1、目錄 HYPERLINK l _TOC_250010 從基金經理的投資風格到因子組合 5 HYPERLINK l _TOC_250009 基金經理的風格特征 6 HYPERLINK l _TOC_250008 基于持倉的因子暴露 7 HYPERLINK l _TOC_250007 基于凈值的因子暴露 8 HYPERLINK l _TOC_250006 基金經理的風格組合 9 HYPERLINK l _TOC_250005 基金 A 9 HYPERLINK l _TOC_250004 基金 B 10 HYPERLINK l _TOC_250003 基金 C 11 HYPERLINK l _TOC

2、_250002 換倉頻率的影響 12 HYPERLINK l _TOC_250001 全文總結 13 HYPERLINK l _TOC_250000 風險提示 13圖目錄圖 1巴菲特的信息比在主動基金中的位臵（1976-2017） 5圖 2巴菲特的風格特征（1976-2017） 5圖 3巴菲特的風格組合 6圖 4巴菲特的風格組合與其實際收益 6圖 5基金 A 的因子暴露 1 7圖 6基金 A 的因子暴露 2 7圖 7基金 B 的因子暴露 1 7圖 8基金 B 的因子暴露 2 7圖 9基金 C 的因子暴露 1 8圖 10基金 C 的因子暴露 2 8圖 113 只基金基于持倉的平均因子暴露對比（2

3、014H2-2020H1） 8圖 12基金 A 的實際收益與風格組合收益累計凈值對比 9圖 13基金 A 的實際收益與多頭組合收益（2012.10-2021.03） 9圖 14基金 B 的實際收益與風格組合收益累計凈值對比 10圖 15基金 B 的實際收益與多頭組合收益（2007.01-2021.03） 10圖 16基金 C 的實際收益與風格組合收益累計凈值對比 12圖 17基金 C 的實際收益與多頭組合收益（2014.11-2021.03） 12表目錄表 1案例基金的業績表現 6表 23 只基金基于凈值的平均因子暴露對比 8表 3基金 A 的實際收益與風格組合收益對比（2012.10-202

4、1.03） 10表 4基金 B 的實際收益與風格組合收益對比（2007.01-2021.03） 11表 5基金 C 的實際收益與風格組合收益對比（2014.11-2021.03） 12表 6不同換倉頻率下，多頭模擬組合的年化收益 12本篇報告嘗試對一些風格穩定、業績優異的基金經理，通過因子的方式，提取和學習他們的選股理念與邏輯。從基金經理的投資風格到因子組合長期來看，風格穩定的基金經理也能獲得優異的業績表現。例如巴菲特，始終堅持買入便宜的（低估值）、安全的（低 Beta）、優質（高質量）的股票，自 1976 至 2017年間獲得了 0.79 的夏普比和 0.64 的信息比，優于所有同期基金。圖

5、1 巴菲特的信息比在主動基金中的位臵（1976-2017）圖2 巴菲特的風格特征（1976-2017） 資料來源：Buffetts Alpha，資料來源：Buffetts Alpha，對于風格穩定的基金經理 K，我們可以根據其風格特征，構建一個系統的因子組合。具體來看，主要包括以下幾個步驟：通過單變量回歸獲取基金經理的市場 beta，并計算每月的 beta 調整收益；將 beta 調整收益，對有利于解釋其表現的因子進行多元回歸，求得基金經理的積極選股偏好：基金經理的積極選股偏好 即為等式右邊的因子之和：將積極選股偏好匹配其特質波動率，以抵消衰減偏差，獲取積極選股收益：加上基金經理的市場暴露，即

6、可得到基金經理的風格組合收益：.按照上述方法構建基金經理的風格組合，與其實際收益通常具有較高的可比性。從巴菲特的例子來看，其實際收益與模擬的風格組合相關系數高達 0.73；前者對后者的回歸 R 方為 0.61。需要注意的是，風格組合在構建的過程中涉及杠桿和做空因素，其收益難以實現。從一個更加實際的角度來看，我們可以構建無杠桿的多頭組合。一方面，可以選擇基金選股偏好中，權重最高的部分股票構建多頭組合。該多頭組合也反映了基金經理的風格特征，因此與實際收益也具有較高的可比性和相關性。選擇巴菲特積極選股偏好 中的 top50 股票構建等權組合，與實際收益的相關性也較高，為 0.69。另一方面，也可將回

7、歸系數當作因子權重構建復合因子，選擇復合因子得分最高的股票構建組合。相比于前一種方法，構建復合因子的形式沒有對目標因子進行多重分組，而是直接選擇因子得分最高的股票構建組合，風格暴露相對更高。圖3 巴菲特的風格組合資料來源：Buffetts Alpha，圖4 巴菲特的風格組合與其實際收益資料來源：Buffetts Alpha，下文我們將以 A 股風格比較穩定的部分基金為例，考察其風格特征，并以此為基礎構建與其實際收益相關性強的因子組合。基金經理的風格特征我們選取 3 只側重點不同的基金（A、B、C），從持倉和凈值回歸兩個角度觀察其風格特征。如下表所示，3 只基金在考察期間內均獲得了優異的業績表現

8、，無論是收益排名還是 alpha 排名，均處于市場上前 5%的水平。表 1 案例基金的業績表現基金考察開始日期考察結束日期樣本基金數年化收益收益排名排名分位點年化 alphaalpha 排名alpha 排名分位點A2012.102021.0350727.2%50.99%17.4%91.78%B2007.012021.0314916.6%74.70%11.0%64.03%C2014.112021.0370528.9%141.99%18.6%121.70%資料來源：Wind，注：1. alpha 為基金月收益對滬深 300 指數回歸的截距項；2. 排名樣本基金空間為主動股票開放型基金、偏股混合型基

9、金和靈活混合型基金。基于持倉的因子暴露基于每個半年報披露的所有持倉數據，計算基金 A 的持倉市值占比加權組合相對于全 A 市值加權組合的因子暴露，結果如下圖所示。可見，基金 A 在盈利因子（ROE）上具有持續穩定的正暴露，2012H2 至 2020H1，ROE 因子的平均相對暴露高達 0.71。此外，基金持倉還具有龍頭特征強、換手率低的特征；在市值、估值因子上的暴露則不明顯。（注：龍頭因子是指公司營業收入在所屬中信 3 級行業總營業收入中的占比。） 圖5 基金 A 的因子暴露 1資料來源：Wind，圖6 基金 A 的因子暴露 2資料來源：Wind，基金 B 在盈利因子也具有穩定的正向暴露，但暴

10、露幅度僅為基金 A 的一半左右，自 2006H2 至 2020H1 平均為 0.34。此外，相比于基金 A，基金 B 呈現一定的小盤成長特征，大部分時間在市值因子和龍頭因子上有較為明顯的負暴露，同時在 PE 因子上有一定的正暴露。 圖7 基金 B 的因子暴露 1資料來源：Wind，圖8 基金 B 的因子暴露 2資料來源：Wind，在 3 只基金中，基金 C 的小盤成長特征最為明顯，自 2014H2 至 2020H1，基金在市值因子和龍頭因子上的平均相對暴露分別為-1.03 和-0.51；而在 PE 因子上的平均暴露為 0.19。圖9 基金 C 的因子暴露 1資料來源：Wind，圖10 基金 C

11、 的因子暴露 2資料來源：Wind，總結來看，3 只基金特征鮮明。基金 A 盈利風格顯著；基金 C 小盤成長風格明顯；而基金 B 則處于兩者之間，在小盤成長及盈利因子上各有一定暴露，整體暴露幅度小于基金 A 和 C。圖11 3 只基金基于持倉的平均因子暴露對比（2014H2-2020H1）資料來源：Wind，基于凈值的因子暴露采用基金的月度收益，對因子多空收益進行回歸，考察回歸系數即因子暴露的特征，結果如下表所示。表 2 3 只基金基于凈值的平均因子暴露對比（2015.01-2021.03）基金 A基金 B基金 C市場系數0.88*0.97*0.79*（滬深 300 指數）t 值11.9920

12、.0914.27市值系數0.040.32*0.19*（小市值-大市值）t 值0.424.742.42估值系數-0.14-0.48*-0.67*（低市值-高市值）t 值-0.82-4.16-5.09ROE系數0.41*0.39*0.23*（高 ROE-低 ROE）t 值2.072.991.58龍頭系數0.08-0.25-0.52*（高營收占比-低營收占比）t 值0.18-0.90-1.59換手率系數0.36*0.22*0.46*（低換手-高換手）t 值1.871.753.18資料來源：Wind，注：*、*、*分別代表該估計在 1%、5%、10%的水平下顯著。基于凈值得到的因子暴露與持倉結果類似：

13、基金 A 盈利風格顯著；基金 C 成長風格明顯；而基金 B 則處于兩者之間，在成長及盈利因子上各有一定的暴露。基金經理的風格組合本章將利用第 1 章提及的方法，構建基金經理的多空風格組合和多頭組合。基金 A基于市值、估值、ROE、龍頭、換手率 5 個因子，按照第 1 章的方法構建基金 A 的多空風格組合，其收益與基金 A 的實際收益相關性強。兩者相關系數高達 0.83；實際收益對多空風格組合收益回歸的 R 方為 0.68。多空風格組合的收益高于基金的實際業績，主要由于其包含無法實現的做空因素。若選擇基金選股偏好 中，權重最高的 30 股票構建 權重加權多頭組合（下簡稱多頭組合 1），仍能獲得較

14、為優異的業績表現。自 2012 年 10 月至 2021 年 3 月，該組合年化收益 21.16%，與同期主動基金相比，處于前 14.2%的位臵。多頭組合 1 與基金實際收益相關性為 0.85；實際收益對多頭組合 1 回歸的 R 方為 0.72。分年度來看，多頭組合 1 在絕大部分年份的表現均不如基金實際收益。這主要是由于，在不考慮截距項和殘差項的情況下，基于回歸過程有：，即 ，而如表 3 所示，等式右邊括號內的一項通常為正（類似于因子空頭收益），因此多頭收益通常弱于基金實際收益。另一方面，將回歸系數當作因子權重構建復合因子，選擇復合因子得分最高的 30只股票構建市值加權組合（下簡稱多頭組合

15、2），表現同樣優異。自 2012 年 10 月至 2021年 3 月，該組合年化收益 27.89%，與同期主動基金相比，處于前 0.79%的位臵。多頭組合 2 與基金實際收益相關性為 0.87；實際收益對多頭組合 2 回歸的 R 方為 0.75。分年度來看，相比于多頭組合 1，多頭組合 2 與基金 A 的實際收益更為接近。這可能是由于構建復合因子的形式沒有對目標因子進行多重分組，而是直接選擇因子得分最高的股票構建組合，因子暴露相對更為集中。 圖12 基金 A 的實際收益與風格組合收益累計凈值對比資料來源：Wind，圖13 基金 A 的實際收益與多頭組合收益（2012.10-2021.03）資料

16、來源：Wind，表 3 基金 A 的實際收益與風格組合收益對比（2012.10-2021.03）實際收益收益率收益排名多空風格組合收益多頭組合收益率1收益排名*MKTt-空頭多頭組合收益率2收益排名20127.47%20.55%8.60%1.49%82.58%4.48%4.64%48.14%20139.61%63.97%24.68%13.57%51.25%-10.40%7.86%69.94%201431.43%32.33%34.99%29.55%37.19%-5.66%29.03%38.36%201525.79%75.07%40.67%39.80%55.20%-40.79%31.23%68.2

17、7%20168.30%3.24%7.05%-5.16%38.67%9.47%-0.69%29.53%201746.82%1.84%60.63%28.45%12.67%36.21%40.33%3.32%2018-14.30%26.11%-1.90%-18.15%38.16%14.67%-19.50%43.46%201965.34%9.22%57.94%51.74%24.49%9.88%82.98%1.39%202084.34%11.19%74.77%65.82%29.64%14.32%99.06%3.54%2021-4.74%63.88%4.78%-2.41%49.30%2.55%3.61%8.

18、62%全區間27.15%0.99%34.66%21.16%14.20%6.02%27.89%0.79%資料來源：Wind，綜上所述，根據基金 A 的持股特征，我們可基于市值、估值、ROE、龍頭、和換手率 5 個因子，擬合出與基金 A 實際收益相關性強的風格組合。基金 B同樣地，基于市值、估值、ROE、龍頭、換手率 5 個因子，按照第 1 章的方法構建基金 B 的多空風格組合，其收益與基金 B 的實際收益可比性強。兩者相關性高達 0.91；基金實際收益對多空風格組合收益回歸的 R 方為 0.83。若選擇基金選股偏好 中，權重最高的 30 股票構建多頭組合 1，可獲優異的業績表現。自 2007 年

19、初至 2021 年 3 月，該組合年化收益 18.50%，與同期主動基金相比，處于前 1.34%的位臵。多頭組合 1 與基金實際收益相關性為 0.89；實際收益對多頭組合 1 回歸的 R 方為 0.79。對于基金 B，空頭組合在部分年份跑贏市場組合，因此部分年份多頭組合 1 的收益表現反而優于多空風格組合，如 2007、2009 年。將回歸系數當作因子權重構建復合因子，選擇復合因子得分最高的 30 只股票構建多頭組合 2，表現同樣優異。自 2007 年初至 2021 年 3 月，該組合年化收益 23.32%，與同期主動基金相比，處于前 0.67%的位臵。多頭組合 2 與基金實際收益相關性為 0

20、.84；實際收益對多頭組合 1 回歸的 R 方為 0.71。 圖14 基金 B 的實際收益與風格組合收益累計凈值對比資料來源：Wind，圖15 基金 B 的實際收益與多頭組合收益（2007.01-2021.03）資料來源：Wind，表 4 基金 B 的實際收益與風格組合收益對比（2007.01-2021.03）實際收益收益率收益排名多空風格組合收益多頭組合收益率1收益排名*MKTt-空頭多頭組合收益率2收益排名2007101.45%81.88%128.49%170.88%3.36%-75.97%210.96%1.34%2008-47.34%30.15%-48.66%-63.92%97.99%8

21、.37%-59.70%94.97%200975.80%29.37%80.14%103.78%3.17%-49.76%131.27%0.40%201019.37%6.85%18.48%10.95%23.99%-3.52%42.86%0.31%2011-25.30%62.34%-16.50%-23.84%50.65%10.84%-26.95%72.99%20126.27%39.56%17.14%22.75%1.32%4.90%1.34%72.75%201318.18%36.22%20.02%27.75%18.88%-10.88%12.75%54.14%201425.42%47.91%27.72%2

22、7.66%43.55%-13.52%48.08%10.72%201569.23%15.07%46.39%61.68%21.47%-36.08%55.28%30.80%2016-15.53%65.37%-4.40%-11.65%54.69%5.89%-3.46%35.52%201727.78%13.80%19.11%15.80%33.51%25.91%33.69%6.69%2018-26.96%76.26%-15.05%-18.86%40.83%10.84%-25.44%70.19%201962.16%11.57%46.99%52.17%23.75%6.17%58.15%16.01%202058

23、.64%39.12%53.43%69.34%25.99%12.65%72.20%22.73%2021-0.95%38.88%-2.81%-3.64%57.12%-0.57%-4.79%64.51%全區間16.58%4.70%18.80%18.50%1.34%-0.74%23.32%0.67%資料來源：Wind，綜上所述，根據基金 B 的持股特征，我們同樣可基于市值、估值、ROE、龍頭、和換手率 5 個因子，擬合出與基金 B 實際收益相關性強的風格組合。基金 C如前所述，基金 C 成長風格明顯，在市值、估值、ROE、龍頭和換手率 5 個因子中，在估值因子上的暴露最高也最顯著。但從基金選股邏輯角度

24、來看，并非直接選入高估值的股票構建組合；而實際上在 A 股市場，整體而言低估值股票優于高估值股票。因此，若采用市值、估值、ROE、龍頭和換手率 5 個因子構建風格組合，難以擬合出基金 C 的業績表現。我們以預期凈利潤調整替代 PE 作為成長風格的選股因子；同時由前面的風格分析可看出，基金 C 在小市值、高 ROE 因子上也有一定的正暴露；因此我們采用市值、ROE、預期凈利潤調整 3 個因子來模擬基金 C 的風格組合。從多空風格組合來看，其與基金 C 實際收益的相關性達 0.87；基金實際收益對多空風格組合收益回歸的 R 方為 0.76。從多頭組合 1 來看，自 2014 年 11 月至 202

25、1 年 3 月，組合年化收益 20.93%，與同期主動基金相比，處于前 20.14%的位臵。多頭組合 1 與基金實際收益相關性為 0.83；實際收益對多頭組合 1 回歸的 R 方為 0.69。空頭組合在絕大部分年份不如市場組合，因此多頭組合 1 的收益表現大部分時候均不如基金實際收益。從多頭組合 2 來看，自 2014 年 11 月至 2021 年 3 月，組合年化收益 32.91%，與同期主動基金相比，處于前 0.28%的位臵。多頭組合 2 與基金實際收益相關性為 0.81；實際收益對多頭組合 1 回歸的 R 方為 0.65。圖16 基金 C 的實際收益與風格組合收益累計凈值對比資料來源：W

26、ind，朝陽永續，圖17 基金 C 的實際收益與多頭組合收益（2014.11-2021.03）資料來源：Wind，朝陽永續，表 5 基金 C 的實際收益與風格組合收益對比（2014.11-2021.03）實際收益收益率收益排名多空風格組合收益多頭組合收益率1收益排名*MKTt-空頭多頭組合收益率2收益排名20143.43%70.01%13.21%12.89%36.54%15.08%16.56%27.20%201566.11%17.73%72.29%77.03%9.47%-30.70%50.17%38.00%20162.44%18.77%11.40%3.66%12.46%11.12%0.71%2

27、6.29%201733.59%6.75%21.25%20.27%25.22%25.99%36.92%4.26%2018-15.99%30.90%-12.67%-21.92%53.50%11.56%0.15%8.39%201958.20%15.96%42.52%35.47%58.33%3.33%58.63%15.35%202055.98%42.74%46.97%31.91%73.74%8.62%57.36%40.91%20214.59%6.26%4.05%-2.61%50.73%2.08%2.85%10.75%全區間28.90%1.99%28.56%20.93%20.14%8.60%32.91%

28、0.28%資料來源：Wind，朝陽永續，綜上所述，根據基金 C 的持股特征，我們可基于市值、ROE、和預期凈利潤調整 3個因子，擬合出與其實際收益相關性強的風格組合。換倉頻率的影響本節我們將考察換倉頻率對多頭模擬組合的影響。在季度換倉時，為利用公司最新財務數據，選擇在每年 1、4、8、10 月底換倉。如下表所示，季頻下，多頭模擬組合的收益普遍有一定幅度的下降，但與基金實際收益的相關性仍然較強。以基金 A 為例，扣除單邊千 3 費用后，月度換倉的多頭組合 2 年化收益為 24.6%，與基金實際收益的相關系數為 0.87，實際收益對多頭組合 2 回歸的 R 方為 0.75；季度換倉時，多頭組合 2

29、 的收益有所下降，為 22.2%，但與實際收益的相關系數仍高達 0.87，回歸 R 方為 0.76。基金 B 和 C 也呈現類似特征。可見，不同換倉頻率下，多頭模擬組合與實際收益都具有較強的可比性與相關性。表 6 不同換倉頻率下，多頭模擬組合的年化收益基金 A 的模擬組合（2012.10-2021.03）月度換倉季度換倉基金 B 的模擬組合（2007.01-2021.03）月度換倉季度換倉基金 C 的模擬組合（2014.11-2021.03）月度換倉季度換倉扣費前收益21.16%19.26%18.50%14.19%20.93%20.81%年換手率（倍）8.464.2010.855.0612.3

30、85.65多頭組合 1扣費后收益18.12%17.72%14.70%12.45%16.52%18.76%與實際收益相關系數0.850.860.890.910.830.83回歸 R 方0.720.750.790.820.690.68扣費前收益27.89%24.19%23.32%19.06%32.91%26.05%年換手率（倍）8.645.358.865.0611.775.92多頭組合 2扣費后收益24.61%22.15%20.08%17.25%28.29%23.80%與實際收益相關系數0.870.870.840.840.810.81回歸 R 方0.750.760.710.710.650.65基金實際收益27.15%16.58%28.90%資料來源：Wind，朝陽永續，綜上所述，對于一些風格穩定的基金經理，我們可以通過因子提取和學習他們的選股理念與邏輯，并構建與他們實際收益相關性較強的因子組合。這些風格穩定基金經理優異的業績，在一定程度上與其在早期就認識到這些投資風格或理念是有效的、并堅持自己的理念有關。全文總結本篇報告嘗試對一些風格穩定、業績優異的基金經理，通過因子的方式，提取和學習他們的選股理念與投資邏輯。長期來看，風格穩定的基金經理也能獲得優異的業績表現。本文選取了 A 股市場 3只風格不一的基金（A、B、C），考察其風格特征并構建與其實際業績相關性強的因子組合。其中，基金