2023年金融工程专题研究 以战胜主动股基中位数为目标的股票投资策略

以战胜主动股基中位数为目标的股票投资策略

主动股基能否战胜宽基指数？从“巴菲特赌局”说起

无论是在学术界还是业界，有关主动股基（本文指近4 个报告期权益仓位均在70%以上的普通股票型、偏股混合型及灵活配置型基金，下同）能否战胜宽基指数的争论常常引起市场投资者的高度关注。而由巴菲特开设的一场为期10年的豪赌，为这一争论添加了新的证据。

在 2006 年 Berkshire Hathaway 股东大会上，巴菲特开出了一场赌局，他认为在扣除了管理费、绩效提成费和交易费用之后，主动投资基金的表现将大打折扣。因此，长期来看，主动投资者是无法战胜市场指数的。为了验证这一预言，巴菲特在 Longbets.org 上开设了这一赌局，负者将在谜底揭晓之时捐赠100万美元给慈善基金。2008 年，Protégé Patners 的合伙人 Ted Seides 出来应战。Seides认为在传统的只做多头的市场环境中，如果说主动管理不能战胜指数，那么巴菲特先生似乎是对的。然而，对冲基金并非是只做多头，他们能够跟随市场环境选择做多或者做空。对冲基金的目标，是在任何环境（无论牛市还是熊市）下，都能够获取正的收益，而并非传统的战胜市场。赌局的双方签订了这一协议，时间从 2008 年 1 月 1 日至 2017 年 12 月 31 日，巴菲特选择Vanguard 旗下的S&P500指数基金作为标的，Ted Seides 选择 5 只 FOF 基金作为标的，这5 只FOF基金投资于市场上的 200 多只共同基金，因此该组合能够代表美国市场共同基金的整体表现，而不受单个基金表现的影响。

如果说“巴菲特赌局”的结果存在一定偶然性，那么道琼斯指数公司每年发布的SPIVA 评分表则进一步验证了在美股市场中，想要稳定地战胜宽基指数并非易事。该评分表统计了美股市场主动股基战胜基准指数的比例。可以看到，无论是大盘风格基金、中盘风格基金还是小盘风格基金，在大部分年度中，其战胜对应基准指数的比例均低于 50%，这意味着在美股市场试图战胜宽基指数的难度是相对较高的。

在美股市场中，主动基金经理们耗费大量心力对浩大股票池的财务数据、技术指标、盈利前景进行分析调研，其结果却远不如简单地跟踪指数，成熟市场的有效性着实让人惊讶。然而相对于以机构投资者为交易主体的美股市场而言，A股市场发展至今仅 30 余年，在市场有效性上仍与美股市场存在较大的差别。我们发现，在 A 股市场中，想要战胜传统宽基指数的难度明显降低。

超额收益之源：主动股基的自我进化能力

以几个代表性的时间周期为例：

2013 年—2015 年，TMT 板块热潮：该段时间内，智能手机全面普及，手游、自媒体等应用端成为需求端最大收益群体。此外，并购重组及小盘概念的热议使 TMT 板块风头正盛，传媒、计算机、通信、电子等行业在此期间涨幅靠前。可以看到，该段时间内主动股基大举加仓科技板块；

2017 年—2020 年，消费板块领先：该段时间内，以北向资金为代表的外资资金偏好盈利能力强、现金流好、有护城河及行业壁垒的消费白马，我国经济增长逐步由投资驱动转向消费驱动。在此期间，食品饮料、医药、家电等消费赛道涨幅靠前，主动股基在消费板块上持续增持；

2020 年—2022 年：新能源革命下周期崛起：该段时间内，新能源产业链的崛起带动了周期上下游的业绩改善，有色金属、基础化工、汽车等上下游行业表现优异，景气度投资盛行，主动股基在周期板块上的配置触底反弹。

得益于基金经理对行业的持续调研及对产业链数据的高频跟踪，主动股基在每一轮板块的大行情来临时，都能够较为及时地调整自身的投资策略，从而获取行业配置上的超额收益。相比之下，传统的宽基指数每年仅有2 次成分股调整，且每次调整幅度有一定的限制，在行业配置的及时性上不如主动股基灵活。此外，传统宽基指数在选择行业内公司时通常以总市值大小为筛选标准，这一方式忽略了上市公司的盈利情况、市场预期、估值水平等影响。主动股基可以对上市公司的业绩、预期及估值等多个维度进行综合比较，在选股维度上更为全面。

基民持有体验：风格切换下主动股基短期业绩波动大

尽管主动股基的长期业绩表现优于宽基指数，然而想要稳定战胜基金中位数却并非易事。由于基金经理通常具有自身能力圈，当市场风格发生剧烈变化时，主动股基的短期业绩可能存在较大的波动。

以 2015 年牛市行情的见顶为例，随着 TMT 行情火热、创业板牛市、小盘股暴涨，主动股基在小盘科技板块上的持仓一路攀升。然而随着监管层“去杠杆”、“查配资”等一系列政策的推行，泡沫破灭，小盘科技股在该轮股灾中遭遇重创。

A 股市场中或许存在穿越牛熊的基金，但即便是长期业绩十分优异的基金，在短期也可能承受较大的排名和回撤压力。以某长期绩优基金为例，该基金在2010年至 2022 年 11 月 30 日期间业绩排名处于同类前15%，但分年度来看排名波动相对较大。在过去 13 年中，该基金有一半的年份业绩表现落后基金中位数，凭借几个年度的出色业绩，跻身同类基金前列。但是从“持基体验感”而言，面对连续几年持续落后基金中位数的表现，基金投资者是否能够坚持长期持有是一个不小的挑战。 事实上，基金业绩排名和规模增长往往保持同步的正相关关系，这就意味着基金投资者容易在基金表现优异时大幅申购，在基金大幅落后市场平均表现时大幅抛售。例如，2013 年该基金排名市场前 1%，该年度基金规模大增逼近百亿。随后在 2014 年和 2015 年，该基金连续两年排名后 20%，基金规模也缩水至25亿元。牛市时基金规模快速攀升、熊市时基金规模大幅缩水，基金投资者的“持基体验”并不友好的同时，频繁的操作和择时很容易造成实际投资过程中的亏损，投资者实际获得的收益和基金的净值收益相距甚远。

难言常胜将军：稳定战胜主动股基中位数绝非易事

由以上分析可知，尽管主动股基的长期业绩表现优于宽基指数，然而想要稳定战胜主动股基中位数绝非易事。当市场风格发生短期剧变时，主动股基的业绩排名通常会发生较大的波动。那么 A 股市场中是否存在连续多年稳定战胜主动股基中位数的基金呢？为了探究这一问题，我们统计了自2010 年以来的任意两年区间内，每年均战胜主动股基中位数的基金数量占比。

基金行业的囚徒困境：基金赚钱，基民不赚钱

在公募基金行业的发展过程中，“基金赚钱、基民不赚钱”的问题是整个行业长期可持续发展的痛点。针对这一问题，景顺长城基金联合富国基金、交银施罗德基金及中国证券报在 2021 年 10 月发布了《公募权益类基金投资者盈利洞察报告》。该报告指出：持有时间过短、频繁交易、跟风追涨、过早止盈止损等行为模式在投资者的盈利体验持续产生负向影响，而长期持有、坚持定投，能够帮助投资者提升盈利体验。 该报告统计了三家公司成立以来至 2021 年 3 月 31 日期间不同持仓时长的客户收益情况。可以看到持仓时间越长，投资者平均收益率水平越高。持仓时长小于 3 个月时，平均收益率为负，盈利人数占比仅有39.10%；超过3个月时，盈利人数占比大幅提升，平均收益率也由负转正。然而，尽管盈利水平和持仓时长正相关，但客户占比却与持仓时长大致呈负相关关系，有 45.96%的客户持仓时长不超过3 个月，只有11.46%的客户能够持有基金超过 3 年，能够持有基金超过 10 年的只有1.73%。我们认为，若要倡导公募基金行业的长期投资理念，除了投资者教育中的普及和财富管理过程中的陪伴，基金本身业绩的稳定性或许是其中更重要的一个重要环节。

积跬步以致千里：业绩稳定性带来丰厚投资回报

前面提到，长期持有、坚持定投，能够帮助基金投资者获得更好的投资体验。事实上，当拉长周期来看，主动股基之间的收益分化相对集中，主动股基的长期业绩回报可谓是“积跬步以致千里”。 我们统计了自 2005 年以来每年年末存续至今的主动股基至今的年化收益分布情况，可以看到当投资的时间周期越长时，基金年化收益的区别越小。例如2010 年至今，主动股基排名前 10%分位点的基金与中位数之差仅有 4.13%，也就是说2010 年以来，如果基金管理人能获得超越同行平均水平 4%以上的年化收益，其长期业绩将在同行中排到前 10%以内，这一投资收益将极具性价比。

综合以上分析可知，长期来看公募基金的业绩表现优于传统宽基指数。如果能够构建每年稳定战胜主动股基中位数的组合，那么其长期业绩排名将处于相对靠前的位置，从长期业绩表现、客户持基体验和基金规模保有量来看都能够取得事半功倍的效果，投资过程也极具性价比。

业绩分层视角下的优选基金构建

近年来，公募基金行业迎来高质量发展。在公募基金的众多类别中，主动股基是投资者在资产配置时博取收益的重要来源。主动股基每日披露净值信息、每季度披露持仓信息以及基金管理人在定期报告中对其投资理念的分享及后市展望，使得其包含越来越重要的信息，对市场风格也有着深远的影响。随着公募基金数量不断扩容，系统化、定量化地挖掘影响基金未来表现的因素成为了可能。本部分我们对主动股基筛选的必要性、选基因子框架、选基因子的使用情景和基金风格因子的中性化处理等多个角度对优选基金的构建展开讨论。

“抄作业”的陷阱：全体基金股票持仓持续落后基金表现

由前文分析可知，如果将市场上所有主动股基视为一个大的组合，那么该组合从长期收益来看能够显著战胜沪深 300 和中证 500 指数。那么，能否通过直接复制主动股基的股票持仓，来达到主动股基中位数的业绩表现呢？我们发现随着基金数量的持续增加、持股集中度的不断提高、市场热点板块持续轮动，直接复制全体主动股基股票持仓组合并不能够跟上基金中位数的业绩表现。

由于公募基金在季报期仅披露前十大重仓股，而整体来看前十大重仓股的持仓占比在 50%左右，因此为了更准确地还原公募基金持仓组合的表现，我们需要对公募基金持仓进行还原。在国信金工 2021 年 12 月 16 日发布的专题报告《公募基金持仓还原及其实践应用》中，我们采用三阶段还原法，通过已知持仓、管理人持仓和回归拟合三阶段对公募基金的季度持仓进行补全。我们对每只主动股基赋予相同的权重，对不同基金持有的同一个股的权重进行累加并除以股基数量，最后对每只个股的权重进行归一化处理，得到全体主动股基持仓组合。可以看到，全体主动股基持仓组合持续落后偏股混合型基金指数的整体表现，直接复制主动股基的股票持仓并不能够达到紧跟主动股基中位数表现的目标。因此在后文的讨论中，我们可以考虑通过量化方式对基金进行优选。

多维度筛选优秀基金

由上一小节可知，简单地复制全部主动股基的持仓并不能很好地跟踪住基金中位数的业绩表现。针对这一问题，国信金工团队在 2020 年11 月15 日发布的专题报告《基于优秀基金持仓的业绩增强策略》中，通过多个维度对主动股基进行优选，构造出稳定战胜主动股基中位数的优选基金组合。事实上，随着公募基金数量不断扩容，系统化、定量化地挖掘影响基金未来表现的因素成为了可能。如果能够对市场上的基金进行筛选，优选出未来预期表现更优的基金，那么这些优选基金的持仓所能提供的信息含量将更具价值。

在国信金工前期的 FOF 专题研究中，我们从多个维度对基金未来表现进行收益预测，并从多个维度对主动股基进行打分优选，构建FOF 精选组合。本文附录二部分对选基因子的定义进行简要说明，更详细的指标构建方式可参见国信金工前期的 FOF 专题系列报告——《基金业绩粉饰与隐形交易能力》、《基金经理前瞻能力与基金业绩》、《基金经理洞察能力与投资业绩—基金经理前瞻能力的改进》和《基金经理波段交易能力与投资业绩》等。

Alpha 还是 Beta：基金收益类因子的风格化特征

由前述分析可知，根据综合选基因子构建的 FOF 组合能够较为稳定地战胜偏股混合型基金指数。然而，这种综合选基因子的处理是否有助于我们筛选出风格稳定、持股分散的股票组合呢？基于此，我们需要围绕收益类因子（选股能力及夏普比因子）的稳定性和其带来的持股风格集中化问题展开探讨。首先聚焦收益类因子的稳定性，我们发现，当市场风格发生突变时，收益类因子的表现通常会出现较大波动。同样的情况出现在 2022 年 4 月底，彼时绩优基金往往在新能源等赛道股上持有较高权重，当成长赛道股发生快速反弹时，收益类因子的表现也发生明显的转向。总体来看，当市场风格发生突变时，绩优基金的表现会发生同样的反转，导致组合在市场风险上的暴露相对较高，业绩稳定性不强。

接下来我们聚焦收益类因子带来的持股风格集中化问题，我们发现，绩优基金往往在部分板块上高度集中，从而导致组合在行业上的风险暴露较高。为了验证这一猜想，我们在每个月月末根据基金过去 12 个月夏普比从大到小分为10组，随后获取得分最高的一组（绩优基金）和得分最低的一组（绩差基金）组合的补全持仓，最后计算二者在不同板块上的配置比例之差。

基金风格的中性化处理

在多因子选股模型中，我们通常会对单因子进行行业和市值中性化处理，其背后的依据在于我们认为行业风险和市值风险是影响个股未来表现的两类重要风险，因此可以通过中性化的方式将该类风险进行剥离。基于这一启发，从优选基金稳健性及基金持仓分散化的视角来看，我们同样可以对影响基金未来表现的潜在风险进行中性化处理。

为了考察如上中性化处理是否能成功抵抗市场风格转变造成的基金收益“变脸”，我们通过统计基金收益率的转移情况来对此进行验证。具体来讲，首先根据所有主动股基的夏普比因子从大到小进行排序，选择得分最高的1/10 样本作为绩优基金。随后，计算所有主动股基在未来 12 个月的收益率并按照从大到小的方式进行降序排列，其中 D1 表示收益率最高的 1/10 组别，D10 表示收益率最低的1/10组别。最后，计算绩优基金在未来 12 个月落在不同收益组别的概率。

选基因子使用情景：选出好基金还是选出好股票？

在传统的多因子选股策略中，我们对股票进行行业中性化处理后，每个行业内即可根据复合选股因子从大到小进行排序来进行行业内股票的精选。同样的，在进行基金优选时，在进行基金风格中性化处理后，我们也可以根据复合选基因子从大到小进行排序，来筛选出未来预期收益更高的基金。在上一小节中，我们通过对主动股基的夏普比因子进行分层，随后在每一层中进行随机挑选，来对主动股基的风格进行中性化处理。然而，如何在每一层中挑选出未来预期收益更高的基金？通常的做法是根据选基因子对主动股基进行综合打分，选取每层样本中得分最高的基金作为优选基金组合。但是，在此之前，我们需要对选基因子的使用情景进行进一步探讨。 我们发现，对于部分选基因子而言，其在筛选出好的基金和筛选出好的基金持仓方面可能存在截然不同的作用——部分选基因子能够帮助我们筛选出未来表现更优的基金，但对于筛选出未来表现更优的基金持仓可能并无助益。

以隐形交易能力因子为例，从该指标的定义可知，隐形交易能力越强的基金，其股票持仓并不能很好地跟踪住基金表现。在 2021 年，该基金全年上涨27.25%，偏股混合型基金指数上涨 7.68%，而基金持仓仅上涨4.62%。这意味着尽管基金持仓相对基金的收益仍有一定程度的落后，但其落后幅度远小于隐形交易能力强的基金。也就是说，隐形交易能力因子能够帮助我们筛选出未来预期业绩表现越好的基金，但是这些基金的股票持仓却不一定能够跟踪住基金的未来表现。

业绩分层视角下的优选基金组合

在对选基因子框架、基金风格中性化处理和选基因子的使用情景进行介绍后，本部分我们开始构建业绩分层视角下的优选基金组合。在此之前，我们需要对后文中讨论的基金样本范围进行明确。 近年来随着市场结构化行情的加深，主题型、赛道型基金数量大增，基金持股风格愈发集中。为了避免优选基金在持仓风格上过于偏向某些行业或赛道，我们必须对基金样本进行筛选。本文附录一部分从基金规模、持股集中度、跟踪误差、基金经理去重等多个维度对基金样本筛选过程中需要注意的细节展开了详细讨论。

从基金到基金持仓

在每个月月末构建了优选基金组合后，接下来即可获取优选基金组合对应的股票持仓。由于公募基金在季报中仅披露前十大重仓股，而前十大重仓股一般在全部持股中仅占 50%，为了更加完整地还原出优选基金组合的整体配置情况，我们需要对主动股基的持仓进行补全，根据补全后的持仓进行分析。此外，为了剔除基金经理没有重点关注或因打新、公司停牌等原因而被动持有的权重很小的股票，我们将基金持股权重在 1%以下的个股剔除，形成优选基金股票池。最后，为了得到优选基金持仓的权重，我们对每个优选基金赋予相同的权重，对不同基金持有的同一个股的权重进行累加并除以股基数量，最后对每只个股的权重进行归一化处理，得到优选基金持仓组合。

基金业绩分层视角下的股票增强策略

由前述分析可知，优选基金持仓组合能够较好地跟踪偏股混合型基金指数的表现，因此如果能够稳定地战胜优选基金持仓组合的整体表现，那么就能够实现稳定战胜偏股混合型基金指数的目标。本部分我们借助多因子模型，通过组合优化的方法在控制个股偏离、行业偏离及风格偏离的情况下，对优选基金持仓组合进行增强。为了更为稳定地战胜优选基金持仓组合，我们将围绕复合因子合成、个股偏离设置、个股上限控制、组合风格约束等多个维度进行探讨。

Alpha 选股因子定义及合成

我们首先从估值、成长、分析师预期、动量、盈利、质量和技术等多个维度选取在优选基金持仓股票池中有效的 Alpha 因子。在因子预处理过程中，我们以优选基金股票池为样本，对样本成分股中的选股因子进行缺失值填充、去极值、标准化及中性化处理，具体步骤可参见本文附录三部分。 为了避免因子之间存在较强的共线性以及复合因子在同一大类因子中权重占比过高等问题，我们采用小类因子合成大类因子，大类因子之间再合成的方法进行因子复合。无论是在小类因子合成大类因子，还是在大类因子之间合成的过程中，我们均以因子过去 12 个月在优选基金股票池中的RankICIR 进行加权，当因子权重方向与预期因子收益方向相反时，我们进行权重的反向归零。

复合选股因子表现及分域检验

在对单因子进行预处理后，我们即可采用过去 12 个月RankICIR加权法对大类因子进行合成，构建复合 Alpha 因子。

通常来讲，多因子模型赚取的是由于市场定价错误带来的超额收益。然而，对于主动基金持股市值较为靠前的股票，其分析师覆盖度较高、市场研究较为充分，因此对于这一部分的股票，想要赚取超额收益的难度可能会明显放大。我们采用分层检验法来对如上想法进行验证，具体来讲首先将优选基金股票池中的样本根据全体主动股基持股市值大小分为 5 层，L5 为持股市值最高的一层，L1为持股市值最低的一层。随后，在每一层中按照复合选股因子从大到小分为5组，D5 为复合得分最高的一组，D1 为复合得分最低的一组，共形成5×5个组合。

行业约束：优选基金持仓行业与全体主动股基持仓行业的折中

行业风险是影响个股预期收益的重要因素之一，随着A 股市场结构化行情加深，行业板块之间的轮动也在加速，如果在行业上与全体主动股基的行业配置偏离过大，则很有可能给组合带来较大的潜在风险。前面提到，基于因子选基的方式筛选得到的优选基金股票持仓，不可避免地会在某些行业或板块上具有倾向性。因此，为了控制组合与偏股混合型基金指数的跟踪误差，也避免组合在行业上的过度超低配带来的风险暴露，我们必须对组合相对全体主动股基持仓的行业偏离进行控制。

风格控制：不同风格股票权重占比的显性控制

风格暴露是影响个股预期收益的另一个重要因素，在A 股市场中，大小盘风格和价值成长风格是影响个股未来收益两类常见风格。在对Alpha 因子进行相关性检验时，我们发现成长类因子、盈利类因子和分析师预期类因子存在一定的相关性，尽管这一相关性并不是太高。这也很容易理解，毕竟成长性强的公司盈利能力不会太差，而分析师推荐的股票大多也集中于业绩优异且持续增长的公司。基于此，为了避免组合在某一类风格的股票中持有过高的权重，我们需要对不同风格股票的权重占比进行显性控制。 我们借鉴晨星（MorningStar）对于大小盘及价值成长的划分方法对个股风格进行区分，具体方法可参见本文附录四部分。在对个股的大小盘及成长价值风格进行划分后，我们即可对组合在不同风格股票权重的占比进行显性控制。在组合优化时，我们将约束组合在不同风格板块上的权重与优选基金持仓在对应板块上的权重偏离不超过一定幅度。

组合构建：基金业绩分层视角下的主动股基增强策略

为了达到稳定战胜基金中位数的目标，我们将风控体系引入到组合构建过程中，对组合的个股偏离、行业偏离、风格偏离、个股上限进行约束，构建基金业绩分层视角下的股票增强策略，组合构建的主要要素如下：

回测区间：2012 年 1 月 4 日-2022 年 11 月 30 日。选股空间：每月根据夏普比因子将满足条件的主动股基从大到小分为5层，随后在每一层中选取综合选基得分（收益类、洞察能力、波段交易能力、机构投资者占比等权合成）最高的 10%基金（当 10%基金数量少于10 只时，每层选择得分最高的 10 只基金），形成优选基金。最后，获取优选基金的补全持仓，并将其持仓中权重大于 1%的股票取并集作为选股空间。剔除上市时间不满3个月的新股和 ST、*ST 等被风险警示的股票。 基准指数：首先根据如上步骤形成优选基金，随后对每个优选基金赋予相同的权重，对不同基金持有的同一个股的权重（剔除持仓权重小于1%的样本）进行累加并除以股基数量，最后对每只个股的权重进行归一化处理，得到优选基金持仓组合。

选股方式：在满足组合相对基准指数在行业、风格约束、个股权重偏离幅度、成分股占比等约束的条件下，最大化组合在复合选股因子上的暴露。组合仓位：以调仓日全体主动股基在最近一个报告期披露的仓位中位数作为组合仓位。 调仓模式：每月进行调仓，停牌股票不交易，涨停股票不买入、跌停股票不卖出。交易费用：双边千三。

优秀基金持仓精选组合构建

对于投资者而言，预期收益率是其参考的重要指标之一，因此我们首先展示一个约束条件相对宽松的优秀基金持仓精选组合，以下简称为“优基精选组合”。具体来讲，我们约束个股上限约束为 5%，相对基准指数权重最大偏离为3%，同时在行业上相对基准指数最大偏离为 2%，市值相对基准指数偏离0.1。

优秀基金业绩增强组合构建

优基精选组合平均持股数量 40 只左右，其预期收益较高、但同时相对偏股混合型基金的跟踪误差及相对回撤较大。为了进一步提高组合的收益稳健性、扩大策略容量，我们在构建组合时以组合的稳定性和风险控制作为第一考虑，通过如下设定构建优秀基金业绩增强组合，以下简称为“优基增强组合”。具体约束条件如下： （1） 个股约束：对于全体主动股基持股市值最高的30 只个股，设定其相对基准指数的个股权重最大偏离为 1.0%；对于其他个股，设定其相对基准指数的个股权重最大偏离为 1.5%； （2） 个股上限：设定每只股票的权重上限为 5%。（3） 行业约束：以中信一级行业为划分基准，设定组合在行业上的偏离幅度不超过优选基金持仓行业权重 2%，同时其在行业上的偏离幅度不超过全体主动股基持仓行业权重 2%。若二者出现冲突，以全体主动股基持仓行业为约束基准； （4） 风格约束：设定组合在价值、均衡、成长三个风格板块上的权重与优选基金持仓在对应板块上的权重偏离不超过 20%；同时控制市值风格因子暴露相对基准指数最大偏离 0.1。

绩效归因：优秀基金业绩增强组合超额收益分解

首先，作为表征主动股基平均表现的业绩基准，偏股混合型基金指数的年化收益率为 11.06%。 其次，我们对主动股基的业绩风格进行中性化处理，根据主动股基的夏普比因子将其分为 5 层，并在每层中根据综合选基因子选取得分最高的10%基金，构成优选基金组合。实证结果表明，优选基金组合年化收益达到15.49%，能够较好地抵御市场风格转变带来的“业绩变脸”问题。 随后，在构建优选基金之后，即可根据优选基金的补全持仓构建优选基金持仓组合。考虑仓位和交易费用的影响后，优选基金持仓组合年化收益11.78%，总体来看能够较好地跟踪住偏股混合型基金指数的表现。最后，我们采用组合优化的方式，以优选基金持仓作为样本池和基准池，在综合考虑个股偏离、行业偏离、风格约束及个股上限后，构建优秀基金业绩增强组合。在考虑仓位影响和交易费用后，优秀基金业绩增强组合全样本期间年化收益达到24.64%，相对偏股混合型基金指数年化超额达到13.59%，在2012 年以来每年度基本都能排到主动股基前 30%分位点，表现较为优异。

拓展：风格类基金的股票增强策略

到目前为止，我们以全市场主动股基为样本进行优选，随后在优选基金的股票持仓上进行多因子增强，构建优秀基金业绩增强组合。然而市场风格不断轮动、基金经理在管理基金产品时也有不同的风格倾向。正如在传统指数增强产品的构建中，可以选择对标沪深 300 或中证 500 等指数进行增强，本部分我们同样可以对优选基金增强组合的构建进行拓展，针对风格类基金构建股票增强策略。

基金风格划分

我们首先参考晨星对于大小盘及价值成长的划分方法对个股风格进行区分，随后根据基金补全持仓在每类风格上的得分将基金划分为大中小盘及成长型、均衡型、价值型基金，具体划分方式可参见本文附录五。为了保证基金风格的稳定性，我们要求每个时间点能够获取的该基金过去两个报告期的持仓风格保持相同。

风格类基金增强策略

与全市场主动股基增强的方法一致，我们在每类基金中首先基于业绩分层视角筛选出优选基金，随后获取优选基金持仓，最后在优选基金持仓中进行多因子增强。由于风格类基金的持仓往往相对集中，在进行组合优化时，我们将个股上下偏离设置为 3%，行业上下偏离设置为 2%。

编辑：JACK