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基金重倉股：個(gè)股超額能力突出，行業(yè)配置能力一般
　　在報(bào)告《主動(dòng)權(quán)益基金的投資策略配置與選基因子增強(qiáng)》中，我們使用Brinson收益拆解方法對主動(dòng)權(quán)益基金進(jìn)行了收益歸因與拆解。從全市場角度看，歷年基金的資產(chǎn)配置超額差異較小，行業(yè)配置貢獻(xiàn)不穩(wěn)定，選股超額整體顯著為正貢獻(xiàn)。為了衡量基金重倉股整體的個(gè)股超額能力與行業(yè)配置能力，我們使用主動(dòng)股基的基金重倉股信息，采用“整體持倉金額加權(quán)”，“行業(yè)內(nèi)個(gè)股等權(quán)”的方法，分別構(gòu)建了基金重倉股指數(shù)與基金重倉股行業(yè)指數(shù)。
　　分析發(fā)現(xiàn)：基金重倉股指數(shù)表現(xiàn)與主動(dòng)股基指數(shù)相仿，對Wind全A有較好超額表現(xiàn)，但基金重倉股指數(shù)的行業(yè)配置能力不理想；而使用基金重倉股重構(gòu)的基金重倉股行業(yè)指數(shù)，在絕大部分行業(yè)上都能跑贏原一級行業(yè)指數(shù)，體現(xiàn)出了基金重倉股在行業(yè)內(nèi)的超額能力。
　　從龍頭股模型對基金重倉股的行業(yè)優(yōu)選
　　我們在《從龍頭股領(lǐng)漲到行業(yè)動(dòng)量：絕對與相對的統(tǒng)一框架》提出了改進(jìn)龍頭股模型因子ND（以下簡稱龍頭股模型）。龍頭股模型的RankIC為5.37%，RankICIR為0.84，三分組下月度多空勝率可達(dá)58.4%，盈虧比為1.50，模型表現(xiàn)穩(wěn)健，勝率賠率雙優(yōu)。
　　我們把龍頭股模型應(yīng)用于基金重倉股行業(yè)指數(shù)的輪動(dòng)，模型效果得到進(jìn)一步提升：模型的RankIC為6.6%，RankICIR為1.07，三分組下，多頭組合的年化收益可達(dá)13.5%。
　　我們以基金重倉股指數(shù)為基準(zhǔn)，使用龍頭股模型的信號通過優(yōu)化約束的方法調(diào)整指數(shù)中各行業(yè)的配置權(quán)重，再對個(gè)股權(quán)重作相應(yīng)比例的調(diào)整，得到基金重倉股指數(shù)的行業(yè)輪動(dòng)增強(qiáng)組合，隨著閾值的增大，增強(qiáng)組合的表現(xiàn)也逐步提升。與基金重倉股行業(yè)指數(shù)輪動(dòng)相比，基金重倉股指數(shù)的行業(yè)輪動(dòng)增強(qiáng)組合的可實(shí)踐性更強(qiáng)。
　　補(bǔ)充討論
　　我們測試了不同持倉信息與合成方式對基金重倉股行業(yè)指數(shù)輪動(dòng)效果的影響，對比不同的合成方式，可以發(fā)現(xiàn)，模型顯著性：等權(quán)>流通市值加權(quán)>持倉金額加權(quán)，多頭表現(xiàn)上：等權(quán)>持倉金額加權(quán)>流通市值加權(quán)。不同的持倉信息對模型的顯著性影響較小，當(dāng)合成方式為持倉金額加權(quán)與流通市值加權(quán)時(shí)，對組合多頭的年化收益率影響也較?。划?dāng)合成方式為等權(quán)時(shí)，使用全部持倉信息的多頭組合年化收益率更優(yōu)。
　　我們還測試了限制基金重倉股行業(yè)指數(shù)的最低成分股個(gè)數(shù)或最低持倉市值占比時(shí)，對模型的影響。結(jié)果顯示，成分股個(gè)數(shù)的限制對模型效果影響不大，但限制行業(yè)最低持倉市值為1%時(shí)，模型效果會(huì)打一定折扣。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示：模型基于歷史數(shù)據(jù)測試，市場未來可能發(fā)生重大改變。