2017年量化基金市场调研分析报告
2017年最新版中国基金行业市场分析报告
2017年基金行业市场分析报告2017年7月出版文本目录1、国内基金市场的日趋完善 (5)1.1、基金规模和数量 (5)1.2、基金管理公司 (9)1.3、基金业绩 (10)1.4、基金费率 (12)1.5、基金持有人结构 (14)1.6、基金销售 (15)2、量化基金发展迅猛，基于规则的投资方式更易评价和跟踪 (16)2.1、量化基金规模变化 (17)2.2、量化基金特征 (21)2.3、量化基金业绩 (22)3、基金评价与筛选 (25)3.1、筛选基金的思路 (25)3.2、基金的筛选流程 (26)4、风格因子的分析 (29)图表目录图表 1：FOF 组合构建流程 (5)图表 2：公募基金规模（截至 2016 年 12 月底） (7)图表 3：公募基金数量（截至 2016 年 12 月底） (7)图表 4：股票型基金按规模细分 (8)图表 5：混合型基金按规模细分 (8)图表 6：债券型基金按规模细分 (8)图表 7：QDII 型基金按规模细分 (9)图表 8：各类型基金管理规模前十名公司（截至 2016 年 12 月底） (10)图表 9：公募基金绝对业绩 (10)图表 10：公募基金相对业绩 (11)图表 11：北上深房价与股票型和混合型基金走势比较 (11)图表 12：北上深房价与债券型和货币型基金走势比较 (11)图表 13：中美基金费率比较（管理+托管+销售） (12)图表 14：基金申购费最高折扣 (12)图表 15：各类型基金平均费用 (13)图表 16：基金有效账户构成 (14)图表 17：基金持有资产规模 (14)图表 18：个人投资者开放式基金资产净值分布情况（%） (15)图表 19：基金申购渠道规模占比（亿） (15)图表 20：各类机构销售保有量占比（亿） (16)图表 21：量化基金资产类别 (17)图表 22：被动指数基金规模 (18)图表 23：被动指数基金数量 (18)图表 24：增强指数基金 (18)图表 25：不同跟踪指数的增强指数基金规模占比 (19)图表 26：主动量化基金 (19)图表 27：不同产品类型的主动量化基金规模占比 (20)图表 28：股票多空基金 (20)图表 29：不同业绩基准的股票多空基金规模占比 (20)图表 30：被动指数基金特点 (21)图表 31：主动量化、增强指数和股票多空基金特点 (21)图表 32：绝对收益率对比 (22)图表 33：夏普比率对比 (23)图表 34：最大回撤对比 (23)图表 35：超额收益率对比 (24)图表 36：超额收益率 (24)图表 37：前十重仓股占基金股票净值比例 (25)图表 38：基金筛选的两种思路 (25)图表 39：基金筛选的五个维度 (26)图表 40：基金常见筛选指标 (29)图表 41：小市值和大市值基金组合 (31)图表 42：小市值基金组合 vs.中证 1000 指数 (31)图表 43：1 个月收益率（换仓频率 1M） (32)图表 44：3 个月收益率（换仓频率 1M） (32)图表 45：1 个月波动率（换仓频率 1M） (33)图表 46：1 个月最大回撤（换仓频率 1M） (33)图表 47：Fama-French 阿尔法（换仓频率 1M） (34)图表 48：Sharpe 阿尔法（换仓频率 1M） (34)图表 49：不同换仓频率下组合表现 (34)图表 50：不同持基数量下组合表现 (35)图表 51： Top 10 和 Bottom 10 基金组合表现 (35)图表 52：Top 10 组合累积超额收益率 (35)报告正文1、国内基金市场的日趋完善在FOF 研究系列的首篇报告《FOF，分散化投资的有力工具》中，我们通过对海外FOF 发展历程的回顾，对常见产品形式的梳理，分析了FOF 如何从三个维度实施分散化投资，由此引出了构建FOF 组合的主要流程。
基金公司量化研究报告
基金公司量化研究报告
根据基金公司的量化研究报告，以下是关键要点：
1. 数据分析：基金公司通过使用大量的历史数据和统计模型，对市场进行全面的分析。
他们会综合考虑政策环境、宏观经济数据、行业发展趋势等因素，以寻找投资机会。
2. 投资策略：基于量化研究报告，基金公司可以制定各种投资策略，包括价值投资、成长投资、趋势跟踪等。
他们通过分析历史市场数据，找到能够带来超额收益的规律和模式。
3. 风险控制：基金公司在量化研究报告中还会评估投资策略的风险水平。
他们会分析历史回测数据、风险模型等，以评估投资策略所面临的风险，并采取相应的风控措施，以降低投资风险。
4. 股票选取：基金公司通过量化研究报告来筛选具有潜力的个股。
他们会使用各种量化指标，如市盈率、市净率等，对股票进行评估。
通过这些指标，他们可以更准确地判断股票的价值，并选取具有投资价值的个股。
5. 投资组合优化：基金公司在量化研究报告中还会对投资组合进行优化。
他们会根据不同的投资策略和目标，通过数学模型和算法，优化投资组合的配置比例，以达到最佳的风险收益平衡。
基金公司的量化研究报告是基金经理制定投资策略和进行风险
控制的重要依据。
通过量化研究，基金公司可以更准确地评估市场的走势和个股的价值，从而为投资者提供更好的投资建议和服务。
投资者在选择基金时，可以通过查看基金公司的量化研究报告，了解其投资策略和风险控制能力，以帮助他们做出更明智的投资决策。
中国量化基金研究调研报告
中国量化基金研究调研报告成文日期：2017/12/21公募量化基金篇一、量化基金简介量化基金的本质实际上是采用量化投资策略来进行投资组合管理的基金，根据量化基金的投资策略，我们通常将量化基金，尤其是公募量化基金分为三大类，分别是主动量化型基金、指数量化型基金以及对冲量化型基金。
主动量化型基金策略多为量化选股策略，同时也有部分基金采用事件驱动、行业轮动、大数据选股等策略，其中量化选股策略又分为多因子模型选股、量化基本面选股以及人工智能选股；指数量化型基金以增强指数为主，多为对股票型指数（如沪深300指数等）的增强，也有部分对债券型指数（如对国债指数或信用债指数）的增强；对冲量化型基金多为股票、期货等的多空策略基金，策略偏向于市场中性策略。
三种基金类型具体介绍如下：（1）主动量化型主动量化型基金指的是量化基金中，以股票多头为投资方向，结合资产配置、量化选股及风险控制等策略进行量化投资的基金。
据统计，主动量化型基金多数为混合型基金，其契约限定的股票仓位限制多为0-95%或60%-95%。
实际操作中，主动量化型基金最近一年的调仓幅度并不大，2016年年初、年中及年末的平均仓位均在80%左右。
此类型量化基金的表现受股票市场表现的影响很大。
此外，主动量化型基金的管理费率多为1.5%，收费水平与主动投资偏股型基金相当。
（2）指数量化型传统的指数量化型基金以增强指数型为主，近两年随着债券基金和行业主题基金的升温，一些被动投资的债券指数基金和股票指数基金也结合了量化的投资运作方式，加入到指数量化型基金的行列。
指数量化型基金的收费水平差异较明显，跟踪权益类指数的基金管理费率大都在0.8%以上，而跟踪债券指数的被动指数型债基管理费率多为0.3%，仅个别跟踪企业债指数的基金将费率设置在0.7%。
（3）对冲量化型对冲量化型基金虽然也是进行主动投资的，但区别于主动量化型基金的是，对冲量化型基金在进行多头的同时开立空头账户，从而将系统性风险进行对冲，以达到绝对收益的目的，因此大部分对冲量化型基金将“绝对收益”也体现在基金名称中。
2017年FOF基金行业市场调研分析报告
2017年FOF基金行业市场调研分析报告目录第一节 FOF是基金市场重要产品形式 (5)一、FOF产品发展脉络 (5)二、公募FOF稳步增长 (8)三、海外对冲基金FOF近年来发展放缓 (11)第二节 FOF的核心理念是分散化投资 (16)一、资产间分散化投资：目标日期基金 (16)1、养老金入市推动目标日期基金发展 (16)2、封闭结构+主动管理是主流模式 (20)3、费率逐年下降 (22)二、资产间分散化投资：目标风险基金 (23)1、目标风险基金是公募FOF市场重要产品形式 (24)2、静态比例配置控制风险 (25)三、因子间分散化投资：ETF组合基金 (26)1、动量ETF策略举例 (29)2、策略间分散化投资：FOHF (31)第二节 FOF组合构建流程 (34)一、组合构建流程梳理 (34)1、Step1：设定投资目标 (34)2、Step2：选取实施途径 (34)3、Step3：基金分析筛选 (35)4、Step4：分散化方法选择 (36)5、Step5：组合绩效评估 (36)二、产品案例 (36)三、参数设定 (37)图表目录图表1：FOF发展历程 (5)图表2：FOF市场份额占比快速上升 (8)图表3：美国FOF市场规模稳步增长 (9)图表4：美国FOF市场数量逐年提高 (9)图表5：致力于大类资产配置的混合类产品是主流 (9)图表6：只投资于股票市场的产品数量占比不大 (10)图表7：目标日期基金和目标风险基金规模占比超过六成 (11)图表8：目标日期基金和目标风险基金是主要产品门类 (11)图表9：全球对冲基金发展趋势 (12)图表10：全球FOHF发展趋势 (12)图表11：全球对冲基金市场份额 (12)图表12：FOF指数相比于股票资产更加稳健 (13)图表13：美国养老市场资产变动情况（万亿美元） (16)图表14：401k计划在DC计划中占主导（万亿美元） (17)图表15：目标基金市场规模持续增长 (18)图表16：产品数量仍有增长 (18)图表17：DC计划参与者一直占据主导地位 (19)图表18：目标日期基金的供给快速增长 (19)图表19：市场集中度较高（截至2015年底） (20)图表20：管理费用逐年降低 (22)图表21：目标风险基金规模增速放缓 (24)图表22：美国市场目标风险基金数量趋于稳定 (24)图表23：DC计划参与者一直占据主导地位 (25)图表24：Vanguard旗下不同风险水平产品 (26)图表25：ETF组合基金规模和数量 (27)图表26：激进和成长组合跑赢基准（2002.1~2016.9） (28)图表27：全球动量ETF组合显著跑赢等权指数 (29)图表28：BXMXX跑赢债券指数和全球对冲基金指数 (31)图表29：SAPIC-98多策略FOF (33)图表30：SAPIC-98持仓结构 (33)图表31：FOF组合构建流程 (34)图表32：FOF分散化实施途径 (34)图表33：FOF设计实例 (37)图表34：FOF设计实例业绩表现 (38)表格目录表格1：全球开放式基金发展概况（截至2016年第三季度末） (6)表格2：股票、债券和FOF指数表现 (14)表格3：资产规模最大前20家FOHF管理公司 (15)表格4：美国部分目标日期基金公司的产品管理结构 (21)表格5：目标风险基金产品资产配置方案举例 (26)表格6：ETF组合基金资产管理公司排名 (28)表格7：Windhaven的ETF组合策略业绩 (29)表格8：全球动量ETF组合绩效 (30)表格9：对冲基金策略年度表现 (31)表格10：BXMXX持仓结构 (32)第一节FOF是基金市场重要产品形式一、FOF产品发展脉络FOF（Fund of Funds），即基金中的基金，是一种以基金作为投资标的的组合投资产品，与传统基金直接投资于股票、债券、商品等资产不同，FOF通过组合投资策略将多只基金捆绑在一起，以此来实现二次风险分散，以期获得更稳定的收益。
2017年基金行业发展前景发展及趋势分析报告
2017年基金行业发展前景发展及趋势分析报告2017年5月出版文本目录1、2016资本市场回顾——风起云涌 (6)1.1、A股市场回顾 (6)1.2、债券市场回顾 (7)1.3、海外市场回顾 (8)1.4、基金市场回顾 (10)1.5、重大政策事项回顾 (11)2、公募行业谁主沉浮——公募规模变动格局分析 (11)2.1、各类型公募变动 (11)2.1.1、股票型整体变 (12)2.1.2、混合型 (14)2.1.3、债券型 (18)2.1.4、货币型 (20)2.1.5、商品型 (21)2.1.6、QDII型 (22)2.1.7、国内其他 (25)2.2、基金公司公募规模排名分析 (26)2.2.1、公募总规模排名 (26)2.2.2、公募有效规模排名 (27)2.2.3、规模增加排名靠前的公司 (28)3、基金公司专户和子公司规模变动格局 (29)3.1、基金公司专户规模情况 (29)3.2、基金子公司规模变动情况 (32)4、基金行业的机遇与挑战 (33)4.1、基金行业的机遇 (33)4.1.1、养老金入市、年金运作——为有源头活水来 (33)4.1.2、竞争对手的规范化——挤出效应或构成利好 (35)4.1.3、互联网崛起——改变营销方式拓宽客户群体 (37)4.2、行业的挑战 (37)4.2.1、细节决定成败——规范之路任重道远 (38)4.2.2、投研人员流失严重 (39)4.2.3、创新难度加大 (39)4.2.4、公募准入门槛下降带来的竞争冲击 (39)4.2.5、子公司业务亟待转型 (40)图表目录图表1：2016年A股主要指数表现（%） (6)图表2：2016年A股行业指数表现（%） (7)图表3：2016年债市主要指数表现（%） (7)图表4：2016年1年和10年国债/国开债到期收益率表现（%） (8)图表5：2016年海外各大指数表现（%） (9)图表6：股票型基金分类划分 (12)图表7：过去1年每个季度末股票型基金的产品数量与规模 (13)图表8：过去1年每个季度股票型基金的规模变化与市场表现 (14)图表9：混合型基金分类划分 (15)图表10：过去1年每个季度末混合型基金的产品数量与规模 (15)图表11：过去1年每个季度混合型基金的规模变化与市场表现 (16)图表12：过去1年每个季度保本型基金的规模与个数变化 (16)图表13：过去1年每个季度末债券型基金的产品数量与规模 (18)图表14：16年中债国债到期收益率（%） (19)图表15：过去1年每个季度股票型基金的规模变化与市场表现 (20)图表16：过去1年每个季度末货币型基金的产品数量与规模 (20)图表17：过去1年每个季度末商品型基金的产品数量与规模 (21)图表18：过去1年每个季度末QDII基金的产品数量与规模 (23)图表19：2016年美元兑人民币中间价 (23)图表20：过去1年每个季度末国内其他基金的产品数量与规模 (25)图表21：社保企业年金委托投资规模（亿） (34)图表22：2016Q3企业年金委托投资规模各机构占比（%） (34)表格1：各类基金业绩表现（%，截止2016-12-30） (10)表格2：过去1年每个季度末各类型公募基金的产品数量与规模 (12)表格3：2016年前3季度发行规模排名前十的保本型基金（截至日期：2016年9月30日） (17)表格4：募集份额较大的债券型基金明细 (19)表格5：商品型基金规模明细 (22)表格6：部分投资美元债QDII基金规模明细 (24)表格7：部分黄金主题QDII基金规模明细 (24)表格8：部分油气主题投资QDII基金规模明细 (24)表格9：国内其他基金规模明细 (26)表格10：2016年4季度末规模排名位居前10的基金公司明细 (26)表格11：2016年4季度末有效规模排名位居前10的基金公司明细 (27)表格12：2016年规模增速排名位居前5的基金公司明细 (29)表格13：基金公司社保及年金业务规模排名 (30)表格14：基金公司专户规模 (31)表格15：基金公司子公司专户规模 (32)表格16：私募监管主要政策 (36)表格17：公募基金竞争多元化 (40)报告正文1、2016资本市场回顾——风起云涌1.1、A股市场回顾2016年A股整体呈现先抑后扬，1月份熔断机制推出，市场大幅下跌，之后震荡上涨。
2017年量化投资策略研究
2017年量化投资策略研究不断发展的证券市场上，如何去投资已经成为人们讨论的关键问题，而如何从众多品种中选出合适的品种？如何选择恰当的时机进行买卖？如何在适当的位置退出市场以实现收益最大化或者亏损最小化？如何在不同的市场行情下选择不同的交易策略？为解决这些问题，通过编写量化投资策略交易程序，用计算机使得投资者变得更加理性，收益变得更加稳定。
标签：追涨；止损；策略；风险1 对当前宏微观经济的分析和板块分析及未来行情预期1.1 当前宏观经济形势分析2016年前三季度我国GDP保持着6.7%的速度增长，第二产业的增幅相比第三产业较慢。
第三产业中的交通运输、仓储和邮政业增速较慢。
金融业的增速低于GDP的增速，房地产行业的增速快于其它行业。
在股市中应该更多地关注房地产行业和其他服务业，其次是住宿和餐饮业。
1.2 中央经济工作会议分析2016年12月13日-16日中共中央召开经济工作会议。
颁布以下重要政策。
（1）要落实地方政府责任，房价上涨压力大的城市要合理增加土地供应，提高住宅用地比例，盘活城市闲置的低效用地。
特大城市要快疏解部分城市功能，带动周边小城市的发展。
（2）要坚持“房子是用来住的不是用来炒的”定位。
综合运用金融、土地、财税、投资、立法等手段、加快研究建立符合国情，既抑制房地产泡沫，又防止大起大落。
要在宏观上管住货币，微观信贷政策要支持大起大落。
严格限制信贷流向投资投机性购房。
从历史来看国家对房地产市场的限购限贷政策会促使一部分资金从房地产市场回流到股票市场从而利好于股票市场行情的发展。
1.3 影响市场的因素利多因素：（1）深港通对市场中长期运行是利多支撑。
（2）楼市调控加码，有楼市资金回流股市预期。
（3）政策支持：10月10日颁发的《国务院：积极发展股权融资，完善多层次股权市场》。
（4）养老金入市（中国版401K）中长期稳定股市预期。
（5）中国11月官方制造业PMI51.7，创逾两年新高。
（6）部分周期行业经历政策去产能，盈利能力逐步好转（煤炭、有色、钢铁）。
20170710-国金证券-场内基金量化分析报告
货币市场型基金159003.OF招商保证金快线A2014-10-20深圳招商基金管理货币市场型基金159005.OF汇添富收益快钱A2015-01-13深圳汇添富基金管货币市场型基金511600.OF华安日日鑫H2016-09-27上海华安基金管理货币市场型基金511650.OF华夏快线2017-01-16上海华夏基金管理货币市场型基金511660.OF建信现金添益H2016-09-21上海建信基金管理货币市场型基金511680.OF安信保证金2016-09-27上海安信基金管理货币市场型基金511690.OF大成添益E2016-10-20上海大成基金管理2016-10-17上海平安大华基金货币市场型基金511700.OF平安大华交易货币货币市场型基金511760.OF德邦现金宝E2016-12-15上海德邦基金管理货币市场型基金511800.OF易方达货币E2014-12-08上海易方达基金管货币市场型基金511810.OF南方理财金H2015-01-05上海南方基金管理货币市场型基金511820.OF鹏华添利B2016-02-22上海鹏华基金管理2015-08-03上海华泰柏瑞基金货币市场型基金511830.OF华泰柏瑞交易货币货币市场型基金511850.OF招商财富宝E2016-07-18上海招商基金管理货币市场型基金511860.OF博时保证金2014-12-09上海博时基金管理货币市场型基金511880.OF银华交易货币A2013-04-18上海银华基金管理货币市场型基金511890.OF景顺长城交易货币2015-08-03上海景顺长城基金货币市场型基金511900.OF富国收益宝H2015-12-09上海富国基金管理货币市场型基金511910.OF融通易支付货币E2016-07-04上海融通基金管理货币市场型基金511920.OF广发货币E2016-03-28上海广发基金管理货币市场型基金511930.OF中融日日盈2015-12-15上海中融基金管理货币市场型基金511950.OF广发添利2016-12-19上海广发基金管理货币市场型基金511960.OF嘉实机构快线H2016-01-11上海嘉实基金管理货币市场型基金511970.OF国寿安保货币E2016-07-18上海国寿安保基金货币市场型基金511980.OF汇添富添富通E2015-11-02上海汇添富基金管2013-01-28上海华宝兴业基金货币市场型基金511990.OF华宝兴业现金添益许强0.9744 3.77%100.0047.46陆文磊,徐寅喆0.7872 3.37%100.0061.51郑可成,孙丽娜,李邦0.9915 4.12%100.02 2.74曲波 1.619 3.60%100.0120.57陈建良 1.1319 4.18%100.0398.14杨凯玮0.769 3.27%100.010.28杨雅洁,朱哲 1.0566 4.08%100.0359.58申俊华,段玮婧 1.1971 4.53%100.02 1.95张铮烁,丁孙楠0.3176 1.95%100.960.01石大怿0.7852 4.02%100.04 3.72刘莹,蔡奕奕 1.0786 4.65%100.04110.91叶朝明 1.0369 4.17%100.0238.20郑青 1.0643 4.06%100.028.03向霈,许强 1.2091 4.66%100.04 5.23魏桢0.9819 3.87%100.027.58哈默0 3.91%101.86478.18袁媛,成念良0.4649 2.23%100.000.12王颀亮,万莉 1.0065 3.93%100.0337.15王涛,张一格0.8845 3.62%100.01 2.22温秀娟0.9059 3.70%100.000.00李倩 3.3818 4.85%100.020.08温秀娟0.6304 2.86%100.000.01万晓西,张文玥,李金 1.0785 4.37%100.020.77黄力0.9027 3.89%100.02 3.53蒋文玲0.8604 3.75%100.0210.34陈昕 1.0724 4.07%100.02593.53102.98% 3.86%0.00%2344928700.00 -34.43% 3.08%0.08%187050800.00 -33.13% 4.42%0.08%400000000.00 74.73% 4.24%0.99%3300000000.00 12.89% 4.10%0.00%138********.00 26.23% 3.05%0.10%200000000.00 1.85% 3.99%0.02%4500000000.00 559.61% 4.46%0.01%200000000.00 800.03% 1.70%0.10%0.00-7.05% 3.89%0.28%1700000000.00 -29.98% 4.06%0.07%11000000000.00 137.11% 3.79%0.03%1600000000.00 105.09% 4.15%0.17%4000000000.00 -37.15% 4.59%0.04%1400000000.00 23.01% 3.81%0.10%1600000000.00 -16.33% 3.89%0.02%34300000000.00 -27.67% 2.22%0.05%100000000.00 -7.32% 3.97%0.02%4100000000.00 5.33% 3.36%0.27%200000000.00 -14.05% 3.65%0.08%0.00-78.32% 3.46%0.08%100000000.00 444.40% 2.62%0.13%0.00 178.98% 4.14%0.05%200000000.00 92.54% 3.95%0.03%1200000000.00 153.50% 3.85%0.03%3500000000.00 -35.57% 3.94%0.02%72800000000.00277393700.00 7628400.000.00 100000000.00 300000000.000.00 200000000.000.000.000.00 400000000.000.000.00 100000000.00 100000000.00 1600000000.000.00-100000000.000.000.000.000.000.000.000.00 600000000.00。
2017年基金行业现状及发展前景趋势分析报告
2017年基金行业分析报告2017年7月出版文本目录1、基金公司知多少？ (5)1.1、现有基金公司情况汇总 (5)1.2、基金公司当前格局 (6)2、各家自有各家强 (9)2.1、综合实力口口相传 (9)2.2、优化结构快速崛起 (18)2.3、扬长避短差异发展 (25)2.4、布局热点 (31)2.5、背景实力高速成长 (35)图表目录图表 1：富国基金股权结构图 (9)图表 2：兴全旗下公募产品规模及占比变化 (11)图表 3：兴全旗下各类产品规模变动情况（亿元） (12)图表 4：易方达旗下公募权益产品市场占比变化 (14)图表 5：易方达旗下债券产品市场占比变化 (15)图表 6：易方达旗下货币基金市场占比变化 (15)图表 7：易方达旗下各类产品规模变动情况（亿元） (16)图表 8：中欧基金股权结构 (18)图表 9：中欧基金事业部结构 (19)图表 10：中欧旗下公募产品规模及占比变化 (21)图表 11：中欧旗下权益产品规模及占比变化 (21)图表 12：市场上医药行业分级基金规模变动（亿元） (22)图表 13：市场上房地产行业分级基金规模变动（亿元） (23)图表 14：工银瑞信基金股权结构图 (25)图表 15：长信基金股权结构图 (29)图表 16：汇添富公募产品规模及占比变化（截止 2016-12-30） (31)图表 17：汇添富旗下产品占比变化（截止 2016-12-30） (32)图表 18：汇添富电子金融平台 (33)图表 19：兴业基金股权结构图 (36)图表 20：兴业基金产品线构成 (36)图表 21：九泰基金股权结构图 (39)图表 22：创金合信基金股权结构图 (41)表格 1：基金公司成立年份、类型情况（截至 2016-12-30） (6)表格 2：规模排名靠前基金公司（截至 2016-12-30） (6)表格 3：各年度绝对收益排名靠前基金公司 (7)表格 4：各年度净利润排名靠前基金公司 (8)表格 5：富国主动权益投资业绩 (9)表格 6：富国权益类增强指数产品历史超额收益表现（截止 2016-12-30，%） (10)表格 7：同时期成立基金公司最新产品数量（只，截至 2016 年 12 月 31 日） (11)表格 8：兴全各独立年度权益投资业绩（%，截至 2016 年 12 月 31 日） (12)表格 9：兴全长中短期权益投资业绩（%，截至 2016 年 12 月 31 日） (13)表格 10：兴全基金固定收益投资业绩（%，截至 2016 年 12 月 31 日） (13)表格 11：易方达基金权益资产投资业绩（%，截至 2016 年 12 月 31 日） (17)表格 12：易方达基金固定收益投资业绩（%，截至 2016 年 12 月 31 日） (17)表格 13：中欧旗下主动偏股配置产品平均机构持有比例（%） (22)表格 14：国泰旗下打新、分级基金统计（单位：亿元） (23)表格 15：国泰基金权益资产投资业绩（%，截至 2016 年 12 月 31 日） (24)表格 16：工银瑞信固定收益投资业绩（%，截止 2016-12-30） (26)表格 17：工银瑞信旗下行业主题类产品历史超额收益表现（%，截止 2016-12-30） (26)表格 18：前海开源基金公司权益业绩排行榜（截至 2016-12-30） (28)表格 19：前海开源旗下行业主题类产品 2016 年业绩表现（截止 2016-12-30） (28)表格 20：长信基金固定收益投资业绩（%，截止 2016-12-30） (29)表格 21：长信基金权益投资业绩（%，截止 2016-12-30） (30)表格 22：长信基金旗下量化基金产品（截止 2016-12-30） (30)表格 23：汇添富基金权益投资业绩（%，截止 2016-12-30） (31)表格 24：汇添富中证上海国企 ETF 前十大持有人截至日期：2016 年 8 月 22 日 (33)表格 25：鹏华旗下分级基金规模统计（单位：亿元） (34)表格 26：兴业旗下主动权益产品明细 (37)表格 27：兴业基金固收投资业绩 (38)表格 28：A 股市场定增募资规模（截至 2016 年 12 月 31 日） (38)表格 29：九泰旗下公募定增产品统计（截至 2016 年 12 月 31 日） (39)表格 30：专户规模排名前 20 的基金公司（截止 2016 年 9 月） (41)表格 31；基金公司明细情况汇总 (42)报告正文公募基金准入门槛下降后，持有公募基金牌照的资产管理机构数量不断增加。
2017年基金行业市场调研分析报告
2017年基金行业市场调研分析报告目录第一节基金公司知多少？ (6)一、现有基金公司情况汇总 (6)二、基金公司当前格局 (7)第二节各家自有各家强 (10)一、综合实力口口相传 (10)二、优化结构快速崛起 (18)三、扬长避短差异发展 (26)四、布局热点双轨并行 (31)五、背景实力高速成长 (36)附录 (42)图表目录图表1：富国基金股权结构图 (10)图表2：兴全旗下公募产品规模及占比变化 (13)图表3：兴全旗下各类产品规模变动情况（亿元） (13)图表4：易方达旗下公募权益产品市场占比变化 (15)图表5：易方达旗下债券产品市场占比变化 (16)图表6：易方达旗下货币基金市场占比变化 (16)图表7：易方达旗下各类产品规模变动情况（亿元） (17)图表8：中欧基金股权结构 (19)图表9：中欧基金事业部结构 (20)图表10：中欧旗下公募产品规模及占比变化 (22)图表11：中欧旗下权益产品规模及占比变化 (22)图表12：市场上医药行业分级基金规模变动（亿元） (23)图表13：市场上房地产行业分级基金规模变动（亿元） (24)图表14：工银瑞信基金股权结构图 (26)图表15：长信基金股权结构图 (30)图表16：汇添富公募产品规模及占比变化（截止2016-12-30） (32)图表17：汇添富旗下产品占比变化（截止2016-12-30） (33)图表18：汇添富电子金融平台 (34)图表19：兴业基金股权结构图 (37)图表20：兴业基金产品线构成 (37)图表21：九泰基金股权结构图 (40)图表22：创金合信基金股权结构图 (41)表格目录表格1：基金公司成立年份、类型情况（截至2016-12-30） (6)表格2：规模排名靠前基金公司（截至2016-12-30） (7)表格3：各年度绝对收益排名靠前基金公司 (8)表格4：各年度净利润排名靠前基金公司 (9)表格5：富国主动权益投资业绩 (11)表格6：富国权益类增强指数产品历史超额收益表现（截止2016-12-30，%）11表格7：同时期成立基金公司最新产品数量（只，截至2016年12月31日） 12表格8：兴全各独立年度权益投资业绩（%，截至2016年12月31日） (14)表格9：兴全长中短期权益投资业绩（%，截至2016年12月31日） (14)表格10：兴全基金固定收益投资业绩（%，截至2016年12月31日） (14)表格11：易方达基金权益资产投资业绩（%，截至2016年12月31日） (18)表格12：易方达基金固定收益投资业绩（%，截至2016年12月31日） (18)表格13：中欧旗下主动偏股配置产品平均机构持有比例（%） (23)表格14：国泰旗下打新、分级基金统计（单位：亿元） (24)表格15：国泰基金权益资产投资业绩（%，截至2016年12月31日） (25)表格16：工银瑞信固定收益投资业绩（%，截止2016-12-30） (27)表格17：工银瑞信旗下行业主题类产品历史超额收益表现（%，截止2016-12-30） (27)表格18：前海开源基金公司权益业绩排行榜（截至2016-12-30） (29)表格19：前海开源旗下行业主题类产品2016年业绩表现（截止2016-12-30） (29)表格20：长信基金固定收益投资业绩（%，截止2016-12-30） (30)表格21：长信基金权益投资业绩（%，截止2016-12-30） (31)表格22：长信基金旗下量化基金产品（截止2016-12-30） (31)表格23：汇添富基金权益投资业绩（%，截止2016-12-30） (32)表格24：汇添富中证上海国企ETF前十大持有人截至日期：2016年8月22日 (34)表格25：鹏华旗下分级基金规模统计（单位：亿元） (35)表格26：兴业旗下主动权益产品明细 (38)表格27：兴业基金固收投资业绩 (38)表格28：A股市场定增募资规模（截至2016年12月31日） (39)表格29：九泰旗下公募定增产品统计（截至2016年12月31日） (40)表格30：专户规模排名前20的基金公司（截止2016年9月） (41)表格31；基金公司明细情况汇总 (42)公募基金准入门槛下降后，持有公募基金牌照的资产管理机构数量不断增加。
基金调研报告范文
基金调研报告范文基金调研报告范文报告主题：对XXX基金的调研报告一、研究目的和背景作为投资者，我们希望找到一只具有稳定收益和增长潜力的基金，尤其是在当前市场波动的背景下。
本次调研旨在对XXX 基金进行全面的调查和分析，以了解其运营情况、投资策略和表现等方面的信息，为我们的投资决策提供关键参考。
二、调研内容和方法1. 调研内容：（1）基金公司概况：了解基金公司的背景、规模和历史业绩等情况；（2）基金经理情况：调查基金经理的从业经验、投资理念以及过往投资业绩等情况；（3）基金投资策略：分析基金的投资策略、持仓结构和风险控制情况；（4）基金表现：对基金的综合回报、收益分布以及与同类基金的比较进行评估；（5）风险评估：对基金的风险情况进行评估和分析。
2. 调研方法：（1）资料调研：通过查阅基金公司的年报、公告、网站等资料，获取基金的相关信息；（2）访谈调研：与基金经理进行座谈，了解其投资策略和看法；（3）数据分析：通过对历史业绩数据的收集和整理，进行量化分析和评估。
三、调研结果和分析1. 基金公司概况：XXX基金是一家拥有多年行业经验的知名基金公司，管理着多只优质基金产品。
公司拥有一支经验丰富的投资团队，管理规模较大，并且近年来取得了良好的投资业绩，受到了投资者的青睐。
2. 基金经理情况：XXX基金的基金经理经历丰富，平均从业年限超过10年，具有深厚的行业经验和丰富的投资管理经验。
他们注重价值投资和长期持有，注重基本面分析和风险控制，对市场走势和行业趋势有着独到的见解，有能力把握投资机会。
3. 基金投资策略：XXX基金采用多元化的投资策略，包括价值投资、成长投资、股票配置策略等。
基金的持仓结构较为稳健，注重配置优质股票和债券资产，同时控制风险，确保基金的稳定回报。
4. 基金表现：在过去三年中，XXX基金的综合回报率表现稳定，与同类基金相比具有较好的表现。
基金的年均回报率超过10%，超过了同类基金的平均水平，投资者可以获得较高的收益。
2017年FOF基金行业市场投资分析报告
2017年FOF基金行业市场投资分析报告目录第一节国外市场FOF情况简介 (5)一、美国FOF市场概况 (5)二、美国FOF现状——以目标日期基金为主的资产配置方案 (7)三、美国FOF模式及典型产品 (8)第二节国内市场FOF发展情况 (11)一、国内FOF现状——规模小，且严格意义上的FOF较少 (11)二、美国FOF的发展对于国内的启示——稳定回报或为FOF根本需求 (14)第三节从经典耶鲁模式看FOF资产配置策略 (15)一、经典资产配置模式——耶鲁模式 (15)二、耶鲁模式资产配置优势一——分散投资，全球配置 (17)三、耶鲁模式资产配置优势之二——多元投资，宏观对冲 (18)四、耶鲁模式资产配置优势之三——精选个券，战胜基准 (19)第四节耶鲁模式——内地运用 (20)一、FOF投资组合选择 (20)二、FOF资产权重分配 (22)三、FOF择时与择基 (24)第五节当前国内FOF产品设计 (26)一、当前FOF基金特点 (26)二、FOF对于国内投资机构的意义 (27)图表目录图表1：近年美国市场FOF发展情况 (5)图表2：近年美国市场FOF资金净流入情况 (5)图表3：近年美国市场不同类型FOF发展情况 (6)图表4：近年美国市场不同类型FOF资金流入情况 (6)图表5：近年美国FOF与公募基金市场发展情况 (6)图表6：美国市场主流FOF类型 (7)图表7：美国市场目标日期基金情况 (7)图表8：先锋2025退休基金资产配置情况 (9)图表9：私募基金FOF发行情况 (11)图表10：券商集合理财FOF发行情况 (12)图表11：不同类型券商集合理财FOF规模情况 (12)图表12：美国养老金对于目标日期基金的配置 (14)图表13：近年耶鲁基金资产规模以及年度收益率 (15)图表14：耶鲁模式资产配置思路 (16)图表15：传统股债配置 (16)图表16：耶鲁模式资产配置(2015.6) (17)图表17：近年耶鲁基金海外股票资产比例持续上升 (18)图表18：耶鲁基金资产配置中非传统资产的配置比例(05.6-15.6) (18)图表19：耶鲁基金表现超过通胀 (19)图表20：耶鲁基金资产配置收益率同时跑赢主动及被动配置(05.6-15.6) (19)图表21：我国公募市场股票、债券、货币基金情况 (20)图表22：我国公募市场QDII、商品、REITS基金情况 (21)图表23：近年以来我国私募行业发展情况 (21)图表24：基于风险配置的风险平价（Risk Parity）实现有效风险分散 (22)图表25：典型的目标日期策略FOF (23)图表26：大宗商品、资源类股票、REITS以及黄金对抗通胀能力较强 (24)图表27：近年持仓风格不同的基金表现 (25)图表28：近年持仓市值不同的基金表现 (25)图表29：近年以来我国公募基金发展情况 (27)图表30：2015年年底我国主要长期资产配置机构规模 (28)图表31：2014年至今各类信用债负面事件发生次数 (28)表格目录表格1：美国市场FOF主要发行机构 (8)表格2：美国FOF管理模式分类 (9)表格3：Vanguard Target Retirement 2025持仓情况 (10)表格4：PIMCO All Asset Fund持仓情况 (10)表格5：当前国内规模较大的券商集合理财FOF基金 (12)表格6：当前国内规模较大QDII型FOF基金 (13)表格7：光大基中宝近期持仓情况（2015三季度） (13)表格8：FOF择基指标 (25)表格9：当前国内FOF发展可能 (26)第一节国外市场FOF情况简介一、美国FOF市场概况FOF(fund of fund)也被称作组合基金，不同与一般的基金，FOF以绝大部分资产投资于其他的基金。
2017私募量化市场报告
2017年私募量化报告一、量化概念1、量化交易量化交易最早被称之为算法交易。
历史上最早使用算法交易的例子可以追溯到1949年。
对冲基金之父阿尔弗雷德·琼斯，利用空对多3：7的比例进行配对交易，在1955年到1964年间，综合回报率高达28%。
到了上世纪60年代早期，投资者开始利用计算机通过分析股票的周线和月线来预测价格运动方向。
配对交易逐渐成熟，发展成后来的算法交易。
随后算法交易策略慢慢在华尔街流传开来并被广泛使用，同时也带来了非常可观的盈利。
原来在摩根士丹利从事配对交易的研究员，后来逐渐成为如大卫·肖、詹姆斯·西蒙斯这类明星基金经理手下的精英，算法交易的“黑盒子”便由此诞生。
随着计算机的广泛普及，华尔街各大交易平台都开始执行算法交易，对IT技术人员的需求不断攀升。
各种数量化研究人才进入到华尔街工作，改变了交易大厅传统的交易习惯，公开喊价的交易员逐渐被算法交易员所取代，算法交易也从此在华尔街开始蓬勃发展。
演变至今，已经变成完备体系的量化交易。
无论是股票、商品、期货以及外汇市场，都已成为市场中不可或缺的组成部分。
2、量化基金基于量化交易的基金产品，被称之为量化基金。
量化基金主要为两种，一种是是指通过数量模型的计算寻找投资机会，并以此作为最终投资决策进行资产管理。
这类基金通常也被称为纯量化交易基金，中间并没有人为操作。
另外一类则有基金经理主观判断的融入，即在程序计算后由基金经理加入主观的判断，最后作出投资决策，这也被成为量化模型选股基金。
但无论是哪一种量化基金，数量模型均是核心。
而这种基于数量模型交易，相比于传统价值型投资也有一定的优劣势：（1）量化基金的优势。
量化基金与人为决策的传统基金不同，人在其中的作用在于构建包含足够信息并能对信息进行有效处理的投资决策系统，而其选时选股决策都是基于投资决策系统的信息处理的结果。
量化投资的典型是西蒙斯为代表的一类投资者。
量化基金独特的决策流程决定其决策过程中受人的因素影响非常小，这可以避免投资者扭曲面对的信息，做出过度反应。
量化基金就业前景分析报告
量化基金就业前景分析报告标题：量化基金就业前景分析报告摘要：本报告旨在对量化基金就业前景进行深入分析。
通过调查研究和数据统计，报告阐述了量化基金行业的快速发展趋势、就业机会的增长以及未来的发展潜力。
报告的结论表明，量化基金行业展现出巨大的就业潜力，对于具备相关技能和知识的人才来说，创造了广阔的就业机会。
一、背景：量化基金是基于数学和统计方法进行交易的投资基金。
这个领域的发展受到了技术的推动和金融市场的需求。
以人工智能、机器学习和大数据分析等技术为基础的量化交易策略得到了广泛应用，并在过去的几年中获得了显著的回报，吸引了众多资金和人才的关注。
二、发展趋势：1. 技术革新的推动：人工智能、机器学习和大数据分析等技术的迅速发展为量化基金行业提供了无限的机遇。
这些技术的应用可以提高交易决策的准确性和效率，并带来更稳定和可靠的投资回报。
2. 资金流入的增加：随着量化交易策略的成功和回报的增加，越来越多的资金开始流入量化基金。
数据显示，近年来全球量化基金的总资产规模快速增长，预计未来仍会保持稳定增长。
3. 市场需求的扩大：金融市场对于风险控制和投资回报的需求不断增加，对量化基金的需求也在扩大。
量化基金以其科学严谨的交易策略为投资者提供了一种相对稳定和可靠的投资选择。
三、就业机会的增长：1. 专业技能的需求：随着行业的发展，对于拥有数学、计算机科学和金融等领域专业技能的人才的需求越来越大。
熟练掌握量化交易策略和相关软件工具的人才将成为行业的宝贵资源。
2. 新兴职位的涌现：量化基金行业的快速发展催生了一些新兴职位，如量化研究员、数据科学家、模型开发工程师等。
这些职位对于拥有专业技能和实践经验的人才来说具有广阔的就业前景。
3. 行业合作的扩大：量化基金行业与科技公司和金融机构之间的合作逐渐增多，这为从事相关工作的人才提供了更多的就业机会和发展空间。
四、未来发展潜力：1. 国际化发展：量化基金行业具备强大的国际竞争力，未来有望在全球范围内进一步扩展。
中国量化基金研究调研报告
数据来源:Wｉnd资讯
图３：各类公募量化基金数量（只)和规模(亿元）
图3： 各类公募量化基金数量(只）和规模(亿元)
数据来源:winｄ资讯
数据来源:wiｎｄ资讯
（3)公募量化基金业绩表现
从各年度业绩来看,量化基金在发展初期并未取得明显的优势，如表１所示,2０１1年到20１3年主动量化型基金的收益率甚至落后于同期中国股基指数,但随着量化基金的发展，不同基金公司在量化基金方向上发力。随着产品数量的增加，量化基金的业绩也有一定程度的提升,２０14年至2015年的年度业绩（33.92%和49.０９%）均领先于主动管理股票型基金指数，2０16年平均回撤幅度在2．29%,而同期股基指数下跌了16.2５%。指数量化型基金中标的为股指的部分在牛市中收益领先于主动管理基金指数,在震荡下行的环境中回撤幅度相对较小。201６年对冲量化型基金在空头头寸上受到一定限制，未能做到真正的绝对收益，但将回撤幅度控制在了２%以内。
主动量化型基金的规模在牛市行情中得以迅速扩张，２0０7年末仅光大核心与上投阿尔法的2只基金规模合计达到了418.17亿元，截止至2０16年末主动量化型基金规模扩张至69８.２1亿元。２01５年以来，采用对冲手段的量化基金在规模上也有一个较大幅度的增长（由2014年末44.10亿元增长至187.１0亿元）,但受到股指期货开仓限制的影响,2０16年对冲量化基金规模出现大幅缩减（２０16年末为4９.8０亿元)。指数量化型基金在近年来发行数量上虽有明显增加，但规模（2016年末为３6.５５亿元）始终不及对冲量化基金。
（3)对冲量化型
对冲量化型基金虽然也是进行主动投资的，但区别于主动量化型基金的是，对冲量化型基金在进行多头的同时开立空头账户,从而将系统性风险进行对冲,以达到绝对收益的目的,因此大部分对冲量化型基金将“绝对收益”也体现在基金名称中。除国泰全球绝对收益外，对冲量型基金均为混合型基金，契约限定仓位均为80％－12０%，以便对冲操作。此外,大部分对冲量化型基金的费率为1%，个别对冲量化型基金将管理费提升至1.5%,与主动量化型基金持平。
2017年基金行业市场调研分析报告
2017年基金行业市场调研分析报告目录1 主动为王，来日方长 (4)1.1 巴菲特赌局：尘埃落定 (4)1.2 主动投资基金指数编制 (6)1.3 主动基金 VS 市场指数 (7)1.4 持仓风格分析：善于选股 (17)1.5 讨论：幸存者偏差及全收益指数 (18)1.6 小结：A 股市场，主动为王 (20)2 公募基金纵览 (20)3 私募基金纵览 (23)4 国内近期发行基金 (26)5 国内新受理基金 (27)6 风险提示 (27)附录一：国内近期发行基金 (27)附录二：国内新受理基金 (32)图表目录图表 1：巴菲特 S&P500指数基金 VS Seides五只 FOF业绩表现（ %） (4)图表 2：主动基金指数 (6)图表 3：全样本时期主动基金收益分组 (7)图表 4：主动投资基金每年度平均收益与主要指数收益（ %） (8)图表 5：主动投资基金每年度战胜指数比例（ %） (8)图表 6：主动投资基金每年度战胜中证 800 全收益指数柱状图 (8)图表 7：主动投资基金三年期平均收益与主要指数收益（ %） (9)图表 8：主动投资基金三年期战胜指数比例（ %） (9)图表 9：主动投资基金五年期平均收益与主要指数收益（ %） (10)图表 10：主动投资基金五年期战胜指数比例（ %） (10)图表 11：主动投资基金分期限战胜中证 800 全收益指数柱状图 (10)图表 12：主动投资基金分期限战胜沪深 300 全收益指数柱状图 (11)图表 13：A 股市场牛熊市划分 (12)图表 14：主动投资基金不同行情下平均收益与主要指数收益（ %） (13)图表 15：主动投资基金不同行情下战胜指数比例（ %） (13)图表 16：不同行情下主动型基金战胜中证 800 全收益指数比例 (13)图表 17：不同行情下主动型基金平均持仓比例 (14)图表 18：印度：主动基金 vs BSE100 (14)图表 19：美国：主动基金 vs S&P500 (15)图表 20：澳大利亚：主动基金 vs ASX200 (15)图表 21：加拿大：主动基金 vs TSX Composite (16)图表 22：主动投资基金风格暴露 (17)图表 23：主动型基金超额收益来源 (17)图表 24：基金类别及具体投资类型 (18)图表 25：已清算和摘牌基金数量 (19)图表 26：原始指数与全收益指数区间收益（ 2007.1.4-2017.6.30） (19)图表 27：公募基金数量和规模趋势 (20)图表 28：最新不同类型基金规模占比 (21)图表 29：公募基金规模变动 (22)图表 30：私募基金数量和规模趋势 (23)图表 31：最新私募基金统计 (24)图表 32：最新不同类型私募基金变动情况统计 (25)图表 33：报告期（ 2017/7/24-2017/8/24）发行基金 (26)图表 34：报告期（ 2017/7/24-2017/8/24）国内近期发行且已成立基金 (27)图表 35：报告期（ 2017/7/24-2017/8/24）国内近期正在发行的基金 (29)图表 36：报告期（ 2017/7/24-2017/8/24）简易流程接收申请材料的基金 (32)图表 37：报告期（ 2017/7/24-2017/8/24）变更注册简易程序基金 (34)1 主动为王，来日方长1.1 巴菲特赌局：尘埃落定无论是在学术界还是业界，关于主动投资还是被动投资的争论都不绝于耳，经常抢占头版头条的位置。
2017年基金定投市场调研分析报告
2017年基金定投市场调研分析报告目录第一节定投的连续时间模型 (4)一、采用连续时间模型的可行性与原因 (4)二、连续时间模型下定投与一次性投资的表达式 (4)三、连续时间模型下定投与一次性投资对比 (5)四、连续时间模型下定投期望收益和波动 (6)1、定投期望收益的解析解 (6)2、定投期望波动的蒙特卡洛模拟 (6)五、连续时间模型的参数估计 (7)第二节连续时间模型的应用 (10)一、定投期望收益解析解用于定投收益测算 (10)1、定投频次较少的情形 (10)2、定投频次较多的情形 (11)二、定投标的的选择方法 (12)三、定投时机的选择方法 (13)四、定投是否能够降低投资波动率的研究 (14)1、定投波动率与资产波动率相互关系的实证检验 (15)2、定投波动率与资产波动率相关关系的直观检验说明 (16)五、定投收益与定投时间长度的关系 (17)六、定投收益与投资频率的关系 (18)第三节相关表格 (20)一、连续时间模型下定投与一次性投资对比相关图表 (20)二、定投期望波动的蒙特卡洛模拟相关图表 (24)图表目录图表1：定投期望波动的蒙特卡洛模拟（以标的资产σ=0.6为例） (7)图表2：沪深300指数μσ估计值（历史1年数据估计） (8)图表3：沪深300指数μσ估计值（历史5年数据估计） (9)图表4：定投实际收益与解析解收益散点图（月频定投2年） (10)图表5：定投实际收益与解析解收益散点图（周频定投5年） (11)图表6：漂移率μ与定投收益关系图 (13)图表7：σ2−μ估计值（采用每个定投时点过去1年数据） (14)图表8：σ2−μ估计值（采用每个定投时点过去5年数据） (14)图表9：定投波动率与资产波动率散点图（定投20次） (15)图表10：定投波动率与资产波动率散点图（定投1,000次） (16)图表11：定投波动率与基金波动率散点图（定投1000次） (17)图表12：定投年化收益率与μ、T关系 (17)图表13：周定投与月定投收益差值 (19)图表14：定投波动率与基金波动率散点图（定投50次） (25)图表15：定投波动率与基金波动率散点图（定投100次） (26)表格目录表格1：定投实际收益与解析解收益回归统计量（月频定投2年） (11)表格2：定投实际收益与解析解收益回归统计量（周频定投5年） (12)表格3：定投2年年化收益率对比 (13)表格4：定投收益波动率与基金波动率回归统计量（定投20次） (15)表格5：定投收益波动率与资产波动率回归统计量 (16)表格6：定投年化收益率与μ、T关系 (18)表格7：一年定投与一次性投资收益比（定投20次） (20)表格8：三年定投与一次性投资收益比（定投20次） (20)表格9：五年定投与一次性投资收益比（定投20次） (20)表格10：一年定投与一次性投资收益比（定投50次） (21)表格11：三年定投与一次性投资收益比（定投50次） (21)表格12：五年定投与一次性投资收益比（定投50次） (21)表格13：一年定投与一次性投资收益比（定投100次） (22)表格14：三年定投与一次性投资收益比（定投100次） (22)表格15：五年定投与一次性投资收益比（定投100次） (22)表格16：一年定投与一次性投资收益比（定投1,000次） (23)表格17：三年定投与一次性投资收益比（定投1,000次） (23)表格18：五年定投与一次性投资收益比（定投1,000次） (23)表格19：不同参数下波动率模拟（定投20次） (24)表格20：不同参数下波动率模拟（定投50次） (24)表格21：不同参数下波动率模拟（定投100次） (25)表格22：不同参数下波动率模拟（定投1,000次） (25)第一节定投的连续时间模型一、采用连续时间模型的可行性与原因基金每个交易日仅有一个单位净值，然而由于基金所投标的：股票、债券等资产价格都是连续的，且一般假设满足几何布朗运动。
国内量化基金现状分析及展望
国内量化基金现状分析及展望摘要：随着数量化投资在国内关注度的提高,量化基金也逐渐进入大众视野。
本文对目前国内量化基金的现状进行了阐述和分析，分析了其发展的路径，对其使用的量化技术进行了归纳，并对比了其收益和绩效，最后分析了影响其发展的因素。
关键词：量化基金；数量化投资；量化策略近年来，随着我国资本市场的不断发展，数量化投资在国内越来越受到关注。
国内机构投资者逐渐增加量化分析在投资中的应用。
在基本面投资的基础上应用数量化策略,成为投资领域发展的新趋势。
国内的基金公司在这股潮流下也纷纷推出自己的量化基金产品。
依据资讯商wind的显示，截至2011年9月底市场上一共有14只不同类型的量化基金。
一、国内量化基金的发展据统计，国外定量投资在全部投资产品中的份额中占30%以上，主动投资产品中大约有20-30%使用量化技术。
与国外市场相比，国内基金无论数量还是规模都要小很多。
国内大部分量化基金都是在2008年金融危机之后才陆续推出。
目前市场上有65家基金公司，正式推出量化基金的也只有13家。
自开始两只量化基金成立后，2006-2008年期间市场上没有任何新的量化基金成立，之后又呈现出一个快速增长的态势。
为什么国内量化基金的发展会有如此特点？分析一下其中原因，笔者认为有如下几点：（一）国内资本市场的发展为量化投资准备了必要条件。
2005年以来，证券市场发生了一系列变化：股权分置改革完成、IPO扩容，卖方量化研究能力提高、股指期货及融资融券的推出等。
如何在众多的上市公司中迅速、有效地选择投资目标，降低调研和投资成本，成为机构投资者面对的新问题。
而通过用量化手段，分析、归纳出相对客观的选股模式，发掘内在的驱动因素，正是量化选股的优势所在。
正是在这样的环境下，机构投资者开始重视起量化投资来。
作为证券市场上的卖方，券商纷纷在自己的金工团队基础上成立数量化研究团队，推出了大量量化策略报告和量化投资方面的服务（如程序化交易服务）。
2017年FOF基金行业市场调研分析报告
2017年FOF基金行业市场调研分析报告目录第一节海外FOF发展经验 (6)一、需求增加，推动美国FOF发展 (6)1、FOF规模近十年快速增加 (6)2、混合债券型是FOF的主要类型 (7)3、资金持续流入FOF市场 (7)二、美国FOF的现状与特色 (8)1、FOF的定义 (8)2、投资FOF与投资基金的差异 (8)3、美国典型FOF例子：先锋基金 (9)第二节国内FOF发展现状 (15)一、国内FOF监管历程 (15)二、不同机构的FOF产品发展 (17)1、私募FOF (17)2、券商FOF (18)3、基金专户 (20)4、信托FOF (22)5、期货资管FOF (24)6、银行理财FOF (25)第三节美国FOF监管的参考 (27)一、12(d)(1)政策介绍 (27)二、新政策 (27)三、利弊分析 (28)第四节《基金中基金指引》解析 (29)一、指引部分条款的解析及出台初衷 (29)1、明确FOF定义 (29)2、关于投资衍生品性质基金 (29)3、费率问题新规范 (30)4、基金估值的问题 (30)5、防止喂养其他基金 (30)6、投资比例限制 (31)7、不得持有其他FOF (31)二、指引出台对基金中基金产品的影响 (31)第五节 FOF常见投资策略和产品模式 (33)一、常见FOF投资策略 (33)1、基金优选策略 (33)（1）Upgrading Approach (33)2、风格轮动策略 (33)3、套利策略 (34)4、多资产指数投资策略 (35)5、CPPI策略 (36)二、常见FOF产品模式 (37)1、行业优化配置FOF (37)2、交易型基金FOF (37)3、股债配置FOF (37)4、绝对收益FOF (37)5、套利型FOF (37)6、资源&主题FOF (38)7、TOT产品 (38)8、CPPI产品 (38)9、生命周期/目标日期基金Lifecycle Fundor Target Risk Date Fund .. 3810、生活方式基金（Lifestyle Fund or Target Risk Fund） (39)11、伞形FOF (40)第六节公募基金发展FOF的突破口 (41)第七节 FOF在运行中可能遇到的问题 (44)一、配置工具种类的欠缺 (44)二、配置工具的规模和流动性问题 (44)三、双重收费机制和道德风险 (44)四、母基金管理人收费的失调 (45)五、业绩基准不明确 (45)六、风险收益特征不明确 (45)七、链锁巨额赎回的风险 (46)八、流动性风险更大 (46)第八节基金池的设计 (47)一、配置型FOF基金池 (47)二、主动型FOF基金池 (49)三、主题类FOF基金池 (50)四、另类FOF基金池 (51)图表目录图表1：美国FOF资产管理规模(百万美元) (6)图表2：美国FOF的数量 (6)图表3：两种类型FOF在美国市场的资产管理规模(百万美元) (7)图表4：资金净流入美国FOF的金额(百万美元) (8)图表5：资产配置比例在不同时间的变化 (10)图表6：VTTVX2025在各类资产的比重 (11)图表7：VTTVX2025的净值走势 (12)图表8：券商集合理财发行情况统计 (19)图表9：券商集合理财发行分布情况统计 (20)图表10：银行FOF（基金宝类）产品统计 (26)图表11：分级基金份额分拆示意图 (34)图表12：分级基金套利示意图 (35)图表13：2015年类CPPI策略结果 (36)表格目录表格1：FOF的优势与弊端 (9)表格2：系列退休计划基金在不同到期日的资产配置比例 (9)表格3：VTTVX2025投入在不同基金的比例 (11)表格4：VTTVX2025的风险揭示 (13)表格5：国私募采用FOF形式进入国内（金额美元计） (15)表格6：国内FOF规定条款 (16)表格7：私募FOF备案产品（部分） (18)表格8：基金专户FOF备案产品 (20)表格9：信托FOF产品 (22)表格10：期货FOF产品 (24)表格11：Morningstar生活方式基金分类 (40)表格12：考虑因素（配置型FOF基金池） (47)表格13：基金池范例（配置型FOF） (47)表格14：虑因素（主动型FOF基金池） (49)表格15：金池范例（主动型FOF） (49)表格16：虑因素（主题型FOF基金池） (50)表格17：金池范例（主题型FOF） (50)表格18：基金池范例（另类FOF） (52)第一节海外FOF发展经验海外FOF主要发源于美国市场。
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2017年量化基金市场调研分析报告目录第一节量化基金何时好？风格选股影响绩效 (5)一、量化基金：神秘面纱下的别样魅力 (5)二、量化基金的特征 (6)1、量化基金指数的编制 (7)2、量化基金的风格偏好 (8)3、量化基金的收益归因 (10)三、量化基金何时好 (13)1、衡量表现好坏的标准 (13)2、风格因子收益 (14)3、风格持续性 (17)4、风格因子解释度 (19)5、趋同度指标 (20)6、市场波动率 (22)四、量化基金今年为何熄火 (25)五、量化基金前景展望 (28)1、风格择时 (28)2、新Alpha因子 (29)第二节公募基金纵览 (32)第三节私募基金纵览 (34)第四节国内近期发行基金 (37)第五节国内新受理基金 (40)图表1：量化基金何时好 (5)图表2：量化基金指数与基准基金指数 (7)图表3：量化基金风格暴露 (8)图表4：基准基金风格暴露 (8)图表5：量化基金相对于基准基金的风格暴露 (9)图表6：量化基金风格偏好的分歧度 (9)图表7：量化基金超额收益来源 (10)图表8：量化基金超额收益的平均值 (11)图表9：量化基金收益来源的分歧度 (12)图表10：量化基金与基准基金平均持股个数 (12)图表11：量化基金的超额收益 (13)图表12：风格因子收益聚类分析 (14)图表13：价值表现(X轴)V.S.量化基金表现(Y轴) (15)图表14：规模表现(X轴)V.S.量化基金表现(Y轴) (16)图表15：成长表现(X轴)V.S.量化基金表现(Y轴) (16)图表16：流动性表现(X轴)V.S.量化基金表现(Y轴) (17)图表17：风格持续性指标(X轴)V.S.量化基金超额收益(Y轴) (18)图表18：风格因子解释度(X轴)V.S.量化基金超额收益(Y轴) (19)图表19：趋同度指标与Wind全A指数 (20)图表20：趋同度变动(X轴)V.S.量化基金表现(Y轴) (21)图表21：纯趋同度变动(X轴)V.S.量化基金表现(Y轴) (21)图表22：：市场波动率与Wind全A指数 (22)图表23：波动率变动(X轴)V.S.量化基金表现(Y轴) (23)图表24：纯波动率变动(X轴)V.S.量化基金表现(Y轴) (23)图表25：纯波动率变动(X轴)V.S.量化基金选股超额表现(Y轴) (24)图表26：量化基金的因子暴露（2016.12.31） (25)图表27：量化基金预估的因子超额收益（2016.12.31-2017.6.30 (26)图表28：2013年以来规模因子的表现 (27)图表29：2006年以来市场强弱指标的变动特征 (28)图表30：市场强弱指标(X轴)V.S.波动率因子表现(Y轴) (29)图表31：：纯净的聪明钱因子的多空对冲曲线 (30)图表32：纯净的APM因子的多空对冲曲线 (31)图表33：公募基金数量和规模趋势 (32)图表34：最新不同类型基金规模占比 (32)图表35：公募基金规模变动 (33)图表36：私募基金数量和规模趋势 (34)图表37：最新私募基金统计 (35)图表38：最新不同类型私募基金变动情况统计 (35)表格1：风格因子收益的相关性 (14)表格2：聪明钱因子、APM因子与其他11个因子的相关性 (30)表格3：报告期（2017/6/22-2017/7/22）发行基金 (37)表格4：：报告期（2017/6/22-2017/7/22）国内近期发行且已成立基金 (37)表格5：报告期（2017/6/22-2017/7/22）国内近期正在发行的基金 (38)表格6：报告期（2017/6/22-2017/7/22）简易流程接收申请材料的基金 (40)表格7：报告期（2017/6/22-2017/7/22）变更注册简易程序基金 (40)表格8：报告期（2017/6/22-2017/7/22）普通程序基金 (40)第一节量化基金何时好？风格选股影响绩效一、量化基金：神秘面纱下的别样魅力近几年量化基金业绩规模双丰收，发展势如破竹，屡屡受到市场聚焦。
而2017年以来，市场风格突变，量化基金业绩熄火，一度遭遇市场质疑。
那么，此前量化基金为何能够吸足大家眼球，之后量化基金是否就此走下神坛呢？在寻找答案的过程中往往会遇到三个问题：是什么？为什么？怎么做？因此，在回答上述问题之前，我们首先要明白一个问题：量化基金是什么？有什么特征？方正金工从量化的角度深入剖析量化基金，探寻量化基金的风格、选股等特征，解析此前量化基金业绩超群而今年以来业绩熄火的原因。
在了解量化基金的特征之后，方正金工从风格和选股两个角度归纳总结了可能影响量化基金业绩表现的五大原因：风格收益、风格持续性、风格解释度、趋同度指标和市场波动率。
具体而言，量化基金超额收益的影响因素如下：小市值股票表现越好，价值因子表现越好，成长因子表现越差，则量化基金超额收益倾向于更高；风格持续性越强，量化基金超额收益倾向于越好；风格解释度越高，量化基金超额收益倾向于越好；趋同度指标下降，量化基金超额收益倾向于越好；市场波动率下降，量化基金超额收益倾向于更好。
此外，方正金工从风格择时和新Alpha因子两个角度对量化基金的前景进行展望。
通过对量化基金的全面解读，揭开量化基金的神秘面纱，让基金管理人正视量化基金的别样魅力。
图表1：量化基金何时好资料来源：北京欧立信咨询中心二、量化基金的特征方正金工通过分析基金公告的具体持仓，获得基金的持股风格，从而解析量化基金的特征。
分析方法如下：首先，获取每只股票在每个风格因子上的风险暴露，然后以基金中每只股票的仓位为权重进行加权，得到基金在每个因子上的整体暴露。
基金在第푖个因子上的暴露如下:其中，为基金在第i个因子上的暴露，为第k只股票在该基金中的仓位比重，为第k只股票在第i个因子上的风格暴露程度。
回测期间(2013.12.31-2017.6.30)共有七个报告期基金会披露其详细持仓：2013.12.31、2014.6.30、2014.12.31、2015.6.30、2015.12.31、2016.6.30、2016.12.31。
分析所使用的因子包含：Beta、长期动量、短期动量、价值、盈利、成长、杠杆、波动、流动性、规模、非线性规模。
其中，非线性规模用来衡量股票是否为中市值个股，故也可以称为中市值因子。
1、量化基金指数的编制为了更加全面地解析量化基金的特征，方正金工编制了量化基金指数和基准基金指数。
基准基金主要选择除量化基金以外的其他偏股型基金作为对比。
具体而言，选择Wind开放式基金分类中的普通股票型基金以及混合型基金作为基准基金池，选择Wind基金概念类中主动型量化基金以及基准基金池中全称包含“量化”两字的基金作为量化基金的基金池。
最终纳入基准基金指数和量化基金指数编制的基金还需满足以下筛选条件：1）基金成立超过80个交易日。
2）上一报告期中，股票占基金净值60%及以上。
3）剔除两个基金池中所有被动指数型基金与增强指数型基金。
基准基金池中要剔除被选入量化基金池的基金。
从2013年12月31日到2017年6月30日，前后共有1128只基金被纳入基准基金指数编制，60只基金被纳入量化基金指数编制。
将基金复权单位净值根据基金规模加权即可得到基金指数，见图表2。
图表2：量化基金指数与基准基金指数资料来源：Wind，北京欧立信咨询中心2、量化基金的风格偏好下图给出了量化基金每期的风格暴露，可以看出量化基金倾向于选择低负债、低流动性、低波动率的中市值与小市值个股。
图表3：量化基金风格暴露资料来源：Wind，北京欧立信咨询中心下图给出了作为对比基准的非量化主动基金每期的风格暴露，可以看出基准基金偏向于持有低杠杆、成长性好、波动较大、长期涨幅排名较高、技术形态良好的个股。
在市值方面，基准基金也倾向于选择中小市值股票，但其对小市值的偏好弱于量化基金。
图表4：基准基金风格暴露资料来源：Wind，北京欧立信咨询中心为了更加直观，我们将量化基金的风格与基准基金的风格相减，得到量化基金相对于基准基金的风格偏好，见图表5。
相对于基准基金，量化基金更倾向于选择涨幅相对较小，价值、盈利能力与杠杆水平相对较高，动量、成长、波动、流动性、市值相对较低的个股。
图表5：量化基金相对于基准基金的风格暴露资料来源：Wind，北京欧立信咨询中心量化基金对某种风格偏好是否有分歧呢？我们用基金风格的标准差来衡量。
相对于基准基金，量化基金对规模因子的分歧度最大，即虽然量化基金整体偏向于配置小市值的股票，但不同量化基金对于市值的态度具有很大的差异。
而量化基金对于动量与波动的态度相对来说较为统一，即都倾向于选择低动量低波动的个股。
图表6：量化基金风格偏好的分歧度资料来源：Wind，北京欧立信咨询中心3、量化基金的收益归因基金持仓一般不是固定的，距离报告期越久持仓变动可能越大，因此我们只对报告期后一个月的基金收益进行归因，并且假设报告期后一个月量化基金与基准基金的仓位保持不变。
根据风险模型的假设，基金收益可以分解为四个部分：其中，为市场收益，为行业收益，为风格收益，为行业与风格均无法解释的部分，记为选股收益。
由于市场收益主要取决于股票仓位的多少，偏股型基金的市场收益差别较小，因此我们着重分析风格收益、行业收益和选股收益。
图表7给出了量化基金相对于基准基金的超额收益来源。
图表7：量化基金超额收益来源资料来源：Wind，北京欧立信咨询中心为了给出更直观的对比，我们进一步对上述超额收益做平均，得到图表8，可以看出量化基金相对于基准基金的优势在于风格，而在选股方面，量化基金却弱于基准基金。
图表8：量化基金超额收益的平均值资料来源：Wind，北京欧立信咨询中心同样，我们考察量化基金收益来源的分歧度，见图表9。
相对于基准基金，量化基金在风格收益、行业收益和选股收益上都表现出更高的趋同性，特别地，量化基金在选股收益上的一致性远远高于基准基金。
我们猜想可能是因为量化基金相对于基准基金持仓更加分散。
图表9：量化基金收益来源的分歧度资料来源：Wind，北京欧立信咨询中心下图给出了每个报告期量化基金和基准基金的平均持股个数，该图验证了我们的猜想：量化基金持仓持股数量更多，从而持仓更加分散，从而个股特质风险更加分散，导致量化基金间选股收益分歧度更小。
图表10：量化基金与基准基金平均持股个数资料来源：Wind，北京欧立信咨询中心三、量化基金何时好前文总结了量化基金主要的持仓特征，发现量化基金业绩的主要影响因素是风格与选股，因此我们从风格与选股两个角度出发，探寻影响量化基金业绩表现的具体因素。
风格层面主要考虑以下备选因子：（1）归因模型中的11个风格因子收益；（2）风格持续性；（3）风格因子解释度。