欢迎来到基金豆「快乐投资学院」，本期我们主要分享基金豆做基金组合策略研究的思路，以及实践上的一些探索，希望大家能对基金豆和自己投资的产品有更深入的了解。
主讲人：李扬帆
基金豆投研总监，清华大学本硕，6年量化投资策略开发经验，具有基金、股票、期货等专业投资经验。
（文章5000字左右，可戳阅读原文听语音回放）
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基金投资者面临的问题
为什么我们要做基金组合策略，可以从基金投资者面临的问题说起。
根据基金豆的统计，公募基金的历史业绩其实是比较优秀的。从2005年到2019年7月底， 十四年多时间里，各种类型的股票型基金和混合型基金的年化收益率都跑赢了上证指数。
也就是说长期来看，公募基金是非常优秀的资产，它为投资者创造价值的能力是很强的。
但对于公募基金的投资者来说，大部分人都没有赚到那么高的收益。
由于基金公司主要的收入来源是管理费，而管理费和规模直接挂钩，因此部分基金公司采取的竞争策略是想办法扩大规模。比如一种常见的做法是在熊市低位的时候宣传债券型基金的安全，多卖一些债券基金；在牛市高位的时候宣传股票型基金的高利润，多卖一些股票基金，这样销售起来比较容易。
另外在管理过程中，也有可能特别注意保住规模，而不是把给投资者创造价值放在首要位置。所以这样耗损下来，在2007年至2016年，股票基金的平均年化收益率是9.55%，但是股票基金的投资者只取得了4.88%的收益率，只有原始收益率的一半。这里面的差额就是基民高买低卖的亏损，出现这样的情况应该说各方面都有一定责任。
所以基民在投资过程中会面临很多问题，包括买什么、什么时候买和什么时候卖。
对于产品挑选来说，由于公募基金的数量很多，超过了5000只，也超过了股票的数量，因此普通投资者挑选出优质基金只是非常困难的，在产品选择上往往出现瞎买、跟风的情况。对于入场时机来说，普通投资者也存在严重的追涨杀跌特征，往往在市场过热的时候受到强大的赚钱效应影响进入市场，所以容易买在顶部区域，相当于吃肉的时候没赶上，只参与了买单的行情。
另外，绝大多数基金销售渠道都以把产品卖出去为终结，缺乏持续的、成体系的投资建议和投后服务，因此投资者在购买基金后，还是不清楚应该在什么样的合适时机卖出。
针对以上典型问题，我们都给出了解决方案：
对于投资者买什么的问题，我们研发了「小目标」，使用基金选择的策略挑选出我们认为表现好的基金，形成「小目标」基金组合；针对什么时候买和什么时候卖的问题，我们研发了采用资产配置和资产轮动策略的「大鱼计划」。
在投资过程中，为了让用户对正确的投资理念和投资思路有更清晰的认知，我们会运营一个投后管理体系，包括每日投资播报、每周直播课、每月月报和每季度面对面等等活动，并不是说我们把基金组合卖给用户以后就不再管了。所以我们进行基金组合策略的研究，是为了给投资者进行基金组合的推荐，努力提高用户的投资效果和投资体验，增强用户对公募基金的认可度和信心。
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基金豆的投研体系
如果用一个词来形容我们的投研体系，那就是科学。
我们一直在以科学的态度进行基金投研工作，这样的工作性质其实和科研是比较类似的，也遵循一个大胆假设、小心求证的过程。在提出假设的过程中我们使用客观原则，因为策略是对客观世界的描述与刻画，因此我们根据对客观世界和资本市场的认知，提出可解释、可重复、可证伪的策略假设。
在论证假设的过程中，我们使用谨慎原则，因为在海量信息中，存在大量似是而非的噪音和看似有效实际无效的策略。也就是说，我们平常发愁的不是想法太少，而是似是而非的想法太多。因此我们默认策略是无效的，只有找到足够强的证据推翻无效性，才认为它可能是有效的。对此我们使用的方法是较为严格的显著性检验和稳健性检验，也就是宁可错杀，也要避免被假策略所误导。
对于策略框架，我们要求它具有可维护、可迭代的特性，否则随着时间的推移，任何没有进步空间的策略都是没有前途的。在特殊的情形下，当客观策略遇到框架外的情况时，可以用主观来解决，起到一个锦上添花的作用。但是不可过多地使用和依赖主观判断，因为在绝大多数情况下，策略的考虑是最为冷静、客观和全面的。
对于投研思路，我们可以使用y=f(X)的思路来进行理解。
其中y就是策略结果，f是算法，也就是策略逻辑，X是数据，也就是考虑的信息。这些数据和信息可以分为系统性因素和非系统性因素。其中系统性因素包括经济状态、政策状态、交易数据、统计数据等等，与基金相关的非系统性因素包括基金公司、基金经理、基金业绩等等，与股票相关的非系统性因素包括股票因子等等。
所谓的资产配置策略，利用的是系统性因素在时间上的波动；所谓的选基策略，利用的是非系统性因素在空间上的变化，以及系统性因素在空间上的不均匀。下面我们可以用一张图来展示。
也就是说在每个时间截面，我们都有一系列系统性因素和非系统性因素，而且每个同类别的基金内部都受到同样的系统性因素的影响，也都受到各自不同的非系统性因素影响。随着时间的推移，系统性因素和非系统性因素也都会各自发生变化。
所以我们总结系统性因素随时间的变化规律对大类资产的影响，可以用这样的规律来指导大类资产配置；我们总结非系统性因素在空间上的变化，以及系统性因素在空间上的不均匀性，它们对同类别的不同基金的影响是不一样的，因此可以用来选择基金。
我们用上面的思路来理解下资产配置策略。首先是一些较为被动的资产配置策略。比如均值-方差策略，它使用了收益率、波动率、相关性的数据，也就是属于系统性因素中的统计数据，f也就是逻辑是让组合的风险收益特征最优；
风险平价策略使用了波动率和相关性数据，也是统计数据，f是让各个资产的风险贡献相等；全天候策略使用了经济状态、波动率和相关性数据，也就是既使用了经济数据，又使用了统计数据，它的逻辑是让各个经济状态的风险贡献相等。由于以上策略并不依赖于特殊的观点或者说判断，因此我们把它们归为被动策略。
主动策略比如有美林时钟策略，它使用的数据是经济状态数据，使用的逻辑是美林时钟逻辑，比如复苏期配股票，过热期配商品等等。我们基金豆在美林时钟策略的基础上继续完善，开发出了自己的资产配置策略「大鱼计划」，大鱼计划使用了多种系统性因素，并使用经济逻辑来理解它们。
在选基策略我们也进行了一些研究和探索。对于主动型基金来说，我们有比较直观的净值选基策略和投资能力选基策略，分别根据基金业绩选择基金和根据基金持仓表现出的基金经理投资能力选择基金。对于指数型基金选基策略而言，我们目前使用的是小目标策略，它考虑了多种系统性因素和非系统性因素，并使用经济学逻辑进行整合，力争选出表现最好的指数型基金。
上面这张图展示了我们的策略研究流程。首先我们根据客观原则，提出一个想法或者假设，然后用量化的方法收集数据，实现这个想法，得到一个初步的结果。之后我们根据谨慎原则，对这个结果进行显著性检验和稳健性检验，任何一个检验通不过都不会进入接下来的步骤。
然后我们会对策略进行内部的路演和评估，如果满足了我们的标准就可以正式完成一个迭代并上线运行。由于我们的策略体系已经基本建立了，因此目前的研究主要是用这个思路迭代并完善策略的某个部分。随着我们认知的逐渐深入，策略对现实世界的描述也会越来越准确，有效性也会进一步地提高。
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投资策略
下面我们来展示一些基金组合的投资策略。
首先是一个被动的配置策略，包括风险平价策略和全天候策略，这两个策略在前面也有介绍。由于我国公募基金可以投资的资产类别比较有限，而且债券的波动率显著小于其它资产的波动率，因此这两个策略其实约等于满仓债券型基金。
我们可以看到风险平价策略的年化收益率是5.42%，全天候策略的年化收益率是6.23%，比中证全债的年化收益率5.07%要高一些，作为一种被动的低风险投资是完全可以的。目前市面上有一些公募FOF使用的是风险平价策略，这样的策略虽然很难取得特别高的收益，但是表现相对稳健。
这个策略是我们开发的主动投资策略「大鱼计划」，大家也已经比较熟悉了。
大鱼计划在不同大类的资产之间做轮动，资产池包括股票型基金、债券型基金、商品型基金和货币型基金。在过去6年多的时间里，大鱼计划的年化收益率是16.94%，年化波动率是13.27%，最大回撤是15.44%。它的收益率高于上证指数，波动率和回撤小于上证指数。
在2013年9月到2015年6月的牛市行情中，大鱼计划的收益率是87.19%，大致追上了上证指数的涨幅103.83%，在2015年7月到2019年7月的熊市行情中，大鱼计划参与了商品型基金和债券型基金的轮动机会，收益是36.49%，同期上证指数的收益是负数，大鱼计划有比较明显的优势。
在选基策略中，我们主打「小目标」策略。之前也提到了，小目标策略的核心在于我们选择认为未来表现最好的指数型基金，争取获得一个跑赢市场的收益。这是我们的第一版「小目标」策略，年化收益率比上证指数高8个百分点，年化波动率和最大回撤和上证指数差不多，这个第一版的策略在2018年取得了不错的业绩。
在去年12月，我们进行了「小目标」第一次策略升级。升级后的策略在第一版的基础上，把年化收益率进一步提高了3%左右，达到了15.04%，年化波动率和最大回撤基本不变。这个新版策略在2018年12月28日开始上线，并在今年上半年跑赢了第一版策略1.65%，实现了策略升级的预期效果。
今年6月，我们进行了「小目标」第二次策略升级。第二次策略升级在第一次升级的基础上，把年化收益率又进一步提高了3%左右，达到了18.25%。这个策略从今年7月初开始上线，升级的效果我们后续会密切跟踪。
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业绩展示
最后一部分是我们策略的业绩展示。
从这张图上可以看到，自从小目标上线以来，小目标取得了正9.76%的收益率，同期上证综指下跌了11.38%，也就是小目标跑赢了大盘21.12%。
而且从资金曲线的走势来看，随着时间的推移，小目标的超额收益是越来越大的。分年度来看，在去年小目标的跌幅是14.29%，同期上证综指下跌了24.64%，小目标比上证综指强了10%以上；在今年小目标上涨了28.04%，同期上证综指只涨了17.59%，小目标还是比上证综指强了10%以上。
可见小目标策略去年跌得少，今年涨得多，能够适应不同的市场风格和状态。以上数据截止到今年7月底，那么最新的数据从8月1日到昨天，上证综指下跌了1.03%，小目标组合逆势上涨了1.20%，所以说今年8月小目标跑赢大盘也是非常有希望的。
小目标为什么会表现这么好呢？因为我们的策略比较准确地判断并抓住了市场风格的切换，及时选择了表现最好的指数。
比如去年2月至5月，小目标主要配置的是成长风格的指数基金，思路在于进攻，持仓主要是中小板、创业板为主；去年6月至12月，小目标主要配置的是蓝筹风格的指数基金，思路是防守为主，持仓成分主要是上证50、中证100；今年1月至3月，小目标重新切换为成长风格的指数基金，进攻为主，持仓主要有中证医疗、创业板等等；今年4月到现在，小目标再次切换为蓝筹风格的指数基金，思路以防守为主，持仓主要包括中证银行、中证消费等等。
这里是我们调仓的一些例子。在2018年5月23日，小目标调入了中证100，随后中证100下跌19.12%，调出了创业板，随后创业板下跌了33.43%，调入的中证100跑赢了调出的创业板14.31%；同一天，我们调入了上证50，随后上证50下跌了7.34%，调出了中证500，随后中证500下跌了22.74%，这一笔调仓又是跑赢了15.40%。
在今年的年初，其实市场上比较看好蓝筹股，不看好成长股，认为中小创存在股权质押风险、商誉暴雷风险、裁员倒闭风险、科创板上市后壳价值毁灭风险等等，但我们在这个时候调出了蓝筹类指数基金，调入了中证医疗、中创400等成长类指数基金，这两笔调仓也分别跑赢了4.20%和8.94%。
在今年二季度初，中小创涨幅过大，我们止盈了中小创，重新调入了大蓝筹。比如当时调入了超大盘，超大盘随后下跌2.85%，调出了中创400，中创400随后下跌12.51%；调入了中证消费，中证消费随后上涨8.13%，调出了创业板，创业板随后下跌了9.94%，这笔调仓跑赢了18.07%。
右边这两张图是两个比较直观的例子。比如去年5月我们调入了中证100，调出了创业板，随后中证100的走势是这条红绿色的线，创业板的走势是这条蓝线。比如今年4月，我们调入了中证消费，调出了创业板。随后中证消费的走势是这条红绿色的线，比较强，创业板的走势是这条蓝色线，比较弱。
在今年4月初，其实我们就遇到了一个策略框架外的情况。在第二部分投研体系我们提到过，当客观策略遇到框架外情况时，可以用主观解决，所以我们当时就做出了一个主观判断，并解决了这个问题。
当时小目标的选基策略的信号发生了变化，应该从成长类的中小创基金切换到大蓝筹基金。但问题在于小目标1802、1804和1805的收益率已经较高，距离达标只有1%左右，所以在这种状况下是否应该进行调仓是一个非常纠结的问题。如果我们进行调仓，好处就是可以跟随策略信号，保持策略的正常运行。但如果我们真的强行进行调仓的话，有可能不调仓随便涨一下即可达标，调仓反而可能会错过这段涨幅；而且如果调仓后一周内达标的话，用户会承担惩罚性赎回费，还可能会质疑我们故意频繁做出不必要的交易。
这些状况对客观策略来说已经属于场外因素了，需要人的主观判断来解决问题。当时我们根据对市场走势和市场情绪的判断，认为市场风格可能随时切换，中小创成长型基金有见顶风险。在4月8日之前的周末，中美经贸磋商有了新的进展，构成利好，但大盘高开低走，中小创表现很弱。此时我们执行了调仓操作，并进行了用户解释工作。后续的走势表明这次的调仓非常成功，成长型基金果然出现了显著回调，而新调入的蓝筹类基金则表现强势。稍后在4月中旬，小目标1802、1804和1805在大盘高点顺利达标止盈。
从这个例子可以看出，我们不但使用科学、有效的策略进行客观的基金选择，还对复杂情况的主观处理和行情走势的主观判断有一定能力。
总之，从过去的表现来看，我们的基金组合策略做得还不错。但是每一天都是一个新的开始，在未来我们会继续迭代策略、总结经验，努力为投资者提供更好的服务，创造更好的投资体验，让用户可以更加放心、更加轻松、更加快乐。
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