为什么年初以来指数增强策略跑输被动指数策略？——数量化策略跟踪评价月报

分析师：张青（执业证书编号：S0890516100001）
研究助理：李亭函

1. 本期专题：为什么年初以来指数增强策略跑输被动指数策略？
2018年，指数增强策略表现优异，较之被动指数策略收益增厚显著。然而，进入2019年，在年初以来的这轮A股强势上涨中，虽然指数增强策略从绝对收益角度依旧收益显著，但从相对收益角度看，无论是较之其所跟踪的指数，还是与同类的ETF联接基金（后文我们称之为被动指数策略）收益相比，均有所跑输。统计发现，无论是沪深300指数增强基金，还是中证500指数增强基金，较之同类的被动指数类基金，均跑输约1个百分点左右。为什么去年表现优异的指数增强策略在今年以来增强能力有所下降？后续该类策略表现如何？我们对此进行探讨。
从这两类策略对应的公募基金样本比较中可以发现，被动指数策略与指数增强策略的差别主要有二：一是在权益资产配置仓位方面，被动指数策略具有更严格的跟踪误差约束，因而在权益资产的仓位上会更接近于配置上限，而指数增强策略的跟踪误差约束略小于被动指数策略，因而在权益资产的仓位配置上较被动指数策略相对更灵活一些；二是选股逻辑及个股构成方面，被动指数策略严格跟踪基准指数，个股构成与所跟踪的基准指数相差不大，而指数增强策略以录得超额收益为目的，选股范围较之被动指数策略有所扩大，且在个股配置权重上较之被动指数策略也会有所差异。从业绩归因及风险因子的角度看，两类策略选股逻辑的不同，可能最终体现于的是其在各风险因子的暴露度上的不同。
为客观的比较被动指数策略与指数增强策略，我们根据所跟踪标的不同，进一步划分为沪深300被动指数、沪深300指数增强，中证500被动指数、中证500指数增强四类策略。
从仓位角度来看，根据2018年年报披露的仓位数据，被动指数策略中，沪深300和中证500被动指数基金权益仓位的中位数为93.73%和94.24%，指数增强策略中，沪深300和中证500指数增强基金权益仓位中位数为93.06%和91.8%，可见指数增强策略较之被动指数策略有稍微更低一些的权益配置仓位，尤其是对于中证500指数增强策略，仓位配置低于对应的被动指数策略的程度更显著一些，这可能是其收益差异的一个首要因素。不过，对于沪深300指数增强策略，其与沪深300被动指数策略在权益资产的仓位配置上差别不大，因而仓位的差异并不是造成其跑输被动指数的主要原因。
那么选股逻辑上的不同，对指数增强与被动指数策略又带来了什么影响呢？为了单独考察选股逻辑对收益的影响，我们对策略绩效进行归一化处理（即计算策略满仓配置权益时的收益状况）。剔除仓位影响后，沪深300和中证500被动指数策略平均收益率为28.45%和31.23%，沪深300指数增强策略和中证500指数增强策略平均收益为27.16%和 32.71%。可见选股逻辑的不同，造成了沪深300指数增强策略跑输1.30%，中证500指数跑输0.42%。
为了进一步探究两类策略年初以来这波行情收益差异的原因，我们考虑基于Barra模型，从因子收益及因子贡献的角度进行考察。我们重点考察9个风险因子的贡献（因子类型具体参见下图）。我们根据基金2018年年报披露的全部个股持仓以及权重信息，通过个股因子暴露度采用持仓权重加权计算得到指数增强与被动指数策略对应的样本基金在各因子上的暴露度情况。为了更直观的表示在不同风险因子上，指数增强较之被动指数策略的因子暴露差异，我们以被动指数策略（分别考察沪深300及中证500被动指数策略）各因子暴露度作为基准，计算相应的指数增强策略较之被动指数策略在各因子上的偏离度。

通过计算9大风格因子今年以来收益情况，可以看到偏市场层面的因子今年绩效表现显著，如反转、高贝塔因子收益较高，小盘因子也一改2018年疲态，2019年收益转正，而传统基本面因子表现不佳，如低估因子、盈利因子出现回撤。此外，2017年~2018年表现优异的低波因子今年以来虽然依旧能够录得正收益，但收益率水平较之其他因子已不明显占优。
对于沪深300指数增强策略，其相对于沪深300被动指数策略，在成长、小盘、估值以及低波因子有较大敞口，并且反转因子有较大负偏离，其余因子与被动指数策略的因子配置差异不大。总体来看，沪深300指数增强策略在基本面因子上有较大正偏离，同时配置上偏好于前期涨幅较大的个股，体现在反转因子的负偏离，基本面因子较大暴露以及偏好于动量效应使得在当前行情下，沪深300指数增强跑输于沪深300被动指数。对于中证500指数增强，其相对于中证500被动指数策略，在贝塔、盈利、成长、低流动性、估值有较大正偏离，在反转因子上同样呈现较大负偏离，其余因子与被动指数策略差别不大，同样可以看到中证500指数增强策略在基本面因子上有较高暴露，同时偏好于低流动性以及动量效应显著的个股，为指数增强策略收益带来负贡献，但由于其高贝塔和低波上有更高暴露，而这两个因子今年以来依旧能够录得正贡献，正负效应的抵消，导致本轮行情中，由于选股方面的差异造成的中证500指数增强跑输被动指数的幅度并不大。
当前，受一系列宽信用政策影响，投资者对未来企业盈利的预期开始好转，再叠加中美贸易摩擦缓和，投资者情绪提振，市场快速反弹，走出了一波漂亮的春季攻势行情。本轮行情中，虽然一开始是北上海外机构资金促进了市场的触底反弹，但随后被以融资融券、场外配资为代表的杠杆型投机资金迅速推向高潮，市场成交显著放大，交投明显活跃，助长投机氛围，从而反转、高贝塔等市场面因子绩效表现明显回升，位居各因子收益排行前列，虽然机构投资者偏好的低波动率依旧表现尚可，但低估因子、盈利因子等传统基本面因子则表现不佳，因此基本面因子有较高暴露的指数增强策略总体跑输被动指数策略，未来随着市场回归基本面，基本面因子重回有效，指数增强策略有望获取一定的超额收益。
2. 公募基金主流投资策略绩效跟踪
我们将市场上的公募基金，按照不同权益配置情况，划分为4大类策略，分别为固定收益策略、固定收益增强策略、主动管理策略以及被动指数策略。其中固定收益策略不含有权益配置，包括货币、短期纯债以及中长期纯债基金；固定收益增强策略以债券等固定收益资产配置为主，增加部分权益资产或者类权益资产作为增强，包括可转债基金、二级债基、偏债混合型基金，另外股票多空以获取稳定阿拉法收益为目的，同时可能采用不完全对冲方式留有部分敞口以增强收益，也可将其作为固定收益增强策略；主动管理策略以偏股型主动管理型基金为主，以普通股票型基金、偏股混合型基金以及灵活配置型基金中过去四个季度中平均权益仓位大于50%作为样本构成，基于持仓法和净值法将主动管理型基金划分为稳定大盘风格、稳定小盘风格以及灵活风格类型；被动指数策略以跟踪指数为目的，其中被动指数基金与指数跟踪误差较小，而指数增强基金在跟踪指数的基础上获取超额收益，跟踪误差相对有所扩大，并根据跟踪指数划分为大盘风格，包括沪深300被动指数基金、沪深300指数增强基金，小盘风格包括中证500被动指数基金、中证500指数增强基金。
我们构建相应的策略指数，对公募基金中各类主流投资策略的绩效进行跟踪比较。策略指数构建方法为：（1）指数成分基金。调仓日选取所有存续的对应策略的基金，剔除成立时间小于1年、规模小于1亿元、当天处于暂停申购或暂停大额申购状态的基金。（2）调仓时间。每年分别于每个季末结束后的第一个月末进行调仓（即每年1月、4月、7月、10月底）。（3）成分基金加权方式，采用等权方式加权。
2.1. 类固定收益类策略绩效跟踪
对于固定收益策略，过去一个月来看，货币、短期纯债以及中长期纯债分别录得收益率0.17%、0.27%、0.31%，从样本基金分布来看，短期纯债收益中位数为0.24%，区间范围为0.12%到0.56%，中长期纯债收益中位数为0.26%，区间范围为-1.51%到4.66%，中长期纯债基金收益差距较大，短期纯债表现相对平均，总体短期纯债和中长期纯债收益接近。从过去一年来看，中长期纯债表现相对占优，但短期纯债回撤更小，收益风险比短期纯债更优。
对于固定收益增强策略，过去一个月来看，可转债、二级债基、偏债混合以及股票多空分别录得收益率3.42%、1.42%、1.67%、0.98%，，从样本基金分布来看，可转债基金收益中位数为3.21%，区间范围为1.18%到5.51%，二级债基收益中位数为1.15%，区间范围为-2.09%到5.51%，偏债混合收益中位数为1.11%，区间范围为-3.21%到12.94%，股票多空收益中位数为1.34%，区间范围为-0.88%到2.05%，受益于权益市场上涨，转债基金上涨幅度较大，其次二级债基和偏债混合策略整体表现稳定，但股票多空策略收益一般。从过去一年来看，可转债基金收益较高，二级债基收益次之，但二级债基风险明显小于可转债基金，总体二级债基收益风险比较高。

2.2. 权益类策略绩效跟踪
对于主动管理策略，过去一个月来看，稳定大盘风格、稳定小盘风格以及灵活风格分别录得收益率8.11%、8.15%、7.69%，从样本基金分布来看，稳定大盘风格基金收益中位数为，区间范围为到，稳定小盘风格基金收益中位数为50%分位数，区间范围为最小到最大，灵活风格基金收益中位数为7.67%，区间范围为1.43%到17.12%，主动管理型基金中，平均录得收益率在7%左右，不过样本中差距仍较大，最低收益接近于0 ，最高可能达到20%左右，从主动管理型基金不同风格收益情况来看，差距不明显，总体稳定风格基金好于灵活风格基金。
对于被动指数策略，过去一个月来看，沪深300被动指数、中证500被动指数、沪深300指数增强以及中证500指数增强录得收益率5.26%、9.98%、5.91%、9.64%，从样本基金分布来看，由于跟踪误差要求，差距明显较主动管理型基金要小，沪深300被动指数收益中位数为7.57%，区间范围为-0.71%到22.70%，中证500被动指数收益中位数为6.99%，区间范围为1.40%到19.21%，沪深300指数增强收益中位数为5.21%，区间范围为4.90%到5.81%，中证500指数增强收益中位数为9.93%，区间范围为9.44%到10.85%，表现出小盘指数基金收益优于大盘指数基金，从被动指数与指数增强策略来看，对于沪深300指数，指数增强基金增强效果较好，而中证500指数增强基金增强效果一般。从过去一年来看，指数增强基金相对于被动指数基金下跌幅度较少，但收益风险比差异不大。

总体来看，3月由于权益市场上涨，权益仓位配置比例较高的主动管理型和被动指数策略收益显著跑赢固定收益类策略，从细分策略来看，固定收益策略中，中长期纯债和短期纯债收益稳定，较货币基金仍有一定超额收益，其中短期纯债的收益风险比较高，固定收益增强策略中，可转债收益较高，二级债基和偏债混合收益次之，股票多空收益有所回升，但收益依旧不及二级债基和偏债混合，权益类策略中，中证500被动指数策略表现突出，而沪深300指数策略上涨幅度较小，大小盘有所分化，而主动管理型基金表现较为平均，略微跑输中证500被动指数策略，但明显好于沪深300指数策略。

3. 市场风格因子表现跟踪
我们基于Barra框架，合成9个风格因子，为了便于因子间的比较以及因子轮动，各风险因子根据经济及投资逻辑做了方向调整，其中贝塔、盈利、成长、杠杆因子越大越好，流动性、动量、规模、估值、波动率因子越小越好。
3.1. 风格因子表现跟踪
过去一个月，市场呈现上涨态势，从风格因子表现来看，小盘风格表现突出，高贝塔因子表现稳定，成长因子本月有所回归，但其余因子表现不佳，其中反转因子录得较大负收益。从过去一年来看，与市场层面相关的低波、高贝塔以及低流动性因子收益以及收益风险比较高，与基本面相关的盈利、成长、高杠杆以及估值因子录得负收益。

3.2. 本月风格因子推荐
3.2.1. 大小盘风格轮动
基于基本面和技术面构建多维度打分体系判定市场大小盘风格情况，经济运行方面包括CPI、M1-M2、国债期限利差以及PMI新订单，成分股景气度指标包括净利润增速、收入增速以及ROE增速，技术面指标包括波动率以及动量趋势。其中模型打分采用10分制，分数越接近10分模型偏向大盘风格，反之接近0分偏向小盘风格。根据打分体系构建大小盘轮动策略，采用申万大盘指数作为大盘代表，申万小盘指数作为小盘代表。
4月大小盘风格轮动模型综合打分为6.65分，市场风格上，近两个月小盘风格表现靓丽，但实际上年初以来的这波反弹，更呈现的是补涨行情，各类宽基指数涨幅差别不大。当下我们依旧建议以大盘股作为核心配置，一是考虑到普涨行情下，仓位胜于结构，仓位的控制意义更大；二是考虑到小盘股的盈利状况较难显著跑赢大盘（更进一步的分析研判需要等到1季报数据公布完毕）；三是外资成为A股市场重要增量资金，而外资从持仓风格上较为偏向于大盘蓝筹品种。鉴于此，我们建议在风格上依旧以大盘股为主要配置，但在配置比例上可较2018年有所下降，并适度配置小盘风格作为卫星配置。

3.2.2. 重点因子推荐
基于宏观基本面构建多维度打分的多因子轮动模型，基本面包括5个维度，经济增长、通胀、货币流动性、实体流动性以及风险溢价，其中经济增长包括工业增加值、发电量以及PMI新订单，通货膨胀包括CPI和PPI，货币流动性包括1年期国债收益率和国债期限利差，实体经济流动性包括M2和M1-M2，风险溢价采用产业债利差作为代表。根据不同指标对风险因子的不同影响进行打分，最终得到风险因子当期打分排序。
4月推荐低流动性、成长以及估值因子，主要考虑到前期情绪主导的行情下，偏技术面的因子走强，接下来大概率回归基本面因子，本期成长因子已有所回归，估值因子跌幅收窄，而另一方面，当前经济增长偏弱，成长因子具有明显逆周期属性，同时低流动性因子与估值因子具有一定的防御属性。
4. 行业配置策略跟踪
我们采用多因子行业配置思路，以申万一级行业指数为标的，为了实现中长期决策的目的，故在因子选择上以行业景气度与行业估值作为核心因子，综合考虑行业成长性与价值；此外选择中长期动量因子与波动率因子作为模型的辅助因子，二者与行业基本面因子的相关性低，可覆盖基本面因子缺失的部分，对模型会有一定的支撑作用。换仓频率以季度为单位，参照基金季报披露日。
4.1. 申万一级行业表现跟踪
过去一个月申万28个行业中，农林牧渔、食品饮料与计算机板块涨幅靠前，采掘、钢铁以及银行板块涨幅较小。由于过去一个月的市场上涨，所有行业收益率均为正。
从估值角度来看，房地产、建筑材料与采掘板块的当前估值处于过去五年的较低分位数区域；通信板块的估值分位数处于过去五年60%分位数，需谨慎对待。目前大部分行业的估值低于20%的分位数水平。

4.2. 行业配置因子表现跟踪
我们主要跟踪4类因子，行业景气度因子、估值因子、动量因子与波动率因子。长期来看，行业景气度因子与动量因子为正向因子，即行业景气度越高或动量趋势越强，下期该行业表现优异的概率越高；而估值因子与波动率因子为反向指标，即估值所处分位数越低或波动率越小，下期该行业表现优异的概率越高。从我们跟踪的结果来看，过去一个月波动率因子表现较差，行业景气度和估值因子录得负收益，而行业动量趋势较强，今年以来，动量因子表现最为突出，行业景气度因子略微录得正收益，但估值和波动率因子表现不佳。

根据多因子打分排序，4月行业配置策略推荐银行、食品饮料、军工、农林牧渔、医药行业。

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