基金研究伴随着FOF政策的明朗化愈发受到关注，市场中对于基金研究的方法很多，没有好坏高低之分，背后都秉承着基金研究者所信奉的理念。此系列报告的目的旨在能向市场传递我们这些年来做基金研究的一些感悟和理解，谈不上高屋建瓴，但也希望给予支持我们的客户更明确的一些参考。下面这张图实际上将成为4P方法论系列专题报告的核心，我们将4P方法论分布到了四个象限，我个人对于4P方法论的理解是从公司和产品两个维度分四个关注点来分析基金产品的优劣和推荐时点。大家从下图的红圈中可以看到，我们将管理人和归因放在了第一和第四象限，即纵坐标轴的右侧，这有两点原因，首先这两个关注点(2P)我个人认为应该归属于基金产品层面的研究，其次产品层面的研究在基金分析的过程中应属加分项，故而将此2P放在横坐标轴正端。显而易见，另外2P为公司层面的研究和减分项。此篇报告主要讨论归因分析在基金研究中的作用。
一、 基金绩效归因
基金的绩效归因是所有做基金研究和评价的团队都会做的一份基础工作，那么除去普遍意义上的BRINSON模型，我们希望能找到一些更有利于实地调研过程中可以进行验证和跟踪的方式方法。其中主要包含行业配置调仓预估、个基风格分析、绩效评价表三大类。
1. 行业配置调仓预估
该基金经理以及该基金是市场中非常具有代表性的追求长期收益的案例，基金经理强调淡化择时、奉行均衡配置、把握优质股。该基金的2017年年报的全部持仓我们整理分析后，通过我们的测算模型，对当前最新的基金经理行业配置情况进行预估，从结果来看基金经理继续保持了其高仓位充分投资、行业配置分散的基本特征。但从预估结果来看，我们也发现该基金经理在今年以来对组合进行了一些微调，逆势增配了食品和家电、减配了医药，新增了地产和旅游的配置，而对于一些周期类、制造业、银行和传媒进行了大幅减仓，呈现出的估算情况是相较于2017年末，该基金的行业集中度有所提升。结合我们的估算情况和最近刚公布的Q1季报持仓，我们可以带着这些推测实地调研基金经理。
2. 个基风格分析
这是我们依照产品大中小盘、价值成长风格的维度进行的多因子建模分析。以上述基金为例，从分析结果来看，基金成立初期成长属性明显，时常追逐话题热点，在某些季度富国中小盘精选的持仓风格高度集中在小盘成长，但2016年四季度开始大幅转向价值型，近期基本维持价值成长、大小票的均衡配置。值得关注的是，近期模型对该基金的解释程度逐步上升至79%，说明基金经理的持仓风格趋于稳定。
3. 绩效评价表
在上述分析的基础上，我们会形成一张绩效评估指标列表。同样以上述基金为例，综合各绩效评估指标我们发现，该基金与市场收益保持较高的关联，超额收益随着市场行情有所波动。消除非系统性风险的影响后，可以发现该基金承担单位系统风险也能获取一定的超额收益，但并不明显。考虑到下行风险因素，近期该基金的超额回报率波动幅度较大，意味着基金经理在下跌市场环境中获得超额回报的水平稳定性一般。从信息比率角度来看，目前该基金表现持续优于大盘概率较小。
在绩效归因这部分，我们最终会在实地调研之前形成对于基金经理近期调仓换股的一些预估、对于基金经理风格偏移情况的归纳和综合各类指标对该基金下初期的判断。当然，这些工作不仅在调研之前需要完成，在调研之后我们需要对假设条件等进行调整后持续跟踪和验证调研结论。
二、 基金持仓分析
如果说绩效归因是基于统计建模来对公募基金非公开交易数据进行推演和验证，那么每个季度和每半年度公开的基金持仓情况是我们可以归纳和分析的，依照每季度公布的持仓数据情况，我们会建立起基金的模拟仓，并分析模拟仓和实际基金净值走势的差异，来辅助研究员在调研前对基金经理持仓风格稳定性进行判断以及调研后的持续跟踪验证。
上图案例是一只中长期收益优异的明星基金，我们可以发现，该基金的模拟仓跟踪情况与真实净值表现非常接近，达到了惊人的0.97的相关性。我们可以初步判断该基金经理的持股周期较长，且风格非常稳定。同时进一步我们计算了该基金模拟仓相对于真实净值走势的年化跟踪误差，我们会发现只有在两轮大牛市中跟踪误差才会大幅放大，而除此之外只有在2012至2013年过度期间出现了跟踪误差的大幅上升，这与其大幅调仓换股不无关系。但整体而言，该基金模拟仓相对于真实净值的年化跟踪误差在十余年间仅有三分之一的样本是大于10%的，这意味着该基金经理的持股周期较长，且风格非常稳定。这与之前的分析相一致，带着这样的初步结论，实地尽调基金经理将进一步佐证或修正我们的判断。
三、 基金定量分析
随着我国资本市场的发展，各类的基金产品也是越来越多，投资者在面对众多的基金产品时，难免会面临难以抉择的困境，这时候如何利用科学合理的评价方式对基金进行筛选就十分关键了。在此背景下，本节主要介绍几种常见的风险调整后绩效的衡量方式以及应用，希望对投资者有所启发。
1. 夏普比例(Sharpe ratio)
夏普比例最早是由诺贝尔奖获得者威廉·夏普(William F. Sharpe)于1966年在前人的研究基础上提出的，夏普比例以标准差作为基金风险的度量，给出了基金单位风险的超额收益率的定义。它最初的定义式为：
其中，当无风险收益率为一个常数时，公式也即变为，在1994年，夏普对该公式进行了修订。在该版本中，比较基准替代了原先的无风险收益率，成为新的比较对象。
其中为与资产类别匹配的比较基准。
在金融领域，夏普比例是一种检验风险调整后收益的常用手段。该比例用来衡量一种资产类别或一种投资策略的每一份波动对应的超额收益的高低，通常这种波动的衡量方式即为风险。当两只基金具有相同的比较基准时，具有较高夏普比例的基金在相同风险下的收益会更高，表现也更好。
关于夏普比例一直存在一些争议，夏普比例将风险简单理解为波动率，而且认为波动率是不好的。但根据直觉，波动越小的资产往往更难获取高收益。夏普比例并不会对波动进行区分，它认为所有的波动率都是一样的，在实际的应用过程中也会造成一定困扰。
2. 特雷诺比例(Treynor ratio)
特雷诺比例是由美国经济学家杰克·特雷诺(Jack Treynor)在1965年提出的一种测算单位市场风险超额收益的指标，特雷诺比例将超额收益和风险联系起来。特雷诺比例的具体形式如下：
其中为组合的收益率，为无风险收益率，为组合的Beta值。
可以根据特雷诺比例对基金的绩效进行排序，特雷诺比例高的基金表现好于特雷诺比例低的基金。但在实际应用中，特雷诺比例也存在一定弊端，比例中的风险仅为系统性风险，并未考虑到组合承受的整体风险。因此，特雷诺比例无法衡量基金经理的风险分散程度，并不会因为组合中证券数量的增多而降低，因此即便在基金的分散度提高，总体风险降低的情况下，特雷诺指数仍然不会有太大变化。
3. 信息比例(Information ratio)
信息比例也是一种用来测量风险调整后收益的指标，它以马克维茨(Harry Markowitz)的均异模型为基础，来衡量基金的均异特性。它被定义为预期的主动收益率除以跟踪误差，其中主动收益率即为组合收益率与比较基准的差，跟踪误差为主动收益率的标准差。
信息比例的定义如下：
其中，是组合的收益率，为比较基准的收益率，为主动收益率的期望值，而为主动收益率的标准差，也即是组合的跟踪误差。
分子方面，基金收益率相对于比较基准收益率的均值，反映了基金收益率相对于比较基准收益率的表现。而分母方面，基金收益率与比较基准收益率的差值的标准差，也通常被称为跟踪误差(Tracking error)，反映了积极管理类型基金的主动风险。信息比例越高，说明基金经理单位跟踪误差所能够获得的超额收益越多，因此信息比例高的基金业绩要好于信息比例低的基金。
信息比例自问世以来多用来衡量公募基金或私募基金管理人的管理能力，在国外，也有部分私募基金根据信息比例进行业绩报酬的计提。
4. 詹森指数(Jensen's alpha)
詹森指数是用来衡量资产或组合的绝对收益的指标。詹森指数最早是由麦克·詹森(Michael Jensen)于1968年提出的，在CAPM基础上发展出的一个风险调整差异衡量指标，用来评价公募基金管理人的管理能力。詹森指数是建立在风险较高资产相比于风险较低资产的期望回报会更高这一理念的基础上提出的，如果资产的回报高于风险调整后的收益，那么这类资产被称为具有超额收益，或者绝对收益的资产。这类资产也是投资人一直寻找的Alpha。
詹森指数的定义如下：
即，
其中，为组合实现的收益，为无风险收益率，为组合的Beta值，为市场收益率。
如果将上述公式拓展到多个因子的维度，詹森指数即是不能被现有因子解释的超额收益。如果最终计算得到的值为0，说明该基金组合与处于同样风险等级的被动组合的收益率不存在显著差异，该基金并不能产生超额收益。只有通过积极有效的主动管理，才能够持续地产生超额收益，基金的詹森指数才会大于0。在选择基金的过程中，詹森指数越高，说明基金经理的业绩越好。
5. M2测度(Modigliani–Modigliani measure)
M2测度是衡量投资组合风险调整后收益的指标，这个指标是从夏普比例(Sharpe ratio)演变而来的，但是相比夏普比例，M2测度则赋予夏普比例以数值化的解释。M2测度是在1997年被诺贝尔奖获得者弗兰科·莫迪利安尼 (Franco Modigliani)和他的孙女利亚·莫迪利安尼(Leah Modigliani)共同提出的。正是由于该指标是由两位Modigliani提出的，因此被称作M2测度。
这一方法的基本思想就是通过无风险利率水平下的借贷，将基金的标准差调整到与基准指数相同的水平下，从而对基金相对比较基准的表现进行评价。
M2测度的定义如下：
为组合在t时间段内的超额收益：
其中，是组合在t时间段的收益率，而是t时间段的无风险收益率。
因此，夏普比例S为：
其中，为时间段内超额收益的平均值，为这些超额收益的标准差。
最终我们得到：
其中，是时间段内组合相对比较基准的超额收益的标准差，是时间段内，无风险收益率的平均值。
在M2测度下，组合的超额收益的调整是依据组合相对比较基准的风险来进行的，在这种情况下，如果组合的风险是比较基准的2倍，那么就需要2倍的超额收益来使得风险调整后收益与原有水平相同。
与股票不同，无论是公募基金还是私募基金，很难去确认其基本面。任何一只股票，无论优劣，都会有三张报表供投资者做基本的财务分析，也会有上下游产业链的研究范式。所以传统多因子选股模型的框架会包含一部分动态因子，但一定会有一些静态因子。而对于私募基金，能获取到的最多也只有其成立的规模、成立时间、按照一定频率披露的净值，公募基金相对还会提供有时滞性的季度持仓和规模的变化。但归根结底，我们能够“螺狮壳里做道场”的，也只是一些价量指标。那么既然只能计算出一些表观数据的价量指标，我们能否根据其中一些结论来给予建立基金备选池一些参考呢?我们的答案是，可以的。
无论是间隔一月还是三月，我们均截取了经历完整上涨、下跌、震荡的时间区间，以偏股型基金各单因子最显著的十个基金样本形成组合并按策略调整。并且考虑到长周期结果的展示往往会放大单因子的有效性，图中展示的是近期走势。我们从业绩、波动、回撤、性价比等维度对偏股型基金进行了切割和验证。最终我们发觉了8个比较有效的因子。其中，我们发现间隔一月和三月的有效因子是不同的。如果按照较短周期来调整策略的话，我们发现sortino和波动率的重要性并不明显，即短期基金的爆发性与其上一期波动性指标关联不大。我们发现，无论长短策略，sharpe作为一个重要借鉴指标都是非常有效的，同时控制回撤的能力也是我们相对看重的。
四、 基金风格分析
与单个股票或债券不同的是，基金作为底层投资标的为证券的投资组合很难将其界定为某一家公司或企业。所以传统意义上对股票或债券的基本面分析方式不太适合直接运用在基金分析上。结合基金的持仓和基金管理者，从基金风格角度切入分析研究成为目前市场普遍认可的一种方式，并且当前对基金风格的分析主要集中在股票型基金。
1.风格九宫格
以九宫格的形式划分基金风格其实由来已久，其中较为典型的是晨星的投资风格箱方法。晨星投资风格箱创立于1992年，其本质在于根据不同的风险和收益水平将基金划分为不同的投资风格，旨在为投资者提供一种直观简便的参考，以便于组合管理过程中的优化和监控。
风格九宫格的方法是将基金根据规模和风格两个维度形成二维矩阵，在规模项中划分为大盘、中盘、小盘三类;在风格项中划分为价值、平衡、成长三类。由此形成3X3的风格矩阵。通过将基金放入九宫格中的某一格，投资者可以简单直观地辨别出该基金的资产配置风格。
使用风格九宫格之前，我们需要确认五大前提。第一，划分方式中关于股票规模的判定的分界点是会伴随着股票市值的变化而变化，并非一成不变;第二，股票的价值-成长划分方式是与其所在的“集合”相关，该集合是基于对股票的规模划分的。第三，在各自所处的“集合”中再对股票的价值-成长特征进行划分;第四，对股票的价值-成长特征划分是对价值属性和成长属性分开判定的;第五，模型指标的选择中兼顾了历史与预测的财务指标。九宫格的建立可以方便投资者监控和跟踪各种风格基金与股票的变化。
首先，可以按照总市值的规模将基金持有股票划分为大盘、中盘和小盘三类。
具体划分标准如下：
将股票按照其总市值进行降序排列，计算各股票对应的累计市值占全部股票累计总市值的百分比Cum-Ratio，且0 < Cum-Ratio ≤ 100%。
大盘股：累计市值百分比小于或等于70%的股票，即满足Cum-Ratio ≤ 70%。
中盘股：累计市值百分比在70%-90%之间的股票，即满足70% < Cum-Ratio ≤90%。
小盘股：累计市值百分比大于90%的股票，即满足Cum-Ratio> 90%。
其次，可以通过10个因子衡量股票的价值与成长属性。
将股票的成长得分OGS 减去价值得分OVS，得到股票的价值-混合-成长得分VCG，即股票的价值-成长定位。当某只股票的VCG 大于或等于成长门限值时，晨星将其定义为成长型。当某只股票的VCG 小于或等于价值门限值时，晨星将其定义为价值型。当某只股票的VCG 介于上述两个门限值之间时，将其定义为混合型。其中门限值所指为在股票规模分类基础上，分别确定大盘股、中盘股、小盘股的价值门限值和成长门限值，使得在上述每一规模分类中，价值型、混合型、成长型股票的流通市值合计各占总流通市值的三分之一。
2.强弱市场风格
(1)股票型基金风格划分
除了基于资产配置风格来划分的九宫格形式，市场上还有以在不同市场环境下股票型基金业绩强弱为标准的九宫格形式。其中以基金强弱市场风格研究为代表。该风格划分方式的出现源于基金的收益排名稳定性较差，根据传统的根据历史业绩筛选基金的方式存在一定局限性。若能将基金的特长和风格与市场所处的环境相匹配，这样有助于投资者根据市场走势来配置基金。根据市场的强弱，可以分为四大风格箱：
首先框定一个时间区间，再将市场划分为上涨、下跌、震荡三种类型，对每类市场环境下基金的业绩表现进行排序。以三分之一为阈值，分别表示强、中、弱。所以每只基金在九宫图中对应有三个位置。一般而言，至少占据两个“强”的位置并且没有“弱”的位置，我们认为该基金是能够灵活应对各类市场涨跌。
首先框定一个时间区间，再将市场划分为成长、价值、平衡三种类型，对每类市场环境下基金的业绩表型进行排序。以三分之一为阈值，分别表示强、中、弱。所以每只基金在九宫图中对应有三个位置。一般而言，在不同市场都能表现较强的基金是能够灵活应对各类市场风格的基金。
首先框定一个时间区间，对基金的风险收益比进行划分，其中风险指波动率，收益指净值增长率。以三分之一为阈值，分别表示强、中、弱。所以每只基金在九宫图中对应有一个位置。一般而言，收益等级比风险等级高的基金较好，例如低风险高收益、中风险高收益等等，这类基金往往能以较低的风险获得较高的收益。
首先框定一个时间区间，对基金的收益稳定比进行划分，其中稳定指业绩稳定性，收益指基金业绩。以三分之一为阈值，分别表示强、中、弱。所以每只基金在九宫图中对应有一个位置。一般而言，收益好且稳定性较强的基金较好。
(2)债券型基金风格划分
由于传统意义上的“股债跷跷板”效应是有一定参考价值的，在评判股票市场牛熊风格之外，资本市场还可以直观地根据股债强弱来进行划分。而这样的划分，主要是为了在不同的市场环境下对债券型基金的风格进行分析和归纳，有助于投资者在不同市场环境下配置对应的债券型基金。
结合市场环境，将历史上的资本市场划分为股强债弱、股债平衡和债强股弱三种类别，同时，每种市场类别下债券型基金都有其业绩稳定性。由此股债强弱收益风格雷达包含了六个维度。
与九宫格风格箱不同，风格雷达的展现形式是多维指标，以原点为起点，每条向外的射线长度即代表基金该风格的得分，通过增加射线的简单方式即可增加风格维度。从理论上来说，风格雷达有无限维度的风格展现形式，能将基金从多维风格角度来定位，该表现形式的兼容性较强。通过在射线轴上标记刻度，能直观地比较基金在不同风格维度下的得分。
实际操作中，我们希望定位不同股债强弱环境下债券基金的收益特征，并构建风格雷达，包括以下三个步骤：
首先，结合市场环境，将历史上的资本市场划分为股强债弱、股债平衡和债强股弱三种类别。
其次，确定模型回溯的时间窗口，统计各债券型基金在各类市场环境下的业绩表现，从而得出各基金在各市场环境下的风格得分。
最后，根据各基金的各类风格得分在风格雷达上找到相应的坐标点，按月进行更新跟踪。
刻画风格雷达的目的在于探寻在特定市场环境下历史业绩表现较好的产品，并假设该市场环境下，基金经理内生性地存在比较优势，从而成为业绩主要来源。一般而言，若历史上在某种市场环境下某基金的风格稳定性很强，那么该产品有更大概率在未来会延续这样的风格特征，因此在三类市场风格维度之外，还加入了对应的风格稳定性维度，形成六维风格雷达。当投资者认为未来市场将出现某一风格特征时，可以根据最新一期风格雷达挑选在风格与稳定性两个维度都得分较高的品种。
3.基金操作风格
九宫格的形式虽然结合了基金的资产配置，但本质还是对基金历史业绩的不断优化以及对公开截面数据的简单分析。作为动态管理的公募基金，基金经理的操作风格在其中起到的作用至关重要。若基于公开数据的处理可以推测出基金管理者的投资风格，则可以为投资者在选择基金时提供更为动态的参考依据。
本质上，基金的投资风格是基于基金的持股，基金的持股风格是不稳定的。比如2006、2007年基金持有的是大盘蓝筹为主，而到了2010年后，基本上是小盘股为主的配置。这样，投资风格箱很难对基金准确定位。
操作风格是指基金经理在操作上的一种倾向。在实际的调研中发现，基金经理的操作风格延续性很强，如选股还是做趋势、集中还是分散等等。基金获取收益的层面有三个，一是个股、二是行业、三是市场，操作上的方式有两种，持有或者交易。因此，对国内的基金，有五个维度进行风格上的刻画。
市场上关于基金操作风格的评判标准，主要根据基金的公开数据处理后划分为五大类：趋势跟踪型、行业精选型、行业轮动型、个股精选型、个股交易型。这五大分类囊括了市场上绝大多数的基金经理投资风格。市场的涨跌是市场的自然状态，很难为个人的意志所改变。投资者在结合自身对市场环境的判断后，可以根据自身的偏好选择配置对应操作风格的基金。而且进一步地匹配基金的操作风格与基金所处的市场环境，投资者可以筛选出更符合自身收益风险比的基金。
无论是晨星的风格九宫格还是传统RBSA风格分析法，都是基于公募基金披露的季报持仓来做“模拟仓”跟踪或是按照净值走势来做多元线性回归，其本质都只是持仓风格。将基金按照“大小盘”和“价值成长”来进行标签化，其背后的可参考性由于季报期和可决系数的影响，只能观测较长周期产品的情况，而背后的问题主要在于公募基金基金经理的更迭较快，使得可跟踪样本有限。
“蛛网图”的优势在于可以建立在证券市场周期波动的基础上对基金经理的操作风格可持续性来进行划分和切割，毕竟在不同的市场环境下基金经理可以持有不同风格的个股，但其操作风格相对能保持一定的稳定性。但其劣势也是由于站在了周期的基础上，基金研究者较难清晰的去验证该操作风格是否有效或与证券市场匹配挂钩，我们试图将持仓风格和操作风格进行结合，并对市场环境进行划分和切割，具体的推导过程我们在之前的《三维度构建FOF基金备选池——FOF系列专题报告四》中有详细的论述。
