华泰证券_20181031_华泰证券指数增强基金分析系列之二：酌古御今指数增强基金收益分析.pdf

谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准 1 证券研究报告证券研究报告 金工研究/深度研究 2018年10月31日 林晓明林晓明 执业证书编号：S0570516010001 研究员 0755-82080134 陈烨陈烨 执业证书编号：S0570518080004 研究员 010-56793927 1金工金工:动量增强因子在行业配置中的应动量增强因子在行业配置中的应用用2018.10 2金工金工:基于回归法的基金持股仓位测算基于回归法的基金持股仓位测算2018.10 3金工金工:周期视角下的因子投资时钟周期视角下的因子投资时钟2018.10 酌古御今酌古御今：指数增强基金指数增强基金收益收益分析分析 指数增强基金分析系列之二 指数增强型基金指数增强型基金的超额收益来源与行业、风格配置等多种因素相关的超额收益来源与行业、风格配置等多种因素相关 指数增强型基金作为主动投资与被动投资的有机结合，近年来受到投资者的广泛关注。本文旨在从实战经验出发，探秘现有指数增强型公募基金产品的收益来源。本文首先基于收益分解的直接证据，依次对比行业选择与行业内选股、指数成分股内与成分股外选股获益的相对难易。之后，基于收益相关分析，按照从单维到多维的顺序，挖掘行业、风格、持股集中度的配置特色与基金超额收益表现的关系。我们发现，指数增强基金的收益受到行业选择、行业内选股、风格配置等多种关键因素影响。与行业选择相比，行业内选股与行业选择相比，行业内选股是指数增强基金更大的超额收益来源是指数增强基金更大的超额收益来源 本文基于Brison绩效归因模型将指数增强型基金的超额收益率分解为行业选择收益、行业内选股收益和交互项。与行业选择相比，行业内选股更可能获得高期望值的超额收益率。但是二者在获益胜率和获益稳定性上没有明显区别。在单个行业内选股方面，轻工制造和机械行业内选股相对容易获取高期望、高胜率、稳定的超额收益率。与指数成分股内选股相比，指数成分股外选股与指数成分股内选股相比，指数成分股外选股能提供更多超额收益能提供更多超额收益 本文从指数成分股内、外选股角度出发，将指数增强型基金的超额收益率分解为指数成分股内选股收益和指数成分股外选股收益。与指数成分股内选股相比，指数成分股外选股更有可能获得高期望、高胜率、稳定的超额收益率。主动进行行业配置、不同行业使用不同选股因子可能带来更多超额收益主动进行行业配置、不同行业使用不同选股因子可能带来更多超额收益 在行业配置方面，相对指数的行业中性程度较低、行业配置稳定性较低、行业择时准确度较高的基金，其超额收益大概率较好。在持仓风格上，持仓风格的行业间一致性较低、持仓风格稳定性较低的基金，其超额收益大概率较好。换言之，主动进行行业配置、在不同行业内使用不同选股因子、主动进行风格择时可能会为指数增强基金带来更多超额收益。在持仓集中度上，持仓集中度较高的基金，其超额收益不一定较好，但是其跟踪误差大概率较大。聚类聚类结果进一步证实指数增强基金采取主动型行业、风格配置方案较佳结果进一步证实指数增强基金采取主动型行业、风格配置方案较佳 本文利用 k-means 聚类方法将指数增强型基金按照多维配置特色分为两类，考察基金类别间的配置特色与超额收益的相关关系。聚类结果表明，相对指数行业中性程度较低、持仓风格行业间一致性较低、并且持仓风格稳定性较低的基金，其超额收益大概率较好。也就是说，指数增强基金投资人应该更多地考虑采取主动型行业与风格配置方案：不严格限制行业中性、不同行业内区别性选股、并进行风格择时配置。风险提示：本报告中的收益分析是基于历史数据，由此总结的规律在未来存在失效的可能。本报告仅使用基金的半年报和年报公布的持仓数据，时间跨越尺度较大，存在一定局限性。由于现有宽基指数的公募指数增强型基金数目有限，本报告只考察了基金配置特色与超额收益的线性相关关系，未讨论可能的非线性关系，敬请注意。相关研究相关研究 金工研究/深度研究|2018 年 10 月 31 日 谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准 2 正文目录正文目录 指数增强型公募基金收益分析概览.5 收益分析：行业选择、行业内选股的获益难易对比.7 行业选择与行业内选股获益对比.7 行业选择与行业内选股收益的期望值.7 行业选择与行业内选股的获益胜率.8 行业选择与行业内选股的获益稳定性.9 行业间对比：相对容易获取超额收益率的行业.10 本节小结.11 收益分析：指数成分股内、外选股的获益难易对比.12 指数成分股内、外配股权重.12 指数成分股内、外选股获益对比.12 指数成分股内、外选股收益的期望值.13 指数成分股内、外选股的获益胜率.13 指数成分股内、外选股的获益稳定性.14 本节小结.14 配置特色：相对指数的行业中性程度、行业配置稳定性与行业择时准确度.15 相对指数的行业中性程度.15 非行业中性基金的整体行业偏离度稳定性.16 非行业中性基金的单行业超/低配上限.16 相对指数的行业中性程度与超额收益率.16 行业配置稳定性.18 行业配置稳定性与超额收益率.18 行业择时准确度.19 本节小结.21 配置特色：持仓风格的行业间一致性与持仓风格稳定性.22 持仓风格的行业间一致性.23 持仓风格的行业间一致性与超额收益率.25 持仓风格稳定性.27 持仓风格稳定性与超额收益率.28 本节小结.29 配置特色：持仓集中度.30 持仓集中度与超额收益率.30 持仓集中度与跟踪误差.30 本节小结.31 基于配置特色的基金聚类.32 指标集构建.32 k-means 聚类.33 本节小结.34 全文总结.35 附录一 持仓风格行业间差异度举例.36 附录二 风格偏好稳定性与超额收益率的关系.39 风险提示.40 金工研究/深度研究|2018 年 10 月 31 日 谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准 3 图表目录图表目录 图表 1：指数增强型基金收益分析框架.5 图表 2：本文分析的 34 只指数增强型基金.6 图表 3：行业选择和行业内选股收益期望值的分布直方图.8 图表 4：行业选择和行业内选股收益期望值的关系图.8 图表 5：行业选择与行业内选股收益占比的关系图.8 图表 6：行业选择和行业内选股获益胜率的分布直方图.9 图表 7：行业选择和行业内选股获益胜率的关系图.9 图表 8：行业选择与行业内选股获益稳定性的分布直方图.9 图表 9：行业选择与行业内选股获益稳定性的关系图.9 图表 10：一级行业的单行业内选股收益的期望值.11 图表 11：一级行业的单行业内选股获益胜率.11 图表 12：一级行业的单行业内选股获益稳定性.11 图表 13：指数成分股内配股权重的分布直方图.12 图表 14：指数成分股内、外选股收益期望值的分布直方图.13 图表 15：指数成分股内、外选股收益期望值的关系图.13 图表 16：指数成分股内、外选股获益胜率的分布直方图.13 图表 17：指数成分股内、外选股获益胜率的关系图.13 图表 18：指数成分股内、外选股获益稳定性的分布直方图.14 图表 19：指数成分股内、外选股获益稳定性的关系图.14 图表 20：整体行业偏离度的分布直方图.15 图表 21：非行业中性基金的整体行业偏离度稳定性的分布直方图.16 图表 22：非行业中性基金的单行业最大偏离度的分布直方图.16 图表 23：年化超额收益率与整体行业偏离度的关系图.17 图表 24：超额收益率排名百分位与整体行业偏离度的关系图.17 图表 25：相对指数行业中性基金与行业非中性基金的超额收益率对比.17 图表 26：行业权重前后期变动量的分布直方图.18 图表 27：行业权重前后期相关系数的分布直方图.18 图表 28：年化超额收益率与行业权重前后期变动量的关系图.19 图表 29：超额收益率排名百分位与行业权重前后期变动量的关系图.19 图表 30：年化超额收益率与行业权重前后期相关系数的关系图.19 图表 31：超额收益率排名百分位与行业权重前后期相关系数的关系图.19 图表 32：行业择时准确度的分布直方图.20 图表 33：年化超额收益率与行业择时准确度的关系图.20 图表 34：超额收益率排名百分位与行业择时准确度的关系图.20 图表 35：本文使用的因子列表.22 图表 36：自身因子偏好行业间差异度最大值 0.1624：基金 A-2017 年报的自身因子偏好行业分布图.24 图表 37：自身因子偏好行业间差异度最小值 0.0743：基金 B-2017 半年报的自身因子偏好行业分布图.25 图表 38：自身持仓风格的行业间差异度的分布直方图.25 金工研究/深度研究|2018 年 10 月 31 日 谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准 4 图表 39：相对指数持仓风格的行业间差异度的分布直方图.25 图表 40：不同指数增强基金自身因子偏好行业间差异度的分布直方图.26 图表 41：不同指数增强基金相对基准的因子偏好行业间差异度分布图.26 图表 42：年化超额收益率与因子偏好行业间差异度的关系图.26 图表 43：超额收益率排名百分位与因子偏好行业间差异度的关系图.26 图表 44：年化超额收益率与风格偏好行业间差异度的关系图.26 图表 45：超额收益率排名百分位与风格偏好行业间差异度的关系图.26 图表 46：持仓风格前后期变动量的分布直方图.28 图表 47：持仓风格前后期相关系数的分布直方图.28 图表 48：年化超额收益率与因子偏好前后期变动量的关系图.28 图表 49：超额收益率排名百分位与因子偏好前后期变动量的关系图.28 图表 50：年化超额收益率与因子偏好前后期相关系数的关系图.29 图表 51：超额收益率排名百分位与因子偏好前后期相关系数的关系图.29 图表 52：不同指数增强基金前 10 重仓股权重和的分布直方图.30 图表 53：不同指数增强基金前 20 重仓股权重和的分布直方图.30 图表 54：年化超额收益率与前 10 重仓股权重和的关系图.31 图表 55：年化超额收益率与前 20 重仓股权重和的关系图.31 图表 56：年化跟踪误差与前 10 重仓股权重和的关系图.31 图表 57：年化跟踪误差与前 20 重仓股权重和的关系图.31 图表 58：初始指标集内单个配置指标的拟合优度及方向.32 图表 59：初始指标集的指标间相关关系矩阵.32 图表 60：基金类别中心的指标值.34 图表 61：基金类别的年化超额收益率.34 图表 62：基金类别的超额收益率排名百分位.34 图表 63：自身风格偏好行业间差异度最大值 0.1343：基金 C-2016 半年报的自身风格偏好行业分布图.36 图表 64：自身风格偏好行业间差异度最小值 0.061：基金 D-2018 半年报的自身因子偏好行业分布图.36 图表 65：相对指数因子偏好行业间差异度最大值 0.2522：基金 E-2015 年报的相对指数因子偏好行业分布图.37 图表 66：相对指数因子偏好行业间差异度最小值 0.0025：基金 F-2016 年报的相对指数因子偏好行业分布图.37 图表 67：相对指数风格偏好行业间差异度最大值 0.2695：基金 G-2016 半年报的相对指数风格偏好行业分布图.37 图表 68：相对指数风格偏好行业间差异度最小值 0.0025：基金 F-2016 年报的相对指数风格偏好行业分布图.38 图表 69：年化超额收益率与风格偏好前后期变动量的关系图.39 图表 70：超额收益率排名百分位与风格偏好前后期变动量的关系图.39 图表 71：年化超额收益率与风格偏好前后期相关系数的关系图.39 图表 72：超额收益率排名百分位与风格偏好前后期相关系数的关系图.39 金工研究/深度研究|2018 年 10 月 31 日 谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准 5 指数增强指数增强型型公募公募基金基金收益收益分析分析概览概览 指数增强基金作为主动投资与被动投资的有机结合，具有策略相对透明、风格相对平稳、风险可控性较强、获取超额收益可能性较高的优点，近十年来投资热度不断攀升，基金数目逐年稳步递增。总体来看，指数增强型基金业绩表现不俗，但正所谓，龙生九子凤育九雏，如何在波动市场中获取高期望、稳定的超额收益率，各家基金各显神通。在这百花齐放的指数增强型基金市场中，是否存在普遍的获利规律，表现优秀的基金产品又有怎样的共同特点？本文作为华泰指数增强基金分析系列的第二篇，旨在从实战经验出发，治繁总要，挖掘现有指数增强型基金历史数据中的确定性规律，探秘名列前茅基金的取胜法宝。本文的分析框架如图表 1 所示。我们将首先基于收益分解的直接证据，依次对比指数增强型基金行业选择、行业内选股的获益难易程度，和在指数成分股内、外选股的获益难易程度。之后从收益相关角度出发，剖析现有指数增强型基金在行业、风格、持股集中度上的配置特色，并逐一分析单个配置指标与基金超额收益率的相关关系。最后，基于多个配置指标将基金聚类，再次验证配置指标对基金超额收益率的影响，从而归纳总结，为指数增强策略投资人提供参考。图表图表1：指数增强型基金指数增强型基金收益收益分析分析框架框架 资料来源：华泰证券研究所 我们在目前所有跟踪沪深 300、中证 500、中证 1000、上证 50 四个宽基指数的公募指数增强基金产品中，选取了成立日在 2017 年底之前的 34 只基金作为数据样本，列举在图表 2 中。我们提取了每只基金在 2015-2017 年半年报、年报以及 2018 年半年报，共计 7 个截面期上公布的持仓明细，在每个截面期上，从基金持仓股票中剔除 IPO 不满 3 个月的个股，并将剩余个股的持仓权重归一化。此外，我们提取了 7 个截面期上标的指数的成分股明细，以及全部 A 股所属 29 个一级行业分类，用于后续数据分析。我们将收益率的考察区间定义为截面期前一个月最后一个交易日至截面期后一个月最后一个交易日。我们提取截面期前后时间节点上，基金的复权单位净值、标的指数收盘价以及全部 A 股的复权收盘价，分别计算基金、标的指数和个股的区间收益率。例如，2018年基金半年报对应的截面期为 2018.6.30，我们考察的收益率区间为 2018.5.31-2018.7.31，亦即我们假设基金半年报公布的详细持仓数据在截面期前后各一个月的时间内基本稳定不变，通过基金持仓股票在这段时间内的表现来分析基金的操作特色和收益来源。若无特别说明，后文中的分析指标值为 7 个截面期上的均值。金工研究/深度研究|2018 年 10 月 31 日 谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准 6 图表图表2：本文分析本文分析的的 34 只只指数增强型指数增强型基金基金 基金代码基金代码 基金名称基金名称 现任基金经理现任基金经理 成立日期成立日期 基金规模基金规模（亿元）（亿元）业绩比较基准业绩比较基准 050002.OF 博时裕富沪深 300A 桂征辉 2003/8/26 57.59 沪深 300 指数*95%+银行同业存款利率*5%200002.OF 长城久泰沪深 300 杨建华 2004/5/21 7.42 沪深 300 指数收益率*95%+银行同业存款利率*5%310318.OF 申万菱信沪深 300 袁英杰 2004/11/29 4.14 沪深 300 指数收益率*95%+1.5%450008.OF 国富沪深 300 张志强 2009/9/3 1.38 沪深 300 指数*95%+银行同业存款利率*5%100038.OF 富国沪深 300 李笑薇,方旻 2009/12/16 46.28 沪深 300 指数收益率*95%+1.5%162213.OF 泰达宏利沪深 300A 杨超 2010/4/23 1.88 沪深 300 指数收益率*95%+同业存款利率*5%*166007.OF 中欧沪深 300A 曲径 2010/6/24-沪深 300 指数收益率*95%+银行活期存款利率*5%*注：自 2018 年 10 月 8 日起已更名为“中欧互通精选混合型证券投资基金”，基金经理未变。163407.OF 兴全沪深 300 申庆 2010/11/2 15.74 沪深 300 指数*95%+同业存款利率*5%519116.OF 浦银安盛沪深 300 陈士俊 2010/12/10 1.21 沪深 300 指数收益率*95%+1%110030.OF 易方达沪深 300 量化 官泽帆 2012/7/5 10.36 沪深 300 指数收益率*95%+活期存款利率*5%000312.OF 华安沪深 300 量化 A 许之彦,孙晨进 2013/9/27 5.40 沪深 300 指数收益率*95%+商业银行活期存款基准利率*5%000311.OF 景顺长城沪深 300 黎海威 2013/10/29 84.76 沪深 300 指数收益率*95%+1.5%000176.OF 嘉实沪深 300 增强 龙昌伦 2014/12/26 6.21 沪深 300 指数收益率*95%+银行活期存款利率*5%001015.OF 华夏沪深 300 增强 A 宋洋 2015/2/10 3.56 沪深 300 指数收益率*95%+1.5%002310.OF 创金合信沪深 300A 程志田 2015/12/31 1.38 沪深 300 指数收益率*95%+一年期人民币定期存款利率*5%003015.OF 中金沪深 300A 魏孛 2016/7/22 0.15 沪深 300 指数收益率*95%+银行活期存款利率*5%003261.OF 安信沪深 300A 龙川 2016/10/12 0.36 沪深 300 指数收益率*95%+1.5%003876.OF 华宝沪深 300 徐林明 2016/12/9 2.09 沪深 300 指数收益率*95%+1.5%004190.OF 招商沪深 300A 王平 2017/2/10 0.43 沪深 300 指数收益率*95%+同期银行活期存款利率*5%167601.OF 国金沪深 300 宫雪,艾翀 2017/9/1 0.26 沪深 300 指数收益率*95%+同期银行活期存款利率*5%161017.OF 富国中证 500 徐幼华,李笑薇,方旻 2011/10/12 24.10 中证 500 指数收益率*95%+1%000478.OF 建信中证 500A 叶乐天 2014/1/27 32.36 中证 500 指数收益率*95%+商业银行活期存款利率*5%002311.OF 创金合信中证 500A 程志田 2015/12/31 1.52 中证 500 指数收益率*95%+一年期人民币定期存款利率*5%002510.OF 申万菱信中证 500 俞诚,袁英杰 2016/4/21 0.55 中证 500 指数收益率*95%+银行活期存款利率*5%003016.OF 中金中证 500A 魏孛 2016/7/22 0.19 中证 500 指数收益率*95%+银行活期存款利率*5%002906.OF 南方中证 500 增强 A 李佳亮 2016/11/23 2.05 中证 500 指数收益率*95%+1%003986.OF 申万菱信中证 500 优选 袁英杰 2017/1/10 2.02 中证 500 指数收益率*95%+银行活期存款利率*5%004192.OF 招商中证 500A 王平 2017/5/17 0.10 中证 500 指数收益率*95%+同期银行活期存款利率*5%004945.OF 长信中证 500 宋海岸 2017/8/30 0.32 中证 500 指数收益率*95%+银行活期存款利率*5%005062.OF 博时中证 500A 桂征辉 2017/9/26 1.15 中证 500 指数收益率*95%+银行活期存款利率*5%003646.OF 创金合信中证 1000A 程志田 2016/12/22 0.18 中证1000指数收益率*95%+一年期人民币定期存款利率*5%004194.OF 招商中证 1000A 王平 2017/3/3 0.09 中证 1000 指数收益率*95%+同期银行活期存款利率*5%110003.OF 易方达上证 50 指数 A 张胜记 2004/3/22 116.52 上证 50 指数 399001.OF 中海上证 50 彭海平 2010/3/25 1.38 上证 50 指数*95%+一年期银行定期存款利率*5%资料来源：Wind，华泰证券研究所 金工研究/深度研究|2018 年 10 月 31 日 谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准 7 收益分析：行业选择、行业内选股的获益难易对比收益分析：行业选择、行业内选股的获益难易对比 花无百日红，尚有重开日。行业周期转，浮沉此彼时。行业的发展状况随着经济周期的变化而呈现此涨彼跌的波动趋势。在经济周期的某个阶段，某个行业可能整体发展较好，而其他某个行业可能整体表现较差。在一个完整的经济周期内，某些先行行业发展良好，可能预示着跟随行业在下一阶段内获益颇丰。倘若基金经理能够认知精准、择时准确，每次超配预期收益较好的行业，低配预期收益较差的行业，那么获取超额收益率就变得非常容易。但是实际上，市场风云变化，行业间相对发展趋势切换不定，判断失误很可能导致基金产品相对指数发生回撤。因此，不同的基金经理在行业配置上选用的策略不同。本节将从行业角度对超额收益率进行分解归因，首先整体对比行业选择和行业内选股获益的相对难易。之后，将行业内选股维度进一步拆解，比较不同行业的行业内选股获益情况，尝试挖掘相对容易获取超额收益率的行业。行业选择与行业内选股行业选择与行业内选股获益对比获益对比 1986 年，Brinson 等人提出了 Brison 绩效归因模型，该模型将投资组合的收益分解为四个部分基准收益、资产配置收益、个股选择收益和交互项。作为绩效归因方法中重要的理论基石，该模型至今仍被广泛使用。我们基于单期 Brinson 绩效归因模型，从行业角度出发，将基金相对标的指数的超额收益率拆分为行业选择收益、行业内选股收益和交互项三个部分，即：超额收益率=行业选择收益+行业内选股收益+交互项 令第 t 个截面期上，基金在行业 i 上的配股权重为,0,1，且,29=1=1。标的指数在行业 i 上的配股权重为,0,1，且,29=1=1。标的指数的收益率为。若满仓投资于行业 i，即将行业 i 内的持仓个股权重等比例扩充至权重和为 1，基金在行业 i 上可获得的收益率为,，标的指数在行业 i 上可获得的收益率为,。注意，如果,=0，则,=NaN，NaN 表示该数据无效，在后续处理中被舍弃。同理，如果,=0，则,=NaN。那么，在第 t 个截面期上，行业选择收益AR表示为：AR=(,)29=1(,)行业内选股收益SR表示为：SR=,(,)29=1 在本小节中，我们将从期望值、胜率和稳定性三个指标上，依次考察行业选择和行业内选股获得超额收益率的相对难易。行业选择与行业内选股收益的期望值行业选择与行业内选股收益的期望值 期望值定义为行业选择收益和行业内选股收益在截面期时间序列上的均值。这里为了方便理解，二者均采用区间收益率形式，而非年化收益率形式。图表 3 为基金在行业选择和行业内选股收益期望值上的分布直方图。在行业选择收益的期望值上，约 82%基金为正值，只有约 6%基金高于 1%。而在行业内选股收益的期望值上，约 85%基金为正值，约 38%基金高于 1%，约 6%基金高于 3%。二者对比可得，与行业选择相比，通过行业内选股获得高期望超额收益率的基金比例更大。此外，对于所有基金，我们以行业选择收益的期望值为 x 轴，以行业内选股收益的期望值为 y 轴，绘制了二者的相对关系图，见图表 4。图中，灰色虚线表示 y=x 的趋势线。由图可知，大部分基金都位于灰色虚线的上方，说明其行业内选股收益期望值高于行业选择。金工研究/深度研究|2018 年 10 月 31 日 谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准 8 此外，由于行业选择收益和行业内选股收益之和并不等于基金相对指数的超额收益率，因此，除了收益之外，我们还分析了收益占比。收益占比定义为行业选择收益和行业内选股收益分别占基金相对指数超额收益率的比例，并对截面期时间序列取均值。我们以行业选择收益占比为 x 轴，行业内选股收益占比为 y 轴，将二者的关系绘制在图表 5 中。由于存在某些基金相对指数超额收益率过小的情况，导致收益占比存在极端值。为了方便观察，我们在图表 5 的小图内提供了收益占比区间为-25%,100%的局部放大图。收益占比与收益期望值的趋势一致：大部分基金都位于灰色虚线上方，说明其行业内选股收益占比大于行业选择。综上，与行业选择相比，行业内选股更有可能获取高期望值的超额收益率。图表图表3：行业选择和行业内选股收益期望值的分布直方图行业选择和行业内选股收益期望值的分布直方图 图表图表4：行业选择和行业内选股收益期望值的关系图行业选择和行业内选股收益期望值的关系图 资料来源：Wind，华泰证券研究所 资料来源：Wind，华泰证券研究所 图表图表5：行业选择与行业内选股收益占比的关系图行业选择与行业内选股收益占比的关系图 资料来源：Wind，华泰证券研究所 行业选择与行业内选股的获益胜率行业选择与行业内选股的获益胜率 胜率定义为行业选择收益、行业内选股收益在截面期时间序列上为正值的频率（正值数目除以有效截面期数目）。基金在行业选择、行业内选股获益胜率上的分布直方图如图表 6所示。在行业选择获益胜率上，所有基金都大于 30%，约 76%基金大于 50%，约 24%基金为 100%。在行业内选股获益胜率上，约 6%基金为 0%，约 68%基金大于 50%，约 26%基金 100%。0%20%40%60%80%100%0%10%20%30%40%50%60%(-,-0.5%(-0.5%,0%(0%,0.5%(0.5%,1%(1%,2%(2%,3%(3%,4%(4%,5%(5%,+)累积频率频率收益期望值行业选择行业内选股行业选择累积（右轴）行业内选股累积（右轴）y=x-1%0%1%2%3%4%5%-1%0%1%2%3%4%5%行业内选股收益的期望值行业内选股收益的期望值行业选择收益的期望值行业选择收益的期望值沪深300中证500中证1000上证50y=x-2000%0%2000%4000%-2000%0%2000%4000%行业内选股收益占比行业内选股收益占比行业选择收益占比行业选择收益占比沪深300中证500中证1000上证50-25%0%25%50%75%100%-25%0%25%50%局部放大图局部放大图 金工研究/深度研究|2018 年 10 月 31 日 谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准 9 图表 7 为行业选择获益胜率与行业内选股获益胜率的关系图。从图中可以看出，基金较为均匀地分布在灰色虚线的两侧。综上，在获益胜率上，行业选择与行业内选股无明显区别。图表图表6：行业选择和行业内选股获益胜率的分布直方图行业选择和行业内选股获益胜率的分布直方图 图表图表7：行业选择和行业内选股获益胜率的关系图行业选择和行业内选股获益胜率的关系图 资料来源：Wind，华泰证券研究所 资料来源：Wind，华泰证券研究所 行业选择与行业内选股的获益行业选择与行业内选股的获益稳定性稳定性 稳定性定义为行业选择收益与行业内选股收益在截面期时间序列上的 t 值。t 值可以反映样本值是否与原假设值存在显著差异。一般地，t 值大于 2.5 可认为差异显著，即有稳定的正值超额收益率。由于单个基金至多有 7 个截面期数据，数据量较少，统计效力较弱。但是，我们仍可以从 t 值上定性评价行业选择与行业内选股获益的稳定性。t 值的计算公式如下，这里，样本数目为有效截面期数目，原假设值为 0：t 值=样本均值 原假设值样本数目 1 图表图表8：行业选择与行业内选股获益稳定性的分布直方图行业选择与行业内选股获益稳定性的分布直方图 图表图表9：行业选择与行业内选股获益稳定性的关系图行业选择与行业内选股获益稳定性的关系图 资料来源：Wind，华泰证券研究所 资料来源：Wind，华泰证券研究所 0%20%40%60%80%100%0%10%20%30%0%（0%,30%(30%,50%(50%,60%(60%,70%(70%,80%(80%,90%(90%,100%)100%累积频率频率获益胜率行业选择行业内选股行业选择累积（右轴）行业内选股累积（右轴）y=x0%20%40%60%80%100%0%20%40%60%80%100%行业内选股获益胜率行业选择获益胜率沪深300中证500中证1000上证500%20%40%60%80%100%0%10%20%30%40%50%60%(-,-10(-10,-5(-5,-2.5(-2.5,-1(-1,0(0,1(1,2.5(2.5,5(5,10(10,+)累积频率频率获益稳定性行业选择行业内选股行业选择累积（右轴）行业内选股累积（右轴）y=x-10-7.5-5-2.502.557.510-10-7.5-5-2.502.557.510行业内选股获益稳定性行业选择获益稳定性沪深300中证500中证1000上证50-101234-101234局部放大图 金工研究/深度研究|2018 年 10 月 31 日 谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准 10 图表 8 为基金在行业选择、行业内选股获益稳定性上的分布直方图。在行业选择获益稳定性上，约 88%基金 t 值为正，仅有约 18%基金 t 值大于 2.5。在行业内选股获益稳定性上，约 85%基金 t 值为正，仅有约 26%基金 t 值大于 2.5。这说明只有小部分基金可以较为稳定地通过行业选择或行业内选股获取超额收益。整体分布上，行业选择与行业内选股无明显区别。同样，对于所有基金，我们以行业选择获益稳定性为 x 轴，以行业内选股获益稳定性为 y轴，在图表 9 中绘制了二者的相对关系，并小图内提供了获益稳定性区间为-1,4的局部放大图。由图可知，基金较为均匀地分布在灰色虚线两侧。综上，在获益胜率上，行业选择与行业内选股无明显区别。行业间对比：相对容易获取超额收益率的行业行业间对比：相对容易获取超额收益率的行业 在上一小节中，我们对所有行业的行业内选股获益进行了整体分析，在本小节中，我们将其拆解到单行业维度，对比不同行业的单行业内选股获益情况，找寻相对容易获取超额收益率的行业。在上一小节中，我们定义了第 t 个截面期上，若满仓投资于行业 i，即将行业 i 内的持仓个股权重等比例扩充至权重和为 1，基金在行业 i 上可获得的收益率为,，标的指数在行业i 上可获得的收益率为,。那么，在第 t 个截面期上，行业 i 的单行业内选股收益SR,表示为：SR,=,在本小节中，我们将延续前文的分析思路，从期望值、胜率和稳定性三个指标上，对比不同行业在行业内选股获益上的相对难易。一级行业的单行业内选股收益的期望值、胜率、稳定性分别如图表 10-12 所示。图中柱形表示所有基金的指标均值，误差线表示所有基金的指标标准误。其中，标准误公式为：标准误=样本标准差样本数目 这里，样本数目为指标值不是无效数据（NaN）的基金数目，标准误可以避免样本数目不同对标准差的影响。从图中可以看出，单行业内选股收益期望值最大的前五个行业依次为轻工制造、建材、机械、基础化工和银行；单行业内选股获益胜率最大的前五个行业依次为轻工制造、机械、汽车、银行和交通运输；单行业内选股收益稳定性最高的前 5 个行业依次为建筑、机械、轻工制造、汽车和交通运输。综合以上三个指标可得，在一级行业内，相对容易获取高期望、高胜率、稳定的超额收益率的行业为轻工制造和机械。金工研究/深度研究|2018 年 10 月 31 日 谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准 11 图表图表10：一级行业一级行业的单行业内选股收益的期望值的单行业内选股收益的期望值 资料来源：Wind，华泰证券研究所 图表图表11：一级行业一级行业的单行业内选股获益胜率的单行业内选股获益胜率 资料来源：Wind，华泰证券研究所 图表图表12：一级行业一级行业的单行业内选股的单行业内选股获益稳定性获益稳定性 资料来源：Wind，华泰证券研究所 本节小结本节小结 与行业选择相比，行业内选股获取高期望值的超额收益率的概率更大。但是二者在获益胜率和获益稳定性上没有明显区别。在 29 个一级行业内，相对容易获取高期望、高胜率、稳定的超额收益率的行业为轻工制造和机械。-2%0%2%4%6%8%10%12%煤炭交通运输房地产电力及公用事业机械电力设备有色金属基础化工商贸零售建筑轻工制造综合医药纺织服装食品饮料家电汽车电子元器件建材餐饮旅游石油石化国防军工农林牧渔钢铁通信计算机非银行金融传媒银行40%50%60%70%80%90%煤炭交通运输房地产电力及公用事业机械电力设备有色金属基础化工商贸零售建筑轻工制造综合医药纺织服装食品饮料家电汽车电子元器件建材餐饮旅游石油石化国防军工农林牧渔钢铁通信计算机非银行金融传媒银行-1.00-0.500.000.501.001.502.002.503.003.50煤炭交通运输房地产电力及公用事业机械电力设备有色金属基础化工商贸零售建筑轻工制造综合医药纺织服装食品饮料家电汽车电子元器件建材餐饮旅游石油石化国防军工农林牧渔钢铁通信计算机非银行金融传媒银行 金工研究/深度研究|2018 年 10 月 31 日 谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准 12 收益分析：指数成分股内、外选股的获益难易对比收益分析：指数成分股内、外选股的获益难易对比 指数增强型基金的合同明确规定了基金的股票资产中投资于标的指数成分股资产的比例。一般地，基金股票资产中投资于标的成分股和备选成分股的资产不低于非现金基金资产的80%。在此规定下，为了获取超额收益率，基金经理可能选择在指数成分股内选股，并调配成分股的权重以期获得成分内选股超额收益；也可能选择利用接近 20%的投资比例，在指数成分股外挑选看好的个股。那么，从历史经验上来看，哪种选择更有可能产生高期望值、高胜率、稳定的超额收益率呢？本节将从指数成分股内、外选股角度出发，首先分析指数增强型基金在指数成分股内、外配股的倾向性，之后对超额收益率进行分解归因，对比指数成分股内、外选股获益的相对难易。指数成分股内、外配股权重指数成分股内、外配股权重 对于每个截面期，我们基于基金的持仓明细和标的指数的成分股明细，计算得到每个基金的指数成分股内配股权重，并对截面期取均值。图表 13 绘制了基金成分股内配股权重的分布直方图。由图可知，除了 3 只（约 9%）基金的指数成分股内配股权重处于(75%,80%区间之外，其余基金的成分股内配股权重均位于 80%以上。约 32%基金成分股外配股倾向较为明显，其成分股内配股权重刚刚超过规定的 80%下限，位于(80%,85%区间内。而约 24%基金在指数成分股内配股倾向较为明显，成分股内配股权重高于 95%。图表图表13：指数成分股内配股权重的分布直方图指数成分股内配股权重的分布直方图 资料来源：Wind，华泰证券研究所 指数成分股内、外选股获益对比指数成分股内、外选股获益对比 我们从指数成分股内外选股角度进行收益归因，将基金超额收益率分解为指数成分股内选股所得超额收益率和指数成分股外选股所得超额收益率。在每个截面期上，对于基金持仓股票中属于指数成分股的所有个股，将个股收益率按照基金在该个股上相对指数的配股权重差值加权求和，得到基金在指数成分股内选股所得超额收益率。将基金相对指数的超额收益率减去基金在指数成分股内选股所得超额收益率，得到基金在指数成分股外选股所得超额收益率。接下来，我们将延续上一节的分析思路，从期望值、胜率和稳定性三个指标上，依次考察指数成分股内、外选股获得超额收益率的相对难易。0%20%40%60%80%100%0%5%10%15%20%25%30%35%(0%,75%(75%,80%(80%,