开源证券-开源量化评论-71-：龙头股模型的应用：基金重仓股的行业优选-230217

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（以下内容从开源证券《开源量化评论（71）：龙头股模型的应用：基金重仓股的行业优选》研报附件原文摘录）
　　基金重仓股：个股超额能力突出，行业配置能力一般 　　在报告《主动权益基金的投资策略配置与选基因子增强》中，我们使用Brinson收益拆解方法对主动权益基金进行了收益归因与拆解。从全市场角度看，历年基金的资产配置超额差异较小，行业配置贡献不稳定，选股超额整体显著为正贡献。为了衡量基金重仓股整体的个股超额能力与行业配置能力，我们使用主动股基的基金重仓股信息，采用“整体持仓金额加权”，“行业内个股等权”的方法，分别构建了基金重仓股指数与基金重仓股行业指数。 　　分析发现：基金重仓股指数表现与主动股基指数相仿，对Wind全A有较好超额表现，但基金重仓股指数的行业配置能力不理想；而使用基金重仓股重构的基金重仓股行业指数，在绝大部分行业上都能跑赢原一级行业指数，体现出了基金重仓股在行业内的超额能力。 　　从龙头股模型对基金重仓股的行业优选 　　我们在《从龙头股领涨到行业动量：绝对与相对的统一框架》提出了改进龙头股模型因子ND（以下简称龙头股模型）。龙头股模型的RankIC为5.37%，RankICIR为0.84，三分组下月度多空胜率可达58.4%，盈亏比为1.50，模型表现稳健，胜率赔率双优。 　　我们把龙头股模型应用于基金重仓股行业指数的轮动，模型效果得到进一步提升：模型的RankIC为6.6%，RankICIR为1.07，三分组下，多头组合的年化收益可达13.5%。 　　我们以基金重仓股指数为基准，使用龙头股模型的信号通过优化约束的方法调整指数中各行业的配置权重，再对个股权重作相应比例的调整，得到基金重仓股指数的行业轮动增强组合，随着阈值的增大，增强组合的表现也逐步提升。与基金重仓股行业指数轮动相比，基金重仓股指数的行业轮动增强组合的可实践性更强。 　　补充讨论 　　我们测试了不同持仓信息与合成方式对基金重仓股行业指数轮动效果的影响，对比不同的合成方式，可以发现，模型显著性：等权>流通市值加权>持仓金额加权，多头表现上：等权>持仓金额加权>流通市值加权。不同的持仓信息对模型的显著性影响较小，当合成方式为持仓金额加权与流通市值加权时，对组合多头的年化收益率影响也较小；当合成方式为等权时，使用全部持仓信息的多头组合年化收益率更优。 　　我们还测试了限制基金重仓股行业指数的最低成分股个数或最低持仓市值占比时，对模型的影响。结果显示，成分股个数的限制对模型效果影响不大，但限制行业最低持仓市值为1%时，模型效果会打一定折扣。 　　风险提示：模型基于历史数据测试，市场未来可能发生重大改变。