
(2024年06月17日-2024年06月21日) ·联系人-卢星·联系电话:13120557519·luxing1@cmschina.com.cn·研究员-赵嘉瑜·联系电话:18818212580·zhaojiayu@cmschina.com.cn·执业资格号: Z0016776 2024年06月25日 市场行情回顾及指增策略表现01 指增策略市场环境跟踪02 私募指增风险监测03 核心观点 风险提示:因子失效,模型失效,市场主流策略偏移;私募基金业绩来源于第三方数据库,可能存在一定的误差或延迟,请投资者谨慎参考。 01 市场行情回顾及指增策略表现 因子日历总览:本周权益市场下行,主要宽基指数都为负收益,三类指增超额均为正数 从宽基指数来看,本周权益市场震荡下行,沪深300指数下跌1.30%,中证全指指数下跌1.66%,中证2000指数下跌1.94%,中证500指数下跌2.12%,中证1000指数下跌2.42%。从因子角度来看,本周80%的Barra风格因子为负收益。 综上,截至2024-06-21,从本周因子日历总览来看,本周权益市场整体下行,主要宽基指数整体下跌,三类指增超额均为正数。 主要宽基指数走势:本周主要宽基指数整体下降 截至2024-06-21,沪深300本周收益率-1.30%,中证全指指数本周收益率-1.66%,中证2000本周收益率-1.94%,中证500本周收益率-2.12%,中证1000本周收益率-2.42%。 主要宽基指数活跃程度:市场整体活跃度处于低位 为了 便 于股票量化管理人和FOF管理人看到高换手和低换手各自的解释维度,我们呈现5日滚动和20日滚动的日均成交额占比分布走势情况。 从5个交易日滚动日均成交额来看,截至2024-06-21,中证全指口径日均成交额为0.71万亿元(上周 为0.71万 亿 元)。沪 深300成 交 额 占 比 为31.75%,中证2000成交额占比为22.03%,中证1000成交额占比为18.78%,中证500成交额占比为17.36%,其他小微盘成交额占比为10.08%交易量(千亿) 从20个交易日滚动日均成交额来看,截至2024-06-21,中证全指口径日均成交额为0.75万亿元。沪深300成交额占比为28.30%,中证2000成交额占比为24.64%,中证1000成交额占比为19.51%,中证500成交额占比为16.62%,其他小微盘成交额占比为10.94%。 数据来源:Wind、招商期货 行业指数走势:本周有83.87%的申万一级行业下跌 截至2024-06-21,申万一级行业指数本周收益率最高的三个分别为电子1.86%,通信1.28%,建筑装饰0.52%,最低的三 个 分 别 为 传 媒-5.12%,商 贸 零 售-5.16%,房地产-5.76%。本周有83.87%的申万一级行业下跌。 因子走势:本周80%Barra风格因子为负收益 近1年来看,如图表1.7可以看出,近1年夏普比的绝对值最大的3个因子:流动性因子为-2.51、盈利因子为2.36、动量因子为1.29。当前来看,截至2024-05-10,Barra风格因子本周收益率最高的三个分别为动量因子0.84%、价值因子0.19%、成长因子-0.04%。本周收益率最低的三个分别为中盘因子-1.01%、大小盘因子-0.66%、盈利因子-0.37%。本周正收益因子数量为2个,占比20.00%。 私募指增基金业绩跟踪:本周三类指增基金都是负收益 从指增策略收益率平均值来看,截至2024-06-21,本周沪深300指增亏损1.19%,中证500指增亏损1.61%,中证1000指增亏损1.75%。 私募指增平均超额净值表现:本周三类指增超额均为正数 从超额角度来看,截至2024-06-21,本周沪 深300指增基金的平均超额收益为0.11%,正超额基金数占比为68.33%;中证1000基金的平均超额收益为0.67%,正超额基金数占比为87.65%;中证500指增基 金的平均超额收益为0.51%,正超额基金数占比为84.95%。 注:为了有一个更加连续整体的印象,根据私募细分基金池,我们分策略计算了私募指增基金的周度超额收益,并以其平均值分别构建了私募指增超额净值,下同。 本周三类指增超额均为正数。 私募指增策略风险监测 图表1.13、图表1.14和图表1.15来看,中证500和中证1000指增基金较多的持续暴露在小微市值风格上。 当前最新一期成份股仓位测算来看,截至2024-06-21,本周沪深300私募指增基金成份股权重占比63.03%,中证500私募指增基金成份股权重占比24.5%,中证1000私募指增基金成份股权重占比32.6%。 数据来源:Wind、私募排排网、招商期货 02 指增策略市场环境跟踪 个股层面市场结构跟踪:个股收益分化度处于正常区间 从近3年表现来看,从2021年4月到12月、2022年5月到7月、2023年的4月到6月个股收益分化度较高,有利于指增策略积累超额收益。截至2024-06-21,近20日个股收益分化度来到了30.77% (上周为35.26%)的位置,个股收益分化度处于正 常 区间。 数据来源:Wind、私募排排网、招商期货 市场层面成交活跃度跟踪:市场交投相对活跃度处于低位 从表现来看,2021年7月-2022年4月,2022年6月-2022年9月,2023年4月-2023年5月,市场交投相对活跃度。 截至2024-06-21,近20日日均成交额分位数来到了9.62%(上周为16.67%)的位置,处于低位。 数据来源:Wind、私募排排网、招商期货 市场规模风格强弱跟踪 从表现来看,2023年9月到2023年12月中旬,小盘风格上行状态。截至2024-06-21,近20日中证800相对中证2000的超 额收益率为3.68%(上周为4.25%),说明大盘风格持续。一般私募指增策略会超配小市值股票,说明对于指数 增强策略来说,超额alpha的环境将有利。 数据来源:Wind、私募排排网、招商期货 价值成长风格强弱跟踪 截至2024-06-21,国证价值相对国证成长近20日超额收益率为1.08%(上周为0.62%),说明价值风格持续。 一般私募指增策略会超配高成长股票,说明对于指数增强策略来说,超额alpha的环境不利。 数据来源:Wind、私募排排网、招商期货 风格因子轮动速度跟踪:Barra风格因子轮动速度处于正常区间 截至2024-06-21,B a r r a风 格 因 子 轮 动 速 度 来 到了69.43%(上周为63.69%)分位数的位置,处于正常区间。 数据来源:Wind、私募排排网、招商期货 行业轮动速度方面:行业轮动速度处于低位 截至2024-06-21,行业轮动速度来到了6.37%(上周为11.46%)分位数的位置,处于低位。 数据来源:Wind、私募排排网、招商期货 03 私募指增风险监测 私募指增风险监测:沪深300指增基金的超额风险暴露分析 注1:对私募指增产品来说,由于在风险模型中使用了Barra风格因子进行约束,直接分析Barra风格因子暴露一方面可以追本溯源,另一方面可以提供更精细的观察视角,下同。注2:指增基金池的筛选条件和风险监测说明见附录,下同。 注3:私募基金的策略分类可能会调整,我们以最新分类数据建模分析,下同。注4:以净值数据估算的因子暴露度数据并非准确指标,仅供参考,下同。注5:MSCI Barra风险模型中构建了10个风格因子。对于私募指增基金的风格画像,我们重点考虑如下4个因子:大小盘因子刻画大小盘风格,非线性市值刻画中盘风格,价值因子刻画价值风格,成长因子刻画成长风格。为实现更为同步的比对,我们计算每一个滚动窗口中同期的因子收益率的均值,并将之与基金的滚动超额风险暴露一起绘制曲线图分析呈现,下同。 私募指增风险监测:沪深300指增基金的超额风险暴露分析 截至2024-06-21,从图表3.3和3.4可以看出,沪深300指增基金在大小盘因子超额暴露为-0. 49(上周为-0. 48),在中盘因子的超额暴露为0.52(上周为0.52)。 数据来源:Wind、通联数据、私募排排网、招商期货 私募指增风险监测:中证500指增基金的超额风险暴露分析 私募指增风险监测:中证500指增基金的超额风险暴露分析 截至2024-06-21,从图表3.9和3.10可以看出,中证500指增基金在大小盘因子超额暴露为-0.26(上周为-0.25),在中盘因子的超额暴露为-0.91(上周为-0.95)。 数据来源:Wind、通联数据、私募排排网、招商期货 私募指增风险监测:中证1000指增基金的超额风险暴露分析 私募指增风险监测:中证1000指增基金的超额风险暴露分析 截至2024-06-21,从图表3.15和3.16可以看出,中证1000指增基金在大小盘因子超额暴露为-0.13(上周为-0.11),在中盘因子的超额暴露为-0.92(上周为-0.96)。 附注B:指增基金池的筛选条件和风险监测说明 一、指增基金池的筛选条件条件1:基金状态:运行中; 条件2:基金投资策略为沪深300指增、中证500指增、中证1000指增;条件3:基金形式为契约型;条件4:基金类型为私募证券、信托计划、券商资管、期货资管;条件5:TOT,份额基金,伞形基金,masterfeederfund,分级基金等母子结构基金只取母基金;条件6:截止统计日期,基金成立满6个月;条件7:基金规模>=500万元;条件8:净值披露频率为'天'和'周';条件9:剔除统计区间内周收益率绝对值大于30%的净值异常基金;条件10:统计区间内基金周频收益率数据完整度>=80%。二、风险监测说明 对私募指增产品来说,由于在风险模型中使用了Barra风格因子进行约束,直接分析Barra风格因子暴露一方面可以追本溯源,另一方面可以提供更 精细的观察视角。由于私募指数增强产品的持仓数量往往不易获取,因此分析的核心在于基于基金收益率序列对因子收益率序列进行回归分析,以获得因子暴露。具体操作是对指增基金池中每只基金的超额收益率序列与Barra风格因子收益率序列进行滚动回归分析,回看期设定为26周(6个月)。通过回归方法,可以得到基金对各个风格因子的超额暴露值。通过取回测期间滚动回归得到的超额暴露的平均值,我们可以分析基金的风格偏移,以获得动态视角的市场风格变化。含有K个因子的回归模型的数学表达式: 𝑟𝑝𝑡−𝑟m𝑡=𝛼+𝑤1𝐹1𝑡+𝑤2𝐹2𝑡+⋯+𝑤𝐾𝐹𝐾𝑡+𝜀𝑝𝑡 其中𝑟𝑝𝑡−𝑟m𝑡代表基金p相对于基准指数m在t期的收益率,𝐹𝑖𝑡代表风格因子i在t期收益率,回归系数𝑤𝑖代表基金在风格因子𝐹𝑖上的超额暴露系数,𝜀𝑝𝑡为误差项,𝛼表示没有被风格因子所解释的那部分Alpha收益。需要说明的是,以净值数据估算的因子暴露度数据并非准确指标,仅供参考。 研究员简介 赵嘉瑜:招商期货研究所金工与金融大组主管,负责宏观策略、资产配置及基本面量化。具有期货从业资格(证书编号:F3065666)和投资咨询从业资格(证书编号:Z0016776),美国纽约大学国际政治与国际经济硕士,上海交大经济学与法语双学士,曾在曼氏金融工作。在《中美聚焦》、《中国能源报》、《澎湃新闻》、《上海证券报》、《期货日报》等媒体发文,多次担任人大及哈工大(深圳)的客座讲师。 总部地址:深圳市福田区福华一路111号招商证券大厦16、17楼 重要声明 本报告由招商期货有限公司(以下简称“本公司”)编制,本公司具有中国证监会许可的期货投资咨询业务资格(证监许可【2011】1291号)。《证券期货投资者适当性管理办法》于2017年7月1日起正式实施,本报告发布的观点和信息仅供经招商期货有限公司评估风险承受能力为C3及C3以