随着资产托管业务的不断发展，持牌金融机构之间的交流和合作显得尤为重要。为加强持牌机构间的沟通与协作，共同探讨私募市场的未来趋势，由瑞奇期货主办的『FOF私募基金闭门交流会』于4月2日正式召开，道以科技与兴证托管作为嘉宾带来了精彩的主题分享。
本次交流会汇聚了FOF、私募行业多位优秀管理人，聚焦《私募监管要点及备案提示》、《量化模型在FOF业务中的应用》两大议题，并有多家优秀的私募管理人进行精彩路演。
其中《量化模型在FOF业务中的应用》由道以科技总经理史继宾分享，不仅分析了FOF机构所面临的挑战，还介绍了量化在FOF业务中的六大应用场景！
以下是KIMI大模型对道以科技史总分享内容的总结：
1. FOF机构面临的挑战：
- 普遍认为FOF投研较为简单，主要依赖主观分析产品、人和方向。
- 但实际上，FOF机构具有系统化筛选评估和组合管理的天然优势，但在此过程中也存在问题。
2. 具体问题：
- 基金分析主要停留在主观层面，缺乏深入的系统化评价。
- 量化分析主要关注收益率和回撤等指标，但可能不够全面。
- 策略和人的综合管理存在困难，尤其是资产穿透和风格漂移问题。
- 市场变化迅速，FOF机构难以及时调整底层资产，导致策略与市场不匹配。
- 投后跟踪分析和动态组合调整是FOF机构需要解决的第四个问题。
3. 量化模型在FOF业务中的应用：
- 量化模型可以帮助FOF机构在六个方面：基础数据整理、基础模型构建、构建因子库、基金分析、组合分析和投后分析。
- 量化模型的应用可以提高FOF业务的效率和效果，尽管市场对FOF量化的认知还在逐步提升。
4. 太以天合系统介绍：
- 太以天合是一款为FOF私募基金管理人设计的智能量化管理系统，旨在提供简便、快速上手的操作体验。
- 系统不干预产品设计、资产配置逻辑和子基金筛选，而是通过量化模型提供最优资产配置建议。
- 结合多个维度的评价模型和风险控制模型，系统能够基于目标函数、最大回撤等参数提供解决方案。
- 系统支持不同策略场景，提供历史投资周期轨迹和再平衡节点，帮助管理人进行投资决策。
5. 实盘应用和效果：
- 通过太以天合系统，管理人可以自由设置调仓频率和触发节点。
- 系统在市场上进行了广泛的测试，结果显示胜率高，能够有效控制回撤并增厚收益。
- 系统还提供投后分析服务，帮助客户理解收益来源和调仓原因。
6. 服务和支持：
- 系统定期提供策略报告和观察池报告，帮助FOF机构进行资产配置和筛选。
以下是道以科技史总分享内容实录：
在我看来，FOF机构所面临的挑战是显而易见的，相信很多人会觉得FOF投研是偏简单一点，那么，为什么会有这样的想法呢？
据我调查分析，是因为大家习惯性认为FOF投研更多体现在主观去分析产品、人、方向。没有很深入了解FOF机构有天然的优势——管理人要告诉资金方他有比较明确的系统化筛选评估和组合管理。在这过程中，也会面临一些问题。
首先，基金分析这块，在整个基金评价体系里，无论是从管理员的角度去做评价，还是整个基金产品、基金经理去评价，更多还是停留在主观层面。
其次，在量化层面，从收益率、回撤等指标方面去做分析。
然后，针对策略和人的综合管理，也是面临最后一个坑点。关于我所投向的资产穿透和风格漂移问题，也是目前很多FOF机构最头疼的事情。
市场是瞬息万变的，从去年我们所了解一些策略来讲，一开始去年年初大家不投股多，慢慢地大家向中性和可转债多资产方向去投，但今年年初的时候，中性又出现了一个问题。对于FOF机构来讲，底层资产没有办法及时去做调整。这时，意味着我们关于基金的底层策略与市场变化的匹配程度存在很大的差异。
最后，如何进行投后跟踪分析以及实现动态组合调整，是FOF机构所面临第四个问题。
针对这四大问题的解决方案，也是我今天要分享的主题：量化模型在FOF业务中的应用场景。
之前调研很多FOF机构，他们会将量化引入到整个FOF业务中，主要是有以下六个方面：
1.基础数据整理：数据轨迹、数据清洗确保数据的准确性和全面性、数据统计结合最基础的底层概念保存下来。
2.基础模型构建：资产配置理论确认、模型构建与确认。
3.构建因子库：收益指标、风险指标、相关性指标。
4.基金分析：基金分类、基金评价、指标参数。
5.组合分析：净值拟合、收益指标、动态回撤。
6.投后分析：绩效归因、数据回测、投后分析。
纵观整个资管行业，算法交易受到大家都认可是在2018年以前，2019年下半年之后更多的是属于应用层面，就是交易执行是否要去参与算法交易，通过算法交易能带来多少增益，FOF量化也是这样的逻辑，它是属于发现与创造的过程。
现在FOF量化被提及次数非常多，但整个市场还未形成标准化，大家对这块的认知也还未达到较高层面，但可能随着市场不断变化，尤其是这两年不断出现策略失效的场景，慢慢地大家对FOF业务里量化的投入会增加。
我们道以科技针对FOF量化给出了一个方案，就是太以天合。
太以天合是一款为 FOF 私募基金管理人研发的极轻便、秒上手的FOF智能量化管理系统。
太以天合既不关注FOF的产品设计定位、也不干预整个产品的资产配置逻辑，更不会介入子基金的筛选过程。相反，它采用纯量化的模型，为FOF提供一个关于当前如何最优配置资产的建议，并通过纯量化模型帮助FOF降低回撤风险，同时增厚收益。
在整个量化策略里，针对多策略配置，每个配置到底要投多少资金，通过量化实现最优解的结果给到FOF。
当然，策略并非单一性，其中涉及诸多参数的设置。针对当前母基金的最大回撤控制以及单一资产标的的控制，我们需根据具体情况灵活调整。不同的参数设置会产生不同的效果。在算法层面和FOF场景中，由于FOF注重长期价值投资，其调仓频率通常不高。但FOF仍然可以根据需要自由设定触发调仓的节点，可以是季度调仓、月度调仓或半年调仓。
这些算法在FOF的实盘应用中，并非立即执行，而是可以作为参考标准，类似于实盘与模拟的结合。通过不断调整和优化策略参数，我们可以更好地适应市场变化，实现更稳健的投资回报。
结合市场上公开数据两百多只基金跑了八百个测试案例，整体跑下来效果还是非常不错，通过我们的策略执行下来，整体上胜率比较高，从收益跑赢的角度上，胜率超过了80%，在回撤加收益双成的基础上，我们的胜率是90%，回撤也能够有效控制住。
针对整个算法模型而言，我们采用了评价的模型和最大回撤的风险控制模型。所谓的控制回撤，就是尽量去减少各个子基金之间的相关性。当回撤控制住了，收益也就有了提升。
太以天合想达到的效果是，真正在运作的一些策略子基金，不管是放上来的历史数据还是实盘带跑的，通过太以天合的方案去看量化多音字的模型能否帮你带来直观的效果。
所以说，在执行层面上非常简单，最后，针对FOF跑测完了之后，我们会安排一对一把分析报告的过程告诉FOF。告诉FOF为什么通过这么一个算法模型帮FOF带来收益，每个节点上的收益原因是什么，其实这属于投后分析的服务。
我贴了一张图如下所示，图上各个打点对应不同方案，在各个实点上，FOF不同的业务场景可以去制定回撤、调仓周期、单一资产标的等等。
目前没有区分策略在那个场景上做调仓效果会更好，所以说，在子基金的各个策略场景上都支持。
在历史的投资周期轨迹里面，每个节点上，我们目前的资产配置现状是什么，为什么有这种调仓行为，针对每一点的调仓可以图表化和直观化去展示，可以理解为是一个投资轨迹的追溯过程。
而且，在整个策略里面，我们还增加了很多再平衡的节点，也就是当我们整个基金面临较大的行为时候，我们如何去做配置。其实，这个是除了固定期限给出建议之外，也能够让客户定期去做。
目前，有两百多个管理人在我们系统里，我们定期会针对FOF机构的需求场景，帮客户出具这种策略报告，也就是观察池报告。比如说股多类的想筛选5个资产配置大概是多少比例，CTA类是多少比例，固收类又是多少比例，通过观察池里面的这些数据和产品给到客户初步的筛选过程。
好了，今天我的分享就到这里，谢谢大家！
——————
以上是史总在FOF私募基金交流会上分享的“量化模型在FOF业务中的应用”。“太以天合”适用于非常丰富的FOF投资场景，不管是主观为主、已经开始用量化、产品业务刚起步亦或是已经进入发展期等等情况，都可以用“太以天合”量化策略进一步提升收益率、加强稳定性。