投资要点
　　在多因子选基体系逐渐完善的背景下，选基因子之间的同质化是一个值得关注的问题。很多选基因子的构建逻辑与使用的数据较为类似，新因子的挖掘难度较高，如何构建具有特异性的新因子是一个重要议题。
　　通常的选基因子仅用到单只基金自身数据，本文则聚焦于全市场基金之间的两两关系，基于基金关联性构建新的选基因子。本文构建的新因子对原选基模型具有显著的增强效果。
　　我们从四个维度出发，构建基金关联性因子，具体包括：平均相似度因子、相似动量因子、个股传导因子、复制残差因子。各因子具有显著的选基效果，并且相互之间相关性较低。我们将以上四个因子合成为基金关联性因子，合成因子的有效性相比于单因子具有显著提升，IC均值为0.097，ICIR为0.80，t值为5.46，且分位数组合具有较好的单调性。
　　基金关联性因子具有较强特异性，与我们现有选基模型中的6个选基因子之间的相关性较低。在加入基金关联性因子之后，选基模型的年化收益提升了1.3%，年化超额收益提升了1.0%。进一步，我们根据前期报告，将选股Alpha因子替换为基于卡尔曼平滑构建的全新选股Alpha因子，并加入基金关联性因子，相比于原始模型，最终选基模型的年化收益提升了1.8%，年化超额收益提升了1.5%。
　　风险提示：结论基于历史数据，在市场环境转变时模型存在失效的风险。