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基金产品介绍与分析系列之二十八
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摘要
??基金业绩表现：跟踪误差较小，超额收益稳定。自年3月18日以来，截止年12月16日，该基金年化收益为9.0%，年化超额收益14.7%，年化跟踪误差为6.38%，年化信息比率为2.29，同期，中证指数增强基金的平均年化收益仅2.96%。年下半年开始（在此之前该基金由其他基金经理管理），该基金每年均有显著的超额收益，相比于跟踪中证指数的增强型基金，跟踪误差更小，总体月度胜率达74.1%。从机构投资者占比来看，该基金年三季度起，受到机构投资者的高度认可。
??该基金的积极投资占比较高。华泰柏瑞量化先行基金持仓股票个数在年底较多，持仓分散，个股数量有只；但在年下半年开始，持仓的集中度提升比较明显，个股数量为只左右。同时，该基金积极投资（非中证指数中的成分股）占比总体较高，且近期有所提升，截止年半年报，积极投资占比为81.69%（相对基金所有股票资产的占比）。尽管该基金积极投资比例较高，但跟踪误差仍然控制较好，显著低于中证增强基金的平均水平。
??行业偏离较小，换手率低于指数增强基金平均水平。从最新一期的基于申万一级行业的超低配情况看：该基金超配机械设备（4.24%）、通信（3.59%）、交通运输（2.68%）、纺织服装（2.43%），低配计算机（-4.27%）、有色金属（-3.86%）、农林牧渔（-3.25%）以及电子（-2.73%）行业。由于华泰柏瑞量化先行基金采用Barra行业分类作为标准，此处以申万行业分类统计得到的行业偏离情况仅作为参考。剔除基金规模变化带来的影响，华泰柏瑞量化先行基金换手率显著低于中证指数增强型基金的换手率，投资风格较为稳健。
??基于Barra的归因分析。基金在盈利因子（EARNING）上有一定的正向暴露，同时盈利因子（EARNING）也是16年下半年以来基金的不同风格中相对暴露度最高的一个风格；同时，基金在规模因子（SIZE）上的暴露为正，在杠杆因子（LEVERAGE）上的暴露为负，其余因子上的暴露度较小。由于华泰柏瑞量化先行基金采用Barra行业分类作为标准，此处以申万行业分类统计得到的行业偏离情况仅作为参考。
??风险提示：本报告数据均来自于历史公开数据，可能的风险主要来自于：结果均基于模型和历史数据，模型存在失效的风险；基于基金历史数据计算业绩表现及风险特征，历史业绩不代表未来。
基金产品与基金经理概况
基金产品基本信息：
华泰柏瑞量化先行基金于年6月22日成立，属于偏股混合型基金，年3月18日起，田汉卿女士任该基金的基金经理。该基金的投资目标是基于基本面的多因子量化选股模型，结合基本面定性研究，发现价值被市场低估且具有潜在发展机遇的公司，在风险可控的前提下，追求基金资产的中长期稳定增长。充分发挥模型在行业内的选股优势，以期获得相对指数的超额收益。
该基金业绩比较基准于年1月31日，由“沪深指数*80%+上证国债指数*20%”变更为“中证指数收益率*95%+银行活期存款利率*5%”。如下图所示，华泰柏瑞量化先行基金规模在年三季度出现较大幅增长，从投资者分布的变化来看，那段时间该基金受到机构投资者较大程度的认可。
基金经理基本信息
田汉卿女士：本科与研究生毕业于清华大学，MBA毕业于美国加州伯克利商学院，曾在美国巴克莱全球投资管理有限公司（BGI）担任投资经理，年8月加入华泰柏瑞基金管理有限公司，年10月起任公司副总经理。
自年至今历任多个基金的基金经理，投资经验十分丰富，目前管理规模为.57亿元。自年3月18日以来，担任华泰柏瑞量化先行基金的基金经理。
基金业绩表现：超额收益稳定，跟踪误差较小
自基金经理变更以来（年3月18日），基金投资风格向中证指数增强型基金贴近。截止年12月16日，该基金年化收益为9.0%，年化超额收益14.7%，年化跟踪误差为6.38%，年化信息比率为2.29，同期，中证指数增强基金的平均年化收益仅2.96%。该基金在较好地跟踪中证指数的同时获得了较为显著的超额收益。
年下半年开始，该基金每年均有显著的超额收益，相比于跟踪中证指数的增强型基金，跟踪误差更小，总体月度胜率达74.1%。
基金持仓分析
跟踪误差严格控制下，积极投资占比较高作为偏股混合型基金，华泰柏瑞量化先行基金对股票仓位的控制相比传统的指数增强基金更为灵活，股票仓位可在60%至95%范围内调整。从历史持仓情况来看，该基金绝大部分时间均维持在80%以上，仅年三季度下降至60%左右。
华泰柏瑞量化先行基金持仓股票个数在年底较多，持仓分散，个股数量有只；但在年下半年开始，持仓的集中度提升非常明显，个股数量为只左右。同时，该基金积极投资（非中证指数中的成分股）占比总体较高，65%-82%之间，且近期有所提升，截止年半年报，积极投资占比为81.69%（相对基金所有股票资产的占比）。
尽管该基金积极投资比例较高，但从第二章的结论中可见基金的跟踪误差仍然控制较好，显著低于中证增强基金的平均水平。
行业分布：近期超配机械设备、通信，低配计算机
从行业分布上来讲，华泰柏瑞量化先行基金行业配置与中证指数较为接近，医药生物、机械行业配置占比相对较高，银行业配置占比相对较低。
为更清楚看到该基金与指数在行业配置上的差异，我们用申万一级行业分类考察基金与中证指数在行业权重上的变动趋势，计算每期基金在申万一级行业中的超低配比例：
从最新一期（/6/30）的超低配情况看：该基金超配机械设备（4.24%）、通信（3.59%）、交通运输（2.68%）、纺织服装（2.43%），低配计算机（-4.27%）、有色金属（-3.86%）、农林牧渔（-3.25%）以及电子（-2.73%）行业。
由于华泰柏瑞量化先行基金采用Barra行业分类作为标准，此处以申万行业分类统计得到的行业偏离情况仅作为参考。
市值分布：相对指数超配小盘，低配中盘
基于基金的半年报/年报数据，计算基金持仓股票与指数成分股的自由流通市值，并将市值区分为：50亿元、50~亿元、~亿元、~亿元以及0亿元以上，分别计算基金与指数在各市值分类中的累计权重，并比较基金与指数在各市值分类中的配置差异：该基金的持股市值主要在中小盘股中；和指数比较，基金在小市值（50亿元）的配置相对较多，大市值范围（亿元以上）的配置比例也略微高于指数，仅中盘股（50~亿元范围内）的配置比例显著低于指数。
基金的换手率：相对指数增强基金更低
根据基金半年报、年报公布的报告期股票成交金额，我们可以大致测算产品的交易换手频率（无法考虑报告期内申赎波动的影响）。我们测算报告期双边换手率的公式如下：
如下表所示，在大部分时间里，华泰柏瑞量化先行的换手率均明显低于中证指数增强型基金平均水平。
基金归因分析：风险暴露控制较为严格
在进行风格因子暴露度分析时，我们构建的基本面风险因子模型，使用包括规模、BETA、动量、盈利、流动性、杠杆、成长性、流动性、估值在内的9个主要风格因子对基金的风格暴露进行分析，具体的风格因子构造方式可参考附录的说明。（由于我们的风险因子与Barra风险因子构造上略有不同，其暴露度统计结果也可能会产生细微差别）。
考虑到基金的跟踪基准中证指数本身就存在较大的风格偏向，单纯考虑基金持仓的绝对风格暴露无法完全掌握基金经理的投资风格。
我们从基金净值出发，通过回归分析的方式，观察更高频率的基金风格变化情况（回归方式参考附录），同时在计算风格暴露时均展示的是相对于基准中证指数的相对暴露情况：
从绝对值上看目前基金在各个风格上的暴露水平较为平稳，整体风格较为稳健。
从具体各因子上的暴露情况看：华泰柏瑞量化先行基金在盈利因子（EARNING）上有一定的正向暴露，同时盈利因子（EARNING）也是16年下半年以来基金的不同风格中相对暴露度最高的一个风格；同时，基金在规模因子（SIZE）上的暴露值为正，在杠杆因子（LEVERAGE）上的暴露为负，其余因子上的暴露度较小。
指数成分内外均有较强选股能力，行业内选股能力较强
以半年报/年报公布的所有持仓为例，假定前后两个月（报告期前一个月与报告期后一个月）该基金未发生仓位调整，基于此数据计算基金中属于中证指数的成分股以及非成分股所构成的组合收益率：几乎每一期基金的指数成分股内组合和成分股外选股组合的收益率都显著高于指数，说明基金在指数成分股内外均有较强的选股能力。
仍然以半年报/年报公布的所有持仓为例，假定前后两个月（报告期前一个月与报告期后一个月）该基金未发生仓位调整，基于此数据计算基金中属于中证指数的成分股以及非成分股所构成的组合相对各自所在申万一级行业指数的超额收益率：
整体上看，基金所持股票可以大概率跑赢相应申万一级行业指数，说明基金在行业内的选股能力较强。小结
通过以上分析，我们可以发现华泰柏瑞量化先行基金具有以下特色：
1、该基金超额收益稳定，月度胜率较高，每年均能获得正的超额收益，年3月18日以来信息比率达2.39；相对于中证指数增强基金，跟踪误差更小。
2、基金在年下半年开始，持仓个股的集中度有明显的提高，在非成分股的投资比例上亦有所增加；行业控制比例较为严格，年半年报显示基金在该期适当超配机械设备、通信、交通运输、纺织服装，低配计算机、有色金属、农林牧渔以及电子行业（由于基金本身采用Barra行业分类作为标准，此处统计数据仅供参考）。
3、在剔除规模变化带来的影响后，该基金的换手率相比中证指数增强基金的平均水平更低。
4、风险因子暴露度：基金在盈利因子（EARNING）上有一定的正向暴露；同时，基金在规模因子上的暴露值为正，在杠杆因子上的暴露为负，其余因子上的暴露度较小。
5、基于每期公布的持仓数据进行分析，基金在成分股中的收益贡献更高，且成分股组合的收益率均高于指数收益率，说明基金经理在成分股中的选股能力较强。同时基金所持股票可以大概率跑赢相应申万一级行业指数，说明基金在行业内的选股能力较强。
风险提示
本报告数据均来自于历史公开数据，可能的风险主要来自于：
结果均基于模型和历史数据，模型存在失效的风险；
基于基金历史数据计算业绩表现及风险特征，历史业绩不代表未来。
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