• 主动股票型基金数量大幅增长导致择基难度加大，基金优选成为关键课题。采用微观选基因子探究有效因子并构建FOF组合，覆盖技术面、资金面、基本面及基金特征面四类因子 [page::0][page::3]。

• 技术面因子中，以波动率类（如RSquareVSWDQA）、动量（60日涨跌幅）、换手率（CVTURN）、聪明钱因子等表现突出。

RSquareVSWDQA因子自2017年起超额收益明显，具有风格轮动特征，偏好价值和成长型基金 [page::4][page::5][page::6]。

• 资金面因子同样有效，特别是北向资金关联网络因子及资金流同步相关性因子，表现出资金对大盘成长及热门板块的追逐效应。

北向资金关联网络因子年化超额收益达6.6%，资金面因子在资金板块轮动上表现出色 [page::6][page::7]

• 基本面因子中，盈利与成长类因子表现突出。单季度营收同比增长因子年化超额收益达3.6%，在制造板块超配显著 [page::7][page::8]

• 基金特征因子中，基金夏普比率和交易能力表现良好。夏普比率因子RankIC为0.13，多头超额收益率达4.8%，表明基金自身特征也重要 [page::8]

- 依据四大类因子构建综合因子，综合因子RankIC提升至0.21，RankICIR达到2.21，多头相对基准年化超额收益达11.1%，超额夏普比率为1.8，表现优于单一因子 [page::9][page::10]

• 在不同风格（成长、价值、均衡）划分下，优选组合均表现优异，成长股基组合表现最佳，年化收益26.6%，相对基准超额11.5% [page::11]

• 不同板块（科技、消费、制造）划分下，均具较好表现，制造板块组合超额收益最高，年化达12.5% [page::12][page::13]

• 不同市值（大盘、小盘）划分下，小盘基金优选组合表现更优，年化超额收益8.9% [page::14][page::15]

• 采用对板块权重偏离的约束优化方法控制基金组合的板块风险，组合年化收益率提升至25.1%，超额收益率12.1%，夏普比率1.88，风险收益表现进一步优化 [page::15][page::16]

- 本报告给出多因子综合选基逻辑及各因子的构造步骤、出处，并结合基金持仓数据，贯彻量化分析策略，实现实证回测，指导FOF层面基金优选与组合构建，风险提示基于历史数据，需关注市场变化 [page::17][page::18][page::0]

选基因子探索及FOF组合研究报告详尽分析

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1. 元数据与报告概览

报告标题： 选基因子探索及FOF组合构建
研究团队： 金融工程研究团队，首席分析师魏建榕领衔，多位具证书资质的分析师和研究员联合撰写
发布时间： 2022年9月25日
发布机构： 开源证券研究所
研究主题： 从定量角度探索主动股票型基金的选基因子，基于技术面、资金面、基本面和基金特征四大因子构建有效的FOF组合策略，提升基金优选效率并实现超额收益。

核心论点与目标：

• 市场上主动股票型基金增多且业绩分化加剧，择基难度提升，需要科学系统的选基因子体系帮助筛选优质基金。

- 研报梳理并验证四大类基金选基因子（技术面、资金面、基本面、基金特征面），结合五大样本域（全样本、不同风格、板块、市值及板块控制），构建FOF组合。

• 综合因子策略表现稳定且优异，年化超额收益达11.1%，且多维度细分市场均有显著超额；控制板块偏离后组合表现进一步增强。

- 强调因子回测基于历史数据，未来市场可能变化，存在风险提示。

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2. 逐节深度解读

2.1 近年来择基难度加大背景与研究方法论（引言）

报告开篇通过图表展示了自2009年以来主动股票型基金数量的显著增长（图1），2022年Q2数量已超过1500只，且自2019年以来基金业绩分化明显加剧，顶级与底层基金的年回报差距扩大至20%以上（图2），表明基金优选的重要性日益凸显。基于此，报告采用定量微观层面的选基因子，结合基金持仓明细和基金特征数据建立筛选模型（图3），系统分析选基因子的有效性和逻辑基础。[page::0,3]

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2.2 四大选基因子体系分析

报告基础框架基于四大类因子：

• 技术面因子：波动率、动量、换手及其它量价类指标，代表市场短期价格变动及趋势信号。

- 资金面因子：北向资金流、大小单资金流，反映资金行为和市场情绪。

• 基本面因子：盈利、成长、分红、质量、估值等指标，体现公司财务业绩与价值属性。

- 基金特征面因子：基金层面的夏普率、交易能力、基金规模、持有人结构等。

针对基金因子构建，报告先依据基金季度持仓及行业权重，补全基金持仓细节，再基于持仓股票因子的聚合加权，反映基金整体因子暴露（表1详细说明回测样本和步骤）。采用区间为2012-2022年8月，涵盖存续时间大于15个月且仓位高于70%的主动权益基金，剔除申购受限样本，费率假设合理。[page::4]

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2.2.1 技术面因子

• 波动率类因子中，RSquareVSWDQA（个股收益率与万得全A指数的回归R²）表现突出，尽管IC均值为负（-0.1），说明其选基效果偏向于风格轮动，近年来多头组合超额收益显著提升（图4，5）。

- 动量因子如60日涨跌幅（RankIC~0.06）稳定正相关基金收益，且与基金抱团因子存在较高正相关（图6，7），反映积极的趋势跟踪策略。

• 换手率相关因子CVTURN、MixLIQ近年表现提升（图8，9），暗示市场流动性相关信号越来越显著。

- 其他量价类因子（APM、聪明钱因子）亦显示良好的选基表现。

• 技术面因子多头年化收益率约13-17%，超额约3-4.5%。[page::4-6]

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2.2.2 资金面因子

• 北向资金流中，关联网络因子表现最佳，RankIC 0.11，RankICIR 0.87，带来6.6%的超额收益，优选偏好大盘成长型基金（图10，11）。

- 大小单资金流中，同步相关性因子表现不俗，RankICIR 1.03，且能捕捉板块轮动趋势，指示资金追逐热门板块（图12，13）。

• 资金面因子整体反映市场资金流动和热点板块轮动，具有较强选基能力。

- 多头年化收益率约13-20%，超额3-6%。[page::6-7]

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2.2.3 基本面因子

• 盈利相关因子ROA、ROE、GPOA及研发费用率表现较佳，RankIC在0.08-0.1区间，多头年化超额3-7.9%（表4）；

- 成长因子中单季度营收同比增长（RankIC 0.07）尤其突出，其持仓超配制造板块（图14、15）；

• 分红及一致预期类因子经风格中性化后表现改善；

- 质量和估值类因子表现平平甚至负面，反映市场偏好成长盈利特征。

• 基本面因子多头年化收益10-13%左右，超额较稳定。 [page::7-8]

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2.2.4 基金特征因子

• 夏普比率因子RankIC 0.13，交易能力RankIC 0.08，表现均较好，多头超额收益分别为4.8%及3.0%（表5），代表基金自身风险调整盈利能力和操盘能力对业绩有效。

- 基金规模负向相关，反映较小规模基金可能更具灵活性与成长潜力。

• 机构持比等其他特征次之。 [page::8]

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2.3 综合因子构建与回测

• 四大类因子相互之间相关性较低，最大相关为技术面与资金面0.3（图17），显示组合的多样性与优化潜力。

- 将四类因子等权标准化合成综合因子后，表现显著超越单一因子，RankIC提升至0.21，RankICIR2.21，超额年化收益11.1%，超额夏普1.8（表6）。

• 超额净值自2012年以来稳步上涨，多头组合表现优异，且2022年多头组合相对基准收益保持正向（图16、18）。

- 各年度分绩效分析显示，综合因子组合在多数年份表现稳健，部分年份回撤有限（图19）。[page::9-10]

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2.4 五大选基样本域下的FOF组合表现

报告针对不同投资偏好，基于主流基金分类标准开展分样本分析，具体分为：
（1）全体主动股票基金；
（2）不同风格（成长、价值、均衡）；
（3）不同板块（科技、消费、制造、周期、金融；后两类因样本不足暂不含）；
（4）不同市值（大盘、小盘）；
（5）考虑板块权重控制后的组合。

分类标准遵循基金持仓的行业权重、规模分布和财务指标（如图20），确保兼顾样本代表性及策略适用性。[page::10-11]

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2.4.1 不同风格

• 成长股基FOF组合表现最佳，年化收益26.6%，超额收益11.5%，夏普0.92，Calmar比0.87（图21、22）；

- 价值股基组合年化19.4%，超额8.4%，夏普0.89，Calmar0.85（图23、24）；

• 均衡型组合表现介于中间，年化19.4%，超额7.4%，夏普0.81，Calmar0.85（图25、26）；

- 三风格均展现稳健选基能力，成长因子更具成长性溢价。[page::11-12]

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2.4.2 不同板块

• 科技股基选择组合年化23.2%，超额9.3%，夏普0.84（图27、28）；

- 消费板块组合年化24.1%，超额9.9%，夏普0.91（图29、30）；

• 制造板块组合年化达26.3%，超额高达12.5%，夏普0.78（图31、32）；

- 板块内基金组合均表现突出，制造板块因行业景气度高体现最佳。[page::12-13]

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2.4.3 不同市值

• 大盘基金组合年化21.4%，超额8.1%，夏普0.87（图33、34）；

- 小盘基金组合年化24.7%，超额8.9%，夏普0.96（图35、36）；

• 小盘组合表现相对更佳，反映市场对成长和灵活性的溢价。[page::13-15]

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2.4.4 板块权重控制约束下组合优化

• 鉴于部分报告期基金组合在板块分布过度集中，潜在提高风险敞口，（图37）

- 设计约束模型，基金权重单只不超过5%，同时整体板块暴露偏离基准不超过10%（公式及约束明确详述）

• 优化目标最大化综合因子加权，确保组合权重分散且行业风格适度匹配市场基准，降低集中风险。

- 控制约束后组合表现进一步提升，年化收益达25.1%，超额收益12.1%，夏普比1.88（图38、39）。

• 该策略有效平衡超额收益和分散风险，提升组合稳健性。[page::15-16]

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2.5 风险提示与附录说明

• 报告强调模型和回测基于历史数据，市场环境未来可能发生变动，模型效力可能减弱。

- 附录详细披露独家因子构造步骤及出处，保障研究的透明度和方法学严谨。

• 风险提示简明且不失专业，符合合规要求。[page::0,16,17]

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3. 图表深度解读

图1-2：基金数量与业绩分化

• 主动股票型基金数量自2009年以来大幅扩增，2022年超1500只，行业产品日趋多元。

- 2019年以来业绩分化显著，Top10与Bottom10基金净收益差距一度超20%，呈现择基难度提升趋势。

• 两图共同说明市场择基环境的复杂性，提出建立量化筛选模型的必要性。[page::3]

图3：研究整体框架

• 以股票因子及基金特征数据为基础，通过单因子验证、合成大类因子、样本域区分及组合构建四步法验算有效性，直观呈现研究体系的系统性和严谨性。[page::3]

图4-9：技术面因子表现

• RSquareVSWDQA因子显著提升超额，表明该波动率因子具备一定风格轮动捕捉能力。

- 60日涨跌幅因子稳定正相关，并与基金抱团行为紧密关联；换手率相关指标近年也呈现改善趋势。

• 图表均展示超额净值稳步增长，验证技术面因子在选基中的有效性。

- 这些因子捕捉价格动量及市场关注度，具备显著的实用价值。[page::4-6]

图10-13：资金面因子表现

• 北向资金流关联网络因子及同步相关性因子收益显著，且轮动表现明显。

- 资金面因子选基体现资金追逐热门板块的逻辑，验证资金面的重要作用。

• 图中多头净值表现优于基准，增量资金流对基金超额贡献突出。

- 说明当前市场资金结构及流动性环境是不可忽视的影响因素。[page::6-7]

图14-15：基本面因子表现

• 单季度营收同比增长因子超额表现优异，持续超配制造板块，反映行业增长趋势。

- 超额净值逐年提升，体现基本面因子在捕捉公司真实价值成长上的准确性。

• 该因子适合价值投资者及成长风格基金筛选使用。[page::7-8]

表6及图16-19：综合因子绩效

• 结合四大因子得到的综合因子，其RankICIR达2.21，显著高于任何单因子，年化超额收益11.1%。

- 超额净值图显示组合优势持续且稳定，夏普比提升表明风险调整收益改善。

• 绩效分年表明组合在多周期均展现较强抗风险和收益能力，验证综合因子策略的稳定性。[page::9-10]

风格、板块、市值细分图表（图21-36）

• 各分领域的组合均实现明显超额收益，成长、制造、小盘组合表现尤为突出，估计因其市场景气和灵活性较强。

- 净值及绩效曲线均展现出组合对基准的显著超越，且超额收益具备持续性。

• 细分市场策略有助于满足不同投资者意愿，强化组合针对性。

- 图表数据连贯细致，显示透彻和实证严谨。[page::11-15]

板块控制后的组合收益（图37-39）

• 控制基金板块权重偏离后，组合风险分散，收益稳定提升至25.1%，超额收益达12.1%。

- 优化模型有效解决过度集中的板块暴露风险，显著提升组合稳健性。

• 图示直观反映优化效果，适合实操参考。[page::15-16]

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4. 估值分析

本报告无直接公司估值，核心在于量化因子回测与组合构建，故无传统估值模型应用。组合优化部分采用最大化综合因子加权和，并结合投资组合权重与行业暴露限制，用数理规划算法实现权衡收益与风险的最优组合配置。此方法兼顾因子选基效力和行业配置合理性，提升组合整体表现。

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5. 风险因素评估

• 主要风险点在于模型基于历史数据，未来市场结构、风格轮动及资金流动态可能变化，可能影响因子有效性。

- 组合风险主要包括因子过拟合、板块集中风险、市场周期波动及突发事件影响。

• 报告提出通过板块权重约束放缓集中风险，具备一定缓释措施，但未详述量化风控手段。

- 明确风险提示，符合合规要求，提醒投资者理性参考使用。[page::0,16]

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6. 批判性视角与细微差别

• 报告整体分析详尽，方法严谨，兼顾多因子、多样本、多维度组合构建，具备较高专业水平。

- 因子构造和数据处理相对黑箱，部分因子（如聪明钱、APM）构造细节依附附录，外部验证难度较大。

• 动量因子与基金抱团正相关较高，可能导致市场高估期风险加剧，报告对此类集中风险提示较弱。

- 分板块及市值策略中，因样本量不足对某些板块缺乏深入展示（如周期、金融），略有局限。

• 超额收益依赖于历史数据，未来表现存在不确定性，模型调校及更新机制未详细描述。

- 整体研究基于量化择基，缺少对基金经理质性评估的补充，二者结合可能效果更好。

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7. 结论性综合

本报告系统构建了基于技术面（波动率、动量等）、资金面（北向资金流、大小单）、基本面（盈利、成长）及基金特征（夏普率、交易能力）的四大类选基因子体系。通过大量回测和因子验证，确认上述多维度因子均具备良好的选基能力，尤其是综合因子整合后的表现显著优于单因子模型，体现稳健的超额收益和风险调整能力。

细分市场（风格、板块、市值）的多维组合设计进一步增强策略的适应性和稳健性，其中成长股基、制造股基及小盘股基优选组合带来了更为显著的业绩提升。针对行业和资金集中风险， innovatively 本报告设计了板块暴露权重约束优化方案，成功实现了组合超额收益的进一步提升（年化25.1%，超额12.1%），同时有效降低集中风险暴露，增强了投资组合韧性。

图表全面详细，精准体现了从因子效率到复合组合收益的连续逻辑链条，数据支持有力且一致，验证方法合理。尽管模型基于历史数据，未来仍需注意市场环境及资金面变化对因子有效性带来的风险。综合来看，报告为量化基金优选提供了理论与实证依据，具备较强的实用价值和参考意义，为FOF构建及资产配置提供了科学、系统的支持。

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本报告的总体判断和建议是：

• 采用多因子综合模型进行主动股票基金的优选，在多样本域下有效提升基金组合的回报和风险调整水平。

- 强烈建议在FOF管理中引入多维度量化选基因子，结合板块控制进行组合优化，提升超额收益稳定性。

• 关注因子选基系未来动态适应性及宏观市场环境变化，建议持续跟踪和模型校准以保持策略效力。

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主要图表示例

图1：主动股票型基金数量大幅增长



该柱状图显示2009年至2022年第二季度，主动股票基金数量从不足200只增至约1500只，年均增长显著，加剧择基挑战。[page::3]

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图16：四大类单因子选基多头组合超额净值走势



该折线图展示技术、资金、基本面和基金特征四大类因子多头组合的超额净值走势，整体平稳上扬，资金面提升尤为明显，说明多因子组合具有较强韧性和持续收益能力。[page::9]

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图18：综合因子构建的多头组合净值及相对基准表现



图中蓝线为多头组合净值，红线为基准净值，黄色虚线表示二者的相对净值。多头组合自2012年以来持续超越基准，尤其在近年拉大差距，验证综合因子的卓越选基能力。[page::10]

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图38：板块控制下优选股基组合净值表现



控制板块偏离后的优化组合多头净值稳步攀升，年度超额收益达到12%以上，夏普进一步提升至1.88，显著改善了组合的风险收益特性。[page::16]

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结束语

本报告严谨系统地验证了量化多因子选基模型在主动股票基金优选领域的有效性，辅以细致的样本域划分与优化约束，达到不同市场环境和投资偏好的匹配。其选基策略丰富全面体现了基金选择的复杂性，配合风险管理控盘措施，具备较强的实际应用价值。投资者和资产管理机构可据此构建稳健且高效的FOF业务体系，实现更优的资产配置与超额收益。

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报告