相比择时胜率,什么才能代表固收+产品的资产配置能力?——申万宏源金工“固收+”系列报告之八
（以下内容从申万宏源《相比择时胜率,什么才能代表固收+产品的资产配置能力?——申万宏源金工“固收+”系列报告之八》研报附件原文摘录）
分析师承诺:非上市公司调研纪要 申万宏源金融工程 邓虎/沈思逸 | 本期投资提示： ● 权益仓位的择时难以代表固收+基金的资产配置能力：胜率向收益的转化率较低，胜率的持续性也难以判断。2021年以来，产品多数倾向于在回撤后减仓，但仓位变化方向、调整幅度对收益没有明显贡献；从持股风格变化来看，市值偏离对今年收益的贡献较明显，但无论是股票内部的偏离还是股债仓位的偏离，其胜率未必高、可持续性可能较弱。经测算，长期来看维持相对稳定的市值、风格特征相比频繁的偏离更易得到出色收益，市值偏离的收益贡献高于风格，风格的频繁偏离有较大可能拖累收益、增加回撤；在仓位的调整上，胜率向长期收益的转化率也并不理想，仓位波动在3~5%的产品能获得更好的风险调整后收益，仓位波动在7%左右的组合收益更佳。 ● 我们认为，相比于择时胜率，关注规则化、系统化的资产配置调整策略更有意义。我们尝试探索固收+产品正在使用的系统化、可坚持的资产配置方法论，寻找刻画可持续的资产配置能力的方法，提出以下标准： ● （一）系统化的仓位调整策略：适当右侧提升收益弹性，左侧防御降低回撤。我们按照收益和波动两种划分方式分别决定右侧、左侧调仓属性，以区分产品的进攻性操作和防御性调整频次。经计算，关注左侧调仓的产品回撤更低，关注右侧趋势的产品短期进攻性更强，2019年至2020年上半年左侧调整贡献更大，今年以来以关注右侧为主的产品收益更为出色。 ● （二）股债对冲属性：维持负相关有利于提升组合表现。固收+产品的股债相关系数均值与其长期收益呈现了较为明显的负相关性，而与其波动、回撤有明显正相关，维持低相关性、负相关性能有效降低回撤、提升组合收益。 ● （三）宏观敏感性对冲有助于降低风险。管理人在进行大类资产配置时往往较为关注宏观环境的变化，对此我们根据股票组合宏观敏感程度和债券组合久期测算股债宏观对冲、股票内部对冲比例，较高的股债对冲比例能降低波动、回撤，而同向操作比例较高的产品更注重表达宏观观点，股债之间没有明显宏观联动的产品表现相对最弱。股票内部保持宏观敏感性波动较低的产品也能获得不错的风险调整后收益。 ● 我们根据以上标准，定制五维度指标，刻画固收+基金可持续的资产配置能力：根据不同资产配置策略对收益、回撤的贡献，我们通过①右侧调仓的比例②左侧调仓比例③历史平均股债相关系数④股债宏观对冲比例⑤股票内部宏观对冲程度几项指标筛选可持续资产配置能力得分较高的产品构建组合，组合在去年年中以来风格切换较快、变化较多的市场中有更好的表现。 ● 风险提示及声明：本报告中的测算根据历史数据建模计算，结果可因测算样本的不同而变化，模型历史表现不代表未来；分析基于历史数据得出，基金各项指标根据季报、净值披露计算，不涉及基金评价业务、不涉及投资顾问业务、不涉及对基金和管理人的宣传。 | 目录 1. 固收+基金在2021：资产配置能力不同导致表现分化 1.1 股票仓位变化：产品倾向于在回撤后减仓，仓位对收益的贡献较小 1.2 持股风格变化：市值偏离对今年收益的贡献较明显 2. 择时胜率不适合代表固收+基金的资产配置能力 3. 寻找可持续的资产配置能力 3.1 仓位调整策略：适当右侧提升收益弹性，左侧防御降低回撤 3.2 股债对冲属性：维持负相关有利于提升组合表现 3.3 宏观敏感性对冲：有助于降低风险 4. 小结与组合构建 5. 风险提示 | 正文 1. 固收+基金在2021：资产配置能力不同导致表现分化 2021年以来，宏观环境出现一定波动，市场风格也发生了较为明显的切换，“固收+”产品的分化同样较明显，这也为投资者选择合适的产品增加了难度。我们关注2016年报或产品成立以来历史股票平均仓位在5~30%之间、平均转债仓位在10%以下、最大股票仓位在40%以下的债券型、混合偏债型、灵活配置或平衡混合型基金，近1年未更换基金经理的产品中今年1~9月收益最高的产品接近20%，而收益最低的产品下跌接近5%，近600只产品的平均收益在3.76%。 对于固收+产品来说，由于涉及股债之间的配置比例、股票的行业/风格、债券的久期/信用等多方面的配置决策，因此在市场环境变化较大时容易体现出配置决策上的差异，也使得产品的收益特点呈现出不同。在谈及此类产品的资产配置能力时，我们首先想到的即是“方向是否做对”，即仓位调整的胜率如何。下面我们首先从仓位变化相对较大的今年开始看起，关注资产配置胜率是否贡献了收益。 1.1 股票仓位变化：产品倾向于在回撤后减仓，仓位对收益的贡献较小 下面我们首先观察今年以来各固收+产品的仓位变化情况及其与产品收益、回撤的关系。今年以来固收+产品的收益分布较宽，而同样排名靠前的产品中，资产配置比例的调整幅度、收益的时间分布也有较明显的差异： 部分产品虽然在收益上相对接近，但其仓位调整的方向却完全相反；部分产品虽然仓位调整的方向相同，但在收益、回撤上也体现了完全不同的特征。由此我们可以看到，即使是今年这样分化较大的市场，仓位对收益的贡献可能也并不明显。我们计算了今年以来各产品在仓位调整幅度和收益、回撤上的相关性如下： 可以看到，一季度仓位变化与收益呈现较明显的负相关性，说明一季度的市场风格切换背景下，前期收益越高的产品，越倾向于在风格切换后进行减仓，也即是右侧操作居多。对此，我们分别计算一季度春节前和春节后产品收益与仓位变化的相关系数： 上述计算证实了我们的推断：春节前收益越高的固收+产品，节后遇到的回撤相对更大，而产品倾向于在回撤后进行右侧减仓。 但从调仓后的收益相关关系来看，虽然一季度固收+产品平均仓位调整方向为减仓，但4-9月产品收益与一季度仓位变化呈正相关，减仓幅度大的产品未必获得更好的收益；二季度平均仓位调整方向为加仓，但仓位变化与后一季度收益呈负相关，说明加仓幅度大的产品也并未获得更好的收益： 也就是说，虽然今年以来整体上看减仓的产品收益倾向于更出色，但产品调整资产配置比例后的收益与配置调整方向、幅度没有明显的正向关联，方向做对的产品未必能获得更高的收益。通过方向是否做对来选择产品似乎并没有太好的效果。 从回撤上来看，今年以来仓位变化与回撤整体呈负相关，即今年二季度、上半年减仓幅度较大的产品今年回撤反而更大，这进一步说明多数产品在回撤后进行了减仓，回撤越大的产品调仓幅度也越大；而在一季度回撤后选择减仓的产品在二季度的回撤控制往往相对较好。 1.2 持股风格变化：市值偏离对今年收益的贡献较明显 从以上的分析中我们看到，今年以来产品的收益、资产配置选择分化较大，一季度风格切换后回撤大的产品减仓幅度更大，二季度加仓的产品较多，但多数产品的资产配置变化并未直接转化为后续的收益。事实上，今年以来权益市场的风格切换速度快、风格及市值分化明显，因而资产配置的差异除了体现在股票的仓位上，体现在持股市值、风格变化上的差异可能更明显，因此我们通过股票组合回归的形式观察组合在成长价值风格上的变化。 为了便于比较，我们统一采用各产品季度前十大重仓股组合，以季末两个月前到季末两个月后区间的组合日度收益作为产品的股票收益序列，对同期的Beta、市值、成长因子序列进行多元线性回归（含截距项），具体因子如下： 回归方程如下： 求得的β1、β2、β3的估计值即为当期组合在各因子上的暴露。为了判断产品在不同报告期的风格暴露变化情况，我们采用不同组合同时段的收益率数据进行回归，例如为了观察某产品一季度的风格变化，我们比较其一季度组合在2~5月的风格暴露与去年四季度组合在2~5月的风格暴露的差异，我们可以将这一比较结果理解为假设组合相较上期没有做出调整，和实际的组合的风格差异。 我们计算各产品今年一、二季度的因子暴露情况，并重点关注市值、成长因子暴露的变化。所有2020Q4~2021Q2均持有股票、近一年未更换基金经理的产品总体情况统计如下： 可以看到，固收+产品整体的市值暴露在减小，即整体由偏好大市值转向增加小市值的持有，且这一变化在二季度更加明显；在成长价值风格上，固收+一季度整体向价值偏离，二季度又略偏回成长。固收+产品今年的市值风格特点整体存在一定的趋势特点。 我们分别计算各产品今年一、二季度因子暴露的变化，并计算其与当期、后期、全年收益及回撤的相关性。从收益贡献上来看，市值偏离对今年的收益贡献较为明显，无论是一季度还是二季度，市值暴露减小的产品都倾向于在后期及全年获得更高的收益；而二季度向价值风格的切换对三季度收益有一定贡献： 而市值、风格变化对二、三季度回撤控制的贡献相对较小，一季度向小市值、成长偏离的产品在全年体现了更低的回撤，说明一季度市值风格偏离对当期回撤控制有一定贡献。 整体而言，相比于仓位，市值、风格的偏离在今年固收+产品资产配置决策中对收益的贡献相对更明显，持续切向小市值的产品倾向于获得更高的收益，二季度末增配价值的产品也有更高的收益。 以上的结论实际上增加了投资者对固收+产品资产配置能力考量的困惑：仓位是否做对未必贡献收益，风格调整在特定环境中影响明显，但能否正确调整风格、市值并不比仓位容易。我们应该如何衡量固收+产品的资产配置能力？ 2. 择时胜率不适合代表固收+基金的资产配置能力 虽然今年以来，市值、风格的偏离有一定收益贡献，但无论是这类股票内部的偏离还是股债之间仓位的偏离，其胜率未必高、可持续性可能较弱，因此固收+产品的投资者在依据过往资产配置表现选择产品时，往往会有所顾虑。对此，我们仍从胜率出发，尝试计算不同固收+产品股票仓位波动/胜率和市值风格偏离波动/胜率，观察其和产品收益的关系。 各指标的计算方式如下： 2017年前成立的产品2017~2021年第二季度持仓数据的计算结果如下： 从上面结果中我们可以明显地看到，市值、风格、股票仓位的波动都没有对年化收益做出明显贡献，风格波动甚至有较明显负贡献，而其对产品的波动、回撤有明显正贡献，即市值、风格、股票仓位波动更大的产品收益未必高，但波动、回撤更大。从胜率上来看，产品市值配置胜率刚到50%，风格、仓位胜率都不足50%，这未必说明判断的实际胜率低，可能说明的是多数产品没有持续地进行仓位、市值风格的判断。市值、风格判断胜率对收益有一定贡献，市值贡献相对大一些，但股票仓位的胜率对收益贡献较小，即确实如第一部分我们看到的一样，即使做出了正确的方向判断，产品也未必能获得更高的长期收益。 更直观的，我们将市值、风格、仓位的波动和胜率都从低到高分为10组，计算各组产品平均的收益、回撤，我们将收益最高的一组标亮并标注该组对应的平均波动/胜率如下： 市值偏离波动第3低的组获得了最高的年化收益和较低的波动、回撤，而市值偏离幅度变化较大的组在收益上略弱，偏离操作少的产品在回撤控制上更优，偏离操作多、平均幅度大的组回撤更大。市值偏离胜率更高的产品在长期收益上未必一定高，胜率高的组在回撤控制上更优，胜率在54%的组收益最高。 而风格偏离上，波动较小的组同样收益更高、回撤更低，风格波动第2低的组收益最高。胜率上，风格胜率在47%的组收益最高，说明风格的判断对长期收益的贡献也不大。 若我们对市值、风格平均的风格偏离程度而非波动进行分组计算，得到的结论也是类似的：市值、风格偏离程度小的产品倾向于获得更好的风险调整后收益。因此，虽然今年以来小市值的偏离对部分固收+产品的收益做出了较明显的贡献，但从长期来看，维持相对稳定的市值、风格特征相比频繁的偏离更易得到较好的收益，市值偏离的收益贡献相对高于风格，而风格的频繁偏离有较大可能拖累收益、增加回撤。 平均来看，固收+产品过去的平均市值暴露在0.41，平均成长暴露0.15，即较偏好大盘股，略偏成长。 在仓位的调整上，胜率向长期收益的转化率也并不理想，平均仓位波动适中的组收益更为出色，较小的仓位波动对回撤的控制更好，而较大的仓位波动可能明显提升组合的波动和回撤。相对而言，仓位波动在3~5%的产品能获得更好的风险调整后收益，仓位波动在7%左右的组合收益更佳： 因此，在传统资产配置调整的操作中我们主要得到以下结论： 1） 市值、风格的偏离在短期内可以贡献收益，但长期来看偏离带来的收益可持续性不强，相对稳定的市值风格偏好更有利； 2） 股票仓位不宜大幅调整，也不宜始终不变，仓位波动在3~5%的产品能获得更好的风险调整后收益。 3. 寻找可持续的资产配置能力 胜率的持续性难以判断，也常常无法直接转化为收益，这使得通过资产配置能力选择产品显得十分困难。本部分中，我们尝试探索固收+产品正在使用的系统化、可坚持的资产配置方法论，寻找可持续的资产配置能力。 3.1 仓位调整策略：适当右侧提升收益弹性，左侧防御降低回撤 事实上，股票仓位的波动实际可以区分为左侧和右侧，即如我们在系列之二中曾经提到的高波动时减仓的防御性调整和跟随趋势加仓的进攻性操作。在第一部分中我们看到，今年一季度的风格切换中，较多产品呈现出回撤后减仓的右侧调整属性，这部分产品也在今年的环境中获得了不错的收益。下面我们进一步计算2017年以来各产品左侧/右侧仓位调整的频率，观察不同调仓策略产品的风险收益特征差异。 我们按照收益和波动两种划分方式分别决定右侧、左侧调仓属性，具体方式如下： 我们使用箱线图来表示不同左侧、右侧调仓占比下各产品的收益、回撤分布情况，箱体表示25~75%分位数的部分，横线为中位数。以收益方式计算的右侧调仓占比从低到高的产品分布情况如下： 按收益计算情况下，产品右侧调仓的中位数比例为57%，说明多数产品更倾向于跟踪趋势进行仓位调整。从不同调仓情况的收益、波动贡献来看，多数情况与市场反向而行的左侧调仓对收益、回撤控制都没有贡献；中等偏高的趋势跟踪比例能够提升收益的弹性，对回撤控制影响不大；过高的趋势跟踪策略则收益未必出色。 以波动方式计算的左侧调仓占比从低到高的产品分布情况如下： 按波动计算情况下，固收+产品左侧调仓中位数比例在55%，说明超半数产品会选择高波动减仓、低波动加仓的策略，而采用此类策略较多的产品在回撤控制上能够明显做到更出色，说明防御性质的左侧调仓能对回撤控制做出贡献。 实际上，从收益出发的右侧调仓和从波动出发的左侧防御调仓并不冲突，两者可以同时考虑，而我们看到的固收+产品的右侧调仓比例和左侧调仓比例也存在一定的正相关性。为了进一步观察两者左右侧仓位调整带来的风险收益特征，我们尝试按照四象限分别构建组合： 考虑到固收+概念在近年才被提出，我们仍使用2017年以来的数据，每一季报出来后的月末，我们按照2017年以来的左、右侧调整比例选择最符合该象限的10只产品，自2019年以来回测如下： 组合回测中体现的不同调仓策略的贡献更为明显：关注左侧调仓的产品回撤更低，关注右侧趋势的产品短期进攻性可能更强，但长期收益未必出色；今年以来，以关注右侧为主的产品收益更为出色。不同时间段各组合的收益分布如下： 2019年至2020年上半年，关注左侧防御的产品表现更出色，而去年下半年以来风格连续切换、趋势加强的行情中，关注右侧趋势的产品表现相对更好。 根据截至2021年中报的仓位数据，四个象限的代表产品的各项资产配置特点如下： 相比于胜率，依据一定理念进行仓位调整带来回报的可持续性更强、特征更明显，也更易于被投资者所用。整体来看，右侧主要贡献收益弹性，左侧主要降低回撤，建议关注左侧防御调整，适当右侧提升收益。 3.2 股债对冲属性：维持负相关有利于提升组合表现 而除了以上调整，对于同时含股债的固收+产品，资产配置上还有一个额外的动作，即股债部分的对冲属性。从资产配置的视角来看，尽可能降低股债资产的相关性、减少在相同宏观因子上的暴露，能够从长期来看获得更为出色的风险调整后收益，而这样的调整带来的贡献相比于胜率持续也可能更强。 为了衡量不同产品对股债对冲属性的使用，我们对产品各期的股债相关性进行计算，股票部分使用报告期重仓股组合/全持仓组合，债券部分使用国债、公司债、金融债持仓比例，使用中债相关的1-3年指数收益率构建代替组合进行收益率计算。对于每个报告期持仓，我们计算回溯6个月、未来6个月、前后各2个月组成的4个月时间段的股债相关性。 首先，我们根据中间4个月股债相关系数计算各固收+产品历史的平均股债相关系数、相关系数波动情况，观察各产品股债之间是否存在对冲、是否关注股债之间的对冲属性。2017年前成立的产品的报告期平均相关系数、相关系数的波动分布如下： 相关系数均值的分布相对分散在 -0.1~0.05之间，波动在0.2附近的最多。我们计算产品的相关系数均值、波动与风险收益特征的相关性： 中报、年报使用前十大或全持仓对结论影响不大，固收+产品的股债相关系数均值与其长期收益呈现了较为明显的负相关性，而与其波动、回撤有明显正相关，说明维持低相关性、负相关性能有效降低回撤、提升组合收益。我们仍然对股债平均相关性、相关性波动水平由低到高的产品进行分组，计算不同分组下产品的收益、回撤情况。 图18中第10组的股债相关系数为正，该组回撤明显高于其他组，而收益明显较弱；相关系数低的组在控制回撤上有更大的优势。 3.3 宏观敏感性对冲：有助于降低风险 除了相关系数的测算，管理人在进行大类资产配置时往往较为关注宏观环境的变化，而作为绝对收益导向的固收+产品，管理人也可能会在宏观配置层面做出差异化的选择： 1） 部分产品考虑股债之间的宏观对冲属性：当股票端选择了对经济更敏感的股票时，债券端拉长久期、减少信用债配置，当股票端选择了对流动性更敏感的股票时，债券端缩短久期； 2） 部分产品完全相反，股债端表达相同的宏观观点； 3） 部分产品在股票内部考虑对冲，即股票组合的经济、流动性敏感性保持中等水平。 本部分中，我们采用类似此前的报告《盈利和估值的切换：宏观环境如何向行业传导》中的方案，对所有A股、港股进行宏观敏感性的测算：以经济敏感程度为例，个股在所有股票中经济上行与下行阶段收益差越大、经济上行阶段上涨次数越多、下行阶段下跌次数越多，则个股的经济敏感程度越高。 对所有个股进行经济、流动性的敏感程度测算后，我们计算各产品股债宏观对冲的比例： 1） 计算股票持仓宏观敏感程度：每个报告期将前十大重仓股当期的经济/流动性敏感程度按持仓权重加权，得到当期股票持仓的经济/流动性敏感程度 2） 计算各期持仓宏观敏感程度变化：计算当前报告期较上期宏观敏感程度的差值，若绝对变动大于5个百分点，则纳入比例计算 3） 计算对冲比例：若股票端对经济敏感程度提升而债券组合久期增加，视为一次经济-久期对冲操作；若股票端对经济敏感程度提升而公司债相对国债的比例下降，视为一次经济-信用对冲操作；若股票端对流动性敏感程度提升而债券组合久期下降，视为一次流动性-久期对冲操作；分别计算各操作的占比。 对于三种操作类型，我们将所有产品的比例从小到大排列分为5组，计算从同向操作多到对冲操作多的产品的收益、风险特点，我们发现和久期相关的宏观对冲操作比例对产品的风险控制贡献更大，下图分别展示了经济-久期对冲比例与回撤的关系、流动性-久期对冲比例与波动的关系： 久期对冲比例最高的组在回撤、波动上倾向于最小；而同向操作比例最高的组在宏观比例上表达明确，也有不错的风险调整后收益；对冲比例在中间附近，即股债之间没有明显宏观联动的产品表现相对最弱。 对于绝对收益导向的固收+产品而言，若能通过对冲降低波动、回撤，产品的投资体验将得到提升。除了股债之间的对冲，股票内部的对冲属性也是不少管理人考虑的方向，对此，我们计算不同产品的宏观敏感程度均值和波动，敏感程度越接近50%、波动越小的视为内部对冲越明显，计算发现，内部对冲程度高的组能一定程度上降低回撤： 从本部分中我们看到，虽然长期来看股债对冲、股票内部对冲对收益的贡献不明显，但维持股债相关性在较低水平、保持股债及股票内部对宏观环境的敏感程度适当对冲能够对波动及回撤控制做出一定的贡献，这对于寻求稳健收益的固收+产品来说具有重要意义。 4. 小结与组合构建 本报告中，我们从今年固收+产品的资产配置特征出发，计算了仓位及市值风格的波动/胜率、左右侧仓位调整、股债及股票内部对冲策略对固收+产品长期收益回撤的贡献。虽然以往投资者对仓位调整的胜率更为关心，但无论看风格切换较明显的今年还是看历史，仓位胜率一方面可持续性不强、难以预测，另一方面对产品收益的贡献也不大，因此，将仓位胜率与资产配置能力画等号并不可取。 通过前面的分析，我们发现相比于胜率，关注规则化、系统化的资产配置调整策略更有意义，我们主要找到了以下三大类对组合风险调整后收益有帮助的系统化资产配置手段： 1） 关注右侧调仓机会能提升收益弹性，而多用左侧防御性仓位调整能降低回撤； 2） 维持较低的股债相关性能明显提升组合表现； 3） 在股债间、股票内部使用宏观对冲思想能降低组合回撤。 以上几类资产配置调整操作都是可识别、可持续的，因此我们可以尝试根据固收+产品对以上策略的使用情况来构建组合。对于报告期规模1亿以上、成立满2年的产品，我们分别计算报告期①右侧调仓的比例②左侧调仓比例③历史平均股债相关系数④股债宏观对冲比例（股票经济敏感程度-债券久期对冲比例、股票流动性敏感程度-债券久期对冲比例）⑤股票内部宏观对冲程度（股票经济、流动性敏感程度适中、波动小）5个指标，其中由于股债之间的宏观对冲比例测算受到符合条件的测算期数的限制，我们将此项作为加分项处理，两项对冲比例平均高于60%或低于40%的我们认为是采用对冲或同向策略的，进行加分处理。我们将合成的分数作为可持续资产配置能力综合指标，每个季报期选择10/20只产品并于月末开始持有一个季度，组合2019年以来表现如下： 可以看到，组合在去年年中以来风格切换较快、变化较多的市场中有更好的表现。 组合2021/7/31的持仓如下： 总结来看，资产配置作为股债混合的固收+产品非常重要的环节，一直以来受到管理人、投资者的关注。相比于频繁的仓位调整及调整的胜率，可坚持、系统化的资产配置调整往往会对产品带来更多的收益贡献，而依据管理人对规则的使用频率、坚持程度来衡量资产配置对产品的贡献也具备更强的稳定性。 5. 风险提示 本报告中的测算根据历史数据建模计算，结果可因测算样本的不同而变化，模型历史表现不代表未来；分析基于历史数据得出，基金各项指标根据季报、净值披露计算，不涉及基金评价业务、不涉及投资顾问业务、不涉及对基金和管理人的宣传。
分析师承诺:非上市公司调研纪要 申万宏源金融工程 邓虎/沈思逸 | 本期投资提示： ● 权益仓位的择时难以代表固收+基金的资产配置能力：胜率向收益的转化率较低，胜率的持续性也难以判断。2021年以来，产品多数倾向于在回撤后减仓，但仓位变化方向、调整幅度对收益没有明显贡献；从持股风格变化来看，市值偏离对今年收益的贡献较明显，但无论是股票内部的偏离还是股债仓位的偏离，其胜率未必高、可持续性可能较弱。经测算，长期来看维持相对稳定的市值、风格特征相比频繁的偏离更易得到出色收益，市值偏离的收益贡献高于风格，风格的频繁偏离有较大可能拖累收益、增加回撤；在仓位的调整上，胜率向长期收益的转化率也并不理想，仓位波动在3~5%的产品能获得更好的风险调整后收益，仓位波动在7%左右的组合收益更佳。 ● 我们认为，相比于择时胜率，关注规则化、系统化的资产配置调整策略更有意义。我们尝试探索固收+产品正在使用的系统化、可坚持的资产配置方法论，寻找刻画可持续的资产配置能力的方法，提出以下标准： ● （一）系统化的仓位调整策略：适当右侧提升收益弹性，左侧防御降低回撤。我们按照收益和波动两种划分方式分别决定右侧、左侧调仓属性，以区分产品的进攻性操作和防御性调整频次。经计算，关注左侧调仓的产品回撤更低，关注右侧趋势的产品短期进攻性更强，2019年至2020年上半年左侧调整贡献更大，今年以来以关注右侧为主的产品收益更为出色。 ● （二）股债对冲属性：维持负相关有利于提升组合表现。固收+产品的股债相关系数均值与其长期收益呈现了较为明显的负相关性，而与其波动、回撤有明显正相关，维持低相关性、负相关性能有效降低回撤、提升组合收益。 ● （三）宏观敏感性对冲有助于降低风险。管理人在进行大类资产配置时往往较为关注宏观环境的变化，对此我们根据股票组合宏观敏感程度和债券组合久期测算股债宏观对冲、股票内部对冲比例，较高的股债对冲比例能降低波动、回撤，而同向操作比例较高的产品更注重表达宏观观点，股债之间没有明显宏观联动的产品表现相对最弱。股票内部保持宏观敏感性波动较低的产品也能获得不错的风险调整后收益。 ● 我们根据以上标准，定制五维度指标，刻画固收+基金可持续的资产配置能力：根据不同资产配置策略对收益、回撤的贡献，我们通过①右侧调仓的比例②左侧调仓比例③历史平均股债相关系数④股债宏观对冲比例⑤股票内部宏观对冲程度几项指标筛选可持续资产配置能力得分较高的产品构建组合，组合在去年年中以来风格切换较快、变化较多的市场中有更好的表现。 ● 风险提示及声明：本报告中的测算根据历史数据建模计算，结果可因测算样本的不同而变化，模型历史表现不代表未来；分析基于历史数据得出，基金各项指标根据季报、净值披露计算，不涉及基金评价业务、不涉及投资顾问业务、不涉及对基金和管理人的宣传。 | 目录 1. 固收+基金在2021：资产配置能力不同导致表现分化 1.1 股票仓位变化：产品倾向于在回撤后减仓，仓位对收益的贡献较小 1.2 持股风格变化：市值偏离对今年收益的贡献较明显 2. 择时胜率不适合代表固收+基金的资产配置能力 3. 寻找可持续的资产配置能力 3.1 仓位调整策略：适当右侧提升收益弹性，左侧防御降低回撤 3.2 股债对冲属性：维持负相关有利于提升组合表现 3.3 宏观敏感性对冲：有助于降低风险 4. 小结与组合构建 5. 风险提示 | 正文 1. 固收+基金在2021：资产配置能力不同导致表现分化 2021年以来，宏观环境出现一定波动，市场风格也发生了较为明显的切换，“固收+”产品的分化同样较明显，这也为投资者选择合适的产品增加了难度。我们关注2016年报或产品成立以来历史股票平均仓位在5~30%之间、平均转债仓位在10%以下、最大股票仓位在40%以下的债券型、混合偏债型、灵活配置或平衡混合型基金，近1年未更换基金经理的产品中今年1~9月收益最高的产品接近20%，而收益最低的产品下跌接近5%，近600只产品的平均收益在3.76%。 对于固收+产品来说，由于涉及股债之间的配置比例、股票的行业/风格、债券的久期/信用等多方面的配置决策，因此在市场环境变化较大时容易体现出配置决策上的差异，也使得产品的收益特点呈现出不同。在谈及此类产品的资产配置能力时，我们首先想到的即是“方向是否做对”，即仓位调整的胜率如何。下面我们首先从仓位变化相对较大的今年开始看起，关注资产配置胜率是否贡献了收益。 1.1 股票仓位变化：产品倾向于在回撤后减仓，仓位对收益的贡献较小 下面我们首先观察今年以来各固收+产品的仓位变化情况及其与产品收益、回撤的关系。今年以来固收+产品的收益分布较宽，而同样排名靠前的产品中，资产配置比例的调整幅度、收益的时间分布也有较明显的差异： 部分产品虽然在收益上相对接近，但其仓位调整的方向却完全相反；部分产品虽然仓位调整的方向相同，但在收益、回撤上也体现了完全不同的特征。由此我们可以看到，即使是今年这样分化较大的市场，仓位对收益的贡献可能也并不明显。我们计算了今年以来各产品在仓位调整幅度和收益、回撤上的相关性如下： 可以看到，一季度仓位变化与收益呈现较明显的负相关性，说明一季度的市场风格切换背景下，前期收益越高的产品，越倾向于在风格切换后进行减仓，也即是右侧操作居多。对此，我们分别计算一季度春节前和春节后产品收益与仓位变化的相关系数： 上述计算证实了我们的推断：春节前收益越高的固收+产品，节后遇到的回撤相对更大，而产品倾向于在回撤后进行右侧减仓。 但从调仓后的收益相关关系来看，虽然一季度固收+产品平均仓位调整方向为减仓，但4-9月产品收益与一季度仓位变化呈正相关，减仓幅度大的产品未必获得更好的收益；二季度平均仓位调整方向为加仓，但仓位变化与后一季度收益呈负相关，说明加仓幅度大的产品也并未获得更好的收益： 也就是说，虽然今年以来整体上看减仓的产品收益倾向于更出色，但产品调整资产配置比例后的收益与配置调整方向、幅度没有明显的正向关联，方向做对的产品未必能获得更高的收益。通过方向是否做对来选择产品似乎并没有太好的效果。 从回撤上来看，今年以来仓位变化与回撤整体呈负相关，即今年二季度、上半年减仓幅度较大的产品今年回撤反而更大，这进一步说明多数产品在回撤后进行了减仓，回撤越大的产品调仓幅度也越大；而在一季度回撤后选择减仓的产品在二季度的回撤控制往往相对较好。 1.2 持股风格变化：市值偏离对今年收益的贡献较明显 从以上的分析中我们看到，今年以来产品的收益、资产配置选择分化较大，一季度风格切换后回撤大的产品减仓幅度更大，二季度加仓的产品较多，但多数产品的资产配置变化并未直接转化为后续的收益。事实上，今年以来权益市场的风格切换速度快、风格及市值分化明显，因而资产配置的差异除了体现在股票的仓位上，体现在持股市值、风格变化上的差异可能更明显，因此我们通过股票组合回归的形式观察组合在成长价值风格上的变化。 为了便于比较，我们统一采用各产品季度前十大重仓股组合，以季末两个月前到季末两个月后区间的组合日度收益作为产品的股票收益序列，对同期的Beta、市值、成长因子序列进行多元线性回归（含截距项），具体因子如下： 回归方程如下： 求得的β1、β2、β3的估计值即为当期组合在各因子上的暴露。为了判断产品在不同报告期的风格暴露变化情况，我们采用不同组合同时段的收益率数据进行回归，例如为了观察某产品一季度的风格变化，我们比较其一季度组合在2~5月的风格暴露与去年四季度组合在2~5月的风格暴露的差异，我们可以将这一比较结果理解为假设组合相较上期没有做出调整，和实际的组合的风格差异。 我们计算各产品今年一、二季度的因子暴露情况，并重点关注市值、成长因子暴露的变化。所有2020Q4~2021Q2均持有股票、近一年未更换基金经理的产品总体情况统计如下： 可以看到，固收+产品整体的市值暴露在减小，即整体由偏好大市值转向增加小市值的持有，且这一变化在二季度更加明显；在成长价值风格上，固收+一季度整体向价值偏离，二季度又略偏回成长。固收+产品今年的市值风格特点整体存在一定的趋势特点。 我们分别计算各产品今年一、二季度因子暴露的变化，并计算其与当期、后期、全年收益及回撤的相关性。从收益贡献上来看，市值偏离对今年的收益贡献较为明显，无论是一季度还是二季度，市值暴露减小的产品都倾向于在后期及全年获得更高的收益；而二季度向价值风格的切换对三季度收益有一定贡献： 而市值、风格变化对二、三季度回撤控制的贡献相对较小，一季度向小市值、成长偏离的产品在全年体现了更低的回撤，说明一季度市值风格偏离对当期回撤控制有一定贡献。 整体而言，相比于仓位，市值、风格的偏离在今年固收+产品资产配置决策中对收益的贡献相对更明显，持续切向小市值的产品倾向于获得更高的收益，二季度末增配价值的产品也有更高的收益。 以上的结论实际上增加了投资者对固收+产品资产配置能力考量的困惑：仓位是否做对未必贡献收益，风格调整在特定环境中影响明显，但能否正确调整风格、市值并不比仓位容易。我们应该如何衡量固收+产品的资产配置能力？ 2. 择时胜率不适合代表固收+基金的资产配置能力 虽然今年以来，市值、风格的偏离有一定收益贡献，但无论是这类股票内部的偏离还是股债之间仓位的偏离，其胜率未必高、可持续性可能较弱，因此固收+产品的投资者在依据过往资产配置表现选择产品时，往往会有所顾虑。对此，我们仍从胜率出发，尝试计算不同固收+产品股票仓位波动/胜率和市值风格偏离波动/胜率，观察其和产品收益的关系。 各指标的计算方式如下： 2017年前成立的产品2017~2021年第二季度持仓数据的计算结果如下： 从上面结果中我们可以明显地看到，市值、风格、股票仓位的波动都没有对年化收益做出明显贡献，风格波动甚至有较明显负贡献，而其对产品的波动、回撤有明显正贡献，即市值、风格、股票仓位波动更大的产品收益未必高，但波动、回撤更大。从胜率上来看，产品市值配置胜率刚到50%，风格、仓位胜率都不足50%，这未必说明判断的实际胜率低，可能说明的是多数产品没有持续地进行仓位、市值风格的判断。市值、风格判断胜率对收益有一定贡献，市值贡献相对大一些，但股票仓位的胜率对收益贡献较小，即确实如第一部分我们看到的一样，即使做出了正确的方向判断，产品也未必能获得更高的长期收益。 更直观的，我们将市值、风格、仓位的波动和胜率都从低到高分为10组，计算各组产品平均的收益、回撤，我们将收益最高的一组标亮并标注该组对应的平均波动/胜率如下： 市值偏离波动第3低的组获得了最高的年化收益和较低的波动、回撤，而市值偏离幅度变化较大的组在收益上略弱，偏离操作少的产品在回撤控制上更优，偏离操作多、平均幅度大的组回撤更大。市值偏离胜率更高的产品在长期收益上未必一定高，胜率高的组在回撤控制上更优，胜率在54%的组收益最高。 而风格偏离上，波动较小的组同样收益更高、回撤更低，风格波动第2低的组收益最高。胜率上，风格胜率在47%的组收益最高，说明风格的判断对长期收益的贡献也不大。 若我们对市值、风格平均的风格偏离程度而非波动进行分组计算，得到的结论也是类似的：市值、风格偏离程度小的产品倾向于获得更好的风险调整后收益。因此，虽然今年以来小市值的偏离对部分固收+产品的收益做出了较明显的贡献，但从长期来看，维持相对稳定的市值、风格特征相比频繁的偏离更易得到较好的收益，市值偏离的收益贡献相对高于风格，而风格的频繁偏离有较大可能拖累收益、增加回撤。 平均来看，固收+产品过去的平均市值暴露在0.41，平均成长暴露0.15，即较偏好大盘股，略偏成长。 在仓位的调整上，胜率向长期收益的转化率也并不理想，平均仓位波动适中的组收益更为出色，较小的仓位波动对回撤的控制更好，而较大的仓位波动可能明显提升组合的波动和回撤。相对而言，仓位波动在3~5%的产品能获得更好的风险调整后收益，仓位波动在7%左右的组合收益更佳： 因此，在传统资产配置调整的操作中我们主要得到以下结论： 1） 市值、风格的偏离在短期内可以贡献收益，但长期来看偏离带来的收益可持续性不强，相对稳定的市值风格偏好更有利； 2） 股票仓位不宜大幅调整，也不宜始终不变，仓位波动在3~5%的产品能获得更好的风险调整后收益。 3. 寻找可持续的资产配置能力 胜率的持续性难以判断，也常常无法直接转化为收益，这使得通过资产配置能力选择产品显得十分困难。本部分中，我们尝试探索固收+产品正在使用的系统化、可坚持的资产配置方法论，寻找可持续的资产配置能力。 3.1 仓位调整策略：适当右侧提升收益弹性，左侧防御降低回撤 事实上，股票仓位的波动实际可以区分为左侧和右侧，即如我们在系列之二中曾经提到的高波动时减仓的防御性调整和跟随趋势加仓的进攻性操作。在第一部分中我们看到，今年一季度的风格切换中，较多产品呈现出回撤后减仓的右侧调整属性，这部分产品也在今年的环境中获得了不错的收益。下面我们进一步计算2017年以来各产品左侧/右侧仓位调整的频率，观察不同调仓策略产品的风险收益特征差异。 我们按照收益和波动两种划分方式分别决定右侧、左侧调仓属性，具体方式如下： 我们使用箱线图来表示不同左侧、右侧调仓占比下各产品的收益、回撤分布情况，箱体表示25~75%分位数的部分，横线为中位数。以收益方式计算的右侧调仓占比从低到高的产品分布情况如下： 按收益计算情况下，产品右侧调仓的中位数比例为57%，说明多数产品更倾向于跟踪趋势进行仓位调整。从不同调仓情况的收益、波动贡献来看，多数情况与市场反向而行的左侧调仓对收益、回撤控制都没有贡献；中等偏高的趋势跟踪比例能够提升收益的弹性，对回撤控制影响不大；过高的趋势跟踪策略则收益未必出色。 以波动方式计算的左侧调仓占比从低到高的产品分布情况如下： 按波动计算情况下，固收+产品左侧调仓中位数比例在55%，说明超半数产品会选择高波动减仓、低波动加仓的策略，而采用此类策略较多的产品在回撤控制上能够明显做到更出色，说明防御性质的左侧调仓能对回撤控制做出贡献。 实际上，从收益出发的右侧调仓和从波动出发的左侧防御调仓并不冲突，两者可以同时考虑，而我们看到的固收+产品的右侧调仓比例和左侧调仓比例也存在一定的正相关性。为了进一步观察两者左右侧仓位调整带来的风险收益特征，我们尝试按照四象限分别构建组合： 考虑到固收+概念在近年才被提出，我们仍使用2017年以来的数据，每一季报出来后的月末，我们按照2017年以来的左、右侧调整比例选择最符合该象限的10只产品，自2019年以来回测如下： 组合回测中体现的不同调仓策略的贡献更为明显：关注左侧调仓的产品回撤更低，关注右侧趋势的产品短期进攻性可能更强，但长期收益未必出色；今年以来，以关注右侧为主的产品收益更为出色。不同时间段各组合的收益分布如下： 2019年至2020年上半年，关注左侧防御的产品表现更出色，而去年下半年以来风格连续切换、趋势加强的行情中，关注右侧趋势的产品表现相对更好。 根据截至2021年中报的仓位数据，四个象限的代表产品的各项资产配置特点如下： 相比于胜率，依据一定理念进行仓位调整带来回报的可持续性更强、特征更明显，也更易于被投资者所用。整体来看，右侧主要贡献收益弹性，左侧主要降低回撤，建议关注左侧防御调整，适当右侧提升收益。 3.2 股债对冲属性：维持负相关有利于提升组合表现 而除了以上调整，对于同时含股债的固收+产品，资产配置上还有一个额外的动作，即股债部分的对冲属性。从资产配置的视角来看，尽可能降低股债资产的相关性、减少在相同宏观因子上的暴露，能够从长期来看获得更为出色的风险调整后收益，而这样的调整带来的贡献相比于胜率持续也可能更强。 为了衡量不同产品对股债对冲属性的使用，我们对产品各期的股债相关性进行计算，股票部分使用报告期重仓股组合/全持仓组合，债券部分使用国债、公司债、金融债持仓比例，使用中债相关的1-3年指数收益率构建代替组合进行收益率计算。对于每个报告期持仓，我们计算回溯6个月、未来6个月、前后各2个月组成的4个月时间段的股债相关性。 首先，我们根据中间4个月股债相关系数计算各固收+产品历史的平均股债相关系数、相关系数波动情况，观察各产品股债之间是否存在对冲、是否关注股债之间的对冲属性。2017年前成立的产品的报告期平均相关系数、相关系数的波动分布如下： 相关系数均值的分布相对分散在 -0.1~0.05之间，波动在0.2附近的最多。我们计算产品的相关系数均值、波动与风险收益特征的相关性： 中报、年报使用前十大或全持仓对结论影响不大，固收+产品的股债相关系数均值与其长期收益呈现了较为明显的负相关性，而与其波动、回撤有明显正相关，说明维持低相关性、负相关性能有效降低回撤、提升组合收益。我们仍然对股债平均相关性、相关性波动水平由低到高的产品进行分组，计算不同分组下产品的收益、回撤情况。 图18中第10组的股债相关系数为正，该组回撤明显高于其他组，而收益明显较弱；相关系数低的组在控制回撤上有更大的优势。 3.3 宏观敏感性对冲：有助于降低风险 除了相关系数的测算，管理人在进行大类资产配置时往往较为关注宏观环境的变化，而作为绝对收益导向的固收+产品，管理人也可能会在宏观配置层面做出差异化的选择： 1） 部分产品考虑股债之间的宏观对冲属性：当股票端选择了对经济更敏感的股票时，债券端拉长久期、减少信用债配置，当股票端选择了对流动性更敏感的股票时，债券端缩短久期； 2） 部分产品完全相反，股债端表达相同的宏观观点； 3） 部分产品在股票内部考虑对冲，即股票组合的经济、流动性敏感性保持中等水平。 本部分中，我们采用类似此前的报告《盈利和估值的切换：宏观环境如何向行业传导》中的方案，对所有A股、港股进行宏观敏感性的测算：以经济敏感程度为例，个股在所有股票中经济上行与下行阶段收益差越大、经济上行阶段上涨次数越多、下行阶段下跌次数越多，则个股的经济敏感程度越高。 对所有个股进行经济、流动性的敏感程度测算后，我们计算各产品股债宏观对冲的比例： 1） 计算股票持仓宏观敏感程度：每个报告期将前十大重仓股当期的经济/流动性敏感程度按持仓权重加权，得到当期股票持仓的经济/流动性敏感程度 2） 计算各期持仓宏观敏感程度变化：计算当前报告期较上期宏观敏感程度的差值，若绝对变动大于5个百分点，则纳入比例计算 3） 计算对冲比例：若股票端对经济敏感程度提升而债券组合久期增加，视为一次经济-久期对冲操作；若股票端对经济敏感程度提升而公司债相对国债的比例下降，视为一次经济-信用对冲操作；若股票端对流动性敏感程度提升而债券组合久期下降，视为一次流动性-久期对冲操作；分别计算各操作的占比。 对于三种操作类型，我们将所有产品的比例从小到大排列分为5组，计算从同向操作多到对冲操作多的产品的收益、风险特点，我们发现和久期相关的宏观对冲操作比例对产品的风险控制贡献更大，下图分别展示了经济-久期对冲比例与回撤的关系、流动性-久期对冲比例与波动的关系： 久期对冲比例最高的组在回撤、波动上倾向于最小；而同向操作比例最高的组在宏观比例上表达明确，也有不错的风险调整后收益；对冲比例在中间附近，即股债之间没有明显宏观联动的产品表现相对最弱。 对于绝对收益导向的固收+产品而言，若能通过对冲降低波动、回撤，产品的投资体验将得到提升。除了股债之间的对冲，股票内部的对冲属性也是不少管理人考虑的方向，对此，我们计算不同产品的宏观敏感程度均值和波动，敏感程度越接近50%、波动越小的视为内部对冲越明显，计算发现，内部对冲程度高的组能一定程度上降低回撤： 从本部分中我们看到，虽然长期来看股债对冲、股票内部对冲对收益的贡献不明显，但维持股债相关性在较低水平、保持股债及股票内部对宏观环境的敏感程度适当对冲能够对波动及回撤控制做出一定的贡献，这对于寻求稳健收益的固收+产品来说具有重要意义。 4. 小结与组合构建 本报告中，我们从今年固收+产品的资产配置特征出发，计算了仓位及市值风格的波动/胜率、左右侧仓位调整、股债及股票内部对冲策略对固收+产品长期收益回撤的贡献。虽然以往投资者对仓位调整的胜率更为关心，但无论看风格切换较明显的今年还是看历史，仓位胜率一方面可持续性不强、难以预测，另一方面对产品收益的贡献也不大，因此，将仓位胜率与资产配置能力画等号并不可取。 通过前面的分析，我们发现相比于胜率，关注规则化、系统化的资产配置调整策略更有意义，我们主要找到了以下三大类对组合风险调整后收益有帮助的系统化资产配置手段： 1） 关注右侧调仓机会能提升收益弹性，而多用左侧防御性仓位调整能降低回撤； 2） 维持较低的股债相关性能明显提升组合表现； 3） 在股债间、股票内部使用宏观对冲思想能降低组合回撤。 以上几类资产配置调整操作都是可识别、可持续的，因此我们可以尝试根据固收+产品对以上策略的使用情况来构建组合。对于报告期规模1亿以上、成立满2年的产品，我们分别计算报告期①右侧调仓的比例②左侧调仓比例③历史平均股债相关系数④股债宏观对冲比例（股票经济敏感程度-债券久期对冲比例、股票流动性敏感程度-债券久期对冲比例）⑤股票内部宏观对冲程度（股票经济、流动性敏感程度适中、波动小）5个指标，其中由于股债之间的宏观对冲比例测算受到符合条件的测算期数的限制，我们将此项作为加分项处理，两项对冲比例平均高于60%或低于40%的我们认为是采用对冲或同向策略的，进行加分处理。我们将合成的分数作为可持续资产配置能力综合指标，每个季报期选择10/20只产品并于月末开始持有一个季度，组合2019年以来表现如下： 可以看到，组合在去年年中以来风格切换较快、变化较多的市场中有更好的表现。 组合2021/7/31的持仓如下： 总结来看，资产配置作为股债混合的固收+产品非常重要的环节，一直以来受到管理人、投资者的关注。相比于频繁的仓位调整及调整的胜率，可坚持、系统化的资产配置调整往往会对产品带来更多的收益贡献，而依据管理人对规则的使用频率、坚持程度来衡量资产配置对产品的贡献也具备更强的稳定性。 5. 风险提示 本报告中的测算根据历史数据建模计算，结果可因测算样本的不同而变化，模型历史表现不代表未来；分析基于历史数据得出，基金各项指标根据季报、净值披露计算，不涉及基金评价业务、不涉及投资顾问业务、不涉及对基金和管理人的宣传。
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