RQPro 长信量化先锋混合基金 A

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长信量化先锋混合基金 A

2016 年，在众多公募基金产品中，由于具有出色的风险管理能力，量化公募基金在和其它类型的公募基金比较中表现抢眼。但进入 2017 年，量化公募基金去年的出色表现却难以为继。根据同花顺 iFinD 的查询结果，截止至 5 月 16 日，对于可以获得今年完整业绩记录的 57 只量化基金产品，大部分均出现不同程度的亏损。而其中，长信量化先锋混合基金 A 跌幅最大，达到 11.65%。

长信量化先锋混合基金 A 曾经是量化公募基金的明星。在米筐科技团队对该基金进行分析前，采访了一位具有丰富业界经验的基金经理。他表示，长信量化先锋混合基金 A 是他们 2016 年的重点跟踪对象，他们曾尝试从多种维度上对其业绩进行分解研究，随后发现该基金的相对指数超额收益可能大部分来源于小市值股票的超额配置上，其仓位选择较为进取，令人印象深刻。

在本文中，我们将使用 RQBeta 公募基金版，结合 RQData 所提供的公募基金数据，对该基金近几年的绩效表现进行详细剖析。

1 基金概况和收益详情

首先，我们根据该基金的代码，在 RQBeta 公募基金版读入该基金的相关信息（图 1 ）。 图 1：RQBeta 公募基金查询读入界面

在添加该基金后，我们看到基金的概况（图 2 ）。从基本信息来看，该基金从 2010 年开始运作，是一只混合型基金。通过 RQBeta 的“仓位信息”部分，对该基金的 2016 年 9 月、2016 年 12 月、及 2017 年 3 月三期的资产配置情况进行查询（图 3~5 ）。其股票仓位在 81.39%~87.29% 之间，其余部分均为现金。因此，我们推测该基金以投资股票类资产为主，同时结合一些债券逆回购操作。

从该基金的收益情况来看（图 6 ），该基金在 2016 年的业绩表现远好于沪深 300，但进入 2017 年以后，基金的表现却出现了明显的回撤。由于该基金的股票类资产超过 80%，其对基金的整体业绩起决定性作用。因此，接下来，我们会对基金的股票行业配置、股票投资风格、基金经理变更情况及投资策略进行一系列的分析，来讨论其业绩变化的核心原因。

图 2 基金概况 图 3 2017 年 3 月基金资产配置情况 图 4 2016 年 12 月基金资产配置情况 图 5 2016 年 9 月基金资产配置情况 图 6 基金收益情况

2 股票行业配置情况

我们首先选取该基金在 2016 年 12 月底的股票行业配置情况，和基准组合（沪深 300 ）进行对比分析（图 7 ）。和沪深 300 相比，该基金大幅低配金融类行业（银行、非银金融），同时大幅高配一些工业类相关的行业（化工、机械设备、有色金属、电子等）。在该基金在 2017 年第 1 季度的报告中，其对于一些国企改革题材的前景较为看好，因此可能在相关个股上持有较大的仓位。

接下来，我们对该该基金在 2015 年 6 月到 2016 年 12 月的四期行业配置情况进行分析（图 8 ）。在这四个时期，该基金行业配置前四的行业均为化工、机械设备、有色金属及电子，说明该基金的行业配置具有相当的稳定性；此外，在这段时期内，该基金在特定行业的资金比例均在 15%以下，因此该基金具有较好的行业风险分散化意识。 图 7 基金 /基准行业配置对比分析 图 8 基金多期行业配置漂移分析

3 基金股票部分风格分析

我们对基金 2014 年 12 月~2016 年 12 月三期的基金风格进行分析（图 9 ）。可以看出，该基金在 2014 到 2015 年之间，其市值偏好发生了明显变化，从偏好大市值个股，变为偏好小市值股票。而对于其余大部分的风格指标，其三期的取值均在市场平均值的一个标准差以内，说明该基金具有较好的投资风格分散化意识。

对于股票类资产，该基金选择了沪深 300 作为基准。我们选取 2014 年年底到 2016 年年底对基金和沪深 300 的投资风格进行对比分析（图 10~12 ）。从图中可以看出，该基金在 2014 年的投资风格和沪深 300 较为相似，而在 2015 年开始投资风格开始明显偏离沪深 300。 图 9 基金多期风格漂移分析 图 10 2014 年 12 月基金 /基准投资风格对比分析 图 11 2015 年 12 月基金 /基准投资风格对比分析 图 12 2016 年 12 月基金 /基准投资风格对比分析

4 人员变更情况

为了分析该基金 2015 年前后投资风格的明显变化的原因，我们通过米筐科技的数据类产品 RQData 对基金经理的变更情况进行查询（图 13 ）。结果显示该基金在 2015 年 3 月份前后该出现过一次基金经理的变动。这和上述投资风格变化的时间点是吻合的。因此，我们推测该基金从偏好大市值股票，转变为小市值股票的投资偏好变化，是由于基金经理变更导致的。

图 13 历年基金经理变更情况

5 投资策略

在该基金在 2017 年 1 月发布的基金合同中，其投资流程给出了如下描述（图 14 ）： 根据该基金合同中的描述，对于股票类资产，其投资策略分为两个步骤： （ 1 ）量化多因子选股：以申万行业一级对全市场股票进行分类，主要使用四类因子（价值、成长、盈利及量价）从各行业中挑选股票； （ 2 ）使用 Black-Litterman 模型对行业及个股资金配置进行优化。

在该基金合同的描述中，该基金主要以基本面因子（价值、成长、盈利）作为选股标准。对于基本面因子的合理使用，能够使得投资者有效识别出有投资价值的股票；但与此同时，其对市场短期波动较不敏感。所以在市场出现极端行情的情况下，有可能会导致基金的业绩出现短期回撤。基本面因子响应能力较差的缺陷，可以通过合理使用量价因子作为指标，同时结合一些风险管理和仓位优化工具（例如上述的 Black-Litterman 优化）来降低出现短期大幅回撤的可能。

6 结论

综上，我们可以对长信量化先锋混合基金 A 的投资风格作以下概括：该基金为一个以股票投资为主（资金比例约在 81%到 87%之间），可能配以一定的债券逆回购操作的混合型基金。可能由于基金经理变更的关系，其在 2015 年前后投资风格出现过一次重大变化，从偏好大市值股票变为偏好小市值股票。在 2016 年该投资风格为其带来了较好的超额回报（相对于沪深 300 ），同时也导致其业绩在 2017 年上半年出现了一定的回撤。其行业配置在近两年集中于投资于化工、机械设备、有色金属及电子（占比约为 40%）。因此，我们认为，该基金是一只行业配置，及投资风格均较为稳定，且有较好的风险分散化管理意识的混合型基金。

对于公募基金而言，在市场风格出现明显变化的情况下，可以对自己的资产配置进行适当的调整（战术资产配置）来进行风险管理，但不应该轻易改变自己总体的投资思路和投资风格（战略资产配置）。从 FOF 投资者进行资产配置的角度考虑，我们也希望基金始终具有稳定的投资风格，使得我们能够设计合理的基金配置方案，以实现风险分散化。相反，如果基金为了追逐市场热点，而频繁大幅调整自己的投资风格，将会可能导致我们基金配置组合风险过于集中。此时，一旦市场行情出现突然变化，FOF 的基金组合也可能蒙受较大的损失。

总结来说，虽然在 2017 年，由于市场风格转换的原因，长信量化先锋混合基金 A 的业绩出现了暂时的回撤。但基于其近年稳定的投资思路，以及长期而言较好的业绩表现来看，我们认为这是一只较为优秀的公募基金。

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