公募量化究竟赚的是什么收益？

华尔街见闻04-30

市场波动增加叠加超额收益收敛，公募量化基金迎来考验。公募量化基金超额收益正逐步收敛，Alpha的获取难度上升。且2024年年初小盘股市场出现“踩踏”现象，多只公募量化基金的净值短期大幅下降，有近半数公募量化基金未能跑赢其基准指数。在此情境下，本文主要思考以下几个问题： - 公募量化基金风格的偏离长期是否带来更多超额？ - 公募量化基金的超额收益主要来源于哪些Alpha？ - 公募量化基金未来...

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如何系统化评价与优选公募量化产品？\n\n本报告从仓位择时、持仓分布、风控情况、收益拆分和策略推算等角度入手，对公募量化基金进行多维解析。\n维度一：仓位择时准确率分化明显。在2022年底市场波动加剧以来，进行仓位择时的量化基金明显增多，整体以加仓为主，平均准确率约为58%。\n维度二：持仓股整体向小微盘倾斜。持仓中沪深300成份股逐渐减少，而相应的中证2000和小微盘股占比明显增加。\n维度三：风格行业偏离约束。公募量化基金持仓长期向中小盘和高成长性偏离，但在2023年价值风格持续占优后，开始向价值切换。近半数处于风格较为中性的水平；在行业的偏离上整体较为谨慎，但在市场存在主线行业时，更容易出现行业上的偏离。从长期超额收益来看：小幅偏离>风控严格>明显偏离。\n维度四：区间收益归因来看alpha仍为主要贡献。根据基金在风格和行业上的偏离及相应因子的区间收益，可以拆分出公募量化基金的超额收益中的beta和alpha，从累计贡献来看，风格的偏离几乎没有带来有效的超额，行业偏离稳健地贡献小幅收益，而选股alpha仍然是长期超额收益的主要组成部分。\n维度五：量化策略推算。根据alpha偏离情况进行逐步回归，以推算基金所采用的选股策略及其贡献。累计来看量化基金的超额收益主要来源于超预期、杠杆、价值和分析师类策略，近期基本面、价值和量价类因子贡献明显。从历史经验来看，公募量化基金在市场上行中能够获得更高的选股alpha收益和特质收益，那么在下一次牛市行情中，公募量化基金的超额收益或许会再次迎来回升。\n维度六：港股和行业型量化基金。涉及港股的量化产品以分仓为主，行业型量化基金整体风控较为严格，金融周期行业整体超额收益较高。\n不同风控严格度的量化基金优选：\n风控较严格量化基金选择低波动率、高信息比率、高日度相对胜率，相对于所有风控较严格的公募量化基金的年化超额收益为3.35%；小幅偏离量化基金选择高夏普、高选股收益，相对于所有小幅偏离的公募量化基金的年化超额收益为4.17%。\n主要宽基策略的量化基金优选：\n沪深300策略的量化基金选择高信息比率、高日度相对胜率，组合相对沪深300指数年化超额收益为5.88%；中证500策略的量化基金选择高绝对收益、高日度相对胜率，相对中证500指数年化超额收益为10.62%；中证1000策略的量化基金选择低波动率、高日度绝对胜率，相对中证1000指数的年化超额收益为9.28%。\n正文\n01 公募量化基金趋势思考\n市场波动增加叠加超额收益收敛，公募量化基金迎来考验。从沪深 300、中证500和中证1000指增基金的年度平均超额收益变化来看，公募量化基金超额收益正逐步收敛。沪深300指增、中证500指增、中证1000指增基金的超额收益随着市场有效性的增加逐步减少，基本都稳定在年化5%-10%水平，Alpha的获取难度上升。\n年初近半数公募量化基金未能跑赢其基准指数，或因风格偏向小盘而遭到市场冲击影响。在2024年年初小盘股市场出现“踩踏”现象，前两个月中证2000和万得微盘股指数分别下跌16.25%和24.91%，与之相伴的是多只公募量化基金的净值短期大幅下降。近半数公募量化基金未能跑赢其基准指数，甚至出现9只基金的跌幅超过20%，原因是基金风险敞口暴露所致。针对公募量化基金未来发展趋势，本报告主要思考以下几个问题：\n\n1、 公募量化基金风格的偏离长期是否带来更多超额？\n2、 公募量化基金的超额收益主要来源于哪些Alpha？\n3、 公募量化基金未来超额是否有机会回升？\n4、 如何系统化评价与优选公募量化产品？\n\n\n市场风格急剧切换下风控水平成量化产品输赢最重要因素。为了更直观地说明风险敞口对于公募量化基金收益的影响，我们选择了三只比较基准均为中证500指数、但风控严格程度不同的公募量化基金为例，其中对于基金风控严格程度的划分将在第二部分中详细阐释。从比较结果来看，2022年市场整体下行以来，风控出现明显偏离的基金C，在前期能够获得相对较高的超额收益，但今年年初受小微盘下跌影响，而出现明显大幅回撤，回撤幅度接近-30%；而风控相对较好的基金A在2022-2023年跑平或略跑赢中证500指数，且在年初未出现明显回调。由此可见，公募量化基金通过暴露风险或许可以获得一定的超额收益，但同样可能遭受市场风格切换的冲击。这使得投资者在量化基金上的收益极大程度上取决于何时买入不同类型的量化基金。\n\n公募量化基金的超额收益来源于：beta、alpha、择时、其他，本报告将从这几个方面入手全面分析量化基金。从年初公募量化基金表现分化中，我们发现风险敞口对基金业绩的重要影响，而除此之外，在股票的动态组合中，选股alpha模型、仓位择时和主动干预等其他因素均会影响基金净值，因此在下文分析中，我们将围绕这几个方面，对量化基金搭建全面的归因分析体系。\n\n02 公募量化基金多维归因解析\n本节我们将从仓位择时、持仓分布、风控情况、收益拆分和策略推算等角度入手，对公募量化基金进行多维解析，以形成每只基金的画像档案。但是由于其集中度低、换手率高的特点，考虑数据可用性和准确性，我们将主要依据半年报和年报的全持仓情况、及阶段性业绩进行分析。\n2.1 维度一：仓位择时能力\n进行择时操作的公募量化基金数量较少，且择时准确率分化明显。考虑到部分量化基金会调整仓位以应对市场波动，但择时频率可能有所不同，因此我们首先将基金经理管理以来出现过相邻两个季度中权益仓位之差>10%的基金认为是会进行择时操作的量化基金，从统计结果来看，在2022年底市场波动加剧以来，进行仓位择时的量化基金明显增多，且整体以加仓为主。在此基础上，我们来计算每一只基金的仓位择时准确率，即前一个季度的权益仓位变化方向与基准指数在下个季度的涨跌相对照，来判断当此调仓是否准确，并统计基金经理管理以来择时正确的概率。从结果来看，公募量化基金平均择时准确率约为58%，其中有30%的基金仓位择时准确率超70%。\n\n2.2 维度二：基准成分股偏离程度\n观察持仓股分布情况，是判断基金偏离程度的直观方式，2022年以来持仓整体向小微盘倾斜。一方面统计基金持仓中，属于基准指数成份股的占比情况，从结果来看，指增基金基本符合80%以上持仓为基准指数成份股的要求；但主动量化基金则存在较为明显的持仓偏离，其中当期持仓中占比超80%为基准指数成份股的仅有18.6%，而有19.3%的持仓中基准指数成份股甚至占比不足20%。另一方面，可以通过观察持仓股在主要宽基指数上的分布变化，来初步推算其持仓偏离情况，从整体分布来看，2021年以来公募量化基金持仓中沪深300成份股逐渐减少，而相应的中证2000和小微盘股占比明显增加，但目前多数仓位尚处于可对冲域。\n\n2.3 维度三：风格行业偏离约束\n公募量化基金持仓长期向中小盘和高成长性偏离。采用半年报和年报中的全持仓数据，来统计当期持股在barra风格因子上相对于基准指数的暴露偏离，从市值和成长价值风格上的偏离结果来看，公募量化基金长期偏向于超配中小盘（特别是2014-2016），在2017-2021年市场基本处于大盘股占优的过程中，这一偏离并不明显，而在2022年之后，则逐步向中小盘倾斜；此外，公募量化基金整体高配成长、低配价值，但在2023年价值风格持续占优后，开始向价值切换。\n\n从个基的风格偏离程度来看，约半数基金风格较为中性。根据对基金各期在不同风格因子上偏离水平的计算，我们选择了5个较为重要的风格因子，即“市值”, “非线性市值”,“低估性(PB)”, “低估性(PE)”, “成长性”因子，若基金当期在这五个风格因子上的偏离，均处于同期所有公募量化基金在这一风格因子上偏离水平的±1倍标准差之内，则认为该基金在当期风格较为中性；若其中有风格因子的偏离超过了±1倍标准差、但又都在±2倍标准差之内，则为当期风格小幅偏离；若有风格因子的偏离超过了±2倍标准差，则为风格明显偏离。根据这一判断标准，公募量化基金整体约半数处于风格较为中性的水平，但仍有约20%的基金存在明显偏离。\n\n从个基的行业偏离程度来看，公募量化基金整体行业较为中性。同样根据基金全持仓的行业配置与基准指数相比，在行业上公募量化基金长期在医药、电子、基础化工和机械上略有超配，在房地产和电力公用事业上则略有低配；近期主要超配了机械行业。此外，采用与风格判断相同的方法，若当期行业偏离均处于同期在该行业上偏离的±1倍标准差之内，则认为当期行业较为中性；若有行业偏离超过±1倍标准差、且均在±2倍标准差之内，则为行业小幅偏离；若有行业偏离超过±2倍标准差，则为行业明显偏离。但从统计结果来看，公募量化基金在行业的偏离上整体较为谨慎，多数处于行业中性水平，此外在2014-2015年和2019-2020年，即市场存在主线行业时，量化基金更容易出现行业上的偏离。\n\n结合风格和行业偏离情况，可进行量化基金整体风控严格程度的判断。结合上述在风格和行业上的偏离情况统计，若基金当期持仓在风格和行业上均较为中性，则认为当期其风控较为严格；但若在风格或行业中存在超过±1倍标准差、甚至超过±2倍标准差的偏离，则该基金当期的风控情况即为小幅偏离或明显偏离。从划分结果来看，约有40%的量化基金风控较为严格。\n\n小幅偏离的量化基金累计超额收益较高，但风控较严格的基金的超额收益则更稳健。根据上述对于公募量化基金的风控严格程度的划分，我们将每类量化基金相对于自己基准指数的超额收益进行累计，发现从2016年以来，风控小幅偏离的基金虽然累计超额收益最高，但这一超额收益主要集中于2019-2021年，而近年则趋平且波动增加；而风控较严格的量化基金的超额收益则更为稳健，在市场下行中仍稳步实现超额，且波动较低；此外偏离更为明显的基金，反而累计超额收益较低、且波动更大。\n2.4 维度四：区间收益拆解\n本节我们主要对公募量化基金的超额收益中的beta和alpha进行拆解。考虑到量化基金整体换手率相对较高，且持仓分散、季报参考性较弱，因此收益拆分的计算区间选择半年报和年报报告期前1月与后1月，即每年的6-7月和12月-次年1月。根据上文中对于风格和行业偏离的计算，可以相应计算当期这种偏离带来的超额收益，即风格/行业偏离收益贡献=基金当期在风格/行业上的偏离×前后2个月风格/行业因子收益。从计算结果来看，指数增强型基金主要从价值、成长和动量因子的偏离上获得收益，而主动量化基金则是在是指、beta、动量、成长性因子上均会通过偏离来获益；行业上由于偏离较小其整体超额收益影响也相对较低。\n\n牛市中量化基金更容易获得alpha，选股alpha仍然是公募量化基金的主要超额收益来源。基于上述通过风格行业偏离和因子收益剥离出量化基金超额收益中的beta部分，则可以得到区间选股alpha贡献的超额收益=基金区间收益-基准指数区间收益-风格和行业偏离的收益贡献。从拆分出的平均选股alpha序列来看，公募量化基金在2013、2017、2019-2020年，即市场上行中能够获得更高的选股alpha超额收益。从累计贡献来看，风格的偏离没有带来稳定的超额收益，在2012-1015周期以及2019-2023周期都为先正后负，行业偏离上长期稳健地贡献小幅收益，选股alpha则是量化基金长期超额收益的主要组成部分，但稳定性同样不足。\n2.5 维度五：量化策略推断\n本节我们主要解决公募量化基金的超额收益主要来源于哪些Alpha的问题，对基金选股策略进行推算和拆解。在上述区间收益拆分中，我们拆解出了公募量化基金的选股alpha策略的收益贡献，对于这部分超额收益，我们考虑根据现有数据，对其可能采用的量化策略和因子效果进行推算：\n①将alpha因子分类，根据半年报与年报，计算基金全持仓在已有alpha因子上的暴露偏离；\n②根据当期暴露偏离的绝对值从高到低排序，若排序中相邻因子属于同一类型，则只保留其中解释力度最高的一个因子；\n③将剩余因子的多空收益逐个加入，与基金区间选股alpha收益部分进行逐步回归，至回归R方达到0.8时止；\n④根据回归系数暴露与alpha因子区间收益计算每个有效因子的收益贡献。\n从计算结果来看，长期可能超额贡献较高因子包括换手率、预期ep、净利润及预期等相关因子，近期整体贡献较高的则为基本面、价值和量价类因子。\n\n超预期、杠杆、价值和分析师类策略历史超额贡献较高，基金特质收益同样受市场表现影响。在各alpha因子收益贡献估算的基础上，对市场常见策略的累计贡献进行统计，长期来看，超预期、杠杆、价值和分析师类策略贡献较高。同时若将基金选股alpha收益中已推算出的策略贡献减去，即可得到公募量化基金的区间特质收益，整体来看，量化基金的特质收益稳定性较弱，且市场上行时更为显著。\n\n量化基金的特质收益IR分化较为明显。在公募量化基金特质收益的基础上，用区间日度特质收益的均值/标准差，即可得到特质收益IR，从各期的IR特征分布来看，2019年以来随着量化基金数量的增加，其特质收益IR的分化程度也有所提高，部分量化基金能够在当期实现较高的特质收益和较低的波动，但这一特性的延续性相对较弱，从IR的分组检验结果来看，尚未对基金未来的回报有明显的预测作用。\n2.6 公募量化基金画像实例\n通过上述五个维度的分析，我们从仓位择时、成份股分布、风格行业偏离、超额收益拆分到策略推断，构建了公募量化基金的画像框架。在此基础上对任意公募量化基金都可以得到其画像档案。这里我们选择一只成立时间较长、比较基准为中证500指数的公募量化基金A为例进行画像举例，\n持仓偏离较为谨慎，风格偏好高成长和高盈利。从持仓偏离角度来看，在2019年以来，基金A超半数持仓股属于基准指数成份股，持仓偏离较为谨慎；从风格和行业偏离来看，基金A长期超配小盘、高动量、高成长性和高盈利，长期低配高波动率和高流动性，近期则稍偏向价值，整体风格较为稳定；行业上超低配幅度整体较低，基本在2%之内，近期稍偏好机械和计算机。\n基金A近期风控较为严格，历史多处于小幅偏离的类型中。根据前文中对于基金不同风控严格程度的划分，我们统计了基金A历史各期的风格偏离具体情况，整体来看其长期偏好高成长性和高盈利风格，但整体偏离幅度控制较好，近期在各风格上均未出现明显偏离，风控较为严格。\n\n基金A超额收益主要来自于风格偏离，2020年以来选股alpha有所提升。从量化基金区间收益的拆解，可以发现基金A在风格上能够获得长期稳定的超额收益，且基金的主要超额收益均来自于盈利、成长和动量风格的贡献；而从选股贡献来看，基金A可能在超预期、基本面等类策略上实现了一定的超额收益，但整体特质收益并不突出。\n\n风控较严格，操作稳健，偏基本面策略，更适合风险偏好相对较低的投资者。综合上述画像结果，我们可以看到基金A在风控上较为严格、偏离较为谨慎，整体策略聚焦于基本面、超预期和成长、价值类因子上，高成长和高盈利的偏好较为明显，操作较为稳健。\n2.6 维度六：港股和行业型量化基金\n涉及港股的量化产品以分仓管理为主，其中主要配置港股的量化基金整体超额收益更高。目前共有35只公募量化基金持有过港股，且主要为分仓配置策略，少数以港股投资为主，或利用少量港股来替代模型中的A股。从各类策略的平均超额收益来看，主要投资港股的公募量化基金在2021年以来平均都获得了正向的超额收益；而采用替换策略的量化基金平均超额收益则明显较低。\n行业型量化基金整体风控较为严格，金融、周期、制造和军工相关量化基金超额收益较高。当前行业型量化基金共有46只，整体风控水平较好，69%的行业量化基金在风格和行业上较为中性。从分布来看，以消费意愿和科技板块为主，其中金融、周期、军工和制造板块的量化基金平均超额收益相对较高，而泛科技、消费和医药板块的超额收益则较低。\n\n03 不同维度的公募量化基金优选\n在已有结论的基础上，第三部分我们将从风控严格程度和基准策略这两个方向出发，分别探索能够选出相对收益较高的公募量化基金组合的方法。其中从风控严格程度视角出发，将主要对前文划分为风控较严格和小幅偏离的量化基金进行精选；而基准策略的视角，则是选择了基准指数为沪深300、中证500或中证1000的量化基金，寻找其中超额收益更稳健的组合。\n3.1 不同风控严格程度的量化基金优选\n风控较严格量化基金筛选：低波动率、高信息比率、高日度相对胜率。考虑到半年报和年报的披露时间，我们在回测和精选中以每年的3月底和8月底为调仓时点。在风控较为严格的公募量化基金中，首先要求其当前规模大于1亿元，且近12个月信息比率排在前50%，在此基础上，根据波动率较低和日度相对胜率较高两因子等权打分，取前10只基金。\n从2016/4/1至2024/4/25，风控较严格的量化精选组合年化收益7.76%，相对于所有风控较严格的公募量化基金的年化超额收益为3.35%，而相对于沪深300指数的年化超额收益为6.61%，在2016-2017、2022年以来的市场风格切换的过程中超额更为显著。\n风控较严格的公募量化精选组合的当前持仓基金如下表：\n\n小幅偏离公募量化基金筛选：高夏普、高选股收益。在风格行业小幅偏离的量化基金中，首先要求其当前规模大于1亿元，再根据近12个月夏普比率和选股alpha两因子等权打分，取前10只基金。\n从2016/4/1至2024/4/25，小幅偏离公募量化基金精选组合年化收益9.28%，相对于所有小幅偏离的公募量化基金的年化超额收益为4.17%，而相对于沪深300指数的年化超额收益为8.13%，除2021年和今年年初外均获得了稳定的超额收益，年度胜率较高。\n\n小幅偏离的公募量化精选组合的当前持仓基金如下表：\n3.2 主要宽基策略的量化基金优选\n除了对不同风控严格程度的量化基金进行组合精选外，我们也考虑在沪深300、中证500和中证1000这三个主要宽基指数上，寻找较为简单有效的量化基金精选方法。对于宽基策略的公募量化基金，我们首先要求其比较基准中的权益部分为相应的宽基指数，此外还要求基金当期的风控水平为风格和行业均处于2倍标准差之内，即当期未出现大幅偏离。\n沪深300策略的公募量化基金筛选：高信息比率、高日度相对胜率。在主要跟踪沪深300指数公募量化基金中，首先要求其当前规模大于1亿元，再根据近12个月信息比率和日度相对胜率两因子等权打分，取前5只基金。\n从2016/4/1至2024/4/25，沪深300策略的公募量化基金精选组合年化收益7.14%，相对于沪深300指数的年化超额收益为5.88%，除今年年初外，各年均获得了稳定的超额收益，收益增强稳健。\n\n沪深300策略的公募量化基金精选组合的当前持仓基金如下表：\n中证500策略的公募量化基金筛选：高绝对收益、高日度相对胜率。在主要跟踪中证500指数公募量化基金中，首先要求其当前规模大于1亿元，再根据近6个月绝对收益和日度相对胜率两因子等权打分，取前5只基金。\n从2016/4/1至2024/4/25，中证500策略的公募量化基金精选组合年化收益9.03%，相对于中证500指数的年化超额收益为10.62%，除今年年初外，各年均获得了稳定的超额收益，收益增强稳健。\n中证500策略的公募量化基金精选组合的当前持仓基金如下表：\n中证1000策略的公募量化基金筛选：低波动率、高日度绝对胜率。在主要跟踪中证1000指数公募量化基金中，首先要求其当前规模大于1亿元，再根据近6个月日度绝对胜率和近12个月波动率两因子等权打分，取前5只基金。\n从2017/4/1至2024/4/25，中证1000策略的公募量化基金精选组合年化收益3.15%，相对于中证1000指数的年化超额收益为9.28%，各年基本均获得了稳定的超额收益，收益增强稳健。\n\n中证1000策略的公募量化基金精选组合的当前持仓基金如下表：\n\n04 总结\n市场波动增加叠加超额收益收敛，公募量化基金迎来考验。公募量化基金超额收益正逐步收敛，主要宽基指增基金的超额收益随着市场有效性的增加逐步减少， Alpha的获取难度上升。且2024年年初小盘股市场出现“踩踏”现象，前两个月中证2000和万得微盘股指数分别下跌16.25%和24.91%，与之相伴的是多只公募量化基金的净值短期大幅下降，有近半数公募量化基金未能跑赢其基准指数。因此通过对公募量化基金多维度的分析，本文主要问答了以下几个问题：\n公募量化基金风格的偏离长期是否带来更多超额？根据±1倍和±2倍标准差，对公募量化基金的风格和行业偏离程度进行判断，风格上，持仓长期向中小盘和高成长性偏离，近半数处于风格较为中性的水平，有约20%的基金存在明显风格偏离；行业上，偏离上整体较为谨慎，多数处于行业中性水平，此外在市场存在主线行业时，量化基金更容易出现行业上的偏离。结合风格和行业偏离情况，进行风控严格程度的判断，约有40%的量化基金风控较为严格，而风控较严格的基金的超额收益则更稳健。进一步，根据基金在风格和行业上的偏离及相应因子的区间收益，我们对公募量化基金超额收益中的beta和alpha进行了拆解。从累计贡献来看，风格的偏离几乎没有带来有效的超额收益，行业偏离上期稳健地贡献小幅收益，而选股alpha仍然是量化基金长期超额收益的主要组成部分。\n公募量化基金的超额收益主要来源于哪些Alpha？在上述区间收益拆分中，我们拆解出了公募量化基金的选股alpha策略的收益贡献，对于这部分超额收益，我们考虑根据现有数据，根据alpha偏离情况进行逐步回归，对其可能采用的量化策略和因子效果进行推算。长期可能超额贡献较高因子包括换手率、预期ep、净利润及预期等相关因子，近期整体贡献较高的则为基本面、价值和量价类因子。\n公募量化基金未来超额是否有机会回升？从历史经验来看，公募量化基金在2013、2017、2019-2020年，即市场上行中能够获得更高的选股alpha超额收益；同时若将基金选股alpha收益中已推算出的策略贡献减去，即可得到公募量化基金的区间特质收益，而特质收益同样在市场上行时更为显著。也就是说，在下一次牛市行情中，公募量化基金的超额收益或许会再次迎来回升。\n如何系统化评价与优选公募量化产品？最后我们从仓位择时、成份股分布、风格行业偏离、超额收益拆分到策略推断，构建了公募量化基金的画像档案。并且探索能够选出相对收益较高的公募量化基金组合。不同风控严格度的量化基金精选：风控较严格量化基金选择低波动率、高信息比率、高日度相对胜率，年化超额收益为3.35%；小幅偏离量化基金选择高夏普、高选股收益，年化超额收益为4.17%。主要宽基策略的量化基金精选：沪深300策略的量化基金选择高信息比率、高日度相对胜率，年化超额收益为5.88%；中证500策略的量化基金选择高绝对收益、高日度相对胜率，年化超额收益为10.62%；中证1000策略的量化基金选择低波动率、高日度绝对胜率，年化超额收益为9.28%。\n本文作者：民生金工首席分析师 叶尔乐（执业证书编号：S0100522110002），来源：尔乐量化，原文标题：《公募量化究竟赚的是什么收益？| 民生金工》风险提示及免责条款\n\n            市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。","kind":null,"is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":null,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":1},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"newsSizeData":{"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"favoriteSize":0,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"APP":{"userAgent":"Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; 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