A股行业分化明显,市场的投资热点经常会出现轮动,如果能准确把握行业的切换,就可以借助行业配置,实现组合的收益增强。本篇报告是东兴金工
资产配置系列报告
的第一篇,是东兴金工推出的第二个行业轮动模型。
该系列报告重点探索资产配置的量化解决方案,包括大类资产配置、行业配置以及风格配置等。
近年来,以公募、保险以及私募为主的机构投资者,由于其具有相似的投资决策框架,其持股的一致性日益提升,从而出现了“
机构抱团
”现象。
机构投资者具有投资资金量大、收集和分析信息的能力强等特点。
公募基金作为A股市场中的一类重要机构投资者,由专业的基金经理进行管理,加上其持仓规模大,其配置的变动对市场的影响也较大。同时,公募基金会定期披露其持仓信息,相比其他机构投资者,在可获取的信息上具有优势。
精确得到公募基金的行业配置,需要获取其全部持仓,但半年报和年报的发布频率较低且发布时间较为滞后。而基金重仓股的披露频率为季度,披露时间也比半年报和年报更早。通过研究发现,
在行业层面,重仓股估计的行业配置比例与真实值偏差不大,能够较好的反映全部持仓中的行业配置信息。
我们用重仓股来估计基金的行业配置,构建
行业超配因子
和
行业主动调仓因子
。但回测的结果显示,因子表现并不是非常理想,其原因可能是仅考虑重仓股对行业配置进行估计存在一定偏差。
为了兼顾行业估计的准确性以及披露的频率,我们通过补全重仓持股来模拟全部持仓,通过计算得到的行业配置比例来构建行业轮动因子。
使用非重仓股持仓补全后,行业配置比例的偏差大幅缩小。
我们依据补全后的数据计算了行业超配因子和行业主动调仓因子。结果发现,使用三种类型基金的持仓计算补全后的行业超配因子和主动调仓因子,因子的表现整体有所提升。
从因子相关性上来看,无论是补全前还是补全后,
行业超配因子和行业主动调仓因子之间的相关性都比较低。
考虑到补全后因子的整体表现有较大的提升,我们选取了补全后基于偏股主动型基金持仓计算的行业超配因子和行业主动调仓因子,合成行业轮动因子,因子的IC均值为
6.18%
,ICIR为
0.33
,相比单因子有了一定的提高。多空组合的年化收益率达到了
17.01%
,夏普比率达到了
0.78
。
使用合成因子构建基于基金持股的行业配置策略,每月进行调仓。行业轮动策略的年化收益率为
12.52%
,而等权基准仅为
6.18%
。年化超额收益率为
6.73%
,信息比率为
0.65
。策略具有较高的胜率和盈亏比,尤其在2020年,策略的超额收益率达到了
21.67%
,值得投资者关注。
风险提示:以上结果通过历史数据统计、建模和测算完成,在政策、市场环境发生变化时模型存在失效的风险。