如何把握与利用公募基金对后市的真 实态度

1、目录一、基金仓位能否反映机构对 A 股的态度？ 4（一）新发基金全过程简介 4（二）新老基金的权益仓位对 A 股有指示意义吗？ 5（三）对新基金产品观测周期的优化 7（四）基于新基金权益仓位择时策略的优化 11二、如何高频化观察机构建仓行为？ 13三、偏股型基金数量和规模与 A 股走势的关系 17（一）基金数量常滞后于市场拐点 17（二）基金规模指标常滞后于市场拐点 18四、风险提示 202021 年 3 月 2 日如何把握与利用公募基金对后市的真实态度？ 2图表目录 HYPERLINK l _TOC_250019 图表 1. 新发基金需要经历的几个重要阶段简介 4图表 2. 新老基金产品的季

2、度权益仓位变动对沪深 300 指数当季与下季涨跌判定胜率统计 5图表 3. 运作 6 个月及以上的老基金产品权益仓位与股指走势趋于同步 6 HYPERLINK l _TOC_250018 图表 4. 新基金权益仓位对股指未来走势有预判效果 6 HYPERLINK l _TOC_250017 图表 5. 运作 6 个月及以上的偏股型基金产品权益仓位与股指走势趋于同步 7 HYPERLINK l _TOC_250016 图表 6. 新基金产品建仓期经历的三个核心阶段 8 HYPERLINK l _TOC_250015 图表 7. 新发基金样本历史季度覆盖率（%， 2006 2020） 9图表 8.

3、 （t1,t2）区间运作基金权益仓位变动对应下季指数预测胜率遍历统计结果（净资产加权） 9 HYPERLINK l _TOC_250014 图表 9. 运作处于 1 至 4 个月的灵活配置新基金对本季和下季股指涨跌方向预测胜率统计（%） 10 HYPERLINK l _TOC_250013 图表 10. 新发偏股型基金产品首次财报披露的权益仓位领先股指走势 10图表 11. 2020 年 Q4 处于灵活配置期的偏股基金达 162 支 10图表 12. 2020 年 Q4 灵活配置基金数量占比与历史分布相似 10图表 13. 新基金处于灵活配置期（1 至 4 个月）在历史上的数量占比约稳定在 5

4、0%11 HYPERLINK l _TOC_250012 图表 14. 新发偏股型基金产品首次财报披露的权益仓位领先股指走势 11 HYPERLINK l _TOC_250011 图表 15. 新发偏股型基金产品首次财报披露的权益仓位领先股指走势 12 HYPERLINK l _TOC_250010 图表 16. 基于新老产品择时以及复合择时策略年化复合收益比较 12 HYPERLINK l _TOC_250009 图表 17. 基于收益率仓位测算参数遍历结果 13 HYPERLINK l _TOC_250008 图表 18. 基于收益率估算仓位测算结果 14 HYPERLINK l _TOC

5、_250007 图表 19. 基于波动率仓位测算参数遍历优化结果 14 HYPERLINK l _TOC_250006 图表 20. 基于收益率估算仓位测算结果 15图表 21. 基于收益率和波动率估算仓位测算结果 15 HYPERLINK l _TOC_250005 图表 22. 基于收益率和波动率估算仓位测算结果 16 HYPERLINK l _TOC_250004 图表 23. 基于收益率和波动率估算仓位测算结果 16 HYPERLINK l _TOC_250003 图表 24. 存量基金数量拐点滞后于 A 股指数拐点 17 HYPERLINK l _TOC_250002 图表 24.

6、新发基金数量拐点滞后于 A 股指数拐点 17 HYPERLINK l _TOC_250001 图表 25. 存量基金规模拐点滞后于 A 股指数拐点 18 HYPERLINK l _TOC_250000 图表 26. 新发基金规模拐点滞后于 A 股指数拐点 192021 年 3 月 2 日如何把握与利用公募基金对后市的真实态度？ 3本文为机构投资者行为研究报告，旨在通过对公募基金公开数据研究与分析，定量刻画机构投资者的行为，并定量推测基金经理对 A 股市场的真实态度，为投资者判断 A 股走势提供一些有建设意义的信号。本文将重点回答如下问题：如何通过基金仓位定量跟踪机构投资者对市场趋势的判断？定量

7、跟踪新发基金权益仓位能否为判断 A 股未来走势提供有效的参考意义？基金的规模与数量相关指标是否对 A 股走势有一定领先性？一、基金仓位能否反映机构对 A 股的态度？公募基金作为市场最专业的投资者之一，其投资行为对 A 股具有显著的影响力。了解机构投资者对未来市场的真实态度，对把握 A 股走势具有重要的意义。本部分我们先从偏股型公募基金（普通股票型和混合偏股型基金）按季度披露的财报着手，尝试通过其披露的“权益占净资产”指标来定量跟踪机构投资者对 A 股的实际态度。（一）新发基金全过程简介我们先简要介绍一下一支新基金上市通常需要经历的几个阶段：新产品募集期 - 新产品成立日- 首次披露基金财报 -

8、 二次披露财报 - . N 次披露财报。 通常一个新产品在开始运作时有三个月的封闭期（即投资者不能在该区间赎回基金），同时一个偏股型新基金产品有 6 个月的建仓期，即基金在正式运作满 6 个月以后权益需要达到基金合同所要求的比例（通常普通股票型基金的权益仓位不得低于 80%，混合偏股型基金权益仓位不得低于 65%）。通常要求公募基金的季度报告应该在当季结束后的 15 个交易日之内公布。本文，我们统一定义新基金为还未完整建仓的基金，即正式运作时长小于等于 6 个月的基金；定义老基金为完成建仓期，且运作时长大于 6 个月的基金产品。图表 1. 新发基金需要经历的几个重要阶段简介资料来源：万得，中银

9、证券2021 年 3 月 2 日如何把握与利用公募基金对后市的真实态度？ 4（二）新老基金的权益仓位对 A 股有指示意义吗？我们分别测算新基金和老基金季度披露的权益仓位（“权益占基金净资产比例”）对下一个季度 A股走势的指示意义。基金的样本为历史各时点曾经存续的所有偏股型基金（普通股票型和混合偏股型基金）。每季度基金权益仓位采用“样本中位数”、“样本简单平均值”和“样本净资产规模加权平均仓位”三种口径进行测算。A 股走势用沪深 300 指数走势代表。本文统计区间设定为三部分 2007 - 2020， 2007 2014 以及 2015 2020。由于基金季报报告时间不完全一致，本文我们统一定义

10、权益仓位的获取时间节点为“每个季度结束后的下一个月末”，比如 2020年 12 月 31 日财报的获取时点为 2021 年 1 月 31 日，那么对应 A 股沪深 300 指数季度走势区间为 2021年 1 月 31 日至 2021 年 4 月 30 日。我们根据“新老产品季度权益仓位变动方向”对“沪深 300 当季与下季涨跌方向”判定胜率来判定公募基金的权益仓位对 A 股的指导意义。具体来看，以“本季权益仓位变动对下季股指走势变动的判定胜率”为例，我们定义权益仓位变动和预测胜率的公式如下：基金产品权益仓位（t） = sum (权重 样本当季披露的权益占资产净值)当季权益仓位变动（t）= 基金

11、产品权益仓位（t） 基金产品权益仓位（t 1）胜率= 当季仓位变动方向等于下季股指涨跌方向的数量 / 统计区间季度总数量由于新基金产品有 3 个月的封闭期，我们进一步将新产品拆分为封闭期之内（3 个月内）和非封闭期（3-6 个月）两个阶段样本进行测算。具体结果如下：图表 2. 新老基金产品的季度权益仓位变动对沪深 300 指数当季与下季涨跌判定胜率统计时间区间产品类型权益仓位变化(t) vs 指数回报率(t)权益仓位变化(t-1) vs 指数回报率(t)中位数简单平均净资产加权中位数简单平均净资产加权2007-2020新产品（3个月内）新产品（3-6个月）新产品（6个月内）0.480.500.

12、480.510.440.510.670.710.580.540.560.590.640.690.600.520.540.56老产品（6个月以上）0.690.670.670.540.540.392007-2014新产品（3个月内）新产品（3-6个月）新产品（6个月内）0.550.550.550.550.450.450.730.730.600.530.500.600.530.600.530.700.730.67老产品（6个月以上）0.770.830.830.570.570.372015-2020新产品（3个月内）新产品（3-6个月）新产品（6个月内）0.400.460.400.480.430.57

13、0.600.680.560.520.540.500.580.580.560.640.540.54老产品（6个月以上）0.600.480.480.500.500.42资料来源：万得，中银证券通过上述测算结果，我们可以得出三个比较清晰的结论：新老基金的权益仓位同期变动对当期股指涨跌的相关性普遍高于对下期股指的涨跌相关性，且老基金整体优于新基金。新基金的季度权益仓位变动方向对下个季度股指涨跌方向预测效果优于老基金产品，且“净资产加权权益仓位”的预测效果优于“简单平均仓位”和“仓位中位数”。对于新基金产品，处于封闭期之后的新基金（3-6 个月）样本的权益仓位季度变化对下一季度股指涨跌方向的预测效果更好

14、。为了解释上述现象，我们将基金权益仓位的变动进行如下拆解： 基金仓位变动= 基金经理对当期的应对+ 对未来的预期， 基于此前提，结论一可以从如下三个维度进行解释：维度一：新老产品的仓位变化通常都会对“如何应对当前市场”赋予较高的权重，因此两者较同期的股票变动相关性均高于对于下期股指的变动。老产品则会更关注对当前市场的应对，而新产品对未来的预期权重通常会更高一些，因此新产品仓位在体现“预期未来”时边际效果更显著；2021 年 3 月 2 日如何把握与利用公募基金对后市的真实态度？ 5维度二：对于市场未来预期的处理，老产品面对权益仓位的下限约束，可能更偏重于行业与板块的切换，而新产品由于在建仓期没

15、有仓位约束，因此对于仓位的调整更具操作弹性；维度三：市场上中确实存在一部分基金经理，他们对未来市场并没有显著的预判能力。图表 3. 运作 6 个月及以上的老基金产品权益仓位与股指走势趋于同步资料来源：万得，中银证券图表 4. 新基金权益仓位对股指未来走势有预判效果资料来源：万得，中银证券为了进一步论证“新基金产品的权益仓位变动”对股指预测能力显著优于老基金产品，我们构建了一个简单的择时策略，具体策略如下：如果上期基金的权益平均仓位增加，则在下个季度做多沪深 300 股指； 如果上期基金的权益平均仓位减少，则在下个季度空仓（收益为 0）。择时策略按每个季度结束后的一个月末时点调整仓位（比如 20

16、20 年第四季度的调仓时点为 2021 年 1月 31 日），以满足在基金季报披露截止日之后可获取全部样本的权益仓位信息，回测净值如下。2021 年 3 月 2 日如何把握与利用公募基金对后市的真实态度？ 6对比新老产品择时策略净值可知：新基金产品对沪深 300 下季走势的预判能力具有显著效果，而基于老产品权益仓位的变动反而不能跑赢股指。图表 5. 运作 6 个月及以上的偏股型基金产品权益仓位与股指走势趋于同步资料来源：万得，中银证券（三）对新基金产品观测周期的优化新基金产品在 6 个月的建仓期期间可能会经历三个重要阶段：阶段一为新基金持续加仓期，这个时期基金产品刚成立，有持续加仓的压力，因此

17、该期间披露的仓位变动与股市本身的涨跌关系相对较弱；第二阶段为灵活配置阶段，即新产品完成初步建仓，基金经理可基于对未来股市的观点灵活配置仓位，该阶段仓位的变化或最能反映基金经理对未来 A 股市场走势的态度；第三阶段为临近履约期，该期间基金经理临近 6 个月的建仓期结束，如果当前产品的权益仓位较低，则有持续加仓压力，以满足股票型基金在建仓期后仓位不低于 80%，偏股混合型基金权益仓位不低于 60%（或 65%）的合约要求。基于上述分析，紧密跟踪新基金产品的第二阶段“灵活配置阶段”对 A 股市场的预判效果应该是相对最优的。2021 年 3 月 2 日如何把握与利用公募基金对后市的真实态度？ 7图表

18、6. 新基金产品建仓期经历的三个核心阶段资料来源：万得，中银证券为了更好地把握基金灵活配置期的起止时间节点，我们决定通过遍历测算的方法来寻找每个季度中胜率最高的新基金运作起止时点（t1，t2）。举例来看，（1 个月，4 个月）代表的是，针对每次基金季报，寻找运作时长处于 1 个月至 4 个月期间的新基金，他们的权益仓位变动可以更好地反映基金经理对A 股的走势判定。基金运作时长根据季度报告期与基金成立日之差计算得出： 如一个基金的成立日为 2020 年 9 月 10 日，那么针对 2020 年 12 月 31 日的季报，该基金的运作时长为 3 个月 21天。这里需要重点强调的是，我们除了需要考量

19、特定起始时点（t1, t2）区间样本基金权益仓位变动对股指未来走势预测胜率这一重要指标外，还需要考虑在特定（t1,t2）区间样本是否在历史的每一个季度都能存在，因此我们定义“样本历史季度覆盖率”这一指标。比如 2020 年 12 月 31 日公布财报的新产品有 100 支，所有产品均在 2020 年 11 月 1 日之后成立，那么这个季度就不存在运作在 3 个月以上的新基金产品，那么基于 3 个月以上新产品权益仓位变动进行择时的策略就无法运作了。因此我们需要样本历史覆盖率至少在 90%及以上，最好能达到 100%。样本历史覆盖率的公式如下：样本历史覆盖率 = 存在运作处于（t1,t2）期间的新

20、基金样本的季度数量/历史总季度数量下图即为基于 2006-2020 统计区间，按周遍历测算各区间“样本历史覆盖率”和针对特定（t1,t2）基金运作区间，权益仓位变动对 A 股涨跌判断“胜率”的统计结果。 由于“按基金净资产加权平均仓位”的预测效果较“平均仓位”和“中位仓位”效果较好，下图仅展示“基金净资产加权平均仓位”的结果。2021 年 3 月 2 日如何把握与利用公募基金对后市的真实态度？ 8图表 7. 新发基金样本历史季度覆盖率（%， 2006 2020）资料来源：万得，中银证券图表 8. （t1,t2）区间运作基金权益仓位变动对应下季指数预测胜率遍历统计结果（净资产加权）资料来源：万得

21、，中银证券基于上面两图结果可知，新基金最优区间应满足： 3 周 t1 5 周，16 周 t2 17 周。该区间预测的胜率均为最高（为 65%）。 基于稳健最优的考量（即参数略微变动并不显著影响预测胜率），我们将最优时间区间设定为（4 周，17 周），也就是将新基金成立运作 1 个月至 4 个月区间定义为基金的灵活配置区间。2021 年 3 月 2 日如何把握与利用公募基金对后市的真实态度？ 9为了进一步考量运作在 1 至 4 个月处于“灵活配置期”的新基金对本级和下季度股指走势的预测能力，我们进一步将 2007 2020 时间区间拆分为 2007 2014 和 2015 2020 两个子区间进

22、行详细测算，可见基于“净资产加权仓位”灵活配置区间的新产品在 2015 年-2020 年胜率高达 67%。图表 9. 运作处于 1 至 4 个月的灵活配置新基金对本季和下季股指涨跌方向预测胜率统计（%）时间区间产品类型权益仓位变化(t) vs 指数回报率(t)权益仓位变化(t-1) vs 指数回报率(t)中位数简单平均净资产加权中位数简单平均净资产加权2007-20202007-20142015-2020新产品（1-4个月）新产品（1-4个月）新产品（1-4个月）0.620.580.580.500.540.530.570.460.500.650.670.630.570.630.560.520.

23、600.67资料来源：万得，中银证券图表 10. 新发偏股型基金产品首次财报披露的权益仓位领先股指走势资料来源：万得，中银证券接下来，我们进一步观察处于 1 至 4 个月区间的新基金在历史各区间的分布特征。可知 2020 年 Q4处于灵活配置期的新基金数量为 162 支，显著高于 2006-2020 期间的平均水平。但对比分布情况可知， 2020 年 Q4 灵活配置基金数量占比与历史分布相似，大约稳定在 50%。图表 11. 2020 年 Q4 处于灵活配置期的偏股基金达 162 支图表 12. 2020 年 Q4 灵活配置基金数量占比与历史分布相似资料来源：万得，中银证券资料来源：万得，中银

24、证券2021 年 3 月 2 日如何把握与利用公募基金对后市的真实态度？ 10图表 13. 新基金处于灵活配置期（1 至 4 个月）在历史上的数量占比约稳定在 50%资料来源：万得，中银证券（四）基于新基金权益仓位择时策略的优化类似于上文择时策略，我们进一步对比基于“灵活配置期”新基金产品权益仓位的择时策略，如下图所示。我们发现该策略在 2007 2018 年期间与全体新产品（6 个月内）的择时相关相似，两策略在2019 和 2020 年表现具有较大差异。具体来看，全体新基金产品在 2019 年多发出做多信号，而“灵活配置期”基金产品并未发出有效做多信号，而两策略在 2020 年表现则恰恰相反

25、。图表 14. 新发偏股型基金产品首次财报披露的权益仓位领先股指走势资料来源：万得，中银证券2021 年 3 月 2 日如何把握与利用公募基金对后市的真实态度？ 11基于上述分歧，我们做一个简单的优化策略，即将“全部新基金产品”和“灵活配置期新基金产品”两择时策略等权复合，这种方法可以赋予“灵活配置期”新基金更高的权重。具体回溯测试净值如下图所示。图表 15. 新发偏股型基金产品首次财报披露的权益仓位领先股指走势资料来源：万得，中银证券观察回测净值结果，可知复合策略进一步增强了择时策略的稳健盈利。我们进一步对比测算基于“老产品”择时策略、“新产品复合”择时策略以及沪深 300 在历史各区间的年

26、化复合收益可知：基于“老产品权益仓位”的择时策略很难跑赢沪深300 指数，而基于新基金权益仓位变动的“复合择时”策略显著跑赢沪深 300 指数。由此可见，观察新偏股基金的权益仓位变动对把握下个季度 A 股指数的涨跌趋势有重要的参考意义。图表 16. 基于新老产品择时以及复合择时策略年化复合收益比较资料来源：万得，中银证券2021 年 3 月 2 日如何把握与利用公募基金对后市的真实态度？ 12二、如何高频化观察机构建仓行为？为了更高频率的观察公募基金的建仓行为，我们尝试使用公募基金的净值数据来模拟新发基金产品的仓位变动，具体的仓位测算可以从收益率和波动率两个维度进行尝试。思路一：基于收益率对新

27、基金产品的仓位进行估算可通过计算处于建仓期的全部新偏股型基金产品（成立 6 个月以内）的规模加权收益率与区间沪深300 收益率的比值来估算仓位。由于基于收益率的仓位测算结果波动较大，为了更好的反映仓位变动的趋势，可以对估算的仓位进行 m 周的移动平均处理。因为新基金仓位变动可反映机构投资者对未来的态度，我们以“按周度对市场指数涨跌判断进行最优化”为目标对估算仓位区间变动 k 以及对估算仓位进行的 m 周移动平均进行优化。为了避免样本过拟合问题，我们用 2007-2017 年的周度数据作为样本内优化集合，2018 年以后数据作为样本外集合进行测试。 基于样本内数据，针对特定 k 和 m，我们通过

28、估算仓位变动对未来一周指数涨跌预测胜率进行遍历测算，结果如下。图表 17. 基于收益率仓位测算参数遍历结果k= 1m = 1 m = 2 m = 3 m = 4 m = 5 m = 6 m = 7 m = 8 m = 9 m = 10 m = 11 m = 12 m = 13 m = 14 m = 15 m = 16 m = 17 m = 18 m = 19 m = 20 m = 21 m = 22 m = 23 m = 240.510.480.460.510.530.510.520.490.530.480.510.560.560.560.550.530.510.50 0.49 0.49 0.

29、54 0.54 0.540.530.520.510.50 0.50 0.53 0.53 0.56 0.550.550.530.46 0.46 0.45 0.47 0.48 0.48 0.48 0.48 0.51 0.49 0.50 0.51 0.51 0.50 0.50 0.53k= 20.46 0.46 0.490.540.55 0.55 0.55k= 30.460.49 0.490.54 0.57 0.570.540.530.520.530.54 0.57 0.570.550.52k= 4k= 50.470.480.51 0.510.50 0.500.510.530.53 0.530.54

30、 0.530.540.540.56 0.56 0.560.56 0.57 0.550.530.530.56 0.560.56 0.550.570.550.550.530.520.520.530.520.55 0.550.55 0.550.570.530.540.540.560.550.540.530.550.530.540.530.530.540.560.540.530.540.530.550.540.53k= 60.480.49 0.500.530.53 0.530.550.560.570.550.560.550.550.550.530.54 0.53 0.520.54 0.54 0.540

31、.530.530.54k= 70.490.49 0.53 0.53 0.54 0.550.540.54 0.56 0.560.570.550.520.530.530.540.530.53k= 80.490.540.53 0.56 0.56 0.560.540.54 0.56 0.57 0.570.55 0.54 0.54 0.540.55 0.54 0.54k= 90.510.540.560.56 0.57 0.570.56 0.56 0.560.560.550.530.540.550.540.55 0.53 0.520.540.53 0.54 0.54 0.540.520.570.550.5

32、60.540.55 0.54 0.540.530.530.550.530.540.550.55 0.54 0.530.530.530.510.510.480.490.520.500.490.49k= 100.500.540.550.56 0.55 0.550.56 0.56 0.560.530.560.540.540.550.540.52 0.53 0.53 0.530.520.51 0.52 0.520.48k= 110.500.530.55 0.53 0.53 0.560.570.53 0.52 0.54 0.53k= 120.510.510.530.55 0.56 0.54 0.550.

33、520.53k= 130.51 0.54 0.540.550.54 0.550.520.54 0.54 0.54 0.54 0.540.53 0.53 0.52 0.52 0.52 0.520.52 0.51 0.51 0.51k= 140.500.55 0.56 0.560.53k= 15k= 160.510.530.550.550.56 0.550.53 0.52 0.52 0.530.550.550.530.530.55 0.550.540.530.53 0.530.510.520.52 0.530.530.530.530.540.54 0.540.530.530.52 0.510.53

34、0.520.53 0.530.540.53 0.54 0.520.530.52 0.51 0.510.530.530.540.540.540.520.530.520.520.520.520.520.520.530.52 0.52 0.51 0.51 0.51 0.51 0.510.520.510.520.520.510.510.52 0.50k= 170.510.52 0.53 0.530.51 0.52 0.530.53 0.53 0.53 0.530.52 0.52 0.520.510.500.49 0.520.510.490.540.530.530.530.530.52k= 180.48

35、0.480.510.550.54 0.52 0.52 0.53 0.52 0.53 0.520.530.520.53 0.53 0.51 0.52 0.510.510.520.51 0.51 0.500.490.52 0.55 0.54 0.57 0.53 0.54 0.560.53 0.53 0.53 0.520.510.510.53 0.56 0.56 0.54 0.54 0.54 0.53 0.53 0.54 0.51 0.51 0.52 0.52 0.530.510.510.51 0.56 0.56 0.55 0.55 0.53 0.54 0.55 0.54 0.52 0.51 0.5

36、0 0.51 0.52 0.52 0.51k= 190.470.510.520.550.54 0.53 0.530.530.53 0.54 0.540.52 0.51 0.51 0.510.510.520.51 0.51 0.500.50k= 200.50 0.52 0.520.530.51 0.51 0.51 0.51k= 210.52 0.55 0.550.54 0.53 0.52 0.520.540.540.520.480.49 0.51 0.51 0.51 0.51 0.51 0.50 0.50 0.51 0.51 0.49 0.490.490.520.520.550.530.53 0

37、.530.540.520.480.490.49 0.51 0.51 0.50 0.50 0.49 0.48 0.50 0.51 0.50 0.49 0.50k= 22k= 23k= 24资料来源：万得，中银证券0.49 0.51 0.51 0.51 0.51 0.49 0.51 0.500.52 0.50 0.51 0.51 0.49 0.50 0.49 0.490.500.49基于上述遍历结果，可知 k=5， m = 9 为最优参数，样本内周度择时胜率为 57%。该参数下，估算的仓位时间序列如下图所示。2021 年 3 月 2 日如何把握与利用公募基金对后市的真实态度？ 13图表 18. 基

38、于收益率估算仓位测算结果资料来源：万得，中银证券思路二：基于波动率对新基金产品的仓位进行估算可通过计算处于建仓期的全部新偏股型基金产品（成立 6 个月以内）的近一个月规模加权收益率的波动率与沪深 300 近一个月的波动率比值来估算仓位。类同收益率估算方法，为了避免样本过拟合问题， 基于样本内数据（2007-2017），针对特定 k 和 m，我们通过估算仓位变动对未来一周指数涨跌预测胜率进行遍历测算，结果如下。图表 19. 基于波动率仓位测算参数遍历优化结果k= 1m = 1 m = 2 m = 3 m = 4 m = 5 m = 6 m = 7 m = 8 m = 9 m = 10 m = 1

39、1 m = 12 m = 13 m = 14 m = 15 m = 16 m = 17 m = 18 m = 19 m = 20 m = 21 m = 22 m = 23 m = 240.50 0.50 0.50 0.51 0.49 0.53 0.54 0.53 0.54 0.55 0.55 0.56 0.59 0.58 0.58 0.56 0.54 0.53 0.56 0.56 0.56 0.56 0.54 0.56k= 20.50 0.51 0.50 0.51 0.52 0.54 0.56 0.54 0.54 0.55 0.56 0.57 0.57 0.56 0.56 0.55 0.54

40、0.53 0.57 0.57 0.56 0.55 0.54 0.55k= 30.50 0.50 0.50 0.52 0.53 0.54 0.55 0.53 0.54 0.56 0.56 0.57 0.57 0.57 0.550.540.540.570.550.560.550.540.550.55k= 40.51 0.51 0.52 0.53 0.54 0.55 0.54 0.55 0.55 0.56 0.57 0.58 0.58 0.58 0.570.550.570.580.570.560.580.570.550.56k= 50.50 0.52 0.53 0.54 0.55 0.56 0.55

41、 0.56 0.56 0.57 0.58 0.59 0.57 0.56 0.56 0.56 0.57 0.58 0.58 0.57 0.57 0.57 0.56 0.55k= 60.53 0.54 0.54 0.55 0.56 0.55 0.57 0.57 0.56 0.57 0.57 0.57 0.56 0.57 0.57 0.59 0.59 0.59 0.59 0.58 0.58 0.570.560.55k= 70.54 0.55 0.55 0.54 0.55 0.57 0.56 0.57 0.57 0.56 0.56 0.56 0.57 0.58 0.58 0.59 0.59 0.59

42、0.58 0.56 0.56 0.560.540.55k= 90.540.540.540.550.56 0.56 0.560.55 0.550.550.560.570.570.59 0.59k= 80.530.540.530.550.560.570.570.560.550.540.550.560.580.580.59 0.59 0.600.610.580.57 0.56 0.54 0.56 0.55 0.540.580.580.540.540.550.550.57 0.55 0.55 0.55k= 100.55 0.55 0.55 0.56 0.57 0.570.560.540.550.56

43、0.57 0.570.580.59 0.58 0.580.570.57 0.55 0.55 0.55 0.56k= 110.55 0.55 0.550.570.58k= 120.56 0.57 0.570.570.580.56 0.56 0.550.560.570.580.580.590.580.570.570.570.560.54 0.55 0.550.550.560.550.550.560.560.57 0.55 0.560.570.570.580.590.580.580.570.560.570.560.55k= 13 0.59 0.56 0.57 0.57 0.56 0.56 0.56

44、0.570.570.580.590.580.570.570.570.580.580.560.55k= 14 0.58 0.56 0.57 0.57 0.56 0.56 0.58 0.580.580.590.580.580.570.580.580.580.580.560.55k= 150.580.550.540.560.550.570.580.590.590.580.560.570.570.570.580.570.560.560.55k= 160.560.540.530.550.560.580.590.590.590.580.570.560.580.580.570.570.560.560.55k

45、= 17 0.53 0.53 0.54 0.56 0.57 0.58 0.59 0.60 0.58 0.57 0.57 0.56 0.58 0.58 0.57 0.56 0.56 0.55 0.550.55 0.570.56 0.56 0.56 0.56 0.560.55 0.560.57 0.550.550.56 0.560.55 0.54 0.540.55 0.54 0.54 0.540.53k= 180.52 0.52 0.57 0.570.580.590.590.580.57 0.57 0.56 0.56 0.56 0.570.54 0.53 0.53 0.53 0.530.560.5

46、50.550.540.550.540.540.540.54 0.53 0.53 0.53 0.52 0.52k= 190.55 0.560.550.570.580.590.580.570.560.550.540.55 0.56 0.550.530.52 0.52 0.52 0.520.510.560.560.540.530.530.520.520.520.510.500.500.560.540.530.530.530.520.510.510.510.510.490.550.540.530.530.520.510.500.500.500.490.50k= 200.560.56 0.56 0.55

47、0.570.58 0.56 0.560.550.560.550.550.550.550.570.560.560.55 0.550.550.540.530.520.520.52 0.51 0.50 0.50k= 210.560.550.550.570.560.580.560.540.55k= 220.550.540.540.570.560.570.560.550.550.56 0.55 0.550.56k= 230.540.530.550.55 0.55 0.560.540.55 0.54 0.54 0.56 0.55 0.55k= 240.560.550.55 0.560.550.54 0.5

48、4 0.540.540.55 0.550.56 0.550.540.540.530.530.520.510.50 0.500.490.500.50资料来源：万得，中银证券基于上述遍历结果，可知 k=8， m = 17 为最优参数，样本内周度择时胜率为 61%。该参数下，估算的仓位时间序列如下图所示。2021 年 3 月 2 日如何把握与利用公募基金对后市的真实态度？ 14图表 20. 基于收益率估算仓位测算结果资料来源：万得，中银证券我们进一步对比上述两种方法在样本内外择时效果对比，具体胜率和择时策略净值如下。图表 21. 基于收益率和波动率估算仓位测算结果资料来源：万得，中银证券2021 年 3 月 2 日如何把握与利用公募基金对后市的真实态度？ 15图表 22. 基于收益率和波动率估算仓位测算结果资料来源：万得，中银证券对比上述两种方法在样本内外择时效果，我们可以得出一个重要结论：基于波动率视角对仓位的估算准确度与稳健度较基于收益率视角的仓位估算在样本内外的表现效果更稳健。潜