资产配置研究系列之六：公募基金行业配置能力全解析

请阅读最后一页免责声明及信息披露http://www.cindasc.com1 公募基金行业配置能力全解析 ——资产配置研究系列之六 2023年2月17日 于明明金融工程与金融产品首席分析师执业编号：S1500521070001 联系电话：+8618616021459 邮箱：yumingming@cindasc.com 信达证券股份有限公司 CINDASECURITIESCO.,LTD 北京市西城区闹市口大街9号院1号楼邮编：100031 于明明金融工程与金融产品 首席分析师 执业编号：S1500521070001联系电话：+8618616021459 邮箱：yumingming@cindasc.com 金工研究 金工深度报告 证券研究报告 公募基金行业配置能力全解析 2023年2月17日 本文是资产配置系列报告第六篇。在报告《资产配置研究系列之四：基于拥挤度判断的行业轮动策略》、《资产配置研究系列之🖂：基于行业景 气度和机构持仓倾向的行业轮动策略》中，我们曾深入测试了价量、基本面两类因子，探讨了“行业动量在何时何地容易崩溃”、“买方和卖方共同关注哪些行业”等市场关注度较高的热门话题，并对公募基金持仓因子实现了初步探索。在样本外跟踪过程中，我们发现公募基金持仓因子仍有更多潜能以待发掘，例如应用基金因子构建的选股策略在中证1000域内超额效果明显，于是也对再精进基金因子的中观应用方案抱有较高期待。 抽丝剥茧，深挖基金因子中的最有效信息：低频全样本因子效果依赖于风格稳定性，半年频调仓时，主动偏股基金报告期复制行业持仓组合相对沪深300、行业等权基准并不具备显著超额；仅根据全市场基金定期 报告披露信息“抄作业”，在行业配置层面也很难显著战胜基准。两步法实现行业仓位信息升频，月频测算仓位的多头组合、空头组合在测算区 间内分别取得了10.63%、-1.42%的年化收益率，整体好于原半年频策略 （9.01%、-1.16%）。 去繁取精，从“全样本”到“绩优行业轮动基金”：从最朴素的半年频全样本基金，到模拟组合与Lasso回归加持的月频全样本基金，再到辅以基金标签的行业轮动基金，最后结合Brinson归因遴选绩优行业轮动 基金，每步之间提升显著。多头超额年化收益由3.93%至5.51%至7.48%最后提升至9.41%。多头超额收益波动比由0.42至0.53至0.70最后达到0.96。同时我们也构建了其他维度的绩优行业轮动基金因子，其中多空基金相对超配均值因子表现出色，多头超额年化收益为11.45%，收益波动比达到1.18。 单行业配置绩优基金对行业轮动与行业择时提供增量信息：市场上许多基金经理出身于产业或行业研究，相比于全行业轮动，他们或许更擅长在能力圈范围内对有限的几个行业给出精确的判断。在此框架下，单行 业绩优基金因子多头超额、多空超额的年化收益分别为7.39%与10.9%，收益波动比分别为0.82与0.64。分板块来看，该模型更擅长于判断周期板块的性价比，在交通运输、钢铁、煤炭、石油石化等周期子行业上超额更显著。 风险因素：结论基于历史数据，在市场环境转变时模型存在失效的风险。 目录 公募基金行业配置能力全解析6 一、抽丝剥茧，深挖基金因子中的最有效信息7 1.1低频全样本因子效果依赖于风格稳定性7 1.2唯快不破：两步法实现行业仓位信息升频11 1.3去繁取精：从“全样本”到“绩优行业轮动基金”，优异的上行Alpha15 1.4小结：仓位升频+样本优选实现策略初步进化21 二、因子超进化：多角度样本遴选与因子构建22 2.1多样化的因子构建方式，多角度汲取绩优基金配置能力22 2.2基于绩优行业轮动基金的组合构建与评价27 2.3基于单行业绩优基金高频仓位构建行业轮动策略30 2.4小结：绩优行业轮动基金、单行业绩优基金具备强指导性33 三、利用基金增减配操作构建行业组合的初步尝试34 3.1基于行业仓位环比变动的策略超额有限34 3.2尝试利用主动仓位增减配构建行业组合35 3.3尝试利用主动调仓绩优基金构建行业组合36 四、总结与展望38 附录1：当前绩优全行业轮动与单行业择时基金39 附录2：基于季报信息的模拟组合构建方案40 附录3：基于Lasso回归的高频行业测算方案42 附录4：传统Brinson绩效归因模型及其改进44 风险因素46 表目录 表1：全市场主动偏股基金报告期复制行业持仓组合绩效指标8 表2：全市场主动偏股基金披露期复制行业持仓组合绩效指标8 表3：全市场主动偏股基金半年度行业持仓超低配绩效指标10 表4：全市场主动偏股基金半年度+季度行业持仓超低配绩效指标12 表5：全市场主动偏股基金月频行业持仓超低配绩效指标13 表6：行业轮动基金月频行业持仓超低配绩效指标16 表7：绩优行业轮动基金绩效指标18 表8：绩优行业轮动基金多头超额分年度绩效指标19 表9：绩优行业轮动基金多空超额分年度绩效指标19 表10：不同样本池多头超额（沪深300）在上行与下行市场中绩效指标20 表11：基金超配均值因子（除法）绩效指标23 表12：基金超配数量因子绩效指标24 表13：多空基金相对超配均值因子（减法）绩效指标25 表14：多空基金相对超配均值因子（除法）绩效指标26 表15：绩优行业轮动基金各因子日多头超额收益相关性27 表16：绩优行业轮动基金复合因子绩效指标28 表17：绩优行业轮动基金复合因子多头超额（行业等权）分年度绩效指标28 表18：绩优行业轮动基金复合因子多空超额分年度绩效指标28 表19：单绩优行业轮动基金（减法）绩效指标31 表20：单绩优行业轮动基金（除法）绩效指标31 表21：主动偏股基金被动调仓策略绩效指标35 表22：主动偏股基金主动调仓策略绩效指标36 表23：主动调仓绩优基金绩效指标37 表24：2022Q4前20绩优全行业轮动基金39 表25：2022Q4前10单行业择时绩优基金39 表26：Brinson四象限分解44 图目录 图1：全市场主动偏股基金报告期复制行业持仓组合净值7 图2：全市场主动偏股基金报告披露期复制行业持仓组合净值7 图3：各主流宽基指数在主动偏股基金业绩基准中出现频次与包含该指数的基金规模合计9 图4：全市场主动偏股基金半年度行业持仓多头超额净值10 图5：全市场主动偏股基金半年度行业持仓多空超额净值10 图6：主动偏股基金半年度+季度行业持仓多头超额净值11 图7：主动偏股基金半年度+季度行业持仓多空超额净值11 图8：主动偏股基金前6超配行业权重时间序列12 图9：主动偏股基金前6低配行业权重时间序列12 图10：主动偏股基金月频行业持仓多头超额净值13 图11：主动偏股基金月频行业持仓多空超额净值13 图12：全样本基金不同调仓频率下多头超额净值对比14 图13：行业轮动基金样本数15 图14：行业轮动基金月频行业持仓多头超额净值16 图15：行业轮动基金月频行业持仓多空超额净值16 图16：全样本基金与行业轮动基金多头超额净值对比16 图17：绩优行业轮动基金多头超额净值18 图18：绩优行业轮动基金多空超额净值18 图19：全样本基金、行业轮动基金与绩优行业轮动基金多头超额净值对比18 图20：不同样本池基金多头超额（沪深300）与沪深300走势20 图21：基金超配均值因子（除法）多头超额净值23 图22：基金超配均值因子（除法）多空超额净值23 图23：基金超配数量因子多头超额净值24 图24：基金超配数量因子多空超额净值24 图25：多空基金相对超配均值因子（减法）多头超额净值25 图26：多空基金相对超配均值因子（减法）多空超额净值25 图27：多空基金相对超配均值因子（除法）多头超额净值26 图28：多空基金相对超配均值因子（除法）多空超额净值26 图29：绩优行业轮动基金复合因子多头超额净值27 图30：绩优行业轮动基金复合因子多空超额净值27 图31：单绩优行业轮动基金（减法）多头超额净值31 图32：单绩优行业轮动基金（减法）多空超额净值31 图33：单绩优行业轮动基金（除法）多头超额净值31 图34：单绩优行业轮动基金（除法）多空超额净值31 图35：行业择时年化收益与行业指数年化收益绝对值32 图36：交通运输行业择时净值32 图37：钢铁行业择时净值32 图38：主动偏股基金被动调仓多头超额净值（行业等权）34 图39：主动偏股基金被动调仓多空超额净值34 图40：主动偏股基金主动调仓多头超额净值（行业等权）35 图41：主动偏股基金主动调仓多空超额净值35 图42：主动调仓绩优基金多头超额净值（行业等权）37 图43：主动调仓绩优基金多空超额净值37 图44：基金模拟组合构建：流程图示41 图45：基金模拟组合构建：各时点使用的组合信息41 公募基金行业配置能力全解析 本文是资产配置系列报告第六篇。在这篇报告中，我们立足于此前研究，再度深挖全市场基金及绩优基金持仓特性，构建了全方位、多维度的基金因子系列，并集中探讨了公募基金因子在支持中观行业选择上可能的应用方向。 在报告《资产配置研究系列之四：基于拥挤度判断的行业轮动策略》、《资产配置研究系列之🖂：基于行业景气度和机构持仓倾向的行业轮动策略》中，我们曾深入测试了价量、基本面两类因子，探讨了“行业动量在何时何地容易崩溃”、“买方和卖方共同关注哪些行业”等市场关注度较高的热门话题，并对公募基金持仓因子实现了初步探索。在样本外跟踪过程中，我们发现公募基金持仓因子仍有更多潜能以待发掘，例如应用基金因子构建的选股策略在中证1000域内超额效果明显，于是也对再精进基金因子的中观应用方案抱有较高期待。 公募作为重要的内资机构，在历经多年发展积淀后，已然成为了A股市场中举足轻重的关键参与者，在近年来受到多方关注，总规模屡创新高。公募基金的投资行为也成为了市场“风向标”，收获了广泛的讨论。例如，全市场公募基金的行业仓位中内嵌了内资机构对未来行业走势的观点。将基金投资特征标签化后，我们能观察到更多有用信息，其中：（1）优秀的行业轮动型基金经理长于前瞻性中观判断，适合作为行业轮动模型的输入项； （2）优秀的行业主题型基金经理对能力圈内行业的出入场时机把握精准，他们在擅长行业上的仓位超低配变化对单行业择时或有较强的指导意义。 得益于公募基金业绩和持仓公开透明的性质，跟随式策略在详实可靠的数据基础上有了成长的沃土。尽管如此，依赖机构持仓倾向的调仓手段在实践中仍面临不少细节难题。比如：要想获取绝对准确的行业仓位，需要依赖完整的持仓数据，而公募基金全部持仓的披露频率仅为半年一次，且依旧受滞后性干扰（每年8月30日左右 披露半年报，次年3月31日左右披露年报）。对此，一种“退而求其次”式的方法是假设基金在持仓真空期未做任何仓位调整，即使用“低频”持仓。这种方法最大限度利用到了已披露的真实持仓，但难以摆脱对其滞后性、片面性的担忧。在优势行业迅速切换，市场“共识”尚未凝结之际，滞后性、片面性可能给策略表现带来负面影响，相当于每次抄到的都是“过时”的错误答案。另一种“不将就”的做法是借助每日披露的净值数据间接测算，用带约束的回归法拟合基金高频仓位。本文延续我们在报告《如何更精准地实时跟踪基金的行业与风格仓位——探寻优秀的行业与风格仓位测算方法》中的方案，测算模型及结论均基于周频回归测算仓位取得。 在中观行业轮动与单行业择时语境下，本文层层深挖基金因子的构建方式与场景，提供了多样化的因子构建方案，也在优秀样本的遴选上增加了优秀的单行业择时经理。基于绩优行业轮动基金构建的策略年化多头超额 （相对行业等权，下同）、多空超额分别为10.64%、9.41%，在非急涨急跌环境下表现优异。基于单行业绩优基金构建的月频组合多头超额、多空超额的年化收益分别为7.39%、10.94%，对周期板块择时尤其出色。最后，本文尝试利用基金增减配操作构建行业组合，对结果进行了分析和反思。 一、抽丝剥茧，深挖基金因子中的最有效信息 1.1低频全样本因子效果依赖于