20180410-广发证券-FOF系列专题之八_利用指数_量化基金构建FOF组合_29页_2mb

利用指数/量化基金构建FOF组合总结

核心内容概述

本文探讨了如何利用指数基金、量化基金及增强型基金构建FOF组合，强调以Beta收益为基础，通过分散风险实现稳健收益。主要关注多头型基金产品，包括指数基金、指数增强基金和量化基金，并分别设计了不同的投资策略。同时，指出该报告仅提供市场观察和组合设计方案，并不构成投资建议。

主要观点与关键信息

一、公募指数/量化基金市场现状

• 指数/量化基金分类：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）。
• 被动型指数基金：占主要市场份额，约4000亿元，以ETF形式为主，具有费用低、申赎效率高、跟踪成本低等优势。
• 指数增强基金：2010年因股指期货推出而发展迅速，2015年受期指限仓影响规模缩减，2017年慢牛行情后复苏。主要跟踪沪深300和中证500指数，规模较小，但部分基金表现稳定。
• 量化基金：数量爆发式增长，多为混合型基金，股票持仓比例高，受市场波动影响大。主要分为非行业和行业量化基金，行业量化基金起步晚、规模小。
• 投资费用与申赎效率：指数基金 < 指数增强基金 < 量化基金。ETF基金申赎效率最高，可实现T+1确认，而其他基金多为T+3或更久。

二、指数的意义

• 指数作为市场收益代表：指数反映市场整体走势，量化基金的Beta风险主要来源于大类资产、行业、大小盘风格等。
• 规模指数的行业分布：沪深300偏向金融行业，中证500偏向周期行业，而基金持仓更偏向成长消费型行业。
• 指数历史表现与基金中位数对比：多数指数未能持续跑赢基金中位数，但通过构建均衡组合，可实现市场中等收益。

三、FOF策略及基金甄选

• 构建FOF组合原则：以Beta为底，通过筛选具有低费用、稳定超额收益、风格均衡的基金，构建分散风险的投资组合。
• 策略分类与方法：
  • ETF组合策略：采用改进的马科维茨模型，以流动性好、跟踪误差低的ETF构建组合，通过自适应调仓控制风险。
  • 行业ETF组合策略：通过PCA分解剔除行业相关性，采用风险平价模型分散配置。
  • 指数增强基金组合策略：以沪深300和中证500为基准，选取超额收益稳定的基金，等权配置。
  • 量化基金组合策略：以A股因子收益为基准，筛选风格互异的基金，每半年调仓一次。

四、投资策略总结

• 四种策略表现：
  • ETF组合：2016年表现较差，2017年有所回升，2018年因市场波动出现回撤。
  • 行业ETF组合：2016年收益为-9.26%，最大回撤达23.89%。
  • 指数增强组合：2016年实现正收益，跑赢基准，2017年表现良好，2018年受外部冲击回撤。
  • 量化基金组合：2016年收益为-7.83%，2017年为10.51%，2018年出现回撤。
• 回撤原因：2016年初A股市场整体下滑，2018年受美股下跌和中美贸易冲突影响。
• 风险控制建议：未来可加入更多风险控制措施，提升策略稳定性。

关键数据与图表

• ETF基金池：包括沪深300、红利、H股、货币基金、国债、黄金等ETF。
• 行业ETF基金池：涵盖金融、消费、军工、有色金属、环保、银行等。
• 指数增强基金池：沪深300和中证500对应的增强基金，如富国沪深300、景顺长城沪深300、建信中证500等。
• 量化基金池：根据因子收益筛选，包括申万菱信量化小盘、银华量化智慧动力、长盛同德等。

市场观察与建议

• 市场环境影响：不同策略在市场波动中表现不一，需结合市场环境调整配置。
• 风险控制：在构建FOF组合时，需充分考虑市场系统性风险，合理分散投资。
• 未来方向：可进一步优化策略，增加风险控制机制，提升组合的抗风险能力。

联系信息

• 分析师：马普凡，S0260514050001
• 联系人：李豪，Ihao@gf.com.cn
• 客户服务：可通过广发证券官网或指定渠道获取更多信息。

风险提示

• 无投资建议：本文仅提供市场观察和组合设计思路，不构成投资建议。
• 免责声明：报告内容仅供参考，不保证其准确性或完整性，广发证券不承担因使用报告而产生的损失。