• 基金灵活性的定义基于模拟净值曲线与真实净值曲线的对比，灵活基金经理能通过调仓行动使真实净值显著战胜模拟净值；模拟净值由季报重仓股结合半年报和年报全持仓信息构建，确保模拟的代表性和准确性[page::3][page::4][page::17]。

• 基金灵活性指标主要包括：真实净值相对模拟值的超额收益、胜率、盈亏比，特别关注模拟曲线上大幅波动点上的超额收益及其时间置信衰减加权，提升判断的置信度[page::5][page::6]。

- 回测基础策略（真实净值相较模拟净值的胜率、超额收益与盈亏比指标）显示，多头组合能稳定战胜偏股混合型基金指数，年化超额收益约1.12%，主要超额收益出现在2021年以后[page::7]。

• 单指标测试中，百分位超额收益表现最佳，阈值超额收益在风险指标如最大回撤及风险价值上表现较优。多种指标结合使用构建复合策略，体现更佳的风险收益特征[page::8]。

• 量化策略构建：选取基于季度中调仓模拟净值曲线，融合阈值超额收益和超额收益稳定性的复合指标进行打造，构建的多头组合累计净值表现优异，年化收益达11.84%，年化波动率19.68%，稳定领先偏股混合型基金指数[page::9][page::10][page::12][page::17]。

• 对比季度末调仓模拟曲线，季度中调仓方式在策略表现的稳定性和超额收益增长方面更优，季度末调仓模拟曲线表现波动显著，超额收益表现阶段性波动较大[page::12]。

- 参数敏感性分析显示，百分位阈值（10%、15%、20%）和涨跌幅阈值（0.5%-2%）对策略影响有限，整体策略表现稳健[page::13][page::14]。

• 行业轮动速度快的市场环境下（申万二级行业周度收益率Spearman秩相关系数低），灵活基金组合表现更优，体现出较强市场适应性。2014年前行业切换快期间组合表现较弱，2014年后表现稳定优于偏股混合基金指数[page::15][page::16]。

• 风险提示：宏观经济政策变化和模型潜在失效风险，需谨慎对待策略在不同市场环境下的适用性[page::0][page::18]。

极其详尽和全面分析报告 ——《如何构造更加“灵活”的基金组合？》（基金研究系列（二））

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1. 元数据与概览

• 报告标题：《如何构造更加“灵活”的基金组合？》

- 系列：基金研究系列（二）

• 发布机构：东北证券股份有限公司

- 分析师团队：王琦（金融工程首席分析师），李严（研究助理）

• 发布日期：对应页面未明示具体发布日期，但包含2022年2月数据，研究回测时间涵盖2011年1月至2022年2月28日

- 研究主题：构建衡量基金经理“灵活性”的指标，利用基金真实净值曲线和基于既有持仓模拟的净值曲线的比较，探索基于“灵活”调仓能力的基金组合构建方法

核心论点与目标：
报告创新性地提出用基金经理“不调仓”假设下的模拟净值曲线作为基准，通过比较真实净值曲线相对模拟曲线的超额收益等指标，判定基金的调仓灵活性。并以此构建“灵活”基金组合指标，回测分析显示该策略能够稳定并显著战胜传统的偏股混合型基金指数。报告还分析了参数敏感性、行业轮动快速环境下的实用有效性，最终提出一套综合判断基金灵活性并构造组合的框架。[page::0,3,7,17]

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2. 逐节深度解读

2.1 怎样给基金增添“灵活”的指标（第3页）

• 关键论点：灵活性定义为基金经理主动调仓带来的超额收益能力。通过模拟基金在不调仓的情况下的净值表现，与真实净值曲线比较，若真实净值显著战胜模拟净值，则基金经理调仓策略较优，基金获“灵活”标签。

- 作者推理：采用模拟曲线能够提供一个“不做调仓”的净值基准，偏离越大意味着更多灵活操作收益；利用市场大波动日的收益差异提升判别置信度，利用季报、半年报、年报信息全持仓模拟净值曲线。

• 数据点：基金经理调仓一般披露在短期报告中，基金持仓在公开报告中存在季报等固定披露节点，结合多份持仓实现全持仓模拟。[page::3]

2.2 基金“灵活”标签构建（第3-6页）

• 关键论点：基于真实持仓与公开持仓信息模拟基金净值，通过模拟曲线与真实净值对比，判断调仓带来的超额收益。重仓股市值占比对模拟的拟合效果影响显著。

- 支撑证据：图1、图2对比低占比基金A和高占比基金B模拟曲线与真实净值，发现高占比基金模拟误差较小，说明持仓数据完整性对模拟准确度至关重要。

• 方法细节：调仓时点权重调整，季度末与季度中调仓模拟净值曲线比较，考虑信息披露时间差异影响。

- 表1列出调仓节点过去一年中是否使用全部持仓信息替换重仓信息，体现数据完整性的变量。

• 基金灵活性判定方法：基于n年期间超额收益、胜率、盈亏比，以及模拟净值波动异常点的超额收益情况，并结合时间距离计权（即距离调仓越近逻辑权重越大）。[page::3,4,5,6]

2.3 主要选取指标的构造（第6页）

• 核心指标包括：

- 真实净值对模拟净值的超额收益、胜率、盈亏比
- 模拟净值波动点对应的超额收益（基于百分位/阈值）
- 波动点超额收益的稳定性（均值和波动率的比率）
- 结合时间置信衰减（距离调仓的时间越大，权重越小）加权的超额收益和

• 核心公式展示了该时间距离赋权方法，公式定义了权重递减对超额收益的划分。[page::6]

2.4 基于净值“灵活”指标测试与策略构建（第7-13页）

• 基础策略（3.1节）：用胜率、超额收益、盈亏比构造多头策略，与偏股混合型基金指数对比，回测2011-2022年。结果显示多头组合年化超额收益约1.12%，年化相对超额约10.48%。图5-6显示分组净值曲线及相对基准，收益主要集中在2021年开始明显超越基准，早期表现不佳。[page::7]
• 单指标测试（3.2节）

- 指标定义包括百分位超额收益、阈值超额收益、超额收益稳定性、时间距离赋权。
- 结果：各指标均能形成分组，多头组合表现优于偏股基金指数。百分位超额收益指标多头表现最佳，年化收益约11.39%；阈值超额收益指标多头在最大回撤、VaR等风险指标上表现较好。
- 图7-10展示各指标分组净值曲线，呈现明显分化趋势。[page::8]

• 基于季度中调仓模拟净值曲线的策略效果（3.3节）

- 组合多个指标如阈值超额+超额收益稳定性（图11-12），百分位超额+稳定性（图13-14），时间距离赋权+稳定性指标（图15-16）。
- 这些组合策略普遍优于偏股混合基金指数，且分组间差异明显。
- 对比季度中调仓与季度末调仓模拟净值，季度中的模拟净值基准构成的策略效果更优，更稳健，后者尽管年化收益不低，但超额收益稳定性差。[page::9-12]

• 基于季度末调仓模拟净值曲线测试（3.4节）

- 以同样的指标组合测试，比较多头策略表现。图17-22数据显示季度末调仓策略在超额收益的波动性及稳定性上稍逊于季度中调仓。
- 报告最终倾向使用季度中调仓模拟净值作为基准构造指标。[page::11-12]

2.5 结果分析（第13-16页）

• 参数敏感性讨论（4.1节）

- 对“百分位超额收益”的参数进行了10%、15%、20%分位测试，发现策略表现均优于基准，但收益并非随着分位数增大而绝对线性提高，15%略逊于10%、20%。
- 对阈值参数(0.5%-2%)测试，策略收益差异不大，但收益也非严格线性关系。
- 说明组合策略对参数变化较稳健，不依赖于极端优化。
- 图23-25辅助说明了参数影响的细微差异。[page::13-14]

• 行业切换速度影响（4.2节）

- 利用申万二级行业周度收益率的斯皮尔曼秩相关系数描述行业轮动速度，秩相关系数低显示行业切换快。
- 在行业轮动快的环境（秩相关较低时），组合相对偏股基金指数依然能够取得超额收益，说明策略具备市场环境灵活适应能力。
- 时间段分析显示2014年后组合开始稳定取得超额收益，2021年9月至2022年2月18日超额收益约4.8%。
- 11个独立时间周期中组合胜率64%，平均超额收益3.0%。
- 图26-28展示相关系数与超额收益时序关系。[page::14-16]

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3. 图表深度解读

3.1 图1-2 基金A、B持仓模拟法与真实净值对比（第4页）

• 描述：基金A重仓股市值占比约30%（低占比），基金B约60%（高占比），两者模拟净值曲线（蓝色）对比真实净值曲线（灰色）。

- 解读：基金B模拟净值更贴近真实净值，表明重仓股占比越高，模拟法准确度越好，重仓补全对模拟结果影响大。基金A模拟曲线波动高于真实净值，差异较明显。

• 联系文本：作者强调基金池内基金需满足重仓股市值占比不得低于30%，以保证模拟精度。

- 潜在局限：未能覆盖部分基金持仓占比较低或风格特殊的基金，模拟误差可能较大。[page::4]

3.2 图3-4 基金C、D季度末调仓与季度中调仓模拟曲线对比（第5页）

• 描述：两图均比较了季度末调整模拟净值与季度中调整模拟净值与真实净值的差异。

- 解读：季度中调仓的模拟净值曲线更接近真实净值曲线，且表现更优，说明季度中调仓能更好捕捉基金调仓动态。

• 联系文本：结合持仓数据披露的时间差，季度中调仓图形验证了后续策略中对季度中调仓模拟净值选取的合理性。

- 局限：该模拟方法假设信息披露及时且市场无重大延迟反应，个别时间点存在离散误差。[page::5]

3.3 图5-6 基础策略分组测试与对比偏股混合基金指数（第7页）

• 描述：图5为基础策略划分的10组基金组合净值走势，图6为多头组合相对偏股基金指数的累计超额收益。

- 解读：多头组表现优异，尤其2020年后显著拉开距离，累计超额收益攀升；但2011-2016年表现平平，甚至略有落后。

• 联系文本：显示了灵活性指标在特定行情下的超额收益优势。

- 局限：超额收益不稳定，可能受经济周期和市场环境影响较大。[page::7]

3.4 图7-10 单指标分组测试（第8页）

• 描述：分别展示百分位超额收益、阈值超额收益、超额收益稳定性、时间距离赋权下的基金组合净值分组曲线。

- 解读：各图均显示分组净值曲线明显分层，第10组组合长期表现最佳，说明指标有效区分基金灵活性；其中百分位超额收益效果最佳，说明用了市场显著波动时点的收益差异度量较为有效。

• 联系文本：说明单指标均有识别灵活基金的能力，可作为构建多指标策略的基础。

- 局限：单指标未考虑其他情境下的调仓行为，策略效果存在一定局限性。[page::8]

3.5 图11-22 组合多指标策略分组表现（第9-12页）

• 描述：分别展示了阈值超额+稳定性、百分位超额+稳定性、时间距离赋权+稳定性指标组合下的分组净值走势及相对基准超额收益，分别基于季度中和季度末调仓模拟净值计算。

- 解读：季度中调仓时，组合策略的最高分组（多头组）持续稳健跑赢偏股混合型指数，累计超额收益可达50%以上；季度末调仓时策略表现波动较大，超额收益3-4年后才显著。

• 联系文本：说明模拟净值构建方法对指标效果有较大影响，季度中调仓因信息连贯性更高被最终选用。

- 局限：模拟净值依赖于持仓数据频次和准确性，且策略表现明显依赖于市场行情周期。[page::9-12]

3.6 图23-25 参数敏感性对比（第13-14页）

• 描述：图23展示10%、15%、20%分位的策略年化收益对比，图24-25为不同阈值策略净值与收益表现。

- 解读：年化收益均在10%以上，参数变化带来的收益差距有限，说明构建策略对阈值、分位数参数鲁棒性强。阈值增大时收益提升并非线性，存在一定临界区间。

• 联系文本：支持不对指标参数进行过度优化的策略设计理念。

- 局限：未涵盖极端小样本或不同市场环境参数效果。[page::13-14]

3.7 图26-28 行业轮动环境与超额收益表现（第15-16页）

• 描述：图26极端分割的各时间区间多头组相对偏股基金指数超额收益走势；图27展示周度秩相关滚动均值变化，反映行业轮动速度；图28各个轮动速度时间段组合相对基准累积超额收益统计。

- 解读：行业切换快速时（秩相关低），灵活基金组合仍能实现正超额收益，反映策略在行业轮动带来的市场变化中具有适应能力；多数时间段组合均跑赢基准。

• 联系文本：主要验证了策略选出“灵活”基金的市场适应性。

- 局限：行业指标依赖二级行业划分，可能影响不同时间段一致性。[page::15-16]

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4. 估值分析

本报告主要为基金组合研究，没有对单个标的或公司做估值。策略侧重于基于基金经理调仓灵活性的量化指标构建和回测验证，未涉及传统企业估值方法（如DCF、P/E等），故无估值内容。

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5. 风险因素评估（第18页）

报告明确指出主要风险包括：

• 宏观市场风险：经济周期、政策环境等宏观变动可能影响基金行业结构及整体业绩表现。

- 政策变化风险：监管政策变动可能影响基金持仓及市场流动性。

• 模型失效风险：模拟净值基于历史持仓假设，未来市场或基金经理行为的变更可能导致模型失效，指标有效性下降。

报告未详细给出缓解措施，但隐含依靠参数稳健性测试、行业轮动环境考察以评估模型适用范围。[page::18]

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6. 批判性视角与细微差别

• 模型依赖重仓股及持仓数据准确性：部分基金持仓披露延迟或完整性不足，可能影响模拟净值准确度，带来误判。报告虽要求≥30%重仓占比，但仍存在因信息缺失带来的偏差风险。

- 调仓时间点选取的敏感性：季度中调仓模拟较季度末模拟效果更优，这提示模型对调仓时点的假设较为敏感，实际基金经理调仓行为存在异质性，模型可能无法完全适配所有基金。

• 样本时间跨度和经济周期：策略表现明显受经济大周期影响，2011-2016年表现较弱；未来在不同宏观环境下表现需继续观察。

- 超额收益来源解析欠缺：超额收益的具体驱动（是风格切换、择时还是个股选股）未细致剖析，限制了对策略稳定性的深度理解。

• 基金灵活性的归因复杂：真实净值超越模拟净值既可能因调仓积极，也可能因准确配置或偶发市场行情，模型归因仍存在潜在不确定性。

- 外部验证缺失：未提供与其他灵活度评估指标的对比验证，单一指标体系可能存在系统性风险。

整体来看，报告逻辑严谨，数据支撑充分，但在因果关系界定及策略长期稳健性分析上仍有提升空间。

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7. 结论性综合

本报告通过构建基于基金既有持仓模拟净值曲线与真实净值曲线的对比框架，创新地为基金经理调仓灵活性定义了量化评判方法。继而以多维指标（超额收益、胜率、盈亏比、波动点超额收益稳定性及时间距离赋权）为基础，形成多指标组合策略。回测2011年至2022年，该策略能稳定并可靠地战胜偏股混合型基金指数，年化收益约11.84%，波动率约19.68%。

图表清晰展现了：

• 高重仓股占比的基金更易模拟，保证模型基础扎实（图1-2）

- 季度中调仓模拟净值比季度末更能反映真实操作（图3-4）

• 多指标组合较单指标提升策略有效性（图7-16）

- 策略对参数具有良好鲁棒性（图23-25）

• 行业轮动快速环境体现策略稳定超越市场能力（图26-28）

报告强调了在行业、风格快速轮动的市场环境下，灵活操作为基金经理带来的竞争优势，提出此类指标有助于选出适应市场变化且调仓能力较强的基金，为投资者构建更优投资组合提供了量化工具和理论依据。

最后，报告提醒需关注宏观政策及模型本身可能失效的风险，投资仍应审慎。

综上，报告以扎实的方法论、充分的数据支持、详实的回测验证系统地证明了“灵活性”指标在基金组合选基中的价值，具有较强的现实应用指导意义。[page::0,3,4,7,9,12,14,15,17,18]

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参考及附注：

• 所有图表均来源东北证券Wind数据库，数据最新可至2022年2月。

- 报告作者均为持证证券分析师，遵守合规披露规范。

• 研究未涉及单只基金具体估值测算，重点为“灵活性”指标构建与投资组合回测分析。

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通过本报告分析，投资者和基金经理可借鉴“模拟净值vs真实净值”的灵活性比较方法，结合多指标统一判断基金调仓能效，从而构建更优的多基金灵活组合，在复杂轮动市场环境中获取持续竞争优势。

报告