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广发金融工程精选量化研究系列之五主动

  • 来源:本站原创
  • 时间:2021/10/31 14:25:23
摘要简单复制主动型基金高权重重仓股并不能捕获主动型基金超额收益:

年以来,偏股型基金指数相比沪深指数具有约4%的年化超额收益,并且主动型基金的换手率水平较低,因此主动型基金作为主动管理能力,其持仓具有较高的研究价值。但若简单地根据季报披露持仓选取主动型基金配置权重最高的前50只个股构建复制策略,组合表现跑输偏股型基金指数,难以捕获基金经理的选股能力。

基于绩优组合中的选股能力构建选股框架:

基于广发金工现有的选基研究框架,我们以规模因子、索提诺比率、FF3-alpha因子、alpha稳定性因子合成选基因子,优选前10%的基金构成绩优基金组合。在绩优基金组合的基础之上,考虑到基金经理在BF模型下的选股收益贡献具有较强的延续性,并且基金经理的研究精力及选股收益集中在特定行业,因此我们在每个报告期对每个基金过去一年的超额收益进行拆解,筛选选股收益正贡献占比超过20%的行业,将其标记为该基金高选股能力行业,并将该基金高选股能力行业中的最新持股记为高选股能力行业个股,构建了不同维度的个股观点以监测基金经理在高选股能力行业中的选股思路。

从持仓期及持仓变动两个维度出发构建个股观点并进行选股:我们发现高选股能力行业中的重仓股整体上相比非高选股能力行业的重仓股具有更强的基本面支撑,同时具有更高的未来收益及跑赢个股所属行业的概率。基于这一思路,我们进一步从持仓期及持仓变动2个维度在高选股能力行业中的重仓股进行优选。从持股期角度,我们发现基金在高选股能力行业中的长线持仓个股(近4个报告期均重仓)的个股不仅相比其他个股有更高的留存率(即未来一个报告期仍继续重仓),同时长线持股相比于近期新增重仓个股及近期退出重仓个股在未来也具有更高的收益。从持仓变动角度,我们分别比较高选股能力行业中的加仓个股以及减仓个股的表现,发现加仓个股具有更强的业绩持续性,并且加仓个股的盈利能力及成长能力在下个季报增长的概率相比减仓个股更高。

长线持股策略及加仓持股策略长期获得显著超额收益:

基于以上对持仓期及持仓变动两个维度的分析,我们分别以高选股能力行业中的长线持股以及加仓持股构成两个等权组合,并在每个季度报告期披露的月末交易日换仓。年至今,两个策略分别获得了约17.1%、23.9%的年化收益率,分别跑赢偏股型基金指数约6%、12%,分别跑赢沪深指数约13%、20%,年度胜率均超过80%。

核心假设风险:

模型假设风险,模型与真实投资环境存在误差。

正文一、研究框架1.1基于主动型基金的选股框架体系构建

简单地复制高配置权重个股并不是一个最佳的策略,一方面,主动型基金经理的调仓无法及时获取,另一方面信息披露频率过低且存在滞后性给这种复制策略增加了时间成本。

在本报告中,一方面,我们将利用广发金工已有的研究成果进行基金优选,其次我们将尝试从优选基金组合出发,找出基金经理“相对擅长”的行业,即高选股能力行业,并对基金经理在该行业的持仓根据不同的维度进行定量刻画,以构建选股策略。

二、策略构建及配置观点分析2.1绩优基金组合构建考虑到不同类型的公募基金中的持股仓位差异较大,且为保证基金披露持仓信息能较好地反映权益型基金管理人的真实投资偏好,因此我们在本篇报告中筛选满足如下条件的基金作为候选基金。成立时间:成立时间超过18个月;基金类型:过去1年该基金类型为普通股票型、偏股混合型、灵活配置型基金(不考虑分级基金、FOF、量化基金,过去1年未发生转型);基金经理:过去1年中该基金的主要基金经理(即管理经验最长)未发生变更份额类别:仅考虑主要份额,在计算规模时采用所有份额的合并规模;规模限制:最近4个报告期的平均规模超过2亿元,且最新报告期规模超过2亿元;持股仓位:最近4个报告期的平均持股仓位超过50%;更新频率:在季报披露的当月月末交易日更新候选基金池。

正如我们前面所提及的,简单复制主动型基金的前十大重仓股并不能带来明显的超额收益,并且考虑到具有更强的业绩持续性的基金更适合作为分析样本,因此,我们将基于报告《基金产品专题研究系列之八——基于因子的主动股票型基金优选策略》找到的有效选基因子,对基金进行打分,并筛选出绩优基金。

基于基金规模因子、索提诺比率、FF3外3个月Alpha、FF3外Alpha稳定性4个维度对基金进行综合打分,构成选基因子。根据我们对历史的回测显示,该选基因子历史的IC均值为约13.3%,并且年化ICIR约为2.3倍,IC值为正的胜率约为83%,进行10分档后Top组远跑赢Bottom分组。整体来看,即便我们对公募基金进行了过滤处理后,选基因子依然能保持其显著的有效性。

基于这一维度,我们将按照选基因子,每期选择选基因子得分最高的前10%的基金作为绩优基金组合。

2.2高选股能力行业的识别

在前期对主动型权益型基金经理的研究(见报告《金融工程:绩效归因下的基金经理行业偏好及优选基金产品专题研究系列之十九》)中,我们已经发现,通过BF模型归因,基金经理的研究能力一般体现在其在行业内的选股能力,并且选股能力在不同行业具有明显的差异。具有高选股收益及高选股胜率的基金经理往往具有更强的业绩持续性。同时,我们也发现,受研究精力所限,基金经理的选股收益一般会集中在部分行业中,由此,这一基金经理在这一行业的配置观点相比之下更具有参考意义。

以某个基金在年的超额收益归因情况为例,该基金4个季度的选股收益分别为-2.0%、4.0%、5.4%、10.8%,因此我们可以计算得到年该基金的总选股收益为19.0%。

更进一步,我们可以将每个季度的个股选择收益再拆分至不同的行业,并重新汇总得到每个行业的选股收益贡献。

可以发现,基金经理在年的选股收益贡献基本由食品饮料及化工行业的选股所贡献,因此我们倾向于认为基金经理年在这2个行业中表现出了较强的选股能力。

备注:贡献占比=该行业滚动4个季度选股收益/滚动4个季度的总选股收益。由于存在交叉项未被计算,因此贡献占比之和不完全等于%,其他申万一级行业基金经理未配置。

类似地,我们可以在每期将所有绩优组合中的基金进行如上超额收益归因,并分析得到基金经理具有高选股能力的行业。具体做法如下,我们将在每个报告期回看近一年基金经理的选股收益贡献,若近一年基金经理的总选股收益为正,并且其中未出现负向贡献超过总选股收益,则选择行业贡献占比超过20%的行业作为基金经理的高选股能力行业。

2.3个股观点的定量刻画

基于基金经理的高选股能力行业以及最新披露的季报持仓数据,我们可以进一步从7个维度从正反两个方向的资产配置操作中观测基金经理配置观点并进一步将个股进行标签化处理:

我们仍然以前面提到的基金产品为例,在Q4的持仓,从上一节可以发现,该基金经理的高选股能力行业为食品饮料以及化工行业的配置观点,因此我们认为这两个行业的配置特征更能体现基金经理的未来投资观点。可以看到,该基金经理不仅在这2个行业中长线持有多个个股,同时在Q4加仓了化工行业中的2个个股,表明了其长期看好食品饮料行业,同时短期相对看好化工行业。

类似于以上的分析过程,在每个报告期披露后的月末交易日,我们针对绩优组合中的每个基金进行如上的个股筛选,首先标记该基金的高选股能力行业,将最新报告期中属于该行业的个股标记为高选股能力行业个股(若个股未获得任何高选股能力行业个股标记,且为绩优组合重仓股,则标记为非高选股能力行业个股)。针对于这些高选股能力行业个股,我们会进一步该基金最近4个报告期的重仓股数据,分析是否有个股分别为新增持股、长线持股、退出持股、加仓持股、减仓持股(其中加仓持股及减仓持股需要统计标记数量,其余标记为0/1判别)

三、策略回测与表现

从持有期的维度,我们通过分档比较的方式,发现相较于短期持有个股或者新进个股,长线持仓个股在下一期的留存比率相对更高,由此表明了基金经理更强的长期持有意愿,同时长线持仓个股长期来看相比新增持股或退出个股具有明显的超额收益。

从持仓变动的维度,我们分别比较了高选股行业中的加仓个股以及减仓个股的业绩延续性,并发现,相比较与减仓个股,加仓个股具有明显的超额收益,同时个股跑赢行业的概率有明显地提升。

因此,在下方中,我们将利用长线持仓个股以及加仓个股分别构建选股策略进行回测。3.1长线持股策略回测及表现

回测时间:-01-31至-07-22;

换仓频率:季度换仓(每年的1月、4月、7月、10月的月末交易日,保证季度报告已披露)。

策略方法:每期根据前述方法,找到绩优基金组合中的每个基金各自的高选股能力行业,并将该高选股能力行业中近一年均出现在前十大重仓的个股标记为长线持股,通过汇总所有长线持股得到持股组合。

个股加权:每期等权配置所有长线持股,若当期无任何长线持股,则直接空仓。

自年以来,长线持股个股等权策略共获得约17.1%的年化收益率,相对于偏股型指数、沪深指数分别约6%以及13%的年化超额收益,在历史回测的11年间共有8年表现策略优于偏股型基金指数以及沪深指数。

3.2加仓持股策略回测及表现

回测时间:-01-31至-01-29;

换仓频率:季度换仓(每年的1月、4月、7月、10月的月末交易日);

策略方法:每期根据前述方法,找到绩优基金组合中的每个基金各自的高选股能力行业,并将该高选股能力行业中近一年均出现在前十大重仓的个股标记为长线持股,通过汇总所有长线持股得到持股组合。

个股加权:每期等权配置所有加仓持股,若当期无任何长线持股,则直接空仓。

自年以来,加仓持股等权策略共获得约23.9%的年化收益率,相对于偏股型指数、沪深指数分别具有约12%以及20%的年化超额收益,在历史回测的11年间有8年策略表现优于偏股型基金指数,有9年策略表现优于沪深指数。

四、风险提示4.1模型假设风险

本文中所引入的假设以及基于假设所构建的模型,均为所要研究问题的一种抽象,且模型采用的数据均为历史数据,因此模型以及基于模型得到的相关结论并不能完全准确地刻画现实环境以及预测未来收益。

4.2模型误差风险

本策略在分析的过程中进行了如基金经理在报告期中间未发生调仓等假设,与现实环境存在一定偏差。

详细研究内容请参见广发金工深度报告《基金产品专题研究系列之三十四——主动型基金业绩归因视角下的选股策略》法律声明:本


本文编辑:佚名
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