市场结构分化明显，2020年整体普涨但板块表现分歧显著 [page::3][page::4]

• 创业板和中小板涨幅显著领先大盘，上证综指涨幅13.87%。

- 行业涨跌幅分化显著，休闲服务、电气设备增长接近100%，房地产、通信等板块表现疲软。

个股层面延续结构分化，近五成个股2020年表现下跌 [page::5]

• 46.26%的个股全年下跌，7.21%个股全年涨幅超过100%。

成长风格延续优势，小盘、中盘成长型基金表现优于价值型 [page::6][page::7][page::8]

• 中证800成长指数2020年涨幅40.3%，远高于价值指数4.77%。

- 中盘成长基金指数2020年表现最优。

量化策略构建及风格判定介绍 [page::8][page::9]

• 基于基金净值日频数据，运用约束回归方法测算基金风格暴露。

- 主要风格划分为大盘成长、大盘价值、小盘成长、小盘价值、中盘成长、中盘价值。

• 策略基于每月测算基金样本池风格暴露，选取风格暴露最大的风格构建超配组合。

多种样本池筛选及策略回测表现概览 [page::10-21]

• 基于基金规模筛选最大风格暴露策略，年化收益15.47%，信息比0.44。

• 近期表现优异基金筛选策略，年化收益15.30%，相对超额收益4.71%。

• 筛选环比增长最大风格，年化收益15.91%，信息比0.48。

• 结合规模和业绩筛选最大风格暴露，年化收益17.10%，超额收益6.32%。

• 结合规模和业绩筛选环比增长最快风格，年化收益17.52%，超额收益6.77%。

• 结合规模和业绩筛选两个风格，超配最大风格与增长最快风格，年化收益15.59%，信息比0.5。

风格轮动策略优势与风险提示 [page::22][page::23]

• 策略充分利用基金的规模与业绩数据对市场风格趋势进行动态把握，实现明显超额收益。

- 最新建议风格配置为大盘成长和小盘价值。

• 模型基于历史数据，市场或政策变化可能导致策略失效，需风险管控。

基于基金视角下的风格轮动策略——详尽深度解析报告

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一、元数据与概览

报告标题： 基于基金视角下的风格轮动策略
系列名称： 基金产品专题研究系列之三十三
发布机构： 广发证券发展研究中心
发布日期： 2021年初（最新数据截至2021年2月10日）
研究主题： 通过主动权益基金风格判定，研究基金风格走势对市场风格轮动的参考价值，提出以基金风格主导的风格轮动策略。

核心论点与目标：

• 近年来A股风格和行业表现分化显著，尤其从2019至2020年，市场呈现结构性行情，成长与价值、大小盘等风格差异巨大。

- “头部”即绩优基金的定价权日益增强，明星基金经理管理的基金风格越来越影响市场整体定价和风格走向。

• 基于基金视角的风格轮动策略能显著领先市场平均风格指数表现，策略年化收益率达15.59%，优于9.83%的平均风格指数年化收益。

- 对主动权益基金的风格暴露进行动态回归测算，策略通过月度调仓判断下一期风格配置，优化配置达到稳定超额收益。

• 最新风格配置建议为“大盘成长”和“小盘价值”双风格组合。

- 但模型存在历史数据归纳的固有限制，受市场和政策干扰可能失效[page::0] [page::22].

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二、深入章节解读

1. 研究背景与市场风格分化（第3-5页）

报告详尽回顾2020年A股大盘及行业表现，指出尽管市场整体普涨，但结构明显分化：

• 主要宽基指数涨幅悬殊，如创业板指数涨64.96%，远超上证综指13.87%；2019年同样呈现分化但幅度略小[page::3]。

- 按申万行业分类，2020年涨幅前三行业如休闲服务接近100%，而房地产、通信等行业明显走弱，跌幅超10%。更细一级行业涨幅悬殊巨大，粮油加工一细分行业涨273.9%[page::4]。

• 个股层面也存在严重分化，约46%个股股价下跌，涨幅超过100%的个股仅7%左右，整体结构化行情明显[page::5]。

2. 风格表现多样性与基金风格跟踪（第5-8页）

• 成长风格继续领先于价值风格，2019年中证800成长指数涨47.9%，远超价值指数的25.51%；2020年差距更明显，成长约40%，价值仅为4.77%[page::5][page::6]。

- 按市值分层看，中盘基金指数表现优于大盘和小盘基金指数。成长基金整体表现强于价值型基金[page::6-7]。

• 基金规模迅速扩大且有较强表现的基金经理基金风格、持仓对市场产生越来越明显的影响力，明星基金表现优异，定价权逐渐加强[page::7]。

- 相关基金指数表现显著跑赢沪深300，彰显主动基金风格跟踪价值[page::7-8]。

3. 基金风格定义与测算方法（第8页）

• 采用基于基金每天净值数据与风格指数回归的方式定义基金风格，参考Sharpe (1992)方法，确保暴露系数非负且总和为1。

- 涉及6大风格：大盘成长、大盘价值、小盘成长、小盘价值、中盘成长、中盘价值。

• 结合债券和现金类资产相关指数（货币市场基金指数和中债指数）进行控制变量回归，力求更精确反映权益风格暴露[page::8].

4. 实证分析（第9-22页）

数据说明与时间窗

• 样本涵盖偏股混合型、普通股票型、平衡混合型及灵活配置型基金。

- 就风格指数选用Wind对应风格代表，回溯时间最长从2009年至2021年初[page::9]。

策略设计：

• 每月末基于基金规模及表现筛选样本基金，回归计算基金风格暴露，平均得市场风格暴露值。

- 基于风格暴露进行月度超配，即下一期超配风格取当前市场整体风格暴露最高的风格。

• 模式实验包括按规模、按表现、按风格暴露最大值、环比风格增长最大、以及组合两个风格的多种策略。

策略结果亮点：

• 单风格最大暴露策略年化收益15.47%，超额收益4.88%，信息比0.44[page::9-10]。

- 按基金近期表现筛选，年化收益为15.30%，超额4.71%[page::12]。

• 按环比风格增长最大，表现更优，年化收益15.91%，超额5.25%，信息比0.48[page::14]。

- 结合规模及收益筛选，年化收益达到17.10%，超额6.32%[page::16]。

• 综合考虑最大风格暴露与环比增长最快风格双风格超配，年化收益15.59%，信息比提升至0.5，年度胜率61.54%[page::20-22]。

图表清晰反映策略累计净值的长期跑赢平均风格指数，且在牛熊周期均表现出稳定收益空间[page::10,12,14,16,18,20]。

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三、图表深度解读

图1（第3页）：主要宽基指数2020和2019年涨跌幅

蓝色柱为2019年，红色为2020年。显示创业板涨幅最大，尤其2020年远超沪指和深指。图表强调行业与板块间分化趋势，对后文基金风格差异提供底层逻辑支撑。

图2（第4页）：行业表现对比

展示2019和2020年多行业涨跌分布，细致显示部分行业涨幅惊人（如旅游综合II涨164%），部分行业大幅下跌（如石油开采Ⅲ跌超29%），侧面印证市场结构分化。

图3（第5页）：个股涨跌幅统计

直观展现个股涨跌幅分布，近半数个股下跌，涨幅大于100%个股尚不足10%，揭示股票市场整体分化加剧。

图4~图6（第6-7页）：成长/价值及市值风格基金表现

成长风格显著优于价值风格，中盘基金优于大盘和小盘基金，符合整体市场偏好成长和中盘风格。

图7（第7页）：偏股混合型基金指数 vs 沪深300

自2018年以来主动基金表现明显强于沪深300，支撑主动基金风格分析的投资价值。

图8（第7页）：主动权益基金规模

基金规模自2019年以来快速放大，至2020年底接近5万亿元，资金集中在优质基金，增强其市场影响力。

图9（第8页）：各风格基金历年表现

大盘成长、中盘成长基金表现突出，分化明显，进一步佐证基金层面风格表现的多样化。

图10~图15（第10-20页）：风格轮动策略累计净值及业绩表

每张图均展示策略累计净值线明显高于平均风格指数累计线，配合表格数据展示年化收益率、信息比、最大回撤等量化指标，证明策略有效性与稳健性。

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四、估值分析

报告未涉及传统意义上的公司估值方法（DCF、市盈率等），而是聚焦策略绩效与风格暴露回归模型，通过风格因子暴露回归估算基金风格及其轮动规律，重点在于策略收益、信息比和超额收益指标的实证验证。

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五、风险因素评估

• 模型失效风险： 报告强调基于历史数据归纳结论，市场和政策变化可能导致模型失效。特别A股受外部宏观经济、政策调整等因素影响大，风格轮动策略短期可能受到冲击。

- 市场结构变化风险：基金规模和资金流向变化可能改变风格定价权，未来头部基金表现不佳或风格转变速度加快时，策略效果或受损。

• 估值泡沫风险：热点风格高估时，策略追涨可能导致回撤。报告整体较为谨慎，提醒投资者注意宏观及市场环境变化对策略的影响[page::23]。

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六、批判性视角与细微差别

• 数据截止时间限制：策略数据截止至2021年2月，后续市场变化未纳入考察，策略稳定性需持续验证。

- 过度依赖头部基金表现假设：虽然头部基金资金占比大，定价权强，但报告未充分讨论市场异化或突发事件下头部基金效力减弱的潜在影响。

• 风格定义局限：采用仅基于净值回归法定义风格，没有直接考虑持仓变动或深层因子暴露，可能对风格动态捕捉有时滞或误差。

- 实证策略表现波动较大：表中最大回撤多次出现较高数值，意味着策略风险并不低，投资者需合理匹配风险承受能力。

• 策略调整频率限制：月度调仓的频率相对较低，可能无法捕捉更快的风格切换，影响短期效果。

整体报告视角独到，数据详实，但需投资者结合宏观和政策环境进行动态调整。

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七、结论性综合

本报告基于详细的市场和基金数据，提出了一套以基金风格为视角的风格轮动投资策略。通过对2009年至2021年间主动权益基金的风格暴露做动态回归分析，报告验证了基金规模与表现领先的基金风格对市场整体风格具有强代表性，从而形成以“规模”和“业绩”双重筛选风格暴露的轮动策略。策略在历史回测期间表现优异，年化收益率稳定超过15%，相对基准（平均风格指数）年化超额收益近5个百分点，信息比达到0.5，表明风险调整后也具备良好表现。

策略涵盖单一风格最大暴露、风格暴露环比增长、及双风格组合等多种切入点，均取得稳定超额收益，且资金规模的快速扩容和明星基金经理的定价权上升，为该策略的理论及实战应用提供了良好土壤。报告对风格定义采用科学的回归方法明确分类基金风格，包括大盘成长、小盘价值等六大类别，为投资实操提供具体风格组合指引。

最新建议在2021年2月风格配置为大盘成长和小盘价值风格，符合当前市场趋势和基金表现。

风险方面，报告提醒基于历史数据归纳的策略可能面临政策、市场环境突变导致失效的风险，投资者应警惕策略在异常市场环境下的表现波动和潜在回撤风险。

整体而言，本专题报告用详实数据、科学方法验证基金风格轮动策略的有效性，提出多角度、科学组合的风格轮动方法，具有较强的策略价值和前瞻意义，为主动基金风格跟踪及风格配置提供了重要参考[page::0,3-22,23].

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图表示例Markdown插图展示

如图8所示，主动权益基金规模自2019年以来显著增长，2020年末规模逼近5万亿元，资金不断流入头部绩优基金，奠定风格定价权基础:



图10展示了基于规模靠前的基金超配策略净值累计上升趋势明显，高于平均风格指数，体现策略较优表现：



图15则展示了规模+表现双因子筛选，叠加两个风格超配策略超额收益进一步提升：



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总体评价

本报告结构严谨，数据充分，分析逻辑清晰，结合理论与实证采用多元统计方法进行基金风格动态识别和策略构建，并验证其市场有效性，是基金主动风格轮动策略领域的重要参考。投资者结合自身风险收益目标可参考策略调整配置，但应密切关注市场及政策变化带来的模型风险，灵活调整。

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参考文献与数据来源

Wind数据、广发证券发展研究中心原始研究数据支持。
分析师名单详见报告，依法披露相关执业证号。

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（以上内容严格依据报告原文数据和论述进行复述与深析，所有定量指标均标注出处，报告内容分析遵循专业、客观、中立原则。）

报告