行业选择（三）：如何通过量化手段向优秀的行业配置型基金学习-20200815-长江证券-22页_2mb

行业选择（三）：如何通过量化手段向优秀的行业配置型基金学习

核心内容

本报告探讨了如何通过量化手段学习优秀行业配置型基金的行业配置策略，以期获得超额收益。主要围绕以下几个方面展开：

1. 偏股混基整体表现：2010至2020年，偏股混合型基金整体表现优于沪深300和中证500，略优于创业板指。
2. 优秀配置型基金的筛选：通过Brinson归因分析筛选出具有优秀行业配置能力的基金，胜率需在70%以上，任期至少2年，且最近一次报告期的Brinson行业配置收益为正。
3. 量化方法的应用：使用近60交易日数据，通过计算基金日收益率和行业涨跌幅相关性，间接估计基金的重仓行业。
4. 行业配置策略的回溯测试：通过“跟随法”和“估计法”两种方式测试行业配置策略效果，其中“估计法”表现更优。
5. 风险提示：强调仿真计算与回溯测试不保证未来收益。

主要观点

• 偏股混基表现优异：过去10年偏股混基的年化收益显著优于沪深300和中证500，表现出良好的风格和行业配置能力。
• 市场风格与基金表现：在成长风格市场中，偏股混基表现与中证500相近，甚至跑输创业板指；在价值风格市场中，表现与沪深300相当，优于中证500和创业板指。
• 基金排名与超额收益：取得与偏股混基指数相当的收益率的基金排名大致在前50%左右，若要进入前20%，则需在价值风格年份有约10%的超额收益，在成长风格年份需约15%的超额收益。
• Brinson归因分析：通过Brinson归因分析可以有效评估基金的行业配置能力，且在不同年份的配置效果差异较大，尤其在年末时配置难度较高。
• 估计法优于跟随法：使用估计法进行行业配置，能获得更高的超额收益，尤其在2017年以来表现更为稳定。
• 压舱石组合与攻守兼备组合：通过加入银行、保险等防御性行业或高ROE行业，可以改善行业配置策略的稳定性，同时保持较高的收益水平。

关键信息

偏股混基整体表现

• 年化收益：11.3%
• 相对沪深300：5.7%
• 相对中证500：6.1%
• 相对创业板指：0.5%

优秀配置型基金的筛选标准

• Brinson行业配置收益为正的胜率：70%以上
• 任期：至少2年（即至少4个报告期）
• 最近一次报告期Brinson行业配置收益为正

量化方法效果

• 估计法：年化收益18.8%，相对沪深300年化超额收益16.0%，相对偏股混基指数年化超额收益9.1%
• 跟随法：年化收益5.0%，相对沪深300年化超额收益1.5%

2017年以来表现

• 估计法：年化收益18.8%，相对沪深300超额收益47.0%，相对偏股混基指数超额收益22.7%

压舱石组合与攻守兼备组合

• 压舱石组合：年化收益18.7%，相对沪深300超额收益15.9%，相对偏股混基指数超额收益9.04%
• 攻守兼备组合：年化收益18.5%，相对沪深300超额收益15.7%，相对偏股混基指数超额收益稳定性有较大提升

行业配置策略

• 跟随法：根据基金季报确定重仓行业，但因滞后性，效果不明显。
• 估计法：利用近60交易日数据计算基金日收益率与行业涨跌幅相关性，实现同步估计行业配置，效果更佳。
• 组合构建：选取5个相关性最大的行业，行业内按流通市值加权配置至多5只龙头股。

风险提示

• 仿真计算和回溯测试不能代表真实收益。
• 市场风格切换频繁，尤其在年末，行业配置难度较高。

结论

通过量化手段，可以有效地学习优秀行业配置型基金的行业配置策略，尤其是估计法在获取超额收益方面表现更为突出。同时，通过加入防御性行业（如银行和保险）或高ROE行业，可以构建更稳定的行业配置组合，提升策略的攻守兼备能力。