招商证券-基于基金经理轮动能力分析的行业轮动策略：多维度行业轮动体系探索-221010

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　　基于基金经理个人经历先验指标和轮动能力后验指标优选的基金池构建的季频行业轮动策略年化收益达12.85%，超额年化10.53%。结合基金净值和Lasso模型后，月频行业轮动策略年化收益提高至14.11%，超额年化11.79%，相对季频策略提升1.26个百分点，且回撤幅度显著降低。
　　长期来看，公募主动权益基金大幅跑赢市场，尤其在2019年之后，超额收益尤为显著。优秀的基金经理具有较强的择时、行业轮动和个股选择能力，而公募基金的持仓、净值数据较为透明，本报告尝试挖掘基金数据中隐含的投资机会，构建行业轮动策略。然而基金持仓数据存在两个缺点，即季度持仓不完整和持仓披露较为迟滞。因此基于持仓构建行业轮动策略前，需要解决这两个问题。
　　第二章尝试解决第一个问题，对基金季度持仓数据进行补全。经测算，基于带有证监会行业分布约束的持仓补全法测算的行业分布较精准，行业偏离度仅1.05%，相较于基于前十大重仓股（1.97%）和持仓补全法（1.23%）的行业偏离度更小。
　　第三章尝试筛选具有行业轮动能力的基金。首先基于基金经理个人经历筛选曾有宏观、策略、行业配置等自上而下研究经历的基金经理管理的基金，并通过t检验、Wilcoxon符号秩检验等方法进行验证。结果发现基于该先验指标筛选的基金池相对全部基金和非行业主题主动权益基金均具有更强的行业轮动能力。另外，叠加后验指标筛选基金池排名前50%的基金，发现优选后基金池整体行业轮动能力进一步提升。
　　第四章基于优选基金池构建行业轮动策略。从回测结果来看，每期持有5个行业，基于优选基金池构建的策略组合年化收益达12.86%，超额年化7.37%（按季频计算）。另外，组合的回撤水平较小，区间最大回撤仅36.90%，显著低于行业等权和中证800。
　　第五章尝试解决报告开头提出的第二个问题，基于净值回归对季频策略进行优化和改进，以把握基金持仓变动，降低持仓数据公布滞后的影响，提升组合表现。从回测结果来看，基于净值回归的月频行业轮动策略年化收益提升至14.11%，超额年化11.79%，相对季频策略提升1.26个百分点（按月频计算）；另外，组合回撤显著降低，约43.12%，相对季频策略下降5.53个百分点，胜率和波动率有所改善，收益回撤比、夏普比率显著提升。
　　风险提示：本报告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，不构成任何投资建议。基金持仓可能发生变动，净值回归模型可能存在一定误差。