量化金融分析師AQF：本文嘗試將因子剝離中的因子暴露參數(shù)應(yīng)用到市場倉位及風(fēng)格變化的估測中。
因子剝離參數(shù)的意義及應(yīng)用。在使用因子剝離的方式對基金進(jìn)行業(yè)績分解時可以獲得每一個基金在每一個因子上的回歸系數(shù)，這一參數(shù)的實(shí)際意義是：基金經(jīng)理所管理的組合在各個因子所指代的風(fēng)險上的暴露敞口。這也意味著，我們可以反過來通過凈值分析獲得的數(shù)據(jù)，添補(bǔ)持倉分析中數(shù)據(jù)頻率過低、披露時間滯后等不足，通過跨期或滾動對基金的凈值做因子暴露分析，估測基金組合的倉位變化以及其風(fēng)格的變化情況。
市場倉位與風(fēng)格監(jiān)控的兩種方式?；趦糁档囊蜃臃治鰧κ袌鰝}位與風(fēng)格實(shí)現(xiàn)監(jiān)控的方法有極簡型估測和普通型估測兩種：極簡型是基于基金指數(shù)進(jìn)行跨期因子剝離分析，普通型則是對每一只底層樣本進(jìn)行分析，最后基于凈資產(chǎn)加權(quán)或者等權(quán)的方法將所有基金的估測結(jié)果進(jìn)行匯總。后者雖然更加繁瑣且運(yùn)算量巨大，但能明顯提升估測的準(zhǔn)確度。
最新市場倉位及風(fēng)格監(jiān)測結(jié)果。通過估測我們發(fā)現(xiàn)，2018年以來，權(quán)益類基金的整體倉位一直在持續(xù)下降，直至最近達(dá)到了一個近2年的最低點(diǎn)，可見基金經(jīng)理普遍對市場信心不足，參與權(quán)益市場的意向低迷。2018年期間，權(quán)益類基金整體持倉均偏向大市值風(fēng)格。但2018年第四季度，權(quán)益類基金市場有向小盤風(fēng)格開始漂移的跡象。從2017年至2018年5月，權(quán)益類基金的整體持倉一直在逐漸提升估值水平，但2018年下半年至今，整體估值水平在持續(xù)下降，可見市場重新開始傾向于持有低估值的價值型股票。從近期數(shù)據(jù)來看，市場對動量、高換手率等因子的暴露持續(xù)下降，整體交易情緒較為低迷，在基本面因子配置上較為震蕩，但最新數(shù)據(jù)顯示市場提升了對基本面的關(guān)注。
1、因子剝離參數(shù)的意義及應(yīng)用
在使用因子剝離的方式對基金進(jìn)行業(yè)績分解時，我們可以獲得每一個基金在每一個因子上的回歸系數(shù)，這一參數(shù)的實(shí)際意義是：基金經(jīng)理所管理的組合在各個因子所指代的風(fēng)險上的暴露情況。
以市場因子(系統(tǒng)性風(fēng)險因子)為例，基金在該因子上的暴露系數(shù)對應(yīng)著基金組合所蘊(yùn)含的系統(tǒng)性風(fēng)險的相對水平，事實(shí)上即間接刻畫了基金的倉位——當(dāng)基金經(jīng)理提升權(quán)益類資產(chǎn)的倉位，組合的權(quán)益系統(tǒng)性風(fēng)險隨之上升，基金在對應(yīng)區(qū)間內(nèi)對市場因子的暴露也會隨之提升。在其他風(fēng)格因子上也是同理，對目標(biāo)因子的暴露系數(shù)代表了基金在對應(yīng)的風(fēng)格上配置的相對水平。
這也意味著，我們可以反過來通過凈值分析獲得的數(shù)據(jù)，添補(bǔ)持倉分析中數(shù)據(jù)稀少、披露時間滯后等不足，通過跨期對基金的凈值因子暴露分析，估測基金組合的倉位變化以及其風(fēng)格的變化情況。
以圖1與圖2中的某基金為例，圖1展示了該基金季報中披露的實(shí)際權(quán)益類持倉(包括股票與可轉(zhuǎn)債)，圖中可見在觀察窗口2013年到2018年期間，該基金在權(quán)益類資產(chǎn)配置上發(fā)生了劇烈的倉位調(diào)整。圖2中，我們每月末通過凈值估測(基于過去60日的窗口)的方式，獲得該基金連續(xù)的對權(quán)益市場因子的暴露，對應(yīng)于圖中的藍(lán)色實(shí)線，其趨勢與圖1中的實(shí)際披露持倉大體一致，但彌補(bǔ)了未披露持倉數(shù)據(jù)時的空白。圖2中黑色虛線為同期權(quán)益市場的平均收益，對比藍(lán)色實(shí)線與黑色虛線可見，該基金經(jīng)理具有非常強(qiáng)的權(quán)益市場波段操作的能力。同時可以注意到，雖然2018年12月31日的倉位尚未公布，該基金已經(jīng)大幅降低了權(quán)益類持倉。
2、因子剝離參數(shù)在市場整體倉位與風(fēng)格監(jiān)控中的應(yīng)用
基于如上分析，我們可以進(jìn)一步地監(jiān)控當(dāng)前市場上所有權(quán)益類基金的整體倉位以及在大小盤、價值成長等風(fēng)格配置上的整體水平，在下一期持倉數(shù)據(jù)披露之前，提前對市場的整體配置情況有所把握。
本文中，為了刻畫測算基金市場的整體倉位以及主要權(quán)益類風(fēng)格的變化，我們將權(quán)益基金樣本定義為最近四期平均倉位超過80%且成立時間大于1年的基金，如存在多類份額則僅保留A份額，樣本中包括了所有股票型基金與部分倉位較高的混合型基金。
2.1市場倉位與風(fēng)格監(jiān)控的兩種方式
基于凈值的因子分析對市場倉位與風(fēng)格實(shí)現(xiàn)監(jiān)控的方法有極簡型估測和普通型估測兩種：極簡型是基于基金指數(shù)進(jìn)行跨期因子剝離分析，例如混合型基金指數(shù)、股票型基金指數(shù)等，或直接對樣本集進(jìn)行收益加權(quán)構(gòu)造復(fù)合樣本基金指數(shù)。這一方法的優(yōu)點(diǎn)是，計算起來非常簡單，只需要對一只凈值進(jìn)行測試即可刻畫出全市場基金的倉位水平及風(fēng)格變化。
普通型方法是對每一只底層樣本進(jìn)行分析，分別得到每一只樣本的倉位水平及風(fēng)格配置變化，最后基于凈資產(chǎn)加權(quán)或者等權(quán)的方法將所有基金的估測結(jié)果進(jìn)行加總，作為市場整體的倉位及風(fēng)格配置情況。顯而易見，該方法在操作上要復(fù)雜許多，需要對所有的樣本基金進(jìn)行遍歷分析。下文中，我們將分別基于不同的方法進(jìn)行實(shí)證，并對結(jié)果進(jìn)行比較。
2.2市場倉位的季度估測效果
本節(jié)我們選用市場因子暴露進(jìn)行季度監(jiān)測測試，觀測估測出來的季度數(shù)據(jù)和季報披露持倉之間是否具有一致的趨勢特征。在極簡型估測中，我們分別選用了中國混基指數(shù)(CN6071.CNI)、中國股基指數(shù)(CN6070.CNI)，以及基于底層樣本基金凈值的凈資產(chǎn)規(guī)模加權(quán)指數(shù)，市場因子暴露參數(shù)變化與實(shí)際披露持倉變化之間的對比分別如圖3、圖4與圖5，基于股基指數(shù)以及基于復(fù)合基金指數(shù)獲得的倉位變化估測效果都較差，季頻數(shù)據(jù)相關(guān)性也僅有0.20與0.22。基于混基指數(shù)所獲得的倉位變化與實(shí)際披露持倉變化之間呈現(xiàn)一定的趨同性，在15年年中實(shí)際持倉大幅降低以后，估測的市場因子暴露參數(shù)隨后也發(fā)生了大幅降低，但兩者之間存在明顯的時滯，監(jiān)控效果欠佳。
圖6中，我們基于底層樣本基金進(jìn)行遍歷估測，最后通過凈資產(chǎn)加權(quán)的方式對每一只基金的估測結(jié)果進(jìn)行匯總，圖中可見凈值估測的效果有明顯的提升，與真實(shí)披露的持倉變化較為接近，季頻數(shù)據(jù)相關(guān)性達(dá)到0.85。觀察圖像，由于2018年12月31日的持倉數(shù)據(jù)尚未披露，而凈值估測的數(shù)據(jù)已經(jīng)可以獲得，我們發(fā)現(xiàn)，權(quán)益類基金在近期大幅降低了持倉，值得投資者引起重視。
2.3市場大盤風(fēng)格的季度估測效果
類似地，我們選用大市值因子進(jìn)行季度估測。我們首先獲得每一支基金在每季度披露的持股數(shù)據(jù)以及每一支股票相對于全市場的市值z-score分值，進(jìn)而計算每一只基金持倉相對于全市場股票的市值z-score分值，最終通過凈資產(chǎn)加權(quán)獲得全樣本基金的大盤風(fēng)格水平。圖7、圖8與圖9分別對應(yīng)中國混基指數(shù)、中國股基指數(shù)以及復(fù)合樣本基金指數(shù)的估測效果，圖中黑色實(shí)線即全樣本基金在大市值上的配置水平(加權(quán)z-score分值)，由于全樣本基金的大盤風(fēng)格在觀察區(qū)間內(nèi)發(fā)生了明顯的大幅波動，趨勢性非常明顯，在估測難度上有所降低。極簡估測法下面的三個指數(shù)估測結(jié)果都和持倉披露結(jié)果呈現(xiàn)出了明顯的趨同性，季頻數(shù)據(jù)相關(guān)系數(shù)分別為0.69、0.75和0.67。
相比之下，圖10中基于底層基金進(jìn)行遍歷估測再復(fù)合加總的估測結(jié)果效果更佳，季頻數(shù)據(jù)相關(guān)性系數(shù)達(dá)0.87。2010年至2012年中，權(quán)益類基金整體偏向大市值風(fēng)格，而2012年到2016年間，權(quán)益類基金開始逐漸偏向于小市值風(fēng)格;2017年以后，市場進(jìn)入“二八行情”，權(quán)益類基金也開始重倉大盤藍(lán)籌股，基金市場的整體大市值風(fēng)格大幅攀升。圖中可見，雖然2018年12月31日的持倉數(shù)據(jù)尚未披露，但可以檢測到權(quán)益類基金的大盤風(fēng)格有發(fā)生明顯下行，即開始偏向于小盤風(fēng)格。
2.4成長/價值風(fēng)格的季度估測效果
通過2.2和2.3小節(jié)中在基金市場倉位、基金市場大盤風(fēng)格中的估測對比，我們認(rèn)為，基于全市場底層基金進(jìn)行估測后再基于凈資產(chǎn)進(jìn)行加權(quán)的方法雖然繁瑣且運(yùn)算量巨大，但能明顯提升估測的準(zhǔn)確度，下文中我們均基于底層基金進(jìn)行估測。
圖11中，我們基于底層樣本基金對市場成長/價值風(fēng)格(持股估值水平)進(jìn)行估測，與市場、市值的效果相比，成長/價值風(fēng)格的估測效果略弱，曲線之間雖然有明顯一致性，但存在一定的滯后性。從2010年到2014年，基金市場均處于偏成長風(fēng)格，且成長屬性在2010到2013年間不斷走強(qiáng);2014年以后，基金市場的成長風(fēng)格有所減弱，但估值水平依然較高;2015-2016年間，基金市場風(fēng)格比較中性且偏成長;2017年進(jìn)入“二八行情”以后，大盤藍(lán)籌股炙手可熱，基金市場的持股估值水平大幅下行跌落至5年最低點(diǎn)，轉(zhuǎn)向極端的價值風(fēng)格;2018年以來，基金市場持股估值水平重新不斷走強(qiáng)，傾向于成長風(fēng)格。值得留意的是，最新一期持倉數(shù)據(jù)尚未出，但從凈值數(shù)據(jù)的估測表明，市場從連續(xù)1年多的成長風(fēng)格開始向價值風(fēng)格漂移。
2.5技術(shù)、基本面因子的季度估測效果
圖12和圖13中分別嘗試了技術(shù)面的因子估測效果，我們選取了動量/反轉(zhuǎn)和換手率兩個典型的技術(shù)面因子。
從圖像對比可見，技術(shù)面類因子的估測也呈現(xiàn)出了趨勢上的一致性但極為明顯的滯后性，我們猜測這主要是由于技術(shù)面類因子本身穩(wěn)定性較差造成的?；趦糁档姆绞饺ス罍y往往只能反映過去測試區(qū)間的平均暴露水平，但在估測時點(diǎn)上，基金風(fēng)格已經(jīng)迅速發(fā)生了變化。在2018年下半年以來，持倉數(shù)據(jù)顯示基金市場降低了在動量、高換手率上面的暴露，即基金市場交易活躍度有明顯的下降，凈值估測隨后出現(xiàn)了相似的趨勢。最新時點(diǎn)上，雖然基金市場持股在動量、換手率上的暴露依然在降低，但考慮到滯后性較高的特點(diǎn)，這些信號對實(shí)際情形的監(jiān)控價值并不高(實(shí)際時點(diǎn)上市場對兩個因子的暴露可能已經(jīng)開始抬升)。
圖14是復(fù)合基本面因子的估測效果，基本面類因子往往穩(wěn)定性較高，圖中凈值估測曲線和持倉曲線之間趨同性明顯且滯后性較弱。由圖可見，2015年到2016年中，市場對基本面關(guān)注度持續(xù)下降，而對高換手率因子的暴露水平不斷增加，從高估值、高換手率、高動量(2015年)等趨勢可以發(fā)現(xiàn)市場逐漸情緒化而忽略股票的基本面。而在2017年以后，大盤藍(lán)籌股的行情引起市場去開始越來越關(guān)注基本面類特征，呈現(xiàn)出“業(yè)績?yōu)橥?rdquo;的投資邏輯。2018年以來，權(quán)益類基金市場對高換手率、高動量因子暴露均明顯下降，可見基金經(jīng)理整體交易情緒低迷。
3、對市場倉位及風(fēng)格的滾動監(jiān)測
上一節(jié)中，我們主要基于季度數(shù)據(jù)進(jìn)行估測，并與披露持倉數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，發(fā)現(xiàn)倉位(市場因子)、大小盤風(fēng)格(市值因子)、成長/價值風(fēng)格(估值因子)以及基本面(復(fù)合基本面因子)的估測效果尚可，但難以避免地存在一定滯后性。本節(jié)中，我們嘗試提高估測的頻率、降低估測的窗口時長，以期獲得更為及時的市場監(jiān)控。
圖15中，我們以過去1.5個月為窗口，每日進(jìn)行凈值監(jiān)測，市場因子的因子暴露參數(shù)如圖中藍(lán)色實(shí)線。曲線走勢與2.2節(jié)的圖6非常趨近，但因為測試窗口過短，測試容易受到個別極端數(shù)據(jù)影響，因此曲線并非平滑而出現(xiàn)了明顯的毛刺。
圖中曲線最明顯的特征是在2015年6月底發(fā)生了大幅驟降，隨后從15年到2018年年初，權(quán)益類基金整體的倉位均在持續(xù)提升。而2018年以來，權(quán)益類基金的整體倉位一直在持續(xù)下降，直至最近達(dá)到了一個近2年的最低點(diǎn)，可見基金經(jīng)理普遍對市場信心不足，參與權(quán)益市場的意向低迷。
圖16中是當(dāng)前權(quán)益類基金在大盤因子上的暴露參數(shù)曲線。與前文分析相似，2017年的“二八行情”中權(quán)益類基金開始重倉大盤藍(lán)籌股，基金市場的整體大市值風(fēng)格急劇攀升，直至2018年，權(quán)益類基金整體持倉均偏向大市值風(fēng)格。但2018年年末附近，權(quán)益類基金市場有向小盤風(fēng)格開始漂移的跡象。
圖17中是當(dāng)前權(quán)益類基金在成長因子上的暴露參數(shù)曲線。從2017年至2018年5月，權(quán)益類基金的整體持倉一直在逐漸提升估值水平，但2018年下半年至今，整體估值水平在持續(xù)下降，可見市場重新開始傾向于持有低估值的價值型股票。
圖18、圖19以及圖20分別對應(yīng)當(dāng)前權(quán)益類基金在技術(shù)面因子(動量、高換手率)以及復(fù)合基本面因子上的暴露參數(shù)曲線。從近期數(shù)據(jù)來看，市場整體交易情緒較為低迷，在基本面因子配置上較為震蕩，但最新數(shù)據(jù)顯示市場提升了對基本面的關(guān)注。
4、總結(jié)
本文嘗試將因子剝離中的因子暴露參數(shù)應(yīng)用到市場倉位及風(fēng)格變化的估測中。在使用因子剝離的方式對基金進(jìn)行業(yè)績分解時可以獲得每一個基金在每一個因子上的回歸系數(shù)，這一參數(shù)的實(shí)際意義是：基金經(jīng)理所管理的組合在各個因子所指代的風(fēng)險上的暴露敞口。這也意味著，我們可以反過來通過凈值分析獲得的數(shù)據(jù)，添補(bǔ)持倉分析中數(shù)據(jù)頻率過低、披露時間滯后等不足，通過跨期或滾動對基金的凈值做因子暴露分析，估測基金組合的倉位變化以及其風(fēng)格的變化情況。
基于凈值的因子分析對市場倉位與風(fēng)格實(shí)現(xiàn)監(jiān)控的方法有極簡型估測和普通型估測兩種：極簡型是基于基金指數(shù)進(jìn)行跨期因子剝離分析，普通型則是對每一只底層樣本進(jìn)行分析，最后基于凈資產(chǎn)加權(quán)或者等權(quán)的方法將所有基金的估測結(jié)果進(jìn)行匯總。后者雖然更加繁瑣且運(yùn)算量巨大，但能明顯提升估測的準(zhǔn)確度。
通過估測我們發(fā)現(xiàn)，2018年以來，權(quán)益類基金(最近四期平均倉位大于80%的基金)的整體倉位一直在持續(xù)下降，直至最近達(dá)到了一個近2年的最低點(diǎn)，可見基金經(jīng)理普遍對市場信心不足，參與權(quán)益市場的意向低迷。2018年期間，權(quán)益類基金整體持倉均偏向大市值風(fēng)格。但2018年年末附近，權(quán)益類基金市場有向小盤風(fēng)格開始漂移的跡象。從2017年至2018年5月，權(quán)益類基金的整體持倉一直在逐漸提升估值水平，但2018年下半年至今，整體估值水平在持續(xù)下降，可見市場重新開始傾向于持有低估值的價值型股票。從近期數(shù)據(jù)來看，市場整體交易情緒較為低迷，在基本面因子配置上較為震蕩，但最新數(shù)據(jù)顯示市場提升了對基本面的關(guān)注。
風(fēng)險提示：市場系統(tǒng)性風(fēng)險、基本面變化風(fēng)險、海外與國內(nèi)市場結(jié)構(gòu)差異風(fēng)險。
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