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基于更准确持仓测算下的行业选择和FOF策略(4月期):测算增周期减科技 继续推荐制造板块

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截至2024年3月29日,模型测算主动偏股基金前5大行业分别为电子(11.60%)、医药生物(9.41)、电力设备(6.92%)、食品饮料(6.74%)、机械设备(5.81%)。3月加仓前3大行业为石油化工(+0.83%)、...

机构:国金证券股份有限公司

作者:于子洋

截至2024 年3 月29 日,模型测算主动偏股基金前5 大行业分别为电子(11.60%)、医药生物(9.41)、电力设备(6.92%)、食品饮料(6.74%)、机械设备(5.81%)。3 月加仓前3 大行业为石油化工(+0.83%)、有色金属(+0.61%)、公用事业(+0.51%);减仓前3 大行业为食品饮料(-0.55%)、计算机(-0.55%)、电子(-0.53%)。
用主动偏股基金各行业的持仓和调仓信息构建的基金行业因子,可以对行业指数未来表现进行有效区分。从行业组合分年度表现来看,2017 年下半年以来其年化收益率为11.90%,显著超过同期中证全指的-1.54%,且各年度收益率均超过了中证全指。
2024 年前3 个月,行业组合持续配置公用事业、交通运输、石油石化等行业,并取得了较好的超额收益。截至2024 年3 月末,行业轮动策略今年以来取得了8.32%的收益,同期中证全指收益率为-2.52%,超额收益率为10.84%,组合年化波动率17.09%,最大回撤仅6.34%。
4 月模型最新优选的强势行业包括:公用事业、汽车、机械设备、交通运输、通信、农林牧渔。
根据基金的高频行业仓位信息进行业绩归因,构建的基金选股和交易因子,可以衡量管理人的特有能力,通过计算因子的RankIC 和RankICIR 值,我们发现因子收益能力较强、稳定性较高。用因子进行基金优选,构造的季频调仓组合2018 年至2024 年3 月末,组合的年化收益率为7.20%,相对偏股基金指数的年化超额收益率为3.48%,年化波动率22.33%,年化夏普比为0.32。2024 年3 月,组合实现收益率2.99%,超额收益率为1.21%。
2024 年2 季度最新推荐的基金经理主要包括新华基金赵强、鹏华基金胡颖、富国基金孙权、中银证券张丽新、招商基金王平、融通基金关山、大成基金齐炜中、中信建投栾江伟、华夏基金孙蒙孙然晔、汇丰晋信陈平闵良超、国联基金王可汗、中金公司朱剑胜、东方红周杨、华商基金周海栋孙蔚、中欧基金许文星、信达澳亚沈莉李丛文、易方达基金蔡荣成、中加基金何英慧、光大保德信马鹏飞、汇丰晋信陆彬。
卡尔曼滤波在通信、导航与控制等多领域有广泛的运用,它是一种递归的贝叶斯算法,能够实现数据实时更新和去噪声处理,并对系统状态进行最优估计。用卡尔曼滤波进行基金行业仓位测算有天然的适配性,基金的行业配置比例是状态变量,基金的净值涨跌幅是可观测值,两者满足线性转换关系,并符合模型的假设要求。可以从基金实际行业配置比例出发,通过每日涨跌幅进行校正,最终得到当期配置比例的最优估计。
在具体运用上,我们用持股明细和重仓股补全的行业配置比例作为初始值,并根据基金的行业轮动风格将基金分类,每一类中对超参数分别进行赋值。在行业收益的考量上,我们针对每只基金实际持仓构造了行业指数,并与市场行业指数进行等权结合,兼顾了基金特点与行业全局,充分利用了基金持仓与市场信息。经检验,2017 年以来主动偏股基金行业测算的市场平均误差仅为0.38%,优于绝大多数传统测算模型,而且对于预测行业仓位的大幅波动,模型方向识别的准确率更高,另外模型结果整体较为平稳,噪音较低。
历史数据不被验证导致模型失效、测算模型构建的因子缺乏稳定性、股票市场波动与基金净值调整风险等。

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