超越基准:组合管理2.0
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2025-08-20 14:41:09
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引言:在去年组合管理1.0 报告的基础上,今年我们讨论了更具实战性的组合管理思路和工具。我们最终的目标是希望能高胜率地打败基准,同时不妥协超额。
打败基准,是国内外资管机构面临的共同难题不论美股还是A 股,不论胜率还是赔率,权益基金跑赢基准指数的难度都很高。
过去近20 年,A 股主动权益基金年度跑赢基准的比例平均在50%左右,而美股这一数值仅约35%。即使拉长考核周期,按滚动3 年的累计收益来看,胜率也并未显著超过50%。即使我们假定投资者可以完全不在乎波动而长期持有基金,计算按基金规模加权处理后的收益率,行业整体也并未给投资者带来超越基准的回报。
难以打败基准的痛点在哪里?
这主要涉及三个层面的问题:基准的增强难度,相较基准的偏离程度,选股能力。
一个“好”的基准应当拥有足够分散的alpha。如果大市值个股权重占比过高,涨幅又好,有超额的个股占比又低,那么这样的基准天然难以增强,标普500 和沪深300 就是典型。中证700 和中证500 更易增强。文中对主流基准作了详细对比。
相较基准过于偏离,风险过于集中,是多数产品难以打败基准的重要原因。尽管超额的本质源于相较基准的偏离,但偏离度过高(即赌“赛道”过于极致)会迅速压低胜率,同时赔率并不具有吸引力,在风格和行业层面都可以证明这一点。单一风格和行业的仓位上限应分别控制在50%和30%以内。我们证明了在完全不改变管理人持仓的情况下,将偏离过大的敞口压降到上限以内,可以显著优化产品业绩。
管理人容易陷入“选股过度自信”的陷阱,越重仓的行业,选股胜率反而越低。
国内管理人选股胜率约42%,纵观全球,50%的胜率已经算优秀水平。因而事实上,优秀管理人通常会在押风格、押行业、押个股间作平衡,少有三者都极端的个例。
打败基准的稳定工具矛——U 型风险凹性策略核心围绕“波动率”,我们构建了一套风险凹性策略,实现“20/15”的收益/风险比。权益资产最核心的风险收益特征在于风险厌恶,夏普率随波动率的提升呈L 型下降。例如,在A 股、美股和日股,波动率最低的1/3 的时间,贡献了指数的全部收益,而剩下2/3 的时间几乎没有贡献收益,但贡献了接近80%的波动。
我们用【波动率+择时+SmartBeta】工具,将夏普对波动的函数关系从风险厌恶的L 型优化为风险凹性的U 型 。我们的思路是在低波环境下赚高胜率的钱,中波环境下少亏钱,高波环境下赚高赔率的钱。我们并不追求在任何环境下都能获得最高收益,但保证策略能获取理论上应得的收益。策略的核心收益来源主要有3 点:
对波动率环境的区分,极端情绪下的择时性价比,以及SmartBeta 的稳定超额。
文中证明了在历轮宏观周期下,策略底层工具和整体表现都具有相当的稳健性。
风险提示:波动率环境发生重大变化,风格因子规律出现显著变化,历史数据不代表未来。 机构:国联民生证券股份有限公司 研究员:邓宇林/包承超/肖遥志/周长民/龚嫣然 日期:2025-08-20
打败基准,是国内外资管机构面临的共同难题不论美股还是A 股,不论胜率还是赔率,权益基金跑赢基准指数的难度都很高。
过去近20 年,A 股主动权益基金年度跑赢基准的比例平均在50%左右,而美股这一数值仅约35%。即使拉长考核周期,按滚动3 年的累计收益来看,胜率也并未显著超过50%。即使我们假定投资者可以完全不在乎波动而长期持有基金,计算按基金规模加权处理后的收益率,行业整体也并未给投资者带来超越基准的回报。
难以打败基准的痛点在哪里?
这主要涉及三个层面的问题:基准的增强难度,相较基准的偏离程度,选股能力。
一个“好”的基准应当拥有足够分散的alpha。如果大市值个股权重占比过高,涨幅又好,有超额的个股占比又低,那么这样的基准天然难以增强,标普500 和沪深300 就是典型。中证700 和中证500 更易增强。文中对主流基准作了详细对比。
相较基准过于偏离,风险过于集中,是多数产品难以打败基准的重要原因。尽管超额的本质源于相较基准的偏离,但偏离度过高(即赌“赛道”过于极致)会迅速压低胜率,同时赔率并不具有吸引力,在风格和行业层面都可以证明这一点。单一风格和行业的仓位上限应分别控制在50%和30%以内。我们证明了在完全不改变管理人持仓的情况下,将偏离过大的敞口压降到上限以内,可以显著优化产品业绩。
管理人容易陷入“选股过度自信”的陷阱,越重仓的行业,选股胜率反而越低。
国内管理人选股胜率约42%,纵观全球,50%的胜率已经算优秀水平。因而事实上,优秀管理人通常会在押风格、押行业、押个股间作平衡,少有三者都极端的个例。
打败基准的稳定工具矛——U 型风险凹性策略核心围绕“波动率”,我们构建了一套风险凹性策略,实现“20/15”的收益/风险比。权益资产最核心的风险收益特征在于风险厌恶,夏普率随波动率的提升呈L 型下降。例如,在A 股、美股和日股,波动率最低的1/3 的时间,贡献了指数的全部收益,而剩下2/3 的时间几乎没有贡献收益,但贡献了接近80%的波动。
我们用【波动率+择时+SmartBeta】工具,将夏普对波动的函数关系从风险厌恶的L 型优化为风险凹性的U 型 。我们的思路是在低波环境下赚高胜率的钱,中波环境下少亏钱,高波环境下赚高赔率的钱。我们并不追求在任何环境下都能获得最高收益,但保证策略能获取理论上应得的收益。策略的核心收益来源主要有3 点:
对波动率环境的区分,极端情绪下的择时性价比,以及SmartBeta 的稳定超额。
文中证明了在历轮宏观周期下,策略底层工具和整体表现都具有相当的稳健性。
风险提示:波动率环境发生重大变化,风格因子规律出现显著变化,历史数据不代表未来。 机构:国联民生证券股份有限公司 研究员:邓宇林/包承超/肖遥志/周长民/龚嫣然 日期:2025-08-20
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