机构行业配置视角与核心结论 [page::0][page::1]

• 公募基金主动增持计算机、食品饮料、医药、通信和家电板块，偏好板块体现机构看好方向。

- 电力设备及新能源、国防军工、电子等行业被净减持，资金流向暗示未来行业表现分化。

• 多维度综合模型相对看多食品饮料、医药、交通运输、农林牧渔、基础化工，体现配置策略的行业精选能力。

多维指标体系与组合表现 [page::1][page::2]

| 维度 | 多头行业（示例） | 空头行业（示例） | 综合评分（代表信号强弱） |
|--------------------|--------------------------|-----------------------------|--------------------------|
| 超低配维度 | 食品饮料、电力设备、新能源 | 非银行金融、消费者服务 | 食品饮料 0.83 |
| 仓位净变动维度 | 计算机、通信、建筑 | 国防军工、电子 | 非银行金融 0.73 |
| 多维指标综合 | 医药、农林牧渔、交通运输 | 银行、电力及公用事业 | 交通运输 0.61 |

• 多头组合自2009年2月至2023年4月23年化收益率约18.7%，超额收益达10.1%，信息比率1.1，季度胜率约67.2%。

- 2023年年初至今，累积收益7.9%，超额收益2.8%，显示持续领先市场表现。

• 空头组合表现较弱，年化收益仅约4.1%，存明显负超额收益。

资金流向与仓位变动图示分析 [page::3]

• 图示黑色柱体表明23Q1各行业相对超配比例及仓位净变动幅度，红色折线表现行业2023Q1涨跌幅。

- 公募基金大幅增持计算机、食品饮料、医药，押注高景气行业。

• 相反，电力设备及新能源、银行及房地产等板块处于资金净流出状态。

量化策略回测与风险提示 [page::1][page::2]

• 多维综合视角构建的多头行业组合具有较高的信息比率和抗风险能力。

- 风险因素主要包括基金风格漂移和重仓股代表性下降，可能影响配置信号的有效性。

• 指标综合排序赋予投资者清晰的行业配置决策依据，有利于捕捉行业轮动机会。

中信证券研究报告详尽剖析——基于机构持仓行为的行业配置模型跟踪 2023Q1

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一、元数据与概览

报告标题：《食品饮料、医药下跌净增持，呈现逆势强音——基于机构持仓行为的行业配置模型跟踪 2023Q1》
作者与发布机构：中信证券研究部，主要撰写分析师包括唐栋国（金融产品首席分析师）、赵文荣（量化与配置首席分析师）、何旺岚、王亦琛（金融产品分析师）等。
发布日期：2023年4月24日
研究主题：通过对2023年第一季度公募基金持仓数据分析，揭示机构投资者的行业配置信号，重点关注食品饮料、医药等行业的净增持态势及对应资金流动态势，基于行业超配、仓位净变动及多维指标模型构建行业配置见解和投资策略。

核心观点：

• 公募基金对计算机、食品饮料、医药、通信、家电等行业主动增持，电力设备及新能源、国防军工、电子等行业净减持。

- 综合考虑超配率、仓位净变动和前期价格走势，多维指标模型显示较看好食品饮料、医药、交通运输、农林牧渔和基础化工行业。

• 多头行业组合自2009年以来年化收益显著优于市场基准，表现相对稳健，风险指标亦有控制。

- 提醒需关注基金风格漂移及重仓股代表性变化的风险因素[page::0,1,2]。

总体而言，报告意在揭示机构持仓变化对行业配置的指导意义，倡导关注逆势强音行业（尤其食品饮料、医药）带来的投资机会。

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二、逐节深度解读

2.1 核心观点及公募基金持仓视角

此章节由多位分析师分别从不同角度解读公募基金仓位调整行为。唐栋国强调“逆市配置”理念，即通过资本配置变化捕捉相对被低估及具有中长期潜力的行业。其中，计算机、食品饮料、医药行业获得大幅净增持，显示机构对其成长与较稳定消费属性保持信心。相反电力设备及新能源、国防军工资金流出较大，反映结构性调整或盈利预期变化。

赵文荣基于4200只主动权益基金样本提取主动选股行业边际变化，重点展现超配比例和仓位净变动两个维度的数据。数据显示公募基金在食品饮料超配56%，计算机134%，表现强劲，净增持比例方面计算机1.96%、食品饮料1.05%、医药0.75%居前，体现资金强烈涌入趋势。

何旺岚提示资金净流出集中在电力设备及新能源（净减持1.55%）、国防军工（1.05%）、电子（0.78%）等行业，体现机构资金面临轮动调整动能。

王亦琛对行业组合表现的回测显示，从历史数据看，多维综合视角下的多头行业组合年化收益率约18.7%，年化超额收益高达10.1%，优秀的胜率和信息比率表明该策略具相当的实用价值，且2023年迄今收益达到7.9%，领先市场基准 2.8个百分点，表明当前模型仍具较好择时和配置效果。

风险层面皆由分析师共同提示，主要包括基金风格漂移带来的配置稳定性风险及重仓股代表性下降可能稀释模型信号的潜在风险[page::0,1,2]。

2.2 行业配置模型与组合构建

本章节详述基于公募基金重仓股数据构建的多维度指标体系，包括：

• 超低配指标：反映公募基金对某些行业长期静态低配的状态，体现行业偏好或回避。

- 仓位净变动指标：剔除行情影响后的实际资金流向。

• 前期价格涨跌：作为情绪和市场反应标志，结合仓位变动以判断价值趋势。

根据2023Q1数据，组合在超低配及仓位净变动两大维度明显展现多空分化，具体表1列明组合行业及对应数值：

| 维度类别 | 多头行业 | 代表性分值 | 空头行业 | 代表性分值 |
|---|---|---|---|---|
| 综合多维指标 | 食品饮料 (0.83)、医药(0.63)、交通运输(0.61)、农林牧渔(0.61)、基础化工(0.57) | | 非银行金融(0.73)、电力及公用事业(0.72)、银行(0.71)、电子(0.69)、钢铁(0.67) | |

这里的分值代表信号强度，分值越高表明该行业更被基金看多或看空。基金重仓股的相对超配比例最高的行业为计算机（134%），较市场利润基准明显超配，仓位净变动最大净增持行业为计算机（1.96%），净减持主要集中在非银行金融和新能源等风口稍显退潮领域。

基于组合的历史回测，纵览整体效果及风险控制，都显示基金从行业配置层面的投资带来显著超额收益，尤其多头组合信息比率高达1.1，意味着调整后的收益波动相较于超额收益较为稳健[page::1]。

2.3 图表分析与资金流动趋势判断

• 图1（页1）：展示多维综合视角下，多头和空头组合净值表现，长期趋势中多头组合显著跑赢全A标配组合，空头组合表现则明显较差，验证研究中多空组合构建合理。
• 图3和图4（页3）：条形图反映2023Q1公募基金在各行业的相对超配比例和仓位净变动幅度。计算机、传媒体和食品饮料超配和净增仓明显，图表中红色实线显示的2023Q1涨跌幅维持正向，但新能源、银行、房地产呈现负向净减持和回调行情。这一对比环节直观反映基金行业配置的“逆市”增持信号，表明机构对热门行业具备判断区分度。
• 表2（页2）：分年度统计多维综合视角组合的收益风险情况。整体上，多头组合2014年达到最高年化收益100.8%和夏普比率4.3，2023年表现依然抢眼（年化29.8%、夏普1.7），而2022年由于市场波动，收益出现回落，夏普一度为负。空头组合整体表现低迷，年化4.1%且信息比率负值，表明市场对空头行业预测准确度相对有限。

这些图表共同佐证了报告对基金持仓变动与行业景气趋向之间关系的分析主旨，即机构通过仓位调整体现其相对价值判断和风格轮换[page::1,2,3]。

2.4 风险因素

• 基金风格漂移：基金投资风格发生变化，可能导致重仓股和行业配置信号的代表性减弱。

- 重仓股代表性降低：部分重仓股结构可能因新兴基金或产品增多而不再充分代表整体公募基金投资偏好，导致模型信号衰减或误判。

报告中并未给出具体缓解方案，但以长期历史数据回测为基础，结合动态样本调整，显示相关风险可控但需持续监测[page::0,2]。

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三、图表深度解读

图1：多维综合视角行业组合净值表现（页1）

• 图示时间跨度2009.01到2023.04，曲线展示多头组合（黑色粗线）大幅跑赢全A标配组合（红线），说明行业仓位调整策略为投资组合带来长期正向收益。

- 空头组合和多头组合相对强弱指标动态对应高收益期和回撤期，表现较优稳健的季度胜率高达67.2%。

• 显示不同市场环境下行业多头组合具有显著信息优势，表明基于基金持仓行为构建的多维组合具有策略有效性。

图3和图4：23Q1公募基金行业超配和仓位净变动（页3）

• 图3黑柱显示相对超配比例，计算机、传媒明显最高，房地产为大幅低配，涌现逆势增持及调仓结构。

- 红线为同期涨跌幅，计算机等强势行业对应股价上涨，新能源及银行等则呈现价格回落，资金流入流出与市场表现基本呈现一定程度正相关，但也存在逆向配置现象。

• 图4进一步剔除价格行情影响，展示净增减仓幅度，印证资金主导方向，更直观反映机构“逆市”调整态势。

表1：多维指标下多空行业组合明细（页1）

表格详细列明不同维度下多头和空头行业，结合相对超配和仓位净变动，识别高信号行业及低配行业。数据显示计算机行业在多维指标中的分值及超配比例均为最高，反映基金一致看多。空头方向非银行金融、电力设备及新能源等行业持续被机构避险。

表2：分区间统计多维综合视角下行业组合收益风险情况（页2）

表中细分历年不同时间段的多头及空头组合收益率、波动率、夏普比率、超额收益等指标。关键指标显示：

• 2014、2019、2020年多头组合年化超额收益居高，市场风格明显影响组合表现。

- 2023年多头组合表现强劲，风险指标达最佳区间。

• 空头组合整体收益率较低，部分年份（如2023年）异常波动性显示市场存在难以准确捕捉反向配置机会。

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四、估值分析

本报告侧重于行业配置模型与持仓行为变化，未展开针对单一行业或公司深度估值模型（如DCF、PEG等）分析。其主要关注的是宏观行业配置和资金流向的定量信号解读。

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五、风险因素评估

• 基金风格漂移：基金经理在不同周期调整风格，行业配置变动幅度导致模型信号稳定性受到影响，尤其在市场风格切换时该风险凸显。

- 重仓股代表性下降：由于市场参与主体分化，部分基金的重仓股不再具有全市场代表性，可能导致基于重仓股数据的行业配置判断失真。

报告并未明确给出防范风险的具体操作，但提醒投资者需持续关注基金整体风格和持仓变化，以通过动态调整组合优化风险收益。

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六、批判性视角与细微差别

• 模型依赖重仓股数据：虽然重仓股反映基金投资倾向的优秀代理变量，但其局限在于对中小盘、灵活仓位调整基金的覆盖不足。同时，基金调仓行为本身可能有一定滞后。

• 逆市配置信号可受极端市场影响：当市场情绪异常或阶段性风格极端时，仓位净变动指标或超配比例的解读可能存在误导风险。
• 没有对绝对估值水平给出判断：该报告重点是相对行业配置，未涉及估值安全边际等维度，限制了投资建议的完整性。
• 风险提示略显简略：虽然提及了主要风险，但缺乏系统的风险量化和缓释方案讨论。

整体而言，报告在以量化角度剖析公募基金行业配置意图方面深入，逻辑清晰，数据详实。但因专注于配置行为设计，局部信息延展不足可见。

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七、结论性综合

本份中信证券研究报告系统挖掘了公募基金2023年一季度持仓变动，基于“超低配”、仓位净变动以及前期价格波动等多维度指标，建立了一套较为科学的行业配置信号模型。该模型指出：

• 公募基金逆市增持了食品饮料、医药等稳健消费及成长行业，体现在超配比例及净增仓均持续攀升，显示机构投资者在疫情后经济复苏及消费回暖背景下的布局偏好。

- 资金从电力设备及新能源、国防军工、电子行业大幅流出，反映资金对当前高估值板块的谨慎调整，相对弱势明显。

• 行业多头组合长期表现优异，年化收益显著超越市场，对投资者提供了有效的择时和行业配置参考，信息比率和季度胜率均凸显策略的稳定性和有效性。

- 资金流向数据与价格趋势在图表中清晰呈现，强化了“资金为王”的理念，揭示机构投资者行为背后的价值判断。

• 需警惕基金风格漂移、重仓股代表性下降两大风险，这可能削弱行业配置模型的预测能力。

综上，报告通过详实数据和科学指标，为A股市场行业轮动提供了精准参考，尤其提示投资者关注食品饮料、医药等“逆势强音”行业，兼具理论和实操意义。

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溯源标注：[page::0,1,2,3,5]

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参考图片

• 报告首页分析师图片与核心观点

• 公募基金持仓多头组合净值表现图

• 23Q1公募基金行业超配和净仓位变动条形图

报告