金融工程高智威|智能化选基系列之八

金选·核心观点

基金网络构建

基金经理群体往往会因为各种因素产生联结关系，比如基金经理通过共同重仓持有某一只股票，可能会存在某种信息交流，因而产生联系。参考文献中的研究成果，我们分别以基金经理共同持有的股票、共同交易的股票为纽带，构建起多种基金网络。

基金网络中的交易独特性指标构建与因子测试

我们根据基金网络内的交易行为的独特性来度量基金经理的网络信息使用程度，交易行为趋于一致，则网络信息使用程度越高，交易行为独特，可能有自己独特的信息来源或者拥有额外的能力，则说明对网络信息使用程度越低。我们用基金/基金经理在半年内对于基金网络中股票的交易额占比与其相关联基金的该股票交易量占比均值之差来度量基金经理的交易独特性。

经检验，基金经理的交易独特性特征具有跨期稳定性。我们分别构建了交易独特性基金标签和非交易独特性基金标签，经过历史数据回测，交易独特性基金组合表现优于非交易独特性基金组合。

我们将交易独特性指标构建为选基因子进行IC测试和分位数组合测试，半年频调仓，回测时间区间为2012年4月1日至2024年8月1日。测试结果显示，我们构建的多个交易独特性因子，均获得了正的IC值，IC均值均在6%以上甚至达到10%，因子显著性较好，说明基金的交易独特性越高，基金未来的业绩可能越好。此外，交易独特性因子与常见的选基因子相关性均没有较高的相关性。

经过与股票价差因子进行合成，合成因子IC均值达到12.37%，多空组合年化收益率为7.81%。合成因子的分位数组合单调性更佳。

交易独特性选基策略构建

基于合成后的因子，我们构建了半年度调仓的选基策略，在中报、年报披露的下一个月的第一个交易日调仓，调仓日根据因子值从大到小进行排序，选择前20只基金等权重构建基金组合，基准为万得偏股混合型基金指数，考虑交易成本。选基策略在2017年3月30日至2024年8月1日期间，获得了8.51%的年化收益率，相对于万得偏股混合型基金指数，获得了费后5.29%的年化超额收益率，近6年策略均获得了正超额。

风险提示

以上结果通过历史数据统计、建模和测算完成，在市场环境发生变化时模型存在失效的风险；当交易成本或其他条件改变时，可能导致策略收益下降甚至出现亏损；基金相关信息及数据仅作为基金研究使用，不作为募集材料或者宣传材料。