请务必阅读尾页重要声明 日期： 2021年11月10日 分析师： 张雨蒙 Tel： 021-53686146 E-mail： zhangyumeng@shzq.com SAC编号： S0870521100005 联系人： 乐威 Tel： 021-53686145 E-mail： yuewei@shzq.com asc.com SAC编号： S0870121100021 权益基金股票仓位上升，加仓中游制造  主要观点 机构偏离与相对收益的负反馈逻辑与规律：在交易行为上，基金经理受相对收益和同业比较的考核；同时A股市场中行业风格轮动对产品收益的影响远大于长期选股的收益，导致基金经理行为不得不在“集中-均衡”的风格周期中循环往复。 行业风格偏离度模型思路：本报告以偏股混合型和普通股票型基金为样本，构建行业风格偏离度模型，测算权益基金在五大行业风格板块上的持仓变化情况；并构造行业风格偏离度指标，对权益基金相对基准的行业风格偏离程度进行测算。 基金行业风格变化：根据行业风格偏离度模型，截止2021年11月5日，权益基金（偏股混合型和普通股票型基金）近1周的股票仓位提升，显著加仓中游制造板块。 基金行业风格偏离度：根据模型测算，自2021年10月底至2021年11月5日，权益基金（偏股混合型和普通股票型基金）的行业风格偏离度指标自底部反弹向上，同时基金超额收益上升，当前市场整体处于行业风格偏离占优的状态。 基于机构行业风格偏离度的FOF策略：截止2021年11月5日，Top20及Top20%组净值均显著跑赢基准指数，其中Top20组合表现相对较好，该组合在回测期间年化收益为20.32%，夏普比率0.87；同期中证800年化收益8.24%，夏普比率0.36。  风险提示 新冠疫情恶化、中国经济超预期下滑，金融监管政策收紧，资本市场波动对基金影响的不确定性等。 证券研究报告 基金研究 基金研究报告 基金研究报告 请务必阅读尾页重要声明 2 目 录 一、机构偏离与相对收益的负反馈逻辑与规律 ................................... 3 二、基金风格持仓解构 ........................................................................... 4 2.1 五大风格定义 ........................................................................ 4 2.2 五大行业风格板块的持仓解构算法 .................................... 4 2.3 全市场股票基金风格仓位变化 ............................................ 5 三、风格偏移因子与基金业绩归因 ....................................................... 7 3.1从基金净值解构基金风格持仓 ............................................. 7 3.2 股票型基金的业绩归因 ........................................................ 7 3.3全市场股票型基金行业风格偏离度 ..................................... 8 四、基于机构行业风格偏离度构建策略 ............................................. 10 五、风险因素 ......................................................................................... 12 图 图 1 基金偏离度与相对收益显著规律的逻辑 .......................... 3 图 2 全市场股票类基金持仓风格变化（2019年至今，日频） ................................................................................................ 6 图 3 基金风格估计仓位（半年度） .......................................... 6 图 4 基金风格真实仓位（半年度） .......................................... 6 图 5 从管理人能力的解构到基金业绩的归因 .......................... 7 图 6 全市场股票型基金偏离度与超额收益 .............................. 8 图 7 市场基金滚动一年位于四个状态的平均时间 .................. 9 图 8 机构行业风格偏离度单因子FOF策略净值（截止2021年11月5日） .......................................................................... 11 表 表 1 偏股混合型基金D+R+、D-R+占比Top20 .......................... 9 表 2 普通股票型基金D+R+、D-R+占比Top20 ........................ 10 表 3 机构行业风格偏离度单因子FOF策略风险收益指标 ..... 11 表 4 机构行业风格偏离度的单因子FOF策略分年收益 ......... 11 表 5 Top20策略近期所选基金列表（选股日：2021年10月29日） ...................................................................................... 12 基金研究报告 请务必阅读尾页重要声明 3 一、机构偏离与相对收益的负反馈逻辑与规律 当A股市场处于行业风格偏离周期中时，行业风格轮动对产品收益波动的影响远大于长期选股的收益。从历史上看，均衡基金跑赢指数的部分非常小，大部分基金产品盈利来源为行业/风格轮动。中观层面为选股带来了巨大的收益来源和波动，对机构投资者在中观层面交易行为和现实规律的研究对于选股来说具有更上层的意义。 在交易行为上，基金经理受相对收益和同业比较的考核；同时A股市场中风格轮动对产品收益的影响远大于长期选股的收益，导致基金经理行为不得不在“集中-均衡”的风格周期中循环往复，进而呈现如下情形： 1.当市场处于行业风格偏离周期中时，往往伴随某一风格绝对强势，此时风格均衡的产品将显著跑输同业，其不得不跟随市场被动集中风格。 2.当市场处于行业风格均衡周期中时，前期单一强势的风格往往超额收益见顶，不偏向均衡就会显著跑输偏向均衡的同业，其也不得不随着市场被动选择均衡的行业风格。 图 1 基金偏离度与相对收益显著规律的逻辑 数据来源：Wind, 上海证券研究所 基金研究报告 请务必阅读尾页重要声明 4 二、基金风格持仓解构 2.1 五大风格定义 本报告依据对权益基金经理切换风格的逻辑调研，人工定义了5个行业风格大类，分别为：TMT，周期，消费，中游制造和金融地产，每类行业风格所包含的申万一级行业如下： TMT：电子、计算机、传媒、 通信 周期 ：农林牧渔、采掘、化工、钢铁、有色金属； 消费：家用电器、食品饮料、纺织服装、轻工制造、医药生物、公用事业、商业贸易、休闲服务； 中游制造：交通运输、综合、建筑材料、建筑装饰、电气设备、汽车、机械设备、国防军工； 金融地产：房地产、银行、非银金融。 2.2 五大行业风格板块的持仓解构算法 报告以行业维度解构主动型基金每日收益。将基金的单位净收益率作为模型的因变量，将直接影响其变化的股票行业指数的涨跌幅作为自变量，构建如下模型： jiijijficxrr 其中fir为日基金第i日的收益率，ijr为第j个行业第i日的收益率，ijx为该只基金在第j个行业第i日上的持仓，那么jijx即为该只基金第i日在股票市场的总仓位，jijijxr为该只基金第i日在股票市场的总收益率。ic为基金在现金类和其他类资产第i日的收益率，在研究股票类基金或偏混合型基金时，可将ic设为0。 行业解构缺陷之一：对于该多元线性方程来说，求解变量为ijx和ic，共j+1个变量，只需要j+1个方程即可求出唯一解。即隐含前提假设：该基金在连续j+1日内行业持仓固定不变。 行业解构缺陷之二：多重共线性。按照申万行业分类，一级行业共28个，同风格行业相关性强，多变量存在多重共线性，造成结果显著性低、稳定性差。 上述问题即为固定约束下存在唯一（最优）的行业持仓解。在研究普通股票型和偏股混合型基金，测算其某一天的收益率时，可将上述问题简化为： jjjfxrr0 基金研究报告 请务必阅读尾页重要声明 5 在上述方程中fr和jr为已知量，jx为未知量。一般来讲，当有j个方程时，即可求解j元一次方程的j个自变量。但由于计算的是真实市场情况，对自变量jx有一定的限制条件，此时需要≥j个方程去求解尽可能满足jjjfxrr0的一组最优值：jx。在这里，假设i（i≥j）天基金持仓不变，利用i组fr和jr给出i（i≥j）个方程。 运用上述思路，本报告进一步构建多约束下的线性规划求解方程。为得到jjjfxrr0的一组最优解，考虑到现实中需对jx增加约束条件，本文从准确性和效率两个方面考量，最终使用Matlab的fmincon函数去解决这个问题。fmincon函数可以求解带约束的线性或非线性多变量函数的最小值，即可以用来求解（非）线性规划问题。Matlab中，（非）线性规划模型的写法如下： 算法构造上，全风格持仓规模上下限是非线性约束；因此，本报告使用滚动T个交易日的基金净值数据，对基金仓位进行约束，并用fmincon函数求解带约束的非线性多变量函数的最小值。上述公式中，푓(푥)为非线性目标函数，푥的返回值即为푚푖푛푓(푥)的最优解，critic_value为基金持股仓位下限。根据证监会《公开募集证券投资基金运作管理办法》规定，偏股混合型基金持股仓位下限为60%，普通股票型基金持股仓位下限为80%，因而本报告对基金仓位预测值范围进行限定时，偏股混合型基金的取值范围为[0.6,1]，普通股票型基金的取值范围为[0.8,1]。 2.3 全市场股票基金风格仓位变化 根据行业风格偏离度模型测算（以偏股混合型和普通股票型基金为样本），截止2021年11月5日，权益基金近1周的股票仓位提升，显著加仓中游制造板块。 基金研究报告 请务必阅读尾页重要声明 6 图 2 全市场股票类基金持仓风格变化（2019年至今，日频） 数据来源：Wind, 上海证券研究所 下图展示了基金风格的估计仓位与真实仓位的对比，根据历史统计，基金仓位估计值与真实值的绝对水平有所差别，但模型测算的五大风格仓位相对变化趋势与真实值较为接近。 图 3 基金风格估计仓位（半年度） 图 4 基金风格真实仓位（半年度） 数据来源：Wind, 上海证券研究所 数据来源：Wind, 上海证券研究所 基金研究报告 请务必阅读尾页重要声明