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内容大纲
本书立足中国基金市场，以因子投资为统一视角，围绕基金业绩预测、投资者行为及基金信息在选基和选股中的应用，系统地梳理相关学术研究，并结合中国市场实证与业界实践，构建主动基金研究与投资框架。全书从中国主动股票型基金的典型事实出发，从四个方面展开介绍：首先，介绍以基金特征和主动性指标为代表的业绩预测方法，以及规模报酬递减规律；其次，分析投资者的业绩追逐行为及常见行为偏差；再次，讨论如何利用基金持仓、资金流和基金网络信息筛选基金与股票；最后，介绍机器学习、深度学习和文本分析在基金研究中的应用。此外，书中还对中国市场中的基金画像、分类与配置等实践问题进行了探讨。 -
作者介绍
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目录
第1章 基础知识
1.1 主动股票型基金的典型事实
1.1.1 典型事实1：平均而言，中国市场中主动股票型基金能获取正Alpha
1.1.2 典型事实2：“基金赚钱、基民不赚钱”
1.1.3 典型事实3：投资者追逐业绩优异的基金
1.1.4 典型事实4：简单“抄基金作业”不靠谱
1.2 本书内容框架
1.2.1 内容1：基金业绩预测
1.2.2 内容2：投资者行为分析
1.2.3 内容3：“抄基金作业”与基金对资产定价的影响
1.2.4 衍生内容：机器学习与文本分析
1.2.5 实践内容：主动基金配置
1.2.6 结语：小结与未来研究方向
1.3 因子投资视角下的基金业绩预测
1.3.1 多因子模型简述
1.3.2 三点讨论
1.4 补充说明
第2章 简单基金特征与基金业绩特征
2.1 基金规模
2.1.1 规模与业绩
2.1.2 中国市场分析
2.1.3 最优基金规模
2.2 基金费率
2.2.1 费率和业绩
2.2.2 中国市场分析
2.3 基金年龄
2.3.1 年龄与业绩
2.3.2 中国市场分析
2.4 基金资金流
2.4.1 “聪明钱”还是“蠢钱”
2.4.2 中国市场分析
2.5 基金经理团队结构
2.5.1 团队制趋势
2.5.2 团队制和业绩
2.6 基金经理生日
2.6.1 生日和业绩
2.6.2 原因分析
2.6.3 出生顺序的影响
2.7 基金动量
2.7.1 动量与业绩
2.7.2 中国市场分析
2.8 特征调整的超额业绩
2.8.1 股票特征分组
2.8.2 特征选股能力
2.8.3 特征择时能力
2.8.4 长期风格暴露
2.9 双重调整Alpha
2.10 本章小结
第3章 基金主动性
3.1 基金R2与主动性
3.1.1 指标构造方法
3.1.2 实证表现
3.1.3 R2与跟踪误差
3.1.4 中国市场分析
3.2 （持仓）行业集中度
3.2.1 指标构造方法
3.2.2 预测机制
3.2.3 中国市场分析
3.3 主动份额
3.3.1 指标构造方法
3.3.2 实证设计
3.3.3 主动份额与基金业绩
3.3.4 中国市场分析
3.4 现金管理能力
3.4.1 两个视角
3.4.2 中国市场分析
3.4.3 讨论
3.5 主动基本面业绩
3.5.1 指标定义
3.5.2 实证结果
3.5.3 讨论
3.6 收益缺口与隐形交易
3.6.1 指标构造方法
3.6.2 隐形交易：修正收益缺口指标
3.6.3 预测机制
3.6.4 中国市场分析
3.7 风险漂移
3.7.1 指标构造方法
3.7.2 预测机制
3.7.3 中国市场分析
3.8 时变能力指数
3.8.1 择时与选股能力的时变性
3.8.2 构建时变能力指数
3.8.3 中国市场分析
3.9 进阶话题：基金因子动物园
3.9.1 基金能利用股票市场异象吗
3.9.2 因子业绩预测能力的样本外衰减
3.10 本章小结
第4章 规模报酬递减
4.1 规模报酬递减的定义与估计
4.1.1 定义
4.1.2 估计
4.2 规模报酬递减的争议
4.3 如何更准确地度量基金能力
4.3.1 基金的价值创造能力
4.3.2 价值创造能力的分解与估计
4.4 盈利能力与可扩展性的直观估计
4.4.1 行业和风格集中度
4.4.2 理论模型和实证分析
4.4.3 预测机制
4.4.4 有效主动性
4.5 本章小结
第5章 基金投资者的业绩追逐行为：经典研究
5.1 业绩追逐行为与基金资金流—业绩敏感性
5.2 理性解释：贝叶斯学习
5.2.1 贝叶斯学习框架的基本设定
5.2.2 关键假设与模型的启示
5.3 非理性解释：追逐简单的业绩信号
5.3.1 基金业绩与总体资金流
5.3.2 晨星评级与基金资金流的截面差异
5.3.3 投资者追逐晨星评级的启示
5.3.4 讨论
5.4 本章小结
第6章 基金投资者的业绩追逐行为：拓展研究
6.1 贝叶斯学习框架下的资金流—业绩敏感性影响因素
6.1.1 基金收益波动率和基金年龄
6.1.2 市场状态
6.1.3 基金异质性风险
6.2 追逐简单的CAPM-Alpha
6.2.1 基金Alpha的估计
6.2.2 赛马分析
6.2.3 收益率的不同成分与基金资金流
6.2.4 其他研究
6.3 再探经典研究
6.3.1 安慰剂测试
6.3.2 回归方法的争议
6.4 调和已有研究
6.5 本章小结
第7章 投资者行为偏差
7.1 因子相关收益率
7.1.1 因子相关收益率与基金资金流
7.1.2 因子相关收益率与基金未来业绩
7.1.3 对基金能力的启示
7.2 彩票偏好
7.2.1 基金收益的彩票偏好与基金资金流
7.2.2 彩票偏好的原因
7.2.3 基金为何持有彩票型股票
7.2.4 彩票股持仓对资产定价的启示
7.2.5 讨论
7.3 前景理论与基金投资者行为
7.3.1 前景理论与基金资金流
7.3.2 最优参数估计
7.3.3 全新洞见
7.3.4 不完全理性的基金投资者
7.3.5 其他研究
7.4 有限关注下的贝叶斯学习
7.4.1 基金业绩信号精度估计
7.4.2 影响机制
7.4.3 PRP与投资者收益率
7.5 互联网平台的兴起与对网红基金的追逐
7.5.1 互联网基金销售平台兴起的影响
7.5.2 数据与基准结果
7.5.3 机制分析
7.5.4 后果：对基金经理风险承担的影响
7.5.5 讨论
7.6 本章小结
第8章 抄基金作业
8.1 简单抄基金重仓股作业并不奏效
8.1.1 基金重仓股组合
8.1.2 基于基金超额持仓权重
8.2 基于基金质量抄作业
8.2.1 股票质量与基金质量
8.2.2 基金质量与基金能力
8.2.3 基金质量与基金未来业绩
8.2.4 基金质量和基金资金流
8.3 透过持股基金质量洞悉股票质量
8.3.1 持股基金质量与股票表现
8.3.2 持股基金质量与基金持股比例
8.3.3 预测机制
8.4 基金隐含股票Alpha
8.4.1 模型和广义逆估计
8.4.2 和已有指标的关系
8.4.3 预测机制
8.4.4 替代构造方法
8.5 如何抄一份好作业
8.5.1 简单抄作业不靠谱
8.5.2 数据
8.5.3 模型和实证结果
8.5.4 投资者专业度与抄作业回报
8.5.5 对被抄袭者的收益率损害
8.6 本章小结
第9章 基金资金流、基金网络与资产定价
9.1 资金流驱动的交易
9.1.1 估计资金流驱动的交易
9.1.2 FIT与股票收益
9.1.3 预期FIT与资产定价
9.1.4 资金流驱动的交易与基金业绩持续性
9.1.5 资金流驱动的交易与聪明钱效应
9.1.6 资金流驱动的交易与股票动量
9.1.7 因子相关收益率与风格因子表现
9.1.8 讨论
9.2 共同资金流
9.2.1 定义和特征
9.2.2 资金流Beta与股票收益
9.2.3 资金流Beta与基金投资组合
9.2.4 稳健性与进一步分析
9.2.5 讨论
9.3 基金网络
9.3.1 概述
9.3.2 基金对重仓股网络信息的利用
9.3.3 基金投资风格与基金之间的竞争
9.3.4 基金重仓股网络和竞争网络
9.4 隐藏的Alpha
9.4.1 数据
9.4.2 主要实证结果
9.4.3 进一步分析
9.4.4 讨论
9.5 本章小结
第10章 机器学习与基金研究
10.1 简单基金特征的业绩预测能力
10.1.1 研究背景
10.1.2 特征与模型
10.1.3 特征重要性
10.1.4 双重条件排序
10.1.5 基金能力与资本错配
10.1.6 讨论
10.2 基金持仓异象特征与基金业绩
10.2.1 研究背景
10.2.2 异象投资指标
10.2.3 机器学习模型
10.2.4 特征重要性
10.2.5 讨论
10.3 深度学习与基金业绩预测
10.3.1 研究背景
10.3.2 机器学习模型
10.3.3 特征重要性
10.3.4 异常收益率分解
10.4 本章小结
10.4.1 共性和差异
10.4.2 其他研究
第11章 文本分析与基金研究
11.1 基金投资策略的文本独特性
11.1.1 研究背景
11.1.2 文本相似性测度
11.1.3 哪一类基金家族更偏好创新
11.1.4 经济机制
11.1.5 基金市场均衡
11.1.6 讨论
11.2 基金分类
11.2.1 基于文本的基金分类方法
11.2.2 基金是否会偏离其核心投资策略
11.2.3 基金投资者的需求
11.2.4 基金供需动态及内生性问题
11.2.5 经济机制
11.2.6 讨论
11.3 量化基金与主观基金的差别
11.3.1 区分量化和主观基金
11.3.2 特征差异
11.3.3 能力差异
11.3.4 投资组合差异
11.3.5 主动收益率差异
11.3.6 讨论
11.4 海外集中度
11.4.1 指标构造方法
11.4.2 海外集中度与基金业绩
11.4.3 预测机制
11.4.4 讨论
11.5 基金经理对经济增长的预测能力
11.5.1 构建预测评分指标
11.5.2 基金经理会认真写报告吗
11.5.3 经济增长预期与投资决策
11.5.4 资产定价含义
11.5.5 讨论
11.6 基金风险披露
11.6.1 利用深度学习构建指标
11.6.2 基金经理风险评估的经济后果
11.6.3 机制分析
11.6.4 投资者是否会关注基金经理的风险评估
11.6.5 讨论
11.7 本章小结
第12章 实践问题：主动基金配置
12.1 主动基金画像
12.1.1 画像的必要性
12.1.2 基金画像方法
12.2 主动基金分类
12.2.1 基金相似度
12.2.2 分类方法
12.2.3 分类实证分析
12.2.4 多级标签体系
12.3 主动基金优选
12.3.1 选基因子
12.3.2 选基实证结果
12.4 基于因子的基金配置选择
12.4.1 基金表现的周期性
12.4.2 从因子择时到基金配置
12.4.3 配置与选基协同
12.5 基金持仓测算
12.5.1 基金仓位测算方法
12.5.2 持仓测算方案：二次规划
12.5.3 持仓测算方案：卡尔曼滤波
12.5.4 举例说明
第13章 结语
13.1 主动基金投资总结
13.2 启示
13.2.1 投资者的视角
13.2.2 监管部门的视角
13.3 进一步研究方向
附录A 基金背景与发展历史
附录B 基金投资策略概述
附录C 实证设定及描述性统计
附录D 常用记号说明
参考文献
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