追踪“聪明资金”系列：揭开公募持仓“面纱”，细化模型尝试对股票仓位进行高频跟踪

请务必阅读正文之后的重要声明部分 [Table_Main] [Table_Title] 分析师：唐军 执业证书编号：S0740517030003 电话：021-20315202 研究助理：刘洛宁 电话：021-20315203 邮箱：liuln@r.qlzq.com.cn 《从“抱团”现象增加权益基金的评价维度》 《如何争当“常胜将军”稳定跑赢公募权益同类？——追踪“聪明资金”系列四》 《大小盘如何择时？基金抱团高频跟踪数据给我们启示 ——追踪“聪明资金 ”系列一》 《如何高频探测基金行业配臵动向？——追踪“聪明资金”系列二》 《行业轮动能否从基金仓位动向得到启示？——追踪“聪明资金”系列三》 《交易为矛、选股为盾—如何筛选两者兼备的优秀基金》 [Table_Summary] 投资要点 探测股票仓位面临的问题：不同于行业仓位探测有框定的范围，股票维度过于庞大使得探测难度大幅度提升。研究发现12年至21年年报，半年度全部持仓与上一期持仓相比平均32%股票重合，仓位重合比例为46.7%，因此使用基金近期财报持仓作为拟合备选池也无法拟合股票仓位。进一步我们发现公募重仓股平均每期重合比例约50.1%，平均占重仓股市值约54.7%，从重仓股维度出发使得仓位探测变得可能。 每个基金构建拟合指数：尽管基于横截面持仓加权后的指数展现出比宽基指数更好的弹性，但我们发现仍和基金自身持仓构建的指数存在显出差距。我们分别检测19年底至22年3月主动权益基金，根据公布持仓构建中信1.5级自身行业指数，在5%的显著性水平下有将近86%的基金自身行业指数年化收益显著超额同类编制的行业指数，因此我们将对每个基金的持仓构建自身的行业指数。 重仓股与细分行业探测：升级模型，结合基金前十大股票持仓与非重仓股中中信1.5级自身行业指数进行仓位探测，同时结合季度前十大进行校准进行仓位探测。2015年12月31日至2021年9月30日，我们随机抽取了200个随机样本进行检测。在细分中信1.5级行业中相比之前模型有显著提升，样本区间内新方法平均拟合绝对误差49bp，平均每期秩相关为0.84，平均方向准确性71.86%，其中前10、20以及30大持仓的方向准确性分别为83.09%、76.8%与75.44%。对于重仓股探测而言，对于拟合股票与真实股票重合部分拟合平均每期秩相关70.5%，历史来看平均每期重合前10、20、30、40、50与100大股票池方向一致性平均约70.06%、70.99%、68.43%、67.79%、64.14%与60.27%。因此对于头部重仓股，随机样本展示出较高的方向准确性。 仍存在的问题：尽管我们将对每个基金构建自身行业指数，但是期间基金调仓仍会给拟合带来一定的干扰。另外我们对基金重仓股探测基于上期财报前十大，因此理论只能探测与本期留存的股票仓位变化，无法探测新进的重仓股仓位。 风险提示事件：本报告结论完全基于公开的历史数据进行统计、测算，文中部分数据有一定滞后性，同时存在第三方数据提供不准确风险；模型均基于历史数据得到的统计结论且模型自身具有一定局限性并不能完全准确地刻画现实环境以及预测未来；模型根据历史规律总结，历史规律可能失效；模型结论基于统计工具得到，在极端情形下或存在解释力不足的风险，因此其结果仅做分析参考；对基金产品和基金管理人的研究分析结论并不预示其未来表现，也不能保证未来的可持续性，本报告提到的任何基金产品亦不构成投资收益的保证或投资建议，请详细阅读报告风险提示及声明部分。 [Table_Industry] 证券研究报告/量化投资策略报告 2022年5月2日 揭开公募持仓“面纱”，细化模型尝试对股票仓位进行高频跟踪——追踪“聪明资金”系列六 请务必阅读正文之后的重要声明部分 - 2 - 量化投资策略报告 内容目录 一、股票仓位探测遇到的潜在问题...................................................................... - 3 - 1.1股票维度过于庞大 ................................................................................. - 3 - 1.2难以框定拟合股票备选池 ...................................................................... - 4 - 二、拟合行业指数进行调整 ................................................................................ - 6 - 2.1基于基金持仓改良指数编制回顾 ............................................................ - 6 - 2.2个基行业指数与整体指数差异性检测 .................................................... - 7 - 三、重仓股与细分行业探测模型更新 ................................................................ - 13 - 3.1非重仓股拟合变量的构建 .................................................................... - 13 - 3.2 探测模型构建 ...................................................................................... - 13 - 3.3 个基探测展示 ...................................................................................... - 15 - 3.4 随机样本检验 ...................................................................................... - 19 - 请务必阅读正文之后的重要声明部分 - 3 - 量化投资策略报告 随着基金规模近几年呈指数增长，公募基金对权益市场的定价话语权逐步提升，因此近年来投资者们越来越关注基金仓位动向。在2021年8月23日，我们发布了《如何高频探测基金行业配臵动向？——追踪“聪明资金”系列二》详细介绍了如何对主动权益基金进行日度的申万一级行业仓位探测。在2022年1月24日发布的《如何争当“常胜将军”稳定跑赢公募权益同类？——追踪“聪明资金”系列四》报告中，我们将一级行业持仓下沉到中信1.5级，其中核心板块例如机械、基础化工、医药、电子、计算机、电力设备及新能源、电力及公用事业与食品饮料下沉至中信二级，从而更细地观测基金在细分板块结构性行情变化。之前研究是将探测目标下沉至行业板块，本篇报告将开始着重于对股票资产的监控同时更新之前模型进一步提高准确率。 我们对公募主动权益基金筛选标准可以参考2020年11月3日发布的《挑选“好面粉”— 主动权益基金分类完善》，选取wind分类下普通股票型、偏股混合、灵活配臵以及平衡型中的权益基金其中股票仓位在研究期内大于60%，单一行业持有比例不高于50%。 一、 股票仓位探测遇到的潜在问题 1.1股票维度过于庞大 对于基金行业持仓的探测，主流做法是寻找对应的行业分类指数，通过净值拟合进行求解基金在这些行业上的配臵比例。优点在于，我们将复杂系统下将近4000个维度的股票资产降维至三十几个行业一级或者五十几个一级半行业维度，大幅度减少拟合维度。更重要的是我们所拟合的答案是确定的，即所有的持仓答案框定在有限维度中。因此行业分类存在天然降维的过程。 图表1：主动权益基金申万一级行业仓位日度监控 来源：中泰证券研究所、Wind、截至2022年4月20日 但对于基金股票资产仓位探测而言，股票持仓维度非常大，使得对股票仓位探测变得非常困难。我们分别计算历史主动权益基金横截面A股的持仓个数与申万00.020.040.060.080.10.120.140.160.182020-12-312021-01-122021-01-212021-02-012021-02-102021-02-262021-03-092021-03-182021-03-292021-04-082021-04-192021-04-282021-05-122021-05-212021-06-012021-06-102021-06-222021-07-012021-07-122021-07-212021-07-302021-08-102021-08-192021-08-302021-09-082021-09-172021-09-302021-10-182021-10-272021-11-052021-11-162021-11-252021-12-062021-12-152021-12-242022-01-052022-01-142022-01-252022-02-102022-02-212022-03-022022-03-112022-03-222022-03-312022-04-13SW医药生物 SW国防军工 SW电力设备 SW电子 SW食品饮料 请务必阅读正文之后的重要声明部分 - 4 - 量化投资策略报告 指数持仓个数发现，虽然公募持仓与申万整体A股持仓差距处于处于增加过程中，但公募整体持仓最新一期仍有3403个股票，如果要对每个基金进行股票维度仓位探测，从净值拟合出发构建优化器无法求解。因此维度太大是股票仓位的第一个难点与缺点。 图表2：主动权益基金与申万一级横截面持仓个数（A股） 财报日 主动权益基金横截面持股 申万指数横截面持股 2011/12/31 1708 1928 2012/6/30 1952 2009 2012/12/31 1849 2050 2013/6/30 1799 2058 2013/12/31 1886 2059 2014/6/30 2049 2490 2014/12/31 2294 2559 2015/6/30 2559 2732 2015/12/31 2564 2781 2016/6/30 2690 2843 2016/12/31 2877 3003 2017/6/30 2977 3250 2017/12/31 2976 3444 2018/6/30 3011 3512 2018/12/31 3128 3550 2019/6/30 3039 3605 2019/12/31 2955 3663 2020/6/30 2897 3725 2020/12/31 2787 3890 2021/6/30 3060 4042 2021/12/31 3403 4218 来源：中泰证券研究所、Wind、截至2021年12月31日 1.2难以框定拟合股票备选池 回顾在2021年8月23日，我们发布了《如何高频探测基金行业配臵动向？——追踪“聪明资金”系列二》提到通过半年度全部持仓进行行业仓位校准从而逐步迭代探测会有不错的拟合效果，而对于股票仓位探测而言最大的难点就是怎么确定合适的起始点，框定股票池。由于股票池过于庞大，如果整体A股产品一起拿来做持仓探测是非常不可取的方式。 不少学者对股票仓位探测铆钉为该基金产品近期公布的全部持仓作为框定的“答案”范围，这种做法对于那些更替基金池较为低频的产品可能会有不错的效果，但是对于全市场整体是否合适？ 我们先以半年度全部持仓为例来统计主动权益基金历史以来本期与上一期持仓重合度。我们分别统计了每半年度