开源证券-基金研究系列-21-：选基因子改进：基金持仓的尾部收益视角-230810

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（以下内容从开源证券《基金研究系列（21）：选基因子改进：基金持仓的尾部收益视角》研报附件原文摘录）
　　持仓alpha因子的参数寻优与下凹缺陷 　　持仓alpha因子的构造想法很直接，即验证基金持仓组合在未来的超额收益，作为选股能力的代理。我们首先检验基金持仓alpha因子的最优回看期。结果显示，回看期为6个月时在不同的预测期限下获得最高的IC均值及ICIR。但是，即使在最优参数下，持仓alpha因子仍然存在两大问题：下凹效应和衰减过快。 　　分离持仓alpha因子的下凹效应：个股贡献分布的差异 　　对于持仓alpha因子，我们将其视作个股贡献分布的期望值。我们发现即使两只基金具有相似的持仓alpha因子值，其背后的个股贡献分布也可能存在巨大差异。我们利用双重排序法严格划分胜率驱动组与赔率驱动组。分域检验的结果显示，胜率组即是凹性的来源，在分离后，赔率组的持仓alpha在多头具有近似线性的预测效应。以季频预测为例，赔率组下持仓alpha因子的IC均值达8.73%，ICIR为1.08，10分组多头的年化超额收益为2.88%，信息比率0.73。同时，赔率组下持仓alpha因子在长期预测中表现依然较好，前述提到的第二个问题也得以缓解。 　　持仓alpha因子的全域改进：尾部切割 　　我们尝试进一步实现全域的因子改进。上一部分的结论给了我们一项重要的启示：基金持仓alpha的构成中，尾部收益更重要。测试结果显示，在基金的个股贡献分布中截取信息纯度最高的两侧尾部可改进原始因子，我们选取截取尾部20%的barra_tail_20作为最终的改进因子。叠加分域和尾部切割，赔率组下barra_tail_20因子进一步增强：季频预测下，10分组多头的年化超额收益达3.77%，信息比率0.87。尾部切割能够改进其他代理变量下的持仓alpha因子，其中carhartalpha改进后实用性更强。 　　实用性讨论 　　在赔率组下应用barra_tail_20因子的单因子选基效果最出色。如果每期优选30只因子得分最高的基金，形成长尾alpha优选30组合，不论是季度还是半年度调仓均能相对万得偏股型基金指数(885001.WI)获得稳定超额收益：季度调仓的年化超额为5.47%，半年度调仓的年化超额为5.74%。我们给出2023年6月30日的长尾alpha优选30组合的基金名单，并利用瀑布图展示尾部alpha的构成。我们选取改进有效的barra_tail_20及carhart_tail_20因子，等权合成作为持仓尾部alpha因子。纳入持仓尾部alpha因子后，评价类合成因子的表现在各预测期限下均获得明显提升。以季度预测为例，IC由原来的10.29%提升至10.94%，ICIR由1.40提升至1.48；十分组多头年化超额由3.69%提升到4.74%，超额信息比率由0.96提升至1.17。 　　风险提示：选基因子基于历史信息测算，可能存在失效风险。基金投资策略分类基于对公开的历史数据的定量测算与统计，基金管理人真实投资理念可能与之存在出入。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。