作者：孫雨，張子健

近期市場(chǎng)風(fēng)格收斂：大盤基金回暖、中小盤基金回調(diào)，基金配置比較適合采用均衡優(yōu)選的方案?；鹋渲玫那疤崾秋L(fēng)格識(shí)別，本文提出“改進(jìn)的Fama-French模型”，有效解決了長期以來其他識(shí)別方法存在的不足。

1.1. 基金配置是資產(chǎn)配置解決方案的落腳點(diǎn)

大型機(jī)構(gòu)投資者通常會(huì)在整體上設(shè)計(jì)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的投資決策體系。以養(yǎng)老金機(jī)構(gòu)為例，第一層是大類資產(chǎn)戰(zhàn)略配置（Strategic Asset Allocation， SAA）：根據(jù)投資目標(biāo)（債務(wù)驅(qū)動(dòng)）確定整體的風(fēng)險(xiǎn)偏好和效用函數(shù)，再根據(jù)長周期變量（人口、經(jīng)濟(jì)周期等），通過主動(dòng)配置研究，構(gòu)建戰(zhàn)略資產(chǎn)配置方案。第二層是戰(zhàn)術(shù)資產(chǎn)配置（Tactical Asset Allocation，TAA），以長期的戰(zhàn)略資產(chǎn)配置方案為基準(zhǔn)，通過主動(dòng)或量化的方法，捕捉市場(chǎng)環(huán)境以及微觀結(jié)構(gòu)的短期變化，對(duì)配置比例進(jìn)行調(diào)整優(yōu)化。第三層是基金配置（Fund Allocation，F(xiàn)A），在前面兩步的基礎(chǔ)上，選擇優(yōu)秀的基金經(jīng)理、基金產(chǎn)品，根據(jù)配置觀點(diǎn)及配置模型，構(gòu)建基金組合，實(shí)現(xiàn)投資預(yù)期目標(biāo)。

1.2. 風(fēng)格識(shí)別是基金配置的關(guān)鍵

基金配置有4個(gè)主要流程，依次是：基金分類—>風(fēng)格識(shí)別—>基金優(yōu)選—>基金配置。其中，基金投資風(fēng)格的識(shí)別非常關(guān)鍵。

1.2.1. 風(fēng)格識(shí)別是基金配置的關(guān)鍵

基金經(jīng)理的認(rèn)知、擅長領(lǐng)域、能力邊界、以及個(gè)人性格偏好、操作習(xí)慣等，長期會(huì)逐漸沉淀出各自的投資風(fēng)格。并且，一個(gè)優(yōu)秀的基金經(jīng)理，其投資風(fēng)格通常是比較穩(wěn)定的。

通過訪談或者調(diào)研可以獲得基金經(jīng)理對(duì)于自身投資理念、投資偏好的闡述。所謂內(nèi)行人看門道，外行人看熱鬧，對(duì)基金經(jīng)理投資風(fēng)格的理解，除了定性分析之外，還需要結(jié)合其所管理基金產(chǎn)品的持倉行為、業(yè)績表現(xiàn)進(jìn)行定量層面的刻畫，一方面作為定性分析和定量刻畫的印證，另一方面可以判別及跟蹤基金經(jīng)理投資風(fēng)格的變化。

2013年，Andrea Frazzini, David Kabiller & Lasse H. Pederson通過6個(gè)基本面因子對(duì)“股神”巴菲特的投資風(fēng)格進(jìn)行了刻畫，研究結(jié)合非常顯著，根據(jù)風(fēng)格因子構(gòu)建的模擬組合可以很好地復(fù)制巴菲特的投資業(yè)績。這一實(shí)證研究表明，通過定量的方式刻畫基金經(jīng)理的投資能力，在方法論上是可行的。

1.2.2. 風(fēng)格識(shí)別是基金配置的關(guān)鍵

基金經(jīng)理的業(yè)績表現(xiàn)與所處市場(chǎng)風(fēng)格特征密切相關(guān)。直接比較不同投資風(fēng)格的基金經(jīng)理的業(yè)績表現(xiàn)，容易對(duì)其投資能力形成誤判。

從某基金A、某基金B(yǎng)的歷史業(yè)績表現(xiàn)對(duì)比看，2020年12月至2021年2月期間，基金A的表現(xiàn)更優(yōu)，2021年5月以來基金B(yǎng)的業(yè)績表現(xiàn)更優(yōu)。是否說明基金A、基金B(yǎng)的基金經(jīng)理投資能力發(fā)生了變化呢？

對(duì)基金A、基金B(yǎng)的投資風(fēng)格進(jìn)行識(shí)別，可以發(fā)現(xiàn)基金A為大盤成長風(fēng)格、基金B(yǎng)為中盤成長風(fēng)格。2020年12月至2021年2月，大盤藍(lán)籌風(fēng)格表現(xiàn)強(qiáng)勢(shì)，2月下旬市場(chǎng)風(fēng)格切換，5月份以來中盤藍(lán)籌風(fēng)格占優(yōu)。因此，基金業(yè)績表現(xiàn)的差異主要來自于市場(chǎng)風(fēng)格的切換影響。

我們將基金A、基金B(yǎng)分別與對(duì)應(yīng)的風(fēng)格基金指數(shù)：大盤成長基金指數(shù)、中盤成長基金指數(shù)的業(yè)績表現(xiàn)對(duì)比，相當(dāng)于給基金A、基金B(yǎng)找到了“真實(shí)業(yè)績比較基準(zhǔn)”，可以看到：基金A在大盤成長風(fēng)格下，相對(duì)同類產(chǎn)品并沒有顯著的超額收益，而基金B(yǎng)在中盤成長風(fēng)格下，相對(duì)同類產(chǎn)品，5月份以來超額收益明顯。

1.2.3. 風(fēng)格識(shí)別為基金配置提供了便利

現(xiàn)代資產(chǎn)配置模型對(duì)傳統(tǒng)資產(chǎn)配置模型（CAPM）的突破在于：將相對(duì)于市場(chǎng)基準(zhǔn)的超額收益進(jìn)一步分解為：（1）主動(dòng)承擔(dān)風(fēng)格或行業(yè)偏離風(fēng)險(xiǎn)帶來的收益（Style Beta or Portable Alpha）；（2）選股收益（Real Alpha）。

風(fēng)格識(shí)別將基金配置簡化為兩個(gè)步驟：

第一步：判斷市場(chǎng)未來風(fēng)格特征：選擇契合市場(chǎng)風(fēng)口的投資風(fēng)格（獲取Portable Alpha）；

第二步：在該投資風(fēng)格下，選擇投資能力強(qiáng)的基金經(jīng)理（獲取Real Alpha）。

對(duì)于基金風(fēng)格的研究方法，不管是業(yè)內(nèi)、還是學(xué)術(shù)界，都沒有停止過研究的步伐，到目前為止，尚未形成一套普遍公認(rèn)的、科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膭澐址椒?。究其原因，主要在于公募基金信息披露的“半透明性”和“時(shí)間滯后性”。

（1）半透明性：除了ETF基金通過每日披露的PCF清單可以及時(shí)了解基金的所有持倉信息之外，一般基金僅在季度報(bào)告中披露部分（前十大）持倉信息；在半年報(bào)和年報(bào)中才披露全部的持倉信息。

（2）時(shí)間滯后性：根據(jù)基金信息披露管理辦法，基金季報(bào)、半年報(bào)、年報(bào)的信息披露時(shí)間相比季度末、半年末、年末的滯后時(shí)間分別約為：15個(gè)工作日、2個(gè)月、3個(gè)月。

目前最具代表性的方法有兩類，一類是基于歷史凈值數(shù)據(jù)，通過回歸的方式對(duì)基金進(jìn)行風(fēng)格畫像；還有一類是基于定期報(bào)告中披露的持倉信息，對(duì)基金持倉個(gè)股的風(fēng)格進(jìn)行加權(quán)，以此度量基金的風(fēng)格特征。

2.1. 基于凈值數(shù)據(jù)的風(fēng)格劃分方法

普通開放式基金會(huì)在不晚于每個(gè)開放日的次日公布單位凈值數(shù)據(jù)，因此，基于凈值法回歸，刻畫基金的風(fēng)格特征，可以在時(shí)效性上得到保證。

凈值法最具代表性的方法是William Sharpe（1992）提出的Sharpe模型。該方法首先確定了12個(gè)主要的資產(chǎn)類別，用對(duì)應(yīng)的市場(chǎng)指數(shù)度量各個(gè)資產(chǎn)的業(yè)績表現(xiàn)，然后，通過含約束回歸的方法，計(jì)算基金在各個(gè)資產(chǎn)類別上的暴露水平，并以此判斷基金的投資風(fēng)格。

模型可以表示為：

其中：

在A股實(shí)證分析中，風(fēng)格指數(shù)可以選擇巨潮風(fēng)格指數(shù)：

以某基金A為例：可以看到，大盤成長指數(shù)的回歸系數(shù)是0.86，大盤價(jià)值指數(shù)的回歸系數(shù)是0.07，其余風(fēng)格指數(shù)的回歸系數(shù)都是0，說明該基金屬于大盤成長風(fēng)格。

Sharpe模型識(shí)別基金風(fēng)格比較直觀，缺點(diǎn)在于風(fēng)格指數(shù)之間存在比較強(qiáng)的相關(guān)性，從而在回歸的時(shí)候，模型會(huì)存在比較嚴(yán)重的多重共線性，回歸系數(shù)會(huì)存在不顯著的情況，而風(fēng)格判斷的依據(jù)是回歸系數(shù)的數(shù)值大小，因此，該方法的可靠性存在懷疑。

2.2. 基于持倉數(shù)據(jù)的風(fēng)格劃分方法

根據(jù)基金持倉數(shù)據(jù)分析基金風(fēng)格特征的步驟：

（1）計(jì)算A股中每只股票的各個(gè)風(fēng)格在全市場(chǎng)股票中的暴露值水平；

（2）從基金的定期報(bào)告中獲取持有的股票名單及權(quán)重；

（3）將持有股票的風(fēng)格暴露值按持倉權(quán)重加權(quán)相加，得到基金在各個(gè)風(fēng)格因子上的暴露水平，從而判斷基金的風(fēng)格特征。

MSCI Barra風(fēng)險(xiǎn)模型中構(gòu)建了10個(gè)風(fēng)格因子。對(duì)于基金的風(fēng)格畫像，并不需要所有風(fēng)格維度上的刻畫（比如主動(dòng)權(quán)益基金經(jīng)理，對(duì)Barra風(fēng)險(xiǎn)模型中的技術(shù)類因子往往并不關(guān)注），因此，只需要考慮具有代表性、鮮明特征的風(fēng)格因子。本文構(gòu)建了如下4類風(fēng)格因子：

仍以上述某基金A為例，2021年2季報(bào)前10大重倉股權(quán)重合計(jì)為73.48%。根據(jù)前10大重倉股估算基金在風(fēng)格因子上的暴露水平，可以看到：

（1）基金A在市值因子上的風(fēng)險(xiǎn)暴露為正，說明為大盤風(fēng)格；

（2）基金A在非線性市值因子上的風(fēng)險(xiǎn)暴露為負(fù)，說明并非中盤風(fēng)格；

（3）基金A在價(jià)值因子上的風(fēng)險(xiǎn)暴露為負(fù)，說明為并非價(jià)值風(fēng)格；

（4）基金A在成長因子上的風(fēng)險(xiǎn)暴露為正，說明為成長風(fēng)格；

綜上，基金A為大盤成長風(fēng)格，與Sharpe模型識(shí)別的結(jié)論一致。

相比凈值法（Sharpe模型），持倉法的優(yōu)點(diǎn)在于更準(zhǔn)確，規(guī)避了凈值法回歸時(shí)的多重共線性問題。持倉法的缺點(diǎn)在于：

（1）時(shí)間滯后性：無法監(jiān)測(cè)到非定期報(bào)告披露期間基金的風(fēng)格變化；

（2）季報(bào)不完全披露：持倉法需要依賴基金的持倉明細(xì)數(shù)據(jù)，季報(bào)僅披露前10大重倉股，有些基金持倉比較分散，前10大重倉股的持倉權(quán)重較低，對(duì)基金真實(shí)全部持倉的代表性低，通過重倉股判斷基金風(fēng)格將不可靠，而等到半年報(bào)或者年報(bào)數(shù)據(jù)，則需要忍耐更多的時(shí)間滯后性。

2.3. 基于Fama-French模型改進(jìn)的風(fēng)格劃分方法

前面分析和比較了基于凈值法（Sharpe模型）和持倉法劃分基金風(fēng)格的優(yōu)缺點(diǎn)。我們認(rèn)為，基金的風(fēng)格畫像，既要考慮到準(zhǔn)確性，也要考慮到時(shí)效性，要在兩者之間找到平衡?；诖?，我們?cè)贔ama-French模型的基礎(chǔ)上做了改進(jìn)，嘗試構(gòu)建了一個(gè)新的基金風(fēng)格劃分方法。

根據(jù)Fama & French(1993)提出的三因子模型，投資組合的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)可以由3個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子解釋，分別為：市場(chǎng)因子（MKT）、市值因子（SMB）、賬面市值比因子（HML）。

模型可以表示為：

其中：

Fama-French模型本質(zhì)上也是凈值法回歸方法，與Sharpe模型相比，優(yōu)點(diǎn)在于通過構(gòu)建風(fēng)格因子多空收益率，可以解決Sharpe模型中風(fēng)格指數(shù)之間的多重共線性問題。我們對(duì)Fama-French模型的改進(jìn)之處在于：

（1）增加中盤因子（非線性市值）：因?yàn)槭兄狄蜃又荒茏R(shí)別大盤或小盤，市值因子值處于中間位置時(shí)，可能是“中盤”、也可能是同時(shí)包含“大盤和小盤”。

（2）增加成長因子;

（3）優(yōu)化因子收益率的構(gòu)造方法：基于多因子模型理論框架，先計(jì)算風(fēng)格因子值，再通過回歸的方法計(jì)算風(fēng)格因子收益率。

基于改進(jìn)的Fama-French模型，我們將主動(dòng)權(quán)益基金劃分為6種風(fēng)格類型：大盤成長型、大盤價(jià)值型、中盤成長型、中盤價(jià)值型、小盤成長型、小盤價(jià)值型。

仍以上述某基金A為例，可以看到：

（1）alpha：不顯著大于0，說明剔除風(fēng)格后，該基金沒有超額收益獲取能力；

（2）市值因子主動(dòng)暴露值大于0：說明為大盤風(fēng)格；

（3）非線性市值因子主動(dòng)暴露值小于0：說明并非中盤風(fēng)格；

（4）價(jià)值-成長因子的主動(dòng)暴露值小于0：說明為成長風(fēng)格。

綜上，該基金的投資風(fēng)格為大盤成長型。與前文Sharpe模型、持倉法分析得到的結(jié)論一致。

一方面，改進(jìn)的Fama-French模型與持倉法的原理相通，準(zhǔn)確性高于Sharpe模型，且可以有效避免Sharpe模型存在的多重共線性問題；另一方面，改進(jìn)的Fama-French模型本質(zhì)上仍是基于歷史凈值的回歸方法，相比持倉法而言，時(shí)效性可以得到保證。因此，我們認(rèn)為使用該方法對(duì)主動(dòng)權(quán)益基金做風(fēng)格畫像，可以實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確性與時(shí)效性的平衡兼顧。

2.4. 基金風(fēng)格劃分方法比較

綜上，我們對(duì)基金風(fēng)格劃分方法比較如下?？梢钥吹?，我們?cè)O(shè)計(jì)的改進(jìn)的Fama-French模型可以有效解決市面上現(xiàn)有方法中長期存在的缺陷。

近年來，隨著宏觀擇時(shí)的效用下降，A股結(jié)構(gòu)性行情分化成為常態(tài)，把握市場(chǎng)風(fēng)格與主線選擇成為核心命題。一般來說，市場(chǎng)風(fēng)格（大盤與中小盤、價(jià)值與成長）的影響因素較多：包括宏觀層面經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、中觀層面行業(yè)景氣度變化、以及微觀層面資金偏好、市場(chǎng)情緒等。通常市場(chǎng)風(fēng)格的結(jié)構(gòu)性特征并非瞬息萬變、而是會(huì)持續(xù)一段時(shí)間，這就為基于對(duì)市場(chǎng)風(fēng)格的研判，進(jìn)行基金配置提供了操作基礎(chǔ)。

我們編制了不同風(fēng)格的基金指數(shù)，一方面可以跟蹤市場(chǎng)風(fēng)格的變化，另一方面基金風(fēng)格指數(shù)的成分基金也可作為基金優(yōu)選環(huán)節(jié)的備選基金池。由于現(xiàn)階段小盤基金數(shù)量較少，我們將小盤與中盤合并，主要跟蹤四條風(fēng)格基金指數(shù)，分別為：（1）大盤成長基金指數(shù)；（2）大盤價(jià)值基金指數(shù)；（3）中小盤成長基金指數(shù)；（4）中小盤價(jià)值基金指數(shù)。

3.1. 復(fù)盤Q1，大盤成長，盛極而衰

2020年年底至2021年2月中旬，由于疫情反復(fù)影響經(jīng)濟(jì)恢復(fù)，政治局定調(diào)貨幣政策“不急轉(zhuǎn)彎”，宏觀流動(dòng)性邊際改善。二級(jí)市場(chǎng)在賺錢效應(yīng)的驅(qū)動(dòng)下，公募基金IPO發(fā)行火爆，爆款產(chǎn)品“首日售罄+比例配售”的現(xiàn)象頻發(fā)，國內(nèi)首次出現(xiàn)管理規(guī)模超過千億的主動(dòng)權(quán)益基金經(jīng)理，微觀層面資金流動(dòng)性超預(yù)期。在此背景之下，資金抱團(tuán)以“茅指數(shù)”為代表的核心資產(chǎn)，大盤成長風(fēng)格走向極致。

風(fēng)格趨勢(shì)強(qiáng)勢(shì)行情階段，基金配置可以順勢(shì)而為。在這一階段，可以看到，買大盤藍(lán)籌風(fēng)格的頂流基金經(jīng)理，大概率可以獲得不錯(cuò)的收益。

3.2. 復(fù)盤Q2-Q3，中盤藍(lán)籌，異軍突起

2月下旬美債收益率上行，疊加市場(chǎng)對(duì)大盤藍(lán)籌過高估值的擔(dān)憂，“茅指數(shù)”泡沫破裂，抱團(tuán)逐漸瓦解，相關(guān)板塊股票需要時(shí)間來消化估值壓力。隨著“雙碳”政策+“缺芯”浪潮推動(dòng)，以新能源、半導(dǎo)體為代表的中盤藍(lán)籌領(lǐng)跑市場(chǎng)，資金開始抱團(tuán)“寧指數(shù)”。投資風(fēng)格上，依然是成長強(qiáng)于價(jià)值，但是市值風(fēng)格從大盤下沉到中小盤。

同樣是風(fēng)格趨勢(shì)強(qiáng)勢(shì)行情，基金配置依舊可以順勢(shì)而為，換為中小盤風(fēng)格的基金經(jīng)理?？梢钥吹?，Q2-Q3期間中小盤風(fēng)格的基金經(jīng)理表現(xiàn)非常亮眼。

3.3. 展望Q4，風(fēng)格收斂，均衡配置

近一周市場(chǎng)表現(xiàn)可以看到：大消費(fèi)板塊帶領(lǐng)大盤上漲，中小盤有所回調(diào)。我們認(rèn)為，當(dāng)前市場(chǎng)風(fēng)格尚未切換，只是相對(duì)前期（Q1的大盤成長、Q2-Q3的中盤藍(lán)籌）極致的風(fēng)格表現(xiàn)，相對(duì)有所收斂。

展望四季度，能耗雙控下限電限產(chǎn)、地產(chǎn)信用重構(gòu)以及8月份經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的走弱，加強(qiáng)了市場(chǎng)對(duì)經(jīng)濟(jì)下行的一致預(yù)期，穩(wěn)增長、穩(wěn)就業(yè)的政策預(yù)期升溫。國慶節(jié)前央行貨幣政策委員會(huì)提出“維護(hù)房地產(chǎn)市場(chǎng)的健康發(fā)展，維護(hù)住房消費(fèi)者的合法權(quán)益”，假期內(nèi)廣州、佛山等地的部分國有大行和股份行下調(diào)房貸利率、銀行放貸速度也有所加快。房地產(chǎn)近期的政策暖風(fēng)頻吹，降低了“恒大事件”對(duì)A股的結(jié)構(gòu)性擾動(dòng)沖擊。我們認(rèn)為，節(jié)后“金九銀十”行情依然可期，基金層面：大盤價(jià)值（供需緊平衡的電力、老能源）、基本面改善且估值無壓力的大金融（券商、銀行）、產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)向上的中盤藍(lán)籌（新能源、高端制造）都有表現(xiàn)機(jī)會(huì)。建議在配置操作上，采用均衡配置的方案。

3.4 均衡優(yōu)選配置方案

我們分別在大盤成長、大盤價(jià)值、中小盤成長、中小盤價(jià)值4個(gè)風(fēng)格基金池中優(yōu)選出5只基金，等權(quán)配置，季度再平衡。其中基金優(yōu)選指標(biāo)考慮了：基金規(guī)模、風(fēng)格穩(wěn)定性、過去3年風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整后收益、過去3年剔除風(fēng)格后的Alpha等指標(biāo)。

均衡優(yōu)選基金組合2017年初至2021年9月的年化收益率為25.31%、夏普比率為1.33、收益回撤比為0.92。2017年以來不管是每個(gè)年度、還是整體的業(yè)績表現(xiàn)，都優(yōu)于中證偏股基金指數(shù)、中證股票基金指數(shù)，同時(shí)也優(yōu)于滬深300、中證500。

本報(bào)告結(jié)論完全基于公開的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，對(duì)基金產(chǎn)品和基金管理人的研究分析結(jié)論并不預(yù)示其未來表現(xiàn)，也不能保證未來的可持續(xù)性，亦不構(gòu)成投資收益的保證或投資建議。本報(bào)告不涉及證券投資基金評(píng)價(jià)業(yè)務(wù)，不涉及對(duì)基金產(chǎn)品的推薦，亦不涉及對(duì)任何指數(shù)樣本股的推薦。