私募市场分析
- 新增情况：11月无新增证券投资管理人，但新发产品平均规模连续增加。市场对新锐私募需求疲软，资金向老牌私募集中。
- 存续情况：净值修复导致存续证券投资基金产品平均规模创今年新高。证券投资私募基金管理人数量下降趋势放缓，预计年内维持8000家。
- 同比环比情况：10月私募基金新增规模首次优于去年同期，反映市场复苏。证券投资私募基金平均规模连续三个月环比增加，尾部产品退出，资金向头部聚集。
- 季度数据：24年10月数据已修复至23年Q3水平，新增总规模尚有修复空间，存续总规模恢复至24年Q2水平。
风格因子分析
- 股票风格因子分析：
- CNE5因子：市值因子走低，Beta因子走高，利好指数类策略，尤其是1000指增策略，不利于分散投资的主观策略。
- CNE6因子：波动因子走高，价值因子和动量因子走低，利好指数类策略、低频量化策略、主观策略。
- 期货风格因子分析：
- 合约间表现分化，量化CTA策略发挥空间较大。
- 短期基差动量因子走高，利好短周期趋势CTA策略；中期基差动量因子走低，不利于中长周期趋势CTA策略。
- 展期价差不足，不利于套利策略。
策略样本
- 分为低波策略（期权策略、套利策略、市场中性策略）、中波-指增策略（300指增、500指增、1000指增）、中波-期货策略（中低频趋势期货、中高频期货、主观期货）、高波策略（主观多头、百亿主观多头、可转债多头）。
模型及评价方案
- 模型特征：大量指标计算、双重基准融合、8种预测收益方式。
- 模型构成：盈利能力、痛苦指数、策略竞争力、模型预测能力、预测收益能力。
策略评价与预测
- 低波策略：
- 期权策略表现最优，夏普比率超过15，长期收益超8%。
- 最优预测方案：期权策略采用“线性预测月度收益”，中性策略采用“周度概率指数基准综合预测收益”。
- 中波策略-指增策略：
- 1000指增策略表现最优，夏普比率表现最优。
- 最优预测方案：300指增策略采用“周度概率指数基准综合预测收益”，500指增策略采用“周/月综合预测收益”，1000指增策略采用“公募基准线性预测月度收益”。
- 中波策略-期货策略：
- 中高频趋势期货策略表现最优，夏普比率超过40。
- 最优预测方案：中高频趋势期货策略采用“周/月综合预测收益”，中低频期货策略和主观期货策略采用“线性预测月度收益”。
- 高波策略：
- 可转债多头策略表现最优，夏普比率表现最优。
- 最优预测方案：百亿主观多头策略和主观多头策略采用“周/月综合预测收益”，可转债多头策略采用“指数基准线性预测月度收益”。
策略配置建议
- 更看好情况：
- 低波策略：期权策略。
- 中波策略-期货：主观期货策略。
- 中波策略-指增：1000指增策略。
- 高波策略：百亿主观多头策略。
- 最优预测方案：“周/月综合预测收益”，“线性预测月度收益”占比均为4/12。
风险提示
- 基金产品历史业绩不代表未来业绩，研究样本数量局限性可能导致结论偏差。
- 地缘政治紧张、政策收紧等带来的市场大幅度波动风险、模型失效风险、基金经理个人因素导致投资不达预期的风险。
