量化策略专题报告请务必阅读正文之后的免责条款部分渤海证券股份有限公司具备证券投资咨询业务资格1of36Huangjin金融工程研究证券研究报告量化策略专题报告证券分析师刘洋022-23861563liuyang@bhzq.com核心观点：⚫基金评价指标筛选1）多因子模型是当前市场上最常用的选股模型，模型的构建主要分为四个步骤，即单因子测试、收益预测、风险预测和组合优化。本文借鉴多因子模型中单因子测试的思路，对各基金评价指标的有效性进行测试，以筛选出有效的指标建立模型，从而构建基金投资组合。2）基金评价指标常用于对基金的过往业绩表现情况进行评价，其可分为收益类、风险类和风险收益类三个大类。我们挑选了收益率、波动率等3大类11个指标。考虑到样本区间长度对指标有效性的影响，我们将各个指标细分为1个月、3个月、6个月、1年、2年、3年六个不同样本区间长度的子指标，最终构建出包含有66个子指标的基金评价指标库。3）IC值测试方面，我们计算出各个指标的IC值序列，通过对IC值序列的统计特征进行分析，检验各个指标的有效性。通过IC测试，我们共筛选出Return6、ExcessReturn6等8大类32个子指标。4）分层测试方面，我们将基金池中的基金按指标值的大小进行排序，平均分为5组，按月进行换仓，进而对各基金组合在样本期内的收益表现进行回测。通过对不同组合月收益率均值的单调性特征，以及净值曲线的区分度进行分析，判断各指标的单调性。通过分层测试，我们共筛选出MaxDrawD36、Sharpe12等10个子指标。5）我们对筛选出的10个指标之间的相关性进行了计算，并分别对各个指标在样本期内的业绩表现进行了回测。在此基础上，我们又尝试了对不同指标进行组合，利用复合指标来筛选基金构建投资组合。同单一指标回测结果相比，复合指标能够有效的提升基金组合的业绩表现。通过对各指标的经济意义、不同指标之间的相关系数，以及各复合指标组合的回测结果进行比较和分析，我们最终选择Sharpe12、Treynor36和MaxDrawD36三个指标构建基金筛选模型。⚫样本外回测及模型优化1)我们利用基金筛选模型构建基金组合，并对组合在2018年上半年的业绩表现进行回测。受累于市场行情，基金组合在2018年上半年的绝对收益为-3.37%。但相较于全部基金等权组合和沪深300指数，基金组合均取得了正的超额收益，其超额收益分别为4.64%和9.53%。此外，基金组合在波动率和最大回撤方面的表现也明显优于全部基金等权组合和沪深300指数。2)在结构性行情的初期，基金筛选模型无法及时...
