現(xiàn)存滬深300增強基金的風(fēng)格偏離特征

1、目錄 HYPERLINK l _TOC_250010 基金列表 5 HYPERLINK l _TOC_250009 風(fēng)格偏離 6 HYPERLINK l _TOC_250008 大小盤 6 HYPERLINK l _TOC_250007 估值 10 HYPERLINK l _TOC_250006 ROE 15 HYPERLINK l _TOC_250005 成長性 17 HYPERLINK l _TOC_250004 分紅 21 HYPERLINK l _TOC_250003 波動率 23 HYPERLINK l _TOC_250002 換手率 24 HYPERLINK l _TOC_2500

2、01 動量和反轉(zhuǎn) 27 HYPERLINK l _TOC_250000 匯總 30圖表目錄圖 1：加權(quán)平均市值（億元） 7圖 2：加權(quán)平均市值排序百分位 7圖 3：加權(quán)平均市值暴露度 8圖 4：加權(quán)平均對數(shù)市值（單位：ex 億元） 8圖 5：加權(quán)平均對數(shù)市值排序百分位 9圖 6：加權(quán)平均對數(shù)市值暴露度 9圖 7：加權(quán)平均 PB 10圖 8：加權(quán)平均 PB 排序百分位 10圖 9：加權(quán)平均 PB 暴露度 11圖 10：加權(quán)平均 PE 11圖 11：加權(quán)平均 PE 排序百分位 12圖 12：加權(quán)平均 PE 暴露度 12圖 13：加權(quán)調(diào)和平均 PE 13圖 14：滬深 300 指數(shù)成分股的流通市值和

3、 PE 的相關(guān)系數(shù) 14圖 15：加權(quán)調(diào)和平均 PE 排序百分位 14圖 16：加權(quán)調(diào)和平均 PE 暴露度 15圖 17：加權(quán)平均 ROE 15圖 18：加權(quán)平均 ROE 排序百分位 16圖 19：加權(quán)平均 ROE 暴露度 16圖 20：過去 3 年凈利潤增速 17圖 21：過去 3 年凈利潤增速排序百分位 17圖 22：過去 3 年凈利潤增速暴露度 18圖 23：凈利潤 TTM 增速 18圖 24：凈利潤 TTM 增速排序百分位 19圖 25：凈利潤 TTM 增速暴露度 19圖 26：預(yù)期凈利潤增速 20圖 27：預(yù)期凈利潤增速排序百分位 20圖 28：預(yù)期凈利潤增速暴露度 21圖 29：加

4、權(quán)平均股息率 21圖 30：加權(quán)平均股息率排序百分位 22圖 31：加權(quán)平均股息率暴露度 22圖 32：波動率 23圖 33：波動率排序百分位 23圖 34：波動率暴露度 24圖 35：換手率 24圖 36：換手率排序百分位 25圖 37：換手率暴露度 25圖 38：對數(shù)換手率（單位：ex%） 26圖 39：對數(shù)換手率排序百分位 26圖 40：對數(shù)換手率暴露度 27圖 41：250D 漲跌幅 27圖 42：250D 漲跌幅排序百分位 28圖 43：250D 漲跌幅暴露度 28圖 44：21D 漲跌幅 29圖 45：21D 漲跌幅排序百分位 29圖 46：21D 漲跌幅暴露度 30圖 47：基金

5、在各指標上的暴露度極限范圍 30表 1：滬深 300 指數(shù)增強型基金列表（截至 2021.2.3） 5表 2：滬深 300 指數(shù)增強型基金列表（續(xù)）（截至 2021.2.3） 6基金列表我們使用 Wind 的“投資類型（二級分類）”數(shù)據(jù)，篩選出分類為“增強指數(shù)型基金”的公募滬深 300 指數(shù)增強型基金，見表 1（只列出了 A 類份額）。對于其他在實際管理上對標滬深 300 指數(shù)，但沒有被分于該類別的基金暫不納入統(tǒng)計。最新規(guī)模（A/C 合計，億元）基金經(jīng)理有效 成立日期成立日期基金管理人基金代碼基金簡稱序號表 1：滬深 300 指數(shù)增強型基金列表（截至 2021.2.3）1 匯添富滬深 300

6、基本面增強A010854.OF匯添富基金管理股份有限公司 2021-01-20顧耀強 102.702景順長城滬深 300 增強000311.OF景順長城基金管理有限公司2013-10-29黎海威 67.493富國滬深 300 增強100038.OF富國基金管理有限公司2009-12-16李笑薇,方旻 66.324興全滬深 300 指數(shù)增強A163407.OF興證全球基金管理有限公司2010-11-02申慶 55.785易方達滬深 300 精選增強 A010736.OF易方達基金管理有限公司2020-12-30張勝記 38.286嘉實滬深 300 增強000176.OF嘉實基金管理有限公司201

7、4-12-26龍昌倫 22.587廣發(fā)滬深 300 指數(shù)增強A006020.OF廣發(fā)基金管理有限公司2018-06-29趙杰 15.018易方達滬深 300 量化增強110030.OF易方達基金管理有限公司2012-07-05 2013-06-08 官澤帆,黃健生 14.819 西部利得滬深 300 指數(shù)增強A673100.OF西部利得基金管理有限公司2017-03-21 2018-12-27盛豐衍 14.7810華夏滬深 300 指數(shù)增強A001015.OF華夏基金管理有限公司2015-02-10宋洋 12.3811華安滬深 300 量化增強A000312.OF華安基金管理有限公司2013-

8、09-27許之彥,張序 9.1112 申萬菱信滬深 300 指數(shù)增強A310318.OF申萬菱信基金管理有限公司2004-11-29 2013-06-07劉敦 9.0313萬家滬深 300 指數(shù)增強A002670.OF萬家基金管理有限公司2016-09-26 2018-07-09喬亮 8.8514長城久泰滬深 300A200002.OF長城基金管理有限公司2004-05-21 2011-04-10 楊建華,雷俊 8.4615 創(chuàng)金合信滬深 300 指數(shù)增強A002310.OF創(chuàng)金合信基金管理有限公司2015-12-31董梁 7.4416博道滬深 300 指數(shù)增強A007044.OF博道基金管理

9、有限公司2019-04-26楊夢 7.3717招商滬深 300 指數(shù)增強A004190.OF招商基金管理有限公司2017-02-10王平 7.30華寶滬深 300 指數(shù)增強A003876.OF華寶基金管理有限公司2016-12-09徐林明,王正 7.13浦銀安盛滬深 300 指數(shù)增強519116.OF浦銀安盛基金管理有限公司2010-12-10陳士俊 6.9120富榮滬深 300 增強 A004788.OF富榮基金管理有限公司2018-02-11 2019-01-24 鄧宇翔,郎騁成 6.8821匯安滬深 300 指數(shù)增強A003884.OF匯安基金管理有限責任公司2017-01-25 201

10、8-07-03朱晨歌 5.3822 泰達宏利滬深 300 指數(shù)增強A162213.OF泰達宏利基金管理有限公司2010-04-23 2018-03-16劉洋 5.3423浙商滬深 300 指數(shù)增強166802.OF浙商基金管理有限公司2018-08-20 2018-08-20向偉 4.9124國泰滬深 300 指數(shù)增強A000512.OF國泰基金管理有限公司2014-05-19 2019-04-02謝東旭 4.8725長信滬深 300 指數(shù)增強A005137.OF長信基金管理有限責任公司2018-04-19 2019-05-16宋海岸 4.7526中泰滬深 300 指數(shù) A008238.OF中

11、泰證券(上海)資產(chǎn)管理有限公司 2020-04-01鄒巍 4.4527南方滬深 300 增強 A009059.OF南方基金管理股份有限公司2020-04-23李振興 4.3928國富滬深 300 指數(shù)增強450008.OF國海富蘭克林基金管理有限公司 2009-09-03張志強 4.0729安信量化精選滬深 300A003957.OF安信基金管理有限責任公司2017-03-16 2019-05-07徐黃瑋 4.05資料來源：Wind， 注：“有效成立日期”為基金轉(zhuǎn)型為滬深 300 增強的日期表 2：滬深 300 指數(shù)增強型基金列表（續(xù)）（截至 2021.2.3）序號基金簡稱基金代碼基金管理人成

12、立日期 有效成立日期基金經(jīng)理最新規(guī)模（A/C 合計，億元）30中金滬深 300 指數(shù)增強A003015.OF中金基金管理有限公司2016-07-22魏孛,耿帥軍3.9431諾安滬深 300 指數(shù)增強A320014.OF諾安基金管理有限公司2011-04-072018-08-22梅律吾,宋德舜3.7832平安滬深 300 指數(shù)量化增強A005113.OF平安基金管理有限公司2017-12-26毛時超3.3633建信滬深 300 增強 A165310.OF建信基金管理有限責任公司2020-05-072020-05-07梁洪昀3.1734鵬華滬深 300 指數(shù)增強005870.OF鵬華基金管理有限公

13、司2018-05-252018-05-25羅捷3.1135海富通滬深 300 指數(shù)增強 A004513.OF海富通基金管理有限公司2017-05-102019-10-09朱斌全3.0236匯添富滬深 300 指數(shù)增強 A005530.OF匯添富基金管理股份有限公司2020-11-032020-11-03吳振翔,許一尊2.9637新華滬深 300A005248.OF新華基金管理股份有限公司2019-12-18鄧岳2.8938國投瑞銀滬深 300 量化增強A007143.OF國投瑞銀基金管理有限公司2019-06-11殷瑞飛2.4339天弘滬深 300 指數(shù)增強A008592.OF天弘基金管理有限

14、公司2019-12-27楊超2.3540銀河滬深 300 指數(shù)增強A007275.OF銀河基金管理有限公司2019-08-29樓華鋒2.0941紅土創(chuàng)新滬深 300 指數(shù)增強A006698.OF紅土創(chuàng)新基金管理有限公司2019-02-25儲蕎,龐世恩0.4742國金滬深 300 指數(shù)增強167601.OF國金基金管理有限公司2017-09-01宮雪0.2143博時滬深 300 指數(shù) A010872.OF博時基金管理有限公司2020-12-30桂征輝,劉釗0.19資料來源：Wind， 注：“有效成立日期”為基金轉(zhuǎn)型為滬深 300 增強的日期滬深 300 指數(shù)增強基金在 2017 年以后取得了較大

15、發(fā)展，從 2016 年底的約 13 只增加到 43 只，規(guī)模從約 55 億增加到約 565 億，翻了超 10 倍。風(fēng)格偏離依據(jù)基金的年報、中報的持倉明細數(shù)據(jù)，統(tǒng)計各個滬深 300 增強基金1相對滬深 300 指數(shù)的風(fēng)格偏離情況?？疾斓娘L(fēng)格包括大小盤、估值（PE、PB）、成長性、分紅、流動性、波動率、動量和反轉(zhuǎn)等。大小盤計算按指數(shù)成分股權(quán)重加權(quán)的滬深 300 加權(quán)平均流通市值、按基金持倉權(quán)重加權(quán)的各個滬深 300 增強基金的加權(quán)平均流通市值（圖 1），并計算指數(shù)和各個基金的加權(quán)平均市值在指數(shù)的 300 只成分股中的排序百分位（圖 2），以及各個基金的加權(quán)平均市值相對指數(shù)的暴露度（圖 3）。1注：

16、下文稱“基金”均特指表 1、表 2 所列滬深 300 增強基金。圖 1：加權(quán)平均市值（億元）4,5004,0003,5003,0002,5002,0001,5001,000500013/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06負偏區(qū)間正偏區(qū)間 滬深300平均值資料來源：Wind，從圖 2 可以看出，滬深 300 指數(shù)自身的加權(quán)平均市值在其 300 只成分股的排序已經(jīng)相當高了，高于 90%95%的成分股。在這種情況下要做到相對滬深 300 市值正向暴露是比較困難的，一旦大市值風(fēng)格占優(yōu)，增強的空間會相對有

17、限。圖 2：加權(quán)平均市值排序百分位100%95%90%85%80%75%13/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06負偏區(qū)間正偏區(qū)間 滬深300平均值資料來源：Wind，從基金的市值暴露度來看，各基金在總體上是負偏的，最大市值正偏的基金的暴露度在0.3 左右，最大負偏的在-0.5 左右，最大負偏基金的加權(quán)平均市值仍然高于 80%的成分股。圖 3：加權(quán)平均市值暴露度0.400.300.200.100.00-0.10-0.20-0.30-0.40-0.50-0.6013/1214/0614/1215/0

18、615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06負偏區(qū)間正偏區(qū)間 滬深300平均值資料來源：Wind，考慮到大市值公司數(shù)量少，中小市值公司數(shù)量多的“二八率”，市值的分布呈對數(shù)正態(tài)分布，在多因子數(shù)量模型中通常使用對數(shù)市值作為風(fēng)格控制目標。圖 4、圖 5、圖 6 分別是指數(shù)和各基金的對數(shù)市值、對數(shù)市值排序百分位和暴露度。圖 4：加權(quán)平均對數(shù)市值（單位：ex 億元）26.5026.0025.5025.0024.5024.0023.5023.0013/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618

19、/1219/0619/1220/06負偏區(qū)間正偏區(qū)間 滬深300平均值資料來源：Wind，若以對數(shù)市值作為衡量各基金大小盤風(fēng)格偏離的標準，滬深 300 指數(shù)自身的加權(quán)平均對數(shù)市值的排序分位點在 85%左右，低于直接以市值衡量的 90%95%。圖 5：加權(quán)平均對數(shù)市值排序百分位100%90%80%70%60%50%40%13/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06負偏區(qū)間正偏區(qū)間 滬深300平均值資料來源：Wind，以對數(shù)市值衡量暴露度，各基金負偏顯得更為激進，平均值在-0.2 左右，負偏最大到-0.

20、8左右。圖 6：加權(quán)平均對數(shù)市值暴露度0.400.200.00-0.20-0.40-0.60-0.80-1.0013/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06負偏區(qū)間正偏區(qū)間 滬深300平均值資料來源：Wind，估值我們計算各基金在 PB、PE 和 EP 三個指標上的偏離情況。2019 年以來，滬深 300 指數(shù)的加權(quán)平均 PB 逐年抬升，基金相對于指數(shù)的在 PB 上的偏離的均值也逐漸由略偏低 PB 轉(zhuǎn)為略偏高 PB。圖 7：加權(quán)平均 PB10987654321013/1214/0614/1215/0

21、615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06負偏區(qū)間正偏區(qū)間 滬深300平均值資料來源：Wind，從排序百分位來看，指數(shù)的加權(quán)平均 PB 在 2017 年之前比 60%左右的指數(shù)成分股的 PB更高，2017 年之后排序繼續(xù)提升，到 2020 年中報時已高于 80%左右的成分股。圖 8：加權(quán)平均 PB 排序百分位100%90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%13/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06負偏區(qū)間正偏區(qū)間 滬深3

22、00平均值資料來源：Wind，從暴露度來看，2018 年年報數(shù)據(jù)之前，各基金在 PB 上的平均暴露度以低 PB 為主，但 2019 年中報轉(zhuǎn)為持平，2019 年報和 2020 中報均已轉(zhuǎn)為暴露高 PB。暴露程度上，偏高 PB 最激進時暴露度有 0.8 左右，負偏最激進時有-0.6 左右。2020 年中報最激進的偏高 PB 的產(chǎn)品暴露度約 0.5，最激進的偏低 PB 的產(chǎn)品暴露度約為-0.3。圖 9：加權(quán)平均 PB 暴露度1.000.800.600.400.200.00-0.20-0.40-0.60-0.8013/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1

23、218/0618/1219/0619/1220/06負偏區(qū)間正偏區(qū)間 滬深300平均值資料來源：Wind，滬深 300 指數(shù)在 2020 中報時，加權(quán)平均 PE 在 50X 左右。不同于在 PB 已轉(zhuǎn)為正偏，各基金在 PE 上的平均值僅 2016 年年報是高于指數(shù)的，其余報告期均偏向低 PE。圖 10：加權(quán)平均 PE14012010080604020013/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06負偏區(qū)間正偏區(qū)間 滬深300平均值資料來源：Wind，排序百分位上，滬深 300 指數(shù)的加權(quán)平均 PE 排

24、在高于成分股 60%80%的水平。圖 11：加權(quán)平均 PE 排序百分位100%90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%13/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06負偏區(qū)間正偏區(qū)間 滬深300平均值資料來源：Wind，PE 暴露度上，最激進的偏高接近 0.5，偏低為-0.3 左右，各基金的平均值上幾乎是保持負偏的。圖 12：加權(quán)平均 PE 暴露度0.600.500.400.300.200.100.00-0.10-0.20-0.30-0.4013/1214/0614/1215/0615

25、/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06負偏區(qū)間正偏區(qū)間 滬深300平均值資料來源：Wind，由于個股 PE 數(shù)據(jù)分布較大，特別是有些個股的凈利潤數(shù)值很小時，會導(dǎo)致 PE 市值高達數(shù)萬，股票的加權(quán)平均 PE 可能失真。在計算股票組合的 PE 時可采用整體法計算，也可采用 PE 的倒數(shù) EP（即 Earnings Yield，盈利收益率）的加權(quán)平均值計算。不過，整體法不考慮投資組合中個股的權(quán)重差異，假設(shè)有兩個相同成分股但權(quán)重不同的投資組合，配置比例分別是 99%的銀行股和1%的新能源股、1%的銀行股和 99%的新能源股，整體法計算出的 PE

26、 是相同的，當組合中個股估值差異、權(quán)重差異較大時，無法真實反映股票組合的實際估值水平。盈利收益率 EP 的概念可類比股息率（Dividend Yield），股息率從按照市價投資后能獲得多少現(xiàn)金分紅來考慮投資價值，而盈利收益率從按照市價取得股份后能產(chǎn)生多少凈利潤來考慮投資價值。多因子數(shù)量化模型中，通常使用加權(quán)平均 EP 作為 PE 風(fēng)格偏離的控制變量。此處，我們將投資組合的加權(quán)平均 PE 再取倒數(shù)，從而又變?yōu)楣乐当稊?shù)的概念，從而能夠與前面加權(quán)平均 PE 的結(jié)果比較。PE 的倒數(shù)的加權(quán)平均值再取倒數(shù)稱為 PE 的加權(quán)調(diào)和平均值。2020 年中報時，滬深 300 的調(diào)和平均 PE 為約為 15X，遠

27、低于加權(quán)平均計算的 50X， Wind 用整體法計算的 PE 約為 13X。 圖 13：加權(quán)調(diào)和平均 PE3530252015105013/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06負偏區(qū)間正偏區(qū)間 滬深300平均值資料來源：Wind，考慮成分股權(quán)重的加權(quán)調(diào)和平均 PE 高于不考慮權(quán)重的整體法，或許是由于市值更大、權(quán)重更高的成分股擁有了更高的估值。我們計算 2007 年以來滬深 300 指數(shù)成分股的流通市值和 PE 的相關(guān)系數(shù)（圖 14），發(fā)現(xiàn)自 2017 年以來，PE 與市值的負相關(guān)性一路降低，近期已

28、經(jīng)呈正相關(guān)，即市值更大的公司估值更貴，這與過去多年來的經(jīng)驗大相徑庭。 圖 14：滬深 300 指數(shù)成分股的流通市值和 PE 的相關(guān)系數(shù)10%0%-10%-20%-30%-40%20-1020-0519-1219-0719-0218-0918-0417-1117-0617-0116-0816-0315-1015-0514-1214-0714-0213-0913-0412-1112-0612-0111-0811-0310-1010-0509-1209-0709-0208-0908-0407-1107-0607-01-50%資料來源：Wind，以加權(quán)調(diào)和平均 PE 來看，指數(shù)的 PE 排在 30%分

29、位數(shù)左右，各基金的平均值的 PE 略低于指數(shù)。 圖 15：加權(quán)調(diào)和平均 PE 排序百分位60%50%40%30%20%10%0%13/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06負偏區(qū)間正偏區(qū)間 滬深300平均值資料來源：Wind，以加權(quán)調(diào)和平均 PE 來看，基金總體上是偏低 PE 的，但 2019 年以來，平均值開始向 0軸收斂，偏高 PE 的基金變得更加激進，最大幅度的暴露度達到 0.4。圖 16：加權(quán)調(diào)和平均 PE 暴露度0.600.400.200.00-0.20-0.40-0.6013-1214-

30、0614-1215-0615-1216-0616-1217-0617-1218-0618-1219-0619-1220-06負偏區(qū)間正偏區(qū)間 滬深300平均值資料來源：Wind，ROE指數(shù)的加權(quán)平均 ROE 約在 15%左右，近年來逐年提升。圖 17：加權(quán)平均 ROE25%20%15%10%5%13/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06負偏區(qū)間正偏區(qū)間 滬深300平均值資料來源：Wind，指數(shù)的加權(quán)平均 ROE 排在成分股的 60%70%左右，各基金的平均水平與指數(shù)相差不大。圖 18：加權(quán)平均 R

31、OE 排序百分位90%80%70%60%50%40%30%13/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06負偏區(qū)間正偏區(qū)間 滬深300平均值資料來源：Wind，暴露度上，最激進的高 ROE 暴露度約 0.4，低 ROE 暴露度約-0.5。平均值上，2016 年至 2018 年是偏低 ROE 的，2019 年以來偏高 ROE。圖 19：加權(quán)平均 ROE 暴露度0.600.400.200.00-0.20-0.40-0.6013/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/

32、1218/0618/1219/0619/1220/06負偏區(qū)間正偏區(qū)間 滬深300平均值資料來源：Wind，成長性我們采用三種增長類指標：過去 3 年凈利潤增速、凈利潤 TTM 增速、未來 2 年 Wind 一致預(yù)期凈利潤增速。指數(shù)的加權(quán)平均過去 3 年凈利潤增速在 50%上下，各基金的平均值普遍高于指數(shù)。不過，由于凈利潤增速數(shù)據(jù)離散度和 PE 一樣也比較大，因此通過加權(quán)平均計算的投資組合的增速波動也較大，不過采用調(diào)和平均的方式作用并不大。圖 20：過去 3 年凈利潤增速400%350%300%250%200%150%100%50%0%-50%13/1214/0614/1215/0615/12

33、16/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06負偏區(qū)間正偏區(qū)間 滬深300平均值資料來源：Wind，從排序百分位來看，指數(shù)和基金平均值排在成分股的 80%上下，相對成分股整體來說有較高的成長性。圖 21：過去 3 年凈利潤增速排序百分位120%100%80%60%40%20%0%13/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06負偏區(qū)間正偏區(qū)間 滬深300平均值資料來源：Wind，從暴露度來看，2016 年底以來基金的平均水平基本是正向暴露于利潤增速，正向暴露的

34、基金幅度較高，負向暴露成長性的產(chǎn)品幅度在-0.2 以內(nèi)。由于在多因子數(shù)量模型中通常會對數(shù)據(jù)的極值進行處理，可能導(dǎo)致的問題是投資組合在極值處理后的數(shù)據(jù)上偏離度較低，但由于極值被拉低，實際在原數(shù)據(jù)上有著較高暴露。圖 22：過去 3 年凈利潤增速暴露度1.401.201.000.800.600.400.200.00-0.20-0.4013/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06負偏區(qū)間正偏區(qū)間 滬深300平均值資料來源：Wind，如果僅以凈利潤 TTM 的增速考察較短期限的成長性，指數(shù)和基金的利潤增速同樣

35、在 50%上下，基金略高于指數(shù)。組合的凈利潤增速在大部分報告期是維持在正增長的。圖 23：凈利潤 TTM 增速600%500%400%300%200%100%0%-100%13/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06負偏區(qū)間正偏區(qū)間 滬深300平均值資料來源：Wind，在排序上，基金的平均值排在 60%80%之間，指數(shù)的排序波動更大。圖 24：凈利潤 TTM 增速排序百分位120%100%80%60%40%20%0%13/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617

36、/1218/0618/1219/0619/1220/06負偏區(qū)間正偏區(qū)間 滬深300平均值資料來源：Wind，從暴露度來看，基金更傾向于在成長性上正偏。圖 25：凈利潤 TTM 增速暴露度3.002.502.001.501.000.500.00-0.50-1.0013/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06負偏區(qū)間正偏區(qū)間 滬深300平均值資料來源：Wind，在預(yù)期凈利潤增速上，指數(shù)和基金 2020 中報的加權(quán)平均增速約 25%左右，基金更多的是正向偏離，負偏的幅度較小。圖 26：預(yù)期凈利潤增速30

37、0%250%200%150%100%50%0%-50%13/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06負偏區(qū)間正偏區(qū)間 滬深300平均值資料來源：Wind，指數(shù)和基金的加權(quán)平均預(yù)期增速的排序大部分時間在 60%80%之間，2017 年底以來，基金的預(yù)期增速一直低于指數(shù)的預(yù)期增速。圖 27：預(yù)期凈利潤增速排序百分位120%100%80%60%40%20%0%13/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06負偏區(qū)間正

38、偏區(qū)間 滬深300平均值資料來源：Wind，暴露度上，正偏的基金產(chǎn)品比較激進，2020 年中報有基金暴露度達到 1；負偏幅度普遍較小。圖 28：預(yù)期凈利潤增速暴露度4.504.003.503.002.502.001.501.000.500.00-0.5013/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06負偏區(qū)間正偏區(qū)間 滬深300平均值資料來源：Wind，分紅指數(shù)和基金平均值在加權(quán)平均股息率上相差不大，2020 年中報時接近 2%。圖 29：加權(quán)平均股息率4.0%3.5%3.0%2.5%2.0%1.5%1

39、.0%0.5%0.0%13/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06負偏區(qū)間正偏區(qū)間 滬深300平均值資料來源：Wind，2017 年以來指數(shù)和基金的加權(quán)平均股息率呈逐年下降趨勢。圖 30：加權(quán)平均股息率排序百分位90%85%80%75%70%65%60%55%50%45%13/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06負偏區(qū)間正偏區(qū)間 滬深300平均值資料來源：Wind，基金平均值較少有低股息率暴露，僅有 2

40、016 中報和年報、2019 年報、2020 中報為負。圖 31：加權(quán)平均股息率暴露度0.800.600.400.200.00-0.20-0.40-0.6013/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06負偏區(qū)間正偏區(qū)間 滬深300平均值資料來源：Wind，波動率由于 A 股投資組合的波動率整體在 30%左右，因此就波動率數(shù)值來說指數(shù)和各基金差異不大。除 2014 年底、2015 年外，基金和指數(shù)的波動率基本都在 30%附近。圖 32：波動率80%70%60%50%40%30%20%10%13/1214

41、/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06負偏區(qū)間正偏區(qū)間 滬深300平均值資料來源：Wind，從排序來看，指數(shù)和基金平均值在多數(shù)排在 40%60%區(qū)間，在成分股中處于中等水平。圖 33：波動率排序百分位80%70%60%50%40%30%20%10%13/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06負偏區(qū)間正偏區(qū)間 滬深300平均值資料來源：Wind，從暴露度來看，歷史上基金平均值略微偏向往低波動率暴露，但 2020 年

42、中報更多的轉(zhuǎn)為了高波動率暴露。波動率暴露范圍大致在0.4 之間。圖 34：波動率暴露度0.600.400.200.00-0.20-0.40-0.6013/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06負偏區(qū)間正偏區(qū)間 滬深300平均值資料來源：Wind，換手率由于我們用的日均換手率數(shù)據(jù)，換手率的分布也是比較窄的，除 2014 年底、2015 年外，大部分時間在 0.5%1%上下。圖 35：換手率4.0%3.5%3.0%2.5%2.0%1.5%1.0%0.5%0.0%13/1214/0614/1215/061

43、5/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06負偏區(qū)間正偏區(qū)間 滬深300平均值資料來源：Wind，排序上，指數(shù)和基金換手率在成分股中等偏上位置。圖 36：換手率排序百分位90%80%70%60%50%40%30%20%10%13/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06負偏區(qū)間正偏區(qū)間 滬深300平均值資料來源：Wind，暴露度上，基金平均值近年是略偏高換手率的，最大幅度到 0.5 左右。歷史上 2013 到2015 年平均值偏向低換手率，2016

44、 年中報到 2018 年中報偏高換手率，2018 年年報、2019 中報偏低換手率。偏低換手的最大幅度在-0.3 左右。圖 37：換手率暴露度0.600.500.400.300.200.100.00-0.10-0.20-0.30-0.4013/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06負偏區(qū)間正偏區(qū)間 滬深300平均值資料來源：Wind，在數(shù)值上，和市值一樣，換手率的分布也接近對數(shù)正態(tài)分布，所以在多因子數(shù)量模型中通常使用對數(shù)換手率。圖 38：對數(shù)換手率（單位：ex%）-2.50-3.00-3.50-4.

45、00-4.50-5.00-5.50-6.00-6.5013/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06負偏區(qū)間正偏區(qū)間 滬深300平均值資料來源：Wind，以對數(shù)換手率來看，指數(shù)和基金的換手率排序?qū)嶋H排在成分股的 40%左右，略低于成分股的中位數(shù)。這與直接使用換手率的結(jié)論是相反的，說明某些換手率較高的成分股權(quán)重較大。圖 39：對數(shù)換手率排序百分位90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%13/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06負偏區(qū)間正偏區(qū)間 滬深300平均值資料來源：Wind，以對數(shù)換手率來看，基金在換手率上更傾向于正偏。圖 40：對數(shù)換手率暴露