私募基金产品的筛选与配置

2017-02-16

私募基金产品的筛选与配置

私募基金产品的筛选摘要

本次研究选择Sharpe和Calmar比率作为筛选和评价产品的主要指标，并基于以上两个比率设计了对私募基金产品的评分系统。同时，在研究过程中，我们也考虑了收益率、波动率、最大回撤率等多个相关参数。研究过程中使用了正态化、标准化、聚类分析等多种统计学中常用的数据分析方法。研究范围涉及一万多个产品，范围较广。

此外，基于此次研究的结果，结合CAPM模型，我们完成了投资组合的设立，给出了完整的私募基金产品投资配置建议，并利用VaR模型对绩效进行了考评。

本次研究的最终成果呈现在本报告及私募基金产品评价程序中。该程序实现了自动化的数据抓取、数据库更新、数据处理的功能，并且能向用户提供直观、清晰的投资建议。

1.研究背景

随着国内金融市场的日渐成熟，私募基金的数量也在快速增长。在这种大环境下，策略丰富、种类繁多的私募基金产品如雨后春笋般发展起来。

尽管私募基金在国内发展时间不长，但是已经成为资本市场上一股重要的影响力量。同时，较之于一般的公募基金，部分私募基金拥有极高的收益率和较低的波动率。一些表现较好的私募基金往往能够跑赢公募、跑赢大盘。因此，私募基金产品已经成为了一种非常重要的投资选择。

对于一般投资者而言，购买合适的私募基金产品可以有效地弥补自身投资经验不足、信息封闭的劣势，在低于市场风险的情况下，获得较高的收益。对于机构而言，购买合适的私募基金产品可以有效地发挥私募基金自我管理、自我运营的特点，有效地对冲风险、节约成本。

同时，基于私募基金产品的量化指标分析，机构可以设立有效的投资组合，使之成为某类策略的组件，甚至成为独立的策略。除此之外，在经过绩效考评和CAPM模型的优化之后，这些投资组合经过包装完全可以成为机构的一种高收益、低风险产品，再次推向市场。由此可见，私募基金产品的筛选与评价有很大的研究价值。

2.私募基金产品数据的获取和处理

2.1 数据的来源

进行私募基金产品的筛选和评价，我们希望，能够将尽可能多的产品纳入到考虑的范围中。同时，对于每一个私募基金产品，我们要获得尽可能准确、完整的数据。

为了使得本次研究更加有效，保证筛选出的产品具有较好的投资价值，我们选择在私募基金方面较为专业的好买网作为数据的来源。好买网数据库中包含14751个私募基金产品的详细情况，能够为研究提供充足的样本和详细的数据。数据库中既有基金公司、成立时间、策略分类等基本信息，也有各个时间点累计净值等详细信息。

本次研究选取好买网数据库中信息较为完整的9348个私募基金产品作为研究对象。研究对象包括了多种策略类型，成立时间各异，具有一定的代表性。

2.2 数据的获取

好买网数据库中不同的私募基金产品拥有各自独立的网页，我们通过基于Python编程语言的网络爬虫，抓取各个产品的信息并储存在对应的文件中。同时，我们将同一类策略的产品信息储存在一个文件中，便于之后进行分析。

本次研究筛选和评价的指标为Sharpe和Calmar比率，因此，抓取过程中我们主要获取每个产品累计净值的时间序列。

数据抓取和储存的相关程序已经完成了自动化，并且在算法和数据结构上进行了优化。各个产品的数据会以一定的时间周期更新，利用自动化的程序，我们能够在较短的时间内完成数据库的更新和维护，便于对产品进行长期的跟踪研究和绩效评价。

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