量化专题报告：基金经理层面的数据库制作与应用

证券研究报告 | 金融工程 请仔细阅读本报告末页声明 gszqdatemark 量化专题报告 基金经理层面的数据库制作与应用 为什么要构建基金经理层面的数据库 以往大部分的基金分析量化专题报告都是站在基金产品维度进行研究的，即将每个基金产品视作一个研究样本，甚至直接忽略基金产品背后的基金经理是否发生更换等重要信息，这样做的优势是数据获取与处理简单，但会有几个重大缺陷需要改进，因此我们构建了基金经理层面的数据库。 如何搭建基金经理层面的数据库 1、如何判定基金经理的代表产品？有几个选取原则：1）单独管理；2）管理时长≥1 年；3）产品规模大；本文在依次尽量满足上述原则 1 和 2 的前提下，再按照原则 3 选择产品规模较大的作为基金经理代表产品。 2、基金经理投资生涯空窗期的业绩如何评价？计算基金经理业绩的时候，空窗期不纳入考核区间，按照该基金经理真实有在投资管理产品的日期计算。 3、如何制定基金经理业绩比较基准指数？计算研究样本内所有的基金经理日度收益率的中位数（处于空窗期的基金经理不纳入计算）。我们基于不同类型基金经理池分别构建了相对应的基金经理指数。 基金经理数据库的投资应用 制作基金经理层面数据库的最终目标还是帮助我们做 FOF 投资，例如可以筛选出未来业绩有望较好的基金经理，或者反向剔除未来业绩风险较大的基金经理。 1、投资应用之优选经理：增强传统选基因子效果。基金经理维度的数据，在一些因子上的绩效比产品维度更好。可以使用基金经理维度的因子，这些长期业绩类因子的 IC 值有显著提升，则可以进一步优化 FOF 策略。对于其他类型的基金，也可以使用基金经理层面的数据库增强因子表现。基金经理维度的数据样本量并不会比产品维度少很多，得到的结论是比较有效的。当然也有一些因子还是使用产品维度的数据会更好，并非所有的基金因子都可以通过基金经理维度的数据增强。使用基金经理层面的数据库能改进国盛量化多因子 FOF 组合的绩效。 2、投资应用之提示风险：制作基金经理风险提示清单。本文制作了一个基金经理风险提示清单辅助我们的 FOF 策略进行反向剔除或者说规避投资，从而改善 FOF 策略的绩效。有效的风险事件例如有基金经理更换公司、在管规模过大、管理精力分散、持有人信任度下滑、份额快速扩张、过于追逐热点、重仓股踩雷、回撤幅度过大等等，经历史数据检验表明这些事件有比较显著的风险提示效果。 风险提示：结论基于历史数据统计和模型推演，模型设置存在局限性，第 三方数据统计可能存在误差，存在失效风险。 作者 分析师 张国安 执业证书编号：S0680524060003 邮箱：zhangguoan@gszq.com 分析师 林志朋 执业证书编号：S0680518100004 邮箱：linzhipeng@gszq.com 分析师 刘富兵 执业证书编号：S0680518030007 邮箱：liufubing@gszq.com 相关研究 1、《量化专题报告：“量价淘金”选股因子系列研究（九） Memory Map 在因子生产加速上的应用——以构建羊群效应因子簇为例》 2024-11-20 2、《量化周报：市场短期有可能进入震荡整固期》 2024-11-17 3、《量化分析报告：择时雷达六面图：本期打分无变化》 2024-11-16 2024 11 21年 月 日 gszgszqdqdatemark P.2 请仔细阅读本报告末页声明 内容目录 一、为什么要构建基金经理层面的数据库 ............................................................................................................. 3 二、如何搭建基金经理层面的数据库 .................................................................................................................... 4 2.1 如何判定基金经理的代表作 .................................................................................................................... 4 2.2 基金经理投资生涯空窗期的业绩如何评价 ................................................................................................ 5 2.3 如何制定基金经理业绩比较基准指数 ....................................................................................................... 5 三、基金经理数据库的投资应用 ........................................................................................................................... 8 3.1 投资应用之优选经理：增强传统选基因子效果 .......................................................................................... 8 3.2 投资应用之提示风险：制作基金经理风险提示清单 ................................................................................. 12 四、总结与附录 ................................................................................................................................................ 19 图表目录 图表 1： 分域基金产品池的定义 .......................................................................................................................... 3 图表 2： 根据 3 条原则选取基金经理 A 的代表作示意图 ........................................................................................ 4 图表 3： 将基金经理多段任职经历的业绩进行拼接 ..................