主动技术相似性（ATS）定义与测量 [page::1][page::2]

• ATS通过衡量基金投资组合持股间专利技术类别的加权余弦相似度体现，反映基金经理交易如何改变组合的技术相似性。

- 计算包括实际组合技术相似性与假设无交易情况下的技术相似性之差，正值表示交易增加技术集中度。

基金特征与ATS的关系 [page::4]

• 高ATS基金通常规模较小、费用比率较高、换手率较高。

- ATS与基金年龄相关性不显著，高ATS基金显示出较高的主动份额。

ATS与未来基金绩效正相关 [page::5]

• 依据基金季度交易对基金进行ATS排序，高ATS投资组合未来一个季度的月净收益超低ATS组0.236%，总收益和净收益Carhart alpha均在1%显著水平正向显著。

- 高ATS组年化净Carhart alpha约88个基点，且近现代时期表现更优。

ATS在多元回归分析中的稳健性 [page::6][page::7]

• 横截面回归显示控制基金特征和CRSP风格指标后，ATS仍显著预测未来月度净Carhart alpha。

- ATS每增加一个标准差对应年化超额收益提升约93个基点。

ATS与基金主动性及滞后绩效的独立性与协同效应 [page::7][page::8][page::9]

• ATS与行业集中度、主动份额、基金R方及滞后基金alpha高度正交，信息来源独立。

- 双重排序显示结合ATS与其他指标能更有效识别高表现基金，高ATS与高滞后alpha组合年化净alpha达2.54%。

• 使用ATS变化值分析证明ATS的预测效力来源于交易行为而非静态持仓。

使ATS增加的交易驱动超额收益 [page::9][page::10]

• 增加基金ATS的交易对应未来正向超额收益，而减少ATS的交易则无显著超额收益。

- 高ATS基金跑赢低ATS基金主要依赖于其使ATS提升的交易操作。

结论总结 [page::10]

• 共同基金经理对技术创新的理解形成复合信息优势，提升技术相似性的持股调整是获得超额收益的显著来源。

- ATS作为新的衡量维度与传统基金业绩预测因子独立且互补，有助于更精准的基金优选。

持股的创新偏好与共同基金业绩研究 — 报告详尽分析

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1. 元数据与报告概览

• 报告标题：《持股的创新偏好与共同基金业绩研究》

- 作者：吴先兴

• 发布机构：天风证券研究所

- 发布日期：2021年2月10日

• 研究主题：本报告基于来自期刊《Journal of Financial and Quantitative Analysis (JFQA)》的即将发表研究，重点在于探讨共同基金经理对技术创新领域的深入理解（特别是基金持仓中技术相似性的变化）如何成为基金获得正超额收益的关键因素，提出“主动技术相似性”(ATS)作为基金alpha的重要来源。

核心论点：

• 技术相似性的增加（ATS）显著关联于共同基金未来的正向超额收益，具体表现为不同层级基金间的Carhart四因子alpha存在高达282个基点的差异。

- ATS与传统基金业绩预测因子高度正交，且与行业集中度、主动比例、基金R²等因子结合后能更有效地辨识优质基金。

• ATS尤其源自于基金经理基于其对技术创新的深刻理解而进行的针对性交易，而非被动持仓调整。

本报告通过详尽的数据整合、实证检验和回归分析，提出了基金alpha的新维度视角，对基金经理信息优势的来源进行深入解析，为投资者甄别未来潜力基金提供了新的工具和思路。[page::0, page::1]

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2. 逐章深度解读

2.1 导言及研究背景

作者指出技术创新信息在市场中的吸收速度较慢，因其多为非财务信息且难以量化。研究假设共同基金经理对技术创新的深刻理解是信息优势的主要来源。具体通过计算基金持仓中各股票的专利分布按价值加权后技术领域的叠加——即主动技术相似性（ATS）衡量基金投资组合中技术创新的集中度。

• 假设机制：

1. 基金经理在技术领域低估时，会提高组合中相关技术股票的权重，增强曝光。
2.即使整体领域被合理定价，了解更深的经理仍能识别被低估的个股并通过集中持仓收益超额。

实证结论显示提高组合技术相似性的基金普遍获得更高未来回报，且结果在分样本分析、控制标准资产定价变量及基金特征后均保持稳健，且ATS在统计学上与其他基金主动性指标正交 ，因此其提供了独立信息。

此外，作者还重点讨论了交易型指标比静态持仓指标更能体现基金经理的信息优势，提出了“主动技术相似性”即基金实际交易行为导致的技术相似性变化，作为研究核心。

最终结论为基金经理基于对技术创新的深入理解进行的有针对性交易，是产生超额alpha的关键贡献因素。[page::1]

2.2 主动技术相似性的定义与测量（2.1小节）

• 作者采用了Jaffe (1986)的方法，基于642个美国专利合作分类（CPC）技术领域，通过专利分布向量的余弦相似度计算公司之间的技术相似性。

- 具体：
- 定义公司i的技术分布向量 \( T{m,i} \)，元素为最近一年公司在各专利类别中的专利占比。
- 计算基金持有的每只股票与该基金中除该股票外剩余持仓的加权技术分布 \( T{m,-i,\omega} \) 的余弦相似度，衡量这只股票与组合其它股票的技术相关性。
- 基金整体技术相似性TS为所有股票技术相似度加权平均值，范围[0,1]，靠近1表示技术领域高度集中。

• 主动技术相似性（ATS）定义为投资组合实际技术相似性TS与假设季度内不交易情况下“被动”相似性PASSIVE_TS的差值，即通过季度交易调整形成的技术相似性的变化。

这一测量体现的是基金经理交易对技术持仓结构调整的主动程度。[page::2, page::3]

2.3 数据来源及样本构建（2.2小节）

• 使用谷歌CRSP匹配的专利数据（1926-2017年，约194万项专利）。

- 基金样本来自CRSP无幸存者偏差基金数据库及Thomson-Reuters持仓数据库，经合并和筛选，剔除非积极管理股票基金及数据缺失，以及资产规模低于1500万美元基金。

• 对基金特征变量进行winsorize处理，确保极值不影响回归结果。

- 最终样本包含2895只基金，约641只基金每季度，覆盖1983Q4-2017Q4共87804个季度基金观测。

数据质量和样本规模保证了研究的统计力度和结果稳健度。[page::3]

2.4 实证结果

2.4.1 ATS与基金特征（3.1小节）

• 通过季度logistic回归，结果表明高ATS基金规模更小、费用比率更高、换手率更大，表明这些基金更为积极、精细管理。同时基金年龄与ATS没有明显相关性。

- 当引入行业集中度、主动份额和基金R²三种主动性指标，高ATS基金明显与主动份额相关，但与其他指标关联性较弱，显示ATS的独特性。

这一分析指出成功基金经理在创新和主动管理上的共同特征，且强调ATS捕捉到了基金交易层面的主动行为差异。[page::4]

2.4.2 基金投资组合排序：ATS与未来绩效（3.2）

• 按季度交易调整基金按ATS值分为五组，计算之后一个季度的基金月度净收益和Carhart四因子alpha。

- 结果显示，最高ATS五分之一基金的下一季度净收益显著优于最低五分之一组，净收益差0.236%，对应年化88个基点α值，统计显著。

• 分样本分析显示2001年后随着技术创新加速，该效应增强。

- 通过与行业集中度、主动份额、基金R²和滞后alpha指标比较，ATS预测能力更为突出，成为更优绩效的显著预测因子。

这一结果确认基金经理主动增加技术相似性的交易反映了其核心信息优势，带来的价值增长超越了传统主动性衡量维度。[page::5, page::6]

2.4.3 多元回归分析（3.3）

• 通过月度横截面回归控制基金规模、费用、年龄等特征，滞后基金alpha及资金流等变量，ATS依旧保持显著正系数，提升年化收益约93个基点。

- 加入CRSP基金风格控制变量以及分时间段分析，效果依然稳健且后半期效果更强。

表明ATS作为交易行为特征的预测能力独立于其他基金特征和风格，持久且稳健。[page::6, page::7]

2.4.4 ATS与传统主动性指标及滞后Alpha的关系（3.4）

• ATS与行业集中度、主动份额、基金R²和滞后基金alpha之间相关性极低（绝对相关系数约为0.02），显示ATS捕获的信息完全不同于这些传统指标。

- 通过双重排序分析，将ATS与单一其他指标相结合能够更准确区分高alpha基金。如高ATS且高滞后alpha组合年化净alpha达2.54%，低ATS且低滞后alpha组合为-2.78%，两者差距为5.33%。

• ATS的预测能力不是交易频繁度或组合调整的简单反映，变化值排序分析未显示相关性，但ATS当前值排序表现优异。

- 多变量回归同时控制多个主动性指标，ATS依然是未来绩效的重要预测变量，显示独立且强大。

表明基于技术相似性的交易行为的独特价值，可作为优质基金甄别的新补充维度。[page::7, page::8, page::9]

2.4.5 使ATS增加的交易与使ATS减少的交易（3.5）

• 基金的ATS是所有证券交易引起的技术相似性变化的合计，单一交易可以导致ATS增加或减少。

- 分析显示使ATS增加的交易在未来获得显著的正向超额收益，而使ATS减少的交易与未来超额收益无关。

• 前五分之一ATS基金的超额收益主要源自使ATS增加的交易，显著验证了技术创新领域精选持仓的效果。

这进一步支持了基金经理利用其对技术创新的深刻理解，主动调控组合持仓技术集中度以获取超额收益的核心结论。[page::9, page::10]

2.5 结论（第4部分）

• 报告总结了研究的核心发现：基金经理对技术创新的深刻理解通过主动提高基金持仓的技术相似性带来显著正向超额收益，这一结果控制了诸多资产定价变量和基金特征后依旧稳健。

- ATS作为交易行为特征，既不同于行业集中度、主动份额和基金R²等静态度量，也与滞后alpha指标显著正交，能独立识别优质基金。

• 通过与其他指标组合使用，ATS进一步增强了对基金未来绩效的预测能力。

- 高ATS基金的超额收益主要由积极提升技术相似性的交易驱动，确认了技术创新深刻理解是基金经理信息优势的重要来源。

这一结论不仅呼应已有文献关于技术创新信息缓慢市场反应的观点，也为主动基金业绩持续性与信息优势来源提供了新的实证证据。[page::10]

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3. 重要图表解读

图1：汇总统计（第3页）

• 展示了样本基金的基本统计特征及ATS分布的时间序列均值。

- 该图直观反映了ATS及相关基金特征的稳定性及其与基金规模、费用、换手率等变量的相关性趋势支持后续回归分析的合理性。

图2：基金特征与主动技术相似性（第4页）

• 显示ATS与基金规模、年龄、费用比率及换手率的关系。

- 结果表明高ATS基金更倾向于规模小、费用高、换手率大，且与主动份额呈显著正相关。

• 体现出ATS的基金更为积极管理，相较更被动或规模庞大基金有更多交易以调整技术暴露。

图3：主动技术相似性（ATS）和未来绩效（第5页）

• 各ATS五分位组对应未来季度的平均净收益率与Carhart四因子alpha。

- 高ATS组显著跑赢低ATS组，差异超过23个基点/月，统计意义强，且后期效果增强，显示信息优势的经济价值。

• 确认了主动提高持股技术相似性的实证效应。

图4：基金特征、主动技术相似性（ATS）和未来业绩（第6-7页）

• 多元横截面回归结果，显示ATS的正收益效应不因加入基金其他特征、基金风格指标而削弱。

- 在不同样本期均显著，模型稳健。

• 详尽说明了控制其他影响因素后，ATS成为基金绩效的独立正向预测因子。

图5及图6：ATS与其他绩效预测指标的相关性及双重排序分析（第7-9页）

• 相关性图5揭示ATS与其它指标如滞后alpha、主动份额等基本无关。

- 双重排序图6展示ATS与这些指标联合使用能更有效识别卓越基金。

• 高ATS高滞后alpha组合具有最高未来超额收益，合计年化超过2.5%。

- 由此反映ATS的独立价值及与其他因子协同效应。

图7：多变量回归包括多个主动性指标（第9页）

• 同时控制多个指标情况下，ATS依旧显著，强化了其作为优质基金识别因子的稳健地位。

图8：使ATS增加交易与使ATS减少交易表现比较（第9-10页）

• 群体水平显示使ATS增加的交易明显带来正超额收益，而使ATS减少交易无显著收益。

- 高ATS基金的超额收益主要源自使ATS增加的交易，验证了理论假设。

这些图表整体相辅相成，有力支撑了报告中的核心论断，融合了理论逻辑、精细衡量方法与完整实证过程。[page::3,4,5,6,7,8,9,10]

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4. 估值分析

本报告为学术型资产管理策略实证研究，并未直接涉及传统公司估值模型、估值倍数或DCF计算等，但其核心在于为投资者和基金经理提供了一种基金选择的策略因子，增强了超额收益预测的准确性。

因此从广义意义上讲，报告通过多元因子横截面回归及排序策略验证提供了基金“价值评估”视角下的额外alpha因子——主动技术相似性（ATS）。

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5. 风险因素评估

报告虽未专门列出风险章节，但结合全文脉络可以推断：

• 信息获取与处理的难度：对技术创新的深度理解需要专门知识和数据支持，非所有基金经理具备。

- 知识的及时性和准确性风险：技术创新信息若未及时或正确解读，可能误导基金持仓调整。

• 市场环境变化：技术创新的重要程度及其市场反应速度可能随时间和经济周期变化。

- 数据限制风险：专利数据虽全面，但可能存在滞后或覆盖不足，影响ATS衡量的准确性。

• 交易成本及流动性风险：积极调整组合提高技术相似性策略伴随着高换手率，可能带来较高交易成本。

报告通过winsorize等方法减少极端值影响及控制多变量，增强结论稳健性，但上述风险仍需投资实际中关注。

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6. 批判性视角与细微差别

• 基金规模与活跃度的潜在内生性：报告说明高ATS基金多为规模小、换手率高且费用高，暗示技术集中度与积极管理策略相关，但这可能带来流动性风险及费用压力，对超额收益形成制约。

- ATS指标依赖专利分类的限制：余弦相似度衡量方式依赖CPC分类体系，可能未能涵盖全部技术创新维度，或忽视了非专利技术创新形式（如商业模式、软件等）。

• 时间延迟效应：专利申请到市场价值体现存在滞后，ATS与超额收益的因果关系可能受到市场调整速度影响。

- 一般性扩展性：研究基于美国市场数据及时间跨度，对于其他区域或新兴市场适用性需要验证。

• 无明确风险缓释措施：报告主要强调实证效果，未讨论基金经理如何规避ATS投资带来的潜在集中风险。

整体报告结构严谨，假设合理，数据充分，但仍可进一步探讨上述细节以增强实际应用的科学性和安全性。

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7. 结论性综合

本报告系统论证了主动技术相似性（ATS）作为基金经理对技术创新理解的量化反映，是共同基金业绩持续超越的重要驱动因素。其创新点在于：

• 通过专利技术领域的余弦相似度精确衡量基金持仓内技术重合度，定义了主动技术相似性（ATS）指标，该指标反映基金经理基于技术信息的主动交易行为。

- 实证结果显示，基金交易导致的ATS提高与未来Carhart四因子超额收益显著正相关，其中高ATS基金未来净Alpha每月领先低ATS基金约23个基点，年化超80个基点，且该效应随着技术创新的重要性提升而增强。

• ATS与传统基金业绩预测因子呈极低相关，且结合滞后alpha、主动份额等指标能够更有效甄别未来表现卓越基金，年化超额收益组合差异超过5%。

- 使ATS增加的交易贡献了绝大部分超额收益，强调基金经理基于技术创新深度理解的交易策略是信息优势体现的核心。

• 基金特征数据显示高ATS基金为规模相对较小、换手率高、费用比率较高的积极管理基金。

- 研究补充了基金经理alpha来源的文献，揭示了技术创新理解作为非传统财务信息优势的重要性，为基金选择和资产管理策略提供了新视角。

图表与数据分析详实，验证了理论假设，展示了技术驱动的主动管理策略在基金绩效提升中的独特地位，为行业提供了宝贵的经验借鉴和策略参考。

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综上，本报告不仅理论与实证并重，且通过系统构建的ATS指标及其与未来绩效的加强结合，确立了创新偏好和主动交易作为基金长期超额收益的重要来源，对于理解基金经理的竞争优势和投资者选择优质基金具重要指导意义。[page::0-10, page::14]

报告