抱团现象研究框架与指标构造 [page::2][page::3]

• 公募基金抱团指基金重仓同一批股票，形成集中持仓现象。

- 抱团追踪从股票和基金双维度展开，分别构建抱团股票组合与抱团基金组合。

• 指标包括深度（市值基础）与广度（数量基础）指标，双维度衡量抱团强度。

抱团股票组合市场表现分析 [page::4][page::5][page::6][page::7][page::8]

• 基金重仓配置比例与超额配置比例的对比彰显部分股票被市场显著超配（如贵州茅台、五粮液）。

- 基金持仓数量显示贵州茅台被571只基金持有，反映高关注度。

• 抱团股票组合2012年-2014年、2015年和2019年-2020年区间体现显著超额收益；整体胜率53.75%，超额年化收益11.82%，夏普比率0.87。

| 年份 | 胜率 | 超额年化收益率 | 夏普比率 |
|-------|--------|--------------|---------|
| 2012 | 52.03% | 2.06% | 0.28 |
| 2013 | 55.60% | 42.71% | 3.33 |
| 2014 | 52.42% | -37.62% | -2.5 |
| 2015 | 58.94% | 88.22% | 3.33 |
| 2019 | 57.26% | 31.33% | 3.59 |
| 2020 | 60.82% | 47.97% | 3.81 |
| 总计 | 53.75% | 11.82% | 0.87 |

• 行业分布上，2016年以来食品饮料、医药、电子、计算机等行业占比显著提升，2020年Q4食品饮料与医药占比最高，分别达到23.02%和14.84%。

• 市值分布显示抱团股偏好大市值股票，市值中位数达到81.48%分位点，估值层面偏向成长股，2020年Q4成长股占比达90%以上。

抱团基金组合及其抱团程度追踪指标分析 [page::9][page::10][page::11][page::12][page::13]

• 基金抱团广度指标基于基金持有的抱团股的受欢迎程度排序计算，基金抱团深度指标根据抱团股市值占基金净值比例衡量。

- 筛选市值大于10亿的基金及基金经理，选出20只基金构成抱团基金组合。

• 抱团基金组合自2017年起相较中证全指表现出稳定的超额收益，尤以2019年以后加速提升，但相较主动股基指数未体现明显超额收益。

| 年份 | 胜率 | 超额年化收益率 | 夏普比率 |
|-------|--------|---------------|---------|
| 2017 | 61.89% | 49.60% | 5.54 |
| 2019 | 54.92% | 33.86% | 3.23 |
| 2020 | 58.44% | 74.01% | 5.98 |
| 总计 | 50.75% | 12.90% | 1.37 |

• 抱团基金分离度指标反映组合收益波动，分离度越大代表基金抱团松动或瓦解。

- 分离度自2010年至今反复波动，2019年以来多次显著抬升阶段均对应基金组合超额收益回撤。

结论总结 [page::14]

• 抱团股票组合显示阶段性超额收益，与A股历史三次重要基金抱团现象对应。

- 行业偏好向成长性行业集中，抱团股市值偏向大市值。

• 抱团基金组合2017年起实现稳定超额收益，分离度指标提示抱团程度存在波动和风险。

- 报告基于历史数据，投资需警惕历史不代表未来风险。

深度剖析报告《兼广顾深：公募基金抱团现象研究量化策略系列报告之一》

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一、元数据与概览

• 报告标题：《兼广顾深：公募基金抱团现象研究量化策略系列报告之一》

- 作者及联系方式：祁嫣然（分析师）、曲虹宇（研究助理），均属民生证券研究院，执业资格齐全。

• 发布时间：2021年2月4日

- 发布机构：民生证券研究院

• 研究主题：深度研究A股市场中的公募基金“抱团”持股现象，结合股票与基金两个维度，通过量化指标追踪机构抱团情况及其对市场的影响。

- 核心论点：
- 基金抱团现象指基金持仓集中于部分相同股票，被抱团股获得机构青睐后容易获得超额收益，从而形成资金进一步追捧的循环。
- 抱团不等同于持续量化的超额收益，历史上仅有部分阶段出现显著的超额回报。
- 通过构建“抱团股票组合”和“抱团基金组合”分别衡量抱团现象的股票端表现和基金端程度。
- 结合“深度指标”（以市值计量）和“广度指标”（以数量计量）双维度指标进行评判。

• 主要信息传达：

- 抱团行为对市场影响有阶段性和选择性，不能简单将抱团股视作市场长期赢家。
- 机构抱团程度的变化可用分离度指标量化，当前抱团基金分歧处于历史高位。
- 行业、规模、估值特征对抱团股票有明显倾向，呈现结构性演变。

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二、逐节深度解读

2.1 抱团股票与抱团基金的组合构建（报告第1章）

• 关键论点：

- “抱团”现象追踪需从股票持仓和基金持仓两方面入手。
- 股票维度：选取季报报表中重仓次数最多的100只股票组成“抱团股票组合”，观察其超额收益表现。
- 基金维度：根据基金所持重仓股相似度，选出最接近“抱团股票”持仓特征的20只基金构成“抱团基金组合”，用于追踪基金抱团一致性。
- 组合定期（每季度）调整，具体的调整时间节点固定在季度末后的下个月月底（例如一季度末组合调整日期为4月30日）。

• 方法论说明：

- 深度指标基于持仓市值权重，体现资金量级；广度指标基于持仓股票数量，体现市场参与度。
- 图1表示机构抱团研究的框架，数据来源权威，公司认可。

• 逻辑及假设：

- 机构抱团股票必然反映显著的重仓市值，同时也需要反映持仓的数量广度。基金组合的构建要求剔除小市值基金，聚焦有代表性的“大型基金”。
- 抱团基金组合收益波动程度用以衡量基金分歧，用以推测抱团现象的稳定性。

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2.2 股票维度：抱团股票组合市场表现（报告第2章）

• 指标构造（2.1节）

- 重仓配置比例：单只基金持有某股市值占基金持仓总市值的比例。指标反映机构配置偏好，但因市值影响偏向大盘股。
- 超额配置比例：基金持股占其持仓市值比例与该股票在市场流通市值比例的差额。该指标用于揭示基金对个股的“超配”程度，剔除市值大小偏差。
- 重仓基金数目：个股被多少基金重仓持有，反映其市场欢迎度。

• 图2与图3说明：

- 图2显示2020Q4时，贵州茅台和五粮液在基金中的持仓比例和超额配置比例均居前，说明这两只股票不仅持仓量大且基金超配明显。
- 图3表明贵州茅台被571只基金重仓，重仓基金数量第一，体现了其抱团现象标志性地位。

• 抱团股票组合业绩表现（2.2节）

- 抱团股票组合2010-2020年跟踪显示，只在2012-2014年、2015年、2019-2020年表现出稳健超额收益，对应历史市场的机构抱团浪潮。其余年份未表现出系统性跑赢市场能力。
- 图4净值曲线中抱团股票净值虽多次试图突破基准，但总体波动较大，强调抱团收益的事件性和周期性。
- 表2详细列出年度胜率、超额收益率、波动率、夏普比率及回撤数据，验证了抱团效应的不稳定性。如2020年胜率60.82%、超额年化收益47.97%、夏普3.81，表现较好；但2014年则显著亏损，超额收益-37.62%。

• 行业分布（2.3节）

- 数据显示抱团股行业分布类结构性演变明显。2010-2013年以医药、食品饮料为主；2014金融板块崛起带动抱团转向金融；2016起电子、计算机等成长行业占比升高；截至2020年末食品饮料（23.02%）与医药（14.84%）依旧抱团较重。
- 图5以堆积面积图呈现行业分布的历史演变，反映基金配置诱因与宏观经济周期和政策导向的密切关系。

• 市值与估值特征（2.4节）

- 抱团股票市值中位数处于全市场81.48%分位，明显偏向大盘股。数据显示2013-2016年抱团股票曾向小市值偏离，与小市值因子活跃期一致；2016后抱团重心重新回归大市值。
- 成长股偏好明显，抱团股票多集中在市场中PB估值较高的群体，成长股占比稳步攀升，2020Q4成长股占比接近90%。图7反映了市场对未来成长潜力预期的“抱团”倾向。

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2.3 基金维度：“抱团基金”组合与机构一致性追踪（报告第3章）

• 指标构造

- 抱团广度指标（3.1.1节）：基于基金所持备选抱团股票的受欢迎程度打分，基金所持股票得分累加形成基金广度打分。该指标体现基金对抱团股票的覆盖广度。
- 抱团深度指标（3.1.2节）：定义为基金持有抱团股票市值占基金资产总市值的比例，更能真实反映其资金抱团程度。
- 剔除小基金和同一基金经理多产品持仓重合，以确保样本有效性。

• 抱团基金组合构建

- 选取得分排名前20的基金构成抱团基金组合，详见表3，列举2019-2020年各季度基金代码，体现持仓稳定性和动态变动。

• 历史业绩（3.2节）

- 抱团基金组合自2017年后相对于中证全指展现稳健超额收益，2019年起超额收益加速增长；相对于主动股基指数则未显著超越，说明抱团基金与其他积极管理基金表现趋于一致。
- 图9与表4显示年度胜率、超额收益及夏普比率，2017年以后业绩表现明显好转。

• 分离度指标构建（3.3节）

- 分离度指标为抱团基金组合截面收益的标准差，低分离度意味基金持仓和表现趋同，抱团更为稳固；高分离度表明出现分歧，抱团倾向弱化。
- 图10和图11显示2010年以来及2017年以来分离度与超额净值的动态，分离度呈周期性波动，当前处于历史高点，暗示抱团基金分歧加大。

• 分离度与基金表现关系（3.3.2节）

- 2019年以来出现多次分离度大幅上升，均伴随着抱团基金组合超额收益的回撤，表明抱团的破裂与投资回报波动密切相关。
- 图12将最大回撤与分离度走势作对比，凸显两者高度正相关，揭示了抱团博弈的内生风险。

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三、图表深度解读

• 图1（机构抱团研究框架）：

清晰陈述了抱团指标的双维度（广度和深度）和双主体（抱团股票与抱团基金）结构，奠定后续分析框架基础。

• 图2（2020Q4重仓配置比例与超额配置比例）：

数据表明茅台和五粮液不仅持仓市值大，而且在基金阵营里被明显超额配置，体现受机构“抱团”重点，显示股票受机构偏好的双重特征。

• 图3（基金配置数量）：

展示贵州茅台被571只基金重仓的绝对领先地位，映射机构抱团的市场普遍性。

• 图4（抱团股票组合业绩表现）：

净值曲线对比显示抱团股票组合虽有阶段性超额收益，但整体波动较大，印证提出的抱团不等于稳定超额，本报告强调的历史阶段效应具有现实描述力。

• 图5（抱团股票行业分布变化）：

颜色堆积图体现时间序列上的行业轮动，各轮动节点对应宏观政策和市场热点变化，凸显机构配置行为与宏观微观环境的关联。

• 图6（市值分布）：

大市值偏好明显，与小市值因子的显著波动相呼应，两次变化趋势对应2013-2016年小市值因子兴盛与失效，数据背后隐含生命周期假设。

• 图7（估值分布）：

成长股定位显著，长期超5成成长股配置，2020年达90%，反应基金抱团路径极度偏好成长风格。

• 图8（广度指标计算示意图）：

直观阐述基金得分计算逻辑，映射了持仓和股票受欢迎度之间的评分机制，具有方法传达清晰的示范效果。

• 图9（抱团基金组合业绩表现）：

曲线群展示抱团基金组合对中证全指的超额表现提升明显，尤其是自2017年起算。超额收益相对主动股基指数较平稳，暗示抱团基金并非绝对优于其他主动管理基金。

• 图10和图11（分离度与超额净值）：

双时间跨度对比，清晰显示分离度指标波动特征和基金超额收益期间的负相关关系，验证抱团稳定性与基金收益波动的负反馈关系。

• 图12（最大回撤与分离度）：

视图揭示分离度变动引发回撤风险的重要信号，反映抱团基金风险管理的重要性。

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四、估值分析

• 本报告并未单独对具体股票或基金的内在价值进行估值预测，也未直接采用DCF、P/E或EV/EBITDA等传统估值模型。

- 报告利用估值分布（PB分位）分类（成长/平衡/价值股）间接反映抱团股票的估值偏好，显示成长股特征突出。

• 估值分析结果侧面佐证抱团行为更倾向高估值成长股而非安全边际型价值股，隐含机构风险偏好和预期增长一致性。

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五、风险因素评估

• 报告核心风险提示聚焦于历史数据的有效性风险：基于历史抱团现象及业绩的研究结果存在不被未来完全验证的可能，强调量化策略依赖历史数据的局限性。

- 分离度指标显示的基金抱团分歧提示了当前抱团现象本身面临的潜在瓦解风险，即基金抱团可能松动，进而影响抱团股票组合的超额收益持续性。

• 报告中未明确展开具体风险缓解策略，仅指出风险存在，提示用户须审慎对待量化策略背后的历史统计性质。

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六、批判性视角与细微差别

• 优点：

- 报告巧妙结合股票和基金两层维度，构建双指标体系深度剖析“抱团”现象。
- 体系化方法论与详实数据支持，结构布局合理，数据和图表配合紧密，信息量大且逻辑自洽。

• 潜在局限及审慎点：

- 抱团基金组合的选择基于“重仓数量”和市值比例，但部分基金经理风格或策略差异未完全体现，可能存在风格轮动不敏感问题。
- 报告使用的重仓数据为基金季报数据，存在较大时滞，这可能限制了对基金抱团分歧的实时监控能力。
- 分离度指标虽有效揭示抱团松动，但对其未来趋势的预测力和机制解释仍有限，尚需结合更多宏观及行为层面分析。
- 报告整体偏重定量，从定性视角和市场结构变化角度对抱团动因的深入讨论较少。

• 内部一致性：

- 各章节间逻辑紧密，结论基本符合实际表现。
- 细节如2014年抱团股票组合业绩波动异常（超额收益为负），暗示市场大趋势或结构性调整对抱团影响深远，该点报告提及但未作深入机制分析。

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七、结论性综合

本文开创性地从股票和基金两个维度，对公募基金抱团现象进行了全面量化追踪：

• 抱团股票组合，以基金持仓重仓股为基准构建，不断调仓更新，揭示了抱团股主要集中在食品饮料、医药、电子及成长板块，偏好于大市值和高PB成长股。业绩表现显示抱团并非长期稳健获利策略，而是在特定阶段（2012-2014、2015及2019-2020）与市场繁荣周期高度相关。

- 抱团基金组合，基于基金持仓相似度及抱团股票占比维度筛选，披露了2017年后开始持续产生中证全指上的超额收益，2019年以后加速增长。基金之间持仓分歧通过分离度指标监测，当前分离度处于历史高位，暗示基金抱团一致性较弱，市场可能进入“抱团松动”阶段。

• 风险提示明确指出本报告结果均为基于历史数据，存在不被未来验证的风险，尤其是在当前抱团基金分歧加大背景下，超额收益可持续性的判断需保持谨慎。

整体来看，报告科学揭示了基金抱团现象的多维度性质、周期性特征及内在风险，兼顾深入细致的量化指标构建和阶段性业绩表现分析，为后续量化策略和风险控制提供了坚实数据支持。

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报告中提及部分重要图表示例（Markdown格式）

• 图1: 机构“抱团”研究框架

• 图4: 抱团股票组合业绩表现

• 图5: 抱团股票组合行业分布变化

• 图10: 2010 年以来超额净值与分离度

• 图12: 超额净值最大回撤与分离度对比

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参考文献及页码标注

• 抱团组合构建及指标定义详见报告第1-3页[page::0, page::1, page::2, page::3]

- 抱团股票的配置比例及超额收益分析详见报告第4-6页[page::4, page::5]

• 行业分布及市值、估值特征详见第6-8页[page::6, page::7, page::8]

- 抱团基金组合构建与历史表现见第9-11页[page::9, page::10, page::11]

• 分离度指标及风险相关分析见第11-13页[page::11, page::12, page::13]

- 总结与风险提示见第14页[page::14]

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综上，此报告是一篇体系科学、数据详实的机构抱团现象量化研究，具备较强的数据驱动性和实践指导意义，对市场机构持仓行为的理解和预测提供了有效辅助。

报告