核心观点
　　为了满足日益增长的多样化投资理财需求，我们以公募基金为基础资产，提出了需求导向的绝对收益FOF策略框架。首先，我们重新定义了绝对收益，然后基于4个维度的绝对收益目标要求设计了从基金大类资产配置到细分类型基金筛选组合的绝对收益策略框架。其中主要创新点包括4个方面：定义了绝对收益并作为策略的起点，投资需求目标导向绝对收益策略框架，基于不同标签分类的基金资产构建了基金大类资产配置模型，以基金经理画像作为基金筛选的主要依据。该策略框架最大的优点是可以做到千人千面，适应不同要求的投资需求，并且具有较强的可执行性。
　　绝对收益定义
　　绝对收益并非指100%的赚钱或者确定性的收益，而是一定条件限制下的概率收益。我们从投资人视角来定义绝对收益：在一定期限、最大回撤、资金规模约束下预期的概率收益。绝对收益目标的4个要素也是绝对收益策略的起点。
　　投资需求导向绝对收益策略框架
　　我们提出的策略框架以明确的投资需求为核心导向，包括基金大类资产配置策略和各类基金筛选与组合策略。策略开发第一步为投资需求评估阶段，我们主要通过大类基金资产配置模型策略测算在规定持有期等条件下的收益中枢，并通过初步的选基模型测算收益增厚部分，从而评估理论收益与绝对收益目标差异，并输出对应的策略方案。如果理论测算与目标差异较大，可能需要重新调整绝对收益目标；如果历史测算基本上能满足需求，则选择对应的投资策略执行。
　　基于公募基金的大类资产配置策略框架
　　与传统的大类资产配置策略不同，我们采用不同类型的公募基金指数作为大类资产配置的对象。该策略框架包括战略资产配置和战术资产配置2个部分。其中战略资产配置策略主要采用量化算法，测算出最大回撤、最大亏损天数、资金规模约束下的收益中枢和各类基金的配置基准和上下限。战术资产配置主要通过定性和定量两种方式对各类型公募基金指数进行打分，从而确定阶段性各细分类型基金资产的配置偏离，用于对战略资产配置策略的收益增厚。
　　基于基金经理画像的公募基金筛选与组合构建策略
　　基金筛选与组合构建是在基金资产配置的基础上做各细分类型基金的相对收益FOF构建，目标是获取相对每个细分类型基金指数的超额收益。我们将基金经理投资能力拆分为绩效、组合管理和平台阅历三个维度画像，并将基金划分为偏股、偏债、纯债、绝对收益等类型，构建每个类型的基金经理画像模型，然后基于基金经理画像结果构建打分模型从而优选基金池以达到收益增厚的目标。
　　风险提示
　　本报告提出的模型和框架可能存在不周全、不严谨等局限性；报告内数据结论基于历史数据统计得到，并存在因数据供应商、主观选取数据时间维度、数据样本范围等导致的数据结论可能与实际情况存在偏差的风险；历史数据以及得出的规律未来不一定有效，未来市场规律可能发生变动；本报告结论不构成任何投资收益的保证；本报告不涉及证券投资基金评价业务，不涉及对基金产品的推荐，亦不涉及对任何基金持仓股票的推荐。