基金首席分析師：單開佳

　　基金高級分析師：孫志遠

　　隨著近兩年以來的強勁走勢，以及A股市場表現疲弱，QDII基金再度回歸大眾視野，成為近期投資者關注的焦點。與剛問世時相比，現在的QDII基金已經從千人一面、集聚港股的初級階段，過渡到百花齊放，品類繁多的成熟階段。

　　圖1近年來投資于美國的QDII基金與A股市場對比(統計區間：2010-12-31到2014-7-3)

　　資料來源：海通證券金融產品研究中心

　　各基金之間的顯著差異最為直觀的體現在收益相關性上，同一時點不同投資對象的QDII基金業績差異可能非常大。以2013年為例，如果投資者選擇了投資于美國市場的基金，其年收益可能超過30%，但如果按照歷史表現，將資產配置在貴金屬QDII之上，下跌幅度也可能超過30%。不難看出，分化程度日益加大的QDII基金對投資者的品種選擇提出了更高的要求，而市場上關于QDII基金的投資策略研究相對匱乏，這也是本系列報告希望研究和解決的主要目的。世界杯正如火如荼的進行，這個系列報告也力圖讓投資者打開全球配置的視野，用QDII基金來贏取基金投資中的“世界杯”。本篇作為系列報告的“開場哨”，希望通過對QDII基金的分類，把握其主要矛盾，讓投資者對QDII基金的本質能有簡單直觀的認識，也為之后分析每種QDII基金的收益影響因素，以及相應的投資策略制定，打下堅實的基礎。

　　1.  為什么要進行分類

　　QDII的投資可以分為類別配置和個基選擇兩大步驟。對于收益主要依賴于投資對象，且相關性偏低的資產來說，恰當的分類是獲取收益的關鍵。這點非常類似于大類資產配置、行業配置和個股選擇的收益貢獻，由于大類資產之間的收益相關性要遠低于行業及個股，因此大類資產配置通常是投資組合中最為主要的收益來源。

　　分類的最終結果是使得類別內部基金的收益差異盡可能小，類別之間基金的收益差異盡可能大。投資者找到每個類別的收益影響因子之后，只要相對準確的判斷因子未來表現，就可以對QDII的類別進行選擇，也完成了QDII基金配置的主要流程。至于接下來的個基選擇過程，由于類別內部品種差異較小，選擇難度大為下降，一般可以采用有效邊界的靜態方法或者歷史風格收益排序的動態方法加以甄別。

　　2.  如何進行分類

　　QDII基金中絕大部分是開放式品種，其申贖成本高(1.5%~3%之間)，贖回后資金到賬效率也非常低。即使是可以在二級市場上市交易的品種，雖然交易成本遠低于一級市場的申贖費用，但由于交投活躍度較差，資金進出時也容易較大的沖擊成本。所以整體來看，QDII基金的投資成本較高，不適合頻繁調倉。

　　投資成本高要求基金分類不應過細。對于判斷能力較強的投資者來說，過細的分類雖然便于把握品種間的輪動關系，但是也容易導致品種輪動過于頻繁，其輪動收益可能還無法彌補基金輪換所產生的成本，這點是在QDII基金分類中需要注意的地方。

　　2.1兩種分類方法介紹

　　基于投資范圍的直觀分類法

　　基于投資范圍是一種最為簡便和直觀的分類方法，也為市場廣為所用，但是這種方法也存在著諸多不足。

　　首先，該方法容易將類別分得過細。基金公司發行QDII都會找到一些賣點，但這些賣點并不會使其表現顯著獨立于其他品種。如果僅僅根據某一賣點，就將該基金獨立劃類，那么必然導致QDII分類過細過雜。以投資于新興市場的QDII為例，如果根據其基金名稱，可能會將其細分為亞太主題、紅籌主題和港股主題等類別，但事實上，這些類別的收益相關性極高，在其之間進行判斷及基金輪動，效率其實是非常差的。

　　表1QDII中以新興市場為投資對象的業績相關系數(統計區間：2006年1月到2014年5月)

　　資料來源：海通證券金融產品研究中心

　　其次，該方法無法量化考察類別之間的相似程度。本質上說，基于投資范圍的分類是一種主觀分類法，投資者無法通過類別而了解到各類別之間進一步的相似程度高低，也很難做到靈活的再聚類。由于不同投資者能力存在差異，所以再聚類對于投資者其實是非常重要的。對于那些金融知識豐富、市場預判能力較強的投資者來說，分類越細，其主動調整的空間越大，能夠便于其挖掘每個細分類別間的輪動收益；而對于那些金融市場了解不多，預判能力一般的投資者來說，把握大資產類別方向，將更多的職能，例如國別輪換，資產輪動等“外包”給基金經理是更加合理的選擇，這就需要基金分類做得相對粗一點，一些相似程度較高的類別可以合并到一起，例如之前提到的亞太主題、紅籌主題和港股主題，其之間相似程度較高，則可以再聚類為新興市場主題類別，便于只希望在成熟市場和新興市場之間切換的投資者進行選擇。但是因為非量化方法無法測度組間差異高低，所以無法根據自身需求進行靈活再聚類。

　　基于樣本距離的聚類分析法

　　鑒于此主觀分類法的種種不足，我們更建議采用統計學當中的聚類分析法對QDII基金進行量化分類。簡單來說，聚類分析是在個體的多指標體系之下，通過計算個體之間的指標綜合距離，將相近的個體逐步合并，并最終聚為一類的過程。

　　這種方法最大的好處在于可將組間差異定量化，清晰的看到不同類別之間的距離差異，以及細類聚合的過程。根據差異的容忍程度，投資者可以自由靈活的選擇類別數量，并揭示細類之間的相似程度。

　　本質上說，主觀分類法是一種事前分類法，無需實際投資運作或漲跌幅，根據常識和經濟理論便可進行；聚類分析法是一種事后分類法，由于它依賴于不同時期收益率的差異程度，所以必須要求有實際的投資業績或漲跌。如果聚類分析結果與主觀分析基本一致，相當于實現了理論分類與實際表現的結合，更加能夠增強分類結果的可信度。

　　2.2聚類分析法的過程

　　聚類標的選擇

　　目前市場上共有82只QDII基金(剔除同一基金旗下的不同份額和ETF產品的鏈接基金)，既有跟蹤指數表現的被動型產品，也有依賴于基金經理的主動型產品。為了剔除主動管理能力的影響，我們假設基金嚴格按照比較基準的范圍進行投資，用比較基準的歷史表現作為聚類標的。此外，鑒于比較基準指數數據的可得性，也為了減少初始聚類數量，我們對一些相似標的進行了初步合并。舉例來看，對于以成熟市場價值風格指數為基準的產品，例如長信標普100等權、大成標普500等權，我們將其歸并到成熟市場價值型QDII類中，并以統一使用標普500指數來衡量這一類別整體表現。根據以上原則，我們將所有QDII分為13個子類別，具體如下：

　　表2QDII初始類別以及相應的表征指數

　　資料來源：海通證券金融產品研究中心

　　注：截止到20140630

　　還有一些初始類別因為同類QDII基金過少，所以分析中予以剔除。

　　聚類方法

　　采用分層聚類算法，計算每個業績考核期間各類別之間的距離，每步將兩個距離最近的類別合并，直到最終全部歸為一類。樣本間具有多種距離定義方式，在此我們采用歐式距離來衡量樣本間不同時期收益率的整體差異。

　　定類原則

　　根據經驗法則，設置類別距離長度，對聚類過程進行切分。低于要求距離長度的全部歸為一類，以此確定分類數量和類別內部構成。

　　3.  分類結果

　　利用SPSS軟件的Hierarchical Cluster模塊，對2005年以來13個標的指數的月度收益率進行聚類分析，按照5的

　　4.距離標度，可以將分為以下7類：

　　第一類：成熟市場組。包括納斯達克指數、標普500指數和醫療行業指數。

　　第二類：新興市場組。包括恒生指數、金磚四國指數、亞洲(除日本)指數和恒生紅籌指數。

　　第三類：資源組。包括能源行業指數、原材料行業指數。

　　第四類：地產相關組。美國REITs指數。

　　第五類：奢侈品相關組。道瓊斯奢侈品指數。

　　第六類：逆周期組。美國債券指數。

　　第七類：避險組。黃金現貨。

　　圖2 QDII基金分層聚類過程

　　資料來源：海通證券金融產品研究中心

　　圖3 QDII基金分層聚類冰柱圖

　　Vertical Icicle

　　資料來源：海通證券金融產品研究中心

　　似乎將13個指數分成7類略微顯多，但事實上這些類別之間的距離是差異很大的，也就是說，每個類別的整體收益都具有足夠的獨立性。從經濟意義上看，新興市場組代表主要代表了全球工業產成品市場，即“世界工廠”，其受到終端需求和庫存的影響，容易產生同頻共振。成熟市場組中以美國市場指數為主，除了常見的納指和標普500指數外，還包含了醫療行業指數，這與醫療創新和大型藥廠集中于美國不無關系，也代表了全球的終端需求。資源組則以能源提供商和工業原料加工商為主，代表全球市場的上游行業。其余組別都只包括單一指數，這主要源自于其投資對象的異質性，我們會在系列報告之二中對其特性和收益影響因素進行詳細分析。

　　當然，如果設置更高的距離標度，可以縮小聚類數量，增加組類品種個數，也能夠衡量前述組別之間的相似程度。例如分成4類的話，根據冰柱圖(圖3)所示，避險組中的黃金和逆周期組中的債券可以聚為一類，地產相關組仍然獨立為一類，新興市場組也沒有發生改變，資源組、奢侈品組和成熟市場組則再聚合為一類。