为什么红利策略上半年表现不佳——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/余景辉
1.本期专题：为什么红利策略上半年表现不佳
伴随机构投资者占比的逐步提升，近年来红利策略被投资者广泛关注。目前公募基金发行了多只红利指数基金，从产品规模上看，以中证红利指数、上证红利指数以及深圳红利指数为标的的红利指数型基金规模较大。
2018年，红利指数表现普遍好于市场宽基指数，如中证红利指数2018年跌幅19.24%，而同期沪深300、中证800、中证全指跌幅均在20%以上。不过，进入2019年，红利策略表现较为一般，截止6月底，中证红利指数仅录得14.86%的收益率，同期中证全指的收益率为23.65%，沪深300指数收益率27.07%，中证800指数收益率25.04%，可见，中证红利指数基本跑输了各大宽基指数。为什么年初以来红利指数表现疲弱呢？主要受什么因子影响？本期报告我们对此进行研究。
我们采用风险因子业绩归因的方法，将中证红利指数的收益拆解为中证全指一级行业以及10个主流风险因子，并将业绩归因结果与中证全指进行对比。
从以下图中可以看到，两个指数由于行业因子的贡献导致的差异不大，行业因子对中证全指的累计贡献收益为22.36%，对中证红利指数的贡献收益为21.17%，两者差异为1.19%，差异不大，且在行业上较为分散。
风格因子方面，两者的收益贡献要明显大于行业，对中证全指的贡献收益为0.43%（我们构建的风险因子采用全市场股票作为样本，并按照市值加权，中证全指基本是风格中性的，故风格对中证全指的贡献收益接近于0），对中证红利指数的贡献收益为-2.40%，两者相差2.83个百分点，且主要集中在估值、贝塔因子，今年以来，高贝塔因子表现优异，估值因子表现较弱，而中证全指较之中证红利有更高的贝塔暴露，更小的估值因子暴露，故表现好于中证红利指数。

不过，我们也看到，由于特质因子（残差）的收益贡献较大，同时中证红利与中证全指的收益差距还不算足够大，故通过上述的业绩拆解与对比，仅从风格因子方面，并不能很好解释为什么今年以来中证红利指数表现疲弱。
我们发现，深圳红利指数今年以来录得40%以上的涨幅，收益幅度远大于中证红利指数，为什么同为红利策略，两者差异会如此显著？我们同样采用业绩归因的方法来探究。
从下图可以看出，两个红利指数的业绩差异，既来源于风格因子，也来源于行业因子，风格因子的差异贡献了5.23个百分点，依旧主要集中于估值、贝塔两个因子，深圳红利指数较之中证红利指数，拥有更高的贝塔暴露，更小的估值因子暴露。此外，行业因子的暴露差异贡献了7.84个百分点，且主要集中于主要消费这个行业上，该行业为深圳红利较之中证红利恭喜了高达8.58%的超额收益。

总之，通过几个指数的业绩归因及对比，我们大概清楚了为什么今年以来红利指数表现弱于市场，原因主要有二：一是今年以来的市场，尤其是1季度的大幅上涨本质上是技术上的超跌反弹，主要源于投资者前期过度悲观情绪的边际改善，并非源自于经济基本面的改善，故偏市场层面的因子，如贝塔因子表现靓丽，而偏基本面的因子，如估值因子表现疲弱，这显著拖累了红利策略的表现。二是今年以来主要消费品行业表现十分优异，而中证红利指数在该行业上并没有过高暴露，故指数表现不佳。展望下半年，我们认为行情将逐步回归至基本面逻辑，大级别的行情有赖于经济的企稳与企业盈利的回升，倘如此，则以估值为代表的基本面因子的表现将好于上半年，而以食品饮料为代表的主要消费行业，经历上半年的持续大涨之后，上涨动力预计也将会有所趋弱。鉴于此，我们认为下半年传统红利策略的表现预计会有所回升，红利指数可能兼具攻守特性，可以在资产配置中适度关注。

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%、0.34%、0.42%，从样本基金分布来看，短期纯债收益中位数为0.32%，区间范围为0.25%到0.49%，中长期纯债收益中位数为0.42%，区间范围为-4.00%到2.36%，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2.10%、1.10%、1.33%、0.31%，，从样本基金分布来看，可转债基金收益中位数为2.23%，区间范围为0.48%到3.66%，二级债基收益中位数为0.85%，区间范围为-0.77%到8.27%，偏债混合收益中位数为1.22%，区间范围为-1.27%到5.30%，股票多空收益中位数为0.06%，区间范围为-0.48%到1.76%，由于权益市场下跌，转债基金下涨幅度较大，其次二级债基和偏债混合策略，但股票多空策略录得正收益。从过去一年来看，可转债、二级债基、偏债混合收益接近，股票多空较低，总体二级债基和偏债混合收益风险比较高。

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5.14%、3.69%、4.96%，从样本基金分布来看，稳定大盘风格基金收益中位数为5.16%，区间范围为-0.59%到11.57%，稳定小盘风格基金收益中位数为4.05%，区间范围为-10.25%到12.61%，灵活风格基金收益中位数为5.09%，区间范围为0.52%到9.78%，主动对于主动管理策略，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5.14%、3.69%、4.96%，从样本基金分布来看，稳定大盘风格基金收益中位数为5.16%，区间范围为-0.59%到11.57%，稳定小盘风格基金收益中位数为4.05%，区间范围为-10.25%到12.61%，灵活风格基金收益中位数为5.09%，区间范围为0.52%到9.78%，主动管理型基金中，由于权益市场下跌，平均录得收益率在-4%~-5%之间，不过样本中差距仍较大，最低收益接近于-10% ，最高可能达到2%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，总体稳定大盘风格基金跌幅较少。
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5.76%、1.06%、6.00%、2.11%，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5.76%，区间范围为4.24%到6.51%，中证500被动指数收益中位数为0.95%，区间范围为0.78%到2.37%，沪深300指数增强收益中位数为5.99%，区间范围为5.07%到6.96%，中证500指数增强收益中位数为1.72%，区间范围为0.94%到4.02%，表现出指数增强基金跌幅小于被动指数基金。从过去一年来看，指数增强基金相对于被动指数基金下跌幅度较少，但收益风险比优于被动指数基金。

总体来看，6月由于权益市场上涨，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，股票多空、可转债、二级债基以及偏债混合均录得正收益，权益类策略中，主动管理型基金和被动指数型基金均表现良好，同时大盘风格相较于小盘有一定的超额收益。

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，权益市场上涨，从风格因子表现来看，贝塔因子表现突出，低波和成长因子表现稳定，反转因子有所回归，但小盘、估值和高杠杆因子表现不佳。从过去一年来看，低波因子收益风险比最为突出，而盈利和估值因子表现较差。

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中性，较之前期打分季度倾向于大盘风格的情形有所改进。我们认为受中美贸易缓和影响，小盘股短期在投资者情绪提振下有望补涨，但持续性可能不强，中报即将发布，宏观基本面整体弱势格局下，小盘股业绩低于预期的风险明显大于大盘股，预计风格很难向小盘股切换，我们依旧维持以大盘股作为主要风格配置的思路。

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、反转以及低流动性因子，主要考虑到在经济下行的背景下，成长因子具有明显的逆周期属性，前期滞涨的个股下跌风险较小，体现为反转因子走强，同时低流动性因子具有防御属性。

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，多数行业上涨，食品饮料和非银金融涨幅最大，而农林牧渔跌幅最大。从估值角度来看，钢铁板块当前估值处于过去五年的50%分位数以下，其余行业估值均高于历史中位数，其中轻工制造、公用事业、食品饮料、银行、汽车、农林牧渔估值已经高于历史80%分位数，需警惕后续估值修复导致的下跌风险。

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，过去一个月估值因子表现较差，行业景气度因子录得负收益，而行业动量趋势较强，低波因子录得正收益，今年以来，动量因子表现最为突出，低波因子近期有所回归，但行业景气度和估值因子表现不佳。

根据多因子打分排序，7月行业配置策略推荐建筑材料、采掘、钢铁、休闲服务、商业贸易。

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