20210831-开源证券-金融工程定期_资产配置月报（2021年9月）_15页_1mb

报告摘要

金融工程研究团队与资产配置月报总结

核心内容概述

本报告由开源证券金融工程研究团队发布，内容主要围绕股债配置模型、行业轮动模型和股基FOF组合的分析，旨在为投资者提供资产配置建议与投资方向指引。团队成员包括魏建榕（首席分析师）及多位分析师和研究员，涵盖多个研究领域。

主要观点与关键信息

1. 股债配置模型观点

风险预算保持中性，权益仓位小幅上调
- 开源金工采用风险平价模型与主动信号结合，构建主动风险预算模型，以中证800（000906.SH）和中债总财富（CBA00301.CS）作为标的，为投资者提供稳健的战术资产配置建议。
- 8月配置结果：股票仓位为5.88%，债券仓位为94.12%，组合收益为0.358%。
- 9月配置建议：权益仓位上调至6.27%，债券仓位为93.73%，模型三个维度信号仍保持中性，风险预算权重不变。
- 全样本表现：主动风险预算组合年化收益率为7.03%，最大回撤为4.89%，收益波动比为1.75，收益回撤比为1.44。
多维度比价机制
- 股债横向比价：通过股权风险溢价ERP（$ERP = \frac {1}{PE_{ttm}} - YTM_{TB}^{10Y}$）进行评估，ERP > 5%则超配权益资产，ERP < 2%则低配。
- 股票纵向估值：通过计算中证800近5年PE_ttm估值分位数，当估值分位数位于25%以下时超配，75%以上时低配。
- 市场流动性：通过M2-M1剪刀差判断，当剪刀差 ≥ 5%时超配权益资产，≤ -5%时低配。

2. 行业轮动模型观点

9月看好行业：钢铁、电气设备、有色、采掘、公用事业、化工、电子、家用电器、非银金融。
市场风格转向价值风格占优：9月推荐大周期和大制造板块。
8月行业配置回顾：机械设备、电子、有色金属、通信、建筑装饰、家用电器、公用事业、交通运输、汽车，组合平均收益率为5.30%，基准组合收益率为6.11%，超额收益率为-0.82%。
行业ETF配置回顾：机械设备、电子、有色金属、通信、家用电器、汽车，组合收益率为3.18%，有ETF跟踪的行业平均收益率为4.29%，超额收益率为-1.11%。
行业ETF推荐：化工、钢铁、有色金属、电子、家用电器、非银金融，具体ETF产品见表2。

3. 股基FOF组合

8月组合收益：1.21%，优于沪深300指数（0.04%）和主动股基指数（0.54%），但低于工银股混指数（-0.34%）。
9月组合构建方法：从管理规模大于2亿元且不限制大额申购的主动股基中选取排名最高的25只基金等权构建组合。
组合详情：见表3，包含20只基金，涉及多个行业和风格。

4. 附录：“基于净值的股基评价”方法论

业绩归因方法：通过基金净值数据，分析基金投资风格、行业偏好、选股能力和择时能力。
T-M模型：用于评估择时能力，公式为：
$$
R_p - R_f = \alpha + \beta_1 (R_m - R_f) + \beta_2 (R_m - R_f)^2 + \epsilon
$$
- 选股能力：截距项 $\alpha$，代表基金的选股能力。
- 择时能力：二次项系数 $\beta_2$，代表基金的择时能力。
风险模型：通过回归分析，拆分基金收益为选股收益、行业因子暴露、风格因子暴露及残差项。
限制条件：基金仓位 $p$ 和行业暴露 $X_i$ 应在0到1之间，且行业暴露之和等于仓位 $p$。
正则惩罚项：对风格因子进行正则项惩罚，以避免过拟合。
评估参数：
- 行业因子：TMT、其它、工业周期、消费、能源冶金、金融。
- 风格因子：Beta、价值、杠杆、盈利、成长、流动性、动量、非线性规模、波动、规模。
- 正则惩罚项 $\lambda$：6 × 10⁻⁵。
- 市场收益：全市场股票按市值加权收益率。
- 无风险利率：SHIBORIM。
- 评估区间：每月。
- 评估能力权重：选股能力与择时能力权重相等。

风险提示

模型风险：本报告模型及结果基于历史数据统计、建模和测算，可能存在失效风险。
投资风险：历史数据不代表未来业绩，投资决策需考虑个人实际情况，不应仅依赖投资评级。

法律声明

版权说明：本报告版权归开源证券所有，未经授权不得复制、分发或以其他方式使用。
适用对象：本报告仅适用于专业投资者及风险承受能力为C3、C4、C5的普通投资者。
免责声明：本报告所载资料、工具、意见及推测仅作参考，不构成投资建议，投资者需自行承担风险。

总结

本报告通过股债配置模型、行业轮动模型和股基FOF组合，为投资者提供了基于多维度分析的资产配置建议。模型结合风险平价与主动信号，构建了稳健的配置策略，并基于行业轮动信号推荐了9月重点行业。此外，报告还介绍了基于净值的基金评价方法，为基金分析提供了科学依据。投资者在使用本报告时，需注意模型和数据的局限性，并结合自身情况做出决策。

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