由于市场风格（特别是大小盘和价值成长风格）是不断切换的，单纯依靠权益类基金是很难构建稳定的绝对收益型FOF  的。http://www.hibor.com.cn【慧博投研资讯】因此，一种有效的解决方案是在基金细分的基础上，在同类样本基金中构建业绩长期稳定靠前的FOF  组合。http://www.hibor.com.cn（慧博投研资讯）不失一般性，本文选择基于主动偏股型基金构建增强FOF  组合，目标为追求收益在样本基金中的相对稳定排名，即稳定跑赢样本基金收益的中位数。
        基金的信息获取
        不同于股票，大家可以获取关于基金的公开信息相对有限，主要是基金的净值和持仓数据。基于净值数据衍生的净值回归法虽然分析的频次较高，但是受到资产间的高相关性、基金仓位等问题的影响，使得估计结果与实际偏差较大；基于持仓数据衍生的持仓归因法虽然准确度较高，但是需要全部持仓且滞后期较长，使得分析的频次较低。
        因此，本报告在时效性、准确度和分析频次间做出了权衡，提出了模拟持仓归因法。该方法基于重仓股信息和证监会行业配置等数据，可以在每个季度结束后的下一个月末进行全持仓模拟估计，在保证准确度的同时提升了分析的频次和时效性。
        基金的风险度量指标构建
        因市场风格的不断变换，不同基金经理会对市场存在不同的判断和预期，从而造成了基金间的业绩差异性。一般来说，基金经理主要会在行业配置、风格配置和仓位管理等维度做出调整。因此，我们从上述三个维度对基金的风险特征进行度量。
        具体的，在行业配置方面，估计基金的Wind  行业配置比例；在风格配置方面，估计基金在规模-价值成长风格箱上的配置比例；在仓位管理方面，计算基金的仓位控制比例。
        基金的收益度量指标构建
        大量研究发现，基金的业绩因子持续性较弱，在很大程度上受到考察期长度的影响；而选股能力作为优秀基金经理特有的品质，常对基金未来收益具有较好的预测性。因此，本报告采用剥离风格后的选股Alpha  作为基金经理选股能力的度量指标，并引入衰减加权法构建加权选股Alpha  提升因子有效性。研究发现，因子的IC  值整体较好，IC  均值为0.10，年化ICIR为1.26，分组单调性较好，可作为基金有效的收益预测度量指标。
        基于模拟持仓的增强FOF  组合策略
        稳健的收益预测模型是量化选基策略成功的基石，但是如果仅仅选择因子值最高的若干只基金构建FOF  组合，在一些极端市场环境下可能会产生较大回撤，因此需要组合进行风险控制，避免组合在某些行业或风险上有过大暴露。在本报告中，我们以最大化加权选股Alpha  因子值为目标，对行业暴露、风格暴露、仓位控制、个基权重等进行约束，构建组合优化模型。
        实证研究发现，2009  年2  月以来，传统单因子选基组合虽然长期可以跑赢基准指数，但是相对强弱曲线在不同阶段波动较大；而本文构建的增强FOF组合每年均可以跑赢基准指数，年化超额为4.65%，且近年来随着基金数量的增加超额收益越发稳定。
        风险提示：本报告为基于历史数据统计结果，市场结构调整和基金风格变动等风险均可能使得模型失效。