以ETF实现：大类资产配置和行业择时策略

大类资产配置和行业择时策略 ——以ETF实现 随着市场有效性的提升，长期稳定的Alpha变得稀缺。而Alpha和Beta在应用层面的分离，工具型产品挤占了传统主观多头产品的市场份额。工具型产品蓬勃发展是长期趋势，而产品费率、机构佣金费率的改革，则加快了这一趋势。 按照投资风险度高低、投资期限长短、交易频率快慢，主流的投资策略有三类：套利策略、择时策略、配置策略。本文主要研究适用于工具型产品投资的行业轮动策略、大类资产配置策略。 股价的驱动因素有两个：一是产业层面超预期，二是微观交易结构变化。对此，本文分别构建了基于景气度视角的行业轮动策略，和基于纯价量视角的行业择时策略，两套择时策略可以相互印证、补充。2022年至今，景气度择时效果有所下降，价量择时更为有效。 海外经典资产配置模型在国内不适用的原因，是因为A股长期夏普比远低于债券，不满于模型对于有效资产组合的潜在假设，因此会高配债券、低配股票，收益不尽人意。对此，本文提出“组合保险（CPPI）+风险预算（RP）两阶段法”的配置思路，可以较好地改善大类资产配置组合的风险收益特征：业绩弹性更优，同时风险可控。 模型假设风险，模型估测不准确风险。本文结论完全基于公开的历史数据进行计算，研究分析结论并不预示其未来表现。 请参阅附注免责声明1 请参阅附注免责声明2 请参阅附注免责声明3 1.1 国内指数业务蓬勃发展，工具型品种不断丰富 50000 45000 指数基金分类规模（亿元） 40000 35000 1829 2500 2332 2170 2000 40217 30000 25000 20000 15000 10000 481 528610 9701 685 1554 29374 111325678 91720336 14428 36590 1500 1000 500 5000 0 344749343693 21929263253377496 304715344913857 6936 6989 0 规模合计（亿元）普通指数(亿元) 指数增强(亿元)ETF联接(亿元)ETF(亿元)ETF(只) ETF联接(只)指数增强(只)普通指数(只)数量合计(只) 数据来源：wind，国泰君安证券研究 2009 3447 1366 625 794 662 9 11 10 19 49 2010 3436 1370 573 777 715 20 22 15 36 93 2011 3047 1219 465 592 771 37 37 22 57 153 2012 4491 1643 540 686 1622 48 49 29 93 219 2013 3857 1322 385 538 1612 81 55 40 116 292 2014 6325 2573 532 664 2557 96 58 43 140 337 2015 7496 2851 241 523 3881 113 86 45 237 481 2016 6936 2722 282 591 3341 123 93 50 262 528 2017 6989 2232 439 589 3729 144 103 60 303 610 2018 9701 2529 523 859 5790 179 126 77 303 685 2019 14428 4941 907 1443 7136 268 173 107 369 917 2020 20336 6352 1086 2197 10700 361 218 129 405 1113 2021 25678 7244 1541 2960 13933 625 309 163 457 1554 2022 29374 8412 1632 3048 16283 747 370 200 512 1829 2023 36590 9492 1882 3487 21728 882 477 240 571 2170 2024 40217 9190 1884 3631 25513 931 544 244 613 2332 4 1.2 指数基金挤占主观多头的市场份额 •2024年1季度权益ETF规模占比49.8%：叠加量化基金占比，被动投资目前在公募基金市场占主导地位。 A股权益类基金规模（亿元）A股权益类基金规模分布占比（%） 5 数据来源：wind，国泰君安证券研究 1.3 震荡行情，指数基金贡献主要份额来源 •回顾过去十年，主动基金的申赎行为经常是“高买低卖”。震荡行情中，被动基金更加能拿得住，是基金市场份额的主要增量来源。 2022-2024年：指数基金贡献主要份额增量 7000 指数基金&ETF-季度申购份额（亿份）主动偏股基金-季度申购份额（亿份） wind全A行情(右轴) 7000 60006000 50005000 40004000 30003000 20002000 10001000 00 6 数据来源：wind，国泰君安证券研究 1.4 美国市场在过去十年，资金一直持续流入被动基金 7 •美国股票、固收、跨境权益三类产品均呈现：资金从主动流出，转向被动的情况： 股票基金（2005年开始）、固收基金（2013年开始）、跨境权益基金（2008年开始）。 2023年美国被动基金规模超越主动基金美国股票、固收、国际股票三类：主动-被动资金流轧差情况 数据来源：Morningstar，国泰君安证券研究 1.5 当持续、稳定的Alpha变得稀缺 •行情交易属性强，行业轮动速度快，主动基金很难获得持续稳定的超额收益。 2022年以来主动基金持续跑输指数 14000 偏股混合型基金指数（左轴）偏股混合型基金指数/中证800（右轴） 偏股混合型基金指数/万得全A（右轴） 1.60 13000 12000 11000 10000 9000 8000 7000 6000 1.50 1.40 1.30 1.20 1.10 1.00 0.90 0.80 0.70 5000 2019-01-022020-01-022021-01-022022-01-022023-01-022024-01-02 数据来源：wind，国泰君安证券研究 0.60 8 1.6 投资方向清晰、费率便宜的工具型产品更加获得关注 •Alpha和Beta在应用层面的分离，工具型产品挤占了传统主观多头产品的市场份额。 •工具型产品蓬勃发展是长期趋势，而产品费率、机构佣金费率的改革，则加快了这一趋势。 9 数据来源：CapitalizingontheRecovery,GlobalAssetManagement2013，国泰君安证券研究 1.7 ETF是“表达观点”的工具 •随着对收益来源和风险来源的认识持续迭代，昨日的Alpha也许就是今日的SmartBeta。 10 数据来源：国泰君安证券研究 1.8 ETF投资策略 风择时 险策略 度宽基 （择时 从 低配置 到行业 高轮动策略 ）网格核心 交易卫星 大类资产 折溢 价套买入 利持有 风险 事件预算 套利 期限定投 套利策略 套利策略 投资期限（从短到长），交易频率（从高到低） 11 数据来源：国泰君安证券研究 请参阅附注免责声明12 2.1 择时框架体系 •景气度视角下的行业轮动：基于宏观/中观层面超预期 •价量视角下的行业择时：微观交易结构，交易型策略 两套思维，两套择时体系 13 数据来源：国泰君安证券研究 2.2 景气度视角——行业轮动策略搭建 • • • • 煤炭：景气度领先指标（举例） 指标分类指标明细 价格多地汽油零售价、多地柴油零售价等 产销量国内动力煤、焦炭产量/消费量等 一致预期预测净利润、预测ROE、预测每股收益等 14 数据来源：wind，国泰君安证券研究 2.3 4 3 2 1 0 -1 -2 -3 -4 -5 -6 -7 数据来源：wind，国泰君安证券研究 2006/8/31 2007/1/31 2007/6/30 煤炭：基于景气度模型的预期收益率 2007/11/30 景气度择时效果：以煤炭行业为例 2008/4/30 2008/9/30 2009/2/28 2009/7/31 2009/12/31 2010/5/31 2010/10/31 2011/3/31 2011/8/31 2012/1/31 2012/6/30 2012/11/30 2013/4/30 2013/9/30 2014/2/28 2014/7/31 2014/12/31 2015/5/31 2015/10/31 2016/3/31 2016/8/31 2017/1/31 2017/6/30 2017/11/30 2018/4/30 2018/9/30 2019/2/28 2019/7/31 2019/12/31 2020/5/31 2020/10/31 2021/3/31 2021/8/31 2022/1/31 2022/6/30 2022/11/30 2023/4/30 2023/9/30 2024/2/29 煤炭：景气度择时效果 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 2006/8/31 2007/2/28 2007/8/31 2008/2/29 2008/8/31 2009/2/28 煤炭：行业基准指数 2009/8/31 2010/2/28 2010/8/31 2011/2/28 2011/8/31 2012/2/29 2012/8/31 2013/2/28 2013/8/31 2014/2/28 2014/8/31 2015/2/28 2015/8/31 2016/2/29 煤炭：景气度择时结果 2016/8/31 2017/2/28 2017/8/31 2018/2/28 2018/8/31 2019/2/28 2019/8/31 2020/2/29 2020/8/31 2021/2/28 2021/8/31 2022/2/28 15 2022/8/31 2023/2/28 2023/8/31 2024/2/29 2.3 6 5 4 3 2 1 0 -1 -2 -3 -4 数据来源：wind，国泰君安证券研究 2010/1/1 2010/8/1 2011/3/1 2011/10/1 2012/5/1 2012/12/1 2013/7/1 2014/2/1 2014/9/1 2015/4/1 2015/11/1 2016/6/1 2017/1/1 2017/8/1 2018/3/1 2018/10/1 2019/5/1 2019/12/1 2020/7/1 2021/2/1 2021/9/1 2022/4/1 2022/11/1 2023/6/1 2024/1/1 景气度择时效果：以电子行业为例 电子：基于景气度模型的预期收益率 电子：景气度择时效果 600% 500% 400% 300% 200% 100% 0% 2009/11/1 2010/7/1 2011/3/1 2011/11/1 电子：行业基准指数 2012/7/1 2013/3/1 2013/11/1 2014/7/1 2015/3/1 2015/11/1 2016/7/1 2017/3/1 电子：景气度择时结果 2017/11/1 2018/7/1 2019/3/1 2019/11/1 2020/7/1 2021/3/1 2021/11/1 16 2022/7/1 2023/3/1 2023/11/1 2.4 • • 60 50 40 30 20 10 0 数据来源：wind，国泰君安证券研究 2006/8/31 2007/1/31 2007/6/30 2007/11/30 景气度视角——行业轮动策略 长期择时效果显著：2006年以来多头组年化收益超过20%，同期万得全A年化收益8.5%。2022年之后，景气度择时效果出现下降。 景气度行业轮动（全样本）：2006.8