华夏中证人工智能ETF投资价值分析：景气度拐点确认，人工智能正处布局良机

量化分析报告 证券研究报告|金融工程研究 2023年11月14日 景气度拐点确认，人工智能正处布局良机——华夏中证人工智能ETF投资价值分析 从量化视角我们以赔率-胜率-趋势-拥挤度框架作为指数投资价值的分析工具，当前中证基建指数具备较高投资价值： 1、赔率层面：当前人工智能估值回落到历史中枢位置。1）PE回落到74% 分位数，PB回落到24%分位数；2）相对估值的z_score处于底部区域； 2、胜率层面：人工智能行业景气度持续扩张，最新业绩指标企稳回升。根据最新披露的三季报数据，我们计算了人工智能行业最新净利润增速和 ROE_TTM，发现两者均企稳回升。其中ROE_TTM从半年报的7%上升到8%，归母净利润增速从半年报的-33%提升至-15%。分析师景气指数的判断在逐步得到财务数据的验证。 3、情绪层面：人工智能趋势处于右侧区域，当前拥挤度从高位回落。当人工智能趋势指标位于0轴上方，处于右侧区域。当前人工智能行业的趋势打分为0.1，位于0轴以上，处于右侧区域，中期趋势向上。人工智能行业的 交易拥挤度从顶部回落至0.4倍标准差，处于可布局区域。当前人工智能的 交易拥挤度为0.4倍标准差，从二季度的2.4倍标准差有所回落，历史上类 似于2014-2015年。今年上半年作为“TMT”行情的主线，短期交易拥挤度上升较快，但三季度的调整提供了还不错的布局时点。近期随着大盘指数企稳有反弹迹象，当前可继续右侧跟踪趋势。 中证人工智能主题指数简介： 1、编制规则：反映人工智能主题公司的整体表现。中证人工智能主题指数选取为人工智能提供基础资源、技术以及应用支持的公司中选取代表性公司作为样本股，以反映人工智能主题公司的整体表现。 2、中证人工智能主题指数当前具备较高的投资价值。指数成分股集中度较高，主要配置人工智能产业链龙头股。从成分股行业分布来看，中证人工智能主题指数成分股在各行业分布集中。从指数成分股涉及概念来看，中证人 工智能主题指数成分股主要暴露于TMT、科技龙头、新基建、5G应用等概念。指数业绩优秀，相比其他主流宽基指数具有显著的优势。 华夏中证人工智能ETF基金投资价值分析： 1、华夏中证人工智能ETF（代码：515070）。基金投资目标是紧密跟踪标的指数，追求跟踪偏离度和跟踪误差最小化。本基金力争日均跟踪偏离度的绝对值不超过0.2%，年跟踪误差不超过2%。 2、管理人华夏基金管理有限公司是业务领域最广泛的基金管理公司之一。华夏基金旗下ETF产品线齐全，产品规模及流动性优势突出，为投资者提供了全方位的指数投资工具。 风险提示：本报告从历史统计的角度对特定基金产品进行客观分析，当市场环境或者基金投资策略发生变化时，不能保证统计结论的未来延续性。本报告不构成对基金产品的推荐建议。 作者 分析师林志朋 执业证书编号：S0680518100004邮箱：linzhipeng@gszq.com 分析师杨晔 执业证书编号：S0680523070002邮箱：yangye3657@gszq.com 分析师刘富兵 执业证书编号：S0680518030007邮箱：liufubing@gszq.com 研究助理张国安 执业证书编号：S0680122060011邮箱：zhangguoan@gszq.com 相关研究 1、《量化周报：短调不改反弹态势》2023-11-12 2、《量化分析报告：择时雷达六面图：流动性弱化经济面恢复》2023-11-11 3、《量化点评报告：转债市场估值回升——十一月可转债量化月报》2023-11-08 4、《量化专题报告：基于深度学习的指数增强策略》 2023-11-06 5、《量化分析报告：困境反转策略本年超额被动股基 20%——基本面量化系列研究之二十�》2023-11-06 请仔细阅读本报告末页声明 内容目录 一、国盛金工指数投资价值分析框架3 1.1指数配置分析框架：赔率、胜率、趋势和拥挤度3 1.2指数投资价值分析范式4 二、从量化视角观察当前人工智能投资价值5 2.1赔率层面：当前人工智能估值回落到历史中枢位置5 2.1.1估值方法一：PE回落到74%分位数，PB回落到24%分位数5 2.1.2估值方法二：相对估值的z_score处于底部区域5 2.2胜率层面：人工智能行业景气度持续扩张，最新业绩指标企稳回升6 2.3情绪层面：人工智能趋势处于右侧区域，当前拥挤度从高位回落7 三、中证人工智能主题指数投资价值分析9 3.1指数编制规则：反映人工智能主题公司的整体表现9 3.2指数成分股：聚焦人工智能产业链龙头股10 3.3指数历史业绩：高收益、高夏普12 四、华夏中证人工智能ETF基金分析13 4.1基金的基本信息13 4.2基金经理投资经验丰富，基金公司产品线齐全13 风险提示15 图表目录 图表1：指数配置分析框架：赔率、胜率、趋势和拥挤度3 图表2：人工智能指数PE估值处于历史74%分位数附近5 图表3：人工智能指数PB估值处于24%分位数附近5 图表4：人工智能与大盘的相对估值比回落到中枢区域，处于合理区间6 图表5：人工智能行业的分析师景气指数处于扩张状态，相对大盘ROE持续上行6 图表6：人工智能行业的分析师景气指数处于扩张状态时，行业具备明显超额收益7 图表7：人工智能行业最新ROE为8%，从半年报底部有所修复7 图表8：人工智能行业最新利润增速为-15%，从半年报底部有所修复7 图表9：人工智能行业的趋势指标位于0轴上方，低于右侧区域，中期趋势较强8 图表10：人工智能行业的交易拥挤度从顶部回落至0.4倍标准差，处于可布局区域8 图表11：指数基本信息9 图表12：指数前十大成分股（截至2023/11/08）10 图表13：指数成分股中信一级行业分布（截至2023/11/08）10 图表14：指数成分股中信三级行业分布（截至2023/11/08）10 图表15：指数成分股市值权重占比（截至2023/11/08）11 图表16：指数成分股市值数量占比（截至2023/11/08）11 图表17：指数暴露度较高的概念（截至2023/11/08）11 图表18：中证人工智能主题指数近1年超额收益显著（2022/11/09-2023/11/08）12 图表19：指数的风险收益指标对比（计算区间：2022/11/09-2023/11/08）12 图表20：基金基本信息13 图表21：华夏基金管理有限公司在管产品分布情况（截至2023/11/08）14 图表22：基金公司在管ETF产品规模top20一览（截至2023/11/08）14 “掘金ETF系列报告”旨在发掘具有潜在交易或配置价值的ETF/LOF基金。系列报告将对ETF/LOF基金跟踪的指数进行基本面、交易面的定量分析，同时结合市场环境和基金特色分析基金的投资价值。本报告分析的基金为：华夏中证人工智能主题交易型开放式指数证券投资基金（简称：华夏中证人工智能ETF；代码：515070）。 一、国盛金工指数投资价值分析框架 1.1指数配置分析框架：赔率、胜率、趋势和拥挤度 在指数配置层面，我们在专题报告《资产配置的四种范式：赔率、胜率、趋势与拥挤度》曾系统性阐述过资产在一轮上行周期中会有经历四个不同的信号和阶段： 1)赔率：赔率即指数估值，或者说收益空间，我们用业绩透支年份来代理 参考我们之前的报告《估值运行的逻辑》，我们基于反向的二阶段DCF模型，采用分析师盈利预测和当前指数PE估值，可反推其业绩透支年份，代表指数当前估值水平透支的业绩，越低代表赔率越高，越高则有杀估值的风险。 2)胜率：胜率即指数景气度，分为历史景气度和分析师预期景气度 历史景气度是行业最新财报营收增速、净利润增速和ROE的边际变化； 分析师景气度是统计指数内上调盈利预测的机构占比，通过扩散指数的方法编制了分析师景气指数，详细可参考报告《分析师行业景气指数构建与应用》； 3)趋势：指数过去12个月相对于大盘指数的信息比率 趋势是市场投资者的投票结果，代表市场的认知，从长期来讲，市场永远在自我迭代和进化，因此趋势可以帮助我们识别市场一致预期。当我们没有配置思路的时候，不妨借助市场交易理解当下趋势，体现的是市场有效性的价值。 4)拥挤度：指数换手率比率、波动率比率和beta比率的等权平均 趋势虽然代表市场的认知，但市场并不总是聪明的，尤其是当羊群效应很强，非理性行为盛行的时候。拥挤度的本质就是识别市场的非有效性，以此捕获市场真正的有效信息。 图表1：指数配置分析框架：赔率、胜率、趋势和拥挤度 指标类型 指标名称 指标计算方法及含义 赔率 业绩透支年份 当前估值水平下透支的未来业绩， 衡量当前行业估值性价比 分析师行业景气指数 近期上调行业ROE的机构占比， 衡量看多该行业ROE的机构比例 分析师行业景气指数_zscore 近期上调行业ROE的机构占比在过去十二个月的标准分， 衡量看多该行业ROE的机构占比在最近一年的变化 景气度 分析师预期ROE_FTTM的z_score 先计算当前未来4个季度ROE_FTTM预测值(机构加权)，再计算该指标过去一年的标准分， 衡量当前机构ROE预测值在最近一年的变化 历史景气度 最新行业单季度ROE(考虑业绩快报与预告)、净利润增速和营收增速环比的等权平均， 衡量行业最近一个季度基本面的边际变化 趋势 信息比率 行业过去一年相比于行业等权的信息比率， 衡量当前行业的趋势 拥挤度 情绪指数 最近三个月行业换手率、波动率和Beta历史标准分的等权平均， 衡量行业最近一个季度交易情绪在历史上所处的位置 资料来源：国盛证券研究所整理 1.2指数投资价值分析范式 根据我们现有指数配置框架，一般遵循以下范式来判断指数投资价值： 1.见底的信号：估值上，相对估值水平或者业绩透支年份跌至底部区域，比如-2倍标准差；情绪上，拥挤度指标下降至底部区域，比如-2倍标准差； 2.反转的信号：景气上，指数景气度或者指数内特有胜率指标转正或者连续三个月环比向上；趋势上，指数信息比率指标由负转正并持续一段时间； 3.见顶的信号：估值上，相对估值水平或者业绩透支年份升至顶部区域，比如2 倍标准差；情绪上，拥挤度指标上升至顶部区域，比如2倍标准差。 二、从量化视角观察当前人工智能投资价值 2.1赔率层面：当前人工智能估值回落到历史中枢位置 2.1.1估值方法一：PE回落到74%分位数，PB回落到24%分位数 如下图所示，我们计算了人工智能指数PE、PB所处估值分位数，在2022年四季度的时候，人工智能的PE/PB分位数均跌至10%分位数附近，今年年初以来作为“TMT”行情的主线估值大幅拔升，近期有所回调，当前PE回落到74%分位数附近，PB回落到24%分位数附近。综合来看，当前人工智能估值回落到历史中枢位置，处于合理水平。 图表2：人工智能指数PE估值处于历史74%分位数附近图表3：人工智能指数PB估值处于24%分位数附近 PE所处历史分位数（右）pe_ttmPB所处历史分位数（右）pb_lf 100.00 90.00 80.00 70.00 60.00 50.00 40.00 30.00 20.00 10.00 0.00 20162017201820192020202120222023 120% 100% 80% 60% 40% 20% 0% 10.00 9.00 8.00 7.00 6.00 5.00 4.00 3.00 2.00 1.00 0.00 20162017201820192020202120222023 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 资料来源：Wind，国盛证券研究所资料来源：Wind，国盛证券研究所 2.1.2估值方法二：相对估值的z_score处于底部区域 我们这里考察人工智能相比于大盘的估值水平。具体计算方法如下： 1）行业相对估值计算：对行业PB/PE进行时序上的平滑处理，然后计算其与大盘指数（winda）