作者：嘟嘟的投研CheatSheet，好投学堂专栏作家
题图：嘟嘟的投研CheatSheet微信公众号
基研CheatSheet · 没想到大多数主观多头都是SB.mp3
关于主观多头产品已经写了一系列的文章，比如主观多头分类（延伸阅读1）、主观多头组合搭建的方法论（延伸阅读2）、利用机器学习快速筛选主观多头（延伸阅读3）、主观与量化各自的适应环境（延伸阅读4）、借鉴量化提升主观多头仓位决策的科学性（延伸阅读5）等等。
正如前文所说，大部分主观多头都逃不开“质量”、“成长”、“价值”的SmartBeta；那么今天探讨的是，这些SmartBeta究竟能在多大程度上解释市场上公募多头的业绩表现，尤其是当我们拿到一个陌生的多头产品时，我们能否快速通过净值的回归，便了解其底层的策略构成？
编写SmartBeta
开始之前，先定义这几类SmartBeta，为防止过拟合直接使用市场上已有指数的成分，并按照风险平价理念重新分配仓位（延伸阅读5），编写得到如下因子走势：
- 质量（消费）：国证A50
- 价值：红利100
- 成长：目前未看到设计很科学的成长指数，为此分别构建了半导体（科创芯片）、新能源（000941）、信创（399363）、军工（399959）、医药（000121）几大指数
- 量化小市值：考虑到小市值策略产品日益丰富，且有公募在主观策略中掺杂小市值的情况，也顺带把该因子写了（延伸阅读6）
图表 几大SmartBeta近一年走势
注：因子每周更新，因子代码代码编写参考延伸阅读5、6
接下来，我们将对公募多头进行业绩归因，归因过程使用线性回归的数学方法（延伸阅读7）。
业绩归因结果
因为公募多头产品数量庞大，我们先对今年表现较好的产品进行归因。在普通股票型、偏股混合型、灵活配置型三类产品中，我们筛选了规模在20亿以上的产品，并按年初至今的收益降序排列，主要有下列产品：
考虑到今年AI有明显主题行情，配置半导体、信创的部分产品表现靠前，我们就只选其中一个代表进行说明，尽可能把更多不同风格的产品进行归因拆解：
1）招商优势企业A ≈ 40%半导体 + 60%信创
2）大成景恒C ≈ 50%小市值 + 10%信创 + 10%医药 + 5%军工 + 5%半导体，均衡配置的理念在该产品上体现得淋漓尽致
3）景顺长城策略精选A ≈ 35%消费 + 30%信创 + 15%医药
4）国金量化多因子A ≈ 40%小市值 + 30%价值 + 20%信创 + 5%新能源，瞧见没，不止主观多头是SmartBeta，量化只要因子找的对，也都是SmartBeta
5）工银创新动力 ≈ 80%价值 + 15%信创
看，我们写的几个因子对今年以来表现好的公募的解释力还是非常强的，R-squared普遍在0.7-0.9的高水平。当然，也有可能是今年表现好的因子无外乎信创、价值、小市值，所以上面的回归结果可决系数才会这么高。
为了验证编写因子的普适性，我们继续在普通股票型、偏股混合型、灵活配置型三类产品中，挑选今年中报持有人户数最多的产品进行回归，主要有以下产品，同时尽量不挑选行业性产品进行回归，因为拟合效果实在太好了。
1）富国天惠精选成长C ≈ 75%消费 + 15%医药 + 5%半导体
注：回归系数为负的原因可能是因为因子间存在共线性
2）中欧匠心两年A ≈ 70%消费 + 10%新能源
3）交银均衡成长A ≈ 35%消费 + 25%军工 + 20%新能源 + 10%半导体，持仓确实也符合产品名定位
4）大成睿裕A ≈ 50%消费 + 15%小市值 + 10%军工，还是大成这公司会玩，什么产品都掺了点小市值
5）海富通改革趋动 ≈ 60%价值 + 20%信创 + 20%新能源
注：三个解释变量系数之和超过1也是有可能的，比如持仓的品种分散度高，或者选择了同风格弹性更小的标的
小结
篇幅原因只展示了一部分产品的业绩归因结果，为了进一步验证归因的可信度，我还特地把全市场的公募多头都跑了一遍，结果发现绝大多数产品的可决系数都在0.6-0.9的高水平，全市场均值为0.72，或许只有少数风格漂移厉害或者是做轮动做的比较频繁的产品，R-squared才比较低（也侧面印证轮动是个非主流的策略），从这里也能看出：绝大多数的主观多头其实就是不同SmartBeta的组合。
图表 全市场公募主观多头业绩归因可决系数分布
另外在残差收益率方面，原本想挖掘下看看有没有残差项特别高的产品，如果有的话意味着有很赚钱的因子我没挖掘出来，可以理解为是管理人的Pure Alpha，不过可惜把所有产品跑下来之后，在过去1年的时间里，残差收益率即便排序最高的产品也是负的，可见超额收益的获取难度有多大。
图表 全市场公募主观多头业绩归因后残差项降序排列结果
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