结构性蓝筹泡沫是一种资产错配现象

1、五维度定类资产另类资产的界定范围随着市场演化而改变与行业生命周特类似，一典型另类资由于交易和定价便利创新变得标准（如房地产 打包成Is而新技术新事务的出现也会带来新型的另类资（如元宇宙概念FT、区块链资产等1一般而言只要不属于传统股票债券大宗商品以及现金类的资产都大致可以归类为另类资产因此另类投资涉及比较宽包对冲基金私人实物商品投，私募股权，房地产等等。它们的流动、风、回报以及投资方都很不，难使用某一特性去描述所有的另类资产比如，另资产除高波动高回报的特外，还具备其他特定属。所以，单从收益风险角来确定资产的另类属性还不。图 1所示我们展近10 年主要另类资产收益与风另投资中有类似于股票市场中性

2、的量化对冲基这样追求绝对收的资，波动与收益都较。还有Is 这种收益风险属性与股票资产类似的情。图1：只用风险益特难以画另资产股事股事件大宗商品票市场中性股驱动期理金REIs对冲基金500全球股市标普5%年益率年益率-%-%0标准5%0%5%数来源uggenhe， 我们认为，以下五个维度区分另类资与传统资产的关键：与传统资产的相关性较低另类资产通常由于投资标的统资产或者是通过杠杆组合与衍生品实现了不同于传统资产的风险暴露，亦或是通过结构化产品实现了传统资产难以复制的回报结构，因此整体而言其回报与传统资产相关性较低。由于数据可得性的原因，我们展私实物投资Is 与美国股票资（使用罗素3000 为代表

3、992 年至2019 年相关系可以看到另类资产最大的特点就是与传统资产的相关性较低，机构投资者纳入充分分散的投资组合可以有效降低波，提高风险调整后收益。1 关于A 股是另类投产品论述可参何佳授文“A 股为什么是另投资品？MA21年7月8日图 2：另类资产的显著特征是与传统资产相关性低美国股票私人地产私人农场私人林地REITs美国股票1.00私人地产0.221.00私人农场0.010.391.00私人林地0.16-0.030.251.00REITs0.530.15-0.03-0.021.00数据来源：，uveen， 大多数另类资产缺乏流动性此处的流动性我们定义投标的的流动性而不是资金端的投门槛私

4、募股权，私人房地产，基础设施投资通常是最缺乏流动性的，因为不在公开市场交易，寻求交易对手的难度较高。对冲基金根据锁定期和赎回通知要求期限等规定，其流动性差异较。另类资产很难估值由于大多另类资产缺乏流动性且不在公开市场交易监管和信息披露要求较公开二级市场低不少缺乏交易记和财务数使得价值很难评估这种估值难度来自于三个方面（1由于监公开信息披露要求较低，投资者很难随时掌握诸如对冲基金的持仓情况，较难准确评估对冲基金的市场价值，或者因为缺乏市场成交易记录很难对私募股权给出合理的参考市价2）缺乏市场共识估值模型比如房地产通常估值基于资产评估公司和理论模（3）估值模型中所使用数，同样因为信息较少不论是数据

5、质量还是预测难度都较。比如私人林场投资中对于未来现金流的测算这意味许多假设充满主观性，公平的市场成交价格是较难确定的。另类资产需要一定的投资门槛此处定义为对于资所要求的投资门槛一般来说，私募股权和对冲基金都仅针对机构和合格投资者开放，零售客户通常较难直接投资。一方面是因为由于另类资产较为不同的风险暴露，法律限制只有合格投资者（更富有投资经验，更强的风险承受能力）才可以投资。另类资产投资的尽职调查成本较高在做另类投资的决策之前投资者通常需要花费大量的时间研究复杂的投资逻辑与尽职调查。一方面是因为另类投资的投资标的投资策略都相当复杂它们通常使用杠杆，衍生品，因此分析其持仓和风险收益属性比较难。另一

6、方面由于另类投资流动性较差且缺乏透明性试理解蕴含风险曝需要投资人花费大量的时间与精力。我国权的对“另”属性前文提另资产的划分是相对的动态的我国资本市场经历了30 年的建设，其标准、规范化特正逐步加但从外资角度看A 股市正处于新市场向单分类市场过，在另类谱系上还处在另类的一根据富时罗素权益分类中国A股市场处于次级新兴排序与印度、埃及、印尼等同级别，次级新兴之前还有高级新兴和发达市场两因此我们尝试从这个角度出发对A股整体细分行“另类属性强弱进行排序从这个角度理解A股的近期特以期形投资借。根据前面对另类特质的判断我们建立了另类投资的五维划分体通过打分从多个维度测度不同市场权益/债券的另类特比中国股、

7、印度股市与德国股市的情况，同时参照对冲基金与私募股权这两类典型的另类资产做以参照每个维度满分 10 分总分 50 分，得分越则另类属性越强。相关性中国的股票市场与美国股票市场相关性较角度来看我们统计近10 年各大类资产与标普500 相关系数沪深300与标普500 近10 年相关系（0.31低于新兴市场国家印度的股票市场0.58显著低于德国股（0.76甚至低于大多数另类资产指数与美国股市的相关系数。图3：中国股市与国股相关低于多数类资产与标普相关系数0与标普相关系数097087080810760705505803703101100806040200 数来源uggenhe，Wnd， 从国别角度来看

8、A 股与美股相关性也相对较低统计近10 年各国股票指数与标普500 相关系数中国股票市场与发达市场相关系数低于同为东亚地区的日本、韩国、中国台湾、中国香港；也低于初等发达国家希腊、葡萄牙；还低于新兴市场主要国家俄罗斯、印度、巴西。这可能与中国股票市场的开放程度还不够高有关。图4：中国股市美国市相性在球主股指最低与标与标0数0.94 0.970.76 0.75 0.760.67 0.63 0.680.55 0.600.59 0.55 0.450.28 0.29 0.311.00.60.20.0数据来源：Wnd， 由于对冲基金策略非常丰富，有的与市场相关性强（股票多空0.87有的与市场相关性（市场

9、中性0.37私募股权则因为缺乏市场数据，各家机构计算结果差异较大，根据 mbrdgessocts 的数据1994- 2019 年年度回报美国私募股权与标普500 相关性为0.39季度回报相关性为0.74。综相关性角的衡量我们在这一维度给予A股8 分印度5 分德国3 分，对冲基金7 分，私募股权8 分。另外我们统计了全球主要国家地区近10 年来10 年期国债收益与美债10 年期收益的相关系数有趣是虽然中国股票市场相关性与发达国家较低但债券收益率与美国的相关系（0.64接近英国澳大利亚、泰等国。这一方可能由于全资本账户逐渐放开，无风险套利资金对国利率套利的追，另一方可是全球化背景下各国货币政相关度

10、上升仅从相关度我国利率债的另类属性并不。图5：中美0年期债收率相系数高，国国债类属较弱1国债收率相系数087087091086063065061064059047049049040030031033021015008.8.6.4.2.0 数据来源uggenhe，Wnd， 流动性A 股流动性较高对于德国而言外国投资者没有准入限制，可以直接投资德国的股票市场仅在税收等因方存在差。印度目前不允许外国个人投资者直接投资股票市场，需要在在印度证券交易委员会注册为外国合格投资者准入门槛至少需要5000 万美元且对于投资具体公司股权比例设有限制中国在2019 年取消了FII 的投资额度限制对于投资机构而言按

11、照原来规定至少需要5亿美元资本金。图6：外资在进中市时有一投资槛中国印度德国QFII机构资本金准入门槛5亿美元5000万美元无QFII额度限制无有无个人投资者限制陆股通禁止允许单个公司持股比例限制有有政府有介入调查权数据来源：外管局，an， 目外资进入A股途径主要陆股陆股通对于投资标的范虽有限定但基本覆盖了A股流通市值的90%整体而言随着监管持续推进A 股对外开放改革，外资投资A 股的流动性已有较大改。例如2016 年关纳入SI 进程中外资关心的资金汇出限问题已得到较解决。图7：中国股市进程时间主要事件2002.11合格境外机构投资者境内证券投资管理暂行办法，QII制度正式推出，初始总额度0亿

12、美元，标志着国际化进程开始2006.08降低QFII资格门槛，养老基金、慈善基金、信托公司等获得申请资格2007.12QFII扩容至300亿，后数次扩容至019年300亿美元2009.09QFII单家投资额上限由8亿提升至0亿2011.05允许QFII基于套期保值参与股指期货市场2011.12RQFII试点推出，试点总额度200亿人民币，投资股市不超过202013.03RQFII扩大试点机构范围，取消投资比例限制2014.11沪港通正式开通，净买入总额上限为000亿，每日净买入上限130亿2016.02取消单家QFII额度限制，投资锁定期由1年缩短至3个月2016.09取消QFII资产配置股票

13、配置比例要求2016.12深港通正式启动，每日净买入上限130亿，不设总额度限制，取消沪港通总额度限制2018.05提升沪港通、深港通每日净买入上限为50亿2018.06放松资金汇出限制，取消QII每月资金汇出不超过上年末境内总资产20的限制，取消QFI与RFI3个月投资锁定期，允许开展外汇套期值2019.09取消QFII、RFII额度限制，取消RQII试点国家和地区限制数据来源：央行，外管局，证监会， 但另一方面来看SI 目前纳入A股因子比例为20%印度在1994 年纳入时即为100%。从 2005 年以来，印度股市外国交易者占比均值在 35%中国陆股通占两市成交额比例约为6%印度股市的国际

14、化程度较中国股市更高。从外资角度看A 股可增加流动性的可能举措包括1放松套期保值和衍生工具的管制（2）缩小股票账户和资金账户结算的时间差。A股实行股票T+1资金T+0 机制而国际普遍是股票T+0资金T+2 机制，造成海外投资者资金周转问题（3）避免由于假期不匹配造成的结算差。由于两地交易市场的假期时间不一致导致的交易风险。从股票换手率的角度看中国股市流动性好于德国股市好于印度股市。我们根据世界银行数据定义这里的换手(turnovrrto)为一段时间交易股票市值除以该时间总市值的平均值。过去10 年中国股市日均换手(0.61%)德国股(0.32%)印度股市(0.20%)从这个维度考虑中国股市的流

15、动性较好。总体而言，中印两国都体现了新兴市场资本账户管制的特，但中国的开放程度逐渐走。从换手率角度看，中国股票的成交最为活跃因此整从流动性角打，中国3 分印度5 分德国1 分对冲基金通常要求严格的锁定期，提前通知期以及赎回要求。私募股权投资则面临极高的交易对手搜寻成本，流动性方面较之对冲基金更差，此项对冲基金记9 分，私募股权记10 分。估值复杂性A股估值差异度大于印度和德国股票二级市为流动性较好而交易数据丰富，相比于另类资产而言估值复杂程度较低。对于新兴市场而言，其市场有效性不如发达市场财务数据质量与信息披露要求较发达市场更低市场波动较大整体估值难度高于发达市场。且如前文所述A 股整体国际化

16、水平落后于印度估值逻辑具有一定的中国特。对于外资机构而言，估值难度较国际市场股票略微上升。在此方面中国记4 分印度2 分德国1 分对冲基金策略蕴含复杂的头寸组合和衍生工具，私募股权则面临没有公开市场交易数据的问题，二者估值复杂程度均记10 分。投资门槛A 股投资门槛相对略高海投资人购德国股基本没有门槛，仅需要在德国证券公司开户即可。印度股市目前不允许个人直接投资但可以通过TF 或者公募基金进行投其中主动管理型基金投资门槛约在1000 美元。对于中国股市而言，可以通过TF 与公募基金投资主动管理型基金投资门槛也在1000 美元附近同时个人投资者可以通过陆股通投资A股。值得注意的是，由政策原，20

17、20 年美国联邦退休储蓄投资委员会FTI）暂了其股调策略。这代表美国政府雇员养老金将暂时不会投资A股市FTIB是隶属于美国联邦政府的资产管部门其通“节俭储蓄计划TSP管理着超过590 万名美国公务员与军人的退休金，规模达约5937 亿美元。涉及FTIB 最新决定的是其管理的一只国际基金IFund资产规模逾400 亿美元未来在大国博弈的背景具有类官性的外资在投资A股可能会受某程度的限制。综合看，在投资门槛维度我记中国5 分，印度3 分德国1 分对冲基金与私募股权基本不对零售投资者开放，投资门槛均较高，二者均记为10 分。尽职调查成本我国和印度相对较高我国政对股具有较影，比如最近“双减”对于教育行

18、业的监管以及反垄断措施对于科技巨头的监管。这对于海外投资者而言既是机遇也是挑战同时客观提高了其尽调成本。印方面，由于其仍属于新兴市场，其公司治理与上市公司信息披露等方面较发达市场仍有差距，尽调难度仍存。德方，其许多证券行业法律法规与披露标准都与欧盟接轨，对于发达国家投资者而言尽职调查成本与难度显著低于中印两国。此外，虽然各国会计制度上存在差异，但是整体会计准则均在IFS 框架内，尽调难相差不。综合刊中国5 分，印度3 分德国1 分。另类资产方面由于对冲基金复杂的资策略和私募股权非公开交易的特性，尽调难度均较大，此项二者均为10 分。图8：国股市类属较为明对冲基金策略私募股权中国股市印度股市德国

19、股市相关性78853流动性9351估值复杂性421投资门槛531尽职调查成本531总分57数据来源： 注：评分从，分数越高代表该项特征越符合另类资产特征上述结果显示中国股市另类属性得分25 分印度市场18 分德国股市7 分，虽不及传统的另类资产，但也显著高于另外两国股市得分。从各个维度看，德国股市都不具备另类资产的特点。而新兴市场印度因其与发达市场相关性较低流动性交叉，同具有一定的投资门槛和尽调成本显示出一定的另类属性。中国股票市场则因为与美股极低的相关性、较高的投资门槛和较高的尽调成本，另类属性最为突出。对于美元融资的机构投资者而言A 股资产除了非美股票的投资逻辑外，或许还具备相当程度的另类

20、资产特征。行业细分工通行业较另类”另类视角看权益，我们可以按照行业划分出一些相对“另类”的板块，这是否会对投资形成思考沿着外看待A股具有另类属性的逻辑我们继续按另类属性的五维划分体探究外视角下A股具体行业的另类属性。我主要比较各个行业相关性、流动性、估值复杂性与尽调成四个维度上的差。对于每一个维度，我们找寻可以量化的代理指标评估其另类属性外资准入方面2016年2政策取了单家QFII额度限制，并于同年12月正式启动深港通因此时间上我们选择2016年1月1日开始至今作为统计区间每个维度满分100分最终取平均值得到行业另类属得分。相关性站在外资视角我们统计了申万一级行业相对于标普500的周度回报率相

21、关系数，相关系数越低其相对另类属性越明显。由于只是为指征行业间的另类属性比较因此我们定义沪深300的相关系数对应另类属性得分为0，相关性为0时另类属性得分为100分，然后将各行业相关系数线性插值得到行业的另类属性得分同时为了拉开行业间差异性，在插值得分基上乘以 2 得到最终的相关性另类属性得分。图9：计算机、防军、通与美相关最低相关相关数038 38 36 31 30 2559 55 54 1 51 48 47 455 94 94 94 86 843 81 81 81 78 70 67 6640%30%20%10%0%数据来源：nd， 注：6年1月1日至今周度收益率相关系数根据与标普 500

22、相关性来看相关性最低的三个行业分别为计算机 (0.235),国防军工(0.238)通信(0.239)中美贸易战中发展的围堵行为更加明尤其在科技领域不断封锁对华技术出口，而计算机、国防军工以及通信板块的核心技术在此背景下尤为敏感。这些行业的技术发展更多受到中国自身经济发展以及产业政策影响，更加依赖独立自主研发，因此与美国股市相关性最，所谓的另类属”最为明显。相关性最高的三个行业分别为食品饮(0.395)家用电(0.383)行(0.379)一方这些行业外资在A股的主力持2016年至今，三者合计占外资持仓比例平均接近40，且一直较为稳定另一方面随着中国经济结构转型升级，未来消费占GDP的比重将逐渐上

23、消费行业的商业模式也更加趋向于发达市场，使得与美股联动性加强。流动性我们使用日均换手率代表行业的流动性水平根据经验法则在A股单只股票日均换手率超过3的话则具较高流动性们定义换手率为0时的得分100分换手率达到3则认为行业具有较流动性另类属性得分为0分行业的流动另类属性得分根据日均换手率线性插值得到。日均换手率22 38 376 45 日均换手率22 38 376 45 4 43 1 401 6157 56 55 55 55 54 52 7770 9 67 85 84953%1%1%0%数据来源：nd， 注：6年1月1日至今日均换手率银行采掘与交通运输三个行业换手率较低以煤炭石油为代掘板块和银行

24、与交运板块在传统经济活动占比较大与近年来科技消费、医药为代表的白马风格差距较，不是近5年的市场热因此从流动性维度最具有另类属性。计算机电子与农林牧渔换手率最高计算机与电子代表的科技板块在过去5年显著高于其余行业恰好与传统经济板块的交易冷清形成鲜明对比。农林牧渔则主要是18 年底开启的超级猪周期引起了交易活跃性的明显上升，因此在过去5年内显示较高的日均换手率。估值复杂性行业的估值复杂性主要指的是第一部关于估值复杂定义中数据预测的难度不论从绝对估值角度还是相对估值角度而言，股票盈利的预测都是估值中的核心。因此我们考察行业盈利预测与实际盈的偏差水平来代表该行业估值的难易程度。第一步，计算预测误差。我

25、们得到T-1年最后一天对T年盈利水平的 Wind一致预，然后以T年实际盈利水为基础计误差率。第二步剔除异常值获得误差均值我们计算误差率绝对值的均值以防止正负误差率相抵消若均值为0证明估计全部准确估值难度为0，另类属性得分为0；若均值超过100，则误差更大已无太大意义全认为估值难度极大，另类属性得分00分。第三步比较行业间的预测误差标准差我们计误差率的标准因为对于误差率均值相等的两个行业，若一个行业误差率波动更大，则可认为其估值难度更高规定标准差为0时，另类得分为0；标准差超过00，另类属性得分100分。第四步加权综合由于我们认为估值的误差率更为重要因将误差均和误差率标准差得按（0.7,0.3加

26、权得到最终的另类属性得分。由于站在2019年底无法预测2020年疫情的黑天鹅且疫情对于消费旅游等行业的冲击尤为明显导致数据失真因此这里我们选择剔除2020年数据。图11：传媒通信有行业盈利测难最大误差率绝值均值误差率标准差均值得分标准差得分另类得分传媒5.889信5.007.89100100100有色金属1.191.34100100100计算机0.940.52945282国防军工0.820.41824170综合0.580.78587864纺织服装0.630.43634357轻工制造0.500.50505050农林牧渔0.440.47444745钢铁0.410.4941

27、4943采掘0.370.50375041机械设备0.390.25392535电子0.340.25342531电气设备0.350.17351730化工0.260.35263529非银金融0.230.27232724汽车0.180.25182521休闲服务0.160.16161616交通运输0.150.17151715家用电器0.150.15151515医药生物0.150.15151515建筑材料0.130.14131413房地产0.160.0416412公用事业0.070.08787建筑装饰0.090.02927商业贸易0.070.07777沪深000.060.07676食品饮料0.060.06

28、666银行0.030.02323数据来源：nd， 注：评分从，分数越高代表该项特征越符合另类资产特征传媒通信有色金属估值复杂性最高不论是预测误差率还是误差率的标准差均超过100根据历史数据来看传媒在每一年度的预测误均较较大，也符合传媒行业本身需求波动较大的行业特征通信与有色金属均在2019年发生了较大的盈利预测误对于有色板块而言在中摩擦背景下，战略物资稀土，新能源相关的小金属以及传统供给侧改革推进下的传统金属供需格局确实较难预而通信行业则因为2018年制裁中兴事件结束后市场给与2019年较为乐观的预期但最终实现净利润仍较市场预期差距较。从这个维度考虑，这三个行业的另类属性最强。银行食品饮料商业

29、贸易估值复杂性最低回顾过去5年这三个板块业绩平稳增长最终实现盈利与市场预期差距较小。对于银行而言，绝大多数国有银行主营业务仍旧是传统的存贷业务，而该业务的增长性和利润空间可预测性较高，模式也较为成熟。预计未来随着银行开启财富管理转型，中收占利润比重提高后预测难度或有加大对于零售板块而言，相比于偏向投资需求驱动的有色属，消费需求整体的波动要小很多，食品饮料与商业贸易两个零售板块也展现了较高的可预测。尽调成本我们主要使用国企数量的行业占比和美国对我国企业的所谓制裁两项作为该维度的估计首先站在外资视角我们考察A股广的尽调成本大国博弈环下外资对于政策风险的预判难上，可导致外资对于A股市场的尽调难度与成

30、上。作为估计我们粗略使用不同行业国企占来估计外资相尽调成其次美国政府自18年开始加大了对中国有关行业的无端制裁站在外资视角增加了相关行业的政策风险，推升了广义尽调成。我们对涉及行额外增加20分的另类属性得分整体而言国防军工交通运输与银行另类属性较强医药生物轻工制造与纺织服等行业尽调成本相对较低。图12：近5美国端制中国司涉的上公司及业涉及上市公司涉及行业中国船舶、中国卫星、中国航空工业集团（航发动力）等国防军工中国建筑集团、中国交建、中国铁建等建筑装饰 、中国联通、中国移动、中国电信等通信中国中车等机械设备中科曙光、浪潮信息等计算机通过关税等方式施压中国光伏行业电气设备海康威视、熊猫电子集团等

31、电子数据来源：nd， 国企占比制裁行业加分67 66 66 65国企占比制裁行业加分67 66 66 656358 57 5653 5147 414038 37 373535 333127 27 25 2418 16 161080%70%60%50%40%30%20%10%0%数据来源：nd， 整体结果我们将上述四个维度得取平均得到最终的另类属性得分汇总结果显示28个行业另类属性得分最高71分最低29分均值47分中位数50分最具另类属性前五个行业分别是国防军工、通信传媒钢铁与采掘最不具备另类属性的后五个行业分别是家用电器，食品饮料，医药生物，汽车与建筑材。图14：国防信最类，用食饮料性强相关性

32、得分流动性得分估值复杂得分尽调成本分总分国防军工9452706771通信94381004168传媒81411003564钢铁8167436564采掘5584416361计算机9522823759综合7045644055有色金属47401003155建筑装饰847075654休闲服务8655165754公用事业787375152农林牧渔9437453352纺织服装8355571051交通运输4577156651银行319536649非银金融3866245847房地产5169125346商业贸易666174745电气设备6746303745机械设备5452353845电子8122313542轻工制

33、造5144501640化工3661292437建筑材料5943132736汽车3856212535医药生物4855151633食品饮料305462729家用电器2557151829数据来源：nd， 注：评分从，分数越高代表该项特征越符合另类资产特征A股投资的另类角启示外资选择超配更符合权益特征的行业。从持仓规模看外资偏好看得懂的权益行业规避看不懂“另类”权益行业从过去5年外持仓绝对规的平均水平来外资持仓比例最高的前5大行业合计比例56，其中食品饮料，家和医药生物是另类属性最弱的三个行业。持仓比例较高的银行与电子也属于另类属性偏弱的两个行业另类属性最强的五个行（采掘、军工等持仓规模处于28个行业

34、的靠后位置。从配置相对权重看外资也选择超配更具有权益特征的行于沪深300持的偏离程2016至今外相比于沪深300超配的前4大行业全是另类属性最弱的行即食品饮料家用电器医药生物、建筑材料。低较为明显的房地产、银行与非银金融，另类属性处于平均水，而最具另类属性的行业相比于沪深300均是小幅低配。图 15持仓规模看外资偏好看得懂的权益行业图 16配置相对权重看外资也选择超配更具有0%8%0%8%6%4%2%0%0%2%4%6%8%1%数据来源：nd， 注：灰色为最不另类的权益行业，橘色为最另类行业6至今外资行业持仓比例的平均值数据来源：nd， 注：灰色为最不另类行业，橘色为最另类行业6至今外资行业持

35、仓超配比例的平均值近期市场明显出现风格转换但外资对另类属性强的行业持仓变动不大截至2021年中报持仓变动最大的行业另类属性处于平均水平电气设备，增配 10.15，其次为另类属性很弱医药生物，增 5.37另类属性较强的行业绝对占比以及变动均不大另类属性最弱食品饮料，汽车减仓幅度较大但只是从原来的超配回归到沪深300的市场平均水平。近期外资持仓占比更加接近指数权重我们定义外资持仓个行业相对于沪深300 超（低）比例的绝对值的总和为外资持仓相对沪深300 的偏离程。其值越高相对沪深300 的偏离程度越大反之则越。随着16年以外资超配行如食品饮料与家用电在A股的表超越大，沪深300中对的行业占随板块市

36、值上升上资持仓占比更加接近指数权重图8也可以看出外资持仓与沪深300的偏离程度逐年走低。图17：外资另类性强行业仓变不大图18：近年，外持仓加接基准数0%2%0%2%0%2%4%6%8%1%外资与沪深的偏程度0%0%0%06070809000H1数据来源：nd， 注：灰色为最不另类行业，橘色为最另类行业1中报外资行业持仓比相比于6变化数据来源：nd， 注外资持仓相对沪深0的偏离程度每个行业相对于沪深0超（低）配比例的绝对值的总和我们通过另类属性这个因子把A股行业分成了三个不同的板标准权益行业具“另类属性的行业和其他行业这种从大类资产划分权益内部能带来更多对外资行为的理解一般而言我们认外资的投选

37、择沿价值投理念，偏好消费医药等白马股，但不太好解释外资为何相沪深300超配具有周期属性的汽车和建材后来所谓的行业龙头“核心资产”概念又逐步兴起，但是也有很多细分行业龙头没有获得外资的青睐从本分析可看到，站在外资另类视角下看待 A股行业不论是绝对持水平还是相沪深300持仓水，外资的持股特征非常明显的偏向于持有另类属性最弱的行业也即最具“股性”的股票资产同时，持仓变化中可以看出外资对于“另类属性”的回避是一个长期因子2021年快速风格轮动背景下尽管外资减配了部分另类属性最弱的行业，但其加仓行业依然避免了另类属性较强的这个因子。中资美元债市场亦能验证外资偏好非另类属性。我们同样可以将五维划分框应用于

38、外资投资占比较高的中信用债市场，中资美元债市。站在外资视角，我们使用第二部分的打分框架，中资美元市场另类属性做以简要评。图19：中资元债内城另类性更强金融债地产债城投债相关性348流动性538估值复杂性48尽职调查成本37总分数据来源： 注：评分从，分数越高代表该项特征越符合另类资产特征相关性我们统计2016年至今彭博Baa信用债指与MarkitiBoxx投资的金融、地以及城指数周度回报率的相关系。整体而言，城(0.3)小地产(0.65)小于金(0.72)在此维度城投另类属性强于地产和金。流动性：中资美元债交易均是OTC市场较难获得直接的交易数据。我们可以考察2020年3月美元流动性危机时，三

39、个行业的收益率变化间接推测流动性。由于中资美元债持有人结较为特殊，真正的外资持有人在遇到流动性危机时一定会甩卖最具流动性的品种，而内地持有人买入持有中资美元债并不会特别在意美元的流动性危，所以对外资而言高流动性的品种具收益波动相对更大的特征投资级中资美元指在 2020 年 3 月的月度回为：地(-4.2)金融(-2.3)地(28)金融(15)。外资在中资美元债市场中，主要配置的品种是地产，城投则主要是国内投资者购买，外资参与程度较低。组合中提高非另类属性可以显著提高投资绩。我们认为，由于制度和部门设置等深层次因素外资投资偏好非另类属是一个中长期现象。因此，超配所谓具有非另类属性”的权益行业可能

40、会有超额配置贡献我们在A股中构建两个权益指数分别代表另类属性与经典权益特征属性的行业在每个指数中我们分别选择排序中前3或者前5的行业作为等权重的成分指数例如另类属性指数中，我们使国防军工、通信以及传媒3 个行业指数作为另类资产的代。经典权益特征指数中，我等权重使家用电器、食品饮料以及医药生物这3行业指。另类属性指数与沪深 300 的相关性较低我们对相关性的定义是2016年至今与标普500周度回报率的相关系最终对行业整体另类属性评完成后我们可以看到等权重前（5的另类资产与沪深300的相关性均小于等权重前（5的股性资产从另一个侧面印我们按照上述指标定义出的行业另类属性是有效的。图20：构造的类资相

41、关低于造的性资产100%与沪深相关系数008508708907802040%20%0%数据来源：nd， 注：5年至今各资产周度回报与沪深0相关系数从配置角度看加入股性资产的投资组合风险收益比提升明显上述理资后，我们进行简单的回测统计探究另类属性对于资产组合的影响回测区间为2016年1月1日至今，采每年1月1日年度再平衡策略。图21：回测合头寸组合名称组合头寸基准组合60沪深300指数+40中债国债指数组合150沪深300指数+40中债国债指数+10的等权重股性前3组合组合240沪深300指数+40中债国债指数+20的等权重股性前3组合组合350沪深300指数+40中债国债指数+10的等权重另类前3组合组合440沪深300指数+40中债国债指数+20的等权重另类前3组合数据来源：nd， 图 22：在股票敞口一致的情况下，组合中股性资产占比越高其表现越好组合4组合3组合4组合32 组合1 基准.6.4.21.8060708090001数据来源：nd， 图23：组合性越其风调整收益好基准组合组合1组合2组合3组合4年化平均回报%年化标准差%累计收益率风险调整后收益%060%6%47054数据来源：nd， 注：年化平