• 中证1000指数特点及挑战 [pidx::4]

- 市值较小，行业分布分散，分析师覆盖度低，盈利预测覆盖度约25%左右，信息有限。

• 1000指数增强因子体系构建 [pidx::5][pidx::6]

- 三大类因子：基金持仓因子、基本面改进因子、高频价量因子，报告重点聚焦前两者。

• 基金持仓占比因子定义与示例 [pidx::6][pidx::7]

- 通过汇总所有目标基金中单只股票的持仓比例，计算权重归一化形成的因子。

• 基金样本池筛选与组合构建流程 [pidx::8][pidx::9]

- 采集行业均衡型基金、高权益仓位、规模>2亿元、仓位>60%，逐月更新。
- 各行业内选取基金持仓因子排名前20%股票构建行业中性组合，日度调仓。

• 基金样本池数量及覆盖度变化趋势 [pidx::9][pidx::12]

- 2014年底基金数量378只，2022年底增至1116只。
- 逆向选择绩优基金池，保障股票覆盖度稳定超过50%，平均选取比例约25%。

• 基金持仓因子表现及超额收益 [pidx::10][pidx::13]

- 全样本池因子：年化超额收益7.28%，信息比1.49。
- 绩优基金持仓占比因子：年化超额收益10.29%，信息比2.19，明显提升组合效果。

• 其他基金持仓相关因子构建及表现 [pidx::14][pidx::15][pidx::16]

- 持有基金数量因子年化超额9.24%，信息比2.07。
- 基金相对超配因子年化超额12.22%，信息比2.82。

• 基金持仓因子收益归因及与基本面因子相关性 [pidx::16][pidx::17][pidx::18]

- 基金持仓因子在医药、电新、基础化工等行业贡献超额收益73.05%。
- 与成长、价值、盈利质量等基本面因子相关性低（±10%），提供增量信息。
- 正交基本面因子后，持仓占比因子依然保持年化9.22%的超额收益。

• 基本面改进因子构建及表现 [pidx::19~28]

- 成长因子：净利润同比差分平滑因子（年化23.31%，信息比7.08）、净利润环比差分平滑（年化18.22%，信息比5.10）。


- 价值因子：BP因子（年化12.26%，信息比1.65）、EP因子（年化16.97%，信息比2.93）。


- 盈利质量因子：季度ROE平滑因子（年化20.13%，信息比5.96）、季度EPS平滑因子（年化20.18%，信息比6.04）。

• 策略总结与风险提示 [pidx::28][pidx::30]

- 基于绩优基金持仓因子及特色基本面因子构建的中证1000增强策略在2015~2022年回测期表现出色，具有较强超额收益和稳定性。
- 存在模型和市场环境变动风险，历史表现不代表未来收益，投资需谨慎。

信达金工指数增强系列报告之二：1000 指数增强中的基金持仓因子与基本面特色因子—详细分析解读

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一、元数据与报告概览

报告标题：《信达金工指数增强系列报告之二：1000 指数增强中的基金持仓因子与基本面特色因子》
作者及机构：于Ta明，金融工程与金融产品首席分析师，信达证券股份有限公司
发布机构：信达证券股份有限公司
发布日期：2023年1月31日
主要研究对象：中证1000指数成分股，及基于该指数的指数增强策略相关基金持仓因子和基本面特色因子的构建与表现分析。

核心论点及评级意见：
报告基于前期分析，进一步改进了基金持仓因子在中证1000指数增强策略中的应用，构建了改进的基金持仓占比因子，并开发了基于业绩预报快报且进行平滑处理的基本面特色因子（涵盖成长、价值和盈利质量因子）。通过历时2015年-2022年多年的回测验证，改进的因子体系表现优异，获得超额收益显著提升。其中基金持仓相关因子年化超额收益率最高达到12.22%，基本面因子单季度净利润同比差分平滑因子年化超额收益率高达23.31%。报告强调市场波动与模型失效风险，并建议结合多类因子构建组合策略。[pidx::0][pidx::1]

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二、逐节深度解读

1. 基于基金持仓、基本面以及高频价量三大类因子结合的中证1000增强因子体系

1.1 中证1000指数特点

中证1000指数成分股剔除了规模较大的中证800成分股，聚焦规模较小、流动性较好的1000支股票。其市值结构形成与沪深300、中证500的互补，主要行业权重稳定分布于医药、基础化工、电新、电子、机械等，且权重分布分散。分析师对中证1000成分股的盈利预测覆盖度较低，通常仅约25%左右，表现为分析师对这些小市值、分散行业成分股的研究较少，数据说明了基础研究覆盖率不足的市场现实（见图1）。这一定程度上表明研究数据上的信息不足，凸显了依赖资本市场内存量信息挖掘因子的重要性。[pidx::4][pidx::5]

1.2 中证1000增强策略因子体系

信达金工团队构建了覆盖基金持仓因子、基本面因子和高频价量因子的三大因子体系（图2）。本报告重点介绍前两者，分别从基金持仓信息挖掘基金选股信号，以及基于财报数据和业绩预告数据改进的基本面选股因子。三类因子组合方式各异，意在提升中证1000指数成分股的选股效率和超额收益表现。[pidx::5][pidx::6]

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2. 基金持仓因子介绍

基金持仓因子核心思想为“跟踪基金持仓并借鉴其选股能力”。2019年后随着偏股基金持续优异表现，此策略受市场青睐。报告回顾前篇研究，继续改进并扩展基金持仓因子体系。

2.1 基金持仓占比因子构造

基金持仓占比因子为个股在样本基金持仓资产净值占比的比率计算，具体为单只股票占所有基金持仓资产净值的比例。公式清晰，[基金持仓占比因子 = (股票 i 在所有基金中的资产净值占比和) / (所有股票在所有基金中的资产净值占比和)]。示例：股票A因在两只基金分别占40%、80%的比例，及股票B对应40%、0%，相加分子得120%、分母总体总持仓比例共160%，计算股票A因子值为0.75，B为0.25，体现其在基金持仓资产中的权重大小，反映基金经理偏好。[pidx::6][pidx::7]

2.2 基于基金持仓占比因子的行业中性增强组合构建

构造过程包括四步：

• Step 1：筛选绩优基金样本池（强调行业均衡型基金，剔除主题基金避免行业偏斜）

- Step 2：计算股票对应基金持仓占比因子值

• Step 3：行业内选取基金持仓因子值排名前20%的股票，行业内等权构建组合，确保行业中性

- Step 4：按中证1000行业权重约束组合权重，日度动态调整。

基金筛选标准强调权益仓位高、行业均衡，规模≥2亿，仓位≥60%。公开基金数量从2014年378只增长至2022年超1100只，提升了基金持仓因子的样本充足度与代表性。基于全样本基金持仓因子构建的组合，年化超中证1000指数收益达7.28%，信息比1.49，表现稳定优良（见表5、图5）。[pidx::7][pidx::8][pidx::9][pidx::10]

2.3 跟踪强选股能力基金的持仓因子改进

为了避免无差别跟踪全基金，报告引入基金选股Alpha因子对绩优基金池进行筛选。基金选股Alpha基于基金净值日收益对六个风格指数（日度）回归的截距估计，体现剔除风格影响后的选股能力。每期以此指标选出基金，采取“逆向选择”策略确保基金持仓覆盖中证1000成分股超过50%，避免组内股票覆盖不足的波动风险。

图7、8展示逆向选择相比固定选取前10%基金，覆盖率更高更稳定，平均涉及基金比例约25%。改良后的基金持仓占比因子，相比全样本池年化超额收益提升至10.29%，信息比提升至2.19，投资效果显著改进（表6、图9）。[pidx::10][pidx::11][pidx::12][pidx::13]

2.4 基于基金截面持仓的其他选股因子构建

扩展为3类因子：

• 基金持仓占比因子：前述定义，反映基金对个股资产配置比例。

- 持有基金数量因子：统计股票被绩优基金持有次数，数值反映关注度。

• 基金相对超配因子：个股持仓占比与其自由流通市值占比的比值，衡量基金相对市值的超配程度。此因子适用性强，特别对小市值股票有效，因为小市值但获基金高配标志被重点看好。

持有基金数量因子表现年化超额9.24%，信息比2.07（表7、图10），基金相对超配因子年化超额12.22%，信息比2.82（表8、图11），均显著优于基准。显著点在于多因子捕捉基金持仓多维度偏好，提升选股能力。 [pidx::13][pidx::14][pidx::15][pidx::16]

2.5 基金持仓因子收益归因与相关性分析

• Brinson归因结果显示基金持仓占比因子在每个行业均贡献正向选股超额收益，总贡献约73.05%。优势行业显著为医药、电新、基础化工（表9）。

- 与基本面因子相关性低，秩相关系数近±10%，表明基金持仓因子揭示的选股信号独立于传统基本面因子（表10）。

• 基本面因子正交后基金持仓因子依然稳定表现且有增量信息，年化超额9.22%，信息比2.41，表明组合应用提升潜力（表11、图12）。

- 综合基金持仓三类因子与基本面因子低相关、表现优异，适合作为多因子体系核心组件（表12）。[pidx::16][pidx::17][pidx::18]

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3. 基本面因子介绍

信达金工团队开发了以财务报表数据及分析师一致预期数据为基础的百余个基本面特色因子，归纳为成长、价值及盈利质量三大类，并基于数据挖掘技术结合业绩快报与预告信息进行改进。

3.1 成长类因子

相较传统净利润同比/环比因子，改进的“净利润同比差分平滑”和“净利润环比差分平滑”因子：

• 逻辑：捕捉净利润环比同比变化的二阶差分，反映盈利成长的加速度及稳定趋势。采纳过去8季度范围内的均值、标准差做平滑处理，并引入业绩快报和预告，增强因子对业绩预期变化的反应能力。

- 表现：净利润同比差分平滑因子年化超额收益23.31%，信息比7.08，高于传统同比因子（表14、15，图13）；环比差分平滑因子年化超额18.22%，信息比5.10（表16，图14），波动相对更大但具显著用处。

• 平滑处理提升因子稳定性与解释力，适用性强，依托于周期性财务波动胞自身的规律性。[pidx::19][pidx::20][pidx::21][pidx::22][pidx::23]

3.2 价值类因子

采用BP（净资产比价）及EP（收益比价）作为代表：

• BP因子：通过净资产调整，反映股票相对净资产的估值合理性，计算进行动态调整，数据包含业绩快报与预告。

- EP因子：基于TTM的收益估值指标，代表当前盈利相对价格水平，用以衡量估值吸引力。

• 表现：BP因子年化超额12.26%，信息比1.65，EP因子年化超额16.97%，信息比2.93（表17、18，图15、16）。绩效指标优异，但波动性高于成长因子，因估值本质带来的市场敏感性造成。[pidx::23][pidx::24][pidx::25]

3.3 盈利质量类因子

围绕上市公司盈利能力稳定性与持续性构建：

• 对 季度ROE 和 季度EPS 进行平滑处理，基于过去8期的均值与波动率标准差，捕捉盈利质量趋势而非瞬时数据。

- 计算加入业绩快报与预告提升时效性。

• 表现优异，季度ROE平滑因子年化超额20.13%，信息比5.96；季度EPS平滑因子年化20.18%，信息比6.04（表19-21，图17-18），均显著高于传统因子水平。

- 平滑处理降低数据波动带来的噪音，体现盈利质量对选股的重要贡献。[pidx::25][pidx::26][pidx::27][pidx::28]

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4. 总结

本文在回顾前篇基于绩优基金持仓的中证1000增强策略基础上，针对基金因子覆盖度及稳定性进行了改良，推出逆向选择绩优基金策略，有效提升基金持仓因子的覆盖与预测能力。同时，在基本面因子构建上注入业绩快报与预告信息，采取平滑差分手段，显著增强成长类与盈利质量类因子效果，价值因子亦表现稳健。基金持仓因子与基本面因子相关性低、互为补充，构建出兼具稳定性及超额收益的因子体系。

回测时间跨度长达8年，覆盖完整的市场多轮周期，因子体系均显示出高信息比、持续正超额收益，表明选股能力强和相对稳定性高（表22）。基于此因子体系的中证1000指数增强策略具备较强竞争力，适合寻求小盘分散市场中超额收益的机构投资者。

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三、图表深度解读

• 图1（分析师盈利预测覆盖度）显示中证1000成分股分析师盈利预测覆盖度低，常在20%-30%之间波动，说明市场分析共识有限，验证了精选基金持仓信息重要性。[pidx::5]
• 图2（信达金工中证1000增强体系）直观体现三大因子体系（基金持仓、基本面、高频价量）及其下属细分类，突出本报告重点基金持仓和基本面因子。[pidx::6]
• 表2（基金持仓占比因子构造示例）清晰展现基金持仓占比因子计算过程，数据上描绘股票在基金资产配置中的占比权重，逻辑直观。[pidx::7]
• 图3（基金选股四步走流程）流程图明晰了绩优基金筛选、持仓处理、行业中选股和最终权重配比，辅助策略操作透明化。[pidx::8]
• 图4（各期持有基金只数）显示样本池基金数量稳步增长，保证基金持仓因子样本的丰富性和代表性，促进因子稳定收益形成。[pidx::9]
• 图5（全样本池基金持仓占因子净值表现）表明简单跟踪全基金持仓策略可获得超额收益，随后改进强化策略效果（蓝线多头净值明显优于基准）。[pidx::10]
• 图6（绩优基金池确定流程）揭示逆向选取绩优基金池保证覆盖度稳定大于50%的机制，减小风险，提升因子稳定性和收益。系统化筛选提升选股信号质量。[pidx::11]
• 图7、图8（基金持仓股票覆盖度及逆向选择比例时序）对比阐明逆向选择优于固定比例选取，覆盖度稳定维持在50%以上，同时动态调整基金样本池规模以保证策略执行效率。[pidx::12]
• 图9（强选股能力基金持仓占比因子净值走势）展示绩优基金持仓占比因子加强组合表现，复合信号明显优于简单基金跟踪策略，验证选股Alpha筛选有效性。[pidx::13]
• 图10、图11（持有基金数量因子及相对超配因子净值走势）表现均优于基准，验证多维度持仓因子均可为组合贡献正向超额收益，凸显策略多样化的优势。[pidx::14][pidx::15]
• 表9显示Brinson归因结果基金持仓因子在绝大多数行业均贡献正超额收益，验证因子行业分布广泛且有效。[pidx::16]
• 表10、11及图12为基金持仓因子与基本面因子相关性，结果表明基金持仓和基本面因子互补，且基金持仓因子正交基本面因子后仍保有较好稳定性。[pidx::16][pidx::17][pidx::18]
• 基本面成长类因子（表14-16，图13-14）平滑型净利润同比、环比差分因子显著超越传统指标，收益持续且稳健。
• 价值类因子BP、EP（表17-18，图15-16）表现稳定，体现合理估值仍是核心选股维度。
• 盈利质量因子季度ROE、EPS平滑因子（表19-21，图17-18）强化了盈利稳定性的重要性，以平滑手段提升了因子收益质量。[pidx::19-28]
• 表22总结整体因子表现，均衡展示基金持仓各因子及基本面因子卓越的收益表现和信息比，奠定了本报告策略的理论和实证基础。

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四、风险因素评估

• 报告明确指出模型与因子构建基于历史数据统计与具备的市场环境假设。市场未来走势、政策变化、投资者行为等不确定性可能导致模型失效，因子表现不达预期风险存在。
• 基于财报和基金持仓信息的因子虽表现稳定，但仍依赖于数据质量和基金经理行为模式的持续性。一旦基本面或持仓模式与过去走势偏离，因子预测能力可能受损。
• 行业或风格突变可能导致因子选择偏误，尤其关注基金样本池筛选是否受到行业热点或风格性偏差的影响，虽报告已有剔除偏差机制，但不可完全消除此风险。
• 信达证券强调本报告仅供签约客户参考，非公开销售，提示合规风险与法律免责声明，强调投资风险自担。[pidx::30][pidx::32]

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五、批判性视角与细微差别

• 本报告所使用的基金选股Alpha因子虽具有理论支撑和实证支持，但构造依赖于风格指数与基金收益的线性关系，可能忽略非线性和结构性风险因素，若风格指数本身波动异常，Alpha的稳定性有待观察。
• 基金持仓因子高度依赖基金持仓公开透明且数据准确，持仓数据滞后（年报、半年报披露），实时性不及价格因子，可能影响短期策略表现。
• 基本面平滑因子利用业绩快报与预告数据提升预判能力，但业绩预告存在修正、误差风险，尤其是偏向乐观的预期修正可能引发因子噪音。
• 报告未展示具体多因子模型整合过程中的权重配置及交易成本分析，实际策略绩效可能受他们影响，值得关注。
• 行业覆盖的均衡化剔除主题基金虽有助于分散行业风险与提升因子稳定性，但也可能错失结构性行业投资机会。

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六、结论性综合

信达金工《1000指数增强中的基金持仓因子与基本面特色因子》报告系统分析了中证1000指数区间，围绕基金持仓的精选因子与结合基本面的创新因子构建及其策略表现。核心结论为：

• 基金持仓因子体系通过逆向选择绩优基金样本池，改进持仓覆盖度和稳定性。基金持仓占比、持有基金数量及相对超配三大因子均展现显著超额收益，信息比均大幅高于1，且覆盖面广泛，通过Brinson归因验证选股超额主要贡献于医药、电新等行业，体现因子在行业内均匀有效的选股能力。
• 特色基本面因子采用业绩快报及业绩预告数据引入，利用平滑的差分指标捕捉公司成长、价值和盈利质量的动态特征，显著提高因子选股能力和稳定性。如净利润同比/环比差分平滑因子的年化超额收益率均超18%，季度ROE和EPS的平滑因子年化超额均在20%左右。
• 基金持仓因子与基本面因子相关性低，二者互补，有效提升整体组合选股信号的多元性和稳健性。
• 长期（2015-2022年）回测显示，改进的基金持仓精选加以创新基本面因子的复合策略，在中证1000领域取得卓越的超额收益表现，策略具备实际应用价值。
• 本报告成果为机构投资者在中证1000高分散小盘市场实现指数增强提供了可操作的因子体系及策略思路。
• 报告同时提醒因子策略存在历史回测依赖和市场环境变动风险，投资需要审慎。敬请关注政策、市场与数据质量因素对策略有效性的影响。[pidx::1][pidx::28][pidx::29]

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总结

信达金工本报告通过细致的数据分析和因子构造改良，展示了基金持仓因子与基于财务业绩信息的基本面特色因子在中证1000指数增强中的强大作用与应用潜力，提供了系统化、科学化的因子投资架构，助力实现持续稳定的超额收益。图表与数据均清晰证明该体系的有效性，具有较强学术及实践参考价值。

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报告