我国主动偏股基金规模快速增长，管理规模集中显著 [page::4][page::5]

• 2021年第三季度主动偏股基金规模达5.12万亿元，3只基金规模超500亿元。

- 头部17家基金管理公司管理规模占比66%，管理能力集中。

• 50亿元以上基金交易能力显著衰减，调仓难度大。

美国大规模主动权益基金具有稳定领先的长期业绩表现 [page::7][page::8]

• 美国前十大主动权益基金多来自资本集团，规模超千亿美元。

- 多只头部基金10年期年化收益均显著高于市场平均水平，成为行业典范。

三大代表性产品管理模式差异显著 [page::8][page::12][page::14]

• 资本集团：采用多基金经理分仓管理， 13位基金经理分担管理2924亿美元规模，基准多元并注重长期业绩考核。

- 富达Contrafund：单基金经理全权负责，强调挖掘每个投资机会，持仓分散但重仓集中，管理费与业绩挂钩，团队支持规模庞大。

• 普信蓝筹成长：重视深度研究，拥有475名研究人员，持仓更加集中，投资风格稳重，委员会决策机制保证质量。

基金规模增长阶段性特点：先广度后集中[page::16][page::17]

• 2015年前，持仓股票数量随规模增长显著增加，持股广度提升。

- 2015年后，持仓数量趋于稳定或下降，前十大重仓股权重明显提升，体现集中度增强。

• 标普500前十大重仓股的市值权重及收益贡献同步大幅提升，超过50%的收益由少数头部股贡献。

头部重仓股贡献显著，个性股提供额外Alpha[page::18][page::19]

| 股票名称 | 平均权重(%) | 收益贡献值(%) | 收益贡献占比 |
| -------------- | ----------- | ------------- | ------------ |
| Amazon | 5.64 | 15.96 | 9.0% |
| Microsoft | 4.39 | 13.77 | 7.8% |
| Tesla | 2.19 | 18.10 | 10.2% |
| 其他特质股 | <0.5 | <2 | 合计6.5% |

• 重仓头部股票贡献约一半收益，且贡献高于其持仓比例。

- 中等权重个性股票通过深度研究获得显著超额收益。

• 小仓位股票对产品整体影响较小。

产品风格稳定，随规模提升大盘成长属性增强[page::20][page::21][page::22]

• 资本集团、富达Contrafund及普信均表现出规模扩大后风格稳定，多为大盘成长。

- 小规模时基金经理可能更多灵活调整风格，规模扩大后趋于稳定。

• 华盛顿互惠基金风格偏向成长价值，体现不同产品风格多样性。

换手率持续保持较低水平且稳定，规模扩大换手率略降[page::23]

• 三只代表基金换手率长期维持20%-35%的相对较低水平。

- 富达Contrafund换手率下降趋势明显。

• 大规模基金换手率低体现长期投资导向，降低调仓成本。

ARKK案例：规模提升后风格稳定，换手率先升后降[page::24][page::25][page::26]

• 规模快速增长期间持股数增加，重仓集中度下降，随后趋稳。

- 小盘成长风格明确，换手率在2020年上半年出现峰值后下降。

• 收益贡献分散，小仓位个股对整体收益影响较大。

我国大规模基金管理启示[page::27][page::28][page::29][page::30]

• 基金初期增加持仓广度以覆盖潜力股，后期通过提升持仓集中度强化对头部大市值股票的掌控。

- 大规模基金对个股市值有最低要求，规模越大对应的股票流动性要求越高。

• 降低换手率并稳定风格，强化长期投资价值研究，减少频繁调仓成本。

- 多基金经理分仓及单基金经理+大研究团队均为可行模式，深度研究覆盖及长期业绩考核为关键成功要素。

申万宏源研究报告详尽分析

报告标题及概览

• 标题：《变与不变：美国资管巨头管理大规模基金的经验启示》

- 作者：证券分析师沈思逸、邓虎

• 机构：申万宏源证券研究所

- 日期：2022年1月17日

• 主题聚焦：美国大型主动权益基金的管理模式和发展路径，结合美国大型基金管理经验，为中国大规模基金管理提供启示。

- 核心论点：
- 美国大规模主动权益基金整体表现优异，管理规模扩大未削弱其收益能力，且基金管理模式多样。
- 大规模基金管理经验中核心要素包括持仓集中度提升、长期业绩考核及研究团队深度覆盖。
- 中国大规模基金正快速成长，研究美国经验有助于优化中国大规模基金的管理策略。

• 报告无具体投资评级或目标价，属于策略与经验总结性质，强调理论与实践结合的启示意义。[page::0]

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目录结构及章节框架解读

报告设五大章节：

1. 大规模基金收益是否受规模限制

2. 大规模基金管理模式（具体产品案例：美国成长基金、富达Contrafund、普信蓝筹成长）

1. 基金规模变化中的基金管理变化（持仓集中度、收益贡献、风格、换手率）

4. 对我国大规模基金管理的启示（策略建议与市场环境分析）

1. 风险提示及披露信息

报告同时辅以大量图表、数据表支撑，涵盖规模分布、收益分析、持仓结构及风格演变等关键维度。[page::1][page::2]

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逐章节深度解读

1. 大规模基金收益是否受规模限制？

• 关键论点总结：

- 中国主动偏股基金近年来规模大幅上涨（2020年底超4.5万亿元，2021Q3达5.12万亿元，复合增长率超60%），但大规模基金（>500亿元）数量和管理人集中度均有限。
- 基金经理的交易能力与基金规模呈负相关，超过50亿元规模后，调仓交易能力趋近于零，进一步增大规模难以通过频繁交易获取超额收益。
- 美国市场大规模基金数量和规模显著高于中国，管理规模超过500亿美元的机构超过30家，管理了70%以上主动权益资产。美国市场中，头部基金规模集中且表现优异，资金仍流入大规模主动基金。

• 支撑数据解读：

- 图1展示中国主动偏股基金数量和规模快速增长趋势，规模和数量的同步增长说明市场活跃。
- 表1和表2分别展示中国主动基金产品和管理公司规模分布；3只基金产品超过500亿元，占比仅3.66%，17家公司管理资产超千亿元，管理规模集中度明显。
- 图2为基金规模与交易能力关系散点图：50亿元以上基金调仓能力几乎为零，证明规模提升限制了交易灵活性。
- 表3和表4列出美国主动基金机构和头部产品规模，头部产品规模从数百亿到超千亿美元不等，表明美资管行业头部优势显著。
- 图3显示美国三大代表产品从1990年代起的规模发展轨迹，疫情后规模继续迅速扩张，特别是美国成长基金。

• 逻辑分析与假设：

- 随着规模提升，调仓难度和交易成本增加，交易频率降低，依赖持仓结构的优化而非交易能力获益。
- 大规模基金的成功经验是否能适用于正处于规模爬坡期的中国？美国市场经验是关键参考。
- 规模与收益的关系复杂，但美国大规模基金长期收益均处于市场前列，规模并未成为收益的负担。
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2. 大规模基金管理模式

2.1 资本集团美国成长基金：多基金经理分仓管理

• 管理特色：

- 多基金经理共同管理中，每人负责独立子组合，实现观点多元，分散风险。
- 投研一体化，研究员部分直接给予基金经理投资建议。

• 考核机制：

- 多维度、多周期考核，包括1/3/5/8年税前总收益，权重侧重长期。
- 基准多样，结合市场指数和同类产品，动态调整。
- 研究员考核结合主观评价和业绩，确保投研效率和匹配度。

• 交易执行：

- 多子组合对单一股票买卖进行汇总实施，避免内部反向交易损失。

• 数据与指标：

- 截至2021年11月，总规模近2924亿美元，13名基金经理参与管理，平均225亿美元/人。基金经理具有丰富的行业经验，其中5人从业超过30年。
- 持仓分散，405只股票，前十大重仓股占38.1%，且权重布局与标普500和纳斯达克100指数存在差异，体现主动选股特点。换手率长期约28%。
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2.2 富达Contrafund：基金经理全权负责

• 管理特色：

- 由单一基金经理负责，基金经理拥有高度自主权，依托150人以上全球研究团队支撑。
- 基金经理Will Danoff任职30余年，基金规模从2亿至近1500亿美元。
- 投资理念坚守主动管理，挖掘每个潜力投资标的，重视成长性及合理估值。

• 费率及激励机制：

- 管理费与业绩挂钩，包括基础管理费和与标普500比较后的业绩调整费。
- 基金经理收入与管理费、业绩强相关，激励基金经理长期管理与产品业绩。
- 考核周期3-5年，基准为标普500及晨星多指数分类。

• 持仓特点：

- 持仓较为集中，384只股票，前十大重仓股占比47.2%，权重与标普500及纳斯达克100均存在显著差异。
- 换手率报告显示近20年呈下降趋势，20%-30%区间波动。
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2.3 普信蓝筹成长：注重深度调研

• 管理特色：

- 強调战略投资，基于深度调研流程（初研、深研、交流、决策），覆盖超过475名研究人员。
- 投研链条完整，研究员通过一对一的实地访谈推动投资决策。

• 持仓特点：

- 持仓集中度最高，94只股票，前十大重仓股占57%，主要聚焦大盘成长股。
- 换手率约30%，重视长期持有和核心价值。
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3. 基金规模变化中的基金管理变化

3.1 持仓集中度变化

• 3只代表性产品整体趋势一致：2015年前侧重持股数量（广度），2015年后持仓集中度持续提升。

- 图7~图12分别展示三产品持股数与规模关系、前十大重仓股占比与规模关系，均表现为持股数波动幅度有限且集中度随规模提升加大。

• 标普500的头部集中度也表现出类似趋势，前十大重仓股市值占比由不足20%升至近30%，贡献收益占比超50%（图13、表11）。

- 结论：头部个股对大规模基金收益具有主导影响，基金收益因配置头部股票的不同而显著差异。[page::15][page::16][page::17][page::18]

3.2 头部公司偏离决定半数收益，个性股贡献较小

• 表12显示2017-2021年美国成长基金和富达Contrafund前十大重仓股共贡献约50%收益，明显高于其权重。

- 表13表明个性股贡献有限，持仓权重小但因个别表现亮眼提供额外收益补充，整体占比不高。小市值股票贡献低，头部效应显著。

• 逻辑解释：大规模基金收益关键在于头部股票的选择和权重配置，核心观点表达决定超额收益空间。

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3.3 风格稳定性增强

• 利用lasso回归测算市值及成长/价值因子暴露，分析不同基金风格演变。

- 三大基金从规模较小时存在成长价值及大小盘混合风格，随着规模增长逐渐稳定，特别是在大盘成长风格上表现明显（图14~17）。

• 对大规模基金而言，规模扩张后风格因成本和市场结构限制趋于稳定，极少偏离大盘成长风格。

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3.4 换手率稳中略降

• 近20年大规模基金换手率保持在30%左右，富达Contrafund换手率下降最显著（图18~20）。

- 换手率低反映持仓调整谨慎，调仓难度和成本较大，大规模基金倾向长期持有。
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3.5 ARK创新ETF案例

• ARKK作为近年规模急剧膨胀的特色主动基金，小盘成长风格显著增强，持股数变化大，重仓股集中度变化明显（图21）。

- 换手率呈现先上升后下降，2021年第四季度换手率再次回升，伴随显著波动和减仓（图22~25）。

• 与传统大规模基金不同，ARKK收益更多受小仓位、多变股票驱动，具有更高波动风险（表14）。

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4. 对我国大规模基金管理的启示

4.1 前期靠广度，后期靠集中度

• 初期规模增长阶段依赖增加持股数量以支持扩张，后期通过提高对头部公司持仓集中度实现规模效应。

- 多基金经理协作（资本集团）或单基金经理支撑（富达）均可支持大规模管理，均需保证研究深度与覆盖广度。

• 产品规模达到一定阶段后，强调对头部股票的深入研究和优质覆盖，以集中度驱动超额收益。

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4.2 大规模基金需要大市值股票支持

• 基金规模与个股流通市值之间存在管理约束，基金越大，对单只股票市值要求越高（图26）。

- 美国大市值股票数量众多，支持了极大规模基金发展。中国市场市值结构日益完善，已有能力支持百亿级以上大规模基金持重仓。

• 头部公司市值及其对市场贡献率提升，为大规模基金创造超额收益提供基础。

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4.3 降低换手率，保持稳定风格

• 大规模基金换手率低，调仓成本高，选择长期持有策略，持仓风格趋于稳定。

- 持续关注个股长期价值，避免因频繁调仓导致成本和市场冲击。

• ARKK案例显示，小盘成长风格限制规模扩张，且带来调仓压力与波动加大风险。

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4.4 不同管理模式均可成功

• 资本集团偏向多基金经理分仓、投研一体化。

- 富达模式强调基金经理全权负责，拥有强大独立研究团队支撑。

• 普信强调对公司的深入调研与交流，由基金经理结合团队意见形成决策。

- 共同点为深度研究覆盖、长期绩效考核，分别兼顾风险分散与灵活度。

• 长期综合考核机制为保证基金生命力和业绩稳定关键。

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5. 风险提示

• 本报告基于公开信息分析，不构成具体投资建议。

- 不涉及基金评价业务，不承担投资后果责任。
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图表深度解读

图1: 国内公募主动偏股基金数量和规模增长趋势

• 条形代表基金数量，折线代表规模。定义清晰，显示2019年后数量和规模快速上升。

- 指示中国公募市场的快速扩张及投资者积极参与背景。[page::4]

图2: 基金规模与交易能力关系图

• 横轴基金规模（亿元），纵轴交易能力超额收益。多年份分散点与拟合线。

- 交易能力随规模增加逐渐下降至0，50亿以上规模交易能力极低，展示规模带来的交易约束。

• 多年的不同时间段验证规律的一致性。[page::5]

图3: 美国三大主动权益基金规模时间序列

• 时间轴1980年至2020年代，三条线分别代表三基金规模。

- 美国成长基金规模最旺盛，疫情后增长尤为突出，其他两只同样稳步扩容。

• 显示大规模基金规模积累历程及趋势差异。 [page::7]

图4 & 图5: 大规模基金年化收益与分位数

• 图4展示3/5/10年不同基金年化收益率对比，三大基金普遍跑赢市场平均。

- 图5展示收益分位，均处于90%以上，证明大规模基金收益领先地位。

• 说明规模并非制约收益反而与领先表现关联。[page::8]

图7~12: 三大基金持股数与十大重仓股占比随规模变化

• 组合面积图与折线图合成，规模增长时持股数及重仓比例变量关系明显。

- 2015年前持股数随规模变动显著，后期持股数波动变小，集中度提升。

• 反映基金战略从广泛覆盖向集中管理转型。

- 存在短期持股数下滑但规模提升的现象，说明单股持倉金额提升。 [page::16][page::17]

图13&表11: 标普500头部集中度提升

• 图表反映前十大股票权重与收益贡献关系，二者同步增长，收益贡献远超权重。

- 表11跨度5年展现对比，更显浓厚头部效应。

• 为基金集中持仓逻辑提供基础。[page::17][page::18]

表12&13: 大型基金重仓收益贡献和特质股贡献

• 表12显示头部重仓贡献占比约50%，其中个股如特斯拉、亚马逊表现尤为突出。

- 表13列示小仓位区间内贡献突出的个性公司，贡献有限但具有差异化意义。

• 量化了收益贡献分布，揭示收益来源层级结构。[page::18][page::19]

图14~17: 市值风格暴露滚动变化

• 蓝色面积代表规模，四条线代表不同市值风格暴露。

- 美国成长基金、富达Contrafund、普信蓝筹成长均呈现从大小盘、成长价值混合向大盘成长稳定转型。

• 华盛顿互惠呈价值偏好且稳定。

- 验证规模增长对风格稳定性的促进作用。 [page::20][page::21][page::22]

图18~20: 换手率与规模关系

• 三个面积折线图，展示年末持仓换手率与规模趋势。

- 富达Contrafund换手率明显下降，其他两只换手保持平稳。

• 反映大规模基金长期持有倾向。 [page::23]

图21~25: ARKK持仓数、风格及换手率分析

• 图21显示持股数量增加，重仓股权重波动。

- 图22展示小盘成长风格增强。

• 图23&24换手率高峰聚集在2020年，后期有所回落。

- 图25重点股票持仓波动显著。

• 复杂流动性和规模扩张挑战的典型案例。 [page::24][page::25]

表14: ARKK收益贡献分散

• 左右分别为2020和2021年收益贡献前十股票，呈现年度差异大，且重合度低。

- 体现小盘活跃股与波动较大特性，以及收益多样性。 [page::26]

图26: 不同持股权重对应个股市值需求模型

• 线性函数图说明大规模基金持有比例与单股市值下限的关系。

- 理论验证:基金规模越大，持股单只股票市值最低要求越高，支撑投资策略演变的底层逻辑。 [page::28]

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估值分析

• 报告未涉及具体估值模型、预测财务数据等内容，主要聚焦规模效应、持仓策略及管理方式分析。

- 对不同产品的定性分析取代传统估值框架。

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风险因素评估

• 报告风险提示明确为研究基于公开资料，并非投资建议。

- 明确声明不涉及基金产品评级，提醒投资者自主决策。

• 未深入探讨行业或市场风险，风险评估偏策略层面注意事项。[page::0][page::30]

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批判性视角与细微差别

• 报告结构严谨，论据充分，数据全面，论点与案例紧密结合。

- 假设较多基于美国成熟市场经验，对中国市场适用性需谨慎内生化分析。

• 对个别产品（如ARKK）的分析较为详尽，体现差异化管理风险，但未触及宏观调控或政策风险。

- 部分图表缺少对数据细节的误差及限制讨论，如换手率年末计算忽略中间交易，可能低估实际换手水平。

• 未来大规模基金管理中的人员变动、管理成本上升对绩效影响未深入探讨。

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结论性综合

该报告系统梳理了美国大型主动股票基金的发展历程、管理模式及规模演变，重点阐述规模与业绩、持仓结构、换手率和风格稳定性之间的关系。
核心发现包括：

• 规模虽限制了基金交易灵活性，但大规模美国基金长期业绩突出。

- 头部公司占比提升成为大规模基金管理的必然趋势，头部股票收益贡献超半数，是超额收益的核心驱动力。

• 大规模基金持仓范围先广后集中，风格稳定在大盘成长为主。

- 换手率整体偏低，基金经理更注重长期持有。

• 管理模式多样化，各有优势，但均强调投研深度与长期绩效考核。

- ARK创新基金作为大规模基金另类代表，小盘倾向明显，风格和换手均表现波动较大。
对于中国市场，报告建议：利用市场规模和市值结构优势，初期宽覆盖挖掘潜力股，后期提升对头部大型公司的精准配置，注重基金风格与换手率管理，强化长期绩效考核机制，并结合多样化管理模式深化研究支持。

丰富详实的表格和图表对上述结论做了实证支持，形象展示了大规模基金管理的演化路径及策略侧重点，为中国资本市场规模化基金管理实践提供了权威参考。

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总结： 本报告作为策略与管理经验总结报告，兼具数据砥砺和理论深化，兼顾宏观视野与微观机制，对于理解并应对基金规模扩张的挑战、探索最优管理路径具有重要参考价值。研究并借鉴美国资管巨头经验，将助益中国大规模主动权益基金的稳健发展和持续超额收益实现。[page::0][page::1][page::2][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8][page::9][page::10][page::11][page::12][page::13][page::14][page::15][page::16][page::17][page::18][page::19][page::20][page::21][page::22][page::23][page::24][page::25][page::26][page::27][page::28][page::29][page::30]

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