追踪“聪明资金”系列三：探测基金仓位动向，把握行业轮动机会

请务必阅读正文之后的重要声明部分 [Table_Main] [Table_Title] 分析师：唐军 执业证书编号：S0740517030003 电话：021-20315202 研究助理：刘洛宁 电话：021-20315203 邮箱：liuln@r.qlzq.com.cn 《医药基金：主动管理优势足，专业壁垒贡献α——主题基金研究系列一》 《MSCI相关基金与指数辨析——主题基金研究系列二》 《TMT主题基金：多维度欣赏科技之美——主题基金研究系列三》 《红利基金：稳中求胜，配臵价值凸显——主题基金研究系列四》 《石油基金：油价逼近历史低位，如何布局相关机会？——主题基金研究系列五》 《剖析ETF的手术刀 Lyxor ETF 效率指标》 [Table_Summary] 投资要点 刻画基金纯行业配臵能力：通过反思对主动权益基金行业仓位日度拟合存在的偏差，我们剥离在行业探测上的选股干扰，得到每个基金高频的纯选股与纯行业配臵能力因子。从16年一季度开始至21年三季度，经过单因子检测发现，纯选股因子与基金未来一个季度收益相关性较高，其中动态计算过去6M纯选股因子，RankIc Mean高达15.72%，ic正比例为78.13%。纯行业配臵能力因子过去9到12M与未来一个季度相关性较高，其中过去12M的RankIc Mean最高为9.59%，正比例为72%，分层效果最为显著。 跟随基金季报的行业配臵策略没有超额收益：首先我们验证了根据全市场主动权益基金定期报告公告的行业持仓简单复制策略并不可取，从16年回测至21年9月30日该策略无法跑赢基准中证800。进一步我们每个月将主动权益基金按照过去12M纯行业配臵能力分为5档，利用高频仓位探测模型探测各基金的行业配臵比例，每五天全复制各档的行业平均仓位（为了与指数可比进行仓位归一化），我们发现五档的收益率排序与行业配臵能力排序保持一致，且从19年开始至今各档间的差距显著拉开。因此每期按照行业配臵能力靠前的基金进行行业仓位复制，能够显著跑赢同类。 跟随聪明资金进行行业轮动：最后我们验证了每个月选取过去12M纯行业配臵能力前5%的基金，每十天全复制其平均行业持仓并归一化进行换仓，底层资产选用申万一级行业指数，可以获取显著超额基准中证800的业绩表现。进一步我们验证了策略复制前5%的基金，根据公布的半年度全部持仓与拟合结果平均绝对误差仅为1.74%，因此拟合的仓位变动有借鉴意义。同时我们进一步优化，在全复制策略基础上核心选取每一期仓位边际递增在5%以上的行业进行加权归一化换仓，从16年至21年9月30日，回测扣费后年化收益为13.06%、超额年化8.48%、季度胜率63.64%。从每年业绩来看，除了16与18年略微跑输基准，其余每年均能大幅度跑赢中证800。核复制优选基金不仅在全复制基础上有显著提升，相比于全市场主动权益基金的行业全复制策略来看提升更为显著。 风险提示事件：本报告结论完全基于公开的历史数据进行统计、测算，文中部分数据有一定滞后性，同时存在第三方数据提供不准确风险；模型均基于历史数据得到的统计结论且模型自身具有一定局限性并不能完全准确地刻画现实环境以及预测未来；模型根据历史规律总结，历史规律可能失效；模型结论基于统计工具得到，在极端情形下或存在解释力不足的风险，因此其结果仅做分析参考；对基金产品和基金管理人的研究分析结论并不预示其未来表现，也不能保证未来的可持续性，本报告提到的任何基金产品亦不构成投资收益的保证或投资建议，请详细阅读报告风险提示及声明部分。 [Table_Industry] 证券研究报告/量化投资策略报告 2021年11月18日 探测基金仓位动向，把握行业轮动机会——追踪“聪明资金”系列三 请务必阅读正文之后的重要声明部分 - 2 - 量化投资策略报告 内容目录 一、基金纯行业配臵与纯选股能力...................................................................... - 3 - 1.1行业探测模型对各基存在偏差原因分析 ................................................. - 3 - 1.2行业探测组合与真实组合差距 ............................................................... - 4 - 1.3纯选股纯行业配臵能力 .......................................................................... - 5 - 1.4因子检测 ................................................................................................ - 6 - 二、如何抄作业进行行业配臵 ........................................................................... - 10 - 2.1 简单抄全市场意义不大 ....................................................................... - 10 - 2.2 纯行业配臵能力基金是否值得抄？ ..................................................... - 11 - 三、跟踪聪明资金进行行业配臵 ....................................................................... - 13 - 3.1 该抄哪一批基金？ ............................................................................... - 13 - 3.2 多久换仓合适？ .................................................................................. - 14 - 3.3 全复制到核复制策略 ........................................................................... - 16 - qRtOqOuMoRyQmQxPvMsNrN7NbP6MmOrRpNpOlOrQrQeRtRoN9PmNpOwMpNsPwMtRtN 请务必阅读正文之后的重要声明部分 - 3 - 量化投资策略报告 行业轮动一直是业界比较关注的话题，对于基金经理而言是否存在行业配臵能力该如何研究，能否进行借鉴？我们在2021年8月23日发布了《如何高频探测基金行业配臵动向？——追踪“聪明资金”系列二》讲述了如果对主动权益基金进行行业仓位探测。本文会以此为基础，一方面尝试寻找出有行业配臵能力的基金，另一方面从我们对这些基金高频行业仓位探测入手，研究是否对行业轮动有投资指导意义。我们对公募主动权益基金筛选标准可以参考2020年11月3日发布的《挑选“好面粉”— 主动权益基金分类完善》，选取wind分类下普通股票型、偏股混合、灵活配臵以及平衡型中的权益基金其中股票仓位在研究期内大于60%，单一行业持有比例不高于50%。 一、 基金纯行业配臵与纯选股能力 在2021年8月23日发布了《如何高频探测基金行业配臵动向？——追踪“聪明资金”系列二》中的基金行业仓位探测模型，我们验证了对整体主动权益基金横截面平均仓位拟合的准确性较高，但是对于各基而言会有较大偏差。我们对偏差产生原因进行反思，从而想办法在改进同时高频地算出基金纯选股与纯行业和配臵能力。 1.1行业探测模型对各基存在偏差原因分析 我们回顾下行业探测模型，对各基的行业仓位探测步骤如下： 1、 首先根据基金起始点最近的一个财报数据点开始进行逐日探测。例如对基金A，我们最早获取公开财报的数据是2016年6月30日的全部持仓数据，公布时间点为2016年8月15日，我们将所有全部持仓映射到对应的申万一级28个行业分类并计算行业的持仓比例。 2、 对于2016年7月1日的仓位探测，我们选用过去一段时间频率（window，例如10天）的收益数据与构建的行业指数收益数据进行下述拟合： Min： （∑(푅푝푡푖−∑（푤푗푡∗푅푗푡푖）28푗=1)2푤푖푛푑표푤−1푖=0 + ∑⌊푤푗푡− 푤푗(푡−1)⌋∗휆28푗=1） （1） 对于某一时间点t，例如我们选取过去10天作为拟合的窗口期，其中푅푝푡푖代表基金p在t时刻过去第i天的收益。푅푗푡푖分别代表某一重构行业j指数在t时刻过去第i天的收益。푤푗푡代表某一重构行业j在t时刻的权重估计，也是我们的求解目标。其中휆可以控制估计权重的稳定情况。其中满足∑푤푗푡28푗=1≤1 且 任意푤푗푡≥0。需要注意的是，如果遇到财报数据点，例如其实点2016年6月30日，那么我们传入的푤푗0向量则为第一部分计算的该基金这一天公布的持仓比例。 请务必阅读正文之后的重要声明部分 - 4 - 量化投资策略报告 而基金本身底层资产是个股，即使我们用横截面基金持仓加权后编制的指数收益去拟合基金的收益，与基金真实在对应行业中的收益存在天然差距，这一部分差距主要体现出基金经理的选股能力。我们以长盛创新驱动（004745.OF）为例，该产品在21年开始加大了对电气设备板块的配臵。2020年12月31日与2021年6月30日该基金真实在电气设备板块的配臵比例分别为34.84%与45.63%，而我们拟合结果分别为56.04%与69.36%。从历史图形趋势上可以看出拟合走势较为一致，但是在量级上差距比较大，其中原因主要是我们用的行业指数收益弹性与该产品在电气设备选的个股收益差距较大，所以在拟合时候为了追求整体收益均方误差最小时，由于不能改变指数收益，只能被动提升该类资产的仓位从而追求损失函数最小化。因此以这个产品的电气设备板块为例，将近20%的高估仓位侧面反映了该基金经理在电气设备板块选股能力，能够大幅度跑赢行业基准。 图表1：004745.OF在电气设备板块仓位探测与真实公布结果 来源：中泰证券研究所、Wind、截止2021年6月30日 1.2行业探测组合与真实组合差距 接下来我们再研究高频探测后的行业仓位形成的代理组合与真实组合之间的差异。我们将每日探测的行业仓位与后一日的行业指数进行累乘，可以得到代理组合收益序列。此时我们假设拟合100%准确，即푤푗푓 = 푤푗푟，那么真实组合与代理组合之间得差距就是基金超越行业指数的选股能力。 푅푝=∑（푤푗푓∗푅푗푏）28푗=1 + alpha (2) 푅푝=∑（푤푗푟∗푅푗푟）28푗=1 (3) 其中푅푝是基金某一日的复权后净值收益，푤푗푓指基金在j行业该日拟合平均仓位，푅푗푏是我们j行业指数收益，푤푗푟指基金在j行业该日真实的仓位，푅푗푟为该基金在-10.00%0.00%10.00%20.00%30.00%40.00%50.00%60.00%70.00%80.00%拟合持仓比例 真实持仓比例 请务必阅读正文之后的重要声明部分 - 5 - 量化投资策略报告 j行业当日真实的收益，alpha是选股能力 以004745.OF为例，我们发现前期真实累计收益与代理持仓累计收益差距较小，主要在21年二季度开始，真实累计收益开