林晓明 S0570516010001 研究员
SFC No. BPY421
黄晓彬 S0570516070001 研究员
张泽 S0570520090004 研究员
刘依苇 S0570516070001 研究员
报告发布时间:2021年11月16日
摘要
绝对收益策略基金运用市场中性策略对冲市场风险,专注获取Alpha收益
绝对收益策略基金是指运用选股对冲等市场中性策略进行严格的风险管理,对冲市场风险,专注获取长期稳健Alpha收益的一类基金。一般而言,该类基金在市场震荡或下行时优势明显,适合风险承受能力较低的投资者。产品业绩表现与债券类基金更为相似,但投资范围更为广泛,资产配置中股票、衍生品等资产的占比较大,且其股指期货空头的比例可以达到多头的80%—120%,远超普通权益类基金。由于空头比例高,一般采取发起式基金形式,经过证监会特别审批后才能成立。
国内绝对收益策略基金的发展历程、现状与规模分布
2013年12月6日国内首支公募对冲基金成立,国内绝对收益策略基金经历了近两年的短暂快速发展,2015年股灾后股指期货交易限制加强、期货贴水使对冲成本提高等原因,2015年至2019年陷入长时间停滞,其后随着股指期货投资成本的逐渐降低,2020年规模恢复扩张。截至2021第三季度,绝对收益策略基金达25只,总规模504.08亿元、其中汇添富绝对收益策略达267.56亿元,规模最大,是唯一超百亿的此类基金,占同类产品总规模比例高达53.08%;规模排名前五的产品的规模占比75.68%。整体来看,国内绝对收益基金的规模分布呈现出较强的头部效应。
国内绝对收益策略基金采用的策略类型与收益风险特点
绝对收益策略基金采用以选股对冲(或市场中性)为主的策略。市场中性策略精选股票多头组合,追求相对市场的超额收益;再通过股指期货等构建空头,对冲股票组合的市场风险,从而实现跨越牛熊的稳健收益。在对冲市场风险时,绝对收益策略基金由于不做高频的空头再平衡,往往会被动暴露一定比例(一般占比小于5%)的多头风险。也即此类基金一般承担股指期货空头风险、Alpha波动风险,以及一定程度的Beta风险。总体风险较为可控且稳定,在这样的综合投资策略安排下,此类基金表现出穿越牛熊、抵御大跌的较佳风险收益特性,及与其他资产相关性较低的特征。
国内绝对收益策略基金的持仓情况
国内绝对收益策略基金的多头持仓以股票为主,25只产品中共有21只产品在2019年以来的股票平均仓位高于50%。基金的股指期货空头主要集中于以沪深300指数为标的的IF合约,此类基金股票组合的行业配置也与沪深300更为接近。按照Wind一级行业分类标准,沪深300指数的成分股比例最高的两个行业为金融业和信息技术产业,分别为23.6%和17.23%。2021年第三季度末此类基金平均配置比例最高的两个行业同样为金融业和信息技术产业,比例分别为18.89%和16.26%。
风险提示:本报告不涉及证券投资基金评价,不涉及对具体基金产品的投资建议,亦不涉及对具体个股的投资建议;本报告内容仅供参考,投资者应结合自身风险偏好及风险承受能力,充分考虑基金管理人的投资风格、投资策略、资产配置情况以及市场风险、政策风险等各种因素可能对基金产品业绩产生的影响;投资者需特别关注基金公司等官方披露的信息。
绝对收益策略基金的基本要素
绝对收益基金的定义:对冲市场风险,专注于获取Alpha收益的产品
股票投资策略在广义上可以分为三种类型:方向型策略、指数化策略和市场中性策略。方向型策略同时追求股市趋势带来的Beta收益和股票优选带来的Alpha收益,指数化策略一般仅追求Beta收益,市场中性策略则将Beta收益对冲掉,仅追求Alpha收益。
具体而言,市场中性策略指的是同时建立多头和空头头寸以对冲市场风险的策略。使用市场中性策略的基金经理先通过股票组合构建一个专注于获取Alpha收益的多头头寸,再使用股指期货和融券等做空工具构建一个与之对应的空头头寸,减小或消除多头头寸的市场风险敞口。多头头寸和空头头寸合并后,资产组合中的市场系统性风险将被对冲掉,使得组合的表现不受市场涨跌的影响,也使得资产组合与其他资产走势的相关性大幅降低。采用市场中性策略构建的产品不仅能够获取相对稳定的绝对收益,也能够在资产配置中作为一种单独的中低风险资产类别加入组合,利用其与其他类别资产相关性较低的特性,分散资产组合的风险。此类绝对收益型产品通常被称为量化对冲基金、股票多空基金、市场中性策略基金或阿尔法策略基金,在本文中我们将其统称为绝对收益基金。
海内外绝对收益基金产品发展历程及现状
全球第一支绝对收益基金由AlfredWinslowJones于1949年在纽约创立,近年来已成为世界上规模增速最快的金融产品之一。此类基金又名非定向基金(Non-DirectionalFund),即与市场波动方向无关的一类基金,无论市场如何变动,此类基金都会产生相对稳定的回报。典型绝对收益基金的目标回报率在8%-10%,高于长期债券收益率并且低于长期股票收益率。
与海外相比,国内的对冲基金行业还十分年轻,且发展较为缓慢。国外的股票多空型基金大多使用融券的方式构建空头仓位,国内则同时使用做空股指期货和融券卖空的方式来对冲市场风险。作为国内为数不多的做空工具,股指期货发行与交易的规范化决定着国内股票多空型基金未来的发展空间。2009年9月18日,中金所正式公布了沪深300股指期货合约乘数,紧接着在2010年4月16日,国内首支以沪深300指数为标的的股指期货开始正式挂牌交易,标志着我国股指期货发展的开端,为未来股票多空基金的成立和发展奠定基础。2015年4月,上证50和中证500股指期货也开始挂牌交易,然而不久之后,股票市场大幅下跌,中金所使用提高保证金、手续费等交易成本或限制日内开仓数量的方式,来限制股指期货的交易。在一年半之后的2017年年初才又逐步放开限制,使得股指期货交易慢慢回归正常。
2013年12月6日成立的嘉实绝对收益策略定期混合(000414.OF)是国内首支公募对冲基金,其成立标志着我国公募对冲基金发展的开始。截至2021年9月30日,国内市场中存在绝对收益策略型公募基金共25只。
根据上述基金成立日期,我们可以整理出国内公募对冲基金数量自2013年开始的变化:
1) 2013年第一支绝对收益基金嘉实绝对收益策略定期混合成立。
2) 2014-2015年进入快速发展期,工银瑞信基金、华宝基金、海富通基金、南方基金、广发基金、中金基金、华泰柏瑞基金、富国基金、大成基金和中邮基金等基金管理人都发行了绝对收益基金,基金数量迅速增长到12支。
3) 由于中金所对股指期货常态化交易的限制,在2016年新成立的绝对收益基金仅有华泰柏瑞量化对冲(002804.OF)一支。
4) 2017年初中金所开始对股指期货交易限制松绑,但2017年一整年也仅新增两支绝对收益基金,管理人分别为汇添富基金和安信基金。2018年也无任何新增。2019年只有汇添富基金新增一支,可见交易限制在政策松绑后对公募对冲基金的发展仍有一些不利影响,导致该行业在2016年至2019年发展进度缓慢而艰难。
这一状态在2020年开始缓解,一方面,2020年利率上行,债市表现较差,作为传统债基及固收+产品的替代,风险较低但收益稳定的绝对收益策略基金开始受到投资者关注;另一方面,绝对收益型基金业绩表现较好,科创板提供的打新收益叠加能够做出较高Alpha的市场环境,使得绝对收益型基金更受机构投资者青睐。2020年新成立的公募对冲基金共10支,总规模也显著扩张。
绝对收益基金的投资标的范围:股票、股指期货、债券等
根据多只绝对收益基金产品的招募说明书,产品的投资标的通常包括股票、股指期货、债券和中国证监会允许基金投资的其他金融工具,具体范围如下:
1) 股票,包括中小板、创业板及其他经中国证监会核准上市的股票;
2) 股指期货;
3) 存托凭证;
4) 权证;
5) 债券,包括国债、金融债、企业(公司)债、次级债、可转换债券、中小企业私募债、央行票据、短期融资券、超短期融资券、中期票据等;
6) 资产支持证券;
7) 债券回购;
8) 银行存款;
其他法律法规或中国证监会允许基金投资的其他金融工具;
绝对收益基金的策略:包括股票对冲、宏观对冲、事件驱动等多种策略
海外绝对收益基金按投资策略可以分为8大类,其中最常见的有以下四类策略:
1) 股票对冲(Equity Strategies):股票对冲策略包括市场中性策略(对冲掉市场风险)、基本面成长策略(在成长因子上有暴露)、基本面价值策略(在价值因子上有暴露)、行业策略(在行业因子上有暴露)等。
2) 事件驱动策略(Event Driven Strategies):事件驱动策略包括并购、重组、股票回购、新股发行等涉及到上市公司资本结构调整的事件。
3) 宏观对冲(Macro Strategies):宏观对冲策略即从宏观基本面出发,预测宏观经济指标对股票、债券、大宗商品、货币和外汇等资产未来走势的影响,通过跨市场和跨品种的交易来对冲风险、增强收益。此类策略最著名的应用是美林时钟模型。
4) 相对价值策略(Relative Value Strategies):相对价值策略即套利策略,多指从不同种类债券利差出发的固定收益套利策略。
除以上四类策略之外,还有信贷策略(Credit Strategies)、管理期货/CTA策略(Managed Futures/CTAs)、组合策略(Multi-Strategy)、其他细分小众策略(Niche Strategies)等。
全球对冲基金中应用最多的策略是股票对冲策略,约有47%的对冲基金采用该策略构建组合,其余策略下的基金数量占比均在10%以下。而在超过10亿规模的大型对冲基金中,采用股票对冲策略的基金数量占比超过58%,采用信贷策略、事件驱动策略、套利策略和组合策略的对冲基金数量均在20%以上。
我国绝对收益策略基金的收益来源及投资特征
绝对收益基金的收益来源:套利对冲收益、打新收益、债券底仓收益等
市场中性投资策略本质上是获取Alpha的对冲策略,对冲策略一方面通过基本面选股和量化选股的方式构建股票多头,另一方面使用股指期货等衍生品工具构建空头,根据市场的变化、现货市场与期货市场的相关性等因素,以及各个月份期货合约之间的定价关系、套利机会、流动性和保证金要求等因素,动态配置并优选各个月份的期货合约,对冲市场系统性风险,减小或尽量消除市场的风险敞口,在这个过程中通过牺牲股票多头中的beta收益降低组合的风险,但是保留了股票多头中Alpha特质收益。
一个经典的市场中性策略的头寸至少由两个部分构成:权益类多头组合包含了通过个股优选获得的Alpha收益和市场的Bata收益;空头组合则代表市场的Beta风险。空头组合存在的作用是对冲掉多头组合中的市场Beta收益,只保留多头组合中的Alpha收益。在实际组合构建过程中,市场风险较难被完全对冲,但会尽量把风险敞口控制在一个较小的范围内,以实现整体组合的市场中性。
市场中性策略的空头可以使用股指期货和融券等工具,而从基金定期报表中股指期货投资市值与股票投资市值的对等关系来看,目前市场上大部分的绝对收益类基金都选择股指期货作为主要对冲方式。
股指期货对冲成本计算一般需要考虑保证金比率、交易费用及贴水成本,由于我国做空手段较为有限,股指期货空头一般处于贴水状态,贴水构成了股指期货对冲的主要成本。而融券对冲费用一般在融资成本的基础上加计费用,融券卖出股票后,还可投资于债券回收资金,综合成本一般较为稳定。对于综合实力较强的私募基金,券源丰富,往往能获得较低的融券做空成本。
将股指期货和融券这两种对冲方式进行对比。股指期货的优点在于除贴水外对冲成本相对较低,流动性更有保障,市场容量相对较大,但在某些市场阶段贴水较高时综合对冲成本也较高。融券或ETF融券对冲的优点在于类型更加丰富、对冲市场组合的灵活性更高,综合成本较为稳定,对于有实力的私募基金融券成本较低,且不用进行展期操作。
其他绝对收益投资策略,主要包括股指期货套利的对冲策略、打新套利策略、并购套利策略、定向增发套利策略、统计套利策略、大宗交易套利策略等;这些策略通过多元化资产的利用和分散化资产的配置,有效降低基金的波动率和风险,收益来源也更加多元化。
此外需要说明的是,绝对收益基金在任意时点的收益或者累计收益不一定为正。绝对收益基金以获取正的、长期可持续的风险调整后超额收益为目标,但提供Alpha的主动选股择时或量化因子投资不一定在任何时间区间内都能获取正收益,策略收益获取难度也会受到市场大环境的影响。另外,虽然绝对收益基金通过对冲的方式减小市场风险敞口,但是通常难以做到完美对冲,因此产品收益仍可能受到市场波动的影响。
下图为国内首支绝对收益策略基金自2013年12月31日到2021年10月31日的基金净值表现。可以看出该基金在2014年11月-12月及2018年2月-12月期间出现亏损。因此绝对收益基金中的“绝对”二字,只代表该基金不以跑赢指数或大盘为目的,并不保证该基金“绝对”能产生正收益。
绝对收益基金与相对收益基金的区别:目标客户群体及适用的市场环境不同
目前,市场上的公募和私募基金多为相对收益基金,因此,我们通过对比两种基金的投资目标、以及优势劣势,来展示绝对收益基金和相对收益基金的区别。整体来看,两类产品的目标客户群体不同,适应的市场环境也不同:绝对收益基金适合于风险偏好较低的投资者,相对收益基金适合于风险承受能力较高的投资者;牛市环境中相对收益基金表现更优,市场单边下行或处于波动区间则绝对收益基金表现更优。
此外,虽然绝对收益基金和债券类基金都有着较低的风险、稳定的收益,二者在绩效结果上表现十分类似,但是两类基金进行资产配置的工具和方法不同。
债券型基金主要投资于长期债券、短期债券、国债、地方债、企业债等;且债券类基金规定基金资产的80%以上需投资债券型资产,其他剩余部分可以投资其他资产,比如权益类产品、股票、可转债和打新股等。债券类基金主要通过获取债券持有期的票面利息收入、由于流动性、利率、信用导致债券价格变动带来的差价收益、和债券回购带来的杠杆收入,对债券类资产进行投资。
绝对收益基金的主要特征是利用卖空、衍生品等交易策略,通过对冲、杠杆以及高换手等操作策略对系统性风险和非系统性风险进行了分离,降低了投资组合的波动率,从而降低了投资组合的风险,但其投资标的并不仅局限于债券等低风险标的。
绝对收益基金投资限制的规定和监管:空头头寸价值占比在80%-120%之间
在我国,基金的投资管理受到《证券投资基金参与股指期货交易指引》(以下简称《指引》)的监管,已发起式产品形式上报并经证监会审批通过的绝对收益策略基金可不受以下条款的制约:
第五条第(一)项:基金在任何交易日日终,持有的买入股指期货合约价值,不得超过基金资产净值的10%。
第五条第(三)项:基金参与股指期货交易,除中国证监会另有规定或批准的特殊基金品种外,应当遵守下列要求:基金在任何交易日日终,持有的卖出期货合约价值不得超过基金持有的股票总市值的20%。
第五条第(七)项:封闭式基金、ETF每个交易日日终在扣除股指期货合约需缴纳的交易保证金后,应当保持不低于交易保证金一倍的现金。
因此若没有其他豁免条款可以增加基金卖出期货合约价值的最高比例,则我国普通的公募基金无法通过做空股指期货严格对冲股票多头和其他投资策略带来的市场风险敞口,基金难以达到市场中性的策略目标。
根据多个绝对收益基金产品的招募说明书,绝对收益基金不受中国证监会《指引》的第五条第(一)项、第(三)项和第(七)项的限制。此处我们以某个绝对收益基金的招募说明书为例,根据招募说明书第九部分——基金的投资第(二)条投资范围规定:
1. 本基金的投资组合比例为:本基金权益类空头头寸的价值占本基金权益类多头头寸的价值的比例在80%-120%之间。其中:权益类空头头寸的价值是指融券卖出的股票及存托凭证市值、卖出股指期货的合约价值及卖出其他权益类衍生工具的合约价值的合计值;权益类多头头寸的价值是指买入持有的股票及存托凭证市值、买入股指期货的合约价值及买入其他权益类衍生工具的合约价值的合计值。
开放期内的每个交易日日终,持有的买入期货合约价值和有价证券市值之和,不得超过基金资产净值的95%,封闭期内的每个交易日日终,持有的买入期货合约价值和有价证券市值之和,不得超过基金资产净值的100%。
我国绝对收益策略基金多维度解析
规模及发展趋势:2019年以来规模增长迅速并向头部集中
自2013年12月第一只绝对收益策略基金——嘉实绝对收益策略上线以来,绝对收益基金先后经历了2014Q1—2015Q3的短暂快速发展期,随后在2015Q4—2019Q3陷入长时间停滞。公募绝对收益策略基金这四年间发展停滞的主要原因有以下两点:
1)2015年股灾后,对于股指期货的严格管控提升了基金的做空成本:三大股指期货的保证金率从10%提高至20%(套期保值持仓的交易保证金率为20%,非套期保值持仓的交易保证金率为40%);开仓、平仓交易手续费调整为成交金额的万分之零点二三,附带每笔一元的申报费,平今仓交易手续费率则于2015年8月26日提高为万分之一点一五,后又于2015年9月7日提高至万分之二十三;此外,单日开仓交易量超过10手的,还构成“日内开仓交易量较大”的异常交易行为。这都使得股指期货的做空成本大大提高;
2)2015年的市场波动使得之后股指期货进入贴水状态,做空股指期货将面临期现货价格收敛带来的额外损失,在展期操作等环节增加了基金利用期指进行对冲的成本。
之后随着股指期货监管放松,包括下调保证金比例、降低平今仓手续费和放开单日开仓交易量限制等,2019年四季度以来绝对收益策略基金再次进入高速发展阶段,总规模一度升至2020年第三季度的669.57亿元,此后产品规模虽然回落至2021年三季度的504.08亿元,但仍是2019年第三季度的68.27亿元的7.38倍。同时,绝对收益策略基金数量也从2019Q3的15只增长到2021Q3的25只(本文如未特别说明,采用同一基金ABC类份额合并计算的方式,规模等各类指标为合计数值,基金代码则为A类份额对应代码),平均规模从2019Q3的4.55亿元增长到2021Q3的20.16亿元。
截至2021Q3,市场上共有25只绝对收益策略基金,总规模达到504.08亿元,其中规模排名前五的产品依次为:汇添富绝对收益策略(267.56亿元)、海富通阿尔法对冲(57.54亿元)、富国量化对冲策略三个月(20.87亿元)、嘉实绝对收益策略(18.05亿元)、景顺长城量化对冲策略三个月(17.48亿元)。其中规模最大的汇添富绝对收益策略(267.56亿元),占公募绝对收益基金总规模的53.08%,前三只产品总规模占比达68.63%,五只产品总规模占比达75.68%。整体来看,公募绝对收益策略基金的产品规模向头部产品集中。
在产品规模高度集中于头部产品的同时,规模靠前的基金之间也有着较大差距:规模最大的汇添富绝对收益策略超过规模第二的海富通阿尔法对冲三倍以上,而海富通阿尔法对冲的规模又超过第三名的海富通安益对冲三倍以上。规模最大的汇添富绝对收益策略成立于2017年3月,部分基金成立时间较短(25只基金中,有10只成立时间不足两年),同时历史业绩表现亮眼,成立以来各封闭期内的业绩位居同类产品前列,超过同类平均水平,因此受到投资者的青睐。
常见策略类型:公募产品以市场中性策略为主,通过做空股指期货对冲风险
绝对收益策略基金采用以市场中性为主的策略,市场中性策略通过投资股票来构建多头组合,追求相对市场的超额收益;再通过股指期货等对冲工具构建空头组合,抵消掉股票组合的市场风险,从而实现跨越牛熊的稳健收益。对2019Q1至2021Q3各季度各产品的风险敞口(计算方法:风险敞口=(股票多头-股指期货空头)/资产净值)进行统计后发现,各个绝对收益策略基金所有期的风险敞口均值都在10%以内,意味着对冲较为充分。
在有效对冲市场风险的基础上,绝对收益策略基金保留了一定的风险敞口,并结合股市行情适当地对风险对冲比例进行灵活调整,例如在牛市期适当增大风险敞口,以期获得一定的风险收益。通过统计2019年以来至2021Q3期间各基金风险敞口与沪深300收盘价的相关系数,发现不同产品相关性方向有所差异。具体而言,部分产品表现出出风险敞口与股指行情长期显著正相关的特征,例如嘉实对冲套利、工银瑞信绝对收益、富国绝对收益多策略等;部分产品则为长期负相关,例如华泰柏瑞量化收益、华泰柏瑞量化对冲、大成绝对收益等。
收益风险特点:大部分产品对冲较为完全,能够穿越牛熊、平抑波动
绝对收益策略基金以实现长期稳健的绝对回报为投资目标,通过做空股指期货对冲市场风险,始终保留较低的风险暴露,从而获取稳健的alpha收益,从历史数据来看,这类基金整体上具备穿越牛熊、平抑波动的优良特征。由于现存绝对收益策略基金多为封闭期3或6个月的定开式运作,我们以季度为区间,对2018年以来各基金的区间年化收益率进行了统计。
结果显示,大部分成立时间在1年以上的基金具有相对稳健的收益率,各季度平均收益为正。其中,汇添富绝对收益策略、富国绝对收益多策略、南方绝对收益策略、海富通阿尔法对冲等产品自成立以来在大部分季度里都实现正收益,表现出穿越牛熊的稳健收益特征。2021年以来,华夏安泰对冲策略3个月定开、中融智选对冲策略3个月定开、嘉实对冲套利、嘉实绝对收益策略等产品表现突出,实现了9%以上的季度平均收益率。
总体而言,从风险指标及风险调整后收益指标来看,绝对收益策略基金具有低波动、低回撤的收益风险特征。截至2021年9月30日,该类型产品2021年平均年化波动率(按期末资产净值进行加权平均,下同)仅为5.59%,但相比前年份略有增大,平均最大回撤则为4.54%。其中,部分产品业绩表现较为亮眼,在保证低波动率、低回撤的同时,实现了较高的夏普比,例如华夏安泰对冲策略3个月定开、嘉实绝对收益策略、中融智选对冲策略3个月定开,2021年最大回撤在2.5%以下的同时,夏普比率分别达到3.33、3.03和2.80。
对低风险稳健回报的追求以及市场中性策略的应用,使得绝对收益策略基金风险水平远小于宽基指数。截至2021年9月30日,沪深300、深证成指、中证500最大回撤分别为18.19%、16.01%、9.57%,年化波动率分别为20.86%、22.28%、17.07%;股票基金最大回撤为17.19%,年化波动率为21.73%;而绝对收益策略基金作为同样高持股比的基金类型,平均最大回撤仅为4.35%,平均年化波动率仅为5.43%,优于除债券基金外的其他各类型指数表现。
绝对收益策略基金一般会有较强的风险中性的特征。我们以不同指数为标的,对截至2021年9月30日以来这类产品近一年和近三年的beta值分别进行了统计(根据单指数模型Y=α+βX+ε回归计算后给出,即α=Y-βX,β=[n∑xy-(∑x)(∑y)]/[n∑x^2-(∑x)^2];其中,y为基金复权净值收益率序列数据,x为标的指数收益率序列数据,X、Y分别为指数和基金复权价格收益率的算术平均值,n为区间内根据时间频率和所选时段决定的收益率个数;数值来自于Wind),发现其均值处于0.1左右这一较低水平,这反映出基金的对冲较为完全。
投资范围与限制:投资范围较广,对冲比例限制在80%-120%之间
绝对收益策略基金的投资范围为具有良好流动性的金融工具,具体包括:国内依法发行上市的股票(包括中小板、创业板及其他经中国证监会允许上市的股票)、债券(包括国债、金融债、央行票据、地方政府债、政府支持机构债、政府支持债券、企业债、公司债、可交换公司债券、可转换公司债券(含可分离交易可转债)、中期票据、短期融资券、超短期融资券、公开发行的次级债)、债券回购、银行存款、同业存单、货币市场工具、资产支持证券、股指期货、股票期权、国债期货以及法律法规或中国证监会允许基金投资的其他金融工具(但须符合中国证监会的相关规定)。
此外,证监会还对绝对收益策略基金的投资组合比例做出了限制:
1) 基金权益类空头头寸的价值占本基金权益类多头头寸的价值的比例范围在80%—120%之间(特别地,例如对于广发对冲套利,该比例被限制在90%—110%之间)。对于部分基金,该规定表述调整为:基金权益类多头头寸的价值减去本基金权益类空头头寸的价值占基金资产净值的 0-10%之间。
2) 开放期内的每个交易日日终,持有的买入期货合约价值和有价证券市值之和,不得超过基金资产净值的95%;封闭期内的每个交易日日终,持有的买入期货合约价值和有价证券市值之和,不得超过基金资产净值的100%。其中,部分基金规定,投资于港股通投资标的股票占基金股票资产的比例不得超过50%。
3) 开放期内,在扣除股指期货合约需缴纳的交易保证金后,基金保留的现金或到期日在一年以内的政府债券的比例合计不低于基金资产净值的5%。在封闭期内,基金不受上述5%的限制。
4) 部分基金还规定投资于同业存单和银行存款的合计占比不超过基金资产的 20%。
5) 基金不受中国证监会《证券投资基金参与股指期货交易指引》第五条第(一)项、第(三)项、第(五)项的限制。部分基金还不受第(七)项的限制。
6) 待基金参与融资融券和转融通业务的相关规定颁布后,基金管理人可以在不改变本基金既有投资策略和风险收益特征并在控制风险的前提下,经与基金托管人协商一致后,参与融资融券业务以及通过证券金融公司办理转融通业务,以提高投资效率及进行风险管理。
持仓资产分析:股票持仓比例较高,期指以IF合约为主
绝对收益策略基金投资的资产类别通常包括股票、债券以及股指期货。其中,股票是绝对收益策略基金持有份额最高的资产类型,若将全部25只产品视为一个整体进行统计,绝对收益策略基金2021年三季报投资于股票的比例为58.64%。
大多数绝对收益策略基金的持股比例介于50%—80%之间。截至2021第三季度,25只产品中仅6只持股比例不足50%,其中持股比例最低的华宝量化对冲为32.19%。而股票资产占比最高的两只基金分别为大成绝对收益和富国量化对冲策略,持股比例分别为79.85%和77.00%。在债券投资比例上,不同产品之间也存在差异:债券占比不足3%的基金共12只,其中广发对冲收益等8只基金目前没有债券仓位;债券占比超过20%的基金共6只,其中申万菱信量化对冲策略债券投资占比最高,达40.99%。这种资产配置比例说明整体上绝对收益策略基金是通过股指对冲来获取alpha收益,少部分基金也会通过一定比例的债券投资获取收益。
持股分析:大部分绝对收益策略基金持股比例较高
对2019年以来各季度各产品的持股情况进行统计后发现,绝大多数绝对收益策略基金的股票资产历史平均仓位都高于50%。持股平均仓位不足50%的产品仅有4只,分别为南方绝对收益策略、德邦量化对冲策略、申万菱信量化对冲策略、以及中金汇越量化对冲策略3个月定开,其中申万菱信量化对冲策略的股票仓位自2020年3月成立以来一直维持在较低水平。
由于国内做空工具有限,绝对收益策略基金的股指期货空头主要集中于以沪深300指数为标的的IF合约,因此此类基金股票组合的行业配置与沪深300非常接近。按照Wind一级行业分类标准,沪深300指数的成分股比例最高的两个行业为金融业和信息技术产业,分别为23.6%和17.23%。2021年第三季度末绝对收益策略基金配置比例最高的两个行业同样为金融业和信息技术产业,比例分别为18.89%和16.26%。
此外,观察绝对收益策略基金总体同沪深300指数的行业权重偏离可知(行业权重偏离=绝对收益策略基金总体的行业权重-标的指数的行业权重),大多行业的偏离控制在1%以内,即便偏离最大的材料业也不足6%,相比之下,其同中证500指数的偏离要明显更大,这印证了绝对收益策略基金以IF合约为主要对冲工具。
持债分析:部分基金会通过持有债券来获取收益
对2019年以来各季度各产品的债券仓位进行统计后发现,绝对收益策略基金持债情况差异较大,部分基金自成立以来维持了相当低的债券仓位,约在5%—10%,而少数基金维持在20%甚至更高的水平,包括汇添富绝对收益策略、光大阳光对冲策略6个月、申万菱信量化对冲策略,平均债券仓位分别为36.10%、26.42%和25.03%。如果剔除债券持仓比例最高的,同时也是规模最大的汇添富绝对收益策略,其余24只基金在2021年第三季度的债券持仓比例仅为8.53%。
2021第三季度末,绝对收益策略基金在各类券种中投资最多的为企业债,达债券投资总市值的32.21%,其次国债、中期票据、金融债分别占比为26.36%、19.77%、14.66%;此外,绝对收益策略基金在可转债、同业存单、资产支持证券上均有投资。
股指期货持仓分析:大多数产品持有IF空头合约
绝对收益策略基金使用股指期货空头来对冲股票多头头寸带来的风险暴露。国内现有的股指期货主要包括IF、IC、IH,分别以沪深300指数、中证500指数、上证50指数为合约标的。出于保证金等做空成本以及流动性等方面的考虑,绝对收益策略基金普遍使用IF作为主要对冲工具。截至2021Q3,该类型产品持有的IF合约占基金期货持仓比例高达83.33%,与之相对,IC合约占比仅为7.29%,IH合约占比仅为9.38%。在25只产品中,除中金汇越量化对冲策略3个月定开仅使用IH合约进行对冲外,其余基金的IF合约占比均在70%以上,其中15只基金仅以IF合约空头作为唯一对冲工具。8只基金持有IC合约,6只基金持有IH合约,其中汇添富绝对收益策略、嘉实绝对收益策略、富国绝对收益多策略同时持有三种合约空头。另外,2只基金还持有部分股指期货多头,分别为持有IH多头的中金绝对收益策略、持有IC多头的安信稳健阿尔法定开。以中金绝对收益策略为例,该基金在以IF合约作为主要对冲工具、IC合约作为辅助对冲工具的同时,与2021年第二季度开始持有IH合约多头。此外,所有绝对收益策略基金股票多头和股指期货空头的市值比均介于80%—100%之间,其中中金汇越量化对冲策略该比例最高,为99.84%。
运作模式:以定开式运作为主,封闭期多为3个月
在25只绝对收益策略基金中,有10只基金开放运作,有15只基金封闭运作,其中13只基金封闭期为3个月,2只基金封闭期为6个月。截至2021年11月16日,15只定开式绝对收益策略基金中,仅中金绝对收益策略、中融智选对冲策略3个月定开为开放申赎状态,其余13只均处于暂停申赎状态;各定开运作基金中,13只基金下一封闭期结束日最早为2021年11月中下旬,最晚为2022年2月,下一次开放日主要集中在11月和12月。
收费模式:费率结构相对一致,包含管理费、托管费、销售服务费、申赎费
国内现存绝对收益策略型基金均采取管理费+托管费+销售服务费(B、C类)+申赎费的收费模式,且各基金费率水平较为接近。在25只绝对收益策略基金中,管理费率多数在1%~1.5%之间,仅富国量化对冲策略三个月A与C,收取0.8%的管理费率;托管费率多数在0.2%~0.25%之间,仅中金汇越量化对冲策略3个月定开A与C,收取0.15%的托管费率;A类基金不收取销售服务费,B、C类基金收取的销售服务费率介于0.25%~0.8%之间,销售服务费最低的德邦量化对冲策略C仅收取0.25%;A类基金收取的申购费率不超过1.5%,且费率随申购金额增加而降低,B、C类基金不收取申购费用;所有基金赎回费率不超过1.5%,且费率随基金持有时间增长而逐渐降至0。
需要注意的是,25只绝对收益基金中,有9只收取浮动管理费,收取规则基本接近,以广发对冲套利为例:
1) 基金管理人可在满足以下条件的前提下,提取附加管理费:
①符合基金收益分配条件;
②附加管理费是在每一封闭期的最后一个工作日计算并计提。按照“新高法原则”提取超额收益的10%作为附加管理费,即每次提取评价日提取附加管理费前的基金份额累计净值必须超过以往提取评价日的最高基金份额累计净值、以往开放期期间最高基金份额累计净值和1的孰高者,管理人才能收取附加管理费。
2) 附加管理费的计算方法为:
附加管理费=[P(a)-P(h)]*10%*S(a)。其中,P(a)为提取评价日提取附加管理费前的基金份额累计净值;P(h)为以往提取评价日的最高基金份额累计净值、以往开放期期间最高基金份额累计净值和1的孰高者(首次封闭期的P(h)为1);S(a)为提取评价日的基金份额。
遇法定节假日、公休假等,支付日期顺延。
绝对收益策略基金与固收+基金在资产配置和投资策略方面有所不同
绝对收益策略基金和固收+策略基金在投资目标、产品理念上具有一定的相似性,都追求稳健的绝对收益,注重风险控制,具有低波动低回撤的特点。但二者在资产配置、投资策略等方面存在差异:
1. 资产配置不同:绝对收益策略基金主要投资于股票等权益类资产,通过股指期货空头来对冲市场风险以获取alpha收益,再辅以债券以及其他另类资产;而固收+基金则主要投资于债券等固定收益类资产,在此基础上配置于其他风险水平更高的资产类型。此外,在期货投资方面,固收+基金在股指期货和国债期货上均有投资,而绝对收益策略基金的投资范围虽然包括国债期货,但目前均使用以IF合约为主的股指期货作为对冲工具。
2. 投资策略不同:绝对收益策略基金以市场中性策略为主,对于所持资产组合的对冲比例具有明确要求,本质上属于股票多空型基金产品;而固收+基金则是在固收类投资的基础上,灵活轮动运用包括对冲、大类资产配置、打新、定向增发等在内的多种策略,以实现收益增厚。
比较两种产品的风险收益指标发现,从2021年初至第三季度末,固收+基金实现了更高的收益率、更低的最大回撤以及略高的波动率,平均夏普比为1.21;相比之下,绝对收益策略基金的平均夏普比仅为0.52,表现逊于固收+基金。
风险提示
本报告不涉及证券投资基金评价,不涉及对具体基金产品的投资建议,亦不涉及对具体个股的投资建议;本报告内容仅供参考,投资者应结合自身风险偏好及风险承受能力,充分考虑指数编制规则、样本股变化、基金管理人的投资风格、投资策略、资产配置情况等各种因素可能对基金产品业绩产生的影响;投资者需特别关注指数编制公司、基金公司等官方披露的信息。
免责声明与风险提示
公众平台免责申明
本公众平台不是华泰证券股份有限公司(以下简称“华泰证券”)研究所官方订阅平台。相关观点或信息请以华泰证券官方公众平台为准。根据《证券期货投资者适当性管理办法》的相关要求,本公众号内容仅面向华泰证券客户中的专业投资者,请勿对本公众号内容进行任何形式的转发。若您并非华泰证券客户中的专业投资者,请取消关注本公众号,不再订阅、接收或使用本公众号中的内容。因本公众号难以设置访问权限,若给您造成不便,烦请谅解!本公众号旨在沟通研究信息,交流研究经验,华泰证券不因任何订阅本公众号的行为而将订阅者视为华泰证券的客户。
本公众号研究报告有关内容摘编自已经发布的研究报告的,若因对报告的摘编而产生歧义,应以报告发布当日的完整内容为准。如需了解详细内容,请具体参见华泰证券所发布的完整版报告。
本公众号内容基于作者认为可靠的、已公开的信息编制,但作者对该等信息的准确性及完整性不作任何保证,也不对证券价格的涨跌或市场走势作确定性判断。本公众号所载的意见、评估及预测仅反映发布当日的观点和判断。在不同时期,华泰证券可能会发出与本公众号所载意见、评估及预测不一致的研究报告。
在任何情况下,本公众号中的信息或所表述的意见均不构成对客户私人投资建议。订阅人不应单独依靠本订阅号中的信息而取代自身独立的判断,应自主做出投资决策并自行承担投资风险。普通投资者若使用本资料,有可能会因缺乏解读服务而对内容产生理解上的歧义,进而造成投资损失。对依据或者使用本公众号内容所造成的一切后果,华泰证券及作者均不承担任何法律责任。
本公众号版权仅为华泰证券股份有限公司所有,未经公司书面许可,任何机构或个人不得以翻版、复制、发表、引用或再次分发他人等任何形式侵犯本公众号发布的所有内容的版权。如因侵权行为给华泰证券造成任何直接或间接的损失,华泰证券保留追究一切法律责任的权利。本公司具有中国证监会核准的“证券投资咨询”业务资格,经营许可证编号为:91320000704041011J。
林晓明
执业证书编号:S0570516010001
华泰金工深度报告一览
金融周期系列研究(资产配置)
【华泰金工林晓明团队】2020年中国市场量化资产配置年度观点——周期归来、机会重生,顾短也兼长20200121
【华泰金工林晓明团队】量化资产配置2020年度观点——小周期争明日,大周期赢未来20200116
【华泰金工林晓明团队】风险预算模型如何度量风险更有效-改进风险度量方式稳定提升风险模型表现的方法
【华泰金工林晓明团队】周期双底存不确定性宜防守待趋势——短周期底部拐头机会渐增,待趋势明朗把握或更大20191022
【华泰金工林晓明团队】二十年一轮回的黄金投资大周期——黄金的三周期定价逻辑与组合配置、投资机会分析20190826
【华泰金工林晓明团队】如何有效判断真正的周期拐点?——定量测度实际周期长度提升市场拐点判准概率
【华泰金工林晓明团队】基钦周期的长度会缩短吗?——20190506
【华泰金工林晓明团队】二十载昔日重现,三四年周期轮回——2019年中国与全球市场量化资产配置年度观点(下)
【华泰金工林晓明团队】二十载昔日重现,三四年周期轮回——2019年中国与全球市场量化资产配置年度观点(上)
【华泰金工林晓明团队】周期理论与机器学习资产收益预测——华泰金工市场周期与资产配置研究
【华泰金工林晓明团队】2018中国与全球市场的机会、风险 · 年度策略报告(上)
【华泰金工林晓明团队】基钦周期的量化测度与历史规律 · 华泰金工周期系列研究
【华泰金工林晓明团队】周期三因子定价与资产配置模型(四)——华泰金工周期系列研究
【华泰金工林晓明团队】周期三因子定价与资产配置模型(三)——华泰金工周期系列研究
【华泰金工林晓明团队】周期三因子定价与资产配置模型(二)——华泰金工周期系列研究
【华泰金工林晓明团队】周期三因子定价与资产配置模型(一)——华泰金工周期系列研究
【华泰金工林晓明团队】华泰金工周期研究系列 · 基于DDM模型的板块轮动探索
【华泰金工林晓明团队】金融经济系统周期的确定(下)——华泰金工周期系列研究
【华泰金工林晓明团队】金融经济系统周期的确定(上)——华泰金工周期系列研究
【华泰金工林晓明团队】全球多市场择时配置初探——华泰周期择时研究系列
【华泰金工林晓明团队】市场的轮回——金融市场周期与经济周期关系初探
周期起源
【华泰金工林晓明团队】金融经济周期的耗散结构观——华泰周期起源系列研究之十
【华泰金工林晓明团队】经济系统中有序市场结构的进化——华泰周期起源系列研究报告之九
【华泰金工林晓明团队】周期在供应链管理模型的实证——华泰周期起源系列研究之六
【华泰金工林晓明团队】周期是矛盾双方稳定共存的结果——华泰周期起源系列研究之四
【华泰金工林晓明团队】周期是不确定性条件下的稳态——华泰周期起源系列研究之三
【华泰金工林晓明团队】周期趋同现象的动力学系统模型——华泰周期起源系列研究之二
【华泰金工林晓明团队】从微观同步到宏观周期——华泰周期起源系列研究报告之一
FOF与金融创新产品
【华泰金工林晓明团队】养老目标基金的中国市场开发流程--目标日期基金与目标风险基金产品设计研究
【华泰金工】生命周期基金Glide Path开发实例——华泰FOF与金融创新产品系列研究报告之一
因子周期(因子择时)
【华泰金工林晓明团队】市值因子收益与经济结构的关系——华泰因子周期研究系列之三
【华泰金工林晓明团队】周期视角下的因子投资时钟--华泰因子周期研究系列之二
择时
【华泰金工林晓明团队】波动率与换手率构造牛熊指标——华泰金工量化择时系列
【华泰金工林晓明团队】华泰价量择时模型——市场周期在择时领域的应用
中观基本面轮动
【华泰金工林晓明团队】行业配置落地:指数增强篇——华泰中观基本面轮动系列之十
【华泰金工林晓明团队】行业全景画像:投入产出表视角——华泰中观基本面轮动系列之五
【华泰金工林晓明团队】行业全景画像:改进杜邦拆解视角——华泰中观基本面轮动系列之四
行业轮动
【华泰金工林晓明团队】拥挤度指标在行业配置中的应用——华泰行业轮动系列报告之十二
【华泰金工林晓明团队】基于投入产出表的产业链分析 ——华泰行业轮动系列报告之十一
【华泰金工林晓明团队】不同协方差估计方法对比分析——华泰行业轮动系列报告之十
【华泰金工林晓明团队】景气度指标在行业配置中的应用——华泰行业轮动系列报告之九
【华泰金工林晓明团队】再探周期视角下的资产轮动——华泰行业轮动系列报告之八
【华泰金工林晓明团队】“华泰周期轮动”基金组合改进版——华泰行业轮动系列报告之七
【华泰金工林晓明团队】“华泰周期轮动”基金组合构建——华泰行业轮动系列之六
【华泰金工林晓明团队】估值因子在行业配置中的应用——华泰行业轮动系列报告之五
【华泰金工林晓明团队】动量增强因子在行业配置中的应用——华泰行业轮动系列报告之四
【华泰金工林晓明团队】财务质量因子在行业配置中的应用——华泰行业轮动系列报告之三
【华泰金工林晓明团队】周期视角下的行业轮动实证分析——华泰行业轮动系列之二
【华泰金工林晓明团队】基于通用回归模型的行业轮动策略——华泰行业轮动系列之一
Smartbeta
【华泰金工林晓明团队】重剑无锋:低波动 Smart Beta——华泰 Smart Beta 系列之四
【华泰金工林晓明团队】投资优质股票:红利类Smart Beta——华泰Smart Beta系列之三
【华泰金工林晓明团队】博观约取:价值和成长Smart Beta——华泰Smart Beta系列之二
【华泰金工林晓明团队】Smart Beta:乘风破浪趁此时——华泰Smart Beta系列之一
【华泰金工林晓明团队】Smartbeta在资产配置中的优势——华泰金工Smartbeta专题研究之一
多因子选股
【华泰金工林晓明团队】华泰单因子测试之历史分位数因子——华泰多因子系列之十三
【华泰金工林晓明团队】桑土之防:结构化多因子风险模型——华泰多因子系列之十二
【华泰金工林晓明团队】华泰单因子测试之海量技术因子——华泰多因子系列之十一
【华泰金工林晓明团队】因子合成方法实证分析 ——华泰多因子系列之十
【华泰金工林晓明团队】华泰单因子测试之一致预期因子 ——华泰多因子系列之九
【华泰金工林晓明团队】华泰单因子测试之财务质量因子——华泰多因子系列之八
【华泰金工林晓明团队】华泰单因子测试之资金流向因子——华泰多因子系列之七
【华泰金工林晓明团队】华泰单因子测试之波动率类因子——华泰多因子系列之六
【华泰金工林晓明团队】华泰单因子测试之换手率类因子——华泰多因子系列之五
【华泰金工林晓明团队】华泰单因子测试之动量类因子——华泰多因子系列之四
【华泰金工林晓明团队】华泰单因子测试之成长类因子——华泰多因子系列之三
【华泰金工林晓明团队】华泰单因子测试之估值类因子——华泰多因子系列之二
【华泰金工林晓明团队】华泰多因子模型体系初探——华泰多因子系列之一
【华泰金工林晓明团队】红利因子的有效性研究——华泰红利指数与红利因子系列研究报告之二
人工智能
【华泰金工林晓明团队】深度卷积GAN实证——华泰人工智能系列之四十四
【华泰金工林晓明团队】因子观点融入机器学习——华泰人工智能系列之四十三
【华泰金工林晓明团队】图神经网络选股与Qlib实践——华泰人工智能系列之四十二
【华泰金工林晓明团队】基于BERT的分析师研报情感因子——华泰人工智能系列之四十一
【华泰金工林晓明团队】微软AI量化投资平台Qlib体验——华泰人工智能系列之四十
【华泰金工林晓明团队】周频量价选股模型的组合优化实证——华泰人工智能系列之三十九
【华泰金工林晓明团队】WGAN生成:从单资产到多资产——华泰人工智能系列之三十八
【华泰金工林晓明团队】舆情因子和BERT情感分类模型——华泰人工智能系列之三十七
【华泰金工林晓明团队】相对生成对抗网络RGAN实证——华泰人工智能系列之三十六
【华泰金工林晓明团队】WGAN应用于金融时间序列生成——华泰人工智能系列之三十五
【华泰金工林晓明团队】再探AlphaNet:结构和特征优化——华泰人工智能系列之三十四
【华泰金工林晓明团队】数据模式探索:无监督学习案例——华泰人工智能系列之三十三
【华泰金工林晓明团队】AlphaNet:因子挖掘神经网络——华泰人工智能系列之三十二
【华泰金工林晓明团队】生成对抗网络GAN初探——华泰人工智能系列之三十一
【华泰金工林晓明团队】从关联到逻辑:因果推断初探——华泰人工智能系列之三十
【华泰金工林晓明团队】另类标签和集成学习——华泰人工智能系列之二十九
【华泰金工林晓明团队】基于量价的人工智能选股体系概览——华泰人工智能系列之二十八
【华泰金工林晓明团队】揭开机器学习模型的“黑箱” ——华泰人工智能系列之二十七
【华泰金工林晓明团队】遗传规划在CTA信号挖掘中的应用——华泰人工智能系列之二十六
【华泰金工林晓明团队】市场弱有效性检验与择时战场选择——华泰人工智能系列之二十五
【华泰金工林晓明团队】投石问路:技术分析可靠否?——华泰人工智能系列之二十四
【华泰金工林晓明团队】再探基于遗传规划的选股因子挖掘——华泰人工智能系列之二十三
【华泰金工林晓明团队】基于CSCV框架的回测过拟合概率——华泰人工智能系列之二十二
【华泰金工林晓明团队】基于遗传规划的选股因子挖掘——华泰人工智能系列之二十一
【华泰金工林晓明团队】必然中的偶然:机器学习中的随机数——华泰人工智能系列之二十
【华泰金工林晓明团队】偶然中的必然:重采样技术检验过拟合——华泰人工智能系列之十九
【华泰金工林晓明团队】机器学习选股模型的调仓频率实证——华泰人工智能系列之十八
【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之数据标注方法实证——华泰人工智能系列之十七
【华泰金工林晓明团队】再论时序交叉验证对抗过拟合——华泰人工智能系列之十六
【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之卷积神经网络——华泰人工智能系列之十五
【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之损失函数的改进——华泰人工智能系列之十三
【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之特征选择——华泰人工智能系列之十二
【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之Stacking集成学习——华泰人工智能系列之十一
【华泰金工林晓明团队】宏观周期指标应用于随机森林选股——华泰人工智能系列之十
【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之循环神经网络——华泰人工智能系列之九
【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之全连接神经网络——华泰人工智能系列之八
【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之Python实战——华泰人工智能系列之七
【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之Boosting模型——华泰人工智能系列之六
【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之随机森林模型——华泰人工智能系列之五
【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之朴素贝叶斯模型——华泰人工智能系列之四
【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之支持向量机模型— —华泰人工智能系列之三
【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之广义线性模型——华泰人工智能系列之二
指数增强基金分析
【华泰金工林晓明团队】再探回归法测算基金持股仓位——华泰基金仓位分析专题报告
【华泰金工林晓明团队】指数增强方法汇总及实例——量化多因子指数增强策略实证
基本面选股
【华泰金工林晓明团队】华泰价值选股之相对市盈率港股模型——相对市盈率港股通模型实证研究
【华泰金工林晓明团队】华泰价值选股之现金流因子研究——现金流因子选股策略实证研究
【华泰金工林晓明团队】华泰基本面选股之低市收率模型——小费雪选股法 A 股实证研究
【华泰金工林晓明团队】华泰基本面选股之高股息率模型之奥轩尼斯选股法A股实证研究
基金定投
【华泰金工林晓明团队】布林带与股息率择时定投模型——基金定投系列专题研究报告之四
基金评价
【华泰金工林晓明团队】基金评价及筛选全流程研究框架——股票型与债券型基金多种维度定量与定性评价法
【华泰金工林晓明团队】基金选股择时能力的定量分析法——我国公募基金大多具有较强选股能力
【华泰金工林晓明团队】基金业绩持续性的规律与策略构建——采用有效影响因子筛选出持续性较好的绩优基金
ETF季度盘点
【华泰金工林晓明团队】2020Q4中国ETF市场全景回顾——总规模创新高,行业主题类ETF渐成市场新主角20210112
【华泰金工林晓明团队】2020年三季度中国ETF市场回顾——产品百花齐放、投资者结构日渐成熟,规模创新高20201021
【华泰金工林晓明团队】ETF产品细分差异化或成突围之道——2020二季度中国ETF市场全景回顾盘点与展望20200803
【华泰金工林晓明团队】ETF规模数量大涨品类不断丰富——2020一季度中国ETF市场全景回顾盘点
其它