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【国盛量化】ETF“交易型”、“配置型”投资者行为有何特征?

[2022-05-05 09:16:32] 编辑:观察者 点击量:2
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导读:炒股就看金麒麟分析师研报,权威,专业,及时,全面,助您挖掘潜力主题机会!报告摘要2022年以来ETF总体规模有明显减少。过去五年,宽基和风格ETF规模稳健增长,行业与主题ETF规模呈爆发性增长,其年均增速分别为:26.15%、100.38%。2022年以来ETF市场规模 .....

炒股就看金麒麟分析师研报,权威,专业,及时,全面,助您挖掘潜力主题机会!

报告摘要

2022年以来ETF总体规模有明显减少。过去五年,宽基和风格ETF规模稳健增长,行业与主题ETF规模呈爆发性增长,其年均增速分别为:26.15%、100.38%。2022年以来ETF市场规模总体有所下降,其中宽基和风格ETF下降更多,两者规模降幅分别为:-14.62%、-4.81%。

本文采用滤波的方法将ETF规模划分为“交易型”和“配置型”两类。“交易型”资金主要由滤波的噪音项构成,剔除异方差影响并标准化到0-100%,可代表速率较快的短期资金变化;“配置型”资金主要由滤波的趋势项构成,可代表速率较慢的长期资金变化。

本文对两种类型资金操作表现分别提出了评价和刻画方式。“交易型”资金可以采用仓位模拟交易收益进行评价。“配置型”资金可以采用资金成本分布、资金平均成本、是否“追跌杀涨”进行评价。“追跌杀涨”作为一种操作规则,只需应对而无需预测市场,一般来说好于“追涨杀跌”。

两类资金评价方式的主要结论如下:

1、“交易型”资金在主流宽基指数上都具有长期稳健的操作优势;

2、“交易型”资金在行业指数上擅长具有长逻辑的科技板块和交易逻辑相对固化的证券、军工等品种,不擅长周期、金融等无长逻辑、预期不断被突破的品种;

3、“配置型”资金在部分Smartbeta特别是红利类指数上容易做到“低买高卖”,但在消费、金融类指数上较难做到;

4、大部分ETF“配置型”资金倾向于“追跌杀涨”,但操作是否有效还依赖于其他因素。

2022年以来两类资金操作特征如下:

“交易型”资金有14个品种正收益,210个品种负收益,平均收益-10%。其中收益最高的为:中国互联网30、红利指数、中证煤炭等;

“配置型”资金有160个品种加仓,64个品种减仓,平均相对年初加仓比例16%。加仓比例最高的为:中证800地产、中证旅游、中证全指建筑材料等。

主流宽基:沪深300、中证500、创业板指,“交易型”资金仓位都已接近满仓,其对当前反弹较为看好。

1. ETF市场总体结构变化

以近五年的视角来看,宽基和风格ETF规模稳健增长,行业与主题ETF规模呈爆发性增长。两者过去五年年均增速分别为:26.15%、100.38%。

【国盛量化】ETF“交易型”、“配置型”投资者行为有何特征?

2022年以来ETF市场规模总体有所下降,其中宽基和风格ETF下降更多。截至2022年4月19日,宽基与风格ETF由5799亿元下降至4951亿元,降幅-14.62%。行业与主题ETF由3971亿元下降至3780亿元,降幅-4.81%。对比指数平均跌幅来看,行业与主题ETF明显有更多的资金流入。

【国盛量化】ETF“交易型”、“配置型”投资者行为有何特征?

宽基与风格ETF规模分布由集中向分散变化。宽基ETF主要通过新发获取市场份额,原有份额相对稳定;科技、北向类宽基ETF近年规模上升迅速;已发产品中红利指数ETF规模占比稳中有升。

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行业与主题ETF规模分布逐步均衡化。大周期类ETF占比在2013年被大金融超越;大金融类ETF占比在2020年被大科技超越;大消费类ETF占比19、20年最低,当前有回升趋势;当前各类行业与主题ETF规模占比由金融主导、科技主导慢慢向均衡变化。

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2. ETF投资者行为监测

2.1 “交易型”资金与“配置型”资金

ETF的规模受到多重因素的影响,包括长期“配置”资金的流入、指数总体涨跌幅的影响、新发产品带来的增量资金、“交易”型投资者的操作等,各类规模的动机不同、操作期限不同、操作特征不同,因而必须区别看待。

我们采用滤波的方式将ETF规模总体划分为:“交易型”资金与“配置型”资金:

“交易型”资金:滤波噪音项,通过log变换剔除异方差影响并标准化到0%-100%作为模拟仓位,代表速率较快的短期资金变化;

“配置型”资金:滤波趋势项,代表速率较慢的长期资金变化。

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2.2 “交易型”资金操作表现如何?

2.2.1 “交易型”资金表现较强产品举例——中证全指证券公司

我们以跟踪中证全指证券公司指数的ETF为例,其“交易型”资金按照模拟仓位进行收益计算,长期操作胜率高,波段操作提供显著正向超额收益。虽然指数长期收益不高,但是ETF“交易型”投资者在产品上收益较高,做到了较为稳定的“低买高卖”。

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2.2.2 “交易型”资金表现较弱产品举例——中证申万有色金属

我们以跟踪中证申万有色金属指数的ETF为例,其“交易型”资金的波段操作效果近年并不好,总体收益不高。在2021年体现出了“底部割肉”、“一涨就卖”等失误操作。

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如若与此类“交易型”资金反向操作,则可获得显著正向超额收益。

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2.2.3 哪些品种“交易型”资金操作表现较强?

产品上市满1年的宽基与风格指数共64只,按照年化绝对收益率大于5%来划分,其中“交易型”资金收益显著品种34只,反“交易型”资金收益显著品种1只。主流宽基包括:上证50、沪深300、中证500、创业板指等“交易型”资金都具有优势。

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下方展示了中小100和中证500产品上“交易型”资金长期的操作表现,可以看到长期收益较为稳健。这两只指数上的交易型选手总体具有丰富的经验和水平。

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产品上市满1年的行业与主题指数共96只,按照年化绝对收益率大于5%来划分,其中“交易型”资金收益显著品种35只,反“交易型”资金收益显著品种6只。其中优势操作品种多集中于具有长逻辑的科技板块和交易逻辑相对固化的证券、军工等品种;反向优势操作品种多集中于周期、金融地产等无长逻辑、预期不断被突破的品种。

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下方展示了内地低碳和中证钢铁产品上“交易型”资金长期的操作表现,可以看到内地低碳上的“交易型”资金主要规避了2022年以来的下跌从而获得了超额收益。中证钢铁上的“交易型”资金在2021年前期牛市中未能坚持住,“一涨就卖”从而未能获得指数上涨的收益,并且在指数加速冲顶期间进入,大幅下跌后“割肉”从而造成了亏损。与此类资金反向操作可以获得不错的收益。

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各指数品种“交易型”资金年化换手率分布在2倍-38倍之间,平均14倍。也就是平均大约18个交易日一次满仓或者空仓操作,从波段角度并非特别高频。假设ETF交易成本单边0.3%,则平均来说年化交易费用为4.2%,按照上限38倍来计算年化交易费用也仅11.4%。根据上文计算的“交易型”资金年化收益来说并不会造成过多负担,扣除费用后收益仍然可观。

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2.3 “配置型”资金操作表现如何?

“配置型”资金不同于“交易型”资金,是不平稳的。因此其无法按照标准化到0-100%的模拟仓位进行考察。由于其持有期偏长,对其浮盈浮亏进行考察也并不是好的方法。因此对“配置型”资金的操作表现主要以其行为特征来刻画,比如其是否能够长期做到“低买高卖”。当然一般来说投资者无法做到绝对的“低买高卖”,这是一种极为理想的结果。而模糊的“低买高卖”同样需要投资者对于“半山腰”有精准的预测能力,也较为困难。

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而一般投资者普遍的行为规则主要有两种“追涨杀跌”和“追跌杀涨”,这两种行为都无需投资者对于市场有预测而仅需应对。对于相同的涨跌幅,这两种行为在假设交易连续且匀速的情况下效果是近乎等价的,但是在离散的情况下后者要优于前者。因而“追跌杀涨”优于“追涨杀跌”。

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因此“配置型”资金操作表现如何,可以通过衡量其是否做到“低买高卖”来表征,而其典型行为特征可用“追涨杀跌”、“追跌杀涨”来刻画。当然其行为也可能既不属于“追涨杀跌”,也不属于“追跌杀涨”,比如一些规模持续扩大或缩小的品种。

2.3.1 “配置型”资金“低买高卖”刻画的两种方法

我们首先可以资金成本分布刻画“配置型”资金操作表现。一般来讲“高卖”意味着投资者卖出的位置集中在高位,“低买”意味着投资者买入的位置集中在低位。我们定义“高腰”= 成本分布负偏,“低腰”= 成本分布正偏,可以粗略筛选出做到“低买高卖”的投资者所关注的品种。

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“低买高卖”:

1、买入成本“低腰”;

2、卖出成本“高腰”;

3、平均卖出成本高于买入成本。

满足这三个条件的品种有13只,主要为宽基与风格指数,行业与主题指数较少。大部分品种无法满足的主要是第三个条件,可能原因在于配置型资金长期增长,卖出量比较有限,买入规模与卖出规模差距较大无法合理比较。

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如若不看第三个条件,具有2年以上交易历史产品中,“高买低卖”的有中证医疗、300医药、证券公司、创成长、中证酒、中证全指半导体等,金融消费居多。操作偏“低买高卖”的有沪深300红利、持续发展、500等权、500成长估值、红利潜力等产品,Smartbeta特别是红利类的偏多。

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除此之外,我们还可以用资金平均成本刻画“配置型”资金操作表现。将单个品种上的“配置型”资金视为一个投资者,那么这个投资者的资金平均成本随着买卖操作越下降越代表其操作是成功的。

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我们举两个例子说明这个方式的合理性:某投资者10元买了2手,平均成本是10元。如果其“低卖”,在5元的时候卖出1手,则剩下1手的平均成本为15元,平均成本明显上升;如果其“高卖”,在15元的时候卖出1手,则剩下1手的平均成本为5元,平均成本明显下降。

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那么如何刻画资金成本稳定下降?我们采用资金平均成本变化的夏普率,夏普率越负代表资金成本下降越稳定。具有2年以上交易历史产品中,资金成本长期稳定下降的有65个品种。综合来看较好的有:创新100、持续发展、沪深300红利、中小300、中证能源等。而资金成本长期上升的有:超大盘、深证成指、180治理、中证酒、创成长、中证医疗等。“资金成本分布”与“资金平均成本”刻画的结果具有一定相似性。

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2.3.2 具有“追跌杀涨”特征的“配置型”资金有哪些?

上述两种方法主要目标是刻画“低买高卖”,其相对抽象。本节我们对“追跌杀涨”的特征进行筛选。通过计算指数ETF规模变化和指数涨跌的相关系数可进行粗略分类。宽基与风格指数、行业与主题指数中两者相关系数基本都为负,也就是说大部分指数产品中的“交易型”资金以“追跌杀涨”为主要模式。其中行业与主题指数负相关性更显著。

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更细致的,我们通过筛选出具有2年以上交易时间,同时具有明显“追跌杀涨”特征的品种,其中宽基与风格有9只,行业与主题有12只。其中大部分买入成本偏度为正,因此其“买”的都比较好;卖出成本虽然均值为负,但从具体品种上来说有正有负。因此“追跌杀涨”模式下大概率都能“买”的相对便宜,但“卖”的不一定相对高。

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以下我们将例举一些具有代表性的例子。

2.3.3 “追跌杀涨”且做到“低买高卖”的品种举例

跟踪国证芯片的ETF产品的“配置型”资金基本每波都做到了“追跌杀涨”,很少在高位追加买入,也很少在底部割肉卖出,买入成本呈“低腰分布”,卖出成本呈“高腰分布”。但由于其在指数2021年三季度顶部之后一直加仓,导致其目前的资金平均成本高于2020年初,如若未来指数反弹期间能有较好的减仓操作,则资金成本有望明显下行。

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2.3.4 “追跌杀涨”但做不到“低买高卖”的品种举例

跟踪人工智能ETF产品的“配置型”资金基本也做到了“追跌杀涨”,但是可以看到资金平均成本长期基本维持不变。也就是说“追跌杀涨”模式未必一定降低资金成本,也与操作筹码分布具有高度关系。比如2020年3月-7月的减仓,如若底部位置少减仓,顶部位置多减仓,资金成本能下降的更多。

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2.3.5 “追涨杀跌”却做到“低买高卖”的品种举例

跟踪创业蓝筹ETF产品的“配置型”资金很明显具有“追涨杀跌”行为,但是其资金平均成本却不断下降。主要原因在于指数本身在大幅上涨后位于高位震荡,“配置型”资金在此区间内无论怎样减仓其卖出点位都远高于买入点位,资金成本将快速下降。这类资金在高位震荡区间并没有“追涨杀跌”,也没有机械的“追跌杀涨”,而看起来对于指数走势具有更强的预判能力,判断指数难以继续大幅上行的情况下进行了坚决长期的减仓操作。

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3. 2022年以来各类ETF投资者表现如何?

本报告我们提出了ETF“交易型”和“配置型”投资者操作行为的评价方法:

“交易型”:仓位模拟交易收益表现

“配置型”:资金成本分布、资金平均成本、是否“追跌杀涨”

主要结论如下:

1、“交易型”资金在主流宽基指数上都具有长期稳健的操作优势;

2、“交易型”资金在行业指数上擅长具有长逻辑的科技板块和交易逻辑相对固化的证券、军工等品种,不擅长周期、金融等无长逻辑、预期不断被突破的品种;

3、“配置型”资金在部分Smartbeta特别是红利类指数上容易做到“低买高卖”,但在消费、金融类指数上较难做到;

4、作为无需预测的应对操作来说,“追跌杀涨”理论上好于“追涨杀跌”。大部分ETF“配置型”资金倾向于“追跌杀涨”,但操作是否有效还依赖于其他因素。

今年以来截至4月29日“交易型”资金有14个品种正收益,210个品种负收益,平均收益-10%。其中收益最高最低的如下所示。

【国盛量化】ETF“交易型”、“配置型”投资者行为有何特征?

今年以来截至4月29日“配置型”资金有160个品种加仓,64个品种减仓,平均相对年初加仓比例16%。加仓减仓比例最高的如下所示。

【国盛量化】ETF“交易型”、“配置型”投资者行为有何特征?

从“交易型”资金仓位来看,截至2022年4月29日沪深300、中证500、创业板指仓位都已接近满仓,“交易型”资金对当前反弹较为看好。

【国盛量化】ETF“交易型”、“配置型”投资者行为有何特征?【国盛量化】ETF“交易型”、“配置型”投资者行为有何特征?

风险提示:量化统计基于历史数据,如若市场环境或者基金基本情况发生变化,不保证规律的延续性。

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