基金经理能力评价与量化选基策略
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目录
1.量化选基策略年化收益率8.92 (3)
2.业绩跟踪到基金经理 (6)
2.1.评价方法突出可比指标 (6)
2.2.超额收益与月度胜率最关键 (6)
2.3.加权方法采用经验函数 (8)
3.用T-M模型分析选股择时能力 (8)
4.基金经理特征与业绩 (9)
4.1.男性与女性业绩相当 (10)
4.2.基金经理80 后业绩最优 (11)
4.3.硕士学历业绩最优 (12)
4.4.投资经验年限7-10 年最优 (13)
5.基金经理风格分化较大 (14)
6.风险提示 (23)
1.量化选基策略年化收益率8.92%
本报告开发了一套基金经理评价的方法,通过量体裁衣式的对每个基金指定业绩比较基准,配合可比的相对指标计算,可以对不同时间任职的基金经理进行科学的比较。投资者通过这套方法,可以选出优秀的基金经理。
通过量化量化选基策略平均年化收益8.92%,比基准指数高6.7%。
根据基金经理能力评价模型,在选出的基金经理的基础上,再优选基金。策
略思路如下:
(1)把所有股票、偏股型基金的基金经理按管理基金的时间段和产品分
拆开,得到一个个小样本
(2)计算每个小样本的业绩指标、置信度指标等
(3)按基金经理汇总指标
(4)按照加权方法,对基金经理精选指标计分和赋权
(5)综合置信度和总得分,选出优秀的基金经理
(6)根据优秀的基金经理,选出其管理的基金
(7)按条件从第(6)步的结果中筛选出基金优选组合
策略主要参数:
(1)计算区间:2014-12-31~2019-9-19
(2)换仓周期:半年
(3)基金申购费:0%
(4)基金赎回费:0.5%
(5)基金数量:50
(6)策略比较基准:沪深300 指数
分段业•细分到段绩•精确到人
•加权汇总
基金经到个人
理•综合置信
度与业绩
•分配组合
基金优权重
选组合•基金跟踪
与调仓
图1 量化选基金流程
数据来源:
图2 量化选基策略优于沪深300
单位:元
2.5
2
1.5
1
0.5
组合净值沪深300
数据来源:
图 3 量化选基策略相对占优
相对优势
1.6 1.4 1.2 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0
数据来源:
图 4 量化选基策略 2015、2018、2019 优于基准
50.0%
40.0%
30.0%
20.0%
10.0%
0.0%
-10.0%
-20.0%
-30.0%
基金组合收益率
基准收益率
数据来源:
量化选基策略平均年化收益 8.92%,比基准指数高 6.7%。
表 1: 量化选基金策略年化收益率高于基准 6.7%
数据来源: 2015年 2016年 2017年 2018年 2019年
基金组合收益率
基准收益率 超额收益率 2015 年 41.6% 5.6% 36.0% 2016 年 -13.2% -11.3% -1.9% 2017 年 16.2% 21.8% -5.5% 2018 年 -24.7% -25.3% 0.6% 2019 年 39.1% 30.3% 8.7% 平均年化
8.92%
2.25%
6.7%
•超额收益•稳定性•胜率•选股•择时•...... •规模
•管理时长
•分散度
•行业偏离
•偏好行业
•大小盘
•价值成长
•主题
2.业绩跟踪到基金经理
2.1.评价方法突出可比指标
基金经理评价目前公开系统的方法比较少,公开系统的大多是基金评级,基金评级可以做到时间区间一致、投资类型大致一致,风格大致一致。而基金经理评价不同,一个基金经理往往对应多个基金、多个时间段,所以基金经理的评价需要跨区比较、跨风格比较,最后还需要不同基金、不同区间段叠加,难度更大。
一个基金经理对于多个基金,多段时间区间,所以对基金经理的评价,
重点是综合不同基金的不同区间。要考虑到不同基金不同区间具有可比性,有的指标不可比,所以选择指标时需要考虑。为了实现不同区间可比性,绝对收益率的没有太大意义,所以采用可比的相对指标为主。基金经
理能力评价体系的筛选主要考察业绩、规模和置信度。另外有辅助分析
指标,比如个股分散度、行业配置、风格偏好等。
图5 基金经理能力评价体系框架
数据来源:
2.2.超额收益与月度胜率最关键
2.2.1.超额收益率
收益率是投资者最关心的指标,基金投资的追求主要目标也是最终的收益,然而绝对收益在不同风格基金上不可比,在不同时期更不可比,所
以基金经理能力评价体系的分析采用相对收益——超额收益率。我们对
不同的基金指定不同的业绩分析比较基准收益率。
2.2.2.月度胜率
月度胜率作为业绩稳定性的指标之一,可以反映基金绩效的持续性。衡
量基金经理在任期内战胜当期业绩比较基准收益率的概率。月度胜率高
的基金经理在长期内能更加稳健地战胜指数获得超额收益,在业绩指标
中加入月度胜率是对超额收益率的必要补充。