• 基金风格划分方法与流程 [page::0][page::8]

- 采取截面标签（半年报/年报持仓映射）与时序标签（季报重仓及模拟净值偏离预警法）结合的方法。
- 提高标签频率和准确性，有效追踪基金风格的漂移。

• 中信风格板块及行业组合划分优化 [page::6][page::7]

- 5风格板块中的医药板块被单独拆分，解决稳定风格布局不足问题。
- 补充8行业组合缺失子行业成分，提升成分股映射准确性。

• 基金风格稳定性定义及筛选 [page::11][page::12]

- 通过过去4期中至少3期同标签或板块换手率低于10%判定稳定风格，显著降低漂移率，筛出稳定工具产品池。

• 各风格基金池相对指数超额表现 [page::15][page::16]

- 2017年后消费、成长、医药板块能显著获得超额alpha，金融板块超额能力较弱。

• 板块风格稳定型基金优选效果良好 [page::17][page::18][page::19][page::21]

- 以基金收益风险比季度等权选取优选基金组，均跑赢对应风格指数且超额稳定。
- 全面均衡型基金池优选组合2012年以来年化收益达17.6%，优于同期混合偏股基金12.5%。

• 行业组合基金池同样展现显著超额收益 [page::20][page::21]

- 以中信8行业组合划分基金池，同样表现显著超额，消费、成长、设备制造板块突出，金融及资源板块alpha能力偏弱。

• 结合风格标签与轮动信号构建FOF组合方案 [page::21][page::22]

- 后续计划结合自上而下beta信号和自下而上产品优选，围绕筛选工具型基金池构建主动基金FOF，为权益Beta配置观点提供落地产品。

基金行业板块标签全天候流程—运策决“基”之二 深度分析报告

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一、元数据与概览

• 报告标题：基金行业板块标签全天候流程—运策决“基”之二

- 作者：吕思江（量化和基金研究首席，数学博士，执业证书编号S1050522030001），联系人马晨（执业证书编号S1050122030020）

• 发布机构：华鑫证券研究所

- 发布日期：2022年4月7日

• 研究主题：主动公募基金行业板块及风格分类标签构建，风格稳定性判定、基金池优选，结合行业风格轮动构建FOF组合策略。

- 核心论点与目标：
- 通过引入中信5风格板块与8行业组合划分，利用成分股映射法对主动股基进行全天候、多维度风格标签贴标，确保基金风格稳定，筛选出优质稳定工具型产品。
- 结合截面与时序标签判定流程，识别基金风格的稳定性与漂移率。
- 以历史收益风险比为优选指标，构建风格明确、收益稳健的基金池，提供给权益Beta配置的FOF及基金投资人作为配置工具。
- 研究显示，自2017年以来风格稳定基金池相较于对应指数实现显著超额收益，消费、成长、医药等赛道基金表现优异，金融板块相对较弱。
- 后续计划结合上游beta信号与下游基金优选，打造动态的主动基金FOF组合。

总体来看，报告意在打造一套科学且实用的基金行业风格标签系统，为基金投资者和FOF经理提供风格稳定、表现良好的基金筛选依据，支持基于行业风格的资产配置。 [page::0,1,2]

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二、逐节深入解读

1. 基金行业风格板块的选择

1.1 基金行业板块Beta属性影响

• A股行业分化显著，行业之间波动范围极大（2005年以来行业极差平均达109.9%），说明行业Beta对基金收益影响极其显著。

- 新兴赛道如消费、新能源领域对基金配置变得越来越重要，准确的风格划分成为必需，支持后续的截面和时序风格标签构建。

• 此部分为基础层面论证，强调行业风格对基金收益影响的显著性。 [page::4]

1.2 中信5风格及8行业组合板块引入

• 除了中信一级行业之外，引入中信风格板块和中信组合行业板块两种业界流行划分标准，作为基金风格及行业映射的底层框架。

- 中信8行 业覆盖金融地产、资源能源、原材料、设备制造、交通运输、工业服务、消费、科技，成分股数量差异显著，最大为设备制造739只，最少为资源能源64只。

• 历史表现显示8行业板块存在明显轮动，不同时间段表现最佳板块有所差异（如2020-2021设备制造表现突出）。

- 该部分为风格板块划分提供系统背景和逻辑基础，选择权重和表现上有重要的启发意义。 [page::5]

1.3 中信板块划分存在的问题及修正

• 5风格板块中部分风格布局不足，如稳定风格持仓占比极低，工业服务、交运、资源能源在8行业板块中配置偏少。

- 因医药板块作为高壁垒赛道，独立拆分出医药板块，避免其掩盖在消费板块中的影响。

• 8行业组合存在部分行业如电子缺失，导致板块分布计算偏差，对此将电子归入科技板块以修正。

- 该修正步骤保障了基金映射标签的准确性和代表性，特别是针对公募基金普遍布局特征。 [page::6,7]

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2. 如何将风格标签映射到基金

2.1 基金风格标签全天候流程

• 采用截面标签（全持仓期末半年报/年报映射）、时序标签（标签的时间稳定性判定）两层机制区分。

- 多维信息覆盖：年报/半年报（全披露持仓），季报（重仓股修正），每日模拟净值（预警检测），以提高标签的时效性与稳定度。

• 流程图展示了全周期内多节点数据更新与标签修正过程，为基金风格动态监控机制提供清晰框架。 [page::8,11]

2.2 截面标签贴标方法

• 基于成分股映射法，将基金持仓权重映射至中信行业成分权重，判定基金在各行业板块的资金暴露。

- 设定单一行业持仓权重超过50%时，赋予该行业标签（如技术、消费、医药等），否则判定为均衡风格。

• 均衡型进一步细分为全面均衡和局部均衡，依截面持仓集中度指标（各板块权重标准差）划分。

- 该方法保证标签的客观量化和易操作性，同时兼顾基金多行业暴露的实际情况。 [page::9,10,12]

2.3 时序标签贴标及预警

• 利用季度重仓数据对标签做提前修正；基金持仓若板块权重出现超过30%的换手率，则提前确认标签漂移。

- 通过模拟净值偏离度（与真实净值波动>20%）预警基金风格漂移，例举“中庚小盘价值”基金的案例，使用净值法提前捕捉风格漂移。

• 风格稳定性指标包括时间窗口内标签一致性和平均换手率，满足稳定性要求的基金归类为稳定风格产品。

- 实证显示风格稳定性筛选显著减少漂移率，确保基金池整体风格的持久性和可预测性。 [page::10,11,12]

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3. 各分类基金池表现分析

• 自2017年起，风格稳定基金池整体相较对应指数表现出明显超额收益，这段时间也是大盘风格持续占优、公募产品发行量大增的时期。

- 各风格表现异质化：消费、成长、医药风格基金池超额能力突出；而金融板块表现相对较弱。

• 基金池人数随时间增长，反映公募基金管理步入更多风格稳定且有竞争力的产品。

- 图表显示各风格基金池净值权重与超额收益变化趋势，支持以上结论。

• 反映了市场对各风格基金的偏好和管理人选股能力的集体表现。 [page::15,16,17]

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4. 基金池优选与实证结果

4.1 中信5风格组合优选

• 采用过去1年收益风险比指标，每季度等权选择5只风格稳定基金作为优选组合。

- 优选基金池均能跑赢对应风格指数，且超额收益稳定，说明筛选方法和指标的有效性。

• 均衡型产品优选中，集中度指标辅助筛选全面均衡基金池，在其中精选基金实现17.6%年化收益，超越同期混合偏股基金指数12.5%。

- 这一结果说明全面均衡型基金表现稳定，风险分散，且管理人选股能力突出。

• 图表清晰展示优选基金池与指数及权重的比较趋势。 [page::17,18,19]

4.2 中信8行业组合优选

• 按各行业板块分别构建基金池，择优筛选表现稳健的基金。

- 行业资产配置受限于产品数量，部分如交通运输、资源能源、原材料等板块产品较少，部分周期用指数补缺。

• 整体来看，在消费、成长、设备制造板块中优选基金池表现优异，金融、资源等板块略显落后。

- 多个图表展示基金池净值表现、对应指数与超额情况及基金池数量，反映产品池规模与超额能力相关特征。

• 强调行业集中度、基金池多样性对组合构建的重要性。 [page::19,20,21]

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5. 风险因素评估

• 报告提示基金分类标签基于历史数据后验总结，基金经理策略调整可能导致标签逻辑改变，基金过往业绩不构成未来表现保证。

- 风格漂移、数据完整性与覆盖度有限、部分行业产品缺乏是主要风险因素。

• 风险管理以多维数据来源、及时修正标签及预警机制为工具，提升标签的动态准确性。

- 投资者应结合自身风险偏好和投资目标，理性看待报告中的基金池推荐和策略。

• 华鑫证券声明不对使用报告内容导致的一切损失负责，强调独立投资判断的重要性。[page::1,21,22,23]

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三、图表深度解读

图表1-4：行业涨跌幅及中信板块表现

• 图表1（未展示具体数据）揭示A股29个一级行业间波动极大，验证行业Beta重要性。

- 图表4展示2005-2021年8行业板块表现历时走势，科技、设备制造和原材料成为相对领头板块，存在明显轮动特征。

图表5-8：行业分布及缺失情况修正

• 图表5箱线图显示主动股基在金融、周期、消费、成长、医药五大风格的分布，医药、成长、消费较为集中且稳定，金融、周期波动性大。

- 图表6稳定风格行业权重饼图显示建筑、交通运输、电力及公用事业占比较高，反映稳定基金偏好传统行业。

• 图表7改进映射后，明确医药独立板块，提升风格划分准确度。

- 图表8显示8行业组合部分子行业缺失情况，尤其是电子行业较为严重，需裁定归属修正。

图表9-17：标签流程及稳定性指标

• 图表9显示基金风格标签全天候流程，融合多频次持仓数据和净值预警。

- 图表10-12揭示截面标签分类及漂移矩阵，医药板块漂移概率最低。

• 图表13-15模拟净值偏离法典型案例，显示提前监测漂移路径。

- 图表16风格稳定性层次说明分类：单一行业板块型、板块均衡型、板块漂移型。

• 图表17漂移率筛选后明显降低，强调时序标签的重要性。

图表18-23：各风格稳定基金池及表现

• 图表18-23罗列金融、周期、消费、成长、医药等稳定基金池产品名单，直观展示样本规模与行业配置。

图表24-29：各风格基金池相对指数表现

• 图表24-28显示金融、周期、消费、成长、医药风格基金池与对应板块指数相比明显超额，具体超额收益波动和基金数量趋势一目了然。

- 图表29打通整体稳定基金池相对指数超额表现，清晰展示基金管理人优异的选股能力。

图表30-32：优选基金相对指数和均衡产品优选

• 图表30展示5风格优选基金池跑赢对应指数，且超额稳定。

- 图表31均衡型产品划分逻辑，细化基金风险集中度。

• 图表32全面均衡型优选基金池曲线及超额收益，年化收益率达17.6%。

图表33-43：8行业组合基金池优选与超额展示

• 图表33-43大幅度展示8行业基金池净值权重及指数比较，分别覆盖金融地产、资源能源、交运、原材料、设备制造、医药、消费、科技板块。

- 大部分产品池均表现出稳定且明显的超额收益能力，尤其是消费、科技、医药及设备制造领域。

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四、估值分析

报告中未直接涉及传统的估值模型（如DCF或P/E倍数等），重点在于基金收益风险比、超额收益的实证验证与风格标签的构建。估值主要以收益风险比为定量选基指标，用于优选特定风格基金池内表现稳健的工具型产品。此外通过模拟净值偏离度等方法进行风格漂移的风险监控，保障基金池的稳定性。

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五、风险因素评估

• 标签漂移风险：虽然时序标签降低漂移率，但基金经理策略调整、市场环境变化或产品策略转变仍可能导致后续标签逻辑失效。

- 数据完整性不足：中信8行业组合存在电子等子行业成分缺失，可能导致标签映射偏差。

• 历史表现非未来保证：基金历史超额表现虽理想，但未来仍受市场波动及非系统性风险影响。

- 估值与预测范围受限：无明确估值模型支持，基于历史表现的优化或不足以涵盖极端市场事件的风险。

• 报告并未提供缓解策略，但多层标签打标和预警体系旨在监控风险。 [page::1,6,7,21,22]

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六、批判性视角与细微差别

• 报告极重视历史数据和标签的稳定性，但对基金经理未来风格转变、市场结构深刻变化的适应性弱。

- 重点聚焦结构化的行业和风格标签，对基金主动选股能力的解释较为充分，但缺乏对宏观经济、政策面等外生因素可能影响的讨论。

• 数据修正和行业映射中存在一定人为调整，以弥补数据缺失和偏差，但这也可能引入一定主观性和误差。

- 报告整体偏向对中信风格板块和组合行业指数的依赖，其他可能的行业划分体系未被充分比较或考虑。

• 报告未提供敏感性分析，缺少对指标参数（如持仓权重阈值、换手率阈值）变化的稳健性检验。

- 对优选回测时间段为2017年后较长，前期样本不足，可能带来样本选择偏差。

• 结论较为积极，缺乏对部分风格跑输指数表现及其潜在风险的深入剖析。 [page::6,7,9,21]

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七、结论性综合

本报告详尽构建了基于中信风格和行业组合的基金行业风格标签体系，融合了成分股映射法、持仓多时间点校正以及净值偏离预警三大方式，实现了基金风格标签的全天候动态捕捉。报告重点强调了时序标签对降低基金风格漂移风险的重要作用，筛选出一批风格稳定的工具型公募产品，为权益Beta配置提供坚实资产基础。

从基金池表现及优选结果来看，2017年以来风格稳定基金池与行业指数相比普遍实现显著超额收益，尤其是消费、成长、医药三个赛道板块。此外，构建的均衡型基金池年化收益达到17.6%，明显优于混合偏股基金指数12.5%，显示稳健且多元化配置基金具备更强alpha创造能力。

图表深入阐述了基金风格曝光结构、风格漂移矩阵、稳定基金池名单及各风格优选基金池的超额表现，验证了方法的科学性和实用性。报告最终指出，未来将结合自上而下的行业Beta信号和自下而上的优选基金池，构建动态的主动基金FOF组合，以实现产业风格轮动策略的落地执行。

风险提示明确表明标签划分基于历史数据，未来存在策略变动风险，且报告信息不构成投资建议，投资须谨慎。

报告整体具有高度系统性、数据驱动、实证验证强，适合专业FOF经理、公募基金分析师及机构投资者用于基于行业风格的资产配置和基金筛选。缺点在于对未来非模式化风险和宏观环境变化适应能力不足，追求更稳健的投资策略时需额外关注标签漂移及市场风格转变风险。 [page::0-23]

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附：关键图表示意

图表4——中信8行业板块历史表现（2005-2021年）： 多行业表现轮动，科技、设备制造领跑。


图表5——主动股基中信5行业分布： 医药板块稳定性最高，金融周期漂移显著。


图表9——基金标签全天候流程： 综合多时间点持仓及净值预警修正标签。


图表24——金融风格基金池相对指数超额走势： 超额稳步上行。


图表32——稳定全面均衡风格基金优选： 收益与超额均显著。


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总结： 该份报告为基金行业风格及板块标签构建提供了一整套科学的解决方案，从理论、数据处理、标签稳定性判定，到基金池表现验证均做了充分详实的描述。贴标逻辑可操作且逻辑连贯，应用效果良好。适合机构FOF产品开发及投资决策支持，是目前国内较为系统和全面的风格标签研究之一。

报告