果类似，偏向左侧交易的基金，在2020年市场上行时，收益不如右侧交易基金，但在之后市场震荡时，可以较为明显的取得相对于指数的超额收益。成长因子分层效果不显著，更多应用于区分基金风格。我们还测试估值因子、盈利因子，效果与成长因子类似。
　　我们还构建了叠加的多因子模型，通过收益因子叠加抱团因子，选择同时属于收益因子第1组、抱团因子第5组的标的求交集，可以显著提高组合收益，降低回撤。模型年化收益18.6%，夏普比率0.943。通过收益因子叠加左侧交易因子，选择同时属于收益因子第1组、左侧交易因子第1组的标的求交集，可以显著提高组合收益，降低回撤。模型年化收益17.5%，夏普比率0.904。
　　回测发现，在市场上行时，抱团基金与右侧交易型基金表现会优于非抱团基金和左侧交易型基金，但一旦市场开始回调，这类基金也面临着更大的回调风险。未来，我们将综合FOF模型与择时模型，在不同的市场阶段推荐更适合当前阶段的基金。
　　风险提示：市场波动和市场风格转换风险，本报告不构成投资建议。
　　

研究报告全文：公基金研究专题募基于持仓数据的基金筛选模型基FOF研究系列之六金分析师宋旸SACNOS11505171000022022年12月30日研证券分析师核心观点宋旸究022-28451131本文中我们引入基金季报中披露的持仓信息叠加基于净值的各类因songyangbhzqcom子构建进一步的选基模型我们利用持仓数据构建了估值因子成长因子盈利因子三个基金风格因子以及抱团因子和左侧交易因子两个特色因子其中估值因子成长因子和盈利因子的构建方式与股票类似抱团因子是衡量基金经理对于热门股票的青睐程度因子值越高证明基金经理越倾向于投资热门股票左侧交易因子是衡量基金经理更证倾向于提前布局或是追逐热点的衡量因子如果十大重仓股加权收益低于基金上一季度收益则证明基金经理更倾向于左侧交易反之则更券倾向于右侧交易通过回测可知收益率因子有一定的分层效果最大回撤因子有较好的研延续性特别是在控制回撤提高夏普比率上有较好的筛选效果夏普比率在筛选分层上的效果不太理想抱团指数低的基金在2020年市究场上行时收益不如抱团指数高的基金但在之后市场震荡时可以较为明显的取得相对于指数的超额收益左侧交易指数是几个因子中单因子检测效果最好的与抱团因子的回测结果类似偏向左侧交易的基金报在2020年市场上行时收益不如右侧交易基金但在之后市场震荡时可以较为明显的取得相对于指数的超额收益成长因子分层效果不显告著更多应用于区分基金风格我们还测试估值因子盈利因子效果与成长因子类似我们还构建了叠加的多因子模型通过收益因子叠加抱团因子选择同时属于收益因子第1组抱团因子第5组的标的求交集可以显著提高组合收益降低回撤模型年化收益186夏普比率0943通过收益因子叠加左侧交易因子选择同时属于收益因子第1组左侧交易因子第1组的标的求交集可以显著提高组合收益降低回撤模型年化收益175夏普比率0904回测发现在市场上行时抱团基金与右侧交易型基金表现会优于非抱基团基金和左侧交易型基金但一旦市场开始回调这类基金也面临着更大的回调风险未来我们将综合FOF模型与择时模型在不同的市场金阶段推荐更适合当前阶段的基金风险提示市场波动和市场风格转换风险本报告不构成投资建议研究专题请务必阅读正文之后的声明渤海证券股份有限公司具备证券投资咨询业务资格1of22基金研究专题目录1研究背景411模型构建412因子选择42单因子分层回测结果521收益率因子分层回测结果522最大回撤因子分层回测结果723夏普比率因子分层回测结果924抱团因子分层回测结果1125左侧交易因子分层回测结果1326成长因子分层回测结果153多因子模型1731收益因子叠加抱团因子1732收益因子叠加左侧交易因子194未来研究方向21请务必阅读正文之后的声明2of22基金研究专题图目录图1收益率因子历史收益6图2收益率因子相对收益6图3最大回撤因子历史收益8图4最大回撤因子相对收益8图5夏普比率因子历史收益10图6夏普比率因子相对收益10图7抱团因子历史收益12图8抱团因子相对收益12图9左侧交易因子历史收益14图10左侧交易因子相对收益14图11成长因子历史收益16图12成长因子相对收益16图13收益因子叠加抱团因子历史收益18图14收益因子叠加抱团因子相对收益18图15收益因子叠加左侧交易因子历史收益20图16收益因子叠加左侧交易因子相对收益20表目录表1收益率因子收益统计5表2收益率因子分年度收益统计5表3最大回撤因子收益统计7表4最大回撤因子分年度收益统计7表5夏普比率因子收益统计9表6夏普比率因子分年度收益统计9表7抱团因子收益统计11表8抱团因子分年度收益统计11表9左侧交易因子收益统计13表10左侧交易因子分年度收益统计13表11成长因子收益统计15表12成长因子分年度收益统计15表13收益因子叠加抱团因子收益统计17表14收益因子叠加抱团因子分年度收益统计17表15收益因子叠加左侧交易因子收益统计19表16收益因子叠加左侧交易因子分年度收益统计19请务必阅读正文之后的声明3of22基金研究专题1研究背景之前的报告中我们基于基金历史净值提取了一系列因子并进行了回测最后筛选出规模因子收益率因子最大回撤因子持有人结构因子等构建了FOF选股模型本文中我们引入基金季报中披露的持仓信息叠加基于净值的各类因子构建进一步的选基模型经过优化后的基金组合相对于优化前收益和夏普比率都有了明显的提升11模型构建首先我们提取成立三年以上2020年以来没有换过基金经理规模大于两亿的公募基金从中筛选出偏股型主动基金普通股票型基金与连续三年股票持仓占比大于60的混合型基金考虑到时效性原因我们选择基金季报中披露的重仓持股数据来构建因子首先我们在基金池中去掉第一大重仓行业比例大于50的基金以剔除主题基金对于整体基金池的影响其次我们去掉十大重仓股合计占比小于30的基金这类基金大部分为量化基金以提高重仓股对整体持仓估计的准确性针对剩余的597支基金构建分层回测模型季度调仓调仓时间为每季度结束后一个月12因子选择我们利用持仓数据构建了估值因子成长因子盈利因子三个基金风格因子以及抱团因子和左侧交易因子两个特色因子其中估值因子成长因子和盈利因子的构建方式与股票类似为十大重仓股持仓市值加权的PE扣非净利润增长率和ROE因子抱团因子是衡量基金经理对于热门股票的青睐程度提取十大重仓股被全市场基金配置的次数使用持仓市值加权因子值越高证明基金经理越倾向于投资热门股票左侧交易因子是衡量基金经理更倾向于提前布局或是追逐热点的衡量因子提取十大重仓股上一季度的收益率并按照持仓市值加权与基金上一季度收益率对比如果十大重仓股加权收益低于基金上一季度收益则证明基金经理更倾向于左侧请务必阅读正文之后的声明4of22基金研究专题交易反之则更倾向于右侧交易2单因子分层回测结果21收益率因子分层回测结果我们使用过去一年收益率按照从大到小分为五组统计了每组2020年以来的收益表现并与偏股基金指数930950CSI沪深300指数进行对比通过回测可知收益率因子有一定的分层效果1-4组的表现明显优于第5组表1收益率因子收益统计hs300偏股基金gp1gp2gp3gp4gp5累计收益-22151392320409283190年化收益-095513511214010069波动率186192203192185182170最大回撤390308256254239251266夏普比率-0046028806650583075605500404资料来源Wind资讯渤海证券研究所表2收益率因子分年度收益统计hs300偏股基金gp1gp2gp3gp4gp520203324475165545565334682021-5240154100139100822022-225-235-204-228-205-239-251资料来源Wind资讯渤海证券研究所请务必阅读正文之后的声明5of22基金研究专题图1收益率因子历史收益资料来源Wind资讯渤海证券研究所图2收益率因子相对收益资料来源Wind资讯渤海证券研究所请务必阅读正文之后的声明6of22基金研究专题22最大回撤因子分层回测结果我们使用过去一年最大回撤数据按照从大到小分为五组统计了每组2020年以来的收益表现并与偏股基金指数930950CSI沪深300指数进行对比通过回测可知最大回撤因子有较好的延续性特别是在控制回撤提高夏普比率上有较好的筛选效果在市场震荡偏下的20212022年不同组之间的分层效果十分明显表3最大回撤因子收益统计hs300偏股基金gp1gp2gp3gp4gp5累计收益-22151163240368366361年化收益-09555986127127125波动率186192220198187179161最大回撤390308330281264244207夏普比率-0046028802690433068007070780资料来源Wind资讯渤海证券研究所表4最大回撤因子分年度收益统计hs300偏股基金gp1gp2gp3gp4gp520203324475685485495444272021-524075851481051372022-225-235-310-262-231-200-161资料来源Wind资讯渤海证券研究所请务必阅读正文之后的声明7of22基金研究专题图3最大回撤因子历史收益资料来源Wind资讯渤海证券研究所图4最大回撤因子相对收益资料来源Wind资讯渤海证券研究所请务必阅读正文之后的声明8of22基金研究专题23夏普比率因子分层回测结果我们使用过去一年夏普比率按照从大到小分为五组统计了每组2020年以来的收益表现并与偏股基金指数930950CSI沪深300指数进行对比通过回测可知夏普比率在筛选分层上的效果不太理想表5夏普比率因子收益统计hs300偏股基金gp1gp2gp3gp4gp5累计收益-22151287281309277355年化收益-09551019910898123波动率186192194196186184175最大回撤390308267276250255261夏普比率-0046028805220507058105320705资料来源Wind资讯渤海证券研究所表6夏普比率因子分年度收益统计hs300偏股基金gp1gp2gp3gp4gp520203324474885375585375032021-5240987580971782022-225-235-212-225-222-243-234资料来源Wind资讯渤海证券研究所请务必阅读正文之后的声明9of22基金研究专题图5夏普比率因子历史收益资料来源Wind资讯渤海证券研究所图6夏普比率因子相对收益资料来源Wind资讯渤海证券研究所请务必阅读正文之后的声明10of22基金研究专题24抱团因子分层回测结果我们使用季报公布的持仓数据计算基金的抱团指数按照从大到小分为五组统计了每组2020年以来的收益表现并与偏股基金指数930950CSI沪深300指数进行对比通过回测可知抱团指数低的基金在2020年市场上行时收益不如抱团指数高的基金但在之后市场震荡时可以较为明显的取得相对于指数的超额收益表7抱团因子收益统计hs300偏股基金gp1gp2gp3gp4gp5累计收益-22151251295188343405年化收益-09558910468120139波动率186192198192194183178最大回撤390308349279276241233夏普比率-0046028804520543035206530781资料来源Wind资讯渤海证券研究所表8抱团因子分年度收益统计hs300偏股基金gp1gp2gp3gp4gp520203324476015604805024832021-52402577701561932022-225-235-237-229-250-226-206资料来源Wind资讯渤海证券研究所请务必阅读正文之后的声明11of22基金研究专题图7抱团因子历史收益资料来源Wind资讯渤海证券研究所图8抱团因子相对收益资料来源Wind资讯渤海证券研究所请务必阅读正文之后的声明12of22基金研究专题25左侧交易因子分层回测结果我们使用季报公布的持仓数据计算基金的左侧交易指数按照从大到小分为五组统计了每组2020年以来的收益表现并与偏股基金指数930950CSI沪深300指数进行对比左侧交易指数是几个因子中单因子检测效果最好的偏向左侧交易的基金在2020年市场上行时收益不如右侧交易基金但在之后市场震荡时可以较为明显的取得相对于指数的超额收益表9左侧交易因子收益统计hs300偏股基金gp1gp2gp3gp4gp5累计收益-22151428343329325173年化收益-095514611911511463波动率186192167177188196204最大回撤390308199231254259324夏普比率-0046028808750674060905790309资料来源Wind资讯渤海证券研究所表10左侧交易因子分年度收益统计hs300偏股基金gp1gp2gp3gp4gp520203324474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