目录索引 一 公募基金类型变化 权益类基金类别划分 公募权益产品整体表现... 5 二 量化基金整体状况 量化基金分类 量化管理型基金特征 量化管理型基金市场表现 量化投资管理方法... 10

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1 2016 年 10 月 19 日证券研究报告 量化基金正当时 图 1 量化基金排名分位数 产品创新专题报告之十七 报告摘要 : 公募基金类型 : 权益类公募产品向混合型转移, 仓位配置更加灵活 根据从 2015 年 8 月 8 日开始实施的 公募证券投资基金运作管理办法 规定, 股票型基金的仓位下限由此前的 60% 调整到 80% 因此, 大部分股票型基金转型为仓位更为灵活的混合型基金 相比于海外资产管理公司较多持有指数型权益基金, 国内大类资产配置机构权益类仓位依然是主动管理型基金为主 从数量和规模上可以明显的观察到股票型基金在逐渐向混合型基金转移, 近年来偏股混合型基金和灵活配置型基金在数量和规模上快速上升 量化基金表现 : 近三年整体表现抢眼, 多数基金排名靠前从量化基金的数量上来看, 自 2010 年以来量化基金的数量有了一个快速的增长 从数量和规模上来看,2010 年市场上仅有 11 只量化基金, 总规模不足 100 亿元 ; 而截至 2016 年三季度, 市场上的量化基金数量达到了 64 只, 总规模超过 400 亿元 从量化基金在整个基金中的排名来看, 在 2014 年以及 2016 年, 量化基金在所有基金中的整体排名表现突出 经统计,2014 年量化基金的平均排名分位数为 32.7%; 而在 2016 年, 量化基金的平均排名分位数为 23.3%, 平均收益水平明显优于基金整体水平 量化策略实现超额收益 :2016 年量化基金明显战胜市场回报主动量化基金主要使用多因子模型作为选股策略 在具体的操作上, 多因子模型选股主要包括三个步骤, 依次为 : 数据预处理 ( 挑选因子 数据标准化等 ); 因子有效性度量 ( 因子指标计算 ); 多因子选股策略 ( 因子加权 个股加权 ) 从 2016 年前三季度的净值收益率来看, 多只量化基金在 2016 年市场下跌的情况下都获得了正的收益 其中业绩排名前三的量化基金在 2016 年前三季度的收益率分别为 7.43% 6.87% 以及 4.05%, 相比沪深 300 以及中证 500 均获得了超过 15% 的超额收益 分析师 : 严佳炜 S yanjiawei@gf.com.cn 分析师 : 马普凡 S mapufan@gf.com.cn 相关研究 : 商品指数基金的海外发展与 本土实践 : 产品创新专题报告系列之十六联系人 : 李豪 lhao@gf.com.cn 核心假设风险 : 本报告不提供任何提及建议, 测算结果仅供参考 1 / 24

2 目录索引 一 公募基金类型变化 权益类基金类别划分 公募权益产品整体表现... 5 二 量化基金整体状况 量化基金分类 量化管理型基金特征 量化管理型基金市场表现 量化投资管理方法 量化基金管理优势 三 管理建议及产品方向 量化投资管理流程 当前市场上的量化基金 量化基金整体表现 四 总结 / 24

3 图表索引 图 1: 公募基金规模分布... 4 图 2: 公募基金持有股票市值变化... 4 图 3: 权益型基金数量... 5 图 4: 权益型基金管理规模... 5 图 5: 每期基金数量... 5 图 6: 每半年可比基金平均收益... 5 图 7: 相邻两年收益率排名相关系数... 6 图 8: 量化基金数量变化... 7 图 9: 量化基金前十大重仓股集中度分布... 8 图 10: 可比基金前十大重仓股集中度分布... 8 图 11: 量化基金前十大重仓股集中度分布... 8 图 12: 可比基金前十大重仓股集中度分布... 8 图 13: 量化基金平均排名分位数情况... 9 图 14: 量化基金排名分布... 9 图 15: 基本面投资利用公司特有的收益率来获取收益 图 16: 量化投资利用 Alpha 因子获取收益 图 17: 主动量化策略 传统量化策略与基本面策略的结合 图 18:2016 年一月股价反转因子月度 IC 及超额收益 图 19:2016 年流通市值因子月度 IC 及超额收益 图 20: 长信量化先锋 2015H2 持仓因子相对暴露 图 21: 长信量化先锋 2016H1 年底持仓因子相对暴露 图 22: 长信量化先锋月度净值表现与中证 500 月度涨跌幅比较 图 23: 多因子策略投资体系 图 24:2016 业绩排名靠前的量化基金与沪深 300 中证 500 走势比较 图 25: 量化基金月度平均超额收益 图 26: 量化基金净值表现 表 1: 基金类型与仓位限制... 4 表 2: 基金收益表现与沪深 300 中证 500 比较... 6 表 3: 量化管理产品分布... 7 表 4: 基本面投资与量化投资比较 表 5: 量化基金主要策略 表 6: 不同时期的因子选择 表 7: 当前 A 股市场上规模较大的量化基金 表 8: 当前 A 股市场上规模较大的量化基金 表 9: 因子相关性表 / 24

4 一 公募基金类型变化 1.1 权益类基金类别划分 股票投资型基金是公募基金主要的组成部分 国内开放式公募基金主要由货币型及股票型组成 持有股票市值在近几年中维持在 2 万亿规模 根据从 2015 年 8 月 8 日开始实施的 公募证券投资基金运作管理办法 规定, 股票型基金的仓位下限由此前的 60% 调整到 80% 因此, 大部分股票型基金转型为仓位更为灵活的混合型基金 相比于海外资产管理公司较多持有指数型权益基金, 国内大类资产配置机构权益类仓位依然是主动管理型基金为主 图 1: 公募基金规模分布 图 2: 公募基金持有股票市值变化 开放式基金持有股票市值 : 亿元 表 1: 基金类型与仓位限制 基金类型 基金组合个数 股票仓位一般规定 ( 有基金可能规定不同 ) 增强指数型 40 90%-95% 普通股票型 %-95% 偏股混合型 %-95% 灵活配置型 % 权益基金数量统计中未剔除发行渠道不同的同一基金组合 从数量和规模上也 可以明显的观察到股票型基金在逐渐向混合型基金转移 近年以来, 偏股混合型基 金和灵活配置型基金在数量和规模上快速上升 4 / 24

5 6/30/ /31/2009 6/30/ /31/2010 6/30/ /31/2011 6/30/ /31/2012 6/30/ /31/2013 6/30/ /31/2014 6/30/ /31/2015 6/30/2016 6/30/ /31/2009 6/30/ /31/2010 6/30/ /31/2011 6/30/ /31/2012 6/30/ /31/2013 6/30/ /31/2014 6/30/ /31/2015 6/30/2016 图 3: 权益型基金数量 图 4: 权益型基金管理规模 金融工程 专题报告 普通股票型偏股混合型灵活配置型被动指数型增强指数型 普通股票型偏股混合型灵活配置型被动指数型增强指数型 公募权益产品整体表现 由于产品类型的变化, 想观察权益类基金的表现从股票型或混合型去统计相对并不算合理和全面 灵活配置型基金中有股票型管理也有基金实用固定收益型管理 因此, 首先利用一定的条件筛选出可比基金 * 可比基金池选择这里设置筛选条件去挑选出每个报告期以权益型组合管理方式管理的基金并处于稳定状态 这里选择两个指标 : 1) 成立满两年 ; 2) 最近四季度仓位平均在 70% 以上 图 5: 每期基金数量 图 6: 每半年可比基金平均收益 收益率 ( 平均 ) 收益率 ( 中位数 ) H00300.CSI H00905.CSI 80% 60% 40% 20% 0% -20% 0-40% 5 / 24

6 * 收益表现 金融工程 专题报告 从基金近 5 年的表现来看, 约有 60% 的基金战胜了中证 500 指数, 说明在一个较长的时间段内, 基金的投资管理能力能够获得一个超过市场水平的回报 而观察 50% 分位数的表现, 和中证 500 的表现基本反应出同样的收益规律, 但相比中证 500 波动更小 表 2: 基金收益表现与沪深 300 中证 500 比较 分位数 1 年 2 年 3 年 5 年 10% 1.26% 94.74% % 94.52% 30% -8.17% 73.23% 85.70% 67.01% 50% % 56.77% 66.60% 44.52% 70% % 44.31% 48.77% 27.30% 90% % 25.81% 22.95% 7.85% 沪深 % 46.68% 43.32% 5.12% 中证 % 57.44% 89.23% 35.73% 我们统计了基金在相邻两年净值表现的相关性, 从年度净值增长率排名的相关系数来看, 相邻两年排名的相关系数都在 -0.1 至 0.1 之间, 因此我们认为相邻两年之间基金业绩排名的相关系数较小 相对而言, 基金经理业绩表现的排名变化相对较大, 业绩延续性不强 图 7: 相邻两年收益率排名相关系数 相邻两年收益率排名相关系数 10% 5% 0% -5% -10% -15% H1 6 / 24

7 二 量化基金整体状况 2.1 量化基金分类 数量化管理作为管理基金的方式, 在国内基金市场被基金公司利用去实现不同的基金管理目标 主要管理的资产依然是被动指数型基金 本文以下主要讨论的是主动管理型量化基金 ** 此处筛选规则为 : 基金名称中含有 量化 关键字, 及产品说明书说明使用量化方法管理 选择方式带有一定主管成分, 但在后文基金特征中可以观察到实际筛选出的基金大部分体现同样的特征 表 3: 量化管理产品分布类别 收益目标 基金类型 基金数量 基金规模 ETF 指数型 被动管理 基准收益 工具型产品 分级基金 普通指数型 指数型 增强管理 超越指数 增强指数 量化对冲型 绝对收益 股票多空 普通股票 主动管理型 相对收益 偏股混合 灵活配置 从量化基金的数量上来看, 自 2010 年以来量化基金的数量有了一个快速的增长 从数量和规模上来看,2010 年市场上仅有 11 只量化基金, 总规模不足 100 亿元 ; 而 截至 2016 年三季度, 市场上的量化基金数量达到了 64 只, 总规模超过 400 亿元 图 8: 量化基金数量变化 数量 规模 / 24

8 金融工程 专题报告 2.2 量化管理型基金特征 1) 持仓分散量化基金相对选择股票数量较多, 因此, 前十大重仓股多集中在 20% 的权重 而主动管理型基金一般采用自下而上的选股方式, 大多基金精选的前十大重仓股占据股票市值的 50% 以上 图 9: 量化基金前十大重仓股集中度分布 图 10: 可比基金前十大重仓股集中度分布 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 10% 20% 30% 40% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 2) 个股间权重分布均匀 虽然量化基金使用优化算法进行股票之间的配权, 但股票与股票间的权重相差 并不会太大 相比而言, 主动管理型基金股票之间的权重相差较大 图 11: 量化基金前十大重仓股集中度分布 图 12: 可比基金前十大重仓股集中度分布 8% 7% 6% 5% 4% 3% 2% 1% 0% 0% 10% 20% 30% 40% 8% 7% 6% 5% 4% 3% 2% 1% 0% 0% 10% 20% 30% 40% 8 / 24

9 2.3 量化管理型基金市场表现 从量化基金在整个基金中的排名来看, 在 2014 年以及 2016 年, 量化基金在所有基金中的整体排名表现突出 经统计,2014 年量化基金的平均排名分位数为 32.7%; 而在 2016 年, 量化基金的平均排名分位数为 23.3%, 平均收益水平明显优于基金整体水平 图 13: 量化基金平均排名分位数情况 量化基金平均排名分位数 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% H1 图 14: 量化基金排名分布 量化基金相对排名分布 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% / 24

10 2.4 量化投资管理方法 相比于基于基本面的投资方式, 量化投资在多个方面有有所不同 在研究层面, 基本面投资研究寻找提供最高的投资回报的公司 ; 而寻找能够最为准确地预测收益的方法 在决策层面, 基本面方法一般贯穿于整个投资过程之中 ; 而量化方法一般应用于制定投资流程以及最终决策之中 基本面研究与量化研究拥有各自不同的优势, 基本面研究通过对于个股或者公司的深度研究进行投资决策, 在对于公司 以及行业深度了解的基础上进行投资往往具有较大的把握 ; 而量化研究往往基于市场行情数据进行投资, 能够实现迅速 以及系统化地对于大量股票进行投资决策, 具有较高的投资效率 表 4: 基本面投资与量化投资比较 基本面研究 研究 寻找提供最高的投资回报的公司 决策 应用于投资过程之中 优势 通过深度研究进行投资决策 量化研究寻找能够最为准确地预测收益的方法应用于制定投资流程以及最终决策之中迅速以及系统化地对于大量股票进行投资决策 具体来看, 我们将一个公司的投资收益率具体分解为市场收益率 风险因子 ( 国家 行业 市值等 ) 收益率 Alpha 因子 ( 成长 价值 动量等 ) 收益率 以及公司特有的收益率 对于基本面投资而言, 其资产组合对于风险因子以及 Alpha 因子的暴露均处于较低的水平, 而对于公司特有属性, 如商业计划 管理能力 以及公司产品等方面则有着较高的暴露 换言之, 其资产组合的投资回报主要来源于对于公司的深度研究, 在充分了解公司的基础上通过对于个股价值的挖掘来实现收益 图 15: 基本面投资利用公司特有的收益率来获取收益 10 / 24

11 数据来源 :RBC Global Asset Management, 广发证券发展研究中心 对于量化投资而言, 其资产组合对于风险因子同样具有相对较低的暴露, 其收益主要来源于在 Alpha 因子之上的暴露 在量化投资组合管理中, 管理人通过分析各个 Alpha 因子的有效性选出表现较好的 Alpha 因子, 并且在表现较好的 Alpha 因子上给予更高的暴露, 以此来实现组合的收益 同时, 量化投资组合通过充分的分散化投资, 以分散在公司特有属性上的暴露 图 16: 量化投资利用 Alpha 因子获取收益 数据来源 :RBC Global Asset Management, 广发证券发展研究中心 当前市场上的量化基金策略主要可以分为主动量化 量化对冲 以及指数化投 11 / 24

12 资 主动量化策略包含多因子策略 事件驱动策略 以及大数据选股策略等等, 通过量化方法进行选股, 获取超过市场水平的回报 ; 量化对冲策略主要采取市场中性的方法, 通过股指期货对冲来实现稳定的 Alpha 收益 ;CTA 策略包括趋势策略以及套利策略, 通过跟踪趋势或配对套利来获取收益 ; 指数化投资策略包括指数跟踪以及指数增强, 前者追求与指定指数的跟踪误差尽可能小, 而后者追求相对于指数的超额收益 表 5: 量化基金主要策略 量化投资分类主动量化量化对冲 CTA 指数化投资 具体策略多因子策略事件驱动行业轮动大数据市场中性趋势策略套利策略指数跟踪指数增强 本文中主要介绍的主动量化基金一定程度上结合了量化策略与基本面策略的特点 以多因子策略为例, 在因子的选择上既考虑了反应市场因素的技术性因子, 同时也考虑了反应个股基本面因素的基本面因子, 从技术和基本面两方面优选个股, 构建投资组合 图 17: 主动量化策略 传统量化策略与基本面策略的结合 12 / 24

13 数据来源 :RBC Global Asset Management, 广发证券发展研究中心 2.5 量化基金管理优势 我们对于主流因子进行分类, 将因子分为盈利因子 成长因子 杠杆因子 流动因子 规模因子 质量因子 以及估值因子 由于在不同的时间段内, 随着市场风格的不同, 各个因子对于收益的影响有很大的分化 因此, 如果一个基金期望获得较高的收益, 那么在不同时间段, 其持仓股票的风格应该紧密跟踪市场风格, 在因子暴露上就反应为在同期 IC 较为显著的因子上也应有较大的暴露 2016 年前三季度, 市场风格仍然以反转及小市值股票为主 从月度数据来看, 一月股价反转因子在中证 500 中的平均月度 IC 为 -7.89%, 平均月度超额收益为 2.34%; 而一月股价反转因子在中证 500 中的平均月度 IC 为 -6.39%, 平均月度超额收益为 2.01% 图 18:2016 年一月股价反转因子月度 IC 及超额收益 图 19:2016 年流通市值因子月度 IC 及超额收益 月度 IC 月度超额收益 月度 IC 月度超额收益 20% 10% 0% -10% -20% -30% -40% -50% 15% 10% 5% 0% -5% -10% -15% -20% -25% 13 / 24

14 金融工程 专题报告 为了研究基金的持股风格, 我们选择在不同时间段内在中证 500 成分股上 IC 较大的因子, 统计基金持仓股票在这些因子上的暴露程度 根据基金在 2015 年年报以及 2016 年中报公布的全部持股数据, 在 2015H2 以及 2016H1 期间, 我们分别选出了每个因子类里平均 IC 较为显著的因子, 考察基金持股对于这些因子的整体暴露值 表 6: 不同时期的因子选择 时间区间 因子描述 中证 500 成中证 500 成 IC 水平较高 IC 水平较高分股平均月时间区间因子描述分股平均月的因子的因子度 IC 度 IC 盈利因子 销售净利率 -5.12% 盈利因子 ROA 4.56% 成长因子 总资产增长总资产增长 -3.15% 成长因子率率 -5.22% 杠杆因子 资产负债率 0.61% 杠杆因子 流通市值 / 总市值 5.26% 1 个月成交 1 个月成交流动因子 % 流动因子 2015H2 金额 2016H1 金额 -7.08% 规模因子 流通市值 % 规模因子 流通市值 -3.41% 技术因子 一个月股价一个月股价 % 技术因子反转反转 % 质量因子 长期负债比长期负债比 -3.08% 质量因子率率 -2.88% 估值因子 BP 13.66% 估值因子 BP 10.27% 从近年表现最好的量化基金 长信量化先锋持股的整体因子暴露来看, 在平均 IC 较为显著的因子上, 长信量化先锋的持仓股票相对于中证 500 成分股的整体因子暴露基本都于因子的平均 IC 同向 举例来看, 在 IC 显著为负的流通市值因子上, 长信量化先锋的持仓股票的整体因子暴露要小于同期中证 500 成分股的整体因子暴露, 说明在此期间长信量化先锋更多地分享了小盘股带来的超额收益 在各类 IC 较为显著的因子上, 该基金相对于中证 500 的整体暴露值均与 IC 的方向相同, 仅在一月股价反转因子上出现了较大的反向暴露, 而在这个因子上对于中证 500 成分股的额外暴露也恰恰说明了基金在过去一月的业绩要明显优于中证 500 整体来看, 相对于中证 500, 该基金在紧跟市场风格的同时, 更多地分享了因子带来的超额收益, 因此该基金表现相比于中证 500 获得了明显的超额收益 图 20: 长信量化先锋 2015H2 持仓因子相对暴露 14 / 24

15 基金持股相对中证 500 因子暴露值中证 500 成分股因子 IC( 右轴 ) 图 21: 长信量化先锋 2016H1 年底持仓因子相对暴露 基金持股相对中证 500 因子暴露值中证 500 成分股因子 IC( 右轴 ) 图 22: 长信量化先锋月度净值表现与中证 500 月度涨跌幅比较 15 / 24

16 金融工程 专题报告 中证 500 月度涨跌幅 % 基金净值月度涨跌幅 % 月度超额收益 (10) (20) (30) (40) 三 管理建议及产品方向 3.1 量化投资管理流程 多因子管理体系 : 多因子策略以个股在有效因子上的暴露作为个股选择的标准 多因子策略一般由以下步骤组成 : 选择基础股票池, 如沪深 300 中证 500 等 ; 利用历史数据计算各个因子的有效性, 选出有效性较高的因子 ; 对于基础股票池里的股票, 根据其在有效因子上的暴露, 以不同方法加权, 得到每个个股的因子得分 ; 选出因子得分较高的股票构建投资组合, 并考虑行业中性 市场中性等优化方法 图 23: 多因子策略投资体系 16 / 24

17 在具体的操作上, 多因子模型选股主要包括三个步骤, 依次为 : 数据预处理 ( 挑 选因子 数据标准化等 ); 因子有效性度量 ( 因子指标计算 ); 多因子选股策略 ( 因子加 权 个股加权 ) 步骤一 : 数据来源及预处理因子挑选原则 : (1) 完整性 ( 海选因子 ); (2) 合理性 ( 具有经济意义 ); (3) 严密性 ( 严格控制数据质量 ); 数据预处理 : (1) 标准化 (0-1 正态化 ); (2) 去极值化 ( 中位数去极值 ); (3) 行业中性 ( 对于不适合跨行业比较的因子, 取个股在因子上暴露与行业上平均暴露均值的比值作为其因子暴露 ) 步骤二 : 因子有效性度量因子度量指标 : (1) 平均 IC: 即因子信息系数, 因子暴露与下月股票收益的相关系数, 代表因子预测能力 ; (2)LS 收益率 : 即因子 1_5 档多空组合平均月收益率 ; (3)LS 胜率 : 即因子 1_5 档多空组合胜率 ; (4)LS_IR: 即因子 1_5 档多空组合的信息比 ; (5)IC_IR: 即因子 IC 的信息比, 等于平均 IC 比 IC 的标准差 ; (6)IC_P: 即因子 IC 的 t 检验 P 值 ; 因子动态轮动 ( 可选 ): (1) 宏观角度 : 考虑宏观经济周期对因子轮动的影响 ; (2) 行业角度 : 在不同行业内采用不同 Alpha 因子进行选股 ; (3) 从因子衰竭周期角度 : 讨论每个因子自身衰竭周期, 从而更好把握因子轮动规律. 步骤三 : 多因子选股策略因子加权 : 根据步骤二得到有效的 Alpha 因子, 对因子进行如下加权 : (1) 平均加权 : 为挑选出来的有效 Alpha 因子赋予相同的权重 ; 17 / 24

18 (2)IC_IR 加权 : 根据因子最近 12 个月的 IC_IR 分配不同权重 ; 个股加权 : 根据因子加权后的多因子策略, 得到个股的综合 Alpha 值, 从而挑选预测 Alpha 靠前的个股, 并对个股进行如下加权 : (1) 平均加权 : 为挑选出来的个股赋予相同的权重 ; (2) 流通市值加权 : 根据个股最新流通市值分配不同权重 ; 3.2 当前市场上的量化基金 根据 wind 数据, 当前市场上共有 12 只主动量化基金的规模超过 10 亿元, 其中规模最大的主动量化基金为长信量化先锋, 该基金与 2010 年成立, 最新规模为 亿元,2016 年前三季度收益率为 6.87% 从规模较大的量化基金在 2016 年的业绩表现来看, 这 12 只基金在 2016 年前三季度的平均收益率为 -3.38%; 同期, 沪深 300 中证 500 的收益率分别为 % 以及 %, 量化基金在 2016 年前三季度的业绩明显优于市场收益 表 7: 当前 A 股市场上规模较大的量化基金 基金代码 基金名称 基金类型 成立时间 最新规模 ( 亿 2016 前三季度元 ) 收益率 OF 长信量化先锋 偏股混合 2010/11/ % OF 大摩多因子策略 偏股混合 2011/5/ % OF 华商量化进取 灵活配置 2015/4/ % OF 大摩量化配置 偏股混合 2012/12/ % OF 华泰柏瑞量化 A 偏股混合 2013/8/ % OF 大摩量化多策略 普通股票 2015/6/ % OF 汇添富成长多因子量化策略 普通股票 2015/2/ % OF 华泰柏瑞量化驱动 灵活配置 2015/3/ % OF 华商大盘量化精选 灵活配置 2013/4/ % OF 长盛成长价值 偏股混合 2002/9/ % 申赎状态暂停大额申购 开放赎回开放申购 开放赎回开放申购 开放赎回开放申购 开放赎回开放申购 开放赎回开放申购 开放赎回开放申购 开放赎回开放申购 开放赎回开放申购 开放赎回开放申购 开放赎回 18 / 24

19 OF OF 申万菱信量化普通股票 2011/6/ % 小盘 泰达宏利改革灵活配置 2015/2/ % 动力 金融工程 专题报告开放申购 开放赎回开放申购 开放赎回 从 2016 年前三季度的净值收益率来看, 多只量化基金在 2016 年市场下跌的情况下都获得了正的收益 其中业绩排名前三的量化基金在 2016 年前三季度的收益率分别为 7.43% 6.87% 以及 4.05%, 相比沪深 300 以及中证 500 均获得了超过 15% 的超额收益 表 8: 当前 A 股市场上规模较大的量化基金 基金代码 基金名称 2016 前三季度收益率 OF 泰达宏利逆向策略 7.43% OF 长信量化先锋 6.87% OF 长信量化中小盘 4.05% 图 24:2016 业绩排名靠前的量化基金与沪深 300 中证 500 走势比较 泰达宏利逆向策略长信量化先锋长信量化中小盘沪深 300 中证 量化基金整体表现 为了更清楚基金的收益来源和风险, 一般需要进行业绩归因 业绩归因是把组合的收益归结到一系列风险因素上, 只有找准了风险暴露点并确定其暴露程度, 才能对投资规划进行调整的时候做到有据可依, 根据投资组合在各共同因素的风险属 19 / 24

20 性和收益情况, 来调节风险和收益, 以符合投资策略 金融工程 专题报告 常用的业绩归因模型可以分为微观归因方法和因子模型归因方法 : 微观归因方法最成熟的是 Brinson 分解 Brinson 分解将基金的收益分为四部分 : 基准组合收益 资产配置收益 个股选择收益 以及由资产配置和个股选择的交互收益 其主要问题是需要获得不同资产的权重, 因而不适合对基金进行外部评价 在基金的业绩归因中, 因子模型是更常用的方法 该方法寻找一些因子, 通过基金资产净值的动态变化来对基金经理的投资能力进行判断 常用的模型有 T-M 模型,H-M 模型,C-L 模型和多因子模型 T-M 二次项模型从 CAMP 模型出发, 在里边添加一个二次项来研究基金经理的择时能力, 具体模型为 表示市场收益, 回归系数 a 和 c 分别表示选股能力和择时能力 当 a>0 时说明基金经理有证券选择能力, 当 c>0 时说明基金经理有择时能力,b 为系统风险 T-M 模型提出与 1966 年, 是最基础的模型 H-M 二项式模型与 T-M 模型类似, 模型公式为 与 T-M 模型相比,H-M 模型考虑市场上行时的择时能力 当 a>0 时说明基金经理 有证券选择能力, 当 c>0 时说明基金经理有择时能力 C-L 模型将空头市场和多头市场同时考虑进来, 其公式为 当 a>0 时说明基金经理有证券选择能力,b 和 c 分别为多头市场系数和空头市场系数, 当 b-c>0 时说明基金经理有择时能力 多因子模型最经典的是 Fama-French 三因子模型 三因子模型认为, 一个投资组合 ( 包括单个股票 ) 的超额回报率可由它对三个因子的暴露来解释, 这三个因子是 : 市场资产组合 ( ) 市值因子(SMB) 账面市值比因子(HML) 按照这种思路, 我们尝试了对多因子策略的业绩归因 假设 r1,r2,,rn 为 n 个不同风格因子的表现, 则多因子对冲基金的收益可以分解为 其中,a 表示基金的超额收益, 系数 b1,b2,,bn 表示基金对不同风格因子的偏重程度 并且有 这里可以通过求解这个带约束的回归问题( 将回归问题转化为带约束的优化问题 ), 获得基金的业绩归因 在这里, 我们考虑盈利因子 (ROE) 成长因子(EPS 增长率 ) 流动性因子( 换手率 ) 技术因子( 一个月股价反转 ) 规模因子( 流通市值 ) 一共 5 个不同的因子 取 2013 年 1 月份至 2016 年 9 月份,5 类因子的月度收益, 以及量化基金的月度收益, 按照如上方法进行业绩归因 20 / 24

21 表 9: 因子相关性表 金融工程 专题报告 相关系数 盈利因子 成长因子 流动因子 技术因子 规模因子 盈利因子 成长因子 流动因子 技术因子 规模因子 通过对几只上市较早 且规模较大的主动量化基金进行业绩归因, 我们得到了 不同基金的月度平均超额收益 在我们选出的基金中, 长信量化先锋平均每月获得 了 2.29% 的超额收益, 在基金净值的表现上也领先于其他几只基金 图 25: 量化基金月度平均超额收益 2.5% 月度平均超额收益 2.0% 1.5% 1.0% 0.5% 0.0% 长信量化先锋申万菱信量化小盘大摩多因子策略南方策略优化大摩量化配置 图 26: 量化基金净值表现 21 / 24

22 金融工程 专题报告 长信量化先锋申万量化大摩多因子策略南方策略优化大摩量化配置 四 总结 根据从 2015 年 8 月 8 日开始实施的 公募证券投资基金运作管理办法 规定, 股票型基金的仓位下限由此前的 60% 调整到 80% 因此, 大部分股票型基金转型为仓位更为灵活的混合型基金 相比于海外资产管理公司较多持有指数型权益基金, 国内大类资产配置机构权益类仓位依然是主动管理型基金为主 从数量和规模上可以明显的观察到股票型基金在逐渐向混合型基金转移, 近年来偏股混合型基金和灵活配置型基金在数量和规模上快速上升 从量化基金的数量上来看, 自 2010 年以来量化基金的数量有了一个快速的增长 从数量和规模上来看,2010 年市场上仅有 11 只量化基金, 总规模不足 100 亿元 ; 而截至 2016 年三季度, 市场上的量化基金数量达到了 64 只, 总规模超过 400 亿元 从量化基金在整个基金中的排名来看, 在 2014 年以及 2016 年, 量化基金在所有基金中的整体排名表现突出 经统计,2014 年量化基金的平均排名分位数为 32.7%; 而在 2016 年, 量化基金的平均排名分位数为 23.3%, 平均收益水平明显优于基金整体水平 主动量化基金主要使用多因子模型作为选股策略 在具体的操作上, 多因子模型选股主要包括三个步骤, 依次为 : 数据预处理 ( 挑选因子 数据标准化等 ); 因子有效性度量 ( 因子指标计算 ); 多因子选股策略 ( 因子加权 个股加权 ) 从 2016 年前三季度的净值收益率来看, 多只量化基金在 2016 年市场下跌的情况下都获得了正的收益 其中业绩排名前三的量化基金在 2016 年前三季度的收益率分别为 7.43% 6.87% 以及 4.05%, 相比沪深 300 以及中证 500 均获得了超过 15% 的超额收益 风险提示 22 / 24

23 本报告不提供任何提及建议, 测算结果仅供参考 金融工程 专题报告 23 / 24

24 广发证券 行业投资评级说明 买入 : 预期未来 12 个月内, 股价表现强于大盘 10% 以上 持有 : 预期未来 12 个月内, 股价相对大盘的变动幅度介于 -10%~+10% 卖出 : 预期未来 12 个月内, 股价表现弱于大盘 10% 以上 广发证券 公司投资评级说明 买入 : 预期未来 12 个月内, 股价表现强于大盘 15% 以上 谨慎增持 : 预期未来 12 个月内, 股价表现强于大盘 5%-15% 持有 : 预期未来 12 个月内, 股价相对大盘的变动幅度介于 -5%~+5% 卖出 : 预期未来 12 个月内, 股价表现弱于大盘 5% 以上 Table_Address 联系我们 广州市深圳市北京市上海市 地址广州市天河区林和西路 9 号耀中广场 A 座 1401 深圳市福田区福华一路 6 号 免税商务大厦 17 楼 北京市西城区月坛北街 2 号 月坛大厦 18 层 上海市浦东新区富城路 99 号 震旦大厦 18 楼 邮政编码 客服邮箱 服务热线 免责声明 gfyf@gf.com.cn 广发证券股份有限公司具备证券投资咨询业务资格 本报告只发送给广发证券重点客户, 不对外公开发布 本报告所载资料的来源及观点的出处皆被广发证券股份有限公司认为可靠, 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 仅供参考, 报告中的信息或所表达观点不构成所涉证券买卖的出价或询价 广发证券不对因使用本报告的内容而引致的损失承担任何责 任, 除非法律法规有明确规定 客户不应以本报告取代其独立判断或仅根据本报告做出决策 广发证券可发出其它与本报告所载信息不一致及有不同结论的报告 本报告反映研究人员的不同观点 见解及分析方法, 并不代表广发 证券或其附属机构的立场 报告所载资料 意见及推测仅反映研究人员于发出本报告当日的判断, 可随时更改且不予通告 本报告旨在发送给广发证券的特定客户及其它专业人士 未经广发证券事先书面许可, 任何机构或个人不得以任何形式翻版 复制 刊 登 转载和引用, 否则由此造成的一切不良后果及法律责任由私自翻版 复制 刊登 转载和引用者承担 24 / 24

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