执行摘要
- 对于主动型基本面策略，在确定持仓规模及构建投资组合时考量流动性因素，有助于风险管控并进而优化交易执行效率。
- 情景分析能帮助投资组合经理评估各类约束条件与交易策略，对投资组合进行压力测试，并在交易速度、成本与组合策略之间权衡取舍。
- 在流动性可能快速且不可预测变动的市场环境下，结构化决策方法对于维持投资一致性、实现最优投资结果至关重要。
在关于基本面投资流程的讨论中，选股、业绩驱动因素及风险等话题往往占据核心地位。然而，幕后的流动性考量与资金流管理同样重要。当投资机会出现在市场流动性较低的领域，或出现大额资金流入、流出时，周密规划有助于提升投资组合表现。
我们与主动股票投资团队协作，开发了一套专有分析工具，为相关讨论提供严谨支撑。这些工具旨在提供数据支持，助力持仓规模决策，协调关键利益相关方就大额资金流动的时间安排达成一致，并在市场环境不确定时为决策提供数据导向的参考依据。
在构建投资组合时的流动性管理考量
深入理解公司基本面（如商业模式、管理质量及竞争定位），是决定买卖个股的基础。关键的后续步骤是确定持仓规模，而流动性风险是其中一项重要考量因素。明确如何买入/加仓或退出/减仓至关重要，因为无论是单一持仓还是整个投资组合，都可能面临交易执行层面的挑战。
在头寸层面，增加或减少所需股票数量的能力受到股票流动性以及短期投资者与长期投资者的不同状况的影响。我们的工具包提供数据点，例如退出所需的交易日数、股票层面的基金拥有率，并在汇总投资组合层面跟踪这些指标随时间的变化，这有助于管理流动性风险。（图1）
图1.用于跟踪投资组合流动性概况的仪表板
资料来源：瀚亚投资。分析日期：2025年9月30日。数据区间：2022年12月-2025年9月。跟踪日本股票策略流动性状况的仪表板示例。
这些分析建立在交易成本分析数据集之上，让我们能够利用当前和历史趋势，来制定更精准的个股流动性假设。这一点至关重要，因为不同国家和行业的股票流动性特征可能存在显著差异。在市场承压期间，流动性特征的差异可能会进一步放大。
我们在图2中对此进行了说明：通过向市值加权的东盟指数及除日本外亚洲指数注入相同交易金额，模拟得出两种不同的交易轨迹（即完成交易的速度及进度增速）。
图2.不同股票市场的执行进度对比
资料来源：瀚亚投资。分析日期：2025年9月30日。模拟向MSCI 东盟和 MSCI 亚洲（日本除外）指数为代表的假设“市场投资组合”注入资金的情况。
在投资组合层面，交易执行挑战可能源于组合策略及组合构建目标。例如，若需执行大额资金流动，出于流动性考量，投资组合规模可能会影响其持仓股票类型。随着组合规模扩大，大型投资组合可能难以继续持有小盘股及流动性较低的股票。同时，交易可用于调整组合风格敞口、降低集中度、重新平衡区域配置，或减持已超出/接近预期内在价值的股票。组合分析工具能帮助我们评估组合特征的演变情况，确保其与目标组合策略保持一致。
以下是部分需在交易前借助数据支持及讨论做出的决策示例：
- 决定在交易窗口内优先追求速度还是维持组合风险状况。尽管市场环境或阿尔法衰减可能需要加快执行节奏，但较慢的执行方式可能有助于保留原有敞口，并通过避开异常大额股票交易量来潜在降低交易成本。
- 通过持有现金提高执行灵活性。这可降低卖出交易的紧迫性，且若卖出收益延迟到账或金额不足时，可用于补足买入交易的资金缺口。对于分红策略，若投资组合经理已知大额买入交易将与即将到来的派息期重合，可选择预留部分现金。
- 提前识别可能需要差异化执行策略的交易（如大宗交易），这对于涉及流动性不足或波动较大股票的交易尤为重要。在部分此类情况下，为最大限度降低市场影响，投资组合经理可利用交易前规划阶段收集的流动性分析数据，与客户协商延长执行窗口。
通过情景分析审查并管理流动性
通过假设情景测试投资组合，有助于发现潜在问题并展开深入探讨。情景分析的核心要素是选择执行方式，这能帮助我们评估在整个交易周期内组合的变化情况。
以下是部分执行方法示例：
- 紧急抛售：激进的清算，通常在赎回或市场退出期间使用。仅在需要快速执行的情况下才会考虑此方法。最终组合形态可能与执行前存在显著差异。
- 按比例执行：在时间或交易量上均匀分配，最大限度降低市场影响。这种方式能确保组合在整个执行期间保持整体形态，适用于执行周期较长、市场环境高度不确定，或投资组合经理不希望组合暂时扭曲拖累业绩的情况。
- 混合型：平衡执行紧迫性与流动性敏感性，同时适应实时市场条件。这种方式融合了前两种方式的优势，优先处理流动性较高的股票，再逐步建仓/平仓流动性较低的持仓，确保组合最终达到目标形态，是大多数投资策略的最现实选择。
图 3 展示了采用三种不同执行方式完成交易流所需的时间。正如预期，“紧急抛售” 方式优先追求速度，而非在执行期末维持目标组合形态。“按比例执行” 与 “混合执行” 完成交易流的时间相同，但后者在初期部署速度更快。两者的差异仅在于整个执行周期内股票交易的顺序及交易量分配。
图3.不同执行方法的资金流预测
资料来源：瀚亚投资。分析日期：2025年9月30日。交易模拟基于投资于大型流动性强的亚洲市场的假设组合。
如前所述，建仓或平仓流动性较低的股票需要更长时间。若优先考虑速度，且这些流动性较低的股票在组合中并非关键持仓，可考虑冻结此类持仓，转而增减其他股票的持仓量。通过模拟不同轨迹，投资组合经理可以定量权衡不交易，流动性较低持仓的收益（见图 4）。
图4.投资组合资金流模拟
资料来源：瀚亚投资。分析日期：2025年9月30日。注：在 “未交易的非流动性头寸” 的模拟中，我们在不涉及流动性较差证券的情况下完成了同等规模的资金流执行。交易模拟基于投资于大型流动性亚洲市场的假设组合。
然而，若出现大额紧急资金流出，可能需要出售流动性较低的股票以筹集现金，此时可提高交易参与度，但这可能导致更大的市场影响。尽管如此，投资组合经理可能更倾向于这种方式，以避免组合向流动性不足和/或小盘股倾斜。
图5显示，提高交易参与度可缩短执行时间。但这种方式需伴随全面的成本收益分析，因为执行速度的提升可能被更高的交易成本所抵消。
图5.若优先追求速度，提高交易参与度的结果分析
资料来源：瀚亚投资。分析日期：2025年9月30日。参与度指交易资金流占单只证券平均成交额的比例，通常按特定周期计算。例如，若某证券日均成交额为 100 万美元，20% 的参与度意味着最高可交易 20 万美元。交易模拟基于投资于大型流动性亚洲市场的假设组合。
组合模拟得出的分析结果可用于与客户协商合理的时间周期及资金流规模。在上述情景中，双赢解决方案可能是将大额资金流出拆分为多个更易于管理的部分。
我们发现，压力测试是讨论策略容量及流动性管理的有效工具，尤其适用于倾向于中小盘股（SMID）的策略。图6的热力图展示了此类压力测试的结果。我们模拟向多元化除日本外亚洲指数注入高达10亿美元的大额资金流，以估算典型交易周期的情况。
接下来我们通常会探讨以下问题：
- 基于当前选股及持仓规模，在合理交易天数前提下，该策略的最大规模可达多少？
- 组合中是否存在影响整体流动性的流动性不足领域？
- 若调整持仓规模以管理流动性，风险因子特征将如何变化？
图6.利用大额交易流评估组合流动性阈值
资料来源：瀚亚投资。分析日期：2025年9月30日。单元格内数值是为所需总交易流的完成比例。交易模拟基于投资于大型流动性强的亚洲市场的假设组合。
以流动性分析赋能主动型策略
流动性分析是支撑整个投资流程决策的关键，从投资理念生成（持仓规模确定）到日常组合管理（资金流规划）均不可或缺。这些工具提供了结构化框架，为投资组合经理提供数据支持，助力其更有信心地展开讨论并做出决策。通过预判区域内的流动性约束，并借助情景分析制定交易结构，这些框架能为整个投资流程注入纪律性并提升透明度。
尽管此类工具无法完全消除流动性风险，但能帮助识别关注点并使其更易于管理。同时，情景分析方法与主动型基本面策略的投资流程相辅相成，使投资组合经理能够测试一系列假设，并逐股分析可能的结果范围。
在流动性可能快速且不可预测地变化的市场环境中，结构化决策方法对于维持投资一致性、实现最优投资结果至关重要。
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相关链接
数据来源：
1国际货币基金组织（IMF），《世界经济展望》，2025年5月。
2 一种由印度国家支付公司开发的即时实时支付系统，用于通过手机进行银行间交易。
3 Aadhaar 是全球最大的生物识别项目，使原本没有银行账户的人能够以极低或零成本开户并实现金融普惠。截至2022年，已有13亿人拥有 Aadhaar 身份证。
4 MSCI，截至2025年8月31日。
5 NSE Indexogram，成立日期：1996年4月，回报数据截至2025年8月29日。
6 Bloomberg，截至2025年8月31日。
7 Nifty 50：印度国家证券交易所25年发展历程。
8 包括共同基金和保险公司。
9 电子账户（Dematerialized account）：用于以数字形式持有证券（如股票、债券和共同基金）的电子账户。
10 印度证券交易委员会（SEBI）。
11 ACE Equities。
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