目录索引
一、中银量化价值基金基本信息 .................................................................................................4
（一）基金产品简介：量化基金产品，持有人以个人投资者为主 .................................4
（二）基金经理：丰富的投资管理经验 ............................................................................6
（三）中银基金：千亿规模的基金管理人 ........................................................................7
（四）业绩表现：超额收益稳定，胜率较高 ....................................................................8
二、基金产品持仓分析 .................................................................................................................9
（一）资产配置结构分析：自上而下适时调整资产配比 .................................................9
（二）行业配置结构分析：持仓行业相对集中，重仓行业灵活切换 .............................9
（三）重仓股配置结构分析：量化选股，持仓分散 ......................................................10
三、产品特点分析 .......................................................................................................................12
（一）产品增强效果：超额收益稳定，同类产品排名领先 ...........................................12
（二）持仓风格：适时调整选股模型，紧跟市场风格切换 ...........................................13
1. 与自身比较：近两年的风格变化明显 13
2. 与沪深300 指数比较：近两年的超配行业差异明显，相关性相对较高 .........15
3. 交易频率：灵活优选个股，换手率相对较高 ....................................................16
（三）收益归因：价值风格贡献最大，成长风格贡献逐渐增加 ...................................16
四、风险提示 ...............................................................................................................................19
图表索引
图 1：广发金融工程权益型基金研究框架 .....................................................................4
图 2：中银量化价值基金规模（单位：亿元） .............................................................5
图 3：中银量化价值基金产品持有人结构变动图 .........................................................6
图 4：中银基金合计资产管理规模（单位：亿元） .....................................................7
图 5：中银基金旗下产品数量（单位：只） .................................................................7
图 6：中银基金旗下产品规模(单位：亿元) ...................................................................7
图 7：中银量化价值历史收益率变化 .............................................................................8
图 8：中银量化价值资产配置变化（%） ......................................................................9
图 9：中银量化价值重仓行业占股票资产比例（%） ................................................10
图 10：中银量化价值重仓股占股票资产比例（%） ..................................................11
图 11：中银量化价值月度超额收益分布（%） ..........................................................12
图 12：中银量化价值与沪深 300 指数增强基金收益比较结果 ...................................13
图 13：中银量化价值2018 年与2019 年的行业配置变化（%） ................................14
图 14：中银量化价值重仓股占股票资产权重变化 .....................................................14
图 15：中银量化价值与沪深 300 指数的行业偏离情况（%） ...................................15
图 16：该基金与沪深300 的分年度相关系数比较 ......................................................16
图 17：该基金与沪深300 指数的历史滚动相关系数 ..................................................16
图 18：中银量化价值与同类产品的平均换手率对比 .................................................16
图 19：净值法风格归因（单位：%） ..........................................................................17
图 20：中银量化价值各行业股票收益贡献（%） ......................................................17
图 21：中银量化价值各行业股票超额收益贡献（%） ..............................................18
表 1：中银量化价值混合基金基本信息 ..........................................................................4
表 2：基金经理历任的基金产品信息 ..............................................................................6
表 3：中银量化价值历史业绩统计 ..................................................................................8
表 4：中银量化价值重仓行业前5 名明细 .....................................................................10
表 5：中银量化价值重仓股票前10 名明细 ...................................................................11
表 6：中银量化价值收益率与沪深300 指数增强基金对比情况 .................................13
表 7：中银量化价值收益贡献较大的个股信息 ............................................................18
表 8：中银量化价值涨幅较大的个股信息 ....................................................................18
基金经理 赵志华
中银量化价值混合型基金是中银基金旗下的量化基金产品，该基金建立数量化
投资策略投资模型，主要采用自上而下的资产配置和自下而上的个股精选的投资策
略，在控制风险的前提下力求收益最大化。
根据广发金融工程团队的权益型基金研究框架，我们将从基金业绩表现、持仓
分析、产品风格特征和收益归因等角度详细分析该基金产品的基本特征。
图 1：广发金融工程权益型基金研究框架
数据来源： ，
一、中银量化价值基金基本信息
（一）基金产品简介：量化基金产品，持有人以个人投资者为主
中银量化价值混合基金（）是中银基金旗下的混合型基金产品，该
基金成立于2017年11月24日，通过数量化投资策略模型，结合自上而下的资产配置
策略和自下而上的个股精选策略，在严格控制风险的基础上，力争获取超越业绩比
较基准（沪深300指数收益率*80%+中债综合指数收益率*20%）的超额回报，追求
基金资产的长期稳定增值。该基金的基金经理为赵志华先生， 数据显示，截至2020
年第一季度，基金规模为亿元。
表 1：中银量化价值混合基金基本信息
基金代码
产品类型 偏股混合型基金
基金简称 中银量化价值
成立时间 2017-11-24
基金管理人 中银基金管理有限公司
最新规模（亿元）
本基金通过量化投资模型精选个股，在严格控制风险的前提下，追
投资目标 求基金资产的长期稳定增值，力争实现超越业绩比较基准的投资回
报。
基金托管人 兴业银行股份有限公司
最高赎回费率（%）
托管费率（%）
数据来源： ，
根据中银量化价值的招募说明书，该基金旨在通过数量化投资策略实现基金资
产的长期稳定增值。该基金的投资策略主要包括自上而下的资产配置策略和自下而
上的个股精选策略，借助量化模型发挥数量化投资纪律严格和投资视野比较宽阔等
方面的优势，另外辅以依托基金管理人固定收益团队研究成果的债券投资策略和以
套期保值为目的的衍生品投资策略等，在控制风险的前提下力争实现收益最大化。
基金规模方面，根据 的统计数据，中银量化价值的发行初期规模为亿元，
基金成立后规模小幅缩减。2019年年初至同年第三季度，该基金的基金规模稳定增
长，目前该基金的基金规模为亿元。
图 2：中银量化价值基金规模（单位：亿元）
中银量化价值基金规模合计（单位：亿元）
0 1 2 3 4
2017-12-29
2018-03-30
2018-06-29
2018-09-28
2018-12-28
2019-03-29
2019-06-28
2019-09-30
2019-12-31
2020-03-31
数据来源： ，
持有人结构方面，中银量化价值自成立以来，绝大部分持有人均为个人投资者。
根据 的统计数据，该基金成立以来至2019年第二季度，100%的持有人为个人投资
者，随后机构投资者逐渐增加，2019年年报数据披露，基金持有人中有%
管理费率（%）
最高申购费率（%）
业绩比较基准 沪深300 指数收益率*80%+中债综合指数收益率*20%
为机构投资者。
图 3：中银量化价值基金产品持有人结构变动图
管理人员工持有比例（%） 机构投资者持有比例（%） 个人投资者持有比例（%）
数据来源： ，
（二）基金经理：丰富的投资管理经验
中银量化价值的基金经理为赵志华先生，金融工程博士，现担任中银基金管理
有限公司助理副总裁。 数据显示，赵志华先生有年的基金经理工作经验，历任
管理的基金数量为5只，目前在任管理的基金数量为2只。
赵志华先生曾任 金融创新部量化投资经理,资产管理总部投资主办，并于2011年
加入中银基金管理有限公司,曾担任基金经理助理、专户投资经理。赵志华先生于
2015年至2018年2月担任中银优秀企业基金经理，于2016年6月至2018年2月担任中银
腾利基金经理，于2016年11月至2019年10月担任中银研究精选基金经理。 2017年11
月起至今，赵志华先生任中银量化价值基金经理。
表2：基金经理历任的基金产品信息
基金代码 基金名称 基金类型 基金规模（亿元） 任职日期 离职日期
中银量化价值 偏股混合型基金 2017-11-24 至今
中银量化精选 灵活配置型基金 2016-12-13 至今
中银腾利A 灵活配置型基金 2016-06-21 2018-02-09
中银研究精选 灵活配置型基金 2016-11-02 2019-10-21
中银优秀企业 偏股混合型基金 2015-07-27 2018-02-23
中银腾利 C 灵活配置型基金 2016-06-21 2018-02-09
数据来源： , （截至2020年4月23日）
（三）中银基金：千亿规模的基金管理人
中银量化价值的基金管理人为中银基金管理有限公司，成立于2004年8月12日，
%的股份由中国银行持有，其资产管理规模位居行业前列。 数据显示，截 至2020
年4月23日，中银基金合计管理资产规模在140家公募基金公司中排名第15名，旗下管
理产品规模合计为亿元，非货币基金的基金规模为亿元。
中银基金旗下基金产品覆盖了股票、债券和货币等多种资产类型。根据 数据，
截至2020年4月23日，中银基金管理旗下的基金数量为120只，其中8只股票型基金产
品的合计规模为亿元，53只混合型基金的基金规模为亿元，47只债券型
基金的基金规模为亿元，9只货币型基金的基金规模为亿元， 3只
QDII型基金的基金规模亿元。
图 4：中银基金合计资产管理规模（单位：亿元）
4500
4000
3500
3000
2500
2000
1500
1000
500
0
基金管理人资产净值合计 基金管理人资产净值合计(非货币)
数据来源： ，
图 5：中银基金旗下产品数量（单位：只） 图 6：中银基金旗下产品规模(单位：亿元)
60
50
40
30
20
10
0
数据来源： , （截至2020年4月
23日）
3000
2500
2000
1500
1000
500
0
数据来源： , （截至2020年4月
23日）
（四）业绩表现：超额收益稳定，胜率较高
中银量化价值2019年以来持续跑赢业绩比较基准。根据 的统计数据，截至 2020
年4月23日，中银量化价值近一年实现了%的收益，业绩比较基准同区间内的收
益为%，中银量化价值大幅跑赢业绩比较基准，实现%的超额收益。
图 7：中银量化价值历史收益率变化
()
()
()
累计超额收益（右轴） 中银量化价值 业绩基准
20%
15%
10%
5%
0%
-5%
数据来源： ，
超额收益稳定是该基金产品的特点之一。根据 的统计数据，2019年5月至
2020年3月合计11个完整的月份，10个月获得超越业绩比较基准的超额收益，区间内
按工作日计算的日胜率为%，与业绩比较基准相比的超额收益为%，其中
2019年7月的超额收益相对较高，区间超额收益为%；2020年1月的胜率较高，日胜
率为%。整体而言，该基金产品可实现比较稳定的超额收益。
表3：中银量化价值历史业绩统计
平均日度胜率（%） 区间超额收益率（%） 区间年化超额收益率（%）
2019 年 5 月
2019 年 6 月
2019 年 7 月
2019 年 8 月
2019 年 9 月
2019 年 10 月
2019 年 11 月
2019 年 12 月 () ()
2020 年 1 月
2020 年 2 月
2020 年 3 月
合计
数据来源： ,
二、基金产品持仓分析
中银量化价值的投资策略包括两部分：自上而下的资产配置策略，判断股票市
场和债券市场的走势，以指导基金的大类资产配置；自下而上投资标的研究，通过
建立数量化投资模型，选取低估值同时成长性较好的上市公司股票。
（一）资产配置结构分析：自上而下适时调整资产配比
根据招募说明书，中银量化价值的主要采用自上而下的资产配置策略。首先，
该基金基于宏观经济情况及证券市场整体走势的研究分析，通过研判股票市场和债
券市场相对投资收益的周期性特征开展战略资产配置。其次，在对证券市场当期的
系统性风险及各类资产的预期风险收益进行分析的基础上，合理调整股票资产、债
券资产和其他金融工具的投资权重，以达到控制风险和增加收益的目的。
根据中银量化价值披露的定期报告，该基金2018年各类型资产配置比例有较大
的波动，在2018年第一季度的股票资产配置比例为%，在同年第四季度的股票
资产比例为%；该基金2019年的资产配置趋于稳定，其中股票资产的配置比例
维持约80%。
图 8：中银量化价值资产配置变化（%）
0 20 40 60 80 100
2018-03-31
2018-06-30
2018-09-30
2018-12-31
2019-03-31
2019-06-30
2019-09-30
2019-12-31
2020-03-31
股票市值占比
数据来源： ，
（二）行业配置结构分析：持仓行业相对集中，重仓行业灵活切换
从基金历史持仓明细看，中银量化价值的持仓行业相对集中，重仓行业在不同
市场环境下能够灵活切换。
根据 的统计数据，自成立以来中银量化价值前5大重仓申万一级行业的合计权
重在40%~60%之间波动，持仓行业相对集中。根据2019年年报数据，中银量化价值
的前5大行业持仓合计权重为32%，较前期略有降低。
根据基金定期报告披露的持仓信息，该基金在连续两期的重仓行业重合度较低，
表明该基金能够根据市场环境灵活调整重仓行业及配置比例。据 的统计数据，中银
量化价值在2018年的主要重仓申万一级行业包括建筑装饰、化工和房地产等， 2019
年该基金的主要重仓行业为银行、非银金融、食品饮料和医药生物等。
图 9：中银量化价值重仓行业占股票资产比例（%）
0 10 20 30 40 50 60
2018/6/30
2018/12/31
2019/6/30
2019/12/31
第1重仓行业 第2重仓行业 第3重仓行业 第4重仓行业 第5重仓行业
数据来源： ，
表4：中银量化价值重仓行业前5名明细
第 1 重仓行业 第 2 重仓行业 第 3 重仓行业 第 4 重仓行业 第 5 重仓行业
2018/6/30 建筑装饰 化工 房地产 建筑材料 电气设备
2018/12/31 建筑装饰 房地产 机械设备 化工 银行
2019/6/30 银行 非银金融 食品饮料 电子 医药生物
2019/12/31 非银金融 银行 家用电器 食品饮料 医药生物
数据来源： ,
（三）重仓股配置结构分析：量化选股，持仓分散
在选股层面，中银量化价值主要通过量化多因子模型筛选个股。根据招募说明
书，该基金基于历史数据的实证检验构建量化模型，将超额收益的来源归纳为成长
因子、价值因子、动量因子、基本面因子、规模因子和流动性因子等。该基金依据经
济周期、行业周期、市场状态以及投资者情绪等多个层面，采用定量的模式挑选有
效的因子集合作为量化模型的因子，并依据投资目标，权衡风险与收益特征，构建
定量选股模型。
中银量化价值在个股层面的持仓比较分散，前10大重仓股的配置集中度相对较
低。据 数据显示，该基金2018年的前10大重仓股规模约占该基金股票资产的 20%，
第1大重仓股占该基金的股票市值不超过3%；该基金2019年的重仓股配置比例略有
上升，截至2020年第一季度，前10大重仓股的配置比例为%，仍处于相
对较为分散的水平。
图 10：中银量化价值重仓股占股票资产比例（%）
0 5 10 15 20 25 30 35 40
2018/3/31
2018/6/30
2018/9/30
2018/12/31
2019/3/31
2019/6/30
2019/9/30
2019/12/31
2020/3/31
第1名占比 第2名占比 第3名占比 第4名占比 第5名占比
第6名占比 第7名占比 第8名占比 第9名占比 第10名占比
数据来源： ，
表5：中银量化价值重仓股票前10名明细
重仓股股票
第 1 名
重仓股股票
第 2 名
重仓股股票
第 3 名
重仓股股票
第 4 名
重仓股股票
第 5 名
重仓股股票
第 6 名
重仓股股票
第 7 名
重仓股股票
第 8 名
重仓股股票
第 9 名
重仓股股票
第 10 名
2018/3/31 亿帆医药 晨鸣纸业 华新水泥 太阳纸业 滨化股份 潍柴动力 万科A 海螺水泥 威孚高科 金达威
2018/6/30 三一重工 隆基股份 海澜之家 中国交建 金达威 通威股份 工商银行 TCL 科技 中材国际 陕西煤业
2018/9/30 华新水泥 海螺水泥 用友网络 中国平安 农业银行 陕西煤业 建设银行 宝信软件 新安股份 华鲁恒升
2018/12/31 国投电力 正泰电器 金科股份 凤凰传媒 中天科技 大秦铁路 蓝光发展 福耀玻璃 苏垦农发 新华保险
2019/3/31 劲嘉股份 金地集团 三一重工 森马服饰 万润股份 汇鸿集团 玲珑轮胎 蓝光发展 物产中大 凤凰传媒
2019/6/30 中国平安 招商银行 美的集团 海螺水泥 万华化学 泸州老窖 伊利股份 五粮液 中国联通 海康威视
2019/9/30 中国平安 贵州茅台 平安银行 美的集团 招商银行 保利地产 温氏股份 恒瑞医药 三一重工 格力电器
2019/12/31 中国平安 贵州茅台 平安银行 招商银行 中信证券 光大银行 美的集团 海通证券 格力电器 恒瑞医药
2020/3/31 中国平安 贵州茅台 恒瑞医药 平安银行 招商银行 光大银行 海天味业 中信证券 华泰证券 永辉超市
数据来源： ,
()
三、产品特点分析
中银量化价值根据市场变化趋势，动态更新使用的模型及因子判定方法，灵活
调整选股策略以改进模型有效性，近一年获取了较稳定的超额收益。 数据显示，成
立至今的约两年时间内，该基金行业配置灵活，主要成分股变化明显，换手率高于
同类产品平均水平。
（一）产品增强效果：超额收益稳定，同类产品排名领先
中银量化价值增强效果稳定，在同类产品中排名相对领先。据 数据显示， 2019
年5月至2020年3月合计11个完整月份期间，该基金的业绩表现相对于比较基准的月
度胜率为91%，胜率相对较高。
图 11：中银量化价值月度超额收益分布（%）
超额收益
数据来源： ，
与沪深300指数增强类基金相比较，中银量化价值收益排名靠前。中银量化价值
虽然属于混合型基金，但从产品特征角度来看，该产品的重要特征是相对于基准沪
深300指数的超额收益稳定，因此我们从超额收益率的角度，将该产品与市场中的沪
深300指数增强类产品做了对比。据 数据显示，截至2020年4月23日，中银量化价值
近一年实现了%的收益，同时期沪深300指数的收益为%，该基金相较于
沪深300指数的超额收益为%。2019年之前成立的沪深300指数增强型基金共有
30只，同时期业绩为正的基金数量为28只，中银量化价值的业绩表现在上述基金产
品中排名第二。
中银量化价值的最大回撤相对较低，风险控制良好。 数据显示，截至2020
年4月23日，中银量化价值的最大回撤为%，优于沪深300指数同时期的表
现
（%）。另外，中银量化价值的最大回撤同样低于其他沪深300指数增强型基
金产品。
表6：中银量化价值收益率与沪深300指数增强基金对比情况
中银量化价值 25%分位数 中位数 75%分位数 沪深 300 指数
超越沪深 300 收益率（%） /
最大回撤（%） () () () () ()
数据来源： , （截至2020年4月23日）
图 12：中银量化价值与沪深300指数增强基金收益比较结果
-18. . . . . . . . .00
最大回撤（%）
数据来源： ，
（二）持仓风格：适时调整选股模型，紧跟市场风格切换
1. 与自身比较：近两年的风格变化明显
中银量化价值根据市场变化灵活调整选股风格，通过对比2018年和2019年该基
金的持仓发现，该基金的持仓风格在两年中发生了较为明显的切换。
行业方面，重仓行业在2019年出现较大切换，与之前的重仓行业重合度较低。
数据显示，与2018年年报披露的行业分布相比较，该基金在2019年显著增加了非银
金融、食品饮料、银行和电子行业的股票配置比例，占股票资产权重的增幅分别为
%、%、%和%，同时大幅减少了建筑装饰（%）、建筑材料
（%）、轻工制造（%）和化工（%）等行业股票的配置权重。
超
额
收
益
率
（
%
）
中银量化价值
00 -17 00 -16 00 -15 00 -14 00 -13 00 -12 00 -11 00
图 13：中银量化价值2018年与2019年的行业配置变化（%）
15
10
5
0
-5
-10
农林牧渔 采掘 化工 钢铁 有色金属 电子 家用电器
食品饮料 纺织服装 轻工制造 医药生物 公用事业 交通运输 房地产 商业贸
易 休闲服务 综合 建筑材料 建筑装饰 电气设备 机械设备国防军工 汽车
计算机 传媒 通信 银行 非银金融
数据来源： ，
个股方面，中银量化价值2019年持仓股票数量更多，但集中度相对更高。根据
年报数据，数量方面，该基金2019年合计持有119只股票，明显高于2018年的合计
持股数量（87只）；权重方面，2019年该基金的股票集中度相对更高，其中前10大
重仓股占股票市值比为%，超过2018年前10大重仓股合计权重（%）约
%。
图 14：中银量化价值重仓股占股票资产权重变化
前3名 前5名 前10名 前20名
2018 年占股票资产权重（%） 2019年占股票资产权重（%）
市值占比差异（右轴，单位：%）
数据来源： ，
2. 与沪深 300 指数比较：近两年的超配行业差异明显，相关性相对较高
中银量化价值灵活调整选股风格，2018年和2019年相较于沪深300的超配行
业差异明显。根据 数据，与沪深300指数相比较，该基金在2018年超配了轻工
制造、建筑材料和化工等申万一级行业，2018年4个季度的第1大重仓股分别为
亿帆医
药、三一重工、华新水泥和国投电力；2019年超配了电子、计算机和机械设备等行
业，主要的第1大重仓股为中国平安。
中银量化价值与沪深300指数的行业配置偏离度逐渐缩小。根据 数据，该基金
2018年中报和年报披露的行业偏离度绝对值均值为%和%，其中各自偏离度
最大的行业分别为非银金融（%）和银行（%）；该基金2019年中报和
年报披露的行业偏离度绝对值均值为%和%，其中偏离度最大的行业
均为电子行业（%和%）。
图 15：中银量化价值与沪深300指数的行业偏离情况（%）
10
5
0
-5
-10
-15
2018/6/30 2018/12/31 2019/6/30 2019/12/31
数据来源： ，
中银量化价值灵活调整选股策略的同时，与沪深300指数的相关性也维持在较
高水平。
中银量化价值与沪深300指数维持较高的收益相关性，2019年该基金在重仓行
业调整之后，与沪深300的相关系数进一步增大。2019年7月科创板集中上市，在剔
除掉科创板打新收益的影响之后，该基金自建仓期结束之后的大部分时间内，其收
益与沪深300指数的相关系数超过了90%，其中2018年的相关系数为%，2019年
的相关系数为%。
2019年的相关系数增大主要受选股策略调整的影响。结合基金的持仓和风格变
化，一方面，根据年报数据，该基金2019年的行业配置偏离度大幅缩小，重仓股调
整为中国平安、贵州茅台和 等，与沪深300指数契合度更高；另一方面，该基金的
风格特征，也由“大盘价值+小盘价值”的风格因子组合为主，调整为“大盘价值+大
盘成长”的风格因子组合,同样缩小了与沪深300指数的风格差异。
农
林
牧
渔
采
掘
化
工
钢
铁
有
色
金
属
电
子
家
用
电
器
食
品
饮
料
纺
织
服
装
轻
工
制
造
医
药
生
物
公
用
事
业
交
通
运
输
房
地
产
商
业
贸
易
休
闲
服
务
综
合
建
筑
材
料
建
筑
装
饰
电
气
设
备
机
械
设
备
国
防
军
工
汽
车
计
算
机
传
媒
通
信
银
行
非
银
金
融
图 16：该基金与沪深300的分年度相关系数比较 图 17：该基金与沪深300指数的历史滚动相关系数
1
2018年 2019年
数据来源： , 数据来源： , （截至2020年4月
23日）
3. 交易频率：灵活优选个股，换手率相对较高
中银量化价值的换手率高于沪深300指数增强型基金中位数水平。根据 的统
计数据，中银量化价值在2018年至2019年期间上下半年的换手率分别为倍、
倍、倍和倍，同时期沪深300指数增强型基金的换手率中位数分别为
倍、倍、倍和倍，该基金的换手率相对较高。
图 18：中银量化价值与同类产品的平均换手率对比
5
4
3
2
1
0
2018H1 2018H2 2019H1 2019H2
中银量化价值 沪深300指数增强基金中位数
数据来源： ，
（三）收益归因：价值风格贡献最大，成长风格贡献逐渐增加
我们分别按照持仓法和净值法，对中银量化价值的业绩表现进行归因分析。
一方面，我们按照月度频率，采用净值法，利用巨潮系列风格指数作为风格因
子，对该基金进行归因分析。
该基金自成立以来，收益由源自于“大盘价值+小盘价值”组合的风格暴露逐渐变
化为“大盘价值+大盘成长”。自基金成立至2019年上半年，大盘价值与小盘价值风格
对于该基金的收益贡献度基本处于70%以上。自2019年下半年以来，大盘成长风格
对基金的收益贡献逐步增大，小盘价值的贡献逐步缩小，形成了当前以大盘价值和
大盘成长为主的风格特征。
图 19：净值法风格归因（单位：%）
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
大盘价值 大盘成长 小盘价值 小盘成长
数据来源： ，
另一方面，根据基金定期报告披露的持仓信息，在行业层面，电子等申万一级行
业持仓股票贡献显著。根据 数据统计，基金涨幅较大的2019年，电子、食品 饮料、
银行和非银金融贡献较大。2019年上半年，非银金融行业股票和食品饮料行 业股票
分别贡献了%和%的收益；2019年下半年，电子行业股票贡献了%的收益。
图 20：中银量化价值各行业股票收益贡献（%）
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农林牧渔 采掘 化工 钢铁 有色金属 电子 家用电器 食品饮料 纺织服装 轻工制造医药生物 公用事业
交通运输 房地产 商业贸易 休闲服务 综合 建筑材料 建筑装饰 电气设备机械设备 国防军工 汽车 计算
机 传媒 通信 银行 非银金融
数据来源： ，
2018/6/30 2018/12/31 2019/6/30 2019/12/31
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1-
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-0
2-
29
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20
-0
3-
31
进一步对比分析该基金相较于沪深300指数超额配置行业的表现。根据测算结果，
电子行业股票在2019年上下半年分别贡献了%和%的超额收益，另外机械 设
备和建筑材料股票在2019年上半年分别贡献了%和%的超额收益，机械 设备
行业和综合行业股票分别在2019年下半年贡献了%和%的超额收益。
图 21：中银量化价值各行业股票超额收益贡献（%）
2
1
0
-1
-2
-3
农林牧渔 采掘 化工 钢铁 有色金属 电子 家用电器 食品饮料 纺织服装 轻工制造医药生物 公用事业
交通运输 房地产 商业贸易 休闲服务 综合 建筑材料 建筑装饰 电气设备机械设备 国防军工 汽车 计算
机 传媒 通信 银行 非银金融
数据来源： ，
个股层面，以股票权重和区间涨跌幅相乘的方式计算收益贡献，2019年上半年，
中国平安、五粮液和泸州老窖对基金的收益贡献较大，分别贡献了%、%和
%；2019年下半年，歌尔股份、闻泰科技和汇顶科技等TMT行业股票贡献相对
较大，加权后的收益率分别为%、%和%。
表7：中银量化价值收益贡献较大的个股信息
时间区
数据来源： ,
表8：中银量化价值涨幅较大的个股信息
涨幅第 1 名 涨幅第 2 名 涨幅第 3 名 涨幅第 4 名 涨幅第 5 名
时间区间 区间涨幅 区间涨幅 区间涨幅 区间涨幅 区间涨幅
股票名称 股票名称 股票名称 股票名称 股票名称
（%） （%） （%） （%） （%）
2018/6/30 2018/12/31 9/6/30 2019/12/31012
贡献第 1 名 贡献第 2 名 贡献第 3 名 贡献第 4 名 贡献第 5 名
间 股票名称 贡献收益
率（%）
股票名称 贡献收益
率（%）
股票名称 贡献收益
率（%）
股票名称 贡献收益
率（%）
股票名称 贡献收益
率（%）
2018H1 新安股份 海澜之家 万华化学 重庆百货 太钢不锈
2018H2 金科股份 凤凰传媒 老凤祥 中国铁建 国投电力
2019H1 中国平安 五粮液 泸州老窖 招商银行 万华化学
2019H2 歌尔股份 闻泰科技 贵州茅台 汇顶科技 恒瑞医药
2018H1 绿色动力 新安股份 锐科激光 海澜之家 重庆百货
2018H2 金科股份 凤凰传媒 老凤祥 中国铁建 上海电力
2019H1 五粮液 卓胜微 中公教育 泸州老窖 海信家电
2019H2 万集科技 闻泰科技 歌尔股份 中海油服 蓝思科技
数据来源： ,
四、风险提示
本报告中仅对所提及的指数、基金等进行客观统计及分析，并不构成对该产品
的推荐建议。宏观波动、产业政策波动、企业盈利波动、二级市场的波动都可能对基
金净值的波动产生影响。
广发金融工程研究小组
罗 军 ： 首席分析师，华南理工大学硕士，从业 14 年，2010 年进入 ，带领团队获得 2019 年“第十七届
新财富最佳分析师”第二名。
安 宁 宁 ： 联席首席分析师，暨南大学硕士，从业 12 年，2011 年进入 ，2019 年“第十七届新财富最佳分析
师”第二名成员。
史 庆 盛 ： 资深分析师，华南理工大学硕士，从业 8 年，2011 年进入 ，2019 年“第十七届新财富最佳分析
师”第二名成员。
张 超 ： 资深分析师，中山大学硕士，从业 7 年，2012 年进入 ，2019 年“第十七届新财富最佳分析师”
第二名成员。
文 巧 钧 ： 资深分析师，浙江大学博士，从业 4 年，2015 年进入 ，2019 年“第十七届新财富最佳分析师”
第二名成员。
陈 原 文 ： 资深分析师，中山大学硕士，从业 4 年，2015 年进入 ，2019 年“第十七届新财富最佳分析师”
第二名成员。
樊 瑞 铎 ： 资深分析师，南开大学硕士，从业 4 年，2015 年进入 ，2019 年“第十七届新财富最佳分析师”
第二名成员。
李 豪 ： 资深分析师，上海交通大学硕士，从业 3 年，2016 年进入 ，2019 年“第十七届新财富最佳分析
师”第二名成员。
郭 圳 滨 ： 研究助理，中山大学硕士， 2018 年进入 。
广发证券—行业投资评级说明
买入： 预期未来12 个月内，股价表现强于大盘10%以上。
持有： 预期未来12 个月内，股价相对大盘的变动幅度介于-10%～+10%。
卖出： 预期未来12 个月内，股价表现弱于大盘10%以上。
广发证券—公司投资评级说明
买入： 预期未来12 个月内，股价表现强于大盘15%以上。
增持： 预期未来12 个月内，股价表现强于大盘5%-15%。
持有： 预期未来12 个月内，股价相对大盘的变动幅度介于-5%～+5%。
卖出： 预期未来12 个月内，股价表现弱于大盘5%以上。
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