7月配置：权益仓位提升，看多汽车、机械、电力设备 | 开源金工

admin1年前 (2023-07-02)研报384

开源证券金融工程首席分析师魏建榕

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执业证书编号：S0790519120001

开源证券金融工程资深分析师 张翔(联系人)

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研究领域：资产配置、基金研究

摘要

股债配置观点：权益风险预算提升，股票仓位保持乐观

开源金工将风险平价模型与主动信号结合构建主动风险预算模型，每月从股债横向比价、股票纵向估值水平、市场流动性三个维度构建主动风险预算指标，进而计算出股票与债券的配置权重，为投资者提供稳健的战术资产配置建议。

我们以中证800（000906.SH）和中债总财富（CBA00301.CS）这两大宽基指数作为配置标的，在全样本区间内，股债组合年化收益率6.45%，最大回撤4.89%，收益波动比1.63，收益回撤比1.32。

回顾6月股债配置，股权风险溢价ERP、历史估值分位数为中性，流动性信号看多，配置股票仓位为10.01%，债券仓位为89.99%，6月组合收益0.47%。

展望7月股债配置，股权风险溢价ERP、历史估值分位数、流动性信号三类信号同时看多，股票仓位为16.11%，债券仓位为83.89%。

行业轮动观点：7月看多汽车、机械、电力设备、计算机等

开源金工从交易行为、资金面、基本面三个维度出发，分别构建6个行业轮动子模型，对一级行业指数进行打分，每月选择分数最高的前三分之一行业作为多头组合，基准组合为全行业等权组合。

7月风格板块判断：成长组得分显著高于价值组，推荐配置成长风格；板块上看多大科技、大制造板块。

6月份行业组合回顾：社会服务、机械设备、美容护理、传媒、医药生物、计算机、纺织服饰、交通运输、食品饮料、公用事业，组合平均收益率为0.26%，基准组合收益率为1.69%，超额收益率为-1.42%。

7月份行业配置推荐：汽车、机械设备、电力设备、建筑材料、农林牧渔、纺织服饰、计算机、煤炭、综合、石油石化。

6月行业ETF组合回顾：机械、传媒、医药、计算机、食品饮料、非银，组合收益率为0.44%，有ETF跟踪的行业平均收益率为2.73%，超额收益率为-2.29%。

7月行业ETF组合配置：汽车、机械、建筑材料、农林牧渔、计算机、煤炭。

“配置+选基”FOF组合：6月组合收益1.08%，相对主动股基超额0.23%

通过因子择时进行基金策略配置，并结合分域选基因子增强构建“配置+选基”FOF组合。截至2023年6月30日，6月开源“配置+选基”FOF组合收益率为1.08%，主动股基指数收益率为0.85%，组合超额收益为0.23%。2023年7月，我们看多高质量、高成长风格驱动的基金策略，相应的低配低估值、偏小票风格的基金。

报告链接

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报告发布日期：2023-07-01

股债配置观点: 权益风险预算提升，股票仓位保持乐观

在战术资产配置中，股票和债券是最常见的两类资产，而如何进行股债的配比才能达到组合最优的风险收益比，也是广大投资者最为关注的主题。开源金工将风险平价模型与主动信号结合构建主动风险预算模型，每月底给出股票与债券的最优配置权重，为投资者提供稳健的资产配置建议。我们将以中证800（000906.SH）和中债总财富指数（CBA00301.CS）这两大宽基指数作为标的，月度对股债配置模型的表现进行跟踪与回顾。

1.1、权益资产多维度比价

风险平价的核心是让各资产对组合的波动贡献相同确定资产配置权重，而主动风险预算模型则进一步利用多维度指标对资产波动贡献进行动态调整，进而确定资产权重。其中，调节风险贡献的主动指标将从股债横向比价、股票纵向估值水平、市场流动性三个维度展开观察。

在股债横向比价维度，我们借鉴美联储FED模型，将股权风险溢价ERP定义为：

$ERP=\frac{1}{PE_{ttm}}-YTM^{10Y}_{TB}$

其中， $PE_{ttm}$ 为中证800滚动市盈率、 ${YTM}_{TB}^{10Y}$ 为10年期国债到期收益率。触发主动信号规则，当股权风险溢价 $ERP \geq 5\%$ 时超配权益资产，当 $ERP \leq 2\%$ 时低配权益资产。

在股票纵向估值水平维度，我们滚动窗口计算股票估值在近5年历史中的分位数，当估值分位数位于25%之下时超配权益资产，反之当估值分位数位于75%之上时低配权益资产。

在市场流动性维度，M2与M1的差额为准货币，包括单位定期存款、个人存款、证券保证金等；M2-M1剪刀差反映了可随时兑换成货币的资金边际变化。当 $M2-M1 \geq 5\%$ 时，市场流动性宽松，超配权益资产；当 $M2-M1 \leq -5\%$ 时，市场流动性收紧，低配权益资产。

1.2、主动风险预算配置建议

综上三个维度，我们将权益资产做出看多（1）、看空（-1）、中性（0）三类信号汇总，把权益资产的信号得分代入softmax函数，使信号转化为权益资产风险预算权重。

$softmax(x)=\frac{exp⁡(\lambda x)}{exp⁡(\lambda x)+exp⁡(-\lambda x)}$ 其中， $x$ 为权益汇总信号， $\lambda$ 为风险调整系数。进而，我们根据权益风险预算计算权益仓位的变化，如图4所示。

回顾6月股债配置，股权风险溢价ERP、历史估值分位数为中性，流动性信号看多，配置股票仓位为10.01%，债券仓位为89.99%，6月组合收益0.47%。展望7月股债配置，股权风险溢价ERP、历史估值分位数、流动性信号三类信号同时看多，股票仓位为16.11%，债券仓位为83.89%。

在全样本区间内，主动风险预算组合年化收益率6.45%，最大回撤4.89%，收益波动比1.63，收益回撤比1.32。图5展示了主动风险预算配置与风险平价、股债等权重配置的净值表现对比。

行业轮动观点：7月看多汽车、机械、电力设备、计算机等

我们于2022年2月27日发布专题报告《行业配置体系2.0：轮动模型的复盘、迭代与思考》，维持从交易行为、资金面、基本面三个维度出发框架，对行业轮动模型迭代升级，分别构建6个行业轮动子模型共同决策打分优选行业。

交易行为维度由黄金率模型和龙头股模型组成。黄金率模型捕捉行业日内动量+隔夜反转效应；行业龙头股模型捕捉行业内龙头股领先、普通股滞后效应。资金面维度由北向双轮驱动模型和机构资金流模型组成。北向双轮驱动模型捕捉高活跃成交+高净流入特征的外资偏好；机构资金流模型捕捉超大单抢筹+小单退出的供需特征。基本面维度由历史景气度模型与预期景气度模型组成。历史景气度模型核心捕捉行业上的盈余动量效应；预期景气度模型核心是捕捉行业的戴维斯双击效应。

下图为当前各行业的PB-ROE分布用来衡量当前各行业的风格特征，图中圆点的颜色代表了行业的本月涨幅，文字为红色的行业代表下月看好的行业。

回顾2023年6月份行业配置组合：社会服务、机械设备、美容护理、传媒、医药生物、计算机、纺织服饰、交通运输、食品饮料、公用事业，组合平均收益率为0.26%，基准组合收益率为1.69%，超额收益率为-1.42%。

展望2023年7月份行业配置推荐：汽车、机械设备、电力设备、建筑材料、农林牧渔、纺织服饰、计算机、煤炭、综合、石油石化。如果将31个一级行业分为大科技、大制造、大金融、大消费、大周期5大板块，2023年7月行业板块上看多大科技、大制造板块。7月在风格判断上，成长组得分显著高于价值组，推荐配置成长风格。

对下月行业轮动信号拆解来看，在多头端：汽车、机械设备在三个维度同时看多；建筑材料在交易行为和资金面上看多；电力设备在基本面和资金面上看多；农林牧渔、计算机在交易行为和基本面上看多。在空头端，商贸零售、公用事业在三个维度同时看空；钢铁、有色金属、美容护理、银行在交易行为和基本面上偏空；轻工制造在基本面和资金面上偏空。

行业ETF基金作为参与行业轮动的工具更具实用性，在2021年1月28日发布的《行业量化配置：在重要行业上的应用》报告中，详细测试了开源行业配置模型在具有ETF跟踪的一级行业上轮动效果稳健。

回顾2023年6月行业ETF组合：机械设备、传媒、医药生物、计算机、食品饮料、非银金融，组合收益率为0.44%，有ETF跟踪的行业平均收益率为2.73%，超额收益率为-2.29%。2023年7月行业ETF组合配置推荐：汽车、机械设备、建筑材料、农林牧渔、计算机、煤炭，相关的ETF产品如下。

“配置+选基”FOF组合：6月组合收益1.08%

在“基金投资策略研究”系列的三篇报告中，我们系统化地梳理了我们对于主动权益基金投资的研究与思考。在第一篇《打造主动权益基金的投资策略标签体系》报告中，我们构建32个刻画基金投资特征的指标，通过相似网络对基金进行社群聚类，自适应地对基金构建三级标签体系。基金策略三级标签分类包含投资标签、策略标签、特征标签，在不同颗粒度上对主动权益基金进行分类刻画。

在第二篇《主动权益基金投资策略的迁移特征与动态监控》报告中，我们比较了各类投资策略的收益表现差异，分析了基金经理的投资风格切换与策略迁移规律，同时对各类投资策略收益表现进行跟踪。

在第三篇《主动权益基金的投资策略配置与选基因子增强》报告中，我们讨论如何通过因子择时进行基金策略配置，并结合分域选基因子增强构建FOF组合。

2023年7月，我们看多高质量、高成长风格驱动的基金策略，相应的低配低估值、偏小票风格的基金。同时结合选基因子，通过组合优化方式构建“配置+选基”FOF组合。截至2023年6月30日，6月开源“配置+选基”FOF组合收益率为1.08%，主动股基指数收益率为0.85%，组合超额收益为0.23%。

开源“配置+选基”FOF组合，要求基金的最新管理规模大于1亿元且不限制大额申赎，在每类策略中不重复选入同一管理人的多只产品，2023年7月FOF组合持仓明细如下。

风险提示

本报告模型及结果通过历史数据统计、建模和测算完成，在市场波动不确定性下可能存在失效风险；历史数据不代表未来业绩。基金投资策略分类基于对公开的历史数据的定量测算与统计，对基金产品和基金管理人的研究分析结论不能保证未来的可持续性，不构成对该产品的推荐投资建议。

相关报告回顾（可点击链接）：

行业配置体系2.0：轮动模型的复盘、迭代与思考

打造主动权益基金的投资策略标签体系

主动权益基金投资策略的迁移特征与动态监控

主动权益基金的投资策略配置与选基因子增强

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团队介绍

开源证券金融工程团队，致力于提供「原创、深度、讲逻辑、可验证」的量化研究。团队负责人：魏建榕，开源证券研究所所长助理、金融工程首席分析师、金融产品研究中心负责人，复旦大学理论物理学博士，浙江大学金融硕士校外导师、复旦大学金融专硕校外导师。专注量化投资研究10余年，在实证行为金融学、市场微观结构等研究领域取得了多项原创性成果，在国际学术期刊发表论文7篇。代表研报《蜘蛛网CTA策略》系列、《高频选股因子》系列、《因子切割论》系列，在业内有强烈反响。2016年获新财富最佳分析师第6名、金牛分析师第5名、水晶球分析师第6名、第一财经最佳分析师第5名。团队成员：魏建榕/张翔/傅开波/高鹏/苏俊豪/胡亮勇/王志豪/盛少成/苏良/何申昊。

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