主动股基表现优于宽基指数，选择主动股基为基准合理且现实 [page::4][page::5]

• 主动股基自2019、2020年对沪深300和中证500指数均实现显著超额收益。

- 主动股基净值走势优于宽基指数，行业与风格风向标作用明显。

筛选低换手、持仓净值匹配的基金作为基础基金池 [page::6][page::7]

• 筛选基金换手率低于6倍，持仓模拟净值与实际净值差距小于3%。

- 样本基金规模大于普通基金，基金数覆盖率约52%。

• 筛选基金换手率明显低于全部主动股基。

采用FAMA三因子Alpha及Brinson模型选股收益评估，构建绩优基金池 [page::8][page::9][page::10]

• FAMA三因子模型用于剔除风格因子，提炼真实alpha。

- Brinson模型拆解行业配置收益与选股收益，实现基金业绩归因精细化。

• 综合四项指标评价基金选股能力及稳定性，选取表现前30%绩优基金。

构建分赛道精选绩优基金持仓组合，提升超额收益表现 [page::11][page::13][page::14]

• 基于基金板块选股收益，选择每大类板块中最优50只基金持仓。

- 精选持仓组合稳定获得3.88%相对主动股基年化超额收益，表现优于全部持仓。

• 持股数季节性波动，主要聚焦中大盘股，行业分布均衡且合理。

多因子选股模型在精选持仓范围内展现良好选股能力 [page::16][page::17]

• 选取价值、成长、质量、分析师情绪、动量五大类12个因子。

- 因子IC均值维持正值，复合因子年化ICIR达2.00，因子月胜率71.7%。

• 复合因子分十组回测，多头组合年化超额收益约24%，选股效力显著。

多因子优化构建精选持仓增强策略，年化超额收益达17%以上 [page::17][page::18][page::19]

• 股票池为精选绩优基金持仓，月度调仓，严格市值与行业约束。

- 策略年化超额收益达17.03%，IR 1.64，自2016年稳居主动股基前30%。

• 平均持仓30只，中大盘风格，月度换手率约46%，换手集中于财报披露季。

融入配置资金行业观点形成分层增强策略，进一步提升收益到18%+ [page::20][page::21][page::22][page::23]

• 根据配置能力强基金的行业配置权重调节板块约束，考虑加减仓信号缓和风格切换影响。

- 分层增强策略年化超额收益提升至17.93%，IR提升至1.71，整体更稳健。

• 板块和行业配置合理，新能源、基础化工及医药行业权重较高。

- 策略月平均换手率仍保持在46%左右，换手高峰与季报披露周期吻合。

将精选持仓应用于宽基指数增强，提升年化超额收益约0.5%左右 [page::24][page::25][page::26][page::27]

• 以绩优基金精选持仓合并宽基指数成分股构建增强策略，剔除停牌和上市时间不足个股。

- 300指数增强策略年化超额收益10.17%，IR 1.90，较对比策略提升明显。

• 500指数增强策略年化超额收益15.91%，IR 2.43，稳健性有所欠缺。

- 由于80%基准成分股仓位约束，优选持仓对传统指数增强的增量有限但存在改进作用。

对《如何借鉴赛道型基金持仓？基于业绩归因视角》报告的详尽分析

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1. 元数据与报告概览

• 报告标题：《如何借鉴赛道型基金持仓？基于业绩归因视角——量化基本面系列报告之四》

- 发布机构：华安证券研究所

• 报告日期：2021年9月10日

- 主要分析师：严炜、朱定豪、吴正宇

• 研究主题：基于公募基金持仓，通过业绩归因模型筛选绩优基金，从而构建多因子选股增强策略，提升基金选股和组合优化的效率，尤其聚焦分赛道基金的持仓特征，评估如何借鉴这种赛道型持仓，以获取超额收益。

核心观点：

• 主动权益基金（主动股基）近年来超越宽基指数，选择其作为基准具有合理性和现实意义。

- 利用换手率和虚实净值差筛选持仓参考价值高的基金，缓解持仓披露滞后和粉饰问题。

• 结合FAMA三因子和Brinson归因模型，精选业绩绩优基金并拆解其选股能力至行业层面，构建精选持仓组合，获得近4%年化超额收益。

- 结合多因子模型和组合优化，构建增强策略，实现超额收益超17%，加入配置能力强基金行业观点后进一步改善策略表现。

• 应用至宽基指数增强，亦带来一定收益增量。

- 报告强调历史回测结果不代表未来，存在市场风格切换风险。[page::0,4,28]

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2. 逐节深度解读

2.1 引言与背景分析

• 报告指出资金抱团向优质赛道蓝筹集中，食品饮料、新能源等行业成为2020年领涨板块，推动主动股基表现优异。

- 净值型理财产品快速增长（2018-2020年底净值型产品规模达到17.4万亿元，占理财余额67.28%），为权益市场提供稳定资金来源（图表1）。

• 主动股基基金数量和资产规模增加，2019-2020权益基金数量突破3000只，规模超4.6万亿（图表2）。

- 主动股基基金整体表现远超沪深300和中证500宽基指数，2019、2020年分别跑赢沪深300逾12%和34%，跑赢中证500逾22%和40%（图表3、4）。这使主动基金指数成为合理且现实的基准。[page::4,5]

逻辑推理：

• 由于公募基金对市场风格的引领作用及深入个股研究，主动股基持仓成为观察市场风向标和选股池的合理基准。

- 量化策略应顺应此基准，兼顾基金经理的投研深度和量化策略的系统性优势，以期获得Alpha。

2.2 基金池初筛与持仓参照有效性

• 基金持仓信息滞后且可能被粉饰，持仓和净值的匹配问题大。

- 筛选“配置型基金”，重点是普通股票型和偏股混合，成立时间长于180天，换手率低于6倍，且用虚实净值差（基金持仓模拟净值与实际净值走势的差距）低于3%作为基金持仓可靠性的直接量化指标。

• 结果是样本基金数量711只，规模较全市场基金更大（基金规模均值27亿vs19亿），换手率明显低于全部主动股基（图表6-8）。

- 意义：此步骤缓和了高频换手带来的持仓变动，减少粉饰数据对策略构建的影响，提高持仓模拟净值的可靠性。[page::6,7]

2.3 业绩归因视角下优势基金筛选

• 传统通过历史业绩做基金筛选的缺陷是业绩动量掩盖基金经理真正的选股和配置能力。

- 报告采用两个经典业绩归因方法研究基金超额收益来源：
- FAMA三因子模型（市场风险、市值、账面市值比因子）剔除风格因子后的alpha作为基金的选股能力指标。
- Brinson业绩归因模型，拆解基金超额收益为行业配置收益、个股选择收益和交互收益。

• Brinson模型在本报告中做了行业内收益计算不归一化处理，减少单行业极端股票影响，提升归因准确性（图表9）。

- 以FAMA三因子alpha、Brinson选股收益及其稳定性（均值除以标准差）为指标，综合构建选股能力评分，选择排名前30%的绩优基金（图表10）。

• 绩优基金持仓映射以季报为时间点，剔除持股市值占比不足1%的股票，计算持股权重均值归一化以构建绩优基金持仓组合（图表11）。

- 持仓组合相对主动股基超额收益3.42%，跟踪误差约5.3%，表现稳定但受到风格切换显著影响（图表12、13）。[page::7,8,9,10,11]

2.4 分赛道精选提升绩效

• 发现基金经理的选股和配置能力有“能力圈”差异，个别基金经理在某些板块表现优异，其他板块表现一般（图表14-16）。

- 将Brinson业绩拆解至一级行业后加总至大类板块（大周期、大消费、TMT、大金融、医药），每块板块选出该板块内选股收益最高50只绩优基金，构建大类板块绩优基金组合。

• 结果显示：分赛道精选持仓组合相比全部绩优基金持仓组合提升超额收益至3.88%，跟踪误差不变，且表现更稳定，尤其自2017年以来优势明显（图表17、18）。

- 性能参数及组合特征分析：
- 持股数有季度变化，规模中位数趋于增长，持仓股票多集中中大盘，中信一级行业配置均衡（图表19-21）。[page::11,12,13,14,15]

2.5 多因子选股模型的选股能力

• 基于绩优基金精选持仓，通过基础面因子挖掘进一步提升稳定性，因子主要包括价值（EP_TTM等）、成长（归母净利润同比增长）、质量（ROE等）、分析师情绪（动态均衡估值、EPS预期变动）和动量（公告日跳空，过去涨跌幅差）五大类（图表22）。

- 因子测试显示成长、质量和分析师类因子表现优于纯价值因子，复合因子Rank IC平均6.4%，ICIR达到2.00，选股能力强，分组检验呈明显单调性，多头组合年化超额收益约24%（图表23-25）。

• 结合多因子选股因子与绩优基金持仓，运用组合优化方法，在风格、行业、市值偏离约束下构建增强策略。持仓市值偏向中大盘，持股数平均约30只，月均单边换手率46.2%，季报披露时间影响换手率波动（图表26-29）。

- 持仓行业以电子、医药、基础化工为主（图表30-31）。

• 回测显示，增强策略年化收益达26.04%，相对主动股基年化超额收益17.03%，年化IR 1.64，2016年以来排名基本稳定于前30%（图表26-27）。[page::15,16,17,18,19]

2.6 基于配置能力强基金的行业观点优化

• 配置能力是基金经理获取Alpha的另一关键维度。

- 选取持仓换手低、配置收益排名前30%且非过于主题化基金，将其行业配置信号（中信一级行业权重及季度变化）作为行业因子测试，发现该因子对行业收益的预测能力显著，行业多头组合年化超额收益1.68%（图表32）。

• 以此行业配置权重替代传统行业基准权重，构建增强策略。

- 与主动权益基金较比，配置型基金行业权重波动小且更为集中，更多超配周期和大金融，低配医药、TMT（图表33-34）。
- 优化模型加入该行业配置权重基准后，策略超额收益由17.03%提升至19.15%，但稳定性稍降，风格切换期表现欠佳（图表35-36）。

• 进一步引入行业加减仓幅度因子，对最佳和最差两板块分别放宽和收紧约束，上述分层增强策略年化超额收益提升至17.93%，稳定性提高（图表37-40）。

- 持仓权重集中于基础化工、医药、电子，换手节奏同样受季报影响（图表41-42）。[page::19,20,21,22,23]

2.7 容量分析与宽基指数增强应用

• 策略最大日交易量受限于流动性，资金容量通过计算个股过去20日日均成交的10%作为最大买入额，估算策略资金容量70%分位数约11.22亿元，平均16.24亿，最大76亿元，容量充足（图表43）。

- 将优选持仓组合与沪深300及中证500组成的股票池合并，构建指数增强策略。依然使用多因子模型选股，加入行业、市值及风格约束，要求成分股持仓占80%以上，仓位满仓。

• 沪深300增强模型优选持仓策略年化超额收益10.17%，IR1.9；对比传统模型年化超额仅0.52%，但2021年表现较差（图表45-46）。

- 中证500增强模型年化超额15.91%，IR2.43，超越对比策略0.43%（图表47-48）。

• 报告指出，因成分股限制，精选持仓带来的收益增量有限，但组合提升了多因子选股模型在狭窄赛道选股域的表现。绩优基金精选持仓剔除广泛股票池中的劣质企业，蕴藏传统因子难捕捉的选股信息。[page::24,25,26,27]

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3. 图表深度解读

（仅选择关键代表性图表，详见正文内各小节）

图表1：净值型理财产品规模及占比（2018-2020）

• 说明净值型产品规模呈快速增长趋势，2018年约6万亿，2020年突破17万亿，占比从约25%上涨至70%以上。

- 反映投资者资金逐步向能够反映市场波动的净值产品转移，权益基金获得更多增量资金。

图表5：业绩归因视角下的精选基金持仓分层增强策略流程图

• 五步流程清晰展示了从基金池筛选、绩优基金选定、行业层面绩效归因拆解、基于多因子选股的组合优化，到行业配置观点融入的整体策略设计思路。这一结构体现对基金选股能力的深层次挖掘及组合构建的系统思考。

图表9：Brinson业绩归因模型示意图

• 四象限图详细划分基准收益、配置收益、选股收益及交互收益，各部分对应基金持仓权重和行业收益影响。

- 帮助理解分层选股的核心理论基础及基金收益的结构化拆解。

图表12&17：绩优基金全部持仓与精选持仓组合净值走势

• 绩优基金组合（全部持仓）的净值净上主动股基明显，精选持仓组合进一步提升领先幅度和稳定性。

- 反映通过策略筛选和分赛道加权进步了选股质量和组合表现。

图表24&25：复合选股因子表现

• IC值及其时间序列显示因子有效且稳定，分组收益体现因子分组的稳健单调收益正向关系，构成选股因子的基石。

图表26-27：绩优基金精选持仓增强策略表现

• 净值稳步攀升，远超主动股基，年化超额收益显著。

- 分年度表现多为正收益，少数年份小幅负超额，排名稳居前30%。

图表32：行业观点因子多头组合表现

• 多头组净值持续跑赢空头组，并与基准分离，说明行业层配置信号具备一定前瞻性，利于选股增强。

图表35-37：加入配置能力基金行业观点的增强策略表现

• 净值走势较基础增强策略更优，年化超额提升显著，但波动相对较大，提示策略不稳定性提升。

图表45-48：沪深300与中证500指数增强表现

• 选择优选持仓股票池提升了指数增强策略的表现，尽管表现不如基金专用组合策略，但相较传统模型已显优势，尤其长期稳定性提升明显。

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4. 估值分析

• 报告主要关注多因子选股模型与组合优化构建增强策略，体现定量Alpha捕捉。

- 采用的组合优化包括多因子预期收益最大化模型，加入市值、行业、个股权重偏离限制，以及限仓、持仓偏差约束，保证组合风格和流动性。

• 经典模型表达如下：

最大化：$\alpha^T w$

约束包含组合风格、行业暴露、市值暴露、个股权重上下限、仓位约束。

• 无具体估值倍数方法，偏重于基于精选持仓的量化多因子增强策略构建和优化。

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5. 风险因素评估

• 历史数据局限性：报告明确警示，历史回测不代表未来收益，市场环境和风格可能变化导致Alpha失效。

- 持仓粉饰和披露滞后：基金换手高、持仓与净值不匹配风险，报告通过严格筛选筛除高换手和净值差距基金以缓解该风险。

• 策略稳定性问题：仅靠历史表现筛选的基金业绩动量不稳定，策略存在回撤，尤其风格切换期策略表现不佳。

- 行业配置滞后性：引入配置型基金行业观点存在滞后性，短期风格急变时可能降低策略表现并增加波动。

• 选股池限制：宽基指数增强受限于成分股配置，精选持仓无法完全脱离成分股限制，收益增量有限。

- 流动性和资金容量：通过容量测算，策略容量可观，但仍有规模扩张的流动性风险。

• 报告未详述交易费用和市场冲击风险具体影响，但做了简单手续费预设。

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6. 审慎视角与细微差别

• 报告在使用业绩归因模型时，隐含假设基金经理能力稳定且持续，且选股与配置能力可区分，忽视了基金经理更换、风格突变等现实可能。

- 归因模型虽然经典，但对持仓短期变动和极端事件的敏感性未充分讨论，交互收益等部分忽略可能带来的策略波动。

• 选股因子复合模型未完成行业市值中性化，避免丢失因子逻辑，但可能受到行业风格影响，可能在极端风格期间表现波动较大。

- 分赛道持仓精选确实提升组合表现，但基金持仓数据披露的滞后性和季度调整节奏，令策略在频繁变动市场中存在一定滞后风险。

• 加入配置型基金行业观点提升期望收益，但固有的行业配置权重相对稳定属性导致灵活性不足，策略稳定性略有降低。

- 指数增强结果显示虽然优选持仓带来超额收益，但成分股严格限制明显限制了增量空间，说明该方法更适合基金级增强。

• 报告对交易费用处理并不深入，组合换手率相对较高，需关注潜在交易成本影响。

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7. 结论性综合

综述报告核心发现：

• 公募主动权益基金随着资金涌入和业绩优异，已成为市场风向标，主动股基表现优于传统宽基指数，选其作为选股与策略基准合理且现实。

- 针对持仓透明度和匹配问题，报告筛选低换手率及虚实净值差小的基金，作为优质基金池。

• 利用FAMA三因子及Brinson模型，从选股能力和稳定性角度甄选绩优基金，并分赛道聚焦基金在行业中的具体选股能力，去粗取精构建“绩优基金精选持仓组合”，长期获得年化3.88%的相对主动股基超额收益。

- 基于传统基本面多因子模型加强选股能力，结合组合优化，在风险约束下增强策略收益显著提升，年化收益超26%，相对主动股基年化超额17.03%，且排名持续位于主动权益基金前30%。

• 行业观点策略创新引入行业配置能力强的基金持仓观点，进一步提升了策略年化超额收益至近18%及策略稳定性。

- 投资组合容量充足，适合中大型资金操作。

• 扩展时将精选持仓理念应用于宽基指数增强，获得正向收益增量，但受限于成分股限制，增量相对有限。

- 报告系统性强，方法论完整，兼顾了定性与定量，结合业内经典资产组合绩效归因模型和多因子量化选股技术，展示了从基金持仓到量化策略的切实路径。

图表与数据洞见的深刻总结：

• 图表1-5清晰描绘了资金结构的变迁和业绩归因策略的流程框架。

- 图表9剖析了基金超额收益源泉，为后续分赛道选股策略奠定坚实理论基础。

• 绩优基金筛选（图表10、12、17）及分赛道精选（图表14-18）表明分板块策略较整体持仓更具优势。

- 多因子选股因子表现（图表22-25）证实传统基本面因子在精选持仓中的有效性和可持续性。

• 增强策略净值曲线（图表26、35、37）及分年度表现（图表27、36、38）展示策略可持续的超额收益及波动变化。

- 资金容量分析（图表43）保障策略的实操可行性。

• 应用至宽基指数增强（图表45-48）验证了精选持仓组合在传统指数策略中的潜力提升。

整体立场与判断：

报告强调主动股基作为基准的合理性，创新应用业绩归因视角结合多因子模型构建增强策略，有效捕捉业绩优质基金的Alpha信息。引入行业配置视角再平衡组合，提高了行业轮动的捕捉能力。整体策略表现优异且相对稳定，具有实务应用价值，但仍应警惕市场环境变化、持仓披露时效、交易成本及策略容量限制风险。

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附件：部分关键图表展示

图表5 业绩归因视角下的精选基金持仓分层增强策略流程图

图表9 Brinson 业绩归因模型示意图

图表12 绩优基金全部持仓历史净值走势

图表17 绩优基金精选持仓组合历史净值走势

图表26 绩优基金精选持仓增强策略净值走势

图表35 绩优基金精选持仓增强策略净值走势（加入行业配置型基金的板块配置权重）

图表37 绩优基金精选持仓分层增强策略净值走势

图表45 沪深300指数增强策略净值走势

图表47 中证500指数增强策略净值走势

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结语

综上，报告通过严谨的业绩归因框架，精细筛选绩优基金及其分板块表现，结合传统基本面因子实施组合优化，成功设计出既能捕捉主动基金Alpha又具备较高实操性的量化增强策略。同时，报告关注行业配置观点的融入，强化了策略的轮动适应能力，体现了量化策略与主动基金深度融合的研究前沿。此报告不仅为基金经理提供了量化选股增效工具，也为量化投资者提供了可借鉴的基金持仓解析和赛道投资思路。

本研究助力理解赛道型基金持仓的超额收益来源，为构建兼具深度和广度的量化策略提供了理论和实践的桥梁，具备较强的参考和推广价值。[page::0-29]

报告