探究开放式股票型基金仓位配置模型应用.doc

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1、探究开放式股票型基金仓位配置模型应用摘要：目前，随着股票市场越来越备受瞩目，开放式积极管理型基金的股票持仓动向也成为了股票市场最被关注的指标之一。本文就开放式股票型基金仓位配置模型应用展开了探讨，分析了模型的基本原理、建模的步骤与方法、模型的试验结果及评价与反思，希望对同类事业有所借鉴。关键词：开放式股票型基金仓位配置收益因子分析一、模型的基本原理传统的基金仓位估算方法主要依靠的是CAPM模型，这种模型利用基金净值变化和基金基准收益变化的比较，进而采用单因素回归方法分析所得。利用这种方式在A股现实情况里，有一个最大的缺陷为：基金使用的基准虽然是沪深300、中证800或者MSCI中国A股指数，

2、可是在具体的操作中，基金存在着管理因素的不足，加上在行业配置或风格配置方面都发生了频繁变换，便会造成具体的仓位配置及基准存在较大差异，最终导致了单因素回归方法使用中出现很大误差。二、建模的步骤与方法（一）建模步骤总的来说，在建模时，首先应查找相关的数据源，确保这些数据源的准确；其次是将数据源输入模型中；最后，采用适当的分析方式对数据进行分析，从而建立相关的基金仓位配置模型。其中，建模所需的数据源主要有：开放式股票型基金池、行业因子代表、规模因子代表、基金收益。（二）建模方法当前，A股市场开放式股票型基金采用的投资策略一般都比较灵活，并且因时而异，切换也比较频繁，而利用基金仓位配置模型进行开放

3、式股票型基金仓位测试，从理论上讲是切实可行的，能尽可能捕捉影响基金收益的因素，从而减少投资风格变换而出现的估算误差。1、模型基本形式为了尽量减小多因子模型模拟中产生的误差，需要对其进行相关的优化，也要对因子权重变化范围做相应假设，通过优化之后，可以得到基金仓位配置模拟的最优化模型：2、模型约束条件对于模型的约束条件而言，主要有：（1）对于仓位总体约束而言，其所有权重加总应为100%；（2）对于仓位正数约束而言，各部分占比不能为负也不能为空；（3）对于仓位限制约束而言，股票型或偏股型基金整体的股票仓位应保持在65〜95%之间；（4）模型主要采用的是逐日变化限制模拟与报告期内变化限制模拟两种方式

4、，而在不同的模拟方法中应选择不同的约束条件。3、模型参数设置根据前述，可以对参数进行如下设置：（1）W=12,即包括了12个行业因子；（2）所有的股票相关因子权重之和应在60〜95%之间；（3）M=20,即通过对历史数据检验，从而选取20个交易日作为模拟区间的时间长度。三、模型的试验结果在对试验结果进行分析之前，需要对A股的历史进行了解,得知从2006年开始A股资产规模占据了其在自由市场流通市值的比例第一次超过了10%,基于此，本文将从基金仓位配置模型历史检验设定从2006年末开始。通过对历史资料的分析，并将其与现在（开放式股票型基金公布的仓位评价和模拟评价）进行对比，可知从2006年以来，

5、平均误差缩小为了1.59%,并且模拟仓位与实际仓位之间的走势基本保持一致。当然，为了进一步验证模型有效性，我们还需要考察每个季度的模拟个体基金仓位误差分布，对于具体的误差分布进行相应的比较与绘图，最后得知其模拟的基金误差呈现出正态分布。四、对模型的评价与反思大部分的研究都表明，股票的收益往往受到了国家、行业及风格等方面的影响，一般从基本面分析到股票组合的构建和管理，应注重国家的配置、行业的配置及风格的配置方法。这种做法，在A股市场也不应例外。由于目前我国资金不能进行全球配置，投资策略主要关注的是行业的配置与风格的配置，加之市场行业轮动明显，因此为了实现资金收益最大化，基金的收益就需要通过行业

6、配置收益及规模配置收益来实现。对于这样的困惑，开放式股票型基金仓位配置模型，便能很好解决。此外，一些中大型股票表现出了行业的属性,对于同行中的股票收益变化也表现出了很明显的共性，但市值股票往往存在独特的个股风险，因此应灵活使用各种策略，比如''自上而下”的策略主要适用于行业的配置；“自下而上”的策略则适用于个股的超额收益。而这些都离不开开放式股票基金仓位配置模型的运用，利用此模型，能将上述风险控制在最小，并能很好解决。但是，由于当前存在季度末基金为“粉饰”季报/年报，从而做出不同寻常的调仓行为；或者基金的投资风格发生了很大的变化，都会影响模型模拟的结果。整体的误差呈现出了一种正态分布，因此在

7、我国获取市场的整体评价仓位时,误差也会随着基金数量增多而缩小。为了更好的做好规避,本文中采用的是多因素优化方法模拟基金仓位及板块配置,计算的结果为基金净值变化与20个交易日之间的最优值,也算是通过平滑处理而得的平均值，但不能准确得到基金仓位值。因此，利用平滑处理行业持仓权重是当前较为理想的观察行业配置变化趋势的方法。但在具体的操作中，必须按照相关操作要求进行。五、结论股票持仓动向一直是股票市场最受关注的指标之