智能化选基系列之三：基金经理多维度能力评价因子的优化

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1、国金金工多因子选基框架概览

我们已在报告《智能化选基系列：通过全方位特征预测基金业绩并构建跑赢指数的基金组 合》中，通过对大量基金特征、基金净值衍生的因子进行筛选和测试，最终从基金规模、 基金持有人结构、基金业绩动量等多个维度入手，初步搭建起多因子选基体系。

2012 年以来，根据已搭建的多因子选基模型构建的基金精选组合，取得 17.38%的年化收 益率，超越偏股混合型基金指数，取得 7.02%的年化超额收益率，夏普比率为 0.78，信息 比率达到 1.11，长期表现优异。

然而我们目前的多因子选基体系中，选基因子的种类仍然较少，只考虑了基金的基础特征 及基金净值，而基金的持仓中仍包含着大量的信息，值得我们进一步挖掘。在本篇报告中， 我们着眼于从基金持仓信息中挖掘出有效的选基因子，丰富我们的多因子选基体系。 

2、基金隐形交易能力度量指标的改进 

2.1 因子构建  基金的隐形交易能力，通常根据报告期之间，基金实际收益与根据基金期初持仓构建模拟 组合获得的收益之差，视为基金在报告期之间调仓换股获得的收益。2023 年以来，部分 基金通过调仓换股，在 ChatGPT 概念行情到来的时候，捕捉到了投资机会，获得了较多的 交易收益。

但传统的隐形交易能力因子只关注交易行为能够带来收益这个特点，但通过交易、调仓， 也可能降低投资组合的风险。基金通过交易，调整了那些报告期之间发生了高波动的股票 持仓，或者采取波段交易，在股价波动中不断交易，可能会降低投资组合的波动。

因此， 我们对隐形交易能力进行改造，从增强收益和降低风险两个维度，来共同刻画基金经理报 告期之间的交易行为给基金带来的价值。 我们将基金的隐形交易能力划分为两部分，一部分是隐形收益能力，另一部分是风险转移 能力。我们用如下两个指标分别来进行刻画。隐形收益能力因子值越高，说明基金经理通 过交易带来的收益越高，交易能力越强。风险转移能力因子值越高，说明基金经理通过交 易转移风险的能力越强。

2.2 因子测试条件及测试范围 

 我们在进行因子测试时，测试的条件如下：

基金筛选范围：主动权益型基金（普通股票型、偏股混合型基金）

份额类型为 A 或无；

基金经理更换距离调仓日超过 250 个交易日

每年 1、4、7、10 月末调仓 

回测时间区间：2012 年 1 月 1 日-2022 年 10 月 31 日； 为了验证两个因子的表现，我们对两个因子的有效性进行了测试。

测试方法如下： 因子 IC 测试主要研究因子取值与下一期收益率的相关性，即 RankICt = corr(Rank(Xt,m), Rank(rt+1,m)) 其中，Rank 表示计算变量排序，Xt,m表示因子取值，rt+1,m表示下一期基金的收益率。

IC 的绝对值越高，因子的下期收益率的预测能力越强。 对于分位数组合测试，我们按照因子值从高到低，将基金分为 10 组，分别等权构建 Top 组合至 Bottom 组合，做多组合 Top 同时做空组合 Bottom，得到多空组合（L-S 组合），通 过该组合的表现来衡量因子的预测能力。 

2.3 因子测试结果  

经测试，隐形收益能力因子 IC 均值为 4.25%，风险调整 IC 为 0.50，因子显著性较好，多 空组合年化收益率为 4.39%，多空组合夏普比率为 0.91，多空组合最大回撤率仅有 2.36%， 并且因子分位数组合的单调性较好，分成 10 组后，Top 组合相对于 Bottom 组合有明显的 收益优势，因子多空组合净值增长较为稳定。

用风险转移能力因子单独来预测基金未来业绩，并没有较好的表现，这与其他表征基金风 险相关的因子表现一致。因子 IC 均值仅有 2.78%，分位数组合单调性较差。但风险转移 能力因子值最小的那组，即风险转移能力最差的那一组基金，表现最差。

为了完整刻画基金经理交易能力，考虑到隐形收益能力因子与风险转移能力因子相关系数 仅有-0.024，我们将隐形收益能力因子与风险转移能力因子进行等权重线性合成，对隐形 收益能力因子进行改进。合成前，将两个因子进行标准化处理。我们将合成后的因子叫做 “隐形交易能力因子”。 

经过因子 IC 测试及分位数组合测试，隐形交易能力因子 IC 均值达到 5.63%，风险调整的 IC 为 0.66，t 统计量为 4.30，较合成前的两个单因子的表现均有大幅改善。隐形交易能 力因子多空组合年化收益率为 6.00%，多空组合夏普比率达到 1.14，表现均好于单因子， 并且改造后的隐形交易能力因子多空组合最大回撤率仅有 2.91%。

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