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五：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。
　　

研究报告全文：公募基金行业配置能力全解析资产配置研究系列之六TableReportTime2023年2月17日于明明TableFirst金融工程与金融产品首席Author分析师执业编号S1500521070001联系电话8618616021459邮箱yumingmingcindasccom请阅读最后一页免责声明及信息披露httpwwwcindasccom1TableTitle证券研究报告公募基金行业配置能力全解析金工研究TableReportDate2023年2月17日TableReportType金工深度报告TableSummaryTableA于明明uthor金融工程与金融产品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首席分析师于拥挤度判断的行业轮动策略资产配置研究系列之五基于行业景执业编号S1500521070001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联系电话8618616021459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邮箱yumingmingcindasccom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1063-142的年化收益率整体好于原半年频策略901-116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393至551至748最后提升至941多头超额收益波动比由042至053至070最后达信达证券股份有限公司到096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CINDASECURITIESCOLTD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1145收北京市西城区闹市口大街9号院1号楼益波动比达到118邮编100031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739与109收益波动比分别为082与064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请阅读最后一页免责声明及信息披露httpwwwcindasccom2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711低频全样本因子效果依赖于风格稳定性712唯快不破两步法实现行业仓位信息升频1113去繁取精从全样本到绩优行业轮动基金优异的上行Alpha1514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2221多样化的因子构建方式多角度汲取绩优基金配置能力2222基于绩优行业轮动基金的组合构建与评价2723基于单行业绩优基金高频仓位构建行业轮动策略3024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3431基于行业仓位环比变动的策略超额有限3432尝试利用主动仓位增减配构建行业组合3533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请阅读最后一页免责声明及信息披露httpwwwcindasccom3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242022Q4前20绩优全行业轮动基金39表252022Q4前10单行业择时绩优基金39表26Brinson四象限分解44请阅读最后一页免责声明及信息披露httpwwwcindasccom4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请阅读最后一页免责声明及信息披露httpwwwcindasccom5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五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1064941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7391094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请阅读最后一页免责声明及信息披露httpwwwcindasccom6一抽丝剥茧深挖基金因子中的最有效信息11低频全样本因子效果依赖于风格稳定性全市场主动偏股基金行业配置能力如何本文的研究对象为全市场主动偏股基金该基金池包含普通股票型偏股混合型灵活配置型与平衡混合型四类以万得二级投资类型计并按照如下步骤进一步精简主动偏股基金样本池客观反映全市场主动偏股基金的行业仓位水平1剔除未完成建仓权益仓位过低的不合格样本最终入池样本需满足成立期满两个季度未到期规模大于5000万元且过去四期平均仓位大于602剔除行业主题型基金本文的测算均在中信一级行业剔除综合综合金融下同维度上进行在经处理后的主动偏股基金样本池内本文取基金半年报年报披露的全部持仓信息通过持股市值加权汇总反映样本池内基金的整体行业仓位并据此复制行业组合考虑到定期报告披露期相对报告期存在一定滞后本文分别展示了在报告期披露期复制的两类结果其中前者考察样本池内基金的真实行业配置能力在一定程度上需要引入未来数据参与测算后者衡量pointintime规则下复制基金平均行业配置水平的表现反映跟随式策略的效果本文以20141231为建仓时点测算截止日期为2023131测算结果显示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1统计区间内报告期复制行业持仓组合年化收益率616披露期复制行业持仓组合年化收益率665同期沪深300行业等权年化收益率分别为428573超额收益不明显2在半年频维度上因报告披露期滞后产生的信息损失微不足道此时提前知晓报告期数值超前布局并无明显超额收益图1全市场主动偏股基金报告期复制行业持仓组合净值图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24122412522221211522115111818111610516105141411121209509511080908092014-12-312015-12-312016-12-312017-12-312018-12-312019-12-312020-12-312021-12-312022-12-312014-12-312015-12-312016-12-312017-12-312018-12-312019-12-312020-12-312021-12-312022-12-31复制行业持仓组合行业等权超额收益行业等权右轴复制行业持仓组合行业等权超额收益行业等权右轴资料来源Wind信达证券研发中心资料来源Wind信达证券研发中心数据日期2014年12月31日至2023年1月31日数据日期2014年12月31日至2023年1月31日请阅读最后一页免责声明及信息披露httpwwwcindasccom7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组合名称年化收益年化波动最大回撤收益波动比收益回撤比行业等权5732651-5822022010沪深3004282308-4606019009行业持仓组合6162789-5894022010行业持仓组合相对沪深300超额2291239-3267018007行业持仓组合相对行业等权超额066495-1275013005资料来源Wind信达证券研发中心数据日期2014年12月31日至2023年1月31日表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组合名称年化收益年化波动最大回撤收益波动比收益回撤比行业等权5732651-5822022010沪深3004282308-4606019009行业持仓组合6652739-5799024011行业持仓组合相对沪深300超额2691182-3294023008行业持仓组合相对行业等权超额098499-1223020008资料来源Wind信达证券研发中心数据日期2014年12月31日至2023年1月31日请阅读最后一页免责声明及信息披露httpwwwcindasccom8能否从全市场主动偏股基金相对基准的超低配中提炼有效信息刻画基金行业配置倾向时一个简单直观的度量办法是计算该只基金相对基准指数的行业仓位超低配情况若均衡型基金超配了某行业则代表该基金当前看好该行业反之若均衡型基金对某行业予以低配则代表该基金当前看空该行业相比其他宽基指数沪深300更适宜作为全市场主动偏股基金的行业配置基准按照业绩基准比较对象对全市场主动偏股基金进行分类合计发现在主流宽基指数中沪深300是最常用的跟踪基准对标沪深300基金产品无论在数量还是规模上都远超其他指数沪深300最适宜被选作全市场主动偏股基金的行业配置基准图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25003000022562500020002000015001500010001000060450050001513000沪深300中证500中证800中证1000基金个数基金规模合计亿元右轴资料来源Wind信达证券研发中心数据日期2023年1月16日其中基金规模数据截至2022年9月30日请阅读最后一页免责声明及信息披露httpwwwcindasccom9本文使用沪深300作为基准指数通过计算全市场主动偏股基金相对于沪深300的行业超低配情况作为行业选择的依据并将因子排序前6最超配的行业等权买入作为多头组合因子排序后6最低配的行业等权买入作为空头组合此外下文所指多头超额为多头组合相对基准的超额多空超额为多头组合相对空头组合的超额以低频全样本基金的相对配置情况作为因子时1全测算区间内多头组合空头组合分别可以取得901-116的年化收益多空超额年化1053基金超低配因子在一定程度上具备行业多空区别力2分区间来看由于公募基金长期超配成长风格更多暴露于医药电子计算机等行业该因子表现与市场占优风格密切相关2019年以前多头超额波动较大2019年以来成长风格长期占优对应2019-2021年间策略超额收益显著多空年化收益依次为10183934与27402022年进入价值成长风格拉锯策略回撤较大图4全市场主动偏股基金半年度行业持仓多头超额净值图5全市场主动偏股基金半年度行业持仓多空超额净值28163127262515242623221421221131918121716161514111312111111080906092014-12-312015-12-312016-12-312017-12-312018-12-312019-12-312020-12-312021-12-312022-12-312014-12-312015-12-312016-12-312017-12-312018-12-312019-12-312020-12-312021-12-312022-12-31半年度超低配多头组合基准行业等权半年度超低配多头超额行业等权右轴半年度超低配多头组合半年度超低配空头组合半年度超低配多空超额右轴资料来源Wind信达证券研发中心资料来源Wind信达证券研发中心数据日期2014年12月31日至2023年1月31日数据日期2014年12月31日至2023年1月31日表3全市场主动偏股基金半年度行业持仓超低配绩效指标组合名称年化收益年化波动最大回撤收益波动比收益回撤比行业等权5732651-5822022010沪深3004282308-4606019009多头组合9013079-6437029014空头组合-1162414-5383-005-002多头超额沪深3005151742-4304030012多头超额行业等权393929-1926042020多空超额10531804-3304058032资料来源Wind信达证券研发中心数据日期2014年12月31日至2023年1月31日请阅读最后一页免责声明及信息披露httpwwwcindasccom1012唯快不破两步法实现行业仓位信息升频低频全样本向高频全样本进化考虑到基于全样本主动偏股基金构建的超低配因子效果依赖于当下价值成长风格孰强低频全样本方法在策略稳健性上尚存较大提升空间后文我们首先从数据质量着手通过两步法实现低频全样本向高频全样本的进化以便更及时地反映公募基金风格行业配置动向STEP12次年到6次年引入季报信息构建模拟组合在此前报告探寻优秀的行业与风格仓位测算方法如何更精准地实时跟踪基金的行业与风格仓位中我们提出了基于季报信息的模拟组合构建方案基金定期报告包含4次季报2次年中报其中年中报中包含全部持仓信息而季报只包含前十大重仓股的信息当期持股的证监会行业分布为了从季报中即时获取行业配置信息我们结合季报披露重仓股与上期年中报的全部持仓对季报组合进行补全补足季报中缺失的非重仓股部分从而实现2次年到6次年的升频具体方法详见附录2基于季报信息的模拟组合构建方案通过这种方式本文将11节中的半年频策略升频至6次年其中Q1Q3季报模拟持仓可以及时反映年中报真空期的仓位变化Q2Q4季报模拟持仓可以提前反映年中报信息与11节中的半年频策略相比原半年频策略多头组合空头组合分别可以取得901-116的年化收益多空超额年化1053叠加4次季度模拟持仓后策略多头组合空头组合分别可以取得875-204的年化收益多空超额年化1121叠加4次季度模拟持仓后的策略效果并无明显提升季度模拟组合仍依赖于年中报实际增量信息有限图6主动偏股基金半年度季度行业持仓多头超额净值图7主动偏股基金半年度季度行业持仓多空超额净值281731292627162426251522231422121181319161617121415111211131111080906092014-12-312015-12-312016-12-312017-12-312018-12-312019-12-312020-12-312021-12-312022-12-312014-12-312015-12-312016-12-312017-12-312018-12-312019-12-312020-12-312021-12-312022-12-31半年度季度超低配多头组合基准行业等权半年度季度超低配多头组合半年度季度超低配空头组合半年度季度超低配多头超额行业等权右轴半年度季度超低配多空超额右轴资料来源Wind信达证券研发中心资料来源Wind信达证券研发中心数据日期2014年12月31日至2023年1月31日数据日期2014年12月31日至2023年1月31日请阅读最后一页免责声明及信息披露httpwwwcindasccom11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组合名称年化收益年化波动最大回撤收益波动比收益回撤比行业等权5732651-5822022010沪深3004282308-4606019009多头组合8753105-6486028013空头组合-2042410-5692-008-004多头超额沪深3004911781-4152028012多头超额行业等权371979-2153038017多空超额11211867-3212060035资料来源Wind信达证券研发中心数据日期2014年12月31日至2023年1月31日STEP26次年到月频基于Lasso回归实现行业仓位日频可得事实上季度模拟组合明细不止能反映披露时点的行业配置情况结合高频行业测算方法我们可以实现公募基金行业仓位分布的继续升频在构建完基金模拟组合后我们可以在此基础上构建针对该基金的行业持仓股票组合用持仓行业股票组合收益率替代行业指数回归法中使用的行业指数收益率提升仓位估计准确度具体方法详见附录3基于Lasso回归的高频行业测算方案通过这种方式我们得以将单只基金的行业仓位时序颗粒度提升至日频可得但受应用场景限制本文仅取月频行业测算仓位构造因子在权重超低配上主动偏股基金前六超配行业权重差距2018年之后逐渐收敛前六超配行业超配幅度保持在2以上在超配行业上公募基金第一大超配行业2015年之前为医药2015年至2019年主要超配计算机电子等成长板块2020年9月至今电新行业为第一大超配在前六低配行业中公募基金长期大幅低配银行与非银行业但低配幅度亦是逐年缩减截至2022年12月前六大低配行业为银行非银食品饮料建筑医药家电对金融与消费板块的配置仍处于低位图8主动偏股基金前6超配行业权重时间序列图9主动偏股基金前6低配行业权重时间序列20018-216-41412-610-88-1064-122-140-16-18-20第1超配第2超配第3超配第1低配第2低配第3低配第4超配第5超配第6超配第4低配第5低配第6低配资料来源Wind信达证券研发中心资料来源Wind信达证券研发中心数据日期2014年12月31日至2023年1月31日数据日期2014年12月31日至2023年1月31日请阅读最后一页免责声明及信息披露httpwwwcindasccom12全市场主动偏股基金月频策略与11节中的半年频策略相比叠加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1063-142的年化收益率整体好于原半年频策略901-116多头超额行业等权年化收益率从393提升至551收益波动率从042提升至053月频行业策略在未增加波动与回撤的基础上显著提升了策略的收益率初步证明了月频维度下的全市场主动偏股基金行业仓位对于行业轮动有一定的增量贡献但距离成为一个优秀的策略仍有一定差距图10主动偏股基金月频行业持仓多头超额净值图11主动偏股基金月频行业持仓多空超额净值3319313418281726291623152124141813161912131111141080906092014-12-312015-12-312016-12-312017-12-312018-12-312019-12-312020-12-312021-12-312022-12-312014-12-312015-12-312016-12-312017-12-312018-12-312019-12-312020-12-312021-12-312022-12-31月频超低配多头组合基准行业等权月频超低配多头超额行业等权右轴月频超低配多头组合月频超低配空头组合月频超低配多空超额右轴资料来源Wind信达证券研发中心资料来源Wind信达证券研发中心数据日期2014年12月31日至2023年1月31日数据日期2014年12月31日至2023年1月31日表5全市场主动偏股基金月频行业持仓超低配绩效指标组合名称年化收益年化波动最大回撤收益波动比收益回撤比行业等权5732651-5822022010沪深3004282308-4606019009多头组合10633126-6388034017空头组合-1422362-5425-006-003多头超额沪深3006661846-4100036016多头超额行业等权5511041-2073053027多空超额12571901-2792066045资料来源Wind信达证券研发中心数据日期2014年12月31日至2023年1月31日请阅读最后一页免责声明及信息披露httpwwwcindasccom13图12全样本基金不同调仓频率下多头超额净值对比191817161514131211109201412312015123120161231201712312018123120191231202012312021123120221231全样本基金半年度全样本基金半年度季度全样本基金月频资料来源Wind信达证券研发中心数据日期2014年12月31日至2023年1月31日请阅读最后一页免责声明及信息披露httpwwwcindasccom1413去繁取精从全样本到绩优行业轮动基金优异的上行Alpha考虑到在主动偏股基金全样本池中并非所有基金都会做行业轮动在做行业轮动的基金中也不是每个基金经理都能把行业轮动做对在基金研究系列之六基金标签体系资产配置与行业主题配置中我们对每只基金建立了多维度的标签体系因此我们结合信达金工特色基金标签体系中中信风格板块的三类标签进一步优化主动偏股基金样本池寻求更值得学习的基金样本其中信达金工特色基金标签体系分类规则如下1短期标签当期某一行业板块配置比例60则为短期XX板块基金否则为短期板块均衡基金2长期标签过去三年N6期年报或半年报某一行业板块配置比例平均值60且当期行业配置比例40则为长期XX板块基金否则为长期均衡基金对于观察期未满三年的基金以建仓结束日起的各行业配置比例平均值做替代3稳定性总结如果观察期内所有短期标签均为短期XX板块基金即该基金的稳定性总结为稳定XX板块基金如果观察期内所有短期标签均为均衡基金即该基金的稳定性总结为稳定均衡基金如果不满足稳定XX板块基金或稳定均衡基金则进一步筛选出观察期内存在一行业板块的配置比例极差range20的基金则该类基金的稳定性总结为行业板块轮动基金其余基金的稳定性总结为空值本文取同时满足长期均衡与行业板块轮动的基金前者使样本池中基金行业配置较为分散后者筛选出具备轮动能力的基金同时因为基金经理更换会对基金整体投资风格产生较大影响为了兼顾基金与基金经理一致性所以我们在单基金的层面将基金代码与基金经理联立作为唯一性索引进行考察构建行业轮动基金月频行业配置策略具体方法如下1在34810月末基金定期报告披露月末根据信达金工特色基金标签体系筛选出长期标签为均衡基金稳定性总结为行业板块轮动的主动偏股基金基金经理为样本池2取样本池中基金月频行业仓位计算每月行业仓位均值与沪深300行业权重做比较3买入超配最多的6个行业卖出低配最多的6个行业图13行业轮动基金样本数6005004003002001000资料来源Wind信达证券研发中心数据日期2013年9月至2022年9月请阅读最后一页免责声明及信息披露httpwwwcindasccom15行业轮动基金整体行业配置表现如何根据以上统计结果市场上长期行业均衡型的行业轮动基金从2013年末的61只逐步发展至2022年三季度的513只行业轮动基金在行业配置的收益与风险控制上均优于全市场主动偏股基金月频持仓策略多头超额行业等权年化收益从551提升至75年化波动无显著变化最大回撤从2073控制到1603收益波动率达到07可见单纯跟随全市场行业轮动基金的超低配也能取得较好的效果图14行业轮动基金月频行业持仓多头超额净值图15行业轮动基金月频行业持仓多空超额净值3321362725193128231726212319152117181316151313111111080906092014-12-312015-12-312016-12-312017-12-312018-12-312019-12-312020-12-312021-12-312022-12-312014-12-312015-12-312016-12-312017-12-312018-12-312019-12-312020-12-312021-12-312022-12-31多头组合行业等权多头超额行业等权右轴多头组合空头组合多空超额右轴资料来源Wind信达证券研发中心资料来源Wind信达证券研发中心数据日期2014年12月31日至2023年1月31日数据日期2014年12月31日至2023年1月31日表6行业轮动基金月频行业持仓超低配绩效指标组合名称年化收益年化波动最大回撤收益波动比收益回撤比多头组合12663143-6164040021空头组合3532385-4810015007多头超额沪深3008581893-3871045022多头超额行业等权7481064-1603070047多空超额9081931-2844047032资料来源Wind信达证券研发中心数据日期2014年12月31日至2023年1月31日图16全样本基金与行业轮动基金多头超额净值对比21191715131109全样本基金半年度全样本基金半年度季度全样本基金月频行业轮动基金资料来源Wind信达证券研发中心数据日期2014年12月31日至2023年1月31日请阅读最后一页免责声明及信息披露httpwwwcindasccom16在全样本行业轮动基金中排名前列的选手其行业配置表现如何结合之前的季度模拟组合构建方式在一年中我们在每季度末计算每只基金的行业配置收益根据最新的报告披露情况挑选其中绩优的行业轮动基金行业配置收益具体计算方法详见附录4传统Brinson绩效归因模型及其改进结合基金标签绩效评价与高频仓位测算结果本文实现了绩优行业轮动基金因子构建具体方法如下1每个季度末36912月筛选同时满足长期行业均衡标签与行业轮动标签的基金代码基金经理2回看过去四个季度使用底数为e的指数函数作为权重对样本池A中的每只基金的行业配置收益计算加权平均取排名前10的基金作为绩优行业轮动基金若前10样本量少于20只基金则取前20为样本池3为避免同一基金公司中的绩优基金行业配置策略类似导致在样本池中占比较大因此进行相关性筛选在每个截面计算基金之间行业权重相关性剔除相关性大于075的基金4取绩优行业轮动基金月频行业仓位在每个时间截面计算绩优行业轮动基金的行业仓位均值与沪深300行业权重比较计算超低配5买入超配前6的行业作为多头组合卖出低配前6的行业作为空头组合结果显示基于绩优行业轮动基金的因子表现相比朴素半年频策略提升明显多头组合年化收益率从901提升至1490绩优行业轮动基金多头超额相对行业等权多空超额的年化收益率分别为941与153收益波动比分别为096与086多头组合与空头组合双边年化换手分别为707倍与543倍在长期维度上收益较高换手率适中请阅读最后一页免责声明及信息披露httpwwwcindasccom17表7绩优行业轮动基金绩效指标策略名称年化收益年化波动最大回撤收益波动比收益回撤比多头组合14903056-5422049027空头组合-0072375-5340000000多头超额沪深30010641796-3036059035多头超额行业等权941982-1438096065多空超额15301780-2650086058资料来源Wind信达证券研发中心数据日期2014年12月31日至2023年1月31日图17绩优行业轮动基金多头超额净值图18绩优行业轮动基金多空超额净值36233634213131291926261724212115191616131411111106090609多头组合行业等权多头超额行业等权右轴多头组合空头组合多空超额右轴资料来源Wind信达证券研发中心资料来源Wind信达证券研发中心数据日期2014年12月31日至2023年1月31日数据日期2014年12月31日至2023年1月31日图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2321191715131109201412312015123120161231201712312018123120191231202012312021123120221231全样本基金半年度全样本基金半年度季度全样本基金月频行业轮动基金绩优行业轮动基金资料来源Wind信达证券研发中心数据日期2014年12月31日至2023年1月31日请阅读最后一页免责声明及信息披露httpwwwcindasccom18分年比较基于绩优行业轮动基金因子的多头组合相对行业等权基准的超额收益策略仅在2016年与2018年略微跑输行业等权基准其余年度均取得正向超额收益时序稳健性较高且随着绩优基金样本量的逐年增加从2019年开始多头超额分年度的收益波动比稳定在08左右收益回撤比稳定在11左右多空超额分年度的收益波动比稳定在12上下收益回撤比在2附近稳健性逐步提升表8绩优行业轮动基金多头超额分年度绩效指标年份年化收益年化波动最大回撤收益波动比收益回撤比201536561365-10942683342016-170725-860-023-0202017889494-4521801972018-108722-684-015-0162019817790-67610312120208501036-798082106202113761408-13160981052022759961-678079112全区间941982-1438096065资料来源Wind信达证券研发中心数据日期2014年12月31日至2023年1月31日备注因2023年回测区间只有1月故省略下同表9绩优行业轮动基金多空超额分年度绩效指标年份年化收益年化波动最大回撤收益波动比收益回撤比201564122883-26502222422016-3001435-1360-021-0222017960882-6671091442018-4731180-1525-040-03120191871385-1679013011202022331774-868126257202129482325-1819127162202219031561-750122254全区间15301780-2650086058资料来源Wind信达证券研发中心数据日期2014年12月31日至2023年1月31日请阅读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