本书主要阐述了有关FOF组合基金的理论、架构和实践问题。全书分为3篇。其中，母基金篇阐述了FOF基金入门、投资组合理论、资产配置、智慧贝塔、星潮评价体系、择基模型、公募FOF配置、私募FOF配置、业绩归因分析、风险管理等；子基金篇阐述了相对价值策略、量化择时策略、事件驱动策略、期权策略等；国外经验篇介绍了美国主流的资产管理公司及国外主流对冲基金的情况。 本书适合从事资产管理行业，包括银行、信托、保险、券商、期货公司、第三方理财及私募基金的相关人士阅读，特别适合从事渠道和资金及资产配置的专业人士阅读。

前 言| 未来中国资产管理行业的格局 随着2018年资产管理新规的落地和刚性兑付被打破，未来的资产管理行业将真正进入专业化时代，通过资产配置、策略组合的方法，构建风险可控情况下的稳健收益，将成为资产管理机构的核心竞争力。 学术界公认的研究结论是：从长期来看，风险资产将会获得风险溢价，但是风险资产短期的波动巨大。所以，如何进行分散投资，将成为资产配置和FOF的关键所在。 随着市场的发展和竞争的加剧，未来中国资产管理行业总体包括3类人：①负责赚钱的人，也就是基金管理人；②负责找钱的人，也就是各种渠道，包括银行、信托、券商等；③干各种杂活的人，包括清算估值、托管、经纪业务等，也可以称之为“第三方行政”。而连接这三者的就是FOF。 经常有朋友问笔者：我也想做量化，但是数学基础不行，怎么办？笔者的回答是：交易策略是一件非常复杂的事情，而且是高风险的，不是随便就能成功的。如果觉得自己缺乏天赋，那么做FOF也不错。“认识出色的管理人，也是一种资源。” 目前国内FOF的问题 自2016年5月中国基金业协会秘书长贾洪波在一次量化对冲论坛上表示要大力发展FOF机构之后，整个行业进入了高速发展阶段，各类机构纷纷涌入FOF领域，试图抓住风口。但笔者认为恐怕大多数人太乐观了，轻视了FOF的复杂性和难度。 1．选基的难度远大于选股 从如下表格中可以看出，基金的研究样本数量远远多于股票的研究样本数量，但是信息的完整度却远远小于股票，选择基金的难度只会比选择股票的难度更大。 上市公司 基金产品 样本数量 3000个左右 ＞10万个 信息披露 季报/年报/临时报告 强制披露 完整数据库 第三方审计 只有净值走势、规模等少量数据 私募基金不得公开宣传 无审计 2．大多数FOF基金经理缺乏“交易经验” 从笔者做私募基金以来，接触了大量的FOF机构，它们的基金经理绝大多数来自渠道、媒体和研究机构，很少有投资背景，更别说大资金管理经验了。在策略原理、市场驱动逻辑、风险控制、资金管理、交易系统、数据模型等重要的投资问题上，很多FOF基金经理并没有经验，更没有对金融市场残酷性的体会。这就像让没有打仗经验的军校学生当将军一样，在大多数时候免不了“纸上谈兵”，所以FOF基金经理缺乏交易经验，实在是目前大多数FOF机构的硬伤。 3．过于纠缠技术细节 笔者接触的这些FOF机构，如果从尽调材料来看，则在表面上还是相当完备的，从交易策略到风控制度，从投资逻辑到持仓明细，从宏观经济到公司制度，少则30页，多则100页，洋洋洒洒。试问：只要有这些表格，就可以成功地做FOF吗？如果是这样的，那做FOF也太简单了，国际上也就不会只有贝莱德等少数大机构才能成为顶尖的FOF机构了。一个成功的FOF基金产品，首要的是自上而下的战略资产配置，也就是首先要搞明白未来哪些类型的策略可能会有机会，然后去细分策略上寻找优秀的管理人，而不是纠缠交易细节。对策略进行择时要比尽调更加重要。 4．缺乏完善的风险管理方案 如果说具体的交易策略是单个作战部队，那么FOF就是集团军联合战役。对于单个交易策略来说，考察的是未来的收益能力，或者获益的驱动逻辑。对于FOF来说，考察的应该是整体的资产配置和风险管理能力。如何降低不同策略之间的相关性，在不同的策略之间进行资金分配，以保证在极端行情的时候整个配置依然具有生存能力，才是FOF产品的关键。目前从笔者接触的FOF机构来看，大都盯着历史收益率这个指标，对于风险控制、资金管理这些更加重要的因素往往视而不见，这无疑具有极大的问题。 金融市场收益率高，但同时风险也大，特别是在中国这个制度并不完善的金融市场上，除了要考虑市场因素，也必须非常重视政策因素，所以在中国的金融市场上赚钱并不容易，FOF也不例外。笔者有多年的国内金融市场投资经验，从2008年进入东方证券投资部（资深策略师），到公募基金的方正富邦（专户部副总监），再到央企的东航金控（财富管理中心总经理），于2016年年初进入私募领域，参与创建了多家私募基金公司，涉足不同的策略领域，同时还作为合作伙伴和学术顾问参与多个FOF机构的项目评审。中间经历了两轮的股市牛熊，见证了千股涨停、千股跌停、千股熔断的历史奇观。经历得越多，也就越谨慎，生怕辜负了投资者的信任与托付。 所以，当2016年FOF的风口忽然吹起，身边忽然冒出无数个FOF机构，很多只是两三人搭一个草台班子就开始做FOF的时候，笔者深感忧虑。FOF作为组合投资的成熟模式，在国外市场上已经得到了实践验证，但在国内市场上尚不成熟。这也是笔者决定写一本有关FOF的教材的重要原因之一，希望笔者多年的经验与教训能对更多同行起到帮助和借鉴作用。 事实上，到了2018年，无论是公募FOF，还是私募FOF，抑或是银行、信托、券商等渠道发行的FOF，大多数并没有特别出色的表现，笔者在书中提及的那些陷阱，如历史收益率陷阱、历史规模陷阱等，很多FOF机构始终无法避免。笔者不由得感慨：在金融市场上，大多数人一定是错的。 本书是《FOF组合基金》的第2版，在第1版问世的这几年间，笔者也经历了更多市场的锤炼，对资产配置和FOF也有了更多的理解，所以总结经验，将此书升级到第2版。与第1版相比，第2版大幅度增加了母基金方面的内容，包括资产配置、智慧贝塔（Smart Beta）、择基模型和风险管理。 FOF就像集团军作战，如何排兵布阵，如何给养后勤，如何激励士气，这些是集团军总司令要考虑的关键内容；至于冲锋陷阵、夺取阵地，则是下属团长、旅长的任务。所以，FOF并没有大家认为的那么简单，特别是对于银行、保险这种超大体量的资产管理机构来说，真正的考验才刚刚开始。 主要原创内容 如果说笔者的《量化投资——策略与技术》一书更多的是对行业优秀研究成果的总结，本书则增加了笔者很多原创性的贡献，也是笔者多年从事资产管理行业的一些感悟和心得，姑且称其为“策略组合理论（SGT）”。当然，这些创新的贡献也都是基于前人的研究成果的，可以用一张表格来表述。 主要内容 SGT理论的贡献 马科维茨：证券组合选择理论 用报酬均值和均方差来描述投资者的预期收益率和风险，并提出最优投资组合的两个条件 将策略的分析维度扩展到三维——收益率、风险度和资金容量，并且提出“投资不可能三角”的概念 夏普：CAPM 用夏普比率来评价投资组合的业绩表现，也就是“风险调整后的收益率” 定义了D-Ratio指标，综合评价投资组合的收益率、风险度和资金容量情况，也就是“绝对收益能力” 法玛：三因子模型 用三因子来解释实体企业的业绩表现，其中最关键的是规模因子和价值因子 提出D-三因子来解释基金产品的业绩表现，其中最关键的是学历因子和从业年限因子 钱恩平/桥水基金：风险平价 将传统的配置资产转变为配置风险，从而使投资组合的收益风险比得到提高 通过公式推导，将传统风险平价的复杂的非线性优化问题简化为D-公式，解决了资金分配问题 主要包括如下内容。 1．投资不可能三角 马科维茨认为，可行集中包括无数个可供投资者选择的证券投资组合。投资者可通过有效集定理来找到最佳的投资组合。所谓最佳的投资组合一般要满足两个条件：①在相同的风险水平下具有最大收益率的投资组合；②在同样的收益率水平下具有最小风险的投资组合。 但是笔者在实践中发现，投资策略只考虑风险度和收益率是不完备的，因为策略还有另一个很重要的因子——资金容量。也就是说，一个完整的投资策略必须有3个要素：收益率、风险度和资金容量。所有的投资者都在寻找高收益率、低风险度、大资金容量的策略，但遗憾的是，三者是不可兼得的。任何一个投资策略只能优化其中的两项因子，牺牲另一个因子。所以笔者得出推论：高收益率的策略，要么牺牲了风险度，要么牺牲了资金容量，二者必居其一。 2．D-Ratio 传统的对策略的考察一般是一维或者二维的，比如只考察收益率，这是目前国内大多数排名网站的着眼点。机构客户可能更多地使用夏普比率这种二维的评价指标，综合考虑收益率和风险度。夏普比率的定义如下： 夏普比率=(R_p-R_f)/σ_p 所以说夏普比率考察的是“风险调整后的收益率”。 但是笔者认为，在资产管理行业更重要的是绝对收益，而不仅仅是收益率，因为不考虑资金容量的策略是不完整的，所以笔者提出了三维评价指标D-Ratio，公式如下： 该指标评价的是“绝对收益能力”。 3．D-三因子 Fama和French于1993年指出，可以建立一个三因子模型来解释股票回报率。三因子模型认为，一个投资组合（包括单只股票）的超额回报率可由它对3个因子的暴露来解释，这3个因子分别是市场资产组合（Rm ? Rf）、市值因子（SMB）和账面市值比因子（HML）。D-三因子均衡定价模型可以表示为 E(R_it-R_ft)=β_i [E(R_mt )-R_ft ]+s_i^E (SMB_t )+h_i^E (HML_t) 其中又以市值因子的影响最大，也就是说，对于上市公司而言，如果投资者希望获得超额回报，就要寻找那些初创的、小市值的公司作为主要投资标的。 但是，对于基金产品的回报率就不能再采用这种模式。投资者对于管理人的评价，最容易犯的也非常符合人性的一个错误就是，追逐历史收益率高和规模大的管理人。但是通过对历史数据进行分析得出的结论很残酷：历史收益率高的产品未来往往表现不好，规模大的管理人业绩也不好，这就是“历史收益率陷阱”和“规模陷阱”。笔者团队通过对很多管理人成功的因子进行分析，认为最重要的反而是3个看起来和投资无关的指标——股权结构、学历和从业年限，并且提出了评价管理人的D-三因子模型。 Y=p_1 ?Equity+p_2 ?Edu+p_3 ?Year+ε 有这样一句话：功夫在诗外。真正好的文学作品不是因为文字本身的功力，而是人生的经历和感悟。投资其实也是如此，真正能够让基金经理在长跑中持续获利的是其自身的素质和经历。 这其中影响最大的是从业年限因子。也就是说，如果投资者希望投资那些持续稳定的产品，则要考虑有丰富从业经验的基金经理。 4．D-公式 在传统的资产配置中，更多的是追逐收益的配置，而忽略了风险。钱恩平博士提出，风险平价强调风险配置，保证不同类别的资产的绝对风险基本一致。该理念在桥水基金的全天候策略上得到了成功运用。传统的风险平价的具体算法如下。 由N个资产组成的资产组合的总风险可以分解为各项资产的边际风险。 RISK(rp) = CTR1+ CTR2 +…+ CTRN CTRi = wi+Cov(ri, rp)/?p 而风险平价可以表示为 CTRi =CTRj, i≠j 也可以表示为 ∑_(i=1)^N?∑_(j=1)^N?( 〖CTR_i-CTR_j)〗^2=0 那么可以通过将其转化为一个优化问题来获取各个资产的权重。 min_w ∑_(i=1)^N?∑_(j=1)^N?〖[w_i Cov(r_i,r_j )-w_j Cov(r_j,r_p )]〗^2 ∑_(j=1)^N?〖w_i=1,w_i＞0〗 但是上述算法比较复杂，需要使用非线性优化的理论，实际应用也比较困难。笔者对该问题进行了简化，基于风险平价的原理，并结合VaR的理念，提出了用于多策略、多资产配置的D-公式。推导如下： w_i f_i=w_j f_j (i,j=1,2,?,n) w_1+w_2+?+w_n=1 (w_i f_i)/f_1 +(w_i f_i)/f_2 +?+(w_i f_i)/f_n =1 (i=1,2,?,n) w_i f_i (1/f_1 +1/f_2 +?+1/f_n )=1 (i=1,2,?,n) w_i=(1/f_i )/(∑_(j=1)^n?1/f_j ) (i=1,2,?,n) 该公式虽然从理论上看不够完美，但是要简单得多，先对单类资产计算出Factor的值，再根据该公式计算出权重，即可保证各类资产的最大绝对风险损失相同，从而可以很容易地用于资产管理实战。 在案例中，选用的3个资产分别为沪深300指数、万得大宗商品指数和标普500指数，配置时间周期为2009/1—2016/12，采用D-公式进行风险平价的轮动配置，结果如下表所示。 总收益率 平均年化收益率 复合年化收益率 最大回撤 波动率 夏普比率 沪深300指数 96.58% 12.07% 8.82% 44.06% 25.83% 0.23 万得大宗商品指数 124.77% 15.60% 10.65% 61.13% 32.03% 0.24 标普500指数 137.34% 17.17% 11.41% 27.62% 17.43% 0.48 D-公式模型 188.10% 23.51% 14.14% 32.52% 18.73% 0.59 从表中可以看出，D-公式模型的收益率超过了任何单个资产的收益率，而风险却大幅度小于3个资产的平均风险，夏普比率大幅度提高。可以说，这个公式是笔者对整个行业做出的突出贡献。 本书内容 本书主要分为“母基金篇”、“子基金篇”和“国外经验篇”三大主题，就FOF的方方面面进行了阐述。 母基金篇主要阐述FOF整体配置的一些问题。 第1章介绍FOF的基本概念、发展历史、关键问题和法律法规问题，让读者有一个概念性的了解。 第2章是本书最重要的部分，也是核心的理论基础，包括证券组合选择理论、资本资产定价模型和笔者自己提出的策略组合理论（SGT）。马科维茨的证券组合选择理论开创了收益和风险两维的分析体系，威廉·夏普的资本资产定价模型则将资产收益率拆分为无风险收益率和风险溢价两大块，SGT理论提出的D-公式解决了最关键的资金管理问题。 第3章讨论了FOF最关键的资产配置话题，包括战略资产配置、配置方法和配置模型。学术界公认的结论是：90%的收益来自正确的资产配置。所以，只有做好资产配置，才是FOF成功的关键。 第4章阐述了Smart Beta的原理。对于大资金的FOF来说，底层资产有两个选择：被动产品和主动产品。被动产品又分为宽基指数、窄基指数和Smart Beta三类。从过去几年国外的发展来看，基于错误定价理论的Smart Beta表现出强大的生命力。 FOF的另一类底层资产就是主动管理产品，这就需要对管理人进行深入、全面的评价。第5章首先介绍了国外主流的评价机构，包括标普、晨星、理柏、HFR和Erekahedge等；然后重点阐述了笔者提出的星潮评价体系，从公司评价、产品评价和资金管理3个层面进行全面评价。笔者在这一章中提出了3个原创性的公式：D-三因子、D-Ratio和D-公式，分别对应公司评价、产品评价和资金管理3个层面。 对于主动管理产品的选择需要择基模型，在第6章中进行了介绍，包括动量模型、奇异谱模型、行业轮动模型、风格雷达模型、收益率分解模型、风险因子剥离模型和Logistic模型。 第7章是有关公募FOF配置策略的内容，通过对国外三大类配置方法的解读，试图让国内的公募机构了解最新的模式，包括目标日期模式、目标风险模式和风险平价模式。 私募FOF基本上用得最广的就是风险平价模型，有关风险平价的细节，包括定义、分类、资产类别的风险平价策略、风险因子平价策略等内容，将在第8章中讨论。 业绩归因毫无疑问是FOF成功的关键点之一，有关业绩归因也有很多模型和公式，如Fama分解模型、BHB模型、IK模型等。第9章重点讨论了这个话题，并且以当前公募基金的净值数据进行分析，以验证模型的有效性。 第10章是风险管理的部分，包括风险的概念、高盛风险模型、Barra因子风险模型及如何构建FOF的风险管理框架。 子基金篇则主要介绍各类子基金的具体策略原理及适用范围。 第11～14章对具体策略进行了详细介绍。根据笔者的SGT理论，将所有策略分为四大类：相对价值类、宏观因素类、事件驱动类和期权类。相对价值类就是不进行方向性的赌博，而专注做市场的波动率差进行盈利，这部分内容在第11章中阐述，包括阿尔法策略、期现套利、统计套利、跨期套利、ETF套利、分级基金套利等。 第12章将方向性策略简单地分为趋势跟随型和拐点型两大类。拐点类策略就是试图找到走势的高低点并进行高抛低吸的操作，主要模型有时变夏普率、Hurst指数择时、SVM分类择时和市场情绪择时。 事件驱动策略在国外是一个大类方向，在国内则往往和操纵市场有些混淆，但只要是采用公开数据和信息的操作，就不存在操纵市场的嫌疑。总的来说，事件驱动策略可以分为困境证券类、并购套利类、绩效激励类和制度缺陷类，这部分内容将在第13章中详细阐述。 期权有很多策略，其实也可以归结到前述的三大类中。但是由于期权的交易模式和传统的股票、期货完全不一样，并且衍生出大量独特的交易策略，所以本书中也将它单独归类——期权策略，包括股票-期权套利、转换套利、跨式套利、宽跨式套利、蝶式套利、飞鹰式套利等。 他山之石，可以攻玉。做FOF不能闭门造车，而要深入了解国外的先进经验，国外经验篇则对美国主流的资产管理公司和国外主流对冲基金进行了介绍。国外的资产管理公司一般采用FOF的母基金模式，而对冲基金公司是FOF的子基金管理人。 第15章介绍了不同类型资产管理公司的代表，包括巨头型的黑岩、资本之王KKR、精品型的橡树资本、平台型的嘉信理财、智能投顾的Betterment等。 传奇的对冲基金经理的故事很多人早就知晓，但是对于他们的具体策略可能不甚了解，第16章选取了典型的国外对冲基金进行分析，包括桥水基金、量子基金、摩根大通、德邵基金、贝莱德、元盛资本、保尔森公司、长期资本、文艺复兴科技、埃利奥特等。通过对它们的核心策略原理进行解读，希望读者能有一个概要性的了解，有助于进行资产配置方面的研究。 本书读者对象 本书适合从事资产管理行业，包括银行、信托、保险、券商、期货公司、第三方理财及私募基金的相关人士阅读，特别适合从事渠道和资金及资产配置的专业人士阅读。 经过几十年的改革开放，中国实体经济领域的竞争已经相当激烈，留给年轻人的空间不再那么宽阔，而金融行业才是未来30年的耀眼舞台，这其中又以资产管理为最有价值的方向。2016年，监管层提出要大力发展FOF，无疑是未来几十年的大战略所在。在这个风口上，如果不能抓住机会，则会错失未来中国最大的发展机会。希望更多的读者能从本书中得到帮助，实现自己的事业，也实现人生价值。 致谢 本书在撰写过程中，得到了笔者团队的大力支持，其中宽潮教育提供了有关宏观因素策略的大部分模型和源码；周冠伟完成了相对价值策略的主要模型编写和测试工作；顾律君完成了书中大部分图片、表格的处理工作及目标日期模型的编写和测试；朱玉辉完成了目标风险模型、风险平价模型和绩效归因模型的编写和测试。第2版中段辉辉完成了智慧贝塔（Smart Beta）和择基模型这两个章节的主要模型的编写和测试工作，郑敏对风险管理这一章的内容做了深入、细致的修订，没有他们的支持，就没有本书的顺利出版，特此表示感谢！

目 录| 母 基 金 篇 第1章 FOF基金入门 3 1.1 FOF基本概念 3 1.1.1 FOF是什么 3 1.1.2 FOF的核心价值 5 1.1.3 FOF的定位 9 1.1.4 FOF的运作流程 10 1.1.5 FOF的分类 15 1.1.6 FOF与MOM 18 1.2 FOF发展历史 20 1.2.1 国外FOF市场 20 1.2.2 国外共同基金FOF发展历程 23 1.2.3 美国FOF基金主要管理人 25 1.2.4 国外FOHF发展历史 31 1.2.5 FOHF管理机构 34 1.2.6 国内FOF发展历史 36 1.2.7 FOF监管的中外对比 38 1.2.8 中国证券类私募FOF面临的问题 44 1.3 FOF成功的关键 47 1.3.1 管理人评价 47 1.3.2 策略的分类评估 51 1.3.3 资产配置 54 1.3.4 风险管理 59 1.3.5 业绩归因 69 1.4 私募基金法规解读 75 1.4.1 主要法律 75 1.4.2 基金业协会规则 76 1.4.3 私募基金与证券相关法律 80 第2章 投资组合理论 84 2.1 证券组合选择理论 84 2.1.1 理论产生的背景 84 2.1.2 单只证券的收益率与风险 85 2.1.3 证券组合的收益率与风险 87 2.1.4 证券组合的选择 89 2.2 资本资产定价模型 91 2.2.1 资本资产定价模型的理论 91 2.2.2 资本市场线与证券市场线 93 2.2.3 资本资产定价模型的应用 97 2.2.4 传统资本资产定价模型的扩展 101 2.3 策略组合理论 105 2.3.1 基本概念 105 2.3.2 策略的评估 110 2.3.3 策略的筛选与组合 115 2.3.4 策略的资金分配 119 2.3.5 小结 122 第3章 资产配置 124 3.1 基本概念 124 3.1.1 择时之难 125 3.1.2 配置决定收益 129 3.1.3 几个核心理念 133 3.1.4 为什么要分散化 134 3.2 配置模式 137 3.2.1 股债模式 137 3.2.2 全天候策略 140 3.2.3 耶鲁基金模式 147 3.2.4 美林时钟模式 151 3.3 配置方法 154 3.3.1 核心-卫星模式 154 3.3.2 杠铃配置模式 157 3.3.3 逆向配置模式 158 3.3.4 成本平均模式 160 3.3.5 买入并持有模式 161 3.3.6 组合保险策略 162 3.3.7 恒定混合策略 165 3.4 配置模型 167 3.4.1 多资产配置理论 167 3.4.2 均值-方差模型 169 3.4.3 风险平价模型 175 3.5 多资产配置产品 176 3.5.1 代表性产品 177 3.5.2 美国市场多资产策略产品 180 3.6 国内固定收益资产 182 3.6.1 主要债券类型 182 3.6.2 债券价值分析 187 第4章 智慧贝塔（Smart Beta） 193 4.1 Smart Beta简介 193 4.1.1 Smart Beta是什么 193 4.1.2 Smart Beta的演进 194 4.1.3 Smart Beta的分类 197 4.1.4 Smart Beta的市场 199 4.1.5 Smart Beta的表现 202 4.2 Smart Beta在A股市场中的实证研究 203 4.2.1 基于权重优化的Smart Beta 204 4.2.2 基于风险因子的Smart Beta 210 4.2.3 基于风险因子组合的Smart Beta 221 4.3 Smart Beta在指数基金中的应用 222 4.4 Smart Beta的挑战与未来 224 4.4.1 因子效用降低 224 4.4.2 Smart Beta的未来发展方向 225 第5章 星潮评价体系 229 5.1 国外评价体系 229 5.1.1 主要综合评级 229 5.1.2 专业对冲基金评级 230 5.1.3 晨星评级 233 5.1.4 标普评级 236 5.1.5 理柏评级 239 5.1.6 晨星定量模型 241 5.2 国内评价体系 244 5.2.1 国内主要评级机构 244 5.2.2 国内评级的问题 247 5.3 尽调陷阱 249 5.3.1 规模陷阱 249 5.3.2 历史收益陷阱 251 5.4 公司评价 254 5.4.1 学历因子 255 5.4.2 资历因子 257 5.4.3 基金经理价值 258 5.4.4 D-三因子 260 5.5 产品评价 263 5.5.1 业绩指标 263 5.5.2 考察短板 269 5.6 资金管理 284 5.6.1 凯利公式 284 5.6.2 D-公式 289 5.6.3 R-公式 291 第6章 择基模型 294 6.1 动量模型 294 6.1.1 时间序列动量 294 6.1.2 横截面动量 297 6.1.3 不同维度的动量策略 298 6.1.4 组合管理与构建 299 6.1.5 配置策略的应用实践 300 6.2 奇异谱模型 306 6.2.1 奇异谱分析均线择时回顾 306 6.2.2 案例：奇异谱择时+选基（动量指标） 308 6.3 行业轮动模型 310 6.3.1 行业轮动的理论基础 310 6.3.2 行业轮动FOF的构建 314 6.4 风格雷达模型 320 6.4.1 基于持仓的风格归因模型 321 6.4.2 基于风格雷达的基金筛选方法 322 6.5 收益率分解模型 324 6.5.1 基本概念 325 6.5.2 基金风格画像 327 6.5.3 在选基中的应用 330 6.6 风险因子剥离模型 334 6.6.1 “主动+主动”FOF管理 335 6.6.2 基于图像的直观式分析逻辑 341 6.6.3 基于数值统计的基金池筛选 346 6.6.4 国外经验与本土借鉴 348 6.7 Logistic模型 351 6.7.1 标准二分类Logistic模型 351 6.7.2 Logistic模型预测方法 353 6.7.3 有序多分类Logistic模型 354 第7章 公募FOF配置 357 7.1 三类配置方法 358 7.2 目标日期模式 359 7.2.1 国外目标日期策略 360 7.2.2 国内目标日期策略 361 7.2.3 星潮退休指数系列 365 7.3 目标风险模式 366 7.3.1 国外目标风险策略指数 367 7.3.2 国内市场目标风险策略 370 7.4 风险平价模式 374 7.4.1 风险平价在国外的应用 375 7.4.2 国内风险平价策略 378 第8章 私募FOF配置 384 8.1 风险平价的定义 384 8.2 风险平价的分类 386 8.3 资产类别的风险平价策略 387 8.3.1 星潮FOF中国指数 387 8.3.2 星潮FOF全球指数 392 8.4 风险因子平价策略 394 8.4.1 分散什么样的风险 394 8.4.2 风险因子的计算 396 8.4.3 一个人工构造的简单案例 398 8.4.4 使用对冲基金构建FOF组合 399 8.5 风险平价策略的思考 402 8.5.1 一些问题 402 8.5.2 风险平价策略中国化 405 第9章 业绩归因分析 406 9.1 运气与技能 406 9.1.1 什么是运气 406 9.1.2 分解业绩的技能和运气 407 9.1.3 业绩的连续性 409 9.1.4 业绩均值回归 409 9.1.5 延递性 412 9.2 主要业绩归因模型 413 9.2.1 Fama分解模型 414 9.2.2 BHB模型和IK模型 415 9.2.3 对BHB模型的修正 417 9.3 在投资各阶段的归因 418 9.3.1 战略资产配置 418 9.3.2 战术资产配置 419 9.4 业绩归因实证分析 423 第10章 风险管理 435 10.1 基本概念 435 10.1.1 期望收益与风险 435 10.1.2 标准差 437 10.1.3 VaR概念 441 10.2 高盛风险模型 447 10.2.1 高盛对市场风险的分类 447 10.2.2 高盛市场风险管理的实际操作方法 449 10.3 Barra因子风险模型 455 10.3.1 权益风险模型 456 10.3.2 固定收益风险模型 460 10.3.3 价差风险模型 463 10.4 FOF风险管理 466 10.4.1 基本概念 466 10.4.2 FOF风控系统搭建 467 10.4.3 最大回撤控制 468 10.4.4 最低净值控制 469 子 基 金 篇 第11章 相对价值策略 472 11.1 阿尔法策略 472 11.1.1 多因子模型 473 11.1.2 风格轮动模型 477 11.1.3 行业轮动模型 480 11.1.4 资金流模型 484 11.1.5 动量反转模型 486 11.1.6 一致预期模型 490 11.1.7 筹码选股模型 494 11.2 期现套利 497 11.2.1 期现套利的概念 497 11.2.2 指数复制 500 11.2.3 冲击成本 501 11.2.4 保证金管理 503 11.3 统计套利 504 11.3.1 股票配对交易 505 11.3.2 指数追踪 507 11.3.3 波动率套利 511 11.4 跨期套利 515 11.4.1 股指套利 515 11.4.2 商品套利 519 11.5 ETF套利 524 11.6 分级基金套利 527 第12章 量化择时策略 534 12.1 拐点择时策略 534 12.1.1 时变夏普率 534 12.1.2 Hurst指数择时 537 12.1.3 SVM分类择时 541 12.1.4 市场情绪择时 543 12.2 趋势择时策略 546 12.2.1 均线模型 546 12.2.2 海龟策略 548 12.2.3 凯特纳通道 557 12.2.4 克罗均线 560 12.2.5 区间突破 564 12.2.6 火车轨策略 567 12.2.7 幽灵交易系统 571 12.2.8 Dual Thrust 576 第13章 事件驱动策略 581 13.1 困境证券类 582 13.2 并购套利类 584 13.3 绩效激励类 587 13.4 制度缺陷类 588 第14章 期权策略 591 14.1 基本概念 591 14.2 股票-期权套利 593 14.3 转换套利 596 14.4 跨式套利 599 14.5 宽跨式套利 603 14.6 蝶式套利 605 14.7 飞鹰式套利 609 国外经验篇 第15章 美国主流的资产管理公司 614 15.1 美国资产管理机构的特点 614 15.2 巨头型：黑岩 616 15.3 资本之王：KKR 620 15.4 精品型：橡树资本 624 15.5 平台型：嘉信理财 626 15.6 智能投顾：Betterment 632 15.7 经验总结 634 第16章 国外主流对冲基金 637 16.1 桥水基金 638 16.2 量子基金 642 16.3 摩根大通 646 16.4 德邵基金 648 16.5 贝莱德 655 16.6 元盛资本 659 16.7 保尔森公司 664 16.8 长期资本 673 16.9 文艺复兴科技 680 16.10 埃利奥特 685 参考文献 690