FOF投资管理存在两大关键：其一是若选择主动型基金作为底层标的，其本质是为了获取对应基金经理的Alpha（选股、择时等能力），鉴定和提纯标的基金的Alpha尤为重要；其二是有效管控和优化FOF的各个标的基金间的风险暴露敞口。我们认为因子剥离模型通过定量手段实现对基金经理Alpha能力的提纯以及对单只基金各种风险暴露的监控，在海外成熟资本市场的FOF管理中受到广泛重视与有效应用。FOF产品选择配置主动型基金的本质是为了获取对应基金经理的Alpha能力。与被动型投资标的相比，主动型投资标的存在双重收费费率高、风险暴露模糊化、风格漂移、尽职调查成本高等问题，但同时也具备双重主动管理带来双倍Alpha以及更稳健的组合收益等潜在机会，因而我们认为其相对于被动型基金的核心优势就在于基金经理的选股与择时等能力（Alpha）。FOF的择基逻辑并不完全等同于传统的基金评价。传统的基金评价体系包括年化收益率、最大回撤、夏普比率等，这些指标集中于反映单个基金的风险收益比特征，却并没有剖析FOF的各个标的基金分别暴露于何种类型的风险（Beta）。而FOF作为组合投资，更重要的是整个组合的风险收益比和风险暴露情况。? 风险因子剥离体系是实现Alpha提纯与Beta剥离的重要工具。多因子模型在衍变中不断补充，如今海外对冲基金的因子库对各类资产不同风格进一步细分，对Alpha 的纯度要求也不断提高。? 多因子拟合优化算法可以缓解因解释变量维度过高造成的多重共线性与估计不精准的问题。本报告介绍了遍历子集法、PCA主成分分析法、Stepwise逐步分析法、Stagewise逐渐分析法和Lasso启发式算法等为投资者提供参考。? Alpha分析框架之一：直观的二维图像象限划分体系。我们在本篇报告中详细构建了一种二维散点象限图划分体系，直观地评估FOF投资标的的Alpha能力：R2越低Alpha越高的右下象限的主动标的意味着无论怎样的因子组合都无法解释其优秀的业绩，代表了其自身稳定显著的主动管理能力。 ? Alpha分析框架之二：数值统计分析的评分体系。高Alpha值、稳定集中的Alpha值分布和低R2是衡量基金经理投资能力的重要指标。将三者进行一个z-score标准化处理并赋予一定权重，可构建一个基金评分体系，并对基金库中的所有基金进行打分排序。 ? Beta分析框架：海外经验与本土借鉴。基于因子剥离模型可实现对Beta敞口的长期跟踪及监控，以避免Beta风险的过于集中。FOF投资经理可以结合自身对Beta方向的理解并采取合适的Beta管理举措：看多某类Beta因子而转投指数或Smart Beta产品以降低Beta持有成本；看空某类Beta因子而采用衍生品实现做空；也可不对Beta进行判断，基于Portable Alpha策略实现Beta中性。海通量化团队 吕丽颖 021-23219745