从主动投资到被动投资：选基因子的变与不变

来源：中信建投金工及基金研究团队

作者：姚紫薇、孙诗雨

编辑：好投学堂

主要结论

被动投资的崛起

被动化趋势明显提速：2021年以后被动基金规模稳步扩张，2024年下半年增长明显提速；2024年末，权益基金被动规模占比接近一半，债券基金被动化有所提升。

2024年主动基金面临业绩压力：2024年主动权益基金超额明显衰减，仅不到23%跑赢业绩基准；跑赢沪深300的占比仅16%。

机构投资指数基金占比提升：2021年以后主动权益基金机构投资者占比保持相对平稳、略有降低，而被动权益基金机构投资者占比则稳步提高，从33%左右提升至2024年中报的45%左右。

指数基金标签矩阵构建

为了更好地刻画指数基金的特征，在主动基金标签库的基础上针对被动产品进行完善，充分考虑主被动投资的差异，涵盖更适用于指数基金的业绩指标，以及ETF指标等。

投资标签方面，一级和二级标签按照标的指数进行事前分类，股票型包含宽基、行业主题、概念主题、风格策略；进一步按市值风格和投资范围将宽基划分为超大盘、大盘、中盘、小盘、沪港深、科创/创业板等，按板块和策略细分行业主题和风格策略产品。

哪些指标适用于被动投资？

以股票ETF为例，参照主动基金评价体系对被动基金进行一系列指标检验，尝试筛选出对于被动投资具有参考价值的指标。总的来说，主动权益基金的业绩评价指标代表基金经理的投资能力，有更为稳定的选基效果，但对于股票ETF并不适用，只有将范围缩小至同类型的贝塔当中，才有相对较好的稳定性。如果不考虑基本面，从业绩动量的角度出发进行ETF组合构建，则需要更加频繁的换手，两周的业绩动量组合能够取得较好的业绩表现。

但需要注意的是，ETF投资本身更加注重不同风格和赛道的Beta属性，核心仍依赖于大类资产配置和中观配置等策略，后续我们也将持续开发各类型ETF策略，为投资者提供有效的ETF投资解决方案。

一、被动投资的崛起

1.1 被动化趋势明显提速

回顾近五年被动基金的发展历程，2021年以后规模稳步扩张，2024年下半年增长明显提速。从被动基金整体的规模增长情况来看，2019-2020年在核心资产行情的推动下，主动基金超额收益表现突出，明星基金经理频出，被动基金规模占比下降；2021年以后主动管理难度增加，被动基金规模稳步增长，占比逐渐提升，特别是2023年以后增速加快；2024年三季度，在政策推动下A股市场迎来强势反弹，投资者通过加仓ETF参与行情，指数基金规模和ETF占比都有显著提升；四季度延续增长趋势，2024年年末，被动基金规模占比约27.96%，较2023年末提升接近10个百分点；ETF规模合计约3.5万亿元，在被动基金中占比在66%左右，是被动投资的主要品种。

权益基金被动规模占比接近一半，债券基金被动化有所提升。分不同资产类别来看，截至2024年年末，在股混类权益基金中，被动权益基金占比已达到49%，较上季度末进一步提升。值得注意的是，在债券型基金中，虽然被动化程度仍较低，但被动债券基金占比提升至10%以上，较年初提升约4个百分点，被动债基规模也大幅增加。

2024年ETF迎来大爆发，从新发产品来看，股票指数型基金中A500 ETF拔得头筹，获得极高的市场关注度，强势吸金。从年末资产净值规模来看，目前规模最大的A500 ETF分别来自国泰基金、南方基金、华夏基金、华泰柏瑞基金、富国基金，规模均在160亿元以上。债券指数型基金中，不同久期的政策性金融债指数基金受到青睐，新发规模较大，包括银华0-5年政金债、鹏华中债0-3年政策性金融债等；另外，汇添富投资级信用债指数基金年末规模接近120亿元，以机构投资者为主。

1.2 2024年主动基金面临业绩压力

2024年的股票市场表现呈现出显著的复苏态势，尤其是在政策支持和经济复苏预期的推动下，A股和港股市场均实现了不同程度的上涨。但是全年市场波动较大，风格和行业主题轮动加剧，主动权益基金投资难度较大，单一投资框架较难贯穿全年。从2024年市场整体表现来看，中证偏股指数全年收涨4%，明显跑输主要宽基指数，沪深300全年涨幅达到14.68%。在市场反弹、资金涌入ETF、进一步支撑指数上行的正反馈下，主动权益基金整体获取超额收益的能力减弱，面临一定的业绩压力。

以普通股票型和偏股混合型基金为例，回顾2024年主动权益基金的业绩表现情况，整体平均回报为3.58%，中位数为3.63%，大幅跑输沪深300。从业绩分布的情况来看，多数主动权益基金2024年的业绩在0-10%的区间，占比约37%；涨幅超过10%的占比约27%；另有36%左右的主动权益基金全年取得负收益。

和主要宽基指数及业绩基准相比，可以发现，2024年主动权益基金超额收益明显衰减，多数基金未能跑赢主要宽基指数和业绩比较基准。仅不到23%的主动权益基金跑赢业绩比较基准；跑赢沪深300的主动权益基金数量占比仅16%，跑赢中证800、万得全A的主动权益基金数量占比均不超过30%。对于成立满四个半年度报告期的基金，将近两年集中投资于某一板块的基金划分为赛道基金；剔除赛道基金后，全市场投资的主动偏股基金跑赢沪深300、中证800和业绩比较基准的数量占比略有进一步下降。

从不同类型基金2024年的平均业绩表现来看，被动指数型基金、增强指数型基金2024年的平均回报均在10%左右，普通股票型和偏股混合型基金均在4%左右。对比产品业绩表现，指数型基金整体表现同样也优于主动型基金。

1.3 机构投资指数基金占比提升

从持有人结构的角度来看，在2019-2020年期间，公募基金市场整体取得了规模上的大扩张。这一阶段，个人投资者大量涌入市场，投资意识亦有明显提升。在主动权益基金与被动权益基金中，机构投资者持有市值占比均出现了不同程度的下降，其中被动权益基金的下降幅度更为明显。

2021年以后，市场风格和格局发生了较大的变化。主动权益基金的机构投资者占比保持相对平稳，仅在2024年有略微降低；而被动权益基金的机构投资者占比则呈现出稳步提高的趋势，从2021年中报所显示的最低约33%，逐步攀升至2024年中报的约45%。

指数基金作为一种兼具高效率与低成本特性的资产配置工具，凭借其独特优势，正日益受到机构投资者的青睐与认可。其在机构投资者资产配置中的重要性不断提升，反映出市场对于投资工具的选择更加倾向于高效、低成本的产品，这一趋势也将对未来公募基金市场的发展产生深远影响。

总的来说，近几年被动化趋势不断加深，特别是2024年迎来ETF的大发展，年末权益基金被动规模占比接近一半，债券基金被动化有所提升。从主动权益基金的超额情况来看，2024年面临了一定的挑战，多数基金未能跑赢主要宽基指数和业绩比较基准。越来越多的投资者开始从主动投资转向加强被动投资，指数基金机构投资者占比也有较为明显的提升。指数基金特别是ETF具有透明度高、投资成本低、风险分散、操作效率高、流动性好等优势，有利于作为投资者实现其组合策略的工具型产品。

二、指数基金标签矩阵

在被动化投资趋势不断发展的背景下，为了更好地刻画指数基金的特征，在主动基金标签库的基础上，我们对于被动产品的指标刻画进行了进一步的补充和完善，充分考虑主被动投资的差异。
主要指标包括：

• 基本信息：区分不同指数基金的类型，普通指数基金、ETF、ETF联接、指数增强基金等；
• 投资标签：资产类别依据基金投资类型进行划分，包括股票型、债券型、跨境型和商品型；投资特点的一级和二级标签按照基金跟踪标的指数的特征进行事前分类，以股票型为例，包含宽基指数、行业主题、概念主题、风格策略；进一步地，按照市值风格和投资范围将宽基指数划分为超大盘、大盘、中盘、小盘、沪港深、科创/创业板等，按照具体的行业板块和策略类型细分行业主题和风格策略类产品。债券型基金按照投资券种分为利率债、信用债、可转债、综合、绿债等；跨境型基金按照投资地域分为香港、美国、欧洲、亚洲、跨市场等；商品型基金分为黄金和其他。
• 业绩指标：不同于指数基金关注基金经理的投资能力，被动基金在业绩方面更关注相对于标的指数的跟踪效果和超额表现。因此，在计算超额收益、月度胜率、Beta、Alpha等指标时均以各自标的指数为基准。除了常用的风险收益指标外，被动基金重点关注跟踪误差和信息比率，以衡量其投资效果。另外，对于ETF还需要关注其IOPV溢价率，高溢价ETF可能导致较高的投资风险。
• 持仓特征：虽然被动基金持仓主要依赖于其标的指数，但参照主动基金的持仓刻画方式，可以对于产品及其跟踪指数的特点进行事后描述和跟踪，包括行业、风格、集中度等。另外，为了考察被动基金相较于标的指数的持仓偏离情况，考察其行业偏离度、个股偏离度等指标，计算方式为所有行业或个股偏离的绝对值之和/2。
• ETF指标：ETF由于其上市交易的特殊性，可观察其上市流通份额的变化情况、资金流情况以及交易活跃度等指标。在选择ETF进行投资时，流动性是重要考察指标之一。
• 标的指数：由于被动产品的投资目标是跟踪或战胜标的指数，因此指数本身的特征也可以作为投资参考要素，例如指数的各项估值指标，例如市盈率、市净率、股息率，及其所属的历史分位数水平等。
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目前全市场共有指数类基金2665只（包括普通指数基金、ETF、ETF联接、指数增强基金，不包括货币基金），规模合计超过5万亿元（不含联接基金规模）。从运作方式来看，不管是在数量上还是规模上，ETF占比都最高；其中ETF产品数量占比约35%，规模占比达到61%。其次是场外普通指数基金、ETF联接基金和指数增强基金。

从标签类别来看，宽基类产品中，大盘风格指数基金数量最多、规模最大，以沪深300等相关产品为代表，主要跟踪核心宽基指数。在行业主题类产品中，TMT板块基金数量超过300只，规模合计超过3000亿元，随着科技的快速发展以及主题行情的催化，TMT板块吸引了大量资金布局，备受市场关注；其他行业主题类型还包括制造、医药、周期、消费、金融地产等。债券指数基金目前仍以场外指数基金为主，利率债产品规模占主导，契合了追求稳健收益的投资者的需求。QDII指数基金中，以投资香港和美国市场的产品为主，欧洲、亚洲、跨市场等产品也有基金公司布局，国际化投资趋势也在不断发展中。近一年黄金表现亮眼，受到市场普遍关注，相关产品规模也较大，在商品型基金中占主导；黄金可作为投资者分散风险、优化资产配置的重要投资品种。

除此以外，当前国内市场上风格策略类的Smart Beta产品数量较少、规模偏小，不到2000亿元，且品种类型较为有限。2023年以后受益于红利策略的流行，相关产品规模快速增长，包括红利、红利低波、红利质量策略等，目前规模在策略类产品规模中占主导，策略相对拥挤；其次规模较大的是央国企类产品。对比美国，Smart-Beta产品规模大、品种丰富，过去十年Smart-Beta产品复合增长率高于整个被动市场的增长情况，达到22%左右（市场整体在15%左右），目前规模整体已超过2万亿美元；其中成长策略产品的规模最大，超过5000亿美元，与美股科技股表现突出、成长风格长期占优的情况相应。因此，未来策略类产品仍有较大的发展空间。

三、哪些指标适用于被动投资？

在进行被动投资时，主动基金所常用的评价指标是否适用于被动基金？本部分中我们将以股票ETF为例，参照主动基金评价体系对被动基金进行一系列指标检验，并尝试筛选出对于被动投资具有参考价值的指标。

在构建多层次主动权益基金池体系的过程中，我们对常用的基金评价业绩指标进行了检验，指标区间包含6个月、1年和2年；基金调仓日设置为四个季度末和中报/年报披露月末。针对ETF，考虑到其投资灵活的工具属性，指标区间选取1个月、3个月、6个月、1年，调仓日设置为每个月末，回测区间为2020/1/1-2025/1/31。对于股票ETF样本，要求上市时间满1个月。

由于不同股票ETF跟踪不同的标的指数，其风险收益特征差异较大，因此在大范围内对股票ETF进行指标检验时，各项指标均没有显著的选基效果。在进行ETF投资的过程中，投资者往往也首先出于策略的角度选择品种，而非单纯从产品特征角度出发。如果区分宽基和非宽基类产品来看，宽基产品对于市场整体表现的相关性相对较强，部分业绩指标展现出一定的预测性，包括近一年Alpha、近一年和近六个月月度胜率、近一月信息比率，主要和ETF相对其标的指数获得超额收益的能力和稳定性有关（如下表）。而非宽基类（包括行业主题、风格策略和概念主题）不同产品之间的差异性更为明显，因此各项指标也没有展现出明显的效果。

进一步地，按照股票ETF二级标签划分，选取样本数量相对较多的品种，考察在同类别产品中，根据业绩指标进行ETF优选是否有效。选取的股票ETF类别包括宽基ETF中的超大盘、大盘、中盘、科创板/创业板，以及行业主题ETF中的TMT、消费、医药、制造、金融地产。针对同类型标的指数的股票ETF池，部分业绩指标的因子预测性明显提升，我们按照Rank IC均值>0.05且p-value<0.05的标准，选出对于各类别ETF选择相对有效的因子，具体如下表：

在此基础上，每个报告期在ETF分类池中按照指标排序计算选中指标的标准分，并等权得到综合得分。对综合得分因子进行测算，结合分组的表现情况来看，对于宽基类产品，特别是超大盘、大盘、中盘，综合得分稳定性较强，胜率较高，分组单调性也较为明显。以大盘风格为例，整体以沪深300 ETF为主，另外包括A500 ETF；在2020年以来的回测区间内，综合得分较高的第一组和第二组相比综合得分最低的第五组，有4%左右的年化超额收益。在行业主题类产品中，指数之间差异相对更大，因子预测性和稳定性下降，在消费、医药、金融地产中取得了更好的效果；对于制造板块ETF综合得分预测性较弱，分组单调性不明显。

由于回测区间较短、样本数量较少，相关测算稳定性存在不足，并且相比在同类型ETF中选择产品，投资者通常更为关注不同类别ETF之间的配置策略。但是由于被动产品数量越来越多，同质化愈发严重，利用指数标签矩阵和打分，有助于快速了解不同产品之间的差异，同时能够实现对ETF的投资的有效定期跟踪，如果投资标的持续在同类型产品中打分相对靠后，可能应考虑更换标的，以更好地实现ETF投资的“优中选优”。

在进行主动权益基金池构建的过程中，我们季度调仓，选择了有效的业绩评价指标进行综合得分构建，并取得了较好的选基效果。而根据上文的回测结果，不同于主动权益基金，ETF的表现以贝塔属性为主，业绩稳定性更弱，因此在全市场选择的过程中业绩评价类指标没有选基效果，只有将范围缩小至同类型的贝塔当中，才有比较好的稳定性。但与此同时，从不同分类池的检验结果来看，业绩动量类的指标仍有比较重要的作用，结合ETF操作灵活、交易成本低的特点，我们尝试构建更加高频的全市场股票ETF的动量策略，探索如果脱离基本面，单纯依据基金业绩指标进行选基，是否需要更加频繁的换手以达到投资效果。

基于此，进一步分别测算一个月、两周和一周调仓频率下，各自区间业绩类指标的表现效果，我们发现，区间收益率和下行风险在全市场ETF选择上有一定的效果，并且两周的预测效果相对更好；但是因子的稳定性都不高，Rank IC胜率都在60%以下。通过构建两周区间收益率和下行风险的综合业绩因子，可以发现因子的预测性和胜率都有所提升，Rank IC均值约6.8%，Rank IC胜率在60%以上。

根据两周业绩动量因子进行组合构建，考虑到跟踪同一指数的ETF业绩表现差异不大，并且为了保证流动性，对于跟踪同一指数的股票ETF，选择规模最大的产品。根据测算，选取业绩动量TOP 15-25只的股票ETF组合风险收益表现相对更好。以15只组合为例，组合从2020/1/20-2025/1/27相比沪深300和Wind全A累计超额收益分别达到74%和56%，并且单年度都取得了更好的业绩表现。但组合高换手，单年度单边换手率在20倍左右。

总的来说，主动权益基金的业绩评价指标代表基金经理的投资能力，有更为稳定的选基效果，但对于股票ETF而言并不适用，只有将范围缩小至同类型的贝塔当中，才有相对较好的稳定性。如果不考虑基本面策略，从业绩动量的角度出发进行ETF组合构建，则需要更加频繁的换手，两周的业绩动量组合能够取得较好的业绩表现。但ETF投资的重点在于各类资产的Beta属性，核心仍依赖于多资产配置和中观配置等策略，后续我们也将持续开发各类型ETF组合投资策略。