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证券研究报告 基金研究深度 “常胜”优选因子在四层分类下的基金投资策略 FOF策略研究系列报告 Table_Summary 主要观点 本报告旨在对主动权益型基金做四层分类，并构建“常胜”因子，在各层级分类下优选基金。我们将基金的分类法主要集中于从风格到行业的中观维度，基于中信中观的指数分类方法，将风格到行业分为四个维度：风格、产业链、产业、行业。在基金分类后，我们构建“常胜”因子，对每一个细分子类提供基金优选结果，帮助基金投资人轻松优选出任何一个层/维度分类下的“常胜”基金。 风格层分类下，五类风格基金的分组回测结果均显示，组5的年化收益和夏普比率均在五组中排名前三，表明“常胜”因子在风格层下优选基金效果显著。其中，稳健风格分组回测的组4、组5年化收益分别为14.03%、13.93%，夏普比率分别为0.68、0.67，整体优于组1、全样本组合及中证800指数。Top10组合的年化收益达14.88%，夏普比率达0.73，显著优于组5、全样本组合及中证800指数；Top10组合在大部分年份都能稳定跑赢全样本组合及中证800指数。 产业链层分类下，除基础设施与运营以外，其余分类下组5的年化收益和夏普比率均在五组中排名前三，表征“常胜”因子在产业链层下优选基金整体效果显著。其中，TMT分组回测的组5年化收益为15.34%、夏普比率为0.62，显著优于组1和中证800指数。Top10组合的年化收益为15.58%、夏普比率为0.64，显著优于全样本组合及中证800指数；分年收益方面，Top10组合整体波动较大。 产业层分类下，七类产业基金的分组回测结果均显示，组5的年化收益和夏普比率均在五组中排名前三，表明“常胜”因子在产业层下优选基金效果明显。其中，周期产业分组回测的组5年化收益为14.14%、夏普比率为0.62，整体优于其他四组、全样本组合和中证800指数。Top10组合的年化收益为14.16%、夏普比率为0.63，整体跑赢全样本组合及中证800指数；分年收益方面，Top10组合整体波动较大。 行业层分类下，在剔除基金样本数量较小的行业后，大部分行业基金的分组回测结果显示，组5的年化收益和夏普比率在五组中排名前三，整体上看“常胜”因子在行业层下优选基金效果较好。其中，机械行业的组5年化收益为14.61%，夏普比率为0.63，整体优于其余四组、全样本组合及中证800指数。Top10组合的年化收益为16.26%，夏普比率为0.70，显著优于组5、全样本组合及中证800指数。分年收益方面，Top10组合整体较为稳健。 风险提示 系统性风险，政策风险，模型失效风险。 Table_Industry 日期: 2022年04月27日 Table_Author 分析师: 张雨蒙 Tel: 021-53686146 E-mail: SAC编号: S0870521100005 联系人: 乐威 Tel: 021-53686145 E-mail: SAC编号: S0870121100021 Table_ReportInfo 相关报告： 动量时间占比策略：优选业绩稳健的主动基金 2022年02月21日 基金研究深度 请务必阅读尾页重要声明 2 目 录 1 主动权益型基金“四层分类法”的构建 . 6 1.1 “四层分类法”的构建思路 . 6 1.2 “四层分类法”基金池构建 . 6 2 基金优选“常胜”因子的构建 . 7 2.1 “常胜”因子的构建思路 . 7 2.2 基于“常胜”因子的策略构建 . 7 2.3 “常胜”因子FOF策略的模型参数 . 8 3 回测结果：风格层基金的“常胜”优选策略 . 9 3.1 “常胜”因子分组测试净值的有效性 . 9 3.2 “常胜Top10”基金优选增强组合净值 . 10 4 回测结果：产业链层基金的“常胜”优选策略 . 12 4.1 常胜”因子分组测试净值的有效性 . 12 4.2 “常胜Top10”基金优选增强组合净值 . 13 5 回测结果：产业层基金的“常胜”优选策略 . 15 5.1 “常胜”因子分组测试净值的有效性 . 15 5.2 “常胜Top10”基金优选增强组合净值 . 16 6 回测结果：行业层基金的“常胜”优选策略 . 18 6.1 “常胜”因子分组测试净值的有效性 . 18 6.2 “常胜Top10”基金优选增强组合净值 . 19 7 附录 . 21 7.1 风格层基金“常胜优选”Top10基金 . 21 7.2 产业链层基金“常胜优选”Top10基金 . 21 7.3 产业层基金“常胜优选”Top10基金 . 22 7.4 行业层基金“常胜优选”Top10基金（部分展示） . 24 7.5 风格层基金分组回测净值图（成长、金融、消费、周期） . 25 7.6 产业链层基金分组回测净值图（上游资源、中游制造、大金融、基础设施与运营、下游消费） . 26 7.7 产业层基金分组回测净值图（制造、基础设施与地产、消费、金融、医疗健康、科技产业） . 27 7.8 行业层基金分组回测净值图（部分展示） . 28 7.9 风格层基金分组回测风险收益指标（成长、金融、消费、周期）. 30 7.10 产业链层基金分组回测风险收益指标（上游资源、中游制造、大金融、基础设施与运营、下游消费）. 31 7.11 产业层基金分组回测风险收益指标（制造、基础设施与地产、消费、金融、医疗健康、科技产业） . 32 7.12 行业层基金分组回测风险收益指标（部分展示） . 34 7.13 风格层基金“常胜优选”Top10基金风险收益. 36 7.14 产业链层基金“常胜优选”Top10基金风险收益 . 36 7.15 产业层基金“常胜优选”Top10基金风险收益. 37 7.16 行业层基金“常胜优选”Top10基金风险收益（部分展示） 基金研究深度 请务必阅读尾页重要声明 3 . 37 8 风险提示 . 38 图 图 1 稳定风格的策略分组净值 . 9 图 2 稳定风格的Top10组合净值 . 10 图 3 TMT的策略分组净值 . 12 图 4 TMT的Top10组合净值 . 13 图 5 周期产业的策略分组净值 . 15 图 6 周期产业的Top10组合净值 . 16 图 7 机械行业的策略分组净值 . 18 图 8 机械行业Top10组合净值 . 19 图 9 成长风格的策略分组净值 . 25 图 10 金融风格的策略分组净值 . 25 图 11 消费风格的策略分组净值 . 26 图 12 周期风格的策略分组净值 . 26 图 13 上游资源的策略分组净值 . 26 图 14 中游制造的策略分组净值 . 26 图 15 大金融的策略分组净值 . 26 图 16 基础设施与运营的策略分组净值 . 27 图 17 下游消费的策略分组净值 . 27 图 18 制造产业的策略分组净值 . 27 图 19 基础设施与地产产业的策略分组净值 . 27 图 20 消费产业的策略分组净值 . 27 图 21 金融产业的策略分组净值 . 27 图 22 医疗健康产业的策略分组净值 . 28 图 23 科技产业的策略分组净值 . 28 图 24电力设备及新能源行业的策略分组净值 . 28 图 25 电子行业的策略分组净值 . 28 图 26房地产行业的策略分组净值 . 28 图 27 建筑行业的策略分组净值 . 28 图 28建材行业的策略分组净值 . 29 图 29 食品饮料行业的策略分组净值 . 29 图 30 医药行业的策略分组净值 . 29 图 31 有色金属行业的策略分组净值 . 29 图 32 电力及公用事业行业的策略分组净值 . 29 表 表1 中信大类层及一级行业分类 . 7 表2 模型参数 . 8 表3 稳定风格的基金分组风险收益指标 . 9 表4 稳定风格的Top10组合风险收益指标 . 10 表5 稳定风格的Top10组合分年收益 . 11 表6 TMT的基金分组风险收益指标 . 12 基金研究深度 请务必阅读尾页重要声明 4 表7 TMT的Top10组合风险收益指标 . 13 表8 TMT的Top10组合分年收益 . 14 表9 周期产业的基金分组风险收益指标 . 15 表10 周期产业的Top10组合风险收益指标 . 16 表11 周期产业的Top10组合分年收益. 17 表12 机械行业的基金分组风险收益指标 . 18 表13 机械行业的Top10组合风险收益指标 . 19 表14 机械行业的Top10组合分年收益 . 20 表15 金融、周期风格的Top10组合近期所选基金（选基日：2022年1月4日） . 21 表16 稳定、消费、成长风格的Top10组合近期所选基金（选基日：2022年1月4日） . 21 表17 TMT、上游资源、中游制造的Top10组合近期所选基金（选基日：2022年1月4日） . 22 表18 下游消费、大金融、基础设施与运营的Top10组合近期所选基金（选基日：2022年1月4日） . 22 表19 科技产业、周期产业、制造产业近期所选基金（选基日：2022年1月4日） . 23 表20 基础设施与地产产业、消费产业、金融产业、医疗健康产业近期所选基金（选基日：2022年1月4日） . 23 表21 机械、电力设备及新能源、电子行业的Top10组合近期所选基金（选基日：2022年1月4日） . 24 表22 房地产、建筑、建材行业的Top10组合近期所选基金（选基日：2022年1月4日） . 24 表23 食品饮料、医药、有色金属、电力及公用事业的Top10组合近期所选基金（选基日：2022年1月4日） . 25 表24 成长风格的分组风险收益指标 . 30 表25 金融风格的分组风险收益指标 . 30 表26 消费风格的分组风险收益指标 . 30 表27 周期风格的分组风险收益指标 . 30 表28 上游资源的分组风险收益指标 . 31 表29 中游制造的分组风险收益指标 . 31 表30 大金融的分组风险收益指标 . 31 表31 基础设施与运营的分组风险收益指标 . 31 表32 下游消费的分组风险收益指标 . 32 表33 制造产业的分组风险收益指标 . 32 表34 基础设施与地产产业的分组风险收益指标 . 32 表35 消费产业的分组风险收益指标 . 33 表36 金融产业的分组风险收益指标 . 33 表37 医疗健康产业的分组风险收益指标 . 33 表38 科技产业的分组风险收益指标 . 33 表39 电力设备及新能源的分组风险收益指标 . 34 表40 电子的分组风险收益指标 . 34 表41 房地产的分组风险收益指标 . 34 基金研究深度 请务必阅读尾页重要声明 5 表42 建筑的分组风险收益指标 . 34 表43 建材的分组风险收益指标 . 35 表44 食品饮料的分组风险收益指标 . 35 表45 医药的分组风险收益指标 . 35 表46 有色金属的分组风险收益指标 . 35 表47 电力及公用事业的分组风险收益指标 . 36 表48 风格层的Top10组合风险收益指标 . 36 表49 上下游产业链层的Top10组合风险收益指标 . 36 表50 产业层的Top10组合风险收益指标 . 37 表51 机械、电力设备及新能源、电子、房地产、建筑行业的Top10组合风险收益指标. 37 表52 建材、食品饮料、有色金属、传媒的Top10组合风险收益指标. 37 基金研究深度 请务必阅读尾页重要声明 6 1 主动权益型基金“四层分类法”的构建 1.1 “四层分类法”的构建思路 在基金研究中，由于基金的类型、投资品种、投资领域、投资策略、行业赛道等都各不相同，因此在对不同类别的基金进行比较优选时，很难做到客观公平。因此，基金研究中的一个重要部分是对基金进行分类，如按照行业、风格、主题等标准划分。在每个分类下，再对相似的基金进行比较和优选，进而构建优选基金的策略。 基金的分类方法繁多，但对于大部分基金经理而言，合理的排名基金池应当与其基金具有相似的投资方向和持仓分布。因此我们从基金的半年报和年报的持仓明细出发，以不同的分类类别作为轴，将全市场基金在该类别上的暴露进行计算和排序，进而得到市场上在该类别上暴露最大的基金，构建成一个概念基金池。 1.2 “四层分类法”基金池构建 对于基金的投资标的分布而言，其集中的某一个或多个行业即表征了该基金的主要类别。因此，我们将基金的分类法主要集中于从风格到行业的中观维度，基于中信中观的指数分类方法，将风格到行业分为四个维度： 1、风格，反映市场结构行情特征，包括：周期风格、成长风格、稳定风格、消费风格、金融风格。 2、产业链，反映行业生产运营特点和产业链传导特征，包括：上游资源、基础设施与运营、中游制造、下游消费、大金融、TMT。 3、产业，反映经济转型和产业景气特征，包括：周期、制造、消费、基地（基础设施及地产）、金融、科技、医疗健康。 4、行业，细分的30个中信一级行业分类。 上述“四层分类法”基本可以涵盖基金投资领域的所有细分类别，这样即可以做到在同类基金中进行横向比较。 接下来，我们将全市场主动偏股型基金在每一个子类中过去 4个半年度报告期的持仓占净值比均值计算得出并进行排序，得到该类别下持仓占比最多的基金。我们再取出排序中位于前 15%分位数的基金作为该细分类别的基金池，后续基金优选策略即是在该类别基金池中构建的。 该“四层分类法”既可以涵盖几乎所有的中观分类（风格/产业链/产业/行业），同时也可以实现任意一个子类均有足够的基金数可以作为优选基金池；这样我们就可以在任意时点上给出某一分类下的基金优选策略。 基金研究深度 请务必阅读尾页重要声明 7 2 基金优选“常胜”因子的构建 2.1 “常胜”因子的构建思路 在完成基金分类后，我们需要构建一个基于所在分类内部的基金动态优选方法。 传统的基金评价主要从收益和风险两个维度去对基金进行分析和优选，取定某一个时间窗口中的基金收益率作为该基金评价数据源头。 但是从资产管理长期投资理念的角度来说，基金收益率在时间序列维度上的“稳健性”往往是一个更重要的评价标准。因此，基金投资人往往更在意的不是短期的基金显著跑赢，而是在时间维度上的长期稳定跑赢。这给我们带来了一个新的思路，即构建一个在时间序列维度上均衡且连续评价基金胜率的因子“常胜”因子。 首先，判断基金净值在每个月是否创历史新高；其次，回溯过去 t（结合夏普比率、年化收益、Rank_IC 等指标寻优）个月，计算创新高的月份数量占比，构建新高时间占比因子；最后，将主动偏股型基金的新高占比因子从小到大排序，进行分组回测，并筛选因子最大的10只基金，构建Top10组合。 2.2 基于“常胜”因子的策略构建 “常胜”的定义为：某基金在过去 t个月的月份中，有 x个月份“胜利”了，月度胜率 x/t（%）即为我们的“常胜”指标。“胜利”标准有两种：1，如果是细分分类内部的基金优选，我们定义为该基金每个月收益率的排序是否跑赢同类基金；2，对于不同子类的基金之间相互优选，我们则定义为该基金每个月净值是否创新高。本文后文均以第二种作为月度“常胜”的评价标准。 表1 中信大类层及一级行业分类 层级 类别 子类 第一层 风格 周期风格、成长风格、稳定风格、消费风格、金融风格 第二层 产业链 上游资源、基础设施与运营、中游制造、下游消费、大金融、TMT 第三层 产业 周期产业、基础设施与地产产业、消费产业、制造产业、医疗健康产业、金融产业、科技产业 第四层 行业 石油石化、煤炭、有色金属、电力及公用事业、钢铁、基础化工、建筑、建材、轻工制造、机械、电力设备及新能源、国防军工、汽车、商贸零售、消费者服务、家电、纺织服装、医药、食品饮料、农林牧渔、银行、非银行金融、房地产、综合金融、交通运输、电子、通信、计算机、传媒、综合 资料来源：Wind, 聚源, 上海证券研究所 基金研究深度 请务必阅读尾页重要声明 8 = / 其中，wr为“常胜”因子，t为滚动回溯月份数，x代表过去t个月中净值创新高的月份数。 有了对每一个子类基金池的评价指标后，我们可以每个月都对该类别下的基金回溯过去 t 个月的“常胜”指标值及排序。我们将该因子由小到大排序，将该基金池平均分为5组。组1为该因子最小组，即月度胜率最低组；组5为该因子最大组，即月度胜率最高组。 然后我们对每一个细分子类的动态 5 组基金 FOF 组合进行历史回测，通过回测的历史结果，来判断该因子的有效性。 如果指标净值表现呈现组5至组1的单边递减规律，说明指标有效性较强。则我们构建更强的增强Top10组合，即从组5中将指标值排名前10的基金选出并构建FOF组合；历史回测后判断策略的综合统计结果，并提供基金优选结果，帮助基金投资人轻松优选出任何一个层/维度分类下的“常胜”基金。 2.3 “常胜”因子FOF策略的模型参数 样本范围：全市场主动偏股型公募基金，包括普通股票型基金、偏股混合型基金、灵活配置型基金和平衡混合型基金； 分类标准：5个风格层、6个产业链层、7个产业层和30个行业层 回测区间：2010年6月30日至2022年3月23日； 数据频率：日度； 调仓频率：半年度； 筛选条件：初始基金，没有封闭运作期，最近季报披露的基金规模不小于 1 亿元，基金经理任职至少 1 年（365 个自然日），同一个基金经理管理的基金产品至多筛选一只。 表2 模型参数 参数 设定值 样本范围 主动偏股型基金，包括普通股票型基金、偏股混合型基金、灵活配置型基金和平衡混合型基金 回测区间 2010年6月30日至2022年3月23日 数据频率 日度 调仓频率 半年度 筛选条件 初始基金，没有封闭运作期，最近季报披露的基金规模不小于1亿元，基金经理任职至少1年，同一个基金经理管理的基金产品至多筛选一只 资料来源：Wind, 聚源, 上海证券研究所 基金研究深度 请务必阅读尾页重要声明 9 3 回测结果：风格层基金的“常胜”优选策略 在样本内测试区间（2010 年 6 月 30 日至 2020 年 12 月 31日）， 结合夏普比率、年化收益、Rank_I等指标，筛选各子类中模型的最优参数。 3.1 “常胜”因子分组测试净值的有效性 我们对五类风格基金分别做分组回测，将“常胜”因子从小到大排序，把基金分为5组，其中组1的因子最小（过去t个月创新高的月份最少组），组5的因子最大。 五类风格基金的分组回测结果均显示，组5的年化收益和夏普比率均在五组中排名前三，表明“常胜”因子在风格层下优选基金效果显著。其中，稳定风格分组回测的组2、组3表现较差，组4、组5表现较好，整体跑赢全样本组合和中证800指数。 图 1 稳定风格的策略分组净值 资料来源：Wind, 聚源, 上海证券研究所 截止2022年3月23日，稳定风格基金的组4、组5年化收益分别为14.03%、13.93%，夏普比率分别为0.68、0.67，整体优于组1、组2、全样本组合和中证800指数。 表3 稳定风格的基金分组风险收益指标 指标 组5 组4 组3 组2 组1 全样本 中证800 起始日 2010/6/30 2010/6/30 2010/6/30 2010/6/30 2010/6/30 2010/6/30 2010/6/30 回测年数 11.5 11.5 11.5 11.5 11.5 11.5 11.5 累计收益 337.24% 341.75% 219.40% 225.37% 283.81% 257.50% 70.86% 年化收益 13.93% 14.03% 10.81% 10.99% 12.62% 11.92% 4.85% 年化波动 20.65% 20.77% 21.59% 21.35% 21.38% 18.95% 22.78% 夏普比率 0.67 0.68 0.50 0.51 0.59 0.63 0.21 最大回撤 -43.80% -42.28% -44.30% -48.63% -44.87% -39.22% -50.91% 资料来源：Wind, 聚源, 上海证券研究所 基金研究深度 请务必阅读尾页重要声明 10 3.2 “常胜Top10”基金优选增强组合净值 稳定风格下，选取新高时间占比排名前 10 的基金构建 Top10组合，回测净值如下图所示，Top10 组合表现跑赢组 5、全样本组合和中证800。 图 2 稳定风格的Top10组合净值 资料来源：Wind, 聚源, 上海证券研究所 截止 2022年 3月 23日，稳定风格基金 Top10组合年化收益14.88%，夏普比率0.73，显著优于组5（年化收益13.93%、夏普比率 0.67）、全样本组合（年化收益 11.92%、夏普比率 0.63）和中证800（年化收益4.85%、夏普比率0.21）。 表4 稳定风格的Top10组合风险收益指标 指标 Top10 组5 全样本 沪深300 中证500 中证800 起始日 2010/6/30 2010/6/30 2010/6/30 2010/6/30 2010/6/30 2010/6/30 回测年数 11.5 11.5 11.5 11.5 11.5 11.5 累计收益 380.44% 337.24% 257.50% 69.30% 77.40% 70.86% 年化收益 14.88% 13.93% 11.92% 4.76% 5.20% 4.85% 年化波动 20.42% 20.65% 18.95% 22.63% 25.80% 22.78% 夏普比率 0.73 0.67 0.63 0.21 0.20 0.21 最大回撤 -43.27% -43.80% -39.22% -46.70% -65.20% -50.91% 资料来源：Wind, 聚源, 上海证券研究所 基金研究深度 请务必阅读尾页重要声明 11 稳定风格基金的分年收益方面，在大部分年份，Top10 和组 5整体跑赢全样本组合及中证800指数。 风格层基金“常胜优选”Top10基金、其他风格层基金回测结果详见附录。 表5 稳定风格的Top10组合分年收益 年份 Top10 组5 全样本 中证800 沪深300 中证500 2011 -21.64% -23.87% -24.55% -28.70% -26.46% -34.81% 2012 6.83% 3.20% 7.17% 8.04% 9.75% 2.62% 2013 17.59% 24.59% 16.48% -2.06% -7.70% 17.52% 2014 24.16% 18.13% 21.92% 48.47% 52.19% 38.33% 2015 54.34% 53.61% 46.54% 11.86% 2.46% 40.63% 2016 1.44% 2.22% -4.77% -6.32% -4.58% -10.31% 2017 15.50% 16.16% 11.88% 14.07% 20.60% -1.11% 2018 -23.52% -22.85% -19.11% -28.37% -26.34% -34.18% 2019 49.78% 46.64% 42.36% 35.39% 37.95% 27.49% 2020 51.36% 48.50% 48.47% 23.95% 25.51% 18.65% 2021 15.07% 14.48% 7.56% -1.98% -6.21% 13.52% 2022YTD -8.39% -8.19% -12.03% -13.03% -13.04% -13.00% 资料来源：Wind, 聚源, 上海证券研究所 基金研究深度 请务必阅读尾页重要声明 12 4 回测结果：产业链层基金的“常胜”优选策略 4.1 常胜”因子分组测试净值的有效性 六类产业链基金的分组回测结果显示，除基础设施与运营以外，其余分类下，组5的年化收益和夏普比率均在五组中排名前三，表明“常胜”因子在产业链层下优选基金整体效果显著。 其中，TMT的组2、组3表现较差，组5表现较好，整体跑赢全样本组合、中证800指数。 图 3 TMT的策略分组净值 资料来源：Wind, 聚源, 上海证券研究所 截止2022年3月23日，TMT基金组5年化收益为15.34%，夏普比率为0.62，显著优于组1和中证800指数。 表6 TMT的基金分组风险收益指标 指标 组5 组4 组3 组2 组1 全样本 中证800 起始日 2010/6/30 2010/6/30 2010/6/30 2010/6/30 2010/6/30 2010/6/30 2010/6/30 回测年数 11.5 11.5 11.5 11.5 11.5 11.5 11.5 累计收益 402.44% 232.12% 282.66% 226.92% 212.23% 257.50% 70.86% 年化收益 15.34% 11.19% 12.59% 11.04% 10.59% 11.92% 4.85% 年化波动 24.60% 24.93% 25.21% 24.68% 24.25% 18.95% 22.78% 夏普比率 0.62 0.45 0.50 0.45 0.44 0.63 0.21 最大回撤 -50.33% -61.92% -58.48% -56.27% -56.17% -39.22% -50.91% 资料来源：Wind, 聚源, 上海证券研究所 基金研究深度 请务必阅读尾页重要声明 13 4.2 “常胜Top10”基金优选增强组合净值 TMT 分类下的 Top10 组合净值如下图所示，该组合在回测期间小幅跑赢组5，整体优于全样本组合和中证800指数。 图 4 TMT的Top10组合净值 资料来源：Wind, 聚源, 上海证券研究所 截止 2022 年 3 月 23 日，TMT 基金 Top10 组合年化收益15.58%，夏普比率0.64，略高于组5（年化收益15.34%、夏普比率 0.62），显著优于全样本组合（年化收益 11.92%、夏普比率0.63）和中证800（年化收益4.85%、夏普比率0.21）。 表7 TMT的Top10组合风险收益指标 指标 Top10 组5 全样本 沪深300 中证500 中证800 起始日 2010/6/30 2010/6/30 2010/6/30 2010/6/30 2010/6/30 2010/6/30 回测年数 11.5 11.5 11.5 11.5 11.5 11.5 累计收益 414.43% 402.44% 257.50% 69.30% 77.40% 70.86% 年化收益 15.58% 15.34% 11.92% 4.76% 5.20% 4.85% 年化波动 24.39% 24.60% 18.95% 22.63% 25.80% 22.78% 夏普比率 0.64 0.62 0.63 0.21 0.20 0.21 最大回撤 -51.93% -50.33% -39.22% -46.70% -65.20% -50.91% 资料来源：Wind, 聚源, 上海证券研究所 基金研究深度 请务必阅读尾页重要声明 14 TMT基金的分年收益方面，Top10组合在2013年、2015年、2019 年、2020 年、2021 年等年份涨幅显著优于全样本组合及中证 800；但在 2016、2018 年等下跌年份的回撤幅度较为明显。TMT基金的Top10组合整体波动较大。 产业链层基金“常胜优选”Top10基金、其他产业链层基金回测结果详见附录。 表8 TMT的Top10组合分年收益 年份 Top10 组5 全样本 中证800 沪深300 中证500 2011 -27.99% -26.82% -24.55% -28.70% -26.46% -34.81% 2012 6.66% 7.66% 7.17% 8.04% 9.75% 2.62% 2013 22.86% 18.60% 16.48% -2.06% -7.70% 17.52% 2014 19.72% 22.66% 21.92% 48.47% 52.19% 38.33% 2015 67.37% 69.17% 46.54% 11.86% 2.46% 40.63% 2016 -13.49% -12.10% -4.77% -6.32% -4.58% -10.31% 2017 15.61% 14.12% 11.88% 14.07% 20.60% -1.11% 2018 -23.05% -25.00% -19.11% -28.37% -26.34% -34.18% 2019 65.96% 63.71% 42.36% 35.39% 37.95% 27.49% 2020 72.20% 68.35% 48.47% 23.95% 25.51% 18.65% 2021 18.19% 19.00% 7.56% -1.98% -6.21% 13.52% 2022YTD -14.69% -13.83% -12.03% -13.03% -13.04% -13.00% 资料来源：Wind, 聚源, 上海证券研究所 基金研究深度 请务必阅读尾页重要声明 15 5 回测结果：产业层基金的“常胜”优选策略 5.1 “常胜”因子分组测试净值的有效性 七类产业基金的分组回测结果均显示，组5的年化收益和夏普比率均在五组中排名前三，表明“常胜”因子在产业层下优选基金效果明显。 其中，周期产业的组2、组3表现较差，组5表现较好，整体跑赢其他四组、全样本组合和中证800指数。 图 5 周期产业的策略分组净值 资料来源：Wind, 聚源, 上海证券研究所 截止2022年3月23日，周期产业基金组5年化收益为14.14%，夏普比率为 0.62，整体优于其他四组、全样本组合和中证 800 指数。 表9 周期产业的基金分组风险收益指标 指标 组5 组4 组3 组2 组1 全样本 中证800 起始日 2010/6/30 2010/6/30 2010/6/30 2010/6/30 2010/6/30 2010/6/30 2010/6/30 回测年数 11.5 11.5 11.5 11.5 11.5 11.5 11.5 累计收益 346.57% 261.34% 312.12% 281.11% 284.77% 257.50% 70.86% 年化收益 14.14% 12.02% 13.33% 12.55% 12.65% 11.92% 4.85% 年化波动 22.94% 22.46% 23.38% 22.29% 22.20% 18.95% 22.78% 夏普比率 0.62 0.54 0.57 0.56 0.57 0.63 0.21 最大回撤 -48.24% -48.02% -51.60% -42.62% -46.34% -39.22% -50.91% 资料来源：Wind, 聚源, 上海证券研究所 基金研究深度 请务必阅读尾页重要声明 16 5.2 “常胜Top10”基金优选增强组合净值 周期产业的Top10组合在回测期间整体跑赢组5、全样本组合和中证800。 图 6 周期产业的Top10组合净值 资料来源：Wind, 聚源, 上海证券研究所 截止 2022 年 3 月 23 日，周期产业的 Top10 组合年化收益14.16%，夏普比率0.63，略优于组5（年化收益14.14%、夏普比率 0.62），整体跑赢全样本组合（年化收益 11.92%、夏普比率0.63）和中证800（年化收益4.85%、夏普比率0.21）。 表10 周期产业的Top10组合风险收益指标 指标 Top10 组5 全样本 沪深300 中证500 中证800 起始日 2010/6/30 2010/6/30 2010/6/30 2010/6/30 2010/6/30 2010/6/30 回测年数 11.5 11.5 11.5 11.5 11.5 11.5 累计收益 347.60% 346.57% 257.50% 69.30% 77.40% 69.30% 年化收益 14.16% 14.14% 11.92% 4.76% 5.20% 4.85% 年化波动 22.56% 22.94% 18.95% 22.63% 25.80% 22.78% 夏普比率 0.63 0.62 0.63 0.21 0.20 0.21 最大回撤 -48.30% -48.33% -39.22% -46.70% -65.20% -50.91% 资料来源：Wind, 聚源, 上海证券研究所 基金研究深度 请务必阅读尾页重要声明 17 周期产业的分年收益方面，Top10组合在2015年、2019年、2021 年等年份涨幅优于全样本及中证 800 指数；但在 2011 年、2016 年、2018 年等市场下跌年份跌幅较为明显。周期产业的Top10组合整体波动较大。 产业层基金“常胜优选”Top10基金、其他产业层基金回测结果详见附录。 表11 周期产业的Top10组合分年收益 年份 Top10 组5 全样本 中证800 沪深300 中证500 2011 -28.90% -30.12% -24.55% -26.46% -34.81% -28.70% 2012 4.57% 4.74% 7.17% 9.75% 2.62% 8.04% 2013 11.90% 7.58% 16.48% -7.70% 17.52% -2.06% 2014 28.66% 26.97% 21.92% 52.19% 38.33% 48.47% 2015 60.66% 65.27% 46.54% 2.46% 40.63% 11.86% 2016 -5.37 % -6.88% -4.77% -4.58% -10.31% -6.32% 2017 14.20% 14.66% 11.88% 20.60% -1.11% 14.07% 2018 -23.28% -24.14% -19.11% -26.34% -34.18% -28.37% 2019 51.73% 52.94% 42.36% 37.95% 27.49% 35.39% 2020 48.20% 44.99% 48.47% 25.51% 18.65% 23.95% 2021 20.48% 23.05% 7.56% -6.21% 13.52% -1.98% 2022YTD -10.65% -10.80% -12.03% -13.04% -13.00% -13.03% 资料来源：Wind, 聚源, 上海证券研究所 基金研究深度 请务必阅读尾页重要声明 18 6 回测结果：行业层基金的“常胜”优选策略 6.1 “常胜”因子分组测试净值的有效性 在剔除基金样本数量较小的行业后，大部分行业基金的分组回测结果显示，组5的年化收益和夏普比率在五组中排名前三，表明“常胜”因子在行业层下优选基金整体效果较优。 其中，机械行业的组 5、组 4 表现优于组 2、组 3，跑赢全样本组合和中证800。计算机行业组2、组3表现较差，组5表现较好，整体跑赢全样本组合、中证800指数。 图 7 机械行业的策略分组净值 资料来源：Wind, 聚源, 上海证券研究所 截止2022年3月23日，机械行业的组5年化收益为14.61%，夏普比率为 0.63，整体优于其余四组、全样本组合和中证 800 指数。 表12 机械行业的基金分组风险收益指标 指标 组5 组4 组3 组2 组1 全样本 中证800 起始日 2010/6/30 2010/6/30 2010/6/30 2010/6/30 2010/6/30 2010/6/30 2010/6/30 回测年数 11.5 11.5 11.5 11.5 11.5 11.5 11.5 累计收益 367.64% 290.04% 244.72% 231.83% 309.68% 257.50% 70.86% 年化收益 14.61% 12.78% 11.56% 11.18% 13.28% 11.92% 4.85% 年化波动 23.32% 23.86% 22.91% 22.45% 23.57% 18.95% 22.78% 夏普比率 0.63 0.54 0.50 0.50 0.56 0.63 0.21
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