主动量化研究系列：AH权益组合业绩评价框架

正文目录多元配置下，A+H组合绩效评价 4A+H权益组合绩效评价体系 4需要解决的问题：汇率、市场特征差异 4跨市场模型构建流程 5货币收益 5单一市场模型的整合 6跨市场模型 7A+H组合业绩评价示例 8风险提示 9图表目录图1：公募基金中有港股仓位产品数量较多 4图2：A+H组合绩效分析示例 4图3：A股港股对比-主要量价风格 5图4：A股港股对比-主要基本面风格 5图5：A股和港股超低配行业存在差异 9图6：A股较港股持仓，与对应基准风格偏离更大 9图7：组合M整体偏小盘、高换手风格 9图8：行业偏离贡献正收益，选股收益为负 9表1：组合M持仓明细：A股和港股均有覆盖 8多元配置下，A+H组合绩效评价近年来市场对港股关注度提升，持有港股标的公募基金数量较多。对于跨市场组合，一般我们会关注如下两个维度：事前，即各市场哪些策略较为有效，如何进行组合构建；事后，即对现有组合进行绩效归因。对于前者，我们在《港股增强：高胜率战胜基准》中进行了初步探索，所得策略超额收益表现较为稳健。对于后者，需搭建跨市场权益组合评价体系。本报告中，我们首先讨论了构建流程以及具体方法，然后对其应用进行了测算。从结果看，可对跨市场组合收益来源进行较为有效的拆分，对策略能力维度进行系统化评价。图1：公募基金中有港股仓位产品数量较多 图2：A+H组合绩效分析示例港股持仓A股持仓组合

0.61%-0.54%1.46%-0.54%1.46%-0.61%0.14%-1.72%-1.37%0.00%0.68%-2.33%-1.89%0.09%1.29%0.14%-1.35%汇率收益市场收益行业收益风格收益选股收益；2025/9/30 ；2025/7/1-2025/7/31A+H权益组合绩效评价体系A股和港股权益组合评价，本质是需处理跨市场问题。此部分我们首先对跨市场权益组合业绩评价体系进行分析，并给出具体流程以及分析示例。需要解决的问题：汇率、市场特征差异出现的变化；稳健，即预测资产之间关联性时，能够较好地对结构化和噪声部分进行区分。我们在搭建跨市场权益评价体系时，所需要的也是满足上述要求的模型。对单市场模型进行拓展，可得到如下模型：nfwcXcfciXifisXsfsn其中，fw为全球市场因子；fc为地区市场因子；fi为行业因子；fs为风格因子。总结来说，类似于A股模型将沪市和深市进行合并处理，上述公式的逻辑与之类似。但在实际处理时，会面临如下问题：一，地区间因子表现存在差异。模型成立的前提是行业和风格在各市场表现具有较强的一致性，从下图可以看出这一点并不成立。即这种处理方法无法满足精细化的要求。二，汇率的处理。投资者一般以其所在地区对组合进行收益结算，涉及跨市场时，需考虑汇率变动对组合收益的影响。图3：A股港股对比-主要量价风格 图4：A股港股对比-主要基本面风格130%80%30%-20%-70%2010/1/42010/5/202010/1/42010/5/202010/10/112011/2/222011/7/72011/11/212012/4/122012/8/212013/1/82013/5/302013/10/212014/3/52014/7/182014/12/12015/4/212015/8/282016/1/152016/6/12016/10/202017/3/72017/7/202017/11/302018/4/202018/8/302019/1/182019/6/112019/10/232020/3/92020/7/242020/12/82021/4/262021/9/62022/1/252022/6/172022/10/312023/3/152023/8/12023/12/152024/5/102024/9/232025/2/142025/6/30

50%40%30%20%10%0%2010/1/42010/5/202010/1/42010/5/202010/10/112011/2/222011/7/72011/11/212012/4/122012/8/212013/1/82013/5/302013/10/212014/3/52014/7/182014/12/12015/4/212015/8/282016/1/152016/6/12016/10/202017/3/72017/7/202017/11/302018/4/202018/8/302019/1/182019/6/112019/10/232020/3/92020/7/242020/12/82021/4/262021/9/62022/1/252022/6/172022/10/312023/3/152023/8/12023/12/152024/5/102024/9/232025/2/142025/6/30市值-A股 动量-A股 波动率-A股市值-港股 动量-港股 波动率-港

盈利-A股 价值-A股 成长-A股 分红-A股盈利-港股 价值-港股 成长-港股 分红-港；2010-2025年10月 ；2010-2025年10月跨市场模型构建流程基于前文分析，我们首先对汇率因素的纳入、地区因子差异这两个问题进行分析，并给出相应的解决方法。最后，给出所搭建的跨市场权益评价模型框架。货币收益进行跨市场投资时，一般会使用本币进行收益结算。外汇投资超额收益包含汇率变动损益和无风险收益率，可表示为：q(1Qrfloc)rfref)Q+rflocrfreft t t t t t tQ为汇率变动损益；rfloc是外币无风险收益率；rfref是本币无风险收益率。t t t外币计价资产超额收益可表示为：t t rlocRlocrft t 本币计价资产收益率可表示为：Rref

(1Q)(1Rloc)1QRloct t t t t本币资产超额收益为：rref

qrloct t t即由外币计价资产超额收益和货币收益两部分构成。i,t ii,t i,qki,kk,t i,t i,qi,t rref

Xq

KX

u=Xq

rlocXq0币收益和外币计价资产超额收益，其中后者与单一市场模型一致。h对于组合 Phnn1

，则有：rP,ref

L PXqlXq

K PXfkkXf

N Phnh接计算得到。在此基础上，我们需要解决的是如何对模型中的本地市场收益表征进行整合，以及对风险矩阵进行估计。单一市场模型的整合设有M个市场，可将所对应的单一市场模型整合为：

uN 1X

0 1 1r

f uN2= N2N2 0 X r

NMf

u NM

NM

NMr X f u则股票方差协方差矩阵可表示为：Var(r)XVar(f)XVar(u)其中残差协方差矩阵为对角阵，即不同市场之间残差项不相关。因子收益方差协方差矩阵可表示为：Cov(fN,fN)

Cov(fN,fN) 1 1 1 M Var(f)= )NCov(f)NM

,f1

Cov(fNMN

,fNM分块矩阵对角线部分为市场自身的方差协方差矩阵，可由单一市场模型给出。对于不同市场间的协方差矩阵，或无法直接使用市场因子收益进行计算：假设模型中包含75个市场，涉及59种货币；各单一市场模型包括24个行业和16个风格因子，则共涉及超过1200个因子。若使方差协方差矩阵满秩，至少需要5年的交易日数据，且可能使得矩阵稳健性较差。可使用结构化模型方法对市场间因子方差协方差矩阵进行构建。

rit

x f x f it it

iM其中，M表示特定单一市场；fM为该市场因子收益；xM为因子暴露。t i将全球市场模型重新表示为：

tXtt其中，Ft为全球市场因子收益；Xi为因子暴露。类似于个股相对市场的敏感度贝塔，各地区因子也会受全球市场因子的影响，即可设定如下模型：tt

fM

M M t itrit

xMMfM

xMfMgMeMiititt vrM,rN)xMβMv(,FβNv(gM,gN)xNdiag(Var(eM))因子间方差协方差矩阵为：Cov(fM,fN)βMCov(F,F)βNCov(gM,gN)Cov(fM,F)Cov(F,F)1Cov(F,fN)Cov(gM,gN)

Ω=βCov(F,F)βCov(g,g)然而在实际应用中，Cov(F,g)=0并不总是成立，这也导致合并模型方差协方差矩阵对角线上因子矩阵与单一市场模型会存在一些差异，还需要进行一定的修正：Ω=RΩR其中R为与单市场对应的分块矩阵：Rdiag()Cor(Ω0)1/2Cor(Ω)1/2diag(0)1m m m m m其中，diag()为单一市场模型风险矩阵中因子标准差对角阵；Cor(Ω0)为单一mmmmm

diag(0)和Cor(Ω

m)为公式(15)中对应的因子标准差对角阵和因子相关系数矩阵。据此，实现了整体模型与单一市场模型风险矩阵的一致对应。跨市场模型前文我们对货币收益的纳入，以及单一市场模型的整合进行了分析，下面我们对实际使用的跨市场模型构建流程进行说明。首先，基于如下全球市场模型，计算得到全球市场、地区市场、行业和风格因子收益率，记为gw：nfwcXcfciXifisXsfsn跨市场股票收益模型为：rXfuCov(r,r)XFXCov(u,u)Cov(u,f)0Cov(ui,uj)0

ij因子收益结构化模型：fBgwφFCov(f,f)BGBCov(φ,φ)Cov(φ,gw)0Cov(i,j)0

ij基于上述模型，即可对跨市场权益组合进行收益和风险分析。若仅涉及业绩归因，不涉及风险矩阵，上述结果并非必要。A+H组合业绩评价示例1M1300*80%+恒生指数*10%+中证综合债指数收益率*10%。仅考虑权益仓位，以人民币度2025/7/1-2025/7/31。MA31.65%28.13%。行业维度，A股持仓超配materialscondurappbanks、techhefoodbevetobmaterials和telcsersbanks。风格维度，Amaterialsbanks；偏小市值、高换手、高盈利、动量。港股仓位超额收益为正，A股为负；整体选股收益为负。表1：组合M持仓明细：A股和港股均有覆盖股票代码占净值比例股票代码占净值比例股票代码占净值比例0941.HK6.25%600489.SH3.31%3690.HK2.18%000333.SZ6.10%600988.SH3.08%600397.SH2.11%002595.SZ5.58%600690.SH2.65%1258.HK2.01%0883.HK4.27%000426.SZ2.61%0728.HK1.98%601899.SH4.22%0001.HK2.53%1208.HK1.62%000975.SZ4.14%0762.HK2.48%9988.HK1.53%1818.HK4.12%600741.SH2.41%300750.SZ1.40%000603.SZ3.84%3993.HK2.36%6690.HK1.17%600660.SH3.49%000651.SZ2.26%600298.SH1.15%0700.HK3.42%1787.HK2.21%；2025/6/301模拟组合中个股仅用于评价体系效果测试展示，不涉及具体个股的推荐。图5：A股和港股超低配行业存在差异 图6：A股较港股持仓，与对应基准风格偏离更大20.00% 市值0.40成长0.200.40成长0.20价值0.00-0.20-0.40动性-0.60-0.80分红-1.00低波动量10.00%5.00%0.00% 流-5.00%-10.00%-15.00%banksbanksA股 港股 A股 港股；2025/6/30 ；2025/6/30-0.54%1.46%-0.61%0.14%-1.72%-1.37%0.00%0.68%-2.33%-1.89%0.09%1.29%0.14%-1.35%图7：-0.54%1.46%-0.61%0.14%-1.72%-1.37%0.00%0.68%-2.33%-1.89%0.09%1.29%0.14%-1.35%市值流动性0.80流动性0.800.600.400.200.00-0.20-0.40-0.60-0.80-1.00-1.20