权益基金经理的量化范式总结

admin8个月前 (11-11)研报576

导读

1、近年来，A股行业轮动速度加快、公募量化基金业绩较好、资方对于ETF和量化基金的需求有所提升，不少权益基金经理也尝试将量化方法融合到自己的投资之中，以期结合主动与量化的优点。本文聚焦于这类基金经理，试图总结这类基金经理的特征，对其内部进行细分，并回答这类基金的优势是什么，为什么或者什么状态下要配置此类基金经理。

2、在研究中，我们尝试使用分析主动权益基金的各个维度和方法（包括净值维度、持仓维度、持仓分解、业绩归因），并结合他们的访谈进一步理解。根据这些维度的分析，我们主要将权益量化结合的基金经理分为三类：

1）轻度结合量化：此类基金量化的参与程度相对最低。在定性方面：访谈中仍然以讨论主观的投资理念和方法为主，未明确表示用量化进行某些具体步骤的处理，换言之重仓的股票大部分可能仍然是主观筛选的；在定量方面：重仓的行业和个股可能比较集中，具有明显主观研究的特点。

2）中度结合量化：此类基金量化的参与程度中等。在定性方面：访谈中很多基金经理明确提到运用量化筛选股票池；在定量方面：重仓行业依然较为集中（以基金经理擅长的行业为主），但重仓个股十分分散且冷门股较多。

3）重度结合量化：此类基金量化的参与程度相对最高。在定性方面：他们通常表示量化方法的影响较大，比如使用主动管理的思路进行全流程量化建模；在定量方面：量化+主观的研究方式拓展到了很多行业，行业和个股都十分分散。

3、此外，我们对每个基金经理进行了个性化的分[文]析，并对FOF投资者是否需要配置、何时需要配[章]置进行了逐个的详细分析。

风险提示：本报告中的数据基于历史测算，未来行情变化时具有失效的风险；本报告中对于基金的表述分析不代表投资建议。

一、引言

近年来，随着A股的持续扩容、中小盘行情的走强，过去集中于龙头白马或景气投资的权益投资范式逐渐走弱，并出现了以下几个现象：

行业轮动速度明显提升，主线不断变化。从主观感受上，自2022年开始，大安全、地产链、消费复苏链、TMT、高股息等板块或链条都阶段性成为市场的主线，但主线的持续时间均不长；为了直观展示行业轮动的速度变化，我们基于申万二级行业指数（目前共计125个）构建了行业轮动速度指数。具体构建方法如下：以月为时间窗口，计算上个月排名前20名的行业在本月的排名位置，并计算这两个排名向量之差的分项绝对值之和，从而代表行业轮动速度。由于申万二级行业指数共计125个，我们不妨简单地理解，若上月涨跌幅排名前20的行业在本月全部掉到后50%，即行业排名平均变动大于等于60（60为大约一半的行业数量），那么行业轮动指数就在1200左右的水平，因此我们将1200作为一个阈值衡量行业轮动是否较快。可以看到从2022年以来，该指标经常大于1200，从数据上也印证了我们的感受。

公募量化基金业绩较好。近年新股发行节奏较快、并且在国家战略转型的背景下这些新股中科创行业相关股票占比较高，传统的主动投研体系越来越难以较大范围地深度跟踪，而股票数量变多对量化筛选来说则是一件好事（股票数量越多，统计规律有效性越强），这种新形势下量化方法论的应对更加自如，因此公募量化基金的业绩相对较优。从数据上看，在2019到2020年抱团股行情较强的市场中，虽然也存在表现不错的公募量化基金，但公募量化基金整体上表现一般。2021年公募量化基金与偏股基金指数表现相当，2022年，公募量化基金跌幅小于偏股基金指数，今年截至9月底，公募量化基金收益中位数-2.63%，跌幅明显小于偏股基金指数的-9.52%。

公募基金的资方对于ETF和量化基金的需求有明显增加。为了说明这个问题，我们以公募FOF为例，提取了公募FOF持有的三类权益基金（主动权益、ETF、公募量化基金），计算公募FOF持有的数量占三类持有数量之和的比例，可以看到，今年上半年，主动权益基金的数量占比下降7.49pct，而ETF和公募量化则分别增加6.43pct和1.06pct，考虑到ETF和公募量化的原本占比绝对值较小，这半年的增幅已经非常可观。

在以上背景下，很多主动权益基金经理尝试将研究范围下沉到更多的股票之中；量化方式对于大规模筛选股票、提高研究效率具有天然的优势，因此近年来有不少权益基金经理将量化方法融合到自己的投资之中，本文聚焦于这类基金经理，试图总结这类基金经理的特征，并对其内部进行细分，回答这类基金的优势是什么，为什么或者什么状态下要配置此类基金经理。

二、基金经理列表与研究方法概述

我们从基金的产品信息和在管基金经理信息这两方面进行筛选，以期筛选出运用量化方法的主动权益基金经理，具体筛选步骤如下：

1、在所有主动偏股基金中（Wind分类属于普通股票型、偏股混合型、灵活配置型、平衡混合型四类且权益仓位大于60%的基金），筛选产品名称、投资目标、投资理念中含有量化相关关键词的产品，其中量化相关关键词包括但不限于“量化”、“多因子”、“定量”、“人工智能”、“大数据”、“行业轮动”等。

2、在第一步筛选的产品中，剔除量化基金经理所管理的产品。其中量化基金包括主动量化基金、量化指数增强基金、量化对冲基金。

3、在前两步筛选名单的基础上，再进行人工的筛选，并结合基金经理的公开访谈和团队的调研等渠道，确定最终运用量化方法的主动权益基金经理。

根据我们的研究，将这些基金经理按照量化参与程度的由浅入深分为三类：

1、轻度结合量化（深度研究+量化辅助）；

2、中度结合量化（量化拓展能力圈）；

3、重度结合量化（量化起到最关键的作用）。

在研究中，我们尝试使用分析主动权益基金的各个维度和方法（包括净值维度、持仓维度、持仓分解、业绩归因）、并结合他们的访谈进一步理解，主要维度如下：

净值维度：由于量化方法通常会使得组合更加分散稳定，因此净值表现的特征中，波动是否更低、夏普是否更高是我们的考察点；由于分散组合的弹性可能有所下降，因此我们会考察基金的收益锐度是否有所降低；由于量化拓展了基金经理的能力圈，因此使得管理不同风格的产品成为可能，因此我们还会考察基金经理管理的不同产品风格是否有明显差异。

持仓维度：量化可以提供不同维度的观察，为基金经理在进行仓位和行业调整提供抓手，因此我们会考察基金经理是否会进行仓位调整和行业的较快切换；而大多数量化方法都会尽量分散化，因此行业、个股都会比较分散，并且在量化方法的帮助下基金经理的持仓可能延伸到之前少有覆盖的冷门股之中，因此我们会考察基金的持仓分散程度与冷门股占比。另外，量化也能用于个股的择时，可能会避免基金经理过于左侧或右侧，因此我们也会考察基金经理的交易特征是否有所变化。与净值维度相对应，如果基金经理有表现差异较大的产品，我们还会考察基金经理不同产品的行业、市值等维度的差异。

持仓分解：由于这类基金经理大多是主动研究出身，因此即便目前结合了量化方法，依然有自己十分青睐的个股，因此其重仓股与轻仓股可能会有能力圈、风格、行业的明显差异，因此我们根据历史重仓情况分离出轻仓股与重仓股并进行观察。同时，主动权益基金经理普遍面临相对收益考核，因此我们也会考察基金经理的重仓股组合、轻仓股组合的相对表现情况以及轻仓股是否跑赢了主动偏股基金的平均水平。

业绩归因：我们对基金进行了Brinson归因、Barra归因，分别考察基金经理的收益来源（调整仓位、行业配置、选股能力、交易贡献），同时考察基金经理在不同风格上的暴露情况，进一步理解基金经理的持股特征和收益来源；同时我们会考察基金经理的换手率情况，对于传统的主动权益基金经理来说，量化可以帮助其进行能力圈的拓展，因此其换手率可能有所提升。

上述各维度的详细观察情况，整理如下表：

当然，以上维度只是我们基于量化组合对基金的特征进行的简单推断，每个基金产品都是独一无二的资产，他们有共性也有比较强的个性，因此他们可能符合其中一部分的特征，但也会有自己的独特个性与亮点，以上分析框架有助于我们进一步理解每个基金经理的投资框架与特点。

在上述分析之后，我们对这些基金经理会一个比较全面的认知。进一步，我们为每个基金经理找到市场上同风格的三位业绩较好、知名度较高的基金经理做对比（净值表现、持仓情况、归因分析三个主要维度）。比如A2基金经理属于深度价值风格，我们将他与三位深度价值风格的基金经理的平均情况做对比。通过这部分的对比，我们能进一步加深对这类基金经理的认知和理解。

三、轻度结合量化的基金经理分析

3.1

基金类型说明与共性总结

此类基金量化的参与程度相对最低，核心特征如下：

1、定性方面：访谈中提到使用量化方法进行选股[来]、或者进行基本面量化研究，但未明确表明用量化[自]进行股票池的初筛，换言之，重仓的股票大部分可[1]能仍然是主观筛选的。

2、定量方面：重仓的行业和个股比较集中，具有[7]明显主观研究的特点，比如A2和A3基金经理的[量]第一大重仓股占比常年维持在9%以上，第一大重[化]仓行业一般维持在20%甚至30%以上。这表明[ ]基金的重仓依然由主观的行业和个股选择决定。

详细对比如下：

我们可以看到，从上述表格中，三位基金经理具有一定的共性：在净值维度，夏普都比较高、都有仓位的调整；持仓维度，持股数量都较多、行业的切换度都比较低；同时轻仓股十分稳定和分散。

我们可以结合三位基金经理的投资框架来理解这些共性：

首先，三位基金经理的投资理念决定了组合的大部分依然由主观研究决定。A2基金经理属于是深度价值风格，会左侧布局等待股价修复；A3基金经理的投资思路是在低估值领域寻找盈利有明显变化的股票，这种思路下也会投资一些具有成长属性的行业，属于低估值成长风格；反映在具体的投资上，由于都是抓低估值情况下盈利的拐点，而这种机会更多体现为Beta（以行业板块为单位集体出现）而非Alpha（不同行业的个股分散出现），因此两位基金经理对于所选行业的信心较高，行业集中度、头部重仓股占比都明显高于主动权益基金的平均，同时由于这种机会并不经常涌现，因此行业的轮动速度比主动偏股基金的平均水平要略低。A1基金经理的投资思路更多是以自下而上选股为主，同时在组合管理的维度上，他会对不同盈利水平的股票组合进行分散配置，行业也有小幅度的轮动，但整体而言，无论是配置还是选股，更多还是依赖主动的研究。

其次，我们从三位基金经理的分析中，又可以看到量化组合的身影。在访谈中，A2基金经理提到做的基本面量化，对标主动偏股基金，A3基金经理提到会用量化策略挑选股票，A1基金经理会采用量化的方法进行市场的观察，可能用于配置之中；在持仓中，我们可以看到，三位基金经理的持股数量明显高于平均水平，同时轻仓股特别分散。

总的来说，三位基金经理的产品目前是轻度结合量化。

3.2

基金经理个性分析与配置建议

A1基金经理：在投资框架上，A1基金经理分别选择不同ROIC/ROE水平的三类公司进行分散配置。从组合特征来看，A1基金经理的组合行业分散且持股数量多，传导到投资结果上，他的产品波动率较低，夏普较高，收益锐度较低，轻仓股能够跑赢重仓股，这些都属于量化组合的典型特征；另一方面，他的产品也有一些不同于量化组合的个性：行业切换速度不快，但换手率并不低，归因方面也能看出交易收益的贡献，这些反映了他的个性特征：行业相对稳定、股票交易（止盈止损）较为灵活，也确实取得了一定的投资效果。

对比市场中持仓均衡分散同时有行业小幅切换的三位主动权益基金经理（特定的三位基金经理），我们观察其基金的特点。在净值层面，我们主要研究大盘上涨和下跌时，基金风格的顺风和逆风时，A1基金经理管理的基金与对照组三位基金经理管理的基金平均收益的关系（当万得全A的月度收益率为正，我们看作大盘上涨，当月度收益率为负时，我们看作大盘下跌；当对照组的月度平均收益优于偏股基金指数时，我们定义当月为风格顺风，反之则风格逆风，下同）。在每个基金经理与同类的对比中，我们统计月度收益的时间区间均为2021年1月到2023年7月，统计持仓数据及Brinson归因的时间区间均为2021年6月30日到2022年12月31日的每期完整持仓。

A1基金经理在大盘上涨和下跌的过程中涨跌幅度都更低，呈现出稳健的特征，同时此类风格逆风的时候，A1基金经理的表现明显更强；从收益归因看，A1基金经理的收益更多归为交易的收益，几乎不依赖于行业配置收益。总之，作为FOF投资者，可以考虑把A1基金经理的产品作为稳健型权益底仓进行配置，在市场调整和同风格逆风的时候均能有所表现。

A2基金经理：A2基金经理是一位深度价值风格的基金经理；在构建组合的时候，先进行行业层面的配置，再选具体的公司。

A2基金经理的产品持仓股票数量尤其是轻仓股数量很多，这是量化组合的典型特征；但不同于量化组合典型特征的是，A2基金经理的重仓股的行业和持股很集中，轻仓股组合中的行业则比较分散，反映了其重仓股更多可能是由主观进行配置而轻仓股可能由量化进行配置的特征，由主观进行配置的重仓股占比很高说明了其目前运用量化的程度较低；另一个不同于量化组合典型特征的是，其轻仓股中的股票更加主流（更接近抱团股，这与重仓股的低拥挤度截然相反），说明其轻仓股组合可能对标主动权益基金，近年的轻仓股收益也跑赢了同期偏股基金指数。值得一提的是，A2基金经理的另外一只产品，具有鲜明的微盘股特征、净值表现也与目前A2基金经理的产品有较大差异，可能是A2基金经理进行多风格产品的尝试。

对比市场中深度价值风格的三位基金经理（特定的三位基金经理），在净值层面：A2基金经理在大盘的上涨、价值风格顺风的时候、表现与平均水平相当，但大盘下跌和风格逆风的时候，A2基金经理的跌幅会大一些，同时A2基金经理的波动率会更高。持仓层面，A2基金经理的重仓股集中度高，但持股数量明显较高、具有更高比例的中小盘股票和更高的换手率；归因角度，A2基金经理的行业配置收益更加明显，而三位对照基金经理的选股收益往往最明显。总之，作为FOF投资者，应该考虑在大盘上涨或者深度价值风格比较强的时候配置A2基金经理的产品，同时也需要注意其重仓的行业的风险暴露。

A3基金经理：A3基金经理的投资框架是在低估值领域寻找盈利有明显变化的股票，比A2基金经理更偏成长一些，属于低估值成长风格，擅长金融周期等传统领域。

A3基金经理基金的持股数量很多、冷门股占比较高，这是量化组合的典型特征；比较具有区分于传统量化组合的特点是：A3基金经理的重仓股占比中等较高，说明其选股可能还是主观为主，另外A3基金经理基金的轻仓股组合与重仓股行业较为重合，反映了其更可能是利用了量化方法在自己看好的行业上进一步挖掘股票（而非如A3基金经理构建一个相对独立的组合），反映到结果上，轻仓股表现虽然不如重仓股，但相较偏股基金指数有一定超额，说明其挖掘较为成功。

对比市场中低估值成长风格的三位基金经理（特定的三位基金经理），A3基金经理在大盘上涨的时候表现更好，大盘下跌的时候调整较多，同时此类风格逆风的时候，A3基金经理表现明显更强；A3基金经理产品的波动率较对照组相当，而夏普比较高，重仓股的集中度更高、持股数也更高；最后业绩归因表明，A3基金经理的行业配置收益更为明显。总之，作为FOF投资者，应该考虑在大盘上涨的时候配置A3基金经理的产品，即便低估值成长风格相对逆风，A3基金经理也是此类产品中表现较好的基金；同时由于A3基金经理具有明显的低估值行业轮动特点，也需要注意其当下轮动行业的风险。

四、中度结合量化的基金经理分析

4.1

基金类型说明与共性总结

此类基金量化的参与程度中等，核心特征如下：

1、定性方面：访谈中几乎都提到使用量化方法 / 自研模型进行股票池的初筛，换言之，他们将自己的主观理念转化为量化模型，进行选股中第一步的筛选。

2、定量方面：重仓的行业并不分散，但个股比较分散。此类基金经理的头部行业集中度与主动权益基金的平均水平相差不大，但个股明显比较分散。可以理解为，他们仍然在自己的擅长的行业内进行量化+主动的选股，所以个股比较分散并且冷门股比例明显较高，但行业能力圈可能并未明显因为量化得到拓展。

各个维度，五位基金经理的详细对比如下：

我们可以看到，从上述表格中，基金经理们具有一定的共性：在净值维度，大部分产品的波动并不低、收益锐度也并未明显下降，依然还是保留主动权益基金的特征；持仓维度，行业都比较集中同时行业切换程度较平均水平更高、个股大多比较分散、并且都包含了较多冷门股、同时重仓股与轻仓股的行业风格并未有明显差异；归因分析维度，他们的选股收益普遍贡献较为明显。

我们结合五位基金经理的投资框架来理解这些共性：

首先，五位基金经理的投资风格和方向都集中在某个特定的方向的Beta与Alpha，行业不需要特别分散。比如B4基金经理专注在大制造和大科技的中小盘成长风格，因此可以通过自己擅长的若干行业而非全市场来实现其风格目标。

第二，由于量化工具、自研模型的帮助，他们有效地拓展了选股的范围与广度。五位基金经理共同的特点是，他们的冷门股比例很高，这点很可能是他们使用量化+主动选股的结果；同时，轻仓股的超额收益大多也相较主动权益基金指数有明显的超额，说明他们拓展选股范围的效果是比较成功的。

第三，不同于以轻度结合量化的基金经理，他们的组合里并没有较独立、区别于重仓股的“量化组合”，他们的组合里量化与主动的融合更加紧密。这点主要体现在，他们的轻仓股和重仓股的行业、风格通常较为一致，也就是同一个行业内，基金经理可能既会买入具有多年深入的跟踪和研究的股票，也会买入通过量化+主动选出的“新股票”。

第四，他们的行业切换速度相比平均更高同时选股收益比较稳定，反映了量化帮助其拓展能力圈的作用。一方面，大多数基金经理或多或少有行业切换的诉求（这里是指中低频率的切换），核心原因是同风格内很少有某几个行业会持续走强，比如积极成长风格的基金经理，前两年的研究焦点大多以新能源电子和军工为主，但今年必须要努力拓展TMT的能力圈；另一方面，拓展不同行业的能力圈从来不是一件容易的事，主动基金经理往往要通过大量的卖方路演、案头研究、实地调研来丰富对一个行业现状和前景的认知，从上述五位基金经理的分析结果来看，他们的行业切换速度更快（反映拓圈速度更快）、同时选股收益较为稳定（反映拓圈较为成功），量化确实提高了他们能力圈拓展的效率。

总的来说，五位基金经理的投资流程中，中度结合量化。

4.2

基金经理个性分析与配置建议

B1基金经理：B1基金经理强调投研过程规则化，与量化的不同之处在于处理的信息既包括标准化的信息，也包括不可标准化的信息。他一方面打造不同风格的基金产品，另一方面也在同一个产品中混合多策略。

B1基金经理的基金产品行业十分集中，持股也不是很分散，因此产品波动率高于中位数、收益弹性较高、这些似乎更像是一个典型的主动成长风格基金而非量化组合的特征；然而，我们还可以看出，其冷门股的比例很高，行业的切换速度也较高，并且轻仓股的收益跑赢了偏股基金指数，这说明虽然这只产品依然是主动成长的思路在运作，但量化方法帮助其有效拓展了行业覆盖和选股的能力圈。此外，其另一只基金（偏价值风格）持股数量较多、持仓行业分散，这些特点进一步佐证了其确实在组合构建中用到了量化方法。

B1基金经理的产品属于均衡成长风格，因此我们对比了同风格的三位基金经理（特定的三位基金经理），在市场上涨的时候，B1基金经理相对滞后，但下跌的时候跌幅也较小；与之类似的是，B1基金经理在均衡成长顺风的时候，表现不如对照组，但风格逆风期表现会明显更好，另外在波动率和夏普比上，B1基金经理都会略高。相比对照组，B1基金经理在行业上的超额较多，在选股上的超额相对较少。作为FOF投资者，当考虑配置均衡成长风格的基金时，B1基金经理的产品相对来说更加稳健，在市场下行或者风格走弱的时候具有更多的超额收益。但同时也要留意B1基金经理所配置行业的超额持续性。

B2基金经理：B2基金经理的经历较为特殊，他曾是量化的基金经理，后面做主动的投资，但他表达过目前的投资组合运用量化并不是直接将量化组合如多因子组合简单地放进来。B2基金经理的投资策略类似困境反转，当估值反映了成长预期后兑现。

这些表述也与我们的数据分析相对应：净值表现上，B2基金经理产品的波动率高于中位数、收益锐度较高，与传统多因子模型的低波动和低收益锐度确实有所不同；但B2基金经理的产品持股数量在近2年快速提升，冷门股占比较多，组合里有较多中小市值的股票，这些则符合量化组合的特征，并且与B2基金经理访谈中提到的运用量化扩大股票池广度相对应。

作为低估值成长风格的基金经理，我们将B2基金经理与三位同风格的基金经理（特定的三位基金经理）做对比。在大盘上涨和大盘下跌的过程中，B2基金经理表现出更高的市场Beta，而风格顺风的时候，B2基金经理表现略弱于对照组，风格逆风的时候B2基金经理表现更为抗跌，B2基金经理的波动率与对照组相仿，但夏普比率更高。在收益归因方面，B2基金经理的选股收益较对照组更加突出。作为FOF投资者，当考虑配置低估值成长风格的基金时，B2基金经理具有更高的市场Beta，并且优势在于即便低估值成长风格逆风的时候，B2基金经理依然比较抗跌，B2基金经理的历史超额更多来自选股，这也是相比对照组的亮点。

B3基金经理：B3基金经理强调用自己研发的模型来进行选股，在模型中综合考虑不同公司的情况作出关键假设，在模型筛选的基础上，再进行个股研究、行业的配置，最后完成组合的构建；他明确强调量化模型提高了效率，扩大了覆盖范围。

B3基金经理持仓的行业、个股都比较分散（23Q2除了前2只股票外，其余股票占比均小于5%，可以说几乎没有重仓股），行业切换速度也高于中位数，同时冷门股占比很高，这些都属于典型的量化组合的特征，也印证了他擅长挖掘中小盘优质股票的标签；同时，B3基金经理的组合具有很强的不同于量化组合的个性，波动率并不低同时收益锐度较高，具有鲜明的成长风格基金的进攻性。总的来说，B3基金经理用主动+量化的方法成功将他成长风格的alpha进一步提升。

B3基金经理最明显的特征是均衡成长，因此我们对比同风格的三位基金经理（特定的三位基金经理），在净值表现上，B3基金经理在大盘上涨的阶段涨幅更高，在风格顺风逆风的情况下，表现都更强一些。在归因角度，B3基金经理的行业配置收益和选股收益相比对照组更多。作为FOF投资者，当考虑配置均衡成长风格的基金时，B3基金经理的在各类环境下表现较好，但同时B3基金经理历史上的alpha中除了选股外，还包括了一定行业与交易的部分，需要留意这部分收益的持续性。

B4基金经理：B4基金经理管理的产品采用核心+卫星策略，卫星部分主要捕捉一些领先市场的认知机会，核心仓位主要考察未来预期收益率较高的公司，并且选择处于行业空间大、护城河较高的公司。股票池主要来自量化筛选、买卖方推荐等。

从持仓到净值，这只产品非常符合量化组合的特点：股票数量很多，持股十分分散，冷门股占比较高，净值表现稳健（低波动、高夏普、低收益锐度），印证了基金经理访谈中表达的量化筛选+大量调研的选股特征；同时，这只产品的个性在于行业集中度较高，行业切换度低，说明投资行业较为固定，这与聚焦于高成长性公司的选股要求相符合，因为这类高成长性的公司主要集中在大制造和泛科技领域。

我们将B4基金经理对比了中小盘成长风格的三位基金经理（特定的三位基金经理），相比对照组，产品更加稳健，无论是市场涨跌或是风格起伏，产品波动会更低一些更稳健一些。持仓方面，产品持股明显更多；在归因分析层面，收益来源与对照组相差不大。作为FOF投资者，当考虑配置中小盘成长风格的基金时，B4基金经理的基金相对而言更加稳健和分散，在大盘下跌和风格逆风的时候配置超额更高。

B5基金经理：B5基金经理选股时特别注重公司的质量和景气度，我们通过历史访谈情况得知他是先通过量化分析的方式选出高质量的好公司，再通过景气度分析，选好赛道进行重仓，偏向大盘成长风格。

B5基金经理基金十分比较符合大盘成长的投资风格：持仓维度，其重仓股与轻仓股都集中在消费医药和科技板块，过去几年这些行业的公司特征符合其选择公司的要求，这也与其持仓的高动量和高估值的因子暴露相对应。

但量化融入的特点也有所体现：B5基金经理的持股数量很多，同时轻仓股组合跑赢了重仓股，同时行业切换度较高，这说明量化辅助的选股帮助其近两年不利于大盘成长的市场环境下，挖掘了不错的轻仓股，减少了超额收益的回撤。

对比大盘成长风格的三位基金经理（特定的三位基金经理）。相比对照组，B5基金经理的集中度更低、持股数更高，更加分散，中小盘占比也更高一些，同时换手率更高。作为FOF投资者，在大盘成长的基金中，B5基金经理的产品相比同类型产品更加分散，运用量化对其组合有一定帮助，可以后续持续跟踪。

五、重度结合量化的基金经理分析

5.1

基金类型说明与共性总结

此类基金量化的参与程度相对最高，其整体的投资流程也是最接近量化基金的一类。核心特征如下：

1、定性方面：访谈中提到使用量化方法进行股票池的筛选甚至使用主动管理的思路进行全流程量化建模，量化方法的影响较大。

2、定量方面：无论是行业层面、还是个股层面，都比较分散。相较主动权益基金整体，重仓行业的集中度明显较低、个股持股数明显更高。这类基金经理将量化+主观的方法拓展到了更多的行业，积极拓展了行业能力圈，因此呈现了如此的特点。

各个维度，四位基金经理的详细对比如下：

我们可以看到，从上述表格中，我们可以看到，四位基金经理具有一定的共性：在净值维度，夏普都比较高且波动都比较低；持仓维度，他们的行业与个股都比较分散（持股数量较多，且头部重仓股的权重也比较低，如C3基金经理23Q2除了第一大重仓外，其余股票占比均小于2%）、都包含较多的冷门股、行业切换程度较高；同时轻仓股十分稳定和分散、轻仓股相较主动股基都有一定的超额收益，换手率都比较低；归因分析维度，选股贡献都较为显著，持仓中的中小市值因子都暴露得比较明显。这些都属于量化组合的典型特征。

我们结合四位基金经理的投资框架来理解这些共性：

首先，四位基金经理的投资框架都强调行业的分散，因此量化是非常合适的提高效率的选股工具。如全市场均衡的成长风格产品、微盘股风格等。因此他们需要在全市场的大多数行业内进行选股，天然的对于量化的需求更高。

第二，量化有效地帮助了其在各个行业内进行选股。选股是四位基金经理相对行业而言更加重视的维度，并且四位基金经理的股票数量很多，且十分分散（前十大重仓股占比都小于主动权益基金的中位数）。从效果上看，Brinson归因中选股收益都比较显著。

第三，四位基金经理的行业切换速度相较主动权益基金更快，这点与上一类相同，也说明了量化方法帮助基金经理拓展能力圈。

第四，四位基金经理的换手率都低于主动权益基金的平均水平，这也是比较有趣的现象，与投资框架较为相关。在传统的印象里，量化基金尤其是规模并不大的量化基金，换手率通常明显高于主动权益基金的平均水平，以赚取市场短期的定价偏差。但四位基金经理的风格都更为长期，比如C1基金经理的本身属于价值投资风格，赚取均值回归的钱， C2基金经理的微盘股风格，由于流动性的限制，并不支持过高的换手率、C3基金经理将产品定位为稳健和均衡的产品，对波动、回撤和换手率都有明确的控制，C4基金经理主要通过精选个股构建以求战胜基准，此类风格本身换手率就较低。

5.2

基金经理个性分析与配置建议

C1基金经理：C1基金经理坚持价值投资理念，获取价值回归的收益。

无论是净值还是持仓维度，C1基金经理的表现与量化分散组合的特征都可以有较好的对应（行业与个股持仓分散、收益锐度较低），同时，由于基金经理需要全市场挖掘低估板块，再加上量化的辅助，C1基金经理的行业切换速度较平均水平更高。从归因层面看，C1基金经理的产品换手率较低，说明其持股相对较久，收益比较纯粹地来源于选股层面。

我们将C1基金经理与深度价值风格的三位基金经理（特定的三位基金经理）进行对比：C1基金经理的产品在市场层面展现了更强的Beta，但在风格层面，则呈现了较强的特异性，与其他基金经理的alpha收益有一定程度的负相关。持仓层面，C1基金经理最明显的特点是中小盘占比远高于对照组；在归因层面，C1基金经理的行业贡献相对更少选股贡献相对更多，具有一定的优势。作为FOF投资者，C1基金经理与其他深度价值风格基金经理超额收益具有一定的负相关性和特异性，并且C1基金经理的选股能力更强，因此是一个较优的选择。

C2基金经理：C2基金经理的调研和访谈较少，对于其投资的方法几乎没有明确的表态，但他凭借产品低波动稳定收益的净值，吸引了各类投资者的关注。

C2基金经理所管理产品的净值和持仓表现与大家对量化基金的认知是最相符的，低波动高夏普收益锐度较低、行业个股特别分散。从业绩归因的角度，更明确了其微盘、价值的投资风格。实际上，在微盘股的投资中，分析师覆盖都很少，同时股票个数较多，因此市面上几乎没有完全由主观管理不依靠量化方法的基金，因此从这个角度讲，微盘股投资实际上是量化的“专属能力圈”。

作为微盘股风格的基金经理，我们将C2基金经理对照了同风格的三位基金经理（特定的三位基金经理），值得注意的是，由于微盘股策略的特殊性对照组的三位也是运用量化方法（这与其他对照组都是主动管理的基金有所不同），我们目的在于对比C2基金经理的独特之处。从不同市场状态的表现看，C2基金经理的产品体现了明显的alpha属性，在各类市场和风格状态下都比对照组表现更优。持股数方面，C2基金经理其实远小于对照组，换手率也较对照组明显更低，在归因维度差异不大，他们的超额收益都主要来自选股收益。作为FOF投资者，C2基金经理的产品是微盘股基金中表现突出的品种，不只是因为表现更好；相比其他微盘股基金，他用更少的持股数和更低的换手率实现了更高的收益和夏普，更加凸显了基金经理的能力。

C3基金经理：C3基金经理是之前具有量化投资经验，随后转为主动投资的基金经理。C3基金经理的理念是基本面量化（摒弃数据挖掘，注重投资逻辑，结合市场进行更新迭代），同时他与B1基金经理一样，也利用量化投资的高效率打造了多只不同风格产品（成长型产品、均衡型产品等）。

持仓方面，C3基金经理产品的量化特征十分明显：行业比较分散、个股比较分散、冷门股和中小盘很多、另外行业切换度也高于平均，呈现了他运用量化方法选股的特点；从净值表现上看，他的产品波动较低、夏普较高，这也是优秀量化组合的特征。值得一提的是，产品在过去几年不同风格的市场都表现较优，具备灵活应对不同市场的特点，这与其注重投资逻辑，结合市场迭代更新的理念相印证。

我们将C3基金经理的产品与均衡成长风格的三位基金经理（特定的三位基金经理）做了对比，C3基金经理的产品相比对照组，在大盘下跌和风格逆风期表现更好，与主动基金经理相比体现出了一定的超额收益负相关。在持仓方面，C3基金经理相比对照组更加分散；归因维度，C3基金经理与对照组相差不大。作为FOF投资者，在考虑均衡成长风格的产品时，可以将C3基金经理的产品与其他主观基金经理共同搭配，对于整体组合的超额稳定性和夏普的提高有一定作用。

C4基金经理：C4基金经理精选个股、分散持仓，对标指数做超额。C4基金经理不倾向于进行股票仓位择时和行业轮动，更偏好在合理的估值买入长期稳定业绩增长的个股。

从我们的多维度分析来看，也可以看出C4基金经理贯彻这一投资框架，这套框架下的基金特点与量化组合的特点基本一致：首先，在行业和个股的选择上，产品都做到了分散投资，单一行业和个股的比重都不会太高，因此回撤控制得较好，近几年的平均波动较低、平均夏普较高。通过Brinson归因都可以发现，基金的超额收益主要来自于选股和交易收益，而伴随着换手率的降低，交易收益的贡献也逐步降低，这与C4基金经理淡化择时、精选个股的投资理念较为吻合。

我们将C4基金经理与均衡风格的三位基金经理（特定的三位基金经理）进行对比：C4基金经理的产品在市场层面的Beta与同风格基金比较接近，同时在均衡风格顺风和逆风的波动幅度会小于同类基金，更为稳健。持仓层面，C4基金经理最明显的特点是中小盘占比远高于对照组。作为FOF投资者，C4基金经理的产品在均衡风格内部属于更为稳健，同时中小盘占比更高的产品。