替换与排序：解决产品额度不足的方法探索

解决产品额度不足的方法探索——替换与排序 杨新雨（联系人）投资咨询从业资格号：Z0021625yangxinyu@gtht.com 报告导读： ◼摘要： 我们在配置基金产品的时候往往会面临这样的困境：在综合考虑各方面的情况，如业绩表现、风险控制、公司治理等等之后，最终挑选出的中意产品却没有额度。在这种情况下，我们不得不寻找其他产品“替换”。但是在纷繁众多的其他产品中： 什么样的产品才算是“替换”的产品？ 通过什么样的方法找到这样的产品？ 如何看待“替换”产品和理想产品的差异？ 我们从定量分析的角度对上述问题进行了思考。 首先，考虑到单一相关系数的局限性，我们从五个维度对策略进行更为立体化的刻画：策略主要的数据类型（基本面\量价）、换手频率（高\中\低频）、进攻\防御属性、是否偏向小市值、风格对收益的贡献情况。这些特征描述了策略的收益结构、波动属性等内在特征。我们希望能从这些内在特征出发，找到与目标策略最接近的策略作为“替换”。 为了综合所有维度的特征来衡量策略间的相关性，我们采用了欧式距离，通过欧式距离计算出离目标策略较“近”的策略作为相似策略。 最后，通过对比相似策略与目标策略在每个特征维度的不同，可以了解到相似策略与目标策略的具体差距在哪里，通过分析差异点对两者表现可能出现的分歧做出预估。投资者可以根据自己对各种差异的接受程度排列优先级，并进行选择。 从筛选出的一批相似策略的情况不难发现，“距离近”的策略大部分相关系数较高，说明内在特征的相似会造成收益表现的相似。但通过分析内在逻辑找到的相似性稳定性更高。 当然，在实际投资中，除了定量的部分，如公司治理，策略迭代等定性部分，也是需要投资者考虑的重要因素。最终的选择也是定量与定性相结合的一个综合结论。 ◼风险提示： 国内外不确定因素对市场产生冲击，市场风格快速变化，管理人策略迭代不及时，管理人策略变化等。 目录 1.寻找策略内在相似度，建立稳定关联关系.....................................................................................................................................31.1相关系数直接方便，但存在局限性.......................................................................................................................................32.多维度建立标签体系，刻画策略内在特征.....................................................................................................................................42.1传统分类特征明确，是标签体系的重要部分....................................................................................................................42.1.1换手频率影响收益来源.................................................................................................................................................42.1.2数据结构影响收益结构.................................................................................................................................................52.2剖析波动与风格，纳入新的特征标签..................................................................................................................................62.2.1划分时序表现，构建策略进攻防御属性.................................................................................................................62.2.2风格众多，需综合考虑策略捕捉风格的特征........................................................................................................72.3传统结合新增，更全面的特征标签.......................................................................................................................................83.利用欧式距离度量相似度大小..........................................................................................................................................................103.1应用标签与距离，寻找替换策略.........................................................................................................................................103.2根据自身偏好，在排序下做出选择.....................................................................................................................................124.总结.............................................................................................................................................................................................................125.风险提示...................................................................................................................................................................................................13 （正文） 1.寻找策略内在相似度，建立稳定关联关系 我们在配置基金产品的时候往往会面临这样的困境：在综合考虑各方面的情况，如业绩表现、风险控制、公司治理等等之后，最终挑选出的中意产品却没有额度。在这种情况下，我们不得不寻找其他产品“替换”。但是在纷繁众多的其他产品中： 什么样的产品才算是“替换”的产品？ 通过什么样的方法找到这样的产品？ 如何看待“替换”产品和理想产品的差异？ 是我们亟待解决的问题。 当然，对于产品的选择和分析，是需要结合业绩、策略、公司治理等，各种定量、定性维度进行综合分析的。考虑到定性的分析往往与每位投资者自身的具体情况相关，具有一定的主观性和个体差异，这次的报告，我们更多的是从定量的方面：业绩、数据及其衍生出发，来考虑选择“替换”产品的方法。毕竟产品业绩和数据都是客观事实，其分析结果也具有一定的客观性和普适性。大家可以在定量筛选的基础上，从自身偏好和实际情况出发，从定性的角度进一步筛选，从而得到更符合自身需求的结果。 通常来说，这种理想产品没有额度的情况在中性产品中尤其常见，因此，我们以中性产品为例来进行分析。 1.1相关系数直接方便，但存在局限性 说到寻找“替代”，大家直觉的反应便是找一个类似的产品，而衡量产品间的相似程度最直接的指标就是相关系数。 在之前的报告《差异化配置，除了相关系数我们还可以看什么？》中我们分析过只参考相关系数的缺陷： 第一，主流产品线的产品间相关性呈左偏分布，意味着产品间的相关系数整体是偏高的，大约有40%的产品间相关系数都超过0.6；而在多个产品与理想产品的相关系数相差不大的情况下，我们很难说清产品间的差别，也很难判断这些产品与理想产品在未来表现的潜在分歧；因此仅仅要求相关系数高，很难做到有效地选择。 第二，相关系数具有阶段性。在不同的时间段，产品间的相关性会发生变化，当前的高相关并不意味着长期的高相关，在未来，高相关系数的产品间也可能出现较大分化，因此，仅考虑相关系数高，这样的选择稳定性较弱。 综上，与寻找差异化产品一脉相承地，寻找替代产品，我们也需要从多维度出发，寻找到产品间内在逻辑与业绩表现都存在相似性的产品。虽然随着管理人策略的迭代，内在逻辑也可能会发生变化，但这种变化不会很快；并且有内在逻辑作为支持，由此建立的相似性比仅依靠表现数据计算而来的相关系数更为稳定。 资料来源：国泰君安期货 资料来源：国泰君安期货 2.多维度建立标签体系，刻画策略内在特征 定量的分析更多地是从策略的层面加强我们对产品的认知，我们将通过对策略的多维度标签，建立对策略更为立体化的刻画，从而找到综合多个维度与目标策略最接近的策略，作为替代。那么这里的核心就是策略的分类标签，既包括一些已经被广泛使用的传统标签，也包括一些随着策略丰富度拓展，我们通过模型、计算得到的新的标签。 因为在部分分类中包含模型和计算，我们仍旧要考虑样本内外的问题。这里我们以上一篇报告《差异化配置，利用风格建立管理人立体化标签》的时间即2025年2月7日为划分标签的样本内时间，之后的时间截至2025年4月30日作为样本外的短期观察。 2.1传统分类特征明确，是标签体系的重要部分 Alpha策略受到关注以来，已经形成了一些具有公允性的分类方式，这些分类方式分别刻画了策略的一种内在特征，如所用数据/因子中基本面类的占比多少，即基本面或者量价策略；以及策略的换手频率，即高频、中频、低频策略等。这些特征的不同一定程度上会带来产品表现上的差异，因此，我们在扩充后的标签维度中仍旧沿用。 2.1.1换手频率影响收益来源 由于T+1的交易制度限制，整体股票类策略换手不会太高，特别是在目前马太效应明显且监管日益加强的情况下，头部管理人规模扩充快，一些从前的高频管理人为了适应规模的扩大，在策略层面也做了降频处理。 综合市场上各策略换手的大体分布，我们设定年化双边换手在100倍及以上的策略为高频策略，这类策略大体上会在两天左右或者更短的时间内换完一遍持仓，因此，对短期的波动和市场的流动性比较敏感，买卖点的差距也会对收益产生较为明显的影响。除了传统Alpha策略在截面上获取相对强弱带来的选股类的收益，高频策略还有可能获得一些交易性质的收益。 而对于换手在年化双边50倍至100倍区间的策略来说，平均持