每經編輯｜黃小聰    

每經記者  黃小聰 每經編輯 吳永久

要說2016年，那是真的不好賺錢，公私募基金交出的成績單里，虧損的也真是綠油油的一片！

話說回來，業績不好，不代表沒有東西值得學習，畢竟人家天天都泡在股票里，十幾年的汗水也得有點兒回報不是！

近期，某券商發布了一篇基于基金持倉分布行業超額收益預測研究的研報，火山君發現了一件好玩的事情：如果通過大數據對基金持倉進行分析的話，你是有可能跟著基金找到大概率賺錢機會的！

先來點精華：基金超配、基金增持、基金連續超配、基金連續增持、基金超配加基金增持的行業，需要我等吃瓜群眾重點關注，因為你有七成機會跑贏市場！

跑贏滬深300的勝率達七成

游走于A股，耳熟能詳的一句話：“當行情單邊上漲時，傻瓜都能賺錢！”而當市場變得萎靡時，如何把握住為數不多的投資機會，就變成一道難題。

大概率戰勝市場的各種模式，比如量化選股等等，也甚是火熱。而近期，上述券商發布的研究報告，通過對基金持倉分布情況進行了大數據分析，為投資者進行投資決策提供了一條有價值的參考路徑。

報告中，該券商統計了自2013年1季度到2016年3季度共15個季度基金重倉持股的行業分布情況后發現， 醫藥生物、計算機、傳媒、食品飲料等行業的基金持倉占比始終保持在較高的水平，而鋼鐵、綜合、采掘、建筑材料等行業則占比較低。

同時間區間，計算機、傳媒、通信等TMT行業漲幅居前，并大幅跑贏了滬深300指數， 其收益表現明顯優于采掘、有色金屬、鋼鐵等周期性行業。

為了進一步分析，他們選取成立滿3個月的股票型基金、偏股混合型基金以及靈活配置型基金構建樣本。考慮到不同靈活配置型基金的股票倉位差異較大，因此剔除了股票持倉比例低于50%的標的品種，另外，還剔除了被動指數型基金和增強指數型基金。（啥意思？一句話，就是為了選取最具有代表性的基金作為樣本。）

根據以上標準，其共篩選出股票型基金164只，偏股混合型基金475只和靈活配置型382只，合計1021只基金，從而構建出最初的樣本池。

重點來了，如果以季度作為周期，根據前一季度各行業的基金持倉分布情況，篩選出滿足預測指標的行業。在每季度第二個月月初（前一季度的季報一般都是在下個季度第一個月月末披露），平均買入滿足預測指標的各個行業，持有至季度末賣出平倉。

啥結論？從2013年3季度到2016年3季度，行業組合累計收益率為146.79%，年化收益率為33.78%。同期滬深300指數累計收益率為48.35%，組合大幅跑贏指數，累計超額收益率高達98.44%。 其中，行業組合在13個季度中的9個季度跑贏了滬深300指數，勝率達69.23%。

預測指標從哪來？

當然，上述所指還僅僅是個結論，如何根據這些基金前一季度的行業持倉情況，篩選出滿足預測指標的行業才是重中之重。而這其中的邏輯又是什么呢？

其實在這些基金中，關注的重點集中在五個不同的預測指標，那就是基金超配、基金增持、基金超配加基金增持、基金連續超配和基金連續增持。

首先，將各行業的基金持倉占比同流通市值占比進行相減，計算出不同行業的基金超額配置比例，以此來做進一步的分析。

相關業內人士解釋道，“這其實是從絕對量的角度進行考慮，舉個例子，比如說市場上股票總市值是1萬億，銀行占20%，同時假設公募基金在1萬億中投資規模是100億，在這100億中，銀行占了10億，也就是占比10%，那么，公募對銀行持倉比例是低于市場中銀行的份額占比。”

其次，統計出2013年2季度到2016年2季度共13個季度，28個申萬一級行業相較于滬深300指數的超額收益率，共得到樣本364個。

五個指標中，大數據跟蹤結果如下圖：

火山君發現，各指標的預測勝率均處于70%左右的水平，基金增持加基金超配的模式預測準確度更高喲！

再考慮到不同行業的基金持倉特征存在較大差異，再根據各預測指標的適用性（包括樣本個數及觸發難易度）及預測勝率，進一步篩選出了各個行業所對應的預測指標。

結果顯示，化工、房地產、汽車、機械裝備更適用基金超配的預測指標；輕工制造、建筑材料、傳媒、通信等16個行業更適用基金增持的預測指標；而家用電器和電氣設備適用的是基金連續超配的預測指標；有色金屬、交通運輸、商業貿易等6個行業則適用基金連續增持的預測指標。

一類個股或存超額收益

那么，說得更具體一點，根據這種預測方式篩選出的組合，在過往中都能把握住哪些市場機會呢？數據顯示，組合在2013年3季度至2014年3季度持有計算機、傳媒等TMT行業，在2014年4季度持有非銀金融行業，均成功把握住了當時的市場熱點。 而在2016年中小市值板塊整體較為疲弱的市場環境下，組合規避了計算機、傳媒等行業，轉而持有家用電器、食品飲料、建筑裝飾等大盤藍籌行業，從而實現了組合凈值的穩定增長。

如果再近一點，根據各行業2016年2季度和3季度的基金超配、基金增持情況，篩選出滿足預測指標的行業10個，分別為化工、機械裝備、鋼鐵、輕工制造、醫藥生物、建筑材料、建筑裝飾、通信、家用電器和商業貿易。

檢驗其在2016年11月1日至12月20日內是否能夠取得相對于滬深300指數的超額收益。結果顯示，在這期間，篩選出的行業組合收益率為1.04%，同期滬深300指數收益率同為-0.82%，組合跑贏指數。 其中，行業組合在11月份的大部分時間都跑贏了指數， 之后由于市場整體行情向下，組合凈值出現較大回撤， 一度跑輸滬深300指數，但在期間最后階段組合開始出現反彈， 最終獲得了1.85%的超額收益。    

如果再具體從組合持倉的10個行業中，共有7個行業相較于滬深300指數獲得了超額收益。化工在2016年3季度處于基金超配的情況，其在上述測試期間的行業指數收益率為1.68%，相對于滬深300的超額收益為2.49%；鋼鐵在2016年3季度屬于基金增持， 其在上述測試期間的行業指數收益率為5.23%，相對于滬深300的超額收益為6.04%。

值得關注的是，在樣本期內，全部28個申萬一級行業中只有10個行業跑贏了滬深300指數。也就是說，該組合成功預測出了除農林牧漁、紡織服裝、銀行外的其余7個行業。

通過這些對比可以發現，基于基金持倉分布情況所得到的各行業超額收益預測指標具備一定的有效性，能夠為投資者進行投資決策提供有價值的參考。

不過，上述業內人士也同時指出，“這里面是做3年的研究，如果想再讓組合收益進一步提升，可以把時間再往前推，數據樣本更多，組合的有效性更高；另外還可以結合其它指標做更多進一步的研究，包括怎么去配置資金、不同行業的倉位調整等。”

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