中泰证券-追踪“聪明资金”系列二:如何高频探测基金行业配置动向?-210823

《中泰证券-追踪“聪明资金”系列二:如何高频探测基金行业配置动向?-210823(26页).pdf》由会员分享,可在线阅读,更多相关《中泰证券-追踪“聪明资金”系列二:如何高频探测基金行业配置动向?-210823(26页).pdf(26页精品完整版)》请在悟空智库报告文库上搜索。
为何重构行业指数:通过对主动权益基金持仓分析发现,如果用申万行业指数对基金收益进行刻画会出现较大的偏差。 首先我们观察到,近几年来主动权益基金股票池与申万一级股票池出现显著偏离,截至20年年报我们发现有将近1000个申万行业分类下的股票没有出现在主动权益基金股票池中。 另外,主动权益基金持仓非常集中,若下沉到行业内的持仓分析我们发现头部效应尤为明显。 申万行业指数主要通过行业内个股的流通市值加权进行编制,从股票的选取与权重的设定都无法很好刻画基金持仓特性与风格飘逸。 因此我们基于基金半年全部持仓市值进行调整,重新构建适合基金的行业指数进行接下来的探测分析。 我们发现近两年基于基金持仓重构的行业指数与申万行业指数收益分布差距比较大,前者更加贴近整体基金的收益水平。 抽样权益基金样本确定拟合参数:随机抽样200个主动权益基金,对参数lambda(控制权重估计值稳定性的参数)与window(拟合样本的时间窗口)进行寻优。 研究发现lambda对拟合结果影响较大,如果lambda越大,拟合过程中会较大依赖上一日的拟合结果,最终会使得拟合平均绝对误差减少、每期平均秩相关系数变大,但是对于行业仓位变化敏感度变差,对行业每期仓位变化预测的胜率降低。 相反如果lambda变小,拟合结果会更加随着每日净值波动而变化,从而导致平均绝对误差增加、每期平均秩相关系数变小,但对于行业仓位变化的预测效果变好。 对于window的调参发现,window越长拟合结果约平滑、越短约波动,但整体没有lambda参数对拟合结果影响大。 最终我们从拟合误差、仓位预测方向的准确性以及仓位拟合形态选取lambda为0.05,window为15天。 对主动权益基金进行行业仓位探测:每个季度选取主动权益基金,计算每个行业仓位均值作为对整体主动权益基金行业平均仓位的探测。 截至2021年6月30日,前五大主动权益基金持仓行业分别为申万医药生物、电气设备、食品饮料、电子与机械设备,平均仓位分别为9.7%、9.5%、9.2%、9.1%与4.5%。 截至2021年7月30日,前五大主动权益基金持仓行业分别为申万电气设备、电子、生物医药、有色金属与食品饮料,平均仓位分别为12.3%、10.9%、8.1%、7.7%与6.3%。 截至2021年7月30日近一个月增幅最多的行业分别为有色金属、电气设备、钢铁、电子与采掘,仓位分别增长3.9%、2.7%、2.1%、1.7%与0.5%。 同期减幅最多的行业分别为食品饮料、通信、传媒、医药生物与轻工制造,分别减仓-2.9%、-2.1%、-1.7%、-1.6%与-1.2%。 风险提示事件:本报告结论完全基于公开的历史数据进行统计、测算,文中部分数据有一定滞后性,同时存在第三方数据提供不准确风险;模型均基于历史数据得到的统计结论且模型自身具有一定局限性并不能完全准确地刻画现实环境以及预测未来;模型根据历史规律总结,历史规律可能失效;模型结论基于统计工具得到,在极端情形下或存在解释力不足的风险,因此其结果仅做分析参考;对基金产品和基金管理人的研究分析结论并不预示其未来表现,也不能保证未来的可持续性,本报告提到的任何基金产品亦不构成投资收益的保证或投资建议,请详细阅读报告风险提示及声明部分。