2023年风格轮动持续，轮动型基金更具配置价值 [page::3]

• 成长与价值、大盘与小盘风格呈多次切换，1-4月不同风格基金表现反复波动。

- 单一风格基金难持续跑赢市场; 轮动及调仓灵活基金表现更优。

风格轮动型基金优选组合2023年业绩显著 [page::4][page::5]

| 指标 | 风格轮动型基金优选组合 | 偏股混合型基金指数 |
|----------------|----------------------|-----------------|
| 总收益率 | 172.57% | 73.41% |
| 年化收益率 | 15.21% | 8.08% |
| 年化波动率 | 19.20% | 17.69% |
| Sharpe比率 | 0.79 | 0.46 |
| 最大回撤率 | 30.03% | 30.19% |
| 年化超额收益率 | 6.98% | — |
| 信息比率 | 0.99 | — |
| 换手率 (双边) | 153.54% | — |
| 策略最新持基数(只) | 20 | — |

• 组合自2016年以来实现持续超额收益，2023年1-4月累计超额达3.36%。

- 组合超配交通运输、房地产、银行等行业，持仓灵活，适应市场轮动。

主动轮动收益因子构建与有效性测试 [page::8][page::9]

• 主动轮动收益因子基于基金对估值和市值两维度主动调整的风格权重乘以因子收益，采用滚动三期平均剔除偶然性干扰。

- 因子IC为7.37%，多空组合年化收益率达4.24%，风险调整指标表现稳定优良。

双风格轮动型基金优选组合构建及回测表现 [page::10][page::11]

| 统计指标 | 双风格轮动基金池 | 十风格轮动基金池 | 偏股混合型基金指数 |
|----------------|----------------|--------------|-----------------|
| 总收益率 | 132.45% | 129.10% | 73.41% |
| 年化收益率 | 12.65% | 12.42% | 8.08% |
| 年化波动率 | 19.25% | 18.84% | 17.69% |
| Sharpe比率 | 0.66 | 0.66 | 0.46 |
| 最大回撤率 | 30.72% | 33.11% | 30.19% |
| 年化超额收益率 | 4.60% | 4.22% | — |
| 信息比率 | 0.77 | 0.76 | — |
| 换手率 | 165.88% | 150.87% | — |
| 最新持基数(只) | 17 | 21 | — |

• 策略自2016年以来表现稳健，2023年1-4月超额收益达2.78%。

- 新组合在行业覆盖上更为分散，超配农林牧渔、计算机、煤炭等行业。

主动轮动收益因子与传统业绩动量因子差异与对比 [page::12][page::13]

• 三因子模型 alpha 因子IC均值达17.58%，多空组合年化收益7.84%，表现同样有效。

- 主动轮动收益与alpha相关系数仅0.08，持仓重合度逐渐趋于0，显示因子具备较强独立性。

• 2021年以来，主动轮动收益因子选基策略累计超额收益率37.03%，大幅优于alpha的13.68%。

- alpha因子选基组合行业集中度较高，存在较大回撤风险；主动轮动因子组合更均衡。

风险提示 [page::14]

• 本研究基于历史数据模型建构，存在市场环境变动导致模型失效风险。

- 交易成本及其他交易条件变化可能影响策略收益及稳健性。

深度分析报告：成长价值和大小盘双风格轮动基金如何识别与优选？

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一、元数据与报告概览

• 报告标题：成长价值和大小盘双风格轮动基金如何识别与优选？

- 作者及分析师：高智威（执业编号 S1130522110003），联系人赵妍，国金证券金融工程组

• 发布日期：2023年（具体时间未详）

- 发布机构：国金证券研究所

• 主题：股票基金投资策略，聚焦于成长价值和大小盘双风格轮动基金的识别、量化优选与策略表现分析。

核心论点和信息概要：

报告围绕A股当前持续的市场风格轮动现象，强调单一风格基金难以持续跑赢市场，积极调仓、适应市场变化的“风格轮动型基金”在当前及未来市场中仍具备较好的配置价值。通过聚焦估值和市值两个核心风格维度，报告构建并优化了双风格轮动型基金池，提出“主动轮动收益因子”作为核心选基指标，并在历史数据回测及2023年初实证中验证其较强的超额收益表现，同时通过与传统业绩动量因子（如基金alpha）对比，揭示该因子的独特性和优势。报告最后提示模型风险及交易成本因素影响，展望积极风格调整策略的未来价值。

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二、章节深度解读

1. 风格轮动持续，轮动型基金仍具配置价值

报告首先回顾了2023年前四个月A股市场在成长-价值和市值维度的风格切换：

• 成长和价值：1月成长风格受新能源及TMT领涨，2月价值得到煤炭钢铁等周期股支撑，3月再次由以ChatGPT技术概念为代表的成长股引领，4月则以金融和周期股为主的价值风格占优。

- 市值维度：小市值风格1月至3月中旬表现较好，随即大盘股在3月下旬至4月末反超。

• 趋势展示：图表1和图表2分别展示账面市值比因子和市值因子多空组合净值趋势，均体现出风格指标随时间的显著波动，说明市场风格不断切换。图表3通过不同细分风格基金指数表现，显示成长与价值、大盘与小盘基金轮流领先的动态格局。

逻辑阐释：由于市场风格的反复切换，纯粹单一风格坚持不变的基金，难以持续跑赢大盘。只有能灵活调整持仓方向，顺应风格转换的基金，才具有更好的竞争优势和配置价值。

2. 风格轮动型基金优选组合2023年超额显著

2.1 业绩及跟踪

基于之前研究《智能化选基系列之二：风格轮动型基金智能识别与量化》的框架，将基金风格轮动划分为主动与被动，运用绝对主动轮动指标筛选高活跃基金构建优选组合。截至2023年4月28日：

• 风格轮动基金优选组合费后收益率达3.99%，超越同期万得偏股混合型基金指数3.36%费后收益，取得明显超额收益。

- 在主动权益型基金中，优选组合排名处于前27%分位，显示其投资有效性和选基较优实力。

图表4提供了详细业绩指标，包括年化收益率（15.21% vs 8.08%），Sharpe比率（0.79 vs 0.46），最大回撤（30.03% vs 30.19%）等，体现出优选组合更优的风险调整后表现。图表5净值走势突出优选组合在近七年中表现领先绝大多数时间。

2.2 持仓及超配行业

风格轮动型基金优选组合持仓在2023年一季度过后进行了调整，持有20只基金。图表8展示了其持仓重仓股的行业超配情况，明显相较于偏股混合型基金指数重仓更偏向交通运输、房地产、农林牧渔、煤炭、传媒、国防军工等多样化行业，体现出跨风格、多行业调仓灵活特征。

3. 用估值和市值两个维度重新定义风格轮动型基金

报告对基金轮动的刻画进行了简化聚焦：

• 采用两个主流且基金经理普遍关注的风格因子——市值和账面市值比（估值因子）。

- 公式定义了基金在某时期的风格得分及风格轮动（总轮动）指标，通过对比不同期次持仓及对应股票风格暴露权重。

• 总轮动指标拆分为主动风格轮动（基金经理主动调整持仓行为导致）和被动风格轮动（持仓不变，但股票风格因市场表现调整权重变化引起）。

- 进一步采用绝对值量化“绝对主动轮动”和“绝对被动轮动”，避免不同维度轮动相互抵消导致指标误差。

基金被认定为双风格轮动型的逻辑是，连续三期绝对主动轮动指标排名前50%，且剔除基金经理频繁更换导致的非策略行为轮动。

图表9和图表10展示了双风格轮动型和稳定型基金的数量趋势，自2016年以来风格轮动型基金数量稳步增长。说明市场认可活跃调仓的基金经理策略价值。

4. 双风格轮动型基金优选组合的重新构建

4.1 主动轮动收益因子构建

基于上述定义，进一步构建了一个主动轮动收益因子，衡量基金调整风格方向和相应风格因子收益的匹配度：

• 使用回归法计算风格因子收益率（每日因子回归提取每日风格收益序列）。

- 主动轮动收益因子计算公式为主动轮动指标与对应因子收益加权乘积。

• 采用三期滚动平均消除短期偶然性影响，增强指标稳定性。

4.2 主动轮动收益因子测试

• 在2016年至2022年区间，双风格轮动基金池中主动轮动收益因子IC均值达7.37%，表明统计上具有一定预测能力。

- 因子多空组合年化收益率达到4.24%，夏普比率0.41，最大回撤仅8.34%，说明因子选基效果稳健。

• 图表14-16体现了分位数组合中主动轮动收益因子Top与Bottom组的明显收益差异，多空组合净值稳步提升。

4.3 优选组合构建及表现

• 选取双风格轮动基金池中规模不小于1亿元的“A类”或“无份额类别”基金，依据主动轮动收益因子排序前10%构建组合，半年调仓。

- 历史回测显示新优选组合实现12.65%年化收益（偏股混合指数仅为8.08%），年化超额收益4.60%，信息比率0.77，换手率165.88%，持仓基金数17只（图表17-20）。

• 2023年1-4月组合超额收益2.78%，且基金持仓行业超配结构趋向多元，涵盖煤炭、计算机、机械、医药、石油化工等多个板块（图表21）。

5. 主动轮动收益因子与传统业绩动量选基因子的差异

5.1 业绩动量因子（基金alpha）表现

• 三因子模型alpha因子（市场、市值、账面市值剥离后的基金超额收益）在双风格轮动基金池有效，IC均值17.58%，年化多空组合收益7.84%，但伴随较高最大回撤11.35%（图表22-26）。

- 因子表现稳健，单调性良好，Top与Bottom分位组合收益显著差异。

5.2 相关性和持仓对比

• 两因子相关系数低至0.08，代表主动轮动因子提供了与基金alpha不同的独立信息。

- 持仓重合度低，尤其基金池扩大后，令两策略组合差异显著，至2023年3月重合度几乎为零，凸显主动轮动收益因子在选基策略中的增量价值（图表27）。

5.3 2021年以来主动轮动收益因子优势明显

• 前五年（2016-2020年）内，三因子模型alpha策略超额收益优于主动轮动收益因子。

- 2021年后情况逆转，主动轮动收益因子累计超额收益率37.03%，显著优于alpha策略的13.68%（图表28-29）。

• 三因子模型alpha持仓存在行业集中（如医药行业大幅超配），导致当市场风格切换时承受集中风险；而主动轮动收益因子持仓风格更均衡，抗风险能力更强。

6. 总结

• 2023年A股风格轮动持续存在，单一风格基金难以持续胜出。

- 把握好估值与市值双维度轮动的基金经理更容易跑赢市场。

• 报告更新了风格轮动基金的定义和筛选方法，将之前的十维度简化为估值和市值两大主流关键指标，形成双风格轮动基金池。

- 构建的主动轮动收益因子在统计上及实证中表现出高稳健性和选基能力，优选的双风格轮动基金组合超额收益显著，2023年前四个月持续跑赢基准。

• 相较传统业绩动量因子，主动轮动收益因子展示了低相关性和更优的2021年以来表现，更能反映基金经理的主动风格调仓能力。

- 风险提示方面强调模型依赖历史数据且未必适应所有市场环境，交易成本变化可能影响策略收益，投资者应注意运用风险。

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三、图表深度解读

图表1 & 2：账面市值比因子与市值因子多空组合净值

• 图表清晰显示了从2020起，账面市值比因子净值整体上行，说明价值股相对表现逐步提升，尤其2022年后表现活跃；而市值因子多空组合净值呈下降趋势，体现小市值股自2021年以来表现相对落后。

- 反映了市场长期存在的价值与成长、大小盘风格交替，直观支撑了报告提出的风格轮动现象。

图表3：2023年1-4月不同风格基金指数收益率

• 横跨4个月的柱状图显示，2023年内成长与价值，大盘与小盘交替占优的明显模式。

- 例如1月大盘成长领涨，2月小盘价值逆袭，3月大盘价值领先，4月价值风格依然稳定，揭示了风格切换的极端动态性。

图表4 & 5：风格轮动型基金优选组合业绩指标及累计净值走势

• 图表4数据表明风格轮动基金组合的风险调整后收益指标（Sharpe、信息比率）远优于偏股混合指数，年化收益率近两倍，最大回撤略低，表现稳健。

- 图表5显示净值从2016年起稳步超越大盘基金指数，体现策略的持续有效性。

图表6 & 7：风格轮动型基金优选组合历年及2023年各月超额收益

• 2017-2023年多数年份超额收益为正，尤其2021年达20%以上大幅度领先。

- 2023年1-4月中，超额表现集中在2月和4月，正是风格切换最频繁时期，验证轮动策略在市场风格转换中的优势。

图表8 & 21：优选组合一季度重仓股行业超配情况

• 2023年一季度，轮动基金较大盘基准明显超配交通运输、农业、煤炭、机械等多元行业，风格分布灵活而分散，显示组合避免过度集中风险。

- 对比双风格轮动新优选组合行业分布与偏股混合偏重TMT、医药不同，体现调整后的风格更趋均衡和多样化。

图表9 & 10：风格轮动型与稳定型基金数量变化

• 机构基金中主动风格轮动基金数量呈现长周期增长趋势，符合市场活跃度提升和策略多样化发展趋势。

- 稳定型基金也在增加，但数量始终多于轮动型基金。

图表12-16：主动轮动收益因子IC测试及分位数组合表现

• 因子IC均值7.37%虽不高但具有统计显著性，支持该因子能在筛选基金中提供帮助。

- 多空组合在2016年后逐渐显现净值增长趋势，年化收益率4.24%，夏普比率0.41，体现因子具备风险调整后的正向收益能力。

图表17-20：双风格轮动策略组合表现对比

• 双风格轮动基金优选组合相比原本十风格方案和市场指数具有略优表现，年化超额收益4.60%，信息比率达0.77，展示了策略调整后的效能提升。

- 2021年以后超额收益表现稳定，过去两年表现尤为抢眼。

图表22-26：三因子模型alpha因子统计与表现

• alpha因子IC显著高于主动轮动收益因子，达到17.58%，年化多空收益7.84%，夏普0.73，逻辑合理且被学界广泛验证有效。

- 该因子备受关注，但同时最大回撤较大（11.35%），说明风险管理上存在压力。

图表27：主动轮动因子与alpha因子持仓重合度

• 相关度极低，2023年甚至为0，清晰表明二者所选基金样本互为补充，主动轮动收益因子提供了差异化视角，助力构建多元选基策略。

图表28 & 29：两种因子选基策略表现对比和行业集中风险

• 2021年以后，主动轮动因子策略跑赢alpha因子组合，体现其在最新市场环境下变得更具优势。

- Alpha因子策略存在医药等行业过度集中风险，可能导致收益的不可持续；而主动轮动因子策略持仓相对均衡，抗风险能力较强。

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四、估值分析

报告主要使用量化因子选股与基金轮动识别模型，没有传统意义上的绝对估值法（如DCF）应用，但在策略构建中，核心输入是：

• 基金的持仓权重以及对应股票的市值和账面市值比风格暴露。

- 风格因子收益率通过日频回归估算得到。

• 主动风格轮动指标由基金持仓权重变化与个股风格暴露计算得出。

- 选基策略重点在于基金调整风格方向与风格收益方向一致性，是一个相对收益分析框架。

• 回测采用半年调仓频率，费用设置申赎各0.25%，模拟费后的策略表现。

整体而言，报告估值分析重心在“风格重仓调整所带来的相对业绩提升”，而非传统现金流折现估值模型。

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五、风险因素评估

报告明确风险提示：

1. 历史规律转变风险：基于历史数据统计建立的模型，未来市场环境若出现根本变化，模型可能失效。

2. 策略适应性风险：交易成本升高、市场流动性变差、制度规则调整可能导致策略实际收益下降甚至亏损。

1. 风格切换风险：尽管主动轮动因子表现良好，但轮动策略本身依赖风格切换行情，若市场风格稳定不变，相关策略可能失效。

报告未详细说明如何缓释风险，但投资者需关注以上关键风险因素。

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六、批判性视角与细微差别

• 因子解释力有限：主动轮动收益因子IC偏低（7.37%），统计信号较弱，策略表现可能受限于市场风格明显切换期，否则效果下降。

- 因子滞后性与持仓数据限制：因子和轮动指标依赖半年更新的报表持仓，可能导致对基金调仓时点滞后判断，策略响应滞后。

• 换手率较高：策略换手率超过150%，交易成本及可能的滑点风险对实际收益构成压力，报告对此影响论述不足。

- 行业分布差异：主动轮动收益因子组合行业分布多元，而Alpha因子存在行业过度集中，表面上看二者优势互补，但具体调仓细节及风险管控未充分展现。

• 多策略协同可能更优：报告未探讨如何将主动轮动因子与传统业绩因子结合，多因子融合或许实现更优风险收益特征。

- 流动性与规模限制：剔除小规模基金后样本池缩小，优选组合保持基金数目较少，对流动性及大额资金配置的适应性及可操作性需注意。

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七、结论性综合

本报告系统地展示了A股市场成长价值及大小盘双风格持续轮动的现象，提出采用估值和市值两大核心风格维度，基于基金持仓构建主动风格轮动指标，并以此识别和量化优选风格轮动型基金。核心贡献在于：

• 明确了“主动风格轮动”概念及其数学计算方法，结合“主动轮动收益因子”对基金经理风格调整能力进行量化评估。

- 通过系统的历史回测和2023年实际数据验证，风格轮动型基金优选组合持续取得显著超额收益，2023年前4个月超额达2.78%。

• 主动轮动收益因子与传统基金业绩动量因子（alpha）展现低相关性，两者互补，且在近年表现上主动轮动因子显示更强优势及更平衡的行业分布。

- 图表丰富，数据全面支撑论点，说明积极跟踪并适时调整风格的基金经理更可能适应多变市场，保障投资表现。

• 同时报告详尽提示了模型风险及现实交易成本影响，具备良好的风险认知。

综上，报告凸显双风格轮动基金策略在当前及未来A股市场的重要价值，为机构投资者基金筛选、资产配置提供了科学、系统的量化工具和方法论，具有较强的实务参考意义。

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附：报告关键图表示例展示

• 图表1 账面市值比因子多空组合净值

• 图表4 风格轮动型基金优选组合业绩指标

| 指标 | 风格轮动型基金优选组合 | 偏股混合型基金指数 |
|---------------|-------------------------|--------------------|
| 总收益率 | 172.57% | 73.41% |
| 年化收益率 | 15.21% | 8.08% |
| 年化波动率 | 19.20% | 17.69% |
| Sharpe比率 | 0.79 | 0.46 |
| 最大回撤率 | 30.03% | 30.19% |
| 年化超额收益率| 6.98% | — |
| 信息比率 | 0.99 | — |
| 换手率（双边）| 153.54% | — |
| 策略最新持基数 | 20 | — |

• 图表14 主动轮动收益因子分位数组合表现

• 图表27 两种策略持仓重合度

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以上为对报告《成长价值和大小盘双风格轮动基金如何识别与优选？》的详尽剖析，涵盖报告结构、核心逻辑、关键数据及理论模型的多层次解读，力求全面、客观、系统地阐释研究成果及其现实意义。[page::0,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14]

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