中观行业配置系列三：行业ETF配置的解决方案

量化专题报告 中观行业配置系列三：行业ETF配置的解决方案 证券研究报告|金融工程研究 2022年12月25日 引言：国盛金工团队在资产配置和基本面量化领域长期深耕，目前有一些还不错的研究成果。行业配置作为其中重要一环，本篇报告简要回顾一下行业配置框架，然后对行业ETF落地的解决方案进行讨论与研究。 问题：行业配置模型应该如何落地？目前市场有直接跟踪中证行业的ETF，因此本文主要研究行业ETF配置的解决方案。综合考虑规模和行业暴露，我们筛选出约50个ETF作为备选池，并以其跟踪指数作为研究对象。指 数本身作为一揽子股票，具备天然的优势：高收益风险比，即稳定的超额收益与较低的波动和回撤风险。 行业ETF配置上的应用思路一般分为两种：直接法和间接法。前者重新对ETF进行打分构建策略，优点是指标和标的完全匹配，缺点ETF推荐可能和一级行业观点有偏差；而后者参考一级行业观点寻找匹配ETF，优点是简单方便，缺点是不完全匹配，跟踪误差控制不住。本文希望打分和标的尽可能对应上，打算尝试从直接法入手研究。 �简单行业ETF轮动：效果不错，但跟踪误差控制不住。我们对ETF进行三标尺打分，并选择高景气、强趋势和交易不拥挤的ETF进行等权配置，基准为中证800，策略多头超额20.2%，信息比率1.63，超额最大回撤- 8.6%，但跟踪误差控制不住，达到12.4%，和基准不太可比。 ②组合优化：控制跟踪误差，融合一级行业观点后，超额更加稳定。控制跟踪误差和持仓上限后，策略信息比率显著提升，但有时和一级行业观点有所偏差。然后我们将行业观点以控制行业暴露的方式纳入组合优化中，信息比率进一步提升。策略超额年化21.5%，信息比率2.29，超额最大回撤-3.5%，月度胜率70%。 思考：行业ETF配置赚什么钱，如何应用？ �收益归因：风格上小亏，行业上做对择时，Alpha依赖ETF管理人。在风格上年化超额为-1.5%，行业上14.8%，alpha上8.4%。因此，ETF配置主要赚行业和Alpha的钱，风格小幅为负（流动性损失），行业收益 主要来源于行业景气模型做对行业配置，而Alpha收益则主要来源于ETF 管理人的信息优势和主动筛选。 作者 分析师段伟良 执业证书编号：S0680518080001邮箱：duanweiliang@gszq.com 分析师刘富兵 执业证书编号：S0680518030007邮箱：liufubing@gszq.com 研究助理杨晔 执业证书编号：S0680121070008邮箱：yangye3657@gszq.com 相关研究 1、《量化专题报告：宏观预期差量化与超预期策略——宏观经济量化系列之二》2022-12-23 2、《量化周报：市场反弹进程尚未过半》2022-12-18 3、《量化分析报告：股基解密：疫情与政策推动互联网医疗快速发展——汇添富中证互联网医疗投资价值分析》2022-12-17 4、《量化分析报告：择时雷达六面图：技术面、情绪面、资金面继续弱化》2022-12-17 5、《量化分析报告：掘金ETF：价值重估，风光正好— —绿色电力ETF投资价值分析》2022-12-13 ②策略应用：ETF呈现低收益和高夏普特征，适用于低风险偏好投资者。股息率>10Ybond时，做多行业ETF组合，仓位上限20%，否则全部配置债券，该股债混合策略年化收益约8.3%，最大回撤-2.5%，年化波动率为3.9%，夏普比率达到2.14。 风险提示：模型根据历史数据规律总结，未来存在失效的风险。 请仔细阅读本报告末页声明 内容目录 一、问题：行业配置模型应该如何落地？4 1.1、行业配置模型落地的两种方式：ETF&选股4 1.2、行业ETF的筛选：综合考虑规模和行业暴露6 1.3、ETF配置的优势与不足：较高风险收益比，但面临规模约束7 二、方案：行业ETF配置的解决方案8 2.1、行业ETF配置的两种思路：直接法&间接法8 2.2、行业ETF指标计算思路和效果展示9 2.3、行业景气模型在ETF配置上的应用12 2.3.1、简单ETF轮动测试：波动较大，跟踪误差控制不住12 2.3.2、组合优化：控制跟踪误差和行业暴露后，收益更加稳定13 2.3.3、问题：如何与一级行业配置观点相融合？14 三、思考：行业ETF配置赚什么钱，如何应用？16 3.1、收益归因：风格上小亏，行业上做对择时，Alpha依赖ETF管理人16 3.2、应用维度：适合风险偏好较低的投资者使用20 四、工具：行业ETF景气-趋势-拥挤度图谱和最新观点22 参考文献22 风险提示22 图表目录 图表1：行业轮动的三个标尺4 图表2：行业景气+趋势模型历史表现5 图表3：国盛金工行业配置体系：基于组合优化模型的行业配置框架（指标、模型与应用）5 图表4：筛选后行业ETF列表：综合考虑规模和行业暴露6 图表5：ETF等权组合相比于中证800可以获得稳定超额收益7 图表6：散点图：ETF跟踪指数波动率vs个股波动率8 图表7：散点图：ETF跟踪最大回撤vs个股最大回撤8 图表8：行业ETF配置的两种思路9 图表9：行业配置模型所用指标介绍9 图表10：中证煤炭景气度、拥挤度和行业走势跟踪10 图表11：CS新能车景气度、拥挤度和行业走势跟踪10 图表12：中证酒景气度、拥挤度和行业走势跟踪11 图表13：中证医疗景气度、拥挤度和行业走势跟踪11 图表14：行业ETF景气模型（剔除高拥挤）表现优异12 图表15：行业ETF景气模型（剔除高拥挤）vs行业景气模型（原始）12 图表16：行业ETF景气模型vs中证80013 图表17：不做组合优化，策略跟踪误差控制不住13 图表18：组合优化后，行业ETF配置组合相比基准收益更加稳健14 图表19：ETF配置策略历史上对银行行业的暴露14 图表20：历史上中证银行的打分排序一直不高14 图表21：考虑一级行业配置观点后，行业ETF配置组合信息比率进一步提升15 图表22：修正后策略在银行板块暴露更贴近一级行业配置观点，市场下跌中起到保护作用16 图表23：行业ETF配置策略在BarraCNE5十大风格上的暴露17 图表24：行业ETF配置策略在BarraCNE5十大风格上的超额收益17 图表25：行业ETF配置策略在金融板块上的暴露和超额收益18 图表26：行业ETF配置策略在周期板块上的暴露和超额收益18 图表27：行业ETF配置策略在科技板块上的暴露和超额收益19 图表28：行业ETF配置策略在消费板块上的暴露和超额收益19 图表29：ETF配置策略超额收益拆解：风格+行业+Alpha20 图表30：ETF配置策略主要赚行业和Alpha的钱20 图表31：基于股息率模型的绝对收益策略历史表现21 图表32：ETF配置策略应用于固收+策略表现不错21 图表33：ETF配置策略主要赚行业Beta和赛道Alpha的钱21 图表34：行业ETF景气度-趋势-拥挤度图谱22 引言：国盛金工团队在资产配置和基本面量化领域长期深耕，目前有一些还不错的研究成果。行业配置作为其中重要一环，本篇报告简要回顾一下我们的行业配置框架，然后重点对行业ETF落地的解决方案进行讨论与研究。 一、问题：行业配置模型应该如何落地？ 在本章节，我们简要回顾了《中观行业配置系列二：行业配置模型的顶端优化》中提出的行业配置模型的样本外效果，并对行业配置该如何落地做一定的思考。 1.1、行业配置模型落地的两种方式：ETF&选股 在前期中观行业配置系列报告中，我们编制了分析师行业景气指数，并且构建了一套较为完整的行业配置框架：行业景气度、趋势和拥挤度,它们分别对应着行业上涨过程中基本面的改善、趋势的确认和交易拥挤的风险提示，有着较强的连贯性。在此基础上，我们 根据行业轮动的两种经典投资逻辑（动量投资和景气度投资），提出两种适用不同市场环境的行业配置解决方案： 1)行业景气模型：高景气+强趋势，规避高拥挤。景气度为核心，进攻性强，需要拥挤度提示风险来保护，比较偏同步； 2)行业趋势模型：强趋势+低拥挤，规避低景气。顺着市场趋势走，思路简单易复制，持有体验感强，比较偏右侧。 图表1：行业轮动的三个标尺 拥挤度 趋势拥挤交易，左侧退场信号 •赚非理性交易的钱 趋势交易，右侧进场信号 •赚市场共识扭转的钱 景气度 胜率交易，同步进场信号 •赚基本面趋势的钱 资料来源：国盛证券研究所 每个月底，我们会给出具体的指标状态打分和行业配置权重建议。经过几个月的样本外跟踪，效果还不错。行业配置模型多头年化24.2%，超额年化16.8%，信息比率1.76，月度超额最大回撤-5.4%，月度胜率72%。近几个月换手不高，总体维持了低波动、低Beta的稳健风格，在动荡的市场环境下均衡配置，获得了较为稳定的超额表现。 图表2：行业景气+趋势模型历史表现 基准：winda并行策略净值超额净值 106 85 4 6 3 4 2 21 00 2013201420152016201720182019202020212022 资料来源：Wind，国盛证券研究所 在与客户路演交流和跟踪复盘的过程中，众多的投资管理人为我们提供了非常有价值的想法和建议。目前我们讨论最多也是亟需解决的一个问题，就是行业配置模型应该如何落地？或者更进一步，行业配置模型应该应用于哪一类型的产品？ 根据现有股票可投标的的梳理，主要就是股票和ETF，所以行业配置应用的维度主要就是量化选股和行业ETF配置。在前期报告中，我们简单讨论过行业配置模型结合PB-ROE选股的应用效果，因此本篇报告着力于解决行业配置模型在ETF配置中的应用。 ™ ½ ¾ ыŠ $ 行™ D¾ a行™ a ½®W，¿aØ ę ¾¾ ̾№:ª ‰u 行™基本面¾ K:ƒ‰ D¾ 值¿趋势拥挤 行™¾ ]ƒ ¾h¾行™¿¾ 图表3：国盛金工行业配置体系：基于组合优化模型的行业配置框架（指标、模型与应用） 资料来源：国盛证券研究所 1.2、行业ETF的筛选：综合考虑规模和行业暴露 我们在筛选ETF的过程中主要综合考虑了规模和行业暴露的约束，即规模尽可能要大以承载更大的流动性，ETF跟踪指数尽可能与中信一级行业相匹配。截止最新报告期，我们筛选40-50个ETF，并以其跟踪指数作为研究对象。如下图所示，其中大概分为三类： 1）ETF与一级行业几乎完全匹配：例如煤炭、有色等，主要集中在上游周期板块，普遍特征是行业内部逻辑比较一致； 2）ETF与一级行业不完全匹配，但是和二级行业几乎完全匹配：例如电力设备与新能源、医药、食品饮料和电子等，主要集中在公募配置比例较高的赛道型行业； 3）找不到能够对应的一级行业：例如轻工制造、商贸零售等，普遍特征为行业规模较小，关注度不高，长期beta也不高，被ETF发行人暂时放弃。 图表4：筛选后行业ETF列表：综合考虑规模和行业暴露 No. 中信一级行业 ETF证券代码 ETF证券简称 基金规模(合计)[单位]亿元 跟踪指数代码 跟踪指数名称 重仓行业名称(中信)2021年报 重仓行业占比(中信)2021年报[单位]% 1 石油石化 516570.SH 易方达中证石化产业ETF 0.334161657 h11057.CSI 石化产业 基础化工 74.0694 2 煤炭 515220.SH 国泰中证煤炭ETF 50.00434654 399998.SZ 中证煤炭 煤炭 97.8288 3 有色金属 512400.SH 南方中证申万有色金属ETF 35.81442199 000819.SH 有色金属 有色金属 91.7393 4 电力及公用事业 159625.SZ 嘉实国证绿色电力ETF 2.568683649 399438.SZ 绿色电力 电力及公用事业 69.06 电力及公用事业 159611.SZ 广发中证全指电力ETF 12.29160345 h30199.CSI 中证全指电力指数 电力及公用事业 76.9981 5 钢铁 515210.SH 国泰中证