基金创新高比例提升定义与事件筛选 [page::2]

• 以偏股型基金近20日移动平均净值创新高比例超过10%为事件信号。

- 2012年以来共出现17次此类信号，18个不同时间或行业事件被筛选。

行业筛选及事件持仓差异 [page::3]

| 信号时间 | 创新高基金行业1 | 创新高基金行业2 | 创新高基金行业3 | 其他基金行业1 | 其他基金行业2 | 其他基金行业3 |
|-----------|----------------|----------------|----------------|--------------|--------------|--------------|
| 20140818 | 医药生物 | 家用电器 | 食品饮料 | 医药生物 | 计算机 | 食品饮料 |
| 20170918 | 医药生物 | 电子 | 食品饮料 | 医药生物 | 电子 | 计算机 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |

• 创新高基金和其他基金持仓的差异反映市场关注的不同阶段。

行业行情演绎的三阶段及收益趋势 [page::3][page::4]

• 第一阶段：创新高基金提前加仓，阶段内行业平均累计收益约18%，持续约4个月。

- 第二阶段：非创新高基金加仓推动行业上涨，行业收益达21.94%，胜率72.22%。

• 第三阶段：市场普遍减仓，行业进入调整，收益和胜率均下降。

基金持仓变化统计 [page::4][page::6][page::7]

• 创新高基金事前3个月仓位变化（部分行业增仓超10%），表3数据支持。

- 事件后3个月，非创新高基金大多加仓相关行业，推动行业继续上涨，平均收益10.56%，高于减仓行业6.88%，见表4。

• 前期创新高基金逐渐减仓，部分行业持续加仓，主要同期ROE增速上行支持行业中长期成长（图3-图6）。

利用事件后1个月收益筛选提升策略表现 [page::9]

| 持有期间(日) | 20-40 | 20-60 | 20-120 | 20-180 | 20-250 |
|--------------|-------|-------|--------|--------|--------|
| 平均收益(1个月累计收益为正) | 3.18% | 5.88% | 21.41% | 22.15% | 22.85% |
| 胜率 | 91.67%| 83.33%| 91.67% | 75.00% | 75.00% |

• 事件后1个月内累计收益为正的12次事件，后续6个月平均收益达29.36%，胜率100%。

- 开始持有时点选择事件后1个月累计收益为正的行业可获得高胜率的超额收益。

风险提示 [page::0][page::10]

• 报告基于历史数据与量化模型，未来可能失效，投资需谨慎。

金融工程团队关于基金创新高事件的行业投资机会研究报告详尽分析

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1. 元数据与报告概览

报告标题：行业趋势的量化建模——基金创新高事件的行业投资机会

作者及团队：

• 陈奥林（分析师，证书编号：S0880516100001）

- 殷钦怡（分析师，证书编号：S0880519080013）

• 徐忠亚（分析师，证书编号：S0880519090002）

- 多位研究助理协助完成该报告

发布机构：国泰君安证券研究所

日期：最新相关引用集中于2022年底至2023年阶段，报告基于2012年以来数据进行回顾分析。

主题：揭示主动偏股型基金创新高比例提升背后的行业层面事件性投资机会，通过量化模型刻画未被市场广泛共识的行业的投资动态以及后续收益表现，为行业配置策略提供新的投资视角。

核心论点与目标：

• 设定投资信号：当主动偏股型基金创新高比例提升超过10%，意味着一些基金率先抓住了具有潜力的行业机会。

- 该信号发出时，基金重仓但未形成市场共识的行业存在约6个月的持续盈利机会，2012年以来的18次信号平均6个月收益21.94%，胜率72.22%。

• 行业行情可被划分为三个阶段，分别对应不同基金的买卖行为及市场关注度，策略可据此阶段性调整。

- 通过信号发出后1个月的收益情况筛选，正收益行业后续6个月平均收益高达29.36%，胜率100%，投资者可据此提高投资准确率。

该报告为投资者在波动市场中寻找超额收益提供了明晰的量化信号和阶段性策略框架，同时明确指出基于历史数据和模型的风险提示。[page::0, 2, 3, 9, 10]

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2. 逐节深度解读

2.1 基金创新高蕴含的行业投资机会

本节阐述了基金净值创新高作为行业投资机会的切入点。通过统计市场上所有股票型及偏股型基金的每日净值历史分位数（20日移动平均），构建“基金创新高比例”指标。当该指标比上阶段提升超过10%，即视为事件信号。

逻辑：

• 某些基金先行识别并重仓潜力行业，推动净值增长至历史新高。

- 该现象代表市场部分资金已率先捕捉机会，但行业尚未被广泛认知，存在持续发展及增值空间。

数据统计上，自2012年以来共识别17次信号事件，具体见图 1(主动偏股型基金创新高比例走势，其中红线标明10%的触发阈值)。此事件界定精确且可量化，定义明确，便于后续验证与策略实施。

进一步，通过基金持仓差异筛选“未被广泛关注”的行业：选择当时创新高基金持仓比例排名前3但非创新高基金持仓比例排名前3的行业，去除相近时间及相同行业事件重复，得到18个不同时点及行业事件，详见表1。该筛选确保信号不仅反映基金创新高指数，还对应可能存在潜力的行业板块。[page::2, 3]

2.2 行业行情演绎和基金持仓变化

报告将行业行情演化过程划分为三个主要阶段：

• 第一阶段：部分基金先行加仓，行业上涨推动基金净值创新高。事件发生前3个月，创新高基金对未被广泛关注行业的持仓普遍上升（例：15/18事件加仓，部分超10%，详见表3），同性能表明有资金率先布局。该阶段持续约4个月，行业平均累计收益18%（图2显示行业指数在事件节点前后持续上升趋势）。此阶段基金对行业基本面变化及潜在机会高度敏感，先行入场推动市场起涨。
• 第二阶段：更多非创新高基金入场，推动行业继续上行。非创新高基金持仓在事件后3个月显著增加（10/18事件中持仓增加，平均增仓0.21%，详见表4），加仓行业平均收益高于减仓行业（10.56%比6.88%），显示该阶段其他投资者跟随资金涌入，进一步夯实行情基础。创新高基金则开始减仓（13/18事件中显著减仓，部分降仓超10%，见表5），体现先行资金获利了结。微观角度，交投活跃，买盘充足，支撑持续上涨。
• 第三阶段：在事件后6个月之后，非创新高基金开始减仓，创新高基金已退场，市场投资者全面撤出，行业行情趋向尾声，调整或震荡频现（事件后9个月平均持仓减仓0.3%，减仓概率61.11%，详见表6）。

结合ROE同比增速分析(图3-6)，部分加仓的行业正处于基本面改善期，如食品饮料、电子、电力设备及传媒，支持这一阶段行业仍具备价值投资逻辑。整体，基金持仓与行业基本面相互印证，投资逻辑成立。[page::3, 4, 5, 6, 7, 8]

2.3 使用事件后1个月收益筛选提升策略收益

报告重点指出，事件信号发出后第1个月为关键判断节点，后续行业走势可通过该阶段累计收益表现进行预判。

具体策略为：

• 若选中行业在事件后20交易日内累计收益为正，则该行业被市场逐步认可，后续表现更佳。

- 18次事件中有12次20日收益为正，这些事件对应的行业后续6个月平均累计收益达29.36%，最低7.20%，胜率100%（表7, 表8）。

同时，从实际操作角度，把握该1个月后开始持有20日内累计收益为正的行业，后续1至6个月平均收益21.41%，胜率91.67%，充分说明该策略在实践中具备显著投资价值（表9）。

该一步筛选机制有效提升择时精度，避免盲目跟进不明朗的信号，降低风险，提高收益效率。[page::9, 10]

2.4 总结与风险提示

总结上，报告系统性地构建了基于偏股型基金创新高比例提升这一事件的行业投资框架，证明了资金率先布局对行业价格的推动作用及其阶段演化规律。创新高基金首先发力，推广行业起步行情，随后非创新高基金接力，拓宽行情，最后集体离场行情结束。报告以大量历史数据验证，投资信号明确，收益表现突出。

风险提示部分强调模型基于历史数据与量化模型构建，强调未来失效风险，提醒投资者谨慎使用。[page::10]

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3. 图表深度解读

图1：主动偏股型基金创新高比例（ma20）

描述：图示自2012年以来按20日均线计算的基金创新高比例，纵坐标为百分比，横坐标为时间序列。红线标注10%门槛。可见创新高比例波动范围大，穿越10%水平的事件屡见不鲜。

解读：红线以上的时间点即定义的事件触发点。在多数年份均有波动峰值，表明基金创新高现象在不同时期均表现活跃，且超阈值事件具备选择样本合理性。事件频率适中，既有足够历史广度又避免过于密集。

关联文本：支撑事件定义的严格度与信号有效性，确保选取基金创新高比例上升超10%具备显著信号意义。[page::2]

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表1：创新高基金与其他基金持仓行业分布

描述：该表展示18次事件中创新高基金及非创新高基金的前三大行业持仓。创新高基金与其他基金持仓前三名的行业多有差异。

解读：此表反映了哪些行业被创新高基金优先重仓，而其他基金尚未广泛介入，体现出市场尚未形成共识的“潜力板块”。如多次出现医药生物、食品饮料、计算机等行业，说明这些领域周期性成为资金热点。

关联文本：该筛选规则直接支持未受广泛关注行业的判定标准，保障后续研究专注于真实的事件驱动机会。[page::3]

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图2：事件发出前后相关行业平均收益走势

描述：展示事件周期内相关行业指数（标准化后）的平均涨跌走势，0点红线表示事件触发当天。图线呈现事件前后明显的连贯上升走势。

解读：行业指数在事件前约100天由0.85提升至事件时点1.0，后续100多天继续攀升至约1.2以上，确认基金创新高事件伴随行业显著上涨，反映预期中基金买入推动行情过程。

关联文本：直观说明基金创新高信号对应行业价格上涨，支持理论框架中的“推动行业上涨带来基金净值提升”的逻辑。[page::4]

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表2：事件后各时间点累计收益统计

描述：基于18次事件分别统计未来5至250天间行业平均收益、胜率、最高及最低收益。

解读：

• 平均收益逐步释放，60天约8.92%，120天21.94%，180天15.22%，显示中期有显著正收益。

- 胜率维持在66-72%间，70%以上的概率获取正收益，建议信号具有良好的预判能力。

• 最大收益远高于平均值，表明部分事件带来超额收益机会，但同时存在较大收益波动范围。

关联文本：验证事件具有一定统计稳定性及可投资性，风险与收益共存，提示投资者注意收益波动。[page::4]

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表3：创新高基金事前3个月持仓变动

描述：列示15次事件中，创新高基金对相关行业事前3个月仓位较大涨幅，最高超过18%。

解读：反映有部分基金提前把握行业大行情，以重仓行动为信号导向，验证“部分基金率先入场”的事实。少数减仓事件体现个别时期基金操作差异。

关联文本：强化事件定义的合理性，确认基金创新高并非偶然，而是有明显前期仓位积累推动。[page::5]

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表4与表5：非创新高基金加仓及创新高基金减仓

描述：

• 表4显示事件后3个月非创新高基金加仓相关行业的统计情况与对应收益；

- 表5显示事件后创新高基金减仓行业仓位变化。

解读：

• 非创新高基金多数加仓，平均收益更优，体现市场大资金阶段性跟进效应；

- 创新高基金减仓表明获利了结或风险规避，流动性支撑良好。

• ROE同比增速图(3-6)对应核心加仓行业显示基本面支撑投资逻辑。

关联文本：说明阶段性的市场资金轮动及资金结构优化，为行业维持上涨提供微观结构基础。[page::6, 7, 8]

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表6：事件6个月后非创新高基金减仓

描述：显示事件后3、6、9个月内非创新高基金相关行业仓位变化及加减仓概率。

解读：

• 事件后6-9个月表现出明显减仓趋势，减仓概率超过加仓，配合创新高基金早先离场，标识行业行情进入尾声。

- 该仓位交通结构变动形成大周期中资金有序进出，提示市场整体风险偏好变化。

关联文本：反映基金资金流向与市场趋势具备高度相关性，构成投资周期的重要阶段判别依据。[page::8]

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表7～表9 ：事件后1个月筛选提升策略收益

描述：

• 表7列举18次事件中各行业0至250日收益数据；

- 表8做出事件后1个月累计收益为正事件的统计收益及胜率；

• 表9给出以事件后1个月后持有绩效统计。

解读：

• 1个月收益为正是后续持续上涨的强烈信号，体现市场共识形成过程。

- 事件后1个月开始持有，21%左右的平均收益且胜率91.67%突出，兼具收益和风险控制价值。

• 负收益事件显著胜率下降，表明该筛选具有强选股效力。

关联文本：该量化筛选逻辑和阶段持有操作，为基金创新高信号的实际投资转化步骤提供明确依据，提升量化信号的实操可行性。[page::9, 10]

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4. 估值与风险因素评估

本报告重在通过量化事件信号筛选行业机会，未涉及具体公司估值模型、现金流折现或倍数法估值展开，亦无给出目标价或收益预测区间。侧重事件驱动投资机会识别及阶段性仓位变动分析。

风险提示明确指出：

• 报告结论完全基于历史数据与量化模型，存在未来模型失效风险。

- 投资者应结合基本面、市场环境以及自身风险承受能力使用信号。

• 量化信号虽有统计显著性，但不排除异常市场环境影响表现。

无其他风险缓释策略提示，投资者需关注宏观或政策变动带来的非系统风险。[page::0, 10]

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5. 审慎视角与细微差别

• 该报告基于历史基金净值及持仓数据构建信号，未剖析基金异动背后具体基本面驱动，存在黑箱之虞。

- 选取基金创新高比例上升超过10%作为单一事件定义，有一定经验主义色彩，未来市场结构变化或需调整信号阈值。

• 行业分类基于申万一级行业，细分层次有限，无法揭示细分子行业或个股级别机会。

- 虽分阶段描述资金变化，但缺少对宏观经济、政策或市场情绪影响的深入融合。

• 风险披露简洁，建议未来加强对模型失效场景及市场极端波动风险的量化分析。

- 无评级及目标价信息，投资者须结合自身研究判断。

不过，基于大量实证数据，有条理地描述了投资机会出现及演变的动态过程，具有较强逻辑一致性和实用操作价值。[page::0-10]

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6. 结论性综合

本报告以“主动偏股型基金净值创新高比例提升超过10%”为核心事件，科学界定事件性行业投资信号。通过分析2012年至2022年间18次事件样本，揭示如下核心发现：

• 基金创新高比例提升是行业初期资金集中的表现，标志着未被广泛认知行业的潜在上涨阶段。

- 行业行情呈现三个典型阶段：先行资金主导加仓拉升，随后大众资金跟进扩散，最后资金共同减仓行情见顶。

• 事件后6个月行业平均累计收益高达21.94%，胜率72.22%，具备较高的投资有效性。

- 通过观察事件后1个月内相关行业的累计收益，更能准确筛选后续表现优异行业，平均收益可达29.36%，且该策略在实操中胜率达到91.67%。

• 基金持仓数据及ROE同比增速的结合，充分验证了资金轮动与基本面改善的正相关关系。

- 该量化策略框架结构清晰，信号可重复，投资路径明确，为行业配置策略提供有价值参考。

图表和数据详尽支撑上述结论，图1至图6及表1至表9均系统验证事件定义、持仓变动及收益表现的关联关系，体现稳健实证基础。

风险提示中强调模型基于历史量化数据，未来存在失效风险，投资者需审慎使用。

总的来看，该报告为捕捉行业投资机会提供了一种行之有效、严谨且实践中可操作的量化模型方法，重点在于识别市场中最初被资金关注且具有持续动量的行业，有助于实现中长周期的超额收益。

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参考文献：

• 国泰君安证券研究报告《行业趋势的量化建模——基金创新高事件的行业投资机会》，2022-2023年。[page::0-10]

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报告