• 基金经理交易动机分为估值动机、流动性动机和业绩粉饰动机。估值动机强调基于股票价值判断而交易，流动性动机关注基金规模变化导致的买卖需求，业绩粉饰动机则涉及管理人为粉饰业绩而调整持仓[page::0][page::2][page::3][page::5].

- 构建了六个用于刻画估值/流动性动机的因子，包括整体买入额因子（BF）、整体卖出额因子（SF）及基于个股大额交易额均值和标准差的因子，测试数据显示所有因子的IC均值均为正，表明估值动机越强，基金未来表现越好[page::3][page::5][page::7][page::8][page::9].

• 业绩粉饰动机因子通过五种指标衡量（BHRG、RG、ABRG、SBRG、SRRG），测算结果显示IC均为负，业绩粉饰倾向越强的基金未来表现越差。其中SBRGmean因子效果最佳，IC表现优异[page::5][page::6][page::10].

• 估值/流动性动机因子选取SF、TSbuymean、TSbuystd三个核心因子进行等权合成，业绩粉饰因子SBRGmean与估值/流动性因子负相关，综合两个方面等权合成交易动机合成因子，达到IC均值7.18%，风险调整后的IC达0.77，策略年化超额收益3.09%，夏普比率和最大回撤均优于单一因子[page::9][page::10][page::11].

• 基金财务报表信息挖掘显示，股票价差收入因子IC均值达9.36%，表现优于总收入因子及未实现利得因子，后者表现波动大且预测能力较弱。股票价差收入因子反映基金已实现交易的股息及套现收益，具有较好的稳定性和预测力[page::12][page::13].

• 结合交易动机合成因子与股票价差收入因子构建的基金优选策略，先选取股票价差收入排名前30%的基金，再选取交易动机因子排名前10%的基金，策略年化超额收益提高至5.02%，年度胜率100%，分年度均实现正超额收益，2023年也能跑赢偏股混合型基金指数[page::14][page::15].

• 策略最新持仓集中在计算机、医药和电子行业，行业配置相对均衡，显示该策略具备稳定的行业分散能力，有效避免行业轮动风险[page::14][page::15].

• 报告强调风险提示，历史回测结果不代表未来表现，策略存在失效及交易成本变动风险，投资者需要谨慎使用[page::0][page::16].

如何刻画基金经理的交易动机并进行基金优选？——深度分析报告

一、元数据与报告概览

• 报告标题：《智能化选基系列之五：如何刻画基金经理的交易动机并进行基金优选？》

- 作者：高智威、赵妍

• 发布机构：国金证券股份有限公司

- 发布时间：2023年10月30日

• 研究主题：基金经理交易动机的刻画及基于交易动机的基金优选策略构建与验证。本报告深入探讨如何基于基金经理的交易动机对基金进行定量分析，通过构建多因子交易动机体系筛选出具备更好业绩潜力的基金组合。

核心论点与结论：

1. 基于基金经理交易动机研究，尤其是估值动机的度量，能够有效预测基金未来业绩表现，优于流动性动机和业绩粉饰动机。

2. 构建了包括估值动机、流动性动机和业绩粉饰动机的复合交易动机因子，结合基金财务报表中股票价差收入因子，建立选基策略。

1. 基于交易动机与股票价差收入因子构建的基金投资组合，历史回测中实现了年化3.09%-5.02%（含综合因子）的费后超额收益，策略表现稳定且单调性好，2022-2023年仍优于基准。

4. 该研究不仅拓展了基金选基的因子构建视角，同时提供了财务报表数据在选基中的新应用。

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二、逐节深度解读

1. 基金经理交易动机概述

• 核心观点：基金经理交易行为可分为两个维度：交易能力和交易动机。前者侧重于交易效果结果的度量（隐形交易能力因子），后者聚焦于交易背后的行为原因。

- 交易动机分为估值动机、流动性动机和业绩粉饰动机三大类，研究基于Gordon et al. (2007)及后续文献框架建立。

• 理想状态下，基金经理应以估值判断为交易决策驱动，但现实中受限于资金规模变化、信息披露等因素，会出现更多非理性交易行为。

图表1展示了隐形交易能力因子从2012年至2022年期间多空组合净值稳步上升，体现了交易能力因子较好的业绩预测效能。[page::1]

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2. 各类基金交易动机的刻画与因子构建

2.1 估值动机与流动性动机

• 估值动机：基金经理基于投资标的的内在价值判断进行买卖。若基金认为股票被低估则买入，高估则卖出，是理性投资的核心动机。

- 流动性动机：主要由基金规模变化驱动（资金流入流出），存在被动应对资金变动的买卖行为，往往脱离标的基本面，目的是流动性管理而非价值投资。

2.2 估值/流动性动机的量化度量

• 依据 Gordon (2007) 设计的公式计算：

- 买入动机因子 $BFt = \frac{BUYSt - FLOWt}{TNA{t-1}}$
- 卖出动机因子 $SFt = \frac{SELLSt + FLOWt}{TNA{t-1}}$

• 资金流$FLOWt$剥离净值波动对规模的影响，买入/卖出金额来源于基金半年报、年报等定期披露。

- 结合个股大额交易（买入/卖出）金额均值和标准差，设计了6个刻画交易动机的因子，覆盖整体交易金额和个股分布特征：
- 买入金额动机因子、买入均值因子、买入标准差因子
- 卖出金额动机因子、卖出均值因子、卖出标准差因子

图表5清晰总结了估值/流动性动机因子的构成框架。[page::2-5]

2.3 业绩粉饰动机

• 指基金经理为美化基金表现，通过临近持仓披露期买入表现较好股票，卖出表现差股票，制造虚假优异业绩的行为。

- 报告参照Xiaojian Yu (2023)研究，构建了包括BHRG、RG、ABRG、SBRG、SRRG等多种指标，度量基金可能的业绩粉饰程度。

• 指标均呈现越大代表业绩粉饰可能性越高，实际测试中发现业绩粉饰因子与基金后续表现负相关，表明粉饰动机高的基金未来业绩相对较差。[page::5-6]

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3. 各类交易动机因子的测试与策略构建

3.1 测试方法与样本选择

• 样本包括主动权益型基金，剔除量化基金及申赎限制基金。

- 股票仓位≥60%，基金经理稳定性要求一年内无更换。

• 测试区间：2011年3月31日至2023年7月31日。

- 因子有效性用IC（信息系数）衡量，IC越大表明因子对未来回报预测能力越强。

• 分位数组合测试中，将基金按因子值排序，做多最高组，做空最低组，测试多空组合收益与夏普比率。

3.2 估值/流动性动机因子测试与合成

• 6个单因子均表现正向IC（均值>0），说明估值动机越强，基金未来表现越好。

- 个股大额交易的因子表现更优，Top分组超额收益显著。

• 因子之间相关性较高，设计了一个合成因子（等权组合SF、TSbuymean和TSbuystd），标化后合成IC均值4.44%，ICIR0.33，组合年化收益与夏普均提升，风险降低。

图表8至24展示了各个单因子及合成因子的分位组表现和多空组合净值，均显示良好的单调性和稳定的净值增长趋势。

3.3 业绩粉饰动机因子测试

• 所有业绩粉饰动机因子IC均为负，越可能业绩粉饰的基金未来表现越差。

- SBRGmean因子表现最好，IC指标和多空组合风险收益特征均优。

3.4 交易动机合成因子构建

• 估值/流动性动机因子与业绩粉饰因子的相关性低（-0.11），二者合成为交易动机因子。

- 交易动机合成因子IC均值高达7.18%，风险调整IC达0.77，多空组合年化收益率和夏普比率提升且最大回撤较低。

• 策略选取前10%基金构建多头组合，交易成本计入后，2011年3月至2023年9月实现9.15%年化收益，3.09%费后超额收益。

图表28-33展示了交易动机合成因子IC，分位组合表现和净值走势，表明因子预测能力突出且稳定。

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4. 基金财务报表信息挖掘与选基因子

4.1 报告期收益因子构建

• 通过基金利润表数据，提取总收入、股票价差收入及未实现利得3类收益因子。

- 股票价差收入指报告期内基金股票所得股息和卖出收益，是已实现收益。

• 未实现利得反映持仓期间浮盈浮亏，是浮动性质，带有未来变数。

4.2 因子测试

• 总收入因子长期有效，但近年表现波动，可能受未实现利得部分影响。

- 股票价差收入因子IC均值9.36%，多空组合年化收益率5.22%，回撤明显优于未实现利得因子。

• 未实现利得因子表现较差，IC均值仅2.09%，多空组合净值波动大。

图表36-41展示了收益因子IC测试、分位组合、净值表现，股票价差收入因子胜出明显。

4.3 行业配置差异

• 基于未实现利得因子选出的基金，行业集中度更高，重仓过去表现好的行业。

- 股票价差收入因子选出的基金持仓较均衡，行业多样化。

图表42-43对比了2021年和2023年两种因子选基策略的行业持仓差异，体现不同因子带来的组合风格差别。

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5. 基于交易动机及股票价差收入的选基策略

• 综合交易动机合成因子与股票价差收入因子筛出基金，构建多头策略。

- 策略先筛选过去股票价差收入排名前30%的基金，再从中选排名前10%的交易动机因子基金。

• 回测2011年3月至2023年9月，策略实现年化5.02%费后超额收益，超原单因子策略，稳定性和单调性均优。

- 2023年仍跑赢偏股混合型基金指数，年度胜率100%。

• 策略最新持仓行业前三为计算机、医药、电子，配置相对分散。

图表44-48详细展示了策略净值、超额净值及各年收益表现。[page::14-15]

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6. 总结

• 报告成功开发了多维度基金经理交易动机刻画因子，验证估值动机与基金未来表现正相关，而业绩粉饰动机则负相关。

- 基于财务报表的股票价差收入因子，为基金业绩预测提供了稳定有效的新维度。

• 结合交易动机和收益因子构建的基金组合表现优异，尤其在2022-2023年行情炼狱中依然领先基准。

- 拓展了量化选基因子传统依赖持仓数据的方法，融合财务报表、个股大额交易信息，丰富智能化基金经理能力评价体系。

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7. 风险提示

• 本研究基于历史数据与模型，存在模型失效风险，历史规律不代表未来表现。

- 市场环境、交易成本及其他条件变化均可能导致策略表现下降甚至亏损。

• 投资者应结合自身风险偏好谨慎使用该类模型和策略。

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三、图表深度解读

图表1：隐形交易能力因子多空组合净值（页1）

• 该图展示了2012年至2022年间隐形交易能力因子构建的多空组合收益及净值。

- 净值稳步上涨且年度收益波动不大，表明该因子较好反映基金经理的交易能力，具备良好的预测效力。

图表5：估值/流动性动机类因子概况（页5）

• 图示六个因子结构，分别覆盖买入与卖出、整体与个股大额交易维度，体现了交易动机刻画的多元视角。

图表8-24：估值/流动性动机因子IC与分位数组合表现（页7-10）

• 各因子均显著为正IC，分位数组合中最高组（Top）年化超额收益超过2%，低组（Bottom）则为负。

- 多空组合净值曲线平滑上升，验证因子稳定性。

• 合成因子进一步提升了预测力与收益稳定性。

图表25-27：业绩粉饰因子测试（页10）

• 因子与基金未来收益负相关，粉饰程度高的基金未来表现较差。

- SBRG_mean被选作最终业绩粉饰因子，因其在ICIR与收益表现上的优势。

图表28-33：交易动机合成因子测试与优选组合表现（页11-12）

• 交易动机合成因子IC高达7.18%，显示显著的预测能力。

- 多空组合净值稳步上升，选基组合年化收益近10%，超额收益3%。

• 策略在近几年行情中表现尤为突出。

图表36-41：财务报表收益因子测试（页13）

• 总收益因子表现不稳定，分解后发现未实现利得因子导致波动较大。

- 股票价差收入因子IC最高，年化超额收益稳定，波动率最低。

• 两因子代表的选基行业配置差异显著，价差因子更为均衡。

图表44-48：交易动机加股票价差收益因子组合策略表现（页15）

• 组合净值和超额净值均呈现持续稳定攀升趋势。

- 各年超额收益均为正，策略年度胜率100%。

• 行业配置显示策略偏好计算机、医药和电子等热门行业。

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四、估值分析

报告未采用传统股票估值模型，而是采用因子回测法从基金经理行为逻辑出发，结合交易动机度量因子以及财务报表因子，通过历史基金收益表现反复验证因子的预测能力(IC值)和多空组合绩效，从而构建有效选基策略。策略考量了交易成本（0.5%）后仍能保持显著超额收益，说明因子具备实际应用价值。

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五、风险因素评估

• 模型有效性风险：交易动机与收益因子基于历史数据构建，未来市场结构、制度政策变动可能导致因子失效。

- 策略操作风险：交易成本、申赎限制等可能影响收益表现。

• 过度拟合风险：多因子合成可能产生虚假信号，报告中通过严格筛选及长期验证降低该风险。

- 流动性风险：部分基金因申赎限制剔除，但策略本身依赖数据完整性，极端行情下可能面临流动性挑战。

报告明确提示了这些风险，提醒投资者理性使用模型与策略。[page::16]

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六、批判性视角与细微差别

• 报告以交易动机为出发点，强调了投资背后的行为逻辑，较传统绩效指标更为深入。

- 提出业绩粉饰动机对业绩负相关，戳破了部分表面优异业绩的迷雾。

• 利用财务报表数据创新地量化交易结果，提升因子解释力度。

- 但因子IC虽显著，绝对值仍处于较低水平（多为5%-10%左右），存在预测能力有限的现实。

• 估值动机与业绩粉饰因子相关性为负低相关，提示动机复合性强，因子构建须谨慎避免偏差。

- 资金流与个股大额交易数据可能存在滞后和披露不全问题，需要关注数据质量限制。

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七、结论性综合

本报告系统地构建并测试了基金经理交易动机因子体系，细致划分了估值动机、流动性动机和业绩粉饰动机三大类别，基于基金整体与个股交易额、资金流、财务报表数据挖掘多重指标，结合严谨的历史数据回测验证了因子的预测能力。结果显示：

• 估值动机因子与基金未来表现正相关，是挑选优质基金的重要维度；

- 业绩粉饰行为可能损害基金未来业绩；

• 财务报表中的股票价差收入因子具备较强的业绩预测能力和稳定性；

- 综合交易动机合成因子与股票价差收益因子，构建出了稳健优选的基金组合策略；

• 策略在长达十余年的时间范围内，多次战胜基准指数，且近几年表现稳定优异；

- 行业配置分散合理，避免因行业轮动带来的较大波动风险。

该报告不仅丰富了基金经理行为研究的理论与实证体系，也为投资者及量化策略开发者提供了切实可行的工具和系统，推动了智能化选基技术的进步。

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重要图表索引（示例）

| 图表编号 | 内容描述 | 关键洞见 | 页码 |
| -------- | -------- | -------- | ---- |
| 图表1 | 隐形交易能力因子多空组合净值 | 展示交易能力因子良好业绩预测性 | 1 |
| 图表5 | 估值/流动性动机类因子概况 | 系统梳理交易动机因子类别 | 5 |
| 图表8-24 | 估值/流动性动机因子IC与分位组收益 | 估值动机因子预测能力强且稳定 | 7-10 |
| 图表25-27 | 业绩粉饰动机因子测试 | 粉饰动机与后续业绩负相关 | 10 |
| 图表28-33 | 交易动机合成因子与组合表现 | 因子IC提高，组合绩效更优 | 11-12 |
| 图表36-41 | 基金财务报表收益因子测试 | 股票价差收入优于未实现收益 | 13 |
| 图表44-48 | 交易动机+价差收入策略表现 | 策略长期超额收益稳定 | 15 |

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以上为报告的详细解读与分析，涵盖报告所有关键内容和图表细节，体现了基金经理交易动机因子在智能化选基领域的理论价值与实际应用潜力。[page::0-18]

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