风控指标可以预测主观多头收益吗？

在私募基金的竞技场上，主观多头策略始终是“信仰”与“风险”交织的战场。基金经理凭借对行业的深度认知和个股的精准把握，试图在波动中捕捉超额收益，成为主观多头一直以来被广泛认为的护城河。

然而，当市场黑天鹅频现、行业轮动加速，许多曾被冠以“明星”称号的产品却在剧烈回撤中黯然失色。投资者逐渐意识到：在超额收益越来越稀缺的时代，风控能力逐渐成为主观多头策略穿越周期的“隐形护城河”。

过去五年，A股市场经历了从“核心资产”抱团到新能源狂飙、从消费蓝筹退潮到AI革命崛起的剧烈风格切换。泥沙俱下的市场环境中，一批私募产品凭借严格的风控纪律，在下跌中守住收益底线，在反弹中率先修复净值；而另一些产品则因风控缺位，陷入“跌时深不见底，涨时步履蹒跚”的困境。因此我们希望通过统计主观多头代表性产品的历史风控指标并观察能否成为预测未来收益的“指南针”？私募产品的风险控制能力，是否比短期业绩排名更具有长期投资参考价值？

本文试图通过量化视角，共对73只2019-2023年间国内主流主观多头私募产品的风控表现进行实证分析，并且采用其2020-2024年的年度收益率作为预期目标。我们选取三项核心指标，通过打分筛选分组回测，验证上述指标对下一年度收益率的预测效力。

偏度：衡量基金收益分布的形状特征，数据越大说明基金在某一阶段大跌的概率低，多数时间小幅波动，少数时间大涨。

索提诺比率：评估单位下行风险带来的超额收益，数据越大说明基金在控制下跌风险的同时，创造了更高的超额收益，更适用于评估稳健型投资策略或厌恶亏损的投资者。

下行捕获率：甄别市场下跌时的相对抗跌性，数据越大代表基金在市场下跌时跌幅远超基准，因此数值在合理范围内越低越好。

我们之所以不使用动态回撤修复天数是由于在部门年度中由于持仓风格、行业、择时的不同导致阶段净值高点出现的时点是不同的，例如在2024年动态回撤未修复的产品中，1月、5月和9月是阶段性净值高点比较频发的月份，但是背后预示的回撤修复难度是截然不同的。

从年度收益率上来看，根据三项指标综合打分、排序、分组后选择出的基金组在过去四年内可能具有一定预测效力，在下图中，组1代表了在上一年三项风控指标表现最为领先的管理人产品合集，组5代表了在上一年三项风控指标表现最为落后的管理人产品合集，除了在2022年有明显反转效应以外，其他年份组1对组5的强势表现十分明显。

图1：分组基金平均年度收益率变化

数据来源：私募排排网，截至日期为2024年12月31日

下图为对上述柱状图进行净值化处理后的结果。

图2：分组基金平均年度收益率变化净值化处理

数据来源：私募排排网，截至日期为2024年12月31日

另外在此过程中，我们关注到几点有趣的现象：首先，我们发现组1基金虽然在下一年整体业绩较好，但是其中也不乏在下一年业绩同样较差的基金，而且跌幅可能超过组5中基金，例如当我们使用2021年指标来预测持有2022年基金时，组1中最差基金跌幅为35.13%，而组5中最差基金跌幅为32.33%；但是，组1中基金获得年度正收益的概率大大超越了组5中基金，说明当年风控能力整体较强的基金在下一年时发生业绩“翻脸”的机会比风控能力较差的基金小很多。最后，在预测超额收益而非绝对收益上时，该指标缺乏预测的显著性。

总结来看，风控能力的确是衡量一家主观多头选股和交易水平的重要维度，但是投资者也应当结合主观多头基金经理的操作风格和产品规模来进行选择。我们也应当承认虽然文章中使用打分分组法进行了简易的预测，但是并未使用严格的数据清洗流程例如去极值、标准化、指标相关性分析等方法，结果可能出现误差，建议投资者形成自己的方法论来对主观多头基金做更加科学的筛选和选择。

风险揭示

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