15年到16年短短一年时间,我国股市经历从牛市到熊市的过山车行情。面对如此剧烈波动的市场,投资者逐渐转向具有稳健收益与可控风险的金融产品,在这样的大环境下,FOF基金逐渐受到青睐。量化投资策略,顾名思义,就是利用数量化的方法选择证券种类、确定投资比例,以使该证券组合的收益率可以跑赢基准收益率的投资方法。本文以均值-方差理论为理论基础,结合真实市场数据,尝试设计一个具有可操作性的FOF产品,以期为投资者提供一个新的产品选择。本文以我国上市的ETF基金以及其跟踪的指数为研究对象,为了拓展研究样本,在ETF基金设立之前采用其对应的指数业绩表现作为原始数据,研究期间从2010年1月一直到2016年3月。数据来源是在万得数据库中收集的ETF基金的每周收益率行情序列数据。本文的架构主要分为四个部分。第一部分是文章的理论基础以及研究背景。该部分简要梳理了文章的研究基础,其中包括现代投资组合理论的发展历程、FOF的研究前沿进展,以及Markowitz组合理论在国内外证券市场的有效性研究等。针对量化投资、机器人投资顾问等近几年兴起的领域的发展也有所归纳整理。第二部分是基金池初选和模型建立,考虑到指数化投资的被动投资理念,本文主要使用夏普比率作为业绩评价指标,每个类型选定一只基金作为该类型的代表。对同样一个类型的ETF基金进行相关性分析,对相关性较大的基金进行适当的保留或剔除,最后构成一个基金池,里面的基金互相之间的相关性系数尽可能小。主要检测的模型分为三钟,第一类是针对按照行业分类的ETF基金,对相关性不强的行业类ETF之间进行资本有效配置达到投资最优化。为了使基金数据样本变长,这里将存续期较短的ETF基金数据采用与其对应的指数基金的收益率数据进行替代。第二类是针对按照规模分类的ETF基金,对相关性不强的不同规模类ETF之间进行资本有效配置达到投资最优化。第三类是针对代表不同板块的ETF基金,选择其中存续期尽可能长的种类,再利用最优化模型。第三部分是实证检验部分。在确定基金池的规模和构成之后,将其中的基金收益率数据保留每只成分基金共同拥有的数据长度,并将其分为样本期和检验期两个部分。在样本期内,利用均值-方差模型对数据进行分析与计算,模拟出不同建仓参考期与换仓间隔期下的各种组合的综合收益,通过业绩评价体系对各种组合的表现进行评价,选出最优参数,接下来进入检验期。在检验期,将数据带入已经设置好最优参数的固定模型中进行检验,与基准收益进行综合比较,观察与评价策略的有效性。第四部分是研究结论,主要是对第三部分的总结与提炼,并对本文的研究不足以及以后的研究方向做了简单描述。对本文中构建的几个投资策略分别进行评价,这几个模型适合稳健型投资者进行投资。总的来说,本文的研究既可以作为投资者的直接参考,也可以为投资者进行自主的创新提供一定的帮助。这对于构建以分散化投资来降低投资风险的金融产品、引导我国投资者的理性投资行为乃至于推动我国股票市场的健康发展都具有一定的现实意义。