中观行业配置系列三：行业ETF配置的解决方案

证券研究报告|金融工程研究作者析师段伟良作者析师段伟良分析师刘富兵研究助理杨晔相关研究还不错的研究成果。行业配置作为其中重要一环，本篇报告简要回顾一下行业配置框架，然后对行业ETF落地的解决方案进行讨论与研究。问题：行业配置模型应该如何落地？目前市场有直接跟踪中证行业的ETF，因此本文主要研究行业ETF配置的解决方案。综合考虑规模和行业暴露，我们筛选出约50个ETF作为备选池，并以其跟踪指数作为研究对象。指数本身作为一揽子股票，具备天然的优势：高收益风险比，即稳定的超额收益与较低的波动和回撤风险。行业ETF配置上的应用思路一般分为两种：直接法和间接法。前者重新对ETF进行打分构建策略，优点是指标和标的完全匹配，缺点ETF推荐可能和一级行业观点有偏差；而后者参考一级行业观点寻找匹配ETF，优点是简单方便，缺点是不完全匹配，跟踪误差控制不住。本文希望打分和标的尽可能对应上，打算尝试从直接法入手研究。①简单行业ETF轮动：效果不错，但跟踪误差控制不住。我们对ETF进行三标尺打分，并选择高景气、强趋势和交易不拥挤的ETF进行等权配置，基准为中证800，策略多头超额20.2%，信息比率1.63，超额最大回撤-8.6%，但跟踪误差控制不住，达到12.4%，和基准不太可比。②组合优化：控制跟踪误差，融合一级行业观点后，超额更加稳定。控制跟踪误差和持仓上限后，策略信息比率显著提升，但有时和一级行业观点有所偏差。然后我们将行业观点以控制行业暴露的方式纳入组合优化中，信息比率进一步提升。策略超额年化21.5%，信息比率2.29，超额最大回撤-3.5%，月度胜率70%。思考：行业ETF配置赚什么钱，如何应用？①收益归因：风格上小亏，行业上做对择时，Alpha依赖ETF管理人。在风格上年化超额为-1.5%，行业上14.8%，alpha上8.4%。因此，ETF配置主要赚行业和Alpha的钱，风格小幅为负(流动性损失)，行业收益主要来源于行业景气模型做对行业配置，而Alpha收益则主要来源于ETF管理人的信息优势和主动筛选。医疗快速发展——汇添富中证互联网医疗投资价值分继续弱化》2022-12-17TF②策略应用：ETF呈现低收益和高夏普特征，适用于低风险偏好投资者。股息率>10Ybond时，做多行业ETF组合，仓位上限20%，否则全部配置债券，该股债混合策略年化收益约8.3%，最大回撤-2.5%，年化波动率风险提示：模型根据历史数据规律总结，未来存在失效的风险。请仔细阅读本报告末页声明P.2请仔细阅读本报告末页声明一、问题：行业配置模型应该如何落地？ 4 1.2、行业ETF的筛选：综合考虑规模和行业暴露 61.3、ETF配置的优势与不足：较高风险收益比，但面临规模约束 7ETF案 82.1、行业ETF配置的两种思路：直接法&间接法 82.2、行业ETF指标计算思路和效果展示 9ETF配置上的应用 122.3.1、简单ETF轮动测试：波动较大，跟踪误差控制不住 122.3.2、组合优化：控制跟踪误差和行业暴露后，收益更加稳定 13、问题：如何与一级行业配置观点相融合？ 14 3.2、应用维度：适合风险偏好较低的投资者使用 20四、工具：行业ETF景气-趋势-拥挤度图谱和最新观点 22 图表6：散点图：ETF跟踪指数波动率vs个股波动率 8图表7：散点图：ETF跟踪最大回撤vs个股最大回撤 8ETF 图表9：行业配置模型所用指标介绍 9 图表14：行业ETF景气模型(剔除高拥挤)表现优异 12图表15：行业ETF景气模型(剔除高拥挤)vs行业景气模型(原始) 12 F P.3请仔细阅读本报告末页声明F F F P.4请仔细阅读本报告末页声明成果。行业配置作为其中重要一环，本篇报告简要回顾一下我们的行业配置框架，然后1、行业配置模型落地的两种方式：ETF&选股持有体验感强，比较偏右侧。业轮动的三个标尺拥拥挤度趋势趋势•赚非理性交易的钱•赚市场共识扭转的钱景景气度•赚基本面趋势的钱资料来源：国盛证券研究所每个月底，我们会给出具体的指标状态打分和行业配置权重建议。经过几个月的样本外P.5请仔细阅读本报告末页声明气+趋势模型历史表现 a8642020132014201520162017201820192020202120226543210资料来源：Wind，国盛证券研究所在与客户路演交流和跟踪复盘的过程中，众多的投资管理人为我们提供了非常有价值的想法和建议。目前我们讨论最多也是亟需解决的一个问题，就是行业配置模型应该如何图表3：国盛金工行业配置体系：基于组合优化模型的行业配置框架(指标、模型与应用)领先指标库行业横向比较行业横向比较：标准化主观行业择时：异质性组合优化模型行业配置应行业配置应用资料来源：国盛证券研究所P.6请仔细阅读本报告末页声明1)ETF与一级行业几乎完全匹配：例如煤炭、有色等，主要集中在上游周期板块，遍特征是行业内部逻辑比较一致；能源、医药、食品饮料和电子等，主要集中在公募配置比例较高的赛道型行业；图表4：筛选后行业ETF列表：综合考虑规模和行业暴露No.中信一级行业ETF证券代码ETF证券简称基金规模(合计)[单位]亿元跟踪指数代码跟踪指数名称重仓行业名称(中信)2021年报重仓行业占比(中信)2021年报[单位]%1石油石化0.SH易方达中证石化产业ETF1657h7.CSI石化产业基础化工942煤炭0.SH国泰中证煤炭ETF65498.SZ中证煤炭煤炭883有色金属0.SH南方中证申万有色金属ETF4219919.SH有色金属有色金属934电力及公用事业Z嘉实国证绿色电力ETF364938.SZ绿色电力电力及公用事业电力及公用事业Z广发中证全指电力ETF5h9.CSI中证全指电力指数电力及公用事业815钢铁0.SH国泰中证钢铁ETF706.CSI中证钢铁钢铁626基础化工建筑建筑建材轻工制轻工制造机械Z化工ETF465813.CSI细分化工基础化工3270.SH广发中证基建工程ETF695.SZ基建工程建筑848Z国泰中证全指建筑材料ETF652209.CSI建筑材料建材769000.SH国泰中证细分机械设备产业主题ETF4126812.CSI细分机械电力设备及新能源8机械0.SH华夏中证机器人ETFh0.CSI机器人机械3.8102电力设备及新能源0.SH光伏ETF951.CSI光伏产业电力设备及新能源64电力设备及新能源Z华夏中证内地低碳经济主题ETF71099977.CSI内地低碳电力设备及新能源5电力设备及新能源0.SH南方中证新能源ETF537508.SZ中证新能电力设备及新能源2电力设备及新能源0.SH富国中证电池主题ETF319.CSICS电池00电力设备及新能源0.SH华夏中证新能源汽车ETF776.SZCS新能车电力设备及新能源967国防军工0.SH国泰中证军工ETF67.SZ中证军工国防军工05国防军工0.SH国防ETF421673.SZ中证国防国防军工48汽车0.SH富国中证智能汽车主题ETF869321.CSICS智汽车汽车96汽车0.SH国泰中证800汽车与零部件ETF2087h5.CSI中证800汽车汽车76商贸零售00消费者服务Z富国中证旅游主题ETF533.CSI中证旅游消费者服务7家电Z国泰中证全指家用电器ETF4049697.CSI家用电器家电47纺织服装000.SH华宝中证医疗ETF89.SZ中证医疗99Z医疗器械2164h7.CSI医疗器械05Z广发中证全指医药卫生ETF417691.SH全指医药340.SH国泰中证生物医药ETF2276426.CSICS生医92Z创新药1996464852.CSICS创新药430.SH易方达沪深300医药ETF447413.SH300医药24食品饮料Z饮食ETF465453.CSICS食品饮食品饮料94食品饮料0.SH酒ETF251287.SZ证酒食品饮料44农林牧渔Z国泰中证畜牧养殖ETF0938607.CSI中证畜牧农林牧渔87农林牧渔Z富国中证农业主题ETF6389949.CSI中证农业农林牧渔9.3478银行0.SH华宝中证银行ETF486.SZ中证银行银行51银行Z广发中证全指金融地产ETF692.SH全指金融地产银行4.4162非银0.SH国泰中证全指证券公司ETF8026375.SZ证券公司非银行金融87地产0.SH南方中证全指房地产ETF458975.CSI中证全指房地产房地产8交通运输0.SH富国中证现代物流ETF540416.CSICS物流交通运输020.SH国联安半导体ETF8h4.CSI中证全指半导体81Z华夏国证消费电子主题ETF20030.CNI消费电子82Z华夏国证半导体芯片ETF70017.CNI国证芯片210.SH华宝中证科技龙头ETF9789987.CSI科技龙头9.2182Z广发中证全指信息技术ETF805993.SH全指信息8Z电子ETF52.CSICS电子26通信0.SH华夏中证5G通信主题ETF635679.CSI5G通信2通信0.SH国泰中证全指通信设备ETF160.CSI通信设备通信42计算机Z计算机551.CSICS计算机计算机21计算机Z易方达中证人工智能主题ETF113.CSICS人工智计算机3.4596计算机0.SH国泰中证全指软件ETF6001h2.CSI软件指数计算机91传媒0.SH广发中证传媒ETF41711455971.CSI中证传媒(CSI)传媒76传媒Z华夏中证动漫游戏ETF66701.CSI动漫游戏传媒78资料来源：wind，国盛证券研究所P.7请仔细阅读本报告末页声明ETF高风险收益比，但面临规模约束F发展前景的个股和行业。图表5：ETF等权组合相比于中证800可以获得稳定超额收益基准ETF等权ETF等基准ETF等权201520162017201820192020202110.9资料来源：国盛证券研究所，wind率和回撤风险。我们认为这是组合管理的优势。指数是一揽子的股票，某种意义上达到P.8请仔细阅读本报告末页声明波动率波动率 图表6：散点图：ETF跟踪指数波动率vs个股波动率图表7：散点图：ETF跟踪最大回撤vs个股最大回撤ETF个股ETF90%0%80%-20%70%60%-40%50%-60%40%30%-80%-100%--100%-120%0%0%-80%-60%-40%-20%0%20%40%60%80%-80%-60%-40%-20%0%20%40%60%80%收益率资料来源：国盛证券研究所，wind资料来源：资料来源：国盛证券研究所，windFFP.9请仔细阅读本报告末页声明图表8：行业ETF配置的两种思路，然根据综出行，结组优，。。的ETF进行，具体参考一级行结果。行的两种思路资料来源：国盛证券研究所。虑到时间较远某些跟踪指数没有成分股，我们暂且用最早一期的成分股进行代替。图表9：行业配置模型所用指标介绍标类标名称标计算方法及含义析师行_zscore析_zscore析师期ROE_FTTM的z_score历史近期上调行ROE的机构占比，衡量看多该行业ROE的机构比例近期上调行ROE的机构占比在过去十二个月的标准分，衡量看多该行业ROE的机构占比在最近一年的变化计算当前未来4个季度ROE_FTTM预测值(机构加权)，再计算该指标过去一年的标准分，衡量当前机构ROE预测值在最近一年的变化最新行单季ROE(考虑业绩快报与预告)、净利润增速和营收增速环比的等权平均，衡量行业最近一个季度基本面的边际变化趋势信息比率行过去一年相比于行等的信息比率，衡量当前行业的趋势挤最近三月行换手率波率(时序+Barra)和Beta历史分位数的等权平均，衡量行业最近一个季度交易情绪在历史上所处的位置资料来源：国盛证券研究所P.10P.10ETFCS标打分效果。：中证煤炭景气度、拥挤度和行业走势跟踪-0.22016201720182019202020162017201820192020资料来源：国盛证券研究所，wind图表11：CS新能车景气度、拥挤度和行业走势跟踪分析师景气度CS新能车超额收益.30.80.32013201420152016201720182019202020212022行业拥挤度CS新能车超额收益.30.80.320132014201520162017201820192020202120-0.1-0.2-0.3-0.4-0.0-1.0-2.0-3.0资料来源：国盛证券研究所，windP.11请P.11中证酒景气度、拥挤度和行业走势跟踪0.3201320142015201620172018201920202021200.3201320142015201620172018201920202021200.0-0.2-0.44.03.02.01.00.0-1.0-2.0资料来源：国盛证券研究所，wind：中证医疗景气度、拥挤度和行业走势跟踪-0.22016201720182019202020162017201820192020资料来源：国盛证券研究所，wind基本上分析师景气度信号的变化速度较慢，用于把握年度级别的趋势行情；P.12P.122)拥挤度剔除：行业底仓中剔除拥挤度在前1/4的行业，剩下的行业等权配置；陷入困境(高景气-强趋势-低拥行业配置模型结论一致。图表14：行业ETF景气模型(剔除高拥挤)表现优异图表15：行业ETF景气模型(剔除高拥挤)vs行业景气模型(原始) ETF轮基准:ETF等超额收益453210.52015201620172018201920202021321资料来源：国盛证券研究所，wind超额收益超额收益(未剔除高拥挤)32.525102015201620172018201920202021资料来源：国盛证券研究所，wind可能控一定的组合优化处理还是很有必要的。P.13P.13图表16：行业ETF景气模型vs中证800不做组合优化，策略跟踪误差控制不住 ETF轮基准：中证800(流通市值加)超额收益4432110.50.52015201620172018201920202021资料来源：国盛证券研究所，wind50201620172018201920202021资料来源：国盛证券研究所，wind2.3.2、组合优化：控制跟踪误差和行业暴露后，收益更加稳定Fw期收益wTfa，其中fa为前文给出的景气度和趋势类指标的综合打分信号，该指标越高越如下：maxwTfatTackingeTToT0≤w≤x∑w=1这个时候高景气的行业交易比较拥挤，获取超额收益的难度较大，我们建议降低风险偏ETF底池数量<7，则意味着高景气的行业交易比较拥挤，尽可能降低风P.14请P.14ETF：中证800超额收益4.543210.520152016201720182019202020214321资料来源：国盛证券研究所，wind2.3.3、问题：如何与一级行业配置观点相融合？TF。ETF行业的暴露：历史上中证银行的打分排序一直不高ETF配置组合在银行的暴露800在银行的暴露015016017019015016017019020021资料来源：国盛证券研究所，wind中证银行在ETF组合中打分排序排名=40454035302520502015201620172019201520162017201920202021资料来源：国盛证券研究所，windP.15请P.15观点以控制行业暴露的方式纳入直接法的组合优化中去，例如今年年初银行的配置权重许上下有波动，如果限制太死可能也会侵蚀收益。体细节如下：maxwTfas.t.wTΣw<trackingerror0≤w≤xwin∑w=1气的行业交易比较拥挤，获取超额收益的难度较大，我们建议降低风险偏好，进行分散持仓，具体参数细节如下：ETF：中证800超额收益4.543210.520152016201720182019202020214321资料来源：国盛证券研究所，windP.16P.16额收益同样也会降低，更适合低风险偏好投资者使用。800在银行的暴露ETF配置组合(修正后)在银行的暴露25%20%%0%2015201620172018201920202021资料来源：国盛证券研究所，windA量、波动率、流动性、价值、盈利、成长、杠杆率。P.17请P.17价值非线性市值资料来源：国盛证券研究所，wind有如下特征：本跑平，既无正超。1.15 市值10.950.9 价值 价值10.950.90.85 beta beta10.950.9 流 流性10.950.90.850.80.750.710.95 盈 盈利10.950.90.850.80.750.71.1 波率1.1 成长10.950.91.1 非线性市值1.1 杠杆10.950.9资料来源：国盛证券研究所，windP.18P.18露所获取的超额收益。经过归因，主要分为如下三类：机械、汽车、商贸零售、消费者服务、纺织服装、房地产、交通运输。。科技和消费做个简单的收益分解和复盘。TF暴露：银行0.30.1-0.1-0.32015201620172018201920202021 银行.11.0510.952015201620172018201920202021暴露：非银行金融0.30.1-0.1-0.32015201620172018201920202021.11.050.952015201620172018201920202021暴露：地产0.30.1-0.1-0.320152016201720182019202020211.0510.952015201620172018201920202021资料来源：国盛证券研究所，windTF暴露：石油石化暴露：煤炭暴露：有色暴露：钢铁暴露：基础化工收益：石油石化收益：煤炭收益：有色收益：钢铁收益：基础化工资料来源：国盛证券研究所，windP.19P.19为准确地把握住了周期板块的两次景气扩张，整体判断效果不错。TF暴露：军工暴露：电子暴露：通信暴露：传媒 收益：军工 收益：电新 收益：电子 收益：通信 收益：传媒资料来源：国盛证券研究所，windTF暴露：家电 收益：家电 暴露：食品饮料 收益：食品饮料暴露：农林牧渔 收益：农林牧渔暴露：消费者服务 收益：消费者服务资料来源：国盛证券研究所，wind获取较高超额收益；第二次为2019-2020年，超配医药和。些可能出现重大逻辑变化的热门行业(电新和食品饮料)上，容易因为换手率中枢系统益，同样也避免了高拥挤后的回撤。P.20P.20ETF行业+Alpha图表30：ETF配置策略主要赚行业和Alpha的钱 超额收益风格收益行业收益A1pha收益43.532.52510.502015201620172018201920202021资料来源：国盛证券研究所，wind25%20%%0%+8.4%14.8%-1.5%+8.4%14.8%-1.5%2121.69%行业收益风格收益A行业收益风格收益A1pha收益资料来源：国盛证券研究所，wind3.2、应用维度：适合风险偏好较低的投资者使用在第一章我们有提到，ETF产品相比于股票最大的优势在于较高的收益风险比。在同样的收益水平下，ETF的波动率和最大回撤都要远小于个股，当然收益的弹性也要远小于误差和回撤比较注重的中低风险产品。率模型构建股债混合策略：在股息率大于十年期国债收益率时做多股票，仓位逐步提升；0%,20%]，剩余仓位配置债券指数。P.21P.21图表31：基于股息率模型的绝对收益策略历史表现股票仓位(右)债券仓位(右)9.75317100%90%80%70%60%50%40%20%%201320142015201620172018201920202021资料来源：国盛证券研究所，wind0%,20%]，剩余仓位配置债券指数。年化收益和夏普比率均有提升，年化波动增加不多。图表32：ETF配置策略应用于固收+策略表现不错图表33：ETF配置策略主要赚行业Beta和赛道Alpha的钱股票仓位(右)债券仓位(右)21201320142015201620172018201920202021资料来源：国盛证券研究所，wind行ETF的债策略0.70.5201320142015201620172018201920202021资料来源：国盛证券研究所，windP.22P.8汽车0.73医药1.31.88汽车0.73医药配置为主，但从调仓趋势上建议把握金融消费基建的配置机会。最后我们也将行业ETF的景气度-趋势-拥挤度的信息集成到一个可视化的图表中。横轴表示景气度打分，纵轴表示行业趋势打分，气泡大小表示行业拥挤度。其中蓝心气泡代表低拥挤，红心气泡代表高拥挤，图谱如下：图表34：行业ETF景气度-趋势-拥挤度图谱资料来源：国盛证券研究所，wind与应用