主动权益基金业绩偏离基准严重，沪深300为主流基准 [page::1]

• 超半数主动权益基金近3年跑输基准10%

- 沪深300跟踪规模和基金数量占比最高，近1/3和1/2左右

• 业绩偏离与跟踪误差负相关，误差越大跑输概率越高

业绩偏离的量化指标及控制方法 [page::2][page::3]

• 跟踪误差和跟踪偏离度是常见衡量指标

- 主动权益基金持仓集中且偏赛道，需平衡量化约束与基金经理自主性

• 结合量化组合优化模型和主动基金特点，精准控制业绩偏离

三种组合优化方案设计及单基金样本测试 [page::4][page::5][page::6]

• 方案1：内部权重调整，限制权重差异，适合改善负超额基金

- 方案2：补充沪深300成分股（数量和权重有限制）进行优化，普适性和稳定性更强

• 方案3：先构建跟踪组合，再与原组合按比例混合，稳定性最佳

方案2和3细节优化与规模测试 [page::7][page::8][page::9][page::10]

• 方案2补充个股范围以市值排序优化，头部成分股性价比最高

- 方案3提供抽样复制与迭代优化两种构建跟踪组合方法，迭代优化控制更优

• 跟踪组合建议选30只左右个股，平衡跟踪误差与成本

方案3对不同跟踪比例的敏感分析及表现对比 [page::11][page::12][page::13]

• 跟踪组合比例提升，跟踪误差和偏离度等比例下降

- 30只个股构建的跟踪组合在70%原始组合混合下整体收益和稳定性均得改善

• 优化方案可有效平滑净值波动、保持持仓特性

三种方案大规模适用性及匹配效果分析 [page::14][page::15][page::16][page::17]

• 方案1改善基准偏离的能力最强但以牺牲超额绩效为代价

- 方案2兼顾基准偏离和超额绩效改善，适合宽基基金

• 方案3改善稳定性高，能最大比例适配基金，提升超额收益的稳定兑现

- 约九成基金可匹配到合适的优化方案，方案3匹配度最高

组合优化小工具助力方案应用和易用性 [page::17][page::19][page::20][page::21]

• 工具界面包含文件导入导出、参数设置和进度展示三部分

- 基金经理可导入持仓数据，自主选择方案和参数进行优化

• 内置求解效率优化方案，提高计算速度，改善用户体验

金融研究报告详细分析解构：《如何一键优化主动权益基金的基准偏离》

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一、元数据与概览

• 报告标题：《如何一键优化主动权益基金的基准偏离》

- 作者及团队：姚紫薇（中信建投金融工程及基金研究团队首席分析师）、王西之（中信建投金融工程及基金研究组分析师）

• 发布机构：中信建投证券股份有限公司

- 发布日期：2025年8月12日

• 研究主题：主动权益基金基准偏离的量化优化及超额收益提升方案

- 核心观点：
- 三种组合优化方案针对主动权益基金相对于业绩基准的跑输问题提出有效量化解决思路
- 优化方案能大规模提升超额收益表现，帮助基金经理减少跟踪误差和业绩偏离
- 专门开发“组合优化小工具”，降低门槛，便于基金经理实际运用

• 目标读者：中信建投证券的合格机构类专业投资者，聚焦主动权益基金管理者及量化投资研究者

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二、逐节深度解读

2.1 引言与业绩基准现状

报告首先强调了2025年5月证监会《推动公募基金高质量发展行动方案》中对业绩比较基准的监管升级，包括挂钩基金经理绩效考核和薪酬调整。强调监管与市场双重压力使得主动权益基金管控基准偏离需求加剧。

• 基准认知和样本覆盖：

- 主动权益基金多以沪深300等宽基指数为业绩比较基准，样本池涵盖近33000亿资金，280个指数。
- 沪深300跟踪规模占比31%，追踪基金数量近半，显示其为极为主流基准。

• 业绩偏离现况：

- 超过一半主动权益基金跑输基准10%，尤其以宽基指数为基准的更严重，跑输比例近七成。
- 根据三年数据，主动权益基金绝大多数追踪宽基的绩效偏离风险大，且跟踪误差与业绩偏离呈负相关。

图表1-5均以数据直观展示基准跑输现象及跟踪误差与绩效偏离的密切关系，突出了基金需要通过量化手段控制偏离风险的必要性。[page::0-2]

2.2 控制基准偏离的理论基础与方案设计

• 指标定义及管理目标：

- 跟踪误差（年化标准差）和跟踪偏离度（日均绝对差）是业绩基准偏离的核心衡量指标。
- 以ETF、增强基金不同目标跟踪误差阈值为参考，认为主动权益基金可适当放宽这两个指标。

• 基金持仓特征差异：

- 主动权益基金通常持股集中、换手低，风格赛道分明，而量化或指数基金更为分散均衡。
- 因此，基准偏离管控方案要在保证基金经理主动性的前提下，构建合适的量化约束。

• 三种优化方案概览：

1. 方案1：内部优化——不增持新股，仅调整原组合内个股权重，适合业绩偏弱且跟踪误差大的基金。
2. 方案2：补充成分股——引入基准成分股控股数和权重限额，普适性强，能显著改善基准偏离和超额收益。
3. 方案3：叠加跟踪组合——构建独立低偏离的跟踪组合，再与原组合比例配置，稳定性较强。

样本基金A/B/C的代表性特征、组合结构及基准偏离指标具体场景分析（含相对权重调整示意）为各方案的应用提供了现实基础。[page::2-4]

2.3 三种方案详细测试和结果

• 方案1（内部优化）：

- 通过限制权重变动幅度（默认10%），实现跟踪误差显著下降（如基金C由17%降至14%），但对业绩正超额和正偏离的基金有业绩负面影响。
- 放宽权重变动上限后，进一步降低基准偏离和跑输比例，但行业偏离约束在个股数有限时作用不明显。

图表6-11、9-11、10展示了这一方案在具体基金的跟踪误差、跑输比例及超额收益的变化趋势及净值表现。[page::4-5]

• 方案2（补充成分股）：

- 在保持原组合内部权重固定的同时加入基准指数成分股（数量和权重受限），优化效果明显优于方案1，跑输比例和超额收益改善显著。
- 通过减少补充股票数量的搜索空间到市值前1/6，优化效果近似全量个股组合，显著提升求解效率。
- 适度放松补充股权重和数量上限带来更好的基准偏离降低及超额收益提升。
- 允许原始组合内部权重变动进一步降低跟踪误差，但超额绩效提升效果不明显，表明超额收益敏感于过度调整。

图表12-15、13-14、15展现了补充个股权重和数量限制变化对各指标的影响和基金整体业绩表现走势。[page::5-8]

• 方案3（叠加跟踪组合）：

- 跟踪组合采用分层抽样或迭代优化两种方法构建，后者表现更佳，基准偏离和超额收益改善幅度更大，更加稳健。
- 建议选30只左右个股构建跟踪组合，以在跟踪误差和持股数量间取得平衡。
- 将跟踪组合按比例与原始组合混合，随着跟踪组合权重增加，基准偏离明显降低且超额收益持续提升。
- 测试数据显示，方案3不管是正超额还是跑输基金，均能提升整体表现，匹配度最高且稳定性最强。

图表16-21、17-20、23分别为三种跟踪组合构造方法、跟踪效能、净值曲线及混合配置效果对比，体现迭代优化的优势和方案3的普适好处。[page::8-13]

2.4 优化方案综合对比及大规模验证

• 基于20%最大权重变动的同一约束，大规模测试393只主动权益基金（重心沪深300、中证800等292只）：

- 方案1对80%基金能降低跟踪误差和偏离，但超额绩效多为削弱，尤其对于绩优基金。
- 方案2对宽基指数表现最佳，所有样本的跟踪误差偏离和跑输比例均改善，超额收益改善比例高达七成。
- 方案3对所有指标的改善比例最高（超额表现提升近九成），仅少部分绩优基金略有下降。
- 方案1提升能力上限最高（部分基金跑输比大幅降低，最大超额回撤改进显著）；方案3则保障大多数基金的稳健提升；方案2则介于两者之间，兼顾提升幅度和普适性。

• 优化方案匹配结果：

- 约六成基金匹配方案3，约两成匹配方案2，少数匹配方案1，16%未匹配（多为超额收益较高基金，难以通过最小跟踪误差提升）。
- 不同指数板块未匹配率有所不同，宽基基金匹配率更高。

图表26-36详细展现了多维度指标的分布和改善比例，以及每个基准指数和匹配方案的基金数量分布情况。[page::14-17]

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三、图表深度解读

图表1-2 业绩基准及基金跟踪规模和数量分布

• 直观展现沪深300、债券指数、中证800等主流基准指数的资金占比和基金数量比例，以饼图和柱状图形式呈现，凸显沪深300最大的市场覆盖和代表性，奠定后续分析基准选择基础。[page::1]

图表3-5 基准偏离指标与趋势

• 以堆砌柱状图与散点图展现基金业绩偏离四个区间占比，沪深300等宽基指数跑输比例占60%以上，医药、新兴等主题指数表现更好。

- 近3年滚动曲线显示跑输比例自2022年起大幅上升，至2024年达到峰值70%左右，符合市场环境变动预期。

• 跟踪误差与业绩偏离呈弱负相关（-12%），说明较大跟踪误差往往对应较大负超，强调跟踪误差对业绩控制的重要性。[page::2]

图表6-7 优化方案具体构造示意与约束表

• 以表格形式说明方案1优化目标为最小化跟踪误差及权重差异限制，方案2加入补充成分股但数量权重受限，方案3通过双组合混合控制。

- 具体示例演示原始组合权重调整和补充成分股的持仓权重分布，清晰直观，方便理解操作含义。[page::4]

图表8-10 方案1优化效果对比及权重差异参数影响

• 比较基金ABC在方案1优化前后年化跟踪误差、超额收益和跑输比例的差异。

- 通过调整权重差异上限，清晰体现放宽限制有助于更有效降低跟踪误差和跑输比例，同时提升潜在超额收益（尽管仍为负数），并辅以净值曲线显示相对回报的局部改善。[page::4-5]

图表12-15 方案2补充成分股效果及参数灵敏度

• 显示不同补充成分股范围(市值分层)和权重数量限制对跟踪误差和超额收益的影响，揭示优先选用市值前1/6成分股既能保证性能又提升求解速度。

- 允许原组合权重变动进一步缩减跟踪误差，但整体超额收益改善有限。

• 由结果可见，逐渐放宽补充股权重和数量限制均带来显著基准偏离指标改善。[page::6-8]

图表16-21 方案3跟踪组合构建方法及效果

• 表（图16）详细罗列了完全复制、抽样复制和优化复制的优缺点，突出报告侧重后两者。

- 抽样分层（图17）以行业权重及市值划分的个股数量分配规则入手，产出10至60只个股组合。

• 迭代优化算法（图18）通过替代函数处理个股数量非凸惩罚，获得约束内最优权重配置。

- 对比两种方法（图18、19）显示迭代优化法较抽样法在跟踪误差、超额收益及稳定性上均更为优异。

• 净值曲线（图19、20）直观体现多样持股量下，优化跟踪组合相对于基准净值的表现，支持使用30只股票的最优建议。

- 跟踪组合与原始组合不同配置比例下（图21）显示，30只持股跟踪组合与原组合混合，有效降低跟踪误差和提升超额收益，且方案3适用广泛。[page::8-13]

图表22-25 综合优化方案表现及持仓变化

• 统一20%权重变动控制下，三方案各自对应基金的跟踪误差、日均偏离、跑输比例及超额收益指标细节对比。

- 净值波动明显平滑化，尤其对于业绩负超基金有助于遏制下行。

• 持仓股票数及权重差异数据显示，方案1更多权重调整，方案2方案3为增持补充股，整体在合理限制内控制组合改变，提高接受度。[page::12-13]

图表26-36 大规模测试结果及方案匹配情况

• 多基准大样本基金跟踪误差、超额收益等指标的改善统计，方案1更多削弱超额绩效但提升幅度上限高，方案2方案3改善比例高且较均衡，且方案3普适性最强。

- 匹配方案分配揭示大部分基金适合方案3，约四分之一基金方案2优化，少部分基金方案1优化或无合适方案。

• 绩优基金难以通过跟踪误差最小化显著改善超额收益，反映出优化空间的边际递减效果。[page::14-17]

图表37-41 组合优化小工具界面与操作流程

• 小工具分四步操作界面，分别为：导入持仓、设置方案参数、监控运行进度、导出优化结果。

- 界面清晰，支持多方案选择和关键参数自定义，帮助基金经理降低实际应用门槛和操作复杂度。

• 结合报告大规模测试验证，有望提高实际基准偏离控制水平及基金绝对与相对表现。[page::19-21]

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四、估值分析

本报告未涉及具体企业估值或传统估值指标，而是聚焦于基金组合的优化方法，在量化组合构建和风险控制的框架下，估值表现为：

• 跟踪误差最小化作为关键优化目标；

- 权重调整和组合构造引入整数规划和迭代优化方法，解决多目标约束下的资产配置问题；

• 方案迭代调参体现了对组合表现与基金经理主动性之间的平衡估值；

- 通过跟踪偏离指标与超额收益指标的多维考量，体现组合投资的风险调整收益估值。

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五、风险因素评估

报告未显性列出风险因素章节，但内嵌风险点包括：

• 历史数据依赖风险：所有方案均基于历史持仓与课堂数据计算，未来走势和市场环境变化可能导致模型失效。

- 优化模型假设风险：组合优化假设收益分布、相关性稳定，市场大幅波动或政策调整可能影响组合表现。

• 投资约束与流动性限制：新增成分股权重限制，调仓频率限制可能影响模型实际执行效果。

- 绩效激励错配风险：监管主导绩效薪酬挂钩可能促使极端调仓或过度保守，影响投资风格。

• 计算复杂度与模型收敛：迭代算法及整数规划求解耗时及局部最优陷阱影响优化准确性。

针对部分问题，报告通过缩小候选股范围、迭代跳出机制等方式缓解，但仍需关注实时应用的灵活调整风险。[page::18]

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六、批判性视角与细微差别

• 模型假设限制：模型大量依赖历史持仓和收益数据，未充分考虑未来市场情绪、突发政策、极端事件对业绩偏离的影响。

- 超额收益牺牲：方案1通过缩减跟踪误差提升下限但超额收益可能被拉低，实际应用时需谨慎权衡。

• 行业偏离约束效果有限：报告中设定行业偏离约束未产生理想提升，可能在样本持股量有限的主动基金中难以有效执行。

- 参数选择敏感性：权重差异上限、补充股票数、跟踪组合规模等关键参数对优化效果影响巨大，若基金经理盲目调整，可能得出误导结果。

• 拟合过度风险：迭代优化方法依赖历史相关性，存在过拟合风险，在环境剧变时稳定性存疑。

- 创新度与实用性平衡：方案虽有创新，尤其是迭代优化与小工具实用性强，但强调核心仍是对已有跟踪误差管理和组合优化方法的工程重构。

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七、结论性综合

关键发现

• 主动权益基金，尤其使用沪深300等宽基指数作为业绩比较基准的，在过去三年内跑输基准的比例居高不下，超过七成基金无法跑赢基准10%且跟踪误差与超额业绩呈负相关，显示基准偏离控制成为基金管理痛点。

- 针对这一困境，报告设计三种量化组合优化方案：
1. 方案1：内部权重调整，在限定变化幅度降低跟踪误差，适合显著负超额基金
2. 方案2：补充基准成分股，限制数量和权重，提高组合跟踪与超额表现的综合性能
3. 方案3：先构建稳定的跟踪组合后与原组合比例配置，实现超额收益与稳定性的最优平衡

• 大规模实证测试显示：

- 方案1改善幅度大但普适性较低且超额绩效可能削弱；
- 方案2改善比例和幅度均较理想，兼顾多方指标；
- 方案3匹配度最高，兼具提升稳定性与绝对表现。

• 不同基准指数对应的基金在方案匹配情况不同，宽基指数基金匹配率最高，非宽基如医药卫生类较难匹配。

- 报告最后推出的“组合优化小工具”降低了方案实施技术门槛，方便基金经理根据具体需求灵活调整约束和参数，实现半自动化基准偏离管理。

图表支持的深刻见解

• 图表3-5凸显基金现存跑输基准与跟踪误差之间的负相关关系，为后续最小化跟踪误差优化方案提供强逻辑依据。

- 图表8-15细致展现内部权重调整和补充成分股的多维度效果，直观体现权重约束的放宽带来的收益提升。

• 图表17-21对比跟踪组合构建方式，清晰指示迭代优化法在控制跟踪误差和提升超额收益中具有卓越优势。

- 图表26-36大规模数据验证各方案的改善分布及匹配度，支持报告对普适性和适配策略的论断。

• 图表37-41展示工具操作流程，具体体现研究转化为产品落地的桥梁作用。

报告总体立场

报告明确支持基于量化模型的基准偏离控制方法，展现对主动权益基金管理中“跑输基准”风险的高度关注及系统解决方案，重视平稳提升超额收益能力。评级层面，虽未给出投资评级明示，但从研究结论和方案匹配率可看出，作者倾向于推荐基金经理利用此类组合优化模型作为风险管理和绩效提升的重要补充工具，尤其在当前监管和市场双重压力下具备实际应用价值。

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溯源标注

本文分析所采用内容全部基于《如何一键优化主动权益基金的基准偏离》报告原文，引用页码范围为0至21页，其中对应图表与数据均有明确页码作参考标注，确保分析内容逻辑连贯、客观严谨。[page::0-21]

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总结

本报告以详实基金样本数据、严谨量化模型设计及严密实证验证，提出了切实可行的解决主动权益基金基准偏离问题的三大方案。通过技术和工具的结合，帮助基金管理者更精准地管控基准偏离风险，实现超额业绩的稳定提升。其对推动公募主动权益基金的规范运营及绩效改善具有重要意义，且所建工具与算法的研发体现了中信建投在金融工程领域的领先实力。未来用户应结合基金个性特征，合理参数设置，防范模型及市场环境风险，发挥方案最大效益。

本分析以报告为依托，力求客观全面解构，为基金经理、量化研究人员及相关监管机构提供深入参考和实用指导。

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