美股市场主动型基金在投资组合构建过程中未能纳入风险考量，从而使得股票选择的alpha信号被掩盖。Edward N. W. Aw指出，在过去的十年中，美国的资产管理行业正在从主动投资策略向被动投资策略转移，标准普尔道琼斯指数报告称，89.51%的美国大市值核心基金在2008-2017年中未能击败标准普尔500指数。根据作者的修正后，这一比例仍高达77.8%。主动型基金的表现主要取决于股票选择和投资组合构建两个方面。由于其他研究已经提供了通过因子溢价获得成功股票选择策略的证据，作者专注于考察投资组合构建对投资组合表现的影响。作者发现，主动型基金经理在投资组合构建过程中未能纳入关于风险的考量，从而使得股票选择的alpha信号被掩盖。
　　通过在组合构建中加入风险控制可以提高美股主动基金的收益。为了测试投资组合构建对主动投资管理策略的影响，作者提取了从2001年3月31日到2018年9月30日每个季度所有属于大市值核心基金类别的主动基金季报中的持股信息。对于每一支基金的每一次季末持仓，作者基于四种类型的权重方案分配新的权重，并分别测算表现。结果表明，4种重新构建组合的方法均能跑赢基金披露的权重，并取得显著的超额收益。其中，反向波动率加权构建的组合可以取得最显著的超额收益，并大幅提高了主动基金跑赢基准指数的比例。
　　类似的组合构建方法同样可以提高A股主动基金的收益。我们统计了2013年3月31日至2023年3月31日10年间存续的主动基金的表现，筛选出的478支主动基金10年的年化收益率平均为12.0%，中位数为12.48%，其中91.4%的基金可以跑赢其对应的基准。我们基于Edward N.提出的组合构建方法做出了一些改进，并应用到上述主动基金中，采用基金年报和半年报的全部持仓数据，进行组合构建的改进。并尝试从成交量波动率的角度进行重加权，结果发现，成交量波动率短期放大因子反加权法可以相对披露权重取得较为稳定的超额收益，年化超额收益为14.8%，信息比率1.57，显著提高了跑赢原基金的组合比例。再次印证了风险纳入组合构建对于主动型基金的重要性。
　　风险提示：量化模型基于历史数据，市场未来可能发生变化，策略模型有失效可能。

研究报告全文：量化分析报告主动投资如何通过风险控制提升收益2023年08月20日TableAuthor美股市场主动型基金在投资组合构建过程中未能纳入风险考量从而使得股票选择的alpha信号被掩盖EdwardNWAw指出在过去的十年中美国的资产管理行业正在从主动投资策略向被动投资策略转移标准普尔道琼斯指数报告称8951的美国大市值核心基金在2008-2017年中未能击败标准普尔500指数根据作者的修正后这一比例仍高达778主动型基金的表现主要取决于股票选择和投资组合构建两个方面由于其他研究已经提供了通过因子溢分析师叶尔乐价获得成功股票选择策略的证据作者专注于考察投资组合构建对投资组合表现执业证书S0100522110002邮箱yeerlemszqcom的影响作者发现主动型基金经理在投资组合构建过程中未能纳入关于风险的考量从而使得股票选择的alpha信号被掩盖相关研究通过在组合构建中加入风险控制可以提高美股主动基金的收益为了测试投1量化周报股权风险溢价达到99分位数-资组合构建对主动投资管理策略的影响作者提取了从2001年3月31日到202308202018年9月30日每个季度所有属于大市值核心基金类别的主动基金季报中的2量化周报景气的二次探底-20230813持股信息对于每一支基金的每一次季末持仓作者基于四种类型的权重方案分3量化周报从择时三维看当下与2014年市配新的权重并分别测算表现结果表明4种重新构建组合的方法均能跑赢基场-20230806金披露的权重并取得显著的超额收益其中反向波动率加权构建的组合可以4基金分析报告债基组合跟踪202308稳中求进-20230804取得最显著的超额收益并大幅提高了主动基金跑赢基准指数的比例5量化专题报告资产配置之道权衡的艺术类似的组合构建方法同样可以提高A股主动基金的收益我们统计了2013-20230803年3月31日至2023年3月31日10年间存续的主动基金的表现筛选出的478支主动基金10年的年化收益率平均为120中位数为1248其中914的基金可以跑赢其对应的基准我们基于EdwardN提出的组合构建方法做出了一些改进并应用到上述主动基金中采用基金年报和半年报的全部持仓数据进行组合构建的改进并尝试从成交量波动率的角度进行重加权结果发现成交量波动率短期放大因子反加权法可以相对披露权重取得较为稳定的超额收益年化超额收益为148信息比率157显著提高了跑赢原基金的组合比例再次印证了风险纳入组合构建对于主动型基金的重要性风险提示量化模型基于历史数据市场未来可能发生变化策略模型有失效可能本公司具备证券投资咨询业务资格请务必阅读最后一页免责声明证券研究报告1量化分析报告目录1主动投资还能否创造超额收益311引言312由主动到被动313美股主动基金表现42组合管理对于基金表现的提升作用621股票选择与投资组合构建622不同组合构建方法的实证63A股主动基金的组合管理931A股市场主动基金近年表现932A股主动基金投资组合权重修正实证104总结与思考145风险提示15插图目录16本公司具备证券投资咨询业务资格请务必阅读最后一页免责声明证券研究报告2量化分析报告1主动投资还能否创造超额收益11引言主动型基金经理在投资组合构建过程中未能纳入关于风险的考量从而使得股票选择的Alpha信号被掩盖本篇研究主要参考了EdwardNWAw于2023年2月在JournalofPortfolioManagement上发表的文章TheDeathofActiveManagementHasBeenGreatlyExaggerated作者在文章中指出在过去的十年中美国资产管理行业目睹了资金从主动投资策略向被动投资策略的显著转移毫无疑问这种结构性变化正在把主导地位的主动型公募基金一步步地推向边缘对主动型管理的仔细审视表明主动型基金经理的表现主要取决于股票选择和投资组合构建两个方面由于其他研究已经提供了通过因子溢价获得成功股票选择策略的证据作者专注于考察投资组合构建对投资组合表现的影响在下文中本篇研究首先对文章进行详细的介绍然后根据文章中对于美股的资产组合构建方法进行改进并在A股主动基金中进行实证并且回测12由主动到被动1924年3月21日马萨诸塞投资者信托MassachusettsInvestorsTrust推出了第一个现代公募基金其为个人投资者提供了一种经济高效的方式来实现多元化投资组合个人投资者因此开始从专业基金经理的投资管理中受益从那时起学者和实践者一直在不厌其烦地讨论基金经理提供的附加价值詹森1968评估了1945年至1964年间公募基金的表现并得出结论平均而言基金经理无法足够准确地预测证券价格以跑赢市场与詹森的观点一致萨缪尔森1974认为几乎不可能找到一个能够通过持有证券子集来跑赢市场的基金经理因此萨缪尔森提倡创建一个追踪标普500指数的纯粹投资组合在1976年8月31日先锋集团VanguardGroup推出了第一个指数投资信托IndexInvestmentTrust这是为个人投资者设计的原始指数基金指数基金体现了一种被动的基金管理形式旨在追踪基础市场指数先锋集团指数基金的推出引发了主动与被动之间的辩论围绕着被错误定价的证券这一话题展开了持久的讨论持续至今市场参与者对股票的不同预期和投资周期可能导致该股票的潜在错误定价股票的收益预期包括但不限于其竞争地位技术产品认可度或财务实力然而在经济价值创造的基础上一个市场参与者获得的收益很可能来自于持有相反观点的另一个参与者因此主动基金经理的目标是通过识别错误定价的股票来跑赢特定基准指数另一方面被动基金经理的目标是密切追踪或复制特定基准指数的回报模式相应地被动基金经理不会试图寻找错误定价的股票夏普1991强调了主动和被动基金经理之间的关系也就是说平均而言一个主动基金经理相较一个被动基金经理的表现差的就是管理主动基金的费用在任何时刻所有市本公司具备证券投资咨询业务资格请务必阅读最后一页免责声明证券研究报告3量化分析报告场参与者的持有共同构成了总体市场因此一个投资者在总体市场上的超额收益通常等同于另一个投资者的表现不佳这表明在扣费前主动管理的回报将等于被动管理的回报夏普1991强调的这种关系经常被引用来强调被动投资的吸引力但这种关系并不是对主动投资的明确反驳其他研究也观察到长期来看主动管理的基金的表现通常落后于其基准SOE2017显示在截至2017年12月31日的过去10年中将近90的美国较大市值的主动基金未能在扣除费用后的回报上跑赢标普500指数美国近年来的资金流向表明资本正在大规模流向被动投资策略例如根据投资公司协会的数据2017年底美股基金被动策略占总共公募基金资产的44较1993年增长了十二倍有证据显示投资者更喜欢相对低费用的被动策略通常以指数基金或交易所交易基金ETF的形式出现与指数基金类似ETF拥有所有公募基金的特点但可在交易所上交易并且可以在一天的任何时间进行交易因此由于其类似股票的特性ETF比公募基金提供更大的灵活性此外与指数基金相比ETF在税务方面可能更有利因为公募基金内的流入和流出创造了资本利得而ETF内的相同流入和流出由于采用以实物单位构建而避免了资本利得分配毫无疑问资金流向的变化正在撼动主动管理公募基金的主导地位行业内的一些人警示由于大规模资金流入被动策略可能导致资本配置低效从而推动了一些研究例如美联储发布的从主动到被动投资的转变对金融稳定性的潜在风险等这些人认为大规模资金流入被动策略可能导致资本配置低效他们的论点反映了一个狭隘的市场观点即被动投资者只是按市场权重持有证券而主动投资者则定价并交易证券这种观点还认为如果没有主动投资者就不会有价格发现从而产生一个低效的市场13美股主动基金表现截至2017年12月31日标准普尔道琼斯指数报告称8951的美国大市值核心基金未能击败标准普尔500指数作者在文章中选择了SP公司用来给主动基金评分的评分卡SPIVASPIndicesVersusActive作为评价标准下表显示了SPIVA由标准普尔道琼斯指数提供报告中各种美国基金类别在不同时间范围内的表现图1美股中未跑赢基准的主动基金比例基金类别可比指数1年3年5年10年15年所有本国基金SPComposite15006343834867286658374所有大市值基金SP50063088056842389519233所有中市值基金SPMidCap40044418634850696489481所有小市值基金SPSmallCap6004778883911795719573所有混合市值基金SPComposite15005646836484919078767资料来源EdwardNWAw2022民生证券研究院本公司具备证券投资咨询业务资格请务必阅读最后一页免责声明证券研究报告4量化分析报告SPVIA评分卡存在一些偏差作者指出SPIVA中囊括了一些应为指数型被动的基金剔除这部分基金后作者重新按照SPIVA的方法计算了上述比例然而在评估和复制SPIVA方法论时作者发现该方法对于主动基金存在一些不利的偏差例如SPIVA假设所有退市的基金都未能击败SP500指数为了解决这个问题作者通过评估退市基金在上市期内是否能跑赢SP500指数来纠正对待退市基金的方法修正之后10年期跑赢基准的主动基金比例从12进一步增加到了22图2不同计算方法下美股中跑赢基准的主动基金比例方法1年3年5年10年15年大市值核心基金SPIVA官方数据63088056842389519233大市值核心基金SPIVA方法论数据7048865187387629077差额SPIVA官方数据SPIVA方法论数据-74-595-307189156资料来源EdwardNWAw2022民生证券研究院本公司具备证券投资咨询业务资格请务必阅读最后一页免责声明证券研究报告5量化分析报告2组合管理对于基金表现的提升作用21股票选择与投资组合构建一般而言影响主动型基金经理绩效的两个主要变量是股票选择和投资组合构建成功的股票选择依赖于主动型基金经理的研究alpha指的是对于特质风险的因子溢价Agyei-Ampomah等人2015发现在美国公募基金的投资组合中表现最差的基金相对于其对应的基准指数取得500个基点的负alpha而表现最佳的基金相对于基准指数实现了300个基点的正alphaJarrow2010假设alpha是存在的而alpha的持续存在意味着一些市场不完善有偏定价尽管学术文献资料中几乎没有证据表明主动型基金经理有能力实现真正的阿尔法但是关于因子策略却有大量的覆盖对于多因子策略广泛而深入的研究表明主动型基金经理很可能已经将很多基本面的选股因子融入到了他们的股票选择过程中因此作者认为在SPIVA中报告的相对表现不佳可能是由于投资组合构建造成的Markowitz1952Treynor1961Sharpe1964Lintner1965和Mossin1966引入了现代投资组合理论这个理论认为投资者的持股选择不应该由预期回报和方差决定如果投资者想持有一只股票要先想想他想持有哪些其他股票以至于最后的投资组合中不会太偏向某一风格与行业所以基金经理应该尽可能去构建风险有效的投资组合即在组合期望回报率不变的情况下使得风险最小然而很多主动型基金经理更喜欢自定义构建他们的投资组合而不是风险有效的投资组合22不同组合构建方法的实证为了测试投资组合构建对主动投资管理策略的影响作者提取了从2001年3月31日到2018年9月30日每个季度所有属于大市值核心基金类别的主动管理者的持股信息对于每位管理者作者基于四种类型的权重方案分配新的权重并分别测算表现第一种为等权假设管理者对投资组合中持有的所有证券具有相等偏好其中1为股票在等权投资组合中的权重为组合中组合的总数量第二种为主动权重即披露权重减去基准中相应的权重并重新调整所有股票权重以让其加总为100本公司具备证券投资咨询业务资格请务必阅读最后一页免责声明证券研究报告6量化分析报告第三种加权方法为根据个股过去250天的价格变动波动率进行加权行业通常使用这种反向波动加权方法一种过于简单的风险平价方法例如标准普尔道琼斯指数使用这种反向波动加权方案构建SP500低波动性指数其中3是股票在风险平价加权投资组合中的权重是过去250天价格变动的标准差I是投资组合中的股票数第四种加权方式为特质风险平价方程加权体现基金经理希望实现特质风险平价的目标这种加权方式确保了在投资组合构建过程中保留投资组合经理对所有因素的观点其中4是股票在残差风险平价加权投资组合中的权重01如果股票在投资组合中持有则为1是股票在基准指数中的权重是股票的残留风险I是投资组合和基准中股票的总数作者将季报中披露的股票持仓在每个对应季度末买入并忽略交易成本分别测算了以上四种加权方式以及直接以披露权重买入的投资组合的组合历史表现图3不同组合构建方式下跑赢基准的美国主动基金比例加权方式1年3年5年10年15年大市值核心基金SPIV39631822152222211634A方法论偏差纠正基金披露权重组合59274125434349025302基金等权组合44182877405763197825基金主动权重加权组合54533239426750986635基金反向波动率加权组4591317940767417476合基金特质风险平价方程49355253428659935365加权组合资料来源EdwardNWAw2022民生证券研究院可以看到对于10年期的窗口4种组合构建方式均优于季报中披露的权重而直接在季末买入与主动基金相同的持仓显著优于主动基金本身的表现我们认为这可能是因为美国主动基金偏好提前布局选择的股票前期波动较大在季末买入反而收益更稳定进一步的作者继续计算了符合条件的500多只主动基金2001-2018年间4种组合构建方式每个季度的平均超额收益相对于披露权重以及年化超额收益可以看到反向波动率加权组合的表现最好本公司具备证券投资咨询业务资格请务必阅读最后一页免责声明证券研究报告7量化分析报告图4四种组合构建方式相对原基金超额收益加权方式季度超额收益超额收益标准差样本数年化超额收益等权组合02920838350117基金主动权重加权组合01508838350062基金反向波动率加权组合03016438350119基金特质风险平价方程加权00514238312019资料来源EdwardNWAw2022民生证券研究院作者这篇研究说明了如今在投资管理行业中主动投资组合的构建方法是导致主动管理者相对于基准表现不佳的主要原因简而言之管理者在投资组合构建过程中未能纳入风险这一因素带来的负向收益大于其本身对于股票选择带来的正向收益这一发现与MacQueen2020的结论一致后者认为管理者在投资组合构建中进行的非预期投注很可能会削弱因子溢价所带来的潜在好处以因子驱动的强大的股票选择过程通过系统性的投资组合构建会在较长期内产生一定的超额收益本公司具备证券投资咨询业务资格请务必阅读最后一页免责声明证券研究报告8量化分析报告3A股主动基金的组合管理尽管A股与美股的市场情况大相径庭但是类似的思路同样可以借鉴下文中我们将按照EdwardN的方法对A股市场的主动基金进行类似的测算31A股市场主动基金近年表现A股市场中目前有超过3500支主动基金我们分别统计截至2023年6月的近2年5年10年的主动基金表现要求基金的股票资产占比在60以上且每一期年报半年报中至少持有10支股票与美国不同长期来看绝大多数主动基金都可以跑赢对应的基准取得一定的超额收益图5主动基金的近年表现累积收益中位平均累积超额主动基金池回看窗口平均累积收益跑赢基准比例数收益数量近2年-139-153456-012745近5年5504848992651618近10年253224389141706478资料来源wind民生证券研究院回看10年的窗口我们选出的478支主动基金10年的年化收益率平均为120中位数为1248分布微左偏图6主动基金的10年年化收益分布直方图资料来源wind民生证券研究院在上述478支基金中有437只基金跑赢了基金运行所定的基准所有基准平均年化收益为52478支基金的平均年化超额收益为68中位数为71从分布来看头部超额收益的主动基金较少本公司具备证券投资咨询业务资格请务必阅读最后一页免责声明证券研究报告9量化分析报告图7主动基金的10年年化超额收益分布直方图资料来源wind民生证券研究院32A股主动基金投资组合权重修正实证321加权方式的改进由于A股中基金的持股选择与基准股票池并无太大关系很可能出现基金持仓在基准覆盖度非常低的情况故我们不采用上文中的第二种主动权重加权法并且新加入从成交量角度衡量风险的方式成交量波动率短期放大因子反加权法具体的4种加权方式如下1等权同上文第一种方法2过去250交易日收益波动率倒数加权同上文第3种方法3特质收益率反加权我们这里不再采用特质风险平价方程同样是因为主动基金在其基准内的覆盖率非常低导致特质风险平价方程中为0较多影响权重的计算故个股权重为其中表示个股的short型特质风险4成交量波动率短期放大因子反加权首先计算个股因子最近一个月成交量波动率除以最近12个月成交量波动率若因子值较大则表明股票最近成交量波动率明显增大预期风险增大因子表达式为本公司具备证券投资咨询业务资格请务必阅读最后一页免责声明证券研究报告10量化分析报告其中表示个股过去第n日的成交量成交量波动率短期放大因子的取值一般在05-15左右故这里我们用2减去因子值进行反向加权322基金持仓数据以及调仓日期的选择与美股每个季度披露基金全部持仓不同国内只在半年报与年报中披露基金的全部持仓若取基金季报的前十大重仓股股票数量较少风险因子偶然性较大进行权重修正的意义不大故我们取基金半年报与年报中披露的持仓数据来进行测算传统的方法是假设在每个披露期末即每年的第一个交易日与7月的第一个交易日进行买入但是经过测算这样的方式并不能很好的复制基金的收益理论上来说一只基金可能在披露期内的任意时间点买入这只股票并在随后半年内的任意时间点卖出下表测算了在披露截止日期后调仓与在其前12个月调仓的组合收益结果表明在披露截止日前的1个月调仓与真实的基金收益最为相近即假设在每年的12月初与5月初重新进行股票选择值得一提的是在美股市场中若在每一个季度末进行调仓能显著跑赢相应的主动基金大幅提升跑赢指数的投资组合比例见图3而在A股中则呈现了完全相反的现象这也侧面说明了两国市场的巨大差异图8按照基金披露持仓在不同调仓时点的组合收益调仓日组合平均年化收益相对基金平均误差收益大于基金的比例跑赢基准比例披露期末调仓1月7月-010-1240190410前1个月调仓12月6月600-67074640前2个月调仓11月5月29171096309860资料来源wind民生证券研究院323回测结果我们用基金年报半年报的披露期末前一个月作为调仓时点买入对应年报半年报披露的持仓并且作为我们的基准组合接下来我们根据321中提到的四种组合构建方式回看不同组合构建方式是否仍能提升组合的投资收益对于第234种加权方式我们采用周度调仓以动态调整个股的权重我们用每周最后一个交易日计算的风险因子进行权重调整并用下一周第一个交易日的vwap价格成交扣除千分之三的交易费用回测结果如下本公司具备证券投资咨询业务资格请务必阅读最后一页免责声明证券研究报告11量化分析报告图94种组合构建方法表现平均年化平均夏普平均年化平均信息平均超额收跑赢原基跑赢基准跑赢披露权相对偏股基金加权方式收益比率超额收益比率益最大回撤金比例比例重组合比例指数超额收益加权方法一171065106127-20873392395849加权方法二9203827069-122199766854-30加权方法三15206187133-16664292594630加权方法四213081148157-20682696497990资料来源wind民生证券研究院从结果来看四种方法平均都可以跑赢披露权重成交量波动率短期放大因子反加权表现最好等权法也能取得较高的超额收益但没有特质风险倒数加权法稳定与美股不同收益波动率倒数加权法效果相对没有那么显著成交量波动率短期放大因子识别成交量波动率放大的风险识别出了下跌可能性增大的股票通过减少其配比实现了最稳定的超额收益图10四种加权方法的净值走势资料来源wind民生证券研究院我们取成交量波动率短期放大因子反加权方式作为最终选择计算这一方式的分年度表现所有年度均能取得正向超额收益但在市场情况整体较好的2020年超额收益较低说明在市场风格较为单一量化策略表现不稳定的环境下这样的重加权方式无法显著跑赢主观决定的权重本公司具备证券投资咨询业务资格请务必阅读最后一页免责声明证券研究报告12量化分析报告图11成交量波动率短期放大因子反加权法分年度表现相对偏股收益波动平均超额平均超额收平均信息年份平均收益夏普比率基金指数率收益益波动率比率超额收益2013992104636217612201422617134304076-2920154584310711733588620164093312449412429336201738018211329122792122018-20629-072198921480201959119304766117932020480331461011009-142021134180756415042962022-12422-0564111039372023529-3516-02287516939资料来源wind民生证券研究院作为对比我们也计算了此种重加权方法对于wind偏股基金指数885001WI的收益可以看到此种方法在大多数年份仍有显著超额收益图12成交量波动率短期放大因子反加权法平均超额收益走势资料来源wind民生证券研究院本公司具备证券投资咨询业务资格请务必阅读最后一页免责声明证券研究报告13量化分析报告4总结与思考EdwardNWAw指出在过去的十年中美国的资产管理行业正在从主动投资策略向被动投资策略转移标准普尔道琼斯指数报告称8951的美国大市值核心基金在2008-2017年中未能击败标准普尔500指数根据作者的修正后这一比例仍高达778主动型基金的表现主要取决于股票选择和投资组合构建两个方面由于其他研究已经提供了通过因子溢价获得成功股票选择策略的证据作者专注于考察投资组合构建对投资组合表现的影响作者发现主动型基金经理在投资组合构建过程中未能纳入关于风险的考量从而使得股票选择的预期收益信号被掩盖为了测试投资组合构建对主动投资管理策略的影响作者提取了从2001年3月31日到2018年9月30日每个季度所有属于大市值核心基金类别的主动基金的13F申报季报中的持股信息对于每一支基金的每一次季末持仓作者基于四种类型的权重方案分配新的权重并分别测算表现结果表明4种重新构建组合的方法均能跑赢基金披露的权重并取得显著的超额收益其中反向波动率加权构建的组合可以取得最显著的超额收益并大幅提高了主动基金跑赢基准指数的比例我们统计了2013年3月31日至2023年3月31日10年间存续的主动基金的表现筛选出的478支主动基金10年的年化收益率平均为120中位数为1248其中93的基金可以跑赢其对应的基准我们基于EdwardN提出的组合构建方法做出了一些改进并应用到上述主动基金中采用基金年报和半年报的全部持仓数据进行组合构建的改进并尝试用简单的量价类alpha因子作为权重进行加权结果发现成交量波动率短期放大因子反加权法可以相对披露权重取得较为稳定的超额收益年化超额收益为148信息比率157显著提高了跑赢原基金的组合比例再次印证了风险纳入组合构建对于主动型基金的重要性提出的组合构建方法近两年回撤较大表现平平可能是因为国内的很多主动基金已经有了类似的组合构建方式跑赢披露权重愈发困难未来将进行进一步探索将更多风险指标纳入到组合构建的方法中本公司具备证券投资咨询业务资格请务必阅读最后一页免责声明证券研究报告14量化分析报告5风险提示量化结论基于历史统计如若未来市场环境发生变化不排除失效可能本公司具备证券投资咨询业务资格请务必阅读最后一页免责声明证券研究报告15量化分析报告插图目录图1美股中未跑赢基准的主动基金比例4图2不同计算方法下美股中跑赢基准的主动基金比例5图3不同组合构建方式下跑赢基准的美国主动基金比例7图4四种组合构建方式相对原基金超额收益8图5主动基金的近年表现9图6主动基金的10年年化收益分布直方图9图7主动基金的10年年化超额收益分布直方图10图8按照基金披露持仓在不同调仓时点的组合收益11图94种组合构建方法表现12图10四种加权方法的净值走势12图11成交量波动率短期放大因子反加权法分年度表现13图12成交量波动率短期放大因子反加权法平均超额收益走势13本公司具备证券投资咨询业务资格请务必阅读最后一页免责声明证券研究报告16量化分析报告分析师承诺本报告署名分析师具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格并登记为注册分析师基于认真审慎的工作态度专业严谨的研究方法与分析逻辑得出研究结论独立客观地出具本报告并对本报告的内容和观点负责本报告清晰准确地反映了研究人员的研究观点结论不受任何第三方的授意影响研究人员不曾因不因也将不会因本报告中的具体推荐意见或观点而直接或间接收到任何形式的补偿评级说明投资建议评级标准评级说明推荐相对基准指数涨幅15以上以报告发布日后的12个月内公司股价或行业谨慎推荐相对基准指数涨幅515之间公司评级指数相对同期基准指数的涨跌幅为基准其中性相对基准指数涨幅-55之间中A股以沪深300指数为基准新三板以三回避相对基准指数跌幅5以上板成指或三板做市指数为基准港股以恒生指数为基准美股以纳斯达克综合指数或标普推荐相对基准指数涨幅5以上500指数为基准行业评级中性相对基准指数涨幅-55之间回避相对基准指数跌幅5以上免责声明民生证券股份有限公司以下简称本公司具有中国证监会许可的证券投资咨询业务资格本报告仅供本公司境内客户使用本公司不会因接收人收到本报告而视其为客户本报告仅为参考之用并不构成对客户的投资建议不应被视为买卖任何证券金融工具的要约或要约邀请本报告所包含的观点及建议并未考虑个别客户的特殊状况目标或需要客户应当充分考虑自身特定状况不应单纯依靠本报告所载的内容而取代个人的独立判断在任何情况下本公司不对任何人因使用本报告中的任何内容而导致的任何可能的损失负任何责任本报告是基于已公开信息撰写但本公司不保证该等信息的准确性或完整性本报告所载的资料意见及预测仅反映本公司于发布本报告当日的判断且预测方法及结果存在一定程度局限性在不同时期本公司可发出与本报告所刊载的意见预测不一致的报告但本公司没有义务和责任及时更新本报告所涉及的内容并通知客户在法律允许的情况下本公司及其附属机构可能持有报告中提及的公司所发行证券的头寸并进行交易也可能为这些公司提供或正在争取提供投资银行财务顾问咨询服务等相关服务本公司的员工可能担任本报告所提及的公司的董事客户应充分考虑可能存在的利益冲突勿将本报告作为投资决策的唯一参考依据若本公司以外的金融机构发送本报告则由该金融机构独自为此发送行为负责该机构的客户应联系该机构以交易本报告提及的证券或要求获悉更详细的信息本报告不构成本公司向发送本报告金融机构之客户提供的投资建议本公司不会因任何机构或个人从其他机构获得本报告而将其视为本公司客户本报告的版权仅归本公司所有未经书面许可任何机构或个人不得以任何形式任何目的进行翻版转载发表篡改或引用所有在本报告中使用的商标服务标识及标记除非另有说明均为本公司的商标服务标识及标记本公司版权所有并保留一切权利民生证券研究院上海上海市浦东新区浦明路8号财富金融广场1幢5F200120北京北京市东城区建国门内大街28号民生金融中心A座18层100005深圳广东省深圳市福田区益田路6001号太平金融大厦32层05单元518026本公司具备证券投资咨询业务资格请务必阅读最后一页免责声明证券研究报告17