资产配置专题系列研究

和而不同：财富配置趋势与私募策略价值

刘方

中信证券研究部

组合配置首席分析师

2023年4月

CONTENTS目录

财富配置新趋势
和而不同：私募策略框架与配置价值
主流私募策略简析
风险因素

1.财富配置新趋势

1. 财富配置新趋势：总量趋缓

 根据招商银行、贝恩的调查统计，总体高净值人士人均持有可投资资产约3209万人民币（截至2020年）。2008-2020年，个人可投资资产超过1千万的人数复合增速为20%；可投资资产规模的复合增速为21%。

 展望来看，根据招商银行、贝恩的预测，人数和可投资资产规模的增速将边际放缓。

个人可投资资产超过1千万的人数（万）

数据来源：招商银行、贝恩（含预测），中信证券研究部

高净值人群可投资资产规模

注：按照招商银行、贝恩的界定，高净值人群为可投资资产超过1000万的群体样本；可投资资产不包括自住型住房

1. 财富配置新趋势：高净值人群结构趋于多元

高净值人群的职业结构趋于多元化：

从职业分布来看，高净值人群中，董监高、职业经理人（非董监高）、专业人士的群体规模持续上升。其占全部高净值人群的比例由2019年的36%上升至2021年的43%，规模首次超越创富一代企业家群体。

创富一代中，新经济相比传统经济的占比显著提高。

2019-2021年中国高净值人群构成按职业划分

数据来源：招商银行、贝恩，中信证券研究部

1. 财富配置新趋势：高净值人群年轻化趋势凸显

 高净值人群年轻化趋势凸显， 40岁以下高净值人群的比例由2019年的29％升至2021年的42％。

 随着创富一代的年龄上升，二代继承人渐渐成熟，中国企业逐渐开始交接，继承二代群体进入传承期。

年轻群体的创富速率加快，40岁以下高净值人群中新经济董监高、新经济创富一代为代表的新富群体占比显著提升。

2019—2021年高净值人群规模按年龄和职业划分

2019 高净值人群规模按年龄和职业划分

2021 高净值人群规模按年龄和职业划分

数据来源：招商银行、贝恩，中信证券研究部

1. 财富配置新趋势：资产的投资方向出现变迁

 高净值人群资产配置中，权益类资产占比提升。公募基金占比增长较快，投资性房地产占比下降显著，信托、银行理财产品、债券占比下降，而保险（仅寿险）占比保持平稳。

2017—2021年中国高净值人群境内可投资资产配置比例

数据来源：招商银行、贝恩，中信证券研究部

1. 财富配置新趋势：资产配置的困难，在于对各类资产属性的认知

 中国高净值人群资产配置的主要难点在于市场波动带来的风险的管理和通过主动配置实现收益提升。目前高净值人群对于资产配置服务基本满意，更看重配置组合对市场反应的灵敏度，以抓取市场机会。

2021年中国高净值人群资产配置困难点

数据来源：招商银行、贝恩，中信证券研究部

2.和而不同：私募策略框架与配置价值

股票策略

宏观策略

债券策略

管理期货

事件驱动

市场中性

多策略

套利策略

FoF/ MoM

一级策略二级策略策略描述
股票策略	主观股票	主要通过投资权益类资产以及相废的生品工具（包括股票、权益类著、股指期货、股票期权等）获利，依据主动研究和投资决策构建投资组合，按照投资风格可进一步分为成长型、平衡型、价值型等，收益来源包括仓位管理、行业配置和个股选择。
股票策略	量化股票	1 服步步票分可要燕美表通过系统化量化的方法构建投资组，持数量多而分森票观的为分主量为别头华童活调增强100强。、
债券策略	纯债策略	要通过投资利率债、信用债、现金类工具以及相应的衍生品工具获利，综合采取久期、信用等策略，并搭配一定的杠杆。主要益来源包括票息收益、利率变动收益、信用差发其变动收益、杆收益等。
债券策略	强债策略	在纯债策略的基础上，运用少量资金（一般不超过20%）配置其他资产或策略，以达到收益增强目的。其他资产或策略包括股票、打新、CTA、期权等。
市场中性	1	同时持有市值/贝塔口一致/接近的“股票多头”和“股票空头”组合，通过多头组合相对空头组合的超额收益获利。目前国内股票空头组合主要通过持有股指期货空头的务式实现（少量通过融券卖空或者收益互换的方式实现），股票多买组合的构建主要基于塞本面茵字、量价因子、舆情因字等。
管理期货	量化CTA 主观CTA	易保证金交易）等特点。量化CTA主要通过系统化/量化的方法建立交易模型，而主观CTA则主要通过主观研究和投资决策的方
管理期货		式进行交易。通过在不同的市场上同时持有本质上相同/相近的证券或者衍生品的多头和空头头寸，在价格回归中获利，可进一步分为ETF套利
套利策略多策略	1	期现套利、跨期套利、期权套利、可转债套利等。
宏观策略	1 1	综合配置上述两种或两种以上策略，且至少在两种策略上配置比例或业绩贡献均达到20%以上。主要通过自上而下的宏观判断和大类资产（股票/债券/商品等）配置和对冲获利。
事件驱动	1	国内主要体现为定增策略，即主要通过以折价方式参与定向增发股票，在锁定期满后卖出获利。
FoF/MoM		主要通过配置其他多个私募证券基金或者委托其他多个管理人进行管理。其中FoF主要通过配置其他多个私募证券基金产品的方
		式，MoM主要通过委托其他多个私募证券管理人管理的方式。

资料来源：中信证券研究部。

股票策略及其细分策略私募产品指数

资料来源：朝阳永续，中信证券研究部。

量化多头/多空

市场中性策略(ALPHA)

超额收益

承担对冲成本

 风险因子暴露

 私募基金为主

指数增强(ALPHA+BETA)

超额收益

承担指数波动

跟踪误差的控制

 公募/私募

量化选股(ALPHA+SMART BETA)

选股收益

 承担指数择时贡献/损失

 风格因子择时贡献/损失

 公募/私募

资料来源：中信证券研究部

套利策略（ETF、期现、TD等）

 策略容量相对有限

 私募为主

CTA策略

依赖期货品种的波动性、趋势策略为主

 和股票市场相关性低

高杠杆、低胜率、持有期长

 私募为主

HOHF/量化多策略

 基于不同量化策略的低相关

策略配置能力的稀缺性整体来看，美国私募基金的投资者类型相对多元化和均衡。

比较项目	公募基金	私募基金
大类资产投资比例	在合同层面，权益型公募基金对权益类资产的投资比例可大体分为 80%以上、60~95%、0~95% 几种情形，大致对应股票型基金、偏股混合型基金、灵活配置型基金。	股票多头私募基金在合同层面多数备案为混合型产品（即股票投资比例为0~100%，或0~80%），少数备案为权益类产品（股票投资比例为80%以上，比如指数增强产品）。在权益类资产投资比例上，股票多头私募基金实际上与灵活配置型公募基金比较类似，股票仓位的调整范围非常大，这带来相对灵活的仓位调整，最终带来回撤控制上相对优势。
单一标的投资比例	公募基金对单一标的的投资比例一般限定在10%以内，少数情况（比如指数基金、FOF基金等）除外。	私募基金对单一标的的投资比例主要遵从资管新规的约定，即对单一标的投资比例不超过25%。行业实践中，股票多头私募基金投资单一股票的比例一般限定在20% 以内，较公募基金宽松。
对金融衍生品的使用	公募基金对使用金融期货衍生品具有严格的规定，权益类基金多数情况下主要用于对冲目的（套期保值），且对冲比例较低（10~20%左右）。	私募基金使用金融衍生品既可以用于对冲目的，也可以用于投机目的，且对金融衍生品的使用比例限制较为宽松（未有明确约束）。
对商品衍生品的使用	公募基金中投资国内商品期货的产品非常少，且主要以跟踪某个或者某类商品指数为主。	私募基金几乎可以投资国内上市的全部期货（包括期权）品种，且投资比例的限制也较为宽松（未有明确约束）。

资料来源：中信证券研究部。

投资者类型(英文名）		投资者类型（中文名）	全体私募基金	合格对冲基金	大型私募股权基金
养老金计划	State/Muni. Govt. Pension Plans	州/市政府养老金	13.0%	10.60%	20.00%
	Pension Plans	养老金计划	10.6%	11.80%	7.50%
		小计	23.6%	22.4%	27.5%
私募基金	Private Funds	私募基金	17.6%	17.10%	20.20%
机构投资者	Sov. Wealth Funds And For. Official Inst.	主权财富基金	7.1%	6.00%	11.80%
	Non-Profits	非盈利组织	10.0%	14.70%	5.50%
	Insurance Companies	保险公司	4.8%	3.20%	5.80%
	State/Muni. Govt. Entities	州/市政府实体	1.7%	1.50%	1.90%
	Banking/Thrift Inst.	银行储蓄机构	1.6%	1.10%	1.20%
	Sec-Registered Investment Companies	注册投资公司	1.2%	1.00%	0.80%
	Broker-Dealers	券商经纪机构	0.9%	0.20%	0.10%
		小计	17.1%	20.7%	17.3%
	U.S. Individuals	美国个人	10.1%	12.00%	5.70%
个人投资者	Non-U.S. Individuals	非美国个人
		小计	3.2% 13.3%	4.60% 16.6%	2.20%
	Unknown Non-U.S. Investors	未知的非美国投资者			7.9%
其他投资者	Other	其他	2.2%	2.00%	0.80%
			16.1%	14.10%	16.60%
		小计	18.3%	16.1%	17.4%

资料来源：美国SEC，中信证券研究部
注：大型私募股权基金指的是管理私募股权基金规模在20亿美元以上的私募基金管理人管理的私募股权基金。

对冲基金中机构投资者和个人投资者有着更高的占比，养老金和私募基金在私募股权基金中有着更高的占比。

从更细类别的投资者来看，非盈利组织在对冲基金中有相对较高的占比，州/市政府养老金、主权财富基金在私募股权基金中有相对较高的占比。

长期投资者是私募基金的主要配置资金。

		多资产/多策略				低波动		低相关

	股票策略私募多策略私募 FoF私募宏观策略私募偏股混合型公募债券策略私募套利策略私募债券型公募市场中性私募管理期货私募
		0.95	0.93	0.83 0.96	0.78	0.64	0.65
股票策略私募多策略私募			0.96	0.89	0.82	0.73	0.64	0.56 0.57	0.27
FoF私募	0.95	0.96		0.85	0.88 0.88	0.64	0.61		0.47
宏观策略私募	0.93	0.89	0.85		0.76	0.77 0.77	0.74 0.56	0.55 0.45	0.31
偏股混合型公募	0.83 0.96	0.88	0.88	0.76		0.72 0.59	0.63	0.56	0.48
债券策略私募	0.78	0.82	0.77	0.77	0.72		0.63 0.76	0.55	0.23
套利策略私募	0.64	0.73	0.64	0.74	0.59	0.63	0.47	0.55	0.25 0.41
债券型公募	0.65	0.64	0.61	0.56	0.63	0.76	0.47	0.32	0.21
市场中性私募	0.56	0.57	0.55	0.45	0.56	0.55	0.55	0.32
管理期货私募	0.27	0.47	0.31	0.48	0.23	0.25	0.41 0.21	0.19	0.19

资料来源：Wind，朝阳永续，中信证券研究部
注：数据截至2022-12-31。

3. 主流私募策略简析

 1）市场方向择时，即通过仓位偏离获取超额收益。当前指数增强基金的股票仓位大多在90%-95%之间，调整空间较小。通过仓位择时获取的超额收益通常不够稳定且难以持续。

 2）主题及风格暴露，即通过超配或低配风格因子或主题板块来创造超额收益，例如风格轮动、行业轮动等。

 3）另类收益增强，利用市场交易规则的红利或者限制来获取超额收益，例如打新、股指期货替代、分级基金套利等，这类超额收益的持续性受政策影响较大，且通过该方式获取的超额收益与基金规模相关性很高。

 4）纯阿尔法，超额收益中难以被风险因子解释的部分。面临资金容量受限、信息效率和因子有效性衰减的问题，对新阿尔法因子的寻找能力要求较高。

指数增强基金超额收益的四类来源归纳

资料来源：中信证券研究部

 随着采取传统多因子模型的量化管理人增加以及股市风格的分化加剧，传统多因子模型获取超额收益的难度显著增加。

部分管理人转向基于量价指标的统计套利模型，该模型强调统计规律，调仓换股呈现高频特征，因子较多采用非线性方式进行组合等。

 T0策略也是部分管理人的收益来源，但收益表现通常对规模和交易量更为敏感。

选股框架从多因子模型转向统计套利模型

强调投资逻辑中低频

基本面因子为主线性组合

强调统计规律高频、日内

资料来源：中信证券研究部

 多数管理人的组合管理，是多频率、多策略、多信号的叠加和组合优化结果。

 但由于T0和日内阿尔法策略，容量相对小；从策略占比看，日间阿尔法是占比较高和贡献较高；其次是基本面策略、日内阿尔法、以及少量的事件驱动机会等。

资料来源：中信证券研究部

 多数管理人的组合管理，是多频率、多策略、多信号的叠加和组合优化结果。

基本面阿尔法：容量大、比积累、比数据

日间阿尔法：容量相对大、比预测准确性（持股集中、降低频率、日内多次运算）

日内阿尔法：容量相对小、在预测准确性基础上比交易效率

算法以及贝塔：容量非常小、比交易效率 基本面策略：公司成长的钱。寻找具备盈利状况良好、具备增长潜力、估值合理的标的，主要起到上市公司价值发展的作用。

 量价类策略：市场情绪的钱。主要从标的的交易数据中，发掘市场短周期错误定价的机会，发掘市场交易中低效率定价的机会。该类策略相对受益于标的在几个交易日频率的短线波动机会；但随着定价效率提升和管理规模扩大而衰减。

 T0类策略：交易效率和流动性的钱。目前A股市场规则为T+1交易。所谓T0策略，是在现有股票底仓的标的中，判断个别标的存在交易日内情绪过热、资金超买的情况时，卖出组合中的个股、并在交易日内的相对低位再次买入的情况。T0策略依赖于组合中个股的日内波动，并一定程度起到了平滑标的日内波动的左右。

资料来源：中信证券研究部

 主流模型框架趋于相似，但是在一些核心因素设定上的差异，可能显著影响策略效果。

选股范围、因子赋权、风控阈值等调整依据和频率

 数据清洗、组合管理、交易执行和风控系统等方面的精细度，也会造成产品收益的差异。

量化管理人的一般策略开发流程

资料来源：中信证券研究部

 Alpha的Beta化：头部私募管理人指增产品整体业绩下行，超额收益趋于集中。

沪深300

指数增强私募策略业绩表现

中证500

资料来源：私募排排网，Wind，中信证券研究部；数据截至2022年12月31日。

 2021年，量化策略三次系统性回撤，策略的市值因子暴露、行业因子暴露成重要监测窗口：

2月大盘成长股抱团瓦解；

9月至11月市场交易萎缩和周期股回调；

12月初-2022年年1月份机构重仓股调整。

 2022年下半年，量化私募从上半年回撤压力中逐步走出，超额收益再度创新高。

 2022年管理人的超额收益主要集中在4月-9月，样本池产品单年度的超额收益率约11%；自2018年初以来累计超额收益达到89%。

 公募量化超额整体节奏较一致；偏离度控制严格、对市场交易活跃度的敏感较低，超额收益上涨和回撤幅度均小于私募量化。

代表性私募/公募中证500增强指数的超额收益产品

资料来源：私募排排网，Wind，中信证券研究部；注：公募基金样本为成立满1年、规模不低于1亿元的产品，样本数量41支；私募为20亿以上管理人、近2年数据持续可得的产品，样本数量85只。

收益、回撤和胜率

部分是优劣，部分是取舍

不同管理人500增强的年化超额与周胜率

资料来源：Wind，朝阳永续，中信证券研究部；
注：横轴为年化超额收益，纵轴为周胜率；数据截至2022年12月30日。
不同管理人500增强的年化超额与最大回撤

资料来源：Wind，朝阳永续，中信证券研究部；
注：横轴为年化超额收益，纵轴为最大回撤；数据截至2022年12月30日。

中证500指数增强：私募基金超额和公募基金超额对比

资料来源：私募排排网，WIND，中信证券研究部。注：黑色点代表公募基金，红色点代表私募基金。

	公募300超额收益	私募300超额收益	公募500超额收益	私募500超额收益	私募相对公募300超额收益	私募相对公募500超额收益
通胀下行，剩余流动性下行	0.4%	1.3%	0.2%	1.4%	0.9%	1.2%
通胀下行，剩余流动性上行	-0.3%	1.0%	-1.8%	2.6%	1.3%	4. 4%
通胀上行，剩余流动性下行	-0.1%	-0.4%	-0.6%	-0.2%	-0.3%	0.5%
通胀上行，剩余流动性上行	0.6%	1.5%	0.4%	1.9%	1.0%	1.5%

盈利因子强势	0.3%	0.3%	3.5%	2.9%	0.0%	-0.6%
盈利因子弱势	0.3%	1.4%	-1.7%	1.2%	1.1%	2.9%
分组差值	0.0%	-1. 1	% 5.2%	1.7%	-1.1%	-3.5%

小市值因子强势	0.3%	1.5%	-1.4%	1.8%	1.2%	3.2%
小市值因子弱势	0.2%	0.5%	1.9%	2.1%	0.3%	0.2%
分组差值	0.1%	1.0%	-3.2%	-0.2%	0.9%	3.0%

高换手率	0.2%	1.7%	-1.3%	1.8%	1.5%	3.2%
低换手率	0.3%	0.7%	1.0%	2.0%	0.4%	1.0%
分组差值	-0.1%	0.9%	-2.4	% -0.2%	1.1%	2.2%

高波动	0.5%	2.4%	0.3%	3.2%	1.9%	2.8%
低波动	0.2%	0.4%	0.6%	1.5	% 0.3%	0.9%
分组差值	0.4%	2.0%	-0.3%	1.6%	1. 6	% 1.9%

散户多	0.2%	1.5%	-2.1%	2.5%	1.3%	4.6%
散户少	0.2%	0.9%	1.0%	1.8%	0.8%	0.7%
分组差值	0.0%	0.5%	-3.1%	0.7%	0.5%	3.8%

净增开户数多	0.5%	1.2%	-1.2%	1. 6	% 0.7%	2. 8%
净增开户数少	0.2%	1.0%	0.1%	1.4	% 0.8%	1.2%
分组差值	0.3%	0.2%	-1.3%	0.3	% 0.0%	1.6%

资料来源：私募排排网，WIND，中信证券研究部。注：数据截至2022年12月30日。

 相对成长型量化管理人，头部量化管理人在以下方面具有优势：（1）投研经验和应变能力：较长的投研经验和历史业绩，经历过国内复杂多变的量化环境；（2）规模和收入上的优势导致投研团队和资源投入上也具有优势；（3）策略覆盖方面，一般较为全面和多元化。

 相对而言，头部量化管理人因规模较大可能导致对其规模容量的担忧，要密切关注其发展规模时是否与投研能力相匹配，是否关注投资者利益，是否遵循循序渐进原则等。

资料来源：中信证券研究部

 如果选股Alpha中也包含风格偏离的Beta收益，则市场风格发生突变时，可能带来较大的回撤。较为典型是2014年12月的“大小盘风格突变”导致行业整体出现较大回撤，2021年初“茅指数”回调导致部分管理人出现较大回撤。

超额的压力测试：历史并不简单重复

资料来源：朝阳永续，Wind，中信证券研究部

 2016年之前量化对冲策略主要以基本面多因子模型为主，较少使用交易型策略模型。

 2018年后量化对冲私募产品较多转型量价高频策略以及T0等交易型策略，在较高的市场活跃度中，交易型策略具有明显优势。将市场中性策略私募指数分为2015年6月之前和2017年6月之后两段，分别统计不同市场活跃度（以全市场成交额作为统计标准，从低至高分为10组）下市场中性策略的表现，2017年6月后与市场活跃度呈现显著的正相关，但是2015年6月前相对不显著。

不同市场活跃度分组下市场中性策略私募表现（20170629至20200930）

资料来源：Wind，朝阳永续，中信证券研究部
不同市场活跃度分组下市场中性策略私募表现（20120629至20150612）

资料来源：Wind，朝阳永续，中信证券研究部

三大期指季度的日均年化开仓成本

资料来源：Wind，中信证券研究部。注：数据截至2022年12月30日。

资产性价比指标跟踪

风险偏好（回撤承担和时间期限）

对冲成本（基差和仓位损失）

资料来源：Wind，中信证券研究部；注：数据截至2022年12月30日。

指数性价比

 在利率上行风险的背景下，关注股票多空策略对“固收+”策略的边际替代价值。

基差损耗	目前国内的股指期货长期存在贴水，每次展仓均会带来一定的损失。使用中证500股指期货对冲的年化基差损耗（或称对冲成本）约5~15%。
仓位损耗	股票市场中性策略产品股票仓位一般在80%左右，剩余资金主要用于用作股指期货保证金和应付赎回。

CTA各细分策略表现分化，挑战组合策略配置；

量化策略逆市实现正收益，相比主观策略超额显著。

CTA细分策略指数表现

CTA策略指数—基本面策略

CTA策略指数—期限结构策略

CTA策略指数—趋势跟踪策略

资料来源：私募排排网，Wind，中信证券研究部；数据截至2022年12月30日。

CTA策略指数一主观VS量化

CTA细分策略及各自能力圈要求

高频策略

• 小众策略，但对中短周期策略会形成降维打击

• 公募专户不参与，对大多数私募基金也是禁地

中短周期趋势 / 套利 / 多空

• 持仓周期不超过5天，采用量价数据，交易需要快速执行

• 依赖程序化交易系统，有部分公募基金公司可以参与

中长周期趋势

• 持仓周期5天以上的趋势策略，主要采用量价数据

• 对交易系统依赖降低，简单算法交易可基本满足需求

中长周期截面多空

持仓较稳定的多空策略，采用价量、基本面数据进行量化分析

对交易系统依赖低，交易员人工交易也能基本满足需求

基本面量化 / 主观

• 依赖品种的基本面研究，主观或主观+量化相结合的投资策略

• 交易员人工交易

资料来源：博时基金官网，中信证券研究部

等权/风险平价为例，加入CTA均能改善绩效

	不加入CTA的风险平价模型	加入CTA的风险平价模型
累计收益	31.5%	36.1%
年化收益	4.7%	5.3%
年化波动	2.7%	2.7%
最大回撤	-3.8%	-3.2%
夏普比率	1.73	1.98
卡玛比率	1.23	1.68

低相关性，策略风险对冲

动态管理，定期再平衡

提高资金利用率（但同时也放大杠杆）

资料来源：朝阳永续，中信证券研究部；注：1）数据起止时间为2017年\~2022年；2）底层策略分别为股票多头、市场中性、宏观对冲、债券策略、套利策略、CTA策略。

资产配置的“美林投资时钟”模型和“桥水全天候”模型

Growth		Inflation
Rising	25% of risk Equities Commodities Corporate Credit EMCredit	25% of risk IL Bonds Commodities EM Credit
Market Expectations Falling	25% of risk Nominal Bonds IL Bonds	25% of risk Equities Nominal Bonds

资料来源：《The Investment Clock》，Merrill Lynch，2004；Bridgewater

不同策略私募产品风险收益特征

年化收益率年化波动率最大回撤夏普比率
高波动	股票策略 9.42%	15.23%	32.96%	0.62
	管理期货 13.84%	5.13%	5.34%	2.70
	宏观策略 12.73%	7.54%	14.01%	1.69
低波动	债券策略 6.36%	1.28%	1.00%	4.95
	市场中性 6.26%	3.39%	6.06%	1.84
	套利策略 9.12%	2.22%	1.96%	4.11
多资产/多策略	多策略 7.97%	5.91%	9.94%	1.35
多资产/多策略	FoF/MoM 8.43% 6.59%		16.95%	1.28

资料来源：Wind，朝阳永续，中信证券研究部，统计区间2012-06-30至2022-12-31

自上而下，资产轮动

高夏普比率

 国内宏观策略管理人较多与股票产品高相关，精选低相关和高夏普比率的个别管理人。

管理规模10亿元以上的宏观策略管理人业绩相关性矩阵

M9M11M4M12M6 M7 M5 M8M16M14M13												M2 M1M10M3M15					主观股票
M9		0.72	0.72	0.65	0.66	0.69	0.63	0.61	0.51	0.45	0.42	0.280.280.29			0.00	-0.13	0.86
M11	0.72		0.62	0.53	0.62	0.60	0.57	0.49	0.39	0.42	0.32	0.34	0.16	0.10	-0.07	-0.14	0.80
M4	0.72	0.62		0.63	0.56	0.62	0.54	0.61	0.60	0.40	0.59	0.34	0.26	0.17	0.11	-0.15	0.78
M12	0.65	0.53	0.63		0.59	0.66	0.53	0.80	0.65	0.56	0.58	0.28	0.42	0.20	0.06	-0.15	0.76
M6	0.66	0.62	0.56	0.59		0.55	0.51	0.52	0.46	0.47	0.40	0.36	0.28	0.24	-0.04	-0.19	0.75
M7	0.69	0.60	0.62	0.66	0.55		0.51	0.62	0.50	0.42	0.43	0.22	0.36	0.33	0.08	-0.07	0.72
M5	0.63	0.57	0.54	0.53	0.51	0.51		0.46	0.41	0.43	0.38	0.23	0.21	0.21	0.07	-0.07	0.71
M8	0.61	0.49	0.61	0.80	0.52	0.62	0.46		0.63	0.46	0.60	0.35	0.37	0.23	0.07	-0.11	0.69
M16	0.51	0.39	0.60	0.65	0.46	0.50	0.41	0.63		0.34	0.46	0.25	0.27	0.27	0.14	-0.07	0.58
M14	0.45	0.42	0.40	0.56	0.47	0.42	0.43	0.46	0.34		0.41	0.18	0.40	0.09	-0.12	-0.12	0.54
M13	0.42	0.32	0.59	0.58	0.40	0.43	0.38	0.60	0.46	0.41		0.28	0.26	0.17	0.18	-0.11	0.53
M2	0.28	0.34	0.34	0.28	0.36	0.22	0.23	0.35	0.25	0.18	0.28		0.29	-0.08	0.11	-0.11	0.36
M1	0.28	0.16	0.26	0.42	0.28	0.36	0.21	0.37	0.27	0.40	0.26	0.29		0.01	0.14	-0.18	0.30
M10	0.29	0.10	0.17	0.20	0.24	0.33	0.21	0.23	0.27	0.09	0.17	-0.08	0.01		0.02	-0.00	0.27
M3	0.00	-0.07	0.11	0.06	-0.04	0.08	0.07	0.07	0.14	-0.12	0.18	0.11	0.14	0.02		-0.02	-0.00
M15	-0.13	-0.14	-0.15	-0.15	-0.19	-0.07	-0.07	-0.111	-0.07	-0.12-	0.11	-0.11	-0.18	-0.00-0.02			-0.13
主观股票	0.86	0.80	0.780.76		0.75	0.72	0.71	0.69	0.58	0.54	0.53	0.360.30		0.27	-0.00	-0.13

样本产品的代表性不足或存在幸存者偏差；

基金经理或投资团队发生变化；

策略容量不足；

政策变动超预期。

感谢您的信任与支持！

THANK YOU

刘方(组合配置首席分析师)

执业证书编号：S1010513080004

免责声明

证券研究报告 2023年1月*日

分析师声明

主要负责撰写本研究报告全部或部分内容的分析师在此声明：（i）本研究报告所表述的任何观点均精准地反映了上述每位分析师个人对标的证券和发行人的看法；（ii）该分析师所得报酬的任何组成部分无论是在过去、现在及将来均不会直接或间接地与研究报告所表述的具体建议或观点相联系。

一般性声明

本研究报告由中信证券股份有限公司或其附属机构制作。中信证券股份有限公司及其全球的附属机构、分支机构及联营机构（仅就本研究报告免责条款而言，不含CLSA group of companies），统称为“中信证券”。

本研究报告对于收件人而言属高度机密，只有收件人才能使用。本研究报告并非意图发送、发布给在当地法律或监管规则下不允许向其发送、发布该研究报告的人员。本研究报告仅为参考之用，在任何地区均不应被视为买卖任何证券、金融工具的要约或要约邀请。中信证券并不因收件人收到本报告而视其为中信证券的客户。本报告所包含的观点及建议并未考虑个别客户的特殊状况、目标或需要，不应被视为对特定客户关于特定证券或金融工具的建议或策略。对于本报告中提及的任何证券或金融工具，本报告的收件人须保持自身的独立判断并自行承担投资风险。

本报告所载资料的来源被认为是可靠的，但中信证券不保证其准确性或完整性。中信证券并不对使用本报告或其所包含的内容产生的任何直接或间接损失或与此有关的其他损失承担任何责任。本报告提及的任何证券或金融工具均可能含有重大的风险，可能不易变卖以及不适合所有投资者。本报告所提及的证券或金融工具的价格、价值及收益可跌可升。过往的业绩并不能代表未来的表现。

本报告所载的资料、观点及预测均反映了中信证券在最初发布该报告日期当日分析师的判断，可以在不发出通知的情况下做出更改，亦可因使用不同假设和标准、采用不同观点和分析方法而与中信证券其它业务部门、单位或附属机构在制作类似的其他材料时所给出的意见不同或者相反。中信证券并不承担提示本报告的收件人注意该等材料的责任。中信证券通过信息隔离墙控制中信证券内部一个或多个领域的信息向中信证券其他领域、单位、集团及其他附属机构的流动。负责撰写本报告的分析师的薪酬由研究部门管理层和中信证券高级管理层全权决定。分析师的薪酬不是基于中信证券投资银行收入而定，但是，分析师的薪酬可能与投行整体收入有关，其中包括投资银行、销售与交易业务。

若中信证券以外的金融机构发送本报告，则由该金融机构为此发送行为承担全部责任。该机构的客户应联系该机构以交易本报告中提及的证券或要求获悉更详细信息。本报告不构成中信证券向发送本报告金融机构之客户提供的投资建议，中信证券以及中信证券的各个高级职员、董事和员工亦不为（前述金融机构之客户）因使用本报告或报告载明的内容产生的直接或间接损失承担任何责任。

评级说明

投资建议的评级标准		评级	说明
报告中投资建议所涉及的评级分为股票评级和行业评级（另有说明的除外）。评级标准为报告发布日后6到12个月内的相对市场表现，也即：以报告发布日后的6到12个月内的公司股价（或行业指数）相对同期相关证券市场代表性指数的涨跌幅作为基准。其中：A股市场以沪深300指数为基准，新三板市场以三板成指（针对协议转让标的）或三板做市指数（针对做市转让标的）为基准；香港市场以摩根士丹利中国指数为基准；美国市场以纳斯达克综合指数或标普500指数为基准；韩国市场以科斯达克指数或韩国综合股价指数为基准。	股票评级	买入	相对同期相关证券市场代表性指数涨幅20%以上
		增持	相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于5%～20%之间
		持有	相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于-10%～5%之间
		卖出	相对同期相关证券市场代表性指数跌幅10%以上
		强于大市	相对同期相关证券市场代表性指数涨幅10%以上
	行业评级	中性	相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于-10%～10%之间
	行业评级	弱于大市	相对同期相关证券市场代表性指数跌幅10%以上

免责声明

特别声明

在法律许可的情况下，中信证券可能（1）与本研究报告所提到的公司建立或保持顾问、投资银行或证券服务关系，（2）参与或投资本报告所提到的公司的金融交易，及/或持有其证券或其衍生品或进行证券或其衍生品交易，因此，投资者应考虑到中信证券可能存在与本研究报告有潜在利益冲突的风险。本研究报告涉及具体公司的披露信息，请访问https://research.citicsinfo.com/disclosure。

法律主体声明

本研究报告在中华人民共和国（香港、澳门、台湾除外）由中信证券股份有限公司（受中国证券监督管理委员会监管，经营证券业务许可证编号：Z20374000）分发。本研究报告由下列机构代表中信证券在相应地区分发：在中国香港由CLSA Limited（于中国香港注册成立的有限公司）分发；在中国台湾由CL Securities Taiwan Co., Ltd.分发；在澳大利亚由CLSA Australia Pty Ltd.（商业编号：53 139 992 331/金融服务牌照编号：350159）分发；在美国由CLSA（CLSA Americas, LLC除外）分发；在新加坡由CLSA Singapore Pte Ltd.（公司注册编号：198703750W）分发；在欧洲经济区由CLSA Europe BV分发；在英国由CLSA （UK）分发；在印度由CLSA India Private Limited分发（地址：8/F, Dalamal House, Nariman Point, Mumbai 400021；电话：+91-22-66505050；传真：+91-22-22840271；公司识别号：U67120MH1994PLC083118）；在印度尼西亚由PT CLSA Sekuritas Indonesia分发；在日本由CLSA Securities Japan Co., Ltd.分发；在韩国由CLSA Securities Korea Ltd.分发；在马来西亚由CLSASecurities Malaysia Sdn Bhd分发；在菲律宾由CLSA Philippines Inc.（菲律宾证券交易所及证券投资者保护基金会员）分发；在泰国由CLSA Securities (Thailand) Limited分发。

针对不同司法管辖区的声明

中国大陆：根据中国证券监督管理委员会核发的经营证券业务许可，中信证券股份有限公司的经营范围包括证券投资咨询业务。

中国香港：本研究报告由CLSA Limited分发。本研究报告在香港仅分发给专业投资者（《证券及期货条例》（香港法例第571 章）及其下颁布的任何规则界定的），不得分发给零售投资者。就分析或报告引起的或与分析或报告有关的任何事宜，CLSA客户应联系CLSA Limited的罗鼎，电话：+852 2600 7233。

美国：本研究报告由中信证券制作。本研究报告在美国由CLSA（CLSA Americas, LLC除外）仅向符合美国《1934年证券交易法》下15a-6规则界定且CLSA Americas, LLC提供服务的“主要美国机构投资者”分发。对身在美国的任何人士发送本研究报告将不被视为对本报告中所评论的证券进行交易的建议或对本报告中所述任何观点的背书。任何从中信证券与CLSA获得本研究报告的接收者如果希望在美国交易本报告中提及的任何证券应当联系CLSA Americas, LLC（在美国证券交易委员会注册的经纪交易商），以及CLSA 的附属公司。

新加坡：本研究报告在新加坡由CLSA Singapore Pte Ltd.，仅向（新加坡《财务顾问规例》界定的）“机构投资者、认可投资者及专业投资者”分发。就分析或报告引起的或与分析或报告有关的任何事宜，新加坡的报告收件人应联系CLSA Singapore Pte Ltd，地址：80 Raffles Place, #18-01, UOB Plaza 1, Singapore 048624，电话：+65 6416 7888。因您作为机构投资者、认可投资者或专业投资者的身份，就CLSA Singapore Pte Ltd.可能向您提供的任何财务顾问服务，CLSA Singapore Pte Ltd豁免遵守《财务顾问法》（第110章）、《财务顾问规例》以及其下的相关通知和指引（CLSA业务条款的新加坡附件中证券交易服务C部分所披露）的某些要求。MCI（P）085/11/2021。

加拿大：本研究报告由中信证券制作。对身在加拿大的任何人士发送本研究报告将不被视为对本报告中所评论的证券进行交易的建议或对本报告中所载任何观点的背书。

英国：本研究报告归属于营销文件，其不是按照旨在提升研究报告独立性的法律要件而撰写，亦不受任何禁止在投资研究报告发布前进行交易的限制。本研究报告在英国由CLSA （UK）分发，且针对由相应本地监管规定所界定的在投资方面具有专业经验的人士。涉及到的任何投资活动仅针对此类人士。若您不具备投资的专业经验，请勿依赖本研究报告。对于英国分析员编纂的研究资料，其由CLSA （UK）制作并发布。就英国的金融行业准则，该资料被制作并意图作为实质性研究资料。CLSA （UK）由（英国）金融行为管理局授权并接受其管理。欧洲经济区：本研究报告由荷兰金融市场管理局授权并管理的CLSA Europe BV 分发。

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中信证券-资产配置专题系列研究-和而不同：财富配置趋势与私募策略价值-230421.pdf