2023年FOF配置报告：规模、准入、投顾因素影响低波FOF组合表现的分析

1. 投前准备

1.1. 策略指数

1.1.1. 市场指数

通联数据策略指数编制规则：1）产品必须为在中国证券投资基金业协会登记备案的中国境内私募证券基金；2）仅考虑自主发行、信托、券商资管和期货资管类产品，公募专户等具有明显定制成分的基金除外；3）产品为非分级基金（或非结构化基金）；4）产品净值需为日频/周频公布；5）产品成立满 1 年；6）产品近 3 个月净值发布密度需大于 80%；7）产品近 4 周内净值需有变动。 私募排排网策略指数编制规则：1）包括非结构化阳光私募基金和结构化的母基金阳光私募基金；2）基金成立时间超过一个季度，即至计算日满三个月且连续公布净值；3）经营状况良好，公司无重大违法违规事件；4）剔除基金类型为单账户、海外基金、TOT 阳光私募基金；5）基金为开放式阳光私募基金；6）以成份基金的单位净值为基础，采用简单加权平均法，对于已发生的分红数据，按分红再投资计算，从而得到计算期指数点位；7）基金状态凡有基金进入清算期，当期指数计算需要剔除此基金；8）基金被吸收合并，当期指数计算需要取合并后的基金；9）基金因出现重大违规或违法行动被冻结，当期指数需要剔除此机构的所有基金。

1.1.2. 精选指数

招商私募指数编制规则：市场指数系列，定位为基准指数，分一个综合指数与四个策略指数。综合指数囊括了国内私募基金的各种主要策略，四个策略指数则分别映射中国私募基金目前最主要的四类策略：股票多头、股票中性、CTA 和 FOF。总样本空间定义为：规模超过 1000 万，成立满 3 个月的私募基金产品，以季度频率对指数展开再平衡。从最新一期指数的样本量来看，综合指数与股票多头指数的样本量为 500，其余各指数的样本量在 100-300 之间。指数的基日为 2015 年 12 月 31 日，基点为 1000 点，采取等权重（简单平均）方法计算每日指数点位。

红珊瑚精选指数编制规则：基于红珊瑚私募基金筛选体系，定量分析与核心基金经理访谈相结合筛选出长期收益稳定，风控完善的对冲基金绝对收益类产品作为指数成份，运用组合优化原理确定成份权重；每月检视指数成份及对冲基金核心池业绩表现，结合市场环境及基金相关性分析，灵活调整成份基金。跟踪反映绝对收益或固收替代型私募基金资产配置方案。 特别说明：二三级策略在分类中存在交叉，各二三级策略样本总和不等于一级策略样本，在编制指数过程中，由于样本选择差异、数据来源差异、数据处理手段差异导致的指数波动率存在差异。

1.2. 标签口径

策略指数可以通过走势变化较好的反映出该项策略的整体特征，通过对策略指数分析，对各策略的风险和收益表现情况有初步判断。 临界值选取遵循以下原则：1）临界值应将各策略划分为数量相近的三档；2）结合市场判断，两个临界点应该分别是投资人期待的投资结果和最低的投资要求。

1.3. 相对低波策略

在以股票、债券、商品、多资产为单位的大类资产中，可以对应不同一级二级策略。股票多头策略中相对低波的策略是趋势策略，根据私募排排网的趋势策略指数确认为中波动策略。 相对价值策略中市场中性策略在四大指数上均为低波策略，并且是相对价值策略中最低波动的二级策略。 管理期货策略中期权策略是管理期货策略中波动最低的策略，根据私募排排网的期权策略指数确认为相对波动策略。 债券策略中纯债策略是债券策略中波动最低的策略，根据私募排排网的纯债策略指数确认为相对波动策略。 多资产策略（组合策略、复合策略、宏观策略、事件驱动策略）中 FOF 策略是各策略中波动最低的策略，根据私募排排网的FOF 策略指数确认为相对波动策略。

1.4. 绝对低波策略

通过对风险标签的确认，分析得到标签为低波动的各策略，分别为市场中性策略、期权策略、量化套利策略、主观套利策略、商品套利策略、股票套利策略、纯债策略、强债策略、转债策略、复合债券策略。

2. 组合构建

2.1. 筛选标准

1）产品成立时间早于 2022 年 9 月 1 日； 2）产品已完成备案，并获取备案编码； 3）产品类型不包含单账户和海外基金； 4）产品处在运行中的状态； 5）今年以来收益率相对排名位于同策略前 50%。

2.2. 研究框架

当前投资环境变化较快，政策频发但对市场提振效果仍需观察，整体市场风险偏好较低，低波动策略受到广泛关注。在明确定义低波策略并对各策略进行拆解分析后，将根据低波策略涉及的 6 类策略，进一步开展影响低波 FOF 组合准入因素的研究。 针对白名单式/分散式准入的管理人，在构建一个低波 FOF 组合时，最先考虑的是不同策略应该在哪一个规模区间选择管理人更优，以便挑选管理人进行逐一准入。是百亿以上的白马型管理人，还是十亿以下的黑马型管理人，不同分析师对管理规模的划分也存在差异，很难用白马和黑马进行二元划分。本报告将管理人规模分为 0-5 亿、5-10 亿、10-20 亿、20-50 亿、50-100 亿、100 亿以上六组，通过拟合指数的方式，初步分析该策略在哪一个规模区间有综合更优的表现，通过明确最优规模区间初步缩小管理人的选择范围，形成便于后续分析的小样本数据，再针对单一标的进行逐一分析，这部分是规模效应分析。

针对标准划分/批量准入式的管理人，需要考虑的是准入标准的设立，不合理的准入标准会直接影响后续组合构建的业绩表现。准入标准中的存续时间、备案状况、净值质量等各买方机构基本上不存在太大差异，只有准入规模这一项，显著影响了可选标的的数量。因此，根据经验累积与各策略实际规模的匹配，将准入规模分为高标准、中标准、低标准三类。将三类准入标准分别构建 18 个单策略 FOF 组合和 3 个多策略 FOF 组合，进一步去判断不同准入标准对 FOF 组合实际表现的影响。这部分是准入效应的分析。此外，针对批量式准入，还存在单策略和多策略构建组合的问题，不同构建方式对批量准入标准也可能产生影响。是单策略还是多策略，在低波策中，多策略是否具备较好的分散效果，单策略是否能发挥该策略的最大优势。为了解决这个问题，本报告基于各策略最优规模区间，将最优规模区间的样本构建产品池，并根据风险平价模型构建6 个单策略 FOF 组合和 1 个多策略 FOF 组合，判断单策略 FOF 组合的特征优势和多策略FOF 组合的分散优势是否匹配预期，进而用单策略和多策略的构建方式进行接下来的规模准入分析。这部分是组合效应的分析。 最后，管理人是否拥有投顾资质也是准入标准之一，该标准对白名单式/分散式准入的管理人和标准划分/批量准入式的管理人均适用。针对投顾资质信息，将管理人分为具有投顾资质且有产品落地、不具备管理人资质或具备管理人资质但无产品落地，两种情景进行分析。此外，也会采用单策略和多策略两种构建方式，判断投顾资质对于准入因素的影响。

3. 规模效应

不同规模的管理人对不同策略的整体表现存在差异，明确哪一规模区间的管理人有最佳表现，可以帮助投资人快速锁定投资标的范围。下面将针对 6 类低波策略各 6 组管理人规模共计 36 组数据进行分析。

3.1. 指数编制

根据 2.2 确认的样本数据，针对 6 类策略*6 组规模共 36 组数据编制策略规模指数。指数编制采用等权平均法，无建仓期，剔除非存续产品，采用周频数据，用线性插值的方式拟合缺失值，形成 36 个指数数据。数据区间为 2021 年 12 月 31 日至 2023 年 9 月20 日。下面将分策略进行规模效应的研究。

3.2. 中性策略规模效应

中性策略中，根据对不同规模管理人产品的组合拟合，可以得出以下结论： 1）中性策略中收益表现最佳的是 10-20 亿规模的管理人； 2）中性策略中风险表现最佳的是 5-10 亿规模的管理人； 3）值得注意的是，中性策略中最大回撤修复天数最短的是 0-5 亿规模的管理人；4）综合来看，中性策略整体规模偏大，各买方机构的准入门槛也偏高，因此中性策略综合推荐的是 10-20 亿规模的管理人。

3.3. 套利策略规模效应

套利策略中，根据对不同规模管理人产品的组合拟合，可以得出以下结论： 1）套利策略中收益和风险表现最佳的是 20-50 亿规模的管理人； 2）值得注意的是，套利策略中最大回撤修复天数同样较短的还有 5-10 亿规模的管理人；3）综合来看，套利策略整体规模偏小，各买方机构的准入门槛也偏低，因此套利策略综合推荐的是 20-50 亿规模的管理人。

3.4. 期权策略规模效应

期权策略中，根据对不同规模管理人产品的组合拟合，可以得出以下结论： 1）期权策略中收益表现最佳的是 10-20 亿规模的管理人； 2）期权策略中风险表现最佳的是 100+亿规模的管理人，其次为 5-10 亿规模的管理人；3）值得注意的是，期权策略中最大回撤修复天数同样较短的，除了风险表现较好的100+ 亿规模管理人外，还有 5-10 亿规模的管理人；年化风险表现最佳的是 5-10 亿规模的管理人； 4）综合来看，期权策略整体规模偏小，各买方机构的准入门槛也偏低，期权策略100+ 亿规模组样本数量过少，因此期权策略综合推荐的是 10-20 亿规模的管理人。

3.5. 纯债策略规模效应

纯债策略中，根据对不同规模管理人产品的组合拟合，可以得出以下结论： 1）纯债策略中收益表现最佳的是 10-20 亿规模的管理人； 2）纯债策略中风险表现最佳的是 0-5 亿规模和 20-50 规模的管理人； 3）值得注意的是，纯债策略中夏普比率最高的是 20-50 亿规模的管理人，卡玛比率最高的是 0-5 亿规模管理人； 4）综合来看，纯债策略整体规模适中，各买方机构的准入门槛也适中，纯债策略0-5 亿规模组基本不符合准入要求，虽然 10-20 亿规模管理人收益表现更优，但在单位风险水平中，20-50 亿规模管理人获得更高的收益，夏普比率上 20-50 亿规模管理人表现更优，因此纯债策略综合推荐的是 20-50亿规模的管理人。

3.6. 强债策略规模效应

强债策略中，根据对不同规模管理人产品的组合拟合，可以得出以下结论： 1）强债策略中收益表现最佳的是 20-50 亿规模的管理人； 2）强债策略中风险表现最佳的是 50-100 亿规模的管理人； 3）值得注意的是，强债策略中除收益指标外，其余指标均是 50-100 亿规模的管理人表现较优。虽然 20-50 亿规模管理人收益表现更优，但在单位风险水平中，50-100 亿规模管理人获得更高的收益，夏普比率上 50-100 亿规模管理人表现更优； 4）综合来看，强债策略整体规模适中，各买方机构的准入门槛也适中，结合收益和风险整体表现，强债策略综合推荐的是 50-100 亿规模的管理人。

3.7. 债券复合策略规模效应

债券复合策略中，根据对不同规模管理人产品的组合拟合，可以得出以下结论：1）债券复合策略中收益表现最佳的是 0-5 亿规模的管理人； 2）债券复合策略中风险表现最佳的是 50-100 亿规模的管理人； 3）值得注意的是，债券复合策略中夏普比率和卡玛比率最高的是 50-100 亿规模的管理人最大回撤修复天数和亏损天数占比最优的是 20-50 亿规模管理人； 4）综合来看，债券复合策略整体规模适中，各买方机构的准入门槛也适中，0-5 亿规模组基本不符合准入要求。此外，在单位风险水平中，50-100 亿规模管理人获得更高的收益，夏普比率、卡玛比率上 50-100 亿规模管理人表现更优，债券复合策略因此债券复合策略综合推荐的是 50-100 亿规模的管理人。

3.8. 结论

构建一个低波 FOF 组合，应考虑到管理人的规模效应。将中性策略、期权策略、套利策略、纯债策略、强债策略、债券复合策略中根据 0-5 亿管理人、5-10 亿管理人、10-20 亿管理人、20-50 亿管理人、50-100 亿管理人、100+亿管理人分成 36 组数据，根据不同组数据的对比和测算，可以得出以下结论： 1）投资中性策略、期权策略应选择 10-20 亿规模的管理人； 2）投资套利策略、纯债策略应选择 20-50 亿规模的管理人； 3）投资债券复合策略、强债策略应选择 50-100 亿规模的管理人。 4）管理人规模的差异可以作为组合构建的判断标准之一。

3.9. 规模稳定性验证

上述规模分析有一个假设前提，即管理人规模在 2022 年初至今保持不变。但真实的管理人管理规模是如何波动的，我们将上述样本的管理人规模分别选取 2021 年 1 月1 日、2022 年 1 月 1 日、2023 年 1 月 1 日三个时间点进行手工整理。我们通过以下分析进行进一步验证。

3.9.1. 规模稳定样本数量

数据分析原则如下：1）数据来源：中国证券投资基金业协会披露数据为最高优先级，其次为私募排排网和通联数据的公开三方尽调数据，最后为本团队尽调数据。2）如果当日没有数据披露、则选取最近披露日期数据作为样本数据。

3.9.2. 规模稳定情况分析

根据各策略不同规模的样本数据显示： 1）随着观察周期的时间变长，规模稳定的样本数量逐渐下降。不同规模的同策略产品数量不同，递减程度也存在差异。 2）上述推荐的 6 类策略规模区间，套利策略、纯债策略、股票市场中性策略和期权策略从 2023 年初至今的样本稳定性较高，有超过 88%的产品保持了管理规模不变。债券复合策略、债券增强策略样本稳定性较低，不具具备代表性。 3）因此，上述分析虽然存在一定的假设，但套利策略、纯债策略、股票市场中性策略和期权策略四类策略误差较小，在可控的范围内，具备一定代表性。

4. 组合效应

单策略 FOF 组合与多策略 FOF 组合的组合构建方式各有利弊，明确各自优势可以帮助投资人快速选择适合的组合构建逻辑。将 6 类低波策略中规模效应最优且具备代表性的4 类策略的规模区间通过风险平价模型构建 4 个单策略组合以及 1 个多策略组合进行进一步分析。

4.1. 单策略 FOF 组合

产品名称：XX 策略-单策略 FOF 组合； 产品配置日期：2022 年 1 月 1 日； 业绩基准：中证 FOF 基金； 无风险收益：3%； 配置方式：风险平价模型； 再平衡周期：6 个月； 数据回测周期：2023 年 1 月 1 日至 2023 年 12 月 11 日。 配置方式：将低波策略（中性策略、期权策略、套利策略、纯债策略）分别构建配置池，根据规模效应分析，分别选取表现最优的规模区间组合，即中性策略 10-20、期权策略10-20、套利策略 20-50、纯债策略 20-50 四个 FOF 组合，形成各策略的单策略 FOF 组合。设置风险区间为近一年，净值频率为周频，通过风险平价模型在池内根据模型结果选取最优组合的产品。

单策略 FOF 组合中，同为低波 FOF 组合进行对比，可以得出以下结论： 1）期权策略-单策略 FOF 组合是收益表现最优的单策略组合； 2）套利策略-单策略 FOF 组合是风险表现最优的单策略组合，也是卡玛比率风险调整部分表现最优的单策略组合，夏普比率风险调整部分表现最优的单策略组合是期权策略；3） 值得注意的是，纯债策略-单策略 FOF 组合是亏损天数占比表现最优的单策略组合，但纯债策略-单策略 FOF 组合的最大回撤尚未修复。 4） 不同单策略的组合构建差异可以作为单策略组合构建的判断标准之一。

4.2. 多策略 FOF 组合

产品名称：多策略 FOF 组合； 产品配置日期：2023 年 1 月 1 日； 业绩基准：中证 FOF 基金； 无风险收益：3%； 配置方式：风险平价模型； 再平衡周期：6 个月； 数据回测周期：2023 年 1 月 1 日至 2023 年 12 月 11 日。 配置方式：将低波策略（中性策略、期权策略、套利策略、纯债策略、强债策略、债券复合策略）分别构建配置池，根据规模效应分析，分别选取表现最优的规模区间组合，即中性策略 10-20、期权策略 10-20、套利策略 20-50、纯债策略 20-50 四个 FOF 组合。根据自上而下的配置模型，设置风险区间为近半年，净值频率为周频，投资标的不超过20 个，投资比例在【5%，50%】区间，最小投资权重为 1%，通过风险平价模型在池内根据模型结果选取最优组合的产品。 特别说明：由于数据区间不同，单策略 FOF 组合与多策略 FOF 组合在多策略组合的回测区间进行进一步比较。

同为低波 FOF 组合，将单策略和多策略 FOF 组合进行对比，可以得出以下结论：1）多策略 FOF 组合在收益、风险、风险调整部分均位于各单策略 FOF 组合的第二位置，优于套利策略-单策略 FOF 组合、中性策略-单策略 FOF 组合、纯债策略-单策略FOF 组合，仅劣于期权策略-单策略 FOF 组合； 2）单策略/多策略的构建差异可以作为多策略组合构建的判断标准之一。多策略FOF 组合相对于单策略 FOF 组合存在策略分散，因此在风险调整和最大回撤部分表现优于大部分单策略 FOF 组合，分散效果达到预期。

5. 准入效应

管理人准入标准的高低直接影响投资人可选投资标的的范围，且该标准一旦确立不会轻易变动。极少数突破标准的情况可能存在较高的解释成本和较大的风险承担。因此，针对不同策略的准入标准需要深入分析。将市场上常见的准入标准以高准入、中准入、低准入进行三类划分，基本对标进取、均衡、稳健三类不同风险偏好的投资人。将各自准入标准以上的管理人进行分策略梳理，形成各策略标的池，并构建 6 类低波策略在3 类准入标准共计 18 组数据的单策略 FOF 组合，以及 3 类准入策略下的多策略 FOF 组合。

5.1单策略 FOF 组合

产品名称：X 准入-单策略 FOF 组合； 产品配置日期：2023 年 1 月 1 日； 业绩基准：中证 FOF 基金； 无风险收益：3%； 配置方式：风险平价模型； 再平衡周期：6 个月； 数据回测周期：2023 年 1 月 1 日至 2023 年 12 月 11 日。 配置方式：将低波策略（中性策略、期权策略、套利策略、纯债策略、强债策略、债券复合策略）分别构建配置池，根据准入的要求不同，分别选取准入要求以上的配置池构建组合，形成各策略的单策略 FOF 组合构建标的池。设置风险区间为近一年，净值频率为周频，通过风险平价模型在池内根据模型结果选取最优组合的产品。 规模稳定性：根据前述规模稳定性验证，在模型有效结果中进行进一步稳定性验证，其中只要存在一个规模区间的稳定性低于 50%的 FOF 组合，则判断结果不具代表性。下述 6 个有效结果中，高-强债策略 50+FOF 组合的样本有效性在 50-100 亿规模区间的有效性低于 50%，因此不具备代表性。其余五个 FOF 组合具备进一步分析的条件。

根据准入要求的不同，将单一策略根据准入要求构建的标的池构建单策略 FOF 组合，可以得出以下结论： 1）高准入下，中性策略、期权策略、套利策略均有最优解，中准入和低准入下，仅有期权策略存在最优解。 2）期权策略中，各项指标均有一致结论，收益部分、风险部分、风险调整部分，低准入单策略>中准入单策略>高准入单策略。 3）准入标准的高低可以作为期权单策略组合构建的判断标准之一。

5.2多策略 FOF 组合

产品名称：X 准入-多策略 FOF 组合； 产品配置日期：2023 年 1 月 1 日； 业绩基准：中证 FOF 基金； 无风险收益：3%； 配置方式：风险平价模型； 再平衡周期：6 个月； 数据回测周期：2023 年 1 月 1 日至 2023 年 12 月 11 日。 配置方式：将低波策略（中性策略、期权策略、套利策略、纯债策略、强债策略、债券复合策略）分别构建配置池，根据准入的要求不同，分别选取准入要求以上的配置池构建组合，根据自上而下的配置模型，设置风险区间为近半年，净值频率为周频，投资标的不超过 20 个，投资比例在【5%，50%】区间，最小投资权重为 1%，通过风险平价模型在池内根据模型结果选取最优组合的产品。 规模稳定性：本部分样本数量较多，根据不同准入标准的平均规模稳定性进行判断，平均稳定性在 80%左右，结果具备代表性。

根据准入要求的不同，将中性策略、期权策略、套利策略、纯债策略、强债策略、债券复合策略六类策略构建多策略 FOF 组合，可以得出以下结论： 1）并非准入标准越高，组合表现越优； 2）在收益部分，低准入多策略>中准入多策略>高准入多策略；风险调整部分，中准入多策略>高准入多策略>低准入多策略；风险部分，不同准入各有不同指标表现优异，比如高准入多策略在年化风险表现优异，中准入多策略最大回撤表现优异，低准入多策略在亏损天数占比表现优异。 3）准入标准的高低可以作为多策略组合构建的判断标准之一。

6. 投顾效应

是否具备投顾资质且有产品落地是部分投资人进行管理人选择的标准之一。根据上述标准，针对 6 类低波策略进行重新数据分组共计 12 组数据进行分析。

6.1单策略 FOF 组合

产品名称：X 投顾-单策略 FOF 组合； 产品配置日期：2023 年 1 月 1 日； 业绩基准：中证 FOF 基金； 无风险收益：3%； 配置方式：风险平价模型； 再平衡周期：6 个月； 数据回测周期：2023 年 1 月 1 日至 2023 年 12 月 11 日。 配置方式：将低波策略（中性策略、期权策略、套利策略、纯债策略、强债策略、债券复合策略）分别构建配置池，根据投顾资质分析，分别选取具备投顾资质且已经有产品落地的管理人，和无投顾资质或有投顾资质但无产品落地的管理人，形成不同策略的标的池构建单策略 FOF 组合。设置风险区间为近一年，净值频率为周频，通过风险平价模型在池内根据模型结果选取最优组合的产品。 规模稳定性：本部分样本数量较多，根据不同准入标准的平均规模稳定性进行判断，平均稳定性超过 50%，结果具备代表性。

根据是否具备投顾资质，将中性策略、期权策略、套利策略、纯债策略、强债策略、债券复合策略六类策略分位 12 组，构建各策略的单策略 FOF 组合，可以得出以下结论：1）只有强债策略、债券复合策略、套利策略、期权策略中有投顾资质且有产品落地的标的池存在最优解； 2）不同时存在同一策略的有无投顾资质可对比组，是否具备投顾资质且有产品落地的标准无法作为单策略组合构建的判断标准。

6.2 多策略 FOF 组合

产品名称：X 投顾-多策略 FOF 组合； 产品配置日期：2023 年 1 月 1 日； 业绩基准：中证 FOF 基金； 无风险收益：3%； 配置方式：风险平价模型； 再平衡周期：6 个月； 数据回测周期：2023 年 1 月 1 日至 2023 年 12 月 11 日。 配置方式：将低波策略（中性策略、期权策略、套利策略、纯债策略、强债策略、债券复合策略）分别构建配置池，根据投顾资质分析，分别选取具备投顾资质且已经有产品落地的管理人，和无投顾资质或有投顾资质但无产品落地的管理人，形成不同策略的标的池构建多策略 FOF 组合。根据自上而下的配置模型，设置风险区间为近半年，净值频率为周频，投资标的不超过 20 个，投资比例在【5%，50%】区间，最小投资权重为1%，通过风险平价模型在池内根据模型结果选取最优组合的产品。 规模稳定性：本部分样本数量较多，根据不同准入标准的平均规模稳定性进行判断，平均稳定性超过 50%，结果具备代表性。

根据是否具备投顾资质，将中性策略、期权策略、套利策略、纯债策略、强债策略、债券复合策略六类策略分位 12 组，构建各策略的多策略 FOF 组合，可以得出以下结论：1）是否具备投顾资质且有产品落地的两个多策略 FOF 组合均存在最优解； 2）在收益部分，有投顾资质且有产品落地的多策略 FOF 组合表现较优；在风险部分和风险调整部分，有投顾资质且有产品落地的多策略 FOF 组合表现较差；有投顾资质且有产品落地的多策略 FOF 组合夏普比率表现较差，卡玛比率表现较优； 3）是否具备投顾资质且有产品落地的标准可以作为多策略组合构建的判断标准之一。

编辑：火腿肠