如何获得相对稳定的基金业绩?(20版)2019年8月8日

行业 时间:2019-08-08 浏览

  以往的alpha策略一般以宽基指数为基准构建指数增强模型,我们专题报告《基于机构风格追随的业绩增强策略-20181011》构建了一类以组合收益在主动股票投资基金中排名为业绩目标的增强策略。由于两类偏股基金指数(普通股票型基金指数885000。WI和偏股混合型基金指数885001。WI)每年收益与对应基金类型样本收益中位数相近,因此我们可直接以基金指数为增强标的构建业绩增强模型。增强基金指数的特殊性与难点在于其业绩基准没有可见的股票标的,本文首先构建跟踪基金指数的基准股票组合,同时以基准股票组合为增强基准从而达到增强基金指数的目标。

  我们以公募基金所披露的股票持仓为基础构建基准股票组合。由于公募基金每年只披露6个定期报告且季度报告中仅存在重仓股信息,我们通过补全方式得到基金每季度末模拟的完整持仓。由于基金持仓信息的披露时间始终滞后于当前真实持仓,季度间基金配置风格可能发生切换或波动等情形,同时基金仓位也存在浮动管理。因此我们需要从风格、行业、仓位等维度跟踪公募基金的配置变化,及时更新最新基准信息。

  我们拼接同类型公募基金持仓以得到初始化基金持仓组合,我们发现持仓组合业绩中同比下滑的股票在历史上长期跑输基金指数,因此我们在基金持仓组合中动态地剔除这类负增速股票。根据我们对于公募基金实时的风格配置监控、股票仓位估计以及行业板块配置预判,我们动态调整持仓组合内股票权重以适应当前最新的基金配置信息。

  通过以基准股票组合为增强标的,本文构建了普通股票型基金指数和偏股混合型基金指数的业绩增强模型。2010年以来,两个组合每年均能战胜基金指数,年化超额收益接近10%,信息比率约1。4,每年在同类基金中均能接近或进入前1/3的排名水平。业绩增强组合表现出较强稳定性,相对收益的回撤以及组合跟踪误差均能控制在较小水平。我们逐月将增强组合月度超额收益拆分成基准超额和选股超额,业绩增强组合的收益来源主要来自于alpha模型的选股表现;其面临主要风险除alpha模型回撤外,还有来自于所刻画业绩基准相对实际基金指数出现负向收益的风险。

  我们在专题报告《基于机构风格追随的业绩增强策略-20181011》中提出了一类全新的量化策略:相较于以往alpha策略以宽基指数为基准构建增强模型,我们将模型基准定义为公募基金业绩中位数,通过跟踪并增强公募基金平均业绩水平以达到稳定靠前的业绩排名。

  按照Wind基金分类,在普通股票型和偏股混合型两类型基金中若同一基金存在A、B、C或O类等情形,我们只保留A类基金;同时我们在样本池中剔除成立不足3个月的基金,每年我们分别计算普通股票型和偏股混合型两类型基金收益中位数,结果如上表所示。

  对比Wind的普通股票型基金指数和偏股混合型基金指数(885000。WI、885001。WI,按同类型基金每日平均收益率作为指数日收益率编制),我们发现基金指数年收益与同类型基金年收益中位数非常贴近。由于以基金年收益率中位数作为基准难以刻画组合在短区间内相对基准的波动,因此我们以基金指数作为业绩基准,通过增强基金指数进而取得靠前的业绩排名,同时也能更好观测组合短期的相对回撤。

  由于基金指数没有透明的股票标的,而增强一个没有成分股的指数,我们需要首先构建跟踪该指数的基准股票组合。因此,业绩增强策略的核心在于基准股票组合的构建,基准股票组合需要每年达到基金指数收益同时尽可能控制相对回撤。

  业绩增强策略面临alpha和beta两类型风险。首先,第一类风险在于模型的alpha失效风险,因为组合超额收益来源于alpha模型的选股能力;其次,第二类风险在于风格错配,如果基准股票组合收益大幅低于基金指数,即使alpha模型相对基准股票组合存在超额收益,其也可能无法战胜基金指数。

  在机构增强1。0版本中我们每年通过基金定期报告得到四个截面的beta信息,在此基准上叠加alpha模型构建了季度调整持仓的机构业绩增强组合。Alpha风险可以通过提高调仓频率缓解,而组合的beta风险则需要我们对于基准指数的风格暴露拥有更加及时性地跟踪。

  如下图所示,alpha模型在2019年2月份的IC低于-0。10,alpha模型的失效导致组合在这段区间出现巨大的回撤;在beta维度,公募基金在2014年底到2015年初两次风格的迅速切换是模型需要捕捉的关键时点,基金在2014年10月起风格往金融等大盘股切换,而在2015年1月其又迅速切换至中小盘股,期间可获取的公募基金持仓公开信息仅为基金在2015年1月下旬所披露的2014年四季度,其信息滞后已经非常显著。

  因此基准股票组合的构建至关重要,基准股票组合应当能及时跟踪公募基金的风格切换。若基准股票组合能紧密跟踪基金指数且有效控制相对回撤的发生,则以基准股票组合为增强标的我们可以在稳定的beta基准上叠加alpha收益。

  增强宽基指数其目标在于获取对冲基准后的绝对收益或者构建出于配置目的的指数增强产品,而业绩增强策略的目标在于在同类型基金产品中获取靠前的业绩排名,这更贴近于主动量化策略目标。短期中上水平的业绩排名对于主动基金经理而言可能并不具备足够的吸引力,但从中长期角度而言,主动投资型基金很难长期稳定地保持靠前的业绩排名。

  我们定义偏股投资型基金为普通股票型和偏股混合型两类以股票投资为主的公募基金组合。在偏股投资型基金中连续三年排名能进入前50%分位点的基金占比仅为11。77%,连续三年排名能进入前30%分位点的基金占比仅2。73%。主动股票型基金受到市场风等因素影响难以长期保持靠前的业绩排名,这更加突显了构建业绩增强组合的必要性。

  机构业绩增强的难点在于基准股票组合的构建,基准股票组合应当准确及时地跟踪公募基金风格切换与仓位变化。本节我们展示公募基金在估值、市值两个风格板块配置以及基金整体仓位的日度估计;此外在行业板块配置上,我们发现季度间公募基金对板块加低配方向与板块超额收益间呈现显著的趋同性。

  由于基金指数日收益率由同类型基金日收益率衍生得到,因此基准股票池的基础应是公募基金的股票持仓明细。然而由于公募基金季报时间节点只披露前10大重仓股信息,半年报和年报虽披露全部持仓,但均存在较长的时间滞后性。以下本文依据公募基金定期报告信息,在公募基金季度公告发布后模拟补全其季度全部持仓。

  基于基金前期季报、半年报、年报,在基金季度公告披露后,我们构建基金模拟持仓组合以刻画基金实际持仓。为在较高时效性下获取公募基金持仓信息,本文利用基金当期季报所披露基金前十大重仓股以及上市公司季报所披露的企业十大股东信息,同时结合基金历史持仓数据以模拟基金非重仓股信息,进而构建基金完整持仓模拟组合。

  结合基金季报中披露的前十大重仓股和企业的季度报告中披露有企业的前十大股东信息(主要使用上市公司1、3季度十大股东信息),我们可以得到基金持仓更加详细的重仓股信息。因此模拟全部股票持仓只需要估计基金剩余的非重仓持股明细。

  结合基金季报(T期)披露的有关股票持仓的证监会行业配置信息和基金最近(T-1期)半年报、年报会披露的全部股票持仓,可得基金半年报、年报末非重仓股持仓信息。假设基金非重仓股持仓在两期各行业下持股种类不变,仅持股权重按比例变化,那么根据T-1期非重仓股持仓按比例放缩权重可得到T期非重仓股模拟持仓。

  由模拟补全方法所得公募基金持仓相对基金真实持仓仍有一个月的时间滞后,且季度截面上的持仓信息难以把握基金风格在季度间的切换,因此我们需要对于公募基金风格进行更加实时地监控。

  我们从规模和估值两个维度将全市场股票拆分成四个风格板块:按照股票市值排序我们以市值最大的第300只股票N300为切割点将全市场股票拆分成大盘和中小盘两部分;按照估值指标(BP,市净率倒数)取全市场股票BP中位数P0。5为切割点将全市场股票化划分成价值和成长两部分;二者交叉可将全市场股票划分成四个风格板块。

  每个交易日我们通过估计公募基金在四个风格板块的实时配置权重而得公募基金在规模和估值两个风格维度的切换情况。同时公募基金的股票仓位估计值即为基金在四个风格板块配置权重的加总,因此该方式在得到公募基金的风格配置仓位外还获取了公募基金总的股票仓位。

  根据公募基金季度报告的披露时间,在每年1、4、7、10月末我们能得到公募基金上季度末的模拟持仓。以模拟持仓为基础,我们在随后一个季度的时间区间估计公募基金在四个风格板块的配置权重以及仓位信息。

  然而,由于变量数目(股票数量)远大于样本数(收益率时间序列长度),导致满足上式的股票组合众多,难以简单地估计基金的个股配置仓位。因此我们对全市场股票进行聚类降维,将相似性强的股票归为一类。按照上述风格板块划分方式,我们将全市场股票按规模和估值划分为四大块,进而对于每只基金我们仅需要在估计日测算该基金在四个板块的配置仓位,进而可得公募基金的风格配置信息以及股票仓位信息。

  对于每只基金,每季度我们根据其模拟持仓在四个风格板块的分布的情况对应的拆分成四个组合,在每个组合内按基金持股市值将权重进行归一化。进而我们可得该基金从上季度末开始的四个风格指数净值序列,通过基金收益率序列以及该基金的风格指数收益序列我们可估计基金在四个风格板块的配置权重变化。

  以普通股票型基金为例,按照如上方式我们估计2010年以来基金在各风格板块的平均配置以及总体的股票仓位的月频序列如下图所示。公募基金在大盘股的配置比例在2014年底出现一次急剧地拉升,而到2015年出又迅速往中小盘风格切换。

  在行业板块的配置维度,我们发现公募基金季度间对于各行业配置加减配幅度与行业板块收益率间表现出明显的趋同性。公募基金存在对于市场热点板块的追逐现象,季度间涨幅更高的行业板块,公募基金在季度末时点整体上相较于季度初呈现出加配的现象。

  由于基金季报只披露基金前10大重仓股,且重仓股更能代表基金经理的投资偏好,因此我们分析基金重仓股在季度间的行业配置变化与行业指数的季度收益率相关性。行业数量过多将导致结果难以分析,因此我们按照中信行业分类将相似的行业聚类成行业板块。我们根据中信一级行业将全市场股票拆分成周期、消费、金融地产、TMT四个行业板块,如下表所示。

  基于以上分析可以看出公募基金对行业板块配置与板块收益率具有趋同性,而基金股票持仓仅在季报期可以获取。季度之间我们可根据当前时点距上季末的行业板块涨跌幅提前对行业配置做出前瞻性地调整。

  本文核心在于构建紧密跟踪基金指数的基准股票组合,由于基金指数日收益由公募基金日收益等权平均而得,因此基金指数的真实股票标的即当前时刻公募基金的实际持仓。公募基金持仓只存在季度末截点信息且该信息面临持仓不全或时滞性较长等问题,基准股票组合本质上是以季度末持仓为基础进而构建对基金指数其后时间截面持仓的拟合。

  我们以公募基金每年6个定期报告的持仓信息为基础构建月频的基准股票组合,其中季报披露基金重仓股通过模拟补全方式得到完整持仓,半年报和年报可直接获取基金全部持仓。基金季报在季度结束后的15个交易日内披露,在次月末起可利用该持仓;半年报和年报分别在3月末和8月末披露,可在披露月利用该持仓更新季度持仓信息。

  如上表,每个月份我们利用公募基金对应的报告期的模拟持仓(或真实持仓)作为该时间点基金指数真实持仓的替代。按照Wind基金分类,在同类型公募基金中,我们将相同股票的持股权重(股票市值占基金净值比)等权相加,并将所有股票权重和归一化得到该类型基金的初始持仓组合。对于普通股票型基金和偏股混合型基金我们分别构建对应基金指数的初始持仓组合做权重调整以得到适应当前风格的基准股票组合。

  以基金最新披露的持仓信息为基础构建初始持仓组合,每个月我们根据实时估计风格信息从如下维度调整持仓权重以适应最新配置情况:

  股票筛选:4每个月以公募基金最新披露持仓为基础,持仓模拟补全以及筛选后等权拼接所有基金持仓得到该类型基金的初始基准股票组合;

  风格暴露:从市值和估值两个风格维度实时监控公募基金风格配置,在初始组合内动态调整权重以及时适应公募基金风格走向;

  行业配置:根据公募基金板块配置权重与板块超额收益的趋同效应,在组合中超配当前市场热点的行业板块而低配冷门的行业板块;

  股票仓位:根据仓位估计模型估计当前时间点基金仓位平均水平,调整放缩组合仓位至当前公募基金的平均仓位水平;

  在风格板块层面,从市值和估值维度切入,我们在2。2节中将全市场股票拆分成四个风格板块,并给出了公募基金在四个风格板块配置情况的估计。为了让基准组合实时紧跟公募基金风格变化,每个月末我们调整初始持仓组合内的股票权重使得组合在各风格板块与当前公募基金保持一致的配置。

  行业板块层面,我们在2。3节中分析了季度间公募基金对行业板块的加低配与板块收益率有着显著的趋同性。由于基金行业配置信息只存在可获取的季频信息,我们根据行业板块涨跌幅情况在基础持仓组合基础上做出前瞻性的行业布局调整。我们按照中信一级行业分类将全市场股票拆分成周期、消费、金融地产、TMT四个行业板块,每个月我们以上季度末至当前时点各板块所包含行业指数收益率均值作为该板块的平均收益,根据前文给出的估计比率,板块每1个点的超额收益我们相应地在持仓组合基础上提高该板块1个点的配置比例。

  以最小化权重变化和为目标,每个月我们根据风格板块和行业板块的配置情况在初始持仓组合内部进行权重调整得到公募基金的基准股票组合,基础股票组合在风格和行业维度能更好适应最新的公募基金配置变化:

  按照Wind基金分类,我们对于普通股票型基金和偏股混合型基金可得到跟踪基金指数的基准股票组合,根据2。2节中给出的公募基金仓位估计值,我们放缩基准股票组合权重至对应的仓位水平。2010年以来,两类基金的基准股票组合相对基金指数的业绩表现如下表所示,基准股票组合较好地跟踪了基金指数的走势,其每年与基金指数收益相近,同时有效地控制了相对回撤的幅度。

  以普通股票型基金为例,其基准股票组合2010年以来在风格Size(对数市值)和BP(市净率倒数)的暴露如下图所示。普通股票型基金市值暴露长期在沪深300和中证500之间浮动,2016年以来市值暴露出现逐渐往大偏的趋势;其BP暴露则略低于中证500指数,即组合估值略高于中证500指数。

  在刻画出透明的标的基准前提下,业绩增强策略目标即在基准之上构建增强模型,本文利用常见的财务类、量价类指标构建alpha模型。此外,本文目标在于构建A股市场公募基金机构的业绩增强模型,我们发现外资机构的资金流动中存在着在其之上的alpha。

  伴随A股逐步纳入MSCI、富时等新兴市场指数,外资布局A股的脚步在加快。大量海外资金进入A股市场后,外资在A股市场的持股比例以及定价权也在逐步上升。陆股通已逐渐成为外资流入A股市场的主要通道,港交所在每个交易日都会披露当前陆股通通道的持股明细数据,该数据成为我们一探外资流向的重要渠道。

  根据港交所披露陆股通通道持股明细数据,每个交易日可得陆股通通道总持股数股票占总股本的比例。每个月按照陆股通持股比例的月度变化可将陆股通持股集合拆分成2个样本:净买入组合(持股比例相对上月上升,要求幅度大于1bp)以及净卖出组合(持股比例相对上月下降,要求幅度大于1bp)。分别等权持有净买入组合和净卖出组合并月度更新持仓,2017年以来两个组合净值相对强弱如下图所示:净买入组合稳定地战胜净卖出组合,外资加配个股相对外资抛售个股拥有更高的超额收益。

  由于公募基金持仓数据只存在季频数据,个股在季度间的加低配情况难以捕获。而外资借由陆股通流入A股市场的持仓明细可获取日频数据,且我们发现外资卖出的股票有着相对更低的预期收益,因此我们在构建机构增强的组合优化阶段可限制此类股票的持仓权重以增强alpha收益。

  在构建指数增强时,为控制组合跟踪误差我们通常会约束组合内个股权重相对基准权重的最大偏离。由于陆股通资金加低配指标存在较为显著alpha且该指标在空头部分的负alpha更为显著,因此我们可以将外资低配的个股权重约束区间左移以避免组合以降低组合在这类股票的权重配比。

  确定基准股票组合后,我们以其为基准构建关于基金指数的增强模型。本文以常见的估值、成长、盈利、分析师预期等基本面指标以及波动、反转等量价类指标构建alpha模型。其中本文所使用的选股指标明细如下表所示,各选股因子均在截面上去极值、行业市值中性化以及标准化处理。

  4。 个股层面约束股票相对基准权重最大偏离2。5%,同时将陆股通低配个股约束区间左移2。5%个单位;

  按照Wind基金分类,本文分别对普通股票型基金和偏股混合型基金两类以股票投资为主的公募基金构建增强模型。如前文所述,我们通过构建跟踪基金指数的基准股票组合来确定业绩增策略强的透明基准,并以该组合为基准标的间接地增强股票基金指数,最终以获取组合相对于公募基金平均业绩水平的超额收益。此外,我们还统计了每年组合收益在同类型公募基金中的分位点,

  普通股票型基金指数增强组合的历史业绩如上表所示,每年我们剔除1。8%相关管理费率,2010年以来组合年化超额基准收益9。9%,信息比为1。50。在风险维度,除在2015年7月股灾期间超额收益存在较大回撤外,其余年份超额回撤均控制在较小水平,组合相对基金指数有效地控制了大幅回撤的出现。在业绩排名维度,组合相对普通股票型基金指数有着稳定的超额收益,每年收益在同类型公募基金中均能进入或接近前三分之一水平。

  偏股混合型基金指数增强组合的历史业绩如上表所示,每年我们剔除1。8%相关管理费率,2010年以来组合年化超额基准收益8。3%,信息比为1。36。在风险维度,除在2015年7月股灾期间超额收益存在较大回撤外,其余年份超额回撤均控制在较小水平,组合相对基金指数有效地控制了大幅回撤的出现。在业绩排名维度,组合相对偏股混合型基金指数有着稳定的超额收益,每年收益在同类型公募基金中均能进入或接近前三分之一水平。

  在上文中,我们通过构建基准股票组合跟踪基金指数,进而以基准股票组合为标的构建基金指数的增强。因此,增强组合相对于基金指数的超额收益来源于两部分:其一在于基准股票组合相对于基金指数的跟踪偏误所引起的收益差;其二在于增强组合相对基准股票组合所获取的选股超额收益。

  逐月将增强组合月度超额收益拆分成基准超额和选股超额,2010年以来两类增强组合月度超额收益序列的累加值如上图所示。普通股票型基金增强组合累计超额收益为81。8%,基准累计超额为16。3%,选股累计超额为65。6%;偏股混合型基金增强组合超额收益为70。3%,基准累计超额为13。1%,选股累计超额为57。2%。增强组合的收益来源主要来自于选股alpha,其中通过基准相对基金指数跟踪正偏误同样获取了少量的正收益。

  我们从更贴近实际机构业绩考核维度衡量增强组合超额收益的稳定性,每年可分别计算年初到四个季度末增强组合在同类型公募基金中的收益排名分位点。如上表所示,增强组合在历史上表现出较为稳定的业绩排名,但其在2019年Q1季度末的两个增强组合的业绩排名均较差。分解2019年Q1期间超额收益可知普通股票型基金增强组合超额收益为-1。1%,其中基准超额收益-0。7%,选股超额收益-0。4%;偏股混合型基金增强组合超额收益为-1。3%,其中基准超额收益为-0。6%,选股超额收益为-0。7%,超额回撤由基准收益回撤与选股回撤共同导致。因此增强组合面临除了alpha模型的回撤风险外,当公募基金仓位或持仓风格发生迅速切换时基准股票组合可能难以在较短的时间迅速跟上,进而将造成短期的负相对收益。

  以往的alpha策略一般以宽基指数为基准构建指数增强模型,我们专题报告《基于机构风格追随的业绩增强策略-20181011》构建了一类以组合收益在主动股票投资基金中排名为业绩目标的增强策略。由于两类偏股基金指数(普通股票型基金指数885000。WI和偏股混合型基金指数885001。WI)每年收益与对应基金类型样本收益中位数相近,因此我们可直接以基金指数为增强标的构建业绩增强模型。增强基金指数的特殊性与难点在于其业绩基准没有可见的股票标的,本文首先构建跟踪基金指数的基准股票组合,同时以基准股票组合为增强基准从而达到增强基金指数的目标。

  我们以公募基金所披露的股票持仓为基础构建基准股票组合。由于公募基金每年只披露6个定期报告且季度报告中仅存在重仓股信息,我们通过补全方式得到基金每季度末模拟的完整持仓。由于基金持仓信息的披露时间始终滞后于当前真实持仓,季度间基金配置风格可能发生切换或波动等情形,同时基金仓位也存在浮动管理。因此我们需要从风格、行业、仓位等维度跟踪公募基金的配置变化,及时更新最新基准信息。

  我们拼接同类型公募基金持仓以得到初始化基金持仓组合,我们发现持仓组合业绩中同比下滑的股票在历史上长期跑输基金指数,因此我们在基金持仓组合中动态地剔除这类负增速股票。根据我们对于公募基金实时的风格配置监控、股票仓位估计以及行业板块配置预判,我们动态调整持仓组合内股票权重以适应当前最新的基金配置信息。

  通过以基准股票组合为增强标的,本文构建了普通股票型基金指数和偏股混合型基金指数的业绩增强模型。2010年以来,两个组合每年均能战胜基金指数,年化超额收益接近10%,信息比率约1。4,每年在同类基金中均能接近或进入前1/3的排名水平。业绩增强组合表现出较强稳定性,相对收益的回撤以及组合跟踪误差均能控制在较小水平。我们逐月将增强组合月度超额收益拆分成基准超额和选股超额,业绩增强组合的收益来源主要来自于alpha模型的选股表现;其面临主要风险除alpha模型回撤外,还有来自于所刻画业绩基准相对实际基金指数出现负向收益的风险。

热门文章