FOF研究系列之三：公募基金经理因子评价体系的构建

上一篇报告《偏股型基金的因子测试——FOF 研究系列之二》中，我们对偏股型基金的进行因子测试，并构建投资组合。有研究表明，因子模型作用于基金经理时的持续性要远远强于直接用于选择基金。所以本篇报告中，我们通过构建基金经理投资指数，对于影响基金经理收益能力的因子进行了因子测试，并从中选出有效因子，构建公募基金经理筛选模型。Pe7客商网-商会、协会、校友会、俱乐部资源整合社交平台
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    　　本篇报告中，我们将同一时期基金经理管理的股票基金和偏股混合基金按照基金规模进行加权，得到基金经理指数，并以此为基准，评价各个指标对基金经理业绩的预测效果，最终给出各个基金经理的打分结果及推荐组合。我们选取了绝对收益指标、风险调整收益指标、相对收益指标、规模指标、风险指标、运营指标和排名指标共7 个大类18 个小类构建基金经理因子库。我们针对公募基金经理，测算其在2011-2021 年9 月间所有基金经理因子的有效性，即在每个月末计算基金经理当期因子值与未来3 月业绩的IC 均值、IC 标准差、IR 值、IC 胜率等。Pe7客商网-商会、协会、校友会、俱乐部资源整合社交平台
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    　　我们选取基金近三年绝对收益（1/4）、alpha（1/8）、sortino（1/8）、规模（-1/4），基金公司规模（1/12），外部评级（1/12）、激励机制（1/12）构建基金经理选取因子（因子均经过去极值与标准化处理）。模型季度调仓，在季末按照当期因子值降序排名，将各类型基金经理指数分成五组并等权重构建组合持有三个月，季度调仓，统计每组的涨跌幅。Pe7客商网-商会、协会、校友会、俱乐部资源整合社交平台
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    　　并与偏股型基金指数收益进行对比。通过回测可知，模型呈现较好的分层效果，选择得分最高的组，等权合成当期基金经理组合。Pe7客商网-商会、协会、校友会、俱乐部资源整合社交平台
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    　　风险提示：随着市场环境变化，模型存在失效风险。