大讨论：近期，爆款基金频现引起各方关注，爆款基金是否有利于行业发展？是否有利于基金投资者？
来源：华宝财富魔方
1. 本期专题：周期性行业投资机会挖掘
自从今年年初疫情爆发以来，房地产、钢铁等周期性行业因受到经济大环境的影响，表现不佳。与此同时，各行业之间的估值分化愈演愈烈，市场风格逐渐走向极端。随着国内经济稳步复苏，各项经济数据指标都有显著的好转，前期跌幅较大的低估值周期性行业或将迎来转机。本期专题中，我们从估值的角度对申万的一级行业指数进行分析，挖掘具有投资潜力的行业。
图1展示了28个一级行业指数上半年的业绩表现。采掘、银行、钢铁等周期性行业都录得了2位数的跌幅。相反，医药生物、休闲服务、食品饮料等非周期性行业领涨。
我们对各行业指数当前的估值水平进行统计。由于不同行业的市盈率(PE_TTM)和市净率(PB_LF)有不同的特点，直接比较数值并不合适，因此我们统计了各行业的市盈率和市净率在历史5年的百分位。周期性行业目前的估值水平普遍处于历史低位，个别行业比如银行、采掘和房地产的市净率甚至处于历史水平的5%以下。相比之下，休闲服务和食品饮料的市盈率和市净率皆处于历史水平的90%以上。行业之间的估值差距十分明显。
接下来，我们重点对周期性行业的投资机会进行分析。相较于市盈率，市净率对周期性行业的估值更加准确，因此在分析中主要使用市净率。表1统计了历史上各行业估值处于当前百分位附近时，行业指数未来一段时间的收益率和胜率。总体来看，无论是持有3个月、6个月还是1年，银行和房地产板块在当前的估值水平上都有很好的历史业绩。电气设备在3个月和6个月的持有期上也有不错的表现。
为了使结果更加稳健，我们把市净率的历史百分位换成了原始数值，用同样的方法统计了历史上市净率在当前值附近时，持有行业指数3个月、6个月和1年的胜率和收益率。在这种计算方式下，银行和房地产依然有不错的胜率和收益率。除此之外，非银金融也有良好的历史业绩。而用百分位作法有较高收益率的电气设备则表现不佳。
综上所述，我们发现房地产和银行，无论是基于估值所处历史分位数还是绝对估值水平的历史回测统计，均显示当下的投资性价比较好，胜率相对较高，可以重点关注，而非银金融和电气设备，则至少在一种统计方法下胜率显著，投资机会也可适度关注。另，需要说明的是，本报告的研究只是说明了从获取绝对收益的角度，当下的估值水平看，周期股的投资性价比已经凸显，但从相对收益的角度，也即是否意味着风格向周期股的切换，周期全面跑赢成长，本报告尚未进行研究，后续我们再做专门讨论。
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0.13%、-0.32%、-0.67%，从样本基金分布来看，短期纯债收益中位数为-0.28%，区间范围为-1.08%到0.51%，中长期纯债收益中位数为-0.69%，区间范围为-6.23%到1.87%，中长期纯债基金收益差距较大，短期纯债表现相对平均，总体中长期纯债平均收益好于短期纯债和货币基金。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4.43%、1.38%、1.97%、1.37%，从样本基金分布来看，可转债基金收益中位数为3.73%，区间范围为1.14%到8.03%，二级债基收益中位数为1.04%，区间范围为-1.35%到8.03%，偏债混合收益中位数为1.82%，区间范围为-1.41%到8.39%，股票多空收益中位数为1.18%，区间范围为0.24%到3.65%。从过去一年来看，二级债基、偏债混合收益接近，可转债的收益较高，总体来看股票多空收益风险比较高。
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11.67%、12.86%、12.71%，从样本基金分布来看，稳定大盘风格基金收益中位数为11.78%，区间范围为0.00%到23.90%，稳定小盘风格基金收益中位数为13.15%，区间范围为0.44%到24.82%，灵活风格基金收益中位数为13.36%，区间范围为1.94%到20.41%，从主动管理型基金不同风格收益情况来看，过去一个月，稳定大盘与稳定小盘均处于盈利状态，收益率相似；过去一年稳定小盘的收益更高，但是最大回撤也更大，整体来看两种风格基金的收益风险比相似。
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8.16%、8.82%、9.90%、10.86%，从样本基金分布来看，由于跟踪误差要求，与对应风格的指数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8.05%，区间范围为7.54%到9.09%，中证500被动指数收益中位数为8.85%，区间范围为8.11%到9.59%，沪深300指数增强收益中位数为9.85%，区间范围为7.18%到12.50%，中证500指数增强收益中位数为10.68%，区间范围为9.47%到13.09%，表现出指数增强基金小幅跑赢被动指数基金。从过去一年来看，指数增强基金相对于被动指数基金上涨幅度更大，且收益风险比优于被动指数基金。
总体来看，6月权益市场大幅上涨，权益仓位配置较高的主动管理型和被动指数策略均获得较大收益。从细分策略来看，固定收益策略中，中长期纯债收益更高；固定收益增强策略中，可转债表现最佳；权益类策略中，主动管理型基金的涨幅高于被动指数型基金。
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，从风格因子表现来看，贝塔、成长因子风格表现突出，低流动性、高杠杆因子表现稳定，但小盘因子表现不佳。从过去一年来看，成长因子收益风险比最为突出，而估值和反转因子表现较差。
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。
7月大小盘风格打分偏向均衡。6月A股表现强势，沪深300和创业板指数均大幅上涨，延续了之前的反弹趋势。板块方面，依然是消费、医药等非周期性行业领涨。
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。
7月推荐成长、低流动性以及估值因子，上半年成长因子表现强势，“款货币，弱信用”的宏观环境也对成长股构成利好。目前各行业估值分化十分明显，随着国内经济的稳步复苏，前期被低估的行业或将迎来转机。
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，休闲服务板块涨幅较高，电子与医药生物板块次之，采掘板块跌幅最大。从估值角度来看，大部分板块当前估值处于过去五年的50%分位数以下，但经过前期创业板的上涨，电子、计算机等板块估值有较大的提升。
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，过去一个月除动量因子外，估值、波动率与景气度因子均录的了负收益。
特别感谢程秉哲对本文的贡献
