2024年私募策略预测:2024Q1私募市场分析与策略评价
- 来源:东方证券
- 发布时间:2024/04/24
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私募策略预测: 2024Q1私募市场分析与策略评价.pdf
私募策略预测:2024Q1私募市场分析与策略评价。私募市场分析:市场规模方面:新发证券投资基金产品平均规模下降。存续管理人数量持续下降,规模下降趋势不可避免。2024年以来数据整体差于2023年。2024年一季度新增平均规模优于2023年一季度。新发产品方面:股票主观策略新发产品数量居首,股票量化和市场中性策略其次。低波策略的关注程度与新发产品占比存在矛盾。风格因子方面:7类期货风格因子取得正收益,4类因子收益超过南华商品指数。5类因子取得正夏普比率,5类因子均超过南华商品指数。11类股票风格因子取得正收益,收益均超过中证1000。10类因子取得正夏普比率,夏普比率均超过中证1000。策略表现...
1. 私募市场分析
1.1. 市场规模分析
新发证券投资基金产品平均规模下降。从新增情况看,管理人注销数量显著多于新增数量,证券投资私募基金管理人不是最主要的新增来源。新增私募产品在 1000 只上下浮动,受假期因素影响,2024 年 2 月与 2023 年 10 月均不足 1000 只新增产品。从新增规模上看,新增私募规模维持在 500 亿元左右,受假期因素影响,2024 年 2 月与 2023 年 10 月新增规模均在 200 亿元左右。其中,在剔除假期因素外,证券投资基金的新增产品数量、新增产品规模出现下降,平均规模出现下降,保持在 2000 万元上下浮动。 存续管理人数量持续下降,规模下降趋势不可避免。从存续情况看,管理人总数量自5 月开始持续下滑,从 22,000+家管理人下滑至 21,000+家,当前管理人总数量即将在2024 年第二季度下滑至 21,000 家以下。其中,证券投资私募基金管理人数量也出现同步持续下滑。私募基金产品及规模也保持逐渐下降的趋势,其中证券私募基金的平均规模自6000 万下滑至 5600 万左右,总规模也从 5.88 万亿元下滑至 5.51 万亿元,规模下降的趋势不可避免。
2024 年以来数据整体差于 2023 年。2024 年 1 月,证券投资私募基金的新增规模、平均规模、存续产品总数量和私募基金的产品总数量较上月存在上升,其余各项数据较上月存在下降。2024 年 2 月,除管理人注销数量和存续产品平均规模之外,其余各项数据均相较 1 月存在下降。 2024 年一季度新增平均规模优于 2023 年一季度。从季度维度上看,2023 年一季度新注册管理人数量飙升的情况没有在 2024 年出现,并且存在较大落差,注销管理人数量虽然也不及 2023 年一季度,但整体落差较小。新增的证券投资基金的平均规模较2023 年一季度有显著增加,产品的存续规模较 2023 年一季度存在显著下降。
1.2. 新发产品分析
股票主观策略新发产品数量居首,股票量化和市场中性策略其次。股票策略是私募基金最主要也是最核心的策略,在新发产品数量中占比超过七成。其中,股票主观策略占比近五成,其次为指数增强策略。相对价值策略新发产品数量占比超过 12%,其余策略如管理期货策略、组合基金策略、债券策略、复合策略、宏观策略、事件驱动策略的新发产品数量占比均不到 4%。 低波策略的关注程度与新发产品占比存在矛盾。2023 年,尤其是下半年,权益市场存在一定的收缩趋势,对低波策略的关注程度逐渐提高。但与此同时,新增产品方面,最主要的增量依旧在高波的多头类策略。以中性策略为例,中性策略新增产品仅有66 只,远低于高波类策略。2023 年全年新增产品仅 600 只左右,今年预计新增产品数量不足600 只。赛道拥挤、硬件要求较高、2022 年收益不及预期,2023 年政策频发是影响2024 年发行节奏的可能原因。
1.3. 风格因子分析
1.3.1. 期货风格因子分析
7 类期货风格因子取得正收益,4 类因子收益超过南华商品指数。期货风格因子在2024 年一季度取得正收益的时间序列动量因子、Beta 因子、截面动量因子、均价突破因子、基差动量因子、偏度因子、持仓变化因子 7 类。收益方面,时间序列动量因子、Beta 因子、截面动量因子、均价突破因子的收益超过 15%且高于南华商品指数。 5 类因子取得正夏普比率,5 类因子均超过南华商品指数。期货风格因子在 2024 年一季度取得正夏普比率的有时间序列动量因子、Beta 因子、截面动量因子、均价突破因子、基差动量因子 5 类高于南华商品指数。 正向收益因子间存在负相关性。均价突破因子与持仓变化因子;偏度因子与持仓变化因子、基差变量因子;beta 因子与基差变量因子;持仓变化因子与除基差变量因子外的正收益因子均有负相关性。其中,均价突破因子与持仓变化因子负相关性最突出。

1.3.2. 股票风格因子分析
11 类股票风格因子取得正收益,收益均超过中证 1000。股票风格因子在 2024 年一季度取得正收益的有价值因子、盈利预期因子、市值因子、动量因子*2、成长因子、质量因子、波动因子、分红因子、账面市值比因子、情绪因子 11 类。收益方面,动量因子和价值因子收益超过 5%,19 类因子收益表现均优于沪深 300。 10 类因子取得正夏普比率,夏普比率均超过中证 1000。股票风格因子在 2024 年一季度取得正夏普比率的有上述因子除情绪因子外的 10 类因子。
正向收益因子间存在负相关性。与期货风格因子相比,股票风格因子间的负相关表现更为充分,上述标红字体的因子间存在负相关性。其中市值因子与除动量因子、账面市值比因子外其他因子均存在负相关性,波动因子与除情绪因子和账面市值比因子外的其他因子均存在负相关性。
2. 策略样本
本报告所用样本池是根据覆盖的私募机构整合而成,各细分策略均具备一定数量的样本,策略标签经由尽调获取,同一管理人同策略仅收录一只产品,标签随尽调结果更新可能会产生较小概率的变动。
本报告将私募市场的策略分为股票策略、债券策略、CTA 策略、套利策略四大类,还有宏观策略进行补充。 其中,股票策略进一步细分为主观多头策略、指数增强策略(含 300/500/1000/全市场)、市场中性策略(含完全对冲/灵活多空+股票多空)、T0 策略。 债券策略进一步细分为高收益债策略、可转债多头策略、纯债策略、流动性管理策略、固收+策略。 CTA 策略进一步细分为 CTA 主观策略(趋势/套利)、CTA 截面策略、CTA 基本面量化策略、CTA 日内策略(趋势/混合)、CTA 中短周期策略(趋势/混合)、CTA 中长周期策略(趋势/混合)。
套利策略进一步细分为 ETF 套利策略、股指套利策略、可转债套利策略、期权波动率套利策略、期权买卖权套利策略、商品套利策略。
3. 策略表现分析
3.1. 股票策略
股票策略中,仅有 300 指增策略、市场中性策略、T0 策略在 2024 年一季度取得正向收益,仅有 300 指增策略和 T0 策略取得正夏普比率表现。在春节前后的大幅震荡下,1000 指增回撤幅度最大,T0 策略和市场中性策略回撤幅度最小。主观多头策略、300 指增策略和 T0 策略已经修复了今年以来的最大回撤。
3.2. 债券策略
债券策略中,仅有可转债多头策略在 2024 年一季度取得负向收益,也仅有可转债多头策略取得负夏普比率表现。在春节前后的大幅震荡下,可转债多头策略回撤幅度最大,其次为固收+策略,高收益债策略和流动性管理策略未出现回撤。除可转债多头策略外,其他债券策略均已经修复了今年以来的最大回撤。
3.3. CTA 策略
CTA 策略中,仅 CTA 基本面量化策略在 2024 年一季度取得负向收益,也仅有CTA 基本面量化策略取得负夏普比率表现。在春节前后的大幅震荡下,CTA 基本面量化策略回撤幅度最大,其次为 CTA 横截面策略,CTA 中短周期策略回撤幅度最小。除 CTA 基本面量化策略和 CTA 日内策略外,其他 CTA 策略均已经修复了今年以来的最大回撤。

3.4. 套利策略
套利策略中,仅有可转债套利策略在 2024 年一季度取得负向收益,也仅有可转债套利策略取得负夏普比率表现。在春节前后的大幅震荡下,可转债套利策略回撤幅度最大,其次为套利-期权买卖权策略,套利-股指策略未出现回撤。除可转债套利策略和套利-期权波动率外,其他套利策略均已经修复了今年以来的最大回撤。
4. 策略本季度绩效分析
在跨策略比较的过程中,我们可以发现,2020-2021 年各策略均取得正向收益。进入 2022 年,受到权益市场震荡影响,股票多头策略出现负向收益,其余策略收益幅度显著下滑但仍保持正向收益。 进入 2023 年,主观策略和小盘股收益持续为负,中小盘及多空类策略的年化收益由负转正,此外,CTA 策略中的基本面量化和长周期趋势策略的收益由负转正,宏观策略自2022 年以来进入分化,一改 2020-2021 年的收益趋势,至今持续低迷。
进入 2024 年,与 2023 年相反,股票主观与大盘股开始反弹,中小盘及多空类策略的收益开始出现下滑。此外,可转债策略无论是多头还是套利的收益均由正转负,CTA 策略中的 CTA 基本面量化策略持续低迷。
5. 策略归因分析
5.1.股票风格因子分析-CNE6
股票 CNE5 风格因子中,对收益有正贡献的因子集中在杠杆因子、动量因子和成长因子。股票 CNE6 风格因子中,对收益有正贡献的因子集中在价值因子和成长因子。后续将会将各策略的因子解释情况进行研究与分析。
5.2. 期货风格因子分析
期货风格因子中,对收益有正贡献的因子集中在展期收益率因子和短期基差动量因子。后续将会将各策略的因子解释情况进行研究与分析。
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