运策决“基”之二：基金行业板块标签全天候流程-20220407-华鑫证券-24页_3mb

基金行业板块标签全天候流程总结

核心内容概述

本文主要探讨了如何通过“全天候”流程对主动股票型基金进行行业板块风格标签的划分，并通过多维数据的分析与校正，筛选出稳定风格的工具型主动权益公募产品，为FOF（基金中基金）组合构建提供依据。核心内容包括：

• 基金行业风格标签体系：基于中信风格板块与中信组合行业板块，对基金进行截面和时序标签划分。
• 标签稳定性分析：通过稳定性指标筛选出风格稳定的基金池，降低标签漂移率。
• 风格收益表现：分析不同风格基金池的收益表现与超额收益能力。
• 优选策略：使用风险收益比等指标对基金进行优选，构建高收益的FOF组合。

主要观点与关键信息

1. 基金行业风格标签体系

• 行业Beta属性显著影响收益：A股行业风格每年分化明显，不同板块的Beta对产品收益影响显著，2005年至今行业极差平均高达109.9%。
• 引入中信风格板块与组合行业板块：为更精准对应主动基金的行业划分，引入中信风格板块和组合行业板块，如金融、周期、消费、成长、医药等。
• 修正中信板块划分问题：针对中信组合板块中某些行业成分缺失的问题，将电子等重要行业归入科技板块，提高映射准确性。

2. 风格标签映射方法

• 标签分为截面标签与时序标签：截面标签通过成分股映射法确定基金在当前截面的风格状态；时序标签描述基金风格在一段时间内的稳定性。
• 标签观测方法：
  • 使用年报/半年报全持仓信息进行标签打标。
  • 通过季报重仓信息进行标签修正。
  • 使用每日模拟净值数据偏离预警，提前捕捉风格漂移。

3. 风格稳定性分析

• 风格漂移现象：金融和周期风格漂移概率较高，而医药和消费风格漂移概率较低，尤其是医药板块由于研究壁垒高，漂移现象极少。
• 稳定性筛选：使用时序稳定性指标，如过去4期有效标签数、标签重合数、板块换手率等，筛选出风格稳定的基金池，漂移率显著降低。

4. 风格收益表现

• 稳定风格收益集中度高：稳定风格基金池收益集中度较好，医药和金融风格离散度较低，是良好的Beta划分。
• 超额收益分析：
  • 自2017年以来，各风格产品均表现出显著的超额收益。
  • 消费、成长、医药风格超额能力较强，而金融板块整体alpha能力较弱。

5. 基金池优选

• 风险收益比指标优选：使用风险收益比指标对各风格基金池进行优选，选出表现稳定的基金。
• 全面均衡型基金池表现优异：全面均衡型基金池中，优选出的FOF组合在2012年至今年化收益达17.6%，相对主动股票型基金指数有显著超额。

关键数据与图表

截面标签分布（20210630）

• 成长风格基金数量：1120只
• 均衡风格基金数量：1026只
• 其他风格基金数量均低于千只，显示成长和均衡风格为主流。

时序标签稳定性

• 稳定风格基金池数量显著下降，但稳定性提高。
• 2016年后，各风格基金池数量增加，表现更稳定。

风格漂移矩阵

• 金融风格漂移概率最高，医药风格漂移概率最低。
• 金融风格基金漂移率从10.9%降至15.3%。

风格基金池表现（20210630）

• 金融稳定基金池：整体表现较弱，但部分产品如工银瑞信金融地产A表现稳定。
• 周期稳定基金池：表现相对稳定，如易方达供给改革、华宝资源优选A。
• 消费稳定基金池：如易方达消费行业、景顺长城内需增长贰号，表现稳定。
• 成长稳定基金池：如睿远成长价值A、诺安成长，表现较好。
• 医药稳定基金池：如中欧医疗健康A、工银瑞信前沿医疗A，表现稳健。

后续计划与风险提示

• 构建FOF组合：将结合自上而下的Beta信号和自下而上的产品优选，构建主动基金FOF组合。
• 风险提示：
  • 基金分类标签为历史数据总结，基金经理策略变化可能导致标签失效。
  • 过往业绩不预示未来表现，不构成投资建议。