如何精選不同的行業(yè)基金

1、目錄 HYPERLINK l _TOC_250017 行業(yè)風(fēng)格基金等權(quán)配置結(jié)果回顧 4 HYPERLINK l _TOC_250016 行業(yè)風(fēng)格基金等權(quán)配置效果 4 HYPERLINK l _TOC_250015 三種風(fēng)格的基金等權(quán)配置效果 5 HYPERLINK l _TOC_250014 機(jī)構(gòu)在主流賽道的配置差異 6 HYPERLINK l _TOC_250013 不同行業(yè)風(fēng)格基金中的有效選基金因子 8 HYPERLINK l _TOC_250012 選基因子的基本信息 8 HYPERLINK l _TOC_250011 消費(fèi)基金中的有效選基因子 10 HYPERLINK l _TOC_2

2、50010 醫(yī)藥基金中的有效選基因子 12 HYPERLINK l _TOC_250009 TMT 基金中的有效選基因子 13 HYPERLINK l _TOC_250008 非單一風(fēng)格基金中的有效選基因子 15 HYPERLINK l _TOC_250007 基金精選組合的構(gòu)建 17 HYPERLINK l _TOC_250006 組合回測(cè)構(gòu)建流程 17 HYPERLINK l _TOC_250005 消費(fèi)基金精選組合 18 HYPERLINK l _TOC_250004 醫(yī)藥基金精選組合 19 HYPERLINK l _TOC_250003 TMT 基金精選組合 20 HYPERLINK

3、l _TOC_250002 非單一風(fēng)格基金精選組合 21 HYPERLINK l _TOC_250001 最新一期各精選組合基金名單 22 HYPERLINK l _TOC_250000 風(fēng)險(xiǎn)提示 23圖表目錄圖表 1：消費(fèi)基金等權(quán)配置和基準(zhǔn)的走勢(shì) 4圖表 2：消費(fèi)基金等權(quán)和基準(zhǔn)的年度收益率對(duì)比 4圖表 3：醫(yī)藥基金等權(quán)配置和基準(zhǔn)的走勢(shì) 5圖表 4：醫(yī)藥基金等權(quán)和基準(zhǔn)的年度收益率對(duì)比 5圖表 5：TMT 基金等權(quán)配置和基準(zhǔn)的走勢(shì) 5圖表 6：TMT 基金等權(quán)和基準(zhǔn)的年度收益率對(duì)比 5圖表 7：三種風(fēng)格基金等權(quán)配置和基準(zhǔn)的走勢(shì) 6圖表 8：三種風(fēng)格基金等權(quán)和基準(zhǔn)的年度收益率 6圖表 9：2010

4、 年以來(lái)公募基金在六大行業(yè)板塊的持股占比變化 6圖表 10：2010 年以來(lái)公募基金在六大板塊的持股市值占比分位數(shù)對(duì)比 7圖表 11：2010 年以來(lái)公募基金在六大行業(yè)板塊的持股集中度HHI 走勢(shì) 7圖表 12：選基指標(biāo)的基本信息表 9圖表 13：消費(fèi)基金中各因子的 RANKIC 和RANKICIR 對(duì)比 10圖表 14：消費(fèi)基金中部分因子之間的相關(guān)性 11圖表 15：消費(fèi)基金綜合因子分組年化超額收益對(duì)比 11圖表 16：醫(yī)藥基金中各因子的 RANKIC 和RANKICIR 對(duì)比 12圖表 17：醫(yī)藥基金中部分因子之間的相關(guān)性 13圖表 18：醫(yī)藥基金綜合因子分組年化超額收益對(duì)比 13圖表 1

5、9：TMT 基金中各因子的 RANKIC 和RANKICIR 對(duì)比 14圖表 20：TMT 基金中部分因子之間的相關(guān)性 14圖表 21：TMT 基金綜合因子分組年化超額收益對(duì)比 15圖表 22：非單一風(fēng)格基金中各因子的 RANKIC 和 RANKICIR 對(duì)比 15圖表 23：非單一風(fēng)格基金中部分因子之間的相關(guān)性 16圖表 24：綜合因子分 5 組單調(diào)性測(cè)試 16圖表 25：綜合因子分 5 組的多空凈值曲線對(duì)比 16圖表 26：非單一風(fēng)格基金綜合選基因子RANKIC 值序列 17圖表 27：消費(fèi)基金精選組合與相應(yīng)的基準(zhǔn)凈值曲線對(duì)比 18圖表 28：消費(fèi)基金精選組合與相應(yīng)基準(zhǔn)的年度收益率 18圖

6、表 29：醫(yī)藥基金精選組合與相應(yīng)的基準(zhǔn)凈值曲線對(duì)比 19圖表 30：醫(yī)藥基金精選組合與相應(yīng)基準(zhǔn)的年度收益率 19圖表 31：TMT 基金精選組合與相應(yīng)的基準(zhǔn)凈值曲線對(duì)比 20圖表 32：TMT 基金精選組合與相應(yīng)基準(zhǔn)的年度收益率 20圖表 33：非單一風(fēng)格基金精選組合與相應(yīng)的基準(zhǔn)凈值對(duì)比 21圖表 34：非單一風(fēng)格基金精選組合與相應(yīng)基準(zhǔn)的年度收益率 21圖表 35：最新一期消費(fèi)基金精選組合入選名單 22圖表 36：最新一期醫(yī)藥基金精選組合入選名單 22圖表 37：最新一期 TMT 基金精選組合入選名單 22圖表 38：最新一期非單一風(fēng)格基金精選組合入選名單 23行業(yè)風(fēng)格基金等權(quán)配置結(jié)果回顧在前

7、期的基金研究系列之三：如何劃分基金的行業(yè)風(fēng)格？報(bào)告中，我們基于基金持倉(cāng)分析法（PBSA）中的持股行業(yè)特征和持股集中度來(lái)分析基金的風(fēng)格，通過(guò)對(duì)全市場(chǎng)的基金梳理并將其劃分為行業(yè)風(fēng)格基金和非單一風(fēng)格基金（非單一風(fēng)格基金是指全市場(chǎng)配置型基金，不將持倉(cāng)集中暴露在某一板塊，不局限在某一行業(yè)板塊選股），并發(fā)現(xiàn)在不同行業(yè)風(fēng)格基金中集中度與基金業(yè)績(jī)的關(guān)系差異較大。在本篇報(bào)告中，我們繼續(xù)對(duì)行業(yè)風(fēng)格基金進(jìn)行深入研究，先回顧每期選出來(lái)的行業(yè)風(fēng)格基金初步作等權(quán)配置的效果，然后再探究如何從行業(yè)風(fēng)格基金中作進(jìn)一步的篩選，來(lái)構(gòu)建不同行業(yè)的 FOF 基金精選組合。行業(yè)風(fēng)格基金等權(quán)配置效果行業(yè)風(fēng)格基金等權(quán)配置在樣本期內(nèi)長(zhǎng)期都能跑

8、贏對(duì)應(yīng)的中證行業(yè)指數(shù)，但在分年度中有可能跑輸對(duì)應(yīng)的中證行業(yè)指數(shù)。消費(fèi)基金等權(quán)配置長(zhǎng)期業(yè)績(jī)表現(xiàn)優(yōu)異。在消費(fèi)基金等權(quán)配置中，樣本期內(nèi)消費(fèi)基金等權(quán)配置長(zhǎng)期都能跑贏中證消費(fèi)、基金中位數(shù)（這里需要說(shuō)明兩點(diǎn)，第一、基金中位數(shù)的基金樣本是股票+偏股+靈活配置基金中剔除合計(jì)規(guī)模 2 億以下、最近 1 年股票倉(cāng)位低于 50%且僅保留初始份額的基金，下同；第二、收益率之間的比較未扣除費(fèi)率，下同）；但是從分年度收益率對(duì)比來(lái)看，分年度消費(fèi)基金等權(quán)基本能跑贏全市場(chǎng)基金中位數(shù)，但年度表現(xiàn)可能跑輸中證消費(fèi)指數(shù)，在 2016 年之后消費(fèi)基金等權(quán)配置大多數(shù)年份表現(xiàn)都略遜于中證消費(fèi)指數(shù)，原因可能有兩點(diǎn)：一是因?yàn)橹凶C消費(fèi)指數(shù)過(guò)于強(qiáng)

9、勢(shì)（該指數(shù)成份股集中在白酒和其他細(xì)分消費(fèi)子行業(yè)龍頭，截至 2020 年 12 月 31 日，該指數(shù)近 3 年、近 5 年年化收益率都超過(guò) 25%）；二是隨著樣本期內(nèi)消費(fèi)基金的數(shù)量增多，不同的消費(fèi)基金經(jīng)理配置思路可能存在差異，并不是所有的消費(fèi)基金都能跑贏中證消費(fèi)指數(shù)。圖表1： 消費(fèi)基金等權(quán)配置和基準(zhǔn)的走勢(shì)圖表2： 消費(fèi)基金等權(quán)和基準(zhǔn)的年度收益率對(duì)比日期消費(fèi)基金等權(quán)中證消費(fèi)基金中位數(shù)2011-14.80-19.32-16.0620122.59-1.754.41201319.710.9711.69201423.4614.8316.11201528.2626.4939.332016-0.560.64-

10、17.22201739.4755.9810.672018-23.00-23.09-23.86201955.9564.7240.00202069.4570.1653.36資料來(lái)源：Wind，方正證券研究所資料來(lái)源：Wind,方正證券研究所主動(dòng)醫(yī)藥等權(quán)配置基金在近 3 年大放異彩。在醫(yī)藥基金等權(quán)配置中，醫(yī)藥基金等權(quán)凈值曲線走勢(shì)相比于中證醫(yī)藥指數(shù)在 2018 年之前并無(wú)優(yōu)勢(shì)，這也可以從年度收益率中看到，2018 年以前分年度收益看醫(yī)藥基金等權(quán)多數(shù)年份都跑輸中證醫(yī)藥指數(shù)，但是在 2018 年之后醫(yī)藥基金等權(quán)每一年都能大幅跑贏中證醫(yī)藥和同期的基金中位數(shù)，近 3 年主動(dòng)醫(yī)藥基金大放異彩。圖表3： 醫(yī)藥基金

11、等權(quán)配置和基準(zhǔn)的走勢(shì)圖表4： 醫(yī)藥基金等權(quán)和基準(zhǔn)的年度收益率對(duì)比日期醫(yī)藥基金等權(quán)中證醫(yī)藥基金中位數(shù)20122.993.817.45201335.0228.8211.6920143.3710.0616.11201540.3142.7239.332016-15.81-12.12-17.2220177.8413.7510.672018-16.37-25.97-23.86201961.0830.0540.00202081.9450.8753.36資料來(lái)源：Wind，方正證券研究所資料來(lái)源：Wind,方正證券研究所TMT 基金等權(quán)配置在不同年份中的收益率波動(dòng)較大，在市場(chǎng)環(huán)境偏弱的年份跑輸基金中位數(shù)。在

12、TMT 基金等權(quán)配置中，2014-2015 年 TMT 基金等權(quán)配置跑輸中證 TMT 指數(shù)，2016 年之后每一年都能跑贏中證TMT 指數(shù)，TMT 行業(yè)具有高Beta、高彈性、高波動(dòng)的行業(yè)屬性，在市場(chǎng)環(huán)境偏弱的 2016、2018 年TMT 基金等權(quán)跑輸全市場(chǎng)基金中位數(shù)（2016 年 TMT 基金等權(quán)表現(xiàn)為-20.98%、基金中位數(shù)為-17.22%； 2018 年 TMT 基金等權(quán)表現(xiàn)為-25.78%、基金中位數(shù)為-23.86%）。圖表5： TMT 基金等權(quán)配置和基準(zhǔn)的走勢(shì)圖表6： TMT 基金等權(quán)和基準(zhǔn)的年度收益率對(duì)比日期TMT 基金等權(quán)中證 TMT基金中位數(shù)201423.6926.0822

13、.54201573.6575.6039.332016-20.98-26.65-17.222017-3.00-6.6810.672018-25.78-34.79-23.86201960.7155.2140.00202053.5714.0353.36資料來(lái)源：Wind，方正證券研究所資料來(lái)源：Wind,方正證券研究所三種風(fēng)格的基金等權(quán)配置效果將消費(fèi)、醫(yī)藥、TMT 三種風(fēng)格的基金等權(quán)納入一個(gè)組合進(jìn)行配置，在 2019 之前配置效果一般，與基金中位數(shù)相比并無(wú)顯著的優(yōu)勢(shì)；2019和 2020 年近 2 年表現(xiàn)較佳，2019 年和 2020 年的年度收益率都跑贏基金中位數(shù) 15%以上。由于近 2 年市場(chǎng)的

14、結(jié)構(gòu)性行情凸顯，“賽道”一詞不絕于耳，好的賽道優(yōu)選好的個(gè)股是績(jī)優(yōu)基金經(jīng)理制勝的法寶，消費(fèi)、醫(yī)藥、TMT 板塊是市場(chǎng)上基金經(jīng)理關(guān)注的熱門賽道；我們每一期都可以從市場(chǎng)上選出風(fēng)格偏好穩(wěn)定的消費(fèi)、醫(yī)藥、TMT 風(fēng)格的基金，如果把選出來(lái)的所有消費(fèi)、醫(yī)藥、TMT 風(fēng)格的基金都納入到一個(gè)投資組合都作等權(quán)配置；從實(shí)際的效果來(lái)看，在 2019 年之前，三種風(fēng)格等權(quán)配置的效果一般，凈值曲線走勢(shì)相比基金中位數(shù)并沒(méi)有顯著的超額收益，分年度收益相比基金中位數(shù)并無(wú)顯著優(yōu)勢(shì)；2019 年和 2020年三種風(fēng)格基金等權(quán)配置的效果較好，2019 年和 2020 年的年度收益率分別為 59.79%和 68.89%，都跑贏對(duì)應(yīng)年份

15、基金中位數(shù) 15%以上。圖表7： 三種風(fēng)格基金等權(quán)配置和基準(zhǔn)的走勢(shì)圖表8： 三種風(fēng)格基金等權(quán)和基準(zhǔn)的年度收益率日期三種風(fēng)格等權(quán)基金中位數(shù)201421.6722.54201547.2239.332016-12.67-17.22201713.5810.672018-21.45-23.86201959.7940.00202068.8953.36資料來(lái)源：Wind，方正證券研究所資料來(lái)源：Wind,方正證券研究所機(jī)構(gòu)在主流賽道的配置差異2020 年四季報(bào)顯示公募基金對(duì)不同板塊的配置差異顯著，對(duì)消費(fèi)、醫(yī)藥、TMT、制造板塊的配置比例處于歷史的中高位，對(duì)金融、周期板塊的配置比例處于歷史的低位。我們以全市場(chǎng)

16、的普通股票型+偏股混合型+靈活配置型基金為樣本，計(jì)算公募基金從 2010 年以來(lái)每個(gè)季度在不同板塊的重倉(cāng)股持股市值占比結(jié)構(gòu)，以此來(lái)窺探公募基金重倉(cāng)的行業(yè)板塊偏好和熱度。在 2020 年四季報(bào)中，公募基金在消費(fèi)、醫(yī)藥、 TMT、制造、周期、金融六大板塊的持倉(cāng)占比分別為 30.1%、15.2%、 18.0%、17.8%、10.2%、8.6%；和歷史持股占比相比，消費(fèi)板塊的配置處于歷史的相對(duì)高位，但低于 2019 年中報(bào)和 2012 年一季報(bào)；醫(yī)藥、 TMT 板塊的配置處于中位數(shù)附近；制造板塊的配置接近歷史最高值，主要是機(jī)構(gòu)對(duì)電氣設(shè)備的超配所貢獻(xiàn)；金融和周期板塊的配置都在歷史的 25%分位數(shù)附近，處

17、于歷史的相對(duì)低位。 圖表9： 2010 年以來(lái)公募基金在六大行業(yè)板塊的持股占比變化資料來(lái)源：Wind，方正證券研究所圖表10：2010 年以來(lái)公募基金在六大板塊的持股市值占比分位數(shù)對(duì)比資料來(lái)源：Wind，方正證券研究所機(jī)構(gòu)對(duì)主流賽道的配置比例高，更多的是集中配置在少數(shù)個(gè)股上。從不同板塊的持股集中度來(lái)看，我們可以在每一期基金季報(bào)中計(jì)算每只個(gè)股的持股市值占比（公募基金在某只個(gè)股的持股市值之和除以當(dāng)期所有重倉(cāng)股持股市值），參考 HHI 指數(shù)的計(jì)算方法，對(duì)不同板塊中的持股市值占比平方求和，用來(lái)衡量不同板塊中個(gè)股的持股集中度。從計(jì)算結(jié)果來(lái)看，2020 年四季報(bào)機(jī)構(gòu)在消費(fèi)、制造、醫(yī)藥板塊的持股集中度明顯處

18、于歷史高位，說(shuō)明機(jī)構(gòu)對(duì)這幾個(gè)板塊的配置高主要體現(xiàn)在集中配置少數(shù)個(gè)股上；TMT 板塊的持股集中度從高位下降明顯，處于歷史的中間水平；而周期板塊和金融板塊的持股集中度處于歷史的相對(duì)低位。圖表11：2010 年以來(lái)公募基金在六大行業(yè)板塊的持股集中度 HHI 走勢(shì)資料來(lái)源：Wind，方正證券研究所不同行業(yè)風(fēng)格基金中的有效選基金因子在不同的基金樣本中，用同一個(gè)指標(biāo)、同一個(gè)因子去挑選得到的結(jié)果可能會(huì)有較大的差異，不同的基金樣本中可能適用不同的選基因子；例如同一個(gè)選基因子在不同行業(yè)風(fēng)格的基金中計(jì)算得到的 RankIC、 RankICIR 等指標(biāo)可能出現(xiàn)較大的差異。對(duì)于選擇不同行業(yè)風(fēng)格的基金，有哪些指標(biāo)是有效

19、的？這是本章節(jié)探討的問(wèn)題，我們?cè)诓煌男袠I(yè)風(fēng)格基金中（消費(fèi)基金、醫(yī)藥基金、TMT 基金、非單一風(fēng)格基金）去測(cè)試市場(chǎng)上主流選基指標(biāo)的選基效果，試圖尋找在不同行業(yè)風(fēng)格基金中有哪些選基指標(biāo)是有效的，旨在同一種風(fēng)格中挑選出同類最優(yōu)質(zhì)的基金。選基因子的基本信息選基指標(biāo)涵蓋五個(gè)大類：業(yè)績(jī)指標(biāo)、風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)、風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整收益指標(biāo)、基金規(guī)模、另類指標(biāo)；每個(gè)大類指標(biāo)中都包括若干個(gè)小指標(biāo)，合計(jì) 27個(gè)小類指標(biāo)，我們對(duì)每個(gè)小類指標(biāo)的計(jì)算方法也作了相應(yīng)的說(shuō)明。對(duì)于指標(biāo)有效性的判斷，我們采用傳統(tǒng)測(cè)試因子的方法，通過(guò)測(cè)試因子的 RankIC、RankICIR、因子之間的相關(guān)性、分組單調(diào)性測(cè)試等多種情況來(lái)綜合考察因子的有效性；為了

20、方便對(duì)不同因子之間的比較分析，需要對(duì)因子數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，我們對(duì)每個(gè)因子進(jìn)行極值處理和標(biāo)準(zhǔn)化處理，其中極值處理采用絕對(duì)中位差法 MAD，標(biāo)準(zhǔn)化處理采用 Z-score 方法。對(duì)于測(cè)試的時(shí)點(diǎn)，由于基金的全部持倉(cāng)個(gè)股只在半年報(bào)和年報(bào)披露，我們先在 2010 年以來(lái)的半年度和年度時(shí)點(diǎn)得到不同行業(yè)風(fēng)格的基金，然后可以在每個(gè)月得到不同行業(yè)風(fēng)格的基金，例如 2020 年 6 月時(shí)點(diǎn)可以按持倉(cāng)板塊占比計(jì)算得到消費(fèi)基金，半年報(bào)全部持倉(cāng)信息滯后 2 個(gè)月披露，然后我們可以將半年度得到的消費(fèi)基金轉(zhuǎn)換成月度頻率的消費(fèi)基金名單，比如在 2020 年 8 月至 2021 年 2 月之間每個(gè)月月末的消費(fèi)基金名單都是根據(jù) 20

21、20 年 6 月時(shí)點(diǎn)的持倉(cāng)信息計(jì)算得到的；為了避免日歷效應(yīng)產(chǎn)生的干擾，我們?cè)谠骂l上測(cè)試不同的選基因子與未來(lái)一段時(shí)間基金業(yè)績(jī)的秩相關(guān)系數(shù)，對(duì)于截面上因子值的形成期和持有期，因子形成期的選擇為過(guò)去 1 年，持有期分別選擇 3 個(gè)月、6 個(gè)月和 1 年。對(duì)于樣本基金空間的選擇，我們分別以消費(fèi)基金、醫(yī)藥基金、TMT 基金、非單一風(fēng)格基金作為樣本基金進(jìn)行測(cè)試（不同行業(yè)風(fēng)格的基金名單如何選取，詳見(jiàn)我們前期的報(bào)告基金研究系列之三：如何劃分基金的行業(yè)風(fēng)格？）。圖表12：選基指標(biāo)的基本信息表指標(biāo)具體指標(biāo)計(jì)算方法業(yè)績(jī)指標(biāo)基金 AlphaAlpha1選股擇時(shí)模型的 AlphaAlpha2對(duì) Fama-French

22、三因子做回歸取 AlphaAlpha3對(duì)風(fēng)格指數(shù)（大小盤(pán)/價(jià)值成長(zhǎng)維度）做回歸取AlphaJensen 比率Ri-Rf+Beta*(Rm-Rf)基金的業(yè)績(jī)區(qū)間復(fù)權(quán)單位凈值增長(zhǎng)率基金業(yè)績(jī)的穩(wěn)定性區(qū)間超額收益的波動(dòng)率基金的周度勝率基金每周取得正收益率的概率基金的周度超額勝率基金每周相對(duì)業(yè)績(jī)基準(zhǔn)取得超額收益率的概率風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)最大回撤區(qū)間收益率的最大回撤波動(dòng)率區(qū)間收益率的標(biāo)準(zhǔn)差下行偏差Emin（Ri-MARR,0)2(1/2)BetaCAPM 模型的回歸系數(shù)風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整收益指標(biāo)夏普比率Sharp Ratio=(Ri-Rf)/Sigma信息比率IR=(Ri-benchmark)/Sigma(Ri-benchm

23、ark)卡瑪比率Calmar Ratio=(Ri-Rf)/Maxdd特雷諾比率Treynor Ratio=(Ri-Rf)/Beta索提諾比率Sortino Ratio=(Ri-Rf)/Sigma(下行標(biāo)準(zhǔn)差)基金規(guī)?；鹨?guī)模基金的合計(jì)規(guī)?；鸱蓊~基金的合計(jì)份額基金規(guī)模變化基金合計(jì)規(guī)模的變化率基金份額變化基金合計(jì)份額的變化率凈申購(gòu)份額申購(gòu)份額-贖回份額另類指標(biāo)個(gè)股集中度持倉(cāng)個(gè)股的集中度行業(yè)集中度持倉(cāng)行業(yè)的集中度機(jī)構(gòu)投資者占比持有人結(jié)構(gòu)中機(jī)構(gòu)投資者占比管理人員工持有比例持有人結(jié)構(gòu)中管理人員工買入金額占比換手率Max(股票買入總額，股票賣出總額)/持有股票平均市值資料來(lái)源：Wind，方正證券研究所相

24、關(guān)指標(biāo)計(jì)算的說(shuō)明：基金 Alpha 的計(jì)算用過(guò)去 1 年的數(shù)據(jù)回歸，風(fēng)格指數(shù)選用巨潮風(fēng)格指數(shù)；圖表中的 Ri 表示的是基金的收益率，Rf表示的是無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率，Rm 表示的是市場(chǎng)的收益率，MARR 是指可接受的最低收益率，我們以基金收益率的平均值來(lái)代表，Sigma 表示的是基金收益率的標(biāo)準(zhǔn)差，Maxdd 表示的是最大回撤，業(yè)績(jī)基準(zhǔn)以滬深 300 指數(shù)來(lái)代表；除此之外，關(guān)于另類指標(biāo)中的行業(yè)集中度和換手率指標(biāo)的計(jì)算方法，行業(yè)集中度指標(biāo)的計(jì)算參考HHI 指數(shù)的編制原理，以基金在每期全部持股對(duì)應(yīng)的申萬(wàn)一級(jí)行業(yè)權(quán)重平方求和來(lái)代表，來(lái)刻畫(huà)不同基金在行業(yè)配置層面的集中分散程度；關(guān)于換手率指標(biāo)的計(jì)算，分子端取每期

25、股票買入成本總額和股票賣出成本總額中的最大值，分母端取持有股票的平均市值，如果是在半年度計(jì)算，持有股票平均市值取一季報(bào)和二季報(bào)的平均值，如果是在年度計(jì)算，持有股票平均市值取全年 4 個(gè)季報(bào)的平均值。消費(fèi)基金中的有效選基因子消費(fèi)基金中多數(shù)因子都具有較高的 RankIC、RankICIR。在消費(fèi)基金中的RankIC 和 RankICIR 對(duì)比中，從時(shí)間維度上看，可以發(fā)現(xiàn)隨著持有期的延長(zhǎng)，持有期從 3 個(gè)月到 6 個(gè)月、持有期從 6 個(gè)月到 12 個(gè)月，因子的 RankIC 和RankICIR 都有變高的趨勢(shì)，這側(cè)面說(shuō)明消費(fèi)基金適合長(zhǎng)期持有。從不同因子的 RankIC 和RankICIR 數(shù)值大小看

26、，可以發(fā)現(xiàn)基金 alpha、詹森比率、基金業(yè)績(jī)、基金周度勝率、基金周度超額勝率、波動(dòng)率、下行偏差、beta、5 個(gè)風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整后的收益指標(biāo)（夏普比率、信息比率、卡瑪比率、特雷諾比率、索提諾比率）、個(gè)股集中度、換手率指標(biāo)等因子的 RankIC 明顯較高，這些因子在樣本期內(nèi)也表現(xiàn)出較高的 RankICIR。對(duì)于多個(gè)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)也表現(xiàn)出較高的 RankIC和 RankICIR，原因可能有 2 點(diǎn)：一方面可能與樣本基金的數(shù)量相對(duì)偏少有關(guān)，另一方面也可能與消費(fèi)行業(yè)的賽道屬性有關(guān)。圖表13：消費(fèi)基金中各因子的 RankIC 和RankICIR 對(duì)比指標(biāo)名稱因子代碼RankIC RankICIR 3 個(gè)月6 個(gè)月1

27、2 個(gè)月3 個(gè)月6 個(gè)月12 個(gè)月基金alpha 1alpha1 0.2230.2450.2850.6820.7450.748基金alpha 2alpha2 0.2110.2400.3480.5870.6041.117基金alpha 3alpha3 0.1760.2260.3750.4850.6111.192詹森比率jensen 0.2010.2400.4010.5200.6051.161基金業(yè)績(jī)perf 0.1660.2140.3880.4480.5351.161基金業(yè)績(jī)穩(wěn)定性sta 0.0040.0470.1270.0090.1110.287基金周度勝率monthwin1 0.1350.1

28、420.2500.3750.3730.761基金周度超額勝率monthwin2 0.1380.1370.2420.4050.4280.752最大回撤mdd 0.0140.0710.1360.0390.1900.396波動(dòng)率vol 0.1470.1680.2620.4000.5151.063下行偏差downdev 0.1440.1690.2600.3890.5000.987Beta beta 0.1570.1720.2460.4600.5371.239夏普比率sharpe 0.1820.2260.3500.5030.5721.095信息比率info 0.1700.2040.3480.4930.5

29、261.003卡瑪比率calmar 0.1590.2130.3410.4200.5351.069特雷諾比率treynor 0.1900.2310.3480.5210.6071.139索提諾比率sortino 0.1770.2180.3390.5100.5601.060基金規(guī)模asset 0.0500.0730.1110.2230.3070.454基金份額share -0.070-0.047-0.047-0.246-0.155-0.147基金規(guī)模變化asset_chg 0.0410.0510.1550.1280.1310.447基金份額變化share_chg 0.0390.0300.0970.1

30、380.0880.311凈申購(gòu)份額netshare 0.0740.0890.1860.2270.2590.566個(gè)股集中度stockcon 0.1310.2030.2150.4520.6511.166行業(yè)集中度indcon 0.0320.0750.1270.0950.2300.505機(jī)構(gòu)投資者占比instipor 0.0280.0750.0530.1160.2860.186管理人員工占比indivpor 0.0100.057-0.0220.0530.262-0.088換手率turnover -0.187-0.228-0.277-0.727-0.822-0.917資料來(lái)源：Wind，方正證券研究

31、所在消費(fèi)基金中，因子之間的相關(guān)性測(cè)試結(jié)果顯示業(yè)績(jī)因子之間存在高度相關(guān)。對(duì)于因子之間的相關(guān)性測(cè)試，我們發(fā)現(xiàn) alpha2、alpha3、jensen、 perf、sharpe、info、calmar、treynor、sortino 等 9 個(gè)業(yè)績(jī)相關(guān)的因子之間高度相關(guān)，相關(guān)系數(shù)普遍在 0.8 以上；但 Alpha1 與其他因子之間的相關(guān)系數(shù)較低，基本在 0.2 以下；周度勝率因子 monthwin1 和周度超額勝率因子 monthwin2 之間業(yè)績(jī)相關(guān)不顯著，monthwin1 與其他因子之間相關(guān)性較低，但 monthwin2 與業(yè)績(jī)因子之間的相關(guān)系數(shù)多數(shù)都在 0.6 附近；風(fēng)險(xiǎn)因子中的 vol

32、、downdev、beta 之間也存在較高的相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)也基本超過(guò) 0.8；另類指標(biāo)中的個(gè)股集中度 stockcon和換手率 turnover 因子與其他因子的相關(guān)系數(shù)也基本在 0.2 以下。綜上，alpha1、stockcon、turnover 等三個(gè)因子與其他所有因子的相關(guān)性較低，而業(yè)績(jī)因子與業(yè)績(jī)因子之間、風(fēng)險(xiǎn)因子與風(fēng)險(xiǎn)因子之間存在較強(qiáng)的相關(guān)性。圖表14：消費(fèi)基金中部分因子之間的相關(guān)性alpha1alpha2alpha3jensenperfmonthwin1monthwin2sharpeinfocalmartreynorsortinovoldowndevbetastockconturn

33、overalpha11.0000.0820.0870.1010.0680.082-0.0170.0760.0480.0700.1060.0960.0910.0840.0950.074-0.067alpha20.0821.0000.9060.8320.8010.3680.5090.8370.7840.7740.8420.8580.1180.0940.0340.108-0.219alpha30.0870.9061.0000.8200.7690.3810.4720.8300.7520.7820.8430.8570.0730.056-0.012-0.022-0.145jensen0.1010.8320

34、.8201.0000.9630.3830.5850.9570.8790.9210.9650.9560.3340.3420.1630.079-0.146perf0.0680.8010.7690.9631.0000.3710.6170.9500.9240.9200.9140.9200.3280.3350.1800.087-0.122monthwin10.0820.3680.3810.3830.3711.0000.2960.4130.4030.3810.3930.408-0.0260.0140.004-0.0120.079monthwin2-0.0170.5090.4720.5850.6170.29

35、61.0000.6210.6540.5780.5600.6090.1320.1010.133-0.044-0.019sharpe0.0760.8370.8300.9570.9500.4130.6211.0000.9270.9500.9520.9770.1660.1750.0500.043-0.151info0.0480.7840.7520.8790.9240.4030.6540.9271.0000.8770.8310.8870.1460.1790.1670.002-0.094calmar0.0700.7740.7820.9210.9200.3810.5780.9500.8771.0000.92

36、00.9290.1790.2040.0440.057-0.139treynor0.1060.8420.8430.9650.9140.3930.5600.9520.8310.9201.0000.9800.1910.1900.0000.062-0.157sortino0.0960.8580.8570.9560.9200.4080.6090.9770.8870.9290.9801.0000.1440.1370.0280.030-0.152vol0.0910.1180.0730.3340.328-0.0260.1320.1660.1460.1790.1910.1441.0000.9540.8150.1

37、53-0.055downdev0.0840.0940.0560.3420.3350.0140.1010.1750.1790.2040.1900.1370.9541.0000.8160.150-0.017beta0.0950.034-0.0120.1630.1800.0040.1330.0500.1670.0440.0000.0280.8150.8161.0000.041-0.004stockcon0.0740.108-0.0220.0790.087-0.012-0.0440.0430.0020.0570.0620.0300.1530.1500.0411.000-0.224turnover-0.

38、067-0.219-0.145-0.146-0.1220.079-0.019-0.151-0.094-0.139-0.157-0.152-0.055-0.017-0.004-0.2241.000資料來(lái)源：Wind，方正證券研究所經(jīng)過(guò)測(cè)試，在消費(fèi)基金中選取 alpha1、perf、beta、stockcon、turnover等 5 個(gè)因子等權(quán)構(gòu)造的綜合因子分組測(cè)試效果較好。我們將這 5 個(gè)因子等權(quán)構(gòu)造的綜合因子值按從小到大排序分成 5 組，可以發(fā)現(xiàn)構(gòu)建的綜合因子對(duì)于消費(fèi)基金而言呈現(xiàn)出明顯的單調(diào)性，隨著綜合因子值的增加，分組的年化超額也在變高，綜合因子值最高的組 5 年化超額收益為 22.6%，因

39、子值最低的組 1 年化超額收益為 7.5%。也就是說(shuō)，按基金 alpha1、基金業(yè)績(jī)、基金 Beta、個(gè)股集中度、基金換手率等權(quán)構(gòu)造的綜合因子對(duì)消費(fèi)基金未來(lái)收益率有較強(qiáng)的預(yù)測(cè)能力。圖表15：消費(fèi)基金綜合因子分組年化超額收益對(duì)比資料來(lái)源：Wind，方正證券研究所醫(yī)藥基金中的有效選基因子醫(yī)藥基金中有效的選基因子主要集中在業(yè)績(jī)因子和規(guī)模因子上。在醫(yī)藥基金中，隨著持有周期的延長(zhǎng)，多數(shù)因子的預(yù)測(cè)能力和穩(wěn)定程度都較好；結(jié)合 RankIC 和RankICIR 值綜合判斷，我們發(fā)現(xiàn)基金 alpha2、詹森比率、基金業(yè)績(jī)、5 個(gè)風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整后的收益指標(biāo)（夏普比率、信息比率、卡瑪比率、特雷諾比率、索提諾比率）、基金規(guī)

40、模、基金份額、管理人員工內(nèi)部持有比例等因子相對(duì)有效，這也主要體現(xiàn)在業(yè)績(jī)和規(guī)模相關(guān)的因子上，但最終還需要通過(guò)相關(guān)性檢驗(yàn)和單調(diào)性測(cè)試來(lái)判斷。圖表16：醫(yī)藥基金中各因子的 RankIC 和RankICIR 對(duì)比指標(biāo)名稱因子代碼RankIC RankICIR 3 個(gè)月6 個(gè)月12 個(gè)月3 個(gè)月6 個(gè)月12 個(gè)月基金alpha 1alpha1 0.02750.05390.04300.07180.15360.1296基金alpha 2alpha2 0.10290.11740.17690.30440.35550.6456基金alpha 3alpha3 0.09730.12330.13780.28160.34

41、430.4361詹森比率jensen 0.11320.17410.18860.30470.51780.6728基金業(yè)績(jī)perf 0.09410.16050.20250.25430.46630.6979基金業(yè)績(jī)穩(wěn)定性sta -0.1222-0.0896-0.0455-0.2859-0.2234-0.1064基金周度勝率monthwin1 0.07790.12080.13610.21360.39970.4710基金周度超額勝率monthwin2 0.01380.03210.01650.04210.09960.0542最大回撤mdd 0.06720.01390.03030.18100.03570.0

42、901波動(dòng)率vol -0.0464-0.0100-0.0151-0.1133-0.0266-0.0425下行偏差downdev -0.0544-0.0194-0.0205-0.1384-0.0497-0.0520Beta beta -0.0361-0.0278-0.0120-0.1009-0.0819-0.0426夏普比率sharpe 0.10570.16120.19060.29430.47400.6578信息比率info 0.11900.17800.20010.33180.53770.6825卡瑪比率calmar 0.10050.15010.19890.27140.41620.7377特雷諾

43、比率treynor 0.10220.15960.18430.28180.47360.6824索提諾比率sortino 0.10060.15640.19110.27600.45110.6579基金規(guī)模asset -0.0860-0.0997-0.1806-0.2671-0.2904-0.6361基金份額share -0.0998-0.1273-0.1893-0.3167-0.3769-0.6804基金規(guī)模變化asset_chg 0.03700.05070.03480.10320.16800.1135基金份額變化share_chg -0.00650.0207-0.0047-0.01910.0680

44、-0.0169凈申購(gòu)份額netshare 0.05850.09960.08590.18090.30490.2858個(gè)股集中度stockcon -0.0743-0.1084-0.1230-0.2211-0.3119-0.3501行業(yè)集中度indcon 0.03260.02350.10080.09690.06790.3161機(jī)構(gòu)投資者占比instipor 0.01970.04440.10830.06510.15240.3655管理人員工占比indivpor 0.07040.13440.17500.19470.37100.5146換手率turnover 0.01050.05980.03370.033

45、80.20410.1026資料來(lái)源：Wind，方正證券研究所醫(yī)藥基金中業(yè)績(jī)因子之間高度共線，規(guī)模、份額因子能提供增量信息。在醫(yī)藥基金中，業(yè)績(jī)因子之間有著較高的相關(guān)性，alpha2 因子與其他因子之間的相關(guān)系數(shù)都在 0.8 以上，jensen、perf 以及 5 個(gè)風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整后的收益指標(biāo)的相關(guān)性都在 0.9 以上；基金規(guī)模中的 asset、share 因子雖然二者之間存在共線，但是與其他因子之間相關(guān)性較低，基金規(guī)模和份額因子在醫(yī)藥基金中的測(cè)試中能帶來(lái)增量信息，說(shuō)明長(zhǎng)期來(lái)看在醫(yī)藥基金中規(guī)模越大相比于同類而言獲得的超額難度也越大。圖表17：醫(yī)藥基金中部分因子之間的相關(guān)性alpha2jensenperf

46、sharpeinfocalmartreynorsortinoassetshareindivporalpha21.0000.8490.8400.8850.8350.8420.8750.886-0.051-0.1180.160jensen0.8491.0000.9750.9550.9140.9030.9680.9490.012-0.0660.154perf0.8400.9751.0000.9560.9520.9110.9600.949-0.004-0.0820.144sharpe0.8850.9550.9561.0000.9470.9590.9800.998-0.013-0.0910.163inf

47、o0.8350.9140.9520.9471.0000.9050.9190.945-0.052-0.1340.151calmar0.8420.9030.9110.9590.9051.0000.9380.958-0.045-0.1190.158treynor0.8750.9680.9600.9800.9190.9381.0000.9760.001-0.0830.167sortino0.8860.9490.9490.9980.9450.9580.9761.000-0.018-0.0940.162asset-0.0510.012-0.004-0.013-0.052-0.0450.001-0.0181

48、.0000.900-0.096share-0.118-0.066-0.082-0.091-0.134-0.119-0.083-0.0940.9001.000-0.207indivpor0.1600.1540.1440.1630.1510.1580.1670.162-0.096-0.2071.000資料來(lái)源：Wind，方正證券研究所醫(yī)藥基金中選取 info 和 share 因子等權(quán)構(gòu)造綜合因子分組效果顯著。我們遵循因子的 RankIC、RankICIR 高、因子之間不共線、分組單調(diào)等原則去測(cè)試構(gòu)造的綜合因子，在上述 8 個(gè)業(yè)績(jī)相關(guān)的因子、asset、 share、indivpor 等因子之間多種

49、組合進(jìn)行測(cè)試，最終我們選取 info 和 share 因子等權(quán)構(gòu)成綜合因子，將構(gòu)造的綜合因子從小到大排序分成 5組，分組的單調(diào)性較好，隨著綜合因子值的增加，分組的年化超額大致呈現(xiàn)單調(diào)遞增的變化，最高的組 5 年化超額為 9.9%。圖表18：醫(yī)藥基金綜合因子分組年化超額收益對(duì)比資料來(lái)源：Wind，方正證券研究所TMT 基金中的有效選基因子TMT 基金中因子的信息衰減速度較快，多數(shù)因子的預(yù)測(cè)能力在 3 個(gè)月或者 6 個(gè)月左右達(dá)到峰值。與消費(fèi)、醫(yī)藥基金中因子具有較強(qiáng)的預(yù)測(cè)穩(wěn)定性不同，在 TMT 基金中因子絕大部分因子都存在信息衰減，隨著持有期的延長(zhǎng)，多數(shù)因子的 RankIC 和RankICIR 都出

50、現(xiàn)遞減，多數(shù)因子的RankIC 和 RankICIR 在持有 3 個(gè)月或者 6 個(gè)月達(dá)到峰值，這可能與 TMT 行業(yè)的特點(diǎn)有關(guān)，2015 年之后 TMT 板塊的行情延續(xù)性不強(qiáng)，波動(dòng)和振幅都比較大。從 3 個(gè)月和 6 個(gè)月看，alpha2、alpha3、 mdd、info、asset、share、netshare、indcon、indivpor 等因子相對(duì)有效。圖表19：TMT 基金中各因子的RankIC 和 RankICIR 對(duì)比指標(biāo)名稱因子代碼RankIC RankICIR 3 個(gè)月6 個(gè)月12 個(gè)月3 個(gè)月6 個(gè)月12 個(gè)月基金alpha 1alpha1 -0.051-0.075-0.10

51、6-0.135-0.213-0.345基金alpha 2alpha2 0.1140.063-0.0130.3920.236-0.038基金alpha 3alpha3 0.1310.0940.0150.4400.3200.044詹森比率jensen 0.1030.044-0.0080.2880.121-0.020基金業(yè)績(jī)perf 0.1040.039-0.0150.2840.109-0.039基金業(yè)績(jī)穩(wěn)定性sta -0.025-0.0060.017-0.062-0.0170.051基金周度勝率monthwin1 0.0810.0440.0000.2660.135-0.002基金周度超額勝率mon

52、thwin2 0.0840.010-0.0360.2340.026-0.102最大回撤mdd 0.1020.0990.0710.2750.3040.223波動(dòng)率vol -0.031-0.0170.016-0.076-0.0490.045下行偏差downdev -0.046-0.0310.013-0.114-0.0870.037Beta beta -0.034-0.024-0.023-0.093-0.064-0.070夏普比率sharpe 0.1130.0650.0120.3580.2000.032信息比率info 0.1510.0840.0000.4680.2740.001卡瑪比率calmar

53、 0.0990.058-0.0090.3120.181-0.027特雷諾比率treynor 0.1110.0560.0020.3210.1680.005索提諾比率sortino 0.1150.0650.0110.3620.1990.030基金規(guī)模asset -0.086-0.106-0.187-0.315-0.398-0.650基金份額share -0.086-0.092-0.187-0.324-0.357-0.752基金規(guī)模變化asset_chg 0.0960.0590.0430.3020.1830.114基金份額變化share_chg 0.0730.0460.0340.2430.1500.

54、094凈申購(gòu)份額netshare 0.0990.0660.1310.3200.2130.377個(gè)股集中度stockcon -0.0320.003-0.029-0.1390.010-0.143行業(yè)集中度indcon -0.082-0.061-0.088-0.282-0.228-0.264機(jī)構(gòu)投資者占比instipor 0.008-0.0090.0170.030-0.0360.070管理人員工占比indivpor 0.0940.1410.2400.3170.4760.795換手率turnover 0.0910.0530.0990.2660.1630.272資料來(lái)源：Wind，方正證券研究所TMT

55、基金中多數(shù)因子之間的相關(guān)性較低。除alpha2、alpha3、info 等 3 個(gè)因子之間存在較高的相關(guān)性之外，其余因子像 mdd、asset、share等因子與其他因子之間的相關(guān)性較低。在單因子的測(cè)試中，我們發(fā)現(xiàn)另類指標(biāo)中的 netshare、indcon 的單調(diào)性較弱，分組效果不明顯；圖表20：TMT 基金中部分因子之間的相關(guān)性alpha2 alpha3 info mdd asset share netshare indcon indivpor alpha2 1.0000.9020.8620.5960.0760.0240.334-0.1040.083alpha3 0.9021.0000.8

56、540.4560.0710.0410.402-0.0290.070info 0.8620.8541.0000.5220.018-0.0360.349-0.1490.083mdd 0.5960.4560.5221.000-0.088-0.0990.128-0.2780.051asset 0.0760.0710.018-0.0881.0000.8370.0700.121-0.155share 0.0240.041-0.036-0.0990.8371.000-0.0140.093-0.213netshare 0.3340.4020.3490.1280.070-0.0141.0000.1090.120

57、indcon -0.104-0.029-0.149-0.2780.1210.0930.1091.000-0.100indivpor 0.0830.0700.0830.051-0.155-0.2130.120-0.1001.000資料來(lái)源：Wind，方正證券研究所由 info、mdd、asset、indivpor 四個(gè)因子等權(quán)構(gòu)造的綜合因子對(duì) TMT基金未來(lái)的收益率有較好的預(yù)測(cè)效果。經(jīng)過(guò)對(duì)因子之間的測(cè)試，我們最終選取 info、mdd、asset、indivpor 四個(gè)因子等權(quán)構(gòu)造綜合因子，并按綜合因子從小到大排序分成 5 組，分組回測(cè)結(jié)果顯示單調(diào)性較為顯著，組 1 的年化超額收益為-1.7%，

58、最低；組5 的年化超額收益為13.9%，最高；綜合因子值越大，超額收益越明顯。圖表21：TMT 基金綜合因子分組年化超額收益對(duì)比資料來(lái)源：Wind，方正證券研究所非單一風(fēng)格基金中的有效選基因子非單一風(fēng)格基金中多數(shù)因子都具有非常穩(wěn)定的預(yù)測(cè)能力?？梢园l(fā)現(xiàn)， alpha2、alpha3、jensen、perf、monthwin1、monthwin2、mdd、5 個(gè)風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整后的收益因子（sharpe、info、calmar、treynor、sortino）、asset、 share、netshare、instipor、indivpor 等因子的 RankIC 和 RankICIR 較高，這些因子比其他

59、的因子更加有效。圖表22：非單一風(fēng)格基金中各因子的 RankIC 和RankICIR 對(duì)比指標(biāo)名稱因子代碼RankIC RankICIR 3 個(gè)月6 個(gè)月12 個(gè)月3 個(gè)月6 個(gè)月12 個(gè)月基金alpha 1alpha1 0.0580.0560.0390.3130.3580.285基金alpha 2alpha2 0.1100.1290.1200.7100.9340.993基金alpha 3alpha3 0.1180.1480.1480.9291.4341.726詹森比率jensen 0.1000.1280.1170.5240.8410.937基金業(yè)績(jī)perf 0.0900.1200.1120.

60、4430.7210.790基金業(yè)績(jī)穩(wěn)定性sta -0.018-0.019-0.004-0.055-0.068-0.015基金周度勝率monthwin1 0.0700.0900.0860.4660.6940.757基金周度超額勝率monthwin2 0.0700.0860.0740.5570.8200.738最大回撤mdd 0.0770.1030.1090.3280.5460.587波動(dòng)率vol -0.050-0.061-0.080-0.173-0.242-0.318下行偏差downdev -0.045-0.056-0.076-0.154-0.216-0.300Beta beta -0.040-