固收+周报：如何选择风险预算以内的固收+基金？

　　如何选择风险预算以内的固收+基金？

    　　即使2024 年以来权益市场整体仍偏弱，但广义固收+资管规模还在持续扩充。如何选择风险预算以内的固收+基金是摆在不少年金、理财和保险类资管面前的一大课题。过去市场普遍会通过历史最大回撤等指标来对基金进行筛选，然而我们发现这一操作往往可能既跑不赢基准，也没完全控住回撤。

    　　历史回撤等指标的局限性在于，其计算的净值区间内可能并没有发生尾部风险事件，或者区间内已经发生了尾部风险，而尾部风险本就是极小概率事件，这时也需要对应调整。此外对于资方或者FOF 投资者而言，符合条件的固收+基金往往较多，如何进行筛选？如何分配权重以避免分散后的风险预算过剩等，是实务中较为关切的问题。

    　　我们在报告中创设了两项工具，来解决上述痛点。首先我们对于单个产品，调整风险值的算法。具体而言，我们是基于基金过去的净值情况和底层资产的整体情况，通过机器学习来习得两者之间的映射关系。继而通过对于后续市场底层资产的风险预估，来实现选择符合回撤预算的基金。此外，我们还通过聚类+降维的算法，来进一步找到满足回撤要求的基金中的代表产品。

    　　基于上述两项工具，我们进一步编制了两类固收+组合。首先我们对于所有符合“入库条件”的基金进行回撤估算和代表基金筛选。这一类组合等权配置自2018 年以来仍能获得2x Calmar 且跑赢纯债产品将近50bps。其次，我们先对基金进行分层，而后采取回撤估算和代表基金筛选，最后通过风险平价方式进行组合，这一类固收+组合实现更为平滑的收益增强效果。

    　　我们认为，固收+虽然从定义上，意在突破资产有效前沿的边界，但实际过程中在回撤约束下持续获得超额收益是不容易的。我们也可以看到，在没有加入更多对基金经理择券能力量化表征的情况下，固收+FOF 要做超额，更依赖于产品策略的多样性。23Q3 以来，固收+基金的单体规模已缩减到10亿元以下，规模已不是固收+策略同质性高的掣肘。我们期待后续随着市场企稳，固收+基金的策略多样性能够进一步显现。

    　　风险

    　　模型对于基金风险的刻画失真，依据算法筛选代表基金的方式与实际基金策略情况出现较大偏移，资金面价格超预期调整，机构者行为超预期变动。

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