市场环境与公募量化基金趋势 [page::2]

• 2024年初小盘股踩踏，近半数公募量化基金净值大幅下跌。

- 公募量化基金超额收益逐年收敛，Alpha获取难度增加。

• 市场风格切换与风控严格程度显著影响基金表现。

公募量化基金仓位择时与持仓结构 [page::4][page::5]

• 仓位择时基金数量增加，整体偏加仓，择时准确率均值约58%。

• 主动量化基金持仓中基准成份股占比差异大，部分降至20%以下。

• 持仓向中小盘和小微盘倾斜，沪深300成份股权重逐步下降。

风格与行业偏离分析及风控严格性划分 [page::6][page::7]

• 公募量化基金总体向中小盘、高成长性偏离，2023年后开始向价值风格切换。

• 约半数基金风格中性，约20%呈现明显偏离。

• 行业偏离谨慎，主线行业存在时量化基金更容易出现行业偏离。

• 风控较严格基金占比约40%，其累计超额收益更为稳健，偏离明显基金收益最高但波动较大。

超额收益拆解：Beta、Alpha及选股贡献 [page::8][page::9]

• 风格偏离带来有限超额；行业偏离稳定贡献小幅收益。

- 选股alpha是长期超额收益的主要来源，牛市时选股alpha显著提升。

量化策略推断与Alpha因子贡献分析 [page::10]

• 主导alpha因子为换手率、预期EP、净利润和基本面相关指标。

• 主要alpha策略包括超预期、杠杆、价值和分析师类策略。

量化基金画像示例及行业型、港股量化基金分析 [page::12][page::13][page::14]

• 以基金A为例，持仓偏好高成长与高盈利，风控严格。

• 港股量化基金多采用分仓策略，配置港股基金表现更佳。

• 行业型量化基金风控整体较好，金融、周期、制造及军工相关策略超额收益较高。

公募量化基金优选方法及精选组合表现 [page::15][page::16][page::17][page::18][page::19]

• 风控较严格基金精选组合通过低波动率、高信息比率、高日度相对胜率筛选，年化超额3.35%，表现稳健。

• 小幅偏离基金精选组合以高夏普和选股收益筛选，年化超额4.17%，年度胜率较高。

• 宽基策略精选：

- 沪深300策略优选组合年化超额5.88%，着重高信息比率和高日度相对胜率。
- 中证500策略优选组合年化超额10.62%，采用高绝对收益和日度相对胜率筛选。


- 中证1000策略优选组合年化超额9.28%，结合低波动率和高日度绝对胜率指标。

• 各组合均体现出稳定的收益增强效果，特别是在市场风格波动期表现突出。

风险提示 [page::21]

• 基金历史业绩不代表未来表现，量化统计模型存在失效风险。

公募量化究竟赚的是什么收益？——深度研究报告详尽解读

---

1. 元数据与报告概览

• 标题：量化专题报告——公募量化究竟赚的是什么收益？

- 作者：叶尔乐（证券分析师），关舒丹（研究助理）

• 机构：民生证券研究院

- 发布日期：2024年4月30日

• 研究主题：公募量化基金的收益来源、风格特征、策略贡献及未来展望，围绕超额收益的多维度解析及优选策略研究。

报告核心论点与目的

• 当前公募量化基金的超额收益正在逐步收敛，Alpha获取难度显著提升，市场波动加剧叠加风格切换带来了新的挑战。

- 重点分析公募量化基金的仓位择时、持仓分布、风控和收益构成，探索超额收益主要来源及未来趋势。

• 构建全面的量化基金归因体系，揭示Alpha贡献关键因子及策略表现，提供系统化量化基金优选的方法，助力投资者科学决策。

- 指出不同风控水平及不同基准策略基金的表现差异，筛选具有优势的公募量化基金组合。

• 主要投资结论：风控严格的基金超额收益更加稳健，小幅风格偏离基金收益相对更高，市场未来牛市行情可能带来超额收益回升。

---

2. 逐节深度解读

2.1 公募量化基金趋势思考

• 关键内容：公募量化基金的超额收益正随市场有效性增加而收敛。沪深300、中证500和中证1000指数增强基金的年度超额收益稳定于5%-10%。年初小盘股的“踩踏”导致了约半数量化基金净值大幅下跌，部分基金跌幅超20%。

- 逻辑与假设：
- 市场更有效意味着Alpha挖掘更加困难，基金需更精细管理风险敞口。
- 小盘股踩踏体现风格风险敞口暴露后果，凸显风控差异。

• 图1解读（主要宽基指增基金的几何平均超额收益）：

- 图示显示2014年以来各指数基金超额收益普遍呈下降趋势，尤其是中证1000。
- 这验证了超额收益的收敛趋势。

• 图2、图3解读（不同风控基金表现差异）：

- 风控较好基金A保持稳健表现，风控偏离基金C虽前期收益高，但2024年初回撤近-30%。
- 体现风控对抵御市场风格突变的保护作用。

• 图4中，基金收益拆分为仓位择时(beta)、风格与行业偏离(beta)、选股alpha及主动干预。这是构建归因体系的框架。

2.2 仓位择时能力（维度一）

• 分析：

- 量化基金中少部分会大幅调整仓位(季度权益仓位相差>10%)，且择时准确率平均仅58%。
- 约30%基金择时准确率大于70%，显示择时能力分化明显。

• 图5、图6：

- 图5显示市场波动期有更多基金调整仓位，且多以加仓为主。
- 图6择时胜率分布扁平，择时非普遍优势。

• 意义：仓位择时虽是超额收益来源之一，但不是所有基金均具优势，且高频择时难度大。

2.3 持仓成分股偏离与风格行业偏离（维度二与三）

• 持仓偏离：

- 指数增强基金持仓成分股占比均在80%以上，主动量化基金持仓偏离显著，约19.3%的主动量化基金成分股占比不足20%。
- 自2021年后，公募量化基金减少沪深300成份股配置，增加中证2000和小微盘股比重。

• 图7、图8详解：

- 图7呈现主动量化基金持仓高度分散，增强了选股alpha的空间但增加风险。
- 图8证明了小盘股偏好趋势。

• 风格行业暴露：

- 长期偏向中小盘和成长性，高价值配置在2023年有所回归。
- 风格偏离判断基于barra因子，约半数基金风格偏中性，20%明显偏离。
- 行业偏离整体谨慎，主线行业主导时期(2014-2015,2019-2020)易出现行业偏离。

• 图9到14揭示了这些风格暴露的历史变化及当前分布。
• 结合风格和行业偏离构建风控严格度分层，约40%的基金风控较严格。

- 图15、图16显示小幅偏离基金累计超额收益最高但波动较大，风控严格基金收益更稳健且抗风险能力更强。

2.4 区间收益拆解（维度四）

• 收益拆解方法：

- 利用半年报、年报持仓前后2个月的因子收益，拆解超额收益中的beta部分(风格+行业偏离)和alpha部分(选股超额收益)。

• 主要发现：

- 指数增强基金主要从价值、成长、动量因子偏离获益；主动量化基金多因子偏离获益更全面。

• 图17、图18说明：

- 风格因子贡献波动明显，行业因偏离较小贡献相对稳定。

• 图19、图20显示，选股alpha主要在市场行情好转时贡献积极超额收益，风格偏离贡献不稳定，且长期alpha贡献是主要超额收益来源。

2.5 量化策略推断（维度五）

• 方法：

- 对fund alpha暴露进行多因子逐步回归筛选，因子回归到$R^2$达0.8停，计算各策略收益贡献。

• 主要策略及因子：

- 长期表现良好的因子包含换手率、预期EP、净利润及预期相关指标等基本面因子。
- 近期基本面、价值和量价因子贡献显著。

• 图21、图22、图23说明：

- 超预期、杠杆、价值、分析师相关策略贡献最大，基金特质收益波动较大且更多表现于牛市。

• 图24、图25、图26进一步揭示特质收益IR分化明显但预测力有限。

2.6 公募量化基金画像实例（维度六）

• 基金A为例分析（基准中证500）：

- 持仓偏离谨慎，风格偏高成长和盈利，行业持仓轻微偏机械和计算机。
- 风控较严格，历史多处于小幅偏离水平。
- 超额收益主要来自风格偏离，选股贡献提升但特质收益不突出。

• 图27至图29及表1详细展示基金A的风格暴露、行业偏离及收益拆解。

2.7 港股和行业量化基金分析

• 投资港股的量化基金多采用分仓管理，主要配置港股的量化基金超额收益较高，替换策略表现差。

- 行业型量化基金风控较严，金融、周期、制造和军工行业超额收益表现较好，泛科技、消费、医药表现一般。

• 图30-33支持上述观点。

---

3. 估值与优选策略（第3章）

3.1 风控严格度维度基金优选

• 风控严格量化基金筛选标准：

- 规模>1亿，信息比率前50%，低波动率、高日度相对胜率等权打分，取前10。

• 筛选组合表现优异，2016-2024年年化收益7.76%，相较所有风控严格基金超额3.35%，相较沪深300超额6.61%。

- 图34-35展示净值走势及年度表现，表2列示当前组合持仓。

• 小幅偏离量化基金优选标准：

- 规模>1亿，近12个月夏普比率、高选股alpha得分等权打分，取前10。

• 组合年化收益9.28%，相较小幅偏离基金超额4.17%，相较沪深300超额8.13%。

- 图36-37显示组合业绩，表3为当前持仓名单。

3.2 主要宽基指数策略优选

• 沪深300策略：

- 条件：规模>1亿，风格行业偏离低（2倍标准差内），信息比率和日度相对胜率高。
- 组合2016-2024年年化7.14%，超额5.88%。
- 图38-39及表4。

• 中证500策略：

- 条件：规模>1亿，6个月绝对收益和日度相对胜率高。
- 组合年化收益9.03%，超额10.62%。
- 图40-41及表5。

• 中证1000策略：

- 条件：规模>1亿，6个月波动率低，近12个月日度绝对胜率高。
- 2017-2024年年化收益3.15%，超额9.28%。
- 图42-43及表6。

---

4. 风险因素评估

• 报告明确风险提示：

1. 历史业绩不代表未来表现。
2. 量化策略基于历史统计，未来可能失效。

• 风险内涵：

- 风格及行业偏离可能带来风控风险。
- 市场极端波动或风格突变可能导致大幅回撤。
- 量化模型追踪误差及因子失效风险持续存在。

• 缓解措施：报告中强调严控风控偏离、优选高信息比率、低波动率基金组合。

---

5. 批判性视角与细微差别

• 报告深度全面，覆盖多维度因子及策略，并将基金多时点数据结合起来分析，体现较强的实证基础。

- 但个别分析（如特质收益IR对未来表现预测力）显示仍有方法局限，投资者不能过度依赖历史数据预测，需警惕模型失效。

• 风格偏离收益呈现波动性，意味着基金选股Alpha难以持续稳定，未来收益仍承压。

- 风控较严格组合表现稳健，但年化收益中等，表明风险与收益权衡仍需兼顾。

• 画像案例以单只基金为代表，或不代表整体多样性。

---

6. 图表深度解读总结

• 图1展示超额收益总体趋势收敛，市场效率提升影响Alpha。

- 图2/3揭示风控差异导致的基金收益分化及风险暴露。

• 图7/8持仓偏离显示公募量化活跃运用小盘股，增强Alpha机会与风险。

- 图9-16全面描绘风格与行业偏离动态及其对超额收益与风险的影响，风控严格有助延续稳健超额。

• 图17-20区间收益拆分揭示Alpha主导超额来源，风格偏离贡献不稳定。

- 图21-26细分Alpha因子贡献，突显基本面及超预期因子的核心地位。

• 图27-29基金A案例强化个基画像方法。

- 图30-33港股与行业量化基金分析承认跨市场与细分策略优势。

• 图34-43优选组合表现清晰，筛选因子与策略明确。

---

7. 结论性综合

本报告通过系统化、多维度的实证分析，详细揭示了当前中国公募量化基金的收益构成、风险特征及其演变趋势。核心发现包括：

• 公募量化基金的超额收益面临市场效率提高的挑战，历史数据显示其整体超额收益逐渐收敛，年化水平趋于5%-10%。

- 风控水平成为决定公募量化基金稳健性的关键因素。风控严格的基金能较好抵御风格切换风险，收益表现更加稳健，而风格小幅偏离的基金在特定时期能获得较高超额收益，但波动大。

• Alpha来源以选股策略为主，尤其是基于基本面、超预期、价值、杠杆和分析师相关策略表现突出。风格和行业偏离对超额贡献不稳定，且幅度较小。

- 量化基金收益在牛市中更易释放Alpha，未来若市场进入上行周期，公募量化基金超额收益有望回升。

• 本报告构建了量化基金的画像框架和多维度归因体系，为投资者提供了筛选结合风控严格度与基准策略的量化基金组合的实用方法，筛选组合在历年均实现明显的超额收益。

- 投资风险主要包括历史业绩无保障、量化模型失效及市场极端行情风险，系统化风险管理是公募量化基金前行的基石。

综上，量化基金的投资价值依旧明显，但市场环境与收益来源均趋复杂化。投资者应重视风控管理能力，合理评估量化基金的风格偏离与Alpha因子贡献，结合适合自身风险偏好的精选组合策略，方能立于不败之地。

---

参考文献与数据来源

• 报告数据主要来源于Wind、基金半年报及年报，结合民生证券研究院统计分析。

- 图表均以报告页码配图引用，并注明数据截止时间。

---

如需深入了解公募量化基金的多维收益构造及优选策略实践，本报告提供了系统且详实的研究路径。

报告