开源证券-基金研究系列（9）：打造主动权益基金的投资策略标签体系-220524

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关于基金管理人投资策略的研究一直都是市场广泛关注的话题。

无论是在基金定量研究还是在基金定性调研中，基金投资策略分类都是基金产品研究、优选、配置的起点。

本文详细讨论基金投资策略标签构建方法：（1）刻画基金投资特征的指标梳理；（2）基于相似网络的基金社群识别与聚类分析；（3）构建自适应的三级投资策略分类标签体系。

主动基金投资策略画像从持仓、交易、收益三个视角出发，我们对基金的投资偏好、组合偏好、换手偏好、交易左右侧偏好、收益贡献、风格特征6个维度，梳理了共计32个细分指标。

同时，我们也对全体主动权益基金在各维度的特征进行了全景比较。

基于相似网络的基金社群识别方法基金相似性体现在时间与空间两个维度，对于基金的策略归类也应兼顾两者。

而传统的聚类算法中需要指定聚类的数目，并且同一类内样本间的相似性差异大，难以用设置相似性的阈值进行聚类划分。

而通过相似网络方式，我们对基金进行社群识别，将投资特征高度相似的基金化为同一社群，进而对社群进行投资策略划分便能更好地实现基金策略分类。

构造基金投资策略三级标签体系介绍在基金社群识别基础上，根据投资策略特征，我们构建了投资策略三级标签体系。

第一级为投资风格标签，我们将方法论明显不同的投资策略区分开来，形成颗粒度最粗的标签，包含成长策略、价值策略、均衡策略、交易策略和主题投资共5大类标签。

第二级为细分策略标签，我们梳理了常用的细分投资策略和特征，并根据投资策略特征选用指标划分策略标签。

如成长策略中的积极成长、高质量成长、稳健成长，价值策略中的深度价值、高质量价值、黑马价值，交易策略中的行业轮动、趋势交易等标签。

第三级为投资特征标签，我们在最细颗粒度上，区分二级标签下各个基金的投资特点。

由于基金数量且投资特点难以简要概括，我们采用了数据驱动的方法，在每个二级分类中选用模块度最高的5个指标，为每只基金定制的策略特征备注。

基金投资策略标签总结权益基金投资策略分类实际是一个由果溯因的逆向过程。

不同的投资动机可能会产生相似的投资结果，囿于有限的公开数据披露、复杂投资决策被标准化分类时的信息损失，投资策略分类可能与管理人真实投资策略存在出入。

在保持敬畏之心的前提下，我们尽可能以客观公允的方式还原基金管理人的投资策略，同时差异化地展现每只基金产品的特色。

风险提示：基金投资策略分类是基于历史数据的测算与统计，投资策略分类可能与基金管理人真实投资策略存在出入。

对基金产品和基金管理人的研究分析结论不能保证未来的可持续性，不构成对该产品的推荐投资建议。