基金经理研究系列之七：华商基金邓默：行业配置与选股能力兼备，业绩稳居同类前列

目前管理的基金包括华商新量化、华商量化进取、华商红利优选、华商动态阿尔法、华商量化优质精选5只产品，合计管理总规模21.44亿元。其中，管理时间较长的是华商新量化和华商量化进取，管理年限均超过6年，管理期间年化收益分别为20.68%、17.01%。 ►行业配置与行业内选股能力兼备，在多数市场环境中均表现较为出色 华商新量化是邓默先生管理时间相对最长，最具有代表性的基金之一。自其管理该产品以来，截至2021年12月31日，华商新量化累计收益率为217.82%。 我们通过T-M模型来对华商新量化业绩进行归因分析，可以看到，长期来看其选股能力较好，且近两年表现尤为亮眼。从历史表现来看，华商新量化在多数情况下均可战胜指数，且在市场上行环境中表现更佳。 华商新量化基金相对于其业绩基准的年化超额收益为13.80%。其行业配置较为分散，除少数情况外，单一行业占比通常不超过30%。同时，华商新量化兼备行业配置与行业内选股能力。近三年，行业内选股约贡献18.62%的年化收益，行业配置贡献25.95%的年化收益。 根据多因子模型归因分析，华商新量化在市值和动量、账面市值比和现金流量因子的中暴露较高，其中市值和动量因子的暴露为正。即该基金倾向于选取涨幅与波动性较大的大市值股票。从各风格因子的收益贡献来看，华商新量化历史收益多来自于市值因子的贡献。 ►基金高仓位运作，持股集中度适中，换手率较高，当前重仓电力设备与电子行业 自邓默先生任职以来，华商新量化常年维持高仓位运作，自2017年以来，其年报/半年报披露仓位逐年提高，近两年仓位水平多处90%以上。与此同时，其重仓股占比在25%~51%之间，持股集中度较为适中。根据基金四季报数据，华商新量化当前仓位有所下调，同时重仓股中电力设备与电子行业股票占比较高。 风险提示 市场波动风险，模型存在失效风险，基金历史业绩不代表未来。 1.基金经理简介及管理基金产品概况 邓默先生，2011年6月加入华商基金管理有限公司，从事金融工程与产品设计工作,2015年1月6日任公司量化投资部总经理助理，2015年7月1日任公司产品创新部副总经理。2015年9月起任华商量化进取灵活配置混合型证券投资基金、华商新量化灵活配置混合型证券投资基金基金经理。2015年9月至2017年4月起担任华商大盘量化精选灵活配置混合型证券投资基金。2018年2月起任华商动态阿尔法灵活配置混合型证券投资基金基金经理。2019年3月起担任华商红利优选灵活配置混合型证券投资基金基金经理。2019年9月至2020年12月任华商电子行业量化股票型发起式证券投资基金基金经理。2019年10月至2020年12月任华商计算机行业量化股票型发起式证券投资基金基金经理。2020年10月起任华商量化优质精选混合型证券投资基金基金经理。 截至2021年12月31日，邓默先生历任管理基金8只，当前在管产品5只，在管基金总规模21.44亿元。其中，管理时间较长的是华商新量化和华商量化进取，管理年限均超过6年，管理期间年化收益分别为20.68%、17.01%。 2.华商新量化运作时间超6年，长期业绩表现较好 本文中我们将以华商新量化为例，研究分析其投资风格与收益特征。华商新量化基金成立于2014年6月5日，是邓默先生在管产品中管理时间最长的两只基金之一，截至2021年12月31日，该产品最新规模为3.48亿元。 自邓默先生管理该产品以来，华商新量化业绩表现较好，截至2021年12月31日，基金累计收益率为217.82%，年化收益率为20.68%。最近三年，华商新量化绝对收益高达223.96%，同类排名115/1239，根据对基金业绩进行归因分析可以看到，其收益同时来源于行业配置与行业内选股。近三年，行业内选股约贡献18.62%的年化收益，行业配置约贡献25.95%的年化收益。 从风险角度看，近三年，该基金年化标准差为27.98%，下行标准差为16.54%，历史最大回撤为25.74%，基金年化夏普比为1.69，均处于同类产品较高水平。 分年度来看，2019年华商新量化绝对收益同类排名为140/1272，2020年为118/1359，2021年同类排名为334/1326，均表现较优。 3.基金业绩归因分析 3.1.长期来看基金经理选股能力表现较好 基金经理的选股能力与择时能力，很大程度上决定了基金业绩表现。本文中我们使用T-M模型来研究基金经理的选股与择时能力。T-M模型由特雷诺(Treynor)和玛泽(Mauzy)在《共同基金能否战胜市场》一文中首次提出，其模型表示如下所示： 其中：𝑅为基金的复权单位净值收益率；𝑅为市场无风险收益率（此处设定为银行一年定期存款税前收益率）；𝑅为市场组合收益率；𝜀为随机误差项。通过该模型回归后得到的𝛼表示了基金经理的选股能力，𝛽表示了基金经理捕捉市场时机的能力，也即择时能力。 𝑓 𝑚 根据该模型，如果𝛽大于零，则表示基金经理具有择时能力：由于(𝑅−𝑅)为非负数，故当证券市场为多头(𝑅−𝑅>0)时，投资基金的风险溢酬𝑅−𝑅会大于市场组合的风险溢酬𝑅−𝑅；反之，当证券市场出现空头(𝑅−𝑅<0)时，投资基金的风险溢酬𝑅−𝑅的下跌却会小于市场组合的风险溢酬𝑅−𝑅下跌的幅度。另外，如果常数𝛼值大于零，表明基金经理具备选股能力,而且𝛼值越大，这种选股能力也就越强。 𝑚 𝑓 𝑚 𝑓 𝑓 𝑚 𝑓 𝑚𝑚 𝑓 𝑓 𝑓 我们以过去一年(250个交易日)为时间窗口，滚动计算华商新量化的选股能力与择时能力指标，如下图所示，长期来看，华商新量化的选股能力十分优秀，择时能力则具有较大的提升空间。 3.2.多数市场环境下均可战胜指数，在市场上行环境中表现更佳 为研究华商新量化在不同市场环境下的表现，我们以20个交易日为时间窗口，滚动计算基金产品与沪深300指数收益率情况，并统计不同收益区间华商新量化基金的平均表现。 可以看到，多数情况下，华商新量化平均表现均超过沪深300指数，同时在市场上行环境中，其表现亦超过灵活配置型基金指数，说明该基金可以稳定取得超越市场指数的超额收益，同时在市场上行环境中表现相对较好。 3.3.兼备行业配置与行业内选股能力 自邓默先生管理该产品以来，华商新量化的行业配置较为分散。除2021年中电气设备行业占比45.04%外，单一行业占比均不超过30%，有效的降低了基金的行业风险敞口。 注：图中有数据标签的为当期前三大持仓行业 为研究基金的行业配置能力与行业内选股能力，我们根据基金年报/半年报的行业配置及申万一级行业指数收益率近似估算基金的行业配置收益。并将基金绝对收益减去行业配置收益作为其行业内选股收益。从邓默先生任职以来数据看，华商新量化的收益更多的来源于行业内选股收益，同时行业配置收益亦有较大贡献。其行业内选股约贡献10.66%的年化收益，行业配置贡献9.93%的年化收益。近三年，其行业配置与选股能力大幅提高，行业内选股约贡献18.62%的年化收益，行业配置贡献25.95%的年化收益。 3.4.基金近期在市值、动量因子上暴露较多，历史收益多来源于市值因子的贡献 1974年，美国学者Barr Rosenberg第一次提出采用多因子风险模型来对投资组合的风险和收益进行分析。多因子模型的基础理论认为：股票的收益是由一些共同的因子来驱动的，不能被这些因子解释的部分被称为股票的“特质收益率”，而每支股票的特质收益率之间是互不相关的。 此后多因子模型被广泛应用于组合构建及业绩归因分析中，对基金收益进行多因子分析，我们可以得到基金组合的超额收益来源于哪些风格因子。多因子模型可以表示为： 其中𝑟为股票收益，𝑋为股票n对纯因子k的暴露，𝑓为纯因子k的收益率，𝑢为股票n的残差收益。 𝑛 𝑛𝑘 𝑘 𝑛 对于股票组合，我们按照其所持个股的权重，对各因子进行加权，得到股票组合在各因子中的暴露。 𝑝𝑛 𝑃𝑘 其中，𝑋为组合P中因子k的暴露，𝑋为个股n中因子k的暴露，𝑤为个股n在组合p中的权重。 𝑛𝑘 其中行业因子我们使用申万一级行业，风格因子如下表所示： 我们根据年报与半年报数据计算华商新量化在各因子中的暴露情况，可以看出截至2021年6月30日，华商新量化在lnmv因子和Reverse因子中暴露最高，BP和CFP因子的因子暴露水平亦较高，且BP与CFP因子的暴露为负。 从历史因子暴露来看，华商新量化在lnmv、Reverse、Volatility因子中长期处于正向暴露的状态，即倾向于选取涨幅与波动性较大的大市值股票。 纯因子的收益可以通过回归得到，我们针对全体A股计算了各个因子的纯因子的收益率。纯因子收益率乘以因子暴露即为基金在各期的因子收益率，其中每期收益率数据使用的区间为报告日前后三月收益率数据。 从各因子的收益贡献来看，华商新量化从lnmv、BP因子中获取收益较多，其中lnmv因子在2020年末贡献了10.2%的收益。 4.基金持仓情况分析 4.1.近两年基金高仓位运作，持股集中度适中 自邓默先生任职以来，华商新量化通常维持高仓位运作，自2017年以来，其年报/半年报披露仓位逐年提高，近两年仓位水平多处在90%以上。与此同时，重仓股占比在25%~51%之间，持股集中度较为适中。近期，华商新量化持股仓位与集中度较前值均有所下降。 我们以年报和中报的报告期买入股票总成本和卖出股票总收入的平均值与对应报告期基金持有股票日均资产净值的比值，计算基金的半年期双边平均换手率。可以看出，华商新量化的双边换手率维持在相对较高水平。 4.2.当前重仓股中电力设备与电子行业占比较高 根据基金四季报，华商新量化的前十大重仓股中电力设备、电子行业占比较高，其前五大重仓股分别为宁德时代、广宇发展、先导智能、航天电器、意华股份。 5.风险提示 市场波动风险，模型存在失效风险，基金历史业绩不代表未来。