大摩多因子策略基金净值查询(2012年基金定投推荐，最好是指数型基金)

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RQBetaFOF基金版——量化基金对比分析

前三期穿透性分析实例中，我们对长信量化先锋混A、大摩多因子策略混合、华泰柏瑞量化增强混合A三个公募量化基金的进行了详细的绩效分析。在这一期的分析中，我们继续使用米筐科技开发的数据产品RQData，以及RQBetaFOF基金版，对富国基金的“富国量化沪深300”进行穿透性分析，并和此前三个量化基金进行对比。在下面的分析中，我们统一使用“长信”指代“长信量化先锋混合A”，“大摩”指代“大摩多因子策略混合”，“华泰柏瑞”指代“华泰柏瑞量化增强混A”，“富国”指代“富国量化沪深300”。

1基金概况对比

在这四个基金中，长信、大摩和华泰柏瑞均为混合型基金，而富国则为股票指数型基金（表1）。基于此前的分析，长信和大摩偏好于投资小市值股票；华泰柏瑞属于沪深300指数增强型基金，富国则属于指数型基金，因此华泰柏瑞和富国的市值偏好和沪深300一致，均偏好大市值股票。因此，在下面的分析中，我们统一使用中证500指数作为长信和大摩的比较基准，沪深300指数作为华泰柏瑞和富国的比较基准。

这四个基金均是以投资股票为主的股债混合型基金。通过对比这四个基金的资产配置及其近期变动情况（表2），可以发现长信和华泰柏瑞在2017年第一季度增持了股票，而降低了债券/现金的比例；反之，大摩和富国减持了股票，增加了债券/现金的比例。显示这四个基金在去年年底对于股票市场行情的分歧较大。

此外，我们进一步考察四个基金成立以来基金经理的变动情况（表3），其中长信、大摩和富国在成立以后，均发生过数次基金经理的变动，而华泰柏瑞的基金自成立以来没有发生基金经理的更变，具有较强的人员稳定性。

（表1）

（表2）

（表3）

2净值分析

在净值分析部分，我们将对这四个基金的收益、风险、收益/风险比、和基金之间的相关性进行系统分析。在进行基金和基准对比时，我们选用同期的净值数据进行分析。例如，如果基金从2011年5月份开始进入正常申购赎回期，则基金和基准在该年的累积收益均以5月份为起点计算。

如上一部分所述，由于长信和大摩偏好投资小市值股票，我们统一使用中证500作为其比较基准；而华泰柏瑞和富国偏好投资大市值股票，我们统一使用沪深300作为其比较基准。

此外，由于基金在成立以后，通常会有2~3个月的封闭期进行建仓，期间的净值变化不能很好地反映基金的实际投资能力。所以，在下面的分析中，我们都从基金成立的第二年开始，对其业绩进行分析。

2.1基金历年收益分析

我们首先对基金和基准的历年累积收益情况进行对比。如上所述，我们使用中证500作为长信和大摩的基准，沪深300作为华泰柏瑞和富国的基准。从表4中可以看出，这四个基金在其成立以后，在大部分的年份累积收益均比基准要高（括号里面为基准的累积收益），尤其是在2015~2016的两年间，四个基金的累积收益均高于中证500；而从2017起，四个基金的累积收益均低于中证500。显示出2017年的市场风格切换对这四个量化基金的收益产生了较大的影响。

此外，我们通过对基金的投资能力进行详细分析（表5）。Jensen指标用于评估基金是否相对于基准是否产生了显著的阿尔法收益；另外，我们使用Henriksson-Merton模型对基金的市场择时能力进行评估。由这些计算结果可以看出，四个基金在特定年份均产生过显著的阿尔法收益，但并未表现出显著的市场择时能力。

（表4）

（表5）

2.2基金历年风险情况

我们首先计算基金和基准在各年的同期收益波动率和贝塔来评估其整体风险（表6）。这四个基金历年的收益波动均保持在较低的水平，只有在2015年的极端行情下收益波动明显升高；长信、大摩和华泰柏瑞的贝塔（市场风险敏感度）取值较低，而富国作为指数型基金，其贝塔则相对较高。

表7中我们给出了基金和基准历年同期的最大回撤。最大回撤是一段时期内基金最低净值，相对于和此前最高净值的变化率，常用于衡量基金对于极端风险的管理能力。可以看到，四个基金在绝大部分的时期的最大回撤均低于基准，说明他们对于极端风险有较强的管理意识。值得注意的是，富国作为沪深300指数型基金，其在2015年的回撤远远低于沪深300。我们通过RQBeta查询其在2015年累计净值，发现其最低点出现在2月6日，说明该基金在下半年股灾期间具有较强的风险管理能力，因此在最大回撤这一项指标上远比基准出色。

（表6）

（表7）

2.3基金夏普率

表8中我们给出了四个基金历年的夏普率。由表6可知基金历年的收益波动率较为稳定，因此基金和基准的夏普率的情况和表4的历年累积收益情况基本一致：四个基金在2015和2016年的夏普率均高于基准，而在2017年的夏普率则逊于基准。

（表8）

2.5基金净值相关性分析

在表9和表10中，我们给出了四个基金今年以来、和2014年以来的两期相关性计算。四个基金均是以股票投资为主的基金为主，其收益波动主要来源于股票市场行情变化，因此自2014年以来具有较高的相关性（均在0.86以上）。进入2017年以后，长信和大摩这两个偏好小市值股票的基金，和华泰柏瑞和富国这两个偏好大市值股票的基金之间相关性大幅降低，和2017年以来大市值/小市值股票出现走势分化明显的现象是吻合的。

（表9）

（表10）

综上，对于该基金的净值分析表明：（1）四个基金在成立以来的大部分年份均取得了优于基准的回报，但2017年以来业绩则逊色于基准；（2）四个基金在部分年份有显著的阿尔法收益，但没有产生过明显的择时收益；（3）四个基金历年的总体风险和市场风险均控制在较低水平，对于极端风险（最大回撤）也有较强的管理意识；（4）由于四个基金均以股票投资为主，因此长期相关性较高，但进入2017以后，由于大市值/小市值股票走势的分化，长信/大摩这两个偏好小市值股票的基金，和华泰柏瑞/富国两个偏好大市值股票的基金之间的相关性明显降低。

3行业配置分析

在表11和12中，我们以申万一级行业分类作为标准，分别列出了四个基金在2016年年底相对于2016年年中增持比例最大和减持比例最大的前5个行业。四个基金均选择增持轻工制造行业的股票，其中有三个基金选择增持建筑材料行业的股票，显示这些基金在去年底对于制造业相关行业较为看好；此外，这四个基金有三个选择减持房地产行业的股票，显示他们对于该行业持保留态度。

根据申万行业指数，截止至今年6月14日，轻工制造行业的累积收益为-10.35%；建筑材料行业的累积收益为0.2%；房地产行业的累积收益为-4.0%。因此，这些基金对于轻工制造的增持，是导致它们今年以来业绩表现不佳的原因之一。

（表11）

（表12）

4风格分析

我们使用RQBeta的风格分析功能，对四个基金的投资偏好进行分析，并在表13中对其进行了总结。总体而言，长信和大摩偏好小市值型股票，而其它投资风格较为均衡；华泰柏瑞偏好一些基本面数据表现良好的股票，而对高风险的股票态度较为保守；而富国作为一个指数型基金，其投资风格和沪深300非常类似。

（表13）

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大摩量化配置基金与大摩多因子策略基金均为大摩华鑫基金数量化投资管理团队打造的量化基金产品。大摩华鑫旗下量化投资团队成员多具有复合型知识结构，团队成员个个都有自己擅长的领域，管理的大部分产品采用合作开发的策略，是业内罕见的精英组合；除了配置有黄金量化团队外，大摩华鑫还从不同的视角和逻辑解读和优化了量化投资，建立了一套严格的模型开发与产品设计流程。目前公司旗下已经形成了量化基金系列，开发出大摩多因子模型、行业多因子模型、行业联动模型、强稳对冲模型等，每个模型均需经历市场的长期验证，最大化发挥出量化基金投资范围更广、避免主观因素影响和更系统更科学的优势。大摩量化配置基金即通过量化的方法，结合宏观层面、产业政策及行业基本面、估值和盈利水平等，对部分行业进行重点配置，以达到获取超额收益的目的。　　近两年，凭借着出色的投资业绩，量化投资已经成为大摩华鑫基金的竞争优势。　　大摩多因子策略和大摩量化配置基金经理刘钊表示，由于大摩量化配置基金以沪深300指数收益率为主要业绩比较基准，坚守大盘蓝筹股，其更加贴合当前蓝筹股估值修复行情，并不断追求超额收益。

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大摩多因子是什么？

大摩多因子是摩根华鑫发行的一个混合型的基金理财产品。

本基金通过多因子量化模型方法，精选股票进行投资，在充分控制风险的前提下，力争获取超越比较基准的投资回报。

本基金的投资范围为具有良好流动性的金融工具，包括国内依法发行上市的股票（包含中小板、创业板及其他经中国证监会核准上市的股票）、债券、货币市场工具、权证、资产支持证券、股指期货以及法律法规允许基金投资的其他金融工具（但须符合中国证监会的相关规定）。

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华泰柏瑞盛世中国混合（基金代码460001，中高风险，波动幅度较大，适合较积极的投资者）2016年1月22日（周五）单位净值为0.7517元；而周末证券市场休市，基金净值不更新。

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RQBeta基金版——大摩多因子策略混合穿透性分析

在前两期穿透性分析实例中，我们对长信量化先锋混合A，以及华泰柏瑞量化增强混合A两个公募量化基金的绩效和风格进行了多维度的评估。在这一期的分析中，我们继续使用米筐科技开发的数据产品RQData，以及FOF基金管理产品RQBeta，对另一个在业界颇具名气的量化基金——大摩多因子策略混合——进行穿透性分析。

1 基金概况

通过该基金的代码（233009），我们可以在RQBeta基金版读入大摩多因子策略混合的相关信息（图1）。该基金从2011年开始运作，是一只混合型基金（图2），其主要投资范围为股票、债券和股指期货。通过RQBeta的“资产配置”功能，我们可以查询到该基金历年年底（2017年的净资产为三月底的数据）的资产配置情况（图3）。从图中可以看出，该基金股票类资产占净资产比例在81~95%之间；债券占净资产比例在0~9%之间（2015年下半年至今并未持有债券类资产）。

此外，根据该基金在2016年年底发布的招募说明书，该基金通过投资股指期货来实现贝塔中性和套期保值。由于大摩多因子策略混合的投资策略为多因子阿尔法策略，因此，通过股指期货适时实现贝塔中性，能有效降低基金在极端市场情况下所面临的市场风险。

最后，我们通过RQData查询该基金基金经理的历年基金经理变动情况（图4）。现任基金经理杨雨龙是从2015年年中开始任职。因此，在接下来的分析中，我们会对基金在2015年下半年后的投资策略变动情况进行重点分析。

图1：RQBeta查询读取公募基金（RQBeta截图）

图2：基金基本信息（RQBeta截图）

2净值分析

由于该基金较为偏好小市值股票，在接下来的分析中，我们统一使用中证500作为基准，对基金的历年数据进行一系列净值分析（收益、风险、择时能力）。考虑到基金规模对于基金业绩有明显的影响，在下面的分析中，我们通过RQBeta的“资产配置”部分获得基金历年年底的净资产情况（2017年的净资产为三月底的数据），来评估基金规模变动对其业绩带来的影响。

2.1基金历年收益情况

我们通过计算基金和基准在各年的同期累积收益、同期Jensen指标及T统计量（如果基金从2011年5月份开始进入正常申购赎回期，则基金和基准在该年的累积收益均以5月份为起点计算）来对基金历年的收益情况进行评估。Jensen指标和量化交易中常用的概念“阿尔法”具有相同的数学形式，常用于评价基金获得超出基准的回报的能力。

从表3中可以看出，基金在2011~2017年间，有5个年份的累积收益高于基准（2011~2013，2015~2016），有2个年份累积收益低于基准（2014和2017）；而在2013、2015和2016年，其表现远比基准出色（Jensen指标的T统计量大于2）。在这三个年份中，2013和2015年中证500的累积收益为正，而在2016年的累计收益为负；此外，基金在2015和2016年的净资产规模也远大于2013年。这些结果说明该基金在不同市场行情、不同的基金规模下，都曾经获得过明显好于基准的收益。

该基金从2017年其表现明显逊色于基准（Jensen指标的T统计量小于-2），我们认为这主要是今年以来小市值和成长型股票的表现普遍不佳导致。

2.2基金历年风险情况

我们通过计算基金和基准在各年的同期波动率、贝塔、追踪误差以及最大回测，来对基金历年的风险情况进行评估。

从表4中可以看出，除了2015年出现极端市场行情的情况，该基金总体收益波动较为稳定；而且其对于基准敏感度（贝塔）也一直保持在较低水平，这和该基金追求和市场整体波动无关的阿尔法收益的目标是一致的。尤其在2016和2017年，在小市值股票总体表现欠佳的情况下，该基金的对于基准的敏感度进一步降低，显示其有意识地降低了股票类资产所面临的市场系统性风险。

最大回撤是一段时期内基金最低净值，相对于和此前最高净值的变化率，常用于衡量基金对于极端风险的管理能力。基金在2011~2012，以及2016~2017年均出现了较大的回撤。表3显示中证500在2011、2016和2017年的累积收益为负。这说明在小市值股票整体行情较差的情况下，该基金业绩也有可能出现较大的回撤。

总体来说，我们认为该基金有较强的降低市场系统性风险的意识。但在小市值股票的总体情况不佳的环境下，该基金的业绩也会受到比较明显的影响。

2.3择时能力

在这一部分，我们使用Henriksson-Merton（H-M）模型对基金的择时能力进行分析。该模型把基金对于基准贝塔分为下行贝塔和上行贝塔，分别代表基准收益为负和基准收益为正时，基金收益对基准收益的敏感度。如果基金的上行贝塔明显高于下行贝塔（T统计量大于2），则意味着基金具有明显的择时能力，能够根据市场的行情变化及时对投资组合进行调整。

在成立至今的7个年份中，该基金在其中5个（2012~2015，2017）均表现出显著的择时能力（表5）。这说明该基金擅于根据市场行情，对股票组合进行及时的调整。

综上，对于该基金的净值分析表明：（1）在基金成立以来的7个年份中，该基金在其中5个年份的累积收益高于基准，其中有3个年份有明显的阿尔法收益，因此该基金具有较强的盈利能力；（2）该基金具有较强的控制市场系统性风险的意识，但小市值股票整体行情变化仍然可能会造成其业绩出现较大的回撤；（3）该基金有较为明显的择时能力，能够有效地根据市场行情的变化，来对其股票投资组合进行针对性调整。

3行业配置分析

在这一部分，我们使用申万一级行业分类对基金的行业配置情况进行分析，图3中列出了基金和中证500配置差异最大的前10个行业。从2016年底的基金和中证500配置对比来看，基金在化工、轻工制造、汽车、公共事业等行业选择了高配，由此推测该基金对于工业相关题材可能存在一定的偏好；而在医*生物、有色金属、房地产、通信、计算机、商业贸易则选择了低配。

 此外，通过RQBeta对该基金四期的行业配置情况进行分析（图4），该基金从2015年底开始，其行业配置分散度明显提高（在所有行业的权重均低于10%）因此，我们推测该基金从2015年开始，开始有意识地保持行业高度分散化的投资策略——即不押注于对行业前景的判断，而是专注于在行业内选择优质的股票。

我们按照以下方式来对基金的行业配置能力进行分析：

（1）先以个股等权重计算各个行业在2017年初33个交易日（约一个半月）的平均收益率；

（2）使用基金在2016年年报公布的仓位数据进行加权，计算2017年初基金在各个行业的收益率；

（3）使用中证500在各行业的权重进行加权，计算2017年初中证500在各个行业的收益率；

（4）用基金的行业收益率减去中证500的行业收益率，得到基金的2017年初的行业主动收益。

和行业平均收益相比较，该基金2017年初的行业配置所带来的总体主动收益为1.84%。图5显示了主动收益最高的前5个行业，和最低的前5个行业。从中可以看出，基金选择高配的4个行业中，3个（轻工制造、化工、汽车）带来了正的主动收益；而在基金选择低配的6个行业中，3个（医*生物、通信、有色金属）带来了负的行业主动收益。总结来说，我们认为该基金近期行业配置对于其整体收益影响并不明显，这与我们上述提到的其可能采用的行业配置高度分散化的投资策略是吻合的。

图3：2016年12月基金和沪深300行业配置对比分析（RQBeta截图）

图4：2016年12月基金和沪深300行业配置对比分析（RQBeta截图）

图5：2016年12月基金相对于中证500行业主动收益归因

4风格分析

我们使用RQBeta对基金近3年的风格漂移情况进行分析（图6）。在2014年底，该基金明显偏好小市值、低杠杆率、和流动性高（换手率高）的股票；在2015年年底，可能是受年中开始的股灾影响，该基金明显偏好于持有波动较低、流动性低（换手率低）、和高价值的股票；在2016年底，该基金的风格则变得较为均衡。此外，该基金在这三年间，对于成长股的偏好有所增加，这和该基金在2016年年底，以及2017第一季度的报告提到的重点关注受益于经济结构转型升级的成长股的投资策略是吻合的。

通过基金和基准在2016年年底的风格对比分析（图7），该基金和基准差异最大的是市值风格指标，说明该基金对于小市值股票的偏好较为明显。总体来说，该基金在2016年年底，风格指标相对于行业平均的偏离均少于0.4个标准差，也说明该基金较为均衡的投资风格。

图6：2014-2016年基金风格漂移分析（RQBeta截图）

图7：2016年12月年基金和中证500风格对比分析（RQBeta截图）

5结论

总结来说，我们可以对大摩多因子策略混合作以下概括：（1）该基金具有较好的创造阿尔法收益的能力，对市场系统性风险管理能力较强，能够及时按照市场行情变化，对股票投资组合进行调整；（2）当小市值股票总体表现不佳时，该基金业绩可能会出现较为明显的回撤；（3）对该基金的行业配置和风格分析表明，该基金从2016的投资策略呈现出行业配置高度分散化，同时投资风格较为均衡的特点，同时对小市值和成长性股票存在一定的偏好。这些投资策略的变化和现任基金经理的任职时期是重合的。这说明该基金经理对于行业和投资风格所带来的系统性风险有较强的管理意识。

行业配置分散化，以及投资风格均衡的投资策略，能够有效地降低投资组合所面临的系统性风险，但与此同时也会降低投资组合的预期收益（无法获得相应的风险溢价）。此时，基金的业绩将更多地依赖于其因子创造阿尔法收益的能力。从基金历史业绩来看，基金在7个年份中，有5个都取得了好于中证500的收益，说明其在不同的市场风格和不同的基金规模下，均有创造阿尔法收益的能力。因此，我们认为在选择配置关注小市值、成长性型股票的基金是，大摩多因子策略混合是一个较为理想的选择。

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