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东兴证券-量化择基系列之二:主动管理行业主题基金的智能识别-220121

上传日期:2022-01-21 19:45:06  研报作者:高智威  分享者:11364500   收藏研报

【研究报告内容】

摘要:大消费主题基金表现较差,大消费主题基金2021年平均亏损6.89%。截至2022年1月14日,除了基础设施建设主题基金中只有一只基金,除此之外,其余各主题基金均出现了不同程度的下跌。其中大消费、TMT、医药、消费、中游制造等主题基金跌幅较大。上游资源主题、金融地产主题跌幅相对较小。而不同行。”

1. A股市场存在明显的行业轮动特征。

2. 近年来各行业股票收益显著分化,此起彼伏,部分年份全市场指数可能并未大幅上涨,但部分行业可能有较为可观的超额收益,结构化行情显著。

3. 在过去的十年间,行业分化十分明显。

4. 2021年,电力设备及新能源、基础化工、有色金属、煤炭、钢铁占据了收益前五。

5. 回顾2011-2021年中信产业链指数表现,处于不同产业链环节的各行业版块收益显著分化,行业轮动现象显著。

6. 兼顾贝塔与alpha,行业主题基金存在配置需求。

7. 主动管理型行业主题基金是在特定行业中主动选股,力求同时获得beta收益与正的alpha收益。

8. 由于主动管理型行业基金兼具beta与alpha收益,近年来表现良好,深受投资者的喜爱与资本市场的关注。

9. 用单一标准识别行业主题基金类别优势与劣势共存。

10. 基金的名称、业绩比较基准、投资范围这三个要素中都可能会蕴含基金的主题信息,但通过这三个定性的基金要素筛选行业主题基金,存在着遗漏、基金实际投资方向偏离、行业主题纯度不高等劣势。

11. 而根据基金持仓中的行业配置信息,能够准确的了解基金的行业投资方向,但不同的基金公司和基金经理可能采用不同的行业分类体系,各行业分类体系的分类标准各不相同,因此基金各报告期的申万一级行业配置数据或中信一级行业配置数据未必能够完全准确代表该基金在各个行业的实际配置情况,可能与基金范围中设定的行业主题不符。

12. 行业主题基金智能识别方法具备多重优势。

13. 我们提出了一种关于基金行业主题的系统化智能识别方法,该方法先将基金的简称、业绩比较基准、投资范围三个要素与行业主题关键词池进行匹配,初步筛选出有基金要素约束的行业主题基金,然后通过负面关键词池剔除非主题基金,最后通过年报和半年报中的行业配置情况对初筛的结果进行复核与补充,剔除行业主题纯度较低的基金,并将三要素中未标明行业主题的基金筛选出来。

14. 通过初筛、复核与补充,精选出199只高行业主题纯度的行业主题基金。

15. 截至2021年12月31日,我们利用行业主题基金量化识别方法,从全市场符合条件的1049只主动权益型基金中,筛选出199只高行业主题纯度的行业主题基金。

16. 其中包含68只中游制造主题基金、42只TMT主题基金,3只金融地产主题基金,38只医药主题基金,普通消费主题基金15只,大消费主题基金28只,上游资源主题基金3只,基础设施建设主题基金1只。

17. 四分之一的行业主题基金来源于复核与补充环节。

18. 199只行业主题基金中,有45只在初筛环节中没有获得主题信息的基金,在补充环节通过基金持仓数据得到了有效补充。

19. 148只主动管理行业主题基金通过了初筛与复核两个环节。

20. 不同行业主题基金2021年业绩分化。

21. 回顾2021年各行业主题基金的表现,上游资源主题、中游制造、TMT主题基金表现较为可观。

22. 而相比之下,医药主题、金融地产主题、普通消费主题、大消费主题基金表现较差,大消费主题基金2021年平均亏损6.89%。

23. 截至2022年1月14日,除了基础设施建设主题基金中只有一只基金,除此之外,其余各主题基金均出现了不同程度的下跌。

24. 其中大消费、TMT、医药、消费、中游制造等主题基金跌幅较大。

25. 上游资源主题、金融地产主题跌幅相对较小。

26. 而不同行业主题基金内部也出现了业绩分化。

27. 风险提示:以上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。

28. 基金历史业绩不代表未来。

 报告详细内容请查阅原报告附件
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