量化择基系列之三：基于业绩动量因子的行业赛道精选基金组合

敬请参阅报告结尾处的免责声明 东方财智 兴盛之源 金融工程 东兴证券股份有限公司证券研究报告 基于业绩动量因子的行业赛道精选基金组合 ——量化择基系列之三 2022 年 3 月 28 日 金融工程 深度报告 分析师 高智威 电话：0755-82832012 邮箱：gaozhw@dxzq.net.cn 执业证书编号：S1480521030002 研究助理 赵妍 电话：010-66554050 邮箱：zhaoyan-yjs@dxzq.net.cn 执业证书编号：S1480121060026 投资摘要： 对于主动管理行业主题基金的精选，一方面需要精准识别哪些基金是行业主题基金，另一方面，我们需要从众多行业主题基金中选择能为投资者带来超额收益的基金。东兴金工团队已在《量化择基系列之二：主动管理行业主题基金的智能识别》报告中，提出了一种高行业主题纯度的主动管理行业主题基金智能识别方法，该方法综合了基金的证券简称、业绩比较基准、投资范围、投资目标等要素，并使用基金中报及年报持仓的行业配置数据进行补充与复核，从定性指标与定量指标两个维度量化识别基金的行业主题分类，并且可对权益型基金历史行业主题进行回溯。 在本篇报告中，我们试图寻找各个行业赛道中的优质基金，在获取行业 beta 收益的同时，既获取基金经理选股的 alpha 收益，又能获得主动选基的超额收益。我们构建了业绩动量因子及规模因子，构建量化选基策略。在业绩动量因子中，我们构建了超额收益、CAPM alpha、夏普比率、信息比率四个因子，来刻画基金的业绩动量效应，在基金规模因子中，我们构建了基金份额因子、基金规模因子、基金主动规模变动因子。 业绩动量因子表现较好，规模类因子表现不佳。通过因子 IC 测试和分位数组合测试，超额收益率因子（120 日）、CAPM alpha（120 日）因子、夏普比率（120 日）因子和信息比率（120 日）因子等业绩动量因子整体上对各类行业主题基金业绩有较好的预测作用，IC 均值均在 7%以上，部分行业主题的因子的 IC 均值可达到 13.94%，Top 组合相对于 Bottom 组合整体上具有较明显的优势，各类行业主题基金中因子表现略有不同。而规模类的基金份额因子、基金规模因子、基金主动规模变动因子整体上表现不佳。 合成后的业绩动量因子表现出色。单因子往往具有较高的波动性，在特定市场环境下可能阶段性失效，因此，我们通过因子合成来降低单因子失效风险。我们对超额收益率因子（120 日）、CAPM alpha（120 日）因子、夏普比率（120 日）因子进行等权合成，即业绩动量因子。经测试，业绩动量因子在各类行业主题基金中均有较好的表现，因子 IC 均值均超过了 8%，因子显著性较好，消费行业主题基金的因子 IC 均值达到了 12.53%，风险调整后 IC 达到了 46.98%。从因子分位数组合表现来看，各类行业主题基金 Top 组合均能取得超越等权基准的超额收益，除医药行业单调性略弱之外，其余行业主题基金的分位数组合均有较好的单调性，Top 组合相对于 Bottom 组合有显著的优势。 基于业绩动量因子的行业赛道精选组合超额收益显著。我们构建了基于业绩动量因子的行业赛道精选组合（以下简称“该策略”），策略月度调仓，从各类行业主题基金中选择 5 只或 10 只基金等权配置，回测时间区间为 2017 年 1 月 26 日至 2022年 2 月 28 日。经回测，各类行业主题基金中，该组合均能获得超越等权组合的超额收益和超越行业主题指数的超额收益。其中 TMT 行业赛道精选组合可获得 22.24%的年化收益率，夏普比率为 0.86，相对于等权组合的年化超额收益率为 7.52%，相对于行业主题指数的年化超额收益率为 21.32%。中游制造行业赛道精选组合可获得 27.38%的年化收益率，夏普比率为 1.06，相对于等权组合的年化超额收益率为 5.77%，相对于行业主题指数的年化超额收益率为 20.83%。在考虑交易成本后，虽然各类行业赛道精选组合的超额收益有所下降，但全部行业赛道精选组合表现仍好于行业主题指数，除医药行业外，其他行业赛道精选组合表现也均好于等权组合。 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。基金历史业绩不代表未来。 P2 东兴证券深度报告 金融工程：基于业绩动量因子的行业赛道精选基金组合 敬请参阅报告结尾处的免责声明 东方财智 兴盛之源 目 录 1. 主动管理行业主题基金量化识别 .......................................................................................................................................................... 4 1.1 体系化行业主题基金智能识别方法 ............................................................................................................................................ 4 1.2 行业主题基金智能分类下增强基金组合 .................................................................................................................................... 5 1.2.1 主动管理行业主题基金分类结果 ..................................................................................................................................... 5 1.2.2 行业主题基金增强组合构建 ............................................................................................................................................. 5 2. 选基因子构建与有效性研究 .................................................................................................................................................................. 6 2.1 因子构建原则与测试方法 .........................................................................................