公募對沖基金發(fā)展現(xiàn)狀與收益歸因

1、目錄 HYPERLINK l _TOC_250023 公募對沖基金發(fā)展現(xiàn)狀 6 HYPERLINK l _TOC_250022 發(fā)展歷程 6 HYPERLINK l _TOC_250021 產品基本信息 7 HYPERLINK l _TOC_250020 公募對沖基金業(yè)績表現(xiàn) 8 HYPERLINK l _TOC_250019 公募對沖基金近一年來業(yè)績優(yōu)異 8 HYPERLINK l _TOC_250018 公募對沖基金與其他基金產品相關性低 10 HYPERLINK l _TOC_250017 公募對沖基金的投資策略 10 HYPERLINK l _TOC_250016 資產配臵概況 10

2、HYPERLINK l _TOC_250015 對沖工具選擇 12 HYPERLINK l _TOC_250014 行業(yè)與個股特征 14 HYPERLINK l _TOC_250013 公募對沖基金的收益歸因 16 HYPERLINK l _TOC_250012 基于凈值的收益歸因 16 HYPERLINK l _TOC_250011 基于基金財報的收益歸因 18 HYPERLINK l _TOC_250010 打新收益測算 18 HYPERLINK l _TOC_250009 財報項目與收益分解 19 HYPERLINK l _TOC_250008 收益分解示例 21 HYPERLINK l

3、 _TOC_250007 股指期貨投資能力 22 HYPERLINK l _TOC_250006 公募對沖產品發(fā)展展望 23 HYPERLINK l _TOC_250005 市場對絕對收益產品具有較強需求 23 HYPERLINK l _TOC_250004 公募基金重倉股具有超額收益 24 HYPERLINK l _TOC_250003 股指期貨流動性良好，對沖產品容量仍有上升空間 24 HYPERLINK l _TOC_250002 股指期貨負基差有所收斂，對沖成本中等偏低 26 HYPERLINK l _TOC_250001 總結與討論 26 HYPERLINK l _TOC_25000

4、0 風險提示 27圖目錄圖 1公募對沖基金產品規(guī)模與數(shù)量變化（億元，2014Q1-2020Q2） 7圖 2機構投資者持有各類型基金及公募對沖基金產品的比例（2020Q2） 8圖 3公募對沖基金組合歷年收益表現(xiàn)（截至 2020.09.30） 9圖 4公募對沖基金組合凈值（截至 2020.09.30） 9圖 5公募對沖基金組合與普通股票、混合型基金指數(shù)走勢對比 10圖 6公募對沖基金資產配臵（2014Q1-2020Q2） 11圖 7公募對沖產品有效倉位變化（2014Q1-2020Q2） 11圖 8匯添富絕對收益策略債券配臵（2018Q1-2020Q2） 12圖 9海富通阿爾法對沖債券配臵（2018

5、Q3-2020Q2） 12圖 10公募對沖產品多頭敞口占比（2020Q2） 12圖 11公募對沖基金股指期貨持倉品種分布（2014Q1-2020Q2） 13圖 12公募對沖基金持倉期貨月份分布（2014Q1-2020Q2） 13圖 13匯添富絕對收益策略持倉合約分布（2017Q2-2020Q2） 13圖 14期貨套利策略累計收益 14圖 15海通滬深 300 量化對沖策略凈值與 IF 主力合約基差對比 17圖 16海通滬深 300 量化對沖組合收益歸因（2016.01-2020.09） 17圖 17某指數(shù)增強基金收益歸因（2016.01-2020.09） 18圖 18公募對沖基金平均打新收益及

6、貢獻率（2014Q1-2020Q2） 19圖 19各上市板塊新股募集資金總額（億元，2014Q1-2020Q2） 19圖 20基金收益來源分解說明 20圖 21嘉實絕對收益策略（000414.OF）收益擬合 20圖 22華寶量化對沖 A（000753.OF）收益擬合 20圖 23嘉實對沖套利（000585.OF）收益擬合 21圖 24南方絕對收益策略（000844.OF）收益擬合 21圖 25海富通阿爾法對沖 A（519062.OF）收益擬合 21圖 26大成絕對收益 A（001791.OF）收益擬合 21圖 27海富通阿爾法對沖 A 收益分解 1（2020H1） 22圖 28海富通阿爾法對沖

7、 A 收益分解 2（2020H1） 22圖 29匯添富絕對收益策略 A 收益分解（2017H2-2020H1） 22圖 30匯添富絕對收益策略 A 股票組合 alpha 22圖 31公募基金重倉股具有超額收益 24圖 32股指期貨成交量（萬手） 24圖 33股指期貨持倉量（萬手） 24圖 34股指期貨買一賣一相對價差 25圖 35股指期貨買一賣一平均委托（手） 25圖 36IF 歷次展期期間期貨容量（億元） 25圖 37IF 主力合約年化基差走勢 26圖 38IC 主力合約年化基差走勢 26表目錄表 12015 年 7 月以來股指期貨監(jiān)管政策變化 6表 2公募對沖基金產品基本信息（2020Q2

8、） 7表 3公募對沖基金產品業(yè)績（截至 2020.09.30） 8表 4公募對沖基金組合業(yè)績（等權與規(guī)模加權，2014.01.01-2020.09.30） 9表 5不同市場環(huán)境下公募對沖基金組合表現(xiàn) 9表 6公募對沖基金與其他主要基金指數(shù)的相關性均較低 10表 7富國絕對收益多策略期貨持倉（2019Q2） 13表 8公募對沖基金指數(shù)成分股權重分布（2020Q2） 14表 9公募對沖基金相對滬深 300 指數(shù)的行業(yè)偏離（2020Q2） 15表 10公募對沖基金相對滬深 300 指數(shù)的個股權重偏離（2020Q2） 15表 11公募對沖基金持股數(shù)目與集中度（2020Q2） 15表 12公募對沖基金相

9、對滬深 300 指數(shù)的風格因子暴露（2020Q2） 16表 13海通滬深 300 量化對沖策略收益風險特征（2010.06-2020.09） 17表 14部分公募對沖基金打新收益率測算（2018Q1-2020Q2） 19表 15海富通阿爾法對沖 A 季報數(shù)據(jù)（2019Q4-2020Q2，萬元） 21表 16工銀瑞信絕對收益股指期貨持倉和損益明細（2020Q1） 23表 17工銀瑞信絕對收益股指期貨投資收益測算（2020Q1） 23公募對沖基金發(fā)展現(xiàn)狀發(fā)展歷程2010 年 4 月 16 日，我國第一只金融期貨滬深 300 股指期貨上市，開啟了量化對沖的新紀元。2013 年 12 月 6 日，我國

10、第一只公募對沖基金嘉實絕對收益策略（000414.OF）成立。在此后的兩年內，伴隨持續(xù)的小盤股風格及期指的正基差，對沖產品陸續(xù)成立，并迅速發(fā)展壯大。2015 年 6 月底，公募對沖基金產品規(guī)模達到 273.37億元的階段高峰，占全部公募主動量化基金1的比例為 19.36%。2015 年 7-9 月，股市異常波動，中金所采取了一系列嚴監(jiān)管措施。2015 年 9 月 2日，中金所將滬深 300、上證 50、中證 500 股指期貨（IF、IH、IC）各合約的非套期保值持倉的交易保證金由合約價值的 30%提高到 40%，將套期保值持倉的交易保證金由合約價值的 10%提高到 20%；將股指期貨各合約平今

11、倉交易手續(xù)費標準調整為成交金額的萬分之 23，同時將單個產品“單日開倉交易量超過 10 手”認定為異常交易行為。股指期貨受限后，流動性嚴重不足，負基差持續(xù)擴大，市場中性策略運作十分困難，公募對沖基金進入至暗時刻，發(fā)展陷入停滯。表 1 2015 年 7 月以來股指期貨監(jiān)管政策變化日期IF 保證金IH 保證金IC 保證金交易手續(xù)費申報手續(xù)費日內過度交易行為的監(jiān)管標準2015/7/810%10%10%或 20%（非套保戶賣出持倉）萬分之 0.2501200 手（IC，所有合約）2015/7/910%10%10%或 30%（非套保戶賣出持倉）萬分之 0.2501200 手（IC，所有合約）2015/8

12、/310%10%10%或 30%（非套保戶賣出持倉）萬分之 0.231 元/筆1200 手（IC，所有合約）2015/8/2610%（套保）、12%（非套保）10%（套保）、12%（非套保）10%（套保）、12%（非套保戶買入持倉）、30%（非套保戶賣出持倉）平今倉萬分之 1.151 元/筆600 手（單品種所有合約）2015/8/2710%（套保）、15%（非套保）10%（套保）、15%（非套保）10%（套保）、15%（非套保戶買入持倉）、30%（非套保戶賣出持倉）平今倉萬分之 1.151 元/筆600 手（單品種所有合約）2015/8/282015/8/3110%（套保）、20%（非套保）

13、10%（套保）、10%（套保）、20%（非套保）10%（套保）、10%（套保）、20%（非套保戶買入持倉）、30%（非套保戶賣出持倉）10%（套保）、30%（非套保）平今倉萬分之 1.15平今倉萬分1 元/筆1 元/筆600 手（單品種所有合約）100 手（單品種所有合約）30%（非套保）2015/9/720%（套保）、40%（非套保）30%（非套保）20%（套保）、40%（非套保）之 1.1520%（套保）、40%（非套保）平今倉萬分之 231 元/筆10 手（單品種所有合約）2017/2/1720%20%20%（套保）、30%（非套保）平今倉萬分之 9.22017/9/1815%15%20

14、%（套保）、30%（非套保）平今倉萬分50 手（單品種單合約）1 元/筆平今倉萬分之 4.615%10%10%2018/12/3之 6.91 元/筆20 手（單品種所有合約）1 元/筆20 手（單品種所有合約）2019/4/2210%10%12%平今倉萬分之 3.451 元/筆500 手（單品種單合約）資料來源：中國金融期貨交易所，海通證券研究所2017 年初至今，中金所四度放松監(jiān)管，股指期貨流動性明顯好轉，負基差大幅收斂，市場中性策略迎來轉機。2019 年下半年以來，伴隨無風險利率下行和避險情緒上升，以及資管行業(yè)凈值化的背景趨勢，公募對沖基金產品否極泰來，迅猛發(fā)展，受到穩(wěn)健投資者的追捧。20

15、19 年底，公募對沖基金審批重新開閘，僅 2020 年上半年新發(fā)產品即有 7只，多為三個月定開類型。2020 年 8 月以來，華泰柏瑞、匯添富、富國、工銀瑞信、前海開源、中信保誠、紅土創(chuàng)新等多家公司集中上報對沖產品，公募對沖基金市場有望繼續(xù)壯大。截至 2020 年 6 月底，處于存續(xù)狀態(tài)的公募對沖基金產品共有 23 只，總規(guī)模達到1 包括主動量化型、指數(shù)增強型和對沖基金。580.93 億元，較 2019 年底的 166.21 億元大幅增長 2.5 倍，占全部公募主動量化基金的比例上升至 28.53%，擴張勢頭強勁。圖1 公募對沖基金產品規(guī)模與數(shù)量變化（億元，2014Q1-2020Q2）資料來源

16、：Wind，海通證券研究所1.2產品基本信息下表匯總了截至 2020 年 6 月底，市場存量公募對沖基金的基本信息。從產品規(guī)模來看，根據(jù) 2020 年 6 月底的最新數(shù)據(jù)，已有 10 只基金規(guī)模超過 10 億。其中，匯添富絕對收益策略與海富通阿爾法對沖分別以 238.69 億元和 128.81 億元位居前列，合計占比達到 63.26%。表 2 公募對沖基金產品基本信息（2020Q2）（億元）（%）（%）有比例（合計）000414.OF嘉實絕對收益策略2013-12-061.40金猛11.157.6682.31%000585.OF嘉實對沖套利2014-05-161.57金猛10.676.8487

17、.48%000667.OF工銀瑞信絕對收益 A2014-06-269.94游凜峰16.957.5070.88%000753.OF華寶量化對沖 A2014-09-1711.40徐林明，王正10.035.0662.57%519062.OF海富通阿爾法對沖 A2014-11-20128.81杜曉海，朱斌全6.852.6581.48%000844.OF南方絕對收益策略2014-12-018.97李佳亮10.415.7379.08%000992.OF廣發(fā)對沖套利2015-02-0630.11陳甄璞，陳宇庭6.121.9974.48%001059.OF中金絕對收益策略2015-04-210.81朱寶臣8.

18、194.660.00%001073.OF華泰柏瑞量化收益2015-06-2911.17田漢卿8.983.7696.34%001641.OF富國絕對收益多策略 A2015-09-1716.25于鵬13.218.9387.55%001791.OF大成絕對收益 A2015-09-230.28夏高4.55-2.0858.65%002224.OF中郵絕對收益策略2015-12-305.99王喆15.987.4079.64%002655.OF南方卓享絕對收益策略2016-05-091.14-9.907.9355.11%002804.OF華泰柏瑞量化對沖2016-05-265.10田漢卿，曾鴻10.175.

19、8488.24%000762.OF匯添富絕對收益策略 A2017-03-15238.69顧耀強，吳江宏10.116.2235.64%005280.OF安信穩(wěn)健阿爾法定開 A2017-12-063.23徐黃瑋16.168.5941.30%008831.OF海富通安益對沖 A2020-01-2229.14杜曉海-4.0841.60%008835.OF富國量化對沖策略三個月 A2020-02-2526.61方旻-0.0940.32%008851.OF景順長城量化對沖策略三個月2020-02-2728.33黎海威-2.4639.11%008895.OF申萬菱信量化對沖策略2020-03-258.43劉

20、敦-4.632.50%008848.OF中融智選對沖策略 3 個月定開2020-04-030.10趙菲-100.00%008838.OF德邦量化對沖策略 A2020-04-291.93王本昌-21.70%008856.OF華夏安泰對沖策略 3 個月定開2020-06-0511.54孫蒙-代碼基金簡稱基金成立日最新規(guī)?，F(xiàn)任基金經理近一年回報近 6 月回報機構投資者持資料來源：Wind，海通證券研究所注：002655.OF 已于 2020.08.21 到期，無現(xiàn)任基金經理數(shù)據(jù)；近一年回報與近 6 月回報為截至 2020.09.30 數(shù)據(jù)；機構投資者持有比例按不同份額規(guī)模加權計算。從近期收益來看，成

21、立時間在 2018 年之前的 16 只公募對沖基金近一年平均回報率為 10.59%，超過 10%的共有 10 只。近 6 月平均回報率為 5.54%，超過 5%的共有 11只，業(yè)績較為亮眼。從投資者結構來看，公募對沖基金相比于其他各類型基金產品，更加受到機構投資者的青睞。下圖中的圓點代表每只公募對沖基金被機構投資者持有的比例。截至 2020年 6 月底，機構持有公募對沖基金規(guī)模達到 307.29 億元，占全部規(guī)模的 52.90%，其中7 只產品的機構持有比例超過八成。圖2 機構投資者持有各類型基金及公募對沖基金產品的比例（2020Q2）資料來源：Wind，海通證券研究所公募對沖基金業(yè)績表現(xiàn)公募

22、對沖基金近一年來業(yè)績優(yōu)異與快速上升的規(guī)模相伴的是優(yōu)異的業(yè)績，成立時間在 2018 年之前的 16 只公募對沖基金產品近一年平均收益率為 10.59%，平均最大回撤僅為 2.31%，平均夏普比率高達 2.37，較近 3 年、近 5 年表現(xiàn)有顯著提升。具體來看，10 只產品近一年的累計收益超過 10%，8 只產品最大回撤控制在 2%以內，表現(xiàn)相對較優(yōu)，但不同對沖產品業(yè)績存在差異。下表中列出了公募對沖基金產品近年來的業(yè)績表現(xiàn)。表 3 公募對沖基金產品業(yè)績（截至 2020.09.30）近 1 年（2019.10.01-2020.09.30）近 3 年（2017.10.01-2020.09.30）近 5

23、 年（2015.10.01-2020.09.30）累計收益年化波動率最大回撤夏普比率年化收益年化波動率最大回撤夏普比率年化收益年化波動率最大回撤夏普比率000414.OF11.15%4.46%1.78%2.483.82%3.63%5.20%1.052.97%2.98%5.20%1.00000585.OF10.67%4.32%1.43%2.454.55%4.18%6.08%1.093.22%3.43%6.08%0.94000667.OF16.95%3.94%1.69%4.275.70%4.37%7.43%1.313.45%3.64%7.43%0.95000753.OF10.03%2.90%0.8

24、7%3.435.58%3.86%2.69%1.444.72%3.03%2.69%1.56519062.OF6.85%4.46%1.93%1.528.29%5.02%2.96%1.656.09%4.03%2.96%1.51000844.OF10.41%4.11%2.22%2.517.31%4.47%7.00%1.645.47%3.83%7.00%1.43000992.OF6.12%3.66%2.36%1.666.61%5.11%3.03%1.293.89%4.04%3.22%0.96001059.OF8.19%4.55%1.89%1.783.38%3.93%3.74%0.861.40%3.60%

25、6.72%0.39001073.OF8.98%5.43%2.28%1.645.17%4.73%3.43%1.094.61%3.95%4.51%1.17001641.OF13.21%6.21%4.41%2.118.93%5.50%4.41%1.636.20%4.49%4.41%1.38001791.OF4.55%4.80%3.72%0.941.38%4.43%5.97%0.31-0.24%3.74%9.42%-0.06002224.OF15.98%4.33%1.42%3.665.47%3.93%5.49%1.39002655.OF9.90%7.28%5.43%1.355.61%5.28%5.43

26、%1.06002804.OF10.17%5.77%2.28%1.756.20%4.84%3.40%1.28000762.OF10.11%4.54%2.35%2.2110.02%5.32%5.85%1.88005280.OF16.16%3.82%0.89%4.19均值10.59%4.66%2.31%2.375.87%4.57%4.81%1.273.80%3.70%5.42%1.02中位數(shù)10.17%4.46%2.22%2.215.66%4.52%5.00%1.293.84%3.72%5.31%1.01資料來源：Wind，海通證券研究所注：計算夏普比率時，假定無風險利率為 0，也可以稱為收益波動比

27、，下同我們按照上季末公募對沖基金產品數(shù)量與規(guī)模，構建等權組合和規(guī)模加權組合，得到 2014 年以來的凈值曲線，如圖 4 所示。等權組合近 1 年、近 3 年、近 5 年的年化收益分別為 9.28%、5.16%和 3.08%，全區(qū)間年化收益為 4.37%。從風險指標來看，在不同考察區(qū)間內，公募對沖產品等權組合和規(guī)模加權組合的年化波動率均在 2%-4%之間，近 1 年與近 3 年最大回撤均低于 2.5%。表 4 公募對沖基金組合業(yè)績（等權與規(guī)模加權，2014.01.01-2020.09.30）時間區(qū)間組合方式累計收益年化收益年化波動率最大回撤夏普比率卡瑪比率等權9.36%9.28%3.36%1.4

28、0%2.766.65規(guī)模加權7.79%7.72%3.78%1.87%2.044.13等權16.39%5.16%3.03%2.33%1.702.22規(guī)模加權16.75%5.27%3.28%2.44%1.612.16等權16.51%3.08%2.53%2.33%1.221.32規(guī)模加權15.19%2.85%2.79%3.94%1.020.72等權33.79%4.37%3.19%4.77%1.370.92規(guī)模加權28.77%3.79%3.21%5.24%1.180.72近 1 年近 3 年近 5 年全區(qū)間資料來源：Wind，海通證券研究所 圖3 公募對沖基金組合歷年收益表現(xiàn)（截至 2020.09.3

29、0）資料來源：Wind，海通證券研究所圖4 公募對沖基金組合凈值（截至 2020.09.30）資料來源：Wind，海通證券研究所區(qū)分市場環(huán)境來看，公募對沖基金等權組合在上漲市表現(xiàn)并不出眾，但在市場下跌時表現(xiàn)十分穩(wěn)健，具備較強的避險屬性。在不同的市場環(huán)境下，對沖產品的波動和回撤均明顯低于指數(shù)。表 5 不同市場環(huán)境下公募對沖基金組合表現(xiàn)累計收益年化波動率最大回撤市場環(huán)境超額收益開始時間結束時間等權組合滬深 300等權組合滬深 300等權組合滬深 3002014-07-232015-06-1210.85%146.28%5.97%25.63%4.77%9.09%-135.43%2015-08-2720

30、15-12-22-0.08%27.40%0.62%30.55%0.31%7.38%-27.48%上漲2016-01-292018-01-241.81%49.81%1.66%13.67%1.62%7.74%-48.00%2019-01-032019-04-191.80%36.87%3.42%23.42%1.09%4.95%-35.06%2020-03-232020-07-132.73%32.84%3.58%20.00%1.40%3.63%-30.11%2015-06-132015-08-260.73%-42.98%3.33%58.52%1.11%43.29%43.72%下跌2015-12-232

31、016-01-28-0.87%-26.18%2.66%42.30%0.99%26.39%25.31%2018-01-252019-01-03-1.52%-32.35%2.15%21.42%2.33%32.46%30.83%資料來源：Wind，海通證券研究所公募對沖基金與其他基金產品相關性低公募對沖基金產品與其他主動投資的純多頭產品相比，表現(xiàn)出較強的獨立性。仍以等權組合為例，對比 Wind 普通股票型基金指數(shù)和偏股混合型基金指數(shù)可以看到，主動投資型基金凈值受市場漲跌的影響較大，呈現(xiàn)出明顯的波動。而對沖產品在很大程度上規(guī)避了市場風險，產品凈值與市場相關性低，表現(xiàn)較為穩(wěn)健。圖5 公募對沖基金組合與普

32、通股票、混合型基金指數(shù)走勢對比資料來源：Wind，海通證券研究所計算公募對沖基金等權組合與普通股票基金指數(shù)、偏股混合基金指數(shù)、債券基金指數(shù)、貨幣市場基金指數(shù)、萬得全 A 指數(shù)自 2014 年 4 月以來的日收益率相關系數(shù)，結果如下表所示。對沖基金組合與其他基金指數(shù)的相關系數(shù)均不超過 0.3，呈現(xiàn)出較低的相關性。表 6 公募對沖基金與其他主要基金指數(shù)的相關性均較低對沖基金等權組合 普通股票型基金指數(shù)偏股混合型基金指數(shù)債券基金指數(shù)貨幣市場基金指數(shù)萬得全 A對沖基金等權組合普通股票型基金指數(shù)偏股混合型基金指數(shù)債券基金指數(shù)貨幣市場基金指數(shù)萬得全 A資料來源：Wind，海通證券研究所公募對沖基金的投資策

33、略資產配臵概況公募基金季報中會披露資產配臵情況，分為股票、債券、現(xiàn)金、其他四個類別。將所有公募對沖基金的各項資產市值相加并計算占比，得到基金每期的資產配臵比例，如下圖所示。圖6 公募對沖基金資產配臵（2014Q1-2020Q2）資料來源：Wind，海通證券研究所在考慮股指期貨合約持倉市值后，我們根據(jù)策略屬性將基金持倉分成對沖、股票凈多頭、可轉債、債券（非可轉債）四部分，并稱之為有效倉位。其中，對沖倉位是指期貨合約對沖的股票投資市值占基金資產凈值之比，股票凈多頭倉位是指未對沖的股票投資市值占基金資產凈值之比。圖7 公募對沖產品有效倉位變化（2014Q1-2020Q2）資料來源：Wind，海通證券

34、研究所公募對沖基金的有效倉位波動較大，這主要是受股指期貨政策影響。2015 年 7 月至 2017 年初，中金所對股指期貨采取嚴監(jiān)管措施，對沖倉位出現(xiàn)斷崖式下滑。特別是 2015年三季度，對沖倉位僅為 3.69%。隨著中金所逐步放松監(jiān)管，股指期貨市場規(guī)模和流動性回升，對沖倉位逐漸增加。截至 2020 年二季度，公募對沖基金的對沖倉位為 44.45%。股票凈多頭方面，公募對沖基金的配臵比例從 2016 年三季度的 1.57%上升至 2020年二季度的 6.85%。滬深 300 指數(shù)自 2018 年底至 2020 年 3 季度末上漲 59%，按 6%的平均股票凈多頭持倉計算，為基金貢獻了 3.54

35、%收益。債券方面，公募對沖基金在 2020 年二季度的配臵比例相比于 2014 年底也有了非常明顯的增長，可轉債占比從 0%上升至 2.46%，債券（非可轉債）占比從 1.86%上升至 23.58%。規(guī)模較大的基金配臵債券比例較高，匯添富絕對收益策略和海富通阿爾法對沖 2020年二季度債券持倉占凈值比例分別為 46.85%和 19.62%。前者持有短融比例最高，后者持有可轉債比例最高，持倉券種歷史分布如下圖所示。圖8 匯添富絕對收益策略債券配臵（2018Q1-2020Q2）資料來源：Wind，海通證券研究所圖9 海富通阿爾法對沖債券配臵（2018Q3-2020Q2）資料來源：Wind，海通證券

36、研究所公募對沖基金要求其權益類空頭頭寸的價值占基金權益類多頭頭寸的價值的比例范圍在 80%-120%之間。從實際情況來看，基金的對沖比例通常在 80%-100%之間。即多頭風險敞口占股票市值的比例通常在 0%20%之間。2020 年二季度，公募對沖產品平均多頭敞口為 10.18%，其中，華泰柏瑞量化對沖和富國量化對沖策略三個月 A 多空敞口最低，僅為 2%，基本完全對沖。圖10 公募對沖產品多頭敞口占比（2020Q2）資料來源：Wind，海通證券研究所對沖工具選擇公募對沖基金主要以滬深 300 股指期貨作為對沖工具。以 2020 年二季度為例，22只公募對沖基金全部持有滬深 300 期貨，4

37、只基金持有上證 50 股指期貨，3 只基金持有中證 500 股指期貨。將所有公募對沖基金持有的各期貨品種的市值相加并計算占比，結果如下圖所示。2020 年二季度，在公募對沖基金持有的期貨合約中，滬深 300 期貨合約市值占比88.23%，中證 500 期貨合約市值占比 7.80%，上證 50 期貨合約市值占比 3.97%。圖11 公募對沖基金股指期貨持倉品種分布（2014Q1-2020Q2）資料來源：Wind，海通證券研究所在合約月份選擇上，對沖產品大多選擇當月和當季合約， 2020Q2 占比分別為 36.25%和 54.78%。由于股指期貨多數(shù)時間處于貼水狀態(tài)，季月合約年化基差成本往往低于當

38、月合約。另一方面，使用季月合約對沖，展期次數(shù)小于當月合約，有利于降低交易成本。因此，季月合約占比自 2016 年以來不斷提升。隨著規(guī)模的增加，部分對沖產品開始采用不同期限的合約來對沖。以匯添富絕對收益策略為例，該基金在 2017 年二、三、四季度僅持有 IF 和 IH 當月合約，在 2020 年二季度同時持有 IF 當月、IF 當季、IF 下季、IH 當季、IC 當季五個不同合約，且季月合約占比較高。 圖12 公募對沖基金持倉期貨月份分布（2014Q1-2020Q2）資料來源：Wind，海通證券研究所圖13 匯添富絕對收益策略持倉合約分布（2017Q2-2020Q2）資料來源：Wind，海通證

39、券研究所部分對沖產品還會運用套利策略，做多某一期貨合約、做空另一期貨合約。以富國絕對收益多策略為例，2019 年中報顯示，該基金持有 2 手 IH1907 多頭和 8 手 IC1907多頭?？梢哉J為，該基金持有兩個套利組合，第一個組合為做多 2 手 IH1907，做空 2手 IF1907 的跨品種套利；第二個組合為做多 8 手 IC1907，做空 8 手 IC1909 的跨期套利。表 7 富國絕對收益多策略期貨持倉（2019Q2）（買/賣）1IH1907.CFEIH19072-174.782IC1907.CFEIC19078-785.023IC1909.CFEIC1909-32-3,080.7

40、04IF1908.CFEIF1908-50-5,694.305IF1907.CFEIF1907-56-6,392.40序號證券代碼證券簡稱持倉量（買/賣） 持倉量較上期增減合約市值（萬元）資料來源：Wind，海通證券研究所在 1907 合約存續(xù)期 2019.05.20-2019.07.19 內，跨品種套利累計收益率為 1.26%，跨期套利累計收益率為 0.81%。每日累計收益如下圖所示，該基金有較大概率通過套利實現(xiàn)了收益增強。圖14 期貨套利策略累計收益資料來源：Wind，海通證券研究所3.3行業(yè)與個股特征絕大多數(shù)公募對沖基金采用市場中性策略，通過量化多因子模型篩選出一籃子能大概率戰(zhàn)勝市場指數(shù)

41、的股票，通過做空對應的股指期貨剔除市場系統(tǒng)性風險，從而獲取穩(wěn)定收益。少部分對沖基金通過基本面分析來選股，使用量化模型對組合在行業(yè)、個股權重以及風格因子暴露上進行約束。在本節(jié)中，我們將分析公募對沖基金持倉行業(yè)及個股特征。由于篇幅所限，我們以截至 2020 年 6 月底規(guī)模最大的 10 只不同公司的產品為樣本進行分析，編號為 A-J。2020 年半年報顯示，公募對沖基金持股主要集中于滬深 300 成分股，平均權重占比為 78.95%，中證 500 成分股權重占比均值為 12.02%，中證 800 成分股以外的股票權重占比均值為 9.03%。根據(jù)中國金融期貨交易所套期保值與套利交易管理辦法等有關規(guī)定

42、，非期貨公司會員、客戶的股指期貨所有品種賣出套期保值持倉合約價值之和，不得超過其持有的股指期貨所有品種標的指數(shù)成分股、股票 ETF 和 LOF 基金市值之和的 1.1 倍。因此，對于完全對沖的股票組合，可以持有非成分股的比例上限為 9.09%?？紤] 20%的多頭敞口上限后，對沖基金可持有的中證 800 成分股以外的股票比例上限約為 27.3%。表 8 公募對沖基金指數(shù)成分股權重分布（2020Q2）ABCDEFGHIJ平均滬深 30062.99%74.83%89.43%74.35%92.09%71.07%60.36%97.63%72.83%93.93%78.95%中證 50019.60%12.5

43、9%7.10%14.93%3.19%27.19%17.81%0.00%16.02%1.74%12.02%其他17.41%12.58%3.47%10.72%4.72%1.75%21.83%2.37%11.15%4.33%9.03%資料來源：Wind，海通證券研究所我們以滬深 300 指數(shù)的申萬一級行業(yè)分布為基準，考察公募對沖產品相對基準的行業(yè)偏離。2020 年半年報顯示，公募對沖基金顯著超配的行業(yè)有傳媒、化工、醫(yī)藥生物，顯著低配的行業(yè)有銀行、非銀金融和交通運輸。公募對沖基金為了降低股票組合相對基準的跟蹤誤差，通常會將行業(yè)偏離限制在 2-3%左右，但不同產品之間存在差異?；?C、 E 采用了嚴格

44、的約束條件，將所有行業(yè)的偏離均控制在 3%以內。而基金 G 大幅超配化工，低配銀行，比例均在 10%左右，我們猜測，該基金可能使用了行業(yè)輪動模型，或通過基本面選股。表 9 公募對沖基金相對滬深 300 指數(shù)的行業(yè)偏離（2020Q2）資料來源：Wind，海通證券研究所從個股權重偏離上看，2020 年二季度，絕大多數(shù)公募對沖基金持倉個股相對滬深 300 指數(shù)成分股權重偏離不超過 0.5%，偏離幅度在 2%以上的個股數(shù)量占比不超過 1%。其中，基金 J 采用了比較嚴格的約束條件，偏離幅度超過 0.5%的個股數(shù)量占比僅為 3%。表 10公募對沖基金相對滬深 300 指數(shù)的個股權重偏離（2020Q2）A

45、BCDEFGHIJ平均2%1.00%0.00%0.00%0.67%0.00%0.33%2.00%1.00%0.67%0.33%0.60%1.5-2%0.67%0.33%1.00%0.67%1.00%2.67%1.33%1.67%0.00%0.33%0.97%1-1.5%2.33%0.67%1.67%2.33%2.67%5.00%3.00%5.33%2.33%0.33%2.57%0.5-1%11.33%9.67%9.00%10.00%13.00%11.33%9.00%14.67%12.67%2.00%10.27%=0.5%84.67%89.33%88.33%86.33%83.33%80.67%8

46、4.67%77.33%84.33%97.00%85.60%資料來源：Wind，海通證券研究所從持股數(shù)目和集中度上看，公募對沖基金呈現(xiàn)出持股數(shù)目多、集中度低、高度分散的特征，2020Q2 平均持股 175 只，前十大重倉股權重占比均值為 25.96%。表 11公募對沖基金持股數(shù)目與集中度（2020Q2）ABCDEFGHIJ平均持股數(shù)目1853751331639919612698139236175前 10 大重倉股權重占比18.61%24.26%29.16%25.20%31.45%23.67%34.40%27.08%19.69%26.06%25.96%資料來源：Wind，海通證券研究所從風格因子上

47、看，絕大多數(shù)公募對沖基金將風格因子暴露控制在 0.5 個標準差以內，持股整體呈現(xiàn)出小市值、高盈利、高波動、高換手、高漲幅特征。其中，基金 J 的約束條件較為嚴格，單一因子暴露不超過 0.1 個標準差。表 12公募對沖基金相對滬深 300 指數(shù)的風格因子暴露（2020Q2）資料來源：Wind，海通證券研究所除了在同一個報告期內比較不同基金產品持有的行業(yè)和個股特征之外，我們還可以分析同一只基金在不同報告期內的持股變化。篇幅所限，此處暫不展示，感興趣的投資者可以與我們聯(lián)系。公募對沖基金的收益歸因基于凈值的收益歸因基于凈值的收益歸因通過時間序列回歸方法，將基金超額收益分為風格因子貢獻和異質收益兩部分，

48、異質收益一般被認為是基金經理選股和擇時的收益。凈值分析模型的一般形式為：Ri = ai + bi,1F1 + bi,2F2 + + bi,nFn + ei其中，Ri 為組合收益，F(xiàn)1、F2、Fn 為風格因子收益，bi,1、bi,j、bi,n 為組合對各因子的敏感度。ai+ei 是不能為風格因子所解釋的部分。將基金的收益率序列對一系列因子運行如上時間序列回歸，得到的因子系數(shù) bi,j 即為基金在因子 j 上的暴露程度。將因子暴露 bi,j 與對應因子相乘，得到的值 bi,jFj 為因子 j 對基金 i 的收益貢獻。將收益貢獻除以基金收益 Ri，得到的比率即為風格 j 對基金 i 的收益貢獻率。上

49、述模型中，因子代表的是風格資產收益，如市場收益、市值因子收益、估值因子收益、行業(yè)收益、國家收益等。在實際應用中，因子通常采用分散化的模擬組合收益估算。我們以 Barra 因子模型為基礎，構建多元因子體系，包括行業(yè)、市場、市值、估值、換手、盈利等多個因子，具體可以參考前期報告基于因子剝離的 FOF 擇基邏輯系列十二主動權益型基金的因子剝離。我們首先使用該模型對海通滬深 300 對沖組合歸因，回測參數(shù)設臵如下。股票組合為海通滬深 300 指數(shù)增強組合，構建方法可以參考前期報告海通金工指數(shù)增強組合介紹。股票倉位固定為 75%，股指期貨空頭合約面值與股票組合市值相等。月初調倉，并再平衡股票多頭和股指期

50、貨空頭倉位。使用 IF 當月合約對沖，交割日前一天以當日成交均價展期。組合未考慮交易成本。2010 年 6 月以來，對沖組合的年化收益率為 10.03%，夏普比率和 calmar 比率分別為 1.53 和 1.10。股指期貨在 2015 年 6-9 月的股市異常波動中，負基差極度擴大，對沖成本上升，2017 年年初負基差方才有所緩解，組合在該階段的最大回撤為 9.09%。表 13海通滬深 300 量化對沖策略收益風險特征（2010.06-2020.09）累計收益率年化收益率年化波動率最大回撤夏普比率calmar 比率2010.06-1217.56%31.95%6.59%1.63%4.8519.

51、58201117.18%17.44%4.44%0.99%3.9217.57201214.21%14.34%4.28%1.29%3.3511.15201310.00%10.12%5.47%3.69%1.852.7420148.45%8.50%6.03%3.36%1.412.53201511.17%11.33%13.12%8.22%0.861.382016-3.36%-3.39%7.19%4.08%-0.47-0.8320175.91%6.00%3.81%1.83%1.573.2720186.14%6.23%4.69%4.05%1.331.5420199.86%9.92%4.35%2.42%2.2

52、84.092020.01-097.51%10.70%6.75%3.31%1.583.23全區(qū)間167.77%10.03%6.55%9.09%1.531.10資料來源：Wind，海通證券研究所圖15 海通滬深 300 量化對沖策略凈值與 IF 主力合約基差對比資料來源：Wind，海通證券研究所不難發(fā)現(xiàn)，基差是影響量化對沖策略表現(xiàn)的首要因素。我們將每日量化對沖策略的收益率加上股指期貨基差漲跌幅，得到量化對沖策略多頭相對基準指數(shù)的超額收益率，再對超額收益進行基于凈值的收益歸因，結果如下圖所示。圖16 海通滬深 300 量化對沖組合收益歸因（2016.01-2020.09）0.060.050.040.

53、030.020.01alpha市場市值估值反轉換手波動流動盈利增長業(yè)績超預期成長能力融資杠桿石油石化煤炭有色金屬電力及公用事業(yè)鋼鐵基礎化工建筑建材輕工制造機械電力設備國防軍工汽車商貿零售餐飲旅游家電紡織服裝醫(yī)藥食品飲料農林牧漁銀行非銀行金融房地產交通運輸 電子元器件通信計算機傳媒總收益0-0.01資料來源：Wind，海通證券研究所由上圖可見，海通滬深 300 量化對沖組合的超額收益幾乎全部由 alpha 所貢獻，單一行業(yè)和風格因子的貢獻十分有限。其中，盈利和增長因子存在一定的正向貢獻，估值因子存在一定的負向貢獻。這一現(xiàn)象出現(xiàn)的原因在于，指數(shù)增強策略會嚴格控制組合相對基準指數(shù)的行業(yè)與因子偏離。例

54、如，行業(yè)偏離幅度不超過 2%，因子偏離不超過 0.5個標準差。作為對比，我們使用同樣的方法對某指數(shù)增強策略進行收益歸因，結果如下圖所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，該指數(shù)增強策略的收益主要由市場風險和 alpha 所貢獻。單因子行業(yè)和風格因子同樣貢獻較低，僅盈利和增長因子存在相對明顯的正向貢獻。圖17 某指數(shù)增強基金收益歸因（2016.01-2020.09）0.060.050.040.030.020.01alpha市場市值估值反轉換手波動流動盈利增長業(yè)績超預期成長能力融資杠桿石油石化煤炭有色金屬電力及公用事業(yè)鋼鐵基礎化工建筑建材輕工制造機械電力設備國防軍工汽車商貿零售餐飲旅游家電紡織服裝醫(yī)藥食品飲料農林牧漁銀行

55、非銀行金融房地產交通運輸 電子元器件通信計算機傳媒總收益0.00-0.01資料來源：Wind，海通證券研究所綜上所述，我們認為，以指數(shù)增強策略作為多頭的量化對沖組合的收益表現(xiàn)主要受到股指期貨基差的影響，而行業(yè)和風格因子由于受到了風險控制模型的約束，影響相對有限。公募對沖產品采用對沖、擇時、債券、打新、CTA 等多種策略來增厚收益。由于收益來源眾多，且通過凈值對對沖組合歸因效果不佳，我們接下來將目光投向基金財報，使用財報中披露的各項數(shù)據(jù)來對公募對沖基金在報告期內的收益進行拆分?；诨鹭攬蟮氖找鏆w因打新收益測算打新是公募對沖基金重要的收益來源。對于規(guī)模較小的產品，打新收益貢獻尤為突出。例如，20

56、19 年 7 月 22 日科創(chuàng)板上市首日，公募對沖產品單日漲幅均值和中位數(shù)分別為 1.65%和 0.74%，單只產品最大漲幅超過 6%。我們根據(jù)基金獲配明細，剔除其中有鎖定期的部分，并假設科創(chuàng)板新股和 8 月 24日以后上市的創(chuàng)業(yè)板新股以上市首日均價賣出，而其他新股以一字漲停板打開當日均價賣出（如遇跨季則拆分計算），進行收益測算。根據(jù)上述規(guī)則，我們估算得到公募對沖基金季度打新貢獻，并除以其期初、期末基金資產凈值的均值來計算打新收益率，部分結果如下表所示（僅列出成立時間在 2018年前的 16 只存量公募對沖基金）。具體來看，所列基金產品均通過打新實現(xiàn)收益增厚。對于規(guī)模較大的基金，打新貢獻相對較

57、小。例如，基金 5 和基金 15 在 2020Q2 的打新收益分別為 351.43 萬元和 498.77萬元，但僅貢獻了 0.02%和 0.05%的收益。此外，需要注意的是，當期初、期末基金資產凈值變化較大時，該測算方法可能不太準確。表 14部分公募對沖基金打新收益率測算（2018Q1-2020Q2）序號2018Q12018Q22018Q32018Q42019Q12019Q22019Q32019Q42020Q12020Q210.00%0.00%0.00%0.07%0.08%0.25%2.71%2.79%1.55%1.78%20.03%0.00%0.00%0.07%0.00%0.13%6.72%

58、2.71%1.97%1.64%30.34%0.00%0.00%0.27%0.52%0.72%2.25%2.15%2.12%0.85%40.01%0.42%0.32%0.17%0.22%0.25%3.07%1.02%1.67%0.96%50.50%0.62%0.29%0.06%0.10%0.08%0.90%0.18%0.24%0.05%60.36%0.29%0.26%0.14%0.36%0.40%4.22%0.76%1.75%0.71%70.17%0.56%0.40%0.21%0.64%0.53%4.21%0.59%0.44%0.17%80.00%0.13%0.43%0.22%0.06%0.00

59、%2.08%0.69%1.47%1.05%90.56%0.53%0.28%0.19%1.00%0.36%4.01%1.38%0.41%0.38%100.55%0.70%0.47%0.46%0.97%0.56%3.73%1.19%2.24%0.37%110.77%0.33%0.00%0.03%0.49%0.53%0.83%3.11%2.04%1.36%120.42%0.56%0.00%0.00%0.00%0.35%6.02%1.30%1.46%0.96%130.00%0.00%0.00%0.00%0.03%0.13%3.29%1.03%2.19%0.92%140.41%0.38%0.54%0.2

60、7%1.08%0.57%5.58%1.83%1.50%0.79%150.27%0.31%0.20%0.01%0.00%0.03%1.55%0.06%0.08%0.02%160.00%0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%2.37%3.17%2.35%1.53%資料來源：Wind，海通證券研究所拉長時間軸來看，打新收益貢獻整體受新股募集總額影響，較不穩(wěn)定。2015Q2 公募對沖基金平均打新貢獻為 4118.98 萬元，整體法計算的平均打新收益率達到峰值 1.70%。而后伴隨 A 股下跌、監(jiān)管層暫停 IPO 審核，收益一度歸零。隨著 2019Q3 科創(chuàng)板上市，打新收益再度攀升，均值達到