主动型基金业绩归因视角下的选股策略

1、目录索引 HYPERLINK l _TOC_250012 一、研究背景 4 HYPERLINK l _TOC_250011 （一）简单复制高权重持仓难以捕获主动型基金的超额收益 4 HYPERLINK l _TOC_250010 （二）基于主动型基金的选股框架体系构建 5 HYPERLINK l _TOC_250009 二、策略构建及配置观点分析 6 HYPERLINK l _TOC_250008 （一）绩优基金组合构建 6 HYPERLINK l _TOC_250007 （二）高选股能力行业的识别 11 HYPERLINK l _TOC_250006 （三）个股观点的定量刻画 14 HYPE

2、RLINK l _TOC_250005 （四）个股观点的正反面有效性分析 16 HYPERLINK l _TOC_250004 三、策略回测与表现 21 HYPERLINK l _TOC_250003 （一）长线持股策略回测及表现 21 HYPERLINK l _TOC_250002 （二）加仓持股策略回测及表现 23 HYPERLINK l _TOC_250001 四、总结 24 HYPERLINK l _TOC_250000 五、风险提示 25图表索引图 1：偏股混合型基金指数与沪深 300 指数表现 4图 2：主动型股票基金发行规模及中证 800 指数变化 4图 3：主动型股票基金A 股

3、市值及其占比 4图 4：主动型基金 Top50 个股组合净值 5图 5：主动型基金业绩归因视角下的选股策略构建 6图 6：符合条件主动型基金历史规模及数量合计 7图 7：选基因子有效性（IC 值） 8图 8：选基因子有效性（IC 值） 8图 9：选基因子分档年化收益率比较 8图 10：绩优基金组合中的基金数量及规模中位数 9图 11：绩优基金组合中的覆盖重仓股及仓位披露占比 9图 12：2020Q4 绩优基金组合中的重仓股行业分布 10图 13：绩优组合的重仓股在主要宽基指数中的占比 10图 14：绩优基金组合历史表现及超额收益 11图 15：某一基金 2020 年超额收益归因（数值为个股选择

4、收益） 12图 16：至少含有一个高选股能力行业的基金数量占比 13图 17：基金包含的高选股能力行业个数分布 2020Q4 13图 18：具有特定行业高选股能力的基金数量 2020Q4 14图 19：高选股能力行业个股与非高选股能力行业个股数量比较（只） 16图 20：高选股能力行业个股数量在不同行业的分布（2010Q4-2020Q4 汇总） . 16图 21： 长线持股、新增持股、退出持股数量（只） 16图 22：加仓持股与减仓持股数量变化（只） 16图 23：高选股能力行业个股相比非高选股能力行业个股有更高的收益及胜率 17图 24：高选股能力行业个股具有更高的盈利能力及一致盈利预测表现

5、 18图 25：长线持股相比新增个股、退出持股有更高的胜率及收益 18图 26：长线持股与非长线持股的留存率变化 19图 27：加仓持股组合与减仓持股组合表现比较 20图 28：加仓持股组合与减仓持股组合基本面改善占比比较 20图 29：长线持仓个股等权组合表现 22图 30：加仓个股等权组合净值表现 23表 1：历史有效选基因子 7表 2：某一基金 2020 年不同行业的选股收益贡献 12表 3：定性刻画个股观点 14表 4：某一基金 2020Q4 持股组合及配置观点 15表 5：长线持仓个股等权组合策略分年度表现 22表 6：加仓个股等权组合策略分年度表现 23一、研究背景（一）简单复制高

6、权重持仓难以捕获主动型基金的超额收益回顾历史表现，主动型股票基金相比于宽基指数获得了较显著的超额收益，季度胜率超过60%，自2005年以来偏股混合型基金指数相比于沪深300指数获得了约 4%的年化超额收益率。尤其在2016年以来，“抱团效应”加剧的情况下，主动型基金的超额收益愈发显著。另一方面，随着主动型股票基金发行持续提速，公募基金在A股市场的影响力逐步提升。以2020Q4测算，主动股票型基金在A股自由流通市值占比已超过了 5%。图 1：偏股混合型基金指数与沪深300指数表现14.0012.0010.008.006.004.002.000.0015.0%-33.7%10.0%5.0%0.0%

7、-5.0%-10.0%-15.0%2004/12/312005/09/302006/06/302007/03/302007/12/282008/09/262009/06/302010/03/312010/12/312011/09/302012/06/292013/03/292013/12/312014/09/302015/06/302016/03/312016/12/302017/09/292018/06/292019/03/292019/12/312020/09/30-20.0%季度超额收益沪深300全收益偏股混合型基金指数数据来源：Wind，广发证券发展研究中心备注：主动型股票基金指的是普

8、通股票型基金、偏股混合型基金和灵活配置型基金。A股自由流通市值占比 = 主动型股票基金在sA股股票投资市值之和 / A股流通市值之和。图 2：主动型股票基金发行规模及中证800指数变化图 3：主动型股票基金A股市值及其占比3,000.02,500.02,000.01,500.01,000.0500.00.06,0005,0004,0003,0002,0001,0002008/12/312009/12/312010/12/312011/12/302012/12/312013/12/312014/12/312015/12/312016/12/302017/12/292018/12/282019/1

9、2/312020/12/31040000.030000.020000.010000.00.010.0%5.3%7.5%5.0%2.5%2010Q12010Q42011Q32012Q22013Q12013Q42014Q32015Q22016Q12016Q42017Q32018Q22019Q12019Q42020Q30.0%主动股票型基金A股投资市值（亿元）当月发行规模(亿元)中证800指数（右） 自由流通市值占比数据来源：Wind，广发证券发展研究中心数据来源：Wind，广发证券发展研究中心由此，如何通过公募基金的持仓来研究主动基金管理人的投资思路受到了市场的关注。我们首先尝试了一个简单的测算方

10、法，即在每个季度报告期披露后，以主动型权益基金的前50大重仓个股构建加权组合（其中权重为公募基金前十大重仓股合计持有市值的归一化），发现这一组合持续跑输偏股型基金指数。由此可见，简单复制公募前十大重仓股难以捕捉基金经理真实的投资理念，因而难以获取超额收益。图 4：主动型基金Top50个股组合净值3.403.002.602.201.801.401.000.60Top50个股组合净值偏股型基金指数数据来源：Wind，广发证券发展研究中心（二）基于主动型基金的选股框架体系构建为此，我们认为，简单地复制高配置权重个股并不是一个最佳的策略，一方 面，主动型基金经理的调仓无法及时获取，另一方面信息披露频率

11、过低且存在滞后性给这种复制策略增加了时间成本。因此在本报告中，一方面，我们将利用广发金工已有的研究成果进行基金优 选，其次我们将尝试从优选基金组合出发，找出基金经理“相对擅长”的行业，即高选股能力行业，并对基金经理在该行业的持仓根据不同的维度进行定量刻画，以构建选股策略。图 5：主动型基金业绩归因视角下的选股策略构建数据来源：Wind，广发证券发展研究中心二、策略构建及配置观点分析（一）绩优基金组合构建考虑到不同类型的公募基金中的持股仓位差异较大，且为保证基金披露持仓信息能较好地反映权益型基金管理人的真实投资偏好，因此我们在本篇报告中筛选满足如下条件的基金作为候选基金。成立时间：成立时间超过1

12、8个月；基金类型：过去1年该基金类型为普通股票型、偏股混合型、灵活配置型基金（不考虑分级基金、FOF、量化基金，过去1年未发生转型）；基金经理：过去1年中该基金的主要基金经理（即管理经验最长）未发生变更份额类别：仅考虑主要份额，在计算规模时采用所有份额的合并规模；规模限制：最近4个报告期的平均规模超过2亿元，且最新报告期规模超过2亿元；持股仓位：最近4个报告期的平均持股仓位超过50%；更新频率：在季报披露的当月月末交易日更新候选基金池。图 6：符合条件主动型基金历史规模及数量合计25000.0100020000.080015000.060010000.04005000.02002010Q420

13、11Q22011Q42012Q22012Q42013Q22013Q42014Q22014Q42015Q22015Q42016Q22016Q42017Q22017Q42018Q22018Q42019Q22019Q42020Q22020Q40.00规模（亿元）数量（右）数据来源：Wind，广发证券发展研究中心正如我们前面所提及的，简单复制主动型基金的前十大重仓股并不能带来明显的超额收益，并且考虑到具有更强的业绩持续性的基金更适合作为分析样本，因 此，我们将基于报告基金产品专题研究系列之八基于因子的主动股票型基金优选策略找到的有效选基因子，对基金进行打分，并筛选出绩优基金。基于基金规模因子、索提诺比

14、率、FF3外3个月Alpha、FF3外Alpha稳定性4个维度对基金进行综合打分，构成选基因子。根据我们对历史的回测显示，该选基因子历史的IC均值为约13.3%，并且年化ICIR约为2.3倍，IC值为正的胜率约为83%，进行10分档后Top组远跑赢Bottom分组。整体来看，即便我们对公募基金进行了过滤处理后，选基因子依然能保持其显著的有效性。表 1：历史有效选基因子选基因子指标说明平均IC 值基金规模因子基金最新披露的基金规模-5.5%索提诺比率滚动回看 12 个月的基金收益率与下行波动率的比值9.3%FF3 外 Alpha滚动回看 12 个月的 Alpha 均值11.1%FF3 外 Alp

15、ha 稳定性滚动回看 12 个月 FF3 外 Alpha 的均值与标准差的比值11.6%选基因子以上 4 个因子等权打分13.2%数据来源：Wind，广发证券发展研究中心图 7：选基因子有效性（IC值）45.0%30.0%15.0%0.0%-15.0%选基因子与下一期基金表现相关系数相关系数滚动4期平均数据来源：Wind，广发证券发展研究中心图 8：选基因子有效性（IC值）图 9：选基因子分档年化收益率比较30.0%15.0%0.0%-15.0%45.0%20.0%15.0%10.0%5.0%7.1%分档年化收益率17.3%选基因子与下一期基金表现相关系数相关系数滚动4期平均0.0% 数据来源

16、：Wind，广发证券发展研究中心数据来源：Wind，广发证券发展研究中心，统计区间：2011- 01 至 2021-01基于这一维度，我们将按照选基因子，每期选择选基因子得分最高的前10%的基金作为绩优基金组合。从历史规模及数量变化上看，绩优基金组合中的持基数量持续升高。尽管我们以基金规模作为其中一个打分因素，但绩优基金组合中的基金产品规模中位数约8亿元，相对较充足的资金不会影响基金经理在策略执行上的灵活性。绩优基金组合的披露持股仓位一般在50%至60%之间，整体上重仓股具有一定的代表性，便于从中分析基金经理的配置观点。图 10：绩优基金组合中的基金数量及规模中位数25.020.015.010

17、.05.00.0规模中位数（亿元）数量（右）1009080706050403020100数据来源：Wind，广发证券发展研究中心图 11：绩优基金组合中的覆盖重仓股及仓位披露占比70.0%60.0%50.0%40.0%30.0%20.0%10.0%0.0%350300250200150100502010Q42011Q22011Q42012Q22012Q42013Q22013Q42014Q22014Q42015Q22015Q42016Q22016Q42017Q22017Q42018Q22018Q42019Q22019Q42020Q22020Q40披露股票仓位覆盖个股数量（右，只）数据来源：Win

18、d，广发证券发展研究中心从绩优基金的重仓股持仓行业分布上看，其整体配置情况与全部主动型基金的配置也十分接近，都相对成长及消费行业。以最新一期的行业分布看，其前三大重仓行业分别为食品饮料、电气设备、医药生物。从宽基指数的分布上看，绩优基金的重仓股整体上以沪深300以及中证500成分股为主，历史这2类指数成分股的投资占比合计约66%。图 12：2020Q4绩优基金组合中的重仓股行业分布25.0%4020.0%3215.0%2410.0%165.0%8食品饮料电气设备医药生物化工机械设备电子家用电器银行非银金融有色金属国防军工房地产 休闲服务汽车计算机 交通运输建筑材料轻工制造农林牧渔传媒钢铁建筑装

19、饰采掘通信公用事业商业贸易纺织服装综合0.0%02020Q4重仓股占比重仓股数量（右，只）数据来源：Wind，广发证券发展研究中心图 13：绩优组合的重仓股在主要宽基指数中的占比100%90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%沪深300成分股（占比）中证500成分股占比非中证800成分股占比数据来源：Wind，广发证券发展研究中心在每个季报披露后的月末交易日，我们对当期绩优基金组合中的成分基金进行换仓，并等权配置，自2011年以来，这一策略相比偏股型基金指数能增强约5.7%的年化收益率。由此可见，绩优基金组合长期具备一定的超额收益。因此在下方的研究中，我们将基于这一组合进行分

20、析。图 14：绩优基金组合历史表现及超额收益6.005.004.003.002.001.000.002.001.801.601.401.201.000.80数据来源：Wind，广发证券发展研究中心（二）高选股能力行业的识别在前期对主动型权益型基金经理的研究（见报告金融工程:绩效归因下的基金经理行业偏好及优选基金产品专题研究系列之十九）中，我们已经发现，通过 BF模型归因，基金经理的研究能力一般体现在其在行业内的选股能力，并且选股能力在不同行业具有明显的差异。具有高选股收益及高选股胜率的基金经理往往具有更强的业绩持续性。同时，我们也发现，受研究精力所限，基金经理的选股收益一般会集中在部分行业中，

21、由此，这一基金经理在这一行业的配置观点相比之下更具有参考意义。以某个基金在2020年的超额收益归因情况为例，该基金4个季度的选股收益分别为-2.0%、4.0%、5.4%、10.8%，因此我们可以计算得到2020年该基金的总选股收益为19.0%。更进一步，我们可以将每个季度的个股选择收益再拆分至不同的行业，并重新汇总得到每个行业的选股收益贡献。图 15：某一基金2020年超额收益归因（数值为个股选择收益）25.0%-1.2%2020Q12020Q22020Q32020Q48.4%6.1%13.0%20.0%15.0%10.0%5.0%0.0%-5.0%资产配置行业配置个股选择交易收益数据来源：W

22、ind，广发证券发展研究中心可以发现，基金经理在2020年的选股收益贡献基本由食品饮料及化工行业的选股所贡献，因此我们倾向于认为基金经理2020年在这2个行业中表现出了较强的选股能力。备注：贡献占比 = 该行业滚动4个季度选股收益 / 滚动4个季度的总选股收益。由于存在交叉项未被计算，因此贡献占比之和不完全等于100%，其他申万一级行业基金经理未配置。表 2：某一基金 2020 年不同行业的选股收益贡献申万一级行业2020 年该行业选股收益贡献占比食品饮料14.47%76.2%化工5.36%28.2%医药生物0.39%2.1%银行0.12%0.6%电子0.01%0.1%有色金属0.01%0.1

23、%通信0.01%0.0%汽车0.00%0.0%纺织服装0.00%0.0%计算机-0.02%-0.1%公用事业-0.04%-0.2%机械设备-0.06%-0.3%交通运输-0.24%-1.3%家用电器-1.25%-6.6%数据来源：Wind，广发证券发展研究中心类似地，我们可以在每期将所有绩优组合中的基金进行如上超额收益归因，并分析得到基金经理具有高选股能力的行业。具体做法如下，我们将在每个报告期回看近一年基金经理的选股收益贡献，若近一年基金经理的总选股收益为正，并且其中未出现负向贡献超过总选股收益，则选择行业贡献占比超过20%的行业作为基金经理的高选股能力行业。（因此若某一基金无高选股能力行业

24、，有可能基金经理主要通过择时、行业轮动或者持仓分散等方式获取超额收益）在绩优组合中的成分基金中，平均来看，每期约有70%的成分基金含有不少于 1个高选股能力行业。以最新一期为例，在94个基金产品中有84个基金至少含有1个高选股能力行业，即基金的选股收益主要由基金经理研究更为深入的少量行业所贡献。图 16：至少含有一个高选股能力行业的基金数量占比图 17：基金包含的高选股能力行业个数分布2020Q41008060100.0%80.0%60.0%基金数量分布（只）10369104040.0%2020.0%2010Q42011Q32012Q22013Q12013Q42014Q32015Q22016Q

25、12016Q42017Q32018Q22019Q12019Q42020Q300.0%至少含有一个高选股能力行业的基金数量（只）数量占比（右）无高选股能力行业有1个高选股能力行业有2个高选股能力行业29有3个高选股能力行业有4个及以上高选股能力行业数据来源：Wind，广发证券发展研究中心，统计区间：2010Q4至 2020Q4数据来源：Wind，广发证券发展研究中心，统计区间：2010Q4 至 2020Q4值得注意的是，高选股能力会随着市场行情变化而变动。从最新一期的行业分布上看，在过去的一年中，化工、医药生物、电气设备、食品饮料等行业给基金带来的选股收益贡献相对较高。图 18：具有特定行业高选

26、股能力的基金数量2020Q4基金数量（只）3024 23 2320171075 5 4 4 4 4 4 4 3 32 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0252015105化工医药生物电气设备食品饮料机械设备计算机 建筑材料农林牧渔传媒汽车商业贸易银行国防军工交通运输有色金属电子轻工制造家用电器休闲服务通信建筑装饰采掘纺织服装房地产 非银金融综合公用事业钢铁0数据来源：Wind，广发证券发展研究中心（三）个股观点的定量刻画基于基金经理的高选股能力行业以及最新披露的季报持仓数据，我们可以进一步从7个维度从正反两个方向的资产配置操作中观测基金经理配置观点并进一步将个股进行标签化处理：表 3：定性

27、刻画个股观点分析维度情绪方向指标构造说明高选股能力行业个股正面最新一个报告期中至少有一个基金经理在高选股行业中配置该个股非高选股能力行业个股负面个股属于绩优组合重仓股但不属于高选股行业个股新增持股正面高选股行业个股中，近 4 个报告期首次出现在该基金的重仓股，则判定为新增持股长线持股正面至少在一个基金经理的高选股行业个股中，近 4 个报告期均出现在该基金的重仓股，则判定为长线持股退出持股负面高选股行业个股中，前 3 个报告期出现在基金的重仓股，但最新一期不出现在基金重仓股，则判定为退出持股加仓持股正面高选股行业个股中，本期持有仓位相比上期增长，则增加一次加仓持股标记，反之减少一次加仓持股标记，

28、个股加仓持股标记数量为正时判定为加仓持股减仓持股负面高选股行业个股中，本期持有仓位相比上期增长，则增加一次加仓持股标记，反之减少一次加仓持股标记，个股加仓持股标记数量为负数时判定为减仓持股数据来源：Wind，广发证券发展研究中心我们仍然以前面提到的基金产品为例，在2020Q4的持仓，从上一节可以发 现，该基金经理的高选股能力行业为食品饮料以及化工行业的配置观点，因此我们认为这两个行业的配置特征更能体现基金经理的未来投资观点。可以看到，该基金经理不仅在这2个行业中长线持有多个个股，同时在2020Q4加仓了化工行业中的2个个股，表明了其长期看好食品饮料行业，同时短期相对看好化工行业。同样地，也可能

29、存在某一些基金经理，其在最新一个报告期中并未配置高选股能力行业的个股，在这种情况下，我们将直接剔除该基金经理的持仓信息。表 4：某一基金 2020Q4 持股组合及配置观点代码简称申万一级行业2020Q3持股仓位2020Q4持股仓位是否高选股行业个股是否新增持股是否长线持股是否加仓个股600309.SH万华化学化工8.0%8.9%1001600486.SH扬农化工化工7.6%8.7%1011600519.SH贵州茅台食品饮料8.2%7.8%101000858.SZ五粮液食品饮料9.0%7.7%101600809.SH山西汾酒食品饮料8.2%7.3%101002142.SZ宁波银行银行7.4%6.

30、9%0002415.SZ海康威视电子6.6%0000596.SZ古井贡酒食品饮料8.0%6.4%1010000333.SZ美的集团家用电器7.5%6.0%0000568.SZ泸州老窖食品饮料5.8%4.4%1010数据来源：Wind，广发证券发展研究中心类似于以上的分析过程，在每个报告期披露后的月末交易日，我们针对绩优组合中的每个基金进行如上的个股筛选，首先标记该基金的高选股能力行业，将最新报告期中属于该行业的个股标记为高选股能力行业个股（若个股未获得任何高选股能力行业个股标记，且为绩优组合重仓股，则标记为非高选股能力行业个股）。针对于这些高选股能力行业个股，我们会进一步该基金最近4个报告期的

31、重仓股数 据，分析是否有个股分别为新增持股、长线持股、退出持股、加仓持股、减仓持股（其中加仓持股及减仓持股需要统计标记数量，其余标记为0/1判别）自2010年以来，平均每个报告期中有约65只高选股能力行业个股，在所有绩优组合重仓股中占比约29%，与我们前面所述相符，由于基金经理一般在少数几个行业中具有较强选股能力，因此一般研究精力会更集中于该行业的少数个股。从行业的分布上看，医药生物、电子、计算机等成长性行业中包含了较多高选股能力行业个股，钢铁、采掘、交通运输、国防军工等周期行业受限于板块属性，因此仅有少量个股为高选股能力行业个股。基于以上高选股能力行业个股，我们进一步从持仓期的维度以及持股变

32、动的维度对个股进行划分。从持仓期的维度上看，长线持股、新增持股以及退出持股的合计数量在高选股能力行业个股占比平均每期接近89%；从持股变动的维度上看，加仓个股和减仓个股的合计数量在高选股能力行业个股占比平均每期接近62%。整体上看，两个维度均能较好地覆盖高选股能力行业个股。图 19：高选股能力行业个股与非高选股能力行业个股数量比较（只）350300250200150100500高选股能力行业个股非高选股能力行业个股图 20：高选股能力行业个股数量在不同行业的分布（2010Q4-2020Q4汇总）历史包含个股数量（只）700600500400300200100医药生物电子计算机 食品饮料化工机械

33、设备电气设备传媒房地产汽车轻工制造家用电器银行建筑装饰通信农林牧渔有色金属公用事业建筑材料商业贸易非银金融国防军工交通运输采掘休闲服务纺织服装综合钢铁0数据来源：Wind，广发证券发展研究中心数据来源：Wind，广发证券发展研究中心图 21： 长线持股、新增持股、退出持股数量（只）图 22：加仓持股与减仓持股数量变化（只）140120100806040202010Q42011Q22011Q42012Q22012Q42013Q22013Q42014Q22014Q42015Q22015Q42016Q22016Q42017Q22017Q42018Q22018Q42019Q22019Q42020Q22

34、020Q40长线持股新增持股退出持股80706050403020100加仓持股减仓持股数据来源：Wind，广发证券发展研究中心数据来源：Wind，广发证券发展研究中心（四）个股观点的正反面有效性分析在本小节中，基于以上的划分标准，我们将进一步从分档的维度分析基金未来表现的延续性。高选股能力行业个股与非高选股能力行业个股在第一个维度的分析中，我们将验证高选股能力行业个股是否在业绩持续性上优于非高选股能力行业个股。在每个换仓时点，我们分别将全部绩优组合个股分别标记为高选股行业个股以及非高选股行业个股，并分别对个股进行等权配置获得该期组合收益。考虑到由于个股带有明显的行业特征，因此也每期组合的等权超

35、额行业收益。并计算每期个股中的胜率以及个股战胜行业的胜率。从测算结果看，不管是从收益的角度还是从相对行业超额收益的角度，高选股能力行业个股的表现均优于全部绩优组合以及非高选股能力行业个股的表现，侧面反映了，高选股能力行业不仅更大概率相对跑赢各自归属行业，同时也更大概率能获得更好的收益，其业绩持续性更强。图 23：高选股能力行业个股相比非高选股能力行业个股有更高的收益及胜率未来一个季度平均表现6.0%5.0%4.0%3.0%2.0%1.0%0.0%高选股能力行业个股 全部绩优组合重仓个股 非高选股能力行业个股56.0% 4.8%3.9%3.5%1.5%1.4%1.9%54.0%52.0%50.0

36、%48.0%46.0%44.0%平均单期收益平均单期超额行业收益胜率（右）相对行业胜率（右）数据来源：Wind，广发证券发展研究中心为此，我们进一步分析了组合在基本面维度上的差异，并分别从以下3个维度进行分析。可以看到，从个股的盈利、成长属性以及预期盈利能力三方面看，高选股能力行业个股的中位数水平同样高于非高选股能力行业个股以及及全部绩优组合重仓的个股。备注：其中一致预测ROE(FY1)采用季报披露当月月末交易日的预测值。图 24：高选股能力行业个股具有更高的盈利能力及一致盈利预测表现30%组合个股基本面指标中位数25%20%15%10%5%0%个股ROE ttm营业总收入增速一致预测ROE(

37、FY1)高选股能力行业个股全部绩优组合重仓个股非高选股能力行业个股数据来源：Wind，广发证券发展研究中心长线持股、新增持股与退出持股在前一小节中，我们已验证，高选股能力行业个股具有更强的业绩延续性，同时一般其个股的成长盈利属性也高于非高选股能力行业个股。直观上，基金投资期限更长的个股更能反映基金经理长期投资的意愿。因此我们进一步尝试在高选股能力行业个股中挖掘不同配置观点下个股的业绩延续性。我们采取类似的分档比较方法，对长线持股、新增持股、退出持股3个组合的表现进行比较，随着基金经理持有期拉长，整体上看，等权组合具有相对更高的收益，图 25：长线持股相比新增个股、退出持股有更高的胜率及收益6.

38、0%5.0%未来一个季度平均表现4.9%4.7%4.8%4.5%1.6%1.4%1.9%2.0%60.0%58.0%4.0%56.0%3.0%2.0%1.0%54.0%52.0%50.0%0.0%长线持股新增持股全部绩优持仓个股退出持股48.0%平均单期收益平均单期超额行业收益胜率（右）相对行业胜率（右）数据来源：Wind，广发证券发展研究中心我们横向比较长线持股与非长线持股，发现相较之下，长线持股有更高的留存率，平均约78.6%，非长线持股仅有约50.2%，并且历史各期留存率均高于非长线持股。意味着对于基金经理具有较强选股能力的行业，该基金经理长线持有的个股大概率在下一期仍然会留在该基金经理

39、的前十大重仓股，即基金经理具有较长的投资期限，侧面反映了该个股具有更高的配置价值。备注：留存率指当期绩优组合的基金中配置该类个股的基金在下一个报告期仍重仓该个股的次数合计与当期配置该类个股总次数的比值。图 26：长线持股与非长线持股的留存率变化100.0%留存率80.0%60.0%40.0%20.0%0.0%长线持股非长线持股数据来源：Wind，广发证券发展研究中心加仓持股与减仓持股从短期配置的需求出发，当基金经理在高选股行业中对个股进行加仓，相对而言更能体现其在近期看好对应个股；反之，当基金经理对个股进行减仓时，反映了基金经理在短期对该个股保持相对谨慎。类似于前述分档方法，我们分别筛选加仓持

40、股以及减仓持股构成等权组合，从历史回测表现上看，两者同样具有显著的收益表现差异。其中加仓个股组合在收 益、胜率等方面均战胜减仓个股组合。图 27：加仓持股组合与减仓持股组合表现比较8.0%6.0%4.0%未来一个季度平均表现 7.0%58.0%56.0%54.0%3.2%1.9%加仓持股减仓持股-0.6%2.0%52.0%0.0%-2.0%-4.0%50.0%48.0%46.0%平均单期收益平均单期超额行业收益胜率（右）相对行业胜率（右）数据来源：Wind，广发证券发展研究中心考虑到基金经理对个股的加仓一般意味着板块基本面具有明显地改善，因此我们以实际报告期个股的盈利能力和成长能力及经营质量等

41、5个维度对两类个股进行比较，并发现，未来一个报告期基本面改善（即增速上升或者ROE_TTM增长）的个股在加仓持股组别中的占比明显高于减仓持股组别的占比。这也侧面反映了基金经理的加仓个股往往意味着更大概率的基本面改善，并由此推动个股相对行业具有较明显的超额收益。图 28：加仓持股组合与减仓持股组合基本面改善占比比较65.0%60.0%55.0%50.0%45.0%40.0%未来一个报告期基本面改善的平均个股占比加仓持股减仓持股数据来源：Wind，广发证券发展研究中心，统计区间：2010Q4 至 2020Q3三、策略回测与表现在前面的分析中，我们已论证，相比于基金的全部重仓股，基金经理具有高选股能

42、力行业中的个股的业绩更具有持续性，从基本面上看，高选股能力行业个股的盈利能力、成长能力以及盈利预测均高于非高选股能力行业个股。从持有期的维度，我们通过分档比较的方式，发现相较于短期持有个股或者新进个股，长线持仓个股在下一期的留存比率相对更高，由此表明了基金经理更强的长期持有意愿，同时长线持仓个股长期来看相比新增持股或退出个股具有明显的超额收益。从持仓变动的维度，我们分别比较了高选股行业中的加仓个股以及减仓个股的业绩延续性，并发现，相比较与减仓个股，加仓个股具有明显的超额收益，同时个股跑赢行业的概率有明显地提升。因此，在下方中，我们将利用长线持仓个股以及加仓个股分别构建选股策略进行回测。（一）长

43、线持股策略回测及表现在本节中，我们尝试通过这一过程优选基金经理，再进一步落地至基金产品上。具体方法如下：回测时间：2011-01-31至2021-01-29；换仓频率：季度换仓（每年的1月、4月、7月、10月的月末交易日，保证季度报告已披露）；策略方法：每期根据前述方法，找到绩优基金组合中的每个基金各自的高选股能力行业，并将该高选股能力行业中近一年均出现在前十大重仓的个股标记为长线持股，通过汇总所有长线持股得到持股组合。个股加权：每期等权配置所有长线持股，若当期无任何长线持股，则直接空仓。自2011年以来，长线持股个股等权策略共获得约17.8%的年化收益率，相对于偏股型指数、沪深300指数分别

44、具有6.2%以及12.1%的年化超额收益，在历史回测的11年间共有8年表现策略优于偏股型基金指数以及沪深300指数。图 29：长线持仓个股等权组合表现6.002.005.001.804.001.603.001.402.001.201.001.000.000.80数据来源：Wind，广发证券发展研究中心表 5：长线持仓个股等权组合策略分年度表现加仓个股等权组合收益率偏股型基金指数收益率沪深 300收益率组合夏普比率全策略（年化）17.8%11.6%5.7%0.682011-25.8%-19.4%-24.9%-1.24201213.8%3.8%7.3%0.68201330.3%13.6%-7.3%

45、1.20201439.2%20.9%50.4%1.80201541.7%47.5%8.9%0.942016-6.1%-14.5%-12.4%-0.26201727.4%13.8%21.9%1.772018-28.7%-23.4%-25.6%-1.09201956.6%44.7%36.5%2.52202062.7%53.9%25.3%2.2720218.7%6.4%5.2%6.76数据来源：Wind，广发证券发展研究中心，2011-01 至 2021-01，其中夏普比率 = 收益率 /年化标准差（二）加仓持股策略回测及表现回测时间：2011-01-31至2021-01-29；换仓频率：季度换仓（每年的1月、4月、7月、10月的月末交易日）；策略方法：每期根据前述方法，找到绩优基金组合中的每个基金各自的高选股能力行业，并将该高选股能力行业中近一年均出现在前十大重仓的个股标记为长线持股，通过汇总所有长线持股得到持股组合。个股加权：每期等权配置所有加仓持股，若当期无任何长线持股，则直接空仓自2011年以来，加仓持股等权策略共获得约25.2%的年化收益率，相对于偏股型指数、沪深300指数分别具有13.6%以及19.5%的年化超额收益，在