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倪韵婷
海通基金研究首席分析师
S0850511010017
投资要点
本篇是我们市场中性策略基金系列专题的第三篇，主要研究如何构建市场中性策略产品的打分框架并对公私募的绩效进行比较。
公募私募市场中性策略基金定量打分框架。我们先从定量的角度对公募和私募市场中性策略基金进行绩效计算并构建打分框架。此外，考虑到私募基金的市场中性策略基金分类不够精确，但其管理的指数增强策略的绩效能较好的反映管理人获取超额收益的能力，因此我们在定量打分的过程中除了会根据管理人在市场中性策略上的绩效表现进行打分外，还会通过管理人在指数增强策略上的绩效表现进行调整。
公募私募市场中性策略定量打分结果分析。从定量打分的结果来看，私募基金在市场中性策略上的业绩表现更优，但内部分化较大，大多数情况下私募在多头端的Alpha获取能力上较公募还是有一定的优势，但公募在波动率控制和策略整体出现大幅回撤环境下的最大回撤的表现优于私募。此外我们还对公募基金内部、私募基金内部和定量总得分靠前的基金之间做了比较，并分析了费率结构对于基金绩效的影响。
公募私募市场中性策略定性打分。除了针对产品层面利用定量指标筛选出业绩表现出色的产品外，我们还需要规避管理人层面的经营风险等，为此，在筛选公司时，我们还需要结合调研情况关注公司的经营、制度建设、投资策略、投研团队和风险控制等方面的因素。
风险提示。本报告主要是基于基金公开报告、第三方数据库等提供的数据进行的客观分析，但由于部分私募基金的信息获取较为困难，因此可能存在滞后、信息不完整或不准确的情况。此外，本文中涉及的基金和机构均不构成投资建议。
正文
本文是我们市场中性策略基金系列的第三篇，在第一篇公私募概况篇里面我们主要介绍了市场中性策略的基本情况以及公募和私募市场中性策略产品的现状，在第二篇策略表现影响因素分析里面我们研究了哪些因素会影响市场中性策略的业绩表现，并尝试通过仓位调整来优化投资者的持有体验，在本篇中我们将构建市场中性策略产品的打分框架并对公私募的绩效进行比较。
1. 公募私募市场中性策略基金定量打分框架
我们先从定量的角度对公募和私募市场中性策略基金进行绩效计算并打分，选出定量得分靠前的基金公司或者是基金产品以进行进一步分析。此外，考虑到私募基金的市场中性策略基金分类不够精确，但其管理的指数增强策略的绩效能较好的反映管理人获取超额收益的能力，因此我们在定量打分的过程中除了会根据管理人在市场中性策略上的绩效表现进行打分外，还会通过管理人在指数增强策略上的绩效表现进行调整。
1.1公募私募市场中性基金定量打分
1.1.1数据处理及计算规则
市场中性基金定量打分部分的数据处理规则如下：
策略筛选：选取海通基金评级分类下对冲策略混合型基金作为待计算公募样本。选取私募排排网数据库中的全部市场中性私募基金作为待计算私募样本，此外考虑到私募产品的实际运作日期和成立日之间可能会有一定差异，且为了满足有一定的净值以判断策略是否为市场中性策略等指标的筛选要求，我们要求产品的成立日在2023年9月30日之前。
净值处理：考虑到私募净值披露的频率低于公募，因此我们统一用周频净值来计算公募和私募的相应指标。此外，不同私募基金产品净值披露的频率可能不同，再加上数据库中私募基金净值的不完备性，我们将数据库中提取的私募基金净值进行预处理，取每周最接近最后一个交易日的净值作为当周的净值。
样本剔除：对于私募产品而言，私募排排网数据库中的全部市场中性私募基金中可能还包含一类特殊的产品——放大了收益和风险的多空收益互换市场中性产品，为了增强样本间的可比性，我们按照波动率对原始样本进行了筛选，剔除部分年化波动率超过一定水平的产品，这样能在较大程度上降低多空收益互换市场中性产品对统计结果的影响。
为了确定具体的阈值，我们计算了公募和私募市场中性产品从2021年1月1日至2024年2月8日的年化波动率（剔除了周度对齐后考察期间净值个数少于50的产品），并以公募市场中性基金的波动率作为私募基金剔除阈值选择的参考。计算显示，公募基金的波动率均在6%以下。
下表展示了如果以6%-12%作为波动率阈值，剔除和剩余的私募市场中性产品的数量。结合产品留存率以及我们对私募机构的访谈，我们选择9%作为最终的阈值，剔除期间内年化波动率超过9%的产品后，剩余的公募私募合计的市场中性产品共1088只。
计算周期：我们采用按年计算绩效表现，计算周期为20210101至20240208，考虑到2024年纳入计算的周期较短，因此年度指标的加权最终采用的权重系数为：0.3、0.3、0.3、0.1。考虑到私募基金部分产品的存续期较短，为了计算可获得的私募基金公司最长周期的绩效表现情况，我们将各私募基金公司旗下管理的全部市场中性策略基金的周度收益率按照策略进行拼接，生成私募基金公司的收益率曲线。
计算指标：计算考察期内各年度的收益率、最大回撤、下方风险（下行标准差）、夏普比率和卡玛比率及各指标相应的标准分，为了简化处理，下方风险中的阀值和夏普比率中的无风险收益率基准均设置为0。
1.2私募指数增强基金定量打分
1.2.1数据处理及计算规则
考虑到私募市场中性基金的分类没有公募基金那么精确，部分在数据库中被划分为市场中性策略的基金或存在着权益敞口过高或者是叠加子策略较多等情况，因此本节我们将引入指数增强基金的打分，进一步判断私募基金公司获取超额收益的能力，对市场中性基金的打分进行修正。
指数增强基金定量打分部分的数据处理规则如下：
策略筛选：中证500指数增强基金是私募基金最为主流的指数增强策略，且大部分私募基金在市场中性策略中采用的模型与在中证500指数增强基金中采用的量化选股模型有一定的类似性，因此我们筛选私募排排网数据库中的全部中证500指数增强私募基金作为待计算私募样本。
净值处理：同样，我们统一用周频净值来计算公募和私募的相应指标。此外，和中性策略基金净值处理方式类似，我们将数据库中提取的私募基金净值进行预处理，取每周最接近最后一个交易日的净值作为当周的净值。
计算周期：由于2021年新发了较多500指数增强产品，为了尽可能多的纳入指数增强产品样本，计算区间缩短为20220101至20240208，按年计算绩效表现，年度指标的加权最终采用的权重系数为：0.4、0.4、0.2。同样，我们将各私募基金公司旗下管理的全部500指数增强基金的收益率进行周度等权拼接，生成基金公司的收益率曲线。
计算指标：超额收益率、超额最大回撤、信息比率、超额收益平均创新高期及相应的标准分。
1.3调整后公募私募基金定量总得分
1.3.1私募定量得分调整规则
对于既有市场中性策略基金，又有中证500指数基金的私募基金，我们将会对其最终得分进行调整，通过私募基金在中证500指数基金上的表现来修正市场中性策略基金的得分。调整后的总得分=0.5*标准化后市场中性策略基金得分+0.5*标准化后中证500指数增强策略基金得分。
2.公募私募市场中性策略定量打分结果分析
在本节的对比中，我们在样本中剔除了规模在5亿以下的私募管理人，公募每个样本代表一只基金，私募每个样本代表一个私募管理人（上文中已经提及我们在私募部分的计算是对公司旗下的市场中性产品进行净值拟合处理）。在增加规模要求前，合计有得分的共有135个样本，剔除5亿以下私募后剩余109个样本。本节分析会基于剩余的109个样本展开。
2.1公募私募定量得分对比
2.1.1公募和私募总得分对比
综合对比：我们对比了公募市场中性产品的总得分和经过指数增强调整后的私募市场中性产品的总得分。整体来看，公募市场中性产品的业绩表现不如私募，且二者之间的差距较为明显，公募市场中性产品加权总得分的均值和中位数均低于私募，且公募总得分的最大值低于私募总得分的中位数。不过，私募机构及产品数量众多，因此私募机构之间的内部业绩分化远大于公募，从得分分布情况来看，公募之间的得分较为集中，而私募则较为分散，并且存在一些得分大幅偏离中位数的离群值。
指数增强修正影响：考虑到指数增强的修正可能会对结果有一定的影响，因此我们进一步对比指数增强得分调整前的公募私募基金市场中性策略标准分。结果显示，上述结论并不会因为纳入指数增强产品而发生改变，私募整体的业绩表现依然显著优于公募产品。不过指数增强策略的修正会使得私募产品得分的均值和中位数都有一定提升，这可能是因为同时拥有指数增强和市场中性策略产品线的私募基金已经具备了一定的规模，而基金公司的规模和业绩之间也有一定的正向关系，一般是前期业绩较好的机构才更容易在市场上募集到规模，这也使得指数增强调整后公募私募市场中性策略的得分差距进一步扩大。
整体来看，私募基金在市场中性策略上的业绩表现更优，但内部分化较大。
2.1.2公募和私募分指标对比
本节我们将从构成市场中性基金总得分的五个维度出发，分别比较公募和私募产品在收益得分、最大回撤得分、下行风险得分、卡玛比率得分、夏普比率得分和收益风险分布特征上的差异。
收益得分：可以看到，总体来看4年加权（2021-2024年权重分别为0.3、0.3、0.3、0.1）汇总后公募的收益率得分显著低于私募，公募最高的加权收益率得分约在私募排名的61%分位点（分位点越接近100%代表越好）左右。当然这一结果也与公募相对于私募产品有较多的投资和交易约束，策略大多以低频基本面量化为主，而私募以高频量价策略为主，交易更灵活，策略种类更丰富等原因有关。如果我们分年度来看的话，2021至2023年的情况与汇总的情况较为一致，均是私募收益占优，但在2024年年初，在市场中性策略遭遇较大回撤的背景下，公募的收益率表现好于私募，或是由于部分私募基金的风格暴露较公募基金更为显著，2024年1-2月，小微盘股遭遇了大幅调整，而在这类风格因子上有一定暴露的私募基金的回撤也较大。整体来看，大多数情况下私募在多头端的Alpha获取能力上较公募还是有一定的优势。
风险得分：从最大回撤得分情况来看，无论是汇总表现还是分年度表现，结果与收益得分较为类似，即从2021至2023年的表现来看，公募产品相较于私募并无明显优势，但2024年年初以来公募显著更佳。不过下行风险得分情况则有所不同，下行风险衡量的是市场中性产品周度收益率小于0的周期的波动情况，如果将公募产品下行风险年度加权总得分的中位数得分透视到私募中，其排名分位数可以达到了58%，即超过了半数的私募产品，此外，如果从各个年度来看，公募在下行风险控制上也优于私募产品，且2024年二者之间差距尤其突出。整体来看，公募市场中性产品在波动率控制和策略整体出现大幅回撤环境下的最大回撤的表现优于私募。
风险调整后收益得分：卡玛比率及夏普比率得分呈现的情况较为类似，公募虽然在下行风险控制方面具有优势，但这一优势无法弥补收益上的劣势，使得大部分年份公募整体的市场中性产品在卡玛比率和夏普比率上的表现弱于私募。
收益风险分布情况：我们通过散点图来观察公募私募基金的收益率与最大回撤加权得分、收益与下行风险加权得分之间的分布情况，可以看到收益率最大回撤图中公募基金大多集中在第二、三象限，而收益率下行风险图中公募基金主要分布在第二象限，即收益低于平均水平，但下行风险控制能力高于平均水平，呈现出低风险低收益的特征。而私募基金管理人（此处统计的为规模在5亿以上）则无论是风险还是收益分布均没有明显规律，并且存在一些大幅偏离中心点的值，内部分化较大。整体来看，公募基金呈现了低风险低收益的特征，而私募基金的统计规律不显著，内部分化大。
2.2公募基金内部对比
样本中共有23只公募市场中性产品，由18家管理人管理，其中富国、嘉实、华泰柏瑞、工银瑞信、海富通各管理两只市场中性策略基金，其余13家管理人旗下各有一只。本节我们将进一步比较公募基金之间的各类指标以及各基金的风险收益分布情况特征。
总标准分：我们将这23只产品按照市场中性标准分排序，总得分前3的三只产品分别为华夏安泰对冲策略、富国量化对冲策略和嘉实绝对收益策略；
收益得分：如果仅从收益的指标看，那么排名前3的产品分别为华夏安泰对冲策略、富国量化对冲策略和海富通安益对冲；
风险得分：总得分在公募产品中排名前50%的产品最大回撤和下行风险得分大多为正，后50%的产品风险得分大多为负。其中申万菱信和安信旗下产品的风险控制能力较为突出；
风险调整后收益得分：从风险调整后收益看，华夏安泰对冲策略、富国量化对冲策略、国联智选对冲策略和嘉实绝对收益策略的排名较为靠前，和总得分靠前的基金的重合度较高。
风险收益分布情况：我们进一步探究基金收益、风险和规模三者之间的关系，绘制公募产品收益指标和下行风险指标分布的散点图，并用点的大小反映2023年年末基金的规模。从下图中可以看出，和前面的结论类似，绝大部分公募产品的风险收益得分均落在第二象限，体现出了低风险低收益特征，此外，由于目前公募市场中性基金的规模都普遍偏小，尚未达到投资上的规模瓶颈，因此下图中的规模和收益风险特征之间并无明显相关性。
2.3私募基金内部对比
本节我们将进一步比较不同规模私募基金之间的各类指标以及风险收益分布情况特征。
在进行比较之前我们会将108家5亿以上的私募基金管理人按照规模划分为五类：5-10亿、10-20亿、20-50亿、50-100亿和100亿以上，再进行进一步比较。从划分的结果来看，各类管理人数量分布较为均匀，其中规模最小和最大的类别管理人数量最多，分别为22家、19家。
修正后及修正前总得分比较：从不同规模组别指数增强修正后的平均加权总得分层面来看，5-10亿组得分最高，其次是20-50亿组、10-20亿组和100亿以上组，50-100亿组得分较低。从未修正的平均市场中性总标准分的情况来看，和修正后的总得分结果是一致的。
各分项指标比较：从收益率看，20-50亿组的平均收益最突出，而10-20亿组的平均收益最差。从风险指标看，50亿以下分组回撤和风险控制优秀，50亿以上分组回撤和风险控制相对较差。从风险调整后收益看，50亿以下分组的平均修正后收益回撤比和夏普比率也比50亿以上分组更高，5-10亿组表现尤为突出。
综合上述分析，整体来看，20-50亿组和5-10亿组的表现较好，50-100亿和100亿以上组表现较弱，可见当规模达到一定阶段后，维持较为靠前业绩表现的难度会提升。
风险收益分布情况：我们使用收益指标和最大回撤指标来绘制衡量收益和风险的散点图。下图显示，相较百亿私募，百亿以下私募的风险收益分布更加分散，既有风险收益表现均十分突出的公司，也有二者表现都十分不理想的公司，分化十分明显。由此可见，当管理规模到一定程度，如百亿以上，基金公司之间的绩效差异可能会逐步缩小，而当管理规模较小时，私募基金之间的绩效差异很大。
2.4总得分相对靠前样本展示
2.4.1总得分相对靠前样本筛选
本节我们将对定量打分靠前的公募和私募基金管理人及产品做相应的比较分析。我们从公募和私募基金中各选取5家和12家总得分相对靠前的机构。私募将使用旗下所有市场中性产品拟合后净值计算所得的绩效，公募将选择代表产品，如有多只产品，代表产品的选择为公募基金旗下总标准分最高的一只产品。
2.4.2总得分靠前样本业绩相关性
我们计算了15只代表产品的业绩相关性，呈现出如下几个特征：
1）部分机构之间的相关性较高：通过计算各只代表产品收益率的相关性，我们发现有一些机构之间的相关系数大于0.5，部分机构间的相关性甚至高于0.7，说明整体而言有部分机构之间的业绩有一定的相关性，大家的收益来源存在一定的相似性；
2）公募与私募之间的相关性低：按产品类别看，公募代表产品间相关系数均值约为0.44，私募代表产品间相关系数均值约为0.44，而公募与私募代表产品相关系数均值约为0.28，低于公募之间和私募之间的相关系数均值，这说明公募和私募在投资策略上有一定的差异度；
3）相关性相对较高的机构：计算结果显示，私募组的锐天、世纪前沿、衍复、龙旗、平方和投资和金锝私募之间的业绩相关性较高，而公募组的富国和华泰柏瑞之间的业绩相关性较高。
4）相关性相对较低的机构：整体上看，艾方资产的产品与其他产品相关性最低：艾方资产与其他所有代表样本的相关性平均只有0.06，与某些机构产品收益甚至呈负相关，说明其策略有一定的独特性，但其收益指标得分为负，在代表样本中得分较低。此外，天算量化、致诚卓远与其他所有代表样本的平均相关性也较低，分别为0.20和0.21，并且二者收益指标得分分别为0.54和0.43，说明其策略在收益指标上的表现也较好。
2.5费率结构对于公私募业绩的影响
需要注意的是，公募和私募基金的费用收取方式存在较大差异，私募基金除了管理费之外，还需要收取业绩报酬，投资者获取的私募基金的收益率会低于业绩曲线展示的表现，因此我们希望能够以更贴近投资者获取的实际收益的方式来做公募私募基金业绩的比较。
考虑到每只私募基金产品的费率结构不同，为了简化计算，我们用统一的业绩报酬计提规则来进行处理，假设如下：2021年年初投资者申购基金，2024年2月8日投资者赎回基金，业绩报酬仅在赎回时计提，当私募的收益率为正时，收取其中的20%作为业绩报酬。
下图展示了上一节中展示的公募总得分靠前产品和我们模拟的扣除业绩报酬前后私募基金的绩效比较情况，我们发现扣除业绩报酬后的私募机构的收益率依旧较为可观。当然这一结果是建立在我们上述的假设费率结构上的，实际各家的业绩报酬计提规则，包括计提基准、计提比例、计提频率等都有很大的不同，均会影响投资者最终可获取的收益。
3. 公募私募市场中性策略定性打分
除了针对产品层面利用定量指标筛选出业绩表现出色的产品，我们还需要规避管理人层面的风险，为此，在筛选公司时，我们还需要结合调研情况关注公司的经营、制度建设、投资策略、投研团队和风险控制等方面的因素。
🔷公司经营
首先，我们需要关注的是公司的经营状况，除了常规尽调中最基本的了解公司是否有过违规或负面舆论外，我们还需要通过调研了解公司的业务重心和未来发展战略是否围绕量化策略展开。此外，公司管理团队的稳定性同样也很重要，创始团队的完整性有时能够从侧面反映出公司的管理团队间是否曾存在较大分歧。同时，良好的财务状况也是公司持续经营的必要条件。此外，公司注册资本、是否有财务投资者注资、公司近几年是否能够实现盈亏平衡等也是观察公司经营情况较为重要的指标之一。
🔷制度建设
完善的制度建设有助于推动公司健康发展，也是我们在筛选管理人时需要考虑的重点之一。在投研方面，一般而言为保证公司策略源代码的安全，量化管理人会要求公司旗下所有投研流程均在公司服务器上实现。同时，管理人还会设置明确的投研流程，贯穿数据处理、因子挖掘、组合构建、回测、投资和业绩归因等一系列节点，并且确定下每个节点的责任并设置相应的复核流程。维持高标准的投研流程有助于提高投研效率、确保研究方法的准确性和可传承性。
此外，完备的考核和激励制度有利于维持团队的积极性，目前市场上部分私募基金会考评团队成员过去一段时间的业绩指标并淘汰长期不达标的员工以维持团队的先进性，并采用股权或分红权的方式维持核心人员的低流失率，并给予团队一定的归属感。
🔷投资策略
投资策略是资管产品的核心，因此除了定期定量的跟踪产品的表现以外，投资者还需要建立对产品的可持续性和适应何种市场环境等因素的正确判断。产品的可持续性包含多个方面，从人员维度来看，核心人员的配合是否融洽，是否有足够长的管理经验，是否经历过历史上策略失效的时间段均非常重要。
从策略的维度上看，量化策略是基于大量历史数据研发而来，在策略投入实盘后样本外效果如何、策略是否有可复制性以及管理人的持续迭代能力也是必须要考虑的因素之一。此外，除了主要投资策略外，私募管理人还会叠加一些辅助策略以达到现金管理和增厚收益的效果，例如T0、套利、基差管理等，辅助策略的占比以及对产品收益的贡献也是投资者需要关注的因素之一。
🔷投研团队
我们认为，配合默契的投研团队与核心策略一样，同为量化私募最重要的资产。在对公司的定性评价中，需要考虑的因素有诸如投研团队的人数和稳定性，不同投研环节上的人员配置，研究员之间的分工合作模式和投研平台赋能等。
🔷风险控制
风控方面，除了需要日常跟踪产品的收益表现外，还需要关注公司内部风控制度的设计，例如管理人对各个敞口指标的容忍度、策略在不适应市场环境时管理人的预案、子策略失效对产品可能带来的潜在影响评估等。此外，量化策略整体而言对管理规模十分敏感，策略容量以及管理人对管理规模增速的把控也能看出公司风控制度是否完善。
4.风险提示
本报告主要是基于基金公开报告、第三方数据库等提供的数据进行的客观分析，但由于部分私募基金的信息获取较为困难，因此可能存在滞后、信息不完整或不准确的情况。此外，本文中涉及的基金和机构均不构成投资建议。
