每年的一月份，可能是W博士最忙碌的时刻，积压的例行工作都会在这个月集中释放：
1）对过去一个季度和一整年投研工作进行复盘；
2）对未来一个季度、上半年以及全年的市场行情推演及预测；
3）对于全市场上万只基金进行量化打分，并更新自己的核心基金池。
前两项工作相信很多小伙伴也会去做，比如看看去年买的哪些基金表现不太好想换仓，或者对新一年的市场直接进行一个拍脑袋，押注一下风格赛道。W博士对于2023年市场走势的预测，也写在了【碎片说】2023年的分叉路口：雪兆丰年 or 雪上加霜。
然而，如果面对全市场密密麻麻超过10000只基金产品，以及突破3000位的基金经理数量，小伙伴面对“选基难”就有一些有心无力了。构建定量模型是一个壁垒很高的工作，需要一整套系统性的基金分类、筛选、评价体系，以杜绝买的10只基金，可能一半是医药一半是新能源，完全达不到分散配置的效果反而集中暴露风险。而且在构建基金组合上，还需要面对诸如基金代销问题、费率结构、申赎限制等另类指标，实际执行起来非常耗费精力。W博士在一期专栏中很难把整套流程倾囊相授，但会把挖掘到哪些有潜力的基金跟小伙伴一同分享。
W博士作为专业的机构投顾人员，每年至少要定期更新核心基金池两次。如果市场投资环境发生较大转变，还需要临时响应基金经理的需求，提供特定标签类型的基金作为备选。因此在实战过程中，需要借助量化模型严谨但高效地解决分类筛选上万只基金的问题。可能有些小伙伴会问：是不是没有W博士的数学建模功底，不会构筑量化模型，就选不到好基金呢？答案是否定的！批量选基的核心目的并不在于选出未来可能排在前10%的绩优基金，而是依靠一系列的基础指标，剔除投资风格漂移、长期跑不赢基准等不确定性较大的产品。去劣的意义大于优选的意义。
一、穿透到底层资产对上万只基金完成分类
天天基金的投资者可能试过网站自带的基金排名功能，用基金合同约束的分类对全市场基金进行分类，但这样的方法会混淆这些产品实际投资的底层资产。W博士在自研的量化模型中，不但会关注股票、债券等各类资产占基金净资产的比例，也会根据公开披露的持仓股债去判定该产品的投资风格。比如以W博士非常欣赏的基金经理侯杰在管的$招商丰拓灵活混合A(OTCFUND|004932)$，在2021年年报中公开披露的股票占净值比约为32%，债券仓位超过65%，妥妥的一只固收+类型的基金。（图片来源于天天基金，数据源于基金公司公开披露）
二、对同一类基金进行业绩归因筛选
除了运用基金公开披露信息，W博士还有第二套基金业绩归因模型，去拆解每一只基金属于什么赛道或者什么板块，进而交叉验证分类的有效性，毕竟拿新能源主题基金和医药主题基金进行业绩对就有些不太合理。W博士在下图罗列了一系列宽基及赛道指数，把指数的涨跌幅作为比较基准与同赛道的基金进行业绩PK。如果一只医药主题基金连续三年都跑不赢中证医疗指数，那投资主动权益型基金的性价比大大不如买相应赛道的指数基金$医疗ETF(SH512170)$，毕竟费率更低且持仓更为透明。
三、挑选合适的指标对同类型的基金打分排序
一旦给上万只基金分好赛道找到对应的基准以后，就要来到量化选基的核心步骤——找到合适的指标进行筛选过滤。注意W博士的用词是“合适”而非“正确”，因为买基金做投资是具有高度不确定性的，不能完全依赖过往好的业绩去推演未来的资产价格变化。但下面列举出一些重要参考指标，针对不同类型的基金，可能会有更好的筛选价值。比如：
1）选择高波动的主题类基金的时候，过往3年的涨跌幅可以做一个很强的进攻指标；
2）选择均衡型配置的权益型基金，可以观察产品每年是否能够稳定战胜沪深300指数；
3）如果买的是债券型基金，更小的净值回撤会比收益来的更重要；
4）要买货币基金的话，基金公司的规模和基金经理的公募年限就是加分项。
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$易方达科瑞混合(OTCFUND|003293)$
（市场有风险，投资需谨慎，以上内容不作为具体投资建议）
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