优秀主动指数增强基金的践行者

1、内容目录 HYPERLINK l _TOC_250017 引言 4 HYPERLINK l _TOC_250016 指数化投资已成为一种趋势 4 HYPERLINK l _TOC_250015 A 股市场仍存在显著的 Alpha 收益 4 HYPERLINK l _TOC_250014 主动管理的指数增强类基金介绍 5 HYPERLINK l _TOC_250013 中银基金旗下优秀的主动指数增强基金 6 HYPERLINK l _TOC_250012 基金产品介绍 7 HYPERLINK l _TOC_250011 基金产品业绩表现优异 8 HYPERLINK l _TOC_250010 基

2、金产品选股能力突出 10 HYPERLINK l _TOC_250009 基金产品行业配置相对均衡 13 HYPERLINK l _TOC_250008 基金产品风格因子相对暴露适中 13 HYPERLINK l _TOC_250007 基金产品淡化择时分散化风险 15 HYPERLINK l _TOC_250006 中证 500 指数长期投资价值高 16 HYPERLINK l _TOC_250005 中证 500 的市值风格偏中盘 16 HYPERLINK l _TOC_250004 中证 500 长期收益表现稳健 16 HYPERLINK l _TOC_250003 中证 500 的估值

3、优势明显 17 HYPERLINK l _TOC_250002 中证 500 的成份股备受投资者青睐 18 HYPERLINK l _TOC_250001 主动权益类基金持仓 18北上资金 18 HYPERLINK l _TOC_250000 9. 总结 19图表目录图 1：美国指数型产品占共同基金市场规模比例变化对比 4图 2：美国指数型和主动型产品资金流入流出对比（单位:十亿美元） 4图 3：2005 年以来不同国家、地区指数型产品的数量和规模年复合增长率统计 4图 4：A 股投资者持股市值占比统计 5图 5：A 股投资者交易占比统计 5图 6：指数增强类基金的构成 6图 7：指数增强类基

4、金的收益构成 6图 8：中银基金主动指数增强类基金体系 7图 9：中银量化精选的净值走势图 8图 10：中银量化精选的选股 Alpha（季度）统计 11图 11：中银量化精选相对中证 500 的行业配置统计 13图 12：中银量化精选相对中证 500 指数的因子相对暴露 14图 13：中银量化精选的仓位和持股集中度统计 15图 14：中银量化精选的半年度换手率统计 15图 15：中银量化精选的季度末规模统计 15图 16：主流宽基指数的股票数量和市值分布图 16图 17：市场大小盘风格变化走势图 17图 18：主流宽基指数调整价格走势图 17图 19：全球主要市场指数的市盈率 PE_TTM（单

5、位：倍） 17图 20：全球主要市场指数的市净率 PB_LF（单位：倍） 17图 21：中证 500 指数的市盈率 PE_TTM 走势图（单位：倍） 17图 22：中证 500 指数的市净率 PB_LF 走势图（单位：倍） 17图 23：中证 500 指数成份股属于基金前十大重仓股的数量及权重占比统计 18图 24：北上资金持股结构中中证 500 指数成份股市值占比统计 19表 1：股票指数和基金指数近十年的年化收益率和波动率统计（20100901-20200831） 5表 2：中银基金旗下主动指数增强类产品收益统计 7表 3：产品基本信息介绍 8表 4：参与科创板网下打新的基金 7 月 22

6、 日收益表现 9表 5：中银量化精选与不同指数的收益风险指标对比（20190101-20201216） 9表 6：中银量化精选相对传统中证 500 增强类基金的表现 9表 7：中银量化精选 2019 年以来各季度的重仓股相对中信行业指数的超额收益统计 11表 8：风格因子列表 13引言指数化投资已成为一种趋势截至 2019 年底，美国共同基金市场资产规模接近 22 万亿美元。近十年来，美国共同基金发生了结构性变化，主动股票型基金占比由 82 降为 61 ，而以指数基金和 ETF 为代表的指数型产品占比由 18提升至 38，且指数型产品长期保持着资金净流入。图 1：美国指数型产品占共同基金市场规

7、模比例变化对比图 2：美国指数型和主动型产品资金流入流出对比（单位:十亿美元）主动股票型基金指数股票型基金股票型ETF82%10%8%61%19%19%2009年2019年0%20%40%60%80%100%资料来源：ICI，天风证券研究所注：因小数的四舍五入，使得加和不一定等于 100%。资料来源：ICI，天风证券研究所截至 2020 年 7 月底，我国指数型产品的规模超过了 1.4 万亿元。近年来，我国指数型产品得到了飞速发展，已成为市场中非常重要的产品类别，指数化投资已经成为一种趋势。根据中证指数公司的统计，我国指数型产品数量和市场规模的年复合增长率均达到了 30以上。与同期美国和亚太地

8、区相比，我国指数型产品数量与规模实现了快速扩容，但在绝对规模水平上仍然存在较大提升空间。图 3：2005 年以来不同国家、地区指数型产品的数量和规模年复合增长率统计数量规模数量规模中国美国亚太地区15%0%资料来源：中证指数公司指数化投资发展趋势与展望，天风证券研究所A 股市场仍存在显著的 Alpha 收益事实上，在美国长期牛市背景下指数化投资的赚钱效应明显，坚持投资指数型产品是可以获得很好收益的，例如：过去十年中标普 500 指数年化收益率达到了 12.80 ，纳斯达克指数的年化收益率为 18.74 ，均表现较为优异。虽然 A 股市场中的宽基指数跑赢了上证综指，但表现并不突出，过去十年沪深

9、300 指数的年化收益率仅为 5.19 ，中证 500 指数的年化收益率为 3.81 ，且 A 股宽基指数的波动更大。由此可见，在 A 股市场中长期持有宽基指数并不能获得较高的收益，这与美股市场存在一定差异。指数代码指数名称累计收益率年化收益率年化波动率SPX.GI标普 500233.5812.8017.30IXIC.GI纳斯达克指数457.0118.7419.12000001.SH上证综指28.682.5521.50000300.SH沪深 30065.895.1923.12000905.SH中证 50045.303.8126.79表 1：股票指数和基金指数近十年的年化收益率和波动率统计（20

10、100901-20200831）美股指数A 股指数A 股基金指数885000.WI普通股票型基金指数204.1711.7722.76885001.WI偏股混合型基金指数169.8310.4421.13资料来源：Wind，天风证券研究所同时，当我们将宽基指数与主动基金指数比较时，可以发现 A 股市场中主动基金的投资价值更高。主动基金指数的年化收益率超过了 10，A 股市场中依然存在显著的 Alpha收益。主要原因是，我国股市的交易主要是由个人投资者贡献的。根据 2010 年至 2019 年上海证券交易所统计年鉴，2010 年以来自然人以约 20持有市值创造了超过 80的交易占比，其交易量远超过专

11、业机构投资者。然而机构投资者无论是在信息获取还是投研能力上都拥有明显优势，因而在 A 股市场目前是存在显著的 Alpha 收益的。机构投资者拥有信息优势和突出的投资能力，能获取更多的 Alpha 收益，从而使得管理的主动基金业绩表现更加突出。图 4：A 股投资者持股市值占比统计图 5：A 股投资者交易占比统计自然投资人一般法人沪通股专业机构自然投资人一般法人沪通股专业机构100%90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%201020112012201320142015201620172018100%90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%20102011201

12、220132014201520162017资料来源：上海证券交易所官网，天风证券研究所资料来源：上海证券交易所官网，天风证券研究所注：上海证券交易所统计年鉴（2019 卷）并未披露 2018 年投资者交易占比。主动管理的指数增强类基金介绍指数型产品拥有持仓股票公开透明，费率低等优势，即投资者希望以低成本投资风格稳定的基金产品，以期获得良好的投资收益。由于 A 股市场存在显著的 Alpha 收益，如果能将 Alpha 收益和指数型产品结合，长期投资该类产品便可得到更高的投资收益。事实上，增强指数型基金产品可以满足上述要求。增强指数型基金以力争实现超越目标指数的投资收益为目标，同时会约束跟踪误差和

13、股票投资范围（如投资于目标指数成份股和备选成份股的资产不低于股票资产的 80）。目前，市场上主要采用量化选股方法实现增强指数收益的目标，但也有少部分基金经理采用基本面选股方法管理增强指数型基金。同时，也有部分主动权益型基金以目标指数为基准，追求稳定的超额收益。目前，市场上主要采用基本面选股方法管理主动权益型基金，但也有少部分基金经理采用量化选股方法。相比于增强指数型基金，放宽了跟踪误差和拓展了股票投资范围，目的是发挥主动选股的优势获取更高的超额收益。我们将其与增强指数型基金合在一起，可统称为指数增强类基金。指数增强类基金既满足了投资者对风格稳定基金的偏好，又满足了投资者对更高收益的追求。被动指

14、数型基金指数类基金 指数增强指数型基金权益类基金增强类基金主动类基金主动权益型基金图 6：指数增强类基金的构成注：主动权益型基金包括：普通股票型基金、偏股混合型基金和部分灵活配置型基金等。资料来源：Wind，天风证券研究所事实上，主动指数增强类基金同样具有传统增强指数型基金的特征，即其收益可分解为 Beta 收益（）和 Alpha 收益（）两部分。其中 Beta 收益代表的是基准收益，是基金产品的基础收益；而 Alpha 收益代表的是相对基准的超额收益，是基金经理通过主动管理获得的，体现了基金经理的投资能力。图 7：指数增强类基金的收益构成超额收益基准收益 组合总收益Beta收益Alpha收益

15、资料来源：天风证券研究所中银基金旗下优秀的主动指数增强基金中银基金管理有限公司（以下简称中银基金）前身为中银国际基金管理有限公司，于 2004 年 7 月 29 日正式开业，是由中银国际和美林投资管理合资组建（2006 年 9 月 29 日美林投资管理有限公司与贝莱德投资管理有限公司合并，合并后新公司名称为“贝莱德投资管理有限公司”）。2007 年 12 月 25 日，经中国证监会批准，中国银行直接控股中银基金。2008 年 1 月 16 日，公司正式更名为中银基金管理有限公司。公司管理基金资产规模超过 3700 亿元，是中国管理资产规模较大的基金公司之一。中银基金汇集海内外具有丰富经验和良好

16、职业道德，具备团队精神和创新意识的资深投资管理人才，组成了国际化与本土化相结合的中西合璧的专业化团队，致力于以诚信服务大众，用智慧创造财富，为投资者提供丰富的投资产品和国际标准的投资管理服务。公司将充分发挥中外股东的全球经验和资源优势，引入外方股东在全球资产管理市场的成功经验、技术和智慧，与中国本土经验相结合，为广大投资者提供专业化的投资理财服务。中银基金旗下有 2 只对标宽基指数的主动指数增强类基金，分别为对标沪深 300 指数的中银量化价值（004881.OF），对标中证 500 指数的中银量化精选（003717.OF）。据了解，中银量化价值基金成立于 2017 年 11 月，2019 年

17、 5 月份之前为 PB-ROE 策略，2019年 5 月份之后改为主动沪深 300 类增强策略；中银量化精选基金成立于 2016 年 12 月，2019年 1 月份之前为 GARP 策略，2019 年 1 月份之后改为主动中证 500 类增强策略。相关信息如下表所示。可以看到，中银量化价值基金策略调整以来相对基准累计超额收益达到了42.52 ，中银量化精选基金策略调整以来相对基准累计超额收益达到了 51.79 ，均表现较为优异。表 2：中银基金旗下主动指数增强类产品收益统计日期以来收益率以来超额收益(亿元,2020Q3)004881.OF中银量化价值偏股混合型基金沪深3002017/11/24

18、2019/5/164.3042.524.39003717.OF中银量化精选灵活配置型基金中证5002016/12/132019/1/188.8851.791.56基金代码基金名称基金类型对标指数成立日期策略调整策略调整策略调整规模合计截至日期：2020 年 12 月 16 日。注：超额收益率为区间基金收益率与业绩基准收益率的差值，中银量化价值的业绩基准为 0.8*沪深 300+0.2*中债综合指数，中银量化精选的业绩基准为 0.75*中证 500+0.25*中债综合指数。资料来源：Wind，天风证券研究所两只主动增强类基金的基金经理为赵志华先生，管理经验丰富且业绩优异。基金经理曾任华泰证券金融

19、创新部量化投资经理，资产管理总部投资主办。2011 年加入中银基金管理有限公司，曾担任基金经理助理、专户投资经理。2015 年至 2018 年 2 月担任中银优秀企业股票型证券投资基金基金经理。2016 年 6 月至 2018 年 2 月担任中银腾利灵活配置混合型证券投资基金基金经理。2016 年 11 月至 2019 年 10 月担任中银研究精选灵活配置混合型证券投资基金基金经理。2016 年 12 月起任中银量化精选灵活配置混合型证券投资基金基金经理。2017 年 11 月起任中银量化价值混合型证券投资基金基金经理。图 8：中银基金主动指数增强类基金体系估值财务分析师预期行业风格情绪Alp

20、ha模型量价风险模型最大化超额收益行业偏离限制风格偏离限制个股权重限制跟踪误差限制换手率限制目标组合资料来源：中银基金，天风证券研究所中银基金的主动指数增强体系非常具有特色，主要包含四个模块：选股模型、风险模型、组合优化模型和绩效归因模型。其中，在选股模型中，涉及情绪、财务、估值、分析师预期、量价等维度的因子，获取 Alpha 收益；在风险模型中，通过控制行业、风格等维度的偏离，获取 beta 收益。不失一般性，接下来我们将对中银量化精选基金的投资价值进行分析。基金产品介绍中银量化精选 ( 003717.OF )基金成立于 2016 年 12 月 13 日，是中银基金旗下一只优秀的主动指数增强

21、类基金。该基金通过量化投资模型精选个股，在有效控制风险的前提下，追求基金资产的长期稳定增值，力争实现超越业绩比较基准的投资回报。2019 年 1 月份之前产品为 GARP 策略，2019 年 1 月份之后改为主动中证 500 类增强策略。截至 2020 年 9月 30 日，基金规模为 1.56 亿元。中银量化精选仓位长期维持偏高水平（近年来股票仓位长期维持在 70 以上），以中证 500 为主要基准，通过量化投资模型精选个股并参与打新获取超额收益，适合具备一定风险承受能力且看好中证 500 指数的投资者关注。表 3：产品基本信息介绍基金简称中银量化精选基金代码003717.OF基金管理人中银基

22、金基金托管人招商银行资产配置比例股票投资占基金资产的比例范围为 0-95%。本基金每个交易日日终在扣除股指期货、国债期货合约需缴纳的交易保证金后，应当保持不低于基金资产净值 5%的现金或者到期日在一年以内的政府债券。业绩比较基准中证 500 指数收益率*75%+中债综合指数收益率*25%申购金额认购费率申购费率持有期限赎回费率金额100 万1.201.50期限7 日1.50费率结构100 万=金额200 万0.801.207 日=期限30 日0.70200 万=金额500 万0.500.6030 日=期限365 日0.50500 万=金额1000 元/笔1000 元/笔1 年=期限2 年0.2

23、52 年=期限0.00管理费率1.50托管费率0.25资料来源：Wind，天风证券研究所基金产品业绩表现优异中银量化精选自 2019 年以来业绩表现优异，超额收益显著且风险控制较好。统计发现，2019 年至 2020 年 12 月 16 日，中银量化精选的累计收益率为 88.88 ，同期业绩比较基准仅涨了 37.09 ，基金相对业绩比较基准超额收益率为 51.79 。同时基金相对业绩比较基准的相对强弱曲线平稳增长，在高仓位运作下相对最大回撤基本控制在 3 以内，风险控制较好。图 9：中银量化精选的净值走势图动态相对最大回撤(右轴)中银量化精选业绩基准相对强弱曲线2.151.951.751.55

24、1.351.150.950.75 截至日期：2020 年 12 月 16 日。下同。资料来源：Wind，天风证券研究所0.0%1.0%2.0%3.0%4.0%5.0%特别的，中银量化精选积极参与打新，获取了稳定的确定性收益。例如 2019 年 7 月22 日科创板正式开市交易，基金当日上涨了 4.76 ，业绩基准涨幅为-1.56 ，基金相对超额收益率为 6.32 ，打新对基金收益贡献明显。事实上，据20190808-天风证券：利用新股申购信息估计基金最新规模附科创板打新受益基金推荐清单统计，不同规模的基金均可从打新中获取确定性收益，且规模偏小的基金受益最为显著。表 4：参与科创板网下打新的基金

25、 7 月 22 日收益表现基金规模分档平均收益收益中位数最大收益2 亿元以下2.572.899.712-3 亿元2.362.465.822-5 亿元1.721.875.545-10 亿元1.131.083.7720 亿元以上0.110.112.69资料来源：Wind，天风证券研究所中银量化精选基金相对中证 500 等指数表现突出。在收益风险指标方面，基金的年化收益率为 38.10 ，远高于同期中证 500 等宽基指数表现；基金的最大回撤仅为 14.09 ，同样低于同期中证 500 等宽基指数表现；基金的夏普比率和 Calmar 比率均超过了 2，大幅优于中证 500 等宽基指数。基金在最近不同

26、区间、不同年份均跑赢了中证 500 等宽基指数，展现出良好的收益稳定性。表 5：中银量化精选与不同指数的收益风险指标对比（20190101-20201216）指标中银量化精选中证 500上证 50沪深 300年化收益率38.1022.6923.6828.76累计收益率88.8849.6052.00 64.54收益风险指标年化波动率20.3224.1220.35 21.01最大回撤14.0921.6517.1916.08Calmar 比率2.7041.0481.3781.789夏普比率1.7770.8581.065 1.274不同区间收益最近一季度-0.65-1.865.76 6.37最近半年1

27、5.719.4821.0623.40不同年份收益2019 年45.5526.3833.5836.072020.01-12.1629.7618.3713.7820.93最近一年32.3320.7016.21 24.23资料来源：Wind，天风证券研究所中银量化精选基金业绩表现相对传统中证 500 增强类基金优势明显。依据前文分析可知，2019 年以来中银量化精选可视为主动管理的中证 500 增强类基金，因此我们将其与中证 500 增强型基金（万得分类中，以中证 500 指数为跟踪标的指数的增强指数型基金）在各阶段的业绩表现进行对比。可以看到，与同类基金相比，中银量化精选在超额收益和相对最大回撤方

28、面表现较好，且在 Calmar 比率和信息比率同样表现优异。表 6：中银量化精选相对传统中证 500 增强类基金的表现累计收益率排名分位点超额收益率排名分位点最大回撤排名分位点Calmar比率排名分位点相对最大回撤排名分位点信息比率排名分位点全样本期88.884/1251.794/1214.092/126.312/123.617/122.587/122019 年45.553/1225.353/1213.331/123.422/121.411/122.615/122020.01-12.1629.7615/2315.7215/2314.0912/232.1113/233.619/232.599/2

29、3注：针对新成立基金，剔除 6 个月建仓期。不同份额基金仅取初始基金。业绩基准指数选取的是中证 500 指数收益率*75 +中债综合指数收益率*25 。统计区间：2019 年 1 月 1 日-2020 年 12 月 16 日。资料来源：Wind，天风证券研究所基金产品选股能力突出选股能力作为优秀投资经理重要的投资能力，常对基金未来业绩具有良好的预测性。选股能力可用基金剥离了风格收益之后的 Alpha 进行度量，即基金的选股 Alpha。基金的选股 Alpha 可通过净值回归法分析确定。虽然净值回归法会受到风格资产的高相关性影响，但是我们主要想得到的是回归的常数项，而非回归系数，相对来说多重共线

30、性的影响将弱了很多。具体的，将市场资产按风格划分成不同类别，将基金的收益率分解到不同风格收益上，从而形成了基金投资风格分析模型，即Rt t w1R1,t w2 R2,t wK RK ,t t, K, K其中： Rt 表示基金在 t 期的收益率； Rk ,t （ k 1, 2,）表示第 k 类风格资产在t 期的收益率； wk （ k 1, 2,）为基金在 k 类风格资产上的近似配置比例； t 为基, K金的超额收益；t 为随机误差项；模型的调整拟合优度为 R 2 。同时，由于中国市场一般不允许做空股票，所以 wk （ k 1, 2,重合计应等于 1。即）会限制为非负；且在所有风格资产上的投资权0

31、 wk （1 k 1, 2, K）;Kwk 1k 1另外，由于基金类型的不同，系数间还存在其他约束。如股票型基金要求股票投资的仓位不低于 80、偏股混合型基金要求股票投资的仓位不低于 60，且不低于 5的现金或者一年期以内的政府债券等限制，会对回归系数进一步约束。进而，可以得到有约束的线性回归模型。t通过上述回归模型，我们可以得到基金在不同风格资产上的暴露情况，进而我们可以得到基金风格指数 RStyle ，为RStyle w Rw R w Rt1 1,t2 2,tK K ,t其中： Rk ,t （ k 1, 2, K ）表示第 k 类风格资产在 t 期的平均收益率。基金相对风格指数的超额收益可

32、表示为 Select R RStylettt其中： R 表示基金在 t 期的平均收益率； Select 表示基金相对风格指数的超额收益，tt即选股 Alpha。根据基金披露的公告可知，基金资产组合是由股票及债券、银行存款等多种资产构成 的。因此针对主动偏股型基金，本报告选择的风险资产主要有：6 只巨潮风格指数（大盘 成长、大盘价值、中盘成长、中盘价值、小盘成长、小盘价值）。同时，为了度量基金 选股能力的变化情况，我们将利用过去3 个月的每日收益率便可计算基金的季度选股Alpha。 依据深圳证券信息公司发布的巨潮规模系列指数编制方案可知，大盘指数是从巨潮 1000 指数成份股中按照近半年A 股日

33、均流通市值大小排序选取前 200 只股票构成的，中盘指数是从巨潮 1000 指数成份股中按照近半年A 股日均流通市值大小排序选取前 201-500 只股票构成的，小盘指数是从巨潮 1000 指数成份股中按照近半年A 股日均流通市值大小排序选取后 500 只股票构成的。依据巨潮风格系列指数编制方案可知，价值因子是依据每股收益与价格比率、每股经营现金流与价格比率、股息收益率、每股净资产与价格比率四个变量计算风格 Z 值。成长因子是依据主营业务收入增长率、净利润增长率和净资产收益率三个变量计算风格 Z 值。不同风格指数则是依据大中小盘和价值成长来两个维度来进行划分的。下图中绘制了不同阶段中银量化精选

34、的选股 Alpha（季度）统计图。可以发现，2019年以来基金多期的季度选股 Alpha 值在 3 以上，且整体较为稳定。由此可见，中银量化精选基金的选股能力较强。图 10：中银量化精选的选股 Alpha（季度）统计资料来源：Wind，天风证券研究所同时，我们计算了重仓股在季度末前后 40 个交易日相对中信一级行业指数的超额收益。可以看到，重仓股整体上表现优异，相对中信行业指数存在明显的超额收益。由此可见，中银量化精选基金持有的重仓股为相应行业内优质的股票。股票代码股票名称权重( )中信行业股票涨跌幅指数涨跌幅超额收益000789.SZ万年青1.07建材9.193.635.56600308.S

35、H华泰股份1.06轻工制造2.426.63-4.21600781.SH*ST 辅仁1.02医药4.858.64-3.79002101.SZ广东鸿图1.01机械-5.402.91-8.30300130.SZ新国都1.01计算机12.785.487.31603118.SH共进股份1.01通信27.664.8422.82002541.SZ鸿路钢构0.98建筑3.86-1.305.16600389.SH江山股份0.96基础化工11.866.255.61300389.SZ艾比森0.96电子-10.25-0.02-10.23600420.SH现代制药0.93医药0.728.64-7.92601318.SH

36、中国平安4.81非银行金融13.9210.243.68601166.SH兴业银行2.84银行13.447.206.23600519.SH贵州茅台2.43食品饮料8.187.870.31600325.SH华发股份1.32房地产5.283.451.83601928.SH凤凰传媒1.24传媒2.75-2.715.46300058.SZ蓝色光标1.23传媒23.39-2.7126.10002705.SZ新宝股份1.17家电4.183.920.26002152.SZ广电运通1.16计算机3.661.502.16600276.SH恒瑞医药1.16医药7.933.294.64000027.SZ深圳能源1.1

37、5电力及公用事业-0.182.56-2.74600745.SH闻泰科技1.88通信75.028.9666.06600466.SH蓝光发展1.75房地产14.364.939.43表 7：中银量化精选 2019 年以来各季度的重仓股相对中信行业指数的超额收益统计季报期201903312019063020190930002850.SZ科达利1.58电子20.049.30 10.74002847.SZ盐津铺子1.61食品饮料37.191.08 36.11300130.SZ新国都1.53计算机6.516.31 0.20601958.SH金钼股份1.54有色金属8.72-7.43 16.14603160.

38、SH汇顶科技1.52电子-3.719.30-13.01600063.SH皖维高新1.53基础化工12.261.27 10.98-4.737.012.28医药1.48601607.SH上海医药600704.SH物产中大1.50综合8.494.21 4.28600729.SH重庆百货1.65商贸零售-5.81-2.57-3.24601958.SH金钼股份1.71有色金属-8.655.48-14.13300130.SZ新国都1.60计算机3.4813.87-10.39600376.SH首开股份1.63房地产-11.27-5.74-5.5320191231603160.SH汇顶科技1.59电子63.7

39、519.77 43.99002869.SZ金溢科技1.54计算机5.6713.87-8.20002925.SZ盈趣科技1.52电子35.4019.77 15.63002928.SZ华夏航空1.53交通运输2.96-4.83 7.80-5.732.17-3.56机械1.48柳工000528.SZ600565.SH迪马股份1.51房地产-6.81-5.74-1.07600011.SH华能国际1.54电力及公用事业-14.29-4.62-9.67300702.SZ天宇股份1.88医药32.773.16 29.61603160.SH汇顶科技1.49电子-29.48-18.39-11.09603008.

40、SH喜临门1.49轻工制造-20.15-10.45-9.7020200331601628.SH中国人寿1.49非银行金融-3.85-9.50 5.65600496.SH精工钢构1.49建筑-18.29-9.73-8.56600867.SH通化东宝1.48医药3.973.16 0.80603063.SH禾望电气1.49电力设备及新能源-17.14-8.39-8.75-20.66-10.21-30.87基础化工1.47600063.SH皖维高新603712.SH七一二1.47通信-10.85-16.93 6.08603613.SH国联股份1.55计算机14.8418.01-3.17603258.S

41、H电魂网络1.94传媒47.3614.15 33.20603360.SH百傲化学1.47基础化工15.8821.26-5.38600055.SH万东医疗1.47医药6.0926.85-20.7720200630600658.SH电子城1.42房地产7.2512.66-5.41601615.SH明阳智能1.33电力设备及新能源24.5027.96-3.46603611.SH诺力股份1.24汽车7.7619.95-12.19002214.SZ大立科技1.33国防军工38.2234.74 3.4826.149.0735.21建筑1.21603887.SH城地香江601788.SH光大证券1.23非银

42、行金融114.2320.06 94.17300763.SZ锦浪科技1.68电力设备及新能源21.5710.88 10.69603882.SH金域医学1.74医药-4.43-5.23 0.79603613.SH国联股份1.61计算机5.75-9.91 15.66600026.SH中远海能1.65交通运输-15.16-4.40-10.75300482.SZ万孚生物1.57医药-24.99-5.23-19.7620200930600466.SH蓝光发展1.57房地产-7.34-5.86-1.48002244.SZ滨江集团1.49房地产-0.40-5.86 5.46601555.SH东吴证券1.54非

43、银行金融-7.86-2.41-5.45002859.SZ洁美科技1.42电子-7.91-0.79-7.13002214.SZ大立科技1.41国防军工-9.15-6.83-2.33注：股票涨跌幅、行业指数涨跌幅统计的是季度末前后 40 个交易日的收益率；其中，超额收益=股票涨跌幅-行业指数涨跌幅。资料来源：Wind，天风证券研究所基金产品行业配置相对均衡中银量化精选的行业配置相对较为均衡，相对中证 500 偏离度较低。我们在 2020 年半年报节点，基于全部持仓计算了基金的在中信一级行业上的配置情况，同时与中证 500的行业配置情况进行了对比。可以看到，除银行、非银行金融、医药等行业外，基金在绝

44、大多数行业上的配置比例与中证 500 较为接近，近年来的偏离度控制在 2 以内。图 11：中银量化精选相对中证 500 的行业配置统计中信行业石油石化煤炭有色金属电力及公用事业钢铁基础化工建筑 建材轻工制造机械电力设备及新能源国防军工汽车 商贸零售消费者服务家电纺织服装医药食品饮料农林牧渔银行非银行金融房地产交通运输电子 通信计算机传媒综合综合金融基金2020/6/30中证5001.70%0.66%3.23%2.13%0.93%5.32%2.92%0.89%0.99%3.03%4.13%2.45%3.49%3.37%1.37%2.07%0.88%14.64%3.73%1.77%2.43%4.5

45、2%5.28%2.57%7.70%3.29%7.21%7.30%0.00%0.00%1.36%0.69%3.36%3.23%3.03%5.49%1.73%1.61%1.88%3.72%5.06%3.17%3.25%3.16%0.55%1.00%0.37%15.15%3.41%2.37%1.25%4.36%3.73%2.61%7.42%1.97%7.96%5.70%0.98%0.43%偏离度0.34%-0.03%-0.13%-1.10%-2.10%-0.17%1.19%-0.72%-0.89%-0.69%-0.93%-0.72%0.24%0.22%0.81%1.08%0.51%-0.51%0.3

46、2%-0.60%1.18%0.17%1.55%-0.05%0.29%1.32%-0.75%1.60%-0.98%-0.43%资料来源：Wind，天风证券研究所基金产品风格因子相对暴露适中基金的风格暴露是持仓股票因子暴露的加权平均。本文使用的 Barra 风格因子相关信息如下表所示。表 8：风格因子列表因子类别因子名称因子含义SizeLNCAP总市值对数Beta股票收益率对市场收益率进行带权重的回归，其回归系数即为 BETA。其中，市场收益率为全市场市值加权平均收益率，样本区间为 252 个交易日，半衰期为 63 个交易日。BETAt=L=1MomentumRSTRRSTR = +ln (1 +

47、 )，其中wt是半衰期为 126 个交易日的权重，L=20，T=240。DASTD过去 252 个交易日的日收益率的加权波动率，其中半衰期为 42 个交易日。Residual VolatilityCMRA过去 12 个月内的波幅，Z(T) = T ln(1 + r) ln(1 + rf)，CMRA = ，其中 = max ()， = min ()，T = 1, ,12。HSIGMA计算 BETA 时的残差波动率。Non-linear SizeNLSIZE对数市值立方对对数市值做加权回归，权重为市值，求得残差即为因子取值。Book-to-PriceBP权益的账面价值/总市值STOM一个月的换手率

48、，STOM = ln (21 ，其中V 为 t 日成交量，S 为 t 日总股本。Liquidity=1 tt=1STOQ过去 3 月的平均换手率，STOQ = ln (1 exp ( )，其中T = 3。STOA过去 12 个月的平均换手率，STOA = ln (1 exp ( )，其中T = 12。 =1一致预期净利润/总市值EPIBSEarnings YieldETOP过去 12 个月净利润/总市值CETOP过去 12 个月现金收益/总市值GrowthEGRO过去五年净利润对时间进行回归，EGRO 为回归系数除以年平均净利润。SGRO过去五年营业收入对时间进行回归，SGRO 为回归系数除以

49、年平均营业收入。MLEV = + ，其中ME为权益的市值，PE为优先股的账面价值，LD为长期负债的MLEV账面价值。LeverageDTOA最近一期负债账面价值合计/最近一期总资产账面价值合计BLEV债的账面价值。BLEV = + ，其中BE为权益的账面价值，PE为优先股的账面价值，LD为长期负资料来源：天风证券研究所在因子计算过程中我们需要对因子值进行标准化处理，主要包括去极值、缺失值补全、标准化等过程。通过对持股股票风格因子加权确定基金的因子相对暴露信息。针对当期季报持仓股票集合 S ，假设第 i 只股票的持仓权重为i （i=1,2,N），且第 i 只股票在 k 个因子上的暴露为 Xi,k

50、 （k=1,2,10）；跟踪标的指数第 j 只成份股的持仓权重为 j （i=1,2,M），且第 j只股票在 k 个因子上的暴露为 X j ,k （k=1,2,10）。则全部持仓在第 k 个风格上的因子相对暴露 wk 为NMxk i Xi,k j X j,k ,（k 1, 2,10）i1j1因此，我们便可以得到基金持仓的因子相对暴露向量 x x1, x2 , x10 。图 12：中银量化精选相对中证 500 指数的因子相对暴露2019/12/312020/6/300.500.400.300.200.100.00-0.10-0.20-0.30-0.40-0.50资料来源：Wind，天风证券研究所中

51、银量化精选的因子相对暴露适中。我们对基金产品的半年报和年报持仓在因子上的暴露情况进行分析，并与对应的中证 500 指数的因子暴露情况对比。可以发现，基金在 Momentum、EarningsYield、Growth 等因子上存在正向暴露，在 beta、Non-linear Size、 Booktoprice 等因子上存在负向暴露，但偏离度较低，基本长期控制在 0.5 以内。基金产品淡化择时分散化风险通过对每季度公布的财报数据，可以看到中银量化精选仓位长期维持在 70 以上，仓位变化幅度较小，淡化择时。基金持股集中度很低，前十大重仓股市值占比基本在 12 左右，第一大重仓股的权重控制在 2 以内

52、。基金的持股集中度较低使得每期持股数量较多，有利于更好地分散化投资风险。基金的换手率较高，2019 年以来半年度换手率平均值为 434.3。图 13：中银量化精选的仓位和持股集中度统计图 14：中银量化精选的半年度换手率统计89.96%79.98%79.59%78.49%77.77%78100%90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%仓位 持股集中度372.1%600.0%500.0%400.0%300.0%200.0%100.0%0.0%资料来源：Wind，天风证券研究所资料来源：Wind，天风证券研究所截至 2019 年 9 月底，中银量化精选基金规模为 1.56 亿元，

53、处于打新最优规模区间，预期基金未来仍可获得稳定的确定性收益。图 15：中银量化精选的季度末规模统计基金规模合计(亿元)2.111.972.071.851.561.261.352.502.001.501.000.500.00资料来源：Wind，天风证券研究所中证 500 指数长期投资价值高由前文分析可知，中银量化精选基金主要以中证 500 指数为基准，通过量化模型精选优质股票和打新获得相对中证 500 稳定的超额收益。因此，作为基准的中证 500 指数的未来表现将显著影响到中银量化精选基金的投资价值。接下来，我们将对中证 500 的投资价值进行分析。中证 500 的市值风格偏中盘中证指数公司依据

54、 A 股市场上市公司总市值排序，划分得到了沪深 300、中证 500、中证 1000 等指数。可以看到，沪深 300 指数是由日均总市值排名最高的 300 家上市公司构成，成份股总市值最大，达到了 55.87 ，代表 A 股大盘蓝筹；中证 500 指数是由剔除沪深 300 指数成份股外日均总市值排名较高的前 500 家上市公司构成，成份股总市值次之，为 12.70 ，代表 A 股中盘股；中证 1000 指数成份股市值较小，为 11.41 ，代表 A 股小盘股。图 16：主流宽基指数的股票数量和市值分布图占A股55.87总市值中证500（500只股票）值由大到小占A股12.70总市值中证1000

55、（1000只股票）占A股11.41总市值占A股20.03总市值剩余股票（2286只股票）整体市沪深300（300只股票）截至日期：2020 年 11 月 30 日。资料来源：Wind，天风证券研究所中证 500 指数市值风格偏中盘。中证 500 指数由全部 A 股中剔除沪深 300 指数成份股及总市值排名前 300 名的股票后，总市值排名靠前的 500 只股票组成，综合反映中国 A股市场中一批中等市值公司的股票价格表现。可见，在市值风格上，中证 500 指数的风格更偏中盘，介于沪深 300 指数与中证 1000 指数之间。中证 500 长期收益表现稳健中证 500 指数的长期收益更加稳健。A

56、股市场中的大小盘风格是极容易发生切换的，但风格择时对投资者而言又非常困难，因此直接选择中盘风格不失为一种好的策略。事实上，中证 500 指数即代表了中盘风格表现。在收益方面，2005 年以来中证 500 指数累计收益率 523.54 ，年化收益率为 12.15 ，高于沪深 300 指数 10.55的年化收益率，与中证1000 指数接近；在风险方面，中证 500 指数的年化波动率为 30.42 ，低于中证 1000 指数的 31.30 年化波动率。图 17：市场大小盘风格变化走势图图 18：主流宽基指数调整价格走势图 大盘指数(申万) 小盘指数(申万) 大盘/小盘(右轴) 沪深300 中证500

57、 中证10004.003.503.002.502.001.501.000.500.001.201.000.800.600.400.200.0016.0014.0012.0010.008.006.004.002.000.00资料来源：Wind，天风证券研究所资料来源：天风证券研究所中证 500 的估值优势明显截至 2020 年 12 月 16 日，上证综指的市盈率为 15.62 倍，市净率为 1.50 倍，处于较低水平。与全球主要市场指数相比，上证综指的估值仍处于较低水平，表明相对全球市场而言中国股票市场仍具有估值优势。图 19：全球主要市场指数的市盈率 PE_TTM（单位：倍）图 20：全球主

58、要市场指数的市净率 PB_LF（单位：倍）67.4757.2635.8315.6215.PE_TTMPB_LF富时100德国DAX 巴黎CAC40标普500上证综指沪深300恒生指数标普500德国DAX 巴黎CAC403.991.741.721.701.681.501.21富时100沪深300上证综指恒生指数0.001.002.003.004.005.00截至日期：2020 年 12 月 16 日资料来源：wind，天风证券研究所截至日期：2020 年 12 月 16 日资料来源：wind，天风证券研究所2019 年以来，随着 A 股市场上涨，中证 500 指数的估值已所有修复，但是指数的市净率和市盈率仍处于历史低位。截至 2020 年 12 月 16 日，指数的市盈率是 27.70 倍，历史分位点为 25.04 ；指数的市净率是 2.01 倍，历史分位点仅为 16.45 。因此，从估值角度来看中证 500 指数依旧有很大的提升空间。图 21：中证 500 指数的市盈率 PE_TTM 走势图（单位：倍）图