中金 | 由表及里，类聚群分——基金全景投资风格标签

摘要

可比类别：从投资范围到实际运作和收益风险特征

目前市场主流的基于投资范围的基金分类能够构成基金投资行为的基本约束，且具备稳定性优势，但部分过于宽泛的投资比例限制，使得同类产品内部呈现较大运作差异。我们认为，基金产品的实际仓位运作特征更为直观地反映其收益风险偏好，故我们依此进行基金类别再划分，以圈定本文所搭建基金标签体系框架的可比样本。截至2022Q3最新数据，权益、混合、“固收+”和纯债基金，亦即标签框架体系样本池，产品数量分别为2337只、317只、906只和1356只；从划分结果来看，各类别内部产品收益风险特征相对集中，更具同类可比价值。

投资标签：从资产配置特征到底层资产投资风格

基金标签体系：资产配置维度。我们为权益基金、“固收+”基金和混合基金分别搭建资产配置维度标签体系，具体包括：1）权益基金：关注股票仓位中枢及仓位变动特征，划分为中高仓位/高仓位及是否择时标签；2）“固收+”基金：围绕风险特征、策略特征及择时特征维度刻画其投资风格，其中风险特征划分为激进/均衡/稳健标签，策略特征关注其权益端主要实现方式及是否积极参与打新，择时特征则考察基金是否进行股票/转债择时；3）混合基金：同“固收+”基金类似，从资产偏好、策略特征和择时特征维度进行风格刻画，其中资产偏好划分为偏股/偏债/股债均衡标签，策略特征同样关注权益端实现方式、划分为偏股票/偏转债/股票转债均衡标签，择时特征则考虑其是否进行权益择时及择时实现方式。

基金标签体系：底层资产维度。我们针对股票、债券和转债三类底层资产，分析基金产品（分别以权益基金、纯债/“固收+”基金和持有转债的“固收+”基金为例）在其中的投资风格、策略偏好及历史演变趋势，并为其搭建系统化投资标签体系。具体包括：1）股票端：区域特征（A股/港股/均衡）、板块特征（均衡/轮动/赛道）、风格偏好（市值/价值/成长/盈利/动量/质量）、组合构建（集中/均衡/分散）、主动管理（主动配置/持股抱团/持股扩新）与交易特征（换手特征/重仓持股/交易时点）；2）债券端：券种风格（利率债/信用债/双债均衡/券种择时）、杠杆风格（高/中/低/杠杆择时）、久期风格（长/中长/中短/短/久期择时）、信用风格（中高/下沉/信用择时）和投资策略（票息增厚/波段交易）；3）转债端：组合构建（集中/均衡/分散）、板块特征与偏好（均衡/轮动/赛道）、交易特征（长期/适中/短期）、转债风格（属性/股性/债性/余额/隐波）与正股风格（市值/价值/成长/盈利）。

产品档案：从基金产品到基金经理维度

正文

十余年来，随着资本市场制度日趋完善，居民财富步入由住房资产向金融资产的迁徙周期，公募基金行业迎来高速发展，整体数量与规模保持持续增长。特别是2019-2021年期间，得益于权益市场景气度的提升，及资管新规过渡期内的规范化优势，公募基金实现快速扩容，数量与规模年复合增速分别达21.2%和25.3%。

2022年以来，外有加息预期、俄乌冲突，内有疫情反复、地产风险，权益市场两度探底、波动加剧，致使股票型与混合型基金遭遇不同程度赎回，规模缩水显著；但同时，稳健理财需求持续升温，债基与货基规模双双攀升，使得公募基金整体规模仍保持正向增长。截至2022年11月30日，公募基金数量达10426只（不同份额合并计算，如无特别说明，后文同），总规模达26.8万亿元（剔除ETF联接基金市值）。

图表：各类型公募基金数量变化（2010-2022）

资料来源：Wind，中金公司研究部；注：截至2022年11月30日，右同。

图表：各类型公募基金规模变化（2010-2022）

资料来源：Wind，中金公司研究部

随着基金产品种类日渐丰富、数量与日俱增，如何识别与定位产品投资风格与特征，作为基金评价与优选、组合构建与配置的基石，成为愈加重要的课题，并贯穿于基金投研流程始末。其既可与定性调研结论互为交叉印证，亦可协助投资者在同类基金中进行评价与优选，从长期维度挑选符合收益风险偏好或组合配置需求的基金，或从短期维度提取契合当下市场风格或投资趋势的产品。

本文中，我们聚焦以股债为基础底层资产的主动管理公募产品（即Wind投资类型中股票型、混合型和债券型基金，并剔除其中被动与增强型产品），结合前期研究经验与成果，通过数量化指标，系统梳理从资产配置特征到底层资产投资风格维度的基金全景投资风格标签。

图表：标签框架体系搭建思路

资料来源：中金公司研究部

关于考察期的设定，若过短则难以捕捉部分行为特征的变化趋势，若过长则易忽略基金经理自身投资方法与框架的演进和完善，最终我们选用两年作为标签框架体系的回溯考察期，并要求所有样本具有完整的考察期相关数据，即截至数据更新时点，样本成立满两年（如有不同研究需求，回溯考察期可灵活调整），数据季度更新。需要注意的是，若基金在考察期内出现大类投资类型变动，包括但不限于被动转主动、纯债转其他任意类别、偏债与偏股类型的相互转换等，将视其投资类型变更日为产品成立日，并从当期样本中剔除。

后文如无特别说明，最新1期均指截至2022Q3标签数据结果，其中季频更新数据考察区间为20Q4-22Q3（打新数据转化为季频更新），半年度更新数据考察区间为20H2-22H1；指标/标签分布及分析，均依据截至考察时点的多期数据。

可比类别：从投资范围到实际运作和收益风险特征

根据证监会于2014年发布并实施的《公开募集证券投资基金运作管理办法[1]》（后文简称《管理办法》），依照基金投资标的和最低投资比例限制，将公募基金划分为股票型、混合型、债券型、货币型和FOF等类别。以此为基础，Wind依据基金投资策略、资产比例限制及其他基金合同或招募说明书中载明信息，延展出细分投资类别。

整体来看，基于投资范围的基金分类的确能够构成基金投资行为的基本约束，且具备稳定性优势，不会因市场环境变化而导致分类频繁调整。但是，部分过于宽泛的投资比例限制，使得同类基金内部呈现较大运作差异，例如灵活配置型基金20Q4-22Q3股票仓位均值90%与10%分位点差值高达71.8%；同时，不同类型基金间存在实际运作特征交叠，例如基金E与基金F的股票投资比例限制分别为20%-65%和40%-80%，依照Wind投资类型分属于偏债混合型与偏股混合型基金；但事实上，两者20Q4-22Q3的平均股票仓位分别为63.1%和43.1%，且均保持稳定仓位运作特征，并不满足“偏债”和“偏股”属性。

图表：Wind混合型基金投资范围分类细则

资料来源：Wind，中金公司研究部

基金产品的实际仓位运作特征将直接反映其收益风险偏好，是我们圈定可比基金类别的重要依据。更为直观地，我们将Wind投资类型简单划分为偏股与偏债类型，观察其最新1期仓位均值分布及收益风险特征。

可以看到，在偏股部分，前文提及的灵活配置型基金，股票仓位中位数达81.2%，即多半产品实际仓位运作模式与股票型基金相似；但其呈现明显的左侧厚尾特征，即部分产品保持低仓位运作模式，净值年化波动更是横跨0.3%-40.2%区间。在偏债部分，除却灵活配置型基金及前文列举的偏债混合型基金，部分二级债基及全部转债基金，也同样保持相对较高权益仓位（通过转债端实现），使得其所呈现的净值波动远超同类产品。注意，本文如无特别说明，仓位均指相应资产投资市值占基金资产净值比；权益仓位指折算后股票与转债资产合计仓位，即权益仓位=股票仓位+1/2×转债仓位。

图表：偏股类型基金的股票仓位分布（%）

资料来源：Wind，中金公司研究部；注：以20Q4-22Q3均值为例。

图表：偏股类型基金的收益风险特征

资料来源：Wind，中金公司研究部；注：考察区间为近18个月，截至2022年11月30日；如无特别说明，本文年化指标均以一年242个交易日计。

图表：偏债类型基金的权益与股票仓位分布（%）

资料来源：Wind，中金公司研究部；注：以20Q4-22Q3均值为例。

图表：偏债类型基金的收益风险特征

资料来源：Wind，中金公司研究部；注：考察期为近18个月，截至2022年11月30日。

综合上述讨论，我们依据考察期内产品实际运作特征进行基金类别再划分，以圈定本文基金标签体系框架的可比样本，具体判断依据如下图所示。

图表：依据实际运作特征的基金类别划分

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表：依据实际运作特征的基金类别仓位分布

资料来源：Wind，中金公司研究部；注：以20Q4-22Q3均值为例，单位%。

图表：依据实际运作特征的基金类别收益风险特征

资料来源：Wind，中金公司研究部；注：考察期为近18个月，截至2022年11月30日。

从划分结果来看，各类别内部产品收益风险特征相对集中，更具同类可比价值。截至最新1期数据，依据实际仓位运作特征划分得到的权益、混合、“固收+”和纯债基金，亦即标签框架体系样本池，数量分别为2337只、317只、906只和1356只。注意到其中，混合类别基金数量最少，且规模不足3000亿元，这意味着，多数公募主动管理产品有着相对明确的投资标的偏好和鲜明的收益风险定位。后文如无特别说明，基金类别均指本章依据实际仓位运作特征划分所得结果。

投资标签：从资产配置特征到底层资产投资风格

基金标签体系：资产配置维度

权益基金资产配置标签

权益基金以股票投资为绝对主导，因而在资产配置层面，我们主要关注其股票仓位中枢及仓位变动特征。从历史股票仓位来看，呈现长期中枢上移趋势，并同权益市场表现近乎同步（以中证800指数走势为例，两者11Q4-22Q3相关系数达0.74），即整体来看，权益基金依据市场行情适度调整股票仓位，以捕捉市场上涨收益/规避下跌风险；但仓位变动幅度相对有限，仅在极端市场行情下呈现大幅调整（例如2015Q3由于股灾仓位骤降至77.2%，Q4随着央行降准降息、股市横盘震荡，仓位回升至83.9%）；且近年来趋于稳定，基本维持在88.0%左右。

图表：权益基金股票仓位的历史变化

资料来源：Wind，中金公司研究部；注：以整体法计算，单期数据。

图表：权益基金股票仓位中枢的历史分布

资料来源：Wind，中金公司研究部

具体到产品维度，其股票仓位中枢及变动特征则呈现明显差异。从股票仓位中枢分布来看，部分基金保持高仓位运作特征，且随着近年来整体仓位中枢上移，该特征产品数量占比显著抬升，但仍有逾10%产品维持相对较低仓位（≤80%）。从股票仓位变动分布来看，即使是在前述极端行情阶段，也仍有逾3成产品不进行过多仓位调整（仓位变动不超5%），而部分产品的仓位变动则高达15%-20%。其中，仓位变动指考察期间，产品股票仓位环比变化绝对值的均值（后文同）。

我们以考察期间（即近8期）股票仓位均值是否＞90%及股票仓位变动是否＞5%，来分别刻画权益产品的仓位中枢与变动特征，将其划分为高/中高仓位、择时/不择时，划分结果如图所示。

图表：权益基金股票仓位变动的历史分布

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表：权益基金资产配置标签的产品数量分布

资料来源：Wind，中金公司研究部

“固收+”基金资产配置标签

从资产配置层面来看，“固收+”基金往往以纯债类资产为基石、以权益类资产为增强手段，追求实现绝对收益，也因此，近年来，“固收+”基金凭借其稳健投资的特性，收获了投资者的广泛关注。我们主要围绕风险特征、策略特征以及择时特征三个维度，来描述“固收+”基金的投资风格，并为其搭建资产配置层面的标签体系。

图表：“固收+”基金资产配置层面标签与特征

资料来源：中金公司研究部

风险特征：稳健型“固收+”基金数量及规模占优

权益类资产通常为“固收+”基金的主要风险及收益来源，近年来，“固收+”基金的整体权益仓位在20%的中枢附近振荡，但内部分化也相对明显，有接近5%的产品权益仓位超过40%。我们依据权益资产的配置比例来衡量“固收+”基金的风险特征，风险等级由低至高，分别划分为稳健型、均衡型、激进型标签：

• 稳健型：近八期权益仓位均值＜15%；

• 均衡型：近八期权益仓位均值在15%至25%之间；

• 激进型：近八期权益仓位均值＞25%。

  
  

“固收+”基金的权益资产配置比例与市场行情密切相关。2019年至2020年正值A股市场震荡上行区间，“固收+”基金的整体权益仓位由2018年末的9%迅速提升至2020年末的21%。产品的风险特征分布方面，2020年以来，以稳健型产品为主导的格局也发生了改变，权益资产配置比例相对更高的均衡型、激进型“固收+”基金市场份额逐步提升。2022Q3的最新标签结果显示，稳健型产品的数量、规模占比均在五成左右。

图表：“固收+”基金历年的权益仓位走势

资料来源：Wind，中金公司研究部；注：以整体法计算，单期数据；以年度展示，2021年及以前取年底值，2022年采用Q3数据，后文若无特别说明，均按此设定。

图表：“固收+”基金历年的权益仓位分布

资料来源：Wind，中金公司研究部；注：单期数据。

图表：不同风险特征“固收+”基金的数量及规模变化

资料来源：Wind，中金公司研究部

策略特征：“固收+股票为主转债为辅”产品居多，“固收+积极打新”产品占比一成

我们将“固收+”基金的策略特征划分为资产策略与其他辅助策略两个维度，其中，资产策略标签的划分依据，主要为产品对于股票及转债资产的配置比例关系：

• “+纯股票”：近8期转债仓位均值=0，近8期股票仓位均值>0 ；

• “+转债为主股票为辅”：(1/2×近8期转债仓位均值)>2×近8期股票仓位均值；

• “+股票为主转债为辅”：近8期股票仓位均值>2×(1/2×近8期转债仓位均值)；

• “+股票转债均衡”：其他。

此外，其他辅助策略标签主要依据产品是否具有较高的股票打新参与意愿进行划分：

• “+积极打新”：近8个季度网下询价参与率均值≥90%。

图表：“固收+”基金策略特征标签的划分原则示意图（2022Q3最新标签数据）

资料来源：Wind，中金公司研究部

我们发现，在资产策略方面，自2015年以来，“+股票为主转债为辅”始终为“固收+”基金最常采用的资产策略类型，最新1期标签结果显示，采用该资产策略的产品数量及规模占比均在七成左右；采用“+股票转债均衡”策略的产品数量逐步超越“+转债为主股票为辅”策略。

在其他辅助策略方面，随着2019年科创板、2020年创业板注册制改革的陆续推进，股票打新逐渐成为“固收+”基金获取相对确定性收益的增强手段，截至2021年12月末，采用“+积极打新”策略的产品数量占比达到了17%的阶段性峰值；自询价新规推行后，新股破发频现，打新收益有所下滑，采用“+积极打新”策略的产品数量占比回落至一成附近。此外，规模区间相对适中的“固收+”产品更倾向于积极打新。

图表：不同资产策略的“固收+”基金产品数量及规模占比变化

资料来源：Wind，中金公司研究部；注：统计时剔除近八期均未配置权益资产的产品。

图表：“固收+”基金细分品类的询价入围率分布

资料来源：Wind，中金公司研究部；注：单期数据。

图表：应用积极打新策略的“固收+”基金数量占比

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表：“固收+积极打新”产品的规模分布

资料来源：Wind，中金公司研究部

择时特征：近三年来，运用股票择时、转债择时的产品数量占比整体下行

在择时特征维度，我们主要考察“固收+”基金是否进行股票择时、是否进行转债择时，并通过股票仓位变动、转债仓位变动指标去进行标签划分；其中，股票/转债仓位变动定义同前，为相应资产仓位环比变化绝对值的均值。

我们对“固收+”基金的资产配置特征设定如下标签划分规则：

• 股票择时：股票仓位变动＞5%；

• 转债择时：转债仓位变动＞10%。

进行标签划分后，我们发现，1）多数“固收+”基金的股票、转债仓位变动相对较小，据最新1期数据，超过五成产品近两年的股票仓位变动平均幅度不超过3%，近六成产品的转债仓位变动不超过3%；2）更多“固收+”基金相对偏好应用股票择时策略，最新1期标签数据显示，24%的产品应用股票择时，8%的产品应用转债择时；3）近三年来，运用股票择时、转债择时策略的产品数量占比均呈现整体下行趋势。

图表：“固收+”基金近年来仓位变动情况分布

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表：“固收+”基金仓位变动的产品数量分布

资料来源：Wind，中金公司研究部；注：2022Q3最新标签数据。

图表：应用股票择时策略的“固收+”基金占比

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表：应用转债择时策略的“固收+”基金占比

资料来源：Wind，中金公司研究部

混合基金资产配置标签

回顾前文关于混合基金的定义，其股票资产配置比例低于权益基金，同时权益资产（含转债）占比高于“固收+”基金，呈现介于两者之间的收益风险特征。考虑到该类产品所涉及的底层资产，及资产配置维度投资风格与策略特征与“固收+”基金并无二致，我们将沿用前文分析思路，刻画其资产配置维度标签。在我们的样本划分中，低仓位权益型基金、可转债型基金都属于混合基金中的特殊产品类型。在资产配置层面，混合型基金主要从资产偏好、策略特征、择时特征维度进行风格刻画。

图表：混合基金资产配置层面标签与特征

资料来源：中金公司研究部

资产偏好：偏债风格的混合基金规模逐渐超越偏股风格

混合基金与“固收+”基金在配置的资产类型上较为相似，但不同于“固收+”基金以纯债类资产为基底，混合基金具有差异化的资产偏好。我们对其资产偏好标签的划分原则为：

• 偏股：近八期股票仓位均值>2×近八期债券仓位均值；

• 偏债：近八期债券仓位均值>2×近八期股票仓位均值；

• 股债均衡：其他。

图表：混合基金的资产偏好划分原则示意图（2022Q3最新标签数据）

资料来源：Wind，中金公司研究部

近年来，混合基金的股票仓位整体震荡下行，债券仓位则整体上行，截至最新1期标签数据，偏债风格的混合型基金在数量上不敌偏股风格，但规模占比已实现超越。

图表：混合基金的股票、债券仓位整体走势

资料来源：Wind，中金公司研究部；注：以整体法计算，单期数据。

图表：不同资产偏好混合基金的占比（2022Q3最新标签数据）

资料来源：Wind，中金公司研究部

策略特征：偏股票风格的混合型基金占主导

混合基金的策略特征方面，我们主要考察权益仓位偏好维度，划分为纯股票、偏股票、偏转债、股票转债均衡的策略特征：

• 纯股票：近八期股票仓位均值>0，近八期转债仓位均值=0 ；

• 偏股票：近八期股票仓位均值>2×(1/2×近八期转债仓位均值)；

• 偏转债：1/2×近八期转债仓位均值>2×近八期股票仓位均值；

• 股票转债均衡：其他。

图表：混合基金权益仓位偏好特征的划分原则示意图（2022Q3最新标签数据）

资料来源：Wind，中金公司研究部

在混合基金的权益类资产配置方面，近年来，股票仓位整体下行，转债仓位整体上行。据最新标签划分结果，偏股票风格的混合型基金数量占比62%。

图表：混合基金股票、转债仓位整体走势

资料来源：Wind，中金公司研究部；注：以整体法计算，单期数据。

图表：不同资产偏好策略特征的混合基金占比（2022Q3最新标签数据）

资料来源：Wind，中金公司研究部

择时特征：混合基金相对更偏好采用股票择时

在“固收+”基金择时特征的基础上，我们对混合基金引入权益仓位变动的概念，指标计算原则相似，依然为近八期权益仓位环比变动绝对值的均值。我们为混合基金的择时特征设置两层标签，首先依据权益仓位变动情况划分是否权益择时，其次依据股票/转债仓位变动指标判断其权益实现方式。

图表：混合基金择时特征的划分原则示意图

资料来源：中金公司研究部

图表：混合基金近年来股票、转债仓位变动分布

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表：混合基金的择时特征标签划分结果

资料来源：Wind，中金公司研究部

基金标签体系：底层资产维度

本节我们将着眼于股票、债券和转债三类底层资产，分别刻画基金产品在其中的投资风格及策略偏好，并尝试搭建系统化投资标签体系。对应前文可比基金类别，对于投资品类相对单一的权益/纯债基金，我们仅需关注其主要底层资产类别，即股票/债券；而对于投资品类更为多元的混合/“固收+”基金，除却共有的债券端投资策略分析，还需依据其资产配置维度特征（即权益端主要实现方式），重点关注股票或/及转债端投资风格。

图表：可比基金类别到底层资产维度的映射关系

资料来源：中金公司研究部

事实上，无论是权益、混合基金参与股票投资，亦或混合、“固收+”基金参与转债投资，其底层资产投资风格的刻画指标并无差异，只是部分风格标签的判定需参考指标的相对水平，即在同类基金中的相对位置。因此，囿于篇幅限制，后文我们将分别以权益和“固收+”基金为例，详解股票与转债资产的投资风格与标签刻画。需要注意的是，由前文策略特征分析可知，少部分“固收+”基金呈现“+纯股票”特征，另有部分产品主要以打新方式参与转债投资，因而在“固收+”基金的转债投资风格分析中，需将其进行剔除。

另外，回顾前期报告《基金研究系列（14）：抽丝剥茧，详解纯债基金》，我们已从定期报告数据出发，刻画其久期、杠杆等债券资产投资风格和特征。本节的债券投资风格与标签体系部分，我们将沿用并拓展其框架，具体体现在：1）关注单期投资风格在考察期间的动态变化，增加券种择时、杠杆择时、信用择时与久期择时等维度，以更加全面立体地刻画基金债券端的投资风格与偏好；2）拓展适用基金类别，并以“固收+”基金为例，着重展示及分析其与纯债基金在债券端投资风格偏好的异同。

股票投资风格与标签

我们以权益基金为例，从区域特征、板块特征、风格偏好、组合构建、主动管理与交易特征六个维度，分析股票端底层资产的投资风格与历史演变特征，并为其搭建投资标签体系。

图表：股票投资风格与标签

资料来源：中金公司研究部

区域特征

近年来，随着沪港深互联互通机制逐步完善，交易机制灵活便捷、涵盖A股稀缺优质资产且具备估值优势的港股市场，逐渐成为公募基金投资的重要方向，愈来愈多权益基金将港股纳入投资范畴。

从具体数据来看，参与港股投资的权益基金数量占比稳步增加，截至2022Q3已超出2成；其中14.3%仅少量参与，港股配置比例（或称港股投资占比，均指港股投资市值占股票投资市值比，后文同）低于20%；配置比例介于20%-50%及≥80%的权益基金数量占比分别为4.8%与1.9%。

从权益基金整体配置情况来看，港股投资持续升温，配置比例长期呈现震荡上行趋势，短期变化则同AH股相对强弱基本反向，即当AH股溢价走阔/收敛，A股/港股表现相对强势，同期港股投资占比呈现下调/上升。

图表：权益基金港股投资占比的产品数量分布

资料来源：Wind，中金公司研究部；注：单期数据。

图表：权益基金港股投资占比的历史变化

资料来源：Wind，中金公司研究部；注：以整体法计算，单期数据。

我们以考察期间（近8期）港股投资占比均值低于20%、介于20%-60%及超出60%，将权益基金的区域特征划分为A股、均衡和港股。从标签结果来看，聚焦港股投资的权益基金数量在2019年以来基本维持在2%左右，即增速同权益基金整体基本相当；而A股/港股均衡配置的权益基金则呈现更高的相对增速，数量占比稳步增加，截至最新1期已达141只，数量与规模占比分别为6.0%和11.5%。即近年来，更多权益基金倾向以均衡配置方式参与港股市场投资机会。

图表：权益基金区域特征标签的产品数量分布

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表：权益基金区域特征标签的分布情况

资料来源：Wind，中金公司研究部；注：截至2022Q3最新标签数据。

板块特征

我们依据行业特征及属性，将中信一级行业（A股及港股通）聚合至周期、制造、科技、消费、医药和金融地产六大板块，以考察基金持股的板块分布特征（或称板块配置比例/持仓权重，均指板块持股市值占股票投资市值比，后文同），对应关系详见相应报告附录。

整体而言，权益基金持有各板块权重较为均衡；其中制造与科技板块相对居多，11H2-22H1配置比例均值分别为20.8%和20.3%，金融地产板块则以12.6%居于末端。从历史变动特征来看，我们计算12H1-22H1权益基金的板块绝对/相对配置变动同板块代表指数区间涨跌幅的秩相关系数，其均值分别达0.71和0.50，即板块配置权重变动同板块相对强弱密切相关。其中，板块代表指数信息详见相应报告附录，具体选取方式为，依据本文后续的赛道偏好刻画，提取具有不同板块偏好的赛道型权益基金，依据其业绩比较基准中股票部分指数的出现频次，来确定更具代表性的相应板块指数；后文如无特别说明，相对配置均指相对中证800指数，包括板块/行业配置等。

更直观地举例来看，2014年11月央行宣布下调贷款及存款基准利率，宽松的政策环境使得金融地产板块迎来年底逆袭（板块指数2014H2飙涨94.0%），权益基金同期绝对及相对配置比例分别上调18.3%与12.3%；再如，2020年初以来受新冠疫情影响，医药相关领域需求爆发，市场预期推升板块估值，而下半年医药耗材首次集采等降价控费政策冲击，使得板块面临大幅回调，权益基金2020H1/H2分别增持/减持医药板块7.0%/ 5.1%。

图表：权益基金的板块配置比例

资料来源：Wind，中金公司研究部；注：以整体法计算，单期数据。

图表：权益基金板块配置变动与板块指数区间涨跌幅的秩相关系数

资料来源：Wind，中金公司研究部；注：以整体法计算，单期数据；以期末报告期列示，即20220630对应20211231-20220630期间变动。

具体到产品维度，我们以考察期间（近4期半年报）板块权重环比变化绝对值的均值，按照板块权重均值进行加权，来刻画基金的板块权重变动情况（考虑到部分产品板块间行为存在差异，为考量其主要配置板块的轮动特征，我们采用板块配置权重均值加权而非简单平均，后文同）。

整体来看，权益基金的板块权重变动在2015H2迎来高点（对应2014H1-2015H2报告期），彼时恰逢牛市轮涨行情，除却前文提及2014H2金融地产板块配置比例大幅抬升，科技板块也随着后续相关行业领涨而增持显著（2015H1权重增加10.9%）；其他时段，变动分布则相对平稳。同时我们注意到，近年来权益基金板块权重变动的95%分位数呈现缓升趋势，或因2019-2021年结构性牛市行情下，少部分产品积极参与热点轮换（科技→医药/消费→新能源）所致。

图表：权益基金板块权重变动的历史分布

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表：权益基金板块特征标签的产品数量分布

资料来源：Wind，中金公司研究部

我们依据产品的板块分布及权重变动特征，将其板块特征标签划分为均衡型、赛道型和轮动型，并为赛道型产品标示其板块偏好。具体来看，我们计算考察期间权益基金各板块持仓权重均值及板块权重变动指标，并依照下述原则进行划分：

• 轮动型：基金板块权重变动不低于20%，且板块持仓权重均值的最大值×（1-板块权重变动）不超过50%，则划分为轮动型（注意到，由于板块权重变动指标的计算方式，会圈出部分有明显赛道偏好、但权重调整幅度较大的产品，如基金G，考察期间医药板块持仓权重均值为73.3%、板块权重变动为29.5%，结合补充条件刻画其最大持仓板块的最低权重，以将该特征产品从轮动型基金中剔除）；

• 赛道型：存在某板块持仓权重均值超出50%且非轮动型产品，则划分为赛道型，并将该板块作为基金的板块偏好标签；

• 均衡型：权益基金样本池中所有非轮动或赛道型产品。

图表：基金G的板块配置权重（20H2-22H1）

资料来源：Wind，中金公司研究

图表：赛道型权益基金板块偏好的产品数量分布

资料来源：Wind，中金公司研究部

整体来看，我们发现：1）赛道型与轮动型产品已日渐成为权益基金不可或缺的组成部分，截至2022Q3最新数据，数量占比分别达23.1%和4.1%；但其变化特征呈现差异，前者近乎稳步增加，后者则同市场行情密切相关，即结构性牛市中更多基金采用轮动策略以捕捉市场热点趋势；2）赛道型产品的板块偏好，前期以科技、消费和医药为主，得益于2020-2021年新能源行情爆发，中游制造板块后来居上，截至2022Q3最新数据已达167只，数量与规模占比分别为7.1%和9.9%，科技与消费板块则分别以115只和112只紧随其后。

风格偏好

基于持仓数据的基金风格类别划分，本质即穿透持仓对其整体持股风格进行刻画，因而首先需要判别与界定个股的风格属性。我们参照晨星/Wind风格箱及Barra模型的分析视角，并结合权益基金经理主要关注指标，从市值、价值、成长、动量、盈利和质量六个维度出发，刻画A股的风格属性/得分，进而通过持仓市值加权聚合至基金维度，利用绝对/相对阈值得到其风格偏好特征。

其中，股票各风格维度（市值风格除外，后文详述）得分的计算方式为：参照相应报告附录，计算该维度内各细分指标的截面百分比排名（根据指标方向，+/-分别表示升序/降序，即数值越高/低，排名越靠近100%），按照相应权重加总即得相应风格维度得分。

需要说明的是，关于质量维度，我们参考前期报告《量化多因子系列（1）：QQC综合质量因子与指数增强应用》，选取用以刻画公司资本结构、财务状况等维度的相关指标组成，即偏狭义质量；从各风格维度得分的截面相关性来看（详见相应报告附录），能够同盈利、成长等广义质量维度形成某种区分度。

· 市值/价值-成长维度：以股票风格划分阈值界定基金风格偏好

我们首先界定个股的市值/价值-成长风格属性。

市值维度，我们将全市场A股按照总市值降序排列并累加，定义累计市值占比≥50%的个股为大盘股，占比介于50%-70%及＞70%的个股分别为中盘股与小盘股。截至2022Q3，依照上述定义得到大盘股181只、中盘股447只，数量占比分别为3.8%与9.4%。

价值-成长维度，我们依照纯风格分类理念，根据个股双维度风格得分，将其划分至成长、价值、均衡与GARP（即价值成长，Growth at Reasonable Price）四类，如下图所示。具体划分原则为，计算当期全部A股价值得分－成长得分的三分位数，由高至低记做cval_1和cval_2：

1）若股票价值得分≥50%且价值得分－成长得分≥cval_1，则将其风格属性划分为价值；

2）若股票成长得分≥50%且价值得分－成长得分≤cval_2，则将其风格属性划分为成长；

3）若股票价值与成长得分均≥50%，且不满足1）与2），则将其风格属性划分为GARP；

4）剩余所有股票划分为均衡。

图表：大/中盘股的历史划分阈值与数量

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表：价值-成长双维度风格属性划分示例

资料来源：Wind，中金公司研究部；注：以2022Q3数据为例。

接下来，我们将基金持有股票组合的总市值（原始值）及价值-成长维度得分，通过持仓市值加权聚合至基金维度（将全部A股持股归一化处理，如无特别说明，本节同），结合股票风格划分阈值（市值维度cval_50pct与cval_70pct，价值-成长维度的cval_1、cval_2和50%），即可判定基金当期市值与价值-成长风格属性。

从历史数据来看，市值风格维度，前期以中盘风格为主导，数量占比一度超出60%；2017年后随着小市值因子失效及A股市场机构投资者占比提升，大盘风格优势愈加凸显，数量占比逐步抬升，截至2020H2达到峰值85.7%；而后随着小市值因子回暖，大盘优势不再，数量占比有所下滑，截至2022H1，大盘与中盘风格产品数量占比分别为81.4%和15.9%。

价值-成长维度方面，长期来看权益基金整体偏向成长风格，短期波动及变化同两者相对强弱密切相关；例如，2015年成长风格占优阶段，成长风格属性产品数量自2014H2不足20%增加至40%左右；随着后续2016-2017年成长/价值走弱，价值与GARP风格属性产品数量激增，合计占比一度达到近60%；而后随着成长/价值因子反弹，成长风格则再度占据主导，截至2022H1数量占比达78.7%。

图表：权益基金市值风格的历史分布

资料来源：Wind，中金公司研究部；注：单期数据。

图表：权益基金价值-成长风格的历史分布

资料来源：Wind，中金公司研究部；注：单期数据。

最后，利用考察期间（近4期半年报）基金的持仓市值加权总市值（原始值）和价值-成长维度得分均值，及股票风格划分阈值均值，我们即可通过同样方式判定基金的市值及价值-成长风格标签。从市值×价值-成长风格交叉结果来看，自2017年以来大盘成长风格产品数量稳步增加，截至2022Q3最新标签数据，数量与规模占比分别达70.2%和73.9%，占据绝对优势；大盘均衡、中盘成长次之，数量占比仅分别为11.8%和7.3%。

图表：小市值因子与成长/价值风格相对强弱

资料来源：Wind，中金公司研究部；注：小市值因子以FF3模型中SMB表征，成长/价值风格相对强弱为相应风格维度得分TOP10%多头收益的相对表现。

图表：权益基金市值×价值-成长风格标签的产品数量分布 

资料来源：Wind，中金公司研究部

至此，我们已完成权益基金的市值/价值-成长维度标签刻画。但事实上，作为核心投资理念与风格，标签框架内仍有许多延伸细节有待捕捉和完善，我们简单列举如下三点。

第一，风格偏好更侧重行业层面或个股层面。

我们计算股票各风格维度（市值风格除外）内，细分指标的行业内（以中信一级行业为基准）截面百分比排名，同样按照相应权重加总，即可得到其相应风格维度的行业内得分（即进行行业中性化处理）。

对于市值维度，我们同样可以定义其得分，但考虑到基金持股整体偏向大盘，若同其他指标采用百分比排名，则聚合到基金维度后，市值得分的整体区分度有限；为此，我们采用累积百分比排名指标进行替代（包括原始得分与行业内得分，即将截面全部/行业内股票按总市值升序排列，以累积市值占比作为个股市值得分）。

进而，通过持仓市值加权，我们即可得到基金各风格维度的原始与行业中性得分，并由此辅助判别基金风格偏好的侧重层面。具体而言，若基金某风格维度，原始得分显著小于行业中性得分，则意味着该风格维度偏好（指正向偏好，后文同）更偏向个股层面。例如基金H，最新1期标签数据中市值得分－市值行业中性得分为-22%；从其持股特征来看，主要分布在汽车、轻工制造、基础化工和传媒等行业，中小盘持股权重均值达近60%，但从重仓持股来看，有4成行业内市值得分超出80%，呈现明显的行业龙头偏好。

反之，若基金某风格维度，原始得分显著大于行业中性得分，则意味着该风格维度偏好更偏向行业层面。例如基金I，最新1期标签数据中价值得分－价值行业中性得分为23.3%；从其持股特征来看，部分重仓股在行业内的估值水平偏高（多只重仓股行业内价值得分低于20%），即在选定行业内部相对淡化估值要求，但行业行为存在明显轮动特征，且介入时点多处估值历史低位，并随着估值抬升逐步减仓或清仓离场，呈现高价值/低估值行业偏好特征。

图表：基金H的重仓持股市值得分分布

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表：基金I的重仓持股价值得分分布

资料来源：Wind，中金公司研究部

第二，通过净值回归模型交叉印证风格偏好。

通过持仓数据进行基金风格划分，更新频率过低并存在滞后期，且部分产品或在报告季存在粉饰行为，影响判定结果的准确度。为此，我们借助Sharpe归因模型对划分结果进行交叉印证，其中风格资产选用巨潮风格指数（大/中/小盘×价值/成长）及中债综合债指数，在相同考察期内以周度收益进行回归。注意到，尽管巨潮风格指数间由于风格相近导致较高相关性，但Sharpe模型本身并非简单多元回归，而是通过限制回归系数将问题转化为线性二次规划，因此回归系数可视作风格资产对投资组合的贡献权重，以缓解多重共线性问题。

从整体结果来看，基于持仓数据的风格划分，同基于净值归因所得风格指数权重，结论较为一致；但具体到产品维度，或因紧邻界定阈值，或因存在持仓粉饰，不乏判定结果存在出入，我们将尝试结合净值归因结果对持仓划分进行适当补充与修正。

图表：多期市值风格标签对应Sharpe归因模型结果

资料来源：Wind，中金公司研究部；注：以2022Q3最新标签与归因结果为例，其中横轴为标签划分，纵轴为归因模型风格资产权重，以均值列示；由于归因模型中存在债券指数，各风格指数权重加总和≤100%，右同。

图表：多期价值-成长风格标签对应Sharpe归因模型结果

资料来源：Wind，中金公司研究部

第三，补充风格稳定性维度特征。

结合前文权益基金风格属性分布的历史变动来看，不论是市值还是价值-成长维度，其风格偏好均随市场风格轮动而呈现变化，即存在明显的风格漂移现象。事实上，同前文依据A股/港股相对强弱、板块相对强弱灵活调整区域及板块配置权重类似，均为基金经理在市场以超额收益和相对排名为主导的评判机制下，适应整体趋势、避免业绩承压的现实选择。我们认为，在不违背既定投资约束及产品定位的前提下，灵活调整、适度漂移的确能够获取短期超额收益，并不应予以全盘否定；只是出于基金投资与组合配置视角，需额外分析其历史调整能力并判断其在未来的持续性。

为此，我们尝试以风格分布变动指标补充稳定性维度特征，以供投资者参考。具体而言，在基金单期风格属性界定过程中，我们可同步得到其不同风格属性股票的持仓权重，参照板块权重变动指标的定义方式，计算得到考察期内市值/价值-成长风格变动指标（由于股票各风格维度得分为截面累计百分比/百分比排名，即已剔除市场自身风格轮动因素，因而变动指标衡量实为基金相对市场风格的变动）。

从历史变动特征来看，我们发现，市值与价值-成长维度风格变动指标历史高点多为相应风格拐点，且近年来中枢均呈现缓速下移趋势，即整体来看，权益基金风格稳定性正逐步提升。进一步，为确定产品风格稳定性标签，我们将市值与价值-成长风格变动指标合并计算均值，并以其在同类产品（剔除港股纯度较高基金，即区域特征标签非港股）中百分比排名，将低于30%、介于30%-70%和超出70%的产品分别划分为稳定、适中和漂移。

图表：权益基金市值风格变动的历史分布

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表：权益基金价值-成长风格变动的历史分布

资料来源：Wind，中金公司研究部

· 动量/盈利/质量维度：以持仓市值加权风格得分的相对高低界定基金风格偏好

对于动量/盈利/质量维度，我们通过类似前述风格稳定性标签的界定方式，以持仓市值加权风格得分的相对高低来判断基金风格偏好，即以风格得分（近4期半年报均值，剔除港股纯度较高基金，即区域特征标签非港股）的70%、30%分位数作为标签划分阈值。

图表：权益基金盈利/动量/质量风格得分的历史分布

资料来源：Wind，中金公司研究部；注：单期数据。

整体来看，盈利风格的变动特征仍延续前述现象，同盈利因子多头超额收益表现密切相关，在2014-2016年及2021年以来因子回调期间，权益基金整体盈利风格偏好中枢呈现明显下移趋势；而动量与质量维度该特征并不明显。

从标签划分结果来看，动量/盈利/质量维度风格偏好的补充，在原有市值和价值-成长维度风格标签内部呈现较高区分度，形成更为细化的基金风格偏好与投资策略刻画。例如，成长风格内部，通过质量风格偏好可获知基金在关注企业增长空间的同时，对公司资本结构、财务质量等方面的重视程度；GARP风格内部，通过盈利风格标签则可区分产品是否同样注重企业盈利质量等。

图表：成长风格产品的质量风格标签分布

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表：GARP风格产品的盈利风格标签分布

资料来源：Wind，中金公司研究部

组合构建

图表：权益基金板块HHI指标的历史分布

资料来源：Wind，中金公司研究部；注：单期数据。

图表：权益基金行业HHI指标的历史分布

资料来源：Wind，中金公司研究部；注：单期数据。

图表：权益基金前5大行业权重占比指标分布

资料来源：Wind，中金公司研究部；注：单期数据。

图表：权益基金前10大持股权重占比指标分布

资料来源：Wind，中金公司研究部；注：单期数据。

我们以相对阈值来刻画权益产品的组合构建特征。具体而言，以板块、行业与个股层面集中度指标（近4期半年报/8期季报均值）的70%、30%分位数作为阈值，分别将其归为集中、均衡与分散标签。其中，板块与个股层面集中度分别以板块HHI指标和前10大持股权重占比来衡量，行业层面则同时考虑行业HHI指标和前5大行业权重占比，将其百分比排名等权复合作为集中度指标。

从划分结果来看，我们发现：1）板块与行业层面多呈相同特征，即板块与行业归为相同特征标签的产品数量占比较高且呈上升趋势，截至2022Q3最新数据已达71.1%；从其呈现特征来看，均衡、集中与分散标签并无明显差异，数量占比分别为26.4%、23.3%和21.5%；2）个股层面特征多同行业维度保持一致，在不同板块与行业组合构建标签中，同行业维度特征一致的产品数量占比相对更高。

图表：权益基金板块与行业组合构建标签分布

资料来源：Wind，中金公司研究部；注：部分报告期存在极少数产品板块与行业标签以其他形式组合（板块集中×行业分散等），故权重加总不足100%。

图表：权益基金不同板块与行业组合构建标签中，个股的标签分布特征

资料来源：Wind，中金公司研究部；注：2022Q3最新标签数据。

主动管理

我们从主动配置、持股扩新及持股抱团角度，分别展开主动管理维度的标签刻画。

· 主动配置

我们以中证800指数为基准，计算基金持股在板块与行业层面的偏离程度，以刻画基金经理在产品运作过程中的主动管理意愿。具体计算方式为：

• 主动板块配置：基金各板块配置权重相较基准指数的绝对偏离均值；

• 主动行业配置：基金各板块内部，行业配置权重相较基准指数的绝对偏离均值，以基金板块持仓权重加权。

从其历史分布特征来看，或因赛道型产品日益增多，权益基金的主动板块配置中枢呈现小幅抬升，近年来基本稳定在11.5%附近；而主动行业配置指标的分化差异则愈加显著。我们提取并观察主动行业配置指标较低（BTM10%）的权益产品，发现其多归属于如下两类：1）细分行业主题基金，例如食品饮料、银行或医药等，按照上述计算方式，其主动行业配置指标应近似1×0；2）主动行业配置意愿较低的均衡型权益产品，尤以部分主动量化产品为代表，其往往通过限定行业偏离来控制相较业绩基准的跟踪误差。

图表：权益基金主动板块配置指标的历史分布

资料来源：Wind，中金公司研究部；注：单期数据。

图表：权益基金主动行业配置指标的历史分布

资料来源：Wind，中金公司研究部；注：单期数据。

与此同时我们发现，权益基金的主动板块配置与主动行业配置指标，并不存在明显且稳定的相关性（历期截面相关系数绝对值均不超过0.2）。以基金J为例，其在20H2-22H1期间，主动板块/行业配置指标均值分别为9.3%和119.9%，百分比排名分别为26.1%和97.6%，即主动板块配置行为较弱、主动行业配置行为较强。具体观察其持仓，呈现板块配置相对均衡，板块内部行业分布集中、行业轮动行为明显的特征。例如周期板块内，显著超配有色金属和基础化工行业，并阶段参与指数含量较低的建筑行业；消费板块内，2021H1果断清仓估值过热、基准指数中占比较高的食品饮料，而长期大幅超配纺服行业等。

图表：基金J及基准指数的板块与行业配置情况（2020H2-2022H1）

资料来源：Wind，中金公司研究部；以中证800为基准指数

图表：不同板块特征的权益基金中，主动配置标签的产品数量分布

资料来源：Wind，中金公司研究部

· 持股扩新

持股扩新指标用于衡量基金经理当前持有、但前期未曾持有的“新股”权重，反映其是否积极拓展研究覆盖范围，具备较高的持续学习意愿。具体而言，我们以T期全部持股中，未出现在T-3至T-1期的合计权重，作为持股扩新指标，并以50%和20%作为绝对阈值，将其标签划分为积极、适中和保守。

从指标历史分布与划分结果整体来看，上涨行情中基金扩新意愿相对更强；截至2022Q3最新标签数据，积极、适中与保守标签产品数量占比分别为25.2%、45.7%和28.9%。我们进而结合前文所搭建的价值-成长风格维度标签，考察不同风格内部持股扩新标签的分布特征，发现：价值风格基金的持股扩新意愿相对保守，而成长风格基金则相对更为积极。

图表：权益基金持股扩新指标的历史分布

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表：权益基金持股扩新标签的产品数量分布

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表：成长和价值风格基金中，持股扩新标签的产品数量分布

资料来源：Wind，中金公司研究部

· 持股抱团

我们通过类似前文股票市值得分的计算方式，利用报告期广义权益基金（Wind普通股票+偏股混合+灵活配置+平衡混合型基金）持有股票市值，计算得到每只个股的抱团度指标（全市场）；其越接近1，即意味着权益基金整体持有市值更高、更为青睐和看好；继而，通过持仓市值加权聚合至基金维度，我们即得到权益基金的全市场持股抱团指标。类似的，我们还可以通过同公司内部作为限定条件，获得每支股票在每家基金公司内的抱团度指标，同样加权聚合至基金维度，即得权益基金在同公司的持股抱团度。

我们将全市场/同公司持股抱团指标的百分比排名等权复合，利用70%、30%为绝对阈值，将其归为高、中和低标签。从划分结果来看，持股抱团标签的产品数量分布较为稳定，截至2022Q3最新标签数据，高、中和低抱团度产品数量占比分别为44.3%、38.6%和16.9%。（注意到，采用持有市值进行计算，将自然地放大基金规模优势，即大规模基金持有的股票往往具备更高的抱团度，但事实上这未必能够真实体现市场对其看好程度，因而定义方式有待后续改进。）

图表：权益基金持股抱团指标的历史分布

资料来源：Wind，中金公司研究部；注：单期数据；全市场持股抱团指标。

图表：权益基金持股抱团标签的产品数量分布

资料来源：Wind，中金公司研究部

交易特征

我们从换手特征、重仓持股交易特征及交易时点角度，分别展开交易特征维度的标签刻画。

· 换手特征

从换手率的历史变化来看，随着2013年牛市开启呈现整体抬升，至2015年中/末达到高点后，中枢逐步下移；截至2022H2，权益基金换手率中位数已自高点（2015H1换手 5.2倍）降至2.5倍。其中，换手率采用半年度/双边数据，即（报告期买入股票成本总额+报告期卖出股票收入总额）/报告期间（三期）股票投资市值均值，后文同。

参照前文分析内容，上涨市中，权益基金持股集中度整体提升、部分产品倾向频繁行业切换等现象，理应呈现换手抬升趋势，而近年来的实际数据并非如此。我们猜想，一方面，2019年以来的牛市行情促使权益基金规模迅速攀升，采用双边方式计算得到换手数据，或导致实际交易操作特征被稀释；另一方面，或同权益基金整体投资风格更趋稳健、投资视角更趋长期相关。

通常来看，基金规模是其换手水平的重要影响因素。随着基金规模扩张，交易操作端受到制约，换手水平下降显著，因而大规模基金更倾向稳定持股、弱化交易。

图表：权益基金换手率的历史分布

资料来源：Wind，中金公司研究部；注：换手率数据为半年度/双边，单期数据。

图表：权益基金的换手率与基金规模

资料来源：Wind，中金公司研究部；注：以2022H1换手数据和2022Q2规模数据为例，不同规模区间内换手数据以均值列示。

· 重仓持股特征

我们通过重仓股留存率、重仓股换手率和重仓股持有期三个指标来刻画权益基金重仓持股的交易维度特征，其具体定义如下：

• 留存率：T-1期重仓持股仍保留在T期的数量占比；

• 换手率：1-（T-1期重仓持股仍保留在T期的权重/T-1期重仓持股合计权重）；

• 持有期：考察期间基金重仓持股的连续持有期数，亦即每支股票连续出现在基金重仓列表的次数，取均值；以季报期为单位，取值范围为1至考察期间涵盖季报期数（若基金持有某支股票在考察期内出现间断，则按多次持有分别计入）。

  
  

我们同样以近两年（近8个季报期）为考察区间，计算重仓股留存率和换手率均值，并同重仓股持有期指标（自身即为多期指标），共同观察基金重仓持股交易特征的历史变化。整体来看，同基金持股换手指标趋势类似，在2016H1达到低点/高点，而后则稳定保持上行/下行趋势；其中，留存率、持有期刻画维度同换手反向，且由于多期数据复合，相较换手特征高点（2015H1）有所滞后。

图表：权益基金重仓持股特征指标的历史分布

资料来源：Wind，中金公司研究部

我们仍以相对阈值来刻画权益基金的换手特征和重仓持股交易特征。换手特征方面，直接以近4期半年报换手率均值的70%、30%分位数作为阈值，将其划分为高换手、中换手和低换手标签。重仓持股交易特征方面，由于上述刻画指标间存在较高相关性，我们将其百分比排名等权复合后作为重仓股交易特征刻画指标（其中重仓股换手率指标依照降序排名），仍以70%、30%作为阈值，将其标签划分为偏长期持有、持有期适中和偏短期交易。

从划分结果来看，基金的换手率与重仓持股特征呈现明显负向相关，即持有周期偏长/短的基金，换手水平相对更低/更高，这也符合我们的通常认知；以2022Q3数据为例，通过30%和70%阈值进行区域划分后，可以看到基金密集分布于由左上至右下的对角线区域。

与此同时，不乏产品呈现“异常”特征：例如换手偏高、重仓持股周期偏长（即右上角区域），相较低换手、长期持有基金而言，我们发现其通常具有更高的板块权重变动，因而可以认为其换手间差异，部分体现在板块/行业轮动层面；又如，少量产品呈现低换手、重仓持股周期偏短特征（左下角区域），其往往自身规模偏小，因而对资金流入/流出较为敏感、考察期间呈现较高规模变动，从而致使换手数据相对失真所致。

图表：权益基金的换手与重仓持股特征标签

资料来源：Wind，中金公司研究部；注：2022Q3最新标签数据。

图表：换手特征×重仓持股特征标签交叉分组

资料来源：Wind，中金公司研究部；注：以2022Q3最新标签数据为例；其中规模采用20Q4-22Q3数据，平均规模变动指考察期间规模环比变化率的绝对值取均值；在相同换手特征×重仓持股特征标签内部，取相应指标均值列示。

图表：权益基金换手特征×重仓持股特征标签的产品数量分布

资料来源：Wind，中金公司研究部；注：部分报告期存在少量产品换手特征×重仓持股特征标签以其他形式组合（低换手×偏短期交易等），且由于H2数据非单独披露，部分新晋入池产品H1数据缺失，故加总呈现规律变化特征。

图表：权益基金换手特征×重仓持股特征标签的分布情况（2022Q3最新标签数据）

资料来源：Wind，中金公司研究部

· 交易时点

前面我们所讨论和关注的，无论是换手特征或重仓持股特征，均侧重刻画一段时间内基金经理的交易操作频率，而不同的交易时点偏好也是不容忽视的交易维度信息，即买入特征偏向“低吸”还是“追涨”，卖出特征偏向“高抛”还是“杀跌”，我们也通常称其为左侧/右侧交易。

两者在实际投资过程中各有优劣，以买入特征为例：左侧交易，往往较为注重资产估值与介入时机，但持有周期（即实现价值增长所需时间周期）及持有期间的资产波动难以把控；而右侧交易则更加注重市场逻辑与情绪，相对淡化估值及长期不利因素，从而忽略企业的长期成长价值与空间。本节中我们仅通过数据指标尝试还原基金的整体交易时点特征，而非对其进行评判。

我们以假设买入/卖出时点的方式，来刻画基金的交易偏好。具体而言，对于买入时点，我们假设基金提前（T-1期）买入当期（T期）全部持股，若股票组合在T-1至T期的半年度期间，相对基金实际收益的超额（经股票仓位调整，后文同）为正，即提前买入当前持股可获取更佳的收益表现，某种程度意味着基金经理买入时间相对较晚，即偏右侧买入；反之，则意味着实际买入时点享受到更多股票上涨收益，即偏左侧买入。

对于卖出时点，我们假设基金滞后（T+1期）卖出当期（T期）全部持股，若股票组合在T至T+1期的半年度期间，相对基金实际收益的超额为正，某种程度意味着基金经理卖出时点相对较早，持有股票后续仍有上涨空间，即偏左侧卖出；反之，则意味着持有股票在实际卖出时点后跌势延续，即偏右侧卖出。

但事实上，假设买入/卖出时点所构造的股票组合同基金实际收益间的差异，还受到诸多因素影响，包括仓位调整、基金申赎、基金经理移仓换股等（我们也通常用判断卖出时点的收益差值来刻画基金的交易能力），因而上述判别结果或存在相应误差，仅供参考。此外，对于权益端实现方式更为多元的“固收+”和混合基金，则无法简单通过该方式来进行判定，需额外引入个股/个券（仅指转债）的买入/卖出时点加以辅助，相关内容有待后续研究扩充。

图表：提前买入股票可获取超额收益的历史分布

资料来源：Wind，中金公司研究部；注：单期数据；超额收益指相对基金实际收益。

图表：滞后卖出股票可获取超额收益的历史分布

资料来源：Wind，中金公司研究部；注：单期数据；超额收益指相对基金实际收益。

图表：权益基金买入特征标签的产品数量分布

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表：权益基金卖出特征标签的产品数量分布

资料来源：Wind，中金公司研究部

结合指标特征，我们通过绝对阈值来刻画权益基金的买入/卖出标签。具体而言，若基金考察期间（近4期半年报）提前买入股票可获取的超额收益均值为正/负，则将其买入特征划分为右侧/左侧；若基金考察期间（注意此处，为避免引入未来信息，采用近T-3至T-1期共3期半年报）的滞后卖出股票可获取超额收益均值为正/负，则将其卖出特征划分为左侧/右侧。

从划分结果来看，同我们的通常认知相符，即绝大多数权益基金买入特征偏右侧。我们认为，一方面，“高位时贪婪、低位时恐惧”确为多数投资者心理常态，由于股价底部实难判断和预测，且行情兑现往往需要蛰伏等待，因而实现真正的左侧交易，需要投资者具备较高的专业素质与心理承受能力；另一方面，我们前文所提到目前以超额收益和相对排名为主导的市场评判机制，也迫使基金经理不得不右侧参与短期市场热点，以避免业绩承压，致使规模缩水。截至2022Q3最新标签数据，左侧买入与右侧买入产品数量占比分别为6.7%和85.8%（部分Q3新成立产品存在数据缺失），左侧卖出和右侧卖出产品数量占比分别为36.0%和63.8%。

图表：不同市值/价值-成长风格产品的交易时点特征

资料来源：Wind，中金公司研究部；注：提前买入/滞后卖出股票可获取超额收益为多期均值。

我们进而结合前文所搭建的产品市值和价值-成长风格维度标签，考察提前买入/滞后卖出股票可获取超额收益在其中的分布特征，发现如下结论：

1）价值风格产品，整体买入特征更偏左侧，即提前买入股票可获取的超额收益均值显著低于其他三类产品；且即使在牛市行情，也没有明显的追涨行为（体现为超额收益未出现明显增幅）；而成长风格产品则在所有类别中，买入特征更偏右侧。

2）小盘风格产品，整体买入特征较偏左侧，提前买入股票可获取的超额收益均值在多数报告期，低于大/中盘风格产品，且近年来分化差异愈加明显。我们认为，大盘股往往流动性佳、机构持有比例较高，较难存在和挖掘错误定价机会，而关注热度较低、研究覆盖较低的小盘股更易由于市场信息偏差或认知差异，存在暂未达成市场共识、明显低估的标的，因而左侧交易更具操作空间；而近年来（2017-2020年）盛行的大盘风格，对该现象也形成正向推动。

3）价值风格产品，整体卖出特征也略偏左侧，滞后卖出股票可获取的超额收益均值在多数报告期，略高于其他三类产品；但同买入特征不同的是，牛市行情中，基金实际收益同样超出滞后卖出股票组合收益，即从绝对偏好来看，其也呈现右侧卖出特征，即牛市行情抬高卖出阈值，以博取更多市场涨幅。

债券投资风格与标签

如前文所述，我们沿用前期报告所搭建的纯债基金投资风格识别体系，并适当拓展与优化，最终形成包含券种风格、杠杆风格、久期风格、信用风格和投资策略五个维度的债券资产投资风格标签体系。本节中，我们着重以“固收+”基金的债券端为例展开分析，并通过纯债基金辅以对比，重点展示其在债券端投资风格偏好的异同。

图表：债券投资风格与标签体系

资料来源：中金公司研究部

图表：债券资产投资风格与标签判断原则

资料来源：中金公司研究部；注：表格中近八期利率债仓位变动、近八期信用债仓位变动、近八期杠杆率变动、近四期低评级信用债仓位变动、近四期久期变动指标的构造原则，均为近两年环比变动绝对值的均值；投资策略标签判断依据中所提及的同类产品，包括“固收+”基金、混合基金、纯债基金和权益基金四类，即前述可比类别。

券种风格：“固收+”基金偏好配置信用债，纯债基金相对更青睐利率债

“固收+”基金旨在以纯债打底、寻求收益增厚，从纯债投资端来说，“固收+”基金更倾向于拥有相对更高的信用债仓位；相比之下，对资产安全性与投资稳健性要求更高的纯债基金，则倾向于拥有相对更高的利率债仓位。2022Q3，以整体法计算的“固收+”基金信用债仓位68%、利率债仓位20%；纯债基金信用债仓位53%、利率债仓位44%。

基于利率债与信用债持仓市值的大小关系，我们将基金持有债券资产的券种配置偏好，划分为利率债、信用债、双债均衡三类标签。近年来，随着债券违约率上行，追求低风险收益的纯债基金对于信用债的配置偏好明显下降，券种风格偏好信用债的纯债基金数量占比，由2017年末的80%以上，迅速下降至2022Q3的不足50%。“固收+”基金的券种偏好则相对稳定，始终呈现“偏好信用债最多、双债均衡次之、偏好利率债最少”的产品数量分布格局。

同时，我们依据各券种仓位变动来判断基金是否进行券种择时。据观察，“固收+”基金与纯债基金均愈发倾向于维持券种风格稳定，2022Q3最新标签数据显示，应用券种择时策略的产品数量占比均在30%左右。此外，在双债均衡产品中，应用券种择时策略的比例相对更高。

图表：纯债基金与“固收+”基金的券种配置情况

资料来源：Wind，中金公司研究部；注：以整体法计算，单期数据。

图表：券种偏好标签的产品数量分布

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表：应用券种择时策略的产品数量占比走势

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表：券种风格标签的产品数量分布

资料来源：Wind，中金公司研究部；2022Q3最新标签数据。

杠杆风格：“固收+”基金杠杆中枢相对较低，纯债基金倾向于在资金利率下行时加杠杆

自2018年以来，基金杠杆率整体有所下降，截至2022Q3，“固收+”基金、非定开纯债基金、定开纯债基金的杠杆率中枢分别为109%、114%、124%。我们观察到，基金杠杆率水平与市场资金利率、债券市场表现密切相关：当市场资金利率趋势性下行时，或由于流动性边际趋松时的付息压力缓解，基金加杠杆意愿多数抬升；当预期债市走强时，基金同样倾向于加杠杆以放大收益。如2020年上半年，疫情影响下，央行降息以应对经济下行压力，随后资金面边际收紧，市场资金利率及10年期国债收益率呈现“先抑后扬”走势，同期纯债基金杠杆率“先扬后抑”，其中，定开纯债基金由于杠杆率阈值范围较广，表现也相对更为明显。

相比于纯债基金，“固收+”基金更偏好低杠杆运作，表明杠杆策略并非“固收+”基金的首要增强手段。最新1期标签数据显示，接近半数“固收+”产品的杠杆偏好标签为低杠杆，而偏好低杠杆的非定开纯债基金则占比约1/4。同时，我们还发现，运用杠杆择时策略的定开纯债基金数量占比近年来明显下行。

图表：纯债基金与“固收+”基金的杠杆率分布

资料来源：Wind，中金公司研究部；注：单期数据。

图表：杠杆偏好标签的产品数量分布

资料来源：Wind，中金公司研究部；注：2022Q3最新标签数据。

图表：基金杠杆率与资金利率、债市走势的关系

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表：应用杠杆择时策略的产品数量占比走势

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表：杠杆风格标签的产品数量分布

资料来源：Wind，中金公司研究部；2022Q3最新标签数据。

久期风格：“固收+”基金的久期中枢不及纯债基金，基金久期与长端利率负向相关

近年来，纯债基金的久期中枢在2年附近振荡，略高于“固收+”基金的1.5年左右。整体来看，当长端利率下行时，基金倾向于拉长久期，以放大估值及票息增幅。截至2022Q3最新标签数据，偏好短久期、中短久期的“固收+”基金产品数量占比为24%、50%，而纯债基金则相应为11%、40%。另外，运用久期择时策略的产品数量占比整体不足20%。

图表：纯债基金与“固收+”基金的久期分布

资料来源：Wind，中金公司研究部；注：近四期久期均值。

图表：久期偏好标签的产品数量分布

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表：基金久期与长短端利率的关系

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表：应用久期择时策略的产品数量占比走势

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表：久期风格标签的产品数量分布

资料来源：Wind，中金公司研究部；2022Q3最新标签数据。

信用风格：“固收+”基金较少采用信用下沉策略，采用信用择时的产品数量占比下行

图表：纯债基金与“固收+”基金的持仓信用债评级分布

资料来源：Wind，中金公司研究部；注：以整体法计算，单期数据。

图表：信用偏好标签的产品数量分布

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表：应用信用择时策略的产品数量占比走势

资料来源：Wind，中金公司研究部

资料来源：Wind，中金公司研究部；2022Q3最新标签数据。

投资策略：“固收+”基金波段交易能力占优，纯债基金票息获取能力

债券端的投资策略主要划分为票息获取能力、波段交易能力两个维度。整体来看，纯债基金相对擅长通过个券选择、信用资质挖掘的方式增厚票息，同其相对更偏好信用下沉的风格标签相吻合；而“固收+”基金则拥有更强的债券波段交易能力，在多数年份，过半数的纯债基金均难以通过波段交易获取正收益。

由于上述投资能力指标在不同产品类型间存在较大差异，并不具备跨类别可比性，因此，我们将分别判断纯债基金与“固收+”基金的投资策略标签；同时考虑到投资能力指标随市场行情变化相对明显，我们选择采用同类产品中30%的分位数排名作为划分阈值。截至2022Q3的最新标签划分结果，同时采用票息增厚、波段交易策略的纯债基金数量占比8%，“固收+”基金数量占比10%。

图表：纯债基金与“固收+”基金的票息获取能力分布

资料来源：Wind，中金公司研究部；注：单期数据。

图表：纯债基金与“固收+”基金的债券波段交易能力分布

资料来源：Wind，中金公司研究部；注：单期数据。

图表：纯债基金的投资策略标签分布

资料来源：Wind，中金公司研究部；2021Q4标签数据。

图表：“固收+”基金的投资策略标签分布

资料来源：Wind，中金公司研究部；2021Q4标签数据。

前文提及，除却基于持仓信息进行债券投资风格与标签刻画外，我们还可以通过净值归因的方式进行测算，这也将显著提升可用数据频率以及降低对定期报告数据的依赖性。

具体而言，我们参照Campisi分析思路，以月度调仓方式构建包括久期、期限结构、信用利差、评级利差和可转债在内的债券风格因子，并通过调整多空指数权重，实现久期中性，选用指数及构建方式详见相应报告附录。为同基于持仓信息所得投资风格标签进行交叉印证，我们在相同考察期内，以周度收益进行净值回归，从而得到基金在各风格因子的暴露情况。

整体来看，同权益基金类似，基于持仓数据的风格标签划分，同基于净值归因所得风格因子暴露程度，较为一致；但具体到产品维度，结果并非完全吻合。我们将尝试结合净值归因结果，并通过主观调研信息补全等方式，对投资风格标签进行适当修正。

图表：标签划分验证：基于持仓的方法与基于净值的方法（2022Q3最新标签数据）

资料来源：Wind，中金公司研究部

转债投资风格与标签

我们以“固收+”基金作为转债投资风格与标签的分析样本，考虑到同类可比性，其需同时满足：1）属于“固收+”基金样本；2）最近八期转债持仓均值≥1%（用以剔除主要通过打新方式参与转债市场投资的基金产品）。我们从组合构建、板块特征与偏好、交易特征、转债风格、正股风格五个维度，来分析转债端底层资产的投资风格与标签。

图表：转债底层资产投资风格与标签

资料来源：中金公司研究部

组合构建：个券、行业、板块集中度近年来整体下行，2022年以来呈现小幅回升

在组合构建维度中，我们主要考虑个券、行业、板块三个视角，分别划分为集中、均衡、分散标签，指标具体计算方式与标签划分规则如下：

• 个券：对每一只基金，计算最近八期个券集中度（前10大重仓转债占比）均值与最近八期转债HHI指数均值，分别得到上述两指标在各报告期的百分位数排名，并将两指标百分位数排名进行等权合成；对合成指标重新排序后，若排名前30%，则划分为“集中”标签；若排名后30%，则划分为“分散”标签；否则划分为“均衡”标签；

• 行业：对每一只基金，计算最近八期行业集中度（前5大重仓行业占比）均值与最近八期行业HHI指数均值，分别得到上述两指标在各报告期的百分位数排名，并将两指标百分位数排名进行等权合成；对合成指标重新排序后，若排名前30%，则划分为“集中”标签；若排名后30%，则划分为“分散”标签；否则划分为“均衡”标签；

• 板块：对每一只基金，计算最近八期板块HHI指数均值，得到指标在各报告期的百分位数排名；若排名前30%，则划分为“集中”标签；若排名后30%，则划分为“分散”标签；否则划分为“均衡”标签。

2017年以来，随着定增再融资受限以及转债解除申购资金冻结，可转债市场迎来了发行高峰，“固收+”基金的转债持仓集中度也随着转债市场的扩容而逐步下行。整体来看，近年来，“固收+”基金转债持仓的个券、行业、板块集中度都呈现下行趋势，2021年末至2022年初，转债指数达到阶段性峰值，三大集中度指标也触及历史低位；2022年以来集中度指标又有小幅回升。最新1期标签数据显示，个券、行业、板块标签均为分散的“固收+”基金数量占比22%，规模占比则高达43%。

图表：“固收+”基金转债持仓的转债HHI指数分布

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表：“固收+”基金转债持仓的行业HHI指数分布

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表：“固收+”基金转债持仓的板块HHI指数分布

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表：“固收+”基金转债持仓的组合构建标签分布（2022Q3最新标签数据）

资料来源：Wind，中金公司研究部

板块特征与偏好：均衡型产品数量及规模占优，赛道型产品以金融地产、周期居多

依据“固收+”基金转债持仓的板块特征，我们将其划分为赛道型、均衡型、轮动型标签，并同股票投资风格部分类似，在赛道型标签内部，进一步刻画其板块偏好，包括周期、制造、科技、消费、医药和金融地产。具体的标签划分原则如下：

• 赛道型：计算周期、制造、科技、消费、医药、金融地产六大板块的近八期持仓占比均值，若其中存在任一板块均值超过50%，则划分为赛道型标签；同时，该板块类型也划分为其板块偏好标签。

• 轮动型：若不存在板块近八期持仓占比均值超过50%，且板块权重变动指标（近八期六大板块权重环比变化绝对值的均值，按照板块平均持券权重进行加权）超过15%，则划分为轮动型标签。

• 均衡型：样本池中所有非赛道型与轮动型产品。

我们发现，1）板块偏好方面：由于转债市场的整体行业分布以金融地产、周期居多，故赛道型产品的板块偏好也以二者为主，截至2022Q3标签划分结果，偏好金融地产板块的赛道型产品占比55%，偏好周期板块占比28%；2）板块变动方面：“固收+”基金转债持仓的板块变动指标近年来中枢有所下降，最新1期在10%左右；3）板块特征方面：从“固收+”基金转债持仓的板块特征来看，板块均衡型产品在数量和规模上占优；最新1期标签数据显示，赛道型产品数量占比34%，轮动型产品数量占比最低，仅为17%。

图表：赛道型板块特征产品的板块偏好分布

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表：“固收+”基金转债持仓的板块变动指标分布

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表：“固收+”基金转债持仓的分板块特征统计 （数量占比）

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表：“固收+”基金转债持仓的分板块特征统计（规模占比）

资料来源：Wind，中金公司研究部

交易特征：转债换手率同转债市场走势呈正向相关，而转债持有期数呈负向相关

在交易特征维度，与股票投资风格相似，我们主要考察转债留存率、转债换手率、转债持有期数三个指标。指标的具体计算略有差异，方法概述如下：

• 转债留存率：T-1期持有转债仍保留在T期的数量占比，取近八期均值；

• 转债换手率：1-（T-1期持有转债仍保留在T期的权重/T-1期持有转债合计权重），取近八期均值；

• 转债持有期数：近八期转债连续持有期数均值（如持有间断，则按多次计入，仅统计持仓市值占比超过1%的转债，以忽略打新因素）。

考虑到上述三个指标的相关性相对较高，我们对指标进行合成，即对每一只基金，分别得到三个指标在各期的百分位排名（对转债换手率指标取负值后排序），将三个百分位排名等权合成；对于新的合成指标，重新排序后，若排名前30%，则认为该基金的交易特征偏长期持有；若指标排名后30%，则认为该基金偏短期交易；否则，认为其持有期限适中。

我们发现，1）转债走强时，基金倾向于频繁交易。转债市场走势与交易特征指标具有较为明显的相关性。近年来，转债市场整体上行，“固收+”基金的转债持仓换手也呈现上行趋势；具体来看，自2017Q1至2022Q3，中证转债指数（季末收盘价）与转债持有期数的序列相关性为-0.77，与转债换手率的序列相关性为0.87。2）大规模“固收+”产品转债端偏长期持有。最新1期标签数据显示，虽然转债端偏短期交易的“固收+”基金产品数量占比达30%，但其规模却仅有13%；而偏长期持有产品同样数量占比30%，规模占比却达到50%。

图表：转债市场走势与转债持有期数的关系

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表：转债市场走势与转债换手率的关系

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表：“固收+”基金转债交易特征指标的分布情况

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表：“固收+”基金转债交易特征标签的分布情况（2022Q3最新标签数据）

资料来源：Wind，中金公司研究部

转债风格：“固收+”基金持仓转债的溢价率有所下降

在转债风格方面，我们主要考察转债端的属性、股性、债性、余额、隐波维度。在属性维度，我们依据基金持有转债平底溢价率指标的分布情况，为其划分股债相对属性，具体划分规则为：

• 偏债：平底溢价率≤-20%的转债持仓占比（近八期均值）超过50%；

• 偏股：不满足上述要求且平底溢价率≥20%的转债持仓占比（近八期均值）超过30%；

• 均衡：其他。

基于持仓分布判断转债端股债相对属性的同时，我们还依据指标分位数排序的转债持仓加权结果，对股性强弱、债性强弱、余额大小、隐波高低加以衡量；其中，股性强弱的基础指标为转股溢价率（指标越小股性越强），债性强弱的基础指标为纯债溢价率（指标越小债性越强），余额大小的基础指标为转债余额，隐波高低的基础指标为隐含波动率。以股性强弱为例，指标具体计算方式与标签划分规则为：

1）在每1季报期，调取当前市场存续的所有可转债，得到转股溢价率的百分位排名；

2）对于基金当期持仓转债，将上述步骤所得转股溢价率的全市场百分位排名进行持仓市值加权，并取近8期均值，得到股性判断指标；

3）对股性判断指标重新升序排列，若排名前30%，则认为产品转债持仓的股性较强；若排名后30%，则认为股性较弱；否则，则认为股性中等。

图表：转债相关指标计算方法

资料来源：中金公司研究部

我们发现，1）“固收+”基金整体偏好相对高估值的转债品种，同时近年来持仓转债的溢价率呈下行趋势；2020Q2以来，股市迎来上行、债市流动性收紧，持仓转债的估值也从高位迎来压缩；2022年以来，“固收+”基金持有可转债的转股溢价率中枢始终维持在30%以上；2）“固收+”基金持有偏股风格转债的比例近年来持续提升；3）“固收+”基金相对偏好持有流动性较佳的高余额转债；4）近年来，“固收+”基金的持仓转债隐含波动率呈下行趋势，这意味着市场对转债期权价值的预期走弱。

图表：“固收+”基金转债持仓的转股溢价率、纯债溢价率变化

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表：“固收+”基金持仓转债的属性分布

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表：“固收+”基金持仓转债的属性、股性与债性标签划分统计（2022Q3最新标签数据）

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表：“固收+”基金持仓转债余额的近年走势

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表：“固收+”基金持仓转债隐波的近年走势

资料来源：Wind，中金公司研究部

正股风格：“固收+”基金持仓转债日益倾向于小盘、价值风格

在转债的正股风格层面，我们主要考虑市值、价值、成长和盈利维度。我们在每个季报期提取基金持有转债对应正股的相应风格维度得分，并通过转债持仓市值加权聚合至基金维度；在考察期末，取近8个季报期转债持仓市值加权的正股风格得分均值，并在当期样本池内进行截面排序，将30%、70%分位数作为标签划分阈值。我们认为，按照相对阈值进行标签划分，能够忽略市场自身风格变化，即刻画基金相对市场的整体风格偏好。

整体来看：1）近年来，“固收+”基金持仓转债对应正股逐渐偏向小市值、高价值，成长与盈利指标中枢变化并不明显；2）在市值、价值维度，“固收+”基金持仓转债间的分化逐渐加大，而在成长、盈利维度，持仓转债整体表现更趋集中。

图表：“固收+”基金持仓转债的市值指标分布

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表：“固收+”基金持仓转债的价值指标分布

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表：“固收+”基金持仓转债的成长指标分布

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表：“固收+”基金持仓转债的盈利指标分布

资料来源：Wind，中金公司研究部

产品档案：从基金产品到基金经理维度

至此，我们已完成从资产配置特征到底层资产投资风格维度的基金标签框架体系的全部搭建。事实上，除却基金的投资风格与偏好特征，基金产品与基金经理维度亦可为我们提供增量信息：譬如，偏交易型或中小盘风格权益产品，我们往往关注其当前规模是否适宜投资策略的施展；若基金相较前期规模呈现陡增或骤降，通常需考量与判断其投资风格标签是否能够延续；当基金投资风格在考察期间呈现明显变化，则需结合基金经理是否变更来剖解其成因等等（回顾正文前的讨论内容，我们所界定的基金经理变更实际包含部分以旧带新、交叠任职情形，我们认为其投资模式与行为或存在某种程度的延续性，因而并未将出现变更的产品全部剔除，而是将是否变更作为辅助标签予以列示）。

同时，部分基金经理维度特征/产品运作形式往往具备某些固有投资风格或偏好，这些维度特征亦可辅助我们更加全面地理解基金投资风格的形成与演变：譬如，新生代基金经理交易特征更为明显、换手整体偏高；男性基金经理具备相对较高的风险承受能力、偏好行业集中的运作模式；而高学历基金经理相对偏好行业分散运作模式等等。

图表：基金产品档案标签

由于篇幅有限，本章我们仅以示例形式展示基金经理变更对产品投资风格所产生的影响，并以权益产品基金经理投资年限和“固收+”基金经理是否拥有权益产品管理经验为例，简单展示与分析其所带来的部分维度投资偏好差异。更多的基金经理行为特征分析与研究，有待后续跟进。

是否出现基金经理变更

如前文所述，主动管理基金产品所呈现的投资结果实为基金经理投资理念和行为偏好的直接表达与映射，一旦考察期间出现基金经理变更，投资风格或产生明显转变，采用历史数据刻画得到的投资风格标签，参考价值也将显著下降。下面，我们分别以权益基金和债基具体举例来看。

示例1：权益基金K，行业配置与市值风格随基金经理变更呈现显著变化

权益基金K在考察期间发生两次基金经理变更，其中，基金经理L于2018.06任职、2020.05离职，基金经理M自2019.02任职至今；两者虽存在部分交叠任职时段，但主要风格变化发生于基金经理L的任职和离职时点，我们以此作为阶段分割，来观察基金的风格变化特征。

具体来看，基金经理L任职以来，显著加大科技板块配置力度，但相较基金经理M的任职时段，其板块内部行业配置较为分散，前期以计算机为主要配置方向，后期逐步加大通信与电子配置权重，因而行业HHI指标在其任职与离任时均发生阶跃变化。同时，基金经理M任职以来，持股密集分布于电子行业，市值风格偏好显著提升，持有大盘股权重由不足20%跃升至50%左右。

图表：基金K的基金经理任职变动

资料来源：Wind， 中金公司研究部

图表：基金K科技板块的行业配置权重

资料来源：Wind， 中金公司研究部

图表：基金K的行业集中度

资料来源：Wind， 中金公司研究部

图表：基金K的持股市值风格分布

示例2：纯债基金N，券种配置与信用风险偏好随基金经理变更呈现显著变化

以纯债基金N为例，基金经理Z于2019.08至2020.10任职期间，基金的券种配置、信用风格发生明显变化：由原本的利率债持仓为主，转而增配信用债，且倾向于信用下沉。

具体来看，基金N自2019Q3起加大信用债配置力度，并在Q4达到目标仓位（90%左右）后基本保持稳定；同时，从持债的信用等级分布来看，相较前期明显增配低等级信用债（2019H2环比增配低等级信用债58.5%），以博取信用下沉收益。

图表：基金N的券种配置变化

资料来源：Wind， 中金公司研究部

图表：基金N的利率债、信用债配置比例变化

资料来源：Wind， 中金公司研究部

图表：基金N的债券信用等级配置变化

资料来源：Wind， 中金公司研究部

图表：基金N的信用风格变化

资料来源：Wind， 中金公司研究部；注：高等级信用债定义为长期 AAA 评级、短期A-1 评级的信用债。

权益产品基金经理投资年限

我们以基金经理管理首只公募产品的任职日期作为起始日，计算其截至历期考察时点的累计投资年限。需要注意的是，1）若因任职机构变更等因素产生任职中断，需将中断日期进行剔除；2）多名基金经理共同管理某只产品，以截至考察时点在任、且任职最早的基金经理作为主基金经理，依照其投资年限进行分析与展示（学历、历任公司数目等指标亦是如此）。

我们发现，具备较高投资年限的权益基金经理，操作风格更偏稳健，具体体现在：1）重仓股持有周期偏长，即倾向长期持有，而非短期交易；2）板块权重变动较低，即更偏好板块稳定的运作模式，精耕熟知领域，能力圈相对而言更为固定。

图表：不同投资年限权益基金经理的重仓股持有期

资料来源：Wind， 中金公司研究部

图表：不同投资年限权益基金经理的板块权重变动

资料来源：Wind， 中金公司研究部

 “固收+”基金经理是否具备权益产品管理经验

近年来，越来越多“固收+”产品选择增配拥有权益背景的基金经理，即采用多基金经理共同管理模式，或者甚至直接由权益基金经理担纲运作，以更好地实现“+”的部分收益。我们以截至考察时点，所有在任基金经理的全部历管（含在管）产品中，是否涵盖狭义权益基金（Wind普通股票或偏股混合型基金），来界定其是否具备权益产品管理经验。经统计，截至2022Q3，拥有权益背景基金经理的“固收+”基金已占比超三成，相较2015Q4的15%有较大幅度提升。

我们发现，拥有权益背景的基金经理，在管理“固收+”产品时，倾向于设置相对较高的股票仓位，以图充分发挥其股票资产管理优势，即更为偏好激进模式。截至2022H1，拥有权益背景的基金经理所管理的“固收+”产品，股票仓位中枢约为20.3%，而无权益背景基金经理所管理的“固收+”产品，中枢约为16.8%；近年来，两者的股票仓位中枢差值稳定在3个百分点左右。

图表：对于“固收+”基金，拥有权益产品管理经验的基金经理倾向于设置较高股票仓位

资料来源：Wind，中金公司研究部；注：股票仓位数据取近八期均值。

同时，我们还发现在管理“固收+”产品时，拥有权益背景的基金经理更加偏好择时操作，通过股票仓位的适时调整来博取回报、规避风险，而无权益背景的基金经理则更倾向于锚定资产配置中枢，即维持相对稳定的股票仓位水平。

图表：对于“固收+”基金，拥有权益产品管理经验的基金经理倾向于频繁股票择时

资料来源：Wind 中金公司研究部

标签示例

权益基金

资料来源：Wind，中金公司研究部；注：2022Q3最新标签数据；按照2022年收益降序排列。

图表：权益基金风格偏好示例

资料来源：Wind，中金公司研究部；注：2022Q3最新标签数据；其中万家宏观择时多策略、万家新利与万家精选为相同基金经理管理，风格偏好相近，仅展示其一数据。

“固收+”基金

图表：“固收+”基金标签示例

资料来源：Wind，中金公司研究部；注：2022Q3最新标签数据；相同风险特征标签下，按照2022Q3最新规模降序排列；转债持仓不足八期的产品无转债投资风格与标签数据；定期报告中没有信用评级项目披露的产品无信用风格标签。

纯债基金

图表：纯债基金标签示例

资料来源：Wind，中金公司研究部；注：2022Q3最新标签数据；按照2022Q3最新年规模降序排列；定期报告中没有信用评级项目披露的产品无信用风格标签。

附注：

[1] 中国证监会：《公开募集证券投资基金运作管理办法》http://www.csrc.gov.cn/csrc/c106256/c1653978/content.shtml

文章来源

本文摘自：2023年1月13日已经发布的《由表及里，类聚群分——基金全景投资风格标签》

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