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从“抱团”现象，增加权益基金的评价维度

核心内容概述

本报告探讨了公募基金在权益投资中的“抱团”现象，并提出通过基金持仓市值与持股数量分析，构建基金抱团程度因子，以增加对基金的评价维度。同时，通过核心池、次核心池与冷门池的划分，实现对基金持仓风格的动态监控，评估基金在不同市场阶段的调仓表现。

主要观点

1. 基金历史抱团现象

• 公募基金的持仓一直相对集中，平均20%的股票占比同期60%~80%的重仓股持仓市值。
• 抱团池的收敛速度与市场环境相关，当抱团相对分散时收敛慢，相对集中时收敛快。
• 2013至2016年间偏好中小盘股，2017年后偏好大盘股。
• 2020年四季度，前50大重仓股占比达59.2%，处于历史高分位水平。

2. 核心抱团池的研究

2.1 基金抱团池中的“常青藤”

• 中国平安、伊利股份、美的集团等股票在核心池中出现频率高，且长期表现优异。
• 这些股票在2011年12月至2021年2月期间，区间收益均显著，如中国平安为494%，伊利股份为703%，美的集团为921%。

2.2 基金抱团池较稳定

• 核心池在每季度中重复率较高，平均覆盖率约为72.38%。
• 抱团池的配置偏好稳定，长期高配日常消费、金融，低配医疗保健、能源等。

2.3 基金抱团池配置偏好

• 核心池在风格上长期偏好消费与金融地产，低配上中游。
• 行业配置上，核心池在WIND一级分类中主要集中在信息技术、医疗保健、可选消费、日常消费、金融板块。
• 市值偏好上，13-16年偏好中小盘股，17年后转向大盘股。

3. 基金抱团行为研究

3.1 抱团基金与未来收益相关性分析

• 抱团程度因子与未来收益的相关性不稳定，但存在明显的趋势。
• 在抱团分散阶段，因子与未来收益呈负相关；在抱团集中阶段，因子与未来收益呈正相关。
• 2013-2016年期间因子与未来收益持续负相关，而2017年后因子与未来收益呈正相关。

3.2 基金抱团监控探测

• 构建核心池、次核心池与冷门池，通过基金净值与指数拟合，动态监控基金在不同池的仓位暴露。
• 核心池与冷门池之间轮动频繁，次核心池变化较小。
• 抱团程度因子较高的基金如银华优质增长混合、华宝稳健回报混合等，其核心池仓位暴露较高，但收益表现不一。
• 抱团程度因子较低的基金如融通内需驱动混合，其冷门池仓位暴露较高，收益相对稳定。

关键信息

• 基金抱团池筛选方法：基于横截面持仓市值累积比例边际递增大于1%的股票划分为核心池。
• 基金抱团池稳定性：核心池重复率高，部分股票如中国平安、伊利股份、美的集团等为“常青藤”。
• 基金抱团因子：通过归一化持仓市值比例与基金重仓股累积市值比例计算，用于评估基金的抱团程度。
• 基金抱团与收益关系：在抱团分散阶段，基金收益与抱团因子负相关；在抱团集中阶段，基金收益与抱团因子正相关。
• 动态监控机制：通过构建核心池、次核心池与冷门池指数，进行日度跟踪基金持仓暴露，评估基金调仓行为。

结构与方法

• 基金抱团池划分：基于基金重仓股的市值累积比例，筛选出每期的核心池。
• 基金抱团因子构建：通过归一化持仓市值比例与基金重仓股累积市值比例计算，形成季度基金抱团程度因子。
• 基金收益相关性分析：对基金抱团因子与未来收益进行相关性分析，发现因子在特定阶段具有解释力。
• 动态监控：通过基金净值与三类指数拟合，每日估算基金在核心池、次核心池与冷门池的仓位暴露，实现对市场抱团现象的实时跟踪。

风险提示

• 本报告结论基于公开历史数据，可能存在滞后性或第三方数据不准确风险。
• 模型基于历史数据，无法完全准确刻画现实环境及预测未来。
• 历史规律可能失效，模型在极端情形下解释力不足。
• 报告结论仅作分析参考，不构成投资建议或收益保证。

投资评级说明

• 股票评级：买入（预期涨幅15%以上）、增持（预期涨幅5%~15%）、持有（预期涨幅-10%~5%）、减持（预期跌幅10%以上）。
• 行业评级：增持（预期涨幅10%以上）、中性（预期涨幅-10%~10%）、减持（预期跌幅10%以上）。
• 基准：A股以沪深300指数为基准，港股以摩根士丹利中国指数为基准，美股以标普500或纳斯达克综合指数为基准。

小结

• 基金抱团现象在A股市场中普遍存在，且具有一定的稳定性。
• 抱团池的风格偏好和行业配置存在显著差异，核心池长期高配消费与金融地产。
• 抱团因子在特定市场阶段具有一定的解释力，但无法提供持续的alpha。
• 通过动态监控基金在核心池、次核心池与冷门池的仓位暴露，可进一步优化基金评价维度。