什么是基金配置方案，什么是基金配置方案和基金？

林晓明 S0570516010001 研究员

SFC No. BPY421

张 泽 S0570520090004 研究员

SFC No. BRB322

刘依苇 S0570521090002 研究员

SFC No. BSU078

报告发布时间：今年8月16日

公募、投顾、私募等机构投资者构建基金组合时关注重点有所不同

基金组合构建的一般流程包括产品定位与投资目标设定、战略与战术资产配置、基金评价与筛选、基金组合构建、投后管理五个环节。各类机构的FOF管理人在不同环节上的关注点有所不同，我们对银行、公募、买方投顾、私募基金等FOF管理人在构建基金组合时所处的四类实际场景进行还原，并针对性分析每类机构投资者在基金组合构建时的关注重点，最后提出可行的基金配置方案并进行回测验证，以期为各类机构投资者进行FOF组合构建时提供参考。

银行理财的FOF风控要求严格，可通过资产配置自上而下实现类绝对收益

银行理财的FOF产品通常要求实现绝对收益并严控回撤，这其实需要在资产配置层面尽可能科学地搭建框架。在本文示例的场景一中，我们以时间不变性投资组合保险策略（TIPP）为例，展示权益与固收资产间的权重分配方案，以尽可能在资产配置环节达成收益和风险目标，然后再通过风格判断和基金优选以提升策略表现。实证结果显示，在国内股债资产上使用TIPP策略可以基本实现绝对收益、低回撤的投资目标。并且可以对本金保护比例、风险乘数等主要参数进行数值调整，从而调节组合整体的预期收益与风险水平。

公募构建FOF可聚焦行业配置和基金筛选，优选“行业专家型”基金经理

公募机构在构建FOF时，由于产品权益仓位一般限制严格，股债配比通常较为固定，因此管理时会着重关注行业配置和基金筛选。一般情况下基金公司基于“基本面+MVP”等框架，对较长时期的股债观点和行业风格进行判断，FOF管理人可以聚焦在特定行业风格下筛选优质基金。在本文示例的场景二中，我们基于公司投决会对行业风格的判断，根据基金的重仓行业构建初选池；再根据基金经理的行业能力圈覆盖面、重仓次数、重仓胜率、重仓行业超额收益综合筛选主动型基金；并以电力设备及新能源行业为例，展示上述方法的具体实施步骤，最终筛选出该行业的优质基金。

买方投顾将FOF作为财富管理的重要载体，可通过配置ETF降低管理费率

当前国内的买方投顾产品主要是基金组合的形式，通常会发行低、中、高等不同风险等级的FOF投顾产品。但这就意味着单一产品的资产配置空间不大，所以管理人应聚焦战术配置和基金筛选，并且应做好投后管理以实现“顾”的场景需求。在本文示例的场景三中，我们采用华泰金工行业景气度指标构建行业轮动策略，并尝试配置费率低廉、交易便利的ETF基金以实现基金组合的投资目标。实证结果显示，在股债比例相对固定的场景下，以ETF进行行业轮动也可实现较好的组合表现。

私募策略多元、风险不一，构建FOF时应在有效管理风险前提下追求收益

私募基金投资策略多样、风险水平不一，在构建私募基金组合时，我们认为分散化配置是有效管控风险并追求收益的良好方式之一。在本文示例的场景四中，我们对传统风险平价模型进行改进，以层次风险平价模型先对私募基金进行预先分类，对各类私募策略分两层进行风险分配和管控，最终优化求解出不同类别私募基金的权重分配方案。实证结果显示，使用层次风险平价模型可有效降低私募FOF的风险波动水平，提升组合表现的稳健性。

风险提示：模型根据历史规律总结，历史规律可能失效。本报告不涉及证券投资基金评价，不涉及对具体基金产品的投资建议，亦不涉及对具体行业的投资建议。本报告内容仅供参考，投资者应结合自身风险偏好及风险承受能力，充分考虑指数编制规则、基金管理人的投资风格、投资策略、资产配置情况等各种因素可能对基金产品业绩产生的影响。

FOF，即基金中基金，是指主要投资于基金标的的一类产品。FOF管理者的核心工作在于构建以基金为标的的资产组合，如果把FOF产品的投资目标比喻为做一桌饭菜，那么FOF管理者的主要职责是在荤素如何搭配、口味如何平衡、冷盘热菜如何配比、营养如何实现均衡等方面，而FOF所投资的子基金的基金经理则类似于某个菜系的大厨，仅仅只负责具体菜肴的烹饪与制作，最终协力献出一桌丰盛可口的宴席。

在FOF构建和管理流程上，我们认为总共可分为5大环节：产品定位与投资目标设定、资产配置、基金评价与筛选、基金组合构建、投后管理。每个环节之间互相联系，在不同的投资场景下，各环节的重要性有所不同，我们应把有限精力优先投入到最重要的问题上。以下是我们归纳总结出的各个环节所面临的关键问题，但需要强调的是，FOF管理的理念和方法多种多样，FOF管理者对产品的定位不同、投资理念和方法不同，管理时所面临的问题和侧重点也会随之改变。

FOF管理人应了解投资者需求，明确产品的定位和投资目标

在构建一个基金组合之前，我们需要明确产品的具体定位，了解投资者的需求，精准地设置风险收益目标。我们简要梳理目前国内FOF的几种主要产品类型：

自2018年以来，国内公募FOF经过四年的发展已初具规模。截至今年6月30日，FOF总数目超过300只，总规模近2200亿元。不同的FOF类型针对的投资者群体有所不同，按照投资目标来划分，公募FOF可分为养老目标型和非养老目标型基金，前者以满足养老需求为主要目标，可进一步分为目标风险型FOF和目标日期型FOF。而对于更一般的投资者群体来说，如果希望收益和风险介于股票基金和债券基金之间，可以选择以资产增值为主要目标的非养老型FOF基金，如股票型FOF、偏股混合型FOF、平衡混合型FOF、偏债混合型FOF、债券型FOF。

与此同时，基金投顾业务也在稳步发展。所谓基金投顾，即基金投资顾问业务，指接受客户委托与签订服务协议，提供基金投资组合策略建议，代客户作出具体基金投资品种、数量和买卖时机的决策，并代客户执行基金产品申购、赎回、转换等交易申请的业务。近年来国内出台了多条相关政策法规以规范基金投顾业务。目前国内已有两批试点，截至今年6月，全市场共有60家机构获批投顾试点资格，其中包括25家基金公司、29家证券公司、3家第三方销售机构、3家商业银行，其中43家机构展业。从已开展试点的机构的基金投顾产品来看，基本涵盖低、中、高等多类风险的产品。

目前基金投顾根据不同的目标收益和资产配置比例，衍生出不同的适用场景。展业平台方面，各试点机构基金投顾业务最主要的展业载体均是官方APP、官方公众号等平台，同时大部分机构也将投顾产品接入了有一定客群、代销产品有数量优势的第三方平台。决策管理方面，目前全市场基金投顾策略/方案的决策管理大致有主动管理、机器决策、二者结合几种形式，其中主动管理的较为常见。产品形式方面，基金组合是目前基金投顾策略/方案的最主要形式。

除了公募FOF和基金投顾之外，随着资管新规的颁布，银行理财业务开始全面向净值化转型，打破刚性兑付、保本理财退出市场，FOF这一产品类型开始受到银行机构的青睐，以作为银行理财的重要产品载体。私募FOF在我国发展相对较早，多用来满足高净值客户的投资理财需求，相较于公募FOF来说，私募FOF投资门槛较高、投资限制相对较少、信息披露程度低。

FOF作为一类理财产品，已经被各类机构广泛接受，面向的投资者也涵盖多种类型群体。因此，FOF管理人在构建基金组合时，首先需要对产品受众具备清晰的用户画像，明确产品的基本定位。例如，2035年退休的投资者会倾向于选择“养老目标2035”这类目标日期型FOF，而一般的投资者群体往往选择非养老型FOF基金。同时，FOF基金整体作为一种基金类别，具有投资收益稳健、风险二次分散的特征，但各子类型FOF有其更具体的风险收益属性。作为FOF基金管理者，在开发管理产品之前还应该确定细分的FOF类别。

资产配置需要考虑配置时长，再对标的分配资金以实现投资目标

资产配置是指依据投资者的投资目标和风险偏好，在各类资产间分配资金的决策。Brinson et al.（1991）通过对1977-1987年十年间的82家养老金计划投资表现的研究表明，资产配置对总回报方差的平均解释程度高达93.6%。FOF管理人在可以进行大类仓位调整时，应特别重视大类资产配置，并做好类属资产配置以尽可能获取市场Beta收益。

当我们在做资产配置时，有两个主要的思考维度：配置时长和配置对象：

配置时长是指所构建的资产配置是基于多长时期的投资决策，通常战略资产配置一般以年为时间跨度，而战术资产配置更为灵活，会基于资产的短期趋势适当调整各类资产的权重。但是目前对于战略和战术资产配置各自所覆盖的时间尚没有严格意义上的区分，同时由于行业板块等类属资产相比大类资产轮动速度更快，因此也有管理者将大类资产配置认为是战略资产配置，而将类属资产配置划分为战术资产配置。我们认为这种区分无谓好坏，而是要切实解决资产配置中的特定问题，战略资产配置应聚焦于较长时期里大类资产和类属资产的配比问题，而战术资产配置应聚焦于短中期大类资产和类属资产的调整优化。

配置对象是指所配置的标的，根据配置时长的不同，具体的研究对象可以分为股债商等大类资产，或者行业风格等类属资产，除此以外，目前主流研究认为不同的大类资产会在不同宏观经济风险因子上有所暴露。Greenberg et al.（2016）将大类资产映射到全球权益、通胀、实际利率、违约风险等宏观因子上。一般股票资产主要暴露于经济增长和通胀，利率债主要暴露于通胀和实际利率，商品资产主要暴露于通胀和经济增长。除此以外，部分机构也将资产配置的对象定义为不同资产里的各种投资策略以获取特定风险溢价，例如2010 年《Portfolio of Risk Premia：A New Approach to Diversification》一文中，通过执行一定规则的策略来获取风险溢价，包括股票市场上的并购套利策略以及货币市场上的套息交易策略等。

大类资产通常包括股票、债券、大宗商品、货币等，在海外投资实践中还有私募股权、房地产等另类资产。每个大类资产还可进一步细分，细分的方式也多种多样。对于股票而言，除上述划分外，还可以根据Beta、波动率、动量等角度进行因子层面的划分。对于债券而言，利率债又可分为国债、地方政府债和政策性银行债等，信用债包括企业债、公司债、中期票据等；另外还有含权债券，含权债券的风险收益属性与普通债券迥异，因此纳入组合时应注意区别。对于商品而言，按照农产品和工业品可进一步细分，农产品包括谷物、油脂油料、软商品以及农副产品，工业品可分为能源、化工、贵金属、基本金属、黑色系等。在配置之前，管理人应该了解各类资产的特性并选择擅长并合适的资产进行配置。在中国市场，特别是对于FOF管理人来说，最主要的资产类别还是传统的股票、债券、商品和货币类资产。

资产配置需要考虑配置时长，再对标的分配资金以实现投资目标

近年国内基金数目逐渐增多，并且基金的Alpha收益明显，基金优选是值得重视的一环，FOF管理人可通过系统化的基金评价与筛选来提升组合的Alpha收益表现。

基金评价与筛选环节的目的是形成各分类下的备选基金池，研究对象可分成两类：一类是对基金的研究，另一类是对基金经理的研究，两个方面都需要进行考量。在华泰金工基金评价系列报告《基金业绩持续性的规律与策略构建》（2020/10/15）和《基金收益来源、业绩规律与研究框架》（2022/05/08）中我们可以发现国内公募基金具有业绩持续性的数目占比不高，业绩持续时长普遍较短，这就意味着仅通过基金历史业绩筛选出未来的绩优基金是极其困难的。虽然基金业绩不具备持续性，但基金经理在某个领域里的投资能力却可以长期延续。因此，围绕基金经理我们可以通过定量模型，用净值回归或者持仓分析法判断和识别基金经理的投资风格、操作风格、行业能力圈、选股择时能力、风险控制能力等等特征，然后对应挑选其在管的合适的基金产品纳入备选基金池。

这样一来，基金评价与筛选通过研究基金的持仓配比、历史业绩，分析基金经理人的投资风格、投资理念，挑选出各类型的优质基金组成备选基金池。FOF管理人的任务是结合自身特长，构建各类基金和基金经理的特征和标签体系，形成不同类别基金的备选池。

通过定性或定量模型分配各优选基金的配置比例，最终形成基金组合

筛选出不同类型的优质基金组成备选基金池后，还需要对各基金进行资金分配以形成基金组合。分配方式可建立在现代资产组合理论（Modern Portfolio Theory）的基础上，以“预期收益最大化”的同时追求“收益不确定性最小化”为目标，通过分散投资实现两个目标的平衡。

我们可以根据策略风格将业界流行的组合构建模型分为恒定混合策略、量化大类资产配置策略、基于基本面分析的配置策略。恒定混合策略一般包括 60/40 投资组合、等权重投资组合等；量化组合构建策略根据模型假设又可以分为基于收益与风险、基于收益、基于风险、基于投资者效用等。以美林时钟为代表的基本面配置策略则融入了对于经济周期阶段的判断，将实体经济与资产配置相联系。

以定性或定量方式构建基金组合后，组合的表现是否优秀稳健，收益与风险的表现是否符合预期目标，还需要构造模拟基金组合进行回测。回测是查看策略或模型事后执行情况的一般方法。回测通过使用历史数据计算交易策略的表现，并评估交易策略的可行性。回测的隐含假设是，数据的历史规律在未来会依旧存在。但这条假设只是证明策略有效性的必要条件，也即不是所有在回测中表现良好的策略都将在未来产生超额回报；但如果反过来，假如策略在回测中没有显示出有效性，哪怕该策略在未来真的能够带来超额回报，但在目前的时点来看也是缺乏可信度的。

基金组合的回测流程一般包括三个环节，策略设计、历史模拟和结果分析。策略设计一般包括确定策略适用场景、确定模拟交易规则、确定投资品种；历史投资需要根据既定规则构造投资组合，产生交易信号，交易信号可以基于该时点及以前的市场信息，也可以基于过去的交易信号；结果分析则需要计算投资组合的绩效指标综合评估策略的表现。绩效指标一般包括收益指标、风险指标、经风险调整后收益指标等。但不可否认的是，回测本身存在着一些局限性，例如可利用数据较为有限、难以完全模拟交易细节、存在过拟合等问题。

对基金组合实施紧密跟踪，不断修正与更新组合配置来进行投后管理

基金组合构建并不是一劳永逸的事情，组合的实际风险收益是多少，实际配置情况和风格表现是否满足初始设计目标，在市场表现变动的情况下如何调整资产配置比例，需要在组合建立之后进行长期的跟踪、复盘、管理来保证其具有良好的风险收益特征。具体工作一般包括：再平衡、业绩分析与归因分析、风险监控与管理。

再平衡，是指当投资组合当前配置比例与目标配置比例出现偏差时及时给予调整，以达到投资组合的目标配置比例的仓位管理机制。再平衡策略使得资产配置比例符合投资组合的预设要求，更有利于实现资产分散化并减小组合风险。一般来说，再平衡策略主要分为三大类：定期再平衡、超出范围再平衡以及其他再平衡。当然，再平衡策略会因显性交易费用、冲击成本影响业绩；在单边行情下，表现有时不如买入并持有策略。

业绩分析主要是判断基金组合的历史业绩是否优良，业绩是否具有持续性，而归因分析主要是判断业绩的来源。在业绩分析上，依据夏普比率、特雷纳指数、信息比率等经典的风险收益指标可以评判基金历史表现。在绩效归因方面，对于股票基金部分，基于持仓数据利用 Brinson 模型从类别配置、个券选择和交互作用三方面进行归因；对于债券部分，常使用 Campisi 模型对基金持仓数据进行分析，或是从利率风险因子、信用风险因子及可转债风险因子三个角度对基金收益率进行分解。

风险控制要求根据一套指定规则，专门用来规避市场短期而快速的剧烈波动。事后的风控措施主要有止损、目标风险约束、负面标的池、其他负面因子等。止损即尽早停止损失，当持仓标的价格下跌一定比例后触发止损行动，卖出该标的以锁定损失，避免后续出现更多亏损。目标风险约束，即对各持仓仓位进行监控与二次调整，对于风险过大的资产进行比例调整，使基金组合的波动率保持在一个相对稳定的水平。负面标的池，则是设置财务指标、监管指标、流动性指标对原始资产进行实时监控并动态标记，如果标的进入负面池或占比超过阈值，则会触发风控措施及时减仓。其他负面因子则根据基金管理人的投资理念等自主挖掘相关负面风险因子帮助控制风险。我们认为，短期来看风险控制可以平抑组合波动，使得策略表现更加稳健，但长期来看，也会对组合业绩产生一定影响，本质上是牺牲一部分长期收益来换取短期业绩的稳健。

前文我们对基金组合的构建流程做了相对完整的梳理，可以看出FOF构建是一项系统工程，其对研究广度、研究深度都有不低的要求，各类FOF产品的投资理念不尽相同，不同环节的实现方法多种多样，不同FOF管理人的资源禀赋、投资约束、标的选择、产品定位存在较大不同，各环节的重要性不完全一样，因此并不能简单机械地在各个FOF构建环节“平均用力”，而是应该“有的放矢”，根据自身实际投资需求对部分环节有所侧重。后文我们尝试模拟还原四类投资机构在构建基金组合时所处的场景，然后分别分析该场景下的关键环节，并介绍构建基金组合的可行方法，通过实证测试策略表现。

场景一：某银行理财子公司顺应资产新规要求，积极拓展业务以满足投资者需求，目前正在筹备发行FOF类型的产品。公司领导秉持着“行稳致远”的投资理念，认为成立的第一批FOF基金应该尽量获取绝对收益，尤其需要要对产品回撤进行严格控制，投资期限以一年为佳，尽可能为投资者带来良好的投资体验。产品的大部分仓位可以投资于债券资产或者债券基金上，小部分权益仓位优先考虑投资公募权益类基金而非股票资产。领导指派小吴给出具体的投资框架以及配置方法，并要求在下个月的会议上进行汇报。

CPPI、TIPP等保本模型可用于FOF的资产配置实践

在这一场景中，我们认为，要想通过基金组合实现绝对收益的目标，最核心的环节应该在于资产配置框架的搭建。具体而言，由于在产品定位与目标设定环节已确定该产品稳健审慎的投资理念，因此要求产品具有绝对收益，回撤严格受控。资产配置环节是实现绝对收益目标的关键，基金经理需要确定如何为股债分配合理的资金。

首先，面对绝对收益、低回撤的投资需求，产品的权益仓位应当受到严格控制，从而将产品的整体风险维持在较低的水平。鉴于此，可以尝试通过建立经典的投资组合保险策略，这类策略的优点是在守住资金现值底线的同时，能根据投资者的风险偏好及承受能力设定相关参数实现对产品的风险收益调整，例如两种经典的投资组合保险策略——固定比例投资组合保险策略（CPPI）与时间不变性投资组合保险策略（TIPP）。

1987年Black和Jones提出了可以应用于股票投资市场的CPPI策略。CPPI策略将投资的本金分为两部分，将主要头寸用于投资无风险资产，剩余部分投资于风险资产。在策略执行的过程中，如果风险资产投资实现盈利，则可以加大投资于风险资产的比例，如果风险资产投资出现亏损，便减少投资于风险资产的比例以保护本金。投资于无风险资产的头寸在期末的本息和可以用在保证部分本金的偿还，而投资于风险资产的资金则可用于追逐市场收益。

1988年Estep和Kritzman在CPPI策略的基础上针对资产盈利部分进行了调整，使本金保护比例随着资产总值的增加而上升，从而使CPPI策略中原本为常数的本金保护比例参数，变为浮动值，构造出TIPP策略。

相较CPPI策略，最大的区别是投资组合的保本底线不再是资产总值的折现值，而是单调非减的序列。在市场波动率较大时，TIPP相比CPPI，是更为保守的投资策略。考虑一种极端情况，假设产品存续期间，在投基金出现明显先上行后下行的“山峰”形态，但只要CPPI组合整体净值满足保本比例的限制，股基上的仓位根据公式仍然为正，那么CPPI组合在此期间就会持续受到波动的负向影响；反观TIPP，由于TIPP要求的保险额度会根据投资组合价值的上升而随之上升，因此该策略的权益仓位会根据整体净值的上涨而相对下降，而股票市场上行带来的盈利会被提前锁定，从而避免了增厚收益受市场波动而缩小的情况。下面我们以TIPP作为银行理财产品的资产配置框架进行测算。

用TIPP配置国内股债资产可基本实现绝对收益目标

由于TIPP策略需要在使用前预先设置若干参数，而这些参数将对策略的绩效指标产生显著影响，因此确定合适的参数值是必要且关键的。根据上节介绍，需要预先设置如下四个参数。

投资期限T，代表了产品的到期时间，进而会影响到各交易日保本底线的计算。后面将产品的产品投资期限T统一设置为一年，回测时将进行每年测算。

无风险资产的年化收益率r，作为贴现率同样会影响到保本底线的计算，其数值大小尤为重要。为确定恰当的无风险年收益率r，根据2002-今年的各固收指数的历史收益率的描述性统计情况加以确定。

可以看出，利率债与信用债的收益率差异较大，可以划分为两个区间。利率债指数收益率均值区间在[2.93%, 3.82%]，中位数水平则在[2.37%, 2.73%]，极小值为-4.07%而极大值为16.72%；信用债指数收益率均值区间在[3.60%, 4.67%]，中位数区间则在[3.11%, 4.10%]，极小值为-8.06%而极大值为17.25%。显然，由于受到部分特殊年份的极值影响，整体数据离差较大，中位数区间更具借鉴意义。预期年化收益率的合理区间为[2%, 4%]，实际投资中债券可能会加杠杆配置，以及部分非标资产的收益率会更高，但保守起见，大类配置时取3.5%作为r值用于后续计算。

本金保护比例lambda，控制了整个组合在权益类资产上的系统暴露，因此设置过小将导致暴露风险过大，违背产品风险要求，设置过大则将导致策略只投资固收资产，失去了策略本身的组合意义。后续将本金保护比例设置为1这一经验值。

风险乘数M，刻画了在确定保本金额之后将以多少倍数的资金用于投资权益类资产，相当于是在本金保护比例的基础上更加精细地控制风险大小。将风险乘数设置为2的常用值。

根据上述参数设置结果，将2000-今年万得全A指数作为权益数据进行回测，得到如下的数据结果：

根据回测结果我们发现，TIPP策略每年均完成设定的保护本金比例目标1.0，在此之上，增厚收益跟随当年股票市场的变化而变化；同时策略表现稳健，每年最大回撤均未超过2%。

为验证模型的稳定性，即业绩是否会随参数变化而剧烈波动，随后再进行敏感性测试，测试不同的参数组合下回测结果是否会发生剧烈变化，以及保本比例、风险乘数两个参数影响产品风险收益特征的方向是否符合预期。保本比例代表了投资者要求的最低回报，不宜设置过低，否则违背银行理财产品的基本投资目标，因此备选集设定为{ 0.95,0.975,1.0 }。风险乘数表示较小仓位在权益类资产上的风险暴露程度，因此变动空间相对灵活，允许更大的变化步长，备选集设定为{ 1.0,1.3,1.5,1.7,2.0 }。

由于回测时间跨度为2000-今年，每种参数组合均会产生22期的回测数据。为简化描述，仅展示多期的描述性统计指标：年化收益率的历史均值和中位数作为收益指标，年化收益率的历史标准差与历史极值、年化波动率的历史均值和历史最高的期间最大回撤率作为风险指标，夏普比率的历史均值作为风险收益比指标。

从以上数据，可得到如下几个观察：

绝对收益。即使是年化收益率历史最低的情况下仍然满足初设的保本要求，因此TIPP策略可以实现以上三类保本目标；所有参数组合下，年化收益率的历史均值和历史中位数均大于3.5%，说明总体上该策略实现了类绝对收益的目标。

低回撤。除95%的保本目标外，TIPP策略的历史最大回撤水平基本在5%以下，这说明了TIPP策略较好地实现了产品低回撤的风控要求。

参数与业绩的变化关系。随着保本比例的下降，策略的年化收益率标准差与年化波动率均升高，最大回撤也逐渐升高，意味着策略承担的风险也越高；而风险乘数越大，意味着整体仓位暴露在权益类资产中的比例越大，风险也越高，因此参数组合数值与业绩表现的变动关系符合预期。

因此，在不同的参数组合下，只要设置数值相对合理，TIPP策略总体即可实现类绝对收益、低回撤的既定目标。

配置合适的宽基指数基金，实现TIPP模型的落地方案

前文根据TIPP的原理搭建了绝对收益资产配置的框架，并对模型参数进行了敏感型测试。但在实际业务当中，需要通过投资特定的指数基金来追踪大盘指数，因此需要将上文的指数价格替代为真实的基金净值数据。为此，可以将追踪股票宽基指数的ETF作为投资标的，除了方便跟踪股指外，还有费率低、风险分散化等优点，并且能适应银行资金体量大的特征。在选择ETF时可考虑选择规模较大的基金，基金规模越大，说明ETF流动性越好。最终选了四只跟踪沪深300或中证500的ETF。因此在本节中，我们将四只股指ETF的净值数据替换上节的万得全A数据。

无风险收益率方面，注意到在第二节中，我们将其设定为3.5%。但在实际投资中，配置固收资产时往往会添加杠杆以提升收益率，或者会投资一定比例的非标资产，其收益率通常会高于基准的3.5%，因此综合考虑实际情况，在本节中实际使用的固收资产的年化收益率设定为4.5%。

回测策略方面，本节将延续第二节中的策略原理，通过TIPP资产配置框架得到历史各回测区间的月度调仓权重目标，并代入四只基金净值数据计算相关的业绩指标。与第二节有所不同的是，TIPP策略在第二节中可选投资标的只有两种即万得全A与固收资产，但在本节中，股基数量由1只提升至4只，且部分基金历史区间各不相同，因此可将原有分配至万得全A的权重，等权分配至当月净值数据非空的基金当中。例如，在2012年11月月末，若策略计算出万得全A的目标权重为9%，但当前月份只有两只ETF可配置，则该两只ETF各获得4.5%权重，而固收资产依旧获得91%的权重。

观察TIPP策略的各年回测数据，收益区间落在[1.27%, 7.56%]之间，年化收益率的均值为4.95%；年化波动率的均值为1.89%，最高回撤为2015年发生的4.10%；TIPP策略的历史平均的夏普比率为2.87，较好地满足了银行理财产品绝对收益、低回撤的投资需求。

通过观察净值走势后得出结论，TIPP配置框架下的基金组合策略可基本实现绝对收益、低回撤的投资目标。TIPP作为投资组合保险策略，将主要权重分配给固收资产，并提供一部分的仓位在权益类资产上以求增厚收益，策略整体本身的风险控制较为合理，能够在不同的市场环境中获取稳定收益。同时，后续可以更细致地调整本金保护比例、风险乘数参数的数值，以符合实际中风险偏好等要求。

场景二：某公募进取型FOF基金合同规定，投资于基金的资产比例不低于总资产的80%，其中股票、股票型基金、混合型基金等权益类资产投资合计占基金资产的比例为60%-95%，投资于货币市场基金的资产占基金资产的比例不高于15%。该FOF的业绩比较基准为中证800指数收益率×80%+中债综合（全价）指数收益率×20%。

公司刚刚召开年度投决会，有如下关键信息：

（1）投决会上普遍看好全年的股票市场，对债券市场维持震荡偏弱的判断；

（2）在股票市场当中，看好能源转型、政策基调强化背景下的光伏、风电、数字基建相关品种；尽量避免受疫情影响较大的航空运输等标的；

（3）全年的货币政策或继续保持稳健基调，但当前随着经济逐渐复苏，下半年货币政策有可能逐渐收紧。

公司投决会通常会进行大类资产与行业风格的判断

该基金的产品定位在基金合同中已有相关规定，相对是明晰的。在资产配置环节，基金公司投决会一般会结合经济运行态势及所处周期、经济政策变化、证券市场走势等宏观因素，基于对不同市场状态的判断，对各大类资产的价值水平和未来趋势进行评估。此外，还会关注国际政治环境在局部的不确定性及在经济贸易、金融领域内可能形成的影响。

例如常用的MVP资产配置框架，MVP资产配置框架是在美林时钟投资模型的基础上结合中国市场的若干特色改良得到，该模型包含三个维度，分别是宏观（Macro）、股值（Valuation）、政策（Policy），从较为全面的视角指导多资产组合的大类资产配置。在宏观维度上判断经济运行周期，以及对大类资产在不同阶段的影响，在估值维度评估市场价格是否反映了周期波动特征，在政策维度上研究货币政策的逆周期导向对市场和大类资产的影响。在具体应用上，MVP框架又被具象化成一个“五因素六象限”的模型进行，其中五因素指的是货币、信用、流动性、盈利、市场情绪，五大因素构成了六个象限，通过这个模型来定位当下宏观经济在什么位置，判断哪些特定资产的风格占优，以及不同风格、行业、资产之间的比价关系。

在上述场景里，对于公募FOF基金经理来说，由于FOF产品中的股债仓位相对固定，因此在大类配置上的空间有限，但仍旧可以贯彻公司投决会的意见建议，也可以通过公司的研究资源来对各类型资产做进一步优化配置和风格行业判断，最终实现基金组合在不同市场状态下投资回报率的有效提高。

优选各行业风格下的“专家型”基金经理，并配置相应基金

根据基金合同条款，该基金已经确定了灵活进取的投资风格，旨在充分挖掘市场潜在价值；同时，根据公司投决会相关决议，已对较长时期内的股债观点与行业风格做出评判。因此，还需要通过优选基金这一手段，在MVP资产配置模型的基础上为组合增强收益。

FOF的收益来源中，行业配置会带来行业Beta收益，而行业内基金筛选环节主要贡献Alpha收益。一般来说，基金评价与筛选环节中，“增强”的入手点一般包括两类：一类是对基金的研究，另一类是对基金经理的研究，两个方面都需要进行考量。基于投决会的建议，已经明确可配置电力设备相关行业，因此可针对该行业构建一个候选基金池；然后，对应考察各基金经理在该行业上是否具有优秀且稳定的选股能力。

我们根据《基于持仓刻画基金经理行业投资能力》（2022/06/30）报告中的基金能力圈来定量测算基金经理行业内选股能力及其稳定性。为方便后续讨论，首先明确以下名词含义：

具体而言，重仓行业上的超额收益，定义为行业内的加权当期收益率减去行业指数收益率，具体公式如下：

如某基金某期重仓于电力设备及新能源行业，在该行业内持有3只股票，持股权重分别是10%、5%和5%，则我们将3只股票的当期收益率以50%、25%和25%的权重进行合成作为该行业上的持股收益率，随后将该收益率与对应一级行业指数收益率相减得到超额收益。

将行业重仓次数定义为基金经理在管理期间里重仓一个行业的次数。较高的重仓次数可能来源于对特定行业的显著偏好、较长的管理年限、以及较多的基金管理数量。因此重仓次数代表了基金经理在该行业上的投资经验。

重仓胜率，等于基金经理在该行业的行业超额收益为正占重仓次数的比例。胜率指标可以规避一次重仓带来极端收益，导致平均超额收益指标出现较大偏差的情况，刻画出经理稳定获取收益的能力。但通常来说，重仓次数较多的基金经理经历的复杂市场环境较多，可能胜率会低于重仓次数较少的新生代基金经理。

能力圈的内涵是，若基金经理长期重仓于某个行业，且基金经理在行业内部能够稳定获得超额收益。对于市场上关注度较高的基金经理，投资者已经对其能力圈有较明确的共性认知，例如食品饮料行业的明星基金经理刘彦春、萧楠、张坤等。

首先，需要构建备选基金池。针对电力设备及新能源行业，筛选出最近一期该行业的仓位在30%以上、且过去四期该行业平均仓位在30%以上的基金作为行业主题基金。对比上文，注意此处阈值与基金经理是否重仓某一行业的阈值不同，此处阈值用于判断该基金是否属于某一行业主题，需要该行业在基金配置的所有行业中占有绝对席位，因此需要更高的仓位限制。而经理重仓某一行业，可能是因为更了解、更擅长投资该行业，因此会为其分配更多的仓位。

其次，对入选基金的在管基金经理进行能力圈分析。我们将以2012年1月1日到今年3月31日作为统计区间，以季度作为回测频率，以备选经理过去任职的所有主动权益类基金（包括普通股票型基金、偏股混合型基金、灵活配置型基金中股票仓位持续大于50%的基金）为统计范围。若在管经理的能力圈覆盖电力设备及新能源行业，则记录该基金。最后，剔除重仓次数小于10次的情况，以确保基金经理具有充足的行业投资经验。最后筛选出了22只电力设备及新能源行业主题基金，共由14位能力圈已覆盖该行业的基金经理管理。

最后，对14位经理再进行筛选，希望遴选出4只基金用于实际投资。为此，我们根据行业重仓次数、胜率、平均超额收益三个指标对基金经理进行层次筛选。首先，根据重仓次数与胜率计算每位经理的历史正超额收益次数，并根据该指标的中位数划分为人数相等的“新世代”和“成熟期”两个小组。再在两个小组内部计算各经理的平均超额、重仓次数、胜率三个指标的排名值，最终，加总排名值作为打分值。最终，“新世代”组根据打分值选出第一名，“成熟期”组选出前三名。

对应筛选出的电力设备及新能源行业主题基金为：

略作小结，上文以电力设备及新能源行业为例，展示了筛选公募基金的基本过程。首先根据“基本面+MVP”确定大类资产配置框架，在此基础上按行业视角配置权益类资产。确定了目标行业后，首先根据重仓行业确定备选的行业主体基金池，再根据基金经理的能力圈、重仓次数、重仓胜率、重仓行业平均超额收益综合筛选。该套流程可适用于筛选其他行业的公募基金，但不必拘泥于现有指标，可以根据行业特性、投资逻辑等使用其他指标替代之。

权益仓位调整空间有限，可通过行业轮动获取组合的Beta收益

对于低风险买方投顾FOF产品，我们认为在资产配置环节应注重风格、行业上的选择；在基金筛选环节，注重基金的规模、费率；在基金组合环节，应当注重风控止损措施，向投资者充分揭示风险变化；在投后管理环节，需要定期输出相关报告，保障客户投资体验。

对于行业配置，我们以华泰金工行业景气度指标用作行业轮动定量判断的依据。行业景气度是定量描述行业繁荣程度的复合指标，由五类指标构成，包括定期业绩指标、即时业绩指标、行业一致预期指标、关注度指标，每类指标包含若干单指标，所有单指标数值被限定为 1、-1 和 0 三种形式，分别表示对行业看多、看空和无观点三种观点状态，所有单指标的分数加总作为行业景气度的最终得分。以下罗列了各行业景气度情况：

基于景气度数据情况，设计如下的投资策略，即通过景气度的绝对值选择可投资行业，根据景气度的相对表现分配权重：

根据行业景气度绝对值前五选择5个备选行业。若出现多个行业景气度相同导致备选行业多于5个时，则选择更前一个月份里的景气度高的行业；若仍相同，则再往前一个月，以此类推。

对五个备选行业分别计算 景气度相对表现=当前景气度 / 历史累计最高景气度，并根据该评分降序获得指定的对应权重[40%，20%，20%，10%，10%]。若出现多个行业的相对表现相同，则获得所在位序的所有权重和除以相同行业数。

以下表为例展示行业权重的计算过程,“景气度”一列代表的是对应月份的绝对值，“相对表现”则是当月绝对值除以过往累计最高值。“位序权重”代表的是粗排后得到的分配权重，“实际权重”则考虑了相对表现相同时的再分配。

注意到在上述表格中，煤炭行业，在今年1月的景气度为15，此前景气度峰值为15，因此相对表现为15/15=100%，而100%在五个行业的相对表现中排名第一且唯一，因此煤炭获得预先指定的首位权重40%。再如，在今年2月的五个备选行业中，其相对表现的排名次序为1、2、3、3、5，因此并列排名的两个行业共同获得(20%+10%)的权重，并排的单行业获得15%的权重。换言之，同排名的行业同权重，不分先后。

优选合适的行业ETF，降低FOF管理难度和组合费率

确定了各时点的行业配置观点后，接下来需要筛选出实际的可投基金。我们首先将一揽子跟踪行业指数的股票型ETF作为备选池，主要原因有二，第一，由于基金投顾业务正处初步发展阶段，公司投入资源有限，选择研究主动型基金需耗费的人力物力更多，而投资行业ETF不仅可以直观地跟踪行业表现，亦可降低组合管理难度，方便后续投后管理环节；第二，ETF基金年费一般为0.5%，费率上相较主动型股票基金更低廉，因此选择投资ETF可以使得投顾产品本身更具价格优势。

但不同行业可供投资的ETF数量各不相同，如“基础化工”行业下属有5只股票型ETF，而“医药生物”行业下属有38只股票型ETF。因此，对于候选基金池较宽的行业如何挑选出合适的投资标的并完成配置成为了目前的主要问题。在跟踪同行业指数的前提下，基金的规模与费率是筛选基金的重要指标。规模一定程度上代表了基金的流动性，规模越大的基金往往流动性越好，越利于仓位调整；费率则直接影响投资的实际收益率，费率低的基金更应受投资者青睐。

第一，因行业属性，不同行业的ETF规模、费率存在显著差别，故应当以行业为组，进行组内筛选。第二，由于规模与费率的量纲差异较大，直接进行对比不现实，因此可对数据进行标准化后通过加权打分进行筛选。具体的筛选与分配权重方法如下：

首先确定每个行业的可投资ETF数上限为5只，若该行业下属ETF大于5只，触发筛选过程2-5；若小于等于5只，则均作为投资标的，直接到过程6

计算基金的当前规模指标=(该ETF当前规模 – 该行业下所有ETF当前规模均值)/(该行业下所有ETF当前规模标准差)

计算基金的当前费率指标=-(该ETF当前费率 – 该行业下所有ETF当前费率均值)/(该行业下所有ETF当前费率标准差)

计算该基金的总评分=60%*当前规模指标+40%*当前费率指标

每个行业取总评分最大的5个ETF作为实际投资标的，到过程6

m=min(5,对应ETF总数)为实际投资ETF数，实际投资的ETF获得的权重=对应行业在本调仓周期的目标权重/m

至此，投顾组合“稳稳增”产品的资产配置流程已经全部构造完成，通过景气度原始数据、ETF规模、费率历史数据，生成不同行业对应ETF的目标权重。以下将通过历史回测结果说明该产品的风险收益水平。具体过程分为两步，首先对比权益占比100%的投顾组合与股票宽基指数；其次，结合投顾的实际情况，测试不同股债中枢下投顾组合的业绩表现，并对比股票宽基指数长期持有策略。

基于景气度的行业ETF轮动策略可实现良好的风险收益表现

为验证投资组合的有效性，我们通过以下两种途径进行业绩比较。数据区间为2014年1月1日至今年5月31日，调仓频率为月度，使用的对比指数为万得全A指数。若出现目标行业当前没有可投资ETF的情况时，暂时将行业收盘价作为净值计算的依据。首先对比权益占比为100%的基金组合，与买入并持有宽基指数策略，具体回测表现如下：

可以看出，行业轮动的投资组合整体收益表现都优于万得全A指数，获得了252.58%的超额收益率，年化收益率平均提高了11.20%，0.73的夏普率也优于万得全A的0.38，同时对于最大回撤的控制，包括回撤深度与持续时间都优于万得全A。

接下来观察不同股债中枢比例下投顾组合的业绩状况。这里使用中债新综合指数作为债券净值数据。

不难看出，随着权益占比的上升，投顾组合的整体收益与风险水平呈现上行趋势。前文提及市场买方投顾的权益中枢一般在40%至60%区间，将该区间的业绩表现与万得全A长期持有策略对比，发现收益率提升的同时年化波动率与最大回撤得到了较大改善。

应格外重视投后管理环节，充分保障投顾客户的投资体验

而基金投顾在其运作过程中“投”与“顾”缺一不可。上文已经基于行业轮动与优选基金构建了“投”相关的组合构建流程与业绩评价体系。以下，将探讨投顾业务中“顾”能力的具体实现。

基金投顾业务是为了解决“基金赚钱但基民不赚钱”的问题，在当前展业实践中的具体解决办法是通过机构为基金投资者进行基金投资和陪伴式服务，延长持有基金时间以获得长期投资收益，避免因投资者自主择时所导致的亏损，将产品收益率尽可能转化为客户收益率。因此，这就决定了该业务更加强调对投资者的关注和研究、理解客户的风险收益水平并保障客户投资体验。

买方投顾相较传统资产管理业务，其核心优势不在于基金组合策略的构建，而在于构建以客户为中心的全生命周期买方投顾体验，强化投前、投中、投后的陪伴和投教。投后阶段的核心服务可由以下三个层面构成：

对于投顾而言，构建去中心化模式，改变以往固定式、标准化的投后服务流程是形成行业绝对优势的有力保证。横向来看，个人投资者的评价指标是千人千面的，对最高收益率、最低收益率、最大回撤等的要求因人而异，片面地展示和对比收益率指标容易对投资者造成误导。纵向来看，投资者的风险意识、投资理念可能会因为资产规模、投资年限的改变而改变，因此投顾机构需要对投资者的实际画像紧密跟踪，进而同步优化其他相关服务流程。我们认为，需要将客户运营和客户陪伴的流程精细化、个性化，在合规的基础上，建立一个相对更加多元化和高频率的客户投后管理体系，明确其可以以特定的频率和方式给予客户以安抚，与客户建立长期稳定的信任关系。

私募策略种类繁多，可通过风险平价模型管控风险、分散配置

在上述场景中，我们认为构建私募基金组合的核心环节是定量分配比例以构建基金组合。由于私募策略基金投资风格迥异，风险收益特征相差悬殊，因此当前的主要目标是通过合理分配仓位，使得各类型基金的风险可控，再进一步实现投资收益。

本文我们以7类私募基金（股票多头、股票市场中性、股票多空、管理期货、套利策略、宏观策略、多策略）为例进行组合配置，首先对各类型私募基金策略的特点进行简要介绍：

根据朝阳永续数据，对各类型产品指数的历史风险收益情况的研究。根据2017年12月29日至今年4月29日的净值序列，计算出各类型产品指数的全市场收益率和波动率，并绘制出指数净值序列走势图：

从收益率和波动率看，可以得到3个观察：

管理期货策略的年化收益率达到10.92%，显著高于其它策略，且在各股票策略下跌时有相对较好的表现，同时管理期货策略的波动率相对较低，为5.8%；

股票多头、股票多空和宏观策略的年化波动率相对较高，股票市场中性、套利策略年化波动率相对较低；

除管理期货策略和宏观策略年化收益率相对较高外，其余各策略的产品年化收益率均在5%左右。

在设计资产配置模型时，需要平衡资产风险，管理风险暴露，风险平价模型是相对适合的模型之一。该模型的主要思路是：通过改变组合中各资产的配置权重，给各类资产分配相等的风险权重，从而将风险平均分散到各类资产中。换言之，在进行资产配置时，若某资产贡献的风险大于组合中其他资产，则需要降低该资产的权重并相应提高其他资产的权重，直至各类资产贡献的风险相同。

故后文选择使用风险平价模型进行测算。使用2017年12月29日至今年4月29日量化私募7个策略产品全市场的周净值数据进行研究。回测时间为2019年1月4日至今年4月29日，波动率计算窗口为50周的周收益率数据，模型周度权重数据变化与回测结果如下：

为了与各单独策略进行对比，将组合的收益率、波动率与各单独策略进行比较。可观察到组合的夏普比率高于所有单独策略，波动率仅高于套利策略。

利用层次风险平价模型进一步分散同质化策略的风险，提升组合稳健性

除了传统的风险平价模型，还可使用层次风险平价模型更精细化地分配风险。在传统的风险平价模型基础上，部分一级策略由于其子策略较多，会导致较高的风险占比，层次风险平价模型可以更好地将资产划分为具有相似特征的集群，降低子策略过多的一级策略的风险暴露，更好地分配各策略的风险占比。该模型由Marcos Lo?pez De Prado教授提出，其核心思想为首先对组合资产进行层次聚类，即根据资产间的相关性强弱进行逐层聚类，形成一个树状图。在此基础上再运用二分法与波动率平价法对重新排序的资产进行权重求解。

但我们尝试使用该层次聚类风险平价模型后，在回测中发现了两个问题。第一，层次分类结果不稳定，会随时间变化而剧烈变化。层次聚类的分类依据主要是资产间距离。然而，现实中私募基金的投资风格在短时间内并不会发生重大变化，故而策略分类的结果不应根据基金短期收益波动发生明显变化。第二，层次聚类完全基于数据，有时分类结果违反直觉。如下图，模型将股票多头与多策略分为一组簇，将股票多空与宏观策略分为一组簇。

为解决上述问题，我们根据各私募策略特征进行主观预先分类，综合考虑策略的历史相关系数分析与持仓限制。首先，计算了各私募产品间的相关系数：

可以观察到，管理期货策略与其它策略的相关系数远低于其它策略间的相关系数，股票多头、股票多空的相关性较高。根据相关系数与各类型策略的特点，我们制定了四个一级策略的子策略及其占比范围。

使用相同的调仓周期、回测区间与数据，层次风险平价模型的周度权重变化图与回测数据表如下所示：

为了方便对比，我们整合了两个模型的净值走势与回测结果。通过观察得出结论，相较风险平价模型，层次风险平价模型收益率略有提升，而波动率与最大回撤均有下降，夏普比率与卡玛比率均有提升，但层次风险平价模型的换手率略高于风险平价模型。

在前述研究基础上，我们在如下层面进一步验证模型有效性。第一，扩展标的池，回测使用的数据从之前的7只上升到18只，测试在子类内部存在多只基金的情况下模型是否能保持业绩的优良。第二，改变模型的调仓周期与风险计算的窗口大小，以检验模型对这两类参数是否敏感。

由于各产品数量不一，在百亿私募中随机挑选部分基金，我们一共挑选了4个股票多头基金、1个股票多空基金、1个宏观策略基金、3个多策略基金、3个股票市场中性基金、2个套利策略基金、4个管理期货基金。回测时间仍为2019年1月4日至今年4月29日。将各基金的风险占比和回测期间内收益率表现列出，数据如下表所示：

同时，为验证改良后模型在业绩上的表现是否稳定，我们通过改变调仓频率和计算风险的前推周期。在月频调仓的基础上，额外增加了三月、六月两个低频率的调仓周期；在计算风险时，考虑回望半年和回望一年两种情况。经过程序计算，得到了如下结果：

相较于最原始的风险平价模型，层次风险平价模型在不同回望周期、调仓周期的条件下表现更为优秀。层次风险评价模型的收益率、夏普率均高于普通风险平价，最大回撤低于普通风险平价，而年化波动率未有明显变化。总体来看，层次风险平价模型可以有效降低组合的风险。

本文我们梳理了FOF构建的5个环节：产品定位与投资目标设定、资产配置、基金评价与筛选、基金组合构建、投后管理。而不同类别的FOF管理人由于实际投资限制和产品定位的不同，应该对其中某一个或几个环节倾注更多精力以尽可能实现投资目标。

在本文的场景一中，银行理财FOF定位低回撤、绝对收益的投资要求，这在合理的资产配置框架下更容易达成，对银行理财的FOF管理人来说，科学地管理Beta比在基金筛选环节挖掘Alpha更具性价比；

在本文的场景二中，公募机构因为自身在权益研究上的积累沉淀较多，因此FOF管理人可依托公司投研资源获取大类资产、行业风格上的Beta收益，然后投入更多精力到基金评价的系统性研究上，通过挖掘优质的基金和基金经理来提升组合的Alpha收益；

在本文的场景三中，国内买方投顾仍在发展初期，FOF产品的竞争力要通过“降本增效”来提高，“降本”可在基金配置环节里用各类ETF来实现，在产品权益仓位有限制的情况下，“增效”可通过有效的行业配置来实现；

在本文的场景四中，由于私募基金的投资策略、风险水平存在较大不同，传统的资产分类难以有效界定投资标的的特性，因此需要对各私募策略的特征进行研究和分类，然后在选定各类私募策略后，把重点放在组合优化上来分散和管控风险，并在同等波动下实现组合收益的提升。

综上，本文梳理了FOF构建的一般流程，通过在几类场景下举例说明基金组合的构建方法，并强调在不同场景下，构建基金组合的侧重点应有所不同。各类FOF管理人应结合实际投资情况和自身资源禀赋，打造契合产品定位和投资目标的基金组合。

模型根据历史规律总结，历史规律可能失效。

本报告不涉及证券投资基金评价，不涉及对具体基金产品的投资建议，亦不涉及对具体行业的投资建议。

本报告使用的指数仅为常用指数，不足以代表市场整体表现。

本报告内容仅供参考，投资者应结合自身风险偏好及风险承受能力，充分考虑基金管理人的投资风格、投资策略等各种因素可能对基金产品业绩产生的影响。