机构“抱团”与行业配置背景 [page::3]

• 机构投资者（尤其公募基金）持股趋同，形成“机构抱团”现象。

- 公募基金持仓变动影响市场热点，季报披露重仓股信息较及时，可用于估计基金行业配置。

基金重仓股市值占比及重仓股行业配置估计偏差 [page::4][page::5]

• 偏股主动型基金重仓股市值占比均值约49.6%，能较好反映整体行业配置。

- 重仓股估计行业配置与真实全部持仓相比，绝对偏差均值21.24%，且逐年下降，误差较小。

行业超配因子构建与因子表现 [page::5][page::6][page::7]

| 基金类型 | 平均 IC | ICIR | 年化收益率 | 夏普比率 | 最大回撤率 |
|----------|--------|-------|---------|---------|-----------|
| 普通股票型 | 4.69% | 0.25 | 10.83% | 0.48 | 31.22% |
| 偏股混合型 | 4.09% | 0.22 | 10.36% | 0.45 | 31.59% |
| 偏股主动型 | 4.68% | 0.25 | 7.86% | 0.35 | 36.86% |

• 行业超配因子衡量基金对行业的相对偏好，偏股主动型基金表现较弱，普通股票型与偏股混合型表现较好。

行业主动调仓因子构建与表现 [page::7][page::8]

| 基金类型 | 平均 IC | ICIR | 年化收益率 | 夏普比率 | 最大回撤率 |
|----------|--------|-------|---------|---------|-----------|
| 普通股票型 | 3.10% | 0.17 | 4.84% | 0.32 | 23.40% |
| 偏股混合型 | 3.14% | 0.17 | 11.43% | 0.61 | 33.78% |
| 偏股主动型 | 3.40% | 0.18 | 6.42% | 0.36 | 27.64% |

• 行业主动调仓因子反映基金经理行业配置变动，偏股混合型基金表现最佳，年化收益超11%。

重仓股补全方法及补全效果验证 [page::9][page::10]

• 通过补全季报重仓股外的非重仓持股，行业配置偏差绝对值由21.24%降至9.15%，大幅提升行业配置估计准确性。

补全后行业超配因子及主动调仓因子表现提升 [page::10][page::11][page::12]

| 基金类型 | 补全后超配因子IC均值 | 补全后超配因子夏普比率 | 补全后调仓因子IC均值 | 补全后调仓因子夏普比率 |
|----------|-----------------|-----------------|-----------------|-----------------|
| 普通股票型 | 4.84% | 0.62 | 4.35% | 0.60 |
| 偏股混合型 | 4.76% | 0.39 | 2.96% | 0.32 |
| 偏股主动型 | 5.24% | 0.53 | 4.28% | 0.55 |

• 补全后两类因子IC均值及夏普比率均实现显著上升，增强了因子的预测能力。

• 补全后因子IC及夏普比率均显著优于补全前，表明补全有效提升因子质量。

行业超配因子与主动调仓因子相关性与合成因子构建 [page::13][page::14]

| 因子 | 补全后超配因子 | 补全后调仓因子 |
|--------------------|------------|------------|
| 补全后超配因子 | 1.00 | 0.12 |
| 补全后调仓因子 | 0.12 | 1.00 |

• 两因子相关性较低，采用标准化等权合成，提高预测稳定性。

表10：合成因子IC统计

| 因子 | 平均值 | 标准差 | 最小值 | 最大值 | t统计量 | ICIR |
|--------|--------|--------|--------|--------|---------|------|
| 合成因子 | 6.18% | 34.49% | -60.74% | 74.88% | 1.97 | 0.33 |

• 合成因子IC均值6.18%，ICIR 0.33，分组净值表现Top与Bottom差异显著，年化超额收益达7.45%。

• 合成因子多空组合净值稳步上升，年化收益17.01%，夏普比率0.78。

基于合成因子的行业轮动策略回测表现 [page::16][page::17][page::18]

| 指标 | 行业轮动策略 | 等权基准 |
|----------------|----------|--------|
| 年化收益率 | 12.52% | 6.18% |
| 年化波动率 | 29.60% | 25.78% |
| 夏普比率 | 0.42 | 0.24 |
| 最大回撤 | 65.24% | 58.84% |
| 月度双边换手率 | 61.96% | 4.00% |
| 年化超额收益率 | 6.73% | |
| 跟踪误差 | 10.91% | |
| 信息比率 | 0.65 | |
| 超额最大回撤 | -20.22% | |

表13：不同手续费下策略超额收益率对比

| 手续费标准 | 年化超额收益率 |
|----------|-----------|
| 千分之一 | 6.73% |
| 千分之三 | 5.19% |

• 行业轮动策略表现优于等权基准，月度换手率适中，手续费影响有限，策略2020年超额收益21.67%。

基于基金“抱团”持股的行业配置策略资产配置系列之一 — 深度分析报告

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1. 元数据与概览

• 报告标题：基于基金“抱团”持股的行业配置策略资产配置系列之一

- 作者：高智威，东兴证券金融工程首席分析师

• 发布机构：东兴证券研究所

- 分析师联系方式：电话0755-82832012，邮箱gaozhw@dxzq.net.cn

• 发布日期：2021年

- 主题：基于机构尤其是公募基金持股数据，构建行业轮动模型，指导行业配置策略，以捕捉A股市场的行业轮动机会，实现资产配置收益的增强。

核心论点及评级：

报告围绕公募基金“抱团”现象，即机构投资者因投资理念和决策框架趋同，持股出现高度一致，导致部分行业被集中配置。通过挖掘公募基金持仓数据，尤其是季报重仓股及其补全后的全部持仓数据来构建行业超配因子和主动调仓因子，合成行业轮动因子，并基于此设计月度调仓的行业轮动策略。策略回测显示其年化收益优于等权行业基准，显示较强的预测能力和实践应用价值。

报告同时提醒模型和策略受限于历史数据，存在市场环境及政策变化带来的失效风险。整体立场积极，推动机构持股数据在量化行业轮动中的应用探索。[page::0,3]

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2. 逐节深度解读

2.1 投资摘要与背景介绍

报告指出，A股行业热点轮动明显，准确把握行业切换对组合收益提升关键。近年来，机构投资者资金量大、信息处理能力强，且决策趋同，形成“机构抱团”。公募基金持仓信息尤为重要，因其披露较为及时且规模影响市场显著。因此选用公募基金持股数据为基础源头，重点分析其行业配置变动，从而构建行业轮动因子。

基金季报披露重仓股信息，虽然缺全持仓，但重仓股市值占比接近50%，在行业配置比例上与全持仓偏差不大，具备替代部分全持仓信息的能力。报告提出尝试用重仓股构建因子，但发现单纯依赖重仓股存在估计偏差，故引入“补全”方法模拟全持仓，以提升行业配置比例估计精准度，验证显示补全后指标表现明显改进。[page::0-5]

2.2 机构“抱团”现象及季报重仓股行业配置估计（章节1）

报告对机构抱团进行了理论阐释，指机构尤其公募基金投资逻辑趋同，持股一致性上升，重仓股能反映机构重点观点。用2004年至2020年混合偏股型基金数据，统计重仓股市值占比约49.6%（图2），且重仓股估计行业配置与真实整体组合偏差较小（图3），表明重仓股行业配置比例能有效反映机构整体行业配置趋势。基金按照中信29个一级行业分类进行行业配置统计。[page::3-5]

2.3 行业轮动因子的构建（章节2）

2.3.1 行业超配因子

该因子衡量基金持仓行业占比相较市场流通市值占比的超配度，反映机构对行业的偏好程度，超配越高预期行业有机会。计算时动态采用已公布持仓（优先使用半年报/年报全持仓，缺失时用季报重仓股）。通过IC（因子值与下期行业涨幅的秩相关）和十分位组合回测方法验证。结果显示，普通股票型与偏股混合型基金构建的因子预测能力最好，均值IC约4.6%，多空组合年化收益率均超过10%，表现稳健（表1-2，图4）。[page::5-7]

2.3.2 行业主动调仓因子

该因子捕捉基金行业配置比例的主动变动，剔除行业价格涨跌的被动变化影响，更灵敏地反映基金经理的调仓动作。计算较为复杂，需调整上一期配置数据以反映行业涨跌影响。回测结果显示预测能力略逊于超配因子，平均IC约3.4%，但偏股混合型基金构建的调仓因子回报达11.43%（表3-4，图5）。该因子补充了超配因子的时间灵敏度不足问题，对短期行业观点修正尤为重要。[page::7-8]

2.3.3 重仓股持仓补全

考虑到季报仅披露重仓股，缺少非重仓股行业配置，报告提出基于非重仓股延续上一期（半年报/年报）相关行业分布加权调整补全，剔除价格变动带来的比例失真，组合加权计算新的行业配置比例，从而更接近真实全持仓。验证结果显示补全后行业配置比例的绝对偏差降低约55%（从21.24%降至9.15%）（图6），极大提升了估计准确度。

补全后的超配因子和主动调仓因子在IC指标及多空组合回报上均有明显提升。超配因子平均IC提升至5.2%，多空组合收益率提升至13%-15%不等（表5-6，图7-9）；主动调仓因子IC提升至4.3%，多空组合收益率达9.5%-9.7%（表7-8，图10-12）。这表明补全增强了因子信号质量，有助更准确捕捉基金经理行业观点及其调整，从而提高择时效果。[page::9-12]

2.4 行业轮动合成因子构建（章节2.3）

研究显示行业超配因子和调仓因子之间相关性较低（约0.15-0.28之间），提示二者信息互补。基于偏股主动型基金数据，报告采用标准化后等权合成二者作为综合的行业轮动因子。合成因子IC均值达6.18%，ICIR（信息比率）为0.33，均优于单一因子（表9-10，图13）。分位数组合测试显示从Top组到Bottom组年化收益呈现显著下降趋势，Top组组合年化超额收益率显著，约7.45%，超额信息比率达0.57（图14-16，表11）。多空组合年化收益达17.01%，夏普比率0.78，尽管最大回撤高达21.4%，但整体表现稳健且收益明显。[page::13-15]

2.5 基于基金持仓因子的行业轮动策略（章节3）

利用合成行业轮动因子设计月度调仓策略，选取因子排名前三行业等权配置，对比等权基准。回测2010-2020年，全球经济波动期间均表现出色。策略年化收益12.52%，对比基准的6.18%，年化超额收益6.73%，信息比率0.65（图17-18，表12）。策略换手率适中（月度双边约62%），对应手续费千分之一时仍获较好超额收益。

分年度看正收益年份超额收益平均为13.62%，负收益年份均值为-8.07%，显现出较高胜率和收益稳定性，尤其2020年超额收益高达21.67%，显示在机构抱团显著的市场环境下模型有效（图19）。手续费敏感性测试显示单边3‰手续费下，超额收益率略降至5.19%，仍具投资价值（表13，图20）。[page::15-18]

2.6 总结与风险提示（章节4-5）

总结强调：

• 机构抱团趋势为A股行业轮动提供了预测信号基础；

- 重仓股行业配置估计能较好代替全持仓；

• 持仓补全显著提升因子效果；

- 结合行业超配与主动调仓因子合成行业轮动因子，表现稳健且优于单因子；

• 行业轮动策略表现优异，尤其在市场波动时。

风险提示指出该模型和策略依赖历史统计和建模，面临市场环境和政策变化导致失效风险，建议谨慎应用。[page::18]

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3. 重要图表深度解读

图1：东兴金工行业配置框架[page::3]

展示四个相互驱动的行业配置因素：短期价量、估值盈利、机构持仓及经济周期。机构持仓作为核心齿轮之一，与其他因素共同推动行业配置动态，体现报告依赖机构持仓数据构建行业轮动策略的逻辑背景。

图2：偏股主动型基金重仓股市值占比[page::4]

显示2004年至2020年期间，偏股主动型基金重仓股市值占全部持仓市值的比例，平均约49.6%，稳步维持在40-60%区间。表明重仓股信息具有代表性，是估计行业配置的可行数据源。

图3：重仓股估计行业配置比例绝对偏差和[page::5]

衡量每期使用重仓股替代全持仓计算行业配置比例差异的绝对偏差总和。数据显示平均约21.24%，近年来持续下降至低位，说明重仓股在行业层面上的估计准确性逐渐提升，为后续因子构建打下基础。

图6：重仓股补全前后行业配置比例绝对偏差和[page::10]

补全后行业配置比例估计误差大幅压缩，绝对偏差从30%-40%区间下降至10%以下，验证了补全方法的有效性。补全显著提高基础数据的准确度。

图7-12：补全后超配因子与调仓因子多空组合净值及IC对比[page::11-12]

补全前后因子在预测能力指标IC和实证收益表现（净值增长及夏普比率）均提升明显，尤其夏普比率改善显著，表明补全提高策略风险调整后的收益质量。

图13-16：合成因子IC走势及分位数组合收益表现[page::13-15]

合成因子IC曲线波动性降低，更多月份为正，整体IC均值提升至6.18%。分位数组合中，Top组表现明显优于市场，净值曲线领先保持，Bottom组表现不佳，空头效应明显。多空组合净值稳步攀升，验证合成因子稳定理由和实际应用潜力。

图17-20：行业轮动策略净值及超额净值，年度超额收益，手续费敏感度测试[page::16-18]

策略净值及超额净值表现稳健领先基准，尤其2020年由于机构抱团难得时机，超额收益尤为突出。分年度分析显示高胜率和具有盈亏比。手续费敏感性表明即便在较高交易成本环境下策略仍有价值，适合中低频行业轮动。

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4. 估值分析

本报告核心是行业轮动因子构建及策略回测，未直接涉及传统公司估值方法。因子基于公募基金持仓数据对应行业配置的预测能力，利用多空分组构建组合收益指标进行绩效评估。

经济和统计指标（IC、ICIR、夏普比率、年化收益等）作为估值工具，衡量因子预测能力和策略风险调整收益。

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5. 风险因素评估

报告明确提出模型风险主要来源于：

• 政策变动： 政策调整可能影响机构投资行为及市场走势，导致因子信号失效。

- 市场环境变化： 过去十年行情特征可能不复存在，机构抱团特征弱化，行业轮动规律或改变。

• 信息披露限制： 依赖季报重仓及补全数据，其本身存在时滞及估计误差，市场极端波动下可能失准。

报告未提供具体缓解措施，但基于量化框架，策略可通过参数调整、定期回测来应对未来风险。

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6. 批判性视角与细微差别

• 报告以公募基金数据为核心，假设其持股风格能代表机构整体观点，忽视了其他机构（如保险、社保、私募）可能存在不同策略带来的偏差。

- 补全持仓时，假设非重仓股行业配置稳定且受行业涨跌被动调整，可能忽略基金经理在非重仓持股上的主动变化，这或导致补全数据的系统误差。

• 因子IC数值虽呈正相关，但绝对值较低(max ~6%)，提示预测能力虽有统计意义，但强度有限，策略仍存在市场波动阶段性失效的风险。

- 最大回撤较大，显示策略存在较高风险敞口，对于风险承受能力较低的投资者需谨慎。

• 对手续费敏感性分析虽有限，仅测试两档费率，未考虑滑点、流动性风险等现实交易成本。

整体来看，量化框架和数据处理具备严谨性，策略设计合理，结论基于回测数据支持，潜在假设合理但存一定约束，投资者应结合风险承受能力合理应用。

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7. 结论性综合

本报告系统构建了一套基于公募基金持仓数据的行业轮动模型与策略。重仓股数据虽局限，但通过合理补全非重仓股持仓行业配置，显著提升行业配置比例的准确度。进而构建了两类互补的行业因子——超配因子反映基金长期行业偏好，主动调仓因子反映短期行业配置变动，两者相关性低，合成因子表现优于任何单因子。

合成因子的IC均值达6.18%，回测期间对应多空组合年化收益17.01%，夏普比率0.78，策略显著优于等权基准组合，年化超额收益达6.73%，信息比率0.65，表明基于基金持股的行业配置策略具备较强的应用前景。

图表呈现了基金重仓股市值占比（约50%），重仓股与全持仓行业比例绝对偏差的减少（补全前21.24%至补全后9.15%），因子IC和收益的提升趋势，多空收益和净值增长，策略的年化收益及年度超额表现分布，手续费敏感分析等多个维度，全面验证了模型有效性。

风险提示中强调政策和市场环境变动的可能影响，提示策略在实际应用中需警惕模型失效风险。

综上，报告提供了创新且实用的量化行业轮动因子构建框架，通过机构“抱团”持股特征揭示行业景气轮动机会，策略在历史数据上表现优异，值得关注和进一步实证验证，尤其适合希望结合公募基金持仓信息加强行业配置的量化投资者与资产管理者。

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参考文献与数据来源

• Wind资讯数据库

- 东兴证券研究所内部数据库及数据处理模型

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重要图表索引（部分）

• 图1：东兴金工行业配置框架 [page::3]

- 图2：偏股主动型基金重仓股市值占比 [page::4]

• 图3：重仓股估计行业配置比例绝对偏差和 [page::5]

- 图6：重仓股补全前后行业配置比例绝对偏差和 [page::10]

• 图7-9：补全后行业超配因子表现 [page::11]

- 图10-12：补全后行业主动调仓因子表现 [page::12]

• 图13-16：合成因子指标及组合表现 [page::13-15]

- 图17-20：行业轮动策略净值、超额净值与手续费敏感性分析 [page::16-18]

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此份分析高度聚焦报告数据和逻辑，通过多维度剖析确保对报告的理解全面、准确。所有引用均标明页码以便追溯原文细节。

报告