量化基金发展及分类概览 [page::2][page::3]

• 截至2016年末，量化基金数量132支，总规模998.25亿元，2016年基金数量和规模均显著增长。

- 量化基金分为主动型、指数增强型和对冲型三类，主动型增长迅猛，对冲型显著下降。

量化基金业绩表现 [page::4][page::5][page::6][page::7]

• 2016年量化基金整体年均收益率为-0.84%，主动型量化基金表现最佳，年均收益率为0.52%。

- 指数增强基金2016年年均收益率-4.21%，超越跟踪指数5.68%，表现稳定优于基准。

• 主动型量化基金2016年收益明显优于普通股票型和偏股混合型基金。

核心-卫星投资策略框架及资产分配 [page::7][page::8][page::9]

| FOF持仓基金 | 投资占比 | 类型 |
|--------------------|----------|--------|
| 沪深300增强1 | 10% | 核心 |
| 沪深300增强2 | 10% | 核心 |
| 沪深300增强3 | 10% | 核心 |
| 上证50增强1 | 5% | 核心 |
| 中证100增强1 | 5% | 核心 |
| 中证500增强1 | 10% | 核心 |
| 中证500增强2 | 10% | 核心 |
| 主动量化1 | 10% | 卫星 |
| 主动量化2 | 10% | 卫星 |
| 主动量化3 | 10% | 卫星 |

• 采用核心+卫星策略，核心以指数增强基金构建，卫星为主动量化基金，管理费建议0.5%-1%，开放式运作。

多因子模型基金选择与换仓机制 [page::9][page::10]

• 主要因子包括收益率、波动率、夏普比率、胜率和盈亏比等风险收益指标。

- 将指数增强基金和主动量化基金样本内基金分开打分，依据综合因子得分排序选择前N只基金投资。

• 换仓周期为半年一次，仅计入赎回费0.5%。

量化FOF策略回测结果 [page::11][page::12][page::13][page::14]

| 策略 | 三年累计收益率 |
|------|----------------|
| 策略1（核心用沪深300增强） | 98.4% |
| 策略2（核心多指数增强混合） | 96.7% |
| 沪深300基准 | 42.1% |

• 核心部分和卫星部分多因子优选对比倒选组表现出显著超额收益。

- 量化FOF组合三年累计收益远超业绩基准，且策略1每年均超越基准，策略2仅2014年小幅跑输。

• 最新持仓包含多只优质指数增强及主动量化基金。

银河金工 FOF系列之九——量化FOF产品方案及投资策略详尽分析报告

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一、元数据与概览

1.1 报告基本信息

• 报告标题：银河金工 FOF系列之九——量化FOF产品方案及投资策略

- 作者及团队：
- 朱人木（证券分析师，执业证书编号：S0130516020002）
- 王红兵（证券分析师，执业证书编号：S0130514060001）
- 实习生：朱美静

• 发布机构：中国银河证券研究部

- 发布时间：2017年初（文中数据截至2016年底）

• 报告主题：全面介绍量化FOF（Fund of Funds）产品的设计方案、投资框架、核心-卫星投资策略、择基方法及风险提示。

1.2 报告核心观点与信息传递

报告旨在提供一套完整的“量化FOF产品整套解决方案”，核心思路是采用“核心+卫星”投资策略，其中核心资产以指数增强基金为主，卫星资产以主动量化基金为主。在市场整体震荡且低迷的环境下，量化基金显示了较强的抗跌性和相对优异的表现，量化FOF产品通过多因子模型择基金，在历史回测中表现优于基准（沪深300指数），表现出较高的业绩稳定性和风险调控能力。报告同时提供多张详实图表和回测数据，量化实证推进投资策略科学性。

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二、逐节深度解读

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2.1 量化基金介绍

2.1.1 量化基金概览

• 定义：量化基金以量化投资策略全流程管理投资组合；

- 历史发展：2002年国内首只量化基金问世，2009年后数量和规模快速增长。2016年市场整体低迷环境下，量化基金表现抗跌、业绩亮眼。

• 规模数据（图1）：

- 2016年12月31日，量化基金数量达132支，总规模998.25亿元；
- 近年数量和规模呈持续增长趋势（2011至2016年基金数和规模均有显著提升）。

2.1.2 量化基金分类

• 主动型量化基金：凭借量化模型选股，追求Alpha收益，实现超越基准表现。

- 指数增强型量化基金：介于被动指数基金和主动管理之间，通过量化选股在跟踪指数基础上获取超额收益。

• 对冲型量化基金：通过期货或融券做空头寸来对冲股票多头风险，降低组合市场风险。

2.1.3 规模及新设量化基金构成（图2、图3）

• 2016年主动型基金规模增至693.92亿元，增长68.37%；

- 指数增强型增幅有限，仅6.64%，达到254.54亿元；

• 对冲型量化基金规模大幅下降73.38%，降至49.8亿元；

- 新增基金数量35支，68%为主动型，23%为指数型，9%对冲型。

2.1.4 业绩表现（图4、图5）

• 2016年量化基金整体抗跌，年均收益为-0.84%；

- 细分分类表现：
- 主动型量化基金年均收益0.52%，表现最佳；
- 指数增强型-4.21%，对冲型-0.53%；

• 对比过去几年波动，2014-2015年收益相对高，但2016年市场疲软环境下，量化基金仍展现出相对优势。

2.1.5 主动型量化基金绩效表现对比（表2，图6）

• 2016年主动量化基金平均收益0.52%，明显优于股票型基金（-12.46%）和偏股混合型基金（-13.53%）；

- 最大收益也显示，主动量化基金最高达10.52%，更优异；

• 夏普比率等风险调整指标未明确提及，但结合收益和波动率可推测风险控制较好。

2.1.6 指数增强型基金业绩优势

• 总体表现优于跟踪指数，2013、2015、2016年年均收益分别高于基准；

- 2016年指数增强型基金年均收益-4.21%，比基准-9.89%超出5.68%；

• 表明量化方法在指数增强中有效获取超额收益。

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2.2 核心-卫星投资策略介绍

2.2.1 “核心-卫星”策略定义与构建

• 核心部分：由指数基金、ETF及被动管理型基金构成，占比30%-80%，目标降低成本，控制系统性风险，确保与市场高相关性；

- 卫星部分：主动管理，投资股票及另类资产，旨在通过主动策略获取超额收益，卫星资产占比1%-30%；

• 策略核心在于“稳+灵活”，核心为市场大盘，卫星灵活调整以提升回报。

2.2.2 图8显示

• 视觉上清晰展示核心占较大比重，多重卫星分布保证组合灵活性和多样性；

- 符合资产配置理论，强调主动与被动结合的风险收益优化。

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2.3 量化FOF产品方案

2.3.1 投资范围及基准

• 涵盖货币基金、普通股票型、混合型、偏股型基金及固定收益产品；

- 重点投资增强指数基金和主动量化基金；

• 业绩比较基准固定为沪深300指数的90%权重，衡量相对表现。

2.3.2 投资策略与资产配置（表4）

• 核心资产由多只沪深300增强基金、上证50增强、中证100增强、中证500增强组成；

- 卫星资产为主动量化基金，分别占10%比例三只基金；

• 核心资产比重明显偏大，体现稳健策略；

- 管理费建议0.5%-1%，业绩模拟暂未扣除费用；

• 开放式运作，流动性较好。

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2.4 投资策略细节与基金择选模型

2.4.1 投资思路

• 采用多因子模型，从样本内基金综合得分排序选择表现优异的基金构成组合；

- 关键因子包括：
- 收益率（区间收益，反映业绩强弱）
- 波动率（年化标准差，风险指标）
- 夏普比率（风险调整后收益指标）
- 胜率（胜过基准的周期比例）
- 盈亏比（胜出周期收益与亏损周期收益的比值）

• 另外引用Jesson指标、Treynor指标作为参考，实现全面多维考核。

2.4.2 基金筛选规则

• 指数增强基金与主动量化基金分开选择；

- 基金须成立满一年，规模不限（避免样本规模限制导致的单因子影响过大）；

• 按多因子综合得分排序，选取前N支为投资基金池。

2.4.3 换仓策略与成本处理

• 换仓周期半年一次，兼顾交易频率和策略调整的平衡；

- 换仓成本主要考虑赎回费，统一按0.5%计，不计申购费（因大额申购费微小可忽略）。

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2.5 业绩回溯与实证分析

2.5.1 核心资产基金优选回测（图9，图10）

• 回测三年，沪深300指数增强基金多因子优选组合表现优于倒选组和沪深300指数基准；

- 每年均实现正超额收益，验证多因子模型在指数增强基金择优中的有效性；

• 图9显示优选组合净值累计曲线持续领先；

2.5.2 卫星资产基金优选回测（图11、图12）

• 对主动量化基金进行同样方式的多因子选优回测；

- 优选组相较于倒选组、沪深300、中证500指数均表现更优；

• 分年度来看，有两年优选组业绩显著超越基准，体现主动量化基金择基策略有效；

2.5.3 整体量化FOF策略回测（图13、图14）

• 策略1：全部核心资产用沪深300增强基金，策略2：核心资产多元分散（沪深300、中证500、中证100、上证50增强基金综合）；

- 三年累计收益率策略1为98.4%，策略2为96.7%，远超基准42.1%；

• 分年度策略表现也优于基准，2014-2015年优势显著，2016年略受市场影响但依然优于沪深300；

- 显示多因子选优与核心卫星策略结合，历史上具有明显的超额收益潜力和风险控制优势。

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2.6 风险提示

• 报告基于历史价格和统计规律分析，二级市场波动受多种即时政策及其他非规律因素影响，历史表现不保证未来收益；

- 投资者需审慎对待策略适用性，市场突发巨变可能导致预测失准，尚无绝对风险规避保障。

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三、图表深度解读

图1：量化基金规模和数量（2011-2016）

• 展示量化基金市场规模由约650亿元增长至近1000亿元，基金数量由约30只升至130多只（右轴）；

- 说明量化策略被更多机构认可，市场接受度和资金支持持续提高。

图2：不同类别基金规模及增长率

• 主动型基金显著增长（68.37%），指数增强型小幅增长（6.64%），对冲型大幅缩水（-73.38％）；

- 说明主动量化基金作为主流方向更受青睐，对冲型策略难以维持规模，可能因限制及绩效表现影响。

图3：2016年新增量化基金类型占比

• 主动型基金占68%，指数型23%，对冲型9%；

- 继续体现主动管理为市场主流，机构重视主动Alpha挖掘。

图4 & 图5：量化基金年度收益率及分类表现

• 2016年整体收益下滑但抗跌性明显，主动型微幅正收益，指数增强和对冲型负收益减少亏损；

- 2014年表现最为强劲，单年达到46.68%正收益。

表1：2016年收益率排名前十基金

• 基金收益率从10.52%到3.84%，规模从数十到个位数亿元不等，显示收益与规模无必然线性关系，策略和管理优劣关键。

表2&图6：主动量化基金与股票型、偏股混合型收益比较

• 表明主动量化基金2016年在熊市环境下表现明显突出，最大值和中位数均优于对比基金类型。

表3 & 图7：指数增强型基金业绩表现与超额收益

• 2013-2016年给出年度收益及超额收益情况，指数增强策略在多数年份成功跑赢基准，特别是2015和2016年。

图8：核心-卫星策略示意图

• 以太阳系类比核心和卫星资产配置，核心占比重，卫星分散且灵活变化视觉化形象深刻。

图9 & 图10：沪深300指数增强基金优选回测及分年度统计

• 明显显示多因子模型优选有效，优选组合领先于倒选组及基准指数，支持策略有效性。

图11 & 图12：主动量化基金优选回测及分年度效果

• 体现主动量化基金优选组合大多年份优于基准，尤其优于沪深300与中证500，进一步验证卫星部分选基合理。

图13 & 图14：整体量化FOF策略回测与分年度表现

• 显著优于基准（近三年累计约100% vs 42%），年度波动表现亦稳定，体现组合策略的回报和风险平衡。

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四、估值分析

本报告主要聚焦量化基金产品方案设计，未涉及传统个股估值模型（如DCF、PE、EV/EBITDA等）。量化FOF产品本质为基金组合，估值更多围绕基金净值表现和超额收益能力展开，采用多因子综合评分方法择基并构建策略回测验证收益稳定性。

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五、风险因素评估

报告明确指出市场受多方政策信息扰动，历史规律可能失效，业绩预测存在不确定性。投资者需了解：

• 基金历史表现不代表未来；

- 政策及市场行情瞬息万变，策略的适用性可能随时调整；

• 换仓成本、管理费及流动性影响可能被弱化，实际收益会有所偏差；

- 报告未对系统性风险事件（如金融危机、极端市场状况）做充足预测。

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六、批判性视角与细微差别

• 报告采用历史价格数据和多因子模型择基，但未详细披露多因子构建具体参数及因子权重，缺乏透明度；

- 策略换仓成本仅按赎回费0.5%估算，未计入市场冲击成本和交易滑点，实际投资成本会更高；

• 报告业绩回测仅覆盖近3年，时间窗口较短，可能对策略鲁棒性、长期稳定性评估不足；

- 对冲型量化基金大幅缩水但未深入分析其原因和未来潜力，忽视了部分对冲策略独特价值；

• 管理费设定0.5%-1%，但未详细讨论费率对净收益的影响；

- 报告强调量化策略优越，但市场波动和非理性因素或带来策略失效风险，投资者应全面评估。

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七、结论性综合

本报告详尽分析了中国量化基金尤其是量化FOF产品的发展概况、分类、规模、业绩表现及核心投资策略设计，构建了基于“核心-卫星”理念的资产配置框架。报告通过丰富的数据和多张图表，清晰展现了：

• 量化基金市场规模和数量快速增长，主动型和指数增强型基金成为主流，表现稳定优异，尤其在低迷行情中较传统股票型基金表现更抗跌，且具有超额收益潜力；

- 基于多因子模型的基金择选方法有效，回测结果显示无论是核心部分的指数增强基金优选，还是卫星部分的主动量化基金优选，都明显优于基准沪深300及倒选组；

• 组合层面量化FOF策略在过去3年累计收益超过90%，大幅超越业绩基准，证明了该策略在现实市场的应用价值和投资意义；

- “核心+卫星”策略有效平衡了投资组合的风险和收益，核心保障市场趋势收益，卫星提供Alpha收益，加强了组合灵活性和抗风险能力；

• 报告也强调了市场环境和政策变数对历史模型有限穿透力，提示投资者审慎使用历史数据做未来预测。

综上，本报告呈现了一份科学严谨、数据充实的量化FOF产品投资分析与策略框架，适合作为基金经理、机构投资者和资深投资者进行产品设计和投资决策的重要参考依据。[page::0][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8][page::9][page::10][page::11][page::12][page::13][page::14][page::15][page::16]

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附录：重要图表示例

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此分析报告力求详实、结构清晰，覆盖该量化FOF产品方案报告的全部主要内容及图表信息，便于读者系统理解并应用相关投资框架。

报告