"海量"专题（210）——“固收+”基金的评价指标与基金筛选
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本文将“固收+”基金分为激进、均衡、保守三类，研究不同类型“固收+”基金的评价指标，并尝试挖掘较为有效的“固收+”基金筛选因子，以构建“固收+”基金组合。
1.本文主要从三个角度寻找较好因子：指标的稳定性、指标选基的多空收益、业绩头部基金的指标表现。
考察指标的多空收益和业绩头部基金的指标表现，是因子有效性校验中的常规流程。强调指标的稳定性，主要原因是基金的持仓周期一般较长，如果根据某个因子选定基金后，持有期内基金在这个因子上的特征并不稳定，甚至出现反转，那么用该因子选择基金的逻辑便让人生疑。
2.激进型“固收+”基金
定义是最低权益仓位>10%。可关注的选基因子有：收益获取类的Calmar比率（适用大规模基金）、新高天数占比因子（适用小规模基金），弹性类的股牛进攻性、债熊防御性因子，投资能力类的股票投资能力。对于小规模的激进型“固收+”基金，大部分多因子组合都能获取半年6%左右的平均收益，相对业绩基准也有半年1%以上的平均超额收益。大规模基金中，组合的半年平均收益在4%-5%之间，半年平均超额收益为0.3%-0.5%。
3.均衡型“固收+”基金
定义是平均权益仓位>10%，最低权益仓位<10%。可关注的选基因子有：Calmar比率、投资体验类的季度胜率、年度胜率、新高天数占比。对于小规模的均衡型“固收+”基金，还可关注最大回撤的风险控制能力；对于大规模基金，弹性类的股牛进攻性具有突出表现。在小规模基中构建多因子组合，半年平均收益在4%-5%之间，超额收益胜率大多在70%以上，半年平均超额收益在0.7%附近。大规模基金中，多因子组合的半年平均收益在2.5%-3%之间，超额收益胜率多数在50%以上。但超额收益的水平相对较低，表现最突出的组合，半年平均超额收益也低于0.4%。均衡型大规模“固收+”基金组合的优势更多体现在绝对收益层面，组合夏普比率显著高于小规模基金的组合，且持有期收益全部为正。
4.保守型“固收+”基金
定义是平均权益仓位<10%，最低权益仓位<10%。由于该类别基金的风险偏好较低，操作较为稳健，故大部分因子的稳定性比较突出。可关注的选基因子有：Calmar比率、股牛进攻性、债熊防御性。此外，在大规模基金池中，投资能力（股票投资能力、转债投资能力）和投资稳定性（转债投资能力稳定性）因子均表现优异。多因子组合方面，大、小规模基金的半年平均收益无显著差异，均在2%-3%之间。且绝对收益的时间序列稳定，未出现持有期收益为负的情况。相对而言，大规模基金中的多因子组合更为稳定，超额收益胜率80%，半年平均超额收益在0.4%-0.5%之间，夏普比率高达3。
5.风险提示
1）本文根据公开数据和评价指标计算，不作为对未来走势的判断和投资建议；2）本文结论通过公开数据分析所得，存在由于数据不完善导致结论不精准的可能性。
01
“固收+”基金的评价指标
下表中展示了在“固收+”基金评价过程中，不同维度的细分指标及其算法。后文将围绕这些因子在“固收+”基金选择中的能力进行展开。
02
“固收+”基金的分类
首先，本文采用基金的权益仓位划定“固收+”基金池。权益仓位的计算方法为：股票仓位+50%*转债仓位。选择最高权益仓位小于60%，平均权益仓位小于40%的基金构建“固收+”基金池。
在研究“固收+”基金的评价指标之前，我们需要对“固收+”基金进行初步分类。这主要是因为“固收+”基金的操作模式存在较大差异，有的基金经理倾向于以较高权益仓位运作，有的基金经理则可能风险偏好较低，持续保持较低的仓位。不同管理模式可能导致基金净值呈现不同特征，不分类直接用表1中的指标进行比较可能会导致谬误。
如弹性类因子，高权益仓位基金势必在权益市场上涨时呈现更好的进攻性，即低权益仓位基金的上涨弹性肯定弱于高权益仓位基金，不分类直接对比两者的上涨弹性，得到的结论缺乏指导意义。再如收益率，如果考察周期刚好处于股市上涨阶段，高权益仓位基金的收益大概率会优于低权益仓位基金，直接对比两者的收益率显然不公平。故而我们首先根据“固收+”基金的仓位变化，分为激进、均衡、保守三种类型，再分析指标的有效性。其中，基金分类以最近2年的季报为依据。
•激进型：最低权益仓位>10%。
•均衡型：最低权益仓位<10%，平均权益仓位>10%。
•保守型：最低权益仓位<10%，平均权益仓位<10%。
下图展示了按照最近8期季报，“固收+”基金的平均权益仓位、最低权益仓位和权益仓位波动。以平均权益仓位在30%-40%之间的基金为例，不同基金的最低权益仓位差异极大。有些最低权益仓位在30%附近（即长期保持较高仓位），有些则低至0附近（权益仓位的择时行为明显，波动剧烈）。再观察仓位波动，同样是平均仓位处于30%-40%之间的产品，有些仓位波动小于5%，有些则在20%附近。由此可见，即使是平均仓位接近的产品，操作风格可能也存在较大差异。故而在对基金进行分类时，我们不仅参考平均仓位水平，也需要参考最低仓位水平。
在后文分析中，我们主要针对2020年之前成立，最新合并规模在2亿以上的主基金份额进行分析。下表中统计了不同类型“固收+”基金的数量，以及2017-2021年间平均半年持有收益（按2017-2021年间的自然半年度窗口计算）。不同类型基金的平均持有收益存在较位明显的差异，再次说明分析“固收+”基金时分类的必要性。
03
“固收+”基金评价指标的权衡
确定了“固收+”基金的评价指标，我们还需要考虑的是，什么样的因子是筛选“固收+”基金的好因子。本文主要从三个角度寻找较好因子：指标的稳定性、指标选基的多空收益、业绩头部基金的指标表现。
考察指标的多空收益、业绩头部基金的指标表现，是因子有效性校验中的常规流程，本文不再赘述。但为什么我们要强调指标的稳定性，主要原因是基金的持仓周期一般较长，如果根据某个因子选定基金后，持有期内基金在这个因子上的特征并不稳定，甚至出现反转，那么用该因子选择基金的逻辑便让人生疑。此外，上述评价因子中，很多因子都涉及基金经理的投资能力或投资风格。实际投资中，无论是基于能力还是风格选择基金，我们都希望在持有期内，这种预先判定的能力或风格能够延续，这昂才更有可能实现投资目标。
我们举个简单的例子来说明这个问题。易方达裕丰回报连续多年获取绝对收益，且产品收益位于同类前列。分别观察其2014-2021年以来各个维度评价指标的平均得分，以及期间2015、2017、2019、2021年年底的得分情况。为使因子得分更直观，下图中0-1之间的得分代表产品的这个因子在同类中的排名。得分越高，排名越好。
若从各个维度指标的时间序列平均来看，得分相对而言较为均衡，大多数维度的得分都在0.5以上。但是，不同时期的得分却存在较大的波动。如，收益类相关因子——年化收益和Calmar比率。如果以这两个指标作为选基因子，则选出来的基金可能在持有期内出现收益反转，导致投资者无法实现最初的收益目标。所以，我们认为，选基之前确定使用的因子在未来大概率保持稳定是很有必要的。
除了从稳定性、多空收益、头部基金特征三个维度考察因子表现，在后续的分析中，我们还会围绕2个敏感参数进行因子测试，分别是基金规模和因子计算的时间窗口。具体地，在对基金进行规模划分时，以10亿为界，大于2亿、小于10亿的位小规模基金；大于10亿，小于200亿的为大规模基金。对于计算因子的时间窗口，我们测试了过去1年和2年。理想情况下，我们希望优秀的因子能够在不同规模的基金中和不同的时间窗口下都保持稳定。但由于不同规模基金的管理模式存在较大差异，很有可能出现因子对管理规模敏感的情况。
由于不同类型（激进、均衡、保守）“固收+”基金的管理风格迥异，下文先针对激进型基金池展开详细分析，挑选有效因子，并构建基金组合。均衡型和保守型基金的分析思路类似，考虑到篇幅，我们只展示结果。
04
激进型“固收+”基金的因子分析
1 因子稳定性
我们定义因子稳定性位相邻两期因子得分的相关性。根据不同时间窗口、不同规模基金池中的因子稳定性分析，我们发现以下规律：
•风险类因子的稳定性强，相关性高，显著比例高，尤其是最大回撤和波动率2个因子。这说明，基金的风险管理能力多数情况下保持稳定。但是，我们认为，风险类因子并非都适合作为选基因子，例如，波动率因子并不具有收益层面的积极意义，但最大回撤的控制能力可以作为备选因子。
•弹性因子的稳定性强。弹性因子中，股牛进攻性、股熊防御性、债熊防御性显著比例极高，相关性均值高，并且对基金规模不敏感。
•在年度窗口下，收益类指标在小规模基金中呈反转特征，在大规模基金中的稳定性明显更优。我们猜测，这可能与大规模基金的操作模式较为稳定有关联。相对而言，小规模基金的操作更灵活，由此也可能带来收益的不确定性。
•规模的划分有助于提升因子稳定性。按规模划分后，绝大部分因子的稳定性均不同程度提升。
•拉长因子计算时间窗口，大规模基金的因子稳定性会有一定提升。
•2个因子对规模较为敏感。Calmar比率在大规模基金中的稳定性突出，且对于时间窗口不敏感；但在小规模基金中，稳定性较差；新高天数占比在小规模基金中是表现突出的投资体验因子，但在大规模基金中并不亮眼。
Ø股票投资能力因子的探讨
由于激进型产品的权益仓位较高，理论上股票投资能力应该是一个比较重要的因子。但我们发现，该因子无论是在大规模还是小规模基金中，稳定性都不突出。
由上表可见，2014-2017年，激进型基金的股票投资能力均不稳定。因此，当我们考察所有时期的稳定性均值时，股票投资能力作为因子，表现平平。但2017年后，该因子的稳定性显著提升，一方面显著的期数大幅增加，另一方面稳定性水平也明显提升。我们认为，这一变化表明，全市场来看，激进型“固收+”基金中，权益部分的管理能力在逐步成熟。
Ø 因子推荐
综合考虑因子对时间窗口和规模的敏感性，以及因子自身的稳定性，对于激进型“固收+”基金的筛选，我们推荐关注的因子如下表所示。
2 因子收益
Ø 因子多空收益
如表5所示，Calmar比率在大规模基金和较长的时间窗口下，多空收益表现突出。新高天数占比因子在小规模基金中的多空收益较为稳定，对时间窗口也不敏感。
弹性因子中，股牛进攻性和债熊防御性的多空收益表现突出。比较来看，在大规模基金中，更适用较长的时间窗口计算因子；小规模基金中，则刚好相反。
股票投资能力因子在大、小规模基金中均具有正的多空收益，相对而言，在大规模基金中表现更稳定，对时间窗口也不敏感。
债牛进攻性的多空收益表现一般，后续不再分析。股熊防御性的反向选择能力较好，即，股熊防御性差的基金，未来收益更优。我们认为，股熊防御性的反向选择与股牛进攻性逻辑类似，故而不重复使用。
Ø 因子多头超额收益
下表展示了因子的多头超额收益和战胜基准的胜率（计算窗口以半年为一个周期）。其中，股牛进攻性、债熊防御性和股票投资能力三个因子对基金规模和时间窗口的敏感性低，多头超额收益显著，胜率稳定。
新高天数占比因子对规模敏感，在小基金中多头表现突出。Calmar比率因子在大规模基金中的表现更好，在小规模基金中呈轻微的反转效应。
Ø 因子推荐
综合考虑因子的多空收益和多头超额收益，我们认为，股熊防御性因子和债牛进攻性因子表现欠佳，后续不再考察；最大回撤管理能力，虽然多空收益尚可，但多头超额收益并不突出，后续仅作为备选。结合前文的因子稳定性与因子收益，我们推荐关注的因子如下表所示。
3 业绩头部基金的因子回看
本节通过考察滚动年度窗口业绩领先的基金，前期因子特征具有哪些共性，为因子有效性的研究提供进一步的证据。业绩领先的定义为：每半年滚动计算之前一年的基金业绩，选择前5名基金作为业绩头部代表。
如下表所示，当前业绩处于头部的基金，前期的回撤控制能力、股牛进攻性和债熊防御性排名突出。其中，股牛进攻性和债熊防御性已经过前文因子稳定性和因子收益的双重筛选，我们认为，是值得重点关注的两个因子。此外，虽然业绩头部基金在前期都有较好的回撤控制能力，但上一节的收益分析发现，回撤控制能力最好的基金，却不一定具有很高的超额收益。因此，我们建议，在考察基金的风险控制能力时，也需要结合收益表现进行分析。单纯关注风险控制能力，可能也会错失一定的收益机会。
Calmar比率在大规模基金中的有效性较高，但当前业绩处于头部的基金在该因子上的前期排名并不高。我们认为，这是因为收益要长期处于市场头部本身就很难实现。
Ø 因子推荐
综合因子稳定性、因子收益和业绩头部基金的因子回看结果，我们推荐关注的因子如下表所示。
05
激进型“固收+”基金组合
在完成了因子对激进型“固收+”基金筛选能力的评价后，我们基于有效因子构建激进型“固收+”基金组合，考察其收益表现。
1 单因子组合
首先，我们展示经过筛选后的单因子组合的表现，结果如图10所示。
小规模基金组合的收益更高，因子更适合使用短周期（1年）计算。股票投资能力和新高占比两个因子，每个半年期上均可以获得绝对收益，且组合的夏普比率排在所有因子的前两位。股牛进攻性和债熊防御性两个因子的组合，收益更高，但波动也略大，因此夏普比率不及前两个因子。
大规模基金更适合使用较长的时间窗口（2年）。债熊防御性、股票投资能力和Calmar比率因子可以持续获得绝对收益，其Calmar比率因子组合的夏普比率最高。股牛进攻性和债熊防御性两个因子的组合，收益更高。
2 多因子组合
针对不同规模的基金池，选择与之适配的因子构建多因子组合。具体模式为单因子多策略（下同），即，每个因子选择排名最高的4只基金，取并集后等权重加权。对于小规模基金，我们分别构建了“股牛进攻性+债熊防御性+股票投资能力+新高占比天数”的四因子组合，以及“股牛进攻性+债熊防御性+新高占比天数”的三因子组合。两者的半年期持有收益均超过6%，夏普比率再1.7左右，且每个半年都能实现绝对收益。
大规模基金的组合，收益相对较低，但收益稳定性提升。表12中的四个因子组合，均能在每个半年度上获取绝对收益。其中，“股牛进攻性因子+债熊防御性因子”组合的持仓基金数量最少，累计收益和胜率最优，但波动较大，夏普比率较低。“Calmar+股牛进攻性+债熊防御性”因子组合，夏普比率最高，收益表现略逊于“股牛+债熊”因子组合。在实际投资中，投资者可根据自身的投资目标和需求选择相应的因子。
06
均衡型“固收+”基金的因子分析与组合构建
和前文的分析框架类似，本节寻找均衡型“固收+”基金的有效因子。由于业绩头部基金的因子回看结果与因子稳定性及收益表现差异不大，后文仅展示因子稳定性、因子收益表现和因子组合三个部分的结果。
1 因子稳定性
由下表可见，对于均衡型“固收+”基金池，稳定性较强的因子有Calmar比率、最大回撤控制能力、投资体验类别中的季度胜率、年度胜率、新高天数占比，弹性因子中的股牛进攻性、债熊防御性。
相对而言，投资体验和弹性类别中，稳定性高因子的较多，但投资能力和投资能力稳定性类因子均变化较快。这可能是由于我们在定义均衡型“固收+”基金时，选择了平均仓位中等，但仓位波动较大的基金。这类基金的择时操作通常较多，我们认为，基金经理可能将更多的精力放在仓位管理上，故权益类资产的投资管理能力呈现较大波动。
2 因子收益
在均衡型“固收+”基金池中，规模对因子表现的影响较大。对于大规模基金，投资体验类因子中的季度胜率、年度胜率、新高天数占比和Calmar比率的多空收益突出，且对时间窗口不敏感。而对于小规模基金，风险因子与弹性因子的表现更优。
从因子的多头超额收益来看，收益类因子中，Calmar比率在不同规模基金中，均有不错的效果，但结合因子的多空收益，我们认为，和激进型“固收+”基金池的结论一致，该因子在大规模基金中更为稳定。这是因为，在大规模基金中，因子的多空收益和多头超额收益均为证。即，前期收益高的基金，一方面未来可能继续保持正向超额收益，另一方面也会强于前期的业绩尾部基金。但在小规模基金中，多头超额收益为正，表明前期收益高的基金未来仍有望维持相对基准的优势；而多空高收益为负，则说明前期业绩差的基金也可能出现反转，甚至优于前期的业绩头部基金。
风险类和弹性类因子仅在小规模基金池中，有明显的多头效应。投资体验类因子在不同规模基金池中都有多头超额收益，只不过在大规模基金池中，效果更为突出。
结合以上分析，在均衡型“固收+”基金池中，我们推荐关注的因子如下表所示。
3 组合构建
Ø 单因子组合
首先，我们分别在大、小规模的均衡型“固收+”基金池中，构建单因子组合。
在小规模基金池中，单因子组合整体表现较优，且对时间窗口的敏感性低。其中，最大回撤控制能力因子组合的收益最高，但夏普比率较低，并出现过连续两个半年持有收益为负的情况。Calmar比率、股牛进攻性和弹性类因子组合的绝对收益表现更为稳定，所有持有期收益均为正。
在大规模基金池中，2年窗口计算的因子，组合的夏普比率更优。此外，投资体验类因子组合的收益相对更高，夏普比率也更加突出。
Ø多因子组合
挑选收益表现突出、稳定性好的4个单因子——Calmar比率、季度胜率、最大回撤和股牛进攻性，小规模“固收+”基金池中，构建多因子组合，其收益风险特征如下表所示。
从绝对收益的稳定性来看，Calmar比率单因子组合最为突出，所有半年期绝对收益均为正。半年的平均超额收益为0.5%，胜率70%。
从超额收益角度以及超额收益胜率来看，“calmar+最大回撤”因子组合与“Calmar+股牛进攻性”因子组合，均可以获取70%以上的胜率，半年期平均超额收益分别高达0.83%、0.75%。
对于大规模基金，4个因子组合各期的绝对收益均为正，在时间序列上表现得十分稳定。但是，获取超额收益的难度远远大于小规模基金池。3个多因子组合的超额收益表现均欠佳。如果投资者更为关注组合的超额收益，我们更为推荐单因子（如，季度胜率）组合。它可以保证在夏普比率下降有限的情况下，获得较高的超额收益及相对基准的胜率
通过对均衡型和激进型“固收+”基金组合的分析，我们认为，想在大规模基金中通过多因子方法创造更高的超额收益较为困难。相对而言，在小规模基金中，由于业绩差异大，因而更容易捕捉较高的超额收益。
07
保守型“固收+”基金的因子分析与组合构建
本节对三种“固收+”基金中，管理方式最为保守、风险偏好最低的基金的有效因子和组合构建展开讨论。
1 因子稳定性
由下表可见，在保守型“固收+”基金中，除了风险类因子的中最大回撤控制能力和波动因子的稳定性很高以外，投资体验中的新高天数占比的表现也非常优异，而弹性因子、投资能力、投资稳定性因子同样十分稳定。显然，相比激进型和均衡型，保守型“固收+”基金的因子稳定性更高。
2 因子收益
Calmar比率的多空收益非常突出，尤其是在小规模基金中，平均值高达1%以上。但是与前两类基金不同的是，在保守型“固收+”基金中，最大回撤控制因子的多空收益和多头超额收益表现均较差。
弹性因子中，股牛进攻性和债熊防御性的多空收益更为稳定，与其他两类基金相同。此外，转债投资能力和股票投资能力在大规模基金中也有非常不错的多空收益表现。
从多头超额收益来看，Calmar比率在不同规模基金中，均表现较优。这表明，在保守型“固收+”基金池中，业绩类因子的表现相对较为稳定，对规模也不敏感，和前两类基金有显著差异。我们认为，这一现象可能与基金的操作风格存在一定的关系。
股牛进攻性和债熊防御性因子在大、小规模基金池中都有不错的多头超额收益，而投资能力和投资稳定性因子仅在大规模基金中，表现尚可。
综合以上分析，在保守型“固收+”基金池中，我们推荐关注的因子如下表所示。
3 组合构建
Ø单因子组合
如下表所示，对于保守型“固收+”基金，我们在大、小规模基金中，构建的单因子组合，在收益方面没有显著差距，持有半年的平均收益均在2%附近。此外，绝大部分因子在每个持有期上都能获取正收益。由此可见，对于风险偏好较低的投资者而言，选择保守型“固收+”基金池，出现本金亏损的概率很低。
Ø多因子组合
如下表所示，在保守型“固收+”基金池中，不同因子构建的基金组合，最终的收益差别较小。而且，由于因子稳定性和多空收益表现突出，故而无论是在大规模还是小规模基金中，组合的超额收益胜率都较高。更为值得一提的是，所有组合在半年持有周期上的绝对收益全部均为正。
对于小规模基金而言，我们建议选择弹性因子中的债熊防御性构建组合，平均持有期收益2.4%，超额收益0.23%，超额收益胜率80%。
对于大规模基金，弹性因子中的债熊防御性、投资能力中的股票投资能力、转债投资能力都可以作为优秀的备选因子，三个多因子组合的超额收益胜率均为80%，半年平均超额收益在0.4%-0.5%之间，夏普比率高达3。
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总结
本文将“固收+”基金分为激进、均衡、保守三类，研究不同类型“固收+”基金的评价指标，并尝试挖掘较为有效的“固收+”基金筛选因子，以构建“固收+”基金组合。
激进型“固收+”基金的定义是最低权益仓位>10%。可关注的选基因子有：收益获取类的Calmar比率（适用大规模基金）、新高天数占比因子（适用小规模基金），弹性类的股牛进攻性、债熊防御性因子，投资能力类的股票投资能力。对于小规模的激进型“固收+”基金，大部分多因子组合都能获取半年6%左右的平均收益，相对业绩基准也有半年1%以上的平均超额收益。大规模基金中，组合的半年平均收益在4%-5%之间，半年平均超额收益为0.3%-0.5%。
均衡型“固收+”基金的定义是平均权益仓位>10%，最低权益仓位<10%。可关注的选基因子有：Calmar比率、投资体验类的季度胜率、年度胜率、新高天数占比。对于小规模的均衡型“固收+”基金，还可关注最大回撤的风险控制能力；对于大规模基金，弹性类的股牛进攻性具有突出表现。在小规模基中构建多因子组合，半年平均收益在4%-5%之间，超额收益胜率大多在70%以上，半年平均超额收益在0.7%附近。在大规模基金中，多因子组合的半年平均收益在2.5%-3%之间，超额收益胜率多数在50%以上。但超额收益的水平相对较低，表现最突出的组合，半年平均超额收益也低于0.4%。均衡型大规模“固收+”基金组合的优势更多体现在绝对收益层面，组合夏普比率显著高于小规模基金的组合，且持有期收益全部为正。
保守型“固收+”基金的定义是平均权益仓位<10%，最低权益仓位<10%。由于该类别基金的风险偏好较低，操作较为稳健，故大部分因子的稳定性比较突出。可关注的选基因子有：Calmar比率、股牛进攻性、债熊防御性。此外，在大规模基金池中，投资能力（股票投资能力、转债投资能力）和投资稳定性（转债投资能力稳定性）因子均表现优异。多因子组合方面，大、小规模基金的半年平均收益无显著差异，均在2%-3%之间。且绝对收益的时间序列稳定，未出现持有期收益为负的情况。相对而言，大规模基金中的多因子组合更为稳定，超额收益胜率80%，半年平均超额收益在0.4%-0.5%之间，夏普比率高达3。
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