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探秘基金经理Alpha:“运气”还是“实力”?

2019-01-11 15:16:25 来源:浙商证券
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研究背景FOF 配置有两种思路,一种是先进行风格轮动或者称为因子轮动的大方向选择,然后配置底层工具基金;还有一种是不进行风格配置,把这个工作“下放”给主动权益基金经理。前者受限于工具基金的种类限制需要研究主动权益基金,后者更需要对基金进行深度研究。但是,基金研究一直是个难题,风格漂移、业绩持续性等规律不好把握,让人有种“雾里看花”的感觉。本文通过对基金alpha 的深度解构,构造不同R 方水平下的“实力”alpha 分布和“运气”alpha 分布,以此“借你一双慧眼”来优选基金。关于业绩可持续性问题,本文引用了之研报《公募基金业绩可持续性》部分结论。

模型思想基金的收益率是由alpha、风险因子收益回报,加上不能被解释的“残差”构成。单纯的扔掉“残差”明显不合适。在R 方偏小的情形下,不能被解释的部分,很可能是由于“不知名”因子导致,此时偏大的正向残差恰恰是基金经理能力的体现。当R 方偏高的情况下(国内大多基金、大多数年份里R 方偏高),残差才可被看作是“运气”成分。所以,如何处理残差,寻找出“实力”alpha 和“运气”alpha的分布,是判断基金经理alpha 来源“实力”和“运气”的关键。

算法介绍令原有基金的alpha 等于0,bootstrap 抽样Fama 五因子下的残差,再造基金收益率,然后进行Fama 五因子回归,此时我们会得到一组alpha 数值,这组alpha 数值里面,较大的alpha 是由于恰好抽样到了较大的残差导致。在R 方较小情形,我们认为其是挖掘了“不知名”因子的“实力”展现。当然,其它基金经理由于偶然或者也有实力,也会得到这个较大残差带来的“实力alpha”,所以,我们能够得到所有基金的横截面的“实力”alpha 分布。当Fama 五因子很好解释基金收益的年份里,通过上述方法,同理得到“运气”alpha 分布。

策略效果选取2016年06月30日之前成立的基金普通股票型、偏股混合型基金,并且基金经理管理该基金1200天以上,除去沪港深基金,剩余380个样本。然后计算基金alpha、R 方、以及不同排名下的横截面分布分位数,由于2017年的R 方大多低于70%,我们构造的是“实力”分布。alpha 前二十基金中,靠“实力”有9个,它们在2018年的平均收益率是-19.53%,年化波动率22%,而“运气”组合是-24.64%,年化波动率25%。累积收益曲线见右图。浙商证券股份有限公司

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