FOF专题研究系列之二十：高壁垒基金，在主流基金中不断加深自己的护城河-20200612-光大证券-24页_2mb

高壁垒基金总结

核心内容

高壁垒基金是指在同类策略基金中具有独特优势的基金，能够通过在主流策略中脱颖而出，实现稳定超额收益。本文通过引入“收益独特性”与“投资策略热度”两个指标，对基金进行分类与筛选，构建高壁垒基金组合。

主要观点

1. 基金分类指标：

   • 收益独特性：通过层次聚类算法计算基金所属的子组数 $N_i$，子组数越少，基金的收益越独特。
   • 策略热度：通过基金所属类别的数量 $M_i$，数量越多，策略越主流。

2. 收益独特性与策略热度的关系：

   • 收益越独特的基金，其表现分化更明显，存在“回避区”基金，可能拖累整体收益。
   • 策略越主流的基金，未来的累计收益更高，有助于把握市场风口。

3. 象限划分：

   • 第一象限：策略热度与收益独特性均处于50%分位数以上，基金具备高壁垒特征，整体表现更好。
   • 第二象限：策略热度低于50%分位数，但收益独特性高于50%分位数，基金风格正确但不主流。
   • 第三象限：策略热度与收益独特性均低于50%分位数，基金风格错误且收益不独特。
   • 第四象限：策略热度高于50%分位数，但收益独特性低于50%分位数，基金收益不独特，需回避。

4. 高壁垒基金组合构造：

   • 在第一象限中，采用Alpha因子作为筛选指标，构造高壁垒基金组合。
   • 2009/7/1-2020/6/9期间，该组合的累计收益为 $358.85%$，年化收益为 $15.47%$，显著高于同期偏股基金指数的 $91.70%$ 和年化收益 $6.36%$。
   • 该组合的信息比率为1.72，表明其在把握市场风口的同时，具有稳定的超额收益。

关键信息

• 收益独特性：通过层次聚类算法计算基金所属的子组数 $N_i$，并标准化为Peculiarity指标，越接近1表示收益越独特。
• 策略热度：通过基金所属类别的数量 $M_i$，并标准化为Heat指标，越接近1表示策略越主流。
• 象限划分：通过Peculiarity和Heat指标，将基金划分为四个象限，其中第一象限基金表现最佳。
• 组合筛选：采用Alpha因子作为筛选指标，构建高壁垒基金组合，具有较高的收益能力和信息比率。

风险提示

本篇报告基于基金的公开数据分析，模型仅从历史数据的统计意义考量，未来市场环境变化可能导致模型失效。

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数据与方法

• 数据频率：每半年计算一次基金的收益独特性与策略热度指标。
• 数据长度：三年周期，采用周频数据。
• 聚类方法：采用层次聚类算法，类别数设定为10。
• 筛选标准：剔除行业基金、港股基金、QDII基金，保留主动权益基金。
• 指标计算：Peculiarity与Heat指标，结合第一主成分解释度与超额收益分析。

结论

高壁垒基金在主流策略中具有独特优势，通过结合收益独特性与策略热度指标，可以更有效地筛选出具有稳定超额收益的基金，适合作为FOF组合的底仓。