投资要点:
　　基金在下跌趋势的股票中更易获得波段择时收益
　　主动偏股型基金基金半年报与年报会披露部分交易额较高的股票买卖明细。从这些信息中，我们可以挖掘到基金的波段交易信息，进而评价基金的中短线交易能力。我们将这一中短线交易收益中进一步分离出基金的择时收益，发现基金在下跌趋势的交易中更易获得择时收益，上涨趋势则往往过早获利了结。
　　左侧交易基金择时能力较强，右侧交易基金倚重选股能力
　　基金的交易模式与其交易能力亦有一定关系，我们将基金的交易模式划分为左右侧两类。从近年数据来看，基金的交易模式与交易收益率有着一定的线性关系，右侧交易程度倾向越强的基金交易收益率越低。但拉长历史区间后，多数情况下，右侧交易基金的交易收益均值高于左侧基金，长期来看，左右侧基金交易收益差距较小。此外，基金的交易模式与交易选股、波段择时收益有着强烈的线性关系，回看过去，左侧交易基金的交易择时收益都要高于选股收益，而右侧交易基金的交易选股收益则明显较高。
　　另外小规模、高换手基金更加擅长选股，而大规模基金和持股周期较长的基金更为侧重择时能力。
　　长期波段择时能力较强的左侧交易基金组合，能够在市场下行环境中展现出更强的抗风险能力
　　我们发现，左侧交易基金的长期交易收益，尤其是波段择时能力有着较强的延续性，其因子分组收益线性明显，多空收益信息比率达1.43，多空超额年化收益达6.10%，具有较强的选基效果。针对左侧基金，我们使用规模、长期交易因子构建基金策略，策略年化信息比率1.20，年化超额收益达4.9%，相对偏股基金指数，最大回撤为7.5%。
　　同时，由于下跌市场左侧交易基金具有更多的交易机会，我们发现该策略在下跌市场环境中表现往往更好，在偏股指数下跌的2016、2018、2022年，该策略分别取得了9.2%、4.6%、8.7%的超额收益。
　　风险提示
　　本模型采用量化方法通过历史数据统计、建模和测算完成，结论在极端市场环境变化中有失效的风险。
　　

研究报告全文：仅供机构投资者使用证券研究报告基金研究报告TableDate2023年10月9日TableTitle下行市场的利器左侧交易基金的择时能力TableTitle2分析师TableAuthor投资要点TableSummary分析师杨兆熙邮箱yangzxhx168comcn基金在下跌趋势的股票中更易获得波段择时收益SACNOS1120523010001主动偏股型基金基金半年报与年报会披露部分交易额较分析师王家祺高的股票买卖明细从这些信息中我们可以挖掘到基金的邮箱wangjq1hx168comcn波段交易信息进而评价基金的中短线交易能力我们将这SACNOS1120521100002一中短线交易收益中进一步分离出基金的择时收益发现基分析师杨国平金在下跌趋势的交易中更易获得择时收益上涨趋势则往往邮箱yanggphx168comcn过早获利了结SACNOS1120520070002左侧交易基金择时能力较强右侧交易基金倚重选股能力TableReport基金的交易模式与其交易能力亦有一定关系我们将基金的交易模式划分为左右侧两类从近年数据来看基金的交易模式与交易收益率有着一定的线性关系右侧交易程度倾向越强的基金交易收益率越低但拉长历史区间后多数情况下右侧交易基金的交易收益均值高于左侧基金长期来看左右侧基金交易收益差距较小此外基金的交易模式与交易选股波段择时收益有着强烈的线性关系回看过去左侧交易基金的交易择时收益都要高于选股收益而右侧交易基金的交易选股收益则明显较高另外小规模高换手基金更加擅长选股而大规模基金和持股周期较长的基金更为侧重择时能力长期波段择时能力较强的左侧交易基金组合能够在市场下行环境中展现出更强的抗风险能力我们发现左侧交易基金的长期交易收益尤其是波段择时能力有着较强的延续性其因子分组收益线性明显多空收益信息比率达143多空超额年化收益达610具有较强的选基效果针对左侧基金我们使用规模长期交易因子构建基金策略策略年化信息比率120年化超额收益达49相对偏股基金指数最大回撤为75同时由于下跌市场左侧交易基金具有更多的交易机会我们发现该策略在下跌市场环境中表现往往更好在偏股指数下跌的201620182022年该策略分别取得了924687的超额收益风险提示本模型采用量化方法通过历史数据统计建模和测算完成结论在极端市场环境变化中有失效的风险请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明1证券研究报告基金研究报告正文目录1波段交易信息的挖掘411交易信息的填充412交易收益的计算与拆解42基金的交易模式与波段交易能力621基金在下跌趋势的股票中更易获得波段择时收益622基金交易模式的划分823不同交易模式基金交易收益差距不大924左侧交易基金择时能力较强右侧交易基金倚重选股能力113规模换手率持股周期与波段交易能力1231小规模基金交易更为擅长波段选股大规模基金波段择时能力较强1232高换手率基金交易能力更强且更加侧重波段选股能力1433持股周期较长的基金波段择时能力较强164利用交易信息的基金筛选策略1841基于基金净值的收益类因子失效严重1842针对左侧交易基金长期交易收益尤其是长期择时交易收益较为有效195风险提示23图表目录图1贵州茅台2022H1先跌后涨6图2宁德时代2020H2大幅上涨6图3近年的交易信息中下跌趋势交易占比增加7图4在不同趋势股票交易获得正择时收益的交易比例7图5波段交易胜率按交易计算7图6波段交易胜率按基金计算7图7左侧示例D基金9图8右侧示例E基金9图9近两年交易模式与交易收益率10图10近五年交易模式与交易收益率10图11历史上右侧交易者平均交易收益较高但近一年明显下降10图12近两年不同交易模式基金选股收益率分布11图13近两年不同交易模式基金择时收益率分布11图14近五年不同交易模式基金选股收益率分布11图15近五年不同交易模式基金择时收益率分布11图16不同交易模式基金历史选股收益12图17不同交易模式基金历史择时收益12图18近两年不同规模基金交易收益率13图19近五年不同规模基金交易收益率13图20近两年不同规模基金选股收益率分布13图21近两年不同规模基金择时收益率分布13图22近五年不同规模基金选股收益率分布14图23近五年不同规模基金择时收益率分布14图24大规模基金交易收益较为稳定小规模基金长期交易收益略高14图25近两年不同换手率基金交易收益率15图26近五年不同换手率基金交易收益率15图27近两年不同换手率基金选股收益率分布15图28近两年不同换手率基金择时收益率分布15图29近五年不同换手率基金选股收益率分布16图30近五年不同换手率基金择时收益率分布16图31高换手基金长期交易收益较高但多集中在市场行情上涨的区间内16请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明2证券研究报告基金研究报告图32近两年不同持股周期基金交易收益率17图33近五年不同持股周期基金交易收益率17图34近两年不同持股周期基金选股收益率分布17图35近两年不同持股周期基金择时收益率分布17图36近五年不同持股周期基金选股收益率分布18图37近五年不同持股周期基金择时收益率分布18图38持股周期短的基金交易收益波动更大18图39基于基金净值的收益类因子失效严重19图40规模因子仍较为有效19图412015年之前左侧交易基金数量较少20图42左侧交易基金与偏股基金指数20图43针对左侧交易基金长期交易收益尤其是长期择时交易收益较为有效20图44交易能力因子组合分组表现21图45交易能力因子组合多空收益21图46因子组合分组表现21图47因子组合多空收益21图48策略表现22表1各指标计算示例5表2交易模式因子的计算以华泰保兴吉年丰为例8表3策略表现22表4左侧基金策略下跌市表现更佳22表5各调仓日期换手率23请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明3证券研究报告基金研究报告1波段交易信息的挖掘主动偏股型基金普通股票偏股混合部分高仓位的灵活配置基金基金半年报与年报会披露其的区间累计买入或卖出金额超出期初基金资产净值2或前20名的股票买卖明细从这些信息中我们可以挖掘到基金的波段交易信息进而评价基金的中短线交易能力11交易信息的填充而想要刻画基金经理的波段交易能力我们既需要知道区间基金对某只股票的买入情况也需要知道其卖出情况在半年报以及年报中个股区间累计买卖信息的披露不一定会成对出现因此可能出现交易信息缺失的情况即仅有买入数据没有卖出数据或者仅有卖出数据没有买入数据若个股的区间交易信息存在缺失理论上我们就不能对买卖数据进行准确计算为不造成误判我们对于存在单边数据缺失的个股进行剔除处理此外我们还需对部分交易信息进行推测补充如某只股票有买入信息无卖出信息由于披露的数据多为交易额超基金期初资产净值2的股票而该股票的买入金额可能远远超过其它股票卖出金额中的最小值此时可以推测该股票的卖出额接近0此外若卖出信息数量少于20条则说明基金已披露全部的卖出信息此时亦可推测其它股票的卖出金额为0当股票仅有买入信息无卖出信息时反之亦然还需注意的是基金半年报的时间区间为当年1月1日至6月30日而基金年报的时间区间为当年1月1日至12月31日两者之间有一定的重合在提取下半年交易信息时我们还需根据上半年交易信息对相关股票进行调减对于年报与半年报均有披露交易数据的股票我们可以直接使用年报交易数据减去半年报的交易数据获得其下半年的交易数据而对于个股交易信息在年报中有披露在半年报中无披露的情况我们则需要对其进行一定的补充而对于无法进行合理推测补充的数据则予以剔除例如某股票买入卖出信息在年报中有披露但半年报中无披露此时有两种情况1其年报披露的买入卖出金额远远超过其它股票半年报披露卖出买入金额的最小值我们可以推测该股票在半年报中的卖出买入金额为02该股票在去年年报一季报半年报中均无持仓我们可以推测该股票在上半年并未参与交易进而其买入卖出金额为012交易收益的计算与拆解针对参与基金短线交易的某只股票基金不一定会一次性全部的买入卖出其交易往往是逐步的故而在交易收益的计算中我们需要扣除其静态持仓对应的部分即根据某股票的期初持仓期末持仓股票报告期收益率计算其实际仓位的增减金额并用交易金额扣除这一数据即为基金的波段性的主动买入卖出数据而主动卖出减去主动买入则为基金的波段交易收益简称为交易收益需要注意的是虽然上文中在交易信息中补充了大量0值但主动买入为0主动卖出不为0则意味着基金仅仅进行了单向的卖出操作而主动卖出为0主动买入不为0则意味着基金进行了单向的买入操作这两种情况下计算的交易收益并非波段买入卖出的收益我们也发现这一信息并不能直接提高波段交易相关因子的表现故在下文中交易信息均剔除了主动买入主动卖出为0值的信息请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明4证券研究报告基金研究报告而针对基金的交易收益我们可以继续将其拆分为选股收益与择时收益两部分以主动买入金额作为交易成本除去少数具有一定底仓才能实现的卖空交易选中一只上涨趋势的股票自然对其波段交易是有利的我们将该股票本身的涨跌所带来收益称之为选股收益由于多数基金有着明显的追涨杀跌的交易行为使用期初价格往往会过度高估股票的选股收益我们需要使用其它方法来估计这一数据我们可以较为精细的假设基金在报告期内任意时点对该股票随机购入并在之后的任意时点随机卖出通过将各种情况的收益求取平均值来估计该股票的平均交易收益率再乘以交易成本即可得到基金的针对该股票的平均交易收益在下文中我们将该部分收益称之为波段选股收益而交易收益超过选股收益的部分则为波段择时收益但上文中计算波段选股收益率的过程较为复杂我们放宽上面的假设假设基金在报告期前半段区间任意时点购入该股票并在后半段任意时点卖出则交易选股收益率报告期后60交易日股票均价报告期前60交易日股票均价-1接下来我们举几个交易收益的计算样例并分析其交易行为表1各指标计算示例例1例2例3计算公式基金A基金B基金C基金-贵州茅台宁德时代恒瑞医药股票-600519SH300750SZ600276SH报告期202206302020123120181231-上期持仓元4402375019702680-本期持仓元7321100002334873-报告期股票收益率08310137-3037报告期期末股价报告期期初股价-1持有增量元2882077787-39674502334873本期持仓-上期持仓1报告期股票收益率本期累计买入金额65301983872110111083247-元本期累计卖出金额4254492275115190837884721-元主动买入元364812051387211018748374累计买入-max0持有增量主动卖出元425449227575516327884721累计卖出min0持有增量交易成本元364812051387211018748374主动买入交易收益元6063717624-1169469-863653主动卖出-主动买入报告期后60交易日股票均价报告期前60交易日交易选股收益率-0533142-1094股票均价-1交易选股收益元-1935085292740507-956819交易成本交易选股收益率交易择时收益元6257226153-39099769316642交易收益交易选股收益资料来源Wind华西证券研究所请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明5证券研究报告基金研究报告图1贵州茅台2022H1先跌后涨图2宁德时代2020H2大幅上涨资料来源Wind华西证券研究所资料来源Wind华西证券研究所A基金于2022年上半年对贵州茅台进行了较为成功的波段交易操作同期贵州茅台股价走势呈U形下探全报告期收益几乎为零而A基金期间主动买入3648万元主动卖出4254万元获得交易收益606万元同时持仓大幅增长推测该基金成功在底部大量购入贵州茅台并在之后的上涨趋势中逐渐卖出从而获得了较高的交易收益由于同期贵州茅台股价几乎原地踏步其交易收益主要为择时收益B基金于2020年下半年折戟宁德时代在此期间宁德时代股价一路走高期末股价相对期初上涨10137而B基金针对该股票的交易收益为-117万元其短期交易的买入价格很可能高于卖出价格推测该基金在期初股价较低时卖出了部分股票而在大涨之后又买入考虑到该股票同期收益一路走高该基金此次短线操作失利未能获取到随机买入带来的平均收益其交易择时收益为-391万元2基金的交易模式与波段交易能力21基金在下跌趋势股票的交易中更易获得择时收益我们将半年度区间中涨幅超过5的股票划分为上涨趋势股票下跌超过5则为下跌趋势股票其余股票为平盘在全部波段交易信息中我们可以看到近年来基金交易的下跌趋势股票占比明显增加请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明6证券研究报告基金研究报告图3近年的交易信息中下跌趋势交易占比增加图4在不同趋势股票交易获得正择时收益的交易比例资料来源Wind华西证券研究所资料来源Wind华西证券研究所回望过去我们发现基金在下跌趋势的交易中更易获得波段择时收益上涨趋势则往往过早获利了结可以看出在下跌趋势的股票交易中基金获得正择时收益的比例远远高于上涨趋势股票的交易以万得全A为基准我们统计了波段交易的胜率其中图5为所有交易信息中交易收益率超过万得全A的比率图6为所有主动偏股基金中交易收益率超过万得全A的比率可以明显看出在市场涨幅较高的2014H22015H12019H12020H2中波段交易胜率较低而市场跌幅较大的2015H22016H12018年2022年中波段交易胜率显然较高图5波段交易胜率按交易计算图6波段交易胜率按基金计算资料来源Wind华西证券研究所资料来源Wind华西证券研究所请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明7证券研究报告基金研究报告22基金交易模式的划分偏好追涨还是抄底是基金的两种不同的交易模式我们需要对基金的交易模式进行划分其中右侧交易的模式为追涨杀跌模式即对涨幅较高的股票加仓对跌幅较大的股票减仓股票涨幅与加仓方向相同故股票涨幅加仓比例为正且其值越大右侧交易程度越强左侧交易模式则为追跌杀涨模式即对涨幅较高的股票减持对跌幅较大的股票加仓股票涨幅与加仓方向相反故股票涨幅加仓比例为负且其绝对值越大左侧交易程度越强根据以上概念我们建立交易模式因子划分基金的交易模式某一基金在某个时间点针对上期报告期与本期报告期所有持仓股票其交易模式因子可以表示为交易模式因子持有增量报告期股票收益率日均资产以华泰保兴吉年丰为例可以看出其持有增量变动较大的20只股票中有15只为追涨杀跌且宝新能源000690涨幅高达48的情况下依然加大了该股票的持仓有明显的追涨杀跌倾向表2交易模式因子的计算以华泰保兴吉年丰为例上期持仓本期持仓持有增量持有增量日均资产报告期股票涨跌交易模式因子股票代码元元元幅30049604351014043510140422-23-0009771002244388748130-4075132946-3965-0001910000860040622146406221459394110004415300896414486910-3912352312-380-60002131603345375693060-3622785317-352-40001256600938370515850-35735139-347-40001233000690035574500355745003454800167186005700355165973551659723452100072720008070354683523546835234413000432400241503517245635172456342-4-00014346002760329084733290847332040001370300122410181950-3263176703-317-200006478603816400215540-3018254222-293-250007204688348258244720-300844515-29216-000481860017602992893029928930291-21-0006175300573361068600-2962526065-288-180005163002756488137470-2955888354-287-39001132100289702935384729353847285340009581301071379758240-2916743252-283-230006569600116334342040-2892095902-281-130003791资料来源Wind华西证券研究所报告期2022年12月31日仅展示了持有增量绝对值靠前的20只股票负值交易模式因子为灰色数字从上面的计算方式也可看出灵活配置基金的仓位变动往往会影响其交易模式的划分为稳定交易模式的划分效果我们在下文中使用的基金均为普通股票与偏股混合型基金并剔除了日均资产小于2亿元的基金产品请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明8证券研究报告基金研究报告我们找出近两年交易模式与规模都较为稳定的两个基金为例分别计算其交易收益交易选股收益交易择时收益如下图图7左侧示例D基金图8右侧示例E基金资料来源Wind华西证券研究所数据范围2021年1月1日资料来源Wind华西证券研究所数据范围2021年1月1日至2022年12月31日至2022年12月31日23不同交易模式基金交易收益差距不大从近年数据来看基金的交易模式与交易收益率有着一定的线性关系两者之间的线性关系略向下倾斜即右侧交易程度倾向越强的基金交易收益率越低而左侧交易程度越强的基金交易收益率较高请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明9证券研究报告基金研究报告图9近两年交易模式与交易收益率图10近五年交易模式与交易收益率资料来源Wind华西证券研究所数据范围2021年1月1日资料来源Wind华西证券研究所数据范围2018年1月1日至2022年12月31日至2022年12月31日但拉长历史区间后多数情况下右侧交易基金的交易收益均值高于左侧基金这说明在近几年的时间中左侧交易基金交易收益有着较大上升其中是由于说明左侧基金可能在交易选股收益方面有所欠缺长期来看两者交易收益差距较小图11历史上右侧交易者平均交易收益较高但近一年明显下降资料来源Wind华西证券研究所请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明10证券研究报告基金研究报告24左侧交易基金择时能力较强右侧交易基金倚重选股能力进一步的我们将基金的交易收益划分为选股收益与择时收益可以明显的看出近两年交易模式与交易选股择时收益有着强烈的线性关系即右侧交易基金选股收益率较高左侧交易基金择时收益率较高图12近两年不同交易模式基金选股收益率分布图13近两年不同交易模式基金择时收益率分布资料来源Wind华西证券研究所数据范围2021年1月1日资料来源Wind华西证券研究所数据范围2021年1月1日至2022年12月31日至2022年12月31日我们把区间拉长到5年可以看出这一线性关系仍然十分明显图14近五年不同交易模式基金选股收益率分布图15近五年不同交易模式基金择时收益率分布资料来源Wind华西证券研究所数据范围2018年1月1日资料来源Wind华西证券研究所数据范围2018年1月1日至2022年12月31日至2022年12月31日回看过去几乎所有情况下左侧交易基金的择时收益都要高于选股收益而右侧交易基金的选股收益则明显较高请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明11证券研究报告基金研究报告图16不同交易模式基金历史选股收益图17不同交易模式基金历史择时收益资料来源Wind华西证券研究所资料来源Wind华西证券研究所3规模换手率持股周期与波段交易能力31小规模基金交易更为擅长波段选股大规模基金波段择时能力较强我们统计了不同规模基金交易收益的分布可以发现规模因素对基金交易收益的影响较小请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明12证券研究报告基金研究报告图18近两年不同规模基金交易收益率图19近五年不同规模基金交易收益率资料来源Wind华西证券研究所数据范围2021年1月1日资料来源Wind华西证券研究所数据范围2018年1月1日至2022年12月31日至2022年12月31日近两年不同规模基金的波段择时与选股能力差别不大图20近两年不同规模基金选股收益率分布图21近两年不同规模基金择时收益率分布资料来源Wind华西证券研究所数据范围2021年1月1日资料来源Wind华西证券研究所数据范围2021年1月1日至2022年12月31日至2022年12月31日我们把区间拉长到5年发现长期来看小规模基金更加擅长选股而大规模基金择时能力较强请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明13证券研究报告基金研究报告图22近五年不同规模基金选股收益率分布图23近五年不同规模基金择时收益率分布资料来源Wind华西证券研究所数据范围2018年1月1日资料来源Wind华西证券研究所数据范围2018年1月1日至2022年12月31日至2022年12月31日从历史来看小规模基金长期交易收益略高于大规模基金但差别较小小规模基金交易收益波动则相对较大图24大规模基金交易收益较为稳定小规模基金长期交易收益略高资料来源Wind华西证券研究所32高换手率基金交易能力更强且更加侧重波段选股能力长期来看高换手率的基金交易收益高于低换手率基金但在近两年中低换手率的基金表现更佳请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明14证券研究报告基金研究报告图25近两年不同换手率基金交易收益率图26近五年不同换手率基金交易收益率资料来源Wind华西证券研究所数据范围2021年1月1日资料来源Wind华西证券研究所数据范围2018年1月1日至2022年12月31日至2022年12月31日在波段交易中高换手率基金更擅长选股而不擅长择时且拉长时间区间后这一效应更加明显图27近两年不同换手率基金选股收益率分布图28近两年不同换手率基金择时收益率分布资料来源Wind华西证券研究所数据范围2021年1月1日资料来源Wind华西证券研究所数据范围2021年1月1日至2022年12月31日至2022年12月31日我们把区间拉长到5年可以看出这一线性关系变得更加明显请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明15证券研究报告基金研究报告图29近五年不同换手率基金选股收益率分布图30近五年不同换手率基金择时收益率分布资料来源Wind华西证券研究所数据范围2018年1月1日资料来源Wind华西证券研究所数据范围2018年1月1日至2022年12月31日至2022年12月31日回看过去在市场涨幅较高的年份高换手率基金的交易收益往往高于低换手基金图31高换手基金长期交易收益较高但多集中在市场行情上涨的区间内资料来源Wind华西证券研究所33持股周期较长的基金波段择时能力较强我们以半年报为基础计算基金当期持有的各个股票在过去六期中出现的次数并乘以该股票的当期权重估计该基金的平均持股周期发现不同持股周期基金交易收益率无明显差别请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明16证券研究报告基金研究报告图32近两年不同持股周期基金交易收益率图33近五年不同持股周期基金交易收益率资料来源Wind华西证券研究所数据范围2021年1月1日资料来源Wind华西证券研究所数据范围2018年1月1日至2022年12月31日至2022年12月31日近两年不同持股周期基金的波段择时与选股收益亦无较大差别图34近两年不同持股周期基金选股收益率分布图35近两年不同持股周期基金择时收益率分布资料来源Wind华西证券研究所数据范围2021年1月1日资料来源Wind华西证券研究所数据范围2021年1月1日至2022年12月31日至2022年12月31日时间区间拉长后发现持股周期较长的基金波段择时能力较强持股周期短的基金则更依赖选股能力请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明17证券研究报告基金研究报告图36近五年不同持股周期基金选股收益率分布图37近五年不同持股周期基金择时收益率分布资料来源Wind华西证券研究所数据范围2018年1月1日资料来源Wind华西证券研究所数据范围2018年1月1日至2022年12月31日至2022年12月31日持股周期短的基金交易收益波动更大但长期来看不同持股周期基金的交易收益差别较小图38持股周期短的基金交易收益波动更大资料来源Wind华西证券研究所4利用交易信息的基金筛选策略41基于基金净值的收益类因子失效严重请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明18证券研究报告基金研究报告过去基于基金净值的各类收益因子波动因子等有着较强的选基效果但自2021年以来这些因子的多空走势陡然反转收益类因子回撤严重故在基金的因子打分策略中我们剔除了所有基于基金净值的收益类因子此外规模因子仍然十分有效小规模的基金收益仍然高于大规模基金图39基于基金净值的收益类因子失效严重图40规模因子仍较为有效资料来源Wind华西证券研究所资料来源Wind华西证券研究所42针对左侧交易基金长期交易收益尤其是长期择时交易收益较为有效我们将上期追涨程度小于0的基金判定位左侧交易基金可以发现历史上左侧交易基金的数量远少于右侧交易基金但其平均指数的走势与偏股基金指数885001WI走势极为接近请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明19证券研究报告基金研究报告图412015年之前左侧交易基金数量较少图42左侧交易基金与偏股基金指数资料来源Wind华西证券研究所资料来源Wind华西证券研究所从上一章节的统计中我们发现基金的左右侧程度与选股择时能力有着较强的相关性且该相关性在近两年仍明显存在使用该类基金的相关因子有望稳定获得超额收益所以我们选取了部分相关因子计算它们与基金未来收益的相关性RankIC由于2015年前左侧交易基金样本数量较少我们使用2015年后的数据计算基金因子的RankIC值其中未来区间的长度为3个月针对左侧交易基金我们发现左侧基金的长期交易收益率长期交易择时收益率规模因子具有较高的RankIC与IR值且各因子间相关性较低其中长期交易收益率长期交易择时收益率长期交易选股收益率为过去三期交易收益率交易择时收益率交易选股收益率的均值图43针对左侧交易基金长期交易收益尤其是长期择时交易收益较为有效RankIC均值IC半衰均值RankIC中位数RankIC标准差RankIR值RankIC胜率有效数据数量长期交易收益率666375107062732028长期交易择时收益率636270116054682028长期交易选股收益率-11-16-09117009472028总成本占比474145106045672028Sharpe816989224036622028规模-101-91-104116087202028管理人持仓比36302891040642028资料来源Wind华西证券研究所数据范围2015年3月31日至2023年8月2日等权配置长期交易收益率长期择时交易收益率因子可以获得左侧基金的交易能力因子其分组年化收益与多空收益曲线如下请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明20