林晓明S0570516010001
SFC No.BPY421 研究员
李子钰S0570519110003
SFC No.BRV743 研究员
王晨宇S0570522010001 研究员
本文源自2022年7月25日发布的研报《沪深300指数及其跟踪基金分析》，对本文的完整理解请参见研报原文。
摘要
当前沪深300指数特征：成分股为A股核心资产，估值较低
从Beta的层面来看，当前沪深300指数具有以下特征：（1）大市值为主，集中各行业龙头企业，近年来一些快速成长的行业在沪深300中占有较大比例，比如食品饮料（11%）、电力设备与新能源（8%）、医药（6%）等。（2）2012年以来收益表和夏普比率表现较好。（3）当前估值水平较低，2010年以来的PE_TTM和PB_LF分位数最近在40%左右。（4）目前有规模超过500亿元的指数增强基金和规模超过1800亿元的指数和ETF基金跟踪沪深300指数，是市场重要的配置标的。
跟踪沪深300指数的基金：指数增强基金及指数和ETF基金
当前沪深300指数增强基金数量为49只，规模超过500亿元，近年来数量和规模呈明显上升趋势。基金的投资目标为在对沪深300指数进行有效跟踪的基础上，力争实现超越目标指数的投资收益。沪深300指数和ETF基金当前数量为50只，规模超过1800亿元，近年来数量和规模维持在高位。基金的投资目标为紧密跟踪沪深300，追求跟踪偏离度和跟踪误差最小化。沪深300指数增强基金获取超额收益的方式主要为量化多因子选股模型，并辅以打新、获取股指期货基差收益、交易可转债以及期权等多种方法来增厚收益。
沪深300指数型基金分析：以博时裕富沪深300为例
目前跟踪沪深300的被动指数型基金有17只，其中博时裕富沪深300（050002.OF）规模为59.19亿元，规模最大，较有代表性。
风险提示：本报告对历史数据进行梳理总结，历史结果不能简单预测未来。指数历史表现仅作为案例说明，不构成对指数及具体基金产品的投资建议。报告不涉及证券投资基金评价业务，所涉及到的基金产品信息均为公开客观信息。投资者应结合自身风险承受能力，充分考虑各种因素对基金产品业绩产生的影响，根据自身情况自主做出投资决策并自行承担投资风险。
沪深300指数特征及跟踪基金分析
沪深300指数由上海和深圳证券市场中市值大、流动性好的300只股票组成，综合反映中国A股市场上市股票价格的整体表现。我们将从多个角度分析沪深300指数的特征。
成分股特征：大市值为主，集中各行业龙头企业
从市值分布来看沪深300包括了各行业一线龙头企业，市值较大，平均市值为1655亿元。这些公司经过长期的成长，具备稳定成熟的业务格局和较高的规模效应，盈利能力较强，属于A股的核心资产。
从行业分布上来看，沪深300中传统行业银行和非银行金融占比为18%和8%，近年来一些快速成长的行业也在沪深300中占有较大比例，比如食品饮料（11%）、电力设备与新能源（8%）、医药（6%）等。随着我国产业的动态发展，一些优秀的企业和行业市值会不断扩大，并被纳入沪深300指数。
业绩表现：2012年以来沪深300收益表现较好，今年跑赢主流宽基指数
我们将沪深300与另外两个主流宽基指数中证500和中证1000进行对比。2012年以来，沪深300全收益指数年化收益率为8.30%，2016年至2020年，持续多年跑赢中证500和中证1000，体现出近年来投资者对于A股核心资产的偏好，今年收益优于中证500。
估值：当前沪深300估值水平较低
从估值来看，沪深300当前的PE_TTM和PB_LF处于较合理的水平，PE_TTM和PB_LF分位数在2021年初达到高点之后逐渐回落，在2022年初落至低点，最近反弹至40%左右，当前估值水平仍然较低。
跟踪沪深300的基金
作为A股市场最重要的宽基指数之一，沪深300指数一直以来都有大量资金进行配置。目前跟踪沪深300指数的公募基金大致有两类：
1. 沪深300指数增强基金：当前数量为49只，规模超过500亿元，近年来数量和规模呈明显上升趋势。基金的投资目标为在对沪深300指数进行有效跟踪的基础上，力争实现超越目标指数的投资收益。
2. 沪深300指数和ETF基金（包括ETF联接基金）：当前数量为50只，规模超过1800亿元，近年来数量和规模维持在高位。基金的投资目标为紧密跟踪沪深300，追求跟踪偏离度和跟踪误差最小化。
从超额收益中位数来看，沪深300增强基金每年都能获得超额收益。
指数增强基金的管理方式
指数增强方法包括仓位控制、行业轮动与选股等方面。基金仓位控制基于投资人对市场环境进行判断并进行择时，行业轮动源于对不同行业的分析，选股则基于对个股质地的甄选；三种方法分别对应了资产配置的宏观、中观和微观三种视角。
从实践方式上看，指数增强策略一般分为主观型和量化型。主观型策略一般采用主观逻辑和相对灵活的策略进行组合优化，看重公司价值、基本面以及预期等因素；而量化型策略则立足于量化数据和统计规律，通过相对稳定的规则或模型对投资进行决策，多因子模型是目前量化产品的典型方法，也是量化选股方法中理论体系最完善的模型之一。
主观策略对决策者的长期投资分析能力和决策稳健性要求较高，策略在拥有较大潜力的同时也具有一定的不确定性；相比之下，量化策略依托科学的数理模型，降低了个人的不确定性因素，具有相对更强的稳定性。
由于决策机制上的差异，主观投资和量化投资经常分立而为；但与此同时，一些应用其他有价证券、衍生品以及市场机制的另类策略，可以并行地实现策略的收益增强。典型的方式包括参与打新、获取股指期货基差收益、交易可转债以及期权、收益凭证等其他衍生品以获得超额收益。
主流量化选股策略：多因子模型
量化选股模型的主流是多因子模型，量化多因子选股模型的长处在于科学跟踪误差控制，而主动方法选股方式下跟踪误差难以定量感知，容易造成比较大的波动。
使用多因子模型进行量化选股的流程包含：
收益预测。通过各种数据来源构建alpha因子（alpha因子是指对于未来股票收益具有显著且稳定预测能力的因子）。单个alpha 因子提供了全市场股票一个维度的评分，投资经理通常会根据不同alpha 因子的收益预测能力，对多个alpha因子进行加权，得到一个最终的合成评分，以此为基础构建组合。
组合管理和业绩归因。这部分使用的因子通常称为风险因子，这类因子的特征是能够对于未来股票的风险有显著且稳定的预测能力。此外，组合通常还有持仓最大权重、换手率、波动率、相对基准的跟踪误差、最大回撤等诸多限制条件。最简单直观的风险控制手段是行业中性和市值中性，因为行业、市值是最显著的风险因子，股票的收益波动很大程度来自行业端和市值端。实际中运用的风险模型可能更为复杂精细，但它们的目的都是使组合运行在产品的约束框架内。业绩归因对组合收益主要来源分析，保证模型的透明性。
博时裕富沪深300基金使用多因子模型来管理组合。包含三个模块，（1）Alpha模型：根据市场风格变化不断迭代，动态调整因子权重，增强模型市场适应性；（2）组合管理：严控跟踪误差、行业和风格偏离，追求低回撤、稳定的超额收益；（3）业绩归因：组合收益主要来源分析，这是模型长期可持续的关键。
沪深300指数型基金分析：以博时裕富沪深300为例
目前跟踪沪深300的被动指数型基金有17只，其中博时裕富沪深300规模最大，较有代表性，本文将以其为例进行分析。博时裕富沪深300在控制跟踪误差的同时，引入了Alpha模型以增强收益，下文中，我们将从历史业绩、风险收益特征、持仓风格暴露、选股配置能力等多个角度入手，全方位分析该产品。
收益风险特征
我们首先展示博时裕富沪深300的历史业绩表现，对于纵向的时序业绩分析，我们选取相对较长的时间跨度，统计2012年末以来的表现，能够更充分地反映产品的属性与特征。基金业绩选用复权单位净值进行测算。
博时裕富沪深300基金持仓特征与归因分析
重仓股龙头特征明显，持仓高度分散化
我们以报告期披露的基金持仓信息为基础，对基金的持仓结构进行分析，观察基金组合的特点。博时裕富沪深300最近报告期（2022Q1）的前十大重仓股如下：
可以看到，与基准指数沪深300的定位相似，博时裕富沪深300的重仓股呈现明显的龙头特征，前十大重仓股的总市值均超过2000亿元；另一方面，前十大重仓股的总权重为23.0%，拥有较明显的分散化程度。从行业上看，基金的重仓股覆盖食品饮料、电新、金融、医药、计算机等多个板块，同时覆盖传统价值型企业与新兴成长企业。
从历史持仓来看，博时裕富沪深300的成分股数量稳定维持在250只以上，其中2021Q4的成分股达到400只以上，超过了基准沪深300指数，一定程度上反映了产品对组合分散化的重视。基金仓位稳定在90%-95%附近，以维持较高的跟踪度。从重仓股的比重来看，前十大成分股权重保持在25%-30%，与沪深300指数接近；前50大重仓股总权重2020年以来保持着60%左右，集中度较为合理。整体而言，基金的拥有较高的持仓覆盖度与分散化程度。
行业风格分析：严格控制行业与风格偏离
、
以中信一级行业分类为标准，我们对比博时裕富沪深300相对基准沪深300指数的行业分布偏离。可以看到，博时裕富沪深300相对基准的行业偏离不超过±2%，且前三个半年报的行业偏离极值均控制在1%以内，对于行业的偏离程度控制较为严格。
进一步基于Barra风险因子模型的框架，我们对博时裕富沪深300持仓相对基准指数的风格偏移进行统计，以观察指数增强策略在风格因子的视角下的特征。单期的因子暴露为持仓组合个股因子暴露与相应权重的点积。
从整体风格偏移上看，在过往的四个半年报告期，基金组合的全部因子偏离均控制在±0.2以内，方向性相对稳定，对风格的偏离有较严格的控制。相对来看，基金整体倾向于高配动量、成长、盈利，在市值暴露上有一定的低配。
Brinson模型归因：选股效应贡献核心收益
我们进一步引入Brinson模型进行归因。模型能够基于既定的基准，对持仓组合的超额回报进行拆解。具体的，我们采用BF模型（Brinson-Fachler）模型进行拆解，以中信一级行业作为拆解基准，以沪深300指数作为业绩基准。由于持仓数据相对静态，我们仅选取持仓截面后续2个月作为业绩观察窗口，对收益进行分解。
从具体分解来看，基金的选股效应是超额收益的核心来源，在各期均提供了正向且显著的超额收益；相对而言，配置效应和交叉效应对组合超额收益的贡献不明显。
博时裕富沪深300产品概况
风险提示
本报告对历史数据进行梳理总结，历史结果不能简单预测未来。指数历史表现仅作为案例说明，不构成对指数及具体基金产品的投资建议。报告不涉及证券投资基金评价业务，所涉及到的基金产品信息均为公开客观信息。投资者应结合自身风险承受能力，充分考虑各种因素对基金产品业绩产生的影响，根据自身情况自主做出投资决策并自行承担投资风险。
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