20180612-华宝证券-金融工程专题报告_价值_成长风格轮动与FOF策略构建_13页_1mb

报告摘要

价值、成长风格轮动与FOF策略构建总结

核心内容

本报告围绕价值与成长风格的轮动规律展开研究，提出了一种基于多因子综合打分的风格轮动模型，并探讨了其在FOF策略构建中的应用。通过回测与分析，验证了该模型的有效性，并展示了其在不同市场环境下对风格切换的预测能力。

主要观点

风格轮动的驱动因素：
- 投资者情绪与风险偏好：成长股通常在投资者情绪高涨、风险偏好提升时表现优异，而价值股在避险情绪升温时更具吸引力。
- 业绩与估值差异：价值与成长股的业绩增速差和相对估值是风格轮动的重要解释变量。
- 市场波动率与换手率：波动率和换手率的变化也反映了市场环境的差异，对风格轮动有显著影响。
- 宏观经济指标：PPI和一年期国债利率等指标在不同经济周期下对风格轮动具有较好的区分度。
Smart Beta投资思路：
- 通过主动承担某些风格因子（如价值、成长）的暴露来获取超额收益。
- 风格轮动模型是Smart Beta策略的重要组成部分，通过多因子综合打分实现因子择时。
FOF策略构建思路：
- 构建基于主动管理型基金的价值型与成长型基金指数。
- 利用风格轮动模型对基金指数进行配置，实现风格切换，提升策略收益。

关键信息

1. 单因子测试分析

市场涨跌状态：
- 成长风格在牛市中表现更优，价值风格在熊市中表现更佳。
- 回测结果显示，成长风格在2007~2010年期间表现显著优于价值风格，但近年来表现相对疲软。
市场波动率：
- 成长因子在正常波动率环境下表现更好，价值因子在低波动率环境下表现更优。
- 波动率对风格轮动的区分度优于市场涨跌状态。
市场换手率：
- 成长因子在高换手率环境下表现更佳，价值因子在低换手率环境下表现更优。
- 换手率反映了市场情绪，高换手意味着投资者偏好成长股，低换手则偏向价值股。
业绩增速差：
- 当成长股的业绩增速低于价值股时，成长指数表现较差；反之则表现较好。
- 业绩增速差对风格轮动具有一定的区分度，但其统计样本较少，可能影响结论的可靠性。
相对估值指标：
- 当成长股估值高于价值股时，价值因子表现更优；当成长股估值低于价值股时，成长因子表现更佳。
- 该指标本质为事件驱动系统，对风格轮动有较好的预测意义。
动量趋势：
- 基于价值/成长相对强弱指数构建动量趋势系统，判断风格延续或切换。
- 价值风格在2011年之后相对占优，但在2015年期间成长风格表现突出。
宏观经济指标：
- PPI和一年期国债利率对风格轮动具有显著区分度。
- PPI反映制造业盈利状况，国债利率作为无风险利率的锚点，对成长股更具敏感性。

2. 风格轮动模型构建及回测

模型构建方法：
- 综合打分模型，将市场涨跌、波动率、换手率、业绩增速差、相对估值、动量趋势等作为因子。
- 每个因子根据其对成长风格的利好或利空给予0或1分，相对估值指标根据其状态给予-1、0或1分。
- 综合打分结果用于判断下期市场风格。
回测结果：
- 2012年5月至2018年4月期间，风格轮动策略累计收益率为103.10%，年化收益率为12.53%。
- 跑赢沪深300指数（年化收益率6.11%）及价值与成长指数（年化收益率分别为10.78%和5.31%）。
- 最大回撤为-38.62%，较沪深300指数和国证成长指数回撤更小，说明轮动策略风险控制较好。

3. 基于基金指数的FOF策略构建

基金指数构建方法：
- 选用公募普通股票型与偏股混合型基金作为初始样本，剔除指数增强与被动指数型基金。
- 每年四次筛选，确保基金规模在1亿以上，成立时间超过1年，处于正常申购状态。
- 采用相关系数排序，选取排名前50%的基金构建指数。
FOF策略回测结果：
- 采用基金指数构建的轮动策略累计收益率达106.80%，年化收益率达12.87%。
- 相较于使用被动指数的轮动策略，基金指数的收益更高，同时回撤更小。
- 成长型基金指数收益显著优于国证成长指数，价值型基金指数收益也优于国证价值指数。

总结

本报告通过多因子综合打分方法，构建了价值与成长风格轮动模型，并验证了其在历史回测中的有效性。该模型在不同市场环境下均能较好地识别风格切换信号，且在回撤控制方面表现良好。进一步地，报告提出将该模型应用于主动管理型基金的FOF策略构建，通过构建价值型与成长型基金指数，实现对风格轮动的有效跟踪。结果显示，基金指数的使用不仅提升了策略收益，也改善了风险控制效果。因此，基于风格轮动的FOF策略具有较高的可行性和应用价值。

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