自1998年3月中国首批公募基金成立以来,截至2012年3月13日,中国市场上的基金数量已达到1119只。众多基金产品的出现带来了巨量的市场数据,个人基金投资者很难有效地对所有市场信息、进行分析,因而产生了由专业的投资机构代为进行基金投资的需求。但是不论是个人投资者还是机构投资者,要做到详尽分析每一只基金,预估其未来表现,从而做出投资决策,都是相当费时费力的事情。如何便捷地将巨量的市场数据转换为有效信息,从而指导基金的选取,成为许多个人及专业投资机构所面临的难题之一。尽管许多数据提供商及基金评级机构公开了各自的基金业绩评价指标或评级公式,甚至有些卖方研究所也开发了量化择基模型,但是众多的择基方法不论是在数据获取成本、客观性、易行性等方面都存在或多或少的问题。为了克服这些难题,本文致力于建立一个取数于公开市场、逻辑结构简单、易实现的量化择基模型,为基金投资者提供可靠的投资建议。本文的主要贡献及创新在于：一、分析了FOF产品收益来源,对量化择基课题在FOF投资决策中的作用及其所期望达到的效果做了客观的定位。由于本文的服务对象是主动管理型基金的投资者,所以文章从最典型的基金投资主体——FOF (Fund of Fund)的角度出发,研究并分析了FOF产品收益的来源。从市场实际情况中我们发现,相较于绩劣的FOF产品,绩优的FOF产品的在牛、熊、震荡不断转换的市场环境下,其资产配置策略更加符合投资逻辑,且对主动管理型基金的投资仓位相对固定,始终维持在35%左右。因此,本文将课题定位于为FOF产品35%固定仓位的主动管理型基金的选取提供量化建议。当然,所得到的结论对于个体基金投资者也是适用的。具体的,本文力求所开发的量化择基模型能够构建收益率排名达到投资标的基金排名前30%的基金组合,以期其绝对收益能超越市场,辅助择时与资产配置策略,增强收益。二、构建了具有实操意义的量化择基模型,创新性地为基金公司管理能力(投研能力)构造量化指标,摈弃了传统的定性分析、主观打分规则。文章以投资者最关心的收益特性和风险特性作为择基模型的基本骨架,并融入自己的理解,根据公开市场数据量化得出基金公司管理能力指标,纳入模型考量范围。基于“动量效应(Momentum Effect)"假设,以简单而直接的逻辑将以上三个主要指标应用于预测基金未来运营状况,并取得良好的效果。三、对于模型在参数测试区间及历史回测区间的模拟投资结果进行了分析,评述了在不同市场环境下的模型效果,让模型使用者更加了解使用模型的注意事项及可能产生的风险。模型选取2006年1月1日至2009年12月31日作为参数测试区间,以迭代的方式获取了最稳定的参数区间,完成模型的建立。以2010年1月1日至2011年12月31日作为历史回测区间,作为模型效果可持续性的检验区间。在两个区间根据模拟投资结果与业绩参照标准的对比,我们确定了模型的有效性和稳定性,不仅达到了构建模型的预期效果,而且诸多性质在不同投资阶段得到了良好的继承。但遗憾的是,模型在大牛市环境下的投资业绩并未达到预设目标,我们也对其成因进行了剖析。四、与真实市场对比,呈现模型可用价值。文章在对模型模拟投资结果做了可比化处理之后,与市场上同期运作的FOF产品真实业绩做了比较,以客观评判模型的可用价值。五、对模型在大牛市减效的缺陷给出修正方案,并讨论了模型改进的途径。基于模型在大牛市减效的缺陷,文章提出了两项修正方案,并讨论了可行性。另外,还针对这一缺陷,提出了对模型进行改进的途径,即添加择时因子指标。模型使用者可根据自身的需求选择采用修正方案或对模型进行进一步的开发。