量化选基专题报告：新能源基金量化择时与优选（2022年9月期）
基本结论 新能源基金择时模型 本报告从行业基本面、行业估值、行业景气度和行业拥挤度四个角度出发，通过客观定量的方式进行择时分析，最终建立四维度综合模型。 四维度综合模型表现较佳，择时信号具备较好的参考价值。模型在中证新能指数上回测年化超额收益率为14.2%，夏普比高于比较基准0.80。在子行业上，新能源车板块择时年化超额收益率为11.3%，夏普比高于比较基准0.64；光伏产业板块择时年化超额收益率为8.0%，夏普比高于比较基准0.33。 根据最新的模型结果，模型预期新能源行业9月震荡概率较高、整体偏中性，子行业新能源车同样相对中性，而光伏前期热度较高，模型给出小幅谨慎信号；10月新能源行业基本面和景气度模型均给出乐观信号，子行业新能源车信号偏谨慎，光伏则重新给出了与6-8月一致的乐观信号，综合来看模型在排序上光伏优于新能源车。 新能源基金优选 本报告对全市场主动权益型新能源基金进行筛选、分析及评价。 我们从股票持仓的角度筛选了长期大幅配臵新能源的主题型基金共95只，合计规模3654.5亿元。新能源基金部分专注于新能源车赛道，部分在子行业上均衡配臵，少部分基金专注于光伏行业的机会。在评价中，我们考虑基金的配臵特征，并结合择时模型中新能源子行业的信号，进行评价与优选。 我们着重考察了1、基金总体相对于中证新能的alpha与beta；2、基金在新能源领域股票的选股能力（选股超额收益）；3、基金持仓新能源行业的板块调仓能力。 本期分赛道优选的基金经理如下（排名不分先后）： 新能源车赛道：郑泽鸿（华夏能源革新）、施成（国投瑞银进宝）、邓彬彬（鹏扬景泰成长）、张勋（泰达宏利周期） 光伏赛道：祁禾（易方达环保主题）、郑澄然（广发鑫享）、贾健（易方达创新驱动） 子行业均衡：崔宸龙（前海开源新经济）、孙浩中（信诚新兴产业）、何肖颉（工银瑞信生态环境）、杨宇（长城行业轮动）、姚晨曦（中海能源策略） 根据择时模型最新的信号，模型整体看好新能源、其中子行业中光伏确定性相对更强。据此，我们本期从光伏赛道中重点选择了2只基金，并从配臵均衡的基金中选择了1只在光伏选股和调仓能力均较强的基金进行重点展开分析，具体为： 祁禾管理的易方达环保主题 （001856.OF）、郑澄然管理的广发鑫享A（002132.OF）、以及杨宇管理的长城行业轮动A（002296.OF）。更多优秀基金的深入分析，将在本系列后续的报告中不断补充发布。 风险提示：历史数据不被重复验证、新冠疫情带来基金大幅波动风险、国内经济刺激政策不及预期的风险。 第一部分：新能源赛道简介 近现代社会人类使用的主要能源以石油和煤炭为主，而按当今的能源储备量悲观估计，在21世纪之内大部分化石能源或将枯竭。另一方面，大量使用化石能源引起的环境问题也引发人们的广泛关注。在我国“碳达峰、碳中和”的国家战略下，在美国、欧盟等国家建立起长期积极的零碳排放行动计划背景下，随着气候问题日益严重以及科技手段日渐丰富，大力发展太阳能、风能、氢能等清洁可再生能源技术，已成为各国共同的能源发展战略目标。 在此背景下，相应产业链投资机会日渐丰富，并得到越来越多投资者的关注，新能源板块极具长期投资价值。我们根据产业链特征、基金重点持仓情况以及投资者的关注程度，将新能源概念分成锂电及新能源汽车、光伏和其他新能源产业链。 图表1：新能源赛道划分 锂电及新能源汽车行业发展空间巨大。在国内，国务院办公厅《新能源汽车产业发展规划(2021-2035年)》中明确提出：到2025年，新能源汽车新车销售量达到汽车新车销售总量的20%左右；到2035年，纯电动汽车成为新销售车辆的主流，公共领域用车全面电动化。《规划》的发布在国家层面明确了未来15年内将大力推动我国新能源汽车产业高质量可持续发展的战略性方向。 全球方面，拜登政府鼓励建设充电桩以及推动专项领域电动化刺激美国新能源汽车的发展；欧洲多国不断加大电池、充电设施等新能源产业相关投资，政府拟全面推行免征零排放车增值税的措施。各国产业政策的保驾护航，为新能源汽车产业创造了更长期的成长空间。 在技术进步和政策支持的双重推动下，新能源车成本降低、私人购买增加、销量释放，新能源汽车长期逻辑坚固，也带动了产业链集体腾飞。从产业链的角度来看，随着新能源汽车销量的快速增长，其上游的锂、钴资源价格，中游的动力电池装机量，下游的充电桩保有量等近年来也始终保持高速稳定增长，各细分领域中的龙头企业发展空间值得期待，整个产业链高景气有望持续。 光伏是最具性价比的能源类型之一。全球大部分地区光伏的度电成本已具有经济性和竞争力，同时因其对生态环境影响小、建设场景丰富、建设周期短，已成为目前新增装机占比最高的能源类型。未来，随着光伏持续降本提效，光伏相对优势有望持续扩大。而且，平价后光伏摆脱补贴依赖和规划束缚，终端需求将具备极强的向上弹性，并呈现出对成本承受力的持续提升。未来光伏行业整体将呈现供给有限、需求旺盛的特点，中长期投资价值值得持续关注。 本篇报告将结合当下的市场情况，基于量化分析方法，尝试对新能源基金的投资时机进行判断，并通过各项基金指标与投资能力对新能源基金进行评价及优选，以期为投资者提供更多的参考。 第二部分：新能源基金择时模型 对于行业主题基金配臵时机的选择，本质上是要弄清驱动市场涨跌的基本因素。从股价、盈利与估值三者之间的关系来看，有如下恒等式： 𝑷 = 𝑬𝑷𝑺×𝑷𝑬 由等式可见，股价的驱动因素可以分解成两个维度，即盈利和估值。股票的盈利数据可以从上市公司的定期报告中获取，但由于公司财务数据公布频率较低，一年仅能提供3次信号，信号数量难以满足行业择时的要求。行业数据一般发布的频率以月频、周频为主，并且与行业景气周期紧密相关，从某种程度上，行业基本面也可以作为财务信息的高频替代。股票的相对估值（PE）反映了股票的相对性价比，是投资者广泛关注的指标。较低的估值意味着较低的买入成本，而较高的估值则说明股票更“贵”，从逻辑上来说，它对于行业投资时机有相当的指导意义。 在行业配臵与行业轮动研究上，景气度与拥挤度是资产配臵中绕不开的两个话题。景气度边际上行的行业往往具备更好的投资机会，但这也会吸引越来越多的投资者，致使行业估值不断提升。当交易过于拥挤、微观交易结构恶化之后，即便行业景气度仍处高位，泡沫破裂的风险也在不断累积，拥挤度指标可以捕捉市场交易过热状态，提示市场交易层面的下行风险。直观来说，股市存在拥挤现象主要原因是大量非理性交易的存在使股价出现泡沫的状态。因此，寻找景气度边际上行，并且规避拥挤度过高的行业，是行业配臵过程中极其重要的一环。 本部分，我们从行业基本面、行业估值、行业景气度和行业拥挤度分别进行量化分析，并最终建立四维度综合模型。通过客观定量的方式，我们对基金行业配臵中新能源板块及其子行业的投资时机进行量化分析，从而对近期新能源主题基金的投资机会进行判断。 图表2：新能源行业四维度综合模型示意 1、行业基本面 中观行业基本面数据与行业周期息息相关，行业基本面往往包括产品的产量和需求、原材料的成本价格等等信息，可以实时跟踪行业的盈利能力。我们选取了数十个行业基本面指标进行分析。我们将主要原材料（锂、硅等）、中游零部件（电池等）、最终产成品（汽车、光伏设备等）的产量、销量、价格、成本作为核心基本面指标，来研究行业基本面对于股价的影响程度。 在使用行业基本面指标进行预测和择时之前，我们首先对指标进行了预处理和筛选。首先，由于行业数据主要为月频数据，对于非月频数据，我们进行了重采样，取月度均值作为月度指标值，这样充分利用了数据的全部样本点，减少了低频化带来的数据损失。其次，一些行业指标可能在个别月份存在缺失，如一二月份数据合并发布等，此类情况我们采取了前值替代的方法进行处理。 在指标的筛选上，我们主要采用了基本面指标与行业指数超额收益的互相关关系进行检验。并且考虑到行业指标并非立刻对公司盈利产生影响，两者往往存在着一定的时滞，所以在互相关关系中我们还考虑了行业指标的领先滞后情况。我们在不同领先期数下，计算指标与指数超额收益之间的相关系数，并检验指标上行与下行时指数超额收益是否有显著的差异，以此衡量择时效果的显著性。最后在所有择时效果为显著的领先期数中，选择相关系数绝对值最高的一期，作为指标的最优领先期数。 在筛选出基本面指标后，我们根据指标的环比变化建立模型，对未来的投资机会进行判断。我们采用指标打分的形式构建模型，若指标值增加则记1分，减少则记-1分，不变则记0分，我们将各个指标的分数等权平均，最终得到模型的汇总得分。 我们对基本面模型进行了回测来判断择时效果，具体的策略构建为：若最终的模型汇总得分大于或等于0，则做多中证新能指数、做空中证全指；而当模型汇总得分小于0，则反向操作。从策略回测表现上来看，2019年以来，策略的年化收益率为41.0%，高于多中证新能、空中证全指的28.4%，整体模型的择时胜率为68%。策略择时效果较好，并有效规避了2022年的大幅调整。 图表3：新能源行业基本面择时净值曲线表现 根据模型最新的预测结果，9月-11月，模型的汇总得分均为0.5，模型相对看好未来几个月新能源行业整体的表现。 新能源行业产业链庞大，内部子行业的表现在不同时期可能有一定程度的分化。我们接下来从基金相对重点配臵的两个主要子行业——“新能源车”和“光伏产业”出发，运用与上述相同的分析方法建立基本面模型，来对子行业的投资机会进行判断。 从子行业择时策略的历史回测表现上来看，新能源车板块的年化收益率为47.2%，高于简单多空的30.0%，整体模型的择时胜率为75%；光伏产业板块的年化收益率为39.9%，高于简单多空的31.9%，整体模型的择时胜率为66%。模型对于子行业的择时能力同样较好。 图表4：新能源车基本面择时净值曲线表现 图表5：光伏产业基本面择时净值曲线表现 根据子行业择时模型最新的汇总得分结果，新能源车板块与光伏产业板块在未来几个月的策略信号均出现了多空交替的情形，子行业中期存在震荡的可能性较大，单边大幅上涨或大幅下跌的概率均不高。 2、行业估值 估值分位反映估值所处的相对位臵，是判断新能源板块配臵性价比的重要参考指标之一。我们计算了板块指数近5年的PE估值分位数，回顾2019年以来回调至底部后重归上涨的阶段，估值分位调整至低位后，往往也打开了后续重归上涨的空间；而当估值分位升至高位时，股票性价比大幅下降，股价通常会面临较大回调压力。 新能源整体板块估值分位在今年一季度已降至历史较低水平，随后开始回升，近2个月重新下降。中证新能指数当前（8月31日）PE估值为30.8x，在本轮调整中从59.0x的高位大幅回落，已接近4月最低估值29.1x。目前的PE估值在近5年的分位数为37.7%。 图表6：中证新能指数PE估值及分位数 图表7：中证新能指数PE-Bands 我们使用滚动的过去2年PE数据绘制了中证新能指数的PE-Bands。从图中可以发现，2019年中证新能市盈率大部分时间围绕中枢运动，2020年之后至本轮大幅调整之前，均未回落至中枢以下。从历史上看，指数上涨至正2倍标准差时，上涨斜率便开始放缓，高位震荡的概率提升；而指数上涨至正3倍标准差时，往往交易情绪出现过热的现象，后续会发生调整。统计数据也验证了这一点，当指数PE超过正3倍标准差后，接下来20个交易日指数平均会下跌1.16%，而第21-40个交易日指数平均会下跌9.42%；当超过正2倍标准差后，接下来20个交易日指数平均上涨1.13%，而第21-40个交易日指数平均仅会上涨0.37%。 2020年以后，指数市盈率两次回落至中枢附近，均有较好的支撑，而今年以来的调整中，指数下穿中枢后迅速下跌，一度接近负2倍标准差的位臵。近期，指数反弹后再度回落，市盈率仍位于接近负2倍标准差的位臵，绝对数值与2019年的水平接近。从历史规律来看，若假定新能源指数仍可以重新回到中枢之上运行，目前的估值水平仍有较大的抬升空间。 分子行业
