华宝证券研究报告
分析师/李真（执业证书编号：S0890513110002）
研究助理/杨潇
今年以来A股市场受到金融监管、海外环境变化、经济下行等多方面因素的影响下，指数持续下跌，市场情绪逐渐变弱。在弱势中，投资者往往采用偏防守的战略，希望能够找到追求绝对收益的基金产品以及风险管理能力较强的基金经理，能够最大程度地抵御市场下跌带来的损失。本文将以最大回撤这一最直观的指标为切入点，围绕如何寻找绝对收益产品展开，帮助投资者寻找防御型较强的品种。
1.影响最大回撤的因素分析
最大回撤作为一个结果性指标，影响的因素有很多，包括基金经理的风格、主动管理能力、产品特征等等。从大的方面我们分为两类，一类是基金经理在预见或面临极端市场下的应对措施，反映的是基金经理的主动管理能力，另一类则是组合长期的风险水平。
第一类中，基金经理的应对措施主要有两类，一是最直接的、效果最好的降低仓位，这需要基金经理对市场有一定的预判和把握，盲目的降低仓位可能会错失之后的反弹机会，因此通过调节仓位来控制风险的难度较高，可持续性也较差。另一种是通过买入银行、医药、食品饮料等防御性行业来应对市场下跌，这种方法更适合结构化或慢熊的市场，在急跌的情况下效果欠佳。
第二类包括的方法有很多，首先是长期保持偏低的仓位，这样在回撤单一指标上大概率能跑赢绝大部分同类基金，但缺点也是显而易见的，在上涨市中弹性不足；其次，长期超配防御性较强的成熟行业及个股，例如消费、金融、行业龙头，对个股的估值有较高要求，寻找安全边际，基本面上关注企业盈利、行业格局等方面，保证业绩的可持续性，赚长期业绩增长的钱，同时规避过热的行业，不参与主题炒作；此外，通过行业均衡、持股分散，控制各类风险因子的暴露度，可以最大程度的避免非系统性风险，适应各类市场行情，避免业绩的异常波动。
综上，在评价基金经理回撤控制能力的时候，需要结合基金的仓位变化、行业变化并结合个股的风格特点、组合的风险敞口等方面综合分析，以判断组合回撤控制的可持续性以及在哪些市场环境下可能存在的风险，我们将会在文章的第四部分详细展开。
2.基金经理回撤控制能力
2.1.基金的分类
由于基金的回撤表现受到权益仓位、基金风格特征的影响较大，不同仓位或风格之间的回撤有较大区别，因此首先需要对基金进行分类。
权益仓位维度上，我们根据基金合同可以分为普通股票型、偏股混合型、灵活配置型、平衡型以及偏债混合型。另外也可以根据基金的长期均衡仓位进行划分，但鉴于后者的稳定性较差，本文我们将采用前者的分类方法。
基金风格特征的分类方式则更个性化一些，通常我们可以把基金分为大盘风格、小盘风格、均衡风格、漂移风格；同时也可以分为价值风格、成长风格、均衡风格、漂移风格。
采用不同的分类方式，对最后的结果会产生一定影响，具体采用哪种方式则可以根据投资需求，如果把A股当做一个整体来投资，则依据仓位分类是较好的方式；如果对市场风格有一定的把握，想在某类风格中找到回撤控制能力较好的，则可采用后者的分类方法。
2.2.回撤控制能力
2.2.1.步骤一：考核区间划分
由于最大回撤主要反映的是在极端行情下基金的风险，因此通常采用的按月度或者季度的划分方式并不合理。一方面，对于震荡或者上涨行情，最大回撤的绝对值较小，因此回撤的相对排名即使靠后也不会对业绩造成较大的伤害，如果把这些阶段纳入考核范围反而会影响考核结果；另一方面，简单的按月或者季度划分很可能会把某段急速下跌行情人为地割裂，从而影响评分效率。
基于上述原因，我们仅选取历史上指数跌幅较大的时间区间作为考核区间，对于剩余的震荡市场、慢熊市场，我们偏向于采取其他指标例如下行标准差等进行考核。
2.2.2.步骤二：基金的各个区间得分
2.2.3.步骤三：基金经理的各个区间得分
2.2.4.步骤四：基金及基金经理的得分
我们对基金经理的各期得分进行加权。权重主要由两方面决定，一是当期市场的平均回撤水平，若平均回撤越大，则给予该期的得分更高的权重；二是时间的远近，基于基金经理在逐步成长的假设，越近的考核周期越能反映基金经理当前的水平，则予以更高的权重。于是我们得到基金经理的加权得分：
此外，我们计算基金经理各期得分的标准差
，以此反映基金经理的回撤控制的可持续性水平。对于可持续性较差的予以一定的惩罚，于是得到基金经理的最终得分：
这里d为惩罚系数。
对于基金产品，我们仅计算当前基金经理任职期内的得分情况，具体方式与基金经理相同。
3.回撤控制能力的持续性分析
3.1.时间段选取
我们选取了15年股灾、16年熔断以及今年以来四波较大的回撤区间作为考核区间。
3.2.持续性分析
首先，我们计算各阶段基金及基金经理得分的相关系数，两者呈现出近似的结果。前三阶段（股灾1.0、股灾2.0、熔断）的得分呈现出较高的相关性，相关系数在0.6左右，反映出回撤表现的可持续性较强。然而到了18年，持续性则大幅下降，呈现出弱相关甚至不相关，但没有出现反转效应。
其次，我们采用更为直观的分层法。根据15年的回撤表现把基金分为五组，考察各个组合在16年熔断期间的表现，再把16年熔断期间表现较好的同样分为五组，考察各个组合在今年的表现。我们得到了类似的结果，在股灾期间表现较好的组合在熔断期间确实有更好的表现，但在熔断期间的回撤表现与18年的回撤表现基本没有任何关系，各个组合的表现基本一致。有趣的是，从各个组合的走势图中，我们发现15、16年的回撤表现与业绩弹性呈现出高度相关性，前20%的组合在之后的反弹行情中涨幅明显弱于其他组合，这说明基金经理更多的采用了降仓的方式来降低回撤，从而导致后期组合弹性不足，而这种相关性从17年开始基本消失。
为了寻找可持续性发生变化的原因，我们从市场环境以及基金经理回撤控制手段入手进一步分析。在市场环境方面，15、16年与当前市场有较大的不同。15年经历了市场的疯狂上涨，股市估值整体处于高位，泡沫较为严重，因此导致股灾期间跌幅较深，除国家队介入的银行外基本所有行业无一幸免，市场流动性衰竭，连续多日出现千股跌停、千股停牌的现象。而18年以创业板为代表的小盘股经历了两年半时间的下跌，估值进入历史底部，而以沪深300为代表的大盘蓝筹股经历17年的上涨，估值已基本修复，市场整体估值合理，并且呈现出一种结构性行情。而回到基金经理层面，15年回撤控制的较好的基金经理主要通过降仓的手段，因此回撤表现的持续性较好，而到18年，基金经理则主要通过调结构的方式，由于估值处于低位，部分基金甚至出现了加仓行为，叠加18年行情的持续性不佳，消费、成长、金融、周期轮番下跌，从而导致回撤表现的持续性不佳。
因此，分析基金经理的回撤控制能力不能简单地只看各个阶段的回撤表现，同时也要结合市场情况以及基金经理的主要回撤控制手段，不同的方式在不同的市场下效果大相径庭，不同基金经理也有自己更擅长的市场环境。深入挖掘基金经理的特点，有助于帮助投资者找到不可持续背后的原因，筛选出更适合自己的产品。
4.基金经理特征分析
在文章第一节中我们分析了影响回撤的几个主要因素，本节我们将延续这一思路，通过分析真实案例，尝试寻找基金经理控制回撤的手段。下文我们将分别分析一个回撤得分持续较好以及另一个回撤得分持续性欠佳的案例。
4.1.案例一
基金A为一只偏股混合型基金，无论与同类产品相比还是与沪深300指数相比，均表现出优秀的回撤控制水平并且持续性很强。此外，除了回撤控制的较好外，从业绩走势图中可以发现，难能可贵的是其业绩表现也是同样亮眼。
首先从仓位上看，基金经理的均衡仓位在75%左右，属于中性仓位。从调整上看，基本不做大幅的调整，大多时间都属于顺势而为，且存在一定的滞后性，下跌初期仓位较高，在持续下跌的市场中表现会更好。
从集中度上看，个股方面前十大持仓占权益总仓位的50%-60%之间，处在同类中游水平。行业集中度则较低，前三大行业平均占到全行业的38%左右，最高值也仅有42%，此外在行业分布上较为均衡，周期、金融、消费行业的占比相当，成长性较高的TMT行业占比则较少。总体而言，基金的非系统性风险较低，能够适应绝大部分的市场环境。
在行业配置上，没有明显的行业偏好，但确实存在部分行业几乎不配，这可能跟能力圈有关。在行业轮动方面，则可以明显的看到逆向思维，规避市场热点。例如16年配置较多的食品饮料，随着17年快速上涨，仓位在逐渐降低；18年的热点行业——生物医药也随着涨幅的积累在逐步降仓。规避市场热点，对涨幅较高的行业获利了结的思维能够较为有效的控制组合回撤。
在个股的因子分析上，我们可以明显的看到，基金经理对个股的盈利和估值的要求较高，相对的对成长性的要求不高；风格上偏好大盘、低波的个股；在动量指标上没有明显的偏好。因此，从个股的选择上，基金经理偏好于赚取个股盈利的钱，选择的个股安全边际较高，进一步保证了组合的低波动性以及不会有太大的回撤。
综合上述分析，我们发现基金经理的风格稳健，仓位上顺势而为，不做大幅度的择时；行业上均衡、分散，规避热点行业；个股上追求盈利 安全边际，从多个方面保证了组合回撤较小且持续性强。
4.2.案例二
基金B为一只灵活配置型基金，股灾期间表现出很强的回撤控制能力，但今年的回撤明显加大，并且呈现出较大的波动。从净值表现上看，基金的向上弹性很足，15、16年回撤控制得也很好，但18年则欠佳。
首先从仓位上看，基金经理操作灵活，仓位在30%-70%变化，会结合股市的估值以及市场趋势进行调整。整体看，仓位调整对回撤产生了较大的影响，15、16年受益于低仓位，回撤较小，但同时在几段上涨行情下弹性却很足，因此基金经理的仓位调整可能比季报所能看到的更为灵活；而18年基金的仓位提升到了70%以上，因此出现了三波大的回撤，尤其是3月的回撤显著大于市场。
从集中度上看，个股集中度很高，前十大持仓占权益总仓位的60%-90%之间，持股数量在18-66之间，变化幅度较大。行业集中度同样很高，前三大行业平均占到全行业的72%左右，最高值可达到93%，对于看好的行业可以拿到40%-50%，对周期等传统行业有着偏好，而3月份净值的大幅回撤很大程度上归因于重仓了周期。综合来看，基金经理呈现出行业集中，个股分散的特点（个股集中度高很大程度上是由行业集中导致），因此基金的业绩高度依赖于基金经理对行业的判断，而重仓的周期行业本身波动较大，这也是导致回撤控制不稳定的原因之一。
在个股的因子分析上，我们发现各项指标的稳定性均较差。这可能也是由于重仓周期行业所造成的。
综合上述分析，我们发现基金经理的操作非常灵活且较为激进，呈现出明显的自上而下的宏观以及行业配置逻辑；仓位上会结合市场估值以及趋势；对看好的行业集中持有，偏好周期等传统行业；个股相对分散，部分降低了非系统性风险。因此，基金的表现高度依赖于基金经理对经济以及行业走势的判断，这导致了基金业绩表现的不稳定性。
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