華寶財(cái)富立方分析師/李震分析師/郭偉

在FOF投資中，基金產(chǎn)品的量化研究方法主要從基金凈值數(shù)據(jù)和基金頭寸數(shù)據(jù)兩個(gè)方面入手。兩種數(shù)據(jù)的分析各有利弊:凈值數(shù)據(jù)獲取困難，更新頻率快，反映信息有限；位置數(shù)據(jù)獲取困難，更新頻率低。然而，基于位置的分析深入到底層配置中，并且具有高精度。公募基金一年只公布四次倉位，只有兩家公布全部倉位。與連續(xù)一年的投資活動相比，孤立的持有時(shí)間只是電影中的幾個(gè)片段，整只豹子身上的幾道條紋。不過，雖然碎片比較零散，但還是可以幫助我們了解基金經(jīng)理的投資活動。

如上所述，公募基金公布的持倉數(shù)據(jù)可分為半年度公布的全倉數(shù)據(jù)和季度公布的前十位持倉數(shù)據(jù)。對于所有的持倉數(shù)據(jù)，我們重點(diǎn)研究如何將持倉數(shù)據(jù)作為凈值分析結(jié)論的重要補(bǔ)充，應(yīng)用于基金經(jīng)理和基金產(chǎn)品的風(fēng)格劃分和篩選。對于季度數(shù)據(jù)，我們討論了十大尷尬股是否可以作為分析基金投資和業(yè)績的有效參考。

1.所有職位的歸屬

風(fēng)格劃分在自上而下的FOF投資過程中起著重要的作用:在大型資產(chǎn)的配置——風(fēng)格產(chǎn)品的選擇——特定基金的篩選中，投資風(fēng)格明顯穩(wěn)定的基金可以作為適合中層的風(fēng)格配置工具，為投資者提供特定的風(fēng)險(xiǎn)收益特征。通過基金的持倉，我們可以看到基金在某個(gè)時(shí)間點(diǎn)的風(fēng)格選擇，也可以結(jié)合多個(gè)持倉披露點(diǎn)觀察基金風(fēng)格隨時(shí)間的演變。因此，我們使用測試期的頭寸來確認(rèn)基金的風(fēng)格和風(fēng)格穩(wěn)定性。

1.1.研究思路和樣本數(shù)據(jù)

本報(bào)告的主要研究對象是活躍的偏股型基金，分為四種類型:普通股票型基金、偏股型基金、平衡型基金、風(fēng)柔性配置型基金。因?yàn)樾∫?guī)?；鹑菀妆淮罅口H回，所以我們不會考慮將其納入投資組合。剔除截至2016年4月規(guī)模不足1億的活躍部分股票型基金后，我們還將剔除部分專題基金，共打造897只樣本基金。

在基于所有持倉數(shù)據(jù)分析基金風(fēng)格時(shí)，我們選擇使用近四年所有持倉的披露作為基金分析的基礎(chǔ)，即樣本基金2013年至2016年年度和半年度報(bào)告中的所有持倉。也就是說，如果一只基金從2013年就有了，那么8個(gè)時(shí)間點(diǎn)的倉位數(shù)據(jù)都有。同時(shí)，為了匹配位置數(shù)據(jù)，2013年開始采用凈值回歸的方法進(jìn)行風(fēng)格歸屬。在討論十大倉位披露的信息內(nèi)容時(shí)，我們選取了2016年年報(bào)和2017年第一季度報(bào)告中的十大尷尬股作為分析依據(jù)。

此外，在使用頭寸定義風(fēng)格時(shí)，我們延續(xù)了上一份報(bào)告中“以基金經(jīng)理為核心”的框架，將一只基金劃分為若干個(gè)檢查期，除開倉期(自基金成立之日起6個(gè)月內(nèi)，自基金經(jīng)理變更之日起3個(gè)月內(nèi))外，均與前幾任基金經(jīng)理的任期相對應(yīng)。

1.2.風(fēng)格因素的構(gòu)建與計(jì)算

參考BARRA多因子模型對風(fēng)格因子的定義，我們有規(guī)模、成長性、估值、盈利、波動性等10個(gè)純因子，由45個(gè)指標(biāo)綜合而成，可以用來劃分基金產(chǎn)品的風(fēng)格維度。每個(gè)風(fēng)格因素中包含的各種描述性因素如下:

資料來源:華寶證券研究創(chuàng)新部萬得資訊

更詳細(xì)的因子構(gòu)造算法，請參考報(bào)告《純因子組合、因子收益率和市場風(fēng)格構(gòu)造》。在本報(bào)告中，我們獲得了所有a股在10個(gè)因子維度上不同時(shí)間點(diǎn)的標(biāo)準(zhǔn)化敞口，并采用了市值加權(quán)平均的標(biāo)準(zhǔn)化方法:

本文由于大小盤風(fēng)格的定義和劃分需要依賴深灣風(fēng)格指數(shù)成份股的總市值，所以直接使用所有a股的總市值按升序排序，然后使用排名百分位數(shù)作為尺度因子的暴露得分。具體方法請參考以下。

1.3.基金持倉風(fēng)格歸因:成長因素、估值因素、盈利因素和規(guī)模因素

基金風(fēng)格因子的敞口可以根據(jù)個(gè)股的因子敞口水平和基金持有頭寸來計(jì)算。計(jì)算公式如下:

設(shè)定每個(gè)風(fēng)格因子的暴露閾值th，可以對樣本基金頭寸的風(fēng)格進(jìn)行批量分類。如前所述，曝光分?jǐn)?shù)x f對每個(gè)因子的取值范圍在0到1之間，所以我們?nèi)≈虚g值th=0.5作為風(fēng)格劃分的邊界。至于大小因子，我們發(fā)現(xiàn)樣本基金的因子暴露得分一般偏離0.5，所以我們以深灣大小指數(shù)成份股市值在所有a股中的排名得分作為風(fēng)格劃分的依據(jù):1。每一次持倉公告時(shí)按降序排列深灣小盤股指數(shù)成分股的市值，得到每一次持倉公告時(shí)深灣小盤股指數(shù)10%分位數(shù)內(nèi)排名的個(gè)股市值；2.在t點(diǎn)對所有a股市值進(jìn)行降序排序，在t點(diǎn)取Cap_t點(diǎn)所有a股市值的排名百分位數(shù)，以閾值th=R_t作為劃分大小市場的依據(jù)。

1.4.位置歸因和凈值歸因的交叉驗(yàn)證

當(dāng)我們利用多個(gè)持倉披露期的數(shù)據(jù)得到基金風(fēng)格的分類時(shí)，我們對基金投資風(fēng)格的變化和穩(wěn)定性有了一定的了解。在我們的第一份報(bào)告“基于夏普模型的股票基數(shù)篩選策略”中，我們提出了夏普模型的凈值回歸方法來選擇風(fēng)格穩(wěn)定的基金。如果凈值風(fēng)格歸因的結(jié)論與時(shí)間位置歸因的結(jié)論基本吻合，就可以對基金風(fēng)格有更確定的把握。以價(jià)值/成長維度交叉驗(yàn)證為例，流程如下:

1.4.1.價(jià)值/增長維度

我們交叉驗(yàn)證了凈值歸屬法和頭寸歸屬法。首先通過夏普凈值回歸法得到基金風(fēng)格的分類，然后根據(jù)持倉數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)各類基金的因子敞口得分。

估價(jià)因素

我們先通過夏普歸因法看標(biāo)有價(jià)值和增長的基金，根據(jù)2013-2016年各頭寸的數(shù)據(jù)計(jì)算估值因子的敞口分值分布:

與成長型基金相比，價(jià)值型基金在估值因素的暴露上普遍得分較低，這意味著價(jià)值型基金在每次持倉披露時(shí)持有更多估值水平較低的股票，而成長型基金持有估值水平較高的股票。夏普模型選擇深灣低市盈率指數(shù)作為價(jià)值型投資組合，低市盈率也是衡量估值水平的一個(gè)指標(biāo)。這兩種方法體現(xiàn)了相互驗(yàn)證的功能。

利潤因素

除了估值水平，盈利水平也是價(jià)值屬性的重要考量。我們根據(jù)2013-2016年的持倉情況，重新統(tǒng)計(jì)了成長型基金計(jì)算的利潤因子的價(jià)值分布和敞口得分。結(jié)果如下:

利潤因素暴露分?jǐn)?shù)越高，價(jià)值屬性越強(qiáng)。從這里可以看出，價(jià)值基金在盈利得分上優(yōu)于成長型基金，但分化不明顯。這可能與夏普法中估值指標(biāo)合成的指數(shù)有關(guān)，而不是非營利指標(biāo)合成的指數(shù)。如果價(jià)值風(fēng)格的考量既要包括估值因素，又要包括利潤因素，那么我們可以在持倉的方法中更嚴(yán)格地定義價(jià)值屬性，同時(shí)為估值因素和利潤因素設(shè)定閾值。

生長因子

對于成長型基金的風(fēng)格驗(yàn)證，我們將持倉獲得的成長型風(fēng)險(xiǎn)敞口得分與凈值回歸結(jié)論進(jìn)行比較，值類型和成長型基金的成長型風(fēng)險(xiǎn)敞口分布如下:

1.4.2.大市場/小市場的規(guī)模

對于大盤股和小盤股風(fēng)格的劃分，一方面根據(jù)持倉數(shù)據(jù)，測算并定義樣本基金規(guī)模因子的敞口分值；另一方面，我們采用夏普網(wǎng)歸因法，選取深灣大小指數(shù)作為回歸解釋變量。在“規(guī)?！敝?，夏普方法標(biāo)記為“大”和“小”的基金的敞口分?jǐn)?shù)分布如下:

由于夏普模型也選擇了估值指數(shù)(深旺高市盈率指數(shù))來擬合成長型基金的劃分，因此價(jià)值與成長型增長敞口之間的分化并不是很明顯。

從分布圖可以看出兩點(diǎn):1。大盤股和小盤股基金的規(guī)模因素暴露差異明顯；2.大小基金規(guī)模因素整體暴露向右偏移，倉位評分大部分時(shí)間在0.5以上。這說明，雖然小盤股基金的股票市值分布與大盤股基金不同，但股票市值水平相對于所有a股的市值來說并不小，可能是因?yàn)槭兄堤〉墓善?，流動性差，分析師覆蓋率低，一般不受市場關(guān)注。如上所述，我們在2013年至2016年的每個(gè)持倉公告時(shí)間，對深灣小盤股指數(shù)成分股的市值進(jìn)行了降序排列，并采用同期所有a股中排名第10百分位的市值分位數(shù)作為劃分大小股的依據(jù)。

1.4.3.樣式交叉驗(yàn)證摘要

位置歸因和凈值歸因的交叉驗(yàn)證，可以增強(qiáng)風(fēng)格劃分的確定性，但仍然不代表結(jié)論沒有瑕疵。首先，對于高換手率的基金，低頻率的持倉可以反映有限的信息和更大的偶然性；其次，凈值歸屬和位置歸屬都需要設(shè)定一個(gè)明確的門檻。不同的閾值設(shè)置會導(dǎo)致結(jié)論的不同。兩種風(fēng)格在曝光位置因素上差別不大，對閾值會比較敏感。第三，單個(gè)時(shí)間點(diǎn)的評分并不能代表投資期的全貌，需要觀察存續(xù)期其他時(shí)間點(diǎn)的敞口評分，有連續(xù)性的判斷。以成長性風(fēng)格為例，我們計(jì)算了基金經(jīng)理觀察期內(nèi)，持倉被歸類為成長性風(fēng)格的次數(shù)與總持倉被披露的次數(shù)之比P。如果比率P大于設(shè)定的閾值K，則認(rèn)為從持倉數(shù)據(jù)來看，基金經(jīng)理在任職期間可以歸為穩(wěn)定增長型。在這項(xiàng)研究中，我們?yōu)槊總€(gè)因素設(shè)置了閾值k=0.6。

位置是時(shí)間點(diǎn)橫斷面數(shù)據(jù)，發(fā)布頻率較低。所以我們以夏普凈值回歸的結(jié)論為主要參考，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行持倉分析判斷。下表顯示了夏普歸因法和位置因素歸因法在各風(fēng)格維度中的一致比例。大多數(shù)樣式維度具有很高的一致性:

當(dāng)夏普歸因結(jié)論與頭寸歸因結(jié)論一致時(shí)，我們對基金的風(fēng)格更加確信；當(dāng)兩個(gè)結(jié)論不一致時(shí)，可以利用定性研究等輔助手段幫助我們做出進(jìn)一步的判斷。

2.你對十大尷尬股了解多少

公募基金在年報(bào)和半年報(bào)中披露所有倉位，季報(bào)中只公布前十大尷尬股。年報(bào)和半年報(bào)的發(fā)布頻率很低，那么季度披露的十大尷尬股能否作為分析基金投資和業(yè)績的有效參考？如果可能的話，一般認(rèn)為基金應(yīng)該具備以下特征:1。十大尷尬股高度集中；2.離職率低；3.持倉披露期前后的持股集中度變化較小，也就是說前十名持股能在很大程度上反映基準(zhǔn)時(shí)機(jī)對基金業(yè)績的貢獻(xiàn)。但這些約束指標(biāo)存在以下問題:一方面，滿足上述條件的基金數(shù)量有限，限制了我們對前十大持股信息的使用；另一方面，還有很多不確定因素:一是基金的周轉(zhuǎn)率數(shù)據(jù)滯后、低頻，只能從一年的年報(bào)和半年報(bào)中獲??；其次，成交量較低的基金可能仍有未公開的股份，這對基金的業(yè)績影響很大。

基于上述問題，我們在本報(bào)告中引入了凈值模擬和MAPE指數(shù)的方法，并結(jié)合集中度和換手率等指標(biāo)，幫助我們篩選出十大尷尬股，這在很大程度上可以反映持倉披露期的投資活動，并說明業(yè)績來源。

2.1.選樣

對十大尷尬股的分析適用于滿足以下特征的基金產(chǎn)品:一是部分股票產(chǎn)品，股票配置是影響基金業(yè)績的主要因素；第二，基金前十名股票在持倉披露前后的集中度變化不大。我們的測試期是從2016年年報(bào)披露到2017年第一季度報(bào)告披露。樣本構(gòu)建方法如下:在wind活躍的部分股票型基金的基礎(chǔ)上，選取2016年年報(bào)和2017年季報(bào)中股票持倉量均在50%以上且集中度變化絕對值在20%以內(nèi)前后的735只基金進(jìn)行研究。

2.2.十大重倉模擬基金凈值曲線

基于2016年年報(bào)的前十位頭寸和2017年第一季度的前十位頭寸，我們模擬了基金在兩個(gè)時(shí)間點(diǎn)之間的凈值趨勢。根據(jù)以下假設(shè):

以下是富國改革力的凈值模擬效果(001349。OF)和Boss行業(yè)輪換(050018。根據(jù)上述方法:

2.3.MAPE模擬效果指數(shù)評價(jià)

同樣的模擬方法，富國的改革動態(tài)模擬與真實(shí)凈值相似，而Boss產(chǎn)業(yè)輪換模擬與真實(shí)凈值相差較大。這里，我們用MAPE評價(jià)指數(shù)來衡量兩條凈值曲線的相似性。MAPE的計(jì)算公式是:

y為真凈值曲線值，模擬凈值曲線值，n為樣本數(shù)。MAPE越小，模擬曲線越接近真實(shí)凈值曲線，模擬效果越好。富國改革力的模擬MAPE值為0.61，Boss中產(chǎn)業(yè)輪換的模擬MAPE值為4.82。

MAPE計(jì)算出的模擬凈值接近真實(shí)凈值有多??？我們認(rèn)為，當(dāng)MAPE小于2時(shí)，模擬結(jié)果一般更好。下圖為華夏史圣精選000061凈值模擬圖。MAPE等于1.72:

MAPE可以作為衡量十大尷尬股是否可以作為分析基金投資和業(yè)績的有效參考的重要指標(biāo)。如果一只基金滿足了前十只股票集中度高、成交量低、變化小的特點(diǎn)，但MAPE值過高，那么我們認(rèn)為前十只尷尬股票仍然不能作為分析基金經(jīng)理投資的有效代表。如上所述，MAPE價(jià)值高的原因有很多，未披露的持股可能對基金的凈值有很大影響。此時(shí)十大重倉的信息價(jià)值下降，需要更多定性調(diào)查等方法進(jìn)一步分析評價(jià)。

2.4.mape與離職率和股權(quán)集中度的MAPE相關(guān)性

與離職率的關(guān)系

在前一篇文章中，富國改革力和Boss產(chǎn)業(yè)輪替16年年報(bào)和17年季報(bào)的前十大股權(quán)集中度都高于60%，但富國最近的換手率是2.89，Boss是29.09。營業(yè)額的差異可能是模擬結(jié)果差異很大的原因。從整個(gè)樣本來看也是這樣嗎？我們統(tǒng)計(jì)了全樣本基金的前十大重倉和準(zhǔn)真實(shí)凈值的MAPE，比較了樣本基金的周轉(zhuǎn)率(排除了一些無法計(jì)算周轉(zhuǎn)率的基金):

結(jié)果表明，當(dāng)MAPE小于1時(shí)，高離職率的發(fā)生率大大降低，并且高離職率還伴隨著MAPE值很高的樣本。但總的來說，近期的換手率和模擬結(jié)果并沒有明顯的規(guī)律。這可能是因?yàn)槟M方法中的平均開倉/平倉活動本身就反映了一部分成交量對凈值的信息，或者是成交量數(shù)據(jù)本身比較滯后。當(dāng)基金周轉(zhuǎn)率高時(shí)，MAPE值小的基金比MAPE值高的十大尷尬股更有意義。但值得注意的是，高換手率的基金意味著未來投資風(fēng)格改變的概率會增加，通過分析歷史持股得出的結(jié)論很有可能改變。

與十大尷尬股集中度的關(guān)系

MAPE價(jià)值與十大尷尬股的集中度有直接關(guān)系嗎？我們將樣本基金分為兩組:一組高度集中，前后倉前十的持股占股票投資比例≥60%；另一組是低濃度，即第一組中的目標(biāo)從樣本基金中移除。兩組基金的MAPE價(jià)值分配比例如下:

結(jié)果表明，95.09%的高濃度樣本MAPE值小于2，88.95%的低濃度樣本MAPE值小于2，少量低濃度基金MAPE值大于5。兩組基金的MAPE指標(biāo)證實(shí)，前十名持有的高度集中的基金可以反映更多的信息。但也可以發(fā)現(xiàn)，兩組基金的MAPE分布格局相似，最高比例集中在0.5-1的范圍內(nèi)，MAPE不到2的比例非常高。

和換手率一樣，當(dāng)基金前十名股票集中度較低時(shí)，MAPE值較小的前十名尷尬股票更有分析和借鑒意義。結(jié)合上圖，在測試期內(nèi)，對于持股集中度較低的前十只基金，很大一部分MAPE價(jià)值相對較小，前十只尷尬股也可以作為分析基金投資和業(yè)績的有效參考。這可能是因?yàn)槟壳笆袌鲇^點(diǎn)趨同，很多不在十大尷尬股之列的基金產(chǎn)品風(fēng)格表現(xiàn)與十大尷尬股非常相似。

2.5.十大尷尬股分析綜述

過去認(rèn)為，如果十大尷尬股能夠有效代表基金的投資風(fēng)格、行業(yè)配置等特征，那么基金通常需要滿足以下條件:

但符合上述條件的基金數(shù)量較少，此類基金前十名持股的信息價(jià)值仍存在諸多不確定性。真實(shí)的投資情況很難恢復(fù)，可以用十大持股模擬方法，計(jì)算MAPE指標(biāo)來減少不確定性?？偟膩碚f，以下類型的基金，十大尷尬股反映出部分股票型基金的投資概率更有效:

MAPE指數(shù)有助于我們拓寬適用于分析十大尷尬股的基金品種，并進(jìn)一步了解頭寸所反映的信息價(jià)值。在定性考察中，還可以借鑒笨拙股票的模擬凈值曲線效應(yīng)，更有針對性地挖掘出基金經(jīng)理的投資邏輯和投資特征。