fof基金組合絕對收益分析

1. FOF和MOM都屬於組合基金，他們有哪些區別

何為MOM、FOF?
MOM投資模式即管理人的管理人基金(Manager of Mangers)模式，由MOM基金管理人通過長期跟蹤、研究回基金經理投答資過程，挑選長期貫徹自身投資理念、投資風格穩定並取得超額回報的基金經理，以投資子賬戶委託形式讓他們負責投資管理的一種投資模式。
FOF(Fund of Fund)是一種專門投資於其他證券投資基金的基金。FOF並不直接投 資股票或債券，其投資范圍僅限於其他基金，通過持有其他證券投資基金而間接持有股票、債券等證券資產，它是結合基金產品創新和銷售渠道創新的基金新品種。
FOF和MOM都屬於組合基金，它們之間有三點不同：
1、FOF的投資標的是基金，所以FOF投的是產品，MOM是集合優秀基金經理人，以子賬戶形式委託他們管理，所以MOM投的是人;
2、FOF由於投的是基金產品，基金有確定的申購和贖回日，而MOM可以靈活動態調整資金和策略，MOM的流動性好於FOF;
3、購買FOF產品需要支付雙層管理費，購買MOM只需要支付子基金管理費，費用更低。

2. 基金組合投資與 FOF 型基金兩者之間有什麼區別

基金組合投資，通常是債券基金、貨幣基金、股票基金、指數基金、QDII等組合投資。
FOF型基金並回不直接答投資股票或債券，其投資范圍僅限於其他基金，通過持有其他證券投資基金而間接持有股票、債券等證券資產，它是結合基金產品創新和銷售渠道創新的基金新品種。

傳統的PE，出資人出資，PE募集到足夠資金，投資到股權或者其他標的，取得收益後（比如被投企業上市可以自由退出等），基金到期清盤，分配收益。
FOF，出資人出資組成FOF，FOF管理人篩選PE/VC投資機構，投資機構拿到資金後按照前段所述過程運作，FOF取得收益後，分配收益。

3. 高毅組合精選fof這個基金怎麼樣

通過二次風險分散。從投資組合的角度來看單只基金，本身就是一種風險分散的結果內，而恩好基金容—FOF基金選取了多隻子基金為投資標的，投資范圍較單個基金更寬，從不同類型、不同風格特徵中選取具有比較優勢的產品，然後構建一個基金組合，使得投資風險得到二次分散，其在下行風險的控制方面通常會優於普通基金。

4. fof 基金與貨幣基金哪個收益稿

貨幣基金大部分在4%左右，fof都是新發的,風險也比貨幣基金大，如果你是新手建議去凱石財富上先從買貨基開始

5. FOF基金收益如何的最新相關信息

FOF基金，最近復才剛審批通過了幾制家。
其績效還需要經過市場的檢驗，才能知道。
FOF就是基金中的基金嘛，因為你不會選基金，所以FOF來幫你選。
但是FOF要收你的管理費，可是基金也要收你的管理費，這樣一來，你的成本有可能提升，但是收益不一定提升。
所以，FOF好不好，還要等待市場給我們答案

6. FOF基金和基金組合有什麼不同

FOF就是我自們所了解的基金中的基金，是一種專門投資於其他投資基金的基金。FoF並不直接投資股票或債券，其投資范圍僅限於其他基金，通過持有其他證券投資基金而間接持有股票、債券等證券資產，它是結合基金產品創新和銷售渠道創新的基金新品種。
而基金組合是一種以基金為投資對象，通過把握大類資產配置的機會，篩選出優秀的基金進行投資，並根據市場波動情況及時調整和優化組合。基金組合憑借專業的投資機構和科學的基金分析及評價系統，能更有效地從品種繁多、獲利能力參差不齊的基金中找出優勢品種，最大限度地幫助投資者規避風險和獲取收益。在發達國家資本市場，基金組合已經有了幾十年的歷史，是非常成熟的投資方式。

7. FOF組合如何選擇底層基金

對於主動管理的 FOF 而言，在基金選擇方面，目前業內傳統的分析評價方法 ：主要基於凈值的專績效分析，而業屬績基準則選用單一指數或者基金的業績基準作為計算alpha 的基礎，這種方案難以評估基金的真實績效，也難以捕捉基金的投資風格，更難以判斷基金未來業績的可持續性。

8. 如何篩選FOF基金

所謂FOF(Fund of Funds)，原意是指「基金中的基金」，就是專門投資基金的一種特殊基金產品，是結合基金產品創新和銷售渠道創新的基金品種。它憑借專業的投資機構和科學的基金分析及評價系統,能更有效地從品種繁多、獲利能力參差不齊的基金中找出優勢品種,最大限度地幫助投資者規避風險,獲取收益。FoF（Fund of Fund）是一種專門投資於其他證券投資基金的基金。FoF 並不直接投資股票或債券，其投資范圍僅限於其他基金，通過持有其他證券投資基金而間接持有股票、債券等證券資產，它是結合基金產品創新和銷售渠道創新的基金新品種.一方面，FoF 將多隻基金捆綁在一起，投資FoF 等於同時投資多隻基金，但比分別投資的成本大大降低了；另一方面，與基金超市和基金捆綁銷售等純銷售計劃不同的是，FoF 完全採用基金的法律形式，按照基金的運作模式進行操作；FoF 中包含對基金市場的長期投資策略，與其他基金一樣，是一種可長期投資的金融工具.FoF 的優勢在於：收益較高並有補償機制.作為一種新的理財產品，FOF號稱「基金中的基金」主要有以下特點：FoF與其它基金風險性相對較小投資風險是每一個投資者最關心的問題，對於新基民來說，面對市場上幾百種差別不小的基金，個人挑選的難度和風險都不小，而為了規避風險，總想什麼類型的基金都買一點。

某資深理財師說：FoF 實際上就是幫助投資者一次買「一籃子基金」的基金，通過專家二次精選基金，有效降低非系統風險的特點。挑選單只基金的風險高和難度大，而FoF 通過對基金的組合投資，則大幅度降低了投資基金的風險。FoF 將自己的投資人群鎖定在風險偏好較低者這一行列，也顯示了其相對於基金的穩定性。金融產品創新第2 期請務必閱讀末頁之重要說明15FoF比其它基金收益率稍低盡管推出FoF 的券商都聲稱自己的產品是有「費用省，收益高」的特點，由於FoF 在投資基金中不可能全部投資股票型基金，需要配置一定的貨幣或者債券型基金，收益肯定沒有股票型基金的收益高，尤其是在牛市。

9. fof基金是什麼意思

fof基金是抄基金中的基金的意思（也被稱為「母基金」）。基金中的基金是一種先投資其它證券投資基金，之後再通過其它證券投資基金對股票、債券等證券資產進行間接投資的一種基金。fof基金是以證券投資基金基金為投資目標的基金。

10. 以股票多頭私募基金為例：私募FOF投資如何玩

1. 風格捕捉與投資決策

自2014年私募基金登記備案制度實行以來，我國私募基金行業發展迅速，目前已經進入到規范化、制度化發展階段。如果說2014年~2015年是制度規則密集出台的「起步規范年」，那麼2015年至今可謂風生水起的「FOF投資年」。據統計，2015年在上半年行情的推動下，私募FOF市場迎來大爆發，全年私募FOF產品發行數量達到836隻，幾乎是2014年的5倍。2016年，私募FOF發行數量增長趨勢仍在延續，但增長通道趨於平穩。我們估算，當前市場上存續的私募FOF初始規模超1500億元，FOF投資的方法論成為市場追捧熱點。

私募FOF長期穩健的資本增值需要通過合理的資產配置和有效的組合來實現，相對完整的路徑是：大類資產配置——>類別資產的選擇——>具體資產的挑選，同時還包括根據市場環境變化進行的動態配置。風格捕捉在私募FOF投資鏈條上可充當多個角色：在類別資產選擇階段可以作為風格輪動策略具體實施的參考依據，在具體資產挑選階段有助於更准確地評價基金業績，在動態配置階段可以監測標的基金風格變動情況從而及時做出調整，有效降低了選擇成本。

若拋開私募FOF復雜的流程形式不談，對私募基金投資個體而言，風格捕捉在直觀上也有助投資決策的確定。由於不同風格類型的標的基金在相同市場環境下的表現有差異，風險收益特徵不同，因此對標的基金及時的風格捕捉有利於根據投資者不同的風險偏好與需求選擇相應的標的基金。另外，在一定時間段業績較好的基金，基本都是切合當下基礎市場行情市場風格的產品，因此對全市場基金產品的風格捕捉或許可以從一定程度上幫助判斷當前市場風格走勢。

本文對風格捕捉方法在投資決策上的應用進行了探討。感謝吳昱璐同學對本文的貢獻。

其中，R_i表示私募基金i的收益率；因子F_i表示各種類別資產的收益率；其系數b_ij表示私募產品i的收益率對各風格資產j的敏感度，而ε_i代表私募基金i的非因子收益部分，包括了基金經理的主動管理alpha和殘差項等在內。按照Sharpe的說法，模型表明基金收益率由風格收益和選擇收益兩個關鍵部分組成。

2.2 因子選取與風格界定

Sharpe資產分類因子模型要求類別資產（也即風格因子）滿足三個條件：互斥性、全面性、收益差異性。具體而言，任何一個底層證券不應被同時納入多個類別資產；應將盡可能多的證券納入所選資產類別；類別資產間或是相關度較低，或是有不同的標准差。由於類別資產構成往往會更替，一定程度上會引起私募基金收益率和風格收益率的偏差。

本文重點探討風格研究以後的應用問題，因此選擇最簡單的規模維度做示例：大盤因子、中盤因子、小盤因子。具體應用中使用申萬大盤指數、申萬中盤指數、申萬小盤指數分別作為大盤、中盤、小盤三種風格資產組合，這樣的類別資產劃分滿足三條件的互斥性和收益差異性，但在全面性上存在一定缺陷。Sharpe在1992年的論文中採用了價值股票、成長股票、中等規模股票、小規模股票、歐洲股票、日本股票等12個類別資產做風格探討。

本文以40天為一個回歸周期，通過對回歸後的風格因子系數設定一個閾值來判定基金在該段時間內的風格類型。在回歸結果擬合度較高的基礎上，若某一風格因子系數大於或等於0.5，則判定基金在該周期內為此類風格；若系數均小於0.5，則認為該基金無明顯風格，較為均衡。

3. 數據選取與清洗

本文選取私募排排資料庫內凈值披露頻率為天，且凈值數據不少於41個的股票多頭私募基金作為樣本，共計937隻。考察期為2016年1月4日至2017年3月31日，以40天為一個回歸周期按天進行滾動回歸，即每天都將得到一個風格判定。

數據清理過程中涉及以下幾點：

（1）考慮到存在數據缺失問題，在提取初始數據時，若該工作日無數據，則選取前10日內最靠近該日的凈值數據作為該日數據，若前10日內均無數據，則標記為無數據。

（2）對於每隻基金，回歸將從考察期內凈值披露的首日後40日算起，該日前所有日期標記為無風格數據。

（3）若40天的回歸期內有超過5天無凈值數據，則不進行回歸，即無風格數據。若符合回歸要求，則對缺失數據進行插值處理。

4. 股票多頭私募全貌：持續顯著個體不及一成

本文對符合條件的937隻股票多頭私募基金在2016年1月4日至2017年3月31日內的日收益率進行以40天為周期的滾動回歸，每隻基金共計264次回歸。經過檢驗後，據上述風格界定方法判斷基金每日相對應風格類型。

在所有937隻基金中，共有310隻產品有至少一次擬合度符合條件的回歸結果，約占所有基金的33.1%。在這310隻產品中，符合擬合度要求的回歸結果佔比低於50%的有252隻基金，約佔81.3%；符合擬合度要求的顯著回歸結果佔比高於50%的有58隻，約佔18.7%，其中有兩只基金的所有回歸結果均符合擬合度要求。

結果表明，多數股票多頭私募基金的風格特徵無法通過顯著性檢驗，我們理解原因主要有：

一是私募基金倉位設定靈活，在建倉期、風險規避期、策略調整期、多策略分散期、人員調整期都有可能低倉位運行，而產品的存續期限往往是1年~3年，因此在較長的時期（如40個交易日內）持續八成倉位及以上的情況較少，影響了模型的有效性。

二是私募基金投資風格多變，除了少數持續深耕優勢行業的私募基金以外，多數私募基金從歷史投資周期看均經歷過全市場、全行業的投資，隨風而動與守株待兔型的風格切換實屬常態。另外，如果基金經理在行業和市值風格上持續保持分散，也會導致風格判定的失敗。

三是量化交易理念的普及一定程度上擴大了私募基金選股的風格面，其中擇時模型和行業輪動模型往往會提升私募基金換手率，加速私募基金倉位和選股的切換。量化交易信號往往隨市而動，會減少持續的風格暴露。

由於未通過檢驗的分析結果不具備統計意義，我們重點探討如何利用顯著性的風格結果輔助私募基金FOF投資。

5. 玩轉風格捕捉，輔助私募FOF投資

5.1. 單產品風格漂移監測

風格漂移是私募FOF投資關切的重點之一，高低風險品種的切換、策略重心和集中度的改變等都會造成私募實盤中的風格漂移。對於股票多頭私募基金的投資而言，在無法獲得高頻持倉信息的情況下（往往是投前，投後也常如此），基於凈值的風格監測記錄了產品的投資軌跡、可作為投資經理所宣稱策略的重要印證。對於同一公司管理的多個股票多頭產品，風格監測可側面反映私募基金投資決策會是否有效達成了一致結論、產品間是否有效控制了差異度。某種程度上，後者也反映了私募是否公平對待各類投資者。

從單產品來看，回歸結果最直觀顯示的是該產品在觀察期內的風格變化情況，從而能夠對產品風格漂移進行監測，反映該產品是否有投資策略的變化。

在通過顯著性檢驗的觀察樣本中，我們發現某私募基金公司旗下幾乎所有的股票多頭產品都表現出了相似的風格軌跡：2016年7月份以前，該私募旗下股票多頭產品明顯偏向大盤風格，而2016年8月份以後，旗下股票多頭產品風格逐步向中小盤傾斜，2017年初以來，大市值偏好再度提升。

我們認為，同策略產品凈值走勢的趨同、風格軌跡的趨同可幫助私募FOF在投資中有效識別純平台型或投資管理不集中的私募基金，當然，若產品處於截然不同的投資周期例外。

5.2. 從產品風格統計看市場風格傾向

從全市場基金產品的維度看，通過對當前有明顯風格表現的基金數量分別進行統計，可以判斷當前市場風格傾向。

理論上，全市場股票多頭私募基金的風格傾向表明了其當前的配置情況，進一步，隱含了私募基金對市場的看法與預期。作為二級市場的重量級參與者，這種風格傾向或將為投資提供一定參考。然而，如前所述，2016年以來，絕大多數股票多頭私募基金的市值風格並不明顯，僅基於顯著小群體的風格統計極有可能偏離行業的真實看法。

由於經過回歸後顯著表現出風格屬性的私募基金產品個數有限，我們僅陳述結果，而不討論意義。從百分比堆積圖看，2016年以來，顯著樣本對市場的風格傾向逐步由大盤轉向中小盤。

5.3. 尋找風格勝率較高的單產品

傳統上，我們以各類績效指標衡量私募基金的業績表現，典型的如收益率、最大回撤、波動率、夏普比率等。對於股票多頭而言，風格的成功切換可側面驗證擇時擇股邏輯的有效性，可考慮成為績效評價的維度之一。

風格勝率指在一定觀察期內產品風格與市場風格相符的比例。

大多數產品的風格勝率在10%以下，勝率大於10%小於等於30%的有95隻，另外有16隻基金產品風格勝率大於30%，最高達40.53%。當然，我們此處統計考慮的是基於歷史數據計算的風格與當前風格資產表現之間的關系，更為合理的做法可能是基於歷史數據計算風格與未來一段時間風格資產表現計算勝率。

5.4. 配置風格資產可以獲得預期效果嗎？

在對產品以及市場風格進行觀測的基礎上，更進一步，可以在選取當前市場中符合投資者風格偏好的產品以後，觀測未來產品的表現是否與市場風格走勢一致。但是由於基金產品風格切換頻率較高或持倉變化較快，我們認為該模型存在一定局限性，無法准確判斷產品未來風格走勢。

我們發現，對不同的考察期運用該模型會得到不同的結果。本文選取風格資產組合走勢同向和分化階段兩種典型情況分別觀察，走勢分化階段以2016年11月17日至2016年12月1日為例。走勢同向階段以2017年1月16日至2017年2月17日為例。

在2016年11月17日至2016年12月1日階段，大盤與中小盤指數走勢出現明顯分化，大盤指數持續走高，中小盤指數基本持平。統計該階段顯示為大盤和小盤風格的產品收益率，大盤風格收益率從普遍高於小盤風格收益率，且小盤風格產品收益率均小於零，與指數走勢一致。

在2017年1月16日至2017年2月17日階段，大盤與中小盤指數走勢基本相同，小盤指數收益率相對最高，大盤指數收益率相對最低。統計該階段顯示為大盤和小盤風格的產品收益率，發現大盤風格產品收益率普遍高於小盤風格產品收益率，與市場風格走勢相悖。

5.5觀測單產品的風格追蹤誤差

Sharpe曾提出，在盡可能描繪基金的風格全貌以後，可以考慮搭建一條模擬的風格基準，觀測產品未來表現相對風格基準的偏離。但我們認為，私募基金追求的是更為寬泛的投資理念與絕對收益的實現，本身極少考慮對模擬的風格基準的追蹤問題，因此我們此處不討論這一話題，僅作為開闊思路提出。

6.總結

綜上所述，將Sharpe資產分類因子模型應用於股票多頭私募基金、輔助FOF投資，目前較為可行的用法是監測單產品風格漂移，在觀測市場風格傾向方面面臨可用樣本佔比過低的問題、在尋找風格勝率較高的產品方面可能面臨方法缺陷對結果的擾動、在配置風格資產方面可能面臨追蹤誤差較大的風險。我們將持續關注完善基於風格捕捉的私募FOF投資改進。

此外，就數量模型本身而言，由於R^2僅能反映模型對整個回歸周期的擬合度，而無法顯示周期內模型估計值偏離程度的走勢，因此當回歸周期末模型估計值偏離程度較高時，對未來風格趨勢的判斷可能存在偏差。