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FOF研究系列专题报告：捕捉趋势的力量，基金动量刻画新范式。基金的历史业绩是筛选基金过程中的核心考量因素之一。但近年来买入历史业绩表现较 好的基金并不能有效提升基金组合未来收益。究其原因，我们发现传统动量因子容易受 到 Beta 风险的干扰，当 Beta 风险剧烈波动时，基金历史业绩对未来收益的预测能力减 弱。本文我们尝试从收益率时序中，寻找对未来收益预测能力强、受 Beta 风险干扰小的 低分化日期，计算基金在低分化日期对应的收益指标，作为基金的动量因子。

主动股基呈现长期动量效应

由于 A 股市场个人投资者交易占比较大，追涨杀跌等非理性交易行为较为普遍，导致个 股过度偏离基本面，因而国内 A 股市场短期呈现出非常强的反转效应而长期动量效应并 不显著；主动股基呈现长期动量效应，但从时序表现来看，2015 年以及 2021 年至今， 传统动量因子表现较差，选基效果不佳。

传统动量因子的缺陷

主动股基以股票作为主要配置对象，实际包含了非常多的 Beta 风险。当我们使用过去一 段时间的业绩指标作为动量因子时，实际包含了很多 beta 收益，导致动量因子稳定性较 差，对未来收益的预测能力减弱。 以行业 Beta 作为举例，我们发现：1）行业轮动月的基金动量表现更弱，非行业轮动月 的基金动量表现更强；2）均衡型基金因受行业 Beta 的影响更小，动量效应更强；板块 型基金受行业 Beta 影响更大，动量因子稳健性更差。 使用行业剥离后的 Alpha 收益作为基金的动量因子，虽然因子表现相对于传统动量有所 提升，但 2019 年以来该因子的正向选基效果偏弱。

基金动量刻画新范式

到目前为止，我们对基金动量因子的刻画都是基于基金过去一段时间的业绩表现进行计 算的。基金动量因子是由每日收益拼接而成，当我们筛选基金时，是否存在一些日期， 其当日收益对未来基金收益的预测能力更强？ 我们按主动权益基金分化度从低到高对过去一段时间内的收益序列进行分组，并检验不 同分组的收益因子有效性，发现基金在低分化组的收益对未来收益的预测能力更强。基 于基金在过去三个月低分化度日期的收益构建收益因子、排序动量和夏普比因子，并将 三个因子等权合成为低分化动量因子。2015 年至今，低分化动量因子的 Rank IC 为 10.10%，Rank ICIR 为 1.09，季度多空胜率 71%，最高组季均超额收益为 1.25% 2015 年至今，低分化动量因子与传统动量因子的相关性较低，秩相关系数均在 26%以 下；在均衡型和板块型基金池中均有较好的选基效果，说明低分化动量因子受 Beta 风险 的干扰更小。