【广发金工|基金研究】另类视角分解基金收益来源:基于个股持仓热度的基金收益分解:基金产品专题研究系列之四十六
（以下内容从广发证券《【广发金工|基金研究】另类视角分解基金收益来源:基于个股持仓热度的基金收益分解:基金产品专题研究系列之四十六》研报附件原文摘录）
摘 要 另类视角分解基金历史收益来源：热门股、普通股、冷门股： 本文中，我们尝试从相对较为另类的视角出发对于主动型权益基金的权益资产进行收益分解。具体来看，我们将权益资产的收益分解为热门股、普通股以及冷门股收益，从个股持仓热度的视角出发更为直观地研究主动型权益基金的历史收益来源。 基于基金重仓股持仓频次的个股分类： 历史上来看，主动型权益基金重仓股的持仓频次往往呈现出一定程度的“二八效应”，即持仓频次最高20%个股的合计持仓频次在所有个股合计持仓频次中占比约为80%。我们从主动型权益基金的重仓股出发，将板块内持仓频次在前5%、重仓持有该个股的基金数量占比超过5%的个股划分为热门股；将板块内持仓频次在后80%的个股划分为冷门股。历史上来看，热门股、冷门股整体上分别呈现较为显著的大盘成长、小盘价值特征，不同类型个股的阶段性表现可能出现较为明显的分化。 基金收益来源分解方法： 基于个股分类结果以及基金持仓明细，我们对于基金的历史收益来源进行分解。具体来看，我们以季度为频率，计算基金的权益收益(重仓股、非重仓股；热门股、普通股、冷门股)、网下打新收益以及交易收益，并通过Carino方法将不同季度的分解结果进行加总，在历史1年或历史3年的时间跨度计算各个分项的累计收益贡献。 基于收益来源分解结果构建基金及个股组合： 基于收益来源分解明细，我们构建基金因子定量刻画基金对于不同类型个股的投资能力，并以此作为筛选基金构建组合的依据。从因子测试的结果来看，历史1年重仓冷门股组合收益因子的效果相对较好，历史上基于该因子所构建的基金组合相比于同期的偏股混合型基金指数获得了较为明显的超额收益。进一步地，我们尝试利用这些基金重仓持有的冷门股构建冷门股优选个股组合，历史上长期来看该个股组合相对于同期冷门股整体组合、沪深300指数、中证500指数均获得了更高的收益。 正 文 一、另类视角分解基金历史收益来源 1.1 基于持仓出发分解基金历史收益来源 通过对于历史收益的分解，我们可以更加清晰地了解某只基金的历史收益来源。具体来看，我们可以基于基金的持仓明细数据出发，将基金的历史收益分解为各个大类资产(权益、债券)贡献的收益、网下打新收益以及无法从持仓数据中解释的交易收益。其中，对于权益、债券资产，我们可以通过Brinson模型以及Campisi模型进行进一步地分解，将权益资产的收益分解为权益基准、行业配置、个股选择，将债券资产的收益分解为收入效应、国债效应、利差效应。 1.2 基于个股持仓热度(热门股、冷门股)分解基金历史收益来源 本文中，我们以主动型权益基金作为主要研究对象，并尝试从相对较为另类的视角出发对于主动型权益基金的权益资产收益进行分解。具体来看，此处我们同样从基金持仓数据出发，根据个股类型可以将其划分为热门股、普通股以及冷门股，或划分为市场加仓股、市场减仓股；根据持股的周期可以将其划分为长线股、中线股以及短线股。 下文中，我们将主要从个股持仓热度出发对于主动型权益基金的权益资产进行收益分解，即将权益资产的收益分解为热门股、普通股以及冷门股收益，从不同类型个股的视角出发更加直观地研究主动型权益基金的历史收益来源。 具体流程上，首先我们从全部主动型权益基金的重仓股出发，以季度为频率将全市场个股划分为热门股、普通股以及冷门股；而后，我们基于持仓数据，对于主动型权益基金的历史收益来源进行分解，统计热门股、普通股、冷门股以及其它收益来源所产生的收益贡献幅度；最后，我们基于基金的历史收益来源分解结果构建指标，以此筛选基金构建组合，并在此基础上基于基金组合出发构建个股组合。 二、基于基金重仓股持仓频次的个股分类 2.1 从持仓频次出发划分个股类型 本节中，我们从重仓股出发，观察主动型权益基金的个股持仓情况。此处，我们筛选满足以下条件的主动型权益基金作为样本，并计算单只个股在所有样本基金重仓股中的出现频次，记为其持仓频次： 1．基金类型：普通股票型、偏股混合型、灵活配置型、平衡混合型； 2．权益仓位：权益持仓占净值比大于60%； 3．成立时间：成立时间超过3个月； 4．基金规模：最新合并规模大于2亿元； 5．业绩基准：业绩基准为宽基指数，且港股持有比例不存在下限。 在得到单只个股的持仓频次之后，我们将所有个股基于其持仓频次进行倒序排序。从历史上的统计结果来看，主动型权益基金重仓股的持仓频次往往呈现出一定程度的“二八效应”，即持仓频次最高20%个股的合计持仓频次在所有个股合计持仓频次中占比约为80%。对于持仓频次靠后的80%个股，由于其合计持仓频次仅占20%，此处我们将这些个股划分为冷门股。 对于持仓频次在前20%的个股，我们进一步统计其持仓频次的整体情况。从历史上的统计结果来看，持仓频次最高的5%个股的合计持仓频次在所持仓频次最高的20%个股中占比约为50%。此处，我们将持仓频次最高的5%个股划分为热门股，将持仓频次排名在的5%-20%个股划分为普通股。 在不同时点，市场对于行业板块的配置情况可能存在较大的差异，对于上述方法筛选出热门股的板块分布可能同样会产生一定的影响，此处我们统计不同时点各个板块中热门股的数量。在板块的划分上，我们将31个申万一级行业分类为TMT、消费、上游周期、中游制造、大金融，以及医药共计6个板块。 从历史上的统计结果来看，不同时点不同板块热门股的数量占比可能存在较大差别。为了避免市场对于板块配置比例的变动对于个股分类结果的影响，下文中我们将从个股在其所属板块内部的持仓频次出发，对于个股的类型进行划分。 2.2 分板块划分个股类型 本节中，我们从个股在板块内部的持仓频次出发对其类型进行划分。从历史上的统计结果来看，不同板块内个股的持仓频次同样呈现出一定程度的“二八效应”，即板块内持仓频次最高20%个股的合计持仓频次在板块内所有个股合计持仓频次中占比约为80%。对于板块内持仓频次靠后的80%个股，由于其合计持仓频次仅占约20%，此处我们同样将这些个股划分为冷门股。 同样，板块内持仓频次最高的5%个股的合计持仓频次在板块内持仓频次最高的20%个股中占比约为50%。此处，我们将板块内持仓频次最高的5%个股划分为热门股，将板块内持仓频次排名在的5%-20%个股划分为普通股。 此外，我们注意到在一些特定的时间段，基金对于个股的持仓往往会呈现出较为分散的状态，如果此时我们仍然筛选持仓频次最高的5%个股作为热门股，则其中部分持仓频次相对较低的个股的“热门”特征可能不再显著。 此处，我们统计各个板块的热门股中，持仓频次最低个股的重仓持有基金数量占比。从统计结果来看，部分热门股的重仓持有基金数量占比仅不到5%，即平均100只基金中仅有不到5只重仓持有该个股。为避免市场持仓分散带来的“热门股不热门”的问题，此处我们在筛选热门股的步骤中加入重仓持有基金数量占比大于5%的条件。 最终，我们从主动型权益基金的重仓股出发，统计单只个股在板块内的持仓频次排名，将板块内持仓频次在前5%、重仓持有该个股的基金数量占比超过5%的个股划分为热门股；将板块内持仓频次在后80%的个股划分为冷门股；剩余个股则划分为普通股。 2.3 不同类型个股的风格特征以及收益表现 本节中，我们统计不同类型个股的风格特征以及收益表现情况。风格方面，从规模风格的情况来看，热门股整体偏向大盘风格，而冷门股则偏向中小盘风格；从成长价值风格的情况来看，热门股整体偏向成长风格，而冷门股则偏向价值风格。总的来看，热门股呈现较为显著的大盘成长特征，而冷门股整体呈现较为显著的小盘价值特征。 收益方面，此处我们在不同时点分别将不同类型的个股等权构建组合，并计算3个组合的长期表现。经计算，自2012年以来，3类个股组合的长期收益率较为接近，而在不同的年份中可能出现较大的分化。在市场抱团情绪较为浓厚的2019、2020年，热门股组合相对于普通股组合、冷门股组合获得了较为明显的超额收益。 三、基金收益来源分解方法以及分解结果 3.1 基金收益来源分解方法 本章中，我们从上文中的个股分类结果出发，基于基金持仓明细对于基金的历史收益来源进行分解。具体来看，我们以季度为频率，计算基金的权益收益(重仓股、非重仓股；热门股、普通股、冷门股)、网下打新收益以及交易收益，并通过Carino方法将不同季度的分解结果进行加总，在历史1年或历史3年的时间跨度计算各个分项的累计收益贡献。 此处，我们筛选满足以下条件的主动型权益基金作为样本，在2019.9-2022.9的时间区间内对于所有样本基金的收益来源进行分解，并将单只基金的结果取平均之后得到主动型权益基金的整体收益来源分解结果： 1．基金类型：普通股票型、偏股混合型、灵活配置型、平衡混合型； 2．权益仓位：平均权益持仓占净值比大于60%； 3．成立时间：成立时间超过3年零3个月； 4．基金规模：最新合并规模大于2亿元； 5．业绩基准：业绩基准为宽基指数，且港股持有比例不存在下限。 从主动型权益基金整体收益来源分解的明细来看，在2019.9-2022.9的时间区间内，主动型权益基金的平均累计收益率约为65%，其中热门股、普通股、冷门股的收益贡献幅度分别为13.37%、11.90%、16.74%，网下打新、交易收益的收益贡献幅度分别为11.71%、11.82%。 3.2 收益来源分解举例：基金I 本节中，我们以基金I为例，对于基金I在2019.9-2022.9期间的收益来源进行分解。从持仓个股的类型上来看，基金I的持仓主要为冷门股，且重仓股在权益资产中的占比相对较低。 从收益来源分解的明细来看，基金I在2019.9-2022.9期间的累计收益率约为180%，主要由非重仓冷门股、交易收益、网下打新贡献。具体来看，非重仓冷门股、交易收益、网下打新的收益贡献幅度分别为83.88%、62.13%以及24.66%。 3.3 收益来源分解举例：基金II 本节中，我们以基金II为例，对于基金II在2019.9-2022.9期间的收益来源进行分解。从持仓个股的类型上来看，基金II的持仓主要同样为冷门股，而与基金I不同的是，基金II的重仓股在权益资产中的占比相对较高。 从收益来源分解的明细来看，基金II在2019.9-2022.9期间的累计收益率约为155%，主要由重仓冷门股、交易收益贡献。具体来看，重仓冷门股、交易收益的收益贡献幅度分别为75.06%、66.93%。 3.4 收益来源分解举例：基金III 本节中，我们以基金III为例，对于基金III在2019.9-2022.9期间的收益来源进行分解。从持仓个股的类型上来看，基金III的持仓主要为热门股，且重仓股在权益资产中的占比较高。 从收益来源分解的明细来看，基金III在2019.9-2022.9期间的累计收益率约为50%，主要由重仓热门股贡献。具体来看，重仓热门股的收益贡献幅度为30.61%。 四、基于收益来源分解结果构建基金及个股组合 4.1 基于收益来源分解明细构建基金因子 从上一章中的收益来源分解结果来看，不同基金之间的收益来源往往存在较大的分化。本章中，我们从上一章中的收益来源分解明细出发，构建基金因子作为筛选基金构建组合的依据。具体来看，我们筛选满足以下条件的主动型权益基金作为样本基金，并在每年1、4、7、10月末进行以季度为频率的因子测试： 1．基金类型：普通股票型、偏股混合型、灵活配置型、平衡混合型； 2．权益仓位：近4个季度权益持仓占净值比均大于60%； 3．成立时间：成立时间超过15个月； 4．基金规模：最新合并规模大于2亿元； 5．业绩基准：业绩基准为宽基指数，且港股持有比例不存在下限。 在因子构建的问题上，我们从历史1年、历史3年的时间区间出发，将基金某类个股组合的季度收益进行加总，以反映基金在某类个股上的整体投资能力。考虑到不同基金在不同类型个股上的配置比例可能存在较大的差别，为了避免配置比例不同带来的影响，此处我们将各类个股的权重进行归一化之后计算个股组合的季度收益。 从基金因子的测试结果来看，除历史1年、历史3年交易收益之外，历史1年重仓冷门股组合收益因子的表现相对较好。在2012.1-2022.10的回测区间内，基于该因子的5档基金组合的累计收益呈现单调递减，此处我们将该因子的第1档组合作为冷门股优选基金组合。 从回测结果来看，在2012.1-2022.10的回测区间内，冷门股优选基金组合的累计收益率为263.46%，同期偏股混合型基金指数的累计收益率为195.20%。分年度来看，除2016、2021年以外，其余年份中冷门股优选基金组合均跑赢了同期偏股混合型基金指数的表现。 4.2 冷门股优选基金组合的改进 本节中，我们尝试对于上1节中的冷门股优选基金组合进行优化。从第二章中风格特征来看，冷门股整体呈现出较为明显的中小盘特征，而随着基金规模的上升，基金对于中小盘个股的配置容量往往会有所下降，一定程度上可能导致冷门股的配置难度加大，导致冷门股组合的表现出现下滑。 此处，我们分别从时序和截面的角度研究基金规模与冷门股组合收益的相关性。具体来看，一方面，我们在每个季度时点计算所有主动型权益基金的当期合并规模与未来1个季度冷门股组合收益(权重归一化)的相关系数，即截面相关系数；另一方面，我们筛选历史3年(2019Q3-2022Q3)中冷门股配置比例相对较高的基金，计算单只基金的合并规模与未来1个季度冷门股组合收益(权重归一化)的相关系数，即时序相关系数。经计算，无论从时序还是截面来看，整体上基金合并规模与未来1个季度冷门股组合收益均呈现负相关。 此外，由于不同基金之间对于热门股、普通股、冷门股的配置比例存在较大的分化。如果我们仅以历史1年重仓冷门股组合收益因子筛选基金，则平均来看基金组合中的冷门股配置比例仅为15%左右，冷门股投资能力对于基金组合的收益贡献幅度可能相对有限。 因此，在利用历史1年重仓冷门股组合收益因子构建组合的步骤中，我们尝试进一步增加筛选基金的条件。一方面，考虑到基金规模与冷门股组合收益的负相关性，此处我们将基金的规模上限设定为100亿；另一方面，考虑到基金实际对于不同类型个股的配置，此处我们要求基金近4个季度的平均重仓冷门股持仓占净值比大于30%。经回测，增加基金筛选条件之后，组合的分档单调性有了进一步地提升。 1．基金类型：普通股票型、偏股混合型、灵活配置型、平衡混合型； 2．权益仓位：近4个季度权益持仓占净值比均大于60%； 3．冷门股仓位：近4个季度平均重仓冷门股持仓占净值比大于30%； 4．成立时间：成立时间超过15个月； 5．基金规模：最新合并规模大于2亿元、小于100亿元； 6．业绩基准：业绩基准为宽基指数，且港股持有比例不存在下限。 从回测结果来看，在2012.1-2022.10的回测区间内，改进之后的冷门股优选基金组合的累计收益率为462.16%，同期偏股混合型基金指数的累计收益率为195.20%。分年度来看，除2017、2019年以外，其余年份中改进之后冷门股优选基金组合均跑赢了同期偏股混合型基金指数的表现。 4.3 基于冷门股优选基金组合构建冷门股优选个股组合 基于上1节中根据历史1年重仓冷门股组合收益所筛选出的基金，我们尝试利用这些基金重仓持有的冷门股构建冷门股优选个股组合。具体来看，我们在每年的1、4、7、10月末筛选出冷门股优选基金所重仓持有的冷门股个股，并根据个股出现在冷门股优选基金重仓股中的频次加权，构建冷门股优选个股组合。 从回测结果来看，在2012.1-2022.10的回测区间内，冷门股优选个股组合的累计收益率为436.65%，同期由所有冷门股等权构建的冷门股整体组合的累计收益率为237.27%。 对比沪深300以及中证500指数，历史上长期来看冷门股优选个股组合同样获得了更高的收益。在2012.1-2022.10的回测区间内，冷门股优选个股组合的累计收益率为436.65%，同期沪深300、中证500指数的累计收益率分别为42.38%、76.27%。 分年度来看，2013、2017年冷门股优选个股组合跑赢了沪深300、中证500指数其中之一；而在2012年以来的其它年份中，冷门股优选个股组合均同时跑赢了沪深300以及中证500指数。 风险提示：（1）本文仅在合理的假设范围讨论，文中数据均为历史数据，基于模型得到的相关结论并不能完全准确地刻画现实环境以及预测未来；（2）本文中基于模型得到的组合不代表任何投资建议。 详细研究内容请参见广发金工专题报告 《另类视角分解基金收益来源：基于个股持仓热度的基金收益分解：基金产品专题研究系列之四十六》 法律声明： 本微信号推送内容仅供广发证券股份有限公司（下称“广发证券”）客户参考，其他的任何读者在订阅本微信号前，请自行评估接收相关推送内容的适当性，广发证券不会因订阅本微信号的行为或者收到、阅读本微信号推送内容而视相关人员为客户。 完整的投资观点应以广发证券研究所发布的完整报告为准。完整报告所载资料的来源及观点的出处皆被广发证券认为可靠，但广发证券不对其准确性或完整性做出任何保证，报告内容亦仅供参考。 在任何情况下，本微信号所推送信息或所表述的意见并不构成对任何人的投资建议。除非法律法规有明确规定，在任何情况下广发证券不对因使用本微信号的内容而引致的任何损失承担任何责任。读者不应以本微信号推送内容取代其独立判断或仅根据本微信号推送内容做出决策。 本微信号推送内容仅反映广发证券研究人员于发出完整报告当日的判断，可随时更改且不予通告。 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摘 要 另类视角分解基金历史收益来源：热门股、普通股、冷门股： 本文中，我们尝试从相对较为另类的视角出发对于主动型权益基金的权益资产进行收益分解。具体来看，我们将权益资产的收益分解为热门股、普通股以及冷门股收益，从个股持仓热度的视角出发更为直观地研究主动型权益基金的历史收益来源。 基于基金重仓股持仓频次的个股分类： 历史上来看，主动型权益基金重仓股的持仓频次往往呈现出一定程度的“二八效应”，即持仓频次最高20%个股的合计持仓频次在所有个股合计持仓频次中占比约为80%。我们从主动型权益基金的重仓股出发，将板块内持仓频次在前5%、重仓持有该个股的基金数量占比超过5%的个股划分为热门股；将板块内持仓频次在后80%的个股划分为冷门股。历史上来看，热门股、冷门股整体上分别呈现较为显著的大盘成长、小盘价值特征，不同类型个股的阶段性表现可能出现较为明显的分化。 基金收益来源分解方法： 基于个股分类结果以及基金持仓明细，我们对于基金的历史收益来源进行分解。具体来看，我们以季度为频率，计算基金的权益收益(重仓股、非重仓股；热门股、普通股、冷门股)、网下打新收益以及交易收益，并通过Carino方法将不同季度的分解结果进行加总，在历史1年或历史3年的时间跨度计算各个分项的累计收益贡献。 基于收益来源分解结果构建基金及个股组合： 基于收益来源分解明细，我们构建基金因子定量刻画基金对于不同类型个股的投资能力，并以此作为筛选基金构建组合的依据。从因子测试的结果来看，历史1年重仓冷门股组合收益因子的效果相对较好，历史上基于该因子所构建的基金组合相比于同期的偏股混合型基金指数获得了较为明显的超额收益。进一步地，我们尝试利用这些基金重仓持有的冷门股构建冷门股优选个股组合，历史上长期来看该个股组合相对于同期冷门股整体组合、沪深300指数、中证500指数均获得了更高的收益。 正 文 一、另类视角分解基金历史收益来源 1.1 基于持仓出发分解基金历史收益来源 通过对于历史收益的分解，我们可以更加清晰地了解某只基金的历史收益来源。具体来看，我们可以基于基金的持仓明细数据出发，将基金的历史收益分解为各个大类资产(权益、债券)贡献的收益、网下打新收益以及无法从持仓数据中解释的交易收益。其中，对于权益、债券资产，我们可以通过Brinson模型以及Campisi模型进行进一步地分解，将权益资产的收益分解为权益基准、行业配置、个股选择，将债券资产的收益分解为收入效应、国债效应、利差效应。 1.2 基于个股持仓热度(热门股、冷门股)分解基金历史收益来源 本文中，我们以主动型权益基金作为主要研究对象，并尝试从相对较为另类的视角出发对于主动型权益基金的权益资产收益进行分解。具体来看，此处我们同样从基金持仓数据出发，根据个股类型可以将其划分为热门股、普通股以及冷门股，或划分为市场加仓股、市场减仓股；根据持股的周期可以将其划分为长线股、中线股以及短线股。 下文中，我们将主要从个股持仓热度出发对于主动型权益基金的权益资产进行收益分解，即将权益资产的收益分解为热门股、普通股以及冷门股收益，从不同类型个股的视角出发更加直观地研究主动型权益基金的历史收益来源。 具体流程上，首先我们从全部主动型权益基金的重仓股出发，以季度为频率将全市场个股划分为热门股、普通股以及冷门股；而后，我们基于持仓数据，对于主动型权益基金的历史收益来源进行分解，统计热门股、普通股、冷门股以及其它收益来源所产生的收益贡献幅度；最后，我们基于基金的历史收益来源分解结果构建指标，以此筛选基金构建组合，并在此基础上基于基金组合出发构建个股组合。 二、基于基金重仓股持仓频次的个股分类 2.1 从持仓频次出发划分个股类型 本节中，我们从重仓股出发，观察主动型权益基金的个股持仓情况。此处，我们筛选满足以下条件的主动型权益基金作为样本，并计算单只个股在所有样本基金重仓股中的出现频次，记为其持仓频次： 1．基金类型：普通股票型、偏股混合型、灵活配置型、平衡混合型； 2．权益仓位：权益持仓占净值比大于60%； 3．成立时间：成立时间超过3个月； 4．基金规模：最新合并规模大于2亿元； 5．业绩基准：业绩基准为宽基指数，且港股持有比例不存在下限。 在得到单只个股的持仓频次之后，我们将所有个股基于其持仓频次进行倒序排序。从历史上的统计结果来看，主动型权益基金重仓股的持仓频次往往呈现出一定程度的“二八效应”，即持仓频次最高20%个股的合计持仓频次在所有个股合计持仓频次中占比约为80%。对于持仓频次靠后的80%个股，由于其合计持仓频次仅占20%，此处我们将这些个股划分为冷门股。 对于持仓频次在前20%的个股，我们进一步统计其持仓频次的整体情况。从历史上的统计结果来看，持仓频次最高的5%个股的合计持仓频次在所持仓频次最高的20%个股中占比约为50%。此处，我们将持仓频次最高的5%个股划分为热门股，将持仓频次排名在的5%-20%个股划分为普通股。 在不同时点，市场对于行业板块的配置情况可能存在较大的差异，对于上述方法筛选出热门股的板块分布可能同样会产生一定的影响，此处我们统计不同时点各个板块中热门股的数量。在板块的划分上，我们将31个申万一级行业分类为TMT、消费、上游周期、中游制造、大金融，以及医药共计6个板块。 从历史上的统计结果来看，不同时点不同板块热门股的数量占比可能存在较大差别。为了避免市场对于板块配置比例的变动对于个股分类结果的影响，下文中我们将从个股在其所属板块内部的持仓频次出发，对于个股的类型进行划分。 2.2 分板块划分个股类型 本节中，我们从个股在板块内部的持仓频次出发对其类型进行划分。从历史上的统计结果来看，不同板块内个股的持仓频次同样呈现出一定程度的“二八效应”，即板块内持仓频次最高20%个股的合计持仓频次在板块内所有个股合计持仓频次中占比约为80%。对于板块内持仓频次靠后的80%个股，由于其合计持仓频次仅占约20%，此处我们同样将这些个股划分为冷门股。 同样，板块内持仓频次最高的5%个股的合计持仓频次在板块内持仓频次最高的20%个股中占比约为50%。此处，我们将板块内持仓频次最高的5%个股划分为热门股，将板块内持仓频次排名在的5%-20%个股划分为普通股。 此外，我们注意到在一些特定的时间段，基金对于个股的持仓往往会呈现出较为分散的状态，如果此时我们仍然筛选持仓频次最高的5%个股作为热门股，则其中部分持仓频次相对较低的个股的“热门”特征可能不再显著。 此处，我们统计各个板块的热门股中，持仓频次最低个股的重仓持有基金数量占比。从统计结果来看，部分热门股的重仓持有基金数量占比仅不到5%，即平均100只基金中仅有不到5只重仓持有该个股。为避免市场持仓分散带来的“热门股不热门”的问题，此处我们在筛选热门股的步骤中加入重仓持有基金数量占比大于5%的条件。 最终，我们从主动型权益基金的重仓股出发，统计单只个股在板块内的持仓频次排名，将板块内持仓频次在前5%、重仓持有该个股的基金数量占比超过5%的个股划分为热门股；将板块内持仓频次在后80%的个股划分为冷门股；剩余个股则划分为普通股。 2.3 不同类型个股的风格特征以及收益表现 本节中，我们统计不同类型个股的风格特征以及收益表现情况。风格方面，从规模风格的情况来看，热门股整体偏向大盘风格，而冷门股则偏向中小盘风格；从成长价值风格的情况来看，热门股整体偏向成长风格，而冷门股则偏向价值风格。总的来看，热门股呈现较为显著的大盘成长特征，而冷门股整体呈现较为显著的小盘价值特征。 收益方面，此处我们在不同时点分别将不同类型的个股等权构建组合，并计算3个组合的长期表现。经计算，自2012年以来，3类个股组合的长期收益率较为接近，而在不同的年份中可能出现较大的分化。在市场抱团情绪较为浓厚的2019、2020年，热门股组合相对于普通股组合、冷门股组合获得了较为明显的超额收益。 三、基金收益来源分解方法以及分解结果 3.1 基金收益来源分解方法 本章中，我们从上文中的个股分类结果出发，基于基金持仓明细对于基金的历史收益来源进行分解。具体来看，我们以季度为频率，计算基金的权益收益(重仓股、非重仓股；热门股、普通股、冷门股)、网下打新收益以及交易收益，并通过Carino方法将不同季度的分解结果进行加总，在历史1年或历史3年的时间跨度计算各个分项的累计收益贡献。 此处，我们筛选满足以下条件的主动型权益基金作为样本，在2019.9-2022.9的时间区间内对于所有样本基金的收益来源进行分解，并将单只基金的结果取平均之后得到主动型权益基金的整体收益来源分解结果： 1．基金类型：普通股票型、偏股混合型、灵活配置型、平衡混合型； 2．权益仓位：平均权益持仓占净值比大于60%； 3．成立时间：成立时间超过3年零3个月； 4．基金规模：最新合并规模大于2亿元； 5．业绩基准：业绩基准为宽基指数，且港股持有比例不存在下限。 从主动型权益基金整体收益来源分解的明细来看，在2019.9-2022.9的时间区间内，主动型权益基金的平均累计收益率约为65%，其中热门股、普通股、冷门股的收益贡献幅度分别为13.37%、11.90%、16.74%，网下打新、交易收益的收益贡献幅度分别为11.71%、11.82%。 3.2 收益来源分解举例：基金I 本节中，我们以基金I为例，对于基金I在2019.9-2022.9期间的收益来源进行分解。从持仓个股的类型上来看，基金I的持仓主要为冷门股，且重仓股在权益资产中的占比相对较低。 从收益来源分解的明细来看，基金I在2019.9-2022.9期间的累计收益率约为180%，主要由非重仓冷门股、交易收益、网下打新贡献。具体来看，非重仓冷门股、交易收益、网下打新的收益贡献幅度分别为83.88%、62.13%以及24.66%。 3.3 收益来源分解举例：基金II 本节中，我们以基金II为例，对于基金II在2019.9-2022.9期间的收益来源进行分解。从持仓个股的类型上来看，基金II的持仓主要同样为冷门股，而与基金I不同的是，基金II的重仓股在权益资产中的占比相对较高。 从收益来源分解的明细来看，基金II在2019.9-2022.9期间的累计收益率约为155%，主要由重仓冷门股、交易收益贡献。具体来看，重仓冷门股、交易收益的收益贡献幅度分别为75.06%、66.93%。 3.4 收益来源分解举例：基金III 本节中，我们以基金III为例，对于基金III在2019.9-2022.9期间的收益来源进行分解。从持仓个股的类型上来看，基金III的持仓主要为热门股，且重仓股在权益资产中的占比较高。 从收益来源分解的明细来看，基金III在2019.9-2022.9期间的累计收益率约为50%，主要由重仓热门股贡献。具体来看，重仓热门股的收益贡献幅度为30.61%。 四、基于收益来源分解结果构建基金及个股组合 4.1 基于收益来源分解明细构建基金因子 从上一章中的收益来源分解结果来看，不同基金之间的收益来源往往存在较大的分化。本章中，我们从上一章中的收益来源分解明细出发，构建基金因子作为筛选基金构建组合的依据。具体来看，我们筛选满足以下条件的主动型权益基金作为样本基金，并在每年1、4、7、10月末进行以季度为频率的因子测试： 1．基金类型：普通股票型、偏股混合型、灵活配置型、平衡混合型； 2．权益仓位：近4个季度权益持仓占净值比均大于60%； 3．成立时间：成立时间超过15个月； 4．基金规模：最新合并规模大于2亿元； 5．业绩基准：业绩基准为宽基指数，且港股持有比例不存在下限。 在因子构建的问题上，我们从历史1年、历史3年的时间区间出发，将基金某类个股组合的季度收益进行加总，以反映基金在某类个股上的整体投资能力。考虑到不同基金在不同类型个股上的配置比例可能存在较大的差别，为了避免配置比例不同带来的影响，此处我们将各类个股的权重进行归一化之后计算个股组合的季度收益。 从基金因子的测试结果来看，除历史1年、历史3年交易收益之外，历史1年重仓冷门股组合收益因子的表现相对较好。在2012.1-2022.10的回测区间内，基于该因子的5档基金组合的累计收益呈现单调递减，此处我们将该因子的第1档组合作为冷门股优选基金组合。 从回测结果来看，在2012.1-2022.10的回测区间内，冷门股优选基金组合的累计收益率为263.46%，同期偏股混合型基金指数的累计收益率为195.20%。分年度来看，除2016、2021年以外，其余年份中冷门股优选基金组合均跑赢了同期偏股混合型基金指数的表现。 4.2 冷门股优选基金组合的改进 本节中，我们尝试对于上1节中的冷门股优选基金组合进行优化。从第二章中风格特征来看，冷门股整体呈现出较为明显的中小盘特征，而随着基金规模的上升，基金对于中小盘个股的配置容量往往会有所下降，一定程度上可能导致冷门股的配置难度加大，导致冷门股组合的表现出现下滑。 此处，我们分别从时序和截面的角度研究基金规模与冷门股组合收益的相关性。具体来看，一方面，我们在每个季度时点计算所有主动型权益基金的当期合并规模与未来1个季度冷门股组合收益(权重归一化)的相关系数，即截面相关系数；另一方面，我们筛选历史3年(2019Q3-2022Q3)中冷门股配置比例相对较高的基金，计算单只基金的合并规模与未来1个季度冷门股组合收益(权重归一化)的相关系数，即时序相关系数。经计算，无论从时序还是截面来看，整体上基金合并规模与未来1个季度冷门股组合收益均呈现负相关。 此外，由于不同基金之间对于热门股、普通股、冷门股的配置比例存在较大的分化。如果我们仅以历史1年重仓冷门股组合收益因子筛选基金，则平均来看基金组合中的冷门股配置比例仅为15%左右，冷门股投资能力对于基金组合的收益贡献幅度可能相对有限。 因此，在利用历史1年重仓冷门股组合收益因子构建组合的步骤中，我们尝试进一步增加筛选基金的条件。一方面，考虑到基金规模与冷门股组合收益的负相关性，此处我们将基金的规模上限设定为100亿；另一方面，考虑到基金实际对于不同类型个股的配置，此处我们要求基金近4个季度的平均重仓冷门股持仓占净值比大于30%。经回测，增加基金筛选条件之后，组合的分档单调性有了进一步地提升。 1．基金类型：普通股票型、偏股混合型、灵活配置型、平衡混合型； 2．权益仓位：近4个季度权益持仓占净值比均大于60%； 3．冷门股仓位：近4个季度平均重仓冷门股持仓占净值比大于30%； 4．成立时间：成立时间超过15个月； 5．基金规模：最新合并规模大于2亿元、小于100亿元； 6．业绩基准：业绩基准为宽基指数，且港股持有比例不存在下限。 从回测结果来看，在2012.1-2022.10的回测区间内，改进之后的冷门股优选基金组合的累计收益率为462.16%，同期偏股混合型基金指数的累计收益率为195.20%。分年度来看，除2017、2019年以外，其余年份中改进之后冷门股优选基金组合均跑赢了同期偏股混合型基金指数的表现。 4.3 基于冷门股优选基金组合构建冷门股优选个股组合 基于上1节中根据历史1年重仓冷门股组合收益所筛选出的基金，我们尝试利用这些基金重仓持有的冷门股构建冷门股优选个股组合。具体来看，我们在每年的1、4、7、10月末筛选出冷门股优选基金所重仓持有的冷门股个股，并根据个股出现在冷门股优选基金重仓股中的频次加权，构建冷门股优选个股组合。 从回测结果来看，在2012.1-2022.10的回测区间内，冷门股优选个股组合的累计收益率为436.65%，同期由所有冷门股等权构建的冷门股整体组合的累计收益率为237.27%。 对比沪深300以及中证500指数，历史上长期来看冷门股优选个股组合同样获得了更高的收益。在2012.1-2022.10的回测区间内，冷门股优选个股组合的累计收益率为436.65%，同期沪深300、中证500指数的累计收益率分别为42.38%、76.27%。 分年度来看，2013、2017年冷门股优选个股组合跑赢了沪深300、中证500指数其中之一；而在2012年以来的其它年份中，冷门股优选个股组合均同时跑赢了沪深300以及中证500指数。 风险提示：（1）本文仅在合理的假设范围讨论，文中数据均为历史数据，基于模型得到的相关结论并不能完全准确地刻画现实环境以及预测未来；（2）本文中基于模型得到的组合不代表任何投资建议。 详细研究内容请参见广发金工专题报告 《另类视角分解基金收益来源：基于个股持仓热度的基金收益分解：基金产品专题研究系列之四十六》 法律声明： 本微信号推送内容仅供广发证券股份有限公司（下称“广发证券”）客户参考，其他的任何读者在订阅本微信号前，请自行评估接收相关推送内容的适当性，广发证券不会因订阅本微信号的行为或者收到、阅读本微信号推送内容而视相关人员为客户。 完整的投资观点应以广发证券研究所发布的完整报告为准。完整报告所载资料的来源及观点的出处皆被广发证券认为可靠，但广发证券不对其准确性或完整性做出任何保证，报告内容亦仅供参考。 在任何情况下，本微信号所推送信息或所表述的意见并不构成对任何人的投资建议。除非法律法规有明确规定，在任何情况下广发证券不对因使用本微信号的内容而引致的任何损失承担任何责任。读者不应以本微信号推送内容取代其独立判断或仅根据本微信号推送内容做出决策。 本微信号推送内容仅反映广发证券研究人员于发出完整报告当日的判断，可随时更改且不予通告。 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