20220502-中泰证券-追踪“聪明资金”系列：揭开公募持仓“面纱”，细化模型尝试对股票仓位进行高频跟踪.pdfVIP

[Table_Industry] 证券研究报告/量化投资策略报告 2022 年 5 月2 日 揭开公募持仓“面纱”，细化模型尝试对股票仓位进行高 频跟踪——追踪“聪明资金”系列六 [Table_Main] [Table_Title] [Table_Summary] 投资要点 分析师：唐军 探测股票仓位面临的问题：不同于行业仓位探测有框定的范围，股票维度过 执业证书编号：S0740517030003 于庞大使得探测难度大幅度提升。研究发现12 年至21 年年报，半年度全部持仓与 电话：021 上一期持仓相比平均32%股票重合，仓位重合比例为46.7% ，因此使用基金近期财 报持仓作为拟合备选池也无法拟合股票仓位。进一步我们发现公募重仓股平均每 期重合比例约50.1% ，平均占重仓股市值约54.7% ，从重仓股维度出发使得仓位探 研究助理：刘洛宁 测变得可能。 电话：021 邮箱：liuln@ 每个基金构建拟合指数：尽管基于横截面持仓加权后的指数展现出比宽基指 数更好的弹性，但我们发现仍和基金自身持仓构建的指数存在显出差距。我们分 别检测19 年底至22 年3 月主动权益基金，根据公布持仓构建中信1.5 级自身行业 指数，在5% 的显著性水平下有将近86% 的基金自身行业指数年化收益显著超额同 类编制的行业指数，因此我们将对每个基金的持仓构建自身的行业指数。 《从 “抱团”现象增加权益基金的评 价维度》 重仓股与细分行业探测：升级模型，结合基金前十大股票持仓与非重仓股中 中信1.5 级自身行业指数进行仓位探测，同时结合季度前十大进行校准进行仓位探 《如何争当 “常胜将军”稳定跑赢公 测。2015 年12 月31 日至2021 年9 月30 日，我们随机抽取了200 个随机样本进行 募权益同类？——追踪 “聪明资金” 检测。在细分中信1.5 级行业中相比之前模型有显著提升，样本区间内新方法平均 系列四》 拟合绝对误差49bp ，平均每期秩相关为0.84 ，平均方向准确性71.86% ，其中前10、 20 以及30 大持仓的方向准确性分别为83.09%、76.8% 与75.44% 。对于重仓股探测 而言，对于拟合股票与真实股票重合部分拟合平均每期秩相关70.5% ，历史来看平 《大小盘如何择时？基金抱团高频跟 均每期重合前10、20、30、40、50 与100 大股票池方向一致性平均约70.06%、70.99%、 踪数据给我们启示 ——追踪 “聪明资 68.43%、67.79%、64.14% 与 60.27% 。因此对于头部重仓股，随机样本展示出较高 的方向准确性。 金 ”系列一》 《如何高频探测基金行业配臵动向？ 仍存在的问题：尽管我们将对每个基金构建自身行业指数，但是期间基金调 ——追踪 “聪明资金”系列二》 仓仍会给拟合带来一定的干扰。另外我们对基金重仓股探测基于上期财报前十大， 因此理论只能探测与本期留存的股票仓位变化，无法探测新进的重仓股仓位。 《行业轮动能否从基金仓位动向得到 启示？——追踪 “聪明资金”系列三》 《交易为矛、选股为盾—如何筛选两者 兼备的优秀基金》 风险提示事件：本报告结论完全基于公开的历史数据进行统计、测算，文中