基金仓位模型研究探讨
开放式股票型基金仓位配置模型应用研究
１７ ９ ２年提 出的归 因分析模型就是建立在 Ｃ Ｐ 模型 Ａ Ｍ 基础上 ， 将投资组合的超额收益率分为“ 选择 回报”由 ｆ
分 散 回报 和 净 选 择 回 报 组 成 “ 险 回报 ” 由投 资 者 和 风 ｆ 风 险 回 报 和 经 理 人 风 险 回 报 组 成 ） 部 分 ［ 而 内部 两 】 ］； 【
甚至有人提 出了不 同的结
。 简单的 Ｂ ｉｓｎ模 型提 ｒ ｏ ｎ
出后 ，从 不 同 角度 又 得 以拓 展 ：Ｋａｎ ｓｙ ａ ｄ Ｓｎ ｅ ｒ Байду номын сангаасｋ ｎ ｉｇ ｒ
将 其 拓 展 为 多 币种 绩 效 归 因模 型 （ ＫＳ模 型１ 从 而 可 以 ，
绩 效 归 因 分析 的本 质 是将 基 金 组合 的 实 际 绩 效 与
① 资产配置收益；② 个股选择 收益；③ 交互收益；④
基 准 组合 收 益 ；他 们 以 ９ 家养 老 基金 从 １７ １ ９ ４年 开始
股现实情况 中最大的缺陷是，虽然基 金使用沪深 ３ ０ ０、
中证 ８ ０或 ＭＳ Ｉ 国 Ａ 股 指 数 作 为 比较 基准 但 实 ０ Ｃ 中 际 操 作 中 基 金 由于 积 极 管 理 因 素 ，其 行 业 配 置 或 风 格 配 置 会 发 生 频 繁 的 切 换 ， 直 接 导 致 其 具 体 仓位 配 置 与
模 型原 理
传 统的基 金仓位 估算 方法基 本上 是基于 Ｃ Ｐ Ａ Ｍ 模 型，通过 比较基金 的净值变化与基金基准 的收益变
化 ，采 用 单 因素 回 归 的 方 法 分 析 所 得 ， 这 种 方 法 在 Ａ
评价法则是指基于基金组合的真实交易数据而进行的 基金绩效分析 。Ｂ ｉ ｏ ｒ ｓｎ等人 １８ ｎ ９ ６年在 多因子模型基 础上 提出 Ｂ ｉｓｎ 模型 ，将基金收益分为四个部分： ｒ ｏ ｎ
基金仓位模型研究探讨
其中R为基金收益率序列；Rm为股票组合收益率序列； α为常数项序列； β为自变量与因变量 的相关系数序列，即检测的基金仓位； ε为修正误差项。
二、开放式股票基金仓位估算方法
基金仓位估算的逻辑框架图
数据准备 采用已过建仓期的开放式股票型基金累积净值增长率数据作为回归分析中的因变量输入。
2.84%
0.844965 0.949454 0.419958 0.580042 1.42E-18 84.43% 83.34% -0.07%
0.75504 0.91207 0.53919 7.2E-19 0.46081 83.26% 83.02%
7.76%
0.802863 0.967636 0.74386 5.88E-18 0.25614 81.17% 80.93%
其中 R 为自变量，即开放式股票型基金的净值收益率；
Rm为因变量，理论上应为开放式股票型基金所投资证券的收益率，这里选择为基准指数的收益 率；
β为自变量与因变量的相关系数，即监测的基金仓位。
基准指数（Rm）的选择 单一指数替代、复合指数替代。 单一指数替代：使用沪深300、中证100、中证200、中证500、中证700、中证800对基金收益做回归， 选择拟合度较大的指数作为对股票头寸收益的模拟，然后带入模型，再进行历史检验。 复合指数替代：通过给中证100、中证200、中证500赋予不同的权重，来构建一个基准指数，对股票 头寸收益进行模拟。 结论：因为中证100、中证200、中证500指数分别代表了A股市场的大、中、小盘股票，用其构建复 合指数有较好的市场代表性。另外，如果模拟仓位合理赋予中证100、中证200、中证500的权重，可 以反映出基金股票头寸中大、中、小盘股票的比例。
开放式股票型基金的仓位预测
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开放式股票型基金的仓 位预测模型
基于时间序列分析的预测模型
时间序列分析预测模型
01
利用历史仓位数据来预测未来仓位变化。常见的模型包括
ARIMA、VAR、ECM等。
优点
02
简单易用，可解释性强，能够捕捉到时间序列中的趋势和季节
性变化。
缺点
03
对历史数据依赖性强，预测精度受数据质量影响较大。
基于机器学习的预测模型
数据来源与处理方法
数据来源
收集了XX只开放式股票型基金的季 度持仓数据，数据来源于XX数据库 。
数据处理方法
对数据进行清洗和整理，剔除异常值 和缺失值，对基金的持仓数据进行标 准化处理。
实证研究方案与结果分析
实证研究方案
采用多元线性回归模型，以基金的持仓比例为因变量，以市场走势、经济指标、政策因素等为自变量，构建仓位 预测模型。
开放式股票型基金的 仓位预测
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目 录
• 开放式股票型基金的仓位概述 • 开放式股票型基金的仓位影响因素 • 开放式股票型基金的仓位预测模型 • 开放式股票型基金的仓位预测实证研究 • 开放式股票型基金的仓位预测应用场景与建议 • 总结与展望
01
开放式股票型基金的仓 位概述
仓位的定义与重要性
资产配置：仓位预测可以帮助投资者 更好地进行资产配置，通过调整不同 资产的比例，达到优化投资组合的目 的。
风险管理：通过预测基金的仓位变化 ，投资者可以更好地了解基金的风险 状况，从而制定更加有效的风险管理 策略。
投资决策：基于仓位预测，投资者可 以更加准确地判断市场走势，从而制 定更加明智的投资决策。
结果分析
经过回归分析，发现市场走势、经济指标和政策因素对基金的持仓比例都有显著影响。其中，市场走势对基金的 持仓比例影响最大，经济指标次之，政策因素影响最小。
基金投资收益预测模型与策略分析
基金投资收益预测模型与策略分析随着金融市场的发展和投资者对于多样化投资的需求增加，基金成为了一种广泛投资的工具。
然而，投资者在选择合适的基金时，往往需要考虑一系列的因素，其中就包括了基金的投资收益。
因此，建立一种有效的基金投资收益预测模型，并制定相应的策略分析，对于投资者做出理性决策具有重要意义。
基金投资收益预测模型是对基金未来收益进行预测的数学模型。
在建立预测模型时，需要考虑多个因素，包括基金的历史业绩、经济指标、市场情绪、基金的投资策略等。
其中，历史业绩是投资者最常用的预测依据，通过分析基金过去的表现，来判断未来的表现。
在选择历史业绩作为预测依据时，需要综合考虑基金的平均收益率、波动性、回撤幅度等指标。
此外，还可以使用经济指标来补充预测模型，例如国内生产总值、通货膨胀率、利率等指标。
市场情绪是指市场参与者的情感状态，通过分析市场情绪指标，可以预测投资者的行为和预期，进而影响基金的收益。
最后，基金的投资策略也是影响收益的重要因素，例如价值投资、成长投资、指数投资等不同的策略会产生不同的收益。
在基金投资收益预测模型建立之后，还需要进行策略分析，即根据预测的收益情况，制定相应的投资策略。
策略分析需要综合考虑投资者的风险偏好、资金规模、投资目标等因素。
对于风险偏好较高的投资者，可以选择具有较高风险但潜在回报较高的基金进行投资，如成长型基金；对于风险偏好较低的投资者，可以选择稳定收益的基金进行投资，如价值型基金。
资金规模对于策略分析也具有一定的影响，较大的资金规模可以考虑选择规模较大的基金进行投资，以保证流动性和分散风险。
而投资目标则决定了投资的期限和需求，例如短期投资可以选择短期债券基金或货币市场基金，长期投资可以选择股票型基金或混合型基金。
然而，需要注意的是，基金投资收益预测模型和策略分析都存在一定的风险。
过于依赖历史业绩进行预测容易忽视市场的变化和风险，过于追求高回报的策略可能会带来更大的风险。
基金分仓模式已见顶 要做新时代好研究
基金分仓模式已见顶要做新时代好研究作者：陈晓升来源：《新财富》2017年第12期新时代下，券商研究所需考量新的价值实现路径。
从研究本身定位方面分析，券商研究所应当不仅仅把客户定位在基金公司和保险公司上，而应把研究的范围和服务对象转向整个金融市场。
中国已经进入了新时代，这是中国证券研究行业所处的最大历史环境，也是青年分析师谋划自己的发展最基本的出发点。
站在这个历史时点，展望中国证券研究行业发展的未来，与青年分析师交流几句。
如何形成一个自己的研究方法体系，是一位有专业追求的分析师的必由之路。
资本市场包罗万象，最怕的就是不知道“客厅里的大象”。
所以，要有一个完整的体系才有可能找到可能的预期差，才能避免犯大的错误。
对于一家研究机构而言，体系的重要性更加凸显。
因为每一个领域的分析师对其他领域知之甚少，必须依靠团队才能构建一个大的体系。
分析师只有在这个大的体系中，才能有效率地构建自己的体系。
申万宏源研究特别构建了一个以影响金融市场方方面面，包括经济金融等层面的“量价利”在内的境内外“关键假设表”为抓手的研究体系，通过不同领域之间的密切沟通、相互验证和协同研究，不断降低整个团队犯错误的概率，也帮助分析师快速成长，不断深化对经济金融与资产配置的认识。
现在的青年分析师，大部分从大学期间就有的放矢地学习经济金融知识、实习积累实践能力，专业基础都不错。
但是，真正在工作岗位上与全市场的优秀人才开始竞争了，能否在三五年内脱颖而出，最关键的是体系和平台。
没有体系和平台的滋养，就会欠缺机会面对高端客户的指点，欠缺优秀同事的协同，欠缺头脑风暴的刺激。
一个重要的判断是以研究换基金分仓的模式已见顶。
据中国证券业协会统计，2019-2020年经纪业务利润将趋近保本线，全行业平均佣金率已从2013年末的0.079%下降至2016年末的0.043%，佣金率已经开始呈现加速下滑态势。
据中国基金业协会今年公布的《中国证券投资基金业年报》数据，公募基金持有A股市值占比自2007年达到峰值的25.7%后，便逐年下降，2014年后公募基金持股占比就一直低于5%。
基金的持仓分析如何通过持仓结构了解基金的投资方向
基金的持仓分析如何通过持仓结构了解基金的投资方向基金的持仓分析是一种重要的投资分析工具，能够通过分析基金的持仓结构，帮助投资者了解基金的投资方向和策略。
在进行持仓分析时，投资者可以关注以下几个方面：一、行业分布了解基金的持仓结构，首先要关注基金在不同行业的仓位分布情况。
通过分析基金在各个行业的持仓比例，可以判断基金的主要投资方向。
如果某只基金的仓位重点集中在科技行业，那么可以推测该基金的投资方向是偏向于科技股。
而如果基金的仓位集中在金融行业，那么可以认为该基金的投资方向是偏向于金融股。
通过行业分布的分析，投资者可以更准确地把握基金的投资重点，从而做出相应的投资决策。
二、个股选取除了行业分布外，基金的持仓分析还需要关注基金在各个个股上的仓位分布情况。
通过分析基金在不同个股上的持仓比例，可以了解到基金的个股选取策略。
如果某只基金的仓位较高的个股都是大型蓝筹股，那么可以判断该基金更倾向于稳健型投资，注重价值投资。
而如果基金的仓位较高的个股更多是小盘股或者成长股，那么可以认为该基金的投资策略更为激进，追求高收益。
通过个股选取的分析，投资者可以更好地了解基金的风险偏好和投资风格，从而选择适合自己风险承受能力和投资需求的基金。
三、重仓股分析在持仓分析中，除了关注行业分布和个股选取外，还需要注意基金的重仓股情况。
重仓股是指基金净值的一部分集中在少数个股上。
通过分析基金的重仓股，可以推测基金经理对于某些个股的看好程度。
如果某只基金的重仓股中有某个个股，那么可以推断基金经理对该个股的看好程度较高。
而如果基金的重仓股未出现某个个股，那么可以认为基金经理可能对该个股持有较为保守的态度。
通过重仓股的分析，投资者可以了解到基金经理对某些具体个股的看法，从而更好地指导个股的选择和投资决策。
四、持仓变化在持仓分析中，还需要关注基金的持仓变化情况。
持仓变化是指基金在一段时间内对于不同个股的持仓比例发生的变化。
通过分析基金的持仓变化，可以了解到基金经理的操作思路和策略调整情况。
基金投资中如何分析基金的持仓情况
基金投资中如何分析基金的持仓情况投资者在选择基金时，常常会考虑到基金经理的投资策略和基金的业绩表现。
而基金的持仓情况也是投资者不可忽视的重要指标之一。
本文将以基金持仓情况分析为主题，为读者介绍如何准确分析基金的持仓情况。
一、分析基金的重仓股比例基金的重仓股通常是基金经理认为具有良好增长潜力和价值的股票。
重仓股的比例能够反映基金经理对某些公司和行业的投资倾向。
投资者可以通过查阅基金的季度披露报告、年度报告等信息，来了解基金的重仓股比例。
一般来说，重仓股比例超过基金资产净值的5%～10%可被视为高重仓。
二、研究基金的持仓分布除了重仓股比例，投资者还应该研究基金的持仓分布情况。
持仓分布反映了基金对不同行业、公司的投资配置情况。
通过研究基金的持仓分布，投资者可以了解基金的风险分散程度，以及基金经理对于不同行业的看好程度。
三、关注基金的持仓动态除了分析基金的持仓情况，投资者还应该关注基金的持仓动态。
持仓动态反映了基金经理对于不同股票的操作变化。
通过观察基金的持仓动态，投资者可以了解基金经理对于个股的看法以及对市场行情的判断。
如果基金的持仓动态频繁，可能意味着基金经理在积极调整投资组合以适应市场走势。
四、分析基金的持仓稳定性基金的持仓稳定性是投资者衡量基金经理择时能力的重要指标之一。
如果一个基金的持仓不断变动，很难判断基金经理的择时能力。
因此，投资者在分析基金的持仓情况时，不仅要关注基金的持仓比例和分布，还要观察持仓的稳定性。
如果一个基金的持仓相对稳定，说明基金经理对于投资策略的坚持程度较高。
五、比较基金的持仓情况在进行基金持仓情况分析时，投资者还可以通过比较不同基金的持仓情况来获取更多信息。
通过比较不同基金的持仓情况，投资者可以了解到不同基金经理的投资风格和策略差异。
同时，也可以通过比较不同基金的持仓情况，寻找到更适合自己投资目标和风险偏好的基金。
在分析基金的持仓情况时，投资者需要综合考虑以上几个方面的因素，并将其融入到自己的投资决策中。
基金投资的量化模型与策略分析
基金投资的量化模型与策略分析量化投资是一种基于数学和统计模型的投资策略，旨在通过系统性地分析历史数据和市场变化来预测和优化投资组合的配置。
本文将介绍基金投资中的量化模型和策略，探讨其优势和应用。
一、量化投资与基金量化投资是指利用计算机程序和数学模型来辅助投资决策的一种投资方式。
基金是一种集合投资者资金，由专业投资经理管理的投资工具。
将量化投资模型应用于基金投资，可以提高投资效率，降低人为情绪因素对投资决策的影响。
二、基金投资的量化模型1. 市场预测模型：通过分析历史数据和市场变化，利用统计学方法构建预测模型，预测股票、债券等资产的价格走势。
2. 风险评估模型：通过统计学和数学方法，量化评估不同投资资产的风险水平，为投资组合的配置提供依据。
3. 交易模型：利用算法和数学模型，实现交易策略的自动化执行，提高交易的效率和准确性。
4. 组合优化模型：通过数学模型和优化算法，找到最佳的资产配置组合，实现收益最大化或风险最小化。
三、基金投资的量化策略1. 动量策略：基于价量信息，通过分析股票价格和交易量的变化趋势，选取具有较高涨势的股票进行投资。
2. 均值回归策略：基于统计学原理，预测股票价格的回归趋势，选择偏离均值的股票进行投资，以获得价格回归带来的收益。
3. 套利策略：通过对不同市场间的价格差异进行分析，进行套利交易，获得收益。
4. 高频交易策略：利用高速计算机和算法执行交易，利用微小的价格波动获取利润。
四、量化投资的优势1. 降低情绪干扰：量化投资依靠系统性的分析模型，减少了人为情绪对投资决策的影响，提高了投资的客观性。
2. 提高交易执行效率：通过自动化执行交易策略，减少了人工交易的延迟和误差，提高了交易的效率。
3. 科学决策支持：量化模型提供了科学而可靠的数据支持，为投资决策提供参考，减小了投资风险。
4. 优化投资组合：量化模型可以通过优化算法，找到最佳的资产配置组合，实现收益最大化或风险最小化。
五、量化投资的应用1. 基金管理：量化投资可应用于基金管理中，提高投资效率和收益水平，降低风险。
基金仓位模型研究探讨
基金仓位模型研究探讨摘要：本文主要对基金的仓位模型进行了研究和探讨。
首先，对基金仓位的定义和特点进行了阐述，并提出了仓位模型的研究意义。
接着，介绍了几种常见的仓位模型，并对其优缺点进行了分析。
最后，以一些基金为例，运用仓位模型对其仓位进行了分析和评价，并提出了改进的建议。
1.引言基金仓位是指基金经理投资组合中各类资产的权益比例。
由于不同类型的基金追求的投资策略和目标不同，其仓位也会有所差异。
基金仓位模型的研究能够更好地帮助基金经理制定投资策略，提高投资回报率，降低风险。
2.基金仓位模型的定义和特点基金仓位模型是对基金仓位进行定量化描述和分析的数学模型。
其主要特点包括：（1）对基金仓位进行综合评价，能够全面地反映基金经理的投资策略和执行情况。
（2）基于历史数据和统计分析，可以为基金经理提供决策依据，从而提高投资成功率。
（3）基金仓位模型可根据市场情况进行动态调整，以适应不同投资阶段的需求。
3.常见的基金仓位模型（1）基本比例模型基本比例模型是最简单的仓位模型，基于市场整体情况来确定基金的投资权益比例。
其优点是操作简单，适用于市场走势较为平稳的情况。
然而，该模型存在的问题是没有考虑到个股的价值和风险差异，容易导致基金的收益波动较大。
（2）风险控制模型风险控制模型是基于风险评估来确定基金的仓位比例。
根据市场风险水平和基金的风险承受能力，进行仓位的动态调整。
其优点是能够有效地控制风险，但是可能导致错失市场高风险高收益的机会。
（3）价值投资模型价值投资模型是根据个股的价值水平和潜在收益来确定基金仓位比例。
通过对个股进行估值和分析，选择价值较高的股票进行投资。
其优点是能够寻找到低估值的股票，并获得超额收益。
然而，该模型存在的问题是可能因为选股不当而导致基金的亏损。
4.基金仓位模型的分析和评价以基金为例，运用价值投资模型对其仓位进行分析和评价。
通过对该基金历史数据的回溯和统计分析，发现其在过去一年中，仓位波动较大，且未能在市场上取得超额收益。
基金投资的投资组合模型分析
基金投资的投资组合模型分析近年来，随着投资理念的不断发展和市场的日益复杂化，投资者对于投资组合的选择和管理变得愈发重要。
在这个背景下，基金投资作为一种受欢迎的投资方式，其投资组合模型的分析和运用也日益受到关注。
本文将对基金投资的投资组合模型进行分析，并探讨其在实际投资中的应用。
一、投资组合模型简介投资组合模型是指通过选择和配置不同的资产类别和证券，构建一个既能满足投资者风险偏好，又能够获得较理想回报的投资组合。
常见的投资组合模型有马科维茨模型、单指数模型、多指数模型等。
1. 马科维茨模型马科维茨模型是基金投资领域中应用较为广泛的投资组合模型之一。
该模型通过分析各个资产类别之间的关联性、风险和回报率，并结合投资者的风险偏好，得出一个既能够最大程度降低投资组合整体风险，又能够实现预期回报的最优配置方案。
2. 单指数模型单指数模型是基于某一指数的投资组合模型。
通过选择一个具有代表性的指数作为投资组合的基准，以该指数的变动作为决策依据，配置相应的资产以跑赢基准。
3. 多指数模型多指数模型是在单指数模型的基础上，引入多个指数作为投资策略的决策依据。
这样可以更全面地考虑不同行业、不同市场的变化情况，提高投资组合的多样性和稳健性。
二、投资组合模型的应用基金投资者可以根据自身的风险偏好和预期回报来选择适合自己的投资组合模型。
同时，基金投资的专业机构也可以借助投资组合模型来进行资产配置和风险控制。
1. 投资者个人应用投资者在进行基金投资时，可以根据自身的风险承受能力和预期收益目标，选择适合的投资组合模型。
例如，对于风险承受能力较低的保守型投资者，可以采取马科维茨模型来进行投资组合配置，以实现资产的稳健增长；而对于风险承受能力较高的进取型投资者，可以采用多指数模型，通过配置多样化的资产，以追求更高的回报。
2. 基金投资机构应用基金投资机构作为专业的投资者，可以借助投资组合模型来进行资产配置和风险控制。
例如，机构可以利用马科维茨模型进行资产组合优化，通过对不同资产类别的分析和选择，使基金在整体上获得更好的风险收益平衡；同时，机构可以借助单指数模型和多指数模型，根据不同的市场环境和行业走势，及时调整基金的投资组合，以获取更好的投资机会。
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一般20个交易日数据作为为回归的区间长度，所
获得的基金仓位估计值与真实仓位的偏差最小。
基金仓位测算方法
将采用一元线性回归的方法来测算基金仓位。基本逻辑
使用市场上剔除了指数型基金和 QDII 基金的所有开放式 股票型基金的平均收益率作为自变量，以 A 股市场单一 指数或指数组合的收益率作为因变量进行回归， 获得的 回归系数（ Beta 值）计为基金仓位的原始估计值。
模型表示如下：
R=α+βRm+ε 其中 R 为自变量，即开放式股票型基金的净值收益率；
Rm为因变量，理论上应为开放式股票型基金所投资证券
的收益率，这里选择为基准指数的收益率； β为自变量与因变量的相关系数，即监测的基金仓位。
基准指数（Rm）的选择
单一指数替代、复合指数替代。 单一指数替代：使用沪深300、中证100、中证200、中证500、中
可以参考我的核心语句： [x,fval]=quadprog(H,G,-A2,B2,A1,B1) [beta,bint,r,rint,stats]=regress(I',R'*x)
三、基金仓位模型历史检验
历史仓位检验
因基金每季度公布一次季报， 通过公布的每只开
放式股票型基金仓位数据可以检验模型结果的准确 度及误差。
基于回归原理的仓位测算基本模型为
R=α+βRm+ε
其中R为基金收益率序列；Rm为股票组合收益率序
列； α为常数项序列； β为自变量与因变量的相关 系数序列，即检测的基金仓位； ε为修正误差项。
二、开放式股票基金仓位估算方法
基金仓位估算的逻辑框架图
数据准备
采用已过建仓期的开放式股票型基金累积净值增长
121008
162102 162201 162202 163805 260104 377020 481001 519001 519692 550003 610001
0.753665
0.859958 0.660581 0.786623 0.738569 0.675375 0.733587 0.893976 0.797051 0.796876 0.715342 0.757517
率数据作为回归分析中的因变量输入。
采用中证系列指数增长率数据作为回归分析的自变
量，数据可从大智慧、同花顺等软件直接导出。
暂不考虑基金持有债券资产的多少，除股票资产外，
假设基金持有的其它资产均为现金。
确定时间序列回归区间
数据长度区间不一样，回归结果不一样，回归
区间选择的标准取决于所获结果与真实仓位的 偏差最小。
模型的准确度
我们可以使用回归方程的拟合优度来衡量基金收益
率对基准指数的跟随情况，当基金完全按照指数的 比例进行配置（哪怕只有 10%的 仓位）， 。 按照这一指标，我们可以判断所选择基准是否合适。
构建复合指数之最优化法
符号说明：
IRt : 第t期基金平均收益率； PRt: 第t期复合指数基准收益率 TE :基金平均收益率与复合指数基准收益率的跟踪误差 φi:复合指数中投资于i指数之比例； ：XRit：i指数第t期之收益率 T :样本期间；N:指数的数量
证700、中证800对基金收益做回归，选择拟合度较大的指数作为 对股票头寸收益的模拟，然后带入模型，再进行历史检验。 权重，来构建一个基准指数，对股票头寸收益进行模拟。
复合指数替代：通过给中证100、中证200、中证500指数分别代表了A股市场
基 金 仓 位 模 型 研 究 探 讨
目
录
一、基金仓位模型概述
二、开放式股票基金仓位估算方法 三、基金仓位模型历史检验 四、结果分析与应用
一、基金仓位模型概述
研究基金仓位的意义
作为A股市场中最重要的机构投资者之一，公募基金尤
其是主动管理型股票基金的一举一动向来为各方所关 注 公募基金每年发布四份季报、一份半年报及一份年报
看单个基金的仓位，不说明什么问题，但是整体的变
化还是有一定的参考意义的。可以代表一类投资群体 对市场的看法，反应在仓位里面。
对证券投资来说，分析师可以依据仓位监测结果更好
的判断入市出市时机。
仓位测算可以给行业提供一个参考。很多业内研究机
构，作策略时会考量基金的择时和仓位调整。
基金仓位模型的发展
2011年三季度末基金仓位测算误差
基金 020001 020010 040005 040008 050010 070013 070099 100026 121008 162102 162201 162202 163805 260104 377020 481001 519001 519692 550003 610001 仓位 0.846939 0.84693 0.844965 0.75504 0.802863 0.855014 0.83746 0.969991 0.838825 0.816888 0.711887 0.82972 0.81072 0.746573 0.787338 0.879281 0.860217 0.818564 0.69414 0.859329 拟合优度 0.956031 0.934958 0.949454 0.91207 0.967636 0.923604 0.908263 0.971267 0.985014 0.906506 0.856374 0.87287 0.92437 0.873735 0.923778 0.973598 0.945483 0.898922 0.86836 0.949934 中证100权重 0.621549 0.693488 0.419958 0.53919 0.74386 0.777244 0.553368 0.291599 0.569142 0.215747 0.541045 0.37596 0.62079 0.657385 0.621997 0.49934 0.404074 0.71306 0.69709 0.473356 中证200权重 3.24E-18 3.36E-18 0.580042 7.2E-19 5.88E-18 4.21E-18 0.446632 -2E-19 1.09E-18 -5.6E-18 1.56E-18 0.62404 1.3E-18 2.47E-18 3.22E-18 4.65E-19 0.275779 0.28694 5.3E-18 0.351512 中证500权重 0.378451 0.306512 1.42E-18 0.46081 0.25614 0.222756 1.47E-18 0.708401 0.430858 0.784253 0.458955 1.7E-18 0.37921 0.342615 0.378003 0.50066 0.320147 9.87E-18 0.30291 0.175132 净值比例 85.05% 87.53% 84.43% 83.26% 81.17% 89.21% 81.64% 94.50% 83.19% 73.18% 70.15% 61.51% 69.17% 71.12% 81.35% 88.74% 89.04% 82.64% 79.66% 82.59% 总值比例 79.48% 86.66% 83.34% 83.02% 80.93% 88.82% 80.70% 94.24% 80.13% 72.47% 69.81% 61.11% 68.73% 64.83% 79.90% 87.71% 88.83% 79.46% 79.45% 81.91% 估计差 0.36% 2.84% -0.07% 7.76% 0.88% 3.71% -2.11% -2.50% -0.69% -8.51% -1.04% -21.46% -11.90% -3.54% 2.62% 0.81% 3.02% 0.78% 10.25% -3.34%
基金仓位模型已经经历了四代
第一代测算模型选取基金平均收益率、基准指数收益
率为基础指标，将杨本基金收益率均值除以基准指数 收益率，得到结果即为基金平均仓位 第二代在一代的基础上，通过对基金收益、市场指数 收益时间序列数据的回归进行测算。 第三代对单只基金与其基准的收益序列进行动态回归 第四代采用“与回归原理完全不同”的测算模型
四、结果分析与应用
基金仓位与大盘走势
可以通过平均仓位的变化了 解市场的动向
2011年12月28日基金仓位
基金 020001 020010 040005 040008 050010 070013 070099 100026 仓位 0.89046 0.832914 0.887966 0.832625 0.850307 0.735305 0.769861 0.923074 拟合优度 0.95128 0.890228 0.925983 0.893469 0.943069 0.750124 0.823072 0.911111 中证100权重 0.631224 0.71951 0.796405 0.624808 0.990291 0.950886 0.827666 0.464231 中证200权重 1.46E-18 6.95E-18 0.04105 3.79E-18 1.11E-17 1.45E-17 4.32E-18 0.20548 中证500权重 0.368776 0.28049 0.162545 0.375192 0.009709 0.049114 0.172334 0.330289
基金仓位模型的假设前提
暂不考虑基金持有债券资产的多少，除股票资
产外，假设基金持有的其它资产均为现金。
采用回归原理测算基金仓位的假设前提是基金
仓位在一定时间内未发生剧烈变化
对于基金仓位模型的质疑
截至2010年，公募基金股票市值约1.7万亿元，假若整
体仓位降一个点，涉及资金大概为170亿元，对周成交 量过万亿的市场而言，几乎可以忽略
模型可简化为
将模型转化为矩阵形式