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研究导读:考虑到中美市场的投资者结构、有效性程度存在显著差异,本文尝试结合多维度量化指标来跟踪观察中美主动股票型基金的行为差异,分析的内容包括整体超额收益能力、超额收益来源以及投资者建议等。


重点结论

A股主动型基金:使用过去十年A股主动型基金的数据进行统计分析,一方面,国内市场主动型基金的主动性程度显著高于美股,时间序列上主动型基金也未出现类指数的投资偏好,主动基金作为整体相对市场基准指数有显著超额收益;另一方面,国内主动基金整体在行业风格配置上长期与市场基准指数呈现明显差异,造成主动基金相对市场基准较高的跟踪误差,在此基础上主动基金获得了显著的超额收益。

美股主动型基金:基于Martijn and Petajisto(2009)的研究,一方面量化指标表明自上世纪90年代起美国共同基金市场呈现主动管理向被动管理转变的迹象(不仅仅是指数产品规模的增加,而且传统主动管理基金运作中呈现类指数特征),同时美股主动型基金平均业绩跑输标普500,另一方面强调通过与市场风格偏离共同基金无法获取超额收益而只能通过自下而上选股实现显著正向超额收益

A股基金管理人的建议:对于主动型管理基金,立足于中长期收益视角,在A股坚持自身风格或者主动的风格配置更有可能做出显著超额收益,承担的风险是超额收益的稳定性降低。

A股机构投资者的建议:一方面,资金规模越大基金组合预期Alpha越低,对于大型机构者而言指数基金产品的配置必不可少;另一方面,当前来看在规模可控前提下A股的主动基金能提供显著的超额收益,但承担的代价是与市场较大的跟踪误差(造成收益风险形态有较大差异),因此在自上而下进行资产配置时,主动基金与指数产品一定程度上可以作为两类资产进行对待

跟踪主动基金的风格配置:本文尝试用五个典型的规模指数模拟市场主动型基金的风格配置行为,模拟结果显示不同时期主动型基金的风格配置存在显著变化,并且构造的模拟组合与主动型基金指数走势基本一致,在过去的七年相对市场基准中证800净收益指数有年化3%的超额收益。

我们基于海外两篇针对美股市场实证分析的报告,全面展示了美国共同基金市场主动股票型基金的行为特征,一方面量化指标表明自上世纪90年代起美国共同基金市场呈现主动管理向被动管理转变的迹象(不仅仅是指数产品规模的增加,而且传统主动管理基金运作中呈现类指数特征),另一方面强调通过风格漂移共同基金无法获取超额收益、而只能通过自下而上选股实现显著正向超额收益。

考虑到中美市场的投资者结构、有效性程度存在显著差异,那么上述结论在A股是否成立,则是本文希望讨论的核心议题。概况来说,本文主要包括以下四方面内容:首先,简要概述衡量股票主动管理程度的两个指标及指标内涵差异;第二,对A股市场主动型股票基金的主动性份额进行度量、观察主动性程度;第三,分析基金主动性与超额收益的关系,并探讨其他对基金超额收益存在潜在影响的指标;第四,尝试构建模型追踪A股主动型基金的风格配置变化。

I

如何衡量股票主动管理的程度?

借鉴Martijn and Petajisto(2009) 的方法,我们用两个维度来衡量主动型股票基金的主动程度:

第一个指标为主动性份额(Active Share),即基金所持有股票头寸相对基准指数持有股票头寸的差别之和,即

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公式中的基准指数并非基金产品指定的业绩比较基准,而是引入市场上常见的比较基准指数,本文中我们选择选择上证50、中证100、沪深300、沪深300成长、沪深300价值、中证500、中证800、创业板指、中小板指、中证1000共10只指数作为备选的基准指数,计算基金相对于这10个基准指数的头寸差异,计算出的最小值将作为该基金的主动性份额得分。

第二个指标则是跟踪误差,我们将计算基金净值收益率与比较基准指数收益率的差异标准差年化值作为该基金的跟踪误差。

基金产品在主动性份额和跟踪误差上体现出的差异,一定程度上反映了该基金主动投资的逻辑:A基金主动性份额得分高但跟踪误差低,反映了该基金在行业风格上跟市场指数偏离较小,但在选股层面表现积极;B基金主动性份额得分低而与基准指数的跟踪误差大,反映出该基金在行业风格上与市场基准有较大差异,通过持续的行业风格偏离来获取超额收益。

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II

A股的主动股票基金“主动”么?

采用主动性份额的概念,我们尝试来计算A股主动型管理基金的主动管理程度。本文的研究对象包括国内市场中的主动股票型基金,纳入要求为基金类型属于普通股票型基金、混合偏股型基金、灵活配置型基金、平衡型基金与指数增强基金,要求在纳入样本时上市时间超过半年、基金规模大于5000万元、权益资产权重不低于75%,计算的时间区间为2010/12/31-2019/11/1。

由于公募基金产品在半年报和年报会披露持有的全部股票头寸,因此我们以半年为频率来回顾A股市场主动股票型基金的主动性程度(主动性份额的平均值)。图2展示了A股主动股票型基金主动性份额分布情况,可以看到2010-2019年绝大部分国内主动型股票基金的主动性份额在60%-100%,整体都是处于较高水平。图3中展示了2010-2019年A股主动型基金的平均主动性份额近85%,虽然近两年有略微下滑但依然处于高水平。如果考虑全部公募基金产品,整体的主动性份额水平会下降,但两者在时间序列上的波动趋势是基本一致的。

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基于2019年1282只主动型基金半年报的数据,我们计算了截面上各基金主动性份额与跟踪误差的分布情况,如下表所示,整体上样本基金的主动性份额与跟踪误差正相关,按照图1的划分标准,我们给出了五类基金的分布情况,从整体上来看,A股主动基金里数量最多的产品类型依次是分散化择股型、温和主动型、激进型、风格漂移型和类指数型。

从统计结果可以看到,中美主动型基金在主动管理程度上有明显差异,在国内市场并没有看到主动型基金有被动化投资的趋势:一方面,在整体层面上,A股主动型基金的主动性份额平均值在80%(包含被动基金后数值降低到75%),而美股基金整体分值为60%;另一方面,在美股市场的主动型基金中出现相当比例数量的类指数基金(达到近20%),国内当前占比不足1%

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III

基金主动性与超额收益的关系

基于Martijn and Petajisto(2009) 的实证分析结果,美股市场上主动性份额高的基金未来呈现出更高的超额收益,并且在各类主动性测度指标中主动性份额是最优的基金业绩预测指标(相比而言跟踪误差对基金未来业绩没有预测能力),进一步作者指出投资者应该选择主动性份额高、基金规模小、过去一年业绩表现好的基金产品,这类基金产品组合相对市场基准(标普500)年化净超额收益率高达6.5%。

那么,这些关键指标对A股主动型股票基金的筛选能力如何呢?本节将从两个方面来观察指标的预测效果,第一步我们测试单指标跟基金未来业绩间的相关性关系,计算指标筛选基金的能力,第二步我们尝试进行二维指标的联合检验,观察不同指标跟基金主动性间的交叉效应。

3.1.单指标检验

本节中我们将依次分析基金的主动性份额、跟踪误差、基金规模、历史业绩与基金未来收益的关系。检验方法如下:在样本期内以半年度为频率,将主动型基金按照测试指标由小到大等分为十组,逐月计算第一分位与第十分位基金组合的净值变化情况,最终再检验样本区间内两个组合是否累计净值显著异于0,即反映出单一指标能否对基金未来收益有显著区分能力。

下图展示了四个指标不同分位数组合的历史净值表现,可以看到其中仅基金规模对基金未来业绩有显著的区分能力,即小规模相对大规模基金更容易实现超额收益(组合收益差异检验P值达到0.73%),而其他指标均未显示出明显的差异性,即没有统计意义上显著的基金筛选能力。

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3.2.双指标联合检验

考虑到筛选指标间可能存在交互效应,因此我们进一步采用交叉分组的模式,从二维角度观察分析联合指标下是否有筛选主动基金的能力。进一步的,考虑到考核基准的不同,我们选择了两个业绩比较基准进行分析,分别是主动型基金平均收益和中证800净收益指数作为比较基准,前者衡量筛选基金组合能否超越同行,对基金管理人有较高的参考意义,后者衡量的是相对市场基准的超额收益即能否战胜市场,对于投资人有较强参考性。

3.2.1.主动性份额vs跟踪误差

我们将样本基金按主动性份额与跟踪误差等分为5×5组,计算每组基金相对于中证800的平均超额收益(表格中展示为年化值),并检验每组基金相对基准超额收益收益的显著性。下表显示,样本基金整体超额收益为正,反映出A股市场主动基金整体相对市场基准存在超额收益,并且跟踪误差越高的基金反而整体的超额收益水平会更高,只是超额收益的稳定性不强。

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另一方面,我们将基金组合的比较基准从中证800转换为同期主动型基金的平均收益,可以看到如果基金管理人想长期跑赢同行,则需要承受较高的跟踪误差,同时主动性份额较低的基金产品则有较大概率会上跑输同行。结果表明,基金管理人在A股一定程度上需要相对市场有明显的行业风格偏离,同时自下而上进行选股才能有更大概率跑赢同行

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3.2.2.主动性份额vs基金规模

类似的,我们将样本基金按主动性份额与基金规模等分为5×5组,计算每组基金相对于同期中证800净收益指数的年化超额收益和检验显著性。统计结果显著,规模较小的基金整体相对市场基准有超额收益,而规模较大且主动性份额较高的基金平均来看超额收益为负。

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如果把比较基准替换为同期主动型基金的平均收益,该规律同样存在,规模较小的前60%主动型基金在样本期内平均表现普遍优于同类均值,规模最大且主动性份额较高的基金相对同行显示出更强更稳定的负向超额收益

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3.2.3.主动性份额vs历史业绩

最后,我们将样本基金按主动性份额与历史业绩(过去半年收益率)等分为5×5组,计算每组基金相对于同期中证800的年化超额收益并检验统计显著性,结果显示除了每期业绩最差组形成的基金组合难以跑赢市场基准,其他主动型基金长期都有跑赢市场基准的能力

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将基准替换为同期主动型基金平均收益后,上述效应更为显著,过去半年收益最低的基金有更大的概率在未来跑输同行,主动性份额指标的影响相对较小

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对比中美股市主动型股票基金超额收益来源,可以看到整体差异性大于共同性:相同之处在于规模是超额收益的敌人,因此规模较大的基金都容易跑输同行或市场;不同之处在于三方面:第一,美股主动型股票基金作为整体是跑输标普500指数,而A股主动型股票基金作为整体是跑赢中证800指数;第二,主动性份额指标在A股没有筛选基金的能力,并不存在主动性份额高未来超额收益强的规律;第三,在A股较小的跟踪误差和主动性份额可能导致基金产品长期绝对收益跑输同行,而美股跟踪误差大小对基金业绩影响较小。

上述实证研究结论,无论对于基金管理人还是投资人都有一定的参考意义:对于主动基金管理人而言,从长期绝对收益出发,在A股坚持自身风格或者主动的风格轮动更有可能做出超额收益,与市场风格保持一致并非最优选择;对于基金投资者而言,一方面,资金规模越大预期alpha越低,对于大型机构者指数产品的配置必不可少;另一方面,当前来看在规模可控前提下A股的主动基金仍能提供显著的超额收益,但是承担的代价是与市场较大的跟踪误差(造成收益风险形态有较大差异),因此在自上而下进行资产配置时,主动基金与指数产品一定程度上可以作为两类资产对待

IV

A股主动管理型基金特色

我们将Wind普通股票型基金指数(885000.WI)作为主动型股票基金的代表,中证800作为市场比较基准,下图展示了主动型股票基金跟比较基准间的走势差异,可以看到长期年化收益差异超过了2%,A股主动型基金作为一个整体相对市场存在明显的长期超额收益。

那是什么因素导致A股主动基金长期跑赢市场呢?并且从上文的数据分析来看,跟踪误差较大的主动基金反而更容易跑赢市场和同行,反映出绩优基金在风格和行业上有可能跟市场基准都存在显著的偏离。

基于基金的持仓数据进行汇总,也证实了上述的猜想,采用申万一级行业分类,对比样本基金总体与中证800在2010上半年、2014上半年、2019上半年的行业配置情况, A股主动型基金长期行业配置比例跟市场基准都存在不同。下图显示,主动型基金在这三个时间截面都是持续超配医药生物、食品饮料、计算机、家用电器、电子等行业持续低配银行、非银金属、交通运输、有色金属、公用事业等行业,说明近十年国内主动型基金经理持续偏好消费、成长类行业,对金融、周期性行业偏好较低。

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结果显示公募基金作为一类机构投资者,在整体层面的行业风格配置跟市场是存在较大差异的,但如果只是基于基金产品的年报和半年报去跟踪公募基金的市场配置情况,在及时性上会大打折扣,是否有办法可以及时跟踪公募基金的行业风格配置行为呢?

本文提出一种相对简便有效的处理方式,我们选择上证50净收益(N00016.SH)、沪深300净收益(N00300.CSI)、中证500净收益(N00905.CSI)、创业板R(399606.SZ)、中小板指R(399333.SZ)共5个指数代表A股的大小市值、价值成长风格,模拟Wind普通股票型基金指数(885000.WI)在2012/12/31-2019/10/25区间内的板块风格配置情况,具体配置比例如下图所示,平均每期的拟合优度超过95%。

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基于估测的配置比例,用以上5个指数构建模拟跟踪组合。假设初始点位均为1000,模拟跟踪组合、普通股票型基金指数与中证800(净收益)回测区间的走势如下图所示。模拟跟踪组合与股票基金指数线基本重合,相对中证800在长期有明显超额收益

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