景顺长城量化先锋投资价值分析：优质Beta共舞

证券研究报告|2023年04月11日 基金投资价值分析 与优质Beta共舞—景顺长城量化先锋投资价值分析 核心观点金融工程专题报告 拥抱结构化，与Beta共舞 结构化行情下，选对赛道至关重要：过去两年市场结构化行情明显，从收益区分度来看，少数行业大幅上涨，大部分行业同期涨幅低于偏股混合型基金指数；从市场交易热度来看，头部行业的市场关注度远高于其他行业——少数赛道交易火热，大部分行业“门可罗雀”。 热点赛道快速切换，中短期行业轮动难以捕捉：近期板块行情切换节奏在不断加快，随着市场轮动的加速，我们观察到在行业轮动模型中长期有效的指标都在近两年相继出现大幅回调。 即便在优选赛道中，个股行情分化依然极致：不仅是行业之间存在高度的分化，行业内部个股收益之间的分化同样极致。即便投资者较好地捕捉到了行业之间的切换，如果在行业内部无法做到个股精选，其投资收益仍然会低于预期水平。 以战胜主动股基中位数为目标的投资策略 长期来看，公募基金的整体业绩表现优于宽基指数：2012年至今，偏股混合型基金指数年化收益10.86%，同期沪深300指数和中证500指数90%仓位年化收益分别仅有4.87%和5.94%，总体来看A股市场中公募基金长期业绩表现优于传统宽基指数。 市场风格切换下，主动股基业绩波动大：尽管主动股基的长期业绩表现优于宽基指数，然而想要稳定战胜基金中位数却并非易事。由于基金经理通常具有自身能力圈，当市场风格发生剧烈变化时，主动股基的短期业绩可能存在较大的波动。 产品稀缺性，稳定战胜主动股基产品并不多见：我们对A股市场中每年稳定战胜主动股基中位数的基金数量占比进行统计，发现目前A股市场中能够做到连续稳定战胜主动股基中位数的产品并不常见，因此这类产品具有一定的稀缺性，适合用来作为组合底仓进行配置。 景顺长城量化先锋（006201）投资价值分析 景顺长城量化先锋（006201）是景顺长城基金发行的一只主动量化型基金，该产品自2022年8月5日以来对策略运作进行了转型，目前采用类指数增强的方式，以稳定战胜公募基金中位数为目标，综合考虑组合的收益风险比构建策略。现任基金经理为徐喻军先生，目前在管规模合计34.64亿元。 自该产品转型以来相对偏股混合型基金指数有明显的超额收益，年化超额收益达到3.24%，相对最大回撤4.42%，信息比0.73，年化跟踪误差仅4.98%，表现较为优异，且在不同市场风格下的表现依然稳健。 从持仓分析来看，该产品持仓较为分散，行业偏离较低。其选股主要集中于中小市值、估值偏低、成长性较好、波动较低的质优股票。 风险提示：市场环境变动风险，统计结果基于客观数据，不构成投资建议。 金融工程·数量化投资 证券分析师：张欣慰证券分析师：张宇 021-60933159021-60875169 zhangxinwei1@guosen.com.cnzhangyu15@guosen.com.cn S0980520060001S0980520080004 相关研究报告 《基金投资价值分析-科技变革的双引擎——华夏中证云计算与大数据主题ETF投资价值分析》——2023-03-31 《基金百宝箱系列-南方基金金岚枫：一位周期基金经理的恪守与思变》——2023-03-26 《基金投资价值分析-领跑全球的科技巨头——汇添富纳斯达克 100ETF投资价值分析》——2023-03-21 《学术文献研究系列第54期-上市公司信息披露文本语气与股票 预期收益》——2023-03-20 《学术文献研究系列第53期-基金申赎资金流与投资业绩》 ——2023-03-16 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 内容目录 拥抱结构化，与Beta共舞4 结构化行情下，选对赛道至关重要4 热点赛道快速切换，中短期行业轮动难以捕捉5 即便在优选赛道中，个股行情分化依然极致6 以战胜主动股基中位数为目标的投资策略8 长期来看，公募基金的整体业绩表现优于宽基指数8 市场风格切换下，主动股基业绩波动大8 产品稀缺性，稳定战胜主动股基产品并不多见10 景顺长城量化先锋投资价值分析11 产品介绍11 业绩分析11 持仓分析13 基金管理人分析14 总结16 风险提示16 免责声明17 图表目录 图1：2018年以来中信一级行业累计涨跌幅（20180102-20230404）4 图2：过去一月日均成交额前五大行业累计成交额占全体行业成交额比例5 图3：北向资金净流入因子多空净值及最大回撤5 图4：动量因子多空净值及最大回撤5 图5：相邻两月行业排名相关性近期持续为负6 图6：中信一级行业成分股累计收益分布（20180102-20230331）7 图7：偏股混合型基金指数与宽基指数净值走势8 图8：偏股混合型基金指数与宽基指数分年度收益8 图9：2015年股灾前后主动股基收益率散点图9 图10：2021年春节前后主动股基收益率散点图9 图11：市场风格切换下的基金排名变化9 图12：景顺长城量化先锋与偏股混合型基金指数净值走势比较（20220805-20230404）12 图13：前N大重仓股权重之和13 图14：基金相对全体主动股基持仓在行业上的偏离13 图15：景顺长城量化先锋与全体主动股基在行业上的配置情况（2022Q4）13 图16：景顺长城量化先锋与全体主动股基在风格因子上的暴露情况（2022Q4）14 图17：景顺长城基金发展战略15 表1：不同主题型基金收益分布（%，20180102-20230404）7 表2：2010-2022年任意两年间每年业绩排名前50%基金数量占比10 表3：2010-2022年任意两年间年化收益排名前20%基金，其年化收益相对中位数水平超额11 表4：景顺长城量化先锋（006201）基本概况11 表5：景顺长城量化先锋与偏股混合型基金指数绩效比较（20220805-20230404）12 表6：景顺长城量化先锋与偏股混合型基金指数阶段性收益比较（20220805-20230404）12 表7：徐喻军先生当前在管产品一览表14 拥抱结构化，与Beta共舞 结构化行情下，选对赛道至关重要 近两年，市场行情结构化成为市场运行的主基调。在经历了2019年-2020年以消费、医药为首的核心资产概念爆发后，市场在以电力设备新能源、基础化工、有色金属为代表的新能源板块，以煤炭、石油石化为代表的旧能源板块，以AI+、传媒为代表的TMT板块不断切换。在如此极致的结构化行情下，选对赛道对于投资者获取较好的超额收益至关重要。 图1展示了2018年以来中信一级行业及沪深300、偏股混合型基金指数累计涨 跌幅情况，可以看到在全部30个行业中，累计涨幅靠前的行业有食品饮料 （120.37%）、电力设备及新能源（73.57%）和消费者服务（61.30%），有13 个行业累计收益下跌。同期沪深300指数仅上涨1.79%，偏股混合型基金指数 （885001.WI）上涨51.70%。从行业收益的区分程度来看，少数行业大幅上涨；大部分行业的同期涨幅低于偏股混合型基金指数，行业收益结构化分化程度明显。 图1：2018年以来中信一级行业累计涨跌幅（20180102-20230404） 资料来源：WIND，国信证券经济研究所整理 从市场交易热度来看，头部行业的市场关注度远高于其他行业。图2展示了2010年以来过去一个月日均成交额排名前五的行业累计成交额占全部行业成交额比例，可以看到该比值在2019年以来不断攀升，近几年基本稳定在40%-50%之间。从这一点可以看到，在市场结构化行情下，不同行业得到的市场关注度差别巨大 ——少数赛道交易火热，大部分行业“门可罗雀”。如果不能及时切换到市场主流赛道上，其在冷门行业掘金的难度要高于热门行业中追随Beta的难度。 图2：过去一月日均成交额前五大行业累计成交额占全体行业成交额比例 资料来源：WIND，国信证券经济研究所整理 热点赛道快速切换，中短期行业轮动难以捕捉 由前述分析可知，在市场结构化行情分化趋于极致的背景下，选对行业至关重要。然而在实际投资过程中我们发现，想要精准地捕捉中短期行业轮动极为困难。 随着市场轮动的加速，我们观察到在行业轮动模型中长期有效的指标都在近两年相继出现大幅回调。以北向资金为例，在行业轮动中，市场通常将北向资金视为“聪明资金”，然后自核心资产回调以来，北向资金净流入因子在行业轮动中的表现出现持续回调。图3展示了北向资金净流入因子多空净值及最大回撤，以过 去1个月北向资金净流入与行业市值之比作为北向资金净流入因子。可以看到，该指标在中信一级行业中的多空表现出现持续回调，“聪明钱”不再聪明。 此外，在行业轮动中，行业本身存在动量或者趋势效应，然而随着近期行业轮动节奏加快，长期动量指标明显失效。图4展示了动量因子多空净值及最大回撤，我们以成交量调节动量因子为例，可以看到，在行业轮动节奏加快的当下，简单地根据历史表现观察行业未来表现不再有效。 图3：北向资金净流入因子多空净值及最大回撤图4：动量因子多空净值及最大回撤 资料来源：WIND，国信证券经济研究所整理资料来源：WIND，国信证券经济研究所整理 资金面因子和动量类因子的失效，其背后的原因在于市场热点的快速切换，我们发现，2022年以来，行业轮动的节奏处于历史相对高位。我们根据相邻两月中信一级行业涨跌幅排名的相关系数观察行业轮动的快慢，其结果如图5所示。 可以看到，2022年以来中信一级行业相邻两个月涨跌幅排名相关性持续为负，板块行情切换节奏在不断加快。在这样的背景下，想要精准捕捉行业之间的轮动效应可谓难上加难。 图5：相邻两月行业排名相关性近期持续为负 资料来源：WIND，国信证券经济研究所整理 即便在优选赛道中，个股行情分化依然极致 事实上，即便投资者能够较好地捕捉到行业之间的切换节奏，在行业内部如何进行个股的精选同样是一个极具挑战的难题。我们发现，不仅是行业之间存在高度的分化，行业内部个股收益之间的分化同样极致。 图6展示了20180102-20230331期间中信一级行业成分股中（剔除行业分类发生变化的个股），其区间累计收益的3/4分位数、中位数和1/4分位数。可以看到，超半数行业个股收益中位数为负。这说明即便在优选赛道中，个股行情分化也十分极致。即便投资者较好地捕捉到了行业之间的切换，如果在行业内部无法做到个股精选，其投资收益仍然会低于预期水平。 图6：中信一级行业成分股累计收益分布（20180102-20230331） 资料来源：WIND，国信证券经济研究所整理 进一步地，我们观察不同行业及主题型基金自2018年以来的收益分化情况。从表1中可以看到，在TMT板块、中游制造、医药板块、周期板块、消费板块、港股、金融地产等板块中，不同的基金收益分化同样十分明显。这表明行业内的个股精选优劣也会对组合的业绩造成较大的收益分化。 表1：不同主题型基金收益分布（%，20180102-20230404） 所属主题 最小值 1/4分位数 中位数 3/4分位点 最大值 TMT板块 13.39 30.59 53.03 116.12 192.58 中游制造 55.05 62.37 66.25 69.04 128.23 医药板块 31.98 71.60 92.95 105.52 223.87 周期板块 6.92 51.49 71.04 115.14 156.16 消费板块 26.80 60.82 92.38 109.90 147.56 港股 -32.43 -23.30 -10.77 0.64 18.24 金融地产 22.82 23.78 24.75 43.99 63.22 资料来源：WIND，国信证券经济研究所整理 由以上分析可知，在仅几年极致的结构化行情下，赛道之间的收益分化不断扩大，选对赛道对于组合的构建至关重要。然而在实际投资过程中，热点赛道切换迅速，中短期行业切换节奏难以精准把握。此外，即便在优选赛道中，个股行业的分化也依然极致。基于以上分析，如何寻找更稳