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基金 数字区块链 2024-09-03 52浏览

8月多策略录得正向超额,9月推荐关注周期和TMT方向【国海金工·李杨团队】

动态平衡策略:我们从平衡的角度提出了兼顾胜率和赔率的动态平衡策略。自2015年初至2024年8月30日策略年化绝对收益14.89%,年化相对收益13.13%,信息比率为1.98,相对最大回撤仅为5.6%。模型在九月份推荐行业为有色金属、电子、电力设备及新能源、交通运输、汽车、石油石化。8月动态平衡策略绝对收益-2.91%,跑输基准,超额收益为-1.19%。2024年以来,动态平衡策略绝对收益-5.92%,相对偏股混合型基金指数超额收益4.78%,在主动权益基金中排名29.80%。

多策略:多策略自2011年5月3日至2024年8月30日相对收益年化7.99%,信息比1.12,超额最大回撤13.03%。模型在九月份推荐行业石油石化、食品饮料、通信、建筑、银行、电子、电力及公用事业、交通运输。多策略行业配置8月绝对收益-3.93%,超额收益0.64%。2024年以来,多策略绝对收益-1.44%,相对偏股混合型基金指数超额收益9.26%,在主动权益基金中排名17.20%。

宏观驱动策略:自2016年初至2024年8月30日,综合模型超额年化收益率4.42%,超额波动率7.24%,信息比率0.61,最大回撤9.51%,IC均值4.81%,ICIR 16.96%,年化换手3.24倍。模型在九月份推荐的行业包括煤炭、计算机、钢铁、通信、电子、商贸零售。8月宏观驱动策略绝对收益-4.29%,超额收益为0.22%。2024年以来,综合模型绝对收益-14.73%,相对偏股混合型基金指数超额收益-4.04%,在主动权益基金中排名66.10%。

8月份行业拥挤度因子在煤炭、建材、国防军工、商贸零售、消费者服务、医药、农林牧渔、通信、传媒行业出现拥挤提示。

风险提示:若市场环境或政策因素发生不利变化将可能造成行业发展表现不及预期;报告中相关数据仅供参考;报告采用的样本数据有限,存在样本不足以代表整体市场的风险,且数据处理统计方式可能存在误差。市场存在一定的波动性风险。

01 市场回顾

1.1 主要市场特征

8月整体A股市场下跌,大盘指数跌幅小于中小盘指数。8月沪深300指数收益率为-3.51%,中证500收益率-5.06%,中证1000收益率-5.31%,创业板收益率-6.38%。

8月板块均获得负向收益,中信一级行业中收益排名前5的行业为煤炭、石油石化、家电、非银行金融和传媒行业,中信一级行业中收益排名后5的行业为国防军工、农林牧渔、计算机、建材和钢铁行业。

1.2 宏观、胜率、动态平衡、多策略行业配置特征

我们将不同策略排名靠前的行业特征展示在下图。

1.3 宏观驱动策略表现

在报告《行业配置宏观篇:边际驱动的逻辑》中我们主要从中长期的视角,分析宏观经济因素是如何驱动行业价格变化的逻辑。我们将其拆分为两个变化:第一个是宏观因子本身重要性的变化,第二是宏观因子传导到行业上的敏感性大小以及方向会发生变化。自2016年初至2024年8月30日,综合模型超额年化收益率4.42%,超额波动率7.24%,信息比率0.61,最大回撤9.51%,IC均值4.81%,ICIR 16.96%,年化换手3.24倍。模型在九月份推荐的行业包括煤炭、计算机、钢铁、通信、电子、商贸零售。

1.4 动态平衡策略表现情况

在报告《行业配置研究:寻找胜率与赔率的平衡》中,我们从平衡的角度提出了兼顾胜率和赔率的动态平衡策略。自2015年初至2024年8月30日策略年化绝对收益14.89%,年化相对收益13.13%,信息比率为1.98,相对最大回撤仅为5.6%。模型在九月份推荐行业为有色金属、电子、电力设备及新能源、交通运输、汽车、石油石化。

1.5 多策略行业配置表现情况

在报告《行业配置选择的新探索:从多因子走向多策略》中,我们从一个全新的视角出发,由多策略驱动行业配置。策略构建了动量景气、核心资产和相对价值三个子策略,并通过动量优化的风险平价模型对子策略进行顶层配置以达到分散风险降低波动的效果。多策略自2011年5月3日至2024年8月30日相对收益年化7.99%,信息比1.12,超额最大回撤13.03%。今年以来至2024年8月30日相对行业等权超额收益13.32%。多策略2024年九月推荐石油石化、食品饮料、通信、建筑、银行、电子、电力及公用事业、交通运输。

02 行业配置宏观驱动策略跟踪

2.1 上个月模型表现

截至8月30日,模型在8月取得超额收益-4.29%。各行业在2024年7月底的得分大小排序与2024年8月份实际收益相关关系为负,模型在8月份绝对收益-4.29%,相对基准获取正向超额收益,超额收益0.22%。

2.2 最近一期宏观因子扩散指标情况 

通过下图方差分解可知,当前经济扩散是相对最重要的宏观驱动要素,其重要性为122.15%。

2.3 行业最新截面分析 

当前我们根据模型最新预测行业相对收益率在横截面上进行排序,选取排名靠前的行业等权配置作为我们最新一期组合。模型在2024年9月份推荐的行业包括煤炭、计算机、钢铁、通信、电子、商贸零售,相比上一期推荐行业加入钢铁,调出传媒。

通过将每个行业在时间序列上对过去60期的宏观扩散指标做向量自回归模型,我们可以得到不同行业对宏观因子的响应大小(beta)。行业预期收益实际上反映了宏观因子的边际变化以及行业对不同宏观因子的响应大小、方向。我们将组合中的行业对不同宏观因子的暴露,按照滞后一期系数以及滞后多期平均系数进行展示。

2.4 历史模型表现

自2016年初至2024年8月30日,综合模型超额年化收益率4.42%,超额波动率7.24%,信息比率0.61,最大回撤9.51%,IC均值4.81%,ICIR 16.96%,年化换手3.24倍,整体换手较低。我们采用指数移动平均的方法对综合因子进行平滑,模型在分年度回测中表现比较稳健。

2024年以来至8月30日,综合模型绝对收益-14.73%,相对偏股混合型基金指数超额收益-4.04%,在主动权益基金中排名66.10%。

03 行业配置动态平衡策略跟踪

胜率赔率最新截面如下,考虑胜率赔率平衡后推荐的行业为有色金属、电子、电力设备及新能源、交通运输、汽车、石油石化。相比上一期推荐行业加入电力设备及新能源、汽车、石油石化,调出电力及公用事业、机械、通信。

8月动态平衡策略绝对收益-2.91%,跑输基准,超额收益为-1.19%。自2015 至2024年8月30日策略年化绝对收益14.89%,年化相对收益13.13%,信息比率为1.98,相对最大回撤仅为5.6%。

2024年以来至8月30日,动态平衡策略绝对收益-5.92%,相对偏股混合型基金指数超额收益4.78%,在主动权益基金中排名29.80%。

04 多策略行业配置策略跟踪

4.1 多策略行业配置最新截面推荐

相对动量优化的风险平价模型截至2024年8月30日,推荐2024年9月在动量景气策略上赋予较高权重,约46.31%,在相对价值策略和核心资产策略上分别配置约37.38%和16.31%的权重。最新截面策略合计选出8个行业,分别为石油石化、电子、交通运输、电力及公用事业、银行、建筑、食品饮料、通信行业,相比上一期推荐行业未变。

4.2 多策略行业配置月度跟踪 

多策略行业配置8月绝对收益-3.93%,超额收益0.64%。变。

4.3 多策略行业配置历史跟踪

多策略自2011年5月3日至2024年8月30日历史累计绝对收益与相对收益如下图所示。策略相对收益年化7.99%,信息比1.12,超额最大回撤13.03%。今年以来至2024年8月30日相对行业等权超额收益13.32%。

2024年以来至8月30日,多策略绝对收益-1.44%,相对偏股混合型基金指数超额收益9.26%,在主动权益基金中排名17.20%。

05 行业拥挤度提示

行业拥挤度因子刻画未来资产标的发生回撤的风险程度。当行业出现拥挤交易时,资金大量涌入该行业从而推高行业内成份股的价格,使股价偏离正常走势状态。此时,行业内换手率增加,股价和成交额升高,波动率放大,成份股关联性增强,形成同涨同跌现象。我们将用四个定量的因子刻画行业的拥挤度来分析各行业的交易过热情况,在后续行业配置策略中进行规避。我们以量价为基础构建四个行业交易拥挤度因子:价格乖离成交量加权、上涨交易额占比、领涨牵引、流通市值换手率。

8月份行业拥挤度因子在煤炭、建材、国防军工、商贸零售、消费者服务、医药、农林牧渔、通信、传媒行业出现拥挤提示。近一个月各因子触发提示情况如下:

06 风险提示

若市场环境或政策因素发生不利变化将可能造成行业发展表现不及预期;报告中相关数据仅供参考;报告采用的样本数据有限,存在样本不足以代表整体市场的风险,且数据处理统计方式可能存在误差。市场存在一定的波动性风险。

证券研究报告《8月多策略录得正向超额,9月推荐关注周期和TMT方向——行业配置策略月度报告(2024/9)

对外发布时间:2024年9月2日

发布机构:国海证券股份有限公司

本报告分析师:

李杨 SAC编号:S0350522070001

熊颖瑜 SAC编号:S0350522030002

何佳玮 SAC编号:S0350521110004

联系人:

赵馨 SAC编号:S0350123020023

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