截面赔率视角下的高赔率FOF组合构建与分域选基策略

从时序赔率到截面赔率的逻辑转换

在投资实践中，投资者往往偏好高胜率品种，而将高赔率视为高风险行为。然而，赔率存在时序与截面两个维度的差异。时序上，资产先涨后跌的复利效应可能导致净值归零，形成“串联陷阱”；而在截面上，通过等权配置上涨与下跌资产，利用亏损有限、盈利无限的非对称凸性，组合可获得正收益。数学推导表明，同一组涨跌幅在时序上对应收益归零，但映射到截面后，通过上涨资产与下跌资产的等权配对，能够形成正的組合收益。这种截面赔率效应源于资产收益分化的非对称性，分化程度越高，配对后的组合收益空间越大。

实证检验显示，实际基金收益中存在显著的截面赔率效应。将主动权益基金按收益率分组并两两等权构建组合，收益分化越大的组合表现越突出。最高收益组与最低收益组构成的组合月均超额收益显著，验证了收益分化与截面赔率的正向关系。这意味着，若能事先识别未来收益分化程度较高的基金群体，将为FOF选基提供更大的潜在收益空间。

跟踪误差作为收益分化的前瞻指标

为刻画基金收益的分化程度，报告引入跟踪误差作为核心指标，类比物理中的“三棱镜”，将全市场基金这一混合“白光”分离出不同分化特征的基金池。跟踪误差衡量基金相对基准超额收益的波动率，反映基金的主动管理程度。高跟踪误差基金通常具有更高的行业集中度和风格偏离度，其持仓更集中于少数行业，且在价值、盈利等因子上的暴露更偏离市场整体水平。

历史数据表明，跟踪误差具有明显的聚集效应和持续性。高跟踪误差基金在未来仍倾向于保持高跟踪误差状态，且其未来收益分布呈现“正U型”特征，即两端占比高，中间占比低。相比之下，低跟踪误差基金收益分布呈“倒U型”，集中于中位数附近。此外，高跟踪误差基金的整体未来收益表现优于低跟踪误差基金，年化收益随跟踪误差提升而上升。因此，历史跟踪误差可作为前瞻指标，用于筛选未来收益分化程度较高、潜在收益空间更大的基金池。

分域视角下的多因子选基有效性差异

在确定高跟踪误差基金池后，需解决域内择优问题。国信金工团队构建的多因子选基框架在不同基金域中的有效性存在差异。借鉴股票因子在不同选股域中表现不一的经验，研究发现部分选基因子在高跟踪误差域中表现更为突出。例如，逆向投资能力、业绩洞察能力和持仓收益因子在高跟踪误差基金池中的多空收益显著增强，而规模因子在低跟踪误差域中表现更稳定。这是因为高跟踪误差基金主动偏离程度高，基金经理的投资观点更为鲜明，具备较强逆向投资能力的经理更容易在市场分歧修正中获取超额收益。

基于此，报告选取隐性风险Alpha、隐形交易能力、员工信心、持仓收益、逆向投资能力等因子进行等权合成，构建适用于高跟踪误差基金池的综合选基因子。该综合因子在高跟踪误差域中具有较强的收益预测作用，RankIC均值较高，且多头组超额收益显著，为后续组合构建提供了有效的优选工具。

高赔率FOF组合的构建与风险控制

基于“跟踪误差分域—多因子域内优选—FOF组合构建”的框架，报告构建了高赔率FOF组合。首先筛选过去一年跟踪误差最高的20%基金作为样本空间，然后利用综合选基因子选取得分最高的20只基金。然而，直接选取高分基金可能导致行业板块集中暴露，如2024年医药板块集中导致组合回撤较大。为解决这一问题，报告引入基金持仓还原技术，高频获取基金全部持仓信息，并采用Wind一级行业分类及港股独立板块进行风险约束。

在优化模型中，以最大化组合综合选基因子得分为目标，同时约束组合相对主动股基平均配置的行业偏离和港股偏离。构建的高赔率FOF精选组合自2017年以来相对偏股混合型基金指数年化超额收益达19.09%，超额信息比2.01，且各年度均取得正超额收益，兼顾了收益弹性与稳定性。此外，报告还拓展了分域选基的应用，基于低跟踪误差基金池构建稳健增强FOF组合，以及基于PB-ROE暴露识别GARP风格基金池构建GARP风格增强FOF组合，分别实现了稳健超额收益和抗跌能涨的收益特征。