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华西证券-FOF/MOM系列研究之三:风格因素对基金收益的影响-211028

研报作者:曹春晓,杨国平 来自:华西证券 时间:2021-10-27 19:35:53
  • 股票名称
  • 股票代码
  • 研报类型
    (PDF)
  • 发布者
    zh***gw
  • 研报出处
    华西证券
  • 研报页数
    30 页
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研究报告内容

1 风格因素对基金收益的影响 ——FOF/MOM系列研究之三 市场风格快速切换,基金风格分化愈发显著 近期,市场风格快速切换,基金的风格分化愈发显著,不同 风格基金表现差异巨大。

为了研究风格因素对基金收益的影 响,我们在Barra多因子模型的基础上,围绕12个常见风 格因子对基金收益的影响进行了研究。

各风格因子的表现 杠杆率、动量因子、资本回报率因子的RankIC表现较好; 账面市值比、毛利率、换手率、对数市值、净资产收益率、 波动率因子的表现一般;现金流量因子、净利润同比增速、 营收增长率因子的RankIC表现较差。

即持有高涨幅、高资 本回报率、高波动性、大市值、低杠杆率股票的主动偏股基 金收益较高。

业绩基准的再优化 使用Barra的方法回归得到的28个申万行业与12个风格因 子、以及1个国家因子的纯因子收益率,结合季报数据计算 出基金的风格基准。

计算各基准对应Alpha值,并与沪深 300、基金自带基准、使用行业持仓与申万一级行业指数构 建的行业基准比较。

发现其RankIR值从0.48逐步提高至 0.86,预测效果的稳定性得到显著提高。

其策略年度胜率 100%,年化超额收益9.03%,信息比率达1.72,且近三年超 额收益均超10%,年换手率约189.68%,年交易成本约1%。

基金风格倾向的变迁 在市值上,基金有着非常明显的大市值倾向,且当前仍处于 较高水平。

基金惯于配置净资产收益率、资本回报率以及毛 利率较高的股票,有着明显的价值倾向。

近年来,基金在净 资产收益率因子、资本回报率、营收增长率、净利润同比增 速因子上的正向暴露有所下降,其对于成长股的关注度有所 上升。

在整体基金经理的眼中,低账面市值比的股票有更好 的成长空间,较高的现金流量则预示着投资机会的不足。

而 在量价指标如动量因子、波动性、换手率上则仁者见仁智者 见智。

基金整体的动量因子倾向趋于中性,波动率倾向由正 转负,而基金对于换手率的要求则进一步降低。

持仓股票市值分散的基金表现更佳 市值因子的集中度指标表现较好。

即持仓股票市值分散的基 金表现更佳。

同时其多空收益亦呈现出明显的上升趋势。

资本回报率因子的变动通常能为基金带来超额收益 资本回报率因子的稳定性指标表现较好。

即与上一季度相 比,持仓股票资本回报率变动较大的基金往往表现更佳。

风险提示 市场波动风险,模型存在失效风险,基金历史业绩不代表未来。

分析师 分析师:曹春晓 邮箱:caocx@hx168.com.cn SACNO:S1120520070003 分析师:杨国平 邮箱:yanggp@hx168.com.cn SACNO:S1120520070002 证券研究报告|基金研究报告 仅供机构投资者使用 2021年10月28日 证券研究报告|基金研究报告 2 正文目录 1.近期不同风格基金收益分化明显..........................................................................................................................................................4 2.风格因子的表现与基金业绩基准的再优化........................................................................................................................................5 2.1.风格因子的构建.....................................................................................................................................................................................5 2.2.持仓风格为高动量、高资本回报率、高波动性、大市值、低杠杆率的基金表现较好....................................................7 2.3.将风格因素的加入业绩基准可进一步提高预测效果..................................................................................................................9 2.4.策略年度胜率100%,近三年超额收益均超10% ........................................................................................................................11 3.主动偏股基金风格的表现与变迁.......................................................................................................................................................13 3.1.大盘股备受青睐,成长股关注度提高..........................................................................................................................................13 3.2.基金擅长从大市值股票中挖掘超额收益.....................................................................................................................................14 3.3.资本回报率因子效果优于净资产收益率因子............................................................................................................................16 3.4.低账面市值比风格基金表现更佳...................................................................................................................................................19 3.5.低杠杆率风格基金超额收益稳健...................................................................................................................................................21 3.6.不是反转是动量,高动量风格基金表现优异............................................................................................................................22 3.7.今年4月份以来,高波动率风格基金大幅上涨........................................................................................................................24 3.8.基金更擅长高换手率、高涨幅、高波动率、大市值股票的选取.........................................................................................25 4.基金风格漂移与分散的影响................................................................................................................................................................26 4.1.持仓股票市值分散的基金表现更佳..............................................................................................................................................26 4.2.主动偏股基金在roic因子上的变动通常能为基金带来超额收益.......................................................................................27 5.风险提示....................................................................................................................................................................................................28 图表目录 图1主动偏股基金过去十年风格倾向变化............................................................................................................................................4 图2近期不同ROE风格基金收益分化明显............................................................................................................................................5 图3主要因子多空表现对比.......................................................................................................................................................................8 图4全体A股风格因子纯因子收益率的表现........................................................................................................................................9 图7行业与风格基准Alpha分组收益..................................................................................................................................................10 图8行业与风格基准Alpha因子多空收益.........................................................................................................................................10 图7最大化RankIC策略表现..................................................................................................................................................................11 图8基金过去十年平均风格倾向...........................................................................................................................................................14 图9当前基金风格倾向与过去十年对比..............................................................................................................................................14 图10 lnmv因子分组年化超额收益........................................................................................................................................................15 图11 lnmv因子基金多空收益.................................................................................................................................................................15 图12 lnmv因子收益与风格倾向............................................................................................................................................................16 图13基金lnmv因子分组收益曲线.......................................................................................................................................................16 图14 ROE因子分组年化超额收益..........................................................................................................................................................17 图15 roic因子分组年化超额收益........................................................................................................................................................17 图16 ROE因子多空收益............................................................................................................................................................................17 图17 roic因子多空收益.........................................................................................................................................................................17 图18 ROE因子收益与风格倾向..............................................................................................................................................................18 图19 roic因子收益与风格倾向............................................................................................................................................................18 图20基金roic因子分组收益曲线.......................................................................................................................................................19 图21 BP因子分组年化超额收益............................................................................................................................................................19 图22 BP因子多空收益..............................................................................................................................................................................19 图23 BP因子收益与风格倾向.................................................................................................................................................................20 图24基金BP因子分组收益曲线...........................................................................................................................................................21 图25 Dept因子分组年化超额收益........................................................................................................................................................21 图26 Dept因子多空收益.........................................................................................................................................................................21 图27 Dept因子收益与风格倾向............................................................................................................................................................22 证券研究报告|基金研究报告 3 图28基金Dept因子分组收益曲线.......................................................................................................................................................22 图29动量因子分组年化超额收益.........................................................................................................................................................23 图30动量因子多空收益...........................................................................................................................................................................23 图31 Reverse因子收益与风格倾向.....................................................................................................................................................23 图32基金Reverse因子分组收益曲线................................................................................................................................................24 图33 Volatility因子分组年化超额收益..........................................................................................................................................24 图34 Volatility因子多空收益............................................................................................................................................................24 图35 Volatility因子收益与风格倾向...............................................................................................................................................25 图36基金Volatility因子分组收益曲线.........................................................................................................................................25 图37 lnmv-集中度因子多空收益...........................................................................................................................................................27 图38 roic-集中度因子多空收益...........................................................................................................................................................27 图39 lnmv-稳定性因子多空收益...........................................................................................................................................................28 图40 roic-稳定性因子多空收益...........................................................................................................................................................28 表1 因子说明...............................................................................................................................................................................................5 表2 中性化处理后,各因子在行业上的暴露均近似为0................................................................................................................6 表3 风格因子RankIC表现.......................................................................................................................................................................7 表4 风格因子与其它因子相关性较小...................................................................................................................................................8 表5 主要因子多空收益..............................................................................................................................................................................9 表6 不同基准RankIR值逐步提高.......................................................................................................................................................10 表7 主要因子多空收益...........................................................................................................................................................................11 表8 因子组合各年度收益(均为年化收益) .......................................................................................................................................12 表9 各调仓日期换手率...........................................................................................................................................................................12 表10 最新打分值与组合推荐...............................................................................................................................................................13 表11 各风格因子与基金未来三月超额收益的RankIC表现........................................................................................................26 表12 风格因子集中度RankIC表现....................................................................................................................................................27 表13 风格因子稳定性RankIC表现....................................................................................................................................................28 证券研究报告|基金研究报告 4 1.近期不同风格基金收益分化明显 基金的投资风格是影响基金收益的重要因素之一。

相较于过去十年,当前偏股基 金整体持仓大市值倾向仍保持在较高水平、高ROE的倾向则有所下降,同时在股票的 现金流量、流动性等因子上的限制亦有所放宽。

近期,市场风格快速切换,基金的风 格分化愈发显著,不同风格基金表现差异巨大。

风格因素对基金收益的影响愈加显著。

那么如何测算风格因素对基金的影响呢?不同于以往价值与成长、大盘与小盘的 粗略划分,我们将在Barra多因子模型的基础上,围绕12个常见风格因子,针对以 下三个问题进行研究:1.基金的风格因素收益如何分离?2.基金在不同风格因子中获 取超额收益的能力如何?3.基金的风格漂移与分散对基金收益的影响几何? 图1主动偏股基金过去十年风格倾向变化 ,截至2021年10月14日,下同 证券研究报告|基金研究报告 5 图2近期不同ROE风格基金收益分化明显 2.风格因子的表现与基金业绩基准的再优化 2.1.风格因子的构建 2.1.1.数据范围 基金范围:最新Wind分类中的所有普通股票型基金与偏股混合型基金,共计 1543只基金。

如无特别说明,下文中“基金”、“主动偏股基金”均指这部分基金。

股票范围:全部A股,共计4530只股票。

时间范围:2009年12月1日至2021年10月14日 数据频率:多数为日频数据,部分为季频数据。

此外,在计算RankIC时,则将 季频数据向后填充为日频。

2.1.2.风格因子的行业中性化 不同行业的股票通常有着不同的风格倾向,通常,根据单一因子值筛选得到的股 票组合可能更偏向于某些行业或者某一市值区间,这样会使得组合在行业或者市值上 存在风险暴露,从而增加了因子收益的波动性。

而在当前A股市场上行业和市值是 两个最为重要的风险维度,因此我们考虑对风格因子进行行业中性化和市值中性化处 理,剥离风格因子中的行业和市值风险,以降低因子的波动性,提升因子风险调整后 的表现。

其中行业因子我们使用28个申万一级行业,风格因子则如下表所示: 表1 因子说明 因子简称因子说明 lnmv对数市值因子 BP市净率PB指标倒数,即账面市值比因子 CFP市现率PCF指标倒数,现金流量因子 证券研究报告|基金研究报告 6 ROE净资产收益率因子 revenueG营收增长率因子 netProfitG净利润同比增速因子 gpm毛利率因子 Dept资产负债率因子 roic资本回报率因子 Reverse过去20个交易日股价涨跌幅 Volatility过去20个交易日股价波动率 Liquidity过去20个交易日日均换手率 以标准化之后的风格因子作为因变量,以申万一级行业哑变量和标准化之后的流 通市值对数作为自变量,进行回归。

取回归之后的残差作为经过行业和市值中性化处 理之后的风格因子值。

由于规模因子不能进行市值中性化,故其只对申万一级行业哑 变量进行回归。

进而,我们可以得到行业与市值中性化后的各个因子。

表2 中性化处理后,各因子在行业上的暴露均近似为0 ,数据范围2010年1月1日至2021年10月14日 2.1.3.Barra模型与纯因子收益率 1974年,美国学者Barr Rosenberg第一次提出采用多因子风险模型来对投资组 合的风险和收益进行分析。

多因子模型的基础理论认为:股票的收益是由一些共同的 因子来驱动的,不能被这些因子解释的部分被称为股票的“特质收益率”,而每支股 票的特质收益率之间是互不相关的。

此后多因子模型被广泛应用于组合构建及业绩归因分析中,对基金收益进行多因 子分析,我们可以得到基金组合的超额收益来源于哪些风格因子。

多因子模型可以表 示为: =∑ + BPCFPROE gpm roic lnmv revenueG netProfitGReverse Volatility Liquidity Dept 交通运输-3E-16 -3E-162E-16 -2E-163E-163E-192E-161E-16 -2E-163E-163E-16 -5E-16 休闲服务7E-182E-18 -5E-183E-18 -9E-18 -4E-19 -3E-18 -4E-182E-18 -4E-181E-189E-18 传媒4E-172E-172E-179E-174E-18 -4E-194E-184E-17 -3E-17 -8E-17 -8E-171E-17 公用事业2E-172E-176E-18 -8E-18 -6E-18 -6E-19 -4E-182E-183E-18 -2E-17 -1E-173E-17 农林牧渔2E-172E-174E-181E-17 -3E-18 -2E-194E-183E-187E-18 -1E-17 -1E-171E-17 化工2E-171E-175E-182E-17 -9E-18 -7E-19 -4E-182E-181E-17 -2E-17 -1E-172E-17 医药生物-1E-16 -1E-167E-182E-164E-18 -7E-195E-17 -3E-187E-173E-173E-17 -4E-17 商业贸易3E-172E-175E-184E-189E-184E-195E-183E-185E-18 -2E-17 -2E-172E-17 国防军工2E-163E-16 -2E-16 -5E-16 -2E-166E-19 -2E-16 -1E-161E-16 -9E-17 -2E-173E-16 家用电器1E-18 -5E-18 -1E-176E-18 -7E-184E-20 -5E-18 -5E-18 -3E-18 -1E-18 -1E-184E-18 建筑材料1E-175E-18 -3E-17 -2E-18 -3E-17 -6E-19 -1E-17 -1E-173E-18 -4E-182E-186E-18 建筑装饰7E-177E-17 -5E-18 -3E-17 -3E-171E-18 -8E-18 -3E-19 -5E-18 -4E-17 -6E-176E-17 房地产7E-195E-18 -2E-184E-17 -2E-174E-19 -5E-18 -3E-188E-184E-182E-182E-17 有色金属-7E-17 -2E-17 -2E-173E-172E-183E-20 -1E-17 -6E-183E-184E-172E-17 -1E-17 机械设备3E-173E-171E-173E-17 -1E-184E-19 -2E-17 -6E-181E-17 -3E-17 -4E-172E-17 汽车2E-174E-18 -3E-171E-18 -2E-17 -3E-19 -1E-17 -1E-17 -3E-18 -8E-184E-191E-17 电子2E-171E-17 -7E-186E-18 -2E-17 -8E-194E-18 -1E-17 -6E-18 -1E-17 -3E-182E-17 电气设备3E-171E-17 -1E-17 -6E-18 -1E-17 -9E-193E-19 -8E-18 -1E-17 -9E-18 -4E-182E-17 纺织服装1E-171E-172E-172E-179E-188E-192E-18 -7E-191E-17 -7E-18 -1E-172E-17 综合8E-186E-18 -5E-18 -2E-18 -1E-17 -7E-19 -3E-18 -3E-186E-18 -5E-18 -6E-188E-18 计算机2E-17 -1E-182E-174E-17 -4E-18 -8E-192E-18 -1E-189E-18 -1E-17 -1E-178E-18 轻工制造1E-177E-18 -5E-191E-171E-183E-20 -3E-18 -2E-186E-18 -9E-18 -1E-171E-17 通信9E-18 -5E-18 -1E-173E-18 -1E-17 -3E-19 -1E-18 -5E-185E-18 -4E-183E-183E-18 采掘-1E-17 -6E-18 -3E-17 -2E-17 -1E-172E-189E-19 -7E-182E-176E-187E-186E-18 钢铁6E-173E-17 -8E-18 -5E-17 -2E-172E-18 -9E-18 -3E-182E-19 -1E-17 -1E-174E-17 银行-2E-17 -3E-171E-176E-172E-172E-18 -3E-183E-181E-19 -8E-184E-18 -1E-17 非银金融1E-18 -5E-186E-192E-17 -2E-18 -2E-182E-188E-191E-17 -5E-18 -7E-192E-18 食品饮料2E-172E-17 -4E-181E-18 -2E-189E-192E-18 -3E-187E-18 -1E-17 -8E-182E-17 证券研究报告|基金研究报告 7 其中为股票收益,为股票n对纯因子k的暴露,为纯因子k的收益率, 为股票n的残差收益。

对于股票组合,我们按照其所持个股的权重,对各因子进行加权,得到股票组合 在各因子中的暴露。

=∑ 其中, 为组合P中因子k的暴露,为个股n中因子k的暴露, 为个股n 在组合p中的权重。

2.2.持仓风格为高动量、高资本回报率、高波动性、大市值、 低杠杆率的基金表现较好 我们假设基金的重仓持股是其全部持仓,根据基金季报中的重仓持股与仓位情况 构建基金投资组合,并根据持仓比例与重仓股风格因子值加权得到各基金的风格因子 值。

进而,我们可以计算全体主动偏股基金在各个风格因子上的暴露与未来三月收益 的RankIC表现如下: 表3 风格因子RankIC表现 ,数据范围2012年12月31日至2021年10月14日 可以看出,Dept、Reverse、roic因子的RankIC表现较好,BP、gpm、 Liquidity、lnmv、ROE、Volatility的表现一般,CFP、netProfitG、revenueG的 RankIC表现较差。

即倾向于持有高涨幅、高资本回报率、高波动性、大市值、低杠 杆率股票的主动偏股基金收益较高。

而在相关性上,风格类因子与收益类、风险类、规模类因子相关性均较低。

RankIC均值IC半衰均值RankIC中位数RankIC标准差RankIR值RankIC胜率 BP -1.99% -4.42% -2.34% 21.04% -0.0947% CFP -0.50% -2.22% 0.68% 17.51% -0.0351% Dept -3.17% -3.07% -2.61% 12.57% -0.2541% gpm 1.62% 1.89% 2.73% 11.69% 0.1458% Liquidity 1.39% 2.04% 1.90% 9.83% 0.1458% lnmv 2.72% 4.65% 2.53% 17.21% 0.1656% netProfitG 0.78% 0.95% 1.41% 11.06% 0.0755% revenueG -0.46% 0.00% -1.16% 13.62% -0.0348% Reverse 5.07% 5.84% 4.24% 10.96% 0.4668% ROE 2.50% 2.56% 4.80% 13.30% 0.1962% roic 4.25% 4.60% 5.55% 15.42% 0.2863% Volatility 2.74% 4.22% 1.51% 14.55% 0.1953% 证券研究报告|基金研究报告 8 表4 风格因子与其它因子相关性较小 ,数据范围2012年12月31日至2021年10月14日 按照因子值将基金均分为10组,使用因子值最高的第10组收益减去因子值最低 的第1组,我们可以得到各因子的多空收益曲线。

可以看出lnmv、BP、roic、 Reverse等因子多空收益相对较为稳定。

图3主要因子多空表现对比 BPCFPDept gpm Liquidity lnmv netProfitG revenueGReverse ROE roic Volatility 绝对收益-0.11 -0.10 -0.070.040.010.100.010.000.120.000.060.10 基准超额收益-0.10 -0.09 -0.060.030.020.080.020.020.110.010.060.09 行业超额收益-季报-0.07 -0.07 -0.030.010.050.040.040.020.10 -0.020.010.10 风格超额收益-季报-0.09 -0.06 -0.020.000.110.050.030.010.10 -0.040.000.13 Alpha -0.12 -0.11 -0.070.030.010.080.010.010.130.010.070.10 基准Alpha -0.10 -0.08 -0.060.030.000.080.030.020.100.020.060.08 行业基准Alpha-季报-0.07 -0.06 -0.030.010.030.060.040.020.090.000.030.08 风格基准Alpha-季报-0.08 -0.06 -0.020.000.100.050.020.010.10 -0.030.000.12 机构持仓比0.060.090.05 -0.04 -0.02 -0.07 -0.03 -0.04 -0.020.00 -0.04 -0.04 规模-0.07 -0.040.000.01 -0.040.12 -0.03 -0.02 -0.050.020.01 -0.04 最大回撤-0.11 -0.140.000.040.10 -0.020.070.130.02 -0.010.010.15 Beta -0.09 -0.100.030.040.120.120.040.060.03 -0.03 -0.010.16 BP 1.000.530.21 -0.28 -0.16 -0.28 -0.12 -0.24 -0.16 -0.35 -0.39 -0.29 CFP 0.531.000.35 -0.25 -0.08 -0.18 -0.06 -0.19 -0.10 -0.10 -0.24 -0.21 Dept 0.210.351.00 -0.53 -0.01 -0.03 -0.050.000.00 -0.13 -0.39 -0.03 gpm -0.28 -0.25 -0.531.000.010.060.090.07 -0.040.340.450.04 Liquidity -0.16 -0.08 -0.010.011.00 -0.030.070.110.14 -0.06 -0.070.61 lnmv -0.28 -0.18 -0.030.06 -0.031.00 -0.13 -0.110.020.040.07 -0.03 netProfitG -0.12 -0.06 -0.050.090.07 -0.131.000.480.100.380.350.11 revenueG -0.24 -0.190.000.070.11 -0.110.481.000.130.320.310.19 Reverse -0.16 -0.100.00 -0.040.140.020.100.131.00 -0.010.010.24 ROE -0.35 -0.10 -0.130.34 -0.060.040.380.32 -0.011.000.890.00 roic -0.39 -0.24 -0.390.45 -0.070.070.350.310.010.891.000.05 Volatility -0.29 -0.21 -0.030.040.61 -0.030.110.190.240.000.051.00 证券研究报告|基金研究报告 9 表5 主要因子多空收益 lnmv ROEBP roic Reverse Volatility Dept 年化收益率3.50% 0.73% -2.46% 1.58% 3.63% 1.37% -0.77% 年化波动率5.38% 3.87% 5.77% 4.28% 4.40% 5.31% 4.09% 信息比率0.650.19 -0.430.370.820.26 -0.19 2.3.将风格因素的加入业绩基准可进一步提高预测效果 我们使用Barra的方法针对近十年全体A股的相关数据,计算出以上十二个风格 因子的纯因子收益率。

图4全体A股风格因子纯因子收益率的表现 ,截至2021年10月14日,下同 根据回归得到的28个申万行业与12个风格因子、以及1个国家因子的纯因子收 益率,以及季报数据模拟的基金的行业持仓与风格暴露倾向,我们可以计算出基金的 风格基准。

我们与另外两个基准进行比较,即1)基金自带基准;2)使用行业持仓 与申万一级行业指数构建的行业基准。

计算基金相对这三个基准的超额收益与Alpha 值。

以Alpha指标为例。

对比沪深300为基准的Alpha指标、以基金自带基准计算的 基准Alpha指标、仅考虑行业持仓计算的行业基准Alpha、同时考虑行业与风格计算 的风格基准Alpha指标。

可以看出,其RankIR值从0.48逐步提高至0.86,同时 RankIC也从10.14%小幅上涨到11.27%,RankIC胜率也从69%逐渐提升到79%。

预测 效果的稳定性得到显著提高。

证券研究报告|基金研究报告 10 表6 不同基准RankIR值逐步提高 ,数据范围2012年12月31日至2021年10月14日 仍旧依照因子值高低将基金分为十组。

从分组收益来看,风格基准Alpha因子的 表现也强于行业基准Alpha。

从第1组与第10组的多空收益曲线来看,风格基准Alpha因子表现也明显强于 行业基准Alpha因子,其年化收益率达9.03%,相较于行业基准Alpha因子提高近 1.24个百分点,信息比率亦提高了0.20,相较于Alpha因子信息比率则提高了0.63。

图5行业与风格基准Alpha分组收益 图6行业与风格基准Alpha因子多空收益 ,数据范围2012年12月31 日至2021年10月14日 RankIC均值IC半衰均值RankIC中位数RankIC标准差RankIR值RankIC胜率 绝对收益9.11% 8.16% 11.77% 21.40% 0.4367% 基准超额收益9.04% 8.36% 9.68% 18.50% 0.4968% 行业超额收益-季报9.67% 9.08% 9.58% 15.88% 0.6172% 风格超额收益-季报11.01% 10.55% 12.05% 14.91% 0.7478% Alpha 10.14% 8.87% 12.59% 21.03% 0.4869% 基准Alpha 10.26% 9.90% 10.53% 17.45% 0.5973% 行业基准Alpha-季报10.73% 9.93% 11.07% 15.58% 0.6975% 风格基准Alpha-季报11.27% 10.86% 11.15% 13.10% 0.8679% 证券研究报告|基金研究报告 11 表7 主要因子多空收益 绝对收益 基准超额收益 行业基准 超额收益 风格基准超 额收益 Alpha基准 Alpha 行业基准 Alpha 风格基准 Alpha 平均年化收益6.39% 5.71% 7.62% 8.85% 7.49% 7.03% 7.79% 9.03% 年化波动率9.07% 7.19% 5.94% 6.62% 8.85% 6.52% 6.11% 6.09% 信息比率0.710.791.281.340.851.081.281.48 2.4.策略年度胜率100%,近三年超额收益均超10% 仅用规模与风格基准Alpha两个因子等权构建因子组合,每季度末调仓,选取组 合因子值最大的30个基金等权配置。

我们可以得到如下的收益曲线,其年度胜率为 100%,超额收益的信息比率达1.72。

图7最大化RankIC策略表现 分年度来看,除2018年外,策略组合历年超额收益均超5%。

近三年年化超额收 益均超10%。

证券研究报告|基金研究报告 12 表8 因子组合各年度收益(均为年化收益) 年度策略收益偏股基金指数收益超额收益 201323.41% 10.13% 12.32% 201430.42% 23.88% 5.24% 201552.11% 37.52% 10.49% 2016 -10.36% -17.00% 7.82% 201722.14% 12.63% 8.54% 2018 -24.53% -24.58% 0.17% 201958.93% 43.74% 10.79% 202071.69% 51.50% 13.93% 202117.04% 2.20% 14.67% ,数据截止2021年10月14日 为了估算策略的交易成本,我们计算了策略的换手率。

这里使用的换手率指每次 调仓时,需调换的基金权重占基金总权重的比例。

历次调仓平均换手率为47.42%,年换手率为189.68%。

若基金申赎总费率以0.5% 计算,则策略每年交易成本约为0.95%。

表9 各调仓日期换手率 调仓日期换手率调仓日期换手率 2012/12/31 - 2017/6/3047.20% 2013/3/2950.25% 2017/9/2957.16% 2013/6/2837.60% 2017/12/2950.65% 2013/9/3047.76% 2018/3/3037.59% 2013/12/3140.59% 2018/6/2950.84% 2014/3/3127.67% 2018/9/2850.77% 2014/6/3023.88% 2018/12/2834.04% 2014/9/3034.29% 2019/3/2954.03% 2014/12/3177.12% 2019/6/2857.40% 2015/3/3144.67% 2019/9/3041.23% 2015/6/3044.02% 2019/12/3140.30% 2015/9/3038.83% 2020/3/3160.53% 2015/12/3134.62% 2020/6/3050.68% 2016/3/3147.55% 2020/9/3053.56% 2016/6/3040.82% 2020/12/3150.87% 2016/9/3044.01% 2021/3/3147.62% 2016/12/3056.82% 2021/6/3064.02% 2017/3/3156.94% 2021/9/3063.73% 证券研究报告|基金研究报告 13 表10 最新打分值与组合推荐 基金代码基金简称总分风格基准Alpha-季报规模(亿元) 006281.OF万家人工智能3.4053% 1.99 005927.OF创金合信新能源汽车A 3.4057% 5.56 009968.OF金鹰内需成长A 3.3653% 3.17 003567.OF华夏行业景气3.3568% 7.73 288001.OF华夏经典配置3.2354% 13.89 000209.OF信诚新兴产业A 3.2159% 15.18 008085.OF海富通先进制造A 3.2151% 4.83 009707.OF工银新兴制造A 3.1750% 2.71 005825.OF申万菱信智能驱动3.0448% 2.01 210005.OF金鹰主题优势3.0049% 9.76 003751.OF万家瑞隆2.9747% 2.49 005669.OF前海开源公用事业2.9781% 27.56 001980.OF中欧量化驱动2.9247% 6.34 009025.OF海富通科技创新A 2.9247% 3.49 008328.OF诺安新兴产业2.9248% 7.17 009644.OF东方阿尔法优势产业A 2.8557% 33.69 009147.OF建信新能源2.8152% 28.57 000061.OF华夏盛世精选2.7947% 10.59 001718.OF工银瑞信物流产业2.7845% 5.11 260111.OF景顺长城公司治理2.7344% 2.52 001825.OF建信中国制造20252.6041% 1.13 377530.OF上投摩根行业轮动A 2.5644% 11.58 000828.OF泰达宏利转型机遇A 2.5144% 15.54 004784.OF招商稳健优选2.5040% 1.61 000729.OF建信中小盘2.4240% 3.44 007689.OF国投瑞银新能源A 2.3840% 7.93 004925.OF长信低碳环保行业量化A 2.3738% 2.47 161611.OF融通内需驱动2.3638% 2.57 007177.OF浙商智能行业优选A 2.3140% 11.86 200015.OF长城优化升级A 2.3137% 1.04 ,截止2021年10月14日 3.主动偏股基金风格的表现与变迁 3.1.大盘股备受青睐,成长股关注度提高 基金整体的风格倾向并非一成不变,其风格会随着基金经理对行情的判断而变化。

那么当前主动偏股基金整体风格如何呢?在市值上,相对于参与计算的全部A股而言, 主动偏股基金有着非常明显的大市值倾向,且当前仍处于较高水平。

我们发现,主动偏股基金惯于配置净资产收益率、资本回报率以及毛利率较高的 股票,有着明显的价值倾向。

但近年来,偏股基金整体在净资产收益率因子、资本回 报率、营收增长率、净利润同比增速因子上的正向暴露有所下降,甚至转为负向,说 明其对于成长股的关注度有所上升。

证券研究报告|基金研究报告 14 同时,在整体基金经理的眼中,低账面市值比的股票有更好的成长空间,较高的 现金流量则预示着投资机会的不足。

而在量价指标如动量因子、波动性、换手率上则 仁者见仁智者见智。

基金整体的动量因子倾向趋于中性,波动率倾向由正转负,而对 于换手率的要求则进一步降低。

图8基金过去十年平均风格倾向 ,截至2021年10月14日,下同 图9当前基金风格倾向与过去十年对比 3.2.基金擅长从大市值股票中挖掘超额收益 市值风格是最受关注的风格因子之一。

我们仍旧按照因子值从低到高将基金分为 十组,并于每季度所有主动偏股基金季报公布后进行调仓。

证券研究报告|基金研究报告 15 从分组收益上来看,基金的lnmv因子的分组收益并没有很强的线性关系。

除去 因子值最高的两组外,第7、8组基金组合的表现较差,由于基金整体具有强烈的大 盘倾向,第7、8组基金的因子值仍处在较高水平,意味着存在相当数量的中大盘风 格基金不能取得很好的超额收益。

从因子值最高的第10组与因子值最低第1组多空收益上来看,2017年以来,大 市值倾向基金超额收益明显,但近期有冲高回落趋势。

图10 lnmv因子分组年化超额收益 图11 lnmv因子基金多空收益 ,数据范围2010年1月22 日至2021年10月14日 在风格的变迁上,2015年前随着小市值股票的优秀表现,基金整体的大市值倾 向有所下降。

2016年以来,全体A股的市值因子收益率整体表现一般,但基金的多 空收益与大市值的倾向却一路走高,说明基金经理较擅长从大市值股票中挖掘超额收益。

证券研究报告|基金研究报告 16 图12 lnmv因子收益与风格倾向 具体来看基金的市值因子的分组表现,可以发现同为小市值倾向的第1组、第2 组、第3组之间的表现大相径庭,各组表现也没有明显的分化趋势。

图13基金lnmv因子分组收益曲线 3.3.资本回报率因子效果优于净资产收益率因子 在主动偏股基金的研究中,我们发现ROE与roic因子相关性较高。

roic因子的 RankIC值为4.25%、RankIR值为0.28,而ROE因子RankIC值仅为2.50%,RankIR值 为0.19。

roic因子的表现优于ROE因子。

从下图也可以看出,roic因子的分组收益 较ROE因子有着更强的线性。

证券研究报告|基金研究报告 17 图14 ROE因子分组年化超额收益 图15 roic因子分组年化超额收益 ,数据范围2010年1月22 日至2021年10月14日 ,数据范围2010年1月22 日至2021年10月14日 长期来看,roic因子值较高的基金能够获取到超额收益,但近三个月市场风格 突变,多空曲线大幅回撤后触底反弹。

相关股票泡沫风险得到充分释放,未来有望得 到估值修复。

图16 ROE因子多空收益 图17 roic因子多空收益 ,数据范围2010年1月22 日至2021年10月14日 ,数据范围2010年1月22 日至2021年10月14日 在风格的变迁上,2019年以来,基金的ROE因子与roic因子的风格倾向持续走 低,其当前值已接近近十年历史低位。

证券研究报告|基金研究报告 18 图18 ROE因子收益与风格倾向 图19 roic因子收益与风格倾向 长期来看,roic因子分组收益分化明显,即高因子值组合表现明显优于低因子 值组合。

在过去十年的大部分时间中,因子表现均为正向近期roic因子表现趋于反 转,低因子值基金组合表现较好。

证券研究报告|基金研究报告 19 图20基金roic因子分组收益曲线 3.4.低账面市值比风格基金表现更佳 BP因子的分组表现呈现出较强的线性关系,但多空收益曲线波动较大。

近十年 来,基金在BP因子上的收益单调性几经反转。

2010年至2014年及2017年至今,低 BP风格的基金能够获得更好的表现。

但2014年至2017年间,则是高BP风格的基金 表现较好。

BP因子的半衰RankIC为4.42%,远大于近十年的均值1.99%,说明近年 BP因子表现出明显更强的负向收益。

图21 BP因子分组年化超额收益 图22 BP因子多空收益 ,数据范围2010年1月22 日至2021年10月14日 在风格的变迁上,基金整体一直稳定表现出低BP风格的倾向。

当前基金整体的 BP风格倾向处于历史中位。

同时我们可以看到,全体A股的BP因子表现长期为正向, 证券研究报告|基金研究报告 20 直到2019年才转为负向,而基金的BP因子多空收益则大体为负。

这说明主动偏股基 金更加擅长选取低BP风格的股票。

图23 BP因子收益与风格倾向 从BP因子的基金分组收益来看,不同BP倾向的基金组合收益分化较大。

近两 年,低BP风格基金表现较好,但因子值最低的第1组基金表现并不理想。

证券研究报告|基金研究报告 21 图24基金BP因子分组收益曲线 3.5.低杠杆率风格基金超额收益稳健 Dept因子的多空收益表现较为稳健,其因子RankIC达3.17%,RankIR达0.25。

其中,杠杆率最低的第1、2、3组表现明显强于其它分组。

意味着基金更容易从低杠 杆率股票中获取稳定的超额收益。

图25 Dept因子分组年化超额收益 图26 Dept因子多空收益 ,数据范围2010年1月22 日至2021年10月14日 在风格的变迁上,长期来看基金整体有负的杠杆率风格倾向。

当前全体主动偏股 基金的Dept风格倾向则略低于历史中位。

证券研究报告|基金研究报告 22 图27 Dept因子收益与风格倾向 从Dept因子的基金分组收益历史走势来看,第1、2、3组基金组合的收益好于 其它分组,即长期来看,低杠杆率因子组合基金表现较好。

但近三个月市场风格反转, 高杠杆率倾向的第8、9、10组基金组合表现明显较优。

图28基金Dept因子分组收益曲线 3.6.不是反转是动量,高动量风格基金表现优异 长期来看,基金的追涨杀跌行为为其带来了可观的超额收益。

基金动量因子的分 组收益与多空收益表现均十分优异。

其RankIC值达5.07%,其年化多空收益达3.63%, 证券研究报告|基金研究报告 23 单因子信息比率达0.82。

分组收益亦呈现出明显的线性关系,说明主动偏股基金非 常擅长从高涨幅的股票中选取具有持续上涨能力的股票。

图29动量因子分组年化超额收益 图30动量因子多空收益 ,数据范围2010年1月22 日至2021年10月14日 在过去十年中,偏股基金整体在Reverse因子中的倾向波动较大,当前全体主动 偏股基金的该风格倾向趋近中性。

图31 Reverse因子收益与风格倾向 基金Reverse因子的分组收益亦分化明显,近期Reverse因子分组收益表现分化 加剧。

证券研究报告|基金研究报告 24 图32基金Reverse因子分组收益曲线 3.7.今年4月份以来,高波动率风格基金大幅上涨 今年4月份以来高Volatility风格基金收益大幅上涨,仅半年时间,其多空收 益即高达20%。

但在过去的十年间,主动偏股基金Volatility因子的多空收益表现 较为平庸,并无明显的上涨趋势,当前上涨亦出现冲高回落迹象。

我们认为当前状态 下的高Volatility风格基金的快速上涨较难持续。

图33 Volatility因子分组年化超额收益 图34 Volatility因子多空收益 ,数据范围2010年1月22 日至2021年10月14日 从风格变迁来看,主动偏股基金整体的Volatility因子的风格趋于中性,其因 子值常年在0附近徘徊。

其中,2017年Q2至2018年Q3,基金整体则表现出明显的 高波动率风格倾向。

当前基金整体波动率风格趋于中性。

证券研究报告|基金研究报告 25 图35 Volatility因子收益与风格倾向 长期来看,Volatility因子的分组收益分化不明显。

但近三个月,Volatility 因子分化加剧。

图36基金Volatility因子分组收益曲线 3.8.基金更擅长高换手率、高涨幅、高波动率、大市值股票的 选取 为了比对基金在不同风格股票中获取超额收益的能力。

我们计算了基金风格因子 与未来三月,相对风格基准的超额收益的RankIC,以评价基金在各风格中获取纯因 证券研究报告|基金研究报告 26 子收益率以外的超额收益的能力。

可以看出,量价因子的Liquidity、Reverse、 Volatility以及市值因子的lnmv因子表现优异,即基金更擅长高换手率、高涨幅、 高波动率、大市值股票的选取。

同时,BP、CFP、gpm等因子亦有较好表现,即基金 相对更擅长低账面市值比、低现金流量、低毛利率等风格的股票选取,这与上文中的 定性分析内容大致吻合。

表11 各风格因子与基金未来三月超额收益的RankIC表现 ,数据范围2012年1月4日至2021年10月14日 4.基金风格漂移与分散的影响 当市场风格变换时,投资者十分关注基金风格的漂移。

同时,基金持仓风格的集 中与分散对基金收益的影响又如何?我们构建了风格稳定性因子与风格集中度因子来 测试上述效应的影响。

在实际测试中,我们发现,lnmv指标与roic指标表现较好。

其中lnmv指标为 划分大中小盘的重要标准;而roic指标则可以作为ROE指标的良好替代。

故我们主 要展示这两种指标的表现。

4.1.持仓股票市值分散的基金表现更佳 我们仍旧假设重仓股为基金的全部持仓。

根据某个季度,基金重仓股的80%分位 数与20%分位数之差判断基金持仓的风格集中度。

该分位数的计算过程为:将基金持仓的股票按因子值从小到大排列,并逐个累加 其权重。

当其持仓权重达到总权重的到20%时,对应股票的因子值即为20%分位数, 80%分位数同理。

使用这样的分位数是为了去除掉部分因子值极端的股票对基金风格 的影响。

我们将每个基金的80%分位数与20%分位数作差作为基金持仓集中度的因子值。

其中因子值较小的基金为在该因子上风格集中的基金,因子值较大的则为在该因子上 风格分散的基金。

我们计算该因子值与未来三月收益的RankIC如下表。

RankIC均值IC半衰均值RankIC中位数RankIC标准差RankIR值RankIC胜率 BP -4.23% -4.34% -3.14% 12.28% -0.3440% CFP -3.27% -3.50% -3.25% 8.97% -0.3736% Dept 1.58% 1.01% 1.03% 11.09% 0.1454% gpm -3.21% -2.95% -3.82% 10.38% -0.3137% Liquidity 13.91% 13.17% 14.19% 11.36% 1.2291% lnmv 6.80% 3.40% 5.87% 17.39% 0.3965% netProfitG -2.22% -1.48% -2.07% 8.64% -0.2638% revenueG -2.29% -1.65% -3.46% 9.51% -0.2438% Reverse 6.84% 6.93% 4.74% 15.44% 0.4462% ROE -2.70% -3.32% -3.78% 10.64% -0.2538% roic -2.97% -3.01% -3.69% 12.58% -0.2440% Volatility 7.89% 9.51% 9.41% 17.62% 0.4573% 证券研究报告|基金研究报告 27 表12 风格因子集中度RankIC表现 ,数据范围2012年1月4日至2021年10月14日 可以看出,lnmv因子的集中度指标表现较好,即持仓股票市值分散的基金表现 更佳。

同时其多空收益亦呈现出明显的上升趋势。

相比之下,roic因子等其它因子 的集中度指标的多空收益表现则波动较大。

图37 lnmv-集中度因子多空收益 图38 roic-集中度因子多空收益 4.2.主动偏股基金在roic因子上的变动通常能为基金带来超额 收益 仍假设重仓股为基金的全部持仓。

对于基金是否发生风格漂移,我们计算基金该 季度与上季度的因子值之差,并将其作为风格稳定性指标。

其中因子值较小的的基金 为该因子风格稳定的基金,因子值较大的则为在该因子风格中发生漂移的基金。

仍然 计算该因子值与未来三月收益的RankIC如下表。

RankIC均值IC半衰均值RankIC中位数RankIC标准差RankIR值RankIC胜率 BP-集中度-1.08% -3.19% 0.46% 18.37% -0.0651% CFP-集中度-1.50% -2.62% 0.65% 19.21% -0.0851% Dept-集中度0.63% -0.13% -0.28% 8.77% 0.0748% gpm-集中度0.80% 0.44% 1.37% 15.12% 0.0554% Liquidity-集中度-2.12% -1.00% -4.64% 16.56% -0.1339% lnmv-集中度2.83% 2.80% 3.26% 10.32% 0.2764% netProfitG-集中度0.86% 1.12% -1.23% 16.35% 0.0548% revenueG-集中度-0.16% 0.08% -1.75% 15.78% -0.0145% Reverse-集中度0.41% 1.47% 0.19% 14.22% 0.0351% ROE-集中度0.40% 0.58% 0.48% 10.58% 0.0452% roic-集中度1.17% 1.31% 1.02% 9.02% 0.1355% Volatility-集中度-0.66% -0.06% -2.66% 12.85% -0.0543% 证券研究报告|基金研究报告 28 表13 风格因子稳定性RankIC表现 ,数据范围2012年1月4日至2021年10月14日 与集中度指标相反,本次roic因子的稳定性指标多空曲线则表现出稳定的超额 收益,lnmv等因子的稳定性指标多空曲线则波动较大。

所以我们可以得出结论,主 动偏股基金在roic因子上的变动通常能为基金带来超额收益。

图39 lnmv-稳定性因子多空收益 图40 roic-稳定性因子多空收益 5.风险提示 市场波动风险,模型存在失效风险,基金历史业绩不代表未来。

RankIC均值IC半衰均值RankIC中位数RankIC标准差RankIR值RankIC胜率 BP-稳定性-0.59% -0.81% 0.04% 7.25% -0.0851% CFP-稳定性-0.60% -0.42% -0.55% 7.34% -0.0848% Dept-稳定性0.96% 1.60% 0.97% 5.11% 0.1956% gpm-稳定性1.40% 1.56% 0.97% 6.71% 0.2157% Liquidity-稳定性0.87% 0.06% 0.87% 8.57% 0.1054% lnmv-稳定性1.11% 0.97% 1.26% 6.66% 0.1758% netProfitG-稳定性0.29% 1.01% -0.38% 7.88% 0.0448% revenueG-稳定性0.62% 0.90% 0.14% 6.21% 0.1051% Reverse-稳定性0.97% 1.60% 0.22% 6.86% 0.1451% ROE-稳定性1.43% 1.62% 1.57% 6.34% 0.2360% roic-稳定性2.51% 2.56% 2.68% 5.85% 0.4364% Volatility-稳定性0.27% -0.10% 0.32% 7.21% 0.0452% 证券研究报告|基金研究报告 29 分析师与研究助理简介 杨国平:复旦大学博士,华西证券研究所副所长,金融工程首席分析师。

曾任申万研究所董事总经 理,金融工程部总监,首席分析师,24年证券从业经验。

曹春晓:南京大学硕士,华西证券研究所金融工程高级分析师。

曾任申万研究所金融工程部权益 量化组主管,资深高级分析师,6年金融工程研究经验,在多因子选股、风格轮动与行业配置、 基金研究等领域具有丰富的研究经验。

分析师承诺 作者具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格或相当的专业胜任能力,保证报告所采 用的数据均来自合规渠道,分析逻辑基于作者的职业理解,通过合理判断并得出结论,力求客观、 公正,结论不受任何第三方的授意、影响,特此声明。

评级说明 公司评级标准 投资 评级 说明 以报告发布日后的6个 月内公司股价相对上证 指数的涨跌幅为基准。

买入分析师预测在此期间股价相对强于上证指数达到或超过15% 增持分析师预测在此期间股价相对强于上证指数在5%—15%之间 中性分析师预测在此期间股价相对上证指数在-5%—5%之间 减持分析师预测在此期间股价相对弱于上证指数5%—15%之间 卖出分析师预测在此期间股价相对弱于上证指数达到或超过15% 行业评级标准 以报告发布日后的6个 月内行业指数的涨跌幅 为基准。

推荐分析师预测在此期间行业指数相对强于上证指数达到或超过10% 中性分析师预测在此期间行业指数相对上证指数在-10%—10%之间 回避分析师预测在此期间行业指数相对弱于上证指数达到或超过10% 华西证券研究所: 地址:北京市西城区太平桥大街丰汇园11号丰汇时代大厦南座5层 网址: 证券研究报告|基金研究报告 30 华西证券免责声明 华西证券股份有限公司(以下简称“本公司”)具备证券投资咨询业务资格。

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本公司不会因接收人收到或者经由其他渠道转发收到本报告而直接视其为本公司 客户。

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