目 录
1、 如何用因子去刻画主动权益基金的投资能力 .......................................................................................5
、 挣行业的钱：行业轮动能力与行业配置能力 ....................................................................................................5
、 挣企业的钱：个股选择能力 ................................................................................................................................7
、 看不见的手：隐形交易能力 ................................................................................................................................8
、 逆行还是顺风：逆境投资能力与顺境投资能力 ................................................................................................9
、 各项能力指标的稳定性以及表现 ......................................................................................................................10
2、 从多个维度出发，寻找主动权益基金的能力圈 .................................................................................12
、 能力因子之间存在互补作用，部分因子结合之后信息比率提升明显 ...........................................................12
、 引入行业/个股集散度：隐形交易能力、个股选择能力因子找到更合适的应用范围 ..................................15
3、 基于不同分类下的能力圈构造基金组合 .............................................................................................17
、 行业集中个股集中组合：行业配置能力+隐形交易能力+逆境投资能力 ......................................................18
、 行业集中个股分散组合：行业配置能力+逆境投资能力 ................................................................................19
、 行业分散个股集中组合：个股选择能力+逆境投资能力 ................................................................................21
、 行业分散个股分散组合：个股选择能力+隐形交易能力+逆境投资能力 ......................................................22
、 组合构造策略小结：底仓组合与风口组合搭配运用 ......................................................................................23
4、 风险提示 .................................................................................................................................................24
图目录
图 1：主动权益基金的行业轮动能力分布情况 ....................................................................................................................6
图 2：主动权益基金的行业配置能力分布情况 ....................................................................................................................6
图 3：行业轮动能力 2014 -2018 年排名一直在 50%的部分基金 ........................................................................................7
图 4：行业配置能力 2014 -2018 年排名一直在 50%的部分基金 ........................................................................................7
图 5：主动权益基金的个股选择能力分布情况 ....................................................................................................................8
图 6：个股选择能力在 2014 -2018 年一直排名前 50%的部分基金 ....................................................................................8
图 7：主动权益基金的隐形交易能力分布情况 ....................................................................................................................9
图 8：隐形交易能力在 2014 年-2018 年一直排名前 50%的部分基金 .................................................................................9
图 9：主动权益基金的顺境投资能力分布情况 ..................................................................................................................10
图 10：主动权益基金的逆境投资能力分布情况 ................................................................................................................10
图 11：顺境投资能力在 2014 -2018 年一直排名前 50%的部分基金 ................................................................................10
图 12：逆境投资能力在 2014 -2018 年一直排名前 50%的部分基金 ................................................................................10
图 13：各项能力因子的 IC 与 IR ..........................................................................................................................................11
图 14：各项能力下 Top1 组相对偏股基金指数的强弱 ......................................................................................................12
图 15：各项能力下 Top1 组 Top5 组的强弱 ........................................................................................................................12
图 16：各投资能力因子的相关性图 ....................................................................................................................................13
图 17：行业配置能力与隐形交易能力的结合 ....................................................................................................................15
图 18：顺境投资能力与逆境投资能力的结合 ....................................................................................................................15
图 19：行业/个股集散分组下各能力因子的 IR 值 .............................................................................................................16
图 20：行业集中个股集中组合的有效因子 ........................................................................................................................17
图 21：行业集中个股分散组合的有效因子 ........................................................................................................................17
图 22：行业分散个股集中组合的有效因子 ........................................................................................................................17
图 23：行业分散个股分散组合的有效因子 ........................................................................................................................17
图 24：行业集中个股集中组合的最终结果 ........................................................................................................................18
图 25：行业集中个股分散组合的最终结果 ........................................................................................................................20
图 26：行业分散个股集中组合的最终结果 ........................................................................................................................21
图 27：行业分散个股分散组合的最终结果 ........................................................................................................................22
表目录
表 1： 各项投资能力因子的稳定性 .....................................................................................................................................11
表 2： 因子交互作用下的信息比率（相对中证偏股基金指数） .....................................................................................13
表 3： 因子交互作用下的有效性（单个√为增厚一个因子，双个√为增厚两个因子） .................................................14
表 4： 行业个股集散分类基金下的有效因子 .....................................................................................................................16
表 5： 行业个股集散分类基金下的有效因子（增加顺境投资能力，增厚逆境投资能力的有效性） ..........................18
表 6：行业集中个股集中组合近三期的具体持仓 ...............................................................................................................19
表 7：行业集中个股集中组合分年度表现 ...........................................................................................................................19
表 8：行业集中个股分散组合近三期的具体持仓 ...............................................................................................................20
表 9： 行业集中个股分散组合分年度表现 .........................................................................................................................20
表 10：行业分散个股集中组合近三期的具体基金 .............................................................................................................21
表 11：行业分散个股集中组合分年度表现 .........................................................................................................................22
表 12：行业分散个股集中组合近三期的具体基金 .............................................................................................................23
表 13： 行业分散个股分散组合分年度表现 .......................................................................................................................23
1、如何用因子去刻画主动权益基金的投资能力
主动权益基金经理的风格或标签应该如何定义，一直是基金研究的热点
话题。我们看到很多投资者对基金经理的投资策略、投资方法论以及组合构
造特点都很感兴趣，通过访谈或定量研究的形式去了解，从而构造基金经理
画像。但投资方法论有很多：从宏观微观角度可以分为自上而下、自下而上；
也有从估值角度出发的PB-ROE、GARP 策略；也有从赔率胜率角度划分的。回
归到本质，其实都是想去了解基金的收益主要来自哪里，在未来宏观环境、市
场结构可能发生变化的情况下，基金经理的投资方法论是否还能生效？
为了解主动权益基金的收益来源，以及如何将其运用在 FOF 组合构造
中，本文主要通过因子的方式去刻画主动权益基金的投资能力，解决两个问
题：
1） 尝试去寻找哪些基金主要挣的是行业的钱？哪些基金主要挣的是个
股的钱？哪些基金有着我们看不见的隐形交易能力？哪些基金更容易在风
口上取胜，哪些基金更容易逆行？
2） 这些投资能力因子之间是否具有交互作用，从而出现 1+1>2 的情形？
如何去寻找不同类型基金的能力圈，让构造的投资能力因子能更好的发挥作
用？
、挣行业的钱：行业轮动能力与行业配置能力
（1） 行业轮动能力：全市场看并不突出
行业轮动能力的体现主要通过提前增持看好的行业，减持不好看的行业，
以提升组合的收益率，通常该类基金经理对于行业景气度的敏感性很高。
本文对于行业轮动能力指标的计算方法如下：
ℎ
ℎℎℎℎ,ℎ = ∑[(ℎℎ,ℎ,ℎ − ℎℎ,ℎ−1,ℎ) − (ℎℎ,ℎ − ℎℎ−1,ℎ )] ℎ ℎℎℎ,ℎ
ℎ=1
ℎℎℎℎ,ℎ 表示第 i 个基金在第 j 期的行业轮动能力，若该基金在本期增持
（相对宽基指数而言）某行业，而该行业在接下来的时间表现较好，我们认
为该基金具备一定的行业轮动能力，具体指标如下：
ℎℎ,ℎ,ℎ 表示第 i 个基金第 j 期在第 k 个行业上的持仓权重（持有该行业
的股票市值占基金股票市值的权重），ℎℎ ,ℎ 表示基准宽基指数第 j 期在第 k
个行业上的权重。j 期的数据均来自基金的半年报/年报，基准宽基指数即为
在基金半年报/年报截止日对应的权重数据，宽基指数选择中证 800 指数，
行业分类选择中信一级行业。
ℎℎℎ,ℎ 表示基准行业指数（即行业 k 对应的中信一级行业指数）在第 j
期的后两个月相对收益率（相对宽基指数中证 800 指数），即为：若采用半
年报数据，采用当年 7/1-8/31 的收益率；若采用年报数据，采用次年 1/1-
2/28
（或 2/29）的收益率。
（2） 行业配置能力：不同基金在不同行情下差异较大
行业轮动能力与行业配置能力主要是纵截面与横截面的区别：行业轮动
能力更看重与上一次的持仓比较，所增持或减持的行业在接下来的表现；行
业配置能力更看重目前相对指数的超低配，超配行业是否具有超额收益，低
配行业是否收益更低。当基金经理选择了更好的行业赛道，通常也具备更好
的 beta，比如 16 年-19 年上半年配置大消费板块，19 年下半年之后配置科
技板块，都能给组合提供丰厚的收益。
本文对于行业配置能力指标的计算方法如下：
ℎ
ℎℎℎℎ,ℎ = ∑(ℎℎ,ℎ,ℎ − ℎℎ,ℎ ) ℎ ℎℎℎ,ℎ
ℎ=1
ℎℎℎℎ,ℎ 表示第 i 个基金在第 j 期的行业配置能力，若该基金在本期超配
（相对宽基指数而言）某行业，而该行业在接下来的时间表现较好，我们认
为该基金在这一期具备一定的行业配置能力，具体指标如下：
ℎℎ,ℎ,ℎ 表示第 i 个基金第 j 期在第 k 个行业上的持仓权重（持有该行业
的股票市值占基金股票市值的权重），ℎℎ ,ℎ 表示基准宽基指数第 j 期在第 k
个行业上的权重。ℎℎℎ,ℎ 表示基准行业指数（即为行业 k 对应的行业指数）
在第 j期后两个月的相对收益率（相对宽基指数中证 800 指数）。
同样采用基金的半年报/年报数据计算，宽基指数选择中证 800，行业指
数选择中信一级行业。
从下图可以看出：主动权益基金在行业轮动能力上的差异整体看不大，
但在行业配置能力上有一定差异，且在不同的市场阶段，整体的行业配置能
力水平差异也较大，这也和我们选取的宽基指数中证 800 行业构成比例有一
定关系，2015 年上半年的大牛市，重仓 TMT 板块的基金将占据绝对优势，
因此可用看出在 2014/12/31 报告期计算的各基金的行业配置能力，不管在绝
对值还是极差上都很大。
图 1：主动权益基金的行业轮动能力分布情况 图 2：主动权益基金的行业配置能力分布情况
资料来源：wind， 资料来源：wind，
我们选取 2014 年-2018 年行业轮动能力或行业配置能力一直处于市场
前 50%的部分基金，从下图可以看出，这些基金自 2014 年以来都大幅跑赢
中证 800 指数，基本实现了穿越牛熊，也有部分基金近期更是创下新高。
图 3：行业轮动能力 2014 -2018 年排名一直在 50%的部分
基金
图 4：行业配置能力 2014 -2018 年排名一直在 50%的部分
基金
资料来源：wind， ；数据截止：2020/2/28 资料来源：wind， ；数据截止：2020/2/28
、挣企业的钱：个股选择能力
部分基金的超额收益主要来自个股选择，通常该类基金的投资策略是深
入研究企业的基本面选出好公司，认为高质量的标的最终在二级市场会获得
高的收益，因此即使在全行业的赛道上也可以获取更高的 alpha，从而为组
合提高收益。
本文对于个股选择能力指标的计算方法如下：
ℎ
ℎℎℎℎℎ,ℎ = ∑(ℎℎℎℎℎℎ,ℎ,ℎ − ℎℎℎℎℎℎℎ,ℎ ) ℎ ℎℎ ,ℎ
ℎ=1
ℎℎℎℎℎ,ℎ 表示第 i 个基金在第 j 期的个股选择能力，ℎℎℎℎℎℎ,ℎ ,ℎ 表示
第 i 个基金第 j 期在第 k 个行业中的模拟收益率，即为基于基金第 i 期在第
k 个 行 业 上 的 持 仓 数 据 ，模 拟 持 有 这 部 分 股 票 在 第 j 期 的 收 益 率 ；
ℎℎℎℎℎℎℎ,ℎ 即 为 行 业 k 指 数 在 第 j 期 的 收 益 率 ；若 ℎℎℎℎℎℎ,ℎ ,ℎ −
ℎℎℎℎℎℎℎ,ℎ 值越大，说明该基金在第 k 个行业选取的股票具有更高的超额
收益，其中 ℎℎ ,ℎ表示基准宽基指数第 j期在第 k 个行业上的权重。同样我们
在计算收益时，与行业轮动能力的收益选取区间一致，仅计算报告期后两个
月的收益。
从下面两张图我们可以得出：不同时期不同基金的个股选择能力差异较
大，牛市期间基金的个股选择能力凸显且差异变大；但长期看，我们选取 2014
年-2018 年个股选择能力一直处于市场前 50%的部分基金，不仅走出穿越牛
熊的净值线，也具备更平滑、波动率更低的净值线。
图 5：主动权益基金的个股选择能力分布情况 图 6：个股选择能力在 2014 -2018 年一直排名前 50%的部
分基金
资料来源：wind， 资料来源：wind， ；数据截止：2020/2/28
、看不见的手：隐形交易能力
主动权益基金在半年报/年报公布所有持仓，在季报公布前十大重仓股，
因此我们尝试去通过这些公布的持仓采用同样的比例配置去构造模拟组合，
看基金实际收益与这种模拟组合收益的信息比率，若信息比率越高，说明我
们无法通过这种方式去跟踪组合，基金经理在期间进行了调仓，基金经理的
隐形交易能力较强。
本文对于隐形交易能力指标的计算方法如下：
ℎℎℎℎ,ℎ = ℎℎ（ℎℎ,ℎ ，ℎℎℎ,ℎ ）
ℎℎ,ℎ 表示第 i 个基金在第 j 期的复权单位净值收益率数据序列，ℎℎℎ,ℎ
表示第 i 个基金第 j 期的模拟组合收益率序列，IR 表示信息比率，因此隐形
交易能力 ARG 即为基金真实收益率序列与模拟组合收益率序列的信息比率。
其中一季报/三季报采用重仓股数据，收益率计算区间为一个月：4/1-4/30；
10/1-10/31，半年报/年报采用所有持仓，采用两个月的数据：7/1-8/31；
1/1-2/28。
从下图可以看出：隐形交易能力与市场的相关性不大，不会因为市场的
波动而呈现较大的波动，但基金之间的隐形交易能力差异较大；选取 2014
年-2018 年隐形交易能力一直处于市场前 50%的部分基金，也获得很高的收
益。
图 7：主动权益基金的隐形交易能力分布情况 图 8：隐形交易能力在 2014 年-2018 年一直排名前 50%的
部分基金
资料来源：wind， 资料来源：wind， ；数据截止：2020/2/28
、逆行还是顺风：逆境投资能力与顺境投资能力
部分权益基金在市场风口时挣钱效应更明显，也有部分基金在市场低迷
时候有更高的超额收益，本文借鉴学术界定义的顺境投资能力与逆境投资能 力
指标，但定义市场处于上涨行情或者下跌行情的区间并未用指数发布以来，而
是采用三年，具体原因也是考虑到太长的历史数据区间对当期行情的参考 性较
弱，具体计算方法如下：
市场上涨行情 up_month 的定义：若当月中证 800 指数的收益率高于过
去三年的月度收益率中位数，则当月定义为上涨行情。
市场下跌行情 down_month 的定义：若当月中证 800 指数的收益率低于
过去三年的月度收益率中位数，则当月定义为下跌行情。
逆境投资能力 Active_Down 即为基金在市场下跌行情中的投资收益情
况：基金在过去一年的市场下跌行情中，基金的累计超额收益率。
顺境投资能力 Active_Up 即为基金在市场上涨行情中的投资收益情况：
基金在过去一年的市场上涨行情中，基金的累计超额收益率。
12
ℎℎℎℎℎℎ_ℎℎℎℎℎ = ∏(1 + ℎℎ,ℎℎℎℎ_ℎℎℎℎℎ) − 1
1
12
ℎℎ_ℎℎℎℎℎ = ∏(1 + ℎℎ,ℎℎ_ℎℎℎℎℎ) − 1
1
ℎℎ,ℎℎℎℎ_ℎℎℎℎℎ 和ℎℎ,ℎℎ_ℎℎℎℎℎ 分别代表过去市场下跌行情和市场
上涨行情下基金 i 的月度超额收益率（超额中证 800 指数）。
从下图可以看出：顺境投资能力与逆境投资能力受到市场的影响较大，
牛市结束之后的熊市：2008 年、2015 年下半年各基金该能力的绝对值以及相
对值变大，主要原因也是前期牛市上涨的板块遭遇不同程度的回调，通常涨
幅更大的板块面临的下跌区间更大；选取 2014 年-2018 年顺境投资能力/
逆境投资能力一直处于市场前 50%的部分基金，虽然这六只基金的净值都不
断创出新高，但三只逆境投资能力突出的基金最大回撤相对更小。
图 9：主动权益基金的顺境投资能力分布情况 图 10：主动权益基金的逆境投资能力分布情况
资料来源：wind， 资料来源：wind，
图 11：顺境投资能力在 2014 -2018 年一直排名前 50%
的部分基金
图 12：逆境投资能力在 2014 -2018 年一直排名前 50%
的部分基金
资料来源：wind， 资料来源：wind，
、各项能力指标的稳定性以及表现
上文中我们选取了 2014 年-2018 年各项投资能力一直处于市场前 50%的
基金，但实际上能每期都保持在 Top50%的基金很少，说明因子排序会发生一
定程度的转移概率。因此我们在每一期将基金的能力指标按照大小划分为 5
组，即为当期能力指标排名靠前的为 top1 组，排名靠后的为 top5 组，再计
算这一组的基金在下一期仍能留在该组的排名：T 期在组 I 的基金名单为 X；
T+1 期在组 I 的基金名单为 Y，则 T 期到 T+1 期仍保留在组 I 的概率为
count((X∩Y))/count(X)，其中 count((X∩Y))表示同时在 X 与 Y 的基金数量，
count(X)表示在 X 的基金数量。
因子稳定性相对较高：自 2008 年-2019 年以来，计算每一期各项能力
的排名分组仍保留在上一期的概率，并求平均值，可以得到下表：在各项能
力中分组中保留在 TOP1 组或者 TOP5 组的概率最高，一定程度也说明这些
表 1： 各项投资能力因子的稳定性
投资能力因子具有一定的稳定性；值得关注的是顺境投资能力 TOP1 保留概率
与逆境投资能力 TOP5 保留概率最高，也即为若在市场上涨行情中该基金的收
益率较高，在后市的市场上涨行情中该基金的收益率大概率仍然较高；但若
在市场下跌行情中该基金的收益率较低，在后市的市场下跌行情中该基金的
收益率大概率仍然较低。
保留在当期的概率% 行业轮动能力 行业配置能力 个股选择能力 隐形交易能力 顺境投资能力 逆境投资能力
Top1
Top2
Top3
Top4
Top5
资料来源：wind， ；数据计算区间：2008 年-2019 年
逆境投资能力指标的 IR 指标更高，行业轮动能力指标对收益率的预测
性较弱：同样采用 2008 年-2019 年的数据，计算因子的 IC 与 IR。为避免每个
基金在每一期的因子值波动较大，我们对因子的值选择近一年的均值，即为
行业轮动能量因子、行业配置能力因子、个股选择能力因子，选取近两个报
告期的因子均值（半年报、年报）；隐形交易能力因子选择近四个季度的因
子均值（一季报、半年报、三季报、年报）；逆境投资能力与顺境投资能力
选择当月的值即可（指标已经反映过去一年的该项能力）。均在公募基金公
布半年报/年报之后计算，因此对于采用半年报数据对应的收益率区间为当年
的 9/1-次年的 3/31，年报数据对应的收益率区间为当年的 4/1-当年的 8/31。
从下图可以看出：逆境投资能力因子在主动权益基金中的 IC 值与 IR 值
都较高，其次为行业配置能力因子，最差的为行业轮动因子。
图 13：各项能力因子的 IC 与 IR
资料来源：wind， ；数据计算区间：2008 年-2019 年
IC 与 IR 的计算通常会因为数据结构的原因导致失真，为了更直观的观
察各投资能力因子对基金收益率的影响，我们直接分组的方式进行测试。同
样在半年报/年报公布之后调仓：各项投资能力因子排在 Top1 的组合均能跑
赢偏股基金指数，逆境投资能力因子的 Top1 组表现更优；逆境投资能力因
子的 Top1 组相对 Top5 组超额收益突出，顺境投资能力刚好相反。
图 14：各项能力下 Top1 组相对偏股基金指数的强弱 图 15：各项能力下 Top1 组 Top5 组的强弱
资料来源：wind， ；数据截止：2020/2/24 资料来源：wind， ；数据截止：2020/2/24
通过简单的分组虽然可以粗略看到各项投资能力因子的有效性，但存在
一个很大的问题：因子有效性的稳定性较差，直接运用于基金筛选，构造出
的组合的超额收益将不稳定，因此下面我们尝试去寻找解决如何运用这些因
子，是否因子之间可以产生更好的交互作用，不同类型的主动权益基金适应
不同的因子？
2、从多个维度出发，寻找主动权益基金的能力圈
由于本章节是解决如何有效运用上述因子，为避免过度拟合，回测区间
均选择 2010/1/1-2018/12/31。
考虑到本文将考核主动权益基金选择行业的能力，为避免数据偏差，因
此会剔除行业主题类基金，对于非行业主题主动权益基金的筛选原则如下：
1）剔除行业类、主题类基金；2）最近三个季度平均股票仓位高于 65%，且最
低仓位不低于 50%；3）剔除 2018 年成立之后的基金；4）剔除规模在 2亿元
以下的基金。
、能力因子之间存在互补作用，部分因子结合之后信
息比率提升明显
因子间的相关性低：单纯从因子的相关性看，除行业轮动能力因子与行
业配置能力因子的相关性相对较高以外，大多数因子间的相关性较低，这也
和本身指标的构造有关，行业轮动因子主要看纵截面的数据，行业配置因子
主要看横截面的数据，但都是刻画选择行业的能力，若某基金本期相对上期
加仓（或减仓）的行业，在本期相对指数而言也是超配（或低配），则两个
指标的相关性就会较高。
图 16：各投资能力因子的相关性图
资料来源：wind， ；数据计算区间：2010 年-2018 年
单因子有效性的测试：每一期将各项投资能力因子分为两组：Top30%
和 Bot30%，在半年报/年报公布之后进行调仓，计算最终组合的信息比率（基
准采用偏股基金指数），即为行业轮动能力较强组合为选取每期选取行业轮
动能力排名 Top30%的基金构造的组合，下表第一行第一列的 即为行业
轮动能力较强基金组合的信息比率。
两个因子交互作用有效性的测试：分别从每项投资能力因子中挑选出一
组，选取两个组的基金名单交集，作为组合的样本。即为行业轮动能力较强
行业配置较强组合为：选取每期选取行业轮动能力排名 Top30%的基金 X，
行业配置能力排名 Top30%的基金 Y，以(X∩Y)作为本期的组合样本。下表
第一行第三列 即为行业轮动能量较强且行业配置能力较强组合的信息
比率。
表 2： 因子交互作用下的信息比率（相对中证偏股基金指数）
行业轮动能力 行业配置能力 个股选择能力 隐形交易能力 顺境投资能力 逆境投资能力强即为 TOP30%
弱即为 BOT30% 强 弱 强 弱 强 弱 强 弱 强 弱 强 弱
强
行业轮动能力
弱
强
行业配置能力
弱
强
个股选择能力
弱
强
隐形交易能力
弱
强
顺境投资能力
弱
强
逆境投资能力
弱
资料来源：wind， ；数据计算区间：2010/1/1-2018/12/31
单纯从单因子的测试结果看，按照最终的信息比率排序：个股选择能力>
隐形交易能力>逆境投资能力>行业配置能力>顺境投资能力>行业轮动能力。
因子间的交互作用：从上面可以看出，一些因子在交互作用下只是对一
个因子进行了增厚，但有些因子交互之后对两个单因子都进行了增厚：
行业轮动因子信息比率并不高，且存在进行因子间交互后，含行业轮动
能力弱基金的组合信息比率比含行业轮动能力强基金的组合高的情形。
可增厚行业轮动能力的因子：行业配置、个股选择、隐形交易、逆境投
资；
可增厚行业配置能力的因子：隐形交易、顺境投资、逆境投资；
其他因子叠加到个股选择能力、隐形交易能力因子上，均不能增厚收益；
可增厚顺境投资能力的因子：行业配置、个股选择、隐形交易、逆境投
资；
可增厚逆境投资能力的因子：顺境投资。
能同时增厚两个因子的双因子结合只有：顺境投资+逆境投资。
表 3： 因子交互作用下的有效性（单个√为增厚一个因子，双个√为增厚两个因子）
资料来源：wind， ；数据计算区间：2010/1/1-2018/12/31
信息比率综合考虑超额收益的绝对值以及超额收益的稳定性，若超额收
益提升较多，但稳定性下降，也会导致信息比例没有明显变化，比如行业配
置能力因子与隐形交易能力因子的结合，结合之后相对单因子的超额收益明
显，但波动也加大，因此最后的信息比率并没有提升。但顺境投资能力因子
与逆境投资能力因子结合之后，不仅相对单因子组合的超额收益绝对值提升
明显，信息比率也提升明显。
加入列因子对行因子
的增厚作用
行业轮动能力 行业配置能力 个股选择能力 隐形交易能力 顺境投资能力 逆境投资能力
行业轮动能力 √ √ √ √
行业配置能力 √ √ √
个股选择能力
隐形交易能力
顺境投资能力 √ √ √ √√
逆境投资能力 √√
图 17：行业配置能力与隐形交易能力的结合 图 18：顺境投资能力与逆境投资能力的结合
资料来源：wind， ；数据计算区间：
2010/1/1-2018/12/31 资料来源：wind， ；数据计算区间：
2010/1/1-2018/12/31
、引入行业/个股集散度：隐形交易能力、个股选择能
力因子找到更合适的应用范围
以上的测算均为全市场的非行业主题主动权益基金，但有些基金的主要
收益来自于行业选择，若考核该部分基金的个股选择能力，其意义并不大，
且对我们检验该指标的有效性会减弱；同样，有些基金的主要收益来自于个
股选择，考核部分基金的行业配置或轮动能力的意义也不大。
因此我们将主动权益基金再次进行划分：采用《站在巨人的肩膀上，从
牛基组合到牛股发现——FOF 专题研究系列之十六》提出的方法，用行业集
中度与个股集中度给基金划分为四个象限：行业集中个股集中、行业集中个
股分散、行业分散个股分散、行业分散个股集中。是否行业集中的基金更适
合采用行业轮动能力因子或行业配置能力因子？是否个股集中的基金更适
合采用个股选择能力因子？
同样采用上述的因子 IR 测算方法，从 IR 的最终结果看，我们认为四类
不同分组的基金具备不同的有效因子：
1） 行业轮动能力、顺境投资能力整体看不能作为预测指标；
2） 行业集中基金的行业配置能力因子更有效；
3） 行业分散基金的个股选择能力因子更有效，且行业分散个股集中基
金的 IR 值明显高于其他三组；
4） 隐形交易能力因子在行业集中个股集中、行业分散个股分散基金中
更有效；
5） 逆境投资因子在四个分组都有效。
图 19：行业/个股集散分组下各能力因子的 IR 值
资料来源： wind， ；数据计算区间：2010/1/1-2018/12/31
表 4： 行业个股集散分类基金下的有效因子
能力圈 行业集中个股集中 行业集中个股分散 行业分散个股集中 行业分散个股分散
行业轮动能力
行业配置能力 √ √
个股选择能力 √ √
隐形交易能力 √ √
顺境投资能力
逆境投资能力 √ √ √ √
资料来源： wind， ；数据计算区间：2010/1/1-2018/12/31
从因子的结合情况看，行业分散组合的因子更能有效结合：我们选取在
每个象限的有效因子，并叠加构造多因子。以行业集中个股集中组合为例，
多因子即为同时满足行业配置能力在 Top30%，隐形交易能力在 Top30%，
逆境投资能力在 Top30%的基金构造的组合。从结果来看，行业集中两个组合
的多因子效果并不明显，行业分散两个组合的多因子效果相对单因子提升明
显。
但同时我们也看到行业集中个股集中组合与行业分散个股分散组合的
多因子组合相对强弱收益波动较大，主要原因是两个分组的多因子均需满足
三个单因子排名在 Top30%的基金才能纳入，因此存在最终纳入组合的基金
数量较少的情形，而其他两个分组的因子只有两个，不会造成最终基金样本
过少的情形。以下我们通过适当提高分位数值+多因子打分的办法解决最终
样本基金数量过少的问题。
图 20：行业集中个股集中组合的有效因子 图 21：行业集中个股分散组合的有效因子
资料来源：wind， ；数据计算区间：
2010/1/1-2018/12/31
资料来源：wind， ；数据计算区间：
2010/1/1-2018/12/31
图 22：行业分散个股集中组合的有效因子 图 23：行业分散个股分散组合的有效因子
资料来源：wind， ；数据计算区间：
2010/1/1-2018/12/31
资料来源：wind， ；数据计算区间：
2010/1/1-2018/12/31
3、基于不同分类下的能力圈构造基金组合
组合构造方法：
1） 本文对于多因子不单纯采用打分的方式，主要是考虑到存在某基金
在个别单因子的排名过高，但其他因子排名并不高，最终导致多因子打分也
较高的情形，然而这种情况下，该基金在其他因子上表现并不出色。因此本
文对于因子的打分修改为：选取在各有效因子中均处于前 30%的基金，若最
终的基金样本数量大于 10 只，则将每个因子标准化并求和作为最终的多因
子得分，选取排名靠前的 10 只基金作为最终组合的样本；若满足在各有效
因子中均处于前 30%条件的基金的数量小于 10 只，则将分位数 30%提高 10%
至 40%，以此类推，当满足样本量大于 10 只时，再用上述方法挑选多因子 得
分排名前 10 的基金作为最终组合的样本；
2） 等权配置，中间不做再平衡操作；
3） 在每年半年报/年报公布之后调仓，基于当年半年报数据筛选出的基
金，其回测起始日统一为当年的 9 月 1 日；若基于当年年报数据筛选出的基
金，其回测的起始日统一为次年的 4 月 1 日。
结合第 2 章的结论：选取根据行业个股集散分类下四个组合的有效因子，
并增加顺境投资能力以增厚逆境投资能力的有效性：
表 5： 行业个股集散分类基金下的有效因子（增加顺境投资能力，增厚逆境投资能力的有效性）
能力圈 行业集中个股集中 行业集中个股分散 行业分散个股集中 行业分散个股分散
行业轮动能力
行业配置能力 √ √
个股选择能力 √ √
隐形交易能力 √ √
顺境投资能力 √（增厚逆境投资能力） √（增厚逆境投资能力） √（增厚逆境投资能力） √（增厚逆境投资能力）
逆境投资能力 √ √ √ √
资料来源：
、行业集中个股集中组合：行业配置能力+隐形交易能
力+逆境投资能力
行业集中个股集中组合的行业配置能力因子 IR 值相对较高，但个
股选择能力因子并不突出，也一定程度说明该分组下的基金收益来源有
较大比例来自于行业配置。其中值得一提的是，该分组下的基金隐形交
易能力因子突出，投资者若想采用“抄作业”的方式去复制绩优基金策略，
难以实现，往往我们看不见的持仓或者操作也为组合增厚收益。
图 24：行业集中个股集中组合的最终结果
资料来源：wind， ；数据计算区间：2010/1/1-2020/2/24
从最终构造的组合看，自 2010 年年初至 2020/2/24，组合的年化收 益
为 %，偏股基金指数的年化收益为 %，相对偏股基金指数 的信
息比率为 。其中组合的年度胜率为 %，月度胜率为 %。
从具体持仓看，所选基金本身具备一定的行业偏好，因此从最终构
造的基金组合看也呈现出超额收益波动相对较大的特征：当市场出现一
部分行业上涨幅度明显大于其他行业时，这类组合更能获得高的超额收
益。比如 16-17 年的大消费行情，19 年的消费+科技行情，20 年的科技
行情，都获得不错的超额收益。
表 6：行业集中个股集中组合近三期的具体持仓
持有时间：20180901-20190331 持有时间：20190401-20190831 持有时间：20190901-20200331
代码 名称 代码 名称 代码 名称
民生加银城镇化 民生加银城镇化 宝盈新锐 A
万家瑞兴 中欧养老产业 国投瑞银进宝
易方达中小盘 华安逆向策略 融通中国风 1 号
融通行业景气 宝盈核心优势 A 博时特许价值 A
泰达宏利效率优选 银河蓝筹精选 银华内需精选
海富通内需热点 交银阿尔法 景顺长城内需增长
交银优势行业 交银成长 30 华泰柏瑞行业领先
交银阿尔法 交银经济新动力 海富通内需热点
交银新生活力 民生加银内需增长 交银成长 30
民生加银内需增长 财通价值动量 交银经济新动力
资料来源：wind， ；数据计算区间：2010/1/1-2020/2/24
表 7：行业集中个股集中组合分年度表现
年份 收益率 基准收益率 超额收益率 波动率 基准波动率 最大回撤 基准最大回撤 相对最大回撤 信息比率
2010 % % % % % % % %
2011 % % % % % % % %
2012 % % % % % % % %
2013 % % % % % % % %
2014 % % % % % % % %
2015 % % % % % % % %
2016 % % % % % % % %
2017 % % % % % % % %
2018 % % % % % % % %
2019 % % % % % % % %
2020 % % % % % % % %
资料来源：wind， ；数据计算区间：2010/1/1-2020/2/24
、行业集中个股分散组合：行业配置能力+逆境投资能
力
行业集中个股分散基金组合的行业配置能力也相对突出，从定性角度分
析，在行业集中但个股分散的情况下，该类基金的收益来源也会有较大比例
来自于行业的选择。
图 25：行业集中个股分散组合的最终结果
资料来源：wind， ；数据计算区间：2010/1/1-2020/2/24
自 2010 年年初至 2020/2/24，组合的年化收益为 %，偏股基金指数
的年化收益为 %，相对偏股基金指数的信息比率为 。其中组合的年
度胜率为 %，月度胜率为 %。
该类组合的特点是在暴露行业偏离度的同时通过更均衡的方式构造个
股组合，最终呈现的超额收益相对行业个股均集中组合更为稳健，整体上也
呈现出在行业表现分化严重时，超额收益快速上涨。
表 8：行业集中个股分散组合近三期的具体持仓
持有时间：20180901-20190331 持有时间：20190401-20190831 持有时间：20190901-20200331
代码 名称 代码 名称 代码 名称
华安生态优先 华宝创新优选 富国中小盘精选
华泰柏瑞创新升级 易方达新经济 上投摩根安全战略
华商新量化 信达澳银新能源产业 信达澳银新能源产业
融通中国风 1 号 中欧明睿新常态 A 中欧明睿新常态 A
中欧时代先锋 A 融通中国风 1 号 中欧时代先锋 A
中银收益 A 中欧时代先锋 A 中邮未来新蓝筹
中海分红增利 易方达科翔 华夏创新前沿
新华优选分红 泰达宏利成长 国泰融安多策略
万家品质生活 中欧新蓝筹 A 泰达宏利成长
万家新兴蓝筹 华宝动力组合 国联安优选行业
资料来源：wind， ；数据计算区间：2010/1/1-2020/2/24
表 9： 行业集中个股分散组合分年度表现
年份 收益率 基准收益率 超额收益率 波动率 基准波动率 最大回撤 基准最大回撤 相对最大回撤 信息比率
2010 % % % % % % % %
2011 % % % % % % % %
2012 % % % % % % % %
2013 % % % % % % % %
2014 % % % % % % % %
2015 % % % % % % % %
2016 % % % % % % % %
2017 % % % % % % % %
2018 % % % % % % % %
2019 % % % % % % % %
2020 % % % % % % % %
资料来源：wind， ；数据计算区间：2010/1/1-2020/2/24
、行业分散个股集中组合：个股选择能力+逆境投资能
力
行业分散个股集中基金组合的个股选择能力 IR 值明显高于其他三组，
在行业分散的情况下只有通过精选个股才能获得超额收益，而往往对于看好
的个股重仓持有，从而才能给组合带来超额收益。值得一提的是，这类组合
长期超额收益非常稳定，也与本身放弃行业 beta，去追求 alpha 的投资策略
有着密不可分的关系。
图 26：行业分散个股集中组合的最终结果
资料来源：wind， ；数据计算区间：2010/1/1-2020/2/24
自 2010 年年初至 2020/2/24，组合的年化收益为 %，偏股基金指数
的年化收益为 %，相对偏股基金指数的信息比率为 。其中组合的年
度胜率为 100%，月度胜率为 %。
从组合的表现看，超额收益的绝对值以及稳定性长期看在四类中排名都
靠前，在每一年都能获得超额收益，长期下来复利的效果非常好。
表 10：行业分散个股集中组合近三期的具体基金
持有时间：20180901-20190331 持有时间：20190401-20190831 持有时间：20190901-20200331
代码 名称 代码 名称 代码 名称
东方红产业升级 上银新兴价值成长 农银汇理主题轮动
大成高新技术产业 华安宏利 上银新兴价值成长
东方红中国优势 华安智增精选 嘉实泰和
兴全新视野 大成创新成长 工银瑞信新金融
东方红优势精选 兴全趋势投资 泓德泓业
华安策略优选 银华和谐主题 南方天元新产业
嘉实价值优势 南方优选成长 A 华安智增精选
嘉实优化红利 广发大盘成长 国富潜力组合 A
招商安泰 国富弹性市值 汇添富蓝筹稳健
国富中小盘 交银精选 建信核心精选
资料来源：wind， ；数据计算区间：2010/1/1-2020/2/24
表 11：行业分散个股集中组合分年度表现
年份 收益率 基准收益率 超额收益率 波动率 基准波动率 最大回撤 基准最大回撤 相对最大回撤 信息比率
2010 % % % % % % % %
2011 % % % % % % % %
2012 % % % % % % % %
2013 % % % % % % % %
2014 % % % % % % % %
2015 % % % % % % % %
2016 % % % % % % % %
2017 % % % % % % % %
2018 % % % % % % % %
2019 % % % % % % % %
2020 % % % % % % % %
资料来源：wind， ；数据计算区间：2010/1/1-2020/2/24
、行业分散个股分散组合：个股选择能力+隐形交易能
力+逆境投资能力
行业分散个股分散组合的隐形交易能力 IR 值最高，个股选择能力排名
第二。这类基金通常因为持仓分散，通过“抄作业”的方式难以复制，特别是
在季报仅公布前十大重仓股的情况下，更难以去复制基金的组合，因此我们
也看到这类基金的隐形交易能力 IR 值更高，我们不能复制的收益往往更能
体现的能力。
图 27：行业分散个股分散组合的最终结果
资料来源：wind， ；数据计算区间：2010/1/1-2020/2/24
自 2010 年年初至 2020/2/24，组合的年化收益为 %，偏股基金指数
的年化收益为 %，相对偏股基金指数的信息比率为 。其中组合的年
度胜率为 %，月度胜率为 %。
行业分散个股分散组合从收益的绝对值看会更低，但信息比率高于行业
集中的两个组合，该组合的超额收益稳定性较强。
表 12：行业分散个股集中组合近三期的具体基金
持有时间：20180901-20190331 持有时间：20190401-20190831 持有时间：20190901-20200331
代码 名称 代码 名称 代码 名称
南方新优享 A 华泰柏瑞创新升级 华安新丝路主题
南方创新经济 华夏策略精选 泓德战略转型
中欧养老产业 广发安盈 A 华安行业轮动
华夏策略精选 东方岳 泰达宏利行业精选
东方岳 泓德优势领航 泰达宏利首选企业
华安新丰利 A 华安新丰利 A 信诚周期轮动
中欧价值发现 A 华安宝利配置 招商大盘蓝筹
大摩卓越成长 万家行业优选 诺安研究精选
上投摩根成长先锋 诺安研究精选 上投摩根智选 30
汇添富价值精选 A 交银国企改革 新华趋势领航
资料来源：wind， ；数据计算区间：2010/1/1-2020/2/24
表 13： 行业分散个股分散组合分年度表现
年份 收益率 基准收益率 超额收益率 波动率 基准波动率 最大回撤 基准最大回撤 相对最大回撤 信息比率
2010 % % % % % % % %
2011 % % % % % % % %
2012 % % % % % % % %
2013 % % % % % % % %
2014 % % % % % % % %
2015 % % % % % % % %
2016 % % % % % % % %
2017 % % % % % % % %
2018 % % % % % % % %
2019 % % % % % % % %
2020 % % % % % % % %
资料来源：wind， ；数据计算区间：2010/1/1-2020/2/24
、组合构造策略小结：底仓组合与风口组合搭配运用
以上我们基于行业/个股的集散度将基金划分为四个象限，并寻找各
象限基金的有效投资能力因子，对于不同象限构造的组合，具备各自的
特点。从能力圈角度看，大多数基金经理的出身是行业研究，而宏观、
策略或周期研究出身的基金经理占比相对较少，因此更多基金经理的能
力圈在于个股选择，对于上市公司业绩的判断相对行业景气度的判断更
为准确；长期来看，A 股存在风格轮动、行业轮动的特征，过度的行业
集中会导致组合面临较大风险。相反在个股上相对集中会降低基本面误
判的风险，这从而也需要基金经理对公司基本面的深度理解，这也是大
多数基金经理的特长。
因此我们建议在 FOF 组合构造中，采用行业分散个股集中组合作
为底仓，这部分底仓的目的旨在为组合提供更为稳健的超额收益。但若
市场风格分化严重，部分行业有着绝对性的优势时，我们建议可以考虑
增配行业集中组合的基金或直接配置行业主题基金，该部分仓位旨在为
组合提供更高的 beta 值与弹性。
4、风险提示
本篇报告均基于基金的公开数据分析，模型仅从历史数据的统计意义考
量，未来市场环境变化，模型存在失效的风险。
博时基金
