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N新天 4.58 44.03% 13.07
N甘李 91.18 44.00% 30.66
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金晶科技 3.38 10.10% 73.26
安彩高科 4.69 10.09% 61.16
跨境通 5.90 10.08% 0
爱迪尔 5.90 10.08% 0
凯盛科技 5.91 10.06% 50.9
雪榕生物 11.94 10.05% 20.78
旗天科技 5.48 10.04% 0

领跌股

股票名称 当前价格 涨跌幅 市盈率
乐视退 0.35 -10.26% 0
中 关 村 11.12 -10.03% 130.88
恺英网络 3.50 -10.03% 0
新力金融 11.58 -10.02% 375.54
顺网科技 23.55 -10.01% 0
金运激光 44.01 -10.00% 863.75
天齐锂业 23.22 -10.00% 0
国药股份 44.57 -10.00% 21.7
汤臣倍健 19.81 -10.00% 0
神州泰岳 6.13 -9.99% 0

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金融工程专题报告

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相关研究

金融工程研究

金融工程专题报告

证券研究报告

2020 年 07 月 30 日

《刚需之下,关注龙头——华安中证细分

医药 ETF(512120)投资价值分析》

2020.07.27

《金融科技(Fintech)和数据挖掘研究

(七)——基于机器学习和知识图谱的行

业轮动》2020.07.21

《量化研究新思维(二十)——基于马氏

距离构建新的经济周期指数》2020.07.13

分析师:冯佳睿
Tel:(021)23219732
Email:fengjr@htsec.com
证书:S0850512080006
分析师:罗蕾
Tel:(021)23219984
Email:ll9773@htsec.com
证书:S0850516080002

结合多因子模型的基金重仓超配组合分析

投资要点:
  • 主动基金具有较强的选股能力,跟随基金重仓超配的个股可以获得较优的收益表现。本文试图将主动基金的重仓股信息与量化多因子模型结合,考察两者结合策略的收益表现。
  • 基准重仓超配组合。以过去 1 年业绩排名前 50%的偏股型主动基金前十大重仓股的并集为基金重仓股票池,计算其中每只个股的持仓市值权重,并与大市值宽基指数——沪深 300 指数成分股权重进行对比,若个股在重仓池中的持仓市值权重

高于沪深 300 指数成分股权重,则称其为基金重仓超配个股。季度换仓,将重仓超配个股按照等权方式加权,即为本文研究的基准重仓超配组合。基准重仓超配组合年化收益 17.25%(2013 年初至 2020 年 6 月底),相对于沪深 300 指数和

中证 500 指数存在正超额收益。

  • 3 种与多因子模型结合的方法。(1)多因子优选组合:选择重仓超配股票中多因子得分最高的 N 只股票构建等权组合。(2)控制因子敞口的多因子优选组合:以重仓超配股票为选股样本池,控制因子敞口,获取最大化预期收益组合。(3)超

配增强组合:以全 A 为选股样本池,以重仓超配组合为优化基准,获取最大化预期收益组合。

  • 相比于基准重仓超配组合,与多因子结合后的 3 种组合都可获得明显的收益提升,即与量化多因子结合后的重仓超配策略具有更高的追随价值。
  • 从整体收益表现来看,多因子优选组合(组合 1)与超配增强组合(组合 3),优于控制因子敞口的多因子优选组合(组合 2)。对于包含 30 只股票左右的组合而言,组合 1 和组合 3 都可获得 40%以上的年化收益;而组合 2 为 35.4%。
  • 从各年度的收益分布来看,超配增强组合(组合 3)与控制因子敞口的多因子优选组合(组合 2),优于未控制因子敞口的多因子优选组合(组合 1)。组合 3 和组合 2 各年度的收益分布更为平均,在几乎所有年份都可获得优于大部分偏股型

主动基金的收益表现,即组合收益在偏股型主动基金中的排名在前 50%。特别地, 在个股最大权重偏离为 5%时,组合 3 自 2013 年至 2020 年(截止 6 月底)在偏

股型主动基金中的排名均在前 20%。而组合 1 在极个别年份,如 2019 年,排名在 50%开外

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  • 综合来看,在与多因子模型结合的框架下,由于因子存在失效可能,若不控制因子敞口则有可能出现极端情况,在某些年份明显跑输大部分的偏股型主动基金。因此,要获得收益分布较为平均的业绩表现,建议选择控制因子敞口的多因子优选策略和超配增强策略来与重仓股信息结合。
  • 风险提示。因子失效风险,模型误设风险,市场系统性风险。

请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明

目 录

  1. 基金重仓超配组合 5
  2. 以重仓超配组合为基础的优选策略 6
    1. 单因子优选 6
    2. 多因子优选 7
    3. 控制因子敞口的多因子优选 8
  3. 以重仓超配组合为基础的增强策略 8
  4. 全文总结 12
  5. 风险提示 14

图目录

图 1 重仓超配等权组合分年度收益率(2013.01-2020.06) 6

图 2 控制因子敞口的多因子优选组合分年度收益率(2013.01-2020.06) 8

图 3 多因子 top100 等权组合在偏股型主动基金中的排名(2013.01-2020.06) 9

图 4 价格类反转因子的月均收益(2013.01-2020.06) 9

图 5 重仓超配增强策略在偏股型主动基金中的排名(2013.01-2020.06) 11

图 6 不同单日资金容量约束的重仓超配增强策略业绩排名(2013.01-2020.06) 11

图 7 重仓超配策略全区间年化收益(2013.01-2020.06) 13

图 8 重仓超配策略收益排名(30 只个股,2013.01-2020.06) 13

图 9 重仓超配策略收益排名(50 只个股,2013.01-2020.06) 14

图 10 重仓超配策略收益排名(100 只个股,2013.01-2020.06) 14

表目录

表 1 偏股型主动基金的平均业绩表现(2013.01-2020.06) 5

表 2 基金重仓超配组合业绩表现(2013.01-2020.06) 5

表 3 基金业绩与重仓超配组合收益表现(2013.01-2020.06) 6

表 4 单因子优选组合收益表现(2013.01-2020.06) 7

表 5 多因子优选组合收益表现(2013.01-2020.06) 7

表 6 控制因子敞口的多因子优选组合业绩表现(2013.01-2020.06) 8

表 7 重仓超配组合在基金持有期的收益表现(2013.01-2020.06) 9

表 8 重仓超配增强策略收益表现(2013.01-2020.06) 10

表 9 重仓超配增强策略分年度收益率(2013.01-2020.06) 10

表 10 不同单日资金容量约束下,重仓超配增强策略收益表现(2013 01-2020.06) 11

表 11 不同个股偏离阈值下,重仓超配增强策略的业绩表现(2013.01-2020.06) 12

表 12 重仓超配组合与多因子结合方法对比(2013.01-2020.06) 13

主动基金具有较优的选股能力。截止 6 月底,今年以来偏股型主动基金的平均收益

达 23.85%,明显优于同期的沪深 300 指数(1.64%)和中证 500 指数(11.33%)。从

历史上看,自 2013 年初至 2020 年 6 月底,偏股型主动基金等权组合年化收益 15.24%,

相较于同期沪深 300 指数和中证 500 指数均存在明显超额收益。

由此可见,主动基金具备较强的选股能力。那么,基于可获得的主动基金重仓股信息,结合量化多因子模型,是否能获得较优的收益表现呢?本文主要对该问题进行探讨, 对基金重仓超配个股与多因子结合后的策略进行回测分析。

注:偏股型主动基金包括,除被动指数型基金以外的股票型基金、以及偏股混合型基金和强股混合型基金。偏股型主动基金等权组合为年度换仓,即每年年初,选择已成立的偏股型主动基金构建等权组合,并持有至年末。

表 1 偏股型主动基金的平均业绩表现(2013.01-2020.06)

宽基指数 偏股型主动基金等权组合
沪深 300 收益 中证 500 收益 绝对收益 相对 300 超额 相对 500 超额
年化收益 6.91% 8.07% 15.24% 8.33% 7.16%
月胜率 56.67% 54.44% 62.22% 58.89% 60.00%
波动率 23.46% 27.19% 23.69% 11.90% 7.82%
信息比 0.41 0.43 0.74 0.65 0.73

资料来源:Wind,海通证券研究所

注:信息比为 sqrt(250)*日均收益/日收益波动率,下同。

基金重仓超配组合

本文以偏股型主动基金作为分析的基金池;将基金池中所有基金季报披露的十大重仓股取并集,即为本文研究的基金重仓股票池。

基金重仓池中的个股,既有可能是基金经理看好的个股,也有可能是为了减小市场系统性风险而配臵的高权重指数成分股。为提炼重仓股中,基金经理看好的、主动超配的个股,我们将基金重仓股票池中个股的持仓市值权重与大市值宽基指数——沪深 300

指数成分股权重进行对比;若个股在重仓池中的持仓市值权重高于沪深 300 指数成分股权重,则认为该个股是基金经理主动超配的个股。为表述方便,下文将这种股票简称为重仓超配个股。

季度换仓,在所有基金披露完季报的当月最后一个交易日确定重仓超配个股,并以次日开盘价买入,构建重仓超配个股等权/市值加权组合。扣除单边千 3 费用后(下同),重仓超配组合仍具有较优收益表现,相对于主要宽基(沪深 300、中证 500)指数存在正超额。从个股加权方式来看,等权组合优于市值加权组合。

表 2 基金重仓超配组合业绩表现(2013.01-2020.06)

等权组合 市值加权组合
绝对收益 相对 300 超额 相对 500 超额 绝对收益 相对 300 超额 相对 500 超额
年化收益 15.79% 8.88% 7.72% 9.51% 2.60% 1.44%
月胜率 55.56% 54.44% 62.22% 58.89% 58.89% 51.11%
波动率 29.64% 18.40% 6.47% 27.89% 14.79% 7.26%
信息比 0.66 0.54 1.21 0.48 0.25 0.21

资料来源:Wind,海通证券研究所

历史业绩表现较优的基金,其重仓超配个股具有更高的跟随价值。基于过去 1 年的收益率对样本池基金进行排序,考察业绩排名前 50%以及后 50%的基金池,对重仓超配组合的影响,结果如表 3 所示。从中可见,业绩前 50%基金的重仓超配组合明显优于业绩后 50%的基金。由于历史业绩较优基金的重仓超配个股跟随价值更高,因此后文分析中,我们都以历史业绩前 50%的基金作为分析的基金池。

表 3 基金业绩与重仓超配组合收益表现(2013.01-2020.06)

基金池 等权组合 市值加权组合
全部基金 业绩前 50%基金 业绩后 50%基金 全部基金 业绩前 50%基金 业绩后 50%基金
年化收益 15.79% 17.25% 14.33% 9.51% 11.39% 7.44%
月胜率 55.56% 58.89% 56.67% 58.89% 62.22% 58.89%
波动率 29.64% 29.76% 29.29% 27.89% 27.53% 27.19%
信息比 0.66 0.70 0.62 0.48 0.54 0.41

资料来源:Wind,海通证券研究所

分年度来看,基金重仓超配的个股在绝大部分年份均具有较好的收益延续性。即便获取重仓股的时间存在一定滞后性,但在季报披露后等权持有基金重仓股,在大部分年份,仍可获得与偏股型主动基金平均收益水平相近的收益表现。

图1 重仓超配等权组合分年度收益率(2013.01-2020.06)
资料来源:Wind,海通证券研究所

但不可避免的是,受限于基金季报的滞后性,在部分年份如 2017 至 2019 年,跟随基金重仓超配个股所构建的组合,相对于偏股型主动基金的平均收益表现仍存在较为明显的差距。

为进一步筛选重仓超配股票中未来表现优异的个股,我们可尝试将基金重仓股中蕴含的信息与多因子模型结合。后文中,我们将对如下两种结合思路进行测试:(1)以重仓超配组合为基础的优选策略;(2)以重仓超配组合为基础的增强策略。

总结来看,基金重仓超配个股具有较好的收益延续性。在季报披露后等权持有重仓超配个股,相对于宽基指数存在较为明显的超额收益。相较而言,历史业绩表现较优的基金,其重仓超配组合具有更高的跟随价值。

以重仓超配组合为基础的优选策略

基于已构建的重仓超配组合,可以利用因子来优选个股。后文中提及的基准重仓超配组合均是指,以过去 1 年业绩排名前 50%的偏股型主动基金为样本基金池,所构建的重仓超配个股等权组合。

单因子优选

月度换仓,选择最新一期可获得的基金重仓超配股票中,单因子得分最高的 100 只

股票构建单因子优选等权组合,结果如表 4 所示。

在基金重仓超配股票中,历史财务因子的选股效果最优;其次是小市值和尾盘成交占比因子。利用这 4 个因子选择得分最高的 100 只重仓超配股票所构建的等权组合,年化收益均高于 20%,明显优于基准重仓超配组合。

值得注意的是,反转类因子在基金重仓超配股票中的选股效果很弱。无论是低频反转因子(前一个月累计收益率)、波动率因子,还是高频改进反转因子,对重仓超配策略的收益都没有提升效果。由此可见,在基金重仓超配股票中,反转效应较弱。

表 4 单因子优选组合收益表现(2013.01-2020.06)
年化收益 月胜率 信息比 相对基准组合年超额
SUE 27.07% 64.44% 0.96 9.83%
ROE 24.97% 63.33% 0.92 7.72%
小市值 22.49% 57.78% 0.80 5.24%
尾盘成交占比 20.14% 57.78% 0.76 2.89%
预期净利润调整 19.40% 60.00% 0.74 2.15%
成交额 19.24% 64.44% 0.81 2.00%
市值平方 17.24% 61.11% 0.70 -0.01%
波动率 16.18% 60.00% 0.68 -1.07%
改进反转 15.82% 56.67% 0.64 -1.43%
反转 15.18% 54.44% 0.62 -2.07%
估值 14.72% 56.67% 0.61 -2.52%
资料来源:Wind,海通证券研究所

多因子优选

由于在基金重仓超配股票中,SUE、ROE、小市值、尾盘成交占比、预期净利润调 整和成交额指标均存在一定的选股效果,因此可基于这 6 个因子构建复合因子,以同时

利用这 6 个因子的增量信息。

以历史 12 个月 IC 均值加权方式加总上述 6 个因子,并选择复合因子得分最高的 100

只股票构建等权组合(多因子优选 100 组合)。单边扣除千 3 费用后,该组合自 2013

年至 2020 年 6 月底年化收益 34.35%,优于同期偏股型主动基金的平均收益(15.24%),也优于基准重仓超配等权组合(17.25%)。

优选的股票个数越少,组合收益表现越优。若选择多因子得分最高的 30 只股票构建等权组合,则可获得年化 43.54%的年化收益。

分年度来看,除 2017 年和 2019 年外,多因子优选 100 组合在其它年份均优于偏

股型主动基金的平均收益水平。特别地,截止 6 月底,今年以来多因子优选 100 组合累计收益 42.89%,显著优于偏股型主动基金的平均表现。

表 5 多因子优选组合收益表现(2013.01-2020.06)

偏股型主动基金平均收益 基准重仓超配组合 多因子优选 100 组合 多因子优选 50 组合 多因子优选 30 组合
2013 15.41% 34.02% 52.72% 56.21% 49.41%
2014 25.86% 26.85% 43.98% 48.95% 53.26%
2015 44.88% 76.75% 131.23% 128.04% 138.29%
2016 -13.30% -13.42% 7.33% 11.28% 16.90%
2017 15.56% -2.26% 8.80% 20.09% 23.59%
2018 -24.29% -29.37% -19.58% -15.11% -7.74%
2019 46.54% 41.44% 34.24% 36.16% 38.41%
2020 23.85% 29.84% 42.89% 43.15% 49.41%
全区间年化收益 15.24% 17.25% 34.35% 38.86% 43.54%
全区间月胜率 62.22% 58.89% 65.56% 65.56% 67.78%
全区间信息比 0.74 0.70 1.13 1.23 1.33

资料来源:Wind,海通证券研究所

控制因子敞口的多因子优选

无论是单因子优选还是多因子优选,都是以重仓超配个股为样本池,选择其中多因子综合得分(预期收益)最高的股票来构建组合。而因子存在失效可能,在没有风险控制的情况下有可能产生比较大的相对回撤。因此在构建优选组合时,可以加入控制因子敞口的约束条件。

以重仓超配股票为样本池,在控制市值和其他因子的偏离下(相对中证 500 指数),求解最大化预期收益的组合,相应的组合收益风险表现如下表所示。其中,市值偏离设为 0.3,其它因子偏离设为 0.6。通过调整个股偏离阈值,可以调整组合包含的个股数; 个股偏离阈值越大,组合包含个股数越少。

表 6 控制因子敞口的多因子优选组合业绩表现(2013.01-2020.06)
个股偏离 平均每期个股数 年化收益 月胜率 信息比
个股偏离 1% 95.40 29.27% 66.67% 1.04
个股偏离 2% 52.41 31.02% 66.67% 1.08
个股偏离 5% 32.57 35.39% 66.67% 1.18
资料来源:Wind,海通证券研究所

从中可见,在组合包含个股数相近的情况下,控制因子敞口后的多因子优选组合, 收益率低于未控制因子风险的组合。以包含 100 只股票左右的组合为例,未控制因子敞口的优选组合年化收益 34.35%;而控制因子敞口后,组合年化收益降至 29.27%。

但控制因子敞口后,组合的极端风险有所降低。例如 2017、2019 年,未控制因子敞口的优选组合收益率均低于偏股型主动基金的平均表现;而控制因子敞口后,组合在几乎所有年份均优于偏股型主动基金的平均表现(图 2),收益分布相对较为平均。

图2 控制因子敞口的多因子优选组合分年度收益率(2013.01-2020.06)
资料来源:Wind,海通证券研究所

总结来看,采用多因子优选重仓超配股票,在绝大部分年份都可获得明显的收益提升,相比于基准重仓超配组合具有更高的追随价值。从组合构建方法来看,未控制因子敞口的优选组合整体收益率更高,但在极少数年份(如 2019 年)表现不如偏股型主动基金的平均水平;控制因子敞口后,优选组合的整体收益有所降低,但收益分布更为平均,在几乎所有年份均优于偏股型主动基金的平均水平。

以重仓超配组合为基础的增强策略

由于重仓超配股票在基金持有期通常具有较优的收益表现,因此我们可以重仓超配组合为比较基准,采用多因子优化模型,寻找市场上与重仓超配组合风险相近,但从因子角度来看,未来预期收益空间更大的股票来构建组合,以获取与重仓超配组合因子特征相近股票的补涨收益。为表述方便,下文将这种以重仓超配组合为比较基准的优化策

略简称为超配增强策略。

表 7 重仓超配组合在基金持有期的收益表现(2013.01-2020.06)
年化收益 月胜率 波动率 信息比
54.42% 74.44% 29.71% 1.66
资料来源:Wind,海通证券研究所
构建超配增强策略

在构建超配增强策略时,我们选择基金重仓超配股票中,历史涨幅最高的 100 只股票的等权组合作为优化基准。

这主要是由于,一方面前期涨幅较高的股票,反映了基金经理已得到市场验证的选股逻辑和观点,以这部分股票作为优化基准,选取市场上与其因子特征相似的股票构建组合,在一定程度上可以体现市场当前的关注点。

另一方面,以前期涨幅高的股票作为优化基准,在一定程度上可以减小反转效应失效对组合带来的不利影响。2017 年以来,传统量化多因子组合的吸引力下降,在一定程度上与市场结构引起的反转效应有效性降低有关。

如图 3 所示,传统量化多因子 top100(多因子得分最高的 100 只股票)等权组合

2017 年以来的吸引力大幅下降。特别是 2017 年和 2020 年(截止 6 月底),多因子 top100 组合的收益率在偏股型主动基金中的排名在 50%以后,即收益率低于大部分的偏股型主动基金。

这在一定程度上与市场结构有关,2017 年、以及 2019 年以来,市场整体呈现强者恒强的状态,上涨主要集中在市场某几个热点主题上,如 5G、新能源汽车、科技板块等,与 A 股历史上长期存在、多因子模型广泛应用的反转效应正好相反。如图 4 所示, 在 2017 年、2019 年至今这个时段,价格类反转因子的有效性大幅降低,特别是反转因子(前 1 个月累计收益率),其因子收益方向与历史方向截然相反。

注:因子收益为月度横截面回归的回归系数;其中,回归因变量为全市场所有个股的月收益率,自变量为上月末个股横截面标准化后的因子值,选用的因子包括常用风格、技术、基本面以及一致预期因子,同时剔除市场和行业的影响。

图3 多因子 top100 等权组合在偏股型主动基金中的排名

(2013.01-2020.06)

图4 价格类反转因子的月均收益(2013.01-2020.06)

 

资料来源:Wind,海通证券研究所 资料来源:Wind,海通证券研究所

因此,基于如上两个原因,为更好地体现基金重仓股中的有效观点,同时减小反转效应有效性降低对多因子模型造成的不利影响,我们选择基金重仓超配股票中,历史涨幅最高的 100 只股票等权组合作为优化基准。

重仓超配增强策略采用线性优化模型获取,即优化的目标函数为最大化组合预期收益,优化中设臵的约束条件包括个股权重偏离、行业偏离、因子敞口。个股预期收益采用常见风格、技术、基本面、预期基本面、高频因子进行预测。由于策略的目标并非紧

密跟踪基金历史重仓超配组合,而是获得未来收益空间较大的股票组合,因此风险模型中的约束条件可设臵得较为宽松。

超配增强策略收益表现

将个股权重偏离上限设为 5%,行业权重偏离设为 10%,因子敞口设为 0.6(市值中性),所构建的重仓超配增强策略年化收益 41.9%,信息比 1.37。策略相对于沪深 300 指数、中证 500 指数以及偏股型主动基金等权组合都存在非常明显的超额收益。

分年度来看,2013 年至 2020 年,重仓超配增强策略在每一年均明显优于偏股型主动基金的平均表现。

从表 8、表 9 也可看出,虽然以全部重仓超配个股等权组合作为优化基准也能获得较优的收益表现(年化收益 35.2%,信息比 1.22);但受多因子模型表现不佳的影响,组合在 2017 年和 2020 年,明显不如以涨幅最高的 100 只股票为优化基准的增强组合。

表 8 重仓超配增强策略收益表现(2013.01-2020.06)
年化收益 月胜率 波动率 信息比
绝对收益 41.93% 66.67% 29.46% 1.37
相对沪深 300 指数 35.02% 65.56% 17.93% 1.72
相对中证 500 指数 33.85% 80.00% 10.71% 2.69
相对偏股型主动基金 26.69% 78.89% 10.58% 2.18
以全部重仓超配股票为优化基准 35.18% 66.67% 28.82% 1.22
资料来源:Wind,海通证券研究所

表 9 重仓超配增强策略分年度收益率(2013.01-2020.06)

以涨幅最高的 100 只重仓超配个股的等权组合为优化基准 以全部重仓超配个股的等权组合为优化基准
绝对收益 相对 300 超额 相对 500 超额 相对偏股型主动基金
2013 49.37% 57.02% 32.48% 33.96% 61.42%
2014 45.10% -6.55% 6.10% 19.24% 48.49%
2015 128.97% 123.38% 85.85% 84.09% 103.10%
2016 4.98% 16.26% 22.75% 18.28% 7.30%
2017 32.09% 10.32% 32.29% 16.54% 4.95%
2018 -15.91% 9.40% 17.41% 8.39% -12.92%
2019 63.35% 27.28% 36.96% 16.80% 57.12%
2020 46.20% 44.56% 34.87% 22.35% 27.83%

资料来源:Wind,海通证券研究所

相比于全市场量化多因子 top100 等权组合,重仓超配增强策略最大的优势在于, 该组合各年度在偏股型主动基金中的收益排名均较为稳定。

如图 5 所示,若计算策略在偏股型主动基金中的排名可发现,不同年份重仓超配增强策略在主动基金中的排名均在前 20%。而多因子 top100 组合在 2017 年则出现较大回撤,在主动基金中的排名分位点为 82.7%,即业绩处于市场后 20%的区间。此外,从近几年的趋势来看,重仓超配增强策略均明显优于多因子 top100 等权组合。由此可见, 将主动基金的重仓股信息与量化多因子结合,可在一定程度上避免由于因子失效导致的多因子组合“黑天鹅”事件。

图5 重仓超配增强策略在偏股型主动基金中的排名(2013.01-2020.06)
资料来源:Wind,海通证券研究所

此外,若对股票流动性或组合资金容量有要求,也可在风险控制模块加入个股权重限制。例如,若以个股过去 1 年日均成交额的 10%作为单只个股最大资金容量,要求组合 1 天换仓的资金容量不小于 C,则可在风险控制模块加入个股最大权重约束:

其中,Amti 为个股 i 过去 1 年的日均成交额。在这种约束条件下,个股的流动性越低, 最高权重越小。

虽然随着单日资金容量约束条件越严格,重仓超配增强策略的收益率有所下滑,但在不同年份,重仓超配增强策略在主动基金中的排名仍在前 50%(图 6)。即,该策略可获得优于大部分主动基金的收益水平。

图6 不同单日资金容量约束的重仓超配增强策略业绩排名(2013.01-2020.06)
资料来源:Wind,海通证券研究所

表 10 不同单日资金容量约束下,重仓超配增强策略收益表现(2013.01-2020.06)

偏股主动基金平均收益 不同单日资金容量约束下的重仓超配增强策略
2 亿 3 亿 5 亿 10 亿 20 亿
2013 15.41% 49.37% 52.25% 46.09% 36.15% 26.76%
2014 25.86% 45.10% 48.68% 50.84% 47.23% 46.55%
2015 44.88% 128.97% 119.57% 118.74% 109.50% 90.45%
2016 -13.30% 4.98% 5.70% 4.97% 1.33% -3.68%
2017 15.56% 32.09% 28.71% 31.21% 30.59% 23.75%
2018 -24.29% -15.91% -16.62% -19.31% -23.55% -20.24%
2019 46.54% 63.35% 58.39% 49.22% 50.93% 45.72%
2020 23.85% 46.20% 42.38% 39.50% 41.96% 32.89%

区间整体收益表现

偏股主动基金平均收益 不同单日资金容量约束下的重仓超配增强策略
2 亿 3 亿 5 亿 10 亿 20 亿
年化收益 15.24% 41.93% 40.36% 37.93% 34.24% 28.38%
月胜率 62.22% 66.67% 66.67% 65.56% 65.56% 65.56%
波动率 23.69% 29.46% 29.36% 29.04% 28.66% 28.90%
信息比 0.74 1.37 1.34 1.29 1.20 1.04

资料来源:Wind,海通证券研究所

与控制因子敞口的多因子优选类似,通过调整个股偏离阈值,可以调整组合包含的个股数。个股偏离阈值越小,组合包含个股数越多,收益率越低;但在不同个股偏离阈值下,重仓超配组合优化策略均明显优于偏股型主动基金的平均收益水平。个股偏离阈值为 1%时,组合平均每期包含 95 只股票,年化收益率为 32.78%。偏离阈值为 5%时, 组合平均每期包含 39 只股票,年化收益率为 41.93%。

表 11 不同个股偏离阈值下,重仓超配增强策略的业绩表现(2013.01-2020.06)

个股偏离 平均每期个股数 年化收益 月胜率 信息比
个股偏离 1% 95 32.78% 65.56% 1.17
个股偏离 2% 58 37.09% 66.67% 1.28
个股偏离 5% 39 41.93% 66.67% 1.37
偏股型主动基金平均收益 15.24% 62.22% 0.74
基准重仓超配等权组合 17.25% 58.89% 0.70

资料来源:Wind,海通证券研究所

总结来看,以重仓超配组合为比较基准,采用多因子优化模型获取超配增强组合, 可同时结合多因子和重仓超配组合的信息,获得优于大部分主动基金的收益表现。

全文总结

主动基金具有较强的选股能力,但基于基金季报披露的重仓股来获取基金经理的选股信息存在一定滞后性。在基金季报披露后,完全复制跟随基金重仓超配的个股,虽然整体可获得较优的收益表现,但在个别年份,表现明显不如主动基金的平均收益水平。因此,本文试图将基金重仓股信息与量化多因子模型结合,对两者结合后的策略进行回测分析。

本文的基础策略是基金重仓超配组合,即将基金重仓股票池中个股的持仓市值权重与大市值宽基指数——沪深 300 指数成分股权重进行对比,若个股在重仓池中的持仓市

值权重高于沪深 300 指数成分股权重,则称其为基金重仓超配个股。季度换仓,将重仓超配个股按照等权方式加权,即为本文研究的基准重仓超配组合。

基于基准重仓超配组合,文中考察了两种与多因子结合的思路:(1)以重仓超配组合为基础的优选策略;(2)以重仓超配组合为基础的增强策略(简称“超配增强组合”)。前者是指,在重仓超配股票中,选择多因子综合得分(预期收益)最高的股票来构建组合;后者是指,在全 A 范围内,以重仓超配组合为优化基准,采用线性优化模型来获取增强组合。

对于以重仓超配组合为基础的优选策略,考察了两种优选方法。一是不控制因子敞口,直接选择重仓超配股票中多因子得分最高的 N 只股票构建等权组合;二是在控制因子敞口后,构建最大化预期收益组合。

综上所述,本文以重仓超配组合为基础,考察了三种与多因子结合的组合:(1)多因子优选组合(组合 1);(2)控制因子敞口的多因子优选组合(组合 2);(3)超配增强组合(组合 3)。

相比于基准重仓超配组合,上述 3 种组合都可获得明显的收益提升,即与量化多因子结合后的重仓超配策略具有更高的追随价值。

从整体收益表现来看,多因子优选组合(组合 1)与超配增强组合(组合 3),优于控制因子敞口的多因子优选组合(组合 2)。对于包含 30 只股票左右的组合而言,组合 1 和组合 3 都可获得 40%以上的年化收益,分别为 43.5%和 41.9%;而组合 2 为 35.4%。

从各年度的收益分布来看,超配增强组合(组合 3)与控制因子敞口的多因子优选组合(组合 2),优于未控制因子敞口的多因子优选组合(组合 1)。包含不同个股数的组合 3 和组合 2,在几乎所有年份都可获得优于大部分偏股型主动基金的收益表现,即组合收益在偏股型主动基金中的排名在前 50%。而组合 1 在极个别年份,如 2019 年, 排名在 50%开外。

综合来看,在与多因子模型结合的框架下,由于因子存在失效可能,若不控制因子敞口则有可能出现极端情况,在某些年份明显跑输大部分的偏股型主动基金。因此,要获得收益分布较为平均的业绩表现,建议选择控制因子敞口的多因子优选策略和超配增强策略来与重仓股信息结合。

增强思路

多因子优选组合 其余因子敞口 0.6(相对中证

(组合 2) 500 指数),获取最大化预期

35.4%,信息比 1.18;

  • 分年度排名: 2018 年
31.0%,信息比 1.08;

  • 分年度排名:所有年份
29.3%,信息比 1.04;

  • 分年度排名:2018 年
收益组合;通过个股最大偏离

来调整组合包含个股数。

41.6% , 其 余 年 份 前

40%。

前 50%。 51.6% , 其余年份前

50%。

  • 个股数:39 只;
  • 个股数:58 只;
  • 个股数:95 只;
以全 A 为选股样本池,以重仓
  • 全区间业绩:年化收益
  • 全区间业绩:年化收益
  • 全区间业绩:年化收益
超配组合为优化基准,获取最 41.9%,信息比 1.17; 37.1%,信息比 1.28; 32.8%,信息比 1.37;
超配增强组合 大化预期收益组合;通过个股
  • 分年度排名:所有年份前
  • 分年度排名:2019 年
  • 分年度排名:2018 年
(组合 3) 最大偏离来调整组合包含个

股数。

20%。 36.9% , 其余年份前

30%。

40.6% , 2019 年

41.4% , 其余年份前

30%。

表 12 重仓超配组合与多因子结合方法对比(2013.01-2020.06)

包含不同个股数的组合收益表现

组合 方法说明

30~40 只 40~60 只 90~100 只

  • 个股数:30 只;
  • 个股数:50 只;
  • 个股数:100 只;
  • 全区间业绩:年化收益
  • 全区间业绩:年化收益
  • 全区间业绩:年化收益
选择重仓超配股票中,复合因 43.5%,信息比 1.33; 38.9%,信息比 1.23; 34.4%,信息比 1.13;
多因子优选组合 子得分最高的 N 只股票构建
  • 分年度排名: 2019 年
  • 分年度排名:2019 年
  • 分年度排名:2017 年
(组合 1) 等权组合。 68.1% , 其 余 年 份 前 74.1% , 其余年份前 66.6% 、 2019 年
50%。 50%。 77.9% , 其余年份前
优选思路 50%。
以重仓超配股票为选股样本

控制因子敞口的 池,控制市值因子敞口 0.3,

  • 个股数:33 只;
  • 全区间业绩:年化收益
  • 个股数:52 只;
  • 全区间业绩:年化收益
  • 个股数:95 只;
  • 全区间业绩:年化收益

资料来源:Wind,海通证券研究所

图7 重仓超配策略全区间年化收益(2013.01-2020.06) 图8 重仓超配策略收益排名(30 只个股,2013.01-2020.06)
资料来源:Wind,海通证券研究所 资料来源:Wind,海通证券研究所
图9 重仓超配策略收益排名(50 只个股,2013.01-2020.06) 图10 重仓超配策略收益排名(100 只个股,2013.01-2020.06)
资料来源:Wind,海通证券研究所 资料来源:Wind,海通证券研究所

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