• 股票维度庞大导致公募基金股票仓位探测难度极高，公募持仓股票数不断扩大，2021年底已达3403只，且持仓池更替速度快，半年持仓重合率约32%，单期重倉股重合率约50% [page::0][page::3][page::4]

• 传统产业指数如申万指数与基金实际持仓偏离明显，基于基金自身持仓重编行业指数能更准确反映基金投资特征，多数细分行业基金自编指数年化超额同类收益显著，煤炭、交通运输、建筑板块超额尤为突出 [page::5][page::6][page::10]

• 基于上市基金重仓股与非重仓股映射至53个中信1.5级细分行业指数构造的拟合变量，结合季度重仓股校准，引入控制权重变化的正则项，实现日度动态股票仓位拟合和行业仓位分解 [page::12][page::13]

- 模型示范基金案例显示该方法可较好拟合各细分行业及个股仓位，并能高频捕捉调仓动向，拟合误差普遍低于1个百分点，部分行业调仓趋势提前揭示，且拟合趋势与真实仓位高度一致 [page::14][page::16][page::17][page::18]

• 在200个随机主动权益基金样本中，新方法拟合相较老方法拟合显著提升，拟合绝对误差由75bp降至49bp，均值秩相关由0.58提升至0.84，整体方向准确率提升至71.86%，重点头部重仓股方向准确率超过83% [page::19]

• 重仓股拟合效果良好，平均重合部分的前十大重仓秩相关达到70.5%，拟合方向准确性优于60%，头部重仓股表现尤为突出，提供量化证据支持公募基金重仓股票动态监控 [page::21][page::22]

• 模型局限包括：只能基于上期重仓股池拟合，难以捕捉新进重仓股动态；基金调仓仍可能引入拟合误差；期望未来模型可进一步完善以提升对全股票池的覆盖和精准度 [page::24]

金融研究报告详尽分析

报告标题： 揭开公募持仓“面纱”，细化模型尝试对股票仓位进行高频跟踪——追踪“聪明资金”系列六
分析师与执业证书： 唐军（执业证书编号S0740517030003）
研究助理： 刘洛宁
发布机构： 中泰证券研究所
报告时间及版本： 截至2022年4月，涉及数据区间长达2011年至2022年，报告属于“追踪‘聪明资金’系列”第六篇。
主题聚焦： 公募基金股票仓位的高频动态探测模型升级及效果分析。
核心论点：

• 深入探测公募基金股票仓位尤其是重仓股的动态变化，提高仓位监测的准确度和时间灵敏度。

- 基于基金本身的行业指数与重仓股组合，同时结合非重仓股的行业指数，构建多维度拟合模型，有效提升股票仓位探测的准确性。

• 通过统计历史公募基金持仓特点及重仓股稳定性等数据，搭建动态迭代优化模型尝试估算日常基金仓位变化。

- 模型虽有局限性，但为市场投资者把握“聪明资金”动向提供有效工具。

• 结合大量定量数据和随机样本验证，证实拟合效果较传统行业指数法显著提升。

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一、报告结构与逐节深度解读

1. 股票仓位探测的挑战（第0-4页）

关键论点：

• 股票持仓维度庞大：公募基金持仓股票数量多，导致股票仓位探索的维度极高，无法用传统优化器求解全股票维度持仓 [page::0,2,3]。

- 公募基金持仓股票的更替频率高：统计显示，半年度持仓的股票重合度仅约32%，仓位重合度46.7%，说明基金股票池变动剧烈，较难用上一期全部持仓作为当前持仓拟合池。

• 重仓股相对稳定：重仓股（尤其前十大）的持仓重合度约50.1%，占重仓市值54.7%，这里的稳定性为仓位探测提供突破口 [page::0,3,4]。

- 直接用全部持仓拟合困难大，使用季度重仓股和非重仓股结合的行业指数方法提升可操作性。

支撑数据与分析：

• 表3（第4页）所示，仓位的数量及重合仓位和持仓变化趋势显示整个仓位池更替迅速。[page::4]

- 图1（第2页）呈现基金行业仓位的日度变化，显示多行业因公募持仓改变而有明显影响。[page::2]

• 表2（第3页）显示主动权益基金与申万一级指数在横截面持股个数的差异，表明股票数量庞大【3403股】增加了计算复杂度。[page::3]

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2. 拟合行业指数进行调整（第5-11页）

关键论点：

• 基于基金持仓重新加权编制指数，比标准行业指数更贴近基金实际持仓特征，提高拟合的准确度和弹性。

- 每个基金构造单独的行业指数能更好反映基金的行业布局，超过同类指数的表现，显示竞争优势。

• 不同行业持仓自建指数的超额收益统计，约86%子行业拥有显著与同类指数不同的超额表现，说明基金组合存在明显行业选股能力。

支撑逻辑与分析：

• 基金持仓自编指数的构建机制，每半年依基金持仓加权调整，回避未来数据拼接收益，保证数据合理。[page::5]

- 图表展示电气设备、食品饮料、医药生物、电子等多个板块基金持仓指数收益大多优于申万一级行业指数，多数时间段超额体现基金的主动选股能力。[page::5-6]

• 对代表性新能源基金持仓（电源设备、汽车、有色金属等）详细持仓分析，与行业同类指数收益走势对比，展示基金对核心行业精准布局特征和差异化表现。[page::7-9]

- 表17（第10页）统计基金自编行业指数超额同类指数年化收益，确定大部分行业持仓指数优于同类，核心行业（煤炭、交通运输、建筑）表现尤为突出，[page::10]。

• 多个行业的超额收益分布图呈现超额收益广泛存在，业绩优势显著。[page::11]

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3. 重仓股与细分行业探测模型升级（第12-24页）

关键论点：

• 设计模型，将重仓股个股持仓与非重仓股行业映射相结合，降低拟合维度至63维（包括10大重仓股与53个中信1.5级行业），既保证识别重仓股信息又兼顾非重仓股行业分布。

- 使用逐日滚动窗口最小二乘拟合方法，并增加调仓幅度稳定约束（正则化参数𝜆），以反映基金调仓节奏和实务。

• 结合季度及半年度财报进行动态校准，改进数据时效及拟合精度。

- 对头部基金单只产品实际表现展示拟合仓位与真实公告仓位高度匹配，捕捉短期动态调仓信号。

• 大样本200个随机主动权益基金检验显示，新模型显著优于旧模型，误差、协相关、方向准确性全部提升。

- 模型对留存重仓股仓位的拟合尤为准确，但难以捕捉新进重仓股。

详细模型解释：

• 目标函数为拟合过去窗口期基金收益与重仓股和非重仓行业指数收益加权组合之差平方和，加上带权重调仓幅度正则项，解空间限定权重非负，并对重仓股权重设置上限10%。

- 采用动态迭代校准机制，结合当期季度、年度公布持仓校准估计结果，保证拟合不偏离真实披露。

• 表24说明拟合窗口期、公布日期、拟合起止时间具体规则，确保拟合兼顾信息发布延迟。[page::12-14]

- 多图（图25-32,15-17页）展示拟合与真实仓位时间序列对比，包括行业、个股仓位趋势，展示模型动态跟踪能力强，拟合误差大多控制良好，偏差多发生于板块仓位变动较大时且紧邻披露日。

• 重仓股拟合误差平均约53bp，拟合趋势变化很贴合真实数据。（图33-36，17-18页）

- 200余随机样本测试拟合效果（图38-52，19-23页）：
- 新模型拟合绝对误差49bp优于旧方法75bp，拟合秩相关0.84远超旧方法0.58。
- 方向准确率整体71.86%，前十大持仓高达83.09%，明显提升。
- 对重仓股的拟合秩相关约70.5%，方向一致性达到70%左右，具有里程碑意义。
- 模型拟合结果展示在多只核心股票上符合公布变动趋势，能捕捉阶段性调仓。

仍存在的问题和限制：

• 模型主要基于历史持仓数据推测，数据公布存在滞后导致拟合存在信息延迟。

- 由于模型重仓股基于上一期重仓股名单，无法探测新进重仓股变动。

• 持仓中的部分小股票样本容量有限，拟合波动较大，需继续优化平滑策略。

- 模型的解释力基于统计规律，极端市场情况下可能失效。

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二、图表解读精选

图表分析示例

• 图表1（第2页）主动权益基金申万一级行业仓位日度监控

展示2020年12月至2022年4月多个申万一级行业仓位的时间序列变化。图中，电力设备持续上行，电子波动中逐步上升，医药生物略有下降趋势。说明行业仓位在公募持仓中呈结构性变化。此图支撑行业维度持仓探测的可行性，并强调细分行业关注点。

• 表3（第4页）主动权益基金半年度全部持仓重合对比

包含三个关键指标：重合个数比例（逐年下降）、重合仓位比例（波动起伏）及持仓个数（持续攀升），反映公募股票池流动性大、重合度低、持仓股票数增加的特征，验证股票维度庞大与更替频繁的论点。

• 图表6（第6页）有色金属基金持仓指数对比

基金持仓编制指数组合收益涨幅比申万一级指数显著，体现基金选股及配置机制优于市场平均水平，巩固基金持仓自编行业指数的必要性。

• 图表12（第8页）自身持仓电源设备指数收益对比

显示某新能源基金电源设备板块自持仓指数收益明显超越公募同类指数，反映基金的个股选择有效性和行业力度。

• 图表38与39（第19页）新老方法秩相关及方向准确性对比

折线图清晰显示新模型在行业仓位拟合的秩相关达到0.8以上，显著高于老方法（约0.6），方向准确性也明显改善，表现方法的优势。

• 图表49（第21页）拟合与真实重合部分秩相关趋势

显示拟合重仓与真实重仓重合部分的秩相关长期稳定在0.7左右，证明模型在关键股票仓位排序的有效性。


整体图表数据贯穿各层面，从行业指数到基金标的，再到重仓个股，呈现拟合模型的多维验证和实证有效性。

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三、估值分析

本报告不涉及传统的估值模型（如DCF、PE倍数等），其重点在于构建并优化指数和仓位探测技术指标，以及考察拟合准确率与动态仓位变化，属于量化研究方法论框架。所用“估值”主要指对行业持仓权重和股票股票池权重的拟合估计。关键假设为：基金日度收益可以近似用对应组合的已知股票或行业指数加权组合表示，且权重每天变化不剧烈（通过调仓约束参数𝜆控制）。此为动态组合权重估计模型。

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四、风险因素评估

报告多处强调模型基于历史公开数据统计与推断，存在如下风险：

• 数据滞后与第三方数据风险可能导致拟合偏误。

- 模型假设基金调仓行为类似缓慢演进，市场极端波动时此假设或失效。

• 新进重仓股无法通过旧模型及时捕捉，导致拟合结果存在一定滞后和不完全。

- 历史规律未来可能失效，任何基于历史的模型均无法保证连续适用性。

• 不能作为投资建议，研究结论不代表未来表现收益保证。

报告中风险提示全面公开，并强调用户谨慎使用[page::0,24]。

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五、批判性视角与细微差别

• 虽然基金自构行业指数提升了行业配置拟合准确性，但指数基于持仓加权，潜在受限于历史持仓公布时间点，存在时间差异限制。如持仓突然变化，难以及时捕捉。

- 重仓股季度校准提高模型拟合质量，但对新进个股的当前仓位探测存在缺陷，反映模型对基金动态调仓的捕获不是百分百即时。

• 报告承认重仓股拟合存在一定的“骤升骤降”，可能反映持仓样本容量不足或模型震荡，后续有待平滑技术改良。

- 模型依赖于底层持仓数据的完整性和准确性，若三方数据源不稳定，拟合的可靠性受到影响。

• 放眼未来，不同市场环境变化（流动性、政策调整等）对模型适用性影响需进一步考察。

- 报告虽统计大量个基和板块数据，部分抽样与案例展示对头部基金为主，模型对小盘和新兴基金是否同样有效待检验。

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六、结论性综合

本报告在公募基金股票仓位探测难题面前迈出关键步伐，通过构建多维度结合的动态拟合模型，实现了对基金重仓股与行业仓位的较为精准高频跟踪。基于基金自身持仓重新加权构造的行业指数显著优于传统同类指数，体现基金选股及行业配置主动性。报告揭示，重仓股相对稳定的特点为仓位探测提供了可行的切入点，结合非重仓股映射行业指数，搭建了63维估计空间，有效缓解了股票持仓维度庞大带来的计算瓶颈。

其拟合模型充分考虑基金调仓的时间连续性，通过动态优化迭代并结合季度、半年度财报校准，统计上表现出显著的拟合准确率和方向正确率。多个案例和200只基金随机样本验证了模型的稳健性和普遍适应性。尤其在头部重仓股票的仓位趋势上，拟合与真实持仓高度吻合，能够及时跟踪基金调仓动向。模型虽存在对新进重仓股捕捉不足及数据滞后等限制，但仍为公募“聪明资金”的研究和监控提供强有力的工具。

图表和数据深入支撑了上述观点：

• 行业降维降低维度难题，基金自身指数超额表现展示差异化投资能力。

- 动态逐日拟合模型结合重仓股和行业指数方法，拟合误差和秩相关均优于传统模型。

• 高频探测捕捉行业微调，提前显现资金流向变化，对投资者把握基金动向颇具参考价值。

综上，报告体现了中泰证券研究所在量化基金持仓探测领域的领先技术探索及理论创新，为资本市场理解并追踪基金仓位提供了重要方法论依据。整体给予积极进步评价，后续有望结合更丰富数据和算法提升模型的时效性和精准度。[page::0,2-25]

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参考图片

• 图1：主动权益基金申万一级行业仓位日度监控

• 表3：主动权益基金半年度全部持仓重合对比

• 图6：有色金属指数对比

• 图12：电源设备自持仓指数收益对比

• 图38-39：新老方法秩相关和方向准确性对比

• 图49：前十大重合股票拟合与真实秩相关

• 图50：前十大拟合仓位占真实比例

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以上为本报告的全面解析，尽力覆盖所有重要章节、数据及图表，剖析内容精确链接原文页码标识，方便查阅核实。

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