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基于多因子模型的 FOF 产品构建策略研究

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基于多因子模型的 FOF 产品构建策略研究

作者：付俊杰华东政法大学

学位级别：硕士

近年来，我国通过基金理财的人数大大增加。2021年，公募基金数已超过9000只，对于投资者而言，从中挑选出符合自身需求的基金并不容易，而 FOF 基金可以解决这一难题，FOF 基金能够通过资产配置有效分散风险。但从现实来看，国内公募 F... 详细信息

近年来，我国通过基金理财的人数大大增加。2021年，公募基金数已超过9000只，对于投资者而言，从中挑选出符合自身需求的基金并不容易，而 FOF 基金可以解决这一难题，FOF 基金能够通过资产配置有效分散风险。但从现实来看，国内公募 FOF 处于起步阶段，依旧存在较多问题，如 FOF 基金经理定位模糊、缺乏有效基金筛选方法等。因此，本文借鉴多因子量化模型并结合资产配置理论来构建 FOF 产品，通过 FOF 的业绩表现来检验多因子模型用于选基以及构建 FOF 的有效性。本文选取 2015 年至 2017 年Wind五年评级为五星的混合型开放式基金作为基金池用于筛选子基金。基金筛选的重点在于因子选取，以往文献主要集中于基金产品收益风险类因子，本文扩大筛选范围，并从基金公司、基金经理、基金产品维度选取因子，并对因子进行有效性检验，得到有效因子及最优权重。再通过综合评分选出每季度持仓基金，最后将各季度持仓基金通过风险平价策略进行配置，完成对 FOF 产品的构建。本文将 FOF 产品在 2018 年至 2020 年进行业绩回测及比较，在扣除各种费用后其业绩表现为：年化收益率为 16.39% ；最大回撤为 -10.31% ；年化夏普比率为 1.59 。通过业绩比较发现：FOF 产品业绩整体优于公募 FOF 市场平均业绩；在最大回撤及夏普比率上相比公募基金平均表现也有较大优势。通过实证结果表明本文基于改进因子的多因子量化模型以及风险平价策略构建 FOF 产品是有效可行并在实际中具有一定的可操作性。本文希望通过对 FOF 产品的构建流程及结论能够为广大投资者提供相应的投资思路与建议。

关键词： FOF基金基金筛选基金回测风险平价多因子模型

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私募FOHF子基金评估体系研究

私募FOHF子基金评估体系研究

作者：俞倪荣上海交通大学

学位级别：硕士

近年来,国家逐渐放开对阳光私募基金的管理,推行私募基金登记备案制,允许私募公司备案注册登记,并能公开发行产品。在此背景下私募基金行业发展迅速,在众多私募基金产品形式中,私募基金FOHF产品越来越受大资金的青睐。私募基金FOHF（fun... 详细信息

近年来,国家逐渐放开对阳光私募基金的管理,推行私募基金登记备案制,允许私募公司备案注册登记,并能公开发行产品。在此背景下私募基金行业发展迅速,在众多私募基金产品形式中,私募基金FOHF产品越来越受大资金的青睐。私募基金FOHF（fund of hedge funds）是一种专门投资于其它私募基金的母基金,通过持有其它证券投资基金而间接持有股票、债券等证券资产,它是结合基金产品创新和销售渠道创新的基金新品种。相比一般的私募基金产品形式,FOHF基金能容纳更多的资金,并且通过专业化的筛选、运行管理能使得产品的净值曲线更加平滑,这些特性也符合大资金的核心需求——稳定的复利增长,与此同时FOHF基金对子基金进行严格的风险管理,可以一定程度上促进私募基金市场的良性循环,维护金融市场的稳定。鉴于国内私募基金市场发展走上台前仅不足两年的时间,无论是理论基础、数据储备还是业务实践还仍然处于“刀耕火种”时期,绝大部分公司开展的所谓私募基金FOHF产品均为通道类型的配资业务,距离主动管理型的FOHF产品还有很大差距。相比而言,国外对冲基金（对应我国的私募基金）行业已蓬勃发展近70年,FOHF自20世纪90年代创立至今也已运行了20多年,并经历了两次金融危机的洗礼,理论架构发展和产品体系也日趋成熟,可为国内私募基金FOHF产品发展提供重要的参考依据。因此,基于中国资产管理市场的现状,建立一套适应国情、创新型的私募基金FOHF子基金评估体系,是极具市场价值的,也是大资管时代下,从业者、投资者和监管者共同发展的需要。本人一直致力于FOF的投资管理工作,尤其是在对CTA策略的筛选上积累了一定的实践经验,但过去并没有形成系统的评价体系。经过在上海高级金融学院的系统学习,过去的经验积累逐渐找到了相应的理论支撑,经过反复思考融合,希望借助学习到的金融计量、统计分析和投资管理的知识,结合过去的实践经验,建立起一套具有一定市场价值和实战意义的资金评价体系。本文从设计构建私募基金FOHF产品的角度出发,通过对国内外文献材料的整理归纳,研究借鉴国外FOHF基金的评价体系和组合理论,以国内私募基金为研究对象,结合本人在FOF投资管理过程中积累的实践经验,引入经典业绩评价体系结合统计分析工具,通过标准分数打分模型筛选出符合投资要求的子基金池。考虑到不同策略的风险因子差距较大,本文仅就近年来较为热门的CTA策略为例,使用经典的业绩归因模型进行业绩归因研究,在考虑策略组合效率和产品市场实践的前提下,尝试探索出一套适用于国内业务发展、创新型的私募基金FOHF产品业绩评价体系。最后,本文通过将子基金评估体系与当前私募基金业发展现状进行结合讨论,对私募FOHF的未来发展方向和监管方向提供相应建议。全文共分五个部分,第一部分介绍本文的研究背景、研究意义和研究方法,第二部分介绍我国私募FOHF的发展现状和子基金筛选的理论基础,第三部分以CTA策略为例进行子基金的业绩评价研究,第四部分在业绩评价基础上对子基金进行业绩归因研究,第五部分为本文的结论和展望。

关键词：私募基金 FOHF 业绩评价基金筛选

晨星基金评级的有效性分析 ——以激进配置型基金为例

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晨星基金评级的有效性分析 ——以激进...

作者：田翔上海交通大学

学位级别：硕士

作为业内知名指标,晨星评级是众多投资者选择基金的参考要素之一,本文以激进配置型基金为样本,全面考察晨星评级的有效性,从而为投资者筛选基金提供指引。本文首先用典型基金业绩评价指标（总回报率、Sharpe指标、Treynor指标、Jensen A... 详细信息

作为业内知名指标,晨星评级是众多投资者选择基金的参考要素之一,本文以激进配置型基金为样本,全面考察晨星评级的有效性,从而为投资者筛选基金提供指引。本文首先用典型基金业绩评价指标（总回报率、Sharpe指标、Treynor指标、Jensen Alpha）和晨星评级指标对样本基金进行排名并进行相关性分析,发现晨星评级指标与其他评价指标对业绩优异的基金筛选结果基本一致,而后通过择时选股能力T-M模型验证了当期所有55只五星基金都具有正向的选股能力,说明晨星评级体系对基金业绩评估有效,能筛选出过往表现优异的基金。然后通过构建回归模型,对2009-2017年各个评级期星级与随后的评估期业绩进行回归分析。回归结果显示,样本区间内,晨星评级对于未来6个月,12个月,24个月业绩皆有一定的预测效果,高星级基金的未来收益相对于低星级基金有一定优势,低星级基金可能持续较差的业绩表现。最后采用横截面回归法比较了晨星评价指标（MRAR）和典型业绩评价指标对基金未来6、12、24个月业绩的预测性效果,回归结果显示MRAR的排名结果对基金未来业绩有预测效果,且效果显著优于其他典型业绩评价指标。实证表明晨星评级体系能筛选出优质基金,对未来业绩有一定预测性效果,且效果优于其他典型业绩评价指标,能够为投资者筛选基金提供有价值信息。

关键词：晨星基金评级基金绩效评估业绩持续性基金筛选

基于集成学习和Black-Litterman模型的公募FOF投资策略研究

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基于集成学习和Black-Litterman模型的公募FOF投资策略研究

作者：袁锦荣中南财经政法大学

学位级别：硕士

随着国内基金市场逐渐放开,人们对于投资保值和增值的需求愈发旺盛,国内基金规模和基金品种也相应得到快速发展。伴随着第一批公募FOF基金在2017年9月获得上市批准,越来越多的FOF产品出现在资本市场上。但在众多公募FOF产品之中,能够为... 详细信息

随着国内基金市场逐渐放开,人们对于投资保值和增值的需求愈发旺盛,国内基金规模和基金品种也相应得到快速发展。伴随着第一批公募FOF基金在2017年9月获得上市批准,越来越多的FOF产品出现在资本市场上。但在众多公募FOF产品之中,能够为投资者赚取理想收益的产品并不多。基于这种现状,如何通过基金优选、资产配置来有效构建公募FOF资产组合进而获取更稳健的投资收益,成为基金管理公司及相关机构亟需解决的一个问题。我国公募FOF基金被批准上市之后,国内学者针对FOF逐渐展开了广泛的研究,而大部分研究关注在FOF的子基金选取和资产配置。在FOF子基金选取方面,针对如何利用集成学习方法来高效地筛选出优质子基金的探讨并不多,但FOF子基金的筛选结果将直接影响最终FOF组合的业绩表现;在资产配置方面,国内学者大多数都局限于运用均值方差模型、风险平价模型等传统配置方案,但它们存在较多约束,并且由于没有将投资者主观因素纳入考虑而导致适应性不强。针对以上存在的一些问题,本文首先采用集成学习中的XGBoost、GBDT、随机森林三种算法来筛选出中各持仓周期内基金标的;再结合Black-Litterman模型构造FOF资产组合,将投资者主观看法融入到资产配置过程中,并与风险平价等其他模型进行对比,尝试为投资者在构建公募FOF投资策略过程中提供一种新的思路。本文选取2013年1月1日到2020年6月30日区间内的基金净值数据,采用XGBoost、GBDT、随机森林三种集成学习方法针对股票型、混合型、债券型以及货币型这四类基金分别进行学习训练,通过均方误差值来选取拟合效果最好的模型进而获取各类基金评价属性的指标权重值,对不同持仓周期的指标数值与权重值进行加权求和从而得到基金的绩效综合值,选择各类基金中绩效综合值最高的基金作为持仓子基金。针对集成学习筛选出来的优质子基金,采用Black-Litterman模型实现FOF投资组合资产配置,再利用年化收益率、年化波动率、夏普比率和最大回撤来评估配置策略取得的业绩表现,最后与风险平价模型、最小方差模型、等权重模型及传统方案得到的绩效结果进行比较,从而证明本文所构建组合策略的有效性。实证结果表明,利用集成学习方法实现FOF基金筛选有利于高效选出较为优质的子基金,并通过结合Black-Litterman模型配置资产权重能够在控制投资风险的前提下获得较好的投资收益,为投资者构建FOF资产组合提供一些参考。本文的创新点主要在三个方面:第一,资产配置方案的创新。不同于大多数研究将均值-方差模型或者风险平价模型等传统方法运用于公募FOF基金的资产配置环节,而本文采用Black-Litterman模型来构建投资组合配置,该模型由于融入投资者观点的影响,因而更符合市场实际情况;接着将集成学习算法预测的基金收益率作为投资者观点收益输入到B-L模型中,进而确定投资组合的最优配置权重,通过实验证明该方法可以取得稳健的投资效益。第二,基金预测方法的创新。本文将多种集成学习方法分别应用于股票型、混合型、债券型及货币型这四类基金的学习训练中,选择对应学习效果最优的算法并筛选出最优子基金以构建资产组合。第三,指标体系的丰富。本文根据不同类型基金所具备的特点,依次选取不同种类和数量的指标变量进行学习训练,提升集成学习方法对各类基金中优质基金的预测能力。

关键词： FOF基金基金筛选集成学习 Black-Litterman模型资产配置

中国智能投顾行业发展前景与策略分析 ——以海银智投为例

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中国智能投顾行业发展前景与策略分析 ...

作者：姜玥浙江大学

学位级别：硕士

近几年,金融理财已迈向数字化时代,人工智能等新兴技术大热起来,新代名词Fintech实现了智能化的普惠金融。国外不少智能投顾类型的公司迅速发展起来,我国智能投顾公司也在与时俱进,并结合本土化的创新,可以说智能投顾是新时代的智能化产... 详细信息

近几年,金融理财已迈向数字化时代,人工智能等新兴技术大热起来,新代名词Fintech实现了智能化的普惠金融。国外不少智能投顾类型的公司迅速发展起来,我国智能投顾公司也在与时俱进,并结合本土化的创新,可以说智能投顾是新时代的智能化产物,开启了万亿级互联网理财的大门。本文通过文献梳理法、对比分析法、实证分析法和案例研究法来比较国内外智能投顾行业的发展现状、组织架构及内部算法运行逻辑、存在的挑战及法律规范监督等问题。随后,本文通过传统投顾和智能投顾在服务流程、操作过程、收费标准等方面的对比来展示智能投顾的优秀表现。并用海银智投作为研究案列进行剖析,包含大类资产配置和基金筛选算法,利用SWOT全面解析了海银智投的长处与不足,并提出具有解决意义的改进措施,这一切均说明智能投顾在中国未来的发展有广阔的前景。中国智能投顾行业虽然现阶段发展迅速,但仍然需要面对许多挑战,未来的成长道路将是个缓慢的过程。希望通过该篇文章的研究,了解并能解决目前我国智能投顾遇到的困难,学习国外智能投顾的经验,努力缩短与其之间的发展落差。从业内机构的自我提升,市场竞争环境的优化和国家政策法律法规约束体系三个层面进行具体分析,并采取相应的措施,强化智能投顾平台本土特色,维护投资者权益,促进智能投顾向多元化、个性化的方向发展。

关键词：智能投顾中外对比资产配置基金筛选 SWOT分析法