混合型基金投资策略范文

混合型基金投资策略篇1

今年3月7日东方基金公告称，公司投资总监兼东方精选基金经理庞飒因个人原因于3月5日正式离任，投资总监一职由于鑫接任。

《投资者报》排出的“投资总监上半年投资能力排行榜”显示，于鑫获得的平均收益率为-5.41%，在54位投资总监中排在倒数第二。其管理的三只基金东方策略成长、东方龙混合、东方精选上半年收益率分别为-5.97%、-5.23%、-5.05%。

目前东方基金旗下共有11只产品，主动管理的偏股型产品有5只，于鑫就管理了其中的三只——东方龙混合、东方策略成长由他独自管理，东方精选由于规模最大、公司最为重视，由于鑫、呼振翼、朱晓栋三位基金经理共同管理。

于鑫曾任世纪证券资产管理部投资经理，2005年进入东方基金公司。2006年1月，东方精选成立，最初由昔日明星基金经理付勇担纲，2007年7月起由于鑫和付勇共同管理。不过仅管理了一年多，于鑫就离开此职位，2013年1月又进入管理阵营。2008年6月成立的东方策略成长，最初由于鑫和付勇搭档管理，2010年初，付勇离职转投长信基金，此后该基金一直由于鑫一人管理。东方龙混合成立于2004年11月，中途更换过多位基金经理，于鑫于2008年9月接任并独自管理至今。

在基金公司，权益类和固定收益类产品一般分属不同部门，但于鑫除了偏股型基金，还在2011年前参与过东方金账簿货币的管理。

从于鑫的管理风格来看，其重仓股中金融股比重最大，其次是地产股，但这些股票上半年给基金业绩拖了后腿。

金融股拖累业绩

东方策略成长和东方龙混合最能反映于鑫的投资风格，一个明显的特点是，他对金融股特别是银行股非常青睐。2011年，正是因为坚守金融股，于鑫取得了令人瞩目的业绩。在九成基金跑输其业绩比较基准的背景下，于鑫管理的混合型基金东方龙和股票型基金东方策略成长分别在同类产品中排名第一和第五。

此后，于鑫的策略一直没有明显变化，金融股始终在行业配置中比重最大，两只基金金融业占股票市值比未低于过30%。两只基金的重仓股多有重合，中国平安、招商银行、民生银行自2012年初就一直在两只基金的前五大重仓股之内。

2012年末的蓝筹股行情让两只基金全年都获得了10%以上的收益率，但好景不长，金融股行情在今年春节后戛然止步，走上持续下跌道路，直到最近才有重新启动的迹象。

一季度，于鑫降低了整体股票仓位及金融股配置比例，东方策略成长金融业占股票净值比由去年末的37.2%降至一季度末的31.8%，减持了招商银行、民生银行，但少许增持中国平安。东方龙混合金融业比例也从37.8%降低至35.8%，同样是减持招商银行、民生银行，增持中国平安。减持银行股的操作比较正确，但增持中国平安却是一个失误。二季度中国平安、招商银行、民生银行分别下跌16.18%、3.33%、9.69%。

两只基金第二重仓行业是房地产，包括万科A、保利地产、金地集团等，但多数时间也处于调整状态。

据Wind数据统计，上半年，东方策略成长收益率为-5.97%，排在336只普通股票型基金的第298位；东方龙混合收益率为-5.23%，排在29只平衡混合型基金的倒数第四位。

“三拖一”不改颓势

今年1月4日，东方精选突然增聘了于鑫、呼振翼两位基金经理，被认为是为原基金经理庞飒的离职做准备。

人事变动后，该基金仓位有所降低，重仓股也明显调整。

一季度末，东方精选原来的第一重仓股泸州老窖不见踪影，该股一季度跌幅达28%终被抛弃。对原有重仓股大多进行了减持，只增持了中国平安和保利地产，另外增加三个新面孔——金地集团、万华化学和五粮液。增持的股票表现不佳，除了中国平安，保利地产、万华化学、五粮液也分别下跌11.9%、8.4%、6.96%，仅金地集团上涨5.7%。

虽然东方精选的基金经理数量最多，达到三位，但最终新班子的调仓换股还是没有改变该基金上半年下跌的命运。其上半年以-5.05%的收益率排在146只偏股混合型基金的倒数第17位。

公司人事震荡频繁

自付勇离职后，东方基金就进入多事之秋，公司高层不合的传闻甚嚣尘上。

2012年东方基金高管变动非常频繁。据悉，2012年4月7日，东方基金宣布副总经理仝岩离任，而这位副总于2011年12月底上任，任期仅4个月；4月27日，东方基金总经理单宇离职，随后回归东北证券系统，而董事长崔伟则代任总经理一职；8月10日，公司督察长吕日离职；9月22日，东方基金宣布，于2009年离职的孙晔伟重返东方基金，并将走马上任总经理一职。

进入2013年，人事“地震”仍未结束。继付勇之后的另一位明星基金经理、原投资总监庞飒在3月份离职，去向不明。庞飒曾是汇添富基金投资副总监，2010年5月，东方基金从汇添富高薪挖来负责公司的投研团队建设。

混合型基金投资策略篇2

三季度后股市运行一改先前的强势，整体上进入大幅震荡阶段。如果把股指在7月的上涨波段计入，那么直至10月中旬大盘指数基本平收，但其间经历了最高近25％的震幅。与此相应。偏股型基金的表现也集体进入调整期。从6月底以来，各类型基金的平均净值增长均超过了上证指数的表现。截至10月16日，股票型基金平均收益2.67％，偏股混合型基金平均收益2.9％。配置混合型基金平均收益1.04％。这样的业绩表现相比上半年的飞速上涨差强人意，但总体而言仍算可以接受。

关键是基金业绩高速增长的时期结束了，是否意味着投资者要转换基金投资方向呢?这取决于对股市，债市未来整体趋势的判断。综合看来，三季度以来股市的大震荡并未改变股市的基本趋势：因此我们需要调整投资战术而非战略。

从目前市场来看，中场休息的可能性更大。上半年主要由超常流动性推动的单边上涨结束，业绩复苏才是股市下一步能否上行的关键。而由于业绩增长的不均衡性，单边上涨格局难以再现，震荡中股市逐步上行将是四季度的基本特征。

因此，以偏股型基金为主的战略方向无须动摇，但在选择基金的具体风格和特点上则应根据市场变化进行调整。具备动态资产配置能力和较强选股能力的基金是优选，而部分年底新发基金也值得纳入投资视野。

知易行难：灵活配置考验基金管理人

从图1可以看到股市在3季度以来非常显著的波段特征：股指基本上以+／-10％的波动幅度交替上涨或下跌。这样的大波段从理论上来说是适合进行动态资产配置调整的。如果能敏锐地把握市场交替涨跌的时机动态调整股票仓位比例。就有可能在适度避险的同时也带来明显的超额收益。

但从整体上来看，资产配置比例可变范围最大的配置混合型基金，业绩表现却并不特别出色。从平均业绩来看，配置混合型基金相比股票型和偏股混合型基金并未表现出优势；配置型混合基金整体上涨得慢，跌得略少，这主要归因于平均仓位较低；而动态的仓位调整效应整体上并未显现。

在8月以来股市的大幅震荡中，许多基金都采取了积极的仓位调整策略，波段操作的迹象十分明显。但多数基金的仓位调整都存在滞后于市场的问题。从基金行业长期的投资实践来看，大类资产配置的作用主要体现在周期转换时，也就是战略性选时；而在市场的波段震荡中，能够做好短时选时／战术性选时的基金则并不多见。

管理人风格与能力是关键，规模因素也不可忽视。虽然在震荡市下。灵活的资产配置策略可能带来明显的投资优势，但不能简单根据基金的产品类型来判断其优劣。更为关键的是基金管理人的实际投资风格及其是否具备动态资产配置的能力；许多配置混合型基金虽然契约规定的股票配置可变比例较大，但在投资实践中却并未表现出更优的选时能力。

此外，基金规模也是不容忽视的因素之一。大规模基金即使采取动态配置策略通常来说也只能是微调。而小规模基金则有可能在投资风格上体现出更大的灵活性。如果做一个简单的区分。30亿以下的基金规模相对是较为适合灵活操作风格的。

选时＋选股：动态配置策略领跑市场

那么如何来评估基金管理人的风格和能力呢?还是只能从相关基金历史的投资操作中去寻找踪迹。从基金在历次股市下跌或震荡中的业绩表现中，我们能够发现少数基金在各种市场状况下均能保持相对稳定的业绩表现。

从长期来看，很少有基金靠单纯的选时能力获胜：选时和选股能力相对均衡的基金在震荡上升的市场环境下表现最佳。其原因是股市震荡时期往往是市场风格转换的时期，股市震荡中市场的热点和驱动因素都在发生转变，因此震荡阶段下的仓位动态调配同时也是组合结构调整的过程，这需要基金把握下一阶段的选股方向，具备较高的选股能力。

从二季度以来震荡市中表现最为出色的基金来看。其中不少基金就是选股和选时能力兼具，综合表现突出的典型。在排名前10的基金中，华夏大盘精选、银华领先、新华分红、兴业社会责任等都属于这类基金。这些基金在股市的大起大落中充分发挥了灵活投资的优势，既在仓位上灵活调整，同时在结构调整上也表现出色。而这些基金大多是规模在20亿元左右的小规模基金。

中小实力基金，新基金值得关注

综合考虑基金的选股和选时能力，具备较强投研实力的中小基金应予以较高的关注度。在上半年的上涨行情中，新华和华商两家中小基金表现突出；而在三季度以来的震荡中，两家中小公司旗下基金仍然保持着突出的业绩(表2)。

面对四季度的投资布局阶段。新基金也可纳入投资视野。在每次股市震荡和转折期中发行的新基金，总有部分在随后市场中能够比老基金表现更为优异。其原因也在于新基金建仓方向上具备更多选择空间，有可能利用市场投资主线转变获得后发优势。

综合考虑这两方面的交集。在近期发行的新基金中，华商动态阿尔法值得投资者予以重点关注。动态Alpha策略是动态资产配置和选股的结合。包括两部分：一是通过自下而上的公司研究，借助公司动态Alpha多因素选股模型将那些具有高Alpha值的公司遴选出来组成投资备选库；二是通过自上而下的资产配置策略确定各类标的资产的配置比例，并对组合进行动态地优化管理，进一步优化整个组合的风险收益特征，避免投资过程中随意性造成的Alpha流失。

混合型基金投资策略篇3

内容摘要：本文选取在统计上和经济学意义上有显著影响的先决信息变量及系统性高阶矩风险溢价因素，对从2007年2月26日至2011年3月16日国内209只开放式基金的绩效进行了研究。结果表明詹森阿尔法大多为正值，在模型中增加条件性因素后，条件詹森阿尔法显著左移；引入条件性因素的模型比无条件因素模型更好地解释了基金的收益来源；在样本基金中，债券型基金表现最好，其次为混合型基金，最后是股票型基金。

关键词：基金绩效 先决信息 系统协偏度 系统协峰度

文献综述

1968年，Michael C. Jensen发表了以资本资产定价模型（CAPM）为基础的投资组合业绩衡量测度，被称为Jensen’s alpha（詹森阿尔法）。Jensen’s alpha是迄今为止比较受欢迎的基金绩效评估方法之一。CAPM模型以严格假设为基础，其弱点说明了其他条件模型的考虑是有道理的。Ferson和Schadt（1996）认为，基金经理在管理基金投资组合时，会根据上一期证券市场的某些先决信息变量的变化来决定下一期的投资策略，进而导致CAPM模型中β发生变化。他们引入条件因素计算条件Jensen’s alpha。Christopherson et al. （1999）深入挖掘了上述思想，他们发现引入条件因素后，基金的业绩表现明显提高，条件性模型却使几乎所有结论改善，因此条件性方法研究业绩问题更有说服力。Patro（2001）用传统的评估方法和引入条件性变量研究45只基金在不同基准下的业绩及时机选择能力。结果表明，条件性变量在统计上很显著，意味着今后的分析中应该考虑这些因素。何孝星、于宏凯（2003）选取具有显著影响的中信科技指数和上交所14天国债回购利率作为先决信息变量，首次采用条件CAPM框架对我国证券投资基金业绩进行评价，认为条件CAPM框架比无条件CAPM框架对我国基金业绩的解释能力更强，解释结果更为可靠。郭宁、倪冰玉（2007）选择中信科技指数收益率、国债指数收益率和一月效应虚拟变量等先决信息变量，分析研究基金的绩效，得出结论：中国证券市场上的开放式基金表现优于市场。同时，引入先决信息变量的条件CAPM模型比非条件CAPM模型可以更好地解释基金的收入来源。

依据Kimball 的理论基础，Harvey 和Siddique（2000）指出仅用均值和方差不足以描述投资者的偏好，提出增加协偏度作为风险度量的一个因素，证明了协偏度风险因子有显著的负的风险溢价，即协偏度越高收益率越低。两人研究发现，如果资产收益率具有系统偏度，那么其期望收益率应该包括承担这些风险的溢价。基于Harvey-Siddique模型的Jensen’s alpha特别适用于收益率呈现非正态分布的基金投资组合。Hwang和Satchell（1999）通过理论和实证研究发现资产的系统协峰度具有明显的风险溢价，因此进行分析资产收益率时候需要考虑这个因素。Alexandros Kostakis（2008）认为根据Kimball（1993）的效用推导，投资者必会考虑负协偏度风险因素，推荐使用Harvey-Siddique模型。在国内，郑振龙、黄文彬（2009）进行了基于高阶矩的基金绩效考核模型研究，认为基于高阶矩的考核模型优于基于传统CAPM的考核模型。

在前述研究者的基础上，结合Ferson和Schadt的研究及有关高阶矩风险理论，本文提出了新的研究理论方法，尝试用新的角度解释基金绩效问题。

研究方法

McDonald（1973）研究了对投资于两个市场的某一个投资组合的绩效问题，提出类似于传统Jensen’s alpha的McDonald’s measure。该指标决定了每一个市场的投资情况对该投资组合的贡献度。McDonald’s measure可以表述为：

（1）

式中，φi=x1Ji,1+x2Ji,2，φi为McDonald’s measure；β*i,1=x1βi,1；β*i,2 =x2βi,2；x1和x2分别为投资组合投资于相互独立的两个市场上的投资比例；Ji,1和Ji,2分别表示投资组合i在相互独立的两个市场上的詹森阿尔法；Rit为考察期内投资组合i的实际平均收益率；Rft为样本期内的实际平均无风险收益率；Rm为样本期内基准组合的实际平均收益率；Rm1t-Rft和Rm2t-Rft分别为相互独立的两个市场上的风险溢价；βi,1和βi,2分别为投资组合i在相互独立的两个市场上的系统性风险敏感系数。

Ferson和Schadt（1996）提出了条件CAPM模型，认为基金经理在管理基金投资组合时，会根据上一期证券市场的某些先决信息变量的变化来决定下一期的投资策略，导致CAPM模型中β发生变化。他们进一步假定基金经理使用不超过Zt的信息做出投资决策，因此β（Zt）仅仅是Zt的函数。根据Shanken的研究和泰勒级数，他们将β（Zt）近似为一个线性函数，最终的资产收益率模型为：

（2）

借鉴Ferson和Schadt及McDonald的做法，改进他们的理论模型。假设两个独立市场上的信息集合分别为Zm1,t和Zm2,t，任意一个投资组合投资于这两个独立市场上的总期望超额收益率可以表示为：

（3）

式（3）中，φi为考虑两个独立市场的加权条件詹森阿尔法，φi显著为正（负）值，即表示基金i有优于（劣于）市场的表现；Zm1,t和Zm2,t分别为两个独立市场上的信息集合；和则分别是对两个独立市场上的信息变量Zt的条件反应系数。

式（3）并没有考虑不同市场上的高阶矩风险因素，因此在模型中融入该因素。在模型中，加入零成本的负协偏度投资组合和零成本的正协峰度投资组合作为高阶矩风险溢价，可重新解释基金风险与收益间的平衡关系。

（4）

式（4）中，φi为考虑两个独立市场高阶矩风险溢价因素的加权条件詹森阿尔法，去掉式（4）中的两个市场上的先决信息变量因素，φi为考虑两市场因素的加权无条件詹森阿尔法；（S--S+）S和（K+-K-）S分别为股票市场上的协偏度和协峰度投资策略。（S--S+）b 和（K+-K-）b分别为债券市场上的协偏度和协峰度投资策略。

数据说明及相关处理

（一）数据说明

样本基金选择及日收益率计算。选择国内市场上的79只股票型基金、102只混合型基金、28只债券型基金为研究对象。数据选取从2007年2月26日至2011年3月16日，数据频率为日。所有样本基金的净值基础数据来源于上海聚源、财汇数据库。基金数据为公开披露的数据，不涉及内部数据。针对单个基金的净值通过复权进行计算。单只样本基金的超额收益率计算为单只基金的实际日收益率与无风险收益率之差。单只基金的实际日收益率=（T日单位复权净值-T-1日单位复权净值）/ T-1日单位复权净值。

市场组合选择及日收益率计算。本文采用沪深两个交易所的加权平均股票综合指数作为股票市场的市场组合，即上证综合股票指数与深圳综合股票指数的日收益率加权平均计算。债券市场的市场组合采用中信标普全债指数。其中，股票市场的市场组合日收益率=（上证综合股票指数日收益率+深圳综合股票指数日收益率）/2；债券市场的市场组合日收益率=中信标普全债指数日收益率。指数的日收益率=（T日收盘价-T-1日收盘价）/ T-1日收盘价。

无风险收益率选择。7天银行间债券市场回购利率R07D是市场认可程度最高的短期利率基准之一，是套利资金的成本参考基准，也是短期债券发行定价和利率衍生品定价的重要基准，更是市场资金面充裕程度的风向标。为此，本文选择国内银行间债券市场回购R07D计算得到金融市场上的日无风险收益率。

先决信息变量选择及计算。本文选择高交易量股票与低交易量股票收益率差额作为股票市场上的先决信息变量之一，采用平均加权的上海红利收益指数和深圳红利全收益指数收益率作为另外一个股票市场上的先决信息变量。时间区间为2007年2月26日至2011年3月16日。在债券市场上，选择“临近到期的交易所固定利率国债即期收益率和半年到期的交易所固定利率国债即期收益率之差，1年期和10年期的交易所固定利率国债即期收益率之差”等变量作为债券市场上的先决信息变量。时间期间为2007年2月26日至2011年3月16日。债券市场先决信息变量基础数据来源于中央国债登记结算有限责任公司官方网站。股票市场先决信息变量基础数据来源于上海聚源数据库和Wind咨询。

风险资产投资组合的选择。它包括股票市场风险资产投资组合和债券市场风险资产投资组合。其中，股票市场风险资产投资组合为单个行业指数，行业指数依据国家一级行业标准划分，将单个行业指数作为行业风险资产投资组合，共22个行业风险资产投资组合。分别为：农林指数、采掘指数、制造指数、食品指数、纺织指数、木材指数、造纸指数、石化指数、电子指数、金属指数、机械指数、医药指数、水电指数、建筑指数、运输指数、信息指数、批零指数、金融指数、地产指数、服务指数、传播指数、综企指数等。债券市场风险资产投资组合为：上证国债指数、银行间国债指数、中证金融债指数、中证企业债指数、反映交易所可转债市场走势的中信可转债指数。

（二）协偏度、协峰度组合策略处理

依据2006年2月26日至2007年2月26日连续一年交易日数据计算第一组系统性协偏度和协峰度，以2007年2月26日为排序日期，根据该日期的排序结果，按照30%最大协偏度（协峰度）的国家一级标准行业划分的行业指数平均加权构造投资组合，收益记为S+（K+）；30%最小协偏度（协峰度）的行业指数平均加权构造投资组合，收益记为S-（K-）。然后买进最小协偏度（最大协峰度）投资组合，卖出最大协偏度（最小协峰度）投资组合，构造出来零成本的协偏度（协峰度）投资组合，赚取溢价收益S--S+（K+-K-）。依据上述思路，然后利用跨度一年交易日的区间长度滚动构造下一日的具有零成本的负协偏度投资组合和零成本的正协峰度投资组合，共988组。对于债券市场上的协偏度和协峰度的投资组合构建依据上述思路进行。

股票市场上的投资组合策略构建：（S--S+）S=简单加权平均的30%最小协偏度的行业指数收益率-简单加权平均的30%最大协偏度的行业指数收益率。（K+-K-）S=简单加权平均的30%最大协峰度的行业指数收益率-简单加权平均的30%最小协峰度的行业指数收益率。债券市场上的投资组合策略构建：（S--S+）b =简单加权平均的40%最小协偏度的债券品种指数收益率-简单加权平均的40%最大协偏度的债券品种指数收益率。（K+-K-）b=简单加权平均的40%最大协峰度的债券品种指数收益率-简单加权平均的40%最小协峰度的债券品种指数收益率。

依据Harvey 和Siddique（2000）对协偏度的定义，估计系统协偏度如下：

（5）

式（5）中，； ，为市场组合的第t+1时刻的超额收益率与其样本期间的均值之差。

依据Hwang和Satchell（1999）对协峰度的定义，估计系统协峰度如下：

（6）

式（6）中，； ，为市场组合的第t+1时刻的超额收益率与其样本期间的均值之差。

为了避免异常数值对式（5）和式（6）中的估计参数α和系数β的影响，本文借鉴Litzenberger, R. H., Ramaswamy, K（1979）的做法，分别做以下平滑处理，消除异常数值的不利影响。最后，根据平滑处理过的α和β计算系统协偏度和协峰度。

实证分析

（一）描述性统计

表1显示，半年到期交易所固定利率国债即期利率与临近到期交易所固定利率国债即期利率均值差值为0.37%；10年到期交易所固定利率国债即期利率与1年到期交易所固定利率国债即期利率的均值差值为1.67%，该数值与临近到期交易所固定利率国债即期利率日均值相近。表2显示，债券市场的协偏度投资组合策略日收益率均值为0.04597%，协峰度投资组合策略日收益率均值为0.07117%；股票市场上的两个策略日收益率均值分别为 0.25981%、0.63044%。

（二）先决信息变量、系统高阶矩因素的平均t值及显著性

通过对所有样本基金的回归分析，表3给出了先决信息变量、系统高阶矩因素的平均t值及显著性，可以发现，除了turnoversp这个变量不显著外，其他变量都显著。

（三）实证结果

首先，在79只样本股票型基金中，宝盈泛沿海增长股票一只基金的无条件詹森阿尔法系数为负值，为-0.0000123，但是不显著，剩余基金的无条件詹森阿尔法系数都大于零，其中，国富弹性市值股票、国泰金鹰增长股票、华夏收入股票、华夏优势增长股票、泰达宏利成长股票、泰达宏利周期股票、兴全全球视野股票7只基金通过10%显著性水平检验，占比为7/79；华夏优势增长股票的无条件詹森阿尔法最大，为0.0010824。所有股票型基金的平均无条件詹森阿尔法为0.0006101。对于条件詹森阿尔法，实证研究发现，华夏优势增长股票、泰达宏利成长股票共两只基金通过10%显著性检验，国富弹性市值股票、国泰金鹰增长股票、华夏收入股票、泰达宏利周期股票、兴全全球视野股票5只基金的条件詹森阿尔法不再显著；大成积极成长股票的条件詹森阿尔法为最大值（0 .0004398），但不显著，宝盈泛沿海增长股票的条件詹森阿尔法为最小，且为负值（-0.0001497）；所有样本基金的平均条件詹森阿尔法为0.0004712；条件詹森阿尔法都比无条件詹森阿尔法小，平均条件詹森阿尔法数值也比无条件詹森阿尔法小（见表4）。这说明，在考虑了先决信息变量之后，股票型基金在总体上来说表现不是很好，大多数没有超过市场。在模型中增加条件性因素，条件詹森阿尔法显著左移。图1和图2说明了条件詹森阿尔法和无条件詹森阿尔法变化情况。

其次，28只无条件詹森阿尔法都大于零的债券型基金中，仅招商安泰债券A、泰信双息双利债券、融通债券3只基金的无条件詹森阿尔法系数没有通过10%显著性检验，其他基金都通过10%显著性检验。其中，富国天利增长债券、中信稳定双利债券、长盛全债指数增强债券、华夏债券A/B、华宝兴业宝康债券、华夏债券C、大成债券A/B、国泰金龙债券A、大成债券C、诺安优化收益债券、鹏华普天债券B、嘉实超短债债券、鹏华普天债券A 13只债券型基金通过1%显著性检验。招商安泰债券A的无条件詹森阿尔法最大，为0.0017301，嘉实超短债债券的无条件詹森阿尔法最小，为0.0000479；样本基金的平均无条件詹森阿尔法为0.0002667。对于条件詹森阿尔法，样本基金的条件詹森阿尔法系数都为正值。其中，招商安泰债券A、国投瑞银融华债券、南方宝元债券、银河收益债券、泰信双息双利债券、华泰柏瑞稳本增利债券A、融通债券7只基金的条件詹森阿尔法没有通过10%显著性水平检验，其它基金通过10%、5%、1%的显著性水平检验（见表5）。平均条件詹森阿尔法系数0.0002455。招商安泰债券A条件詹森阿尔法最大，为0.0017048，嘉实超短债债券的条件詹森阿尔法最小，为0.0000457。这说明，在考虑了先决信息变量之后，债券型基金总体上表现不错，大多数超过市场。在模型中增加条件性因素，条件詹森阿尔法显著左移。图3图4说明了条件詹森阿尔法和无条件詹森阿尔法变化情况。

第三，102只混合型基金中，仅大摩基础行业混合基金的无条件詹森阿尔法小于零（-0.0000236），但是不显著，无条件詹森阿尔法大于零的占比为101/102。其中，华夏大盘精选混合、华夏红利混合、大摩资源优选混合（LOF）、富国天惠成长混合（LOF）、嘉实服务增值行业混合、交银稳健配置混合、华夏成长混合、嘉实主题混合、嘉实增长混合、华夏回报混合、华安宝利配置混合、兴全趋势投资混合（LOF）、兴全可转债混合、华夏回报二号混合、博时平衡配置混合、泰达宏利风险预算混合、银华保本增值混合、申万巴黎盛利强化配置混合18只基金的无条件詹森阿尔法通过10%水平的显著性检验，在这18只基金中，华夏大盘精选混合、兴全可转债混合、银华保本增值混合3只基金通过1%显著性检验。华夏红利混合、华夏回报混合、泰达宏利风险预算混合3只基金通过5%显著性检验。平均无条件詹森阿尔法为0.0005663。鹏华动力增长混合（LOF）的无条件詹森阿尔法最大，为0.0029587，大摩基础行业混合的无条件詹森阿尔法最小，为-0.0000236。对于条件詹森阿尔法，华夏大盘精选混合、银华保本增值混合两只基金通过1%水平的显著性检验，数值为正；兴全可转债混合一只基金通过5%显著性检验，数值为正；华夏红利混合、华夏回报混合、泰达宏利风险预算混合3只基金通过10%显著性检验，数值为正；条件詹森阿尔法为正，通过显著性检验的基金个数为6只，相比于无条件詹森阿尔法而言，只数明显下降；南方避险增值混合条件詹森阿尔法为负值，但没有通过显著性检验。条件詹森阿尔法数值为负的基金个数为两只，分别为南方避险增值混合和大摩基础行业混合（见表6）。平均詹森阿尔法为0.0004468，鹏华动力增长混合（LOF）的条件詹森阿尔法为最大，为 0.0028063；大摩基础行业混合的条件詹森阿尔法最小，为-0.0000783。这说明，在考虑了先决信息变量之后，混合型基金在总体上来说表现不是很好，大多数没有超过市场。在模型中增加条件性因素，条件詹森阿尔法显著左移。图5和图6说明了条件詹森阿尔法和无条件詹森阿尔法变化情况。

（四）先决信息变量的贡献度

将条件模型（4）定为非限制性模型，去掉模型（4）中条件因素后的模型定为限制性模型，即无条件模型，使用如下F统计量检验在非限制性模型中新加入的变量是否对系统解释能力有显著的提高。

（7）

式（7）中，UR2为非限制性模型的调整可决系数，R2为限制性模型的调整可决系数。N为样本观测值数量，p为非限制性模型中的变量个数，q为线性约束数量。

本文通过计算每只基金的R2和UR2，发现UR2都大于R2。通过计算每只基金的F值，发现，在样本基金中，全部基金获得了5%显著性的F值，部分基金获得了1%的显著性的F值。这说明，先决信息变量可以更好地解释大多数基金的收益来源。笔者认为，使用本文提出来的条件詹森阿尔法可以较好地评价基金绩效。

研究结论

第一，Michael C. Jensen认为基金的alphas时常为负值，但是本文计算得到的结果大多为正值，并且在模型中增加条件性因素，条件詹森阿尔法显著左移，与Christopherson et al.（1999）的观点不同：使用条件alphas，alphas的分布向右转移，即多正值。本文之所以得到如此结论，是与市场非完全有效相关，通过控制住相关因素，降低了计算出来的条件詹森阿尔法。

第二，在所有样本基金中，无论是无条件因素模型还是条件模型，债券型基金整体来看，表现很好，在无条件模型和条件模型中表现较好的基金个数占比分别为89.29%、75%；其次是混合型基金，混合型基金中表现较好的基金个数在无条件模型和条件模型中占比分别为17.65%、5.88%，而股票型基金这个比例分别为8.86%、2.53%。

第三，先决信息变量中，半年到期的交易所固定利率国债即期收益率与临近到期的交易所固定利率国债即期收益率之差，10年期和1年期的交易所固定利率国债即期收益率之差，上海红利收益指数和深圳红利全收益指数收益率，前一日高交易量股票与低交易量股票收益率差额等因素在评价基金绩效时候不能忽视，具有重要影响。

第四，样本债券型基金都表现出较好的风险分散能力。股票型基金中仅宝盈泛沿海增长股票没有表现出良好的风险分散能力；混合型基金中仅南方避险增值混合、大摩基础行业混合两只基金没有表现出良好的风险分散能力。

第五，在模型中引入条件性因素比无条件因素模型可以更好地解释基金的收益来源。

第六，需要重视市场上的系统性高阶矩风险因素。

参考文献：

1.Ferson, W. E. and Schadt, R. W. Measuring fund strategy and performance in changing economic conditions [J]. Journal of Finance, 1996, 51

2.何孝星，于宏凯.条件CAPM下我国证券投资基金业绩的实证研究[J].南开经济研究，2003（6）

3.郭宁，倪冰玉.我国开放式基金绩效再衡量[J].广西大学学报（哲学社会科学版），2007（6）

混合型基金投资策略篇4

近日，证监会频频开出巨额罚单，处罚市场操纵行为，显示出监管层对严重违法行为的零容忍态度。与此同时，上证指数出现周K线五连阴，监管日益趋严，加快市场资金流出，A股市场整体表现较弱，投资者避险情绪上升。

截至5月21日，上证指数今年以来累计下跌0.42%，创业板指累计下跌8.02%，沪深300指数表现较好，年内上涨2.83%。沪深300指数的标的股多为蓝筹股，顺应了今年的蓝筹行情，推升了指数的上涨，见图1。

在A股市场整体表现不佳的背景下，大部分采取主动管理的权益类公募基金逆市盈利，净值增长率实现正收益并跑赢市场主要指数。今年以来，股票基金平均净值增长率为2.02%，混合型基金平均净值增长率为1.10%。统计结果显示，2017年，量化主题基金净值表现较前期下滑明显，该类基金今年以来的平均净值损失幅度达2.72%，远低于股票基金和混合基金的平均水平。虽然大部分量化主题基金平均表现回落，但部分基金管理公司旗下的量化基金的表现较为稳定，例如华泰柏瑞基金管理公司旗下的7只量化基金，其平均净值增长率达4.51%，大幅跑赢同类平均水平。

发行速度加快

2004年，国内首只采用量化对冲策略的基金成立，至2011年市场存量超过10只，下页图2描述了该类基金历年量化主题基金市场存量及发行数量。自2015年起，这类基金的数量明显增多，截至2017年5月23日，年内已有15只量化基金成立，超过2016年全年发行水平。较早成立的产品多采用量化选股，量化模型和策略较为单一。而近年来量化技术和投资策略不断丰富，由早期尝试阶段逐渐走向成熟和创新。因此，在进行统计分析时，笔者着重关注今年以来的表现，选择已进入常规运作周期，具备可查、完整信息披露的产品进行业绩统计和研究。

多数量化基金的股票选择行为是基于投资模型而定，坚持数量化的投资策略，这种完全基于模型的数量化投资方法既能客观、理性地分析和筛选股票，也能保证不受外部分析师的影响，减少了投资者情绪对基金投资运作的影响，从而保持投资策略的一致性与有效性。利用机械化的数量化模型进行投资更具有纪律性，但使得基金选股择时的能力下滑。在今年的政策驱动行情中，多数量化主题基金依旧重仓中小盘股票，使得该类基金净值表现不佳。

净值遭遇滑铁卢

根据济安金信基金评价中心的统计，截至2017年5月21日，市场上共有71只主动权益类的量化主题基金，过去1个月、过去3个月、过去6个月的平均净值损失幅度分别为-3.35%、-3.41%、-2.96%，远低于其他主动权益类基金的平均水平。具体来看，具有今年以来持续运作记录的共有56只，今年以来的平均净值损失幅度为2.72%，17只净值上涨，39只净值下跌，净值下跌幅度超10%的高达6只。2016年整体表现较为优异的量化主题基金在2017年为何会遭遇滑铁卢呢？

据笔者统计，2017年，业绩下滑的量化主题基金普遍重仓了高估值、小市值的成长股，可见量化基金未能及时适应行情转变。这源于量化主题基金大多采用使用数量化模型计算来M行投资，量化基金模型结构上的相似性将直接影响模型的有效性及流动性问题。

从模型的具体操作来看，量化模型主要根据历史数据构建，其吸收新信息的能力比较缓慢，一旦外部环境出现变化或发生某些重大事件，例如设立雄安新区等，其有效性很可能受到影响。

少数基金表现突出

虽然量化主题基金今年以来的整体表现不佳，但个别公司旗下的量化产品表现较好。例如，华泰柏瑞基金管理公司旗下的7只量化基金今年以来的平均净值增长率为4.51%，远超量化主题基金的平均水平，如下表所示。据笔者统计，这7只量化基金的基金经理均为田汉卿，2017年一季报显示，除华泰柏瑞量化绝对收益策略定期开放混合、华泰柏瑞量化对冲稳健收益定期开放混合两只定期开放的基金外，其他5只股票投资比例都达到90%以上，保持高仓位运作。

今年以来，华泰柏瑞量化优选灵活配置混合的净值增长率为6.07%，为7只量化基金中2017年收益最高的基金，同时也是华泰柏瑞基金管理公司第1只量化基金。截至一季度末，其资产规模为7.20亿元，规模适中，较为适合投资运作。从其重仓持股来看，该基金前十大重仓股多为蓝筹股，投资风格偏价值，较为顺应当下的市场环境，想要投资量化主题基金的投资者可多加关注。

混合型基金投资策略篇5

海通策略报告认为，流动性、通胀和紧缩货币政策预期的变化将影响市场走势。而流动性充裕、通胀背景下的股票资产配置已无争议，存在的变量是紧缩货币政策预期的变化。

我们判断，当紧缩预期弱化时，市场将获上涨动力；紧缩预期强化时，市场进入震荡期。当前在流动性充裕与货币紧缩预期并存的情况下，股市将震荡运行。

从具体行业来看，大消费行业会相对表现较好，一是从通胀受益角度看，本轮的通胀，将使消费品相比工业品更受益；二是从紧缩的敏感性看，周期类行业必定比非周期的消费品行业对于加息等货币政策更加敏感。但消费品行业的风险在于政府可能为控制通胀采取的价格管制，例如食品价格管制、药品价格管制等。

鉴于目前流动性仍较为充裕，在基金的大类资产配置上，我们建议基金投资者适度配置股票型、混合型基金，等市场方向明朗后再进行相应调整；在分级基金上，高风险份额可作为博取市场反弹的利器，低风险份额可获得持有到期的稳定收益；传统封闭式基金随着年底的临近将逐渐进入分红预热行情，但由于目前的折价率和年化折价率均处于历史平均水平，综合考虑折价率和潜在分红的可能，我们认为目前封闭式基金整体折价率有望继续缩小，但空间不大。

由于目前已进入加息周期，我们对于债市持中性偏空的态度，但不同债券类基金受加息的打击并不相同，权益类资产配置比例较多的债基受到的影响会比较小；在股票市场调整的过程中，投资者可以将持有的现金转换为货币市场基金作为现金管理工具。

总之，在基金的大类资产配置上，我们认为股基仍然是最主要的选择，债券基金相对看淡，货币基金只作为现金管理工具。

在具体品种选择标准方面，我们认为在配置股票混合型基金时不宜把资金全部投入短期表现突出的基金，应该在考虑基金长期优质的前提下，做到均衡配置，对短期表现不佳但长期仍足够优秀的基金要在组合中给予一定的配置。

同时，也可以在大盘价值型基金和中小盘成长型基金中进行均衡配置。至于债券市场基金，建议投资者适当考虑权益类资产配置比例较高的债基，这部分债券基金依靠打新股、股票资产以及可转债配置，受加息的影响比较小。也就是说，在加息周期中，善于把握大类资产配置，及时将资产在债券、股票和转债中进行切换的债券型基金仍然存在投资机会。

混合型基金投资策略篇6

从2011年全行业历史性低迷中渐渐走出的公募基金公司，正在加速投研体系的革新整合。

从行业整体统计考察，晨星数据显示，今年以来截至3月10日，在短短的43个交易日，共有75只基金(剔除新成立基金，A/B/C级基金按1只统计)的基金经理发生变更，相当于日均1.74只基金更换掌门人。而去年全年的基金经理变更次数不过是200次。

从基金公司角度比较，共有30余家基金公司出现基金经理换将，占目前基金公司总数的一半，其中华夏、海富通、华宝兴业是换将基金数量最多的三家基金公司，旗下分别有11只、8只、6只基金变更基金经理。

尽管是一种行业性的整体现象，但是在业内一直以稳定著称的海富通，其投研团队调整仍然引发了市场的关注。那么，这一事件背后的真相又是怎样的呢？

提起对海富通基金的印象，业内人士一致的观点是：稳定、理性。

刚揭晓的第九届金牛奖评选中，海富通基金获得了 “2011年度金牛基金管理公司”殊荣。有评委认为，“海富通基金采取团队决策的管理模式，进行投资决策时，充分发挥“团队创造价值”的优势，不靠明星经理制提升公司品牌，而且注重对风险的把控。

与海富通的投研风格相对应的，是海富通投研团队的稳定性。公开资料显示，海富通的公募团队平均从业年限接近十年。对于2012年年初海富通投研部门这次架构调整，海富通基金副总经理兼投资总监陈洪在接受本刊专访时表示，这次调整不仅十分正常，而且势在必行。为了更好的提升公司投研水平、优化投研体制，海富通基金将原先的公募组和非公募组改制为相对收益组和绝对收益组。

实际上，基金经理的变动与跳槽流失是两个容易混淆的概念。投研架构或者思路的调整，都可能带来基金经理岗位的内部变动。海富通的本轮调整并没有出现市场担心的人员流失。

陈洪告诉本刊记者，近年来，海富通基金的非公募产品数量不断上升，QFII、年金、专户等产品份额也不断扩大，截至去年年底已经达到近400亿的水平，高于其公募产品的份额。而在非公募产品中，又分为追求绝对收益和相对收益的产品，这和公募组追求相对收益的产品会有所重复。正是基于这种情况，海富通基金将投资研究组从之前的“公募与非公募”变为“绝对收益与相对收益”。

同时，陈洪指出，从投资策略上看，非公募组的大部分产品有着科学的止损策略，但是在中国的特定环境下，相当一部分非公募产品的客户对短期风险承受能力较差，按此分类将有失稳妥。相对收益组和绝对收益组的分类体系不但能更为精确的制定投资策略，也能让工作分配更加明确，提高工作效率。

相对收益与绝对收益分组管理对投研效率的提升，今年以来得到明显体现。去年年底和今年年初，陈洪在媒体发表海富通投研判断时，做出了“市场处于黎明前的黑暗，A股市场可能在2012年一季度出现好转”的准确判断。

在强调市场机会和风险控制的前提下，陈洪制定了均衡策略，重点投资两类品种：一是经历了长期估值调整的周期品种；二是符合未来经济结构转型的主题投资资产。

混合型基金投资策略篇7

2006年中期，共有240只基金公布了上半年业绩报告，其中包括183只股票混合型基金、32只债券保本型基金以及25只货币市场基金，240只基金上半年共实现收益546.05亿元，潜在收益489.87亿元，总的经营业绩高达1035.91亿元，实际收益占52.71%，潜在盈利为47.29%。

而2005年全年基金业则实现收益-8.63亿元，未实现的收益为125.86亿元，总经营业绩为117.23亿元。显然，在2006年上半年大盘大幅上扬的带动下，基金通过积极调仓，经营业绩较2005年末巨幅增长。

偏股基金业绩领先

从各类型基金表现来看，股票型和混合型基金仍然是影响业绩变化的主导因素。2006年中期，股票型和混合型基金的未实现收益为476.56亿元，较2005年末期的122.03亿元大幅上升；已实现收益却从2005年的亏损60.74亿元变为实际盈利506.68亿元，经营业绩出现了惊人的上涨。

而从2006年盈利结构看，股票混合型基金兑现收益和未实现收益各半，说明基金仍持有谨慎的投资策略，对于看好的股票长期持有，而对那些获利丰厚、明显高估的股票及时获利了结。

冰火两重天。上半年货币基金的经营业绩却缩水了一半，大量赎回是货币市场基金整体经营业绩下降的重要因素。2006年中期，货币市场基金实现收益20.12亿元，较2005年底的42.01亿元下降了52.11%。可见，牛市中货币市场基金未能得到投资者的重视。

债券型和保本型基金经营业绩也略有提升，虽然债券市场走走势较弱，但是它们在股票市场上取得了不错的成绩。2006年中期，已实现盈利19.25 亿元，较2005年末上升了90.59%，未实现收益也大幅上升，从2005年末的3.83亿元上升至13.30 亿元，整体业绩上升133.67%，上半年整体操作较为成功。

而在股票型以及混合型基金上半年业绩大幅增长的背后，则是股票收入有效提高的推动。2006年中期，股票与混合型基金股票收入为480.42亿元，而2005年末为亏损，业绩明显提升。而债券收入大幅下降，从2005年的20.43亿元下降到7.27亿元。此外，得益于2006年上半年权证市场的火暴，权证收入提升迅速，达到37.98亿元。

基金效益提高

从基金中报中，基金投资股票的周转率、超额收益率等指标有明显提高。

股票周转率的高低反映出基金买卖股票的频率，周转率越高说明基金的操作风格越积极主动，甚至采用了较多的波段操作，反之则说明基金倾向采用买入持有策略，注重中长期回报。如果基金指数化投资、并采用买入并持有策略，那么，基金获得的收益就应该是指数的收益。而基金的超额收益则来自于基金选股或者选时（波段操作），投资者通常期望基金对股票的投资周转能带来更多的超额收益。

2006年上半年，股票混合型基金的股票周转率显著提高，股票周转率加权平均从2005 年下半年的2.29上升到2006年上半年的3.95，说明2006年上半年股票混合型基金看好股票市场，对股票资产采取较高频率的操作，用以获取超额收益。

从业绩表现上来看，2006年上半年，虽然净值增长率的绝对水平大幅提高近8倍，但其超额收益高达22.58% ，这在一定程度上说明基金2006年上半年的主动操作取得了不错的回报。

投资者各有偏好

对于封闭式基金的持有人结构，2006年中期持有人结构较2005年年底没有较大变化。机构和个人投资者持有比例分别为55.67%和44.32%，机构投资者的比例上升了4%。封闭式基金单户规模微幅上升0.35万份，部分个人投资者退出了市场，封闭式基金的投资集中度有所提高。

而对股票与混合型开放式基金来说，个人投资比例高于机构投资比例，两者分别为58.51% 和41.49%。与2005年年底相比，个人投资比例下降了11.16个百分点，基金单户规模微幅上升，从5.98万份上升到6.07万份。股票混合型基金的总份额出现了较大幅度的缩水，其中机构投资者的份额减少了35.86%，个人投资者的份额减少了59.11%，因此，股票混合型基金机构投资比例的上升可能是被动式上升。这也在一定程度上说明在市场上升的阶段，个人投资者更倾向短期投资。

而对新股票与混合型开放式基金来说，个人投资者的比例远高于机构投资者，说明个人投资者对基金投资有畏高心理，因此更喜欢投资价格低廉的新基金。

对于债券和保本型基金而言，投资者结构变化微小。个人投资比例仍远远高于机构投资比例，两者分别为78.21% 和21.79%。与2005年底相比，个人投资比例下降了0.33个百分点。

由于债券型基金遭较大比例赎回，使得基金单户规模从5.74万份快速下降到1.79万份。从赎回比例看，机构和个人投资者的赎回比例相近，说明机构和个人投资者对老的债券型基金的投资策略较为一致。而对新债券与保本型开放式基金来说，个人投资者的热情远高于机构，在低风险品种投资方面个人投资者更为喜好。

对于货币市场基金来说，个人投资比例也仍然高于机构投资，两者分别为56.49%和43.51%，与2005 年年底相比，个人投资比例上升了4.76个百分点。由于货币市场基金赎回严重，基金单户规模从17.67万份下降到12.40万份。由于股票市场的火暴，货币市场基金受到冷落在2006年中期货币市场基金的赎回潮中，机构投资者赎回比例为46.82%，个人投资者赎回比例为35.56%。

机构博弈封闭式基金

从封闭式基金十大持有人变化来看，2006年上半年，以保险公司、社保基金、基金为主的机构投资群体采取了增持态势，而以QFII、券商、个人和信托财务及大型企业为主的投资群体采取了减持态势。

从增持情况来看，增持力度最大的是保险公司。保险公司持有封闭式基金从2005年末的241.65亿份上升至2006年中期的259.39亿份，增持比例为7.34%，持有比例从2005年末的29.58%上升至2006年中期的31.94%。

其中，保险公司持有小盘基金的份额从2005年末的50.61亿份上升至2006年中期的66.14 亿份，增持比例为30.69%。保险公司持有大盘封闭式基金的份额从2005年末的191.05亿份上升至2006年中期的193.24亿份，增持比例为1.15%。虽然，保险公司持有的小盘基金绝对份额仍然低于大盘基金，但其增长速度却非常快。

增持份额第二的是社保基金。其持有基金份额从2005年末的7.35亿份上升至2006年中期的14.53亿份，增持比例达97.69%。

其中，社保基金持有的小盘基金从2005年末的4.01亿份上升至2006年中期的4.58亿份，持有大盘基金从2005年末的3.34亿份上升至2006年中期的9.96亿份。很显然，与保险公司不同，社保基金持有的大盘基金无论是绝对量还是增长速度均高于小盘基金。

从持有的品种来看，社保基金对小盘基金仍采取了普遍撒网的投资策略，共持有20只小盘基金，而在大盘封闭式基金的投资上也明显增加了投资品种，目前持有15只大盘基金。

最后，基金本身也对封闭式基金进行了增持，其持有封闭式基金份额从2005年末的1.61 亿份上升至2006年中期的3.91亿份，增持比例高达142.86%。其中持有大盘基金0.85亿份，持有小盘基金3.06亿份，基金对封闭式基金的增持以大盘封闭式基金为主。

而从减持情况来看，包括信托、财务公司、投资公司以及大型企业在内的其他机构对封闭式基金的减持最大。与2005年末相比，共减持封闭式基金3.53亿份，其中，减持大盘基金4.67亿份，增持小盘基金1.14亿份。

其次，QFII和证券公司对封闭式基金也采取了小幅减持的态度。其持有封闭式基金份额减持了1.46亿份，以小盘封闭式基金为主。其中，QFII大量减持了小盘封闭反而增持了大盘封闭式基金。此外，QFII的投资品种基本采取了普遍撒网的投资策略，持有了的封闭式基金从2005年末的35只上升到了2006年中期的39只。可见，QFII逐步将封闭式基金投资纳入到其资产配置中。

QFII持有市值最高的前五位基金大部分是大盘基金，分别是基金银丰、基金同盛、基金裕元、基金天华和基金景阳。而QFII持有比例最高的前五位主要是小盘基金，分别是基金银丰、基金景阳、基金隆元、基金裕元和基金安久。

混合型基金投资策略篇8

1、风险收益特征：本基金是混合型基金，其预期收益及风险水平高于货币市场基金和债券型基金，低于股票型基金。本基金会投资港股，会面临港股制度下特有的风险。

2、投资策略：在境内股票和香港股票方面，本基金将综合考虑以下因素进行两地股票的配置： 1、宏观经济因素(如GDP增长率、CPI走势、M2的绝对水平和增长率、利率水平与走势等); 2、估值因素(如市场整体估值水平、上市公司利润增长情况等); 3、政策因素(如财政政策、货币政策、税收政策等); 4、流动性因素。本基金将主要遵循“自下而上”的分析框架，采用定性分析和定量分析相结合的方法来选择股票。

3、基金经理：李耀柱先生；理学硕士，持有中国证券投资基金业从业证书。基金管理经验丰富，至今仍在管理的基金有：广发瑞福精选混合、广发港股通成长精选股票、广发中小盘精选混合、广发高股息优享混合。

（来源：文章屋网 ）