基于净值与持仓结合的维度：如何通过基金配置beta，甄别alpha？

公募基金专题报告 撰写日期：2022年11月25日 证券研究报告--公募基金专题报告 如何通过基金配置beta，甄别alpha？——基于净值与持仓结合的维度 FOF策略专题报告 分析师：张青 执业证书编号：S0890516100001电话：021-20321154 邮箱：zhangqing@cnhbstock.com 分析师：贾依廷 执业证书编号：S0890520010004电话：021-20321082 邮箱：jiayiting@cnhbstock.com 销售服务电话： 相关研究报告 021-20515355 1《公募基金：如何寻找左侧交易型基金？-FOF策略专题报告》 2022-11-18 2《公募基金：国泰基金陈志华：转债仓位相时而动，追求市场Beta机会 -基金经理投资价值分析报告》2022-11-17 3《公募基金：海富通基金范庭芳：泛科技领域的长期价值成长股猎手-基金经理投资价值分析报告》 2022-11-14 ◎投资要点： 本文从投资者根据中观风格研判进行基金投资时的需求出发，探索更加有效的基金风格分类方法，在市场上寻找具有显著风格特征的基金标的，帮助基金投资者更好的进行风格配置。同时对基金评价打分模型进行研究，在风格基金内部挑选综合表现优异的基金供投资者参考。 在基金风格分类上，本文结合市场特征以及投资者风格研判需求，将风格分为价值、成长及均衡轮动三类，通过结合净值模型以及基金持仓特征指标，选取出具有相应风格特征的基金，构建价值、成长及均衡轮动风格基金池，方便投资者确定中观配置风格后，在更精确的风格基金池子范围内进行基金的筛选。 本文使用风险收益综合打分模型对风格基金池中的基金标的进行评价，在挑选近一年风险收益指标表现优异的基金的基础上，进一步剔除短期内绩效表现较差的部分基金，筛选出综合表现优异的风格基金来构建风格基金组合策略。 根据历史长期和特定时间段内的风格基金组合的策略回测结果，价值、成长和均衡轮动风格基金组合呈现出显著的差异且符合相应的风格表现特征，验证了本文的风格分类模型可以构建具有显著风格特征的基金池。使用本文打分模型筛选出的风格组合，长期上可以在各项绩效指标上战胜混合基金指数，验证了本文打分模型具有较好的筛选效果。 风险提示：本报告基于历史公开数据进行分析和测算，存在失效风险，不代表对基金未来情况的预测，不构成投资建议。 内容目录 1.基金中观风格分类4 2.具体分类方法介绍5 2.1.基于夏普模型进行基金净值风格分类5 2.2.结合持仓数据进一步约束6 2.2.1.估值指标6 2.2.2.行业集中度指标7 2.2.3.行业轮动度指标8 2.3.价值、成长与均衡轮动型基金的分类指标设定8 2.3.1.价值风格基金8 2.3.2.成长风格基金8 2.3.3.均衡轮动型基金8 3.不同类型基金遴选与组合构建9 3.1.基金组合构建9 3.1.1.收益风险综合打分模型9 3.1.2.短期打分模型9 4.分类方法与筛选模型效果验证10 4.1.分类遴选策略回测验证10 4.1.1.历史长期回测结果10 4.1.2.特定时间区间回测结果12 4.2.最新一期风格组合基金及代表基金定性分析14 4.2.1.价值风格代表基金14 4.2.2.成长风格代表基金15 4.2.3.均衡轮动风格代表基金17 5.结束语18 图表目录 图1：低市盈率指数（申万）-市盈率TTM7 图2：高市盈率指数（申万）-市盈率TTM7 图3：基金重仓股PE值频数分布图7 图4：前三个月与后一个月收益排名变化分布10 图5：前三个月与后一年收益排名变化分布10 图6：历史长期风格遴选组合回测曲线11 图7：2022年以来风格遴选组合回测曲线13 图8：2016-2018年风格遴选组合回测曲线13 图9：华泰柏瑞富利混合近三年行业配置15 图10：华泰柏瑞富利混合任职以来PE值15 图11：长城竞争优势六个月混合近三年行业配置16 图12：长城竞争优势六个月混合任职以来PE值16 图13：大成景阳领先混合近三年行业配置18 表1：价值风格基金分类标准8 表2：成长风格基金分类标准8 表3：均衡轮动风格基金分类标准9 表4：历史长期风格遴选组合绩效指标11 表5：风格遴选组合各年度收益表现12 表6：最近一期价值风格遴选组合14 表7：最近一期成长风格遴选组合15 表8：最近一期均衡轮动风格遴选组合17 金融产品遴选是FOF投资中的重要一环。金融产品遴选，传统是基于基金经理能力视角的自下而上的alpha挖掘过程，但由于风格漂移的现象存在，一个潜在问题是可能无法较好得与自上而下的基金配置逻辑形成自洽，而在当下市场风格分化与结构化主导的行情下，FOF投资日益需要中观策略的配置，FOF投资不仅需要获取alpha，更是一个主动承担风险、挖掘beta、配置beta的过程。 要实现FOF自上而下的配置，对于微观基金产品的研究，首当其冲的是对基金的科学合理分类，这种分类不是简单的基于基金类型的划分，如股票型、混合型、固定收益型这类传统分类，而是深入基金类型内部，如针对于主动权益型基金，从基金经理主要运用的风格、策略视角，进行更加细致的划分，尤其是找到那些在某类风格、策略上暴露度稳定，没有明显漂移的金融产品。只有这样，才能说基于中观层面的FOF配置，落地至具体的产品。此外，这种划分本身对于甄别基金经理的alpha能力也是十分有益的。因为在同一类风格内的基金绩效综合打分，实际上就排除了风格的贡献，从而是更纯粹的alpha能力评判。 基于上述思路，本报告以主动权益型基金为样本，重点研究如何基于中观风格的视角，科学合理的划分基金类型，并构建遴选策略，从而实现FOF配置中的自上而下与自下而上的融合。本报告中，我们尝试同时采用净值与持仓特征，尽量多维度的分析来找到那些风格、策略比较稳定的金融产品，以大幅减少基金的风格漂移现象对FOF配置的干扰。 1.基金中观风格分类 从自上而下的FOF配置角度出发，有两大类别的基金产品是我们感兴趣的，一类是专注于某类市场风格的（如大盘vs小盘，价值vs成长），这类基金的特点是能力圈聚焦，风格纯粹，这样在FOF配置中，当我们有明确的某类市场风格看法时，相应的去配置具备这类风格特征的标的即可，从而完美实现了beta与alpha的融合。实践中，常用的风格分类有两种，一是市值维度的大盘基金、小盘基金；二是投资策略维度的价值基金、成长基金。本文研究的重点是主动权益型基金，而当下中国的主动权益型基金，真正配置于小盘类个股（如大量配置于中证1000、国证2000成分股）的产品并不是很多，这可能是因为基金经理一般偏爱于各个子行业的龙头类个股，这些个股从市值上考虑，很难算作真正意义的小盘股；另一方面是专注于小盘类个股的金融产品，天然受限于基金规模，随着基金规模的增大，不得不转变策略，更多配置于流动性更好的中大盘类个股。现实中，我们看到很多绩优的主动权益型小盘风格基金，多数已处于暂停申购或暂停大额申购的状态，这就导致基于大小盘维度的风格划分，要面对无法落地至微观标的的尴尬。相较之下，价值vs成长维度的划分，更契合当前中国主动权益型基金的现状，一方面可供选择的标的更多，我们调研中确实发现不同基金经理的投资理念，对于价值与成长的偏好是有不同的，如价值型基金景气更追求安全边际，成长型基金经理更偏好于成长潜力等，另一方面，市场存在价值与成长的风格分化。因此，对于稳定风格的基金产品，我们重点研究价值风格与成长风格的划分。 另一类则是基金产品没有稳定的风格，本质上是全天候选手，自己就在做风格与行业轮动。这类基金经理从FOF配置的角度看，也是很有价值的。因为由母基金管理人主动做中观风格配置，也存在一定的风险，即风格研判失败的风险。倘若FOF组合中，配置一部分自身就是自上而下视角做风格轮动的优秀基金经理，这相当于把母基金管理人的配置权限一定程度让渡给了底层配置的基金经理，通过分散化决策降低研判失败的风险。这类基金在风格特征上，逻辑上更贴近于均衡风格，同时持仓上又具有一定轮动特征，我们称之为均衡轮动型基金经理。 这样我们就有了三类风格的划分，即价值型、成长型和均衡轮动型。逻辑上，对于这三类风格的基金产品划分思路，我们思考如下： 价值型基金作为价值型股票的资产组合，使用加权平均方法得到的组合估值水平也应较 低，因此，价值型基金最终也会呈现出拥有低估值水平的特征。投资价值型基金也是为了获得价值风格暴露的beta收益对于价值型基金的选择，首先净值表现要有价值型基金的特征；其次持仓方面也要有低估值的特点，二者缺一不可。如果单有持仓特征，难以说明基金风格是否已发生变化，如果仅有净值特征，回归结果也难以保证具有延续性。 成长型基金主要投资于有较大发展提升潜力以及处于行业成长初期的成长型股票。这类公司凭借着优秀的成长潜力受到市场的认可，市场会给予这类成长型公司较高的估值水平，从而表现出拥有相比于当前盈利水平较高的股票价格；因此与价值型基金类似，同时在净值表现与持仓上进行限制。 均衡轮动型基金是在对价值成长风格研判不确定时供投资者进行配置的基金类型，相当于把中观研判的权利交给了基金经理，因此对于这一类基金的筛选，就要求既不能在价值或者成长上过分暴露，同时基金经理需要具有对于中观把控的能力。我们主要在非价值与成长风格的基金内部，通过持仓的特征指标来进行判断，下文将进行指标的详细介绍。 需要说明的是，本文对于基金划分的研究，目的是为了契合FOF组合构建中的自上而下配置，是为了获取尽量纯粹的风格或策略的beta，因此文中会采用较为严格的划分方法，这不可避免的会导致有一部分基金产品无法划分至上述三类风格中。但我们认为这并不影响方法本身的实用性，因为从FOF配置的角度考虑，我们的目的正是为了找到合适的标的，而不是对所有标的都进行标签画像。 2.具体分类方法介绍 对于基金的划分，主要从净值和持仓两个维度来考量，这两个维度都可以一定程度的反应出基金呈现的风格特征，但各自也都存在优化的空间。 对于仅使用净值数据拟合特征风格指数的方法，能够根据基金净值的高频数据更加及时的跟踪到基金风格的切换，当基金净值发生风格偏移时，净值模型可以更快反映出差异；但是净值模型存在无法判断净值表现来源，从而导致风格解释度低以及未来风格持续程度具有不确定性的问题；同时，净值表现出与特征风格指数的拟合效果仅是基金表现的一个方面，有可能出现在一段时间内不同风格之间的基金表现区分程度不显著，净值模型归类出错的情况。 对于单独使用基金持仓数据来进行风格划分的方法，能够从底层标的资产的角度更加深入的分析基金风格，一定程度上解决了净值模型中风格来源不清晰的缺点；但持仓方法存在指标滞后性较大的问题，无法较高频率跟踪基金风格的切换，如果使用全部持仓数据来进行风格的划分，仅在半年报和年报公布时可以更新对基金的风格判断，且全部持仓数据的公布有两个月的滞后期，无法及时获取到基金风格变化的情况，如果使用重仓股数据来提高风格更新频率，重仓股也会有一个月的公布滞后期，同时会存在重仓股数据反映持仓信息不全面的问题。 本文的分类思路是使用基于夏普模型的净值回归模型，再叠加不同风格策略基金应该具备的持仓特征。净值回归模型加入了切片回归方法，并结合系数显著程度和风格切片占比两个限制条件，一定程度上解决了风格差异不显著带来的问题。持仓数据主要结合了估值水平、行业集中度以及行业轮动度等指标，根据基金投资者在投资不同风格基金时主要关注的基金风格特征，精选与价值、成长及均衡轮动风格更加契合的限制条件来实现划分。通过净值风格模型与持仓风格模型相结合的方法，综合两个模型的优势，实现较高频率跟踪基金风格变动的同时，提升基金风格分类的可解释度和延续性。 2.1.基于夏普模型进行基金净值风格分类 本文中的净值风格模型为基于夏普回归模型的基金风格分类，使用3个月时间长度的基金净值收益率序列和风格基准指数收益率序列作为单期切片进行夏普模型的回归，通过比较夏普模型回归系数和