FOF系列专题之八：利用指数／量化基金构建FOF组合-20180410-广发证券-29页-2mb

利用指数/量化基金构建FOF组合总结

核心内容

本文探讨了如何利用指数/量化基金构建FOF组合，重点分析了指数ETF、行业ETF、指数增强基金和量化基金四种产品类型，并提出了基于Beta策略、风险平价模型和风格因子分析的组合构建方法。文章指出，合理利用Beta是构建FOF组合的关键，同时强调了投资费用、申赎效率和风险分散在组合设计中的重要性。

主要观点

• 指数/量化基金分类：指数/量化基金可分为追求相对收益的多头产品（指数、指数增强、量化基金）和绝对收益产品（量化+固收、量化对冲）。本文关注多头产品。
• 被动型指数基金：被动型指数基金以跟踪指数为主要方式，具有费用低、申赎效率高的特点。其中，指数ETF基金是市场主流，规模约4000亿元，跟踪成本和管理费用远低于主动管理型基金。
• 指数增强基金：指数增强基金在2010年因股指期货推出而发展迅速，但在2015年期指限仓后规模缩减。2017年慢牛行情推动其再次发展。目前，主要跟踪沪深300和中证500指数，规模较小，但可实现稳定超额收益。
• 量化基金：量化基金数量增长迅速，股票持仓比例高，风格多样。通过筛选长期风格稳定、且风格互异的基金，可实现风格分散，提升组合收益稳定性。
• 投资费用与申赎效率：量化基金的费用高于指数增强基金，指数增强基金又高于指数基金。ETF基金申赎效率最高，一般为T+1，而其他基金为T+3或更久，部分可实现T+0交易。

关键信息

1. 市场现状

• 指数基金：规模约4000亿元，主要由指数ETF构成，具有低成本和高流动性优势。
• 指数增强基金：规模较小，主要跟踪沪深300和中证500，年化超额收益表现较好。
• 量化基金：数量爆发式增长，风格多样，股票持仓比例高，跟踪误差较小。

2. 指数的意义

• 指数代表市场收益，是构建FOF组合的基础。
• 主流风格因子包括市值、成长、价值、红利、低波动、动量等，是超额收益的主要来源。
• 不同指数的行业分布差异显著，如沪深300偏向金融，中证500偏向周期行业。

3. FOF策略及基金甄选

• ETF组合策略：基于改进的马科维茨模型，选择覆盖广、相关性低的指数，以最大化夏普比率。
• 行业ETF组合策略：使用分散化风险平价模型，通过PCA分解剔除行业相关性，实现风险均衡。
• 指数增强基金组合策略：选取沪深300和中证500增强基金，等权配置，实现稳定超额收益。
• 量化基金组合策略：筛选长期风格稳定、风格互异的基金，以A股因子为基准进行配置，实现风格多样化。

4. 组合表现与风险

• ETF组合：2016年表现较差，但2017年表现较好，最大回撤和波动率较低。
• 行业ETF组合：2016年收益率为-9.26%，波动率较高，但2017年表现有所改善。
• 指数增强基金组合：2016年实现正收益，但波动率较高，2017年表现良好。
• 量化基金组合：2016年收益率为-7.83%，波动率较高，但2017年表现稳定。

5. 风险提示

• 本文仅提供市场观察和FOF组合方案设计，不构成投资建议。
• 组合可能面临市场系统性风险，需在方案设计中引入更多风险控制措施。

图表索引

• 图1：指数/量化基金市场概况
• 图2：股票多头产品规模分类统计
• 图3：2017年收益分布
• 图4：量化+固收类产品规模及数量统计
• 图5：量化对冲产品规模及数量统计
• 图6：指数基金规模及数量变化统计
• 图7：对应指数基金规模较大的指数统计
• 图8：被动指数型ETF基金规模及数量变化统计
• 图9：三类指数ETF成交额变化统计
• 图10：指数增强基金规模及数量变化统计
• 图11：指数增强基金跟踪指数统计
• 图12：2017年指数增强基金规模统计
• 图13：2017年指数增强基金超额收益数量分布
• 图14：量化基金规模及数量变化统计
• 图15：量化股票持仓比例统计
• 图16：行业/非行业量化基金规模变化统计
• 图17：量化基金对标沪深300和中证500的跟踪误差
• 图18：管理费+托管费分布图
• 图19：最高赎回费用分布图
• 图20：最高申购费用分布图
• 图21：合理利用Beta是构建FOF组合的主题
• 图22：基金持仓行业分布
• 图23：沪深300成分股行业分布
• 图24：中证500成分股行业分布
• 图25：指数历史表现（一年期）百分位
• 图26：指数历史表现与基金中位数对比
• 图27：规模指数均衡组合大概率实现市场中等基金业绩表现
• 图28：以Beta为底，构建策略，优选基金
• 图29：FOF组合构建的基本思想
• 图30：指数ETF策略分年度净值走势
• 图31：指数ETF策略净值走势
• 图32：行业指数ETF策略分年度净值走势
• 图33：行业指数ETF策略净值走势
• 图34：2016年行业ETF组合仓位变化
• 图35：2017年行业ETF组合仓位变化
• 图36：2018年第一季度行业ETF组合仓位变化
• 图37：指数增强基金策略分年度净值走势
• 图38：指数增强基金策略净值走势
• 图39：量化基金策略分年度净值走势
• 图40：量化基金策略净值走势

表格索引

• 表1：产品总规模前十位的基金公司量化产品分布
• 表2：不同类型基金的赎回效率
• 表3：规模指数编制方案及调整规则
• 表4：常见风格因子
• 表5：四类策略对比如下
• 表6：ETF策略基金池
• 表7：指数相关性系数矩阵
• 表8：指数ETF组合策略表现统计
• 表9：行业ETF组合策略表现统计
• 表10：行业ETF 2016年基金组合
• 表11：行业ETF 2017年基金组合
• 表12：行业ETF 2018年基金组合
• 表13：指数增强基金策略表现统计
• 表14：指数增强基金各年度基金组合
• 表15：A股市场基准因子列表
• 表16：量化基金策略表现统计
• 表17：量化基金2016年基金组合
• 表18：量化基金2017年基金组合
• 表19：量化基金2018年上半年基金组合

结论

通过合理利用Beta、风格因子和风险分散，可以构建出低风险、稳健收益的FOF组合。ETF、行业ETF、指数增强基金和量化基金各有其特点和适用场景，合理选择和配置可有效提升组合表现。本文强调，构建FOF组合应以风险控制为核心，结合市场环境和产品特性进行灵活调整。