冷门行业跳升特征及基金收益分化分析 [page::2][page::3]

• 2023年7月25日，多行业指数显著跳升，行业间收益差异明显。

• 行业跳升存在显著的短期动量效应，跳升行业未来20个交易日均收益率超过未跳升行业1.15个百分点。

- 分析师热度低的冷门行业跳升后表现优于热门行业，未来20日平均涨幅2.34%，正收益概率超56%。

冷门猎手因子的构造与回测表现 [page::6][page::7][page::8]

• 从基金净值视角，构造收益弹性与相关性相结合的冷门猎手因子，多头年化收益12.77%，超偏股基金约4%。

• 加入持仓视角叠加因子双排序，规避左侧买入导致损失，组合年化收益14.98%，超偏股基金超额6.14%。

• 基于双排序因子精选近2年收益率最高的5只基金构建分析师视角冷门猎手组合，年化回报约19%，超额收益约10%。

冷门行业多维定义及因子验证：换手率与成交量视角 [page::10][page::11]

• 以换手率衡量短期冷门行业，换手率冷门猎手因子最高组年化收益13.2%，超额4.3%。

• 换手率冷门猎手组合年化回报约16.3%，超偏股基金约7%。

• 成交量视角主要选出规模较小的行业，成交量冷门猎手组合自2021年以来超额收益显著提升，年化超额约8.8%。

冷门猎手基金最终组合及超额收益来源 [page::12][page::13]

| 年份 | 组合收益 | 偏股基金指数 | 超额收益 |
|-------|----------|-------------|----------|
| 2013 | 13.96% | 12.73% | 1.23% |
| 2014 | 32.91% | 22.24% | 10.67% |
| 2015 | 57.41% | 43.17% | 14.24% |
| 2016 | 11.73% | -13.03% | 1.29% |
| 2017 | 15.75% | 14.12% | 1.62% |
| 2018 | 24.66% | 23.58% | -1.08% |
| 2019 | 61.60% | 45.02% | 16.58% |
| 2020 | 58.92% | 55.91% | 3.01% |
| 2021 | 29.84% | 7.68% | 22.15% |
| 2022 | 3.24% | -21.03% | 17.79% |
| 2023 | 0.26% | 9.71% | 9.45% |

• 三视角组合合并，构成冷门猎手最终基金组合，综合表现优异，超额收益主要来源于行业配置和动态交易。

冷门猎手基金持仓及风格偏好分析 [page::13][page::14]

• 组合持仓偏均衡中小盘，偏好高流动性、高弹性个股，成长与价值均衡。

| alpha因子指标 | 相关系数 |
|--------------|---------|
| 过去90个交易日分析师预测数 | 0.88 |
| 1年收益率 | 0.49 |
| 近3个月平均换手率 | 0.40 |
| 预期EPS_TTM | 0.32 |

• 组合较少关注高PB、高股息率及高风险个股。

代表性基金经理投资风格与业绩表现 [page::14][page::15][page::16]

• 三位基金经理均跑赢偏股基金指数，回撤更低，超额收益来源差异明显：

- 基金A偏重深度价值投资，强调安全边际、商业模式及估值；
- 基金B基于质量、景气度及成长空间实施性价比切换策略，行业和个股均有布局，侧重仓位准确；
- 基金C前瞻研判结合左侧布局，注重绝对收益和回撤控制，择时能力突出。

缺乏主线机会市场中冷门猎手组合表现优异 [page::16][page::17]

• 行业指数月度收益排序变化较大时（2014、2016、2019、2022年），冷门猎手组合超额收益更显著。

金融研究报告分析报告

——《冷门猎手：权益基金提前布局能力分析》

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1. 元数据与概览

• 报告标题： 冷门猎手：权益基金提前布局能力分析

- 作者与机构： 分析师叶尔乐、研究助理关舒丹，民生证券研究院

• 发布日期： 2023年10月12日

- 主题领域： 主动权益基金在“冷门行业”启动行情中的表现及其提前布局能力分析

• 核心观点概述：

报告聚焦于市场中短期结构性跳升行情下，不同行业的“冷门”与“热门”划分对基金收益的影响与差异。通过行业分析师热度、换手率及成交量等多个维度定义“冷门行业”，构造“冷门猎手”因子，发掘能够在冷门行业启动初期捕捉收益的基金。结果显示，冷门行业启动后优于热门行业，且冷门猎手基金组合长期表现优异，年化回报在18%-19%左右，年化超额收益超过8%。

• 关键结论：

1. 市场中的冷门行业跳升存在显著短期动量；
2. 构建的冷门猎手因子有效识别提前布局冷门行业的基金；
3. 多角度定义冷门行业（分析师热度、换手率、成交量）相互验证，优选基金组合超额稳定；
4. 基金经理侧重于降低回撤风险，强调性价比和安全边际；
5. 冷门猎手组合在缺少主线机会的市场阶段表现更佳。

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2. 逐节深度解读

2.1 冷门行业跳升下的基金特征刻画

行业指数跳升现象（章节1.1）

• 节点评述：

通过2023年7月25日短期市场大涨日中观察，沪深300与万得全A分别上涨约2.9%和2.2%，行业表现分化显著，不同行业涨幅差异较大（房地产业涨超6%），偏股基金收益也明显分化，部分基金单日收益超过5%。

• 关键数据：

- 行业跳升定义采用日涨跌幅超过过去一年日均值加两倍标准差的阈值指标。
- 近半年内日度跳升行业从3-4月主要集中在TMT与中特估领域，5月后更偏周期和金融等。

• 逻辑与推断：

行业跳升反映出结构性短期趋势，基金收益因此分化，突显了基金持仓风格和选股能力的差异。基金能够提前捕捉跳升即获得超额收益基础。[page::2,3]

冷门行业跳升表现（章节1.2）

• 节点评述：

基于分析师热度定义冷门行业，方法为行业报告及覆盖热度的指数加权滚动计算，挑出热度最低的10个行业作为冷门，热度最高的10个行业作为热门。

• 数据点：

2023年各月冷门行业主要为金融地产、机械制造、上游周期品、通信传媒等。跳升行情后，冷门行业未来20个交易日收益平均为2.34%，收益正概率超过56%，显著高于热门行业。

• 推理：

热度较低意味着市场关注较少，冷门行业跳升存在更大超额潜力。分析师热度变化平缓，故反映的是长期关注度。
此观察为后续基金捕捉策略提供理论依据。[page::4,5]

2.2 哪些基金能够赚到冷门行业启动的收益？

冷门猎手因子的构造（章节2.1）

• 方法梳理：

从基金净值端反推因由，重点考虑两个量化指标：
1）收益弹性：基金当日收益相对于跳升冷门行业收益的比率，衡量基金是否同步受益。
2）收益相关性：基金近期5个交易日收益与冷门行业收益的相关系数，控制弹性因非行业偶然alpha的影响。

• 计算逻辑：

在多行业跳升时，基金与相关系数最高行业对应的弹性及相关性指标被保留。

• 时间维度考量：

指标按月累计并采用过去12个月的指数衰减，反映基金长期捕捉冷门行业能力。

• 组合表现：

选取股票仓位>70%的主动偏股基金，冷门猎手因子按分层显示，最高组年化收益达12.77%，超偏股基金指数约4%。

• 意义：

该因子初步验证基金内在捕捉冷门行业收益的能力，表现单调且具备实用性。[page::6,7,8]

持仓视角叠加与双排序（章节2.2）

• 动机：

净值视角虽能反映基金结果，但可能选出过于左侧买入、前期回撤较大基金。持仓角度补充了季报重仓变化信息，从实际加仓动作为视角。

• 持仓因子构造：

通过季报前后重仓行业比例变化乘以当日跳升行业涨幅，计算基金提前买入冷门行业的预期收益促动指标。

• 双排序方法：

先以净值视角冷门猎手因子分五组，选出最高组，再在该组中按持仓因子再次排序，剔除提前买入过早的基金。

• 回测结果：

双排序组合多头年化收益为14.98%，年化波动23.2%，相较偏股基金指数年化超额提升约6.14%。

• 额外检验：

对双排序基金的下期季报，冷门行业加仓概率约80%，平均加仓比例超过10%，验证该组合确实持仓积极跟进冷门行业。

• 综述：

结合净值与持仓视角，优化买点选择，拓宽准确度和防止左侧持有偏差。[page::8,9,13]

分析师冷门猎手组合精选

• 在双排序基础上进一步选取近两年收益最高的5只基金构成核心组合。

- 该组合年化收益19%，超额约10%，体现了过去业绩稳定性及因子的有效性。[page::9]

换手率与成交量维度扩展（章节2.3）

• 换手率视角：

换手率为短期量价指标的替代，定义冷门行业为换手率过去一年内相对较低的行业。
- 换手率冷门猎手因子分层最高组年化收益13.2%，超偏股基金4.3%。
- 加持持仓视角双排序后，近2年精选5支基金组合年化收益16.3%，超额7%。

• 成交量视角：

采用成交量加权指标选择冷门行业，多为小盘股及特定行业（石油石化、轻工制造等）。
- 基金冷门猎手因子表现良好，年化超额约8.8%，2021年以来超额贡献明显。

• 解读：

多维度选冷门行业定义与因子构造，保证策略的全面性和鲁棒性，覆盖长期/短期/小规模行业不同特征。[page::9-12]

冷门猎手最终组合（章节2.4）

• 将分析师热度、换手率和成交量三组合并，未剔除重复持仓，形成最终冷门猎手基金组合。

- 年化收益近18%，超额收益为8.7%，2018年小幅跑输偏股基金，其他年份均优于指数，且2021-22超额显著。

• 图表印证基金组合长期稳健超额能力。

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2.3 冷门猎手基金综合分析（章节3）

组合特征（3.1）

• 当前持仓覆盖多只优质基金，显示组合的行业和风格分散且持续更新。

- 超额收益拆分显示，行业配置与动态交易贡献度大，风格贡献有限，强调行业选择优于市场平均。

• 风格特征为均衡中小盘，倾向于流动性好、弹性高的中小盘股票，持仓股票呈中等成长和价值均衡。

- Alpha因子显示基金持仓多集中于非热门行业中的高景气度、高关注度股票，回避高PB、高股息率、高风险个股。

• 图谱清晰展示组合风格与行业结构。[page::13,14]

代表性基金经理分析（3.2）

• 选取3位代表经理（基金A/B/C），各有独特风格但均跑赢偏股指数，且回撤远低于市场。

- 绩效归因：基金A侧重选股和风格收益，基金B强动态配置，基金C行业收益贡献显著。

• 持仓风格：

- 基金A：深度价值投资，偏好低关注、低弹性低估值中小盘，持仓集中换手低；
- 基金B：高换手，中小盘成长偏好，流动性优，持仓集中度高；
- 基金C：价值成长切换，流动性高，多样化高关注股票，持仓集中度线性居中。

• 投资策略总结：

- 基金A强调安全边际和商业模式稳定，追求绝对收益；
- 基金B基于质量、景气度和成长性，通过行业周期和个股切换调整权重；
- 基金C注重赔率和回撤控制，前瞻左侧布局结合市场节奏动态调整。

• 证实冷门猎手基金经理共同点是低回撤风险控制，强调性价比和安全边际。[page::14-16]

市场主线机会与组合表现联系

• 行业月度收益排序变化反映市场主线连续性。变化大时表示主线行业缺乏持续超额收益机会。

- 观察显示2014、2016初、2019初和2022年以来主线行业连续性低，冷门猎手组合在这些时期表现突出。

• 这说明冷门猎手策略在无明显主线情况下，依靠发掘冷门行业的启动机会获取更大超额。

- 市场深度结构影响基金策略及组合表现的有效性。[page::16]

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3. 图表深度解读

• 图1、图2（第2页）：

展示了2023/7/25多行业指数跳升幅度和偏股基金收益分布，突出行业及基金收益的分化特征。多行业涨幅达今年新高，房地产业涨超6%，基金收益右偏，25只基金涨超5%。

• 图3、图4（第3页）：

行业日度跳升频次及未来20日收益趋势对比。跳升行业出现明显短期动量，未来20日平均多赢，收益率平均高于未跳升行业1.15%。

• 图5-7（第4-5页）：

分析师热度定义冷门行业及其跳升后表现。冷门行业跳升后的平均收益及正收益概率均高于热门行业，证明低关注行业的反弹潜力更大。

• 图8-10（第7页）：

说明冷门猎手因子构造流程，结合弹性和相关性两个指标，分层表现良好，最高组有明显超额收益。

• 图11-14（第8-9页）：

描述持仓视角因子构建及双排序过程，双排序策略优化买点，回测收益及波动提升，形成精选赢家组合，年化收益19%，超额约10%。

• 图15-19（第10-11页）：

换手率与成交量维度下冷门行业筛选表格及对应因子表现和组合业绩，均展现出较好的策略收益验证。

• 图20-21（第12页）：

三策略合并后的冷门猎手最终组合长期表现及年度收益超越偏股基金基准，为策略有效性提供综合验证。

• 图22-24（第13页）：

当前冷门猎手组合持仓表及超额收益拆分，突出行业配置和动态交易贡献，行业配置主要是科技与消费。

• 图25-26（第14页）：

重仓股风格雷达图和Alpha因子暴露，组合偏好流动性好、成长与价值均衡，规避短期高风险个股。

• 图27-28（第15页）：

代表性基金近年业绩表现表和收益拆分图，基金均跑赢偏股指数，回撤明显较低，超额来源多样。

• 图29-31（第15页）：

三基金风格与操作特征图，突出基金经理投资风格差异及持仓集中度和换手率异同。

• 图32（第16页）：

行业月度收益排序变化显示市场主线稳定度，波动大时冷门猎手组合收益更突出。

所有图表有助于验证报告中各节关于冷门行业跳升、基金表现和组合策略有效性的主张，结合实证数据提升结论的说服力。

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4. 估值分析

报告主要聚焦于策略及基金组合的业绩表现，未显著涉及传统估值技术（如DCF、市盈率等）分析。所关注的“估值”环节更多体现在基金经理投资策略——重视安全边际（估值的安全边际）、性价比、赔率等，而非具体数值估值模型。基金经理通过选股逻辑确保组合标的估值合理并控制风险，而组合超额收益和风险数据是对策略有效性的综合体现。

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5. 风险因素评估

报告明确列出两点风险提示：

1. 历史业绩不代表未来表现

报告严正声明基金过往收益不能确保未来结果，投资者需谨慎，且报告不构成购买推荐。

1. 量化统计深藏失效风险

量化规律基于历史数据，若市场环境及政策发生变化，过往表现及策略有效性可能不复存在。

报告未给出更细化的缓解策略或概率评估，提示读者关注外部不可控环境带来的风险。

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6. 批判性视角与细微差别

• 报告基于多个不同维度定义冷门行业及基金捕捉能力，方法较全面，但因子构建和样本选择可能带有数据过拟合风险。尤其双层排序结合季报持仓，虽然规避了部分左侧买入风险，但季报滞后使买点精准度依然有限。

- 不同冷门行业定义对基金选取结果和收益的波动影响较大（换手率组合波动较大），显示策略对指标选择敏感，未来有效性存在不确定性。

• 报告中对具体基金经理和产品投研逻辑的定性分析，较为依赖公开发言，忽略了策略执行中可能存在的非系统性风险或偶然因素。

- 图表中虽然多数展现回测和历史表现，但对极端年份（如2018年轻微跑输）及市场条件切换的影响分析较为简略。

• 报告强调在缺少主线机会的市场环境下冷门猎手更有效，但此假设需进一步市场机理探讨支持。

- 风险部分较简略，未展开策略对冲手段、指标失效监测机制或动态调整方案。

总的来说，报告为量化选基金提供了理路清晰的框架和实证支持，但对策略内在局限性与未来失效风险的讨论仍有提升空间。

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7. 结论性综合

本报告系统挖掘了权益基金在结构性短期“冷门行业”跳升行情中的获利能力，提出并验证了冷门猎手因子的有效性。通过采用分析师热度、换手率与成交量三大维度定义冷门行业，融合基金净值弹性、收益相关性和持仓加仓行为，构建覆盖长期、短期及规模多样化行业的多因子筛选框架，实现了基金筛选和买点优化。最终冷门猎手组合展现出年化18%-19%的复合收益率，显著跑赢偏股基金指数，且在缺乏明显主线阶段超额更为突出。

分析显示冷门猎手组合的超额收益主要来源于行业配置和动态持仓调整，风格偏向均衡的中小盘成长与价值混合，基金经理强调风险控制和性价比。代表基金经理的多样性体现了该策略兼具稳定性与灵活性的优点。全面的图表与数据支持，从市场环境、基金表现、策略构建到组合绩效拆解，均精确诠释了“捕捉冷门行业启动收益”的可行路径。

然而，策略的成功依赖于市场结构和量价指标的稳定性，面临潜在失效风险及买点时机滞后问题。报告对风险提示虽明确，但更深层次的失败模式和适应机制值得未来研究重点关注。

总之，本报告在量化投资领域提供了具有创新性且实用的基金筛选与配置视角，为帮助投资者把握市场异动中的冷门机会提供了有效工具和理论基础，具备较高的实践参考价值。[page::0~18]

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总结表：报告核心指标与表现一览

| 指标/组合 | 年化收益 | 年化超额收益 | 基金数量（核心） | 组合特征 | 备注 |
|----------------------------|----------|--------------|------------------|------------------|----------------------------------|
| 分析师热度冷门猎手组合 | 19% | 10% | 5只 | 均衡中小盘风格 | 以净值弹性+持仓双排序选5赢家基金 |
| 换手率视角冷门猎手组合 | 16.3% | 7% | 5只 | 轮动更明显 | 持仓角度叠加，波动较大 |
| 成交量视角冷门猎手组合 | —— | 8.8% | 5只 | 小型行业偏好 | 2021年以来超额提升明显 |
| 三视角合并冷门猎手最终组合 | 18% | 8.7% | 不完全剔除重复 | 行业动态轮动 | 除2018外年度均优于偏股基金指数 |

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免责声明

本文基于提供的报告内容分析，所有观点仅限于报告本身数据与逻辑，不包含额外的主观判断或外部资讯。所体现的投资建议需结合具体投资者实际需求及风险承受能力执行。

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附：主要图表示例（部分）

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（全文引用均标注于正文段落末尾，格式如[page::x]）

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