本报告采用空间网络方法对基金拥挤度指标的构建及应用展开详细讨论。指标层面，依次基于风格、板块、行业、个股空间网络识别基金竞争对手并构建对应的拥挤度指标。应用层面，包括刻画基金在不同时期的拥挤度及变化情况，以及基于两两基金之间的空间距离寻找与目标基金相似的替代产品。另外，因子测试结果显示，板块拥挤度因子自2016年以来预测效果明显，在CAPMAlpha基础上加入板块拥挤度因子构建FOF组合，组合业绩表现显著提升。
　　解析基金拥挤度指标：依次从风格、板块、行业、个股四个维度构建相应的空间网络，基于基金之间的空间距离识别竞争对手并构建相应的拥挤度指标。因子测试结果显示，仅板块拥挤度具有负向预测效果，由于2016年以来板块频繁轮动，板块拥挤度因子近年来预测效果更明显。当前低板块拥挤度的基金包括：柳世庆所管的5只基金、袁航所管的2只基金，以及华夏兴华（阳琨）、南方金融主题（黄春逢,金岚枫）、九泰锐富事件驱动（刘开运,袁多武）。
　　寻找与目标基金相似的替代产品：对于业绩表现突出的主动权益基金，在收益增长过程当中往往也伴随着规模增长，而当规模增长到一定程度之后基金经理可能会采取限购措施，以便更好进行投资操作。因此，寻找与绩优基金相似的替代产品具有重要意义。根据两两基金之间的风格空间距离、板块空间距离、行业空间距离和个股空间距离，将综合空间距离较小的基金作为与目标基金最为相似的替代产品。以20221231为例，与万家宏观择时多策略较为相似的基金有万家新利、万家精选、富安达成长价值一年持有、招商稳健平衡等。
　　复合因子与选基策略构建：首先，CAPMAlpha因子测试结果显示，CAPMAlpha具有一定正向选基效果，但2018年以来效果减弱。接着，将CAPMAlpha和板块拥挤度因子正交化处理后等权合成复合因子，旨在解决CAPMAlpha近年来预测效果减弱问题，复合因子表现相比于单因子具有明显提升效果。最后，根据复合因子大小取排名前20的基金等权构建FOF组合，组合业绩表现显著提升，年化收益达到16%，高于同期中证偏股基金指数的8%以及CAPMAlpha FOF组合的11%，同时风险控制能力也有所提升。
　　风险提示：本报告仅作为投资参考，不构成投资收益的保证或投资建议；量化模型可能失效，历史数据不代表未来。
　　
　　

研究报告全文：证券研究报告基金研究公募2023年08月23日基于空间网络刻画基金拥挤度追寻优秀基因系列之九本报告采用空间网络方法对基金拥挤度指标的构建及应用展开详细讨论指标层面依次基于风格板块行业个股空间网络识别基金竞争对手并构建对应的拥挤度指标应用层面包括刻画基金在不同时期的拥挤度及变化情况以及基于两两基金之间的空间距离寻找与目标基金相似的替代产品另外因子测试结果显示板块拥挤度因子自2016年以来预测效果明显在CAPMAlpha基础上加入板块拥挤度因子构建FOF组合组合业绩表现显著提升解析基金拥挤度指标依次从风格板块行业个股四个维度构建相应的空间网络基于基金之间的空间距离识别竞争对手并构建相应的拥挤度指标因子测试结果显示仅板块拥挤度具有负向预测效果由于2016年以来板块频繁轮动板块拥挤度因子近年来预测效果更明显当前低板块拥挤度的基金包括柳世庆所管的5只基金袁航所管的2只基金以及华夏兴华阳琨南方金融主题黄春逢金岚枫九泰锐富事件驱动刘开运袁多武寻找与目标基金相似的替代产品对于业绩表现突出的主动权益基金在收益增长过程当中往往也伴随着规模增长而当规模增长到一定程度之后基金经理可能会采取限购措施以便更好进行投资操作因此寻找与绩优基金相似的替代产品具有重要意义根据两两基金之间的风格空间距离板块空间距离行业空间距离和个股空间距离将综合空间距离较小的基金作为与目标基金最为相似的替代产品以20221231为例与万家宏观择时多策略较为相似的基金有万家新利万家精选富安达成长价值一年持有招商稳健平衡等复合因子与选基策略构建首先CAPMAlpha因子测试结果显示CAPMAlpha具有一定正向选基效果但2018年以来效果减弱接着将CAPMAlpha和板块拥挤度因子正交化处理后等权合成复合因子旨在解决CAPM姚紫薇S1090519080006Alpha近年来预测效果减弱问题复合因子表现相比于单因子具有明显提升效yaoziweicmschinacomcn应绍桦研究助理果最后根据复合因子大小取排名前20的基金等权构建FOF组合组合yingshaohuacmschinacomcn业绩表现显著提升年化收益达到16高于同期中证偏股基金指数的8以及CAPMAlphaFOF组合的11同时风险控制能力也有所提升风险提示本报告仅作为投资参考不构成投资收益的保证或投资建议量化模型可能失效历史数据不代表未来敬请阅读末页的重要说明基金研究公募正文目录一如何刻画基金拥挤度4二解析基金拥挤度指标51构建基金拥挤度因子52基金拥挤度因子测试73最新一期低板块拥挤度的基金展示94以A基金经理为例的拥挤度展示105寻找与目标基金相似的替代产品11三复合因子与选基策略构建121基于Alpha与基金拥挤度构建复合因子122复合因子对选基策略的提升效果13四总结与展望15图表目录图1基于空间网络的基金拥挤度指标构建思路4图2各报告期对应的主动权益基金样本数4图3以3维风格空间为例使用空间距离识别基金竞争对手5图4因子IC序列风格拥挤度n108图5因子IC序列板块拥挤度n108图6因子IC序列行业拥挤度n108图7因子IC序列个股拥挤度n108图8A基金经理各期拥挤度因子雷达图10图9A基金经理各期平均拥挤度10图10因子IC序列CAPMAlpha12图11分组回测CAPMAlpha12图12因子IC序列复合因子13图13分组回测复合因子13图14复合因子FOF组合收益走势14图15复合因子FOF组合年度超额收益相对中证偏股14表1行业与板块对照表5敬请阅读末页的重要说明2基金研究公募表2RankIC检验基金拥挤度全区间7表3RankIC检验板块拥挤度2016年之后n107表4分组回测区间业绩表现板块拥挤度2016年之后n108表5各板块和各风格每半年收益表现9表6最新一期低板块拥挤度的前十只基金概览与板块配置9表7A基金经理各期拥挤度大小10表8最新一期基金相似度万家宏观择时多策略与相似基金11表9RankIC检验CAPMAlpha12表10分组回测区间业绩表现CAPMAlpha12表11RankIC检验复合因子13表12分组回测区间业绩表现复合因子13表13复合因子FOF组合业绩指标14表14复合因子FOF组合的最新一期持仓情况14敬请阅读末页的重要说明3基金研究公募一如何刻画基金拥挤度刻画基金拥挤度首先需要识别与目标基金具有相似特征的竞争对手常用方法包括使用基金招募说明书中的业绩比较基准使用基金净值或持仓数据等在实际过程中由于基金操作可能偏离业绩比较基准基于日度净值测算基金特征准确性不足等因素我们使用基金持仓数据来刻画基金拥挤度指标本报告基于空间网络方法刻画基金拥挤度指标依次从风格板块行业个股四个维度构建相应的空间网络基于基金之间的空间距离识别竞争对手并构建相应的拥挤度指标图1基于空间网络的基金拥挤度指标构建思路资料来源招商证券本报告以主动权益基金作为研究对象结合招商证券基金分类进行以下筛选1招商证券基金分类为标准股票型偏股混合型平衡混合型和灵活配置型2近两年平均股票仓位不低于60若不满8个季度用已有季度数据统计3剔除非初始基金保留一个份额4剔除港股基金5成立时间满6个月以上6管理规模不低于2亿元图2各报告期对应的主动权益基金样本数2500226720242000156915001076826833100067971938640942947650002012123120171231201206302013063020131231201406302014123120150630201512312016063020161231201706302018063020181231201906302019123120200630202012312021063020211231202206302022123120111231资料来源Wind招商证券敬请阅读末页的重要说明4基金研究公募二解析基金拥挤度指标本节首先概述基金空间网络模型的构建方法接着依次从风格板块行业个股四个维度构建相应的拥挤度指标同时对拥挤度指标的选基效果进行有效性检验并对原因进行分析最后结合个例和图示对指标进行详细解析1构建基金拥挤度因子构建基金拥挤度指标时首先需要识别基金竞争对手与传统使用基金持仓构建的投资风格箱方法相比我们使用空间距离识别基金竞争对手由此刻画的基金竞争关系能够充分考虑每只基金的特性以3维风格空间为例假设目标基金位于图3五角星处的小盘成长风格投资风格箱方法将所有属于小盘成长的基金均视为目标基金的竞争对手而基于空间距离方法则将与目标基金的空间距离在范围内的所有基金视为竞争对手该方法识别的竞争对手更准确性并呈现出非传递性特征即目标基金竞争对手的竞争对手并不一定是目标基金的竞争对手图3以3维风格空间为例使用空间距离识别基金竞争对手资料来源招商证券第一步确定维度与特征轴考虑不同风格维度招商证券基金评价团队以市值价值盈利和成长因子进行风格划分因子构建方法详见追寻优秀基因中国公募基金个性特征详解之一考虑到不同风格因子之间可能存在相关性我们使用多元回归的施密特正交化方法依次对股票的市值价值盈利和成长因子进行处理基于处理后的股票因子值以及基金的投资权重加权得到基金各因子值大小考虑不同行业及板块维度可对比基金在中信一级行业及其所属板块配置比例的差异与此相似基于持仓个股维度进行考虑时则对比不同基金之间对全部A股配置比例的差异板块划分依照中信一级行业分类具体如下表所示表1行业与板块对照表医药板块TMT板块金融地产中游制造消费板块周期板块医药电子银行电力设备及新能食品饮料电力及公用事业通信非银行金融汽车源家电建筑计算机综合金融机械农林牧渔钢铁传媒房地产国防军工商贸零售煤炭综合纺织服装有色金属敬请阅读末页的重要说明5基金研究公募医药板块TMT板块金融地产中游制造消费板块周期板块消费者服务石油石化轻工制造基础化工交通运输建材资料来源招商证券第二步衡量基金持仓差距欧式距离EuclideanDistance指在n维空间中两点之间的真实距离可理解为连接两点的线段长度距离越近代表越为相似取值范围为0欧式距离在实际中较为常用但该指标对不同特征进行缩放后的结果存在较大差异故使用前需要先进行无量纲化处理对于n维向量12和n维向量12欧式距离的计算公式如下21余弦距离CosineDsitance等于1减去余弦相似度余弦相似度是用向量空间中两个向量夹角的余弦值衡量个体差异大小夹角越小代表越为相似余弦相似度的取值范围在-1至1之间故余弦距离的取值范围为02余弦距离只关注两个向量在方向上的差异忽略了对向量长度的考量对于n维向量12和n维向量12余弦距离的计算公式如下1cos112211在风格空间中采用欧式距离衡量基金之间的差异主要是因为假设基金A的市值价值盈利成长因子分别为05050505基金B的上述指标分别为1111使用欧式距离能够识别出二者之间的差距在板块行业个股空间中采用余弦距离衡量基金之间的差异主要因为基金各坐标轴相互独立且权重之和为1使用余弦距离稳定性更佳第三步给定距离阈值首先对比基于基金风格箱识别的竞争对手在每个报告期将全部A股的市值进行排序计算20406080分位数根据基金持仓股票市值加权的规模大小所处位置将基金的市值风格划分为1-5组同样地将基金的账面市值比和动量风格也划分为1-5组最终得到555的风格矩阵如果将同一风格箱的基金视为竞争对手各期两两基金中平均约1346成为竞争对手在空间网络模型中为了避免距离阈值选择的随意性我们在每个报告期使得市场上有n的两两基金对成为竞争对手以满足这一条件的最小距离作为距离阈值在回测过程中依次取n5101520由此确定距离阈值构建基金拥挤度指标进行比较第四步构建基金拥挤度指标在空间网络中识别好目标基金的竞争对手集合之后使用目标基金与竞争对手之间的相似度之和衡量基金拥挤度大小以风格拥挤度为例的具体计算步骤如下1将目标基金i和对手基金j在第t期的风格相似度记为表示基金i和基金j在第t期的风格空间距离敬请阅读末页的重要说明6基金研究公募2将目标基金与所有对手基金的风格相似度减去其最小值即将目标基金与对手基金的风格相似度均放缩为正值将目标基金i和对手基金j在第t期放缩后的风格相似度记为3计算缩放后的目标基金与所有对手基金的风格相似度之和1作为风格拥挤度并进行归一化处理该数值越大表示基金当前的风格配置越拥挤2基金拥挤度因子测试同时使用IC检验和分组回测验证基金拥挤度因子的有效性因子的IC检验是计算某时点调研因子暴露值排名与其下期回报排名的截面相关系数ICIR指IC序列的均值IC序列的标准差是考虑了稳定性后的因子表现通常IC的绝对值大于005则认为因子是比较有效的ICIR高于05则认为因子稳定获取超额收益的能力较强回测区间为201241至2023731调仓日为半年报和年报披露公告日每期根据拥挤度因子值大小将基金进行升序排列后等权分为5组IC结果显示仅板块拥挤度具有负向预测效果并且2016年以来的预测效果更为明显从IC检验结果来看无论n取51015或20时基金拥挤度因子的IC效果无明显差异考虑到n值过大过小均会使得识别的竞争对手不够准确最终取n10计算的空间距离阈值来识别基金竞争对手进一步看单个因子的IC检验结果仅板块拥挤度因子具有负向预测效果T检验结果显示IC显著不为0全区间范围内板块拥挤度的IC均值为-7IC胜率为26ICIR为-045而2016年以来板块拥挤度的IC均值为-9IC胜率为13ICIR为-059板块拥挤度的负向预测效果在这一时期更为明显表2RankIC检验基金拥挤度全区间IC均值IC胜率IC标准差ICIRT统计量p-valuen5-161011-006-02807856n10-261012-013-06105497风格拥挤度n15-257013-015-07304705n20-257013-017-08204200n5-730014-047-22500345n10-726015-045-21400439板块拥挤度n15-626014-045-21800405n20-626014-043-20800492n5-539017-027-12702160n10-543017-026-12602215行业拥挤度n15-543017-026-12602202n20-543017-027-12902114n5-043020-001-00509610n10-043022-001-00509605个股拥挤度n15-043023-001-00509595n20-043024-002-00909314资料来源Wind招商证券表3RankIC检验板块拥挤度2016年之后n10IC均值IC胜率IC标准差ICIRT统计量p-value板块拥挤度-913016-059-22700393资料来源Wind招商证券敬请阅读末页的重要说明7基金研究公募表4分组回测区间业绩表现板块拥挤度2016年之后n10组别名称区间收益年化收益年化波动最大回撤收益回撤比group1100101727367group294101829322group38891930291group46471934190group54251936117中证偏股指数4861933143资料来源Wind招商证券统计区间201641-2023731图4因子IC序列风格拥挤度n10图5因子IC序列板块拥挤度n10资料来源Wind招商证券资料来源Wind招商证券图6因子IC序列行业拥挤度n10图7因子IC序列个股拥挤度n10资料来源Wind招商证券资料来源Wind招商证券由于2016年以来板块频繁轮动板块拥挤度因子近年来具有较好预测效果统计各板块和各风格每半年收益表现通过观察板块轮动速度进一步理解2016年以来板块拥挤度预测效果明显的原因结果显示2016年之前板块轮动大致需要1至2年时间比如2011至2012年金融地产占优2013至2015年TMT板块收益领先而2016年之后板块轮动速度加快每隔半年便发生一次明显的板块切换当板块收益领先时将吸引更多基金进行布局造成拥挤现象由于板块频繁轮动从而导致板块拥挤度较高的基金未来收益变差进一步对比风格轮动现象可以发现2016年之前风格轮动相对频繁风格拥挤度的IC序列在这一时期多数为负但2016年之后市场风格切换速度有所减缓多数时期至少需要1年时间进行一次风格切换因此这一时期风格拥挤度的IC序列不少为正数敬请阅读末页的重要说明8基金研究公募表5各板块和各风格每半年收益表现统计TMT中游医药周期消费金融大盘大盘中盘中盘小盘小盘区间板块制造板块板块板块地产成长价值成长价值成长价值2011H1-140-39-11700-2319-1541-87-44-101-172011H2-210-309-194-234-191-126-223-141-268-289-288-3112012H1-120811900727411845486591562012H2-71-38-1314-949451132-35-08-42-372013H1220-67178-173-77-105-126-127-01-10620-782013H2269215180721712017651372041771682014H110838-06-17-29-12-73-40-45-4445122014H21504071685633148514777492256432715092015H18966896384076631172511695685388125822015H2-62-135-63-220-104-96-80-140-136-204-119-1752016H1-188-178-154-172-121-125-129-113-203-221-177-1822016H2-69314311191551378-0474-11782017H1-18-3435205780851592861-84-132017H204-203334124102561155124-38272018H1-175-21750-142-48-154-147-114-141-169-172-1422018H2-201-139-295-132-201-19-211-75-242-161-231-1552019H12481602151334382293542181981781651532019H219745120-1175501253616122105-072020H119963394-80180-111164-126180-82105202020H2-19454681843431163681821421521111132021H15787106134-09-3790-3611230120702021H250180-135127-70-47-80-4907411041262022H1-220-97-133-08-45-39-111-49-125-94-164-812022H2-89-134-60-101-85-22-192-77-147-84-133-872023H127144-3634-6025-7358-83290734资料来源Wind招商证券注板块收益使用板块内个股收益基于流通市值加权得到风格收益使用巨潮风格指数计算得到3最新一期低板块拥挤度的基金展示基于上述分析由于板块拥挤度在2016年以来公募基金市场成熟期的负向预测效果明显我们可进一步聚焦板块拥挤度低的基金根据2022年年报计算得到的低板块拥挤度基金包括柳世庆所管的5只基金袁航所管的2只基金以及华夏兴华阳琨南方金融主题黄春逢金岚枫九泰锐富事件驱动刘开运袁多武根据最新一期板块配置情况与全市场相比低板块拥挤度基金相对偏好金融地产低配制造周期和科技具体来看除袁航偏好消费和金融之外其余基金经理均以金融地产投资为主适度兼顾其他板块的布局以分散风险例如阳琨兼顾制造和科技柳世庆兼顾医药制造和周期黄春逢和刘开运等主要兼顾科技板块表6最新一期低板块拥挤度的前十只基金概览与板块配置最新TMT金融消费医药中游周期基金简称基金经理任职日期规模板块地产板块板块制造板块华夏兴华阳琨2013-04-128592133482502307105南方金融主题黄春逢金岚枫2017-08-18228828658624036042鹏华品质优选袁航2021-02-09357601423434010000民生加银内需增长柳世庆2016-11-242345636412251166149民生加银城镇化柳世庆2017-03-314725636812257164141民生加银内核驱动柳世庆2021-05-073715336510256165141敬请阅读末页的重要说明9基金研究公募最新TMT金融消费医药中游周期基金简称基金经理任职日期规模板块地产板块板块制造板块民生加银质量领先柳世庆2020-12-1716215136708256162146民生加银价值发现一年持有柳世庆2021-03-054775236609257163143鹏华策略优选袁航2015-08-1333805412548032902九泰锐富事件驱动刘开运袁多武2016-02-041942653622547155145前十平均104396111133137101样本平均17354163118265171资料来源Wind招商证券注最新规模为2023年二季度规模单位亿元板块配置比例根据2022年年报全部持仓计算得到4以A基金经理为例的拥挤度展示以A基金经理为例分析其在不同时期的拥挤度及变化情况A基金经理自下而上挖掘个股基于资产类别计算收益风险比优选收益风险特征较佳的资产同时尽可能分散组合风险在中观层面挑选未来周期向上的或未来景气向上的行业重视以两年为中枢的景气程度根据公司收益风险性价比优选个股代表产品成立于2015年基金经理在管时间超过8年任职初期基金规模较小2019年以来业绩表现优秀同时也伴随着管理规模大幅增长基金经理A整体属于不抱团型选手尤其注重个股及细分行业的独特配置具体来看风格方面阶段性注重非拥挤性尤其是在2021年下半年在市场以大盘成长为主时基金经理呈现大盘价值风格板块方面整体拥挤度处于市场靠后水平其中2022年板块拥挤度相比过往进一步下降行业和个股拥挤度则长期处于靠后水平可见基金经理尤其注重个股及细分行业的独特配置表7A基金经理各期拥挤度大小风格板块行业个股风格板块行业个股报告日对手数量对手数量对手数量对手数量拥挤度拥挤度拥挤度拥挤度2019123191432111030017007004202006307599389024024009004202012314843470090060000032021063031561180050160040032021123115481511002012004003202206308575261101500700400220221231224873553036008005005资料来源Wind招商证券图8A基金经理各期拥挤度因子雷达图图9A基金经理各期平均拥挤度风格拥挤度0200170400180302019Q40160130202020Q20140120102020Q4010个股拥挤度000板块拥挤度2021Q20082021Q40060050032022Q20040022022Q4000行业拥挤度风格拥挤度板块拥挤度行业拥挤度个股拥挤度资料来源Wind招商证券资料来源Wind招商证券敬请阅读末页的重要说明10基金研究公募5寻找与目标基金相似的替代产品对于业绩表现突出的主动权益基金在收益增长过程当中往往也伴随着规模增长而当规模增长到一定程度之后基金经理可能会采取限购措施以便更好进行投资操作因此寻找与绩优基金相似的替代产品具有重要意义以20221231为例将2022年收益表现较好的万家宏观择时多策略519212作为分析对象尝试寻找与该基金相似的替代产品前文我们定义了两两基金之间的风格空间距离板块空间距离行业空间距离和个股空间距离将综合空间距离较小的基金作为与目标基金最为相似的替代产品与万家宏观择时多策略较为相似的基金有万家新利万家精选富安达成长价值一年持有招商稳健平衡等其中万家新利万家精选与万家宏观择时多策略均由基金经理黄海进行管理操作特征极为相似另外基金经理栾庆帅管理的富安达成长价值一年持有基金经理李崟管理的招商稳健平衡与万家宏观择时多策略的综合空间距离虽然在全市场权益基金中处于靠前位置但在净值表现方面与万家宏观择时多策略仍然存在一定差异表8最新一期基金相似度万家宏观择时多策略与相似基金基金代码519212OF519191OF519185OF014103OF012963OF基金简称万家宏观择时多策略万家新利万家精选富安达成长价值一年持有招商稳健平衡基金经理黄海黄海黄海栾庆帅李崟未来3个月收益率462424446670342未来3个月最大回撤951971950672695综合空间距离000000013015风格空间距离000000010009市值因子标签大盘大盘大盘大盘大盘价值因子标签低估值低估值低估值低估值低估值盈利因子标签高盈利高盈利高盈利高盈利高盈利成长因子标签高成长高成长高成长均衡成长高成长板块空间距离000000005000TMT板块003006004896207金融地产046049093358277消费板块000000000277141医药板块0010000011565012中游制造000005000844335周期板块99499940990260547251行业空间距离000000007005TOP1行业煤炭788煤炭774煤炭765煤炭487煤炭481TOP2行业石油石化164石油石化170石油石化171医药157交通运输168TOP3行业交通运输29交通运输32交通运输34石油石化118石油石化61个股空间距离000000031046TOP1个股陕西煤业103陕西煤业103陕西煤业103陕西煤业90平煤股份74TOP2个股山西焦煤93山西焦煤93山西焦煤92中国神华85山西焦煤66TOP3个股山煤国际82中国海油83中国海油86中国移动75兖矿能源61资料来源Wind招商证券空间距离根据2022年年报全部持仓计算得到敬请阅读末页的重要说明11基金研究公募三复合因子与选基策略构建前文检验发现基金板块拥挤度在2016年以来具有显著的负向预测效果本节我们在CAPMAlpha基础上加入板块拥挤度因子构建复合因子FOF组合并将其与CAPMAlphaFOF组合业绩表现进行比较1基于Alpha与基金拥挤度构建复合因子CAPMAlpha的构建与因子测试基于CAPM模型计算的Alpha用于衡量基金相对市场指数的超额收益表现模型如下其中和分别表示基金和以中证800指数第t期相对于无风险收益率的超额收益率CAPMAlpha具有一定正向选基效果但2018年以来效果减弱对CAPMAlpha进行IC检验和分组回测回测区间为201211至2023731调仓日为每年6月30日和12月31日每期使用过去半年收益率数据进行回归根据CAPMAlpha因子值大小将基金进行升序排列后等权分为5组结果显示CAPMAlpha的IC均值为6不过从因子IC序列来看CAPMAlpha自2018年以来预测效果有所减弱从分组回测结果来看高分组分层效果不明显存在多头失效问题表9RankIC检验CAPMAlphaIC均值IC胜率IC标准差ICIRT统计量p-valueCAPMAlpha65802202612802135资料来源Wind招商证券表10分组回测区间业绩表现CAPMAlpha组别名称区间收益年化收益年化波动最大回撤收益回撤比group115692157276group2193102150385group3236112145519group4234112247495group5239112347513中证偏股指数13982250275资料来源Wind招商证券统计区间201211至2023731图10因子IC序列CAPMAlpha图11分组回测CAPMAlpha敬请阅读末页的重要说明12基金研究公募资料来源Wind招商证券资料来源Wind招商证券复合因子与组合构建将板块拥挤度与CAPMAlpha进行复合旨在解决CAPMAlpha近年来预测效果减弱问题回测区间为201241至2023731调仓日为半年报和年报披露公告日具体做法为首先由于板块拥挤度因子为负向指标故先将1-板块拥挤度因子接着再将CAPMAlpha和处理后的板块拥挤度因子进行正交化处理并等权合成复合因子最后根据复合因子大小取排名前20的基金等权构建FOF组合并将其与CAPMAlphaFOF组合业绩表现进行比较2复合因子对选基策略的提升效果因子测试结果显示复合因子表现相比于单因子具有明显提升效果将CAPMAlpha和板块拥挤度因子正交化处理后等权合成复合因子复合因子具有较强的有效性IC检验与分组回测均表现优异复合因子IC均值为10IC胜率为87ICIR为086从分组回测结果来看不同组的区间收益随着组别的增加大致呈现递增趋势并且第5组业绩表现最突出表11RankIC检验复合因子IC均值IC胜率IC标准差ICIRT统计量p-value复合因子108701108641400004资料来源Wind招商证券表12分组回测区间业绩表现复合因子组别名称区间收益年化收益年化波动最大回撤收益回撤比group115492251299group2188102148388group3179102148372group4243122145545group5333142144764中证偏股指数13782250273资料来源Wind招商证券统计区间201241至2023731图12因子IC序列复合因子图13分组回测复合因子资料来源Wind招商证券资料来源Wind招商证券敬请阅读末页的重要说明13基金研究公募在CAPMAlpha中加入板块拥挤度因子之后复合因子FOF组合的业绩表现显著提升我们进一步根据复合因子大小取排名前20的基金等权构建FOF组合并将其与CAPMAlphaFOF组合业绩表现进行比较结果显示在CAPMAlpha中加入板块拥挤度因子之后复合因子FOF组合的业绩表现显著提升年化收益达到16高于同期中证偏股基金指数的8以及CAPMAlphaFOF组合的11同时风险控制能力也有所提升从单年度表现来看相比CAPMAlphaFOF组合复合因子FOF组合的超额收益在2013年2015年和2018年以来的多个年份均有所提升图14复合因子FOF组合收益走势图15复合因子FOF组合年度超额收益相对中证偏股CAPMAlpha复合因子中证偏股CAPMAlpha复合因子6555353045302521352015142512151110108915106405522-1000-520132014201520162017201820192020202120222023-3-2-520191224202010232012082720130123201306282013112520140422201409122015020920150708201512032016042920160922201702232017071920171212201805142018100920190306201907302020052620210319202108132022011120220614202211082023040420120405-10-6-8资料来源Wind招商证券资料来源Wind招商证券注数据截至2023731表13复合因子FOF组合业绩指标区间收益年化收益年化波动最大回撤收益回撤比CAPMAlpha225112547479复合因子418162243967中证偏股13782250273资料来源Wind招商证券注回测区间为201241-2023731表14复合因子FOF组合的最新一期持仓情况CAPM板块基金简称基金经理任职日期最新规模配置权重复合因子Alpha拥挤度英大国企改革主题张媛2019-03-112476500020004073易方达先锋成长武阳2021-09-231091500016003072易方达瑞享武阳2017-12-301818500018008071广发睿恒进取一年持有林英睿2022-02-08249500015004071广发睿合林英睿2022-03-25972500014004071易方达远见成长武阳2021-03-052334500013004070景顺长城中国回报韩文强2019-10-104156500011002070华夏经典配置郑煜刘心任2022-07-042613500010001070融通鑫新成长万民远2021-10-082119500021015070东方红睿玺三年王延飞张伟锋2017-11-1513577500011003070国富兴海回报赵晓东高燕芸2021-03-301487500009000070中欧养老产业许文星2018-04-166546500013006070华商鑫选回报一年持有期周海栋2022-05-311252500012005070广发价值领航一年持有杨冬唐晓斌2022-06-02183500013005070华宝动力组合刘自强2008-03-192484500009001070格林研究优选李会忠刘冬2021-08-19205500009001069泓德臻远回报秦毅黄昱之2023-02-212895500012005069景顺长城资源垄断韩文强2020-04-292235500009001069中银证券价值精选林博程2023-02-22299500008001069富兰克林国海基本面优选赵晓东2020-02-131194500009001069资料来源Wind招商证券注最新规模为2023年二季度规模单位亿元因子值均为20221231报告期数据敬请阅读末页的重要说明14基金研究公募四总结与展望本报告采用空间网络方法对基金拥挤度指标的构建及应用展开详细讨论指标层面依次基于风格板块行业个股空间网络识别基金竞争对手并构建对应的拥挤度指标应用层面包括刻画基金在不同时期的拥挤度及变化情况以及基于两两基金之间的空间距离寻找与目标基金相似的替代产品另外因子测试结果显示板块拥挤度因子自2016年以来预测效果明显在CAPMAlpha基础上加入板块拥挤度因子构建FOF组合组合业绩表现显著提升年化收益达到16高于同期中证偏股基金指数的8以及CAPMAlphaFOF组合的11同时风险控制能力也有所提升未来我们将继续探索除基金拥挤度之外的其他特征指标与alpha因子关于基金配置特征过往报告构建了基金风格标签行业标签操作特征等指标本报告进一步提出基金拥挤度指标作为补充另外本报告研究发现基金板块拥挤度近年来蕴藏着许多alpha信息我们在过往报告中也分析了基金经理调研行为基金经理学习能力个人特征等因子对基金业绩同样具有显著影响未来我们将在现有因子指标基础上进一步挖掘其他的alpha因子完善基金研究指标体系敬请阅读末页的重要说明15基金研究公募分析师承诺负责本研究报告的每一位证券分析师在此申明本报告清晰准确地反映了分析师本人的研究观点本人薪酬的任何部分过去不曾与现在不与未来也将不会与本报告中的具体推荐或观点直接或间接相关评级说明报告中所涉及的投资评级采用相对评级体系基于报告发布日后6-12个月内公司股价或行业指数相对同期当地市场基准指数的市场表现预期其中A股市场以沪深300指数为基准香港市场以恒生指数为基准美国市场以标普500指数为基准具体标准如下股票评级强烈推荐预期公司股价涨幅超越基准指数20以上增持预期公司股价涨幅超越基准指数5-20之间中性预期公司股价变动幅度相对基准指数介于5之间减持预期公司股价表现弱于基准指数5以上行业评级推荐行业基本面向好预期行业指数超越基准指数中性行业基本面稳定预期行业指数跟随基准指数回避行业基本面转弱预期行业指数弱于基准指数重要声明本报告由招商证券股份有限公司以下简称本公司编制本公司具有中国证监会许可的证券投资咨询业务资格本报告基于合法取得的信息但本公司对这些信息的准确性和完整性不作任何保证本报告所包含的分析基于各种假设不同假设可能导致分析结果出现重大不同报告中的内容和意见仅供参考并不构成对所述证券买卖的出价在任何情况下本报告中的信息或所表述的意见并不构成对任何人的投资建议除法律或规则规定必须承担的责任外本公司及其雇员不对使用本报告及其内容所引发的任何直接或间接损失负任何责任本公司或关联机构可能会持有报告中所提到的公司所发行的证券头寸并进行交易还可能为这些公司提供或争取提供投资银行业务服务客户应当考虑到本公司可能存在可能影响本报告客观性的利益冲突本报告版权归本公司所有本公司保留所有权利未经本公司事先书面许可任何机构和个人均不得以任何形式翻版复制引用或转载否则本公司将保留随时追究其法律责任的权利敬请阅读末页的重要说明16