金融工程2022年中期行业配置风口已至主题基金投资恰逢其时.docx

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1、1.市场显著回调，行业配置重要性凸显2022年以来，受宏观经济形势、新冠肺炎疫情反复、美联储加息、俄乌冲突等国内外因素影响，A股市场显 著回调，各类持仓中包含股票的公募基金产品也面临一定幅度的亏损，截至5月30日，万得全A指数已下 跌18.66%, Wind普通股票型基金指数已下跌19.58%。图1：各Wind基金指数涨跌幅（截至2022530） 2022年以来各基金指数涨跌幅 2022年以来各基金指数涨跌幅Wind,虽然市场显著回调，但行业收益分化明显，仍有局部行业跑赢大盘，建筑、交通运输、石油石化、银行、房 地产、商贸零售、农林牧渔、纺织服装等中信一级行业指数跌幅不到10%,而煤炭行业逆市

2、上涨30.80%。 在这样的市场环境下，优化行业配置的重要性凸显。图2： 2022年以来万得全A及各中信一级行业指数涨跌幅（截至2022530）40.00%30.00%20.00%10.00%0.00%-1O.(X)%-20.00%-3().(X)%-40.00%40.00%30.00%20.00%10.00%0.00%-1O.(X)%-20.00%-3().(X)%-40.00% 2（）22年以来各指数涨跌幅电子计算机传媒国防军工 电力设备及新能源 机械 轻工制造 医药； 综合金融 通信非银行金融 家电食品饮料 基础化工 汽车建材钢铁 电力及公用事业 消费者服务 有色金属 综合纺织服装 农林

3、牧渔 商贸零售 房地产银行石油石化 交通运输 建筑煤炭万得全AWind,在本篇报告中，我们将介绍东兴金工的基于多维度行业景气度与估值动量的行业轮动策略，为中期行业配置 提供新的思路，也将介绍实现行业轮动的有效工具主动管理的行业主题基金。此外，A股网下打新与次 新股这两种与市场相关性相对较低的投资策略同样值得关注。3 .主动管理行业主题基金智能分类与精选基金组合构建主动管理行业主题基金是实现行业轮动的有效工具行业轮动策略的实现有各种各样的实现方式，如行业主题ETF、行业指数基金、行业指数增强型基金和主动 管理型行业主题基金。行业主题ETF和行业指数基金主要是通过紧密跟踪行业指数，实施被动投资管理

4、，从 而实现一定的beta收益。行业指数增强型基金，那么是在复制行业指数的基础上，由基金经理通过主观或量化 的方式进行主动选股，从而获得相对于行业指数的alpha收益。主动管理型行业主题基金是在特定行业中主 动择股，力求同时获得beta收益与正的alpha收益。由于主动管理型行业主题基金兼具beta与alpha收益， 近年来表现良好，深受投资者的喜爱与资本市场的关注。表9：行业轮动各种实现方式的优劣分析行业ETF基金类型优点缺点1 二级市场交易，高交易效率，低交易本钱；2、品种丰富，行业ETF数量充足；1、只有beta收益，几乎没有alpha；3、紧密跟踪行业指数，行业纯度高；行业指数基金1、

5、紧密跟踪行业指数，行业纯度高;1、只能在场外申赎，交易效率低，交易本钱偏高;2、只有beta收益，几乎没有alpha；1、只能在场外申赎，交易效率低，交易本钱偏高；行业指数增强基金L可能能有相对于行业指数的alpha收益；2、行业指数增强基金数量较少，半数以上行业指口土 ,2、有跟踪误差限制，行业纯度较高数增强基金成立于2021年，没有足够的历史业绩可以追溯；1、结合基金经理主动选股能力，基金可能有 yAL .一日、乙立“一日上/一主动管理行业主题基金相对于行业指数的alpha收益；1、月匕在勿:申块，父易效率低：父易本钱偏局;2、数量多，有足够的历史业绩可以追溯；2、局部基金行业王题纯度可能

6、偏低；资料来源:3.1 体系化行业主题基金智能分类方法分类方法概述 在东兴金工团队推出的量化择基系列之二：主动管理行业主题基金的智能识别报告中，我们提出了一种 高行业主题纯度的主动管理行业主题基金智能识别方法，该方法综合了基金的证券简称、业绩比拟基准、投 资范围、投资目标等定性要素，并使用基金中报及年报股票持仓的行业配置数据进行补充与复核，从定性指 标与定量指标两个维度量化识别基金的行业主题分类，并且可对权益型基金历史行业主题进行回溯。我们提出的主动管理行业主题基金量化识别方法由初筛和复核与补充两个环节构成，识别流程如图11所示。 详细方法可参考量化择基系列之二：主动管理行业主题基金的智能识别

7、。图11:主动管理行业主题基金系统化智能识别流程母如日行31蠹会演JM母如日行31蠹会演JM资料来源:我们共划分出七大类行业主题基金，主题分别为上游资源、中游制造、消费、医药、TMT、金融地产、基础 设施建设，其中消费主题可细分为包含较多医药行业持仓的大消费和较低医药行业持仓的普通消费。图12：基金行业主题分类资料来源:3.1.1 主动管理行业主题基金分类结果我们从存续的主动管理权益型基金（普通股票型、偏股混合型）中进行筛选，如果基金有不同的份额类型， 那么仅筛选A类的基金，防止重复筛选。在原方案的基础上，我们对主题基金的智能分类方法进行了优化， 基金投资范围中包含“港股”的基金纳入筛选范围，

8、并限定了考察期内港股的平均持股比例（港股持仓占全 部股票持仓的比重）不超过5%。通过扩大筛选范围，能够防止错失一些行业主题基金。截至2022年4月29日，根据东兴主动管理行业主题基金智能识别方法，我们从全市场的普通股票型和偏股 混合型基金中筛选出299只主动管理行业主题基金，其中包含47只TMT主题基金，122只中游制造主题基 金，60只医药主题基金，59只消费主题基金（其中包含28只普通消费主题基金，31只大消费主题基金）， 6只金融地产主题基金，4只上游资源主题基金，1只基础设施建设主题基金。图13：主动管理行业主题基金数量（2022.04.29）Wind,行业主题基金智能分类下行业赛道精

9、选基金组合构建主动管理行业主题基金的基金经理通过主动选股，在行业beta收益的基础上获取了超越行业主题指数的超额 收益，如果我们通过主动选基在各行业主题基金中构建增强组合，既能获取基金经理主动选股的超额收益， 又能获得主动选基的超额收益。本篇报告中，我们将使用量化选基因子，在各类行业主题中构建行业赛道精 选组合，由于金融地产、上游资源、基础设施建设主题基金数量较少，因此我们仅在TMT、中游制造、医药、 消费（普通消费与大消费）各个赛道中进行精选。图14：行业赛道精选组合超额收益来源行业主题基金等权组合相对于行业主题指数的行业主题基金等权组合相对于行业主题指数的alpha行业赛道精 选组合相对

10、于基金等权 组合的alph行业赛道精 选组合相对 于行业主题 指数的alpha资料来源:3.1.2 因子构建与测试方法股票市场的动量效应，已被学术界广泛证实，而基金的历史业绩包含了基金经理管理能力的信息，历史业绩 好的基金未来有可能获得较好的收益。我们选择了超额收益（120个交易日）、CAPMalpha （120个交易日）、 夏普比率（120个交易日）三个因子，并通过等权重合成业绩动量因子，来刻画基金的业绩动量效应。因子 的具体构建方法如下表所示：表10：基金业绩动量因子计算方法因子类别 因子名称计算方法参数设置超额收益率基金前n个交易日复权单位净值增长率-业绩 不同行业主题的基金分别选择不同

11、的业绩基基准前n个交易日收益率准，详情见表12； n分别取90、120、250为 cCAPM alpha单因子1对不同主题的基金，用基金前n个交易日复 不同行业主题的基金分别选择不同的业绩基权单位净值增长率与业绩基准日度收益率进.淫卜去山主4的井叱木准，讦情见表12； n=120仃回归，计算截距项夏普比率（基金前n个交易日的日均收益率日度无风险收益率）/基金前n仝至易日的日度波动率年化无风险收益率设定为3%； n=120*V250合成因子业绩动量将超额收益率、CAPMalpha、夏普比率三个 因子等权重合成，因子合成前，我们采用Z-score法对行业主题基金的因子横截面数 据进行了标准化处理。

12、资料来源:我们为不同行业主题的基金设定了不同的业绩基准，便于在同一个行业赛道内进行比拟。根据各类主题基金 的业绩比拟基准，以及各基金主题涉及的行业范围，我们对各基金主题设定的业绩基准如表12所示。表11：各基金主题的业绩基准基金主题业绩基准指数基准代码中游制造中证中游指数000962.CSI普通消费中证内地消费指数000942.CSI大消费下游（中信）CI005903.WITMT中证TMT产业主题指数000998.CSI医药中证医药卫生指数399933.SZ资料来源:为了评估选基因子的有效性，我们采用因子IC测试和构建分位数组合的方法进行研究。因子IC测试主要研究因子取值与下一期收益率的相关性

13、，即RankICt = corr（Rcmk（Xt,m）, Rcrnk（rt+i,m）其中，Rack表示计算变量排序，及即表示因子取值，/+1即表示下一期基金的收益率。/C的绝对值越高，因 子的下期收益率的预测能力越强。对于分位数组合测试，我们按照因子值从高到低，将各类行业主题基金分为3组，分别等权构建Top组合至 Bottom组合，做多组合Top同时做空组合Bottom,得到多空组合（LS组合），通过该组合的表现来衡量因 子的预测能力。回测频率为月频，回测时间区间为2017年1月至2022年4月。考虑到我们筛选出来的主 题基金在2017年以前数量较少，所以回测从2017年1月开始。3.1.3

14、业绩动量因子表现我们已经在量化择基系列之三：基于业绩动量因子的行业赛道精选基金组合中对单因子及合成因子进行 了测试，测试结果说明超额收益（120个交易日）、CAPMalpha （120个交易日）、夏普比率（120个交易日）及合成的业绩动量因子等对基金未来业绩有预测作用。我们对更新后的数据重新进行测试，依然有同样的结 论。从表12中业绩动量因子的IC表现来看，2017年1月2022年4月各行业赛道中业绩动量因子IC均值均超 过7%,显著性较好。我们在图15至图20中展示了 2017年1月至2022年4月29日，业绩动量因子在各类行业主题基金中的多 空组合净值。从多空组合净值走势来看，TMT与中游

15、制造行业赛道多空组合净值在2021年8月末开始大幅 回撤，4月份TMT行业赛道多空组合净值回撤速度已放缓，而中游制造行业赛道多空组合净值4月份有所反 弹。2022年以来消费行业赛道（大消费及普通消费）多空组合净值稳定增长，但4月份均出现回撤。医药 行业赛道多空组合净值震荡上涨，4月份也出现回撤。图15：多空组合净值（TMT主题基金）图16：多空组合净值（中游制造主题基金）多空组合净值（TMT主题）多空组合净值（TMT主题）多空组合净值（中游制造主题）WindWindWind表12：各行业赛道因子IC及多空组合收益情况III风险调整后IC多空组合收益率 （2017-2022）多空组合收益率（20

16、22 年 14 月）行业赛道IC均值t统计量多空组合夏普比率TMT11.16%39.63%3.178.57%-2.27%0.99中游制造8.60%29.32%2.358.44%-0.80%0.91医药7.97%29.15%2.335.93%-1.47%1.11消费11.69%42.91%3.436.00%0.13%0.99大消费14.36%36.55%2.9211.59%-0.72%1.79普通消费10.39%25.59%2.0510.57%3.27%1.08来源:Wind,图17：多空组合净值（消费主题基金）图18：多空组合净值（大消费主题基金）多空组合净值（消费主题）多空组合净值（大消费主

17、题）WindWind图19：多空组合净值（普通消费主题基金）图20：多空组合净值（医药主题基金）多空组合净值（普通消费主题）多空组合净值（医药主题）WindWind3.2 各行业赛道精选基金组合最新表现我们根据业绩动量因子，在各个行业赛道分别构建行业赛道精选基金组合。我们在月末进行调仓，选择因子 从大到小排名前5名或10名的基金等权重构建组合。各主题基金等权组合即该行业主题基金等权构成的组 合，作为基准组合。回测时间区间为2017年1月至2022年4月，考虑基金申赎费率，具体回测方法参见 量化择基系列之三：基于业绩动量因子的行业赛道精选基金组合。从各行业赛道精选组合的净值走势来看，从2017年

18、1月至2022年4月，各行业赛道精选组合均能战胜行 业主题基金等权组合与行业主题指数。相对于主题基金等权组合，TMT行业赛道精选组合取得了 5.61%的年 化超额收益率，中游制造行业赛道精选组合取得了 3.90%的年化超额收益率，医药行业赛道精选组合取得了 1.49%的年化超额收益率，消费行业赛道精选组合取得了 3.20%的年化超额收益率，而大消费这一子赛道的 精选组合取得了 3.45%的年化超额收益率，普通消费这一子赛道的精选组合取得了 1.20%的年化超额收益率。2022年以来，策略表现不佳，各行业赛道精选组合均未跑嬴等权组合及行业主题指数。4月份，除中游制造 行业赛道精选组合能够跑赢等权

19、组合，取得了 056%的超额收益之外，其余各行业赛道均未获得超额收益。图21： TMT行业赛道精选组合净值图22：中游制造行业赛道精选组合净值TMT行业赛道精选组合TMT主题基金等权组合2017/1/25 2018/2/1 2019/2/19 2020/2/28 2021/3/10 2022/3/21中游制造行业赛道精选组合中游制造主题基金等权组合545352515043.Z L 。WindWind图23：消费行业赛道精选组合净值图24：大消费行业赛道精选组合净值大消费行业赛道精选组合消费行业赛道精选组合消费主题基金等权组合2017-012018-02 2019-02 2020-02 2021

20、-03 2022-035 4 5 3 5 2 54 T z L大消费主题基金等权组合 下游（中信）指数2017/1/25 2018/2/1 2019/2/19 2020/2/28 2021/3/10 2022/3/21WindWind图25：普通消费赛道精选组合净值图26：医药行业赛道精选组合净值普通消费行业赛道精选组合普通消费主题基金等权组合4 中证内地消费指数1;0.5 11112017/1/25 2018/2/1 2019/2/19 2020/2/28 2021/3/10 2022/3/21医药主题行业赛道精选组合医药主题基金等权组合中证医药卫生指数4 医药主题行业赛道精选组合医药主题基

21、金等权组合中证医药卫生指数4 0.5 0 11112017/1/25 2018/2/1 2019/2/19 2020/2/28 2021/3/10 2022/3/21WindWind表13：行业赛道精选组合表现（TMT、中游制造、医药）IMI王趣TMT主中证印游制危甲游制危医药主医约王冠指标基金精选题基金TMT产主题基金主题基金中证中题基金基金等权卬证医再策略等权基 准业主题 指数精选策略等权基准游指数精选策 略基准卫生指数年化收益率14.47%8.95%-4.30%19.20%15.48%1.76%15.96%14.35%2.02%年化波动率26.33%24.77%26.57%25.94%2

22、3.38%22.71%25.45%24.36%24.44%夏普比率0.550.36-0.160.740.660.080.630.590.08最大回撤45.75%38.75%46.84%41.38%36.43%39.43%38.19%40.37%44.80%月均换手率 （双边）60.70%15.67%60.10%14.15%49.89%12.66%跟踪误差*7.05%6.08%3.96%信息比率*0.790.650.44年化超额收益率（相对于等权 组合）5.61%3.90%1.49%年化超额收益率（相对于行业主题指数）（2017-2022）18.77%12.74%17.64%13.58%13.1

23、8%11.56%超额收益率（相对于等权组合）3.65%（今年以来）-1.07%-3.13%超额收益率（相对于行业主题指数） -2.39%1.23%（今年以来）235%-1.29%-3.34%-0.22%Wind注:*指标计算基准为等权组合,2017年-2022年消费主题消费主题大消费主大消费主普通消费普通消费中证内卜游（甲卜瘠1甲指称基金精选基金寺仪信）指数题基金精题基金寺信）指效王题基金王题基金地消费策略基准选策略权基准精选策略等权基准指数年化收益率20.91%16.90%5.66%20.44%16.49%5.66%18.75%17.15%14.08%年化波动率20.59%20.71%21.

24、06%20.71%20.57%21.06%21.36%20.94%24.14%夏普比率1.020.820.270.990.800.270.880.820.58表14：行业赛道精选组合表现（消费、大消费、普通消费）(2017-2022)(2017-2022)消费主题消费主题下游（中 信）指数大消费主大消费主下游（中 信）指数晋通消费晋通消费中证内指标基金精选基金等权题基金精题基金等主题基金主题基金地消费策略基准选策略权基准精选策略等权基准指数最大回撤31.75%35.42%35.14%33.01%35.87%35.14%35.55%34.89%42.49%月均换手率70.02%15.97%54.

25、81%20.63%39.84%19.21%（双边）跟踪误差*6.96%4.30%4.07%信息比率*0.500.810.37年化超额收益 率（相对于等权 组合）3.20%3.45%1.20%(2017-2022)年化超额收益 率（相对于行业 主题指数）14.04%10.42%13.81%9.91%3.18%1.97%超额收益率（相对于等权组合）-3.62%（今年以来）-2.64%-1.32%对于行业主题指数）-0.96%2.65%-0.12%2.51%-4.15%-2.82%超额收益率（相（今年以来）Wind注：”指标计算基准为等权组合,2017年-2022年A股网下打新新常态与次新股投资机会

26、4.1 新股上市数量减少，注册制新股数量占比超八成截至2022年5月27日，2022年已上市新股114只（仅统计采用网下配售方式发行的新股，不含北交所新 股），总募资规模到达2655.64亿元。与2021年15月份相比，上市新股数量减少33.33%,其中科创板和 主板新股上市数量减少，但新股募资规模提高了 99.21%,注册制新股和主板新股的募资规模均有提高。图27：新股上市数量变化图28：新股募资规模变化从数量来看，2022年1-5月份上市的创业板新股数量最多，占比41.23%,主板数量最少，注册制新股数量 占比超过80%。但从募资规模来看，主板新股募资规模更高，占比37.60%。图29：各

27、板块上市新股数量占比（2022年15月）图30：各板块上市新股募资规模占比（2022年15月）创业板41.23%科创板主板26.80%37.60%35.60%创业板科创板主板投资者参与热度降温，中签率不断提高询价新规实施以来，投资者参与网下打新热度下降，网下超额认购倍数和初步询价配售对象家数均呈下降趋 势。受4月份大面积破发的影响，2022年5月，参与创业板、科创板初步询价配售对象家数既降，参与创 业板网下初步询价的配售对象家数平均仅有6651家，参与科创板网下初步询价的配售对象家数平均仅有 5758 家。2.基于多维度行业景气度与估值动量的行业轮动策略东兴金工行业配置框架行业轮动策略可以从不

28、同周期以及多个维度进行构建。短期可以关注市场情绪，通过价量指标捕捉市场变化 并构建预测信号；中期那么可以从行业基本面出发，关注行业景气度与估值的变化；而长期需要对经济周期做 出判断，并根据所处的经济周期筛选优势行业。行业景气度反映了行业中上市公司的整体经营状况，景气度上行的行业往往会获得投资者的追捧。行业估值 的变化也表现出较强的持续性，估值提升的行业在未来估值进一步上升的可能性也较大。因此，行业景气度 和估值的变化能够对行业收益率的预测起到重要作用。我们基于此构建了行业景气度与估值动量的行业轮动 策略，可以为中期行业配置提供新的思路。图3：东兴金工行业配置框架资料来源:2.1 多维度行业景气

29、度与估值指标指标构建原那么与测试方法行业层面的指标反映的是所属行业上市公司的整体情况，因此，我们可以通过将个股的相关指标合成行业的 景气度与估值指标，下列图展示的行业因子的构建流程。在因子构建的过程中，我们需要考虑以下几个问题。首先，上市公司每个季度会披露季报，但由于许多行业的财务数据呈现出明显的季节性特征，单季度数据直 接比拟会存在较大问题。因此，对于区间类数据，如营业收入、净利润等，我们将单个季度数据调整为最近 四个季度的数据（TTM）。对于时点类数据，如总资产、净资产等，我们仍旧取期初和期末的均值。图31：网下超额认购倍数变化图32：初步询价配售对象家数变化创业板 科创板创业板 科创板随

30、着参与热度的下降，各类投资者网下打新的中签率有所提升。截至2022年5月，创业板A、B、C三类投 资者的平均中签率分别为：0.050%、0.040%、0.020%,科创板A、B、C三类投资者的平均中签率分别为 0157%、 0.155%, 0.137%o图33：创业板各类投资者网下中签率变化图34：科创板各类投资者网下中签率变化0.000%0.000%A类B类 C类0.056%0.048%0.040%0.032%0.024%0.016%(1(X)8%2021-01 2021-04 2021-07 2021-10 2022-01 2022-04A类 B类 C类报价入围难度提升，有效报价区间持续宽

31、松询价新规实施以来，注册制新股入围率呈下降趋势，报价难度提升，2021年1-5月，创业板与科创板报价入 围率均值分别为81.54%、81.91%, 2022年1-5月，创业板新股入围率平均值为66.52%,科创板新股入围 率平均值为58.90%0我们用（有效报价上限-有效报价下限）/有效报价下限来刻画有效报价上下限的价差。2022年，科创板与创 业板新股有效报价上下限价差持续保持较高的水平，报价持续分散。图35：询价入围率变化创业板 科创板图36：有效报价上下限价差变动情况4.3 新股破发频现，投资者报价偏高我们根据新股上市首日（注册制）或开板日（主板）的成交均价计算新股上市的表现。从平均水平

32、来看，2022 年1-5月上市的创业板和科创板新股，平均涨幅分别为37.74%、6.01%,远不及询价新规实施前水平。图37：新股首日/开板日表现45O.(X)%创业板科创板主板400.00%350.00%300.00%250.00%200.00%150.00%100.00%50.00%0.00%-50.00% *)21-012021-032021-052021-072021-()92021-112022-012022-032022-05询价新规以来，注册制两个板块的新股开始出现破发，截至2022年5月27日，以上市首日最低价相对于发 行价的涨跌幅统计新股上市首日破发情况（含盘中破发），202

33、2年以来已有42只注册制新股在上市首日出 现了“破发”，其中14只来自创业板，28只来自科创板，科创板新股的破发比例较高。图38：创业板与科创板新股破发数量图39： 2022年1-5月破发新股板块分布破发数量（创业板）破发数量（科创板）创业板科创板询价新规实施以来，高剔比例下调，定价中枢上移，报价入围难度提高，为博取入围，投资者可能存在非理 性、偏高的报价，这是导致新股定价偏高、不断破发的重要原因之一。我们对每一只采取网下询价方式发行的注册制新股的报价数据进行了分析，计算了每只新股初步询价阶段投 资者报价的偏度系数。询价新规实施前，创业板与科创板网下投资者询价报价的偏度系数较高，且大于0, 即

34、呈右偏分布，报价整体集中在左侧，而询价新规实施后，偏度系数急剧下降，局部新股的报价已呈左偏分 布，报价整体集中在右侧，经比照，偏度系数与首日涨幅的走势基本一致。图40：创业板新股首日平均涨幅与报价偏度系数均值图41：科创板新股首日平均涨幅与报价偏度系数均值,Wind,Wind,打新收益趋于平淡，创业板打新是目前主要收益来源在估算网下打新收益率时，我们先估算单只股票打新的净收益，即扣除了因网下限售安排短期不能实现的收 益和可能存在的新股配售经纪佣金后的打新收益，然后按照新股的卖出月份，统计各个月份可实现的打新收 益，最终根据账户规模计算打新收益率。单只股票打新净收益计算公式如下：单只股票网下打新

35、净收益=申购规模X网下配售比例X入围率X （1 -限售比例（或概率）乂新股卖出收益率 -新股配售经纪佣金（1）申购规模=min（网下申购上限金额，账户规模）；网下配售比例，即网下中签率，根据投资者类别分别采用A、B、C三类投资者的平均中签率；（3）入围率根据股票网下有效报价申购量比例进行计算；假定主板新股在开板日按成交均价卖出，注册制股票在上市首日按成交均价卖出，分别计算新股卖出收益率；主板个别股票、科创板、创业板（注册制）存在网下限售期安排，限售局部存在6个月的限售期，无法立即实现打新收益，需要从打新收益中扣除。其中主板个别股票采取比例配售，创业板（注册制） 采取比例配售或摇号配售，科创板对

36、六类长线资金对象采取摇号配售。对于主板和创业板采取比例配 售方式的个股，限售比例为该股票设定的限售比例；对于摇号配售的创业板股票，由于抽取配售账户 的10%进行限售，那么假定打新账户被限售的概率为10%,限售局部无收益，计算全市场的期望收益； 对于采取摇号配售方式的科创板新股，假定A、B两类长线投资者被限售的概率为10%, C类投资 者被限售的概率为0,限售局部无收益，计算全市场的期望收益；主板及创业板股票无新股配售经纪佣金，科创板股票需缴纳新股配售经纪佣金。新股配售经纪佣金费用根据估算的获配新股规模及费率计算。根据上述估算方法，我们统计了 2021年至今A股各板块的月度打新收益。截至2022

37、年5月27日，2亿规 模账户参与A股网下打新，A、B、C三类账户2022年累计收益为0.71%. 0.52%. 0.33%,而2021年1-5 月的打新收益分别为3.91%. 3.18%、2.03%,三类账户打新收益均下降80%以上。低收益已是网下打新新 常态。图42：创业板2022年1-5月打新收益（2亿规模账户）图43：科创板2022年1-5月打新收益（2亿规模账户）2.(X)% 1.80% 1.60% 1.40% 1.20% 1.00%0.80% 0.60% 0.40% 0.20% ().(X)%2.(X)% 1.80% 1.60% 1.40% 1.20% 1.00%0.80% 0.60

38、% 0.40% 0.20% ().(X)%如21年1-5月.2022年 1-5 月A类B类C类2.(X)% 1.80% 1.60% 1.40% 1.20% l.(X)% 0.80% ().60% 0.40% 0.20% O.(X)%.2021年 1-5 月 2022年 1-5 月A类B类C类图44：主板2022年1巧月打新收益（2亿规模账户）图45：全市场2022年1-5月打新收益（2亿规模账户）0.50%0.45%0.40%0.35%0.30%0.25%0.20%0.15%0.10%0.05%0.00%2021 年 1-5 月 2022年 1-5 月A类B类C类2021 年 1-5 月 20

39、22年 1-5 月4.50%4.00%3.50%3.00%2.50%2.00%1.50%l.(X)%0.50%0.00%A类B类C类从图42至图44来看，2022年各板块打新收益均有所下降，科创板打新收益下降幅度最大。以2亿规模的A类账户为例，2022年15月的打新收益中，创业板贡献了 60.46%,主板贡献了 28.09%,而科创板仅贡献了 28.09%。图46： 2022年15月各板块打新收益贡献（A类账户，2亿规模）创业板科创板主板表15：各账户规模、账户类型下A股网下打新收益情况账户规模账户类型2021 年2022 年 1-5 月2022-012022-022022-032022-04

40、2022-052亿A10.103%0.705%0.257%0.071%0.197%0.068%0.112%B8.003%0.519%0.207%0.052%0.149%0.021%0.090%C5.071%0.326%0.143%0.033%0.082%-0.005%0.073%A6.145%0.458%0.174%0.045%0.148%0.010%0.082%4亿B4.963%0.357%0.146%0.035%0.116%-0.012%0.071%C3.310%0.241%0.112%0.023%0.063%-0.019%0.061%6亿A4.455%0.323%0.134%0.034%

41、0.097%-0.001%0.058%B3.638%0.256%0.116%0.027%0.076%-0.014%0.050%C2.500%0.182%0.094%0.019%0.041%-0.017%0.045%A3.511%0.254%0.112%0.028%0.073%-0.003%0.044%8亿B2.887%0.204%0.098%0.023%0.057%-0.012%0.038%C2.023%0.150%0.083%0.016%0.031%-0.014%0.033%FinD4.6次新股精选组合最新表现我们在每个月末将上市不满一年且已开板的股票纳入次新股股票池，然后基于季报业绩披露与

42、上市月份数对 次新股股票池进行初步筛选，进一步利用选股因子对次新股组合进行增强，每月从筛选后的次新股股票池选 择三分之一的股票持有，手续费以千分之三计算。组合构建的详细方法可以参考新股掘金系列报告之一： 次新股择时与精选组合构建。下列图展示了截止2022年4月29日的次新股精选组合净值走势。图47：次新股精选组合累计净值策略多头净值沪深300指数中证1000指数Wind,表16：次新股精选组合收益、风险指标指标次新股精选组合沪深300中证1000年化收益率14.20%9.01%8.03%年化波动率28.51%20.53%24.56%夏普比率0.500.440.33最大回撤38.79%34.84

43、%34.62%双边换手率（月度）127.92%-年化超额收益率（沪深300）3.81%-信息比率（沪深300）0.31-年化超额收益率（中证1000）5.18%-信息比率（中证1000）0.44-月均持股数量37.68-Wind回测结果显示2019年以来次新股精选组合表现显著好于沪深300指数和中证1000指数，年化收益率到达 14.20%,夏普率为0.50,高于沪深300指数的044和中证1000指数的0.33,相对两个指数的年化超额收 益率分别为3.81%和5.18%。从策略累计净值走势来看，次新股精选组合2020年上半年表现较好，随后半 年间处于回撤调整阶段，2021年表现抢眼，2022年以来次新股精选组合净值下跌-31.32%,不及沪深300 的18.71%和中证1000的28.41%,相对于指数的超额收益率分别为-12.61%和-2.91%。从分年度收益率来看，2022年以来，受创业板、科创板整体回撤影响，次新股精选组合表现不理想，在2019 年至2021年三年间，次新股精选组合表现均显著好于中证1000指数，仅在抱团股行情盛行的2020年，收 益略低于沪深300指数，在风格切换频繁的2021年取得显著的超额收益，策喀表现整体较好。图48：次新股精选组