2023年基金投资专题 基金选股能力因子应用分析
一、基金选股和配置收益的另一角度拆分
1.1、个股风格划分
本报告将对《基金长期能力因子构建——从选股和择时角度》中的业绩拆分方法继续进行进一步研究，在 上篇报告中，我们基于 Brinson 模型，结合行业指数以及主动权益基金视角，构造了中信建投行业择时三层业绩 分解模型，将基金超额收益拆分为交易、选股、行业配置和择时四个分项。最终我们构建的长期能力选基因子 包含 TM 模型构造的择时项以及业绩分解模型构造的行业配置和交易两项。 在上篇报告已完成的业绩分解模型基础上，本篇报告我们将引入风格因素，将基金超额收益中的选股以及 配置项从另一角度拆分，从而将基金的选股和配置超额收益从行业和风格两个角度进行分解，并且引入交叉项， 从而分解成行业选股、行业收益、风格选股、风格收益、行业-风格选股和行业-风格收益八个分项。
在基金的风格上，我们借鉴晨星的股票风格分类，将股票按照市值分位大盘、中盘和小盘三类，按照财务 指标分为价值、均衡和成长三类，股票分类总计九类。 价值因子：50%BP+50%EP 成长因子：50%ROE 单季度同比增长+50%净利润单季度同比增长对于上述价值和成长因子通过排序打分，并综合指标得分得到股票成长、价值得分 OGS 和 OVS。 对于市值，将股票按照其总市值进行降序排列，计算各股票对应的累计市值占 全部股票累计总市值的百分比 Cum-Ratio,且 090%。
(资料图)
在完成规模分类的基础上，把大盘、中盘和小盘分别作为一个“打分集合”，对其中的股票衡量价值得分和 成长得分。 使用 VCG=OGS-OVS 作为股票的价值-成长分位，当 VCG 小于价值阈值定义为价值型，大于成长阈值定义为 成长型，中间区间划分为混合型。 在股票规模分类基础上，分别确定大盘股、中盘股、小盘股的价值门限值和成长门限值使得在上述每一规 模分类中，价值型、混合型、成长型股票的流通市值合计各占总流通市值的三分之一。 X（价值-成长得分）轴： = 100 ∗ [1+ ( − ())/(() −())] Y（市值得分）轴： = 100 ∗ [1 + (ln()−ln())/(ln()−ln())].
1.2、基金风格划分
基于 1.1 的个股风格划分，在每个基金半年报和年报报告期个股均有对应的价值和成长分数，因此对于基 金计算市值得分和风格得分：对于单期风格，定义 125、175 为价值-均衡阈值和均衡-成长阈值，同时为了防止基金经理更换导致基金风 格变化，将基金经理 ID-基金进行合并标签，对于基金经理 ID-基金过去两年的时点风格进行划分，当两年 4 期 风格均为价值则基金分类为价值，均为成长则基金分类为成长，均处于 125-175 之间择时风格均衡基金，其余 基金分类为风格轮动基金。 本文的讨论重心在于基于业绩拆分框架构造的多类因子对于基金未来业绩预测的效应。由于将基金分类过 于细化会导致各分项内部基金品种较少，造成因子的泛化能力下降，因此我们对基金的风格分类仅集中在价值均衡-成长三类。
1.3、因子的业绩预测效应
我们每年 3 月和 9 月使用对应 12 月和 6 月的年报以及半年报持仓数据以及 1 季度和 3 季度的股票、行业指 数、风格指数收益计算因子并做标准化处理，对因子进行回测。回测时间段从 2013 年至 2021 年底，基金池为 成立 18 个月以上的全体主动权益基金，包括 Wind 二级分类为偏股混合型、普通股票型、平衡混合型和灵活配 置型四类二级分类。 对于回测的结果，我们在全体主动权益基金、行业均衡、行业轮动、各个风格基金内部分别进行测试。行 业均衡和行业轮动基金的分类方法来自于我们之前的报告。
从回测结果可以看到，风格选股因子相较于原始架构中的行业选股，有更明显的选基效应，无论是在多空 还是 ICIR 上都更优。 相比于行业配置，风格配置在多期滚动后业绩预测效应衰减明显，风格配置在多个基金分类下均弱于行业 配置。 行业-风格选股相比于单行业和单风格选股预测效应更差。 行业-风格配置在基金预测效应上比风格配置好，比行业配置弱。但这个结果仅在均衡基金内有效，在行业 轮动基金和主动权益基金内，使用行业-风格配置能够获得更好的业绩预测效应。
在最终的结果上，我们仅保留样本期超过 10 个（5 年）的基金分类-因子结果，在这样的视角下，价值和风 格均衡类基金历史数量较少。 在风格轮动基金内，主动权益基金内有较强选基能力的交易因子受到削弱，风格选股相较于行业选股更强， 风格/行业配置项选基能力均不突出。行业-风格选股和配置在选基上都更强。 在成长风格基金内，交易因子选基效果优秀，风格选股、配置，行业选股配置以及风格-行业选股配置均未 能展现较好的基金业绩预测能力，具体的，在成长基金内部，关注短期业绩拆分结果相比长期能有相对更好的 业绩预测能力。
二、将基金选股因子应用至长期能力评价体系
2.1、选股因子的失效
行业、风格和行业-风格选股因子，从回测结果统计图上看，可以取得 10%以上的 IC 和 5%以上的多空收益， 但是具体到因子多空收益上，从 2012 年至今，在各自因子的可统计范围内，尽管受到构造方式的不同，因子的 多空收益表现有所差异，但在 2021 年 3 月-2021 年 9 月都有非常明显的多空反转的迹象。
2.2、选股配置因子失效时间段分析
首先，我们认为选股因子可能带有一定风格动量，因此在市场风格反转期间，选股因子会发生震荡和小幅 度反转。我们使用 BarraCNE5 模型构造的纯因子收益中价值因子和成长因子收益差表示两种风格之间的切换。
可以看到，在 2018、2019、2021 年几次风格反转的时间点，选股因子多空均发生明显的震荡。 其次，从因子多头和空头基金组合穿透持仓在中信行业的偏离角度来看，2021 年抱团行情瓦解可能是另一 个 2021 年 3 月-9 月因子反转的原因。 考察 2020 年末因子多空行业配置形态，行业轮动基金内多头相比空头高配的医药、食品饮料等在未来半年 分别录得 8%和 13%的跌幅，而基金内部多头相比空头超低配的电子、电新、汽车和军工未来半年录得 6.5%、 49.58%、 11.61%和 9.23%的涨幅。这种多空之间在行业上的配置差异是造成多空收益反转的直接原因。 相比于行业轮动基金，行业均衡基金在分类方法上天然拒绝了行业配置差异过大，因此在该时间段多空回 撤比行业轮动基金更小。
通过多期滚动平均的方式消除因子内生的风格动量或行业动量在配置类因子的应用上是可行的，行业分类 内，配置项各类因子受到 2021 年风格反转影响同样较大。但在行业轮动内， 回撤随着滚动期的提升而下降。当滚动期使用过去 3 年的数据时，能够一定程度剔除基 金在短期的运气成分，保留长期的配置能力，从而消弭 2021 年初的因子反转。
同时，我们构造抱团效应观测指标反映市场羊群效应热度，我们认为基金的抱团效应观测并不取决于行业 主题基金的持仓，而是持仓偏向行业均衡和轮动的基金。在每个全持仓报告披露期，筛选出在我们数据库中统 计分类为中、高仓位的非行业主题基金，计算市场的抱团因子。 第一种抱团效应指标使用当期全持仓基金池内持仓规模最高的 50 只个股，计算池中每只基金持有这些个股 的频数，全市场求均值后除以 50 得到市场整体在高热度个股中的持有频率。
我们也用另一种计算全市场个股持有频数热度的方法指标表示基金的抱团行情，计算方法为针对基金池中 基金持有的每只股票，当该股票被基金持有占比超过 0.5%时，计算该股票被基金池中其他基金持有并且占比超 过 1%的频数。统计每只基金个股持有频数的中位数作为该基金的抱团得分。 使用每个截面的基金池内基金抱团得分中位数和当期基金池数量相除，得到当期基金市场的抱团因子。这 个比例越高，说明当期基金池中越多的基金持有相同的标的，整体抱团热度越高。
不管是重仓个股持有频率热度还是全市场个股持有频数构建指标，都可以看到基金的抱团热度从 2018 年底 到 2021 年均处于高位，2021 年起抱团热度迅速下降，截止 2022 年末，市场抱团热度处于低位。而行业轮动基 金的抱团热度相比行业均衡基金而言更高。 对于风格反转来临的时点可能难以界定，但是在第一章中通过控制基金本身的风格后我们希望可以通过固 定的风格特征来避免风格反转对因子的影响。 通过风格的划分可以看出，控制了风格的风格均衡类基金在 2021 年间没有受到影响，而风格轮动类基金此 时间段受到较大影响而回撤。同样的，控制了风格偏离后的风格均衡类基金应用配置项因子在 2021 年没有发生 回撤。
2.3、使用持仓补全方法消除回撤的尝试
最后，在长期能力因子构造的第一篇报告和本篇报告中，构造因子调仓频率极低，这种低频的调仓可能导 致选股和配置因子在 3 月-9 月期间产生回撤且无法修正，在 9 月调仓后因子迅速恢复。 为了验证这一点，我们对基金季度仓位进行补全，基金季度仓位补全的方法基于分层聚类的规划求解。具 体方法请参见附录。 持仓补全的基金为在我们分类体系中需要标签为高仓位的基金，因此在下文的回测中，样本量缩减为各自 分类下加入“高仓位”的限制。
在最终的结果上，测试频率在全持仓下改为季频，样本量均超 5 年。当滚动期超过 8 期时，回测早期会有 多个时间段样本量过少，因此此部分滚动期最长为 6 期（1 年半）。 在行业均衡基金内，交易因子在全持仓模拟季度频率下仍然有非常优秀的表现，同时风格选股、行业选股 和行业-风格配置均有较好表现。 在行业轮动基金内，交易因子在全持仓模拟季度频率下转为略微负向预测，选股和配置项各因子预测水平 较为参差，部分因子出现对未来一季度业绩预测呈现相反的情况，这一点和全持仓情况相反，推测可能是由于 行业轮动基金持仓补全较难，模拟仓预测因子计算结果发生变化以及测算频率的变化。同时行业-风格选股表现 突出。
以行业选股为例，行业均衡基金内因子 1 期和 2 期滚动在 2021 年 3 月-6 月的短暂反转，在 6 月新加入调仓 后因子失效问题得到解决，但在更高时间的滚动期依然存在失效问题。 因此在更高频下，可以一定程度上解决 2021-3 月至 2021-9 月的因子回撤，解决力度有限。
三、附加基金选股能力的长期能力因子
3.1、长期能力因子在多个基金分类的应用
结合以上我们对基金业绩分拆选股因子的研究，我们对因子的构造施加基于公募主动权益基金抱团热度的 因子择时信号，在基金内，当基金抱团因子处于前 30%分位点以下，在原有的长期因子：择时、交易、配置框 架中，修改行业配置为行业-风格配置因子，加入风格选股因子，而当基金抱团程度过热，即因子分位点位于近 两年前 20%分位点时，在构造基金组合时，不使用选股因子。同时剔除不可购买基金，形成长期能力 FOF2.0 版 本，在构造因子时，采用半年调仓，并对因子做规模中性化处理。 自 2016 年起至 2023 年 4 月 7 日，相对主动权益基金指数年化超额 10.96%，信息比 1.49。原长期能力 FOF 年化超额 9.6%，信息比 1.44。 截止 2023.4.7 日，当年超额 2.99%。
在行业均衡基金内，使用因子择时+风格、行业-风格因子，同时剔除不可购买基金。 优选均衡基金自 2016 年起至 2023 年 4 月 7 日，相对均衡基金指数年化超额 8.36%，信息比 1.27，2019 至 2022 年各年超额均大于 10%。 截止 2023.4.7 日，当年超额 3.87%。在行业轮动基金内，使用因子择时+风格、行业-风格因子，同时剔除不可购买基金。 优选轮动基金自 2016 年起至 2023 年 4 月 7 日，相对轮动基金指数年化超额 6.62%，信息比 1.28。 截止 2023.4.7 日，当年超额 5.15%。
在风格分类下数量较多的风格轮动和成长风格基金内，我们也进行了同样方法的因子到组合的构建。 成长基金优选组合自 2016 年起至 2023 年 4 月 7 日，相对成长基金指数年化超额 3.64%，信息比 1.03。 截止 2023.4.7 日，当年超额 1.52%。风格轮动基金优选组合自 2016 年起至 2022 年 4 月 7 日，相对风格轮动基金指数年化超额 3.83%，信息比 1.05。 截止 2023.4.7 日，当年超额 0.44%。
3.2、长期能力因子对科技、消费和医药三大主题基金的增强效应及对比
本节我们将着重展示长期能力因子在主题基金中的增强效果并对多种对主题基金的增强效果进行比较。 我们采用两种增强主题基金的方法和使用长期能力因子进行增强对比。我们首先使用较为传统的基金业绩 指标评价体系，业绩指标来自基金业绩因子数据库，使用 1 年收益、1 年夏普比、1 年 Calmar 比、1 年 Alpha、 3 年收益、3 年夏普比、3 年 Calmar 比和 3 年 Alpha 八个指标，均为周度频率，构造标准化因子并等权相加，表 示基金的短期和中期业绩能力，构成传统绩优择基因子。
其次，我们使用价值挖掘因子进行增强，在这里回顾价值挖掘因子的构造：确定基金定期披露报告对应报 告期时点和对应的股票池，对应时点内股票发布定期报告后，如果 5 个自然日内有超过一名（包括一名）分析 师对股票做出了超预期的判断，那么该公司就归类超预期公司，在基金公布的持仓数据中，如果该超预期股票 存在。
每只基金的价值挖掘因子为基金持仓内包括的股票池超预期股票数量和持有股票总数的比值在截面的分位 点和持仓内包括股票池内超预期股票的权重加总截面分位点之和。 ℎ_, = ; ℎ_, = ∑ , =1 ; ℎ, = (ℎ, + ℎ, )/2 我们以行业主题基金中数量和规模占比最高的三类基金：科技、消费和医药为例，展示三种不同的主题内 基金增强效果。三类因子中，绩优因子和长期能力因子每年 3 月和 9 月换仓，价值挖掘因子每年 4 月、8 月和 10 月换仓，回测时间段为 2018 年 3 月至 2023 年 3 月。
相对中证 TMT 指数，科技基金从 2020 年至 2022 年均跑赢，在 2023 年至 3 月底 TMT 指数快速上行的阶段 下，科技基金相对指数并未跑赢。而我们构造的几种增强因子从长期表现来看，长期能力因子胜出，能够对科 技基金有非常好的增强效应，具体在 2020 年和 2022 年两年表现优异。价值挖掘和绩优因子效果难分伯仲。消费基金相对 800 消费全收益指数跑输，而我们构造的多种增强方式对比下，长期来看差异不大，均能相 对消费基金产生一定增强效果，其中绩优因子在 2021 年消费指数、价值挖掘和长期能力均产生负收益的情形下 产生正收益，最终导致 5 年间绩优因子有最好的增强效果。
医药基金相对 800 医药全收益指数有明显超额，价值挖掘因子在 2021 年前有较好的择基效果，而在 2022 年产生较大回撤，长期能力因子和绩优因子对医药的增强效应差异不大。综合三类主题基金内各增强效果回测期指标，长期能力因子在三类热门行业主题基金中均能有较好择基效 果，在科技基金中择基效应最强，相对 TMT 全收益指数有 18.94%的年化超额，信息比为 1.23。
3.3、长期能力因子结合行业轮动观点应用
从以上内容可以看出长期能力因子在半年的纵向时间维度和不同的基金分类横向维度上，均有良好的运用。 本节我们将长期能力因子和中观行业轮动信号结合，构造高频的行业轮动观点+长效优选基金框架下的 FOF 组合。 首先回顾一下我们在构造行业轮动基金时采用的目标 Alpha 规划求解法，该模型每个月末会收到行业轮动 模型给定的若干个优势行业，通过优化整体基金组合，使得目标组合期望 Alpha 最大的同时，在各个推荐行业 的暴露符合行业轮动要求。
具体方法上，首先计算基金池中各基金在行业上的暴露以及经行业调整后的 Alpha，在规划求解中，将经行 业调整的 Alpha 最大作为目标函数，同时附上组合权重向量的二阶范数对组合的稀疏度进行控制。 在组合的约束上，首先需要考虑组合各个行业的暴露加总需要满足输入的各自行业暴露_，组合 权重和为 1，同时组合各项权重最大值不超过给定阈值 20%。
在每个月末，计算基金在各个板块上的暴露，同时计算各个基金的经行业调整 Alpha，输入规划求解模型进 行组合计算。 由于每期发出的中信一级行业信号并未考虑公募基金是否在该行业有高额暴露，因此可能会面临难以选出 合适的基金组合控制在该行业的暴露，所以我们在此基础上构建了两种方法对空解时刻进行补救措施。第一种 是将组合行业暴露减弱为仅相等，如果在该条件下仍然无法求得最优组合，则使用传统的披露行业持仓法构造 组合。
原始的 Alpha 作为规划求解目标的行业轮动基金组合 2016 年至今年化收益 24.28%，相对主动权益基金指数 年化超额 14.89%，信息比 1.35。 基于长期能力因子，修正每次规划求解的最大化目标为最大化最近一期可得的长期能力因子，由于长期能 力因子要求基金成立时间较长，因此在早期备选基金池数量相比原模型更少，无解情形相对而言也会更多。因 此在长期能力因子构造无解时，会依次使用最大化 Alpha 和披露行业持仓进行组合构建。从模型最后的运行情 况来看，2019 年 9 月后基本没有无解情形。
行业轮动+长期能力基金组合同时间段年化收益 22.13%，相对主动权益基金年化超额 12.9%，信息比 1.29。 相较于原模型的年化收益上并无明显差异，这是由于原模型的备选基金池更大（同时包含被动指数基金），这一 点上相较长期能力因子有一定优势，同时长期能力因子在 2018 年表现并不突出，这导致在过往年份中策略收益 的下降。 然而在基金 Alpha 因子式微的 2022 年，使用长期能力因子作为规划求解目标，依然能够获得显著超额收益， 使用 Alpha 规划求解 2022 年超额为 3.55%，使用长期能力因子规划求解在 2022 年超额为 19.99%。 2023 年以来，Alpha 因子效应回暖，长期能力因子作为规划求解的目标值构建组合也并未落下风。
五、结语
本文在之前业绩分解的基础上，将选股收益从风格和行业-风格角度进行划分，构造相比之前业绩拆分模型 中行业选股收益作为因子更有效地择基因子。并对选股和配置因子应用时点进行分析，构造基于羊群效应热度 的市场指标对选股和配置因子应用进行择时，将选股因子融入长期能力基金评价体系中，增强后的长期能力因 子组合自 2016 年起至 2022 年 4 月 7 日，相对主动权益基金指数年化超额 10.96%，信息比 1.49。在基金 Alpha 因子较弱的阶段能够取得优秀的超额收益。 同时测试了长期能力因子在各类基金中的增强效果，在行业均衡和行业轮动基金内分别增强 8.36%和 6.62%， 在风格轮动和成长基金内分别增强 3.83%和 3.64%。
长期能力因子在主题基金中也有相比传统绩优因子更好的增强效果，相比中证 TMT 指数，优选科技基金组 合年化超额 18.94%，相比 800 医药全收益指数有 18.46%的年化超额。 和我们的行业轮动观点结合后，行业轮动+长期能力月度更新组合年化收益 22.13%，相对主动权益基金年 化超额 12.9%，信息比 1.29，2022 年超额收益 20%。 本文研究尚有不足之处，在公募基金分类并不完善的 2015 年，经历市场巨幅震荡的情况下因子多空震荡问题并没有研究和解决；对于持仓的补全方法仍有改进空间；对长期能力基金纵向向上做资产配置和向下做选股 等相关研究均没有提及深入，后续尚有较大改进空间。
（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）
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