量化因子与构建方式 1. 因子名称：基金超配比例因子（$FOP_{i,t}$） - 因子的构建思路：衡量公募基金对某只股票的超配程度，反映基金经理对股票的偏好程度[17][41] - 因子具体构建过程： 公式为： $FOP_{i,t} = \frac{weight_{fund_{i,t}}}{weight_{market_{i,t}}} - 1$ 其中，$weight_{fund_{i,t}}$ 表示股票 $i$ 在公募基金持仓中的比重，$weight_{market_{i,t}}$ 表示股票 $i$ 在市场总市值中的比重。$FOP_{i,t}$ 越高，说明公募基金对该股票的超配程度越高[17][41] - 因子评价：基金超配比例因子能够有效反映公募基金对股票的偏好，但超配程度高的股票并不一定意味着未来收益高，因其对市场情绪的敏感性较强[41][42] 2. 因子名称：基金超配比例变化因子（$FOC_{i,t}$） - 因子的构建思路：衡量公募基金对某只股票超配比例的时序变化，捕捉基金经理对股票配置的动态调整[41] - 因子具体构建过程： 公式为： $FOC_{i,t} = \frac{1 + FOP_{i,t}}{1 + FOP_{i,t-1}} - 1$ 其中，$FOP_{i,t}$ 表示当前期的超配比例，$FOP_{i,t-1}$ 表示上一期的超配比例。$FOC_{i,t}$ 越高，说明基金对该股票的超配程度提升越显著[41] - 因子评价：超配比例变化因子在中小盘股的多头端表现优异，能够捕捉到基金经理对股票配置的积极调整[45][47] 3. 因子名称：重仓股超配比例因子（$FOP_{adj\_qtr}$） - 因子的构建思路：基于季报披露的前十大重仓股数据，剔除抱团效应后，衡量基金对股票的超配程度[48][51] - 因子具体构建过程： 公式与全持仓超配比例因子类似，但数据来源为季报披露的重仓股数据，且通过剔除抱团效应对数据进行调整[48][51] - 因子评价：重仓股超配比例因子在大盘股中效果更显著，能够更好地反映基金对大盘股的偏好[48][51] 4. 因子名称：基金持仓因子（$FOA$） - 因子的构建思路：将全持仓超配比例因子（$FOP_{i,t}$）和重仓股超配比例因子（$FOP_{adj\_qtr}$）合成，综合反映基金持仓对股票的偏好[57][58] - 因子具体构建过程： 通过对$FOP_{i,t}$和$FOP_{adj\_qtr}$进行加权合成，调仓频率为月频，最终得到基金持仓因子$FOA$[57][58] - 因子评价：合成后的基金持仓因子选股效果显著增强，能够在多样化的股票池中表现出较好的分组效果[58][60] --- 因子的回测效果 1. 基金超配比例因子（$FOP_{i,t}$） - 全体样本：多空年化收益14.4%，多头超额年化收益6.8%，多头超额夏普比1.11[47] - 沪深300：多空年化收益6.4%，多头超额年化收益4.3%，多头超额夏普比0.67[47] - 中证500：多空年化收益8.4%，多头超额年化收益6.7%，多头超额夏普比1.62[47] - 中证1000：多空年化收益11.7%，多头超额年化收益7.0%，多头超额夏普比1.13[47] 2. 基金超配比例变化因子（$FOC_{i,t}$） - 全体样本：多空年化收益9.5%，多头超额年化收益8.2%，多头超额夏普比1.04[57] - 沪深300：多空年化收益5.9%，多头超额年化收益6.0%，多头超额夏普比1.02[57] - 中证500：多空年化收益5.0%，多头超额年化收益6.8%，多头超额夏普比1.25[57] - 中证1000：多空年化收益6.8%，多头超额年化收益9.1%，多头超额夏普比1.30[57] 3. 重仓股超配比例因子（$FOP_{adj\_qtr}$） - 全体样本：多空年化收益10.0%，多头超额年化收益8.8%，多头超额夏普比1.12[54] - 沪深300：多空年化收益6.2%，多头超额年化收益6.3%，多头超额夏普比0.89[54] - 中证500：多空年化收益8.5%，多头超额年化收益8.4%，多头超额夏普比1.35[54] - 中证1000：多空年化收益9.9%，多头超额年化收益10.4%，多头超额夏普比1.39[54] 4. 基金持仓因子（$FOA$） - 全体样本：多空年化收益14.0%，多头超额年化收益9.4%，多头超额夏普比1.31[60] - 沪深300：多空年化收益7.5%，多头超额年化收益5.7%，多头超额夏普比0.83[60] - 中证500：多空年化收益8.4%，多头超额年化收益7.1%，多头超额夏普比1.40[60] - 中证1000：多空年化收益11.3%，多头超额年化收益10.3%，多头超额夏普比1.60[60]