主动权益基金市场概况及基金经理管理能力分析 [page::4][page::5]

• 截至2022年三季度，主动权益基金数量突破2500只，整体公募基金市场规模持续扩张。

- 文献验证基金经理具备择时和管理风险的能力，为主动基金组合选基提供理论基础。

扩散指标行业轮动策略及基金打分模型构建 [page::6][page::7][page::9]

| 筛选行业数 | 累计收益 | 年化收益 | 最大回撤 | 夏普比率 |
|-------------|---------|---------|---------|---------|
| 4 | 178.62% | 30.75% | -38.88% | 1.09 |
| 5-15 | ~130%-170%| ~24%-29%| ~-39% | ~0.94-1.11|

• 扩散指标作为动量信号应用于主动基金持仓行业，构建行业指数轮动模型，实现行业配置超额收益。

- 基于基金持仓行业得分综合计算基金景气度评分，规避传统行业标签贴标不准及新兴市场概念分类难题。

基金多行业持仓分布及筛选优质基金构建组合回测 [page::9][page::10][page::11]

| 基金个数 | 累计收益 | 年化收益 | 最大回撤 | 夏普比率 |
|----------|---------|---------|---------|---------|
| 30 | 152.75% | 27.46% | -39.50% | 1.02 |

• 筛选10～50只基金均表现优于偏股混合基金指数，30只基金组合年化收益最高，策略整体稳健。

- 基金组合行业分布较为分散，重仓行业与行业轮动模型存在较大差异。

• 使用基金净值回测存在不满仓与管理费影响，是策略收益低于行业指数轮动原因之一。

组合优化控制行业暴露改进策略效果显著 [page::14][page::15][page::16]

| 策略 | 累计收益 | 年化收益 | 最大回撤 | 夏普比率 |
|-------|---------|---------|---------|---------|
| 优化组合（30只基金） | 186.91% | 31.76% | -38.03% | 1.24 |
| 等权组合（30只基金） | 152.75% | 27.46% | -39.50% | 1.02 |

• 通过限制基金组合在单一行业持仓暴露不超25%，缓解组合重仓单行业风险。

- 行业内持仓权重集中度显著降低，风险收益比提升。

• 不同组合规模均表现优于无约束组合和基准。

季频调仓策略表现与稳定性分析 [page::18][page::19][page::20]

| 基金个数 | 年化收益 | 夏普比率 | 超额收益 (相对偏股混合基金指数) |
|----------|---------|----------|---------------------------------|
| 30 | 25.58% | 0.96 | 6.68% |
| 优化组合 | 32.21% | 1.25 | 13.31% |

• 季频调仓降低交易频率，策略整体表现较月频略低，但优化组合依然显著跑赢基准。

- 策略年度超额收益较为稳定，2022年截止统计数据显示策略仍维持正超额收益。

量化因子与策略构建关键点总结 [page::5][page::9][page::14]

• 动量指标扩散指标作为核心因子嵌入主动基金持仓行业指数，结合行业轮动逻辑。

- 基金景气度打分为因子权重行业得分对基金持仓市值占比的加权求和。

• 采用组合优化约束行业暴露，提升策略稳健性和超额风险调整收益。

- 筛选基金个数及行业权重约束比例为重要参数，影响收益与风险水平。

德邦证券——基于扩散指标的主动基金筛选策略报告详尽分析

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一、元数据与概览

• 报告标题：《基于扩散指标的主动基金筛选金融策产品略——德邦金工基金投资策略系列研究之二》

- 作者及机构：
- 证券分析师：肖承志（资格编号：S0120521080003）
- 研究助理：路景仪
- 发布机构：德邦证券研究所

• 发布日期：2022年末至2023年初相关数据，报告内数据截止至2022年12月16日

- 研究主题：基金投资策略，尤其是利用“扩散指标”对主动权益基金的行业轮动进行打分和筛选，构建可投资性较强的基金组合策略

• 核心论点：基于主动基金持仓及扩散指标，通过打分和行业暴露约束，构建新型基金组合策略，旨在克服传统行业轮动模型投资门槛高、操作复杂度大等缺点，提升基金组合的超额收益和稳定性

- 主要结论：
- 基金多行业综合打分规避了标签分类困难，且基金组合操作简单、门槛低
- 优化行业暴露及基金权重后，组合风险收益特征显著提升，超额收益稳定
- 策略凭借扩散指标带来环节化行业灵活调整，季频及月频调仓均有不俗表现，明显跑赢基准偏股混合基金指数及沪深300指数

• 投资评级与风险提示：报告指出策略适合投资，风险包含宏观经济波动、疫情影响、政策调整等，模型市场适用性风险亦须警惕[page::0,21]

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二、逐节深度解读

1. 引言与背景（第4-5页）

• 报告承接上篇基金行业轮动研究，强调扩散指标在主动权益基金持仓行业轮动的潜力与挑战，指出传统行业轮动模型实现复杂、门槛高，普通投资者难以直接应用。

- 通过数据显示，我国主动权益基金数量和规模自2012年起持续增长，截至2022三季度已有2542只主动权益基金，基金投资标的丰富、ETF对标产品多样，构成良好的基金投资市场基础（图1，图2，图3）。

• 研究梳理了基金经理的多项管理技能验证（如择时、风险管理等，图4），间接支持主动基金具备一定超额收益潜力。

- 综上背景，提出采用基金组合策略，结合扩散指标的主动基金行业轮动打分，实现简单且效果良好的选基策略，为进一步章节奠定基础[page::4,5]

2. 模型介绍（第5-7页）

• 基金筛选条件：

- 基金类型限定为普通股票型、偏股混合型或平衡混合型
- 成立时间>2年，持仓大于75%，排除封闭期基金

• 基于加权基金持仓市值构建主动基金持仓行业指数，以扩散指标进行行业轮动策略回测。

- 回测期间（2018-2022年12月）统计选3至15个行业等权配置，4个行业表现最优，年化收益率30.75%，最大回撤约-38.9%，夏普比率1.09，超行业等权、偏股基金指数及沪深300指数明显（表1，图5，图6）。

• 同时介绍基于各基金持仓行业权重和行业扩散指标得分，计算基金整体景气度打分公式：

$$
Socre{i,t} = \sum{j=1}^N F{j,t} w{i,j,t}
$$

其中代表基金 $i$ 在第$t$期的综合景气度等于基金持仓中各行业权重 $w{i,j,t}$ 与对应行业扩散指标得分 $F{j,t}$ 的加权和。

• 强调本策略不依赖传统基金合同标签贴合，防止基金标签不准确或新兴行业无法有效分类的问题。补充通过对合同常见关键词分类（表2，图7）及持仓行业权重统计（表3）说明基金多行业投资均衡难以精准分类。

- 说明在基金组合行业覆盖全面的前提下，以行业得分汇总结合同基金整体评分，规避了单一行业/标签划分固有困难[page::5,6,7,8,9]

3. 基金选基策略（第9-12页）

• 基于基金综合打分，筛选前N个基金（10-50只）进行等权持有。

- 回测表明，选择30只基金时表现最优：
- 年化收益27.46%
- 最大回撤-39.5%
- 夏普比率1.02
- 超偏股混合型基金指数8.56%年化超额收益（表4，表5）

• 年度分布显示各年均跑赢偏股混合基金指数，2022年底依然保持正超额收益5.3%。

- 净值曲线及超额收益曲线（图8，图9）均显示扩散指标打分策略持续领先基准。

• 但策略表现略逊于基于行业扩散指标轮动的纯行业指数投资策略。原因分析指出：

- 基金净值计算包含管理费和非满仓因素导致收益降低
- 基金行业偏好与行业模型不一致，基金持仓过于分散，行业轮动效应欠佳

• 通过统计最新一期基金组合持仓行业（图10）及Top30基金融合持仓细节（表6），证实该策略组合相较行业策略持仓行业不重合，严重依赖部分行业如“酒类”占比过高，限制策略优化空间[page::9,10,11,12]

4. 选基策略优化（第13-17页）

• 为防基金组合权重过于集中于部分行业，采用组合优化模型约束行业暴露：

$$
\begin{array}{l}
\max \sumi \sumj Fj w{i,j} wi \\
\text{s.t. } \sumi wi = 1 \\
\sumi wi w{i,j} \leq 25\% \quad \forall j \\
0 \leq w_i \leq 1/N
\end{array}
$$

• 该模型保证基金组合持仓行业暴露不超过25%，且限制单只基金权重上限（1/N）。
• 回测结果（表7-9，图11-14）显示，行业暴露限制后：

- 策略年化收益最高达31.76%，夏普比率1.24，相较无约束提升4%左右
- 最大回撤略小于无约束方案，回测期内收益风险比改善，持仓行业市值占比更均匀，行业集中度降低（图14）
- 持仓行业分布更合理，避免“酒类”等单一行业过度集中（表10）

• 组合优化有效解决了基金组合中行业集中度过高而降低策略表现的问题，实现收益和风险的综合提升[page::13,14,15,16,17]

5. 策略季频调仓结果（第18-20页）

• 将选基策略调仓周期由月频调整为季频，适应更多投资者实际操作习惯，同时降低交易频率及交易成本。
• 季频等权选基策略（表11-12，图15）在20-40基金区间表现最佳，最大年化收益26.52%，夏普比率1.00，依然显著超偏股混合基金指数。
• 在行业暴露约束下季度调仓（表13-15，图16）：

- 年化收益提高至32.21%，夏普比率1.25
- 超偏股混合基金指数13.31%超额收益，获胜率和盈亏比大幅改善
- 策略回测表现稳定且优异，展示良好的投资组合实用价值[page::18,19,20]

6. 小结（第20页）

• 报告成功构建了基于扩散指标的基金组合策略，在考虑基金持仓行业多元化的基石上，融合创新行业打分方法，有效规避传统分类难题。
• 结合组合优化方法，规范行业暴露，显著提升了基金组合的风险回报特性，增强了策略的稳健性和可实施性。
• 策略月频与季频调仓均展示了超过30%的年化收益率以及超过1.2的夏普比率，回测累计收益最高接近200%。
• 解决了行业指数无可投资直接标的的问题，拓宽了策略适用范围和实用价值，是一套具备实际操作与推广空间的动态选基框架[page::20]

7. 风险提示（第21页）

• 主要风险包括宏观经济波动、政策环境变化、新冠疫情等外部冲击、指数系统性下跌以及模型可能失效的风险。
• 报告强调这些风险对策略执行和效果的潜在影响，提示投资需谨慎[page::21]

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三、图表深度解读

图1（第4页）：主动权益类基金数量持续增长趋势

• 时间跨度2012-2022年，基金只数从400余只持续攀升至2500余只，有力印证基金市场活跃度提升，策略开发基础扎实。
• 横盘波动不多，增长加速体现在后5年反映市场成熟度。

图2（第4页）：主动权益基金整体规模稳中有升

• 规模单位亿元，略显波动但整体从2012年1万亿左右逐步升至2021年尾接近4万亿，显示资金集中度和市场规模显著扩大。

图3（第5页）：ETF覆盖行业集中度差异

• 医药、电子类行业ETF数量远高于其他，强调部分行业市场关注度高，及扩散指标观察行业的多样性需求。

图4（第5页）：基金经理管理多技能文献综述

• 结合多项文献佐证基金经理具备对冲技能、战略创新能力等，多角度论证主动基金存在获取超额收益能力。

表1（第6页）：行业轮动风险收益数据表

• 按选择行业数3-15分析，选择4个行业时年化收益最高30.75%，最大回撤-38.88%，夏普1.09优于行业等权组合（18.09%收益，夏普0.76）和偏股混合指数，表现稳健。

图5与图6（第7页）：净值及超额收益曲线显示策略领先地位

表2、图7（第8页）：基金主题关键词分类及基金数量分布

• GMT、医药、消费类基金较多，基金合同分类多样，证明基于合同的行业划分存在颗粒度问题。

表3（第9页）：主动基金行业权重分布统计

• 绝大多数基金行业持仓权重处于20%以下“雨露均沾”，体现基金持仓分散使得单行业分类难度大。

表4、表5（第10页）：基金筛选TopN风险收益情况

• 选择30只基金时年化收益27.46%，夏普1.02，胜率62.5%，优于偏股混合指数18.9%收益，强化策略优越性。

图8、图9（第10-11页）：策略净值及超额收益走势

• 净值曲线展示长期领先基准趋势明显，超额收益年内持续扩大波动。

图10（第11页）：最新基金等权组合行业持仓占比明显与轮动模型不匹配

• 行业集中度低，轮动策略选出行业排名均较靠后，反映基于基金等权难以精确捕获行业趋势。

表6（第11-12页）：Top30基金组合前四行业持仓占比

• 行业权重随时间波动，明显偏好医药相关及“酒类”等行业，部分时点单行业权重高达40%。

表7-9，图11-14（第13-17页）：行业暴露约束后风险收益及持仓结构

• 回测显示年化收益提升至31.76%，夏普1.24，组合持仓行业更加均衡，前三大持仓比例从77%降至69%。

表11-15，图15-16（第18-20页）：季频调仓风险收益表现

• 年化收益维持30%以上，夏普比率约1.25，累计总收益190%左右，优于月频且交易成本相对较低。

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四、估值分析

• 本报告并不直接涉及公司估值模型，但构建了基于扩散指标的行业轮动模型与基金综合评分打分系统。
• 扩散指标作为技术量化指标，对行业趋势给予评价，基于此对基金持仓行业加权评分，反映基金“景气度”评估。
• 组合优化引入行业暴露权重约束，避免行业集中风险，引入资金权重限制，保障投资分散性和流动性。
• 通过大量回测验证模型关键参数如行业数N、权重上限1/N对组合表现的影响，体现模型灵活性和适用性。

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五、风险因素评估

• 报告明确指出多项风险（第21页）：

1. 宏观经济变化：经济放缓或波动可能影响基金和行业表现。
2. 疫情等突发公共卫生事件：可能扰乱全球宏观经济环境和市场情绪。
3. 政策环境超预期变动：监管或产业政策调整对行业构成不确定影响。
4. 指数系统性下跌风险：市场整体下跌引致组合收益下降。
5. 模型失效：扩散指标及组合优化可能在特定市场环境下失效。

• 报告无明确细化概率和缓解方案，多为常见市场风险提示，提示策略应用需动态调整。

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六、批判性视角与细微差别

• 报告客观展示了行业轮动模型转向基金组合所面临的收益差距及原因，体现分析严谨。
• 但基金组合持仓大幅偏离行业轮动模型理念，特别是某些周期性或热门行业过度集中（如酒类产业），潜在导致投资偏离策略预期。
• 在行业暴露约束优化环节虽有所缓解，但模型对行业权重的25%硬约束可能缺乏灵活度，须注意未来市场结构变化对组合适用性的影响。
• 回测以过去数据为基础，使用基金净值数据，均不考虑交易费用，未来实盘效果需结合费用率等综合考量。
• 策略适用范围局限于主动权益基金，且需大量基金持仓数据支持，普通投资者实现难度中等偏上。

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七、结论性综合

总体而言，本报告系统、有层次地阐释了如何将扩散指标行业轮动模型转化为更高可操作性的主动基金选基策略。其主要创新点在于：

• 基金多行业综合打分：有效替代传统基金标签分类，解决归类不准、投资纯度难控等历史难题。

- 扩散指标结合基金持仓：通过加权行业扩散指标得分评价基金行业景气，强化策略预测能力。

• 组合优化控制行业暴露：大幅缓解行业集中风险，优化风险收益比，实现策略稳健提升。

- 周期性调仓（月频、季频）对比：策略均表现优异，季频版本收益风险平衡更佳，交易成本考虑亦更合理。

• 实证回测数据支持：累计收益最高达近200%，年化收益超过30%，夏普比率大多超1，超偏股混合基金指数超额收益达12%以上，显著跑赢大盘基准。

报告的详实数据表和图形充分展现了策略发展的全过程，从理论建模到实际回测再到优化调仓，均体现深厚的量化分析功底。尤其是结合基金持仓数据反映出的市场实情，使得策略更贴近实操需求。

策略局限主要是基金行业配置受限于基金经理风格和持仓偏好，可能导致领域集中度与理论行业轮动指标不匹配，未来策略需要关注基金持仓动态与行业扩散指标同步变化。此外，市场急剧转变或政策突发事件可能影响模型有效性。

综合判断，德邦证券该报告提出的基于扩散指标的主动基金筛选策略具有创新性和实用性，风险控制措施合理，回测业绩优异，值得作为量化基金组合构建的参考框架，但投资者实际运用仍需关注市场环境变化及交易成本情况。

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参考与溯源

本文所有分析均基于原文提供信息整理，相关数据与图表（图1-16，表1-15）均有对应页码标识，引用页码见正文每段末尾。

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总结完毕。

报告