基于基金仓位的投资策略与实战案例

数量化专题 证券研究报告 请务必阅读正文之后的免责条款部分 金融工程 金融工程 2024.06.03 [Table_Authors] 张晗(分析师) 021-38676666 zhanghan027620@gtjas.com 登记编号 S0880522120005 梁誉耀(研究助理) 021-38038665 liangyuyao026735@gtjas.com 登记编号 S0880122070051 [Table_Report] 相关报告 铜行业变量定价规律与量化投资模型 2024.05.28 2024 年 6 月核心指数定期调整前瞻 2024.05.05 宽基 ETF 扩容，关注指数调整冲击成本 2024.05.05 利用流通股本分布寻找上涨信号 2024.04.19 芯片行业状态监测与量化投资模型 2024.02.20 基于基金仓位的投资策略与实战案例 本报告导读： 本文利用高频基金仓位、基于两个朴素逻辑构建了投资策略，并结合实际案例说明该指标的使用方式。 摘要： [Table_Summary] 季报的基金持仓数据频率较低且并不全面。给定基金池，数学模型可以帮助我们周频乃至日频地监测该基金池对各个行业的持仓权重。我们一可以根据基金持仓水平来判断该行业的拥挤程度，二可以根据持仓变动跟踪基金加仓重点，三可以观察基金池的行业漂移情况。 模型的核心原理是寻找一组合适的股票权重，在该权重下基金的收益率与实际收益率相符。实际计算时可分为计算基准持仓和高频模拟持仓两步。模型对主动权益基金池的监测平均误差维持在 0.45%左右，误差较小。 关于基金仓位，有两个朴素的投资逻辑： (1) 基金仓位过高或过低都不利于超额收益的产生，过高的基金仓位可能意味着板块微观结构的拥挤以及后续乏力。实证显示，仓位分位数处于第一档（0-20%）和第五档（80-100%）的行业的下月平均超额收益率较低，负超额概率更高。环保、传媒、煤炭和钢铁等行业受基金仓位影响较为显著。 (2) 基金仓位环比上升有利于超额收益的产生，其假设是基金作为专业能力更强、信息更充足的投资者，基金的加仓行为可能引起羊群效应。实证显示，基金仓位处于中等分位（20%-80%）时，仓位上升后的平均超额收益为正。 根据这两个逻辑，选择基金仓位处于中位或中位且上行的行业构建等权组合，其 2021 年至今的各项指标均优于基准。同样使用基金仓位指标对单个行业进行择时，即只在基金仓位中位或中位上行时进行持有。结果显示，择时收益高于长期持有。 本文以近期煤炭和银行的上涨作为实战案例，剖析了基金仓位指标的使用方式： (1) 若主动基金是上涨的动力，则需注意仓位分位数是否达到高位。2021 年至今，主动基金是煤炭指数上涨的重要动力。在这种情况下，基金仓位达到 90%分位点之后，煤炭指数开始震荡甚至下行。 (2) 若主动基金为跟随入场，则需将仓位分位数观察临界点降低。2024年红利风格大受欢迎，主动基金可能为跟随入场，需要注意其他资金离场带来的风险，或可将信号点降低为 70%或 80%。 风险提示：本篇报告所述相关文章结论以及实证结论完全由量化模型和历史数据得到，请注意样本外存在失效的可能性。 专题 请务必阅读正文之后的免责条款部分 2 of 10 目录 1. 基金仓位高频监测 ...................................................................................... 3 1.1. 模型原理介绍 ........................................................................................ 3 1.2. 模型监测结果具备一定的准确性 ........................................................ 4 2. 基于基金仓位分位水平与环比的投资策略 .............................................. 5 2.1. 过高或过低的基金仓位不利于行业超额，中位且上行更易产生正向超额 .............................................................................................................. 5 2.2. 基于基金仓位分位数水平与环比的投资策略 .................................... 7 3. 基金仓位的使用变式与实战案例 .............................................................. 8 3.1. 煤炭：主动基金是上涨动力之一，仓位高点后续乏力 .................... 8 3.2. 银行：主动基金并非初始动力，仓位未到高位也需谨慎................. 9 4. 风险提示 ...................................................................................................... 9 专题 请务必阅读正文之后的免责条款部分 3 of 10 1. 基金仓位高频监测 官方披露的基金持仓数据频率较低。一般来说，我们可以从基金定期报告和上市公司财报中获得基金对某支股票的持仓情况，但两者的披露频率均较低。例如基金的季报在季度结束后 15 个工作日内完成披露，半年报在半年结束后 60 日内披露，年报在每年结束后 90 日内披露；上市公司定期报告类似，均为季频披露。 官方披露的基金持仓数据并不全面。基金季报只披露前十大重仓股，上市公司只披露前十大股东且不一定包含所有对其持仓的基金，基金中报和年报会披露全部持仓但时滞期长。 给定基金池，数学模型可以帮助我们周频乃至日频地监测该基金池对各个行业的持仓权重。我们一可以根据基金持仓水平来判断该行业的拥挤程度，二可以根据持仓变动跟踪基金加仓重点，三可以观察基金池的行业漂移情况。 1.1. 模型原理介绍 模型的核心原理是寻找一组合适的股票权重，在该权重下基金的收益率与实际收益率相符。在实际计算时分为两个步骤： Step 1：计算基准持仓。所谓基准持仓，即最新的较为准确的持仓，即在最新的基金季报数据的基础上进行补全。补全的原理为，在行业权重与前十大重仓股权重符合基金季报披露情况的约束下，选取恰当的个股权重，尽可能使季报截止日前 20 个交易日的个股加权收益率接近基金实际收益率。具体来说， 假设个股数量为 n，优化模型如下： 𝑚𝑖𝑛 ∑(𝜔𝑇 ∙ 𝑟𝑡𝑠 − 𝑟𝑡𝑓)20𝑡=1 约束条件 𝜔𝑖 = 𝜔𝑖𝑟, 𝑖 = 1,2,. . . ,10 0 < 𝜔𝑖 < 𝜔10, 𝑖 > 10 𝐼𝜔 = 𝜔𝑖𝑛𝑑 目标函数中，𝜔 = (𝜔1, 𝜔2,. . .