策略框架与基金经理能力评价 [page::2][page::3]

• 通过分析基金经理过去三年投资能力，选出前10位能力最强的基金经理。

- 采用不同基准进行相对指标测算，包括超额收益、波动率、回撤等，重点评价选股及行业配置能力，淡化择时能力。

• 基金经理能力通过业绩、置信度和偏好三维度分析，综合采用指标标准化、排序得分和赋分等方法加权形成综合评分。

全市场基金经理选股策略表现 [page::4][page::5][page::6][page::7]

• 选出前10基金经理对应基金重仓股构建组合，整体表现优于沪深300及全部基金经理重仓股组合。

- 2015-2022年间，该策略在多数年份均实现超额收益，2021年优势尤为显著。

• 均衡型基金子集选股策略表现更稳健，2022年策略超额收益约4.7%。

行业选股策略效果 [page::7][page::8][page::9][page::10][page::11]

• 医药和金融行业基金经理选股策略效果显著优于各自基准指数，医药行业基金规模和主动基金表现2019年以来快速提升。

- 新能源行业选股表现落后于中证新能指数，尤其是2020年后，主要由于业内主题基金数量少和指数表现强势。

• 金融行业选股2022年超额收益达10.9%，整体相对优势稳定增长，具有较强的持续超额回报能力。

风险提示 [page::0][page::12]

• 模型基于历史数据与一定假设，未来可能失效。

- 基金经理更替及风格变化可能影响策略效果，需审慎参考。

基于基金经理能力的选股策略 — 深度解析报告

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1. 元数据与报告概览

• 报告标题： 基于基金经理能力的选股策略

- 作者及分析师： 朱人木（执业证书编号：S0590522040002）

• 发布机构： 国联证券研究所

- 时间： 2022年9月

• 主题： 基于基金经理能力的选股策略设计与应用研究，涵盖全市场及行业（医药、新能源、金融）选股效果评价。

报告核心论点在于，基金经理具备一定的稳定选股能力，基于对过去三年基金经理能力的量化评价，可以精选高能力基金经理的重仓股票构建组合，实现优于基准指数（如沪深300）及所有基金经理重仓股的超额收益。报告通过全市场和行业维度策略验证其有效性，医药和金融行业效果优异，而新能源行业表现相对欠佳。风险提示强调历史数据和模型假设的局限性，提醒用户审慎参考[page::0,2,4].

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2. 逐节深度解读

2.1 选股策略思路

2.1.1 策略框架（第2页）

基金经理能力的评价核心是对选股能力的量化与排名。策略流程为：

• 计算过去3年基金经理投资能力。

- 挑选排名靠前的基金经理（TOP10）。

• 选取这部分基金经理所管理基金的重仓股票（TOP10只）。

- 根据个股在多基金中的出现次数加权，构建股票组合。

换仓频率基于基金季度报告披露时间（季度结束后15个工作日），通常为每年四次换仓点：4月、7月、10月、1月下旬。

该框架凸显了「以投资能力排名为驱动，利用基金经理重仓数据形成股票组合」的核心思想，具备较强的操作指导意义和周期性动态调整的特征[page::2].

图表1直观展示了该策略框架：

2.1.2 基金经理评价模型特点（第2页）

评价模型有三大突出特点：

1. 科学的业绩比较基准选择：针对行业基金选择对应行业指数，均衡型基金采用宽基指数，不同基金风格匹配不同风格指数，确保基准的准确匹配性。
2. 采用可比性强的相对指标：如相对超额收益、相对波动率、相对回撤等指标，突出不同基金经理在相同条件下的比较优势。
3. 重点考察选股能力，淡化择时能力：根据历史调查和数据分析，择时能力不具备可持续性并难以带来超额收益，因此模型将其权重降低，着重考察选股及行业配置能力。

此评价方法确保所选基金经理的能力评价更贴近实际选股绩效，而非市场整体时机判断[page::2].

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2.2 指标体系及叠加方法（第3页）

指标选取体现了多维度：

• 业绩维度：超额收益、稳定性、回撤控制、月度胜率、选股能力、行业配置能力、择时能力等。

- 置信度维度：基金管理规模、管理时长和业绩持续性。

• 偏好维度：表现基金的行业偏离度、风格偏好（大小盘、价值成长、主题等）。

图表2呈现了三大维度及具体考核指标：



基金常用指标的可比性与数据可得性表（图表3）说明，部分指标不可比或数据受限，如绝对收益、最大回撤、夏普比率等。因此在指标叠加时采用了：

• 标准化处理（均值-标准差调整）

- 排名与分位数得分

• 分级赋分法

- 经验权重调整（重点加权超额收益和胜率）

此方法确保多指标综合评价基金经理领先能力，减少指标重复及失真影响[page::3].

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2.3 全市场选股策略（第4-6页）

2.3.1 策略一：全部股票类基金选股

• 选出过去3年业绩能力排名前10基金经理。

- 取该基金经理管理规模最大的基金重仓股票TOP10。

• 按个股出现频率加权等权分配构建组合。

策略回测结果显示，前10基金经理股票组合显著优于沪深300指数及全部基金经理重仓组合（对照组）。

图表4折线图显示，2015年至2022年阶段内：

• 橙色线（前10基金经理组合）表现最佳。

- 蓝色线（全部基金经理）的表现次之。

• 灰色线为基准沪深300指数。

图表5相对优势指标亦显示该策略随着时间进展相对优势逐渐增强，2021年之后优势尤为明显。

图表6年度收益数据表中：

• 前10策略组合年收益多次超越基准及全部重仓组合。

- 2020及2021年为高峰年，超额收益分别达到31.5%和18.5%。

• 即使在负收益年份（2018、2016），策略仍显优于基准。

整体体现出显著的持续超额收益能力[page::4,5].

2.3.2 策略二：均衡型基金选股

• 样本筛选进一步集中于均衡型基金，强调风险收益均衡。

- 组合构建方式与策略一相同。

• 回测显示策略更加稳健，尤其在波动市况表现更优。

图表7、8展示净资产走势和相对优势稳步走强，且超额收益明显。

图表9年度收益数据表指出，策略组合整体优于沪深300，且2022年仍保持4.7%的超额收益[page::5,6,7].

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2.4 行业选股策略（第7-11页）

行业策略基于行业基金中，选出基金经理能力排名前5或前10的基金经理，选其基金重仓前10大股票，构建组合。

2.4.1 医药行业

• 医药行业基金从2019年后规模快速增长，基金业绩表现突出且优于医药指数。

- 表格（图表10）显示2018年至2022年前主动基金收益变动较医生指数更明显，但2019、2020年超额收益显著。

• 图表11、12显示选股策略净资产及相对优势整体呈上升趋势，2018年后优势尤为突出。

总结该策略在医药行业有效，显示基金经理能力对医药股挑选具有持续性贡献[page::7,8].

2.4.2 新能源行业

• 新能源主题基金数在2020年以前较少。

- 中证新能指数表现极强，2020年起基金规模大幅扩张。

• 回测显示，近两年通过新能源行业基金选股组合反而表现落后于中证新能指数（图表13、14）。

- 从图表15年度表现看，2016-2019年策略有超额收益，但2020-2022年超额收益负值，2021年相对亏损最大。

业绩表现不佳可能与指数本身表现极强及行业基金数量规模增长带来的市场结构变化有关，说明基金经理在该行业的短期选股贡献有限[page::8,9,10].

2.4.3 金融行业

• 通过选取金融行业基金重仓前五股票构建组合。

- 净资产表现远超中证金地指数（图表16），选股策略稳定跑赢基准。

• 从2015至2022年，每年均实现超额收益（表格图表18）。

- 2022年超额收益率达10.9%，体现较强的风险调整后收益能力。

• 图表17相对优势趋势稳步走强，证明选股策略持续贡献。

总结金融行业基金经理选股能力较医药和新能源更为突出[page::10,11].

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2.5 风险提示（第11-12页）

报告详细说明风险：

• 模型基于历史数据和固定假设，一旦市场结构变化或基金经理发生变动，模型有效性可能受限。

- 历史业绩不代表未来表现，投资者需审慎判断。

• 可能出现基金经理通过择时或风格调整创造收益，影响本模型只关注选股能力的评估准确度。

- 其他潜在风险：基金经理频繁更换、风格转变、市场环境异动带来的策略表现波动。

这体现出报告对结论的审慎态度，提示投资者合理预期[page::0,12].

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3. 图表深度解读

• 图表1（第2页）：策略框架简单明了，传达“过去三年能力分析 → 基金经理能力排名 → 季度重仓股构建组合”的流程，共识化操作接口。
• 图表2（第3页）：基金经理能力的三个维度（业绩、置信度、偏好）具体内容详尽，体现对多方面能力见解，综合评价体系科学。
• 图表3（第3页）：基金常用指标在可比性和数据获取性上的差异提示，反映模型构建中指标权重调整与选择的合理性。
• 图表4-6（第4、5页）：全市场选股策略净资产增长图与超额收益年度表明，筛选基金经理能有效获取超额收益，尤其2020年及2021年收益显著。
• 图表7-9（第6、7页）：均衡型基金选股效果稳健且超额，尤其相对优势稳定上行，说明策略经过风控层面优化后风险调整收益更稳定。
• 图表10-12（第7、8页）：医疗行业基金收益和规模数据进一步佐证医药行业基金经理选股能力突出，资产净值和相对优势显著提升。
• 图表13-15（第9、10页）：新能源行业选股表现的短板由净资产曲线、相对优势趋势及年度收益表格共同说明，反映市场结构和指数表现对基金经理选股能力的影响。
• 图表16-18（第10、11页）：金融行业基金选股组合净资产走势明显超过基准，持续正超额收益凸显策略有效性，金融行业基金经理确实具备较强选股能力。

整体而言，多图表支持了报告中基金经理选股策略在不同市场和行业的表现，部分行业（医药、金融）表现优异，新能源行业业绩略显疲软，显示模型应用时需考虑行业动态[page::2-11].

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4. 估值分析

报告侧重选股策略及绩效验证，无专门估值模型讨论，未涉及DCF、市盈率等传统证券估值方法。策略聚焦资产配置和风险收益优化，基于基金经理能力构建组合，强调实际能力数据驱动选股，无显式估值框架，适合量化策略应用。

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5. 风险因素评估

报告明示：

• 历史业绩可能无法预测未来表现。

- 模型假设存在失效风险。

• 基金经理更换与风格变化可能动摇策略有效性。

- 建议投资者结合自身实际审慎参考。

风险部分较充分，体现主动管理及策略应用的典型值得关注的风险点，避免盲目追踪过去优胜[page::0,12].

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6. 批判性视角与细微差别

• 择时能力的淡化：报告强调筛选基金经理时忽略择时能力，因为其持续性差，但现实择时能力可能存在某些阶段的价值，完全去除择时维度可能对多因子策略有局限。
• 新能源行业选股效果较差：暗示基金经理的选股能力受行业发展阶段影响明显，模型在成熟或稳定的行业表现较优，快速变化或热度过高的行业难以通过历史基金经理持仓实现超额收益，提示策略的应用需注意行业特性和趋势变化。
• 指标权重分配基于经验法则：指标叠加权重主要通过经验调整，缺少更严谨的数据驱动权重优化论证，可能影响评价的系统性和稳定性。
• 样本选择时规模最大基金代表整个经理能力：这一假设忽视了经理管理不同基金可能有不同侧重点，规模最大基金但非唯一基金的情况会带来代表性偏差。
• 报告主要基于历史数据回测，缺少对外部冲击和系统性风险的定量分析，未来市场异常波动或政策变更可能带来表现偏差。
• 报告未详细披露基金经理能力评分模型的具体计算方法和技术框架，缺少透明度。

综上，报告虽然框架清晰且数据详实，但模型的内生假设及适用范围受限，建议用户结合实际情况灵活应用[page::2,3,8,9,12].

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7. 结论性综合

通过对过去三年基金经理选股能力的科学定量评价，报告设计了一套基于优秀基金经理重仓股的选股策略，策略核心在于精选基金经理、利用其重仓股票构建组合。策略在全市场以及医药、金融行业表现稳健超越市场基准，验证了基金经理选股能力具备持续性和参考价值；而新能源行业表现欠佳，说明行业发展阶段及基金数量也对策略有效性产生重要影响。

报告图表详实、多角度验证策略效果，全年及年度超额收益数据均显著，尤其2020、2021年表现突出，实现对沪深300指数及普通基金经理组合的明显超额。均衡型基金选股策略表现更稳健，策略具备较强实操性与推广价值。

同时，报告也谨慎提示模型基于历史假设，未来有效性存在不确定性，基金经理更替及风格变更是关键风险。用户应审慎参考，结合自身风险承受能力制定投资方案。

整体来说，报告在量化基金经理选股能力方面工作严谨，成果明确，有效反映了“以优秀基金经理能力驱动选股”的策略潜力和实际意义，具有重要的策略参考价值和推广意义[page::0-12].

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参考图表列表（部分）

• 图表1：策略框架（第2页）

- 图表4：「全市场前10基金经理」组合表现与所有基金经理对比（第4页）

• 图表6：自2015年以来策略年度收益对比（第5页）

- 图表7-9：均衡型基金选股效果及超额收益（第6-7页）

• 图表10-12：医药行业基金业绩与组合超额收益（第7-8页）

- 图表13-15：新能源行业基金选股与指数对比及超额收益（第9-10页）

• 图表16-18：金融行业基金选股组合表现及超额收益（第10-11页）

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（全文完）

报告