2023年前11个月基金市场总体表现 [page::5]

• 量化基金规模与数量持续增长，2023年11月底数量达861只，总规模2696.82亿元。

- 指数型量化基金占比最大，主动型次之，量化对冲基金规模占比最小。[page::6]

2023年前11个月主要量化基金表现及排名 [page::6][page::7][page::8][page::9]

• 量化基金整体跑赢沪深300指数4.28个百分点，表现优于中证500，劣于中证1000。

- 主动型量化基金表现略优，主要受中小市值因子贡献。

• 指数型量化基金同样中小市值及大数据、半导体行业因子影响明显。

- 各指数增强基金普遍跑赢其对应指数，中证1000指数增强基金超额收益最高。

• 量化对冲基金规模大幅缩减，收益表现整体较好。[page::9]

| 分类 | 基金数量 | 成立数量变化 | 收益率中位数 | 备注 |
|---------|----------|--------------|--------------|--------------------------------|
| 量化基金 | 861 只 | 新成立132只 | -5.42% | 跑赢沪深300小幅跑赢中证500 |
| 主动型量化基金 | 408 只 | 新成立44只 | -6.22% | 跑赢沪深300跑输中证500和1000 |
| 指数型量化基金 | 415 只 | 新成立88只 | -5.43% | 跑赢沪深300未跑赢中证1000 |
| 量化对冲基金 | 23 只 | 规模下降46.39% | 0.60% | 表现明显优于主要市场指数 |

ETF市场发展及构成 [page::11][page::12]

• ETF数量与规模持续增长，2023年11月底存续880只，规模1.98万亿元。

- 股票型ETF占数量和规模的绝大份额，分别占81.02%、69.48%。[page::12]

资产配置策略综述及FAA策略表现 [page::14][page::15][page::16]

• FAA策略运用收益、波动、相关性构建损失函数，优选周期内表现最佳ETF。

- 2023年累计收益0.35%，基准为-2.33%，实现超额收益2.68%。

• 配置建议聚焦低风险资产如货币、标普500及国债ETF。[page::16]

基于北向资金的ETF轮动策略 [page::17][page::19][page::20]

• 基于北向资金净买入的指数加权机制，实现行业轮动配资。

- 2023年前11月策略收益率14.99%，超额收益率24.34%，月度胜率81.81%。

• 引入主力资金改进策略，提高策略稳定性和收益表现。[page::20]

行业动量资产配置策略及综合评价模型 [page::21][page::22][page::23]

• 结合动量、估值及营收增长对行业进行综合评分，月度调仓。

- 2023年前11月累计收益率24.26%，最大回撤12.89%，超额收益显著。

• 推荐12月关注汽车、传媒及机械行业ETF配置。[page::23]

基于日历效应的ETF轮动策略 [page::24][page::25]

• 识别月份效应对行业ETF表现的影响，构建多个基于月度的行业轮动策略。

- 2023年前11月累计收益率-3.81%，跑赢沪深300累计收益，年化超额收益接近9%。

• 2024年推荐关注传媒、环保、美容护理，年中侧重TMT、食品饮料，年末关注金融。[page::25]

多因子风格因子表现与拥挤度分析 [page::26][page::27][page::28][page::29]

• 市净率因子2023年收益最高达22.56%，波动率也表现良好，成长和财务质量不佳。

- 分析师预期因子拥挤度最高，市场风险需警惕因子拥挤造成表现波动。[page::29]

中证500指数增强策略回测及年度表现 [page::29][page::30][page::31][page::32]

• 策略组合持股约90只，回测年化收益8.49%，信息比率2.04，最大回撤8.16%。

- 2023年前11月收益-0.72%，显著跑赢基准4.61%超额收益，处于行业前30%。

• 持续优化因子库及组合算法，拓展指数覆盖范围。[page::32]

择时策略总结：自适应均线、支持向量机与市场相关性择时 [page::32][page::33][page::34][page::35][page::36]

• 自适应均线策略历史年化收益高达1307%，2023年前11月超额收益2.76%。

- 支持向量机策略2023年超额收益分别达2.17%和3.85%，近期建议空仓。

• 市场相关性策略2023年累计超额收益达5.07%，2022年超额达34.73%。

- 当前择时策略普遍保持谨慎，市场相关性及ERP指标显示权益市场性价比高。[page::36]

期权策略总结及波动率偏斜套利策略表现 [page::37][page::38][page::39][page::40][page::41][page::42]

• 通过VSI指数监测期权隐含波动率偏斜，进行价内外期权配对套利。

- 认购合约年化收益17.9%，夏普1.55，认沽合约年化收益23.2%，夏普3.19。

• 2023年两策略月度胜率分别为91%及100%，总体波动率套利策略低回撤收益稳健。[page::42]

日内趋势跟踪期权买方策略及表现 [page::43][page::44][page::45][page::46]

• 利用分钟级别K线价格突破和动量原理，捕获日内趋势机会做期权买入。

- 策略历史年化收益26%，最大回撤21%，2023年前11月收益1.28%，但近4月回撤明显。

• 策略胜率受市场情绪与波动影响，波动率高时表现更佳，存在月度收益波动。[page::46]

衍生品市场发展与策略前景 [page::47][page::48]

• 期权品种丰富，科创板50ETF期权成交接近主流500ETF期权，市场活跃度提升。

- 衍生品在风险管理和资产配置中的作用加强，未来有望持续挖掘交易机会。[page::48]

《静待花开终有时》报告详尽分析

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1. 元数据与报告概览

• 报告标题：《静待花开终有时》

- 分析机构：湘财证券研究所

• 撰写日期：2023年末，涵盖2023年前11个月数据

- 主要分析师：李正威、王宜忱、邢维洁

• 联系邮箱：lizw@xcsc.com，wangyc3@xcsc.com，xwj06627@xcsc.com

- 研究主题：聚焦中国基金市场，特别是量化基金、ETF、固收基金和ESG主题基金的市场表现与策略分析，同时涵盖资产配置、风格因子、指数增强、择时和衍生品策略的回顾与展望。

核心观点：

• 2023年前11个月，市场中量化基金、ETF和指数增强基金在多数细分领域实现了稳健收益，尤其是基于北向资金的ETF轮动策略表现优异，超额收益显著。

- 多策略覆盖资产配置（FAA、资金视角轮动、行业动量、日历效应）、多因子选股、择时策略和期权衍生品策略，整体呈现系统化、量化、多样化投资布局。

• 风险提示方面强调历史表现不保证未来，关注政策变动、市场环境变化及模型失效等风险。

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2. 逐节深度解读

2.1 2023年前11个月基金市场回顾

量化基金表现（1.1节）

• 市场量化基金快速增长，截至11月底共有861只，总规模2696.82亿元，数量和规模同比均显著增长（数量+22.82%，规模+34.34%），指数型量化基金占比最大（数量约48%），其次是主动型量化基金，对冲型基金份额较小。图1显示2019年以来基金规模与数量稳步上升，2023年持续复苏。

- 收益表现：量化基金中位数收益率为-5.42%，优于沪深300（-9.7%）及中证500 （-5.45%），仅稍逊于中证1000（-3.2%）。

• 优异基金主要暴露在小市值因子及大数据、半导体行业Beta收益贡献（表1）。主动型量化基金收益中位数-6.22%，指数型量化基金-5.43%，均跑赢沪深300。

- 新设基金数量增加但规模有所减少，显示还有一定赎回压力。

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ETF市场回顾（1.2节）

• ETF市场持续扩大，截至11月底，存续ETF880只，总规模达1.98万亿元，同比增长分别为17.33%和24.63%。

- 股票型ETF占主导，数量713只，规模约1.38万亿。新增ETF发行数量保持活跃，说明资本通过ETF渠道配置意愿强烈。

• 非货币ETF表现优良，其中纳斯达克相关ETF及游戏行业ETF表现突出（表8）。

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固收基金与ESG主题基金（1.3-1.4节）

• 固收基金数量大，规模集中于少数大品种，收益率表现普遍优于权益类。2023年新成立355只，分布合理，收益中位数约0.33%。

- ESG主题基金新增速度放缓，收益表现不佳，收益中位数-10.76%，总体未能跑赢市场，反映出ESG投资在短期仍面临挑战。

指数增强基金表现（1.1.2节及后续表4-6）

• 沪深300、中证500和中证1000指数增强型基金均实现了优于基准的中位数收益，尤其是中证1000增强基金，超额表现尤为突出，反映小市值股票投资机会。

- 新发行数量也集中于小市值指数增强基金，2023年新增显示市场偏好低估值小市值板块。

2.2 资产配置策略详解（第2章）

2.2.1 弹性资产配置策略（FAA）

• 利用收益率、波动率和相关性的综合损失函数筛选优质资产，并且配置比例为50%、33.33%、16.67%。设计了保护机制，以规避大规模资产同时下跌风险。

- 投资标的是六大ETF，包括上证50ETF、创业板ETF、国债ETF、银华日利ETF、标普500ETF和恒生ETF。

• 结果显示FAA策略自2023年1月累计净值增长0.35%，基准同期为-2.33%，相对于沪深300ETF超额达8.74%，该策略特别在中后阶段表现优异。

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2.2.2 基于北向资金的ETF轮动策略

• 结合北向资金持续观察与行业估值，调整行业配置。通过长期实证，确认了北向资金净买入经市值调整后为有力行业偏好指标。

- 映射行业指数至匹配ETF，最终构建每期持有3个行业的ETF组合，策略年化收益超20%，最大回撤显著低于沪深300。

• 2023年前11个月收益14.99%，超额收益24.34%，且胜率达81.81%。

- 基于北向资金与主力资金构建的二次模型，进一步反映市场主力资金动态，持有2个行业年化收益近32%，最大回撤大幅下降。

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2.2.3 行业动量资产配置策略

• 结合动量、估值及营收增长因素构建综合评价模型。动量占比60%，估值和基本面各20%，对行业进行评分优选。

- 2023年前11个月收益达24.26%，最大回撤12.89%，明显跑赢沪深300及基准。

• 推荐配置汽车、传媒、机械ETF作为新周期重点。

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2.2.4 基于日历效应的ETF轮动策略

• 重点考察不同月份行业的历史相对超额收益，发现明显的周期性行业轮动，提出只持有1-3个行业最优表现的轮动策略。

- 策略年化收益18.48%，明显优于基准及沪深300，信息比率0.42，实际应用中可调整持仓灵活配合市场。

• 2023年前11个月回报-3.81%，超额沪深300约5.89%。

- 结合日历效应推荐2024年关注传媒、环保、美容护理等不同行业分阶段投资机会。

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2.2.5 资产配置总结

• 北向资金视角的轮动策略表现优异，估值分位数显示绝大多数行业估值仍处低位，存在配置价值。

- 弹性资产配置建议近期应重点关注标普500、货币和国债类低风险资产。

• 日历效应提示分阶段布局不同行业，形成时间和空间上的资产配置优势。

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2.3 多因子策略回顾

风格因子表现与拥挤度

• 2023年前11个月，市净率因子收益突出（22.56%），波动率因子表现亦佳（18.77%）。

- 成长、财务质量、北向流入等因子收益一般。

• 拥挤度指标揭示一致预期EPS因子拥挤风险高，建议警惕该因子过度拥挤带来的潜在风险。

- 总资产因子收益较低，且拥挤度适中。

中证500指数增强策略

• 多因子选股结合行业风格控制，复合5大类因子，构建均值-方差优化组合。

- 历史年化收益8.49%，超基准10.29%，最大回撤8.16%，信息比率2.04。

• 2023年前11个月实现-0.72%，超基准4.61%。

- 持仓约90只股票，策略稳健领先市场主流指数。




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2.4 择时策略回顾与展望

自适应均线择时

• 引入考夫曼自适应均线，提高均线跟踪市场真实趋势的能力，缓解传统均线滞后和假信号问题。

- 单向买入和双向策略均显著跑赢沪深300，年化累计收益远超基准，且最大回撤显著降低。

• 2023年前11个月，策略建议空仓，显示对当前市场仍谨慎。

支持向量机择时策略

• 使用12个技术与市场指标训练支持向量机模型进行买卖信号预测。

- 2023年表现仍优于沪深300，且风险控制明显优于指数。

• 近期建议卖出指数空仓。

市场相关性择时策略

• 通过市场总体相关性指标和相关性波动率，区分牛市和熊市状态，辅助择时。

- 回测期内年化收益8.48%，超沪深300 6.8%，风险显著降低。

• 2023年前11个月策略累计收益-4.63%，超额收益5.07%，显示较强的市场风险应对能力。

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2.5 衍生品策略回顾与展望

期权波动率偏斜策略

• 利用垂直波动率偏斜指标（VSI），捕捉价内及价外期权隐含波动率的异常溢价与折价，进行反向套利。

- 认购及认沽合约单独独立运行套利逻辑，策略保持delta中性以控制标的价格风险。

• 长期回测年化收益近21%，夏普3.16，最大回撤7%，属于低回撤稳定收益的策略。

- 2023年表现良好，认购子策略年化收益17.35%，认沽子策略11.35%，均表现稳定。

日内趋势跟踪期权买方策略

• 借鉴期货趋势跟踪思路，结合日内盘价格波动，利用开盘价和前日波幅设定突破区间，捕捉短线趋势。

- 策略年化收益26%，但波动较大，最大回撤约21%，主要受市场风格变化影响导致胜率下降。

• 2023年上半年表现较好，下半年因市场波动割裂导致收益回落。

- 盈利依赖于行情动量及延续性，波动率为关键影响因素。

期权市场发展

• 期权品种日益丰富，科创50ETF期权成交迅速接近中证500ETF期权，市场深度与流动性持续提升。

- 衍生品日益成为风险管理和资产配置重要工具，市场多样化交易策略具备较大发展空间。



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3. 估值分析

本报告主要以策略表现与资产配置的绝对和相对收益衡量为主，未针对单只证券进行传统估值。

针对中证500指数增强策略运用均值-方差优化模型动态调整组合权重，体现一定内嵌的风险调整估值逻辑。

弹性资产配置策略利用收益、波动率和相关性排名构建损失函数，实质为基于现代资产组合理论 (Markowitz) 的定量评估，动态配置资产，间接考虑资产估值风险。

其他策略（基于因子模型、资金流动、日历效应等）多侧重于量化排序与资金动态，通过历史表现验证有效性。

期权波动率偏斜策略使用VSI指标捕捉隐含波动率偏离均值的套利机会，属于统计套利模型。

整体策略多为数量化模型与统计套利，估值更多体现在组合动态优化与风险控制中，而非传统财务指标的估值计算。

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4. 风险因素评估

报告明确指出以下主要风险：

• 历史数据风险：基于历史回测及实证，未来市场环境和模型效果可能不一致，无法保证持续有效。

- 政策风险：基金及ETF相关政策变动或调整可能影响策略运行和基金表现。

• 市场环境风险：宏观经济、政策周期、市场波动及情绪变化均可能对策略收益产生影响。

- 模型失效风险：所用量化模型假设和参数的稳定性可能受到市场结构改变的挑战。

• 流动性风险：特别提及期权及衍生品市场，市场深度及成交量变动会影响策略实施和成本。

报告并无详细缓释措施说明，建议投资者持续关注政策及市场动态，动态调整风险管理框架。

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5. 审慎视角与细节分析

• 策略积极偏向量化与多元化，报告权重在多策略共存，增强整体稳定性，显示出高度系统思维，但也可能弱化对极端行情或非系统性风险的应对。

- 多数策略基于历史数据和统计规律，未来突发事件及政策调控等风险对收益的潜在冲击较难评估。

• 部分因子策略存在明确拥挤度高的问题（如一致预期EPS因子），可能导致收益回撤风险上升，说明因子择时与仓位管理重要。

- 日内趋势跟踪策略受市场波动频繁破坏趋势延续性影响明显，显示市场环境变化对策略的敏感性。

• 融合北向资金与主力资金的ETF轮动策略效果良好，但主力资金指标的有效性体现较晚，说明市场微观结构可能出现变化，需持续跟踪。

- 期权波动率策略稳健，但交易成本和delta调节复杂性不容忽视，实际执行中注意交易费用和滑点。

整体来看，报告在数据支持和策略详实度上表现优秀，但未来需关注模型适应性和风险管控深化。

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6. 结论性综合

湘财证券此次的《静待花开终有时》研究报告通过详尽的数据分析和多维度策略设计，深刻解析了2023年前11个月中国基金市场的主要表现及未来配置思路。

亮点汇总：

• 量化基金、ETF及指数增强策略在小市值因子和大数据、半导体等细分行业表现突出。

- 弹性资产配置FAA策略利用风险收益相关性综合评价，动态配置资产，累计超额收益优异。

• 北向资金为核心的ETF轮动策略稳定捕捉行业机会，超额收益显著，配置策略结合估值与资金流动性增加有效性。

- 多因子策略突出市净率与波动率因子表现，预警因子拥挤风险，指导投资者优化因子仓位。

• 多样择时策略自适应均线、支持向量机及市场相关性指标均展示稳定超额收益，近期均偏向空仓，保持谨慎态度。

- 期权衍生品策略聚焦波动率偏斜的统计套利及日内趋势跟踪，表现稳健，且衍生品市场发展迅速，策略容量扩大空间大。

报告认为2024年短期内建议重点关注行业包括农林牧渔、电子、社会服务，并结合日历效应轮动传媒、环保、美容护理和金融类资产；配置上兼顾资产弹性，关注标普500、货币及国债类低风险资产，防范风险。

多策略组合体系通过资产配置、行业轮动、风格因子、多因子量化选股、择时及期权衍生品等全面覆盖，力争实现稳健的超额收益和风险控制。

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综上，该报告不仅数据翔实，结构合理，更结合多策略多维度，提供了系统化的投资组合与资产配置方案，适合关注体系性量化投资及衍生品交易的专业投资者参考。[page::0-49]

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（以上分析基于报告原文内容，涵盖报告核心章节、图表和数据，详尽解释策略与数据逻辑，力求专业全面。）

报告