基金仓位模型研究探讨
基金仓位模型研究探讨
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
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。
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
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
开放式股票型基金的仓位预测
THANKS
感谢观看
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。
基金投资的量化分析与模型构建
基金投资的量化分析与模型构建随着金融市场的发展和信息技术的进步，基金投资正逐渐向量化投资的方向发展。
量化投资是利用数学模型和计算机算法进行交易决策的投资方式。
通过对大量历史数据的分析，构建有效的量化模型，可以提高投资效率和风险管理能力。
本文将探讨基金投资的量化分析与模型构建的关键要素和方法。
一、量化分析的关键要素量化分析是基金投资的关键环节，它包括数据收集与清洗、因子选择与策略构建、回测与验证等几个步骤。
1. 数据收集与清洗量化分析的第一步是收集和清洗数据。
投资者可以利用金融数据库和交易所公开的数据，获取股票、债券和其他金融产品的历史价格、财务指标和市场交易数据等信息。
同时，还需要对数据进行清洗，排除错误和异常数据，保证数据的准确性和一致性。
2. 因子选择与策略构建在量化投资中，因子是影响投资收益的关键变量。
通过对历史数据的分析和统计，可以确定哪些因子与收益率存在相关性。
常用的因子包括市盈率、市净率、股息率等。
投资者可以根据自己的投资理念和风险偏好选择适合的因子，并构建相应的投资策略。
3. 回测与验证构建完投资策略后，需要进行回测和验证。
回测是指利用历史数据来模拟策略的表现，验证其对历史市场的适应性和盈利能力。
通过回测，可以评估策略的收益率、风险和稳定性，并进行相应的优化和调整。
二、模型构建的方法模型构建是量化投资的核心，它涉及到数学模型的选择和建立。
以下是几种常用的模型构建方法：1. 统计模型统计模型是量化投资中常用的模型之一。
它基于统计学原理，通过对历史数据的分析和推断，来进行未来走势的预测。
常见的统计模型包括时间序列分析、回归分析和协整分析等。
2. 机器学习模型机器学习模型是近年来在量化投资领域崭露头角的方法。
它通过构建人工智能算法，利用大数据进行模式识别和预测。
常见的机器学习模型包括支持向量机、随机森林和神经网络等。
3. 基于风险模型基于风险模型是量化投资中风险管理的重要手段。
它通过建立投资组合的风险模型，对不同资产的风险进行度量和控制。
基金投资的资产配置模型
基金投资的资产配置模型一、引言在金融市场上，基金投资是一种受欢迎的投资方式。
为了获得更好的回报和降低风险，基金经理经常使用资产配置模型来决定投资组合的权重。
本文将介绍基金投资的资产配置模型，包括其基本原理、常见类型以及应用实例。
二、基金投资的资产配置模型基本原理1. 资产配置的定义资产配置是指在不同的投资工具之间分配资金，以实现预期回报和控制风险的过程。
基金投资的资产配置模型是一种将资金分配到不同资产类别或资产组合中的数学模型。
2. 基金投资的目标基金投资者的目标通常是追求最大的回报同时控制风险。
资产配置模型的目标是在给定投资期限内，找到一个最优的投资组合，以最大程度地实现预期回报并控制风险。
3. 资产配置模型的基本假设资产配置模型的基本假设包括：投资者的行为是理性的、市场是有效的、资产收益率服从一定分布以及投资期限是确定的。
三、常见的资产配置模型1. 马科维茨均值方差模型马科维茨均值方差模型是最早、也是最为广泛使用的资产配置模型之一。
该模型通过对资产收益率、协方差矩阵的估计，构建出一条风险和收益的边界，基于投资者的风险承受能力选择最佳投资组合。
2. 均值-协方差模型均值-协方差模型是基于风险-收益平衡的资产配置模型。
该模型通过优化问题求解方法，计算出使投资组合效用最大化的权重。
3. 敏感性分析模型敏感性分析模型是一种通过模拟不同市场条件下的资产配置变化，评估投资组合风险和回报的模型。
它通过调整关键参数，分析资产配置决策对投资组合表现的影响。
四、基金投资的资产配置模型的应用实例1. 美国经济数据的应用基于基金投资的资产配置模型，投资者可以根据美国经济数据的变化来调整投资组合。
例如，在经济衰退期间，投资者可以增加对现金、债券等相对稳定的资产的配置，减少对股票等高风险资产的配置。
2. 全球市场的应用基金经理可以使用资产配置模型来优化在全球市场中的资产配置。
通过评估不同国家或地区的经济发展、政策环境等因素，基金经理可以选择最佳的投资组合。
基金持仓仓位
基金持仓仓位什么是基金持仓仓位？基金持仓仓位是指基金投资组合中不同资产的比例。
它反映了基金经理对于不同资产的配置偏好和风险控制能力。
通常以百分比表示，可以用来衡量基金的风险程度和预期收益。
基金持仓仓位的重要性基金持仓仓位是评估一个基金投资策略的重要指标之一。
它可以帮助投资者了解基金经理对市场行情的判断和预期，以及其对不同资产类别和个股的配置偏好。
1.风险控制：基金持仓仓位直接影响了投资组合的风险水平。
高仓位意味着更多的风险暴露，而低仓位则意味着更为保守。
投资者可以根据自己的风险承受能力选择适合自己的基金。
2.收益预期：高持仓仓位通常意味着对市场行情较为乐观，预计市场将继续上涨；低持仓则可能暗示着对市场行情较为悲观，预计市场将下跌或震荡。
投资者可以根据自己对市场行情的判断选择符合自己预期的基金。
3.业绩评估：基金持仓仓位也是评估基金经理业绩的重要指标之一。
较高的持仓仓位意味着基金经理对于市场行情的判断准确，并且取得了较好的收益；相反，低持仓可能意味着基金经理对于市场行情的判断失误，无法获得与市场相匹配的收益。
如何评估基金持仓仓位？评估基金持仓仓位需要从以下几个方面考虑：1.历史数据：可以通过查看基金过去一段时间的持仓变动情况来了解其对不同资产类别和个股的配置偏好。
同时还可以比较不同时间段内持仓变化的趋势，以及与同类基金或指数相比的表现。
2.报告公开信息：大部分公募基金会定期披露其最新季度或半年度报告，其中包含了详细的持仓信息。
投资者可以通过阅读这些报告来了解基金最新的持仓情况和仓位分布。
3.基金经理解读：有些基金公司会定期举办基金经理解读会，投资者可以通过参加这些会议来听取基金经理对于市场行情和持仓仓位的解读和分析，从而更好地了解基金的投资策略。
4.市场研究报告：一些独立的研究机构会发布关于基金持仓仓位的研究报告，这些报告可以提供对于不同基金的持仓情况和仓位分布进行比较和评估的参考。
如何根据基金持仓仓位选择合适的基金？选择合适的基金需要综合考虑投资者自身情况和风险偏好，以及对市场行情和经济走势的判断。
聊聊基金投资中的仓位管理
聊聊基金投资中的仓位管理所谓基金投资中的仓位，指的是投资者基金投资占用拟投资资金的比例，由于债券类和货币类基金收益率和波动率均较低，对短期的投资结果影响较小。
因此仓位实际中也经常专指权益类基金投资占拟投资资金的比例。
假设投资者投资基金，使用不同比例买入的话，仓位示意图如下。
轻仓一般指3成以下的仓位，重仓则代表7成以上的仓位。
合理的仓位管理，可以让投资者有计划地安排自己的资金，不至于在追逐收益的过程中因为市场调整遭受重大损失，也不会因为空仓而错过市场突然上涨的反转行情。
1 三种经典的仓位管理方法这里给大家介绍一下几种常见的仓位管理方法，具体可以分为金字塔形、倒金字塔形和矩形三种。
1、金字塔仓位管理法使用这种方法的投资者，第一次投资的时候投入的资金量较大，若市场后续运行的方向与投资者预判的不同，那么就不加仓。
如果方向一致，就可以逐步加仓，但加仓的仓位应该逐渐变小。
从图形上来看，下大上小，因此得名金字塔形仓位管理。
因为是根据投资收益率来控制仓位，当市场的趋势性机会或者说大行情出现的时候，金字塔形仓位管理法是效率很高的。
而且因为只在第一笔投资赚钱的时候加仓，有浮盈的情况下投资的安全性也有一定的保障。
相应的，弱市震荡行情中该方法很难获得收益。
又因为第一笔投资就要下很大的仓位，意味着对第一次入场的时机也有很大的要求。
2、倒金字塔形仓位管理法与金字塔形仓位管理相反，初次进场的时候仓位较轻，后市逐步加仓摊薄成本的方法就叫倒金字塔形仓位管理法，也俗称“越跌越买”。
这种方法经常被激进的抄底投资者或者对行情悲观的投资者所使用，因为初始投资的资金比较少，买入的资产跌一跌损失也较小。
后市再逐步加仓，而且加仓比例越来越大，进而摊薄成本。
一旦投资者“抄底”成功，盈利是相当可观的。
但投资者也要承担看错的风险，如果方向判断错误，所投资的资产一直在跌，那么在倒金字塔方法下，投资者的仓位就会越来越重，直到蒙受惨重损失。
又或者遇到右侧趋势行情，刚买了10%～20%的仓位就涨上去了，也会白白错过行情。
基金投资的资产配置模型
基金投资的资产配置模型一、引言基金投资是指通过购买股票、债券、货币市场工具等各类金融资产，以期获得资本增值和利息、红利等经济利益的行为。
对于基金投资者而言，有效的资产配置是取得长期稳定收益的关键。
本文将介绍基金投资的资产配置模型及其应用。
二、资产配置模型的概念资产配置模型是基金投资中用于确定投资组合中各类金融资产权重的一种方法。
它基于对市场风险和收益的认识，通过权衡不同资产类别的预期回报和风险之间的关系，找到最优的投资组合，以达到最佳的资产配置效果。
三、资产配置模型的主要方法1. 马科维茨均值方差模型马科维茨均值方差模型是基金投资领域最为经典和广泛应用的资产配置模型之一。
它将资产的期望收益率和风险量化为均值和方差，通过构建投资组合的有效前沿来实现资产配置。
该模型要求投资者提供各类金融资产的历史收益率和协方差矩阵，进而通过数学计算得出最优组合。
2. 索伦森协方差模型索伦森协方差模型是相对于马科维茨模型的一种改进，它克服了马科维茨模型对参数敏感性的问题。
该模型引入了风险预算的概念，通过确定每个资产类别在组合中的权重，以实现风险的均衡分配。
3. 黄睿比例模型黄睿比例模型是一种基于历史数据的资产配置方法，它通过追踪不同资产类别的历史收益率相对比例来确定资产配置权重。
该模型简单易懂，适用于风险偏好较低的投资者。
四、资产配置模型的应用1. 长期资产配置长期资产配置是指投资者根据预期的长期投资目标和风险承受能力来确定资产配置比例。
在长期资产配置中，可以采用马科维茨模型等的方法，并结合对不同资产类别的长期预期进行选择。
2. 短期资产配置短期资产配置是指根据市场环境和投资者的短期需求对投资组合进行调整。
在短期资产配置中，可以考虑各类资产短期收益率、流动性等因素，采用索伦森协方差模型等方法进行优化。
3. 定期调整基金投资者应根据市场情况和个人需求进行资产配置的定期调整。
通过定期调整，可以及时调整投资组合的风险和收益特征，以适应不同的市场状况和投资目标。
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。
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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。
四、结果分析与应用
基金仓位与 大可盘以走通势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 121008 162102 162201 162202 163805 260104 377020 481001 519001 519692 550003 610001
建议采用Matlab方法，节省工作量。有意向的朋友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。
市场参与者可以分为三类，公募基金、类公募基金（社保、险资、企业年金等）以及噪声交易 者，类公募基金的投资行为和公募较相似。
虽然公募基金市场份额在下降，但加上类公募，对市场有一定影响力。 所有机构投资者中，公募基金数据最公开，投资行为整体类似。所以研究公募基金的投资行为
价值很显然
基金仓位测算基本模型
0.923074
0.911111
0.464231
0.20548
0.330289
0.753665
0.864306
Байду номын сангаас
0.774928
8.72E-18
0.225072
0.859958
0.853419
0.419985
-1.1E-18
0.580015
0.660581
0.541979
0.75429
3.62E-18
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 可以得到
原方程可变为 令
模型的最终形式为经典的二次规划问题： 其中
通过最优化的方法， 我们可以确定出中证 100 、 200 和 500 所对应的权重，随之构建复合指数 基准进行回归分析，估算出基金仓位。
具体计算可以在SAS、Excel、Matlab 中实现。
0.82972 0.87287 0.37596 0.62404 1.7E-18 61.51% 61.11% -21.46%
0.81072 0.92437 0.62079 1.3E-18 0.37921 69.17% 68.73% -11.90%
0.746573 0.873735 0.657385 2.47E-18 0.342615 71.12% 64.83% -3.54%
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
0.24571
0.786623
0.802907
0.609155
0.095101
0.295744
0.738569
0.810738
0.794223
6.94E-18
0.205777
0.838825 0.985014 0.569142 1.09E-18 0.430858 83.19% 80.13% -0.69%
0.816888 0.906506 0.215747 -5.6E-18 0.784253 73.18% 72.47% -8.51%
0.711887 0.856374 0.541045 1.56E-18 0.458955 70.15% 69.81% -1.04%
仓位
拟合优度
中证100权 重
中证200权 重
中证500权 重
净值比例
总值比例
估计差
0.846939 0.956031 0.621549 3.24E-18 0.378451 85.05% 79.48%
0.36%
0.84693 0.934958 0.693488 3.36E-18 0.306512 87.53% 86.66%
0.787338 0.923778 0.621997 3.22E-18 0.378003 81.35% 79.90%
2.62%
0.879281 0.973598 0.49934 4.65E-19 0.50066 88.74% 87.71%
0.81%
0.860217 0.945483 0.404074 0.275779 0.320147 89.04% 88.83%
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
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。
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。
0.88%
0.855014 0.923604 0.777244 4.21E-18 0.222756 89.21% 88.82%
3.71%
0.83746 0.908263 0.553368 0.446632 1.47E-18 81.64% 80.70% -2.11%
0.969991 0.971267 0.291599 -2E-19 0.708401 94.50% 94.24% -2.50%
3.02%
0.818564 0.898922 0.71306 0.28694 9.87E-18 82.64% 79.46%
0.78%
0.69414 0.86836 0.69709 5.3E-18 0.30291 79.66% 79.45% 10.25%
0.859329 0.949934 0.473356 0.351512 0.175132 82.59% 81.91% -3.34%
前三代模型的核心是回归原理，今天所探讨使用的是第三代模型
基金仓位估算的原理
基金仓位模型的主要原理是根据市场涨跌和基金净值涨跌的关系，以回归来测算大概的仓位 水平。也就是利用基金净值的涨跌和他自己的投资组合根据市场波动应有的涨跌来进行测算。
目前回归原理为检测基金仓位采用较多的方法，但各家券商在操作细节上存在差异，导致结 果数据存在差异
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
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