国信证券 FOF系列专题之十一：截面赔率与基金收益

摘要

以2010.01-2026.06主动权益基金月度收益20分组两两配对检验，最高收益组与最低组构成的K(1,20)等权组合月均超额收益达0.62%，证实分化越大、截面赔率越高。 报告发现基金过去一年相对偏股混合型基金指数的跟踪误差具有聚集效应（最高组G10未来三个月仍有54.90%留在G10、78.61%留在G9-G10），高跟踪误差基金行业集中度与风格偏离更高、未来收益呈正U型两端分化，可作为前瞻筛选高截面赔率基金池的指标。 在此基础上提出“跟踪误差分域—多因子域内优选—FOF组合构建”三步框架，并强调因子有效性随域而变：规模因子在高跟踪误差域明显减弱，逆向投资能力因子显著增强（多头组季度超额1.74%、空头组-1.47%）。 自2017年以来，高赔率TOP20 FOF组合相对偏股混合型基金指数年化超额16.46%（2026年上半年收益70.50%对基准18.18%、超额52.32%），叠加行业与港股约束的高赔率FOF精选组合年化超额达19.09%、信息比2.01且各年度均正超额。 分域拓展方面，低跟踪误差域稳健增强FOF年化收益14.86%、年化超额5.00%、跟踪误差仅2.53%；借鉴红利质量SmartBeta经验（中证A500红利质量指数2015年以来年化11.24%、相对中证A500超额4.26%），以PB-ROE暴露构建的GARP风格增强FOF年化超额10.72%、信息比1.55、相对最大回撤仅9.94%。

主要观点

• 以2010.01-2026.06主动权益基金每月末按当月收益率由低到高分20组并两两等权构建组合，截面收益分化程度与组合收益呈明显单调关系，最高组与最低组构成的K(1,20)月均超额收益达0.62%，验证真实基金收益同样存在显著截面赔率效应。

• 按过去一年相对偏股混合型基金指数跟踪误差分组，高跟踪误差基金行业集中度更高：最大行业平均占比由约19%升至39%，前3大行业由约42%升至67%，前5大行业由约58%升至80%；Fama-French五因子风格偏离度亦随跟踪误差单调上升，HML、RMW、CMA因子差异更显著。

• 跟踪误差具有明显聚集效应与持续性：过去一年处于最高跟踪误差组G10的基金，未来三个月仍有54.90%处于G10、78.61%处于G9-G10，历史高跟踪误差能够较好预测未来仍具高跟踪误差的基金。

• 跟踪误差越高、未来收益分化越大：低跟踪误差组G1呈倒U型分布，未来收益D3至D8组占比达74.80%；高跟踪误差组G5呈较为对称的正U型分布，未来收益排名前后10%（D10与D1）两端占比均较高。

• 因子有效性受样本域特征影响：过去一个月日均换手因子在全市场股票与公募重仓股中RankIC均值分别为9.37%和5.64%（RankICIR为2.75和1.57），反转因子分别为5.37%和3.26%（RankICIR为1.79和1.02），两因子在全市场股票域预测作用更强。

• 规模因子在高跟踪误差域有效性明显减弱：2026年上半年TMT占比较高的基金收益均超过154%，但规模从3亿元至350亿元不等，不同规模基金均取得较高收益，“船小好调头”逻辑在风格行业暴露鲜明的基金中并不突出。

• 逆向投资能力因子在高跟踪误差基金池中多空收益显著增强：多头组季度超额收益1.74%、空头组-1.47%，明显高于低跟踪误差域（多头0.57%、空头-0.40%）和全域（多头1.22%、空头-0.96%）。

• 在高跟踪误差基金池内直接选取综合选基因子得分最高的20只基金构建高赔率TOP20 FOF组合，自2017年以来相对偏股混合型基金指数年化超额16.46%、超额信息比1.45，除2024年外每年均战胜基准，2026年上半年（截至20260630）收益70.50%对18.18%、超额52.32%；但直接选取得分靠前基金易在部分行业集中暴露，2018年、2024年表现一般。

• 借助基金持仓还原与Wind一级行业分类约束（以主动股基平均行业配置为中枢、板块最大偏离10%、港股最大偏离不超过5%、个基权重5%-15%），构建风险控制的高赔率FOF精选组合，自2017年以来年化超额收益达19.09%、超额信息比2.01，且各年度均取得正超额收益。

• 分域拓展一：选取过去一年跟踪误差最小20%的基金构建低跟踪误差池（板块最大偏离3%、港股3%、个基权重0%-4%），稳健增强FOF组合全区间年化收益14.86%、年化超额5.00%、跟踪误差仅2.53%、相对最大回撤2.31%，每年均取得正超额收益。

• 分域拓展二：借鉴红利质量SmartBeta长期稳健超额的经验，以个股PB-ROE因子经行业市值中性化后按持仓加权、取近4个报告期均值，选取暴露最高20%基金构建GARP风格池（规模2亿至100亿、板块偏离10%、个基权重0%-15%），GARP风格增强FOF自2017年以来年化超额10.72%、信息比1.55、相对最大回撤仅9.94%。

论述逻辑

• 报告先从复利“串联陷阱”切入（时序上涨100%后下跌50%收益归零）→ 指出截面上等权配对可凭“亏损有限、盈利无限”的凸性获得正收益，并用数学推导证明时序归零配对映射到截面后组合收益恒为正 → 以2010.01-2026.06主动权益基金月度20分组两两配对检验，证实“收益分化越大、截面赔率越高”（K(1,20)月均超额0.62%）→ 由此提出需寻找“三棱镜”式前瞻指标识别高分化基金池 → 检验发现跟踪误差具有聚集性（G10三个月后54.90%仍留G10），高跟踪误差基金行业更集中、风格偏离更大、未来收益呈正U型分化且整体表现更优，故以最高跟踪误差20%分域解决“在哪里选” → 再借鉴选股域经验证明因子有效性随域变化（换手因子全市场更强、规模因子高跟踪误差域减弱、逆向投资能力因子高跟踪误差域增强），故须在高跟踪误差域内做“域内择优” → 形成“跟踪误差分域—多因子域内优选—FOF组合构建”三步框架，并借助基金持仓还原、Wind一级行业与港股约束做组合优化，得到高赔率FOF组合（TOP20版年化超额16.46%，风险控制版19.09%、各年度正超额）→ 最后将该框架迁移至低跟踪误差域（稳健增强FOF，超额5.00%、跟踪误差2.53%）与PB-ROE识别的GARP风格域（GARP增强FOF，超额10.72%），验证分域选基框架的可扩展性。

关键展望

• 高赔率、稳健增强、GARP风格增强三类FOF组合均在每年1、4、7、10月末之后的第一个交易日定期调仓，组合规则明确、可跟踪复核。

• 报告为方法论回测研究，明确声明不涉及对未来走势的预测、不构成投资建议；回测绩效分别统计至20260630（高赔率FOF组合）与20260731（GARP风格增强FOF）。

• 高赔率TOP20 FOF组合存在稳定性欠缺的问题：直接选取综合选基因子得分靠前的基金易在部分行业板块形成集中风险暴露，2018年、2024年表现较为一般，风险控制版通过行业与港股约束予以改进。

• 风险提示：极端行情、流动性收缩或市场风格快速切换下，策略所依赖的历史规律可能减弱或消失，导致策略收益下降、波动和回撤扩大甚至阶段性失效。

• 模型失效风险：模型基于历史数据及特定假设构建，样本外表现可能与样本内回测结果存在显著差异，历史回测不代表未来实际表现。

推荐标的

• 报告未明确给出推荐标的：本报告为量化方法论研究，明确声明不涉及对基金公司、基金经理、基金产品的推荐，文中基金A-J等仅作业绩特征案例分析；高赔率FOF精选、稳健增强FOF、GARP风格增强FOF均为回测策略组合而非具体产品推荐，业绩基准为偏股混合型基金指数。