FOF策略研究系列报告_新能源主题基金的分类及优选_22页_2mb.pdf

证券研究报告 基金研究深度 新能源主题基金的分类及优选 FOF 策略研究系列报告 Table_Summary 主要观点 本报告旨在以新能源主题基金为例，研究主题基金的分类及优选 方法 ， 对权益基金分类维度进行延伸， 并 统计新能源基金中还未成为普遍持仓的“小众”个股 。 在本报告中，我们将重点解决以下三个问题： 第一 ， 筛选新能源主题相关的所有基金。 传统 方法 往往根据基金名称或基金介绍数据 筛选主题基金 ， 由于基金经理变更、基金转型等原因， 该方法可能 存在较大 误差。本报告 采用 基金持仓数据 进行 计算，其误差相对前者较小。 基金 分类方法： 本报告筛选了市场上主流的 12 只新能源主题指数，将其每期成分股取并集，构成新能源概念股票池 ； 并 根据全市场公募权益基金的半年度持仓在股票池中的占比，判断产品是否属于新能源主题基金。 第二， 对所有新能源主题基金做优选排序。 在完成基金分类后，我们构建指标筛选该主题下的优质基金。按照因子特征，我们将回测因子分为收益因子（年化收益）、收益持续性因子（“常胜”因子）、风险收益因子（ Sharpe、 Calmar、 Sortino）和风险因子（波动率、下行波动率、最大回撤）四类 ， 投资者可 结合 因子表现及 组合目标 ， 筛选合适的因子。 第三， 统计新能源基金中还 未 成为普遍持仓的“小众”个股。 我们梳理了近期新能源基金在新能源概念股票的持仓情况，其中对于持仓基金数量较小的个股，公募权益基金的机构共识度相对较低， 可结合个股基本面等信息， 关注其潜在的投资机会。 基金优选回测结果表明， 年化收益、 Sortino、 Sharpe和 Calmar等因子整体表现较优。 我们 将全市场股票基金在截面上的因子降序排列，按照排名分为 5组，其中组 1的因子最小，组 5的因子最大。 分组结果显示 ， Sortino、年化收益、 Sharpe和 Calmar等因子的组 5表现较优，其组 5的年化收益在 19%以上，夏普比率在 0.85以上 ； Top10组合年化收益均超过 20%，夏普比率高于 0.87。 风险因子表现 相对 稳健。 波动率、下行波动率和最大回撤等风险因子的 组 5和 Top10组合相对其他因子更加稳健， 其组 5的年化波动率低于20%，最大回撤低于 33%； Top10组合的年化波动率低于 20%，最大回撤低于 31%。 年化收益因子 的 长期有效性较强 。 年化收益因子 的组 5年化收益、夏普比率 均 优于其他四组、全样本组合及新能源指数 ， 组 5至组 2表现呈现单边递减规律 ； 其 Top10组合相比组 5表现更优，年化收益 为 22.39%、夏普比率 为 0.90， 表明因子的 长期 有效性较强 。 风险提示 系统性风险，政策风险，模型失效风险。 Table_Industry 日期 : shzqdatemark 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： “常胜 ”优选因子在四层分类下的基金投资策略 2022 年 04 月 27 日 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 2022年07月07日 基金研究深度 请务必阅读尾页重要声明 2 目 录 1 新能源主题基金分类 . 4 1.1 主流的新能源主题指数 . 4 1.2 主流的新能源主题指数 . 4 1.3 相对值法下的新能源基金分类 . 6 1.4 绝对值法下的新能源基金分类 . 7 2 新能源主题基金优选模型 . 9 2.1 基金优选因子 . 9 2.2 模型参数 . 10 3 基金优选模型回测 . 11 3.1 各因子回测表现对比 . 11 3.2 年化收益因子的长期有效性较强 . 13 4 新能源基金持仓的 “小众 ”个股 . 16 5 风险提示 . 21 图 图 1 相对值法筛选的新能源主题基金（成立满 2 年）统计 . 6 图 2 收益、收益持续性及风险收益因子的组 5 净值 . 11 图 3 风险因子的组 5 净值 . 11 图 4 收益、收益持续性及风险收益因子 Top10 组合净值 . 12 图 5 风险因子 Top10 组合净值 . 12 图 6 年化收益因子分组回测净值 . 13 图 7 年化收益因子 Top10 组合净值 . 14 图 8 新能源基金持仓的新能源概念股票数行业分布（截止2021H2） . 16 表 表 1 主流的新能源主题指数 . 5 表 2 绝对值法（严格） 筛选的新能源主题基金（成立满 2年） . 8 表 3 模型参数 . 10 表 4 各因子的组 5 风险收益指标 . 11 表 5 各因子的 Top10 组合风险收益指标 . 13 表 6 年化收益因子的分组及 Top10 组合风险收益指标 . 14 表 7 年化收益因子的分组及 Top10 组合分年收益 . 15 表 8 年化收益因子的 Top10 组合近期选基（截止 2022 年 1月 28 日） . 15 表 9 新能源主题个股的持仓基金数（电力设备及新能源行业，截止 2021H2） . 17 表 10 新能源主题个股的持仓基金数（汽车、建筑、公用事业、有色、综合、交运、房地产、家电行业，截止2021H2） . 18 基金研究深度 请务必阅读尾页重要声明 3 表 11 新能源主题个股的持仓基金数（电子、计算机、通信行业，截止 2021H2） . 19 表 12 新能源主题个股的持仓基金数（机械、基础化工、建材行业，截止 2021H2） . 20 基金研究深度 请务必阅读尾页重要声明 4 1 新能源主题基金分类 1.1 主流的新能源主题指数 我们 在 2022 年 4 月 27 日发布的报告 “常胜”优选因子在四层分类下的基金投资策略 中，按照风格 -产业链 -产业 -行业， 对主动权益型基金 进行了 四层分类，并构建“常胜”因子，在各层级分类下优选基金。 从中观角度出发，四层分类法涵盖了风格、产业链及行业层面，但未包含主题概念。为了进一步完善基金分类体系，本报告对该分类 维度 进行延伸，以新能源主题基金为例，研究主题基金的分类及优选 方法 。 在本报告中，我们将重点解决以下三个问题： 第一，筛选新能源主题相关的所有基金 。 传统 方法 往往根据基金名称或基金介绍数据 筛选主题基金 ，但由于基金经理变更、基金转型等原因，该方法选出的基金可能存在 较大 误差。本报告采用基金持仓数据 进行 计算，所筛选的基金不考虑基金名称等因素，其误差相对前者较小。 第二，对所有新能源主题基金做优选排序 。 在完成基金分类后， 我们构建指标筛选该主题下的优质基金。按照因子特征，我们将回测因子分为收益因子（年化收益）、收益持续性因子（“常胜”因子）、风险收益因子（ Sharpe、 Calmar、 Sortino）和风险因子（波动率、下行波动率、最大回撤）四类 ，根据历史回测结果判断适合新能源 主题基金的优选因子。 第三，统计新能源基金中还 未 成为普遍持仓的“小众”个股。在第四章， 我们梳理了近期新能源基金在新能源概念股票的持仓情况，其中对于持仓基金数量较小的个股，公募权益基金的机构共识度相对较低，可关注其潜在的投资机会。 1.2 主流的新能源主题指数 本报告以新能源主题为例，当前市场上主流的新能源主题指数约 12 只，主要分为 新能源、新能源车、电池、光伏 等四个类别。其中： a.新能源 主要包括 中证新能源指数 （ 399808.SZ）、 中证内地新 能 源 主 题 指 数 （ 000941.CSI）、 中 证 新 能 源 产 业 指 数（ 930771.CSI）和 国证新能源指数 （ 399412.SZ）等 4 只指数； b.新能源车 主要包括 中证新能源汽车产业指数 （ 930997.CSI）、中 证 新 能 源 汽 车 指 数 （ 399976.SZ）、 国 证 新 能 源 车 指 数（ 399417.SZ）、 中证智能汽车主题指数 （ 930721.CSI）和 中证智能电动汽车指数 （ H11052.CSI）等 5 只指数； 基金研究深度 请务必阅读尾页重要声明 5 c.电池 主要包括 中证电池主题指数 （ 931719.CSI）和 国证新能源车电池指数 （ 980032I）； d.光伏 主要包括 中证光伏产业指数 （ 931151.CSI）。 具体指数信息如下 表所示，我们将每期各新能源主题指数的成分股取并集，得到各期新能源主题的股票池。 表 1 主流的新能源主题指数 分类 指数代码 指数简称 指数全称 简介 新能源 399808.SZ 中证新能 中证新能 源指数 选取沪深市场中涉及可再生能源生产、新能源应用、新能源存储以及新能源交互设备等业务的上市公司证券作为指数样本，以反映新能源产业相关上市公司证券的整体表现。 000941.CSI 新能源 中证内地新能源主题指数 从沪深市场中涉及新能源生产、新能源存储以及新能源汽车等业务的上市公司证券中选取新能源业务规模较大、盈利较好的 50 只样本作为指数样本，为市场提供多样化的投资标的。 930771.CSI CS 新能源 中证新能源产业指数 从沪深市场中选取新能源产业上游原材料，新能源中游生产及设备制造，新能源下游应用、存储及交互设备、新能源汽车等代表性上市公司证券作为指数样本。 399412.SZ 国证新能 国证新能 源指数 反映沪深两市新能源及新能源汽车行业上市公司整体表现，根据入围选样空间股票的 A 股日均总市值和 A 股日均成交金额进行筛选，选取 70 名股票构成指数样本股。 新能源汽车 930997.CSI 新能源车 中证新能源汽车产业指数 选取业务涉及新能源汽车产业的沪深 A 股上市公司（包括新能源整车、充电桩、锂电设备、电机电控、电池材料、电芯电池组、配套设备以及相关上游材料等）作为样本，以反映新能源汽车产业的整体表现。 399976.SZ CS 新能车 中证新能源汽车指数 从沪深市场中选取涉及锂电池、充电桩、新能源整车等业务的上市公司证券作为指数样本，以反映新能源汽车相关上市公司证券的整体表现。 399417.SZ 新能源车 国证新能源车指数 反映沪深两市新能源汽车产业相关上市公司的整体表现，根据入围选样空间股票的 A 股日均总市值和 A 股日均成交金额进行筛选，选取 50 名股票构成指数样本股，样本数量不足则按实际数量纳入。 930721.CSI CS 智汽车 中证智能汽车主题指数 将为智能汽车提供终端感知、平台应用的公司，以及其他受益于智能汽车的公司作为智能汽车主题，包括但不限于智能汽车硬件软件提供商，整车厂商，互联网厂商，行业应用供应商等，选取 80 只股票作为指数样本。 H11052.CSI 智能电车 中证智能电动汽车指数 从沪深 A 股中选取主营业务涉及智能电动汽车动力系统、感知系统、决策系统、执行系统、通讯系统、整车生产以及汽车后市场的上市公司股票作为样本股，反映智能电动汽车产业链上市公司股票的整体表现。 电池 931719.CSI CS 电池 中证电池主题指数 数从沪深市场中选取业务涉及动力电池、储能电池、消费电子电池以及相关产业链上下游的上市公司证券作为指数样本，以反映电池主题上市公司证券的整体表现。 980032I 新能电池 国证新能源车电池指数 反映 A 股市场中新能源车电池产业上市公司的市场表现，根据入围选样空间股票的 A 股日均总市值和 A 股日均成交金额进行筛选，选取 50 名股票构成指数样本股，样本数量不足则按实际数量纳入。 光伏 931151.CSI 光伏产业 中证光伏产业指数 将主营业务涉及光伏产业 链上、中、下游的上市公司股票作为待选样本，选取不超过 50 家最具代表性公司作为样本股，反映光伏产业公司的整体表现，为投资者提供新的投资标的。 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 6 1.3 相对值法下的新能源基金分类 在得到每期新能源主题股票池后，我们借鉴四层分类法的 相对值算法 ，对新能源基金进行样本池筛选。 计算全市场股票基金滚动过去 4个半年度报告期 ，在该股票池内的 持仓占净值比均值 。将该均值降序排列 ，取 排名 位于前 15%分位数的基金 ，作为新能源主题分类下的基金池。 相对值法所筛选的基金需要满足成立时间满 2 年，当前根据2021Q4 基金全部持仓数据，该方法所筛选的新能源基金共计 402只，其中灵活配置型基金占比最大（ 168 只，占比 42%），其次为偏股混合型基金（ 120 只，占比 30%）。 图 1 相对值法筛选的新能源主题基金（成立满 2 年）统计 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 7 1.4 绝 对值法下的新能源基金分类 上述方法采取相对排名百分位数，对主题基金进行分类。该方法的优点是能在历史上各期选取充分数量的主题基金样本，方便进行历史回测。其缺点是所选基金在该主题下的持仓占比可能不高，即所筛选的基金可能并非重仓该主题，仅因持仓排名靠前而被选入样本池；另外，当该主题下基金数量较多时，所筛选的样本池可能不全。 为了解决上述问题，我们构建 绝对值算法 ，其中分为严格和宽松两种方法。具体算法为： a.绝对值法（严格）： 计算全市场股票基金滚动过去 4 个半年度报告期 ，在该主题股票池内的 持仓占净值比 。要求滚动 4个半年度中，每期的持仓占比均大 于或等于 50%， 满足条件的基金作为该主题分类下的样本池。 b.绝对值法（宽松）： 计算全市场股票基金滚动过去 4 个半年度报告期 ，在该主题股票池内的 持仓占净值比 均值 ， 筛选占比均值大于或等于 50%的基金 ， 作为该主题分类下的样本池。 两种绝对值算法中，前者条件更为严格，本报告采用绝对值法 （严格） 筛选新能源主题基金池。 当前，根据 2021Q4基金全部持仓数据，绝对值法 （严格） 所筛选的新能源主题基金（成立时间满 2 年）共计 33 只。其中，普通股票型基金占比最大（ 14只，占比 42%），其次为 被动指数型基金 （ 7 只，占比 21%）， 偏股混合型基金 和 灵活配置型基金 均为 6只，占比均为 18%。 绝对值算法可以选出绝对重仓该主题的基金，但在进行历史回测时，由于早期基金（尤其是重仓该主题的基金）数量较少，在某些时期筛选的主题基金样本数量过小。因而在回测时，我们采取相对值法筛选主题基金池。在单期筛选基金，无需历史回测时，我们采取绝对值法（严格）筛选主题基金。 基金研究深度 请务必阅读尾页重要声明 8 表 2 绝对值法（严格） 筛选的新能源主题基金（成立 满 2 年 ） 基金类型 基金代码 基金简称 基金规模（合 计，亿元） 基金经理 成立日期 普通股票型基金 003834 华夏能源革新 A 187.7 郑泽鸿 2017-06-07 001790 国泰智能汽车 A 83.1 王阳 2017-08-01 004812 中欧先进制造 A 62.4 卢纯青 2018-01-19 003984 嘉实新能源新材料 A 59.5 姚志鹏 ,熊昱洲 2017-03-16 000828 泰达宏利转型机遇 A 54.8 王鹏 2014-11-18 002168 嘉实智能汽车 52.2 姚志鹏 2016-02-04 000696 汇添富环保行业 46.6 赵剑 2014-09-16 001616 嘉实环保低碳 46.4 姚志鹏 2015-12-30 005927 创金合信新能源汽车 A 42.5 曹春林 2018-05-08 000409 鹏华环保产业 32.1 孟昊 2014-03-07 003853 金鹰信息产业 A 18.1 倪超 2017-03-10 005037 银华新能源新材料量化 A 14.3 李宜璇 ,张凯 ,杨腾 2017-09-15 001166 建信环保产业 9.2 姜锋 2015-04-22 004925 长信低碳环保行业量化 A 8.5 左金保 ,姚奕帆 2017-11-09 偏股混合型基金 005939 工银瑞信新能源汽车 A 99.0 杜洋 2018-11-14 000209 信诚新兴产业 A 70.8 孙浩中 2013-07-17 006250 上投摩根动力精选 A 12.4 郭晨 2019-01-29 007163 浦银安盛环保新能源 A 4.7 杨达伟 2019-07-09 008640 方正富邦科技创新 A 2.2 吴昊 2020-01-21 400015 东方新能源汽车主题 185.8 李瑞 2011-12-28 灵活配置型基金 002190 农银汇理新能源主题 224.3 邢军亮 2016-03-29 001606 农银汇理工业 4.0 50.8 张燕 2015-08-13 001156 申万菱信新能源汽车 39.9 周小波 ,熊哲颖 2015-05-07 001951 金鹰改革红利 34.3 韩广哲 2015-12-02 002083 新华鑫动力 A 29.1 刘彬 2016-06-08 398051 中海环保新能源 23.0 左剑 2010-12-09 被动指数型基金 160225 国泰国证新能源汽车 A 26.7 谢东旭 2016-07-01 159806 国泰中证新能源汽车 ETF 16.2 徐成城 2020-03-10 161033 富国中证智能汽车 A 3.6 张圣贤 2016-02-16 501057 汇添富中证新能源汽车产业 A 149.4 过蓓蓓 2018-05-23 512580 广发中证环保产业 ETF 21.5 霍华明 2017-01-25 515030 华夏中证新能源汽车 ETF 95.2 李俊 2020-02-20 515700 平安中证新能源汽车产业 ETF 59.3 钱晶 2019-12-31 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 2 新能源主题基金优选模型 2.1 基金优选因子 在对主题基金进行分类后，我们构建指标筛选该主题下的优质基金。在 2022 年 4 月 27 日发布的报告 “常胜”优选因子在四层分类下的基金投资策略 中，我们构建了“常胜”因子，衡量基金收益的持续性。“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，“胜利”标准 为 该基金每个月净值是否创新高 ，则基金的 月度胜率 x/t（ %）即为 “常胜” 指标。 = / 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。 除“常胜”因子外，我们加入常见的风险收益指标，分别对主题基金进行历史回测，根据回测结果筛选适合该主题的风险收益因子。按照因子特征，我们将回测因子分为 收益因子、收益持续性因子、风险收益因子和风险 因子 四类。本报告采用的因子如下： a.收益因子： 年化收益 b.收益持续性因子： “常胜”因子 c.风险收益因子： Sharpe、 Calmar、 Sortino d.风险因子： 波动率、下行波动率、最大回撤 对于单个因子，我们将全市场股票基金在截面上的因子降序排列，按照排名分为 5 组，其中组 1 的因子最小，组 5 的因子最大。根据因子分组后，我们分别对 5组基金组合进行回测，以此判断因子的有效性。 如果 组合 净值 表现 呈现组 5至组 1的单边递减规律，说明 因子 有效性较强。则我们构建增强 的 Top10 组合，即从组 5 中将 因子 排名前 10 的基金选出并构建 FOF 组合 。 基金研究深度 请务必阅读尾页重要声明 10 2.2 模型参数 样本范围：全市场 股票型 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 、 平衡混合型基金 、被动指数型基金和增强指数型基金 ； 分类标准： 相对值法筛选新能源主题基金 回测区间： 2017 年 2 月 3 日 至 2022 年 6 月 17 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； 基准指数：选取 中证新能源指数（ 399808.SZ） 和 中证 800（ 000906.SH） 两个指数作为基准指数。 表 3 模型参数 参数 设定值 样本范围 全市场股票型公募基金，包括普通股票型基金、偏股混合型基金、灵活配置型基金、平衡混合型基金、被动指数型基金和增强指数型基金 分类标准 相对值法筛选新能源主题基金 回测区间 2017 年 2 月 3 日至 2022 年 6 月 17 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 基准指数 中证新能源指数 （ 399808.SZ）、中证 800（ 000906.SH） 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 3 基金优选模型回测 3.1 各因子回测表现对比 下图展示了各因子的组 5（因子最大租） 净值表现，其中，年化收益、 Sortino、 Sharpe和 Calmar等因子的组 5净值表现较优。波动率、下行波动率、最大回撤等风险因子的全历史净值收益 整体 低于其他因子。 图 2 收益、收益持续性及风险收益因子的组 5 净值 图 3 风险因子的组 5 净值 资料来源： Wind, 聚源 , 上海证券研究所 资料来源： Wind, 聚源 , 上海证券研究所 下表展示了各因子的组 5（因子最大组）的风险收益指标，其中， Sortino、年化收益、 Sharpe 和 Calmar 等因子的组 5 表现较优，其组 5 的年化收益在 19%以上，夏普比率在 0.85 以上。 波动率、下行波动率和最大回撤等风险因子的组 5相对其他因子更稳健，其组 5 的年化波动率低于 20%，最大回撤低于 33%。 表 4 各因子的组 5 风险收益指标 分类 因子 累计收益 年化收益 Sharpe Calmar 年化波动率 最大回撤 收益因子 年化收益 165.93% 20.75% 0.86 0.56 24.16% -36.82% 收益持续性因子 “常胜”因子 118.99% 16.31% 0.75 0.44 21.73% -37.50% 风险收益因子 Sharpe 161.22% 20.34% 0.87 0.54 23.32% -37.33% Calmar 152.54% 19.56% 0.86 0.51 22.75% -38.03% Sortino 169.21% 21.04% 0.91 0.57 23.13% -37.15% 风险因子 波动率 92.78% 13.49% 0.73 0.45 18.50% -30.24% 下行波动率 95.06% 13.75% 0.72 0.43 19.05% -32.08% 最大回撤 100.63% 14.37% 0.73 0.47 19.72% -30.82% 基准指数 新能源指数 150.16% 19.34% 0.64 0.41 30.11% -46.88% 中证 800 20.22% 3.61% 0.19 0.11 19.49% -33.24% 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 下图展示了各因子的 Top10（因子排名前 10 名的基金组合）组合净值， 与各因子组 5 表现结果类似 ，年化收益、 Sortino、Sharpe 和 Calmar 等因子的 Top10 组合净值表现较优 ， 波动率、下行波动率、最大回撤等风险因子的 历史整体 收益低于其他因子。 图 4 收益、收益持续性及风险收益因子 Top10 组合净值 图 5 风险因子 Top10 组合净值 资料来源： Wind, 聚源 , 上海证券研究所 资料来源： Wind, 聚源 , 上海证券研究所 下表展示了各因子 Top10 组合的风险收益指标，其中年化收益、 Sortino、 Sharpe 和 Calmar 等因子的 Top10 组合年化收益均超过 20%，夏普比率高于 0.87，整体表现较优。 波动率、下行波动率和最大回撤等风险因子的 Top10 组合 相对其他因子更 加 稳健，其 Top10 组合 的年化波动率低于 20%，最大回撤低于 31%。其中，波动率因子的 Top10 组合年化波动率和最大回撤最低，分别为 17.67%、 -28.55%。 在新能源主题基金内 构建优选组合时，投资者可根据组合目标进行因子筛选 。 如果组合目标侧重于收益或风险调整后的收益，则可选取年化收益、 Sortino、 Sharpe 和 Calmar 等因子；如果组合目标侧重于波动率或最大回撤，则可选择 波动率、下行波动率和最大回撤等风险因子 。 基金研究深度 请务必阅读尾页重要声明 13 3.2 年化收益因子 的 长期 有效性较强 下图展示了年化收益因子的分组回测净值，其中组 5（因子最大组）在五组中表现最优， 整体 跑赢其他四组、全样本及新能源指数。 其次为组 4，跑赢组 1、组 2 和 组 3。组 2 和组 3 整体跑输其他三组。除组 1 外（ 5 组中排名第三）， 组 5 至 组 2 表现呈现单边递减规律，表明因子的有效性 整体 较强 。 图 6 年化收益因子分组回测净值 资料来源： Wind, 聚源 , 上海证券研究所 表 5 各因子的 Top10 组合风险收益指标 分类 因子 累计收益 年化收益 Sharpe Calmar 年化波动率 最大回撤 收益因子 年化收益 185.13% 22.39% 0.90 0.65 24.80% -34.21% 收益持续性因子 “常胜”因子 131.86% 17.60% 0.82 0.48 21.59% -36.90% 风险收益因子 Sharpe 165.86% 20.75% 0.88 0.61 23.62% -34.02% Calmar 160.88% 20.31% 0.91 0.61 22.20% -33.27% Sortino 179.41% 21.91% 0.93 0.64 23.47% -34.05% 风险因子 波动率 89.18% 13.08% 0.74 0.46 17.67% -28.55% 下行波动率 96.39% 13.90% 0.76 0.47 18.23% -29.57% 最大回撤 82.81% 12.34% 0.64 0.40 19.40% -30.94% 基准指数 新能源指数 150.16% 19.34% 0.64 0.41 30.11% -46.88% 中证 800 20.22% 3.61% 0.19 0.11 19.49% -33.24% 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 下图为年化收益因子的 Top10 净值表现，其在全历史整体跑赢组 5、新能源指数、全样本及中证 800 指数。 表明 Top10 组合（年化收益因子最大的 10 只基金构建的组合）相对组 5 有明显的增强效果， 指标的长期有效性较强 。 图 7 年化收益因子 Top10 组合净值 资料来源： Wind, 聚源 , 上海证券研究所 下表展示了年化收益因子的分组及 Top10组合风险收益指标，组 5的年化收益、夏普比率优于其他四组、全样本组合及新能源指数。 Top10 组合相比组 5 表现更优，其年化收益 为 22.39%、夏普比率 为 0.90， 组合 整体表现优异。 表 6 年化收益因子的分组及 Top10 组合风险收益指标 组 累计收益 年化收益 Sharpe Calmar 年化波动率 最大回撤 Top10 185.13% 22.39% 0.90 0.65 24.80% -34.21% 组 5 165.93% 20.75% 0.86 0.56 24.16% -36.82% 组 4 119.70% 16.39% 0.73 0.44 22.53% -37.59% 组 3 92.71% 13.48% 0.62 0.37 21.67% -36.48% 组 2 92.27% 13.43% 0.61 0.35 21.99% -37.87% 组 1 108.67% 15.24% 0.70 0.39 21.78% -38.70% 全样本 115.48% 15.95% 0.73 0.44 22.00% -36.41% 新能源指数 150.16% 19.34% 0.64 0.41 30.11% -46.88% 中证 800 20.22% 3.61% 0.19 0.11 19.49% -33.24% 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 下表展示了年化收益因子的分组及 Top10组合历史分年收益，其中 Top10和组 5整体表现相对稳健 。在 2018年市场下跌时，其收益约为 -24%，相对新能源指数约有 10%的超额收益；在 2017、2021 等年份的绝对收益显著高于新能源指数。 下表为年化收益因子的 Top10 组合近期所选基金（截止 2022年 1 月 28 日 ） 。 表 7 年化收益因子的分组及 Top10 组合分年收益 组 2017 2018 2019 2020 2021 2022YTD Top10 25.11% -24.58% 45.69% 50.96% 52.50% -10.09% 组 5 25.28% -24.45% 46.90% 55.21% 35.07% -9.93% 组 4 23.88% -28.00% 60.62% 65.61% 3.71% -12.21% 组 3 16.54% -28.77% 47.55% 64.66% 4.32% -11.30% 组 2 19.72% -33.11% 56.03% 69.64% 1.84% -13.52% 组 1 9.11% -33.86% 56.74% 66.65% 25.37% -14.27% 全样本 18.82% -29.71% 53.69% 64.30% 13.64% -12.24% 新能源指数 9.37% -35.04% 25.49% 100.87% 38.94% -5.06% 中证 800 14.16% -28.37% 35.39% 23.95% -1.98% -12.80% 资料来源： Wind, 聚源 , 上海证券研究所 表 8 年化收益因子的 Top10 组合近期选基（截止 2022 年 1 月 28 日） 序号 基金代码 基金简称 基金类型 基金规模（合 计，亿元） 基金经 理 成立日期 1 001656 农银汇理中国优势 灵活配置型基金 2.9 许拓 2017-06-08 2 519918 华夏兴和 灵活配置型基金 53.1 李彦 2014-05-30 3 003961 易方达瑞程 A 灵活配置型基金 35.0 贾健 2016-12-15 4 000739 平安新鑫先锋 A 灵活配置型基金 5.6 张晓泉 2015-01-29 5 001718 工银瑞信物流产业 A 普通股票型基金 32.4 张宇帆 2016-03-01 6 161033 智能汽车 LOF 被动指数型基金 3.6 张圣贤 2016-02-16 7 000039 农银汇理低估值高增长 偏股混合型基金 2.8 张燕 2013-03-26 8 005094 万家臻选 偏股混合型基金 13.4 莫海波 2017-12-20 9 000689 前海开源新经济 A 灵活配置型基金 125.0 崔宸龙 2014-08-20 10 040015 华安动态灵活配置 A 灵活配置型基金 22.9 蒋璆 2009-12-22 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 4 新能源基金持仓的 “小众”个股 在本报告 的 1.2 节，我们筛选了市场上主流的新能源主题指数，将其每期的成分股取并集，得到各期新能源主题的股票池 。 在本章， 我们梳理了近期新能源基金在新能源概念股票的持仓情况 ，统计 各行业 新能源概念股票的持仓基金数。 截止 2021 年 12 月 31 日，新能源主题基金在电力设备及新能源行业中，持仓的新能源 概念 股票数量最多 （ 73只，占比 37%），其次为汽车（ 24 只，占比 12%）和电子行业（ 21 只，占比 11%）。 图 8 新能源 基金 持仓的新能源概念股票 数 行业分布 （截止 2021H2） 资料来源： Wind, 聚源 , 上海证券研究所 下表统计了截止 2021 年 12 月 31 日，各行业的新能源概念个股持仓的新能源基金数 。 其中 对于 还未成为普遍持仓的 “小众”个股 ， 例如 绝对值法下持仓基金数小于或等于 2的股票，其 公募权益基金的 机构 共识度 相对较低， 可 结合个股基本面等信息， 关注其潜在的投资机会。 基金研究深度 请务必阅读尾页重要声明 17 表 9 新能源主题个股的持仓基金数（电力设备及新能源行业，截止 2021H2） 股票信息 绝对值法 相对值法 股票信息 绝对值法 相对值法 行业 股票代码 股票简称 基金数 相对上期增加 基金数 相对上期增加 行业 股票代码 股票简称 基金数 相对上期增加 基金数 相对上期增加 电力设备及新能源 300750 宁德时代 32 11 311 14 电力设备及新能源 300772 运达股份 3 2 27 23 603659 璞泰来 23 6 97 -14 600875 东方电气 3 2 19 18 300014 亿纬锂能 22 7 216 8 601877 正泰电器 3 3 39 32 002850 科达利 20 8 60 20 601985 中国核电 3 1 20 18 301155 海力风电 19 19 155 155 603606 东方电缆 3 3 55 53 688005 容百科技 19 6 68 -18 000591 太阳能 2 1 13 12 300274 阳光电源 15 6 169 -7 002196 方正电机 2 1 7 5 600884 杉杉股份 15 7 52 19 002487 大金重工 2 2 34 32 601012 隆基绿能 15 6 186 -23 002610 爱康科技 2 0 3 -1 600885 宏发股份 13 4 39 -3 300745 欣锐科技 2 1 18 17 600110 诺德股份 12 1 52 -4 300820 英杰电气 2 2 12 9 002340 格林美 11 3 22 -2 600482 中国动力 2 1 4 3 300124 汇川技术 11 1 77 -36 600869 远东股份 2 1 7 3 002074 国轩高科 10 4 42 14 601126 四方股份 2 2 19 17 002459 晶澳科技 9 5 107 18 601222 林洋能源 2 0 24 18 300438 鹏辉能源 9 6 35 21 601615 明阳智能 2 0 30 22 300001 特锐德 8 5 29 5 603063 禾望电气 2 2 11 8 600438 通威股份 8 1 71 -24 603185 上机数控 2 -1 11 -12 603806 福斯特 8 0 85 15 002176 江特电机 1 1 18 12 688390 固德威 8 2 55 -6 002249 大洋电机 1 0 1 -2 688599 天合光能 8 5 98 35 002506 协鑫集成 1 0 1 0 600406