选基因子的陷阱：风格切换与基金业绩动量回撤在主动基金策略研究系列报告中，我们提出风格配置与选基因子相配合的组合构建思路。其中选基因子负责从管理能力、组合特征等维度寻找可持续的竞争优势，贡献独立于风格的 alpha。但是在分域视角下，我们发现选基因子实则掺杂风格的扰动。进一步观察各类别因子的表现，合成因子回撤的主要原因是业绩动量类因子出现反转。本篇报告我们提出相似中性化的方法和理论，系统性地剥离业绩动量类因子中隐藏的风格扰动，以对抗其在风格切换时期的回撤。 相似中性化：对抗业绩动量回撤的普适性方案首先，我们推荐采用净值收益率的相关系数构建基金相似网络。在不预先定义风格因子的情况下，净值收益率的相关系数直接度量了基金在风格因子上暴露的相似程度。业绩动量类因子的局域均值与自身值的相关系数普遍更高，意味着业绩动量类因子得分的高低很大程度上取决于基金的 beta 属性，因而易受市场风格扰动。为了使因子更纯净地反映基金的特质性 alpha 能力，我们提出相似中性化的方法，剥离代表基金 beta 贡献的局域均值因子。以基于净值的选股能力因子tm_alpha 为例，进行了相似中性化后，tm_alpha 因子的累计 Rank IC 稳健向上，几乎免疫了风格的扰动。大多数业绩动量类因子在经过相似中性化后，不论是在全区间还是在风格切换时期都获得 Rank ICIR 的提升。在风格切换时期，中性化之后的因子大多还能维持正向的选基效果，改善幅度比全区间更为明显。在当前 A 股市场行业与风格轮动加剧的背景下，我们认为对业绩动量类因子剥离 beta 是尤为必要的。从全域上看，不同邻域参数 k 相似中性化后业绩动量类合成因子的累计 Rank IC序列走势接近，邻域取得越小，累计 IC 值越高。在不同的选基域下，选取 k=10的相似中性化因子除了在价值策略下表现较弱外，在其他域都与最优参数接近。 应用：构建稳健的动态合成因子我们对评价类选基因子库中的业绩动量类因子进行相似中性化处理。对于合成方式，我们遵循动态选基因子合成框架，因为该框架更贴近真实投资场景。在三种动态合成方式下，采用相似中性化的因子集均相对原始因子集有更高的信息比率。从多空对冲组合的表现来看，最优的动态合成方式是最小化 IC 波动率，其五分组单调性良好。在 3、6、9、12 月季频调仓下，合成因子多头相对于空头的年化收益率达 7.02%，信息比率达 2.07，最大回撤降低至 5.93%。风险提示：选基因子均基于历史信息测算，可能存在失效风险。基金投资策略分类基于对公开的历史数据的定量测算与统计，基金管理人真实投资理念可能与之存在出入。对基金产品和基金管理人的研究分析结论不能保证未来的可持续性，不构成对该产品的推荐投资建议。