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如何争当“常胜将军”稳定跑赢公募权益同类？——追踪“聪明资金”系列四 总结

核心内容概述

本报告探讨了如何通过高频探测基金行业配置动向，构建可复制或超越普通股票基金指数的策略。重点在于利用基金持仓数据，尤其是重仓股信息，来模拟基金的行业配置，并通过调整股票池和换仓频率，提升复制策略的收益表现。

主要观点

• 长期稳定跑赢同类是头部基金的标志：研究发现，在过去15年至2021年底，没有一个主动权益基金能够每年排名在主动权益基金前50%。但2016年至2021年，有6个基金可以做到；2019年至2021年，有170个基金可以做到。因此，长期稳定跑赢同类的基金是市场头部产品。
• 中信1.5级行业分类提升探测精度：将行业分类从申万一级细化到中信1.5级，可以更准确地捕捉基金的持仓动向。对主动权益基金中信1.5级行业仓位探测，与真实半年报对比平均绝对误差为65bp，方向准确性为69.61%。
• 高频复制策略可有效追踪基金配置：通过高频探测基金行业仓位并结合重仓股，可以构建复制普通股票基金指数的组合。月度换仓策略年化收益为10.2%，年化超额普通股票基金指数为-2%，跟踪误差为5.28%。进一步优化为使用优选基金重仓股，年化收益提升至16.13%，年化超额提升至3.92%，跟踪误差为5.86%。
• 换仓频率影响策略表现：使用高频十天换仓可以更贴近FOF策略组合，而月度换仓则适用于12个月的配置稳定期。月度换仓跟随过去12个月股票池挖掘能力前20的优秀基金，年化收益为19.06%，超额普通股票基金指数为6.84%，跟踪误差为6.98%。
• 风险提示：本报告基于历史数据和模型，存在数据滞后、第三方数据不准确、模型局限性及历史规律失效等风险，仅作分析参考。

关键信息

一、构建中信一级半行业指数

• 中信1级到中信1.5级：将中信一级分类细化至中信1.5级，以提高行业配置探测的精度。
• 行业分类与平均持股情况：
  • 机械、医药、基础化工、电子、计算机、电力设备及新能源、电力及公用事业、食品饮料等为公募近年来重仓板块。
• 中信1.5级分类映射关系：30个中信一级分类扩展为53个中信1.5级分类，平均持股个数从96个降低至68个。

二、中信1.5级行业仓位探测

• 探测方法：基于基金最近的财报数据，逐日探测行业仓位，并通过优化模型参数（lambda和window）提高拟合精度。
• 参数选择：最终选择lambda为0.05，window为15天，以达到最小的平均绝对误差和最高的方向准确性。
• 拟合效果：15年6月至21年6月，主动权益基金平均行业仓位拟合的平均绝对误差为0.0078，方向准确性为65.7%。

三、高频复制普通股票基金指数

• 复制方法：基于基金重仓股构建股票池，并根据拟合的行业仓位进行配置，以复制普通股票基金指数。
• 策略表现：
  • 月度换仓策略年化收益为10.2%，年化超额普通股票基金指数为-2%，跟踪误差为5.28%。
  • 优选基金重仓股策略年化收益为16.13%，年化超额为3.92%，跟踪误差为5.86%。
• 回测结果：从2015年12月31日回测至2022年1月14日，该策略平均每年排名同类前20.2%。

四、使用优选基金重仓股优化复制策略

• 选股交易选基因子改良：结合半年度和季度持仓信息构建影子组合，以提升股票池挖掘能力。
• 因子检测结果：
  • 过去6M、9M、12M的股票池挖掘能力因子与未来收益秩相关较高，Ic正比例均高于60%。
  • 过去12M和18M因子与未来一个季度收益秩相关最高，Ic正比例超过70%。
• 策略表现：
  • 月度换仓跟随过去12个月股票池挖掘能力前20的优秀基金，年化收益为19.06%，年化超额为6.84%，跟踪误差为6.98%。
  • 年度排名平均为37.4%。

总结

本报告提出了一种通过高频探测基金行业配置动向并构建股票池的策略，以复制或超越普通股票基金指数。通过细化行业分类、优化模型参数、使用优选基金重仓股等方式，提升了策略的准确性和收益表现。长期稳定跑赢同类的基金被认为是市场头部产品，而高频复制策略则为投资者提供了一种跟踪基金配置的有效工具。然而，需注意模型和数据的局限性，以及历史规律可能失效的风险。