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金融与交易

用业绩归因拆解组合收益来源：判断超额收益来自配置还是选股

当需要解释组合相对基准的超额/落后收益由哪些因素贡献时，用 Brinson、因子、固收或货币归因方法进行分解。

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适用场景

用业绩归因拆解组合收益来源：判断超额收益通用

解决思路

  1. 单期 Brinson-Fachler 归因：将主动收益（组合收益减基准收益）分解为配置效应、选择效应和交互效应三项，公式为 A_i = (w_p,i - w_b,i) × (R_b,i - R_b)、S_i = w_b,i × (R_p,i - R_b,i)、I_i = (w_p,i - w_b,i) × (R_p,i - R_b,i)，且 R_p - R_b = ΣA_i + ΣS_i + ΣI_i。
  2. 多期归因：单期归因不能跨期复利，需用几何链接方法，可选 Carino 法（施加平滑因子使算术效应复利后等于正确的几何总收益）、Menchero 法（对数方法使分解更平滑）或 GRAP（将算术效应转换为几何等价）；核心原则是链接后的归因效应之和必须等于全期总几何主动收益。
  3. 因子归因：用 R_p = Σ β_k × F_k + α 分解收益，其中 β_k 为因子暴露、F_k 为因子收益、α 为残差真实 alpha；常用因子包括 Market (MKT)、Size (SMB)、Value (HML)、Momentum (UMD)、Quality (QMJ)、Low Volatility (BAB)；因子贡献为 β_k × F_k，主动因子贡献为 (β_p,k - β_b,k) × F_k；注意所选模型（Fama-French 3、Carhart 4、Fama-French 5、Barra、Axioma）会影响结果。
  4. 固定收益归因：将债券组合收益分解为票息收入（yield × time）、骑乘收益（债券沿收益率曲线向到期日滚动带来的价格升值）、曲线变动收益（平行移动用 -D × Δy，非平行移动用关键利率久期贡献）、利差变动收益（-spread_duration × Δspread）、信用/违约损失以及残差（凸性效应、模型误差）。
  5. 货币归因：对国际组合将收益分解为本地收益、货币收益及二者交叉项，总收益（基准货币）满足 R_base ≈ R_local + R_currency + R_local × R_currency；对冲后收益 = 本地收益 + 对冲成本（远期升水/贴水）；主动货币决策归因需比较实际货币暴露与基准货币暴露。
  6. 选择归因数据基础：基于持仓（holdings-based）使用实际持仓，更准确但需每个评估点的详细持仓数据；基于收益（returns-based，如 Sharpe 风格分析）将组合收益对一组风格指数回归，精度较低但只需收益序列；基于交易（transaction-based）最准确，使用实际交易记录以考虑期内交易。
  7. 按公式表逐项计算：配置效应 A_i = (w_p,i - w_b,i) × (R_b,i - R_b)、选择效应 S_i = w_b,i × (R_p,i - R_b,i)、交互效应 I_i = (w_p,i - w_b,i) × (R_p,i - R_b,i)、总主动收益 R_p - R_b = Σ(A_i + S_i + I_i)、因子收益贡献 C_k = β_k × F_k、久期效应 ΔP/P ≈ -D × Δy、货币收益 R_fx = (S_end - S_start) / S_start。
  8. Brinson 实操示例：给定 Tech 组合权重 35%、收益 15%，Healthcare 权重 65%、收益 8%；基准 Tech 权重 25%、收益 12%，Healthcare 权重 75%、收益 6%；先算基准总收益 0.25×12% + 0.75×6% = 7.5%，组合总收益 0.35×15% + 0.65×8% = 10.45%，主动收益 2.95%；再逐项算 Tech 配置 +0.45%、选择 +0.75%、交互 +0.30%，Healthcare 配置 +0.15%、选择 +1.50%、交互 -0.20%；合计配置 0.60%、选择 2.25%、交互 0.10%，加总 2.95% 验证一致。
  9. 因子归因实操示例：给定 β_mkt = 1.1、β_smb = 0.3、β_hml = -0.2，期间 MKT = 5%、SMB = 2%、HML = -1%，无风险利率 1%，基金超额收益 7%；计算市场贡献 1.1×5% = 5.50%、规模贡献 0.3×2% = 0.60%、价值贡献 -0.2×(-1%) = +0.20%，因子解释总收益 6.30%，alpha = 7.00% - 6.30% = +0.70%；解读为超额收益主要来自高于市场的 beta 和小盘暴露，负价值暴露在价值跑输时反而有利，真实 alpha 为 0.70%。
  10. 运行脚本：用 `uv run scripts/performance_attribution.py`（PEP 723 头自动解析 numpy）或先 `pip install numpy scipy` 再 `python3 scripts/performance_attribution.py`；裸运行会打印三个演示（示例 1 的 Brinson-Fachler 归因、基于种子合成数据的 OLS 因子归因、Carino 多期链接）；用 `--verify` 断言输出与技能示例数字一致（PASS 时退出码 0），用 `--help` 查看类概览；该文件主要作为模块导入使用，例如 `from performance_attribution import BrinsonFachler`。

适用边界 · 注意事项