高难度能力圈—基金经理风格切换能力研究——FOF微观筛选系列（五）

分析师 / 李真（执业证书编号：S0890513110002）
研究助理 / 王方鸣

◎ 投资要点：

回顾A股历史行情，2014年之前小盘股长期估值溢价，市场以“小”为美；2017年开始A股估值体系发生变化，大盘股估值回归迎来慢牛；在风格由小转大的大趋势期间出现多次非占优风格的反弹。完美的风格轮动是买入持有全市场的8倍收益有余，如果能够成功把握市场风格的轮动及时切换风格，将是基金经理投资能力的一大亮点。

市场风格轮动受到板块估值差距、宏观经济基本面、投资者结构、事件政策等多种因素的驱动，且在不同的行情背景下影响因素的作用会有所变化。因此风格轮动虽然收益可观，但是风格预判对基金经理是一个高难度的能力考验。在本篇报告中我们将力图挖掘在风格主动切换中表现出众的公募基金经理，并测试该方法对于提升FOF投资组合超额收益的有效性。

我们对基金经理的考察分为两个主要步骤：第一步是根据我们划分的大小盘主导行情阶段，判断基金经理在管理产品时是否有明显的风格切换；第二步是在风格切换的基金经理中，对主动选择风格的能力进行评分。风格选择能力主要由选择胜率及风格收益贡献体现。最后，在综合评估基金经理的风格切换能力后，我们选择评分较高的基金经理旗下产品构建组合。

从2014年1月—2018年9月的组合回测结果看出：在风格轮动频繁的行情下，选择历史风格切换得分较高的基金经理在未来并没有明显的优势。而在单一风格持续时间较久、风格的配置对组合的收益贡献较大的时期，策略表现相对较好。从风格切换成功持续性统计中看出：短期风格轮动较难以把握，单纯的历史风格切换胜率对预测未来指引意义较小。

好的风格切换能力可增强收益，但是并非是获得好业绩的充分条件，也不是必要条件。通过持续把握市场风格的轮动并创造显著超额收益的难度较大，大部分选手难以做到。同时，由于基金经理风格切换背后的逻辑难以从数据上反应，因此在数据支持上加入定性维度的评估尤其重要。基金经理拥有可靠的风格预判投资体系也对基金经理未来的表现也有一定的指引意义。

我们从定性视角将风格切换型基金经理分为四类：自上而下为主型、自下而上为主型、中观角度切入型、投资范围变化型，有助于我们更好的理解基金产品风格切换背后的原因。A股风格轮换存在长周期特征，并且能够把握大风格趋势变化的基金经理已经实属难得，因此对于基金经理捕捉短期风格反弹的能力要求可适度降低。

◎ 正文：

1. 风格变迁、完美轮动收益与基金经理能力圈

回溯A股的风格变迁历史，每一轮的风格主导背后的主要逻辑都有所不同：2011年底至2012年初，创业板和中小板解禁压力突出，小盘股表现显著落后，大盘股相对抗跌；小盘股回升后，2012年下半年十八大后市场对改革预期升温，叠加三季度PMI、GDP数据的改善，驱动又一轮大盘价值股行情；2013年开始新兴产业崛起，并且市场博弈氛围较为浓厚，小盘股的估值溢价提升，市场长期以“小”为美；2014年下半年沪港通开启，北上资金在一定程度上影响A股偏好，并且牛市前端券商、银行股引领了大盘风格行情；2015上半年经历了牛市中小票的狂热炒作后，在紧接而来的熊市中下杀最为严重；经过一段时期的盘整后，从2017年开始A股市场资金更加偏好蓝筹、白马的确定性与低估值，市场估值体系发生重构，开启了大盘蓝筹的结构长牛，一直到2018年上半年估值修复基本完成，小盘风格迎来短暂的反弹。整体趋势是由前期小盘风格盛行转变为大盘价值主导。

主动承担某类风格暴露的收益是投资组合收益来源的重要组成部分。如果能够成功把握市场风格的轮动及时切换风格，紧密跟踪行情的主要脉络，将会取得主动管理的超额收益。这就是风格主动切换的意义，也是基金经理投资能力的一大亮点。

完美风格切换的可观收益

我们拟合了完美大小盘风格轮动的净值（即每期开始配置下一期表现相对好的申万风格指数），并与Wind全A净值进行对比。从2011年8月开始至2018年9月，完美风格轮动总回报达378.8%，而Wind全A同期仅42.7%，前者是后者的8倍有余：

市场风格轮动受到板块估值差距、宏观经济基本面、货币流动性、市场风险偏好、投资者结构、事件政策等多种因素的驱动，且在不同时段的行情背景下影响因素的作用会有所变化。因此风格轮动虽然收益可观，但是风格预判对基金经理是一个高难度的能力考验。

寻找风格轮动高手

在本篇报告中我们将力图挖掘在风格主动切换中表现出众的公募基金经理，并测试该方法对于提升FOF投资组合超额收益的有效性。

在本系列的第一篇报告中，我们阐述了如何划分基金风格，并筛选风格长期稳定的、具有持续超额收益的主动管理型基金管理人。在本篇报告中，我们将研究如何划分漂移型主动管理型基金，并优选能够通过及时切换风格，把握市场每个阶段的主导风格行情，创造超额收益的基金管理人。

与微观筛选系列前四篇报告一样，我们依旧延续“以人为本”的思路，从基金产品的分析入手，以筛选基金管理人为最终核心目标，并以挑选基金管理人的产品为最终落脚点。

2. 寻找具备风格切换能力的基金经理
2.1. 样本数据

主动管理型基金的业绩较为依赖基金经理的管理能力，对基金风格的评价也更有意义。由于特定行业会对基金风格有所影响，我们将行业主题类基金刨除。最终我们将1078只主动偏股型基金作为研究样本。

2.2. 风格行情与基金经理测试期的划分
2.2.1. 风格行情的划分：前期小盘占优，大盘后来居上

在鉴定主动切换风格的基金之前，我们先将历史风格行情阶段作出区分。风格的分类有多种维度，其中大/小盘是最常见的维度之一。A股历史上大小盘收益明显分化的行情阶段占多数时间，也是很多基金经理人对自身投资风格定义的重要参考。因此，我们从2011年开始从大小盘维度对A股的市场风格阶段进行切分，从那时起A股经历了由小盘风格盛行走向大盘风格兴起的转变。以申万大小盘指数收益之差拟合净值曲线后，可以比较清楚的看出风格的变化，拟合净值公式如下：

其中NAV为拟合净值，Rbig为申万大盘指数收益，Rsmall为申万小盘指数收益。当净值上升时代表着大盘风格占优，净值下降时代表着小盘风格占优。拟合后的净值走势如下：

红色区域覆盖为小盘占优，蓝色区域覆盖为大盘风格主导时期；黄色区为大小盘均衡时期。从图中可以看出，2014年9月之前小盘风格长期占据优势，彼时市场博弈氛围较浓厚，对合理的估值较为淡化，更看重成长的故事；2014年10月-2015年12月市场经历了比较频繁的风格切换；在一年左右的均衡期过后，2017年开始A股估值体系发生变化，资金趋向于拥抱确定性，大盘股估值回归迎来慢牛；2018年开始经历了短暂的中小创反弹后，大盘风格不再有明显优势，市场风格变得模糊。

为了便于后续使用回归方法对基金风格归类，我们对风格持续较久的时期尽量划分为120-240天之间的子区间，同时保留风格鲜明的短暂行情（小于120天）区间。当市场大小盘指数在区间段内收益之差小于10%，我们将其归为均衡风格期。划分结果如下：

在上图右边的两列中，我们分别以两种风格指数区间回报减去申万全A收益，代表大小盘两种风格当期的回报率。二者差异越大，表明市场风格演绎越极致，顺应市场风格投资的意义就越大。

2.2.2. 基于基金经理任职期的测试期划分

接下来我们将每位基金经理在管理过每只产品的任职期（去除建仓期，变更基金经理起3个月，新成立基金6个月）完全覆盖至各个子区间段，作为基金经理管理每只产品时的风格考察时段。我们对基金经理的考察分为两个主要步骤：第一步是判断基金经理在管理产品时是否有明显的风格切换；第二步是在风格切换的基金经理中，对主动选择风格的能力进行评分。两步骤对应的考察期略有不同：
1）首先通过对每个划分阶段风格的考察，我们可以确定基金经理的风格是否变化。以中欧新趋势基金经理周蔚文为例，对风格归因时周蔚文的考察区间如下：

2）由于市场风格均衡时，基金风格的选择对组合收益的影响大大降低，对评价风格切换能力的意义不大，因此将均衡时期从待考察区间段中剔除。我们依旧以周蔚文管理的中欧新趋势为例，假设在第一步时测试出其风格并非相对固定，那么在进入第二步评价周蔚文任职期间的风格选择能力时，考察区间如下：

2.3. 风格切换基金经理与基金产品的筛选
2.3.1. 划分基金经理予任职产品的风格属性

正如前文所述，我们在考察基金经理在单只基金任职的情况时分为两个步骤：
第一步即选定考察时段的风格归因，并将基金经理任职期的情况分为风格相对固定与风格变换两类。Sharpe模型是在多因素模型上发展而来，可用风格资产的收益率序列与投资组合的收益率序列进行有约束的多元回归，并根据系数大小来判断基金在一段时间内的主风格。我们在本篇中测试大小盘维度风格，共含有两个解释变量，那么Sharpe模型的表达式为：

其中Rit为基金产品i的时间序列回报，Fi1为申万大盘指数的时间序列回报，Fi2为申万小盘指数的时间序列回报，bi1、bi2分别为两个解释变量的系数，为残差项。以日频数据测试。我们可设定单个系数的阈值n来确定基金阶段性的主风格，当bik>n 时（一般设定0.6≤n≤1），基金在测试阶段的主风格则为所代表的风格。当所有回归系数均小于n时，我们将基金在测试阶段的风格判定为均衡。

在对基金经理在单只产品的每个细分考察区间段完成风格界定后，我们需要对整个任职期间作出一个风格分类判断。设定单个风格标签占比阈值m来划分界限。以前文周蔚文管理中欧新趋势为例，共有16个子区间段的风格标签。如果设m=0.7，即70%以上数量（12）的子区间风格标签为同种风格时，可判断周蔚文在管理该产品期间风格相对稳定。如果同样的风格标签数量≤11个，可判定有主动变换风格行为。在我们最新一期的测试中，样本内基金经理（包括在任和离任的）约有不到一半人有或者曾有管理存在风格切换的基金：

2.3.2. 评估基金经理予任职产品的风格切换能力

第二步即在第一步的基础上，对标记为风格变换的产品进行基金经理风格选择能力的评估。评估主要有两个维度：风格切换的胜率与风格切换的收益贡献。我们用以下步骤方法计算风格切换的收益贡献：

①计算每个子测试阶段市场风格因子回报：以风格指数-全A指数构造风格因子。
②计算基金风格系数与市场因子收益乘积之和，此结果表示基金风格收益贡献。这个计算方法代表了假设在剔除仓位、选股的影响因素后，在只考虑基金的风格构成情况下，基金会获取怎样的收益。
③计算考察期收益贡献排名得分：将被考察基金与相同切分测试期间所有样本内被考察基金的收益贡献进行排序，被考察基金该期得分为1-r(r为当期排名百分位），即得分越高，当期收益贡献在样本内排名越靠前。
④对基金经理任职期间所有切分测试阶段内的风格收益及得分情况进行总评估。我们将大小盘风格收益差异较大的时期赋予较高的权重，因为在这样的行情下是否顺应市场风格对投资组合收益的影响更大。

2.3.1及2.3.2两个步骤的流程图可总结如下：

2.3.3. 基金经理风格切换能力综合评估与基金产品筛选

我们的核心目标是“以人为本”提炼基金经理的特征，因此在3.2测算单只产品的步骤完成后，我们将对基金经理管理过的所有风格切换型基金进行汇总，对不同产品横向同期的得分计算均值后再根据纵向不同时期的得分加权，形成基金经理人风格切换能力评分。筛选产品时，我们以基金经理的评分作为主要依据。我们的研究对象仅限于存在主动风格切换的基金经理及产品，因此风格相对稳定的管理人及产品不在我们的筛选样本中。从筛选基金经理再到筛选基金产品的流程如下图：

3. 风格切换基金产品筛选回测及持续性统计
3.1. 组合构建及回测结果：单一风格持续时更有效

我们根据上述的筛选方法，选择风格切换能力较强（风格贡献收益得分较高、且历史胜率≥50%，经历大小盘轮动测试期个数≥n）的基金经理所管理的产品构建FOF组合进行回测。为了排除基金仓位变动带来收益的影响，我们仅选择样本内仓位较高的股票型基金与偏股混合型基金纳入组合中，并选择Wind全A指数与上证综指作为比较基准。组合持有基金数量为10只，当出现前期所选基金经理得分下滑至当期的30名之后，或者有离任情况时，我们将这些标的调出持仓并按照得分排序顺延补入新的基金。调仓频率为季频，回测时间段为2014年1月至2018年9月，此段时间囊括了牛熊震荡以及大小盘的风格轮换行情。测试结果如下图：

从2014年1月开始的回测结果可以看出，以风格切换维度筛选出的基金品种从各个业绩指标上与Wind全A相比均没有明显的胜出。虽然在回撤、波动上略好于基准，但是这有可能是因为基金无法满仓导致的波动减小。在总收益率上，FOF组合落后于基准。这表明主动切换风格的策略虽然可能有较高胜率，但是有较高的不确定性，无法持续稳定提供超额收益。

从图中曲线我们可以看出，在后期回测曲线表现逐渐好转，因此我们从2015年9月风格开始转向长期大盘主导开始进行测试。2014年1月-2015年9月期间共经历了4段完整测试区间段，其中2轮小盘风格，2轮大盘风格，大小盘更替行情较为明显；而2015年9月之后，去除均衡风格时期，市场主要由大盘风格主导，小盘股行情多为弱势方的反弹。净值曲线走势如下：

2015年9月后的回测结果在各项业绩指标上均优于Wind全A比较基准。但是从回测曲线上我们可以看出，超额收益主要来源于2017年5月以后。此时价值风格已经持续一段时间，风格的动量效应更加明显，公募基金持续抱团白马蓝筹，直到2018年2月开始才迎来短期的小盘股反弹。在此段时期，风格的选择尤为重要，择股、择时的作用均相对削弱。

由此可以看出，在风格轮动频繁的行情下，选择历史风格切换得分较高的基金经理在未来并没有明显的优势。而在单一风格持续时间较久、风格的配置对组合的收益贡献较大的时期，策略表现相对较好。

3.2. 风格切换成功持续性统计：高难度能力不常在，短期风格难捕捉

我们进一步对风格主动切换的基金风格选择正确的持续性进行统计，并没有发现良好的持续性，结果如下表：

从上述统计结果可以看出：1）在市场风格刚开始转换的阶段内，大部分基金无法及时做出正确的反应，及时把握市场风格正确的概率较低，随着风格的不断延续，越来越多的风格切换型基金加入到与当下市场契合的风格中；2）我们将每个测试期内与当期市场风格契合的基金挑选出来，统计其历史平均胜率后发现，当期风格选择正确的基金平均历史胜率均不超过50%，与全部样本比没有明显的优势。并且，在短期风格反弹的时期，基金及时主动切换到正确的风格有极大的偶然性。

4. 结果与案例剖析

从单纯的数据测算的结果中看，通过持续把握市场风格的轮动并创造显著超额收益的难度较大，大部分选手难以做到。同时，由于基金经理风格切换背后的逻辑难以从数据上反应，而风格切换涉及到基金经理投资框架的重要部分，因此在定量数据支持的基础上加入定性维度的评估尤其重要。基金经理拥有可靠的风格预判投资体系不仅能够反映到历史的风格选择成功度中，也对基金经理未来的表现也有一定的指引意义。

4.1. 把握大趋势者得胜

基金经理较强的主动风格切换能力可以在一定程度上增强自身的业绩。在我们本次的测试中，史博自2011年2月开始管理南方绩优成长（202003.OF）至今，经历17个测试子区间段，风格切换胜率57%，但是平均风格收益贡献得分较高，经历多个风格切换时期，在最新一期测试中排名22名。同时，史博总作为一个较为典型的自上而下选手，对于市场风格预判经验丰富，通过把握市场长周期的风格轮动获取超额收益。其各期测试风格变动结果、市场对应风格及风格收益贡献如下表：

图6及图7分别代表了史博管理南方绩优成长测试期间在选择大、小盘风格时的胜负情况与收益贡献情况。其中橘色点为风格选择与市场契合时期，绿色为风格选择与市场相反时期，蓝色表示基金本身的风格均衡时期。橘色点距离零点的纵、横距离乘积越大，风格选择收益的正贡献越大，而绿色点相同条件下代表负贡献越大。二图正斜率趋势线明显，史博基金经理在风格的选择上整体较为成功。虽然胜率并不算高，但是在市场大小盘风格明显分化、收益率差异巨大时多数做出了正确的风格选择，在从小盘切换到大盘的大行情中顺应了趋势。
此外，从图8也可看出正确的风格选择与基金的超额收益（基准为申万全A）有明显的正向关系（我们用柱状图表示每个时期风格选择是胜负，胜为1，负为-1，在市场风格均衡时期记为0）。多数时期超额收益为正，并且在市场均衡时期（即蓝色柱消失的时期），基金超额收益也没有明显的下降：

4.2. 不是所有的好切换都叫好业绩

值得注意的是，投资组合的超额收益贡献来源是多样性的，除风格选择以外，基金的仓位选择、基金经理的行业选择、选股能力都是影响超额收益的重要因素。较强的主动风格切换能力并不构成良好超额收益的充分条件，也并非必要条件。如果在选股、行业选择等方面不理想，依然可能业绩平平；同样，风格切换能力不佳的基金经理，依然可以通过其他方面增强自身的业绩。在市场风格均衡的时期，基金经理主动风格选择能力的作用被削弱。

在下面的例子中，基金经理共经历了5次评估子区间段，风格切换胜率60%，平均得分非常靠前，在最新一期测试中排名第2名。但是基金的长期业绩并不理想，虽然超额收益与风格选择收益仍有明显正相关，但是在均衡时期表现不佳，并且缺乏获取较高超额收益的爆发时期：

5. 定性视角下的风格切换：弄清数据背后的逻辑

对于主动切换类型的基金经理，我们在数据结果的基础上，对基金经理风格切换背后的投资框架和逻辑作出分类，可以更加有效的帮助我们刻画基金经理的特征，了解基金产品风格切换背后的原因：

对于图中第四种类型的基金经理，我们应当在风格切换型基金经理中将其排除。对于前三种类别的基金经理，自上而下型选手应当着重考察其数据统计历史胜率、对市场风格预判的逻辑及方法；对自下而上型及中观角度切入型应着重考察其选股标准、板块配置逻辑。从我们历史的调研经验看，自下而上型基金经理居多，而通过自上而下的手段预判风格的选手较为稀少。

把握风格大趋势已实属难得

从先前的统计结果可以看出，大部分基金经理无法做到在风格频繁轮动的行情下仍然保持高胜率的主动风格选择。能够从较长时间维度，顺应大风格轮动周期的基金经理已实属难得。历史的行情切分也告诉我们，从中长期看A股大小盘风格轮换存在长周期特征。从历史由小盘风格长期占优到后来大盘蓝筹后来居上，背后是A股估值体系、参与资金结构的变化，是短期之内难以逆转的。因此，对于基金经理捕捉短期风格反弹的能力要求可适度降低，同时加强对基金经理风格切换逻辑、以及其他能力圈方面的考察。

高难度能力圈—基金经理风格切换能力研究——FOF微观筛选系列（五）

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