行业比较周报：A500的主流宽基之路

核心结论：行业更均衡是A500和沪深300的主要区别，而A500这类具有行业均衡特点的指数长期能跑赢纯市值筛选的指数是一个数学问题：波动是一种收益的损耗，行业均衡配置则是减小波动损耗的好方法。我们随机模拟发现，行业均衡组合回撤优于不均衡配置组，长期表现占优。另外，从行业自下而上选龙头能一定程度上抵消单纯按市值筛选造成的“高吸低抛”。 A500的行业中性特征使其长期或有更好的回撤和超额表现，这一表现也能带入任何以其为股池的增强策略，无论是在其中筛选红利、成长、价值或者主题策略。A500的行业中性特征所带来的优势会在波动率放大或行业轮动速度加快时扩大。我们以24年9月以来的波动率放大行情为例，以沪深300红利指数的编制方法，我们自行在A500中编制了“A500红利”指数，“A500红利”相对沪深300红利和中证红利的超额9月以来明显占优。后续A500成为主流宽基的关键因素一是A500的基金产品体量能否持续扩大，其中监管层及交易所对指数的支持力度是核心；二是相关的衍生和对冲品能否完善。 编制逻辑不同是A500和沪深300的主要区别。A500首先保证中证三级行业的龙头入选，沪深300则按全行业总市值降序选前300，相对而言A500更注重行业的均衡性，“小行业”的龙头也能入选指数。A500指数从各行业选取500只市值较大证券作为指数样本，并保持指数样本一级行业市值分布与样本空间尽可能一致：三级行业龙头公司具备优先入选资格，三级行业自由流通市值排名第一，或总市值排名样本空间前1%证券优先入选。而沪深300也是囊括中大盘的指数，但方法主要是通过按照过去一年的日均总市值由高到低排名，选取前300名的证券作为指数样本，并不限制入选某些行业的个股数，这会导致部分垄断国企较多的行业有更多占比（例如银行、石油石化）。 A50、A500在选股方法上更加均衡，更符合汇集各细分行业龙头的思路，因此当A股走基本面上升周期、此时龙头领涨时，A500指数相对沪深300和800更能发挥优势，类似19-21年的茅指数牛市。而在基本面熊市中（类似22年至24年8月），龙头分布更均衡的A50、A500会稍微跑输沪深300/800，这主要是因为，沪深300和中证800更看重市值大小筛选样本，而不限制每个行业的入选数量，因此相对来说有更多的银行、石油石化等垄断红利股入选，这类股票在熊市时期防御性较好，表现较强。但总体而言，一轮3-5年的牛熊周期后，A50和A500在基本面牛市期间累积的超额收益显著大于在熊市期间的超额回撤，因此其相对沪深300、中证800的优势长周期来看能保持。 行业配置建议：赛点2.0第二阶段，政策驱动与主题轮动 把握信创和消费阶段大波动，重视恒生互联网。另外，央行新设立的互换便利工具与股票回购、增持专项再贷款，为垄断红利带来增量逻辑。市场正处于“强预期，弱现实”的赛点2.0第二阶段，类似23H1的“杠铃策略”：一边是政策态度转向，对未来预期改善，风偏上行，成交额持续高位，导致主题行情占优、高换手的科技方向活跃；另一边是政策生效需要时间，政策出台节奏和力度也会根据经济现状“边走边看”，“弱现实”或将持续一段时间，垄断红利不时会有所表现。惠民生、促消费后续政策加力也值得期待。 风险提示：1）过去历史经验仅供参考；2）随机模拟计算仅供参考；3）政策出台和落地具备不确定性。 核心结论：行业更均衡是A500和沪深300的主要区别，而A500这类具有行业均衡特点的指数长期能跑赢纯市值筛选的指数是一个数学问题：波动是一种收益的损耗，行业均衡配置则是减小波动损耗的好方法。我们随机模拟发现，行业均衡组合回撤优于不均衡配置组，长期表现占优。另外，从行业自下而上选龙头能一定程度上抵消单纯按市值筛选造成的“高吸低抛”。 A500的行业中性特征使其长期或有更好的回撤和超额表现，这一表现也能带入任何以其为股池的增强策略，无论是在其中筛选红利、成长、价值或者主题策略。A500的行业中性特征所带来的优势会在波动率放大或行业轮动速度加快时扩大。我们以24年9月以来的波动率放大行情为例，以沪深300红利指数的编制方法，我们自行在A500中编制了“A500红利”指数，“A500红利”相对沪深300红利和中证红利的超额9月以来明显占优。后续A500成为主流宽基的关键因素一是A500的基金产品体量能否持续扩大，其中监管层及交易所对指数的支持力度是核心；二是相关的衍生和对冲品能否完善。 1.A500的主流宽基之路 1.1.第一性原理理解A500的编制逻辑 编制逻辑不同是A500和沪深300的主要区别：A500首先保证中证三级行业的龙头入选，沪深300则按全行业总市值降序选前300，相对而言A500更注重行业的均衡性，“小行业”的龙头也能入选指数（图1）。 A500指数从各行业选取500只市值较大证券作为指数样本，并保持指数样本一级行业市值分布与样本空间尽可能一致：三级行业龙头公司具备优先入选资格，三级行业自由流通市值排名第一，或总市值排名样本空间前1%证券优先入选。而沪深300也是囊括中大盘的指数，但方法主要是通过按照过去一年的日均总市值由高到低排名，选取前300名的证券作为指数样本，并不限制入选某些行业的个股数，这会导致部分垄断国企较多的行业有更多占比（例如银行、石油石化）。 图1：A500的选股方法更注重行业分布均衡 图2：与沪深300对比，A500指数会相应超配电力设备、医药生物、军工等成长风格；低配非银、银行、食品饮料等行业 图3：A500中非沪深300成分个股分布：主要分布在电力设备、电子、医药、军工等成长板块，有色、化工、汽车类也较多 1.2.“行业均衡”更占优是一个数学问题 A500这类有行业均衡特点的指数长期跑赢纯市值筛选的指数，是一种可推导的数学现象。 首先，波动是一种收益的损耗。指数上涨存在一个长期的复合收益率，任何未发生的预期收益都存在预期中枢和波动范围，涨跌的不平衡性使得不同的波动水平带来不同结果（以某只股票为例，先下跌10%后再上涨10%，股价为原来的99%）；若预期收益率为20%，对应时间段的波动宽度为30%，长期来看20%的预期增长会由于波动损耗仅落地17.8%；换句话说，波动是另一种形式的负增长（图4）。对于一些成长股100%-200%的预期增速来说，20%-30%的波动损耗并不大，但如果对于宽基指数投资长期来看10%-20%的预期收益率，降低波动损耗变得重要。 而行业均衡配置则是减小波动损耗的好方法。我们假设有A、B、C、D、E五个行业，这五个行业每期预期收益率为+5%，波动率为20%，五个行业之间走势不相关，可利用计算机模拟100期后的净值走势，可以发现行业均衡组合回撤优于不均衡配置组，长期表现占优（图5）。 另外，从行业自下而上选龙头能一定程度上抵消单纯按市值筛选造成的“高吸低抛”。如果某个行业从小行业成长为大行业，其行业龙头可能会从中证1000或中证500调入沪深300；指数容易高位买入。而中证A500的行业均衡特征可以在一定程度上减轻这一效应。 图4：预期收益需要考虑波动的损耗：涨跌的不平衡性使得给定一定预期增速下，不同的波动率会带来不同的结果 图5：按照计算机随机模拟测算，均衡配置长期来看有更低的回撤和更高的净值 1.3.跨越牛熊周期的超额收益 同为“A字头”的中证A50指数也有类似的行业均衡特征：A50选取同时满足以下条件的证券作为待选样本：1）所属中证三级行业内过去一年日均自由流通市值排名第一；2过去一年日均总市值排名前300；3）属于沪股通或深股通证券范围。4）在待选样本中，选取过去一年日均自由流通市值最大的50只证券作为指数样本，同时满足各中证二级行业入选数量不少于1只。因此我们一同分析A50、A500和沪深300、中证800之间的区别，以体现行业均衡选股的稳健性。 由于A50、A500在选股方法上更加均衡，更符合汇集各细分行业龙头的思路，因此当A股走基本面上升周期、此时龙头领涨时，A500指数相对沪深300和800更能发挥优势，类似19-21年的茅指数牛市。而在基本面熊市中（类似22年至24年8月），龙头分布更均衡的A50、A500会稍微跑输沪深300/800，这主要是因为，沪深300和中证800更看重市值大小筛选样本，而不限制每个行业的入选数量，因此相对来说有更多的银行、石油石化等垄断红利股入选，这类股票在熊市时期防御性较好，表现较强。 但总体而言，一轮3-5年的牛熊周期后，A50和A500在基本面牛市期间累积的超额收益显著大于在熊市期间的超额回撤，因此其相对沪深300、中证800的优势长周期来看能保持（图7）。 图6：A50/A500相对沪深300和800长期跑赢 图7：A50/A500相对沪深300和800超额主要在基本面牛市时累积，此时市场演绎龙头占优逻辑；基本面熊市时这一超额略有回撤，但未超过前期积累的超额优势 1.4.更适合作为增强策略的“基底” A500的行业中性特征使其长期或有更好的回撤和超额表现，这一表现也能带入任何以其为股池的增强策略，无论是在其中筛选红利、成长、价值或者主题策略。根据我们在1.2中的推导，A500的行业中性特征所带来的优势会在波动率放大或行业轮动速度加快时扩大。我们以24年9月以来的波动率放大、行业轮动加速行情为例，以沪深300红利指数的编制方法，我们自行在A500中编制了“A500红利”指数，“A500红利”相对沪深300红利和中证红利的超额9月以来明显占优。 图8：A500指数行业更均衡的特征使得其更适合作为各类策略的“基底”：以A500为股池的红利策略在近期反弹行情中占优 图9：行业和主题轮动重新成为主要矛盾：10/9以来，行业轮动和主题轮动速度较9/24-10/8明显加速 1.5.后续A500成为主流宽基的关键因素 一是对标中证A500的基金产品体量。对标A500的基金产品包括跟踪指数的被动基金，还是以指数为基准的主动基金，当前A500距离主流的沪深300、中证500都还有较大差距（图10），后续规模能否上量影响因素包括监管层及交易所对指数的支持力度、行情的时间和空间、基金公司在营销和推出相关基准产品上的积极度等，这些因素决定了A500能否成为未来重要的主动偏股基金基准指数和被动基金跟踪指数。 二是相关的衍生和对冲品的完善。如果A500指数对标的基金产品上量，那么对标中证A500的股指期货，ETF期权也可能较为顺利获得需求。指数发展壮大成为主流宽基，其对应的股指期货、期权才有流动性，而有股指期货和期权对应的宽基又能反过来带动更多的需求，例如中性策略。 图10：无论是跟踪指数的被动基金，还是以指数为基准的主动基金，A500距离沪深300、中证500都还有较大规模差距 图11：目前四大股指期货总持仓额规模约1.1万亿 2.行业比较之资金面：北向整体或流入 图12：北向资金成交净买入情况（估算值） 图13：2024年10月16日-10月22日，杠杆资金流入电子、计算机 3.行业利润预期&估值：全A估值（ TTM ）68.8%分位，快速上升 截至2024年10月23日（下同），A股总体PE(TTM)为18倍，2012年以来68.8%分位；创业板指PE（ TTM ）估值为31.8倍，2012年以来12.6%分位；从一致预期角度来看，全A总体PE（2024E）为16.23倍，总体PE（2025E）为14.36倍，分别为2012年以来40.8%、27.8%分位。 图14：各宽基与大类行业指数预期增速&PE（ TTM ）情况：全A的PE- TTM 快速上行至66%分位 3.1.PB-ROE视角看行业：上游原料和下游消费PB-ROE较低 从PB-ROE视角看，全A当前PB分位为2012年以来16%，ROE分位为2012年以来3%，。 创业板指当前PB分位为2012年以来26%，ROE分位为2012年以来85%，PB分位-ROE分位为-59%。 图15：各宽基与大类行业指数PB&ROE情况：创业板表观性价比高