ChatGPT概念爆火，新能源跌下神壇

美國人工智能研究實驗室OpenAI在2022年底推出人工智能對話聊天機(jī)器人ChatGPT，一種人工智能技術(shù)驅(qū)動的自然語言處理工具，使用了Transformer神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，能夠完成與人連續(xù)對話、翻譯、撰寫文本及代碼等任務(wù)。ChatGPT問世以來，引發(fā)全球的關(guān)注和追捧，2023年1月末，ChatGPT便獲得1億月活用戶。

3月15日，OpenAI發(fā)布了其大型語言模型GPT的最新版本GPT-4，新版本利用更多的數(shù)據(jù)和更多的計算創(chuàng)建了更強(qiáng)大的語言模型。百度也于2023年3月份推出了大語言模型“文心一言”，微軟、Google紛紛進(jìn)軍ChatGPT，國內(nèi)許多企業(yè)也紛紛開始布局人工智能。ChatGPT是人工智能領(lǐng)域的里程碑事件，有望帶動新一輪產(chǎn)業(yè)浪潮。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)已經(jīng)第六次寫入政府工作報告，國家政策層面大力扶持?jǐn)?shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展。根據(jù)國務(wù)院印發(fā)的《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》，到2025年，數(shù)字經(jīng)濟(jì)邁向全面擴(kuò)展期，數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重達(dá)到10%。在ChatGPT等人工智能新技術(shù)的支持下，將推動數(shù)字經(jīng)濟(jì)迅猛發(fā)展。

ChatGPT概念爆火后，證券市場反應(yīng)迅速，ChatGPT概念股暴漲，帶動產(chǎn)業(yè)鏈上下游行業(yè)大幅上漲，尤其是計算機(jī)、傳媒行業(yè)。從萬得ChatGPT概念指數(shù)成分股的行業(yè)分布來看，ChatGPT概念股多為計算機(jī)、傳媒兩個行業(yè)的股票，占比超過85%。

截至2023年4月12日，萬得ChatGPT概念指數(shù)2023年上漲84.17%，而中信計算機(jī)行業(yè)指數(shù)和傳媒指數(shù)分別上漲43.26%、47.14%。資金大規(guī)模流向ChatGPT概念板塊，計算機(jī)行業(yè)指數(shù)的成交額占比突破了歷史最高值。

2023年A股市場各行業(yè)收益分化顯著。相比于AI板塊的火爆，曾經(jīng)爆火的新能源板塊表現(xiàn)不佳，跌落神壇。

自2021年末以來，新能源板塊持續(xù)調(diào)整，截至2023年4月12日，電力設(shè)備及新能源行業(yè)指數(shù)已從最高點下跌29.97%。2023年2月以來，電力設(shè)備及新能源指數(shù)下跌11.68%。電力設(shè)備及新能源行業(yè)指數(shù)成交額也在不斷萎縮，成交額占滬深A(yù)股比已被計算機(jī)行業(yè)反超。

而從2023年新發(fā)基金的情況也能看出當(dāng)前市場資金的偏好。

2023年新能源主題基金發(fā)行放緩，TMT主題基金申報火熱。從2023年股票型及混合型基金的申報情況來看，截至4月12日，全市場共有210只股票型和混合型基金申報（不含聯(lián)接基金），從基金名稱來看，新能源相關(guān)主題的基金數(shù)量申報較少，僅有5只，而數(shù)字經(jīng)濟(jì)、人工智能、大數(shù)據(jù)、科技、芯片等TMT主題基金則有19只。

而2022年末有較多基金重倉了新能源行業(yè)，在當(dāng)前火熱的ChatGPT及AI產(chǎn)業(yè)浪潮下，這些基金是否已開始轉(zhuǎn)向AI領(lǐng)域投資，值得我們進(jìn)一步探究。

特征一：部分重倉新能源的基金業(yè)績大幅偏離上年末持倉

重倉新能源的基金普遍虧損，少量基金取得正收益

偏股主動型基金業(yè)績顯著分化。在2022年末股票倉位超過70%的普通股票型、偏股混合型、靈活配置型基金中，一季度收益前5名及后5名的基金如圖表5所示。

業(yè)績最好的基金與業(yè)績最差的基金，一季度收益率相差67.05%，收益顯著分化。收益排名前5的基金，一季度收益率超過40%，根據(jù)最新披露的基金年報，績優(yōu)基金第一大重倉行業(yè)均為TMT板塊行業(yè)，如電子、傳媒、計算機(jī)等。而排名靠后的5只基金，2022年報第一大重倉行業(yè)均為電力設(shè)備及新能源行業(yè)。

我們根據(jù)基金2022年末持有TMT、電力設(shè)備及新能源、軍工、周期、醫(yī)藥、消費(fèi)、金融地產(chǎn)等行業(yè)股票比例，將各行業(yè)占股票市值比超過50%的基金標(biāo)記為重倉該行業(yè)的基金，觀察這些基金的業(yè)績表現(xiàn)。

2022年末重倉TMT行業(yè)的基金業(yè)績優(yōu)異，收益率中位數(shù)達(dá)到15.61%，而重倉消費(fèi)、周期、醫(yī)藥行業(yè)的基金一季度收益中位數(shù)大于0。而重倉電力設(shè)備及新能源、金融地產(chǎn)、軍工板塊的基金，收益較不理想。

多數(shù)重倉新能源行業(yè)的基金在2023年一季度未取得正收益，重倉新能源的基金收益率中位數(shù)為-5.54%。

但重倉新能源的基金內(nèi)部也存在業(yè)績分化，少量重倉新能源的基金取得了正收益，其中長安宏觀策略A取得了20.95%的收益率。在電力設(shè)備及新能源行業(yè)持續(xù)下跌的情況下，收益較好的基金可能在年報披露后進(jìn)行了調(diào)倉。

基金調(diào)倉收益計算方法概述

為了觀測重倉新能源的基金的業(yè)績偏離年報持倉的情況，我們根據(jù)最新披露的基金2022年報，測算了基金模擬持倉收益與實際收益的差別，測算方法如下：

1）假設(shè)：假設(shè)按照2022年年報持有的股票保持不變，基金經(jīng)理不做任何調(diào)倉，持有期間無資金流動。

2）根據(jù)期初（2022年年報）基金投資組合，將基金的投資組合分成非股票持倉+股票持倉。對于股票持倉，我們根據(jù)期初持有的股票市值以及股票持有期間漲跌幅，計算持倉股票在持有期末的持有金額。對于非股票持倉的部分，主要是現(xiàn)金及債券資產(chǎn)，我們參考三年期國債到期收益率，按照2.5%/年的收益率估算其收益。

3）根據(jù)基金凈值計算的收益已剔除了費(fèi)用，為了具有可比性，需要在模擬持倉的收益中扣除計提的管理費(fèi)及托管費(fèi)。

期末基金資產(chǎn)凈值估計值=非股票持倉期末值+股票持倉期末值-計提的管理費(fèi)及托管費(fèi)。

基金模擬持倉收益率=期末基金資產(chǎn)凈值估計值/期初基金資產(chǎn)凈值-1

4）根據(jù)基金實際收益與基金模擬持倉收益的差別，計算基金調(diào)倉的收益：

基金調(diào)倉收益=基金實際收益率-基金模擬持倉收益率

我們分別計算了截至2023年1月31日、2月28日及3月31日基金調(diào)倉收益，觀察偏股主動型基金每個月末的調(diào)倉收益。調(diào)倉收益大于0，說明調(diào)倉產(chǎn)生了正收益，否則調(diào)倉產(chǎn)生了負(fù)收益。

部分重倉新能源的調(diào)倉收益較高

從偏股主動型基金整體情況來看，約半數(shù)偏股主動型基金調(diào)倉收益為正數(shù)，其中5%的基金調(diào)倉收益超過7%，調(diào)倉效果較好。偏股主動型基金在1月末、2月末的調(diào)倉收益不高，但3月末的調(diào)倉收益幅度明顯上升。

截至3月末，調(diào)倉收益超過20%的偏股主動基金共18只，其中10只基金2022年末第一大重倉行業(yè)為電力設(shè)備及新能源，這些基金經(jīng)理可能通過調(diào)倉貢獻(xiàn)了正收益。

2022年末重倉新能源的調(diào)倉收益相對較高，而重倉周期、消費(fèi)、醫(yī)藥、金融地產(chǎn)等行業(yè)的調(diào)倉收益較小。

截至2023年3月末，2022年末重倉新能源行業(yè)的基金，在1月末及2月末均未有明顯的調(diào)倉收益，但在3月末調(diào)倉收益驟增，可能發(fā)生了大幅度的調(diào)倉。其中有13只基金的實際收益大幅超越模擬持倉的收益，達(dá)到5%，基金經(jīng)理調(diào)倉帶來了正收益。

從基金規(guī)模來看，無論調(diào)倉收益為正還是為負(fù)，調(diào)倉收益較大的基金多數(shù)是小規(guī)?；穑@可能與小規(guī)?；鹫{(diào)倉靈活度更高有關(guān)。

3月末調(diào)倉收益超過10%的重倉新能源的基金如下表所示。多數(shù)基金是在3月份產(chǎn)生的較高的調(diào)倉收益。

特征二：部分基金與ChatGPT概念指數(shù)高度相關(guān)

對于部分重倉新能源的基金業(yè)績大幅偏離了年末持倉這一現(xiàn)象，我們統(tǒng)計了重倉新能源的基金2023年以來凈值走勢與ChatGPT概念指數(shù)相關(guān)性的變化，進(jìn)一步探究重倉新能源的基金是否在加倉ChatGPT概念股，轉(zhuǎn)向?qū)I領(lǐng)域的投資。

我們對重倉新能源的基金的日度復(fù)權(quán)單位凈值增長率與萬得ChatGPT概念指數(shù)日度收益率向前滾動計算相關(guān)系數(shù)，時間窗口為20個交易日。

經(jīng)統(tǒng)計，從2023年初至4月10日，與ChatGPT概念指數(shù)收益率相關(guān)系數(shù)大于0.5的基金數(shù)量逐漸增多。對于全部偏股主動型基金，由于1月份市場各行業(yè)普漲，各行業(yè)的表現(xiàn)相關(guān)性較高，與ChatGPT概念指數(shù)相關(guān)性高的基金數(shù)量較多。

但自2月份行業(yè)收益分化后，與ChatGPT概念指數(shù)相關(guān)性高的基金數(shù)量大幅減少。

隨著ChatGPT概念逐漸火熱，與ChatGPT概念指數(shù)相關(guān)性高的基金數(shù)量逐漸增加。但4月份以來，與ChatGPT概念指數(shù)相關(guān)性高的基金數(shù)量有下降趨勢，可能有部分基金在減倉熱門股。

對于2022年末重倉新能源的基金，截至4月10日，27只重倉新能源的基金與ChatGPT概念指數(shù)收益率相關(guān)系數(shù)大于0.5，其中14只基金的相關(guān)系數(shù)超過0.8，8只基金的相關(guān)系數(shù)甚至超過了0.9。

目前與ChatGPT指數(shù)相關(guān)性最高的5只重倉新能源的基金，他們與ChatGPT指數(shù)的相關(guān)系數(shù)從2月份開始逐漸提高，高相關(guān)性主要出現(xiàn)在3月份后，相關(guān)系數(shù)超過0.9。我們對比了3月份至今這些基金與ChatGPT指數(shù)累計收益，這些基金與ChatGPT指數(shù)的走勢高度相似。

與ChatGPT指數(shù)相關(guān)性較高的10只重倉新能源的基金如下表所示，與圖表9中篩選出的調(diào)倉收益較高的基金高度重合，一季度均取得了正收益。

此外，4月10日ChatGPT概念指數(shù)、計算機(jī)行業(yè)指數(shù)大跌，分別下跌7.06%、5.80%，而電力設(shè)備及新能源行業(yè)指數(shù)當(dāng)日上漲1.54%，持有較多ChatGPT、計算機(jī)概念股的基金當(dāng)日也出現(xiàn)了虧損。在重倉新能源的基金中，有25只基金當(dāng)日跌幅超過2%，8只基金跌幅超過5%，進(jìn)一步證明了這些基金當(dāng)前可能持有了較多ChatGPT概念股。

特征三：重倉新能源的基金加倉計算機(jī)、減倉新能源

基金行業(yè)倉位測算方法概述

公募基金僅在中報、年報中披露完整持倉數(shù)據(jù)，時效性較差。

為了進(jìn)一步研究偏股主動基金的行業(yè)配置變化，我們根據(jù)基金的凈值數(shù)據(jù)及30個中信一級行業(yè)指數(shù)，測算各個時點基金在各行業(yè)的倉位。由于回歸模型中自變量數(shù)量較多，并且中信一級行業(yè)指數(shù)收益率之間存在著較強(qiáng)的共線性，因此我們采用Lasso回歸的方法進(jìn)行測算。

首先，我們限定了研究對象，只測算了普通股票型、偏股混合型、靈活配置型等三類偏股主動型基金，并且要求基金在2022年末倉位超過70%。由于我們只對中信一級行業(yè)指數(shù)回歸，如果持倉中包含港股，可能存在誤差，因此我們要求持倉中無港股。

Lasso回歸在損失函數(shù)中增加一個L1范數(shù)作為罰約束，對一些系數(shù)進(jìn)行壓縮，同時設(shè)定一些參數(shù)為0，避免了在解釋變量過多時采用普通最小二乘估計(OLS)估計帶來的過擬合和多重共線性的問題。我們構(gòu)建的Lasso回歸模型的損失函數(shù)及約束條件如下：

其中

代表基金日度收益率，代表30個中信一級行業(yè)的日度收益率向量。

由于回歸系數(shù)

代表在i行業(yè)的倉位，因此，我們需要設(shè)定如下約束條件：

由于普通股票型、偏股混合型、靈活配置型基金對股票倉位要求有所不同，對于普通股票型基金，回歸系數(shù)之和下限設(shè)定為0.8，對于偏股混合型及靈活配置型基金,回歸系數(shù)之和下限設(shè)定為0.6。經(jīng)過多次嘗試，我們將設(shè)定為0.01。

我們在回歸時用過去60個交易日的樣本進(jìn)行回歸，回歸得到的回歸系數(shù)代表60個交易日的平均倉位，我們采用了基于時間權(quán)重加權(quán)回歸的方法來處理樣本，

這種方法允許更多的權(quán)重放在最近的樣本上，而較早的樣本則會被賦予更少的權(quán)重，通過這種方式來提高模型捕捉數(shù)據(jù)最近變化趨勢的能力，加權(quán)方法采用了指數(shù)衰減加權(quán)的方法，衰減速率取0.01。調(diào)整后的損失函數(shù)如下，w是一個權(quán)重向量，會隨著時間的變化而變化。

偏股主動型基金整體上加倉計算機(jī)，減倉新能源

根據(jù)行業(yè)倉位測算結(jié)果，我們統(tǒng)計了偏股主動型基金在2022年年末以來平均倉位的變化情況。

整體趨勢來看，從2022年12月31日至2023年4月10日，TMT行業(yè)平均倉位不斷提高，而電力設(shè)備及新能源行業(yè)的平均倉位持續(xù)下降， TMT行業(yè)平均倉位提高了6.79%，電力設(shè)備及新能源行業(yè)的平均倉位下降了9.75%，并且3月份倉位下降幅度較大。截至一季度末，偏股主動型基金持有的TMT行業(yè)平均倉位已超過電力設(shè)備及新能源行業(yè)。

計算機(jī)、傳媒是AI概念主要的涉及的中信一級行業(yè)。偏股主動型基金在計算機(jī)、傳媒行業(yè)的平均倉位2023年不斷上升，4月份平均倉位仍然在上升。電子行業(yè)平均倉位在3月份有所下調(diào)，但4月份（截至4月10日）有所提高。通信行業(yè)的平均倉位在3月份大幅提高，但4月份（截至4月10日）小幅回落。

從倉位變動的中位數(shù)來看，市場中多數(shù)偏股主動型基金未明顯加倉計算機(jī)及傳媒行業(yè)。相比于其他TMT細(xì)分行業(yè)中，計算機(jī)行業(yè)加倉幅度相對較大，倉位變化幅度5%分位數(shù)達(dá)到20.10%，超過其他三個行業(yè)。

從倉位變化超過10%的數(shù)量來看，有269只基金在一季度加倉計算機(jī)行業(yè)幅度超過了10%，高于TMT板塊的其他行業(yè)。

重倉新能源的基金加倉計算機(jī)，減倉新能源

我們統(tǒng)計了2022年末重倉新能源、金融地產(chǎn)、醫(yī)藥、消費(fèi)、軍工、周期等行業(yè)的基金，2023年加倉計算機(jī)行業(yè)的情況。

截至4月10日，105只重倉電力設(shè)備及新能源行業(yè)的基金中，2023年加倉計算機(jī)行業(yè)幅度超過10%的基金有22只，而重倉金融地產(chǎn)、醫(yī)藥、軍工等行業(yè)的基金，大幅加倉計算機(jī)行業(yè)的基金數(shù)量較少。

在重倉新能源的基金中，我們統(tǒng)計了計算機(jī)行業(yè)和傳媒行業(yè)的平均倉位變化。2023年以來，重倉新能源的基金在計算機(jī)和傳媒行業(yè)的平均倉位不斷提高。而將倉位從大到小進(jìn)行排序計算出的5%分位數(shù)來看，少量的重倉新能源的基金在計算機(jī)行業(yè)的倉位已超過50%。

從1月末至4月10日，大幅加倉計算機(jī)行業(yè)和減倉電力設(shè)備及新能源行業(yè)的重倉新能源的基金數(shù)量不斷增加，截至2023年4月10日，有22只重倉新能源的基金大幅加倉計算機(jī)行業(yè)，58只基金大幅減倉電力設(shè)備及新能源行業(yè)。

從時間變化來看，基金加倉計算機(jī)、減倉電力設(shè)備及新能源行業(yè)的行為主要發(fā)生在3月份。

根據(jù)倉位估算結(jié)果，我們從2022年末重倉電力設(shè)備及新能源行業(yè)的基金中，篩選出可能減倉新能源幅度超過30%，加倉TMT幅度超過30%的基金，共12只，如下表所示。這12只基金3月末調(diào)倉收益較高，并且近期均與ChatGPT指數(shù)有著較高的相關(guān)性。

雖然部分2022年末重倉新能源的基金可能進(jìn)行了調(diào)倉，轉(zhuǎn)向AI領(lǐng)域的投資，我們發(fā)現(xiàn)仍有很多基金能夠繼續(xù)堅守新能源領(lǐng)域的投資，投資風(fēng)格穩(wěn)定。

總結(jié)

美國人工智能研究實驗室OpenAI在2022年底推出人工智能對話聊天機(jī)器人ChatGPT，引發(fā)全球的關(guān)注和追捧，國內(nèi)外許多企業(yè)也紛紛開始布局人工智能，有望帶動新一輪產(chǎn)業(yè)浪潮。

截至2023年4月12日，萬得ChatGPT概念指數(shù)2023年上漲84.17%，而中信計算機(jī)行業(yè)指數(shù)和傳媒指數(shù)分別上漲43.26%、47.14%。資金大規(guī)模流向ChatGPT概念板塊，計算機(jī)行業(yè)指數(shù)的成交額占比也突破了歷史最高值。而相比之下，新能源行業(yè)成交額逐漸萎縮，2月份以來跌幅超過10%。

重倉新能源的基金是否開始轉(zhuǎn)向AI投資值得探究。我們從基金調(diào)倉收益、基金與ChatGPT概念指數(shù)相關(guān)性、基金行業(yè)倉位調(diào)整等三個維度進(jìn)行了探究。

首先，多數(shù)重倉新能源的基金在一季度出現(xiàn)虧損，少量基金獲得正收益。我們根據(jù)2022年末持倉構(gòu)建模擬組合，計算基金調(diào)倉收益，即實際收益與模擬收益的差異。重倉新能源的基金中部分調(diào)倉收益較高，基金經(jīng)理調(diào)倉效果較好。

其次，通過滾動計算相關(guān)系數(shù)，部分重倉新能源的基金與ChatGPT概念指數(shù)相關(guān)性較高，甚至部分基金的相關(guān)系數(shù)超過0.9，進(jìn)一步說明重倉新能源的基金可能向AI板塊進(jìn)行了調(diào)倉。

最后，我們根據(jù)基金日度收益率及中信一級行業(yè)指數(shù)收益率，使用Lasso回歸模型，測算了偏股主動型的行業(yè)倉位。

2023年基金在TMT板塊的平均倉位不斷上升，而新能源行業(yè)的平均倉位不斷下降。而在TMT板塊內(nèi)，偏股主動基金加倉計算機(jī)行業(yè)更多、幅度更大。對于重倉新能源的基金，計算機(jī)行業(yè)倉位逐漸提高，部分2022年末重倉了新能源的基金大幅減倉了電力設(shè)備及新能源行業(yè)，加倉了計算機(jī)行業(yè)，獲取了較高的調(diào)倉收益。

綜上，我們認(rèn)為，已有部分2022年末重倉新能源的基金，在2023年開始布局AI產(chǎn)業(yè)，通過調(diào)倉，捕捉到了AI投資的熱度，獲得了不錯的收益。