2023年私募年度策略报告：春暖花开会有时

一、2023年市场回顾

1、股票市场

2023年，股票市场仍是跌宕起伏的一年，从大级别的行情来看，基本可分为1月至4月的震荡修复与5月至12月的震荡回落两个区间，行业板块轮动较快，AIGC、华为产业链等主题投资贯穿全年行情，基金重仓板块在存量博弈的市场环境里震荡下行。

在2023年1月至2月，受管控放开、消费复苏的乐观情绪推动下，市场迎来反弹。3月至6月，市场整体趋于震荡，但主题投资受到投资者热捧。受海外Chatgpt影响，TMT板块主导的主题投资集聚市场人气，从上游算力至下游应用轮番表现。在7月，部分利好政策出台推动市场小幅反弹后，市场在8月出现较大幅度下跌，北向资金单月流出近900亿，月末各项高级别利好政策开始出台，如印花税减半、规范减持、监管再融资等等，9月至10月上旬基本维持在窄幅的区间震荡。10月下旬，市场整体再次破位下跌，上证指数跌破3000点，在11月震荡上涨至3100点附近，12月再次跌至3000点下方，最后两个月因市场交投情绪较低，增量资金不足，弹性更高的小市值板块成为活跃资金追捧的方向。

截至12月29日，上证指数收盘2974.93点，全年跌幅为3.70%，12月单月跌幅为1.81%。深证成指收盘9524.69点，全年跌幅为13.54%，12月单月跌幅为2.08%。

行业上，按中信一级行业分类，30个行业中，全年共11个行业实现上涨，19个行业下跌，其中，通信、传媒、煤炭涨幅靠前，消费者服务、房地产、电力设备与新能源等行业跌幅较大。从12月单月来看，有色、通信等涨幅靠前，汽车、房地产等行业跌幅较大。

北向资金在1月至2月大幅流入，随后流入速率放缓，在8月开始快速流出，但在12月最后几个交易日再次大幅流入，全年净买入约437亿元，当下在存量博弈的市场中对行情具有较大影响力。

图1：2023年中信一级行业收益排名前五及后五(%)

数据来源：wind，数据截至2023年12月29日

2、商品市场

根据wind数据显示，从各南华综合指数来看，今年，南华商品指数上涨6.21%，细分指数来看，南华贵金属指数涨幅最高，全年涨幅约为13.37%，南华有色金属指数跌幅最大，全年跌幅为8.40%。截止12月31日，南华商品指数12月度跌幅为1.12%。在本月南华金属指数涨幅最高，月度涨幅约为2.18%，南华农产品指数跌幅最大，月度跌幅约为3.51%。

2023年商品市场表现相对强势，延续了2019年以来的上涨态势，年内呈现“M型”走势。2022年四季度伴随着疫情防控动态调整以及社会面经历“开放--达峰--好转”之后，商品价格提前于基本面开启了震荡上行的行情。一季度国内制造业PMI进入扩张区间，支撑经济延续弱复苏，因此商品指数价格在1月微涨之后继续高位震荡。3月两会设定2023年经济增长目标为5%低于市场普遍预期，4-5月商品价格进入回调阶段，二季度制造业PMI进入萎缩区间，PPI在上半年的同比降幅不断扩大并在6月达到最高。市场围绕国内是否存在通缩问题进行博弈，而上层在6月中旬进行了年内第一次降息，商品价格由此进入反弹向上趋势，并且品种之间价格振幅波动同步放大。三季度政策面集中发力，中央政治局会议释放宽财政宽地产信号，专项债发行节奏加快，制造业PMI自6月始至9月温和反弹，商品指数价格上行约20%。四季度开始一揽子化债计划实施，10月银行间流动性收敛，资金面快速收紧，外部市场环境的高通胀压力缓慢化解，原油价格在巴以冲突局势缓解下迅速调整到70元附近水平，共同影响国内商品价格进入年末震荡行情。

图2：2023年南华商品指数涨跌幅（%）

数据来源：wind，数据截至2023年12月29日

3、海外市场

美股今年以来创下非常强劲的表现，但结构性分化效果同样明显。受益于人工智能领域应用突破和制造业回流的提振，苹果、英伟达、特斯拉、微软、亚马逊、谷歌、Meta七只科技股在今年以来的平均收益率达到110%以上，而标普500指数本身的涨跌幅为24.23%，说明除七大科技巨头以外的493只成分股对指数造成向下拉动的效应（数据来源：东方财富Choice，数据截至2023年12月29日，以上信息不构成任何股票推荐或投资建议，个股过往数据不代表未来表现，投资需谨慎）。

与A股相同，美股在经历了2022年的大幅下跌之后于2023年首月取得开门红。虽然美联储仍处于加息阶段，但是华尔街在当时对于暂停加息的预期是比较强烈的，不过决策者年初就此乐观情绪给予了否定，并且核心通胀水平依然较高，不支持在没有看到经济下行迹象时提前结束加息动作。随华尔街调整加息预期之后，美股在2月主动出现调整。3月中旬硅谷银行宣布破产引发美国银行业危机，也导致美联储不得不在短期释放流动性。2022年8月生效的芯片法案促使海外半导体公司将工厂搬回美国，因此今年上半年美国的制造业进入非常强劲的增长周期，与人工智能题材一起推动美股在二季度继续上涨，我们在前文提到的七只科技巨头的年度涨幅集中在上半年体现。在取得巨幅上涨之后，三季度指数宽幅震荡中有所调整，主要由于投资者在季度初期认为加息周期将在未来快速结束，但随着利率季度中走高，九月成为年内跌幅最大的月份，但好处在于就业市场和通胀数据的确呈现一定降温迹象。十月，20年期与30年期美债利率在月中突破5%，达到2007年7月水平。美股实际赚钱效应较差，除去七只科技股以外，其他493只标普500指数成分股年内平均收益为负值。但自十一月开始全球股市受美债急速下跌影响实现大幅反弹，并且除科技以外的利率敏感板块如房地产、可选消费、金融等行业也获得市场快速持仓。

图3：2023年海外及港股指数涨跌幅

数据来源：东方财富Choice，数据截至2023年12月29日

二、私募基金策略本年回顾

2023年，量化股票策略整体赚钱效应优于主观选股策略，传统权重行业领跌，多数量化策略产品超额积累集中于下半年，也打破了过去几年量化策略在四季度超额表现乏力的季节性效应，CTA策略表现出较好的独立性和“危机alpha”特性，与2022年先高后低的策略整体收益走势有所不同。针对每类策略，我们以市场较有代表性的基金构建了股票观察池，以观察不同策略上半年的表现并进行对比。

图4：2023年私募基金策略收益结构

数据来源：排排网数据库，数据截至2023年12月29日

1、主观多头

今年市场总体先涨后跌，主观多头产品大多在1月的普涨行情中积累了一定收益，但随着后续市场回落，产品净值表现开始分化，在TMT板块持仓较多的管理人在3月至6月仍有一定表现。但大多管理人在下半年均回吐了较多收益。今年以来，截止至2023年12月29日，排排网·主观多头策略指数年内跌幅为6.42%。

12月市场有所回撤，大部分股票多头产品在12月录得负收益，我们以102只比较有代表性的股票主观多头策略基金构建主观多头策略的观察池，并对他们的当月表现进行统计观察。

在观察的代表产品中，12月平均收益为-1.82%，观察产品的月度收益的分位图如下图所示，12月收益中位数为-1.74%。从下图可以看出，12月观察产品的收益与11月相比重心有所下移，收益的最大值与最小值与11月相比均有降低，25%分位数至75%分位数区间与11月相比差异缩小，表明12月产品收益与11月相比分化程度相对减弱。

图5：股票主观多头策略收益分布图（%）

数据来源：排排网数据库，数据截至2023年12月29日

2、 量化多头

2.1 市场情绪跟踪

2023年全年沪深两市日成交额平均值达到8752.40亿元左右，其中有44%左右的交易日可以达到平均值以上。北向资金今年以来净买入437.04亿元，相比于去年少买入463.16亿元。规模指数年度收益排名为：中证1000（-6.28%）> 中证500（-7.42%）> 沪深300（-11.38%）。指数换手率在上半年走高后下半年于低位徘徊。

图6：沪深两市日度成交金额（亿元）

数据来源：东方财富Choice，数据截至2023年12月29日

图7：2023年规模指数日频表现（净值化）

数据来源：东方财富Choice，数据截至2023年12月29日

图8：三大规模指数今年以来5日平均换手率分位数

数据来源：东方财富Choice，数据截至2023年12月29日

2.2 2023年量化私募代表产品业绩统计

沪深300指增：选取市场21只产品作为代表产品。2023年，沪深300指数收益率为-11.38%。在观察的代表产品中，2023年平均超额收益为9.77%，超额收益中位数为8.44%，最小值为-2.92%，最大值为21.12%，超额收益标准差为5.19%。

图9：沪深300指增策略收益分布图

数据来源：排排网数据库，数据截至2023年12月29日

表1：沪深300指增策略收益月度及全年四分位表

数据来源：排排网数据库，数据截至2023年12月29日

中证500指增：选取市场45只产品作为代表产品。2023年，中证500指数收益率为-7.42%。在观察的代表产品中，2023年超额平均收益为12.46%，超额收益中位数为11.64%，最小值为-4.45%，最大值为30.72%，超额收益标准差为6.67%。

图10：中证500指增策略收益分布图

数据来源：排排网数据库，数据截至2023年12月29日

表2：中证500指增策略收益月度及全年四分位表

数据来源：排排网数据库，数据截至2023年12月29日

中证1000指增：选取市场23只产品作为代表产品。2023年，中证1000指数收益率为-6.28%。在观察的代表产品中，2023年超额平均收益为18.42%，超额收益中位数为17.12%，最小值为10.11%，最大值为31.28%，超额收益标准差为5.30%，四分位图如下所示。

图11：中证1000指增策略收益分布图

数据来源：排排网数据库，数据截至2023年12月29日

表3：中证1000指增策略收益月度及全年四分位表

数据来源：排排网数据库，数据截至2023年12月29日

（4） 空气指增：选取市场19只产品作为代表产品。2023年，中证全指指数收益率为-7.04%。在观察的代表产品中，2023年超额平均收益为17.90%，超额收益中位数为17.90%，最小值为-3.09%，最大值为53.35%，超额收益标准差为11.38%，与500增强产品的收益对比图如下所示。

图12：空气指增与500增强产品收益对比图

数据来源：排排网数据库，数据截至2023年12月29日

3、CTA策略

我们选择了市场上比较有代表性的管理人对其收益情况进行统计分析。我们选取了22只量化CTA产品与12只主观CTA产品进行分析对比。

（1） 量化：2023年，量化系产品期间平均收益率为0.93%，最小值为-46.72%，最大值为24.71%，标准差为14.67%。22只代表产品中10只取得正收益表现。

图13：量化CTA策略收益分布图

数据来源：排排网数据库，数据截至2023年12月29日

（2） 主观：2023年，主观系产品期间平均收益率为0.92%，最小值为-11.48%，最大值为13.31%，标准差为9.21%。12只代表产品中6只取得正收益。

图14：主观CTA策略收益分布图

数据来源：排排网数据库，数据截至2023年12月29日

三、2024年市场展望

1、股票：最艰难的时刻或已过去，市场进入较高投资性价比阶段

国际上，2024年其中一个非常重要的变量，就是美联储将开始降息，市场目前开始围绕从几月开始降息开展讨论。美债收益率的下降让外围因素对A股市场的扰动大幅降低，经历去年8月以来的快速流出后，北向资金基本把上半年的流入悉数卖出，2024年仍持续流出的概率较低，或有一定流入的需求。并且，美债收益率的下跌有助于提高权益资产的估值。

国内，从当前经济数据来看，国内经济仍在逐步复苏的过程中，只是速率或不及大家在去年的乐观预期。但在去年8月以来，推行的多项利好政策正在逐步改善着交易环境、推动着经济复苏，但政策的传导需要时间，耐心等待政策落地后对经济、对市场的积极影响。另外，当前政策工具箱中可动用的资源仍有很多，后续或许有更多利好落地，险资等长期资金也有望逐步进场，我们对2024年市场的政策面与资金面都有较为乐观的预期。

股票市场上，经过近两年的回调，市场估值再度来到较为极致的低位，四季度实际上经济与市场的环境已经有了很大的改善，市场部分制度上的漏洞也得到一定程度的修补，险资、央企等长期资金逐步提高权益配置，美债收益率回落，人民币汇率大幅升值等等，但因市场情绪仍较为低迷，场外资金观望情绪浓厚，导致以上利好还没有在当前市场上得到合适的定价。但无论从本轮跌幅还是从估值等因素来看，当前或已处于底部区域，赔率与胜率较高。2024年，随着后续政策逐步催化、企业盈利开始改善，当市场情绪转暖时，市场可能会有较为明显的修复，我们认为，最艰难的时刻或已过去，明年市场或将逐步走出底部区域。

估值方面，我们选择市盈率PE（TTM）指标来评估市场估值。在下列各个大盘指数中，创业板指的近五年PE百分位处于低位，创业板指近十年PE百分位相对处于低位。

表4：市场指数估值表

数据来源：wind，数据截至2023年12月29日

2、CTA：

2023年，商品价格在预期和现实之间的较量中低频波动，总体来说，市场在上半年呈现疲弱态势，而下半年则逐渐走强，此外，不同板块之间的表现也存在一定差异。中长周期CTA策略产品收益与南华商品指数普遍相关性较高，因此在下半年商品市场上涨行情中多数产品取得较好收益。虽然今年商品市场的整体波动率较2022年高位下行处于较低位置，但是仍为不同策略管理人提供了阶段性趋势。从3月初到5月中旬，一季度乐观的宏观经济及产业预期被经济数据不断打压，偏多头持仓的管理人回撤加剧。短周期管理人在时序和截面波动率双升的环境下转向较快，率先开始反弹。6-9月产品的beta属性较强，中长周期产品开始发力上涨，基本面数据确定出现缓慢复苏，虽然截面波动率相较历史水平较低，但是品种间强弱关系比较稳定，因此一些百亿级别的复合型量化CTA管理人多数集中于三季度修复前期回撤。

2024年，我们更加期待商品市场提供的策略机会。首先，美债利率下行的预期已经反应到实际利率的下调，海外风险资产价格已在10-12月有明显上升，或将提供给期货策略延长的窗口期。不少管理人在近两个月有比较不错的收益表现，其中不乏在部分矛盾突出品种上的获利，例如铁矿石、纯碱，应警惕未来可能导致收益回吐的盘面行情，我们建议投资者可以去了解管理人产品持有此类品种集中度这一数据，或视情况适当调整产品的持仓权重。长期来看，当前市场无论时序还是截面波动都处于较低水平，可考虑以中短周期策略产品为主，中长趋势策略产品为辅。

结合以上分析，对于不同风险偏好的投资者，可参考以下资产配置比例优化投资组合（以下表格仅供参考，具体比例请投资者根据自身风险识别及承受能力等实际情况自行决定）：

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