基于有效选股因子的三维基金经理风格刻画体系

前言当前市场上对基金产品的风格刻画通常是基于晨星的风格箱思想从两个维度来刻画第一个维度，基金持有股票是属于大盘、中盘还是小盘；第二个维度是基金所持有股票的风格是属于价值、成长还是均衡。虽然谈到对产品的风格，我们往往会提及“以人为本，但是大多对基金经理以及产品的风格定义又仅仅是通过基金呈现的持仓情况来定义而我们认为应该真正从“人”为什么这样选股“人”接下来应该会选什么股，不同的“人”如果选不同风格的股票该如何比较能力的角度，去思考基金产品评价的问题。进一步，风格刻画的意义在于什么？——试想，在对基金产品评价时，如果把所有产品都放在一个基金池来评价业绩，这样公允么？如果基金经理追求的风险收益比目标都不同谈何比较终点结果？虽然所有的基金经理面临的是同一个市场环境，但是每个“人”都有自己不同的投资“性格，我们不能仅仅通过业绩评价指标来刻画哪个基金经理的投资能力更加优秀，正如我们不能在同一个社会中，贴上“外向型人格”就比“内向型人格”更好的标签。在FF投资管理人的角度，我们选择的产品一方面要“术业有专攻”更加适合母层策略的需求，另一方面，要对同样适合策略的产品优中选优，这样才能公允的甄别出“人”的实践管理能力。针对上述提到的“不公允”问题，本篇不是从持仓的行业分布的结果对产品进行简单特征分类而是站在基金经理投资策略的角度，通过挖掘股票维度风格因子的暴露分析基金产品维度风格因子的暴露分析以及基金管理人维度风格的标签刻画真正做到对“人”性的深度剖析，来预测“人”的行为特征以及基金产品属性。三维基金经理风格刻画体系简述目前，基于市场的主流投资流派公募基金经理在投资策略上往往会通过选择有效指刻画“好行业、好公司、好价格”来选择优质个股。对此，我们认为分别对应考虑了上市公司的成长性、质量和估值。所以本文的核心思想，是通过这三个维度对基金经理投资风格进行较好的划分，并应用于投资实践。本文构建了“股票基金基金经理”的三维基金经理风格刻画体系：第一“维”是股票维度，检验价值、成长、质量中各细分因子的有效性，并筛选出各度有效的股票因子。第二“维”是基金维度，基于有效股票因子计算基金在价值、成长、质量各因子上的露。第三“维”是基金经理维度，对基金经理投资风格进行标签。图1：基金研究思路框架数据来源i，理基于有效选股因子的基金经理风格划分股票因有效性验首先，对股票因子测试进行相关说明：（）股票池：全A股，剔除北交所相关股票，剔除S、PT股，剔除每个截面期下个交易日停牌、涨跌停的股票，剔除上市不满一年的股票。（）测试区间：1至3。（）数据预处理：）极值处理：中位数去极值）标准化：sce标准化；缺失值处理：对缺失值填充为；中性化处理：对相关因子进行行业市值中性化。将原始因子对行业因子和市值因进行S回归，回归后得到的残差即为去除了行业因素和市值因素影响后的因子值。（）因子有效性测试方法：分别利用C法、回归法以及分层回测法对因子有效性进行测试，文中主要展示C法和分层回测法的结果。我们分别从价值、成长、盈利质量三个大类去检验细分因子的有效性，具体解释如下：表1：所检验的因子列表因子类别因子简称因子名称价值M滚动市盈率倒数F滚动市净率倒数市盈率相对盈利增长比率M滚动市销率倒数M市现率(净现金流)M市现率(经营现金流)YR滚动股息率质量Q单季度净资产收益率AQ单季度总资产收益率C投入资本回报率rssrfrQ单季度毛利率rfrQ单季度净利率Asss资产负债率crfrfQ单季度扣除非经常损益后的净利润／净利润y产权比率D过去8期S的波动率D过去8期单季度E的波动率sd单季度E同比-过去8期单季度E的波动率成长AYY单季度营业收入同比增速YY单季度营业利润同比增速rfYY单季度净利润同比增速rfYY单季度归属母公司股东的净利润同比增速Q单季度E同比AQ单季度A同比E标准化预期外盈利R标准化预期外收入rfYYQ单季度归属母公司股东的净利润同比增速的环比变化数据来源整理针对上述因子，具体因子C检验结果如下：表2：C检验结果因子别因子列表nkC均值nkC标准差年化CRC大于0的比例C绝对值大于3的比例价值M575%%F411%%126%%M394%%M137%%M365%%因子别因子列表nkC均值nkC标准差年化CRC大于0的比例C绝对值大于3的比例YR466%%质量Q579%%AQ483%%C485%%rssrfrQ260%%rfrQ375%%Asss07-6%%crfrfQ249%%y06-3%%D04-1%%D-24-0%%sd574%%成长AYY360%%YY459%%rfYY465%%rfYY467%%Q450%%AQ458%%E459%%R341%%rfYYQ234%%数据来源i，数据间：-1分层法的结果如下（由于测试的因子较多，本部分只列示各大类中部分有效的因子：结论一：价值因子中，PTTM、PLF、R分组较为单调图2：P_M分层收益 图3：P_M分组月均超额收益数据来源i， 数据来源i，图4：P_F分层收益 图5：P_F分组月均超额收益数据来源i， 数据来源i，图6：滚动股息率R分层收益 图7：滚动股息率R分组月均超额收益数据来源i， 数据来源i，结论二：质量因子中，单季度、单季度、IC分组较为单调图8：单季度E分层收益 图9：单季度E分组月均超额收益数据来源i， 数据来源i，图10：C分层收益 图1：C分组月均超额收益数据来源i， 数据来源i，图12：单季度A分层收益 图13：单季度A分组月均超额收益数据来源i， 数据来源i，结论三成长因子中单季度归母净利润同比单季度E同比变化单季度A同比变化、S、SR等因子分组均较为单调图14：单季度归母净利润同比分层收益 图15：单季度归母净利润同比分组月均超额收益数据来源i， 数据来源i，图16：单季度E同比分层收益 图17：单季度E同比分组月均超额收益数据来源i， 数据来源i，图18：SE分层收益 图19：SE同比分组月均超额收益数据来源i， 数据来源i，基于上述三种方法，各类中我们选择的因子如下：价值因子中PTTM、PLF和。质量因子中单季度、单季度A和I。成长因子中单季度E同比、单季度A同比、S、SR和单季度归母净利润同比。各小类因子均是通过等权方式合成大类因子lFctr、QlityFctr和ot_Fct，为方便后续不同报告期之间的对比，我们对合成的大类因子再进行一次标准化处理，经过等权合成的大类因子在选股效果上会有一定的提升。图20：ae_actr分层收益 图21：ae_actr分组月均超额收益数据来源i， 数据来源i，图22：at_actr分层收益 图23：at_actr分组月均超额收益数据来源i， 数据来源i，图24：rwt_actr分层收益 图25：rwt_actr分组月均超额收益数据来源i， 数据来源i，基金因暴露计算基于上述测试的有效股票因子接下来我们计算基金各期在各个因子上的暴露情况于基金经理存在跳槽离职等问题为了更全面合理地筛选与刻画基金经理投资风格我们综合利用基金经理历史管理过的所有产品，对基金以及基金经理的筛选处理说明如下：（基金类型普通股票型偏股混合型灵活配置型平衡混合型保留初始基金。（）建仓期处理：从基金经理任职三个月起进行分析。（）仓位限制：管理期间平均股票仓位不小于%，各期港股仓位最高不超过%平均港股仓位不超过%。（）任期处理：同一基金经理在同一基金前后多次任职的，分开进行考虑。（）因子缺失处理：计算基金因子暴露时，对于持仓中股票因子缺失的，我们剔除缺失的股票，并对剩余的股票进行权重的重新归一化。（研究区间0年中报2年中报本次研究数据截至时间2年9月28日，后期会根据基金经理变动情况定期进行更新。首先我们对纳入分析的基金经理样本数据做统计分析：从每个基金经理纳入分析的告期数来看，多数基金经理纳入分析的报告期样本数在4个报告期以下（即两年以下，但是仍有不少基金经理纳入分析的报告期样本在8个报告期以上（即4年以上。从不同报告期纳入分析的基金经理和基金样本数来看，近年来样本数量持续攀升。图26：每个基金经理风格纳入分析的报告期数 图27：不同报告期的样本数0

2 (] (] (]

0数据来源i，理 数据来源i，理其次，计算完各期基金的因子暴露之后，针对目前市场上的普遍需求，我们主要介绍下本文研究成果的两个应用一是基金经理风格的标签化二是基于因子暴露筛选特定风格的基金经理。应用一：基金经理风格的标签化如何从子暴露渡到风标签？首先介绍基金经理风格的标签化主要包含两个方面一是划定基金经理的风格标签包括单期标签和综合基金经理任期之间的各个报告期的基金因子暴露情况划定基金经理的风格核心思路是根据基金经理在某基金任期的平均因子暴露与底层股票在期间的上下限分位数的因子值的数据关系进行划定；二是监控基金经理的风格漂移问题包括反映和监控基金经理短（当期与上期之间）风格漂移的短期风格漂移标签以及反映基金经理长期风格变化的长期风格漂移标签。首先，我们先解释几个核心问题。（）对于基金经理风格的标签化是如何通过股票因子划分获得的？具体划分方法上，我们会对计算出来的各期各个基金的因子暴露以及各个截面所有股票因子的n（下限分位数，如）和（上限分位数如%对应的因子值，一方面是划定单期风格标签另一方面划定综合风格标签通过对基金经理任期基金的因子暴露数据以及下限和上限分位数的因子值数据取平均根据任期平均因子暴露和平均下限分位数值和上限分位数数值的数据关系判断基金经理在该任期的风格。以成长因子暴露为例计算基金经理任期区间内包含完整数据的各报告期截面时点成长风格因子的暴露值，再求平均代表基金经理任期的整体风格因子暴露值同时计算任职期间各报告期截面时点全市场股票成长风格因子暴露值序列的%分位数和%分位数，并对所有报告期的%分位数和%分位数对应的暴露值求平均如果前者平均基金因子暴露值处股票平均因子暴露值分位数以下，我们将该基金经理划分为低成长如果平均基金因子暴露值处于股票平均因子暴露值%和%分位数之间，我们将该基金经理划分为均衡成长型；如果平均基金因子暴露值处于股票平均因子暴露值%分位数以上我们将该基金经理划分为高成长质量因子同理，但值得注意价值因子由于因子构建逻辑的问题，划分标签是相反的，我们将大于分位数标签为低估值，而小于分位数标签为高估值。图28：基金经理风格标签划分逻辑数据来源i，理（）股票因子截面划分的阈值是如何确定？目前市场上对股票因子截面风格的划分往往依据三分法或者%和%分位数来赋予低、均衡、高三类，但是本文对股票因子截面划分的阈值是根据实际基金因子暴露的分布规律进行总结和调整确定通过我们对实际暴露情况的考察认为对不同风格因子应该给予不同划分阈值。理由为，基金在价值、质量和成长因子上的暴露存在一定规律，大多数基金在因子上暴露分布较为集中，即呈现尖峰分布此外价值因子整体是右偏质量因子整体是左偏而成长因子分布较为对称，即可以认为公募基金整体偏好高估值高质量的股票，而对公司成长性的追求差异较大，基于上述统计结果，我们将价值、质量、成长因子的阈值划分分位数上下限（，）分别设定为[%，%]、[%，%]、[%，%]。图29：各期股票和基金在价值因子上的暴露情况数据来源i，注：黄的分图代每期票因的分图，色的代表期基因子分布，下。注：红的垂虚线表股因子0值绿色线分代表期股价值子的分位数左）和分位（右。图30：各期股票和基金在质量因子上的暴露情况数据来源i，注：红色垂直线代股票子0值，色的分别表每质量子的分位数左）和分位数右）图31：各期股票和基金在成长因子上的暴露情况数据来源i，。注：红色垂直线代股票子0值，色的分别表每成长子的分位数左）和分位数右）（）对于基金经理风格划分，市场很多研究是在每个报告期横截面在基金内部采用位数进行划分那我们为什么选择要用基金的因子暴露与截面全市场股票的平均上下限分位数的因子暴露进行对比？核心有两点原因：本文我们的初衷是“人性为本认为采用相同策略选股的基金经理的业绩分类在一起才能更好的比较出投资能力所以我们更关注基金经理的绝对风格，也就自身的投资策略风格而非相对市场其他投资人呈现的相对风格而在横截面报期以基金内部分位数进行划分结果显然更偏向于相对风格。如前文所述，基金在因子上的暴露相对截面股票因子的分布而言，呈现尖峰分布如果采用分位数的相对风格划分方式会使得两端的样本数量增加而本质上多数基金在各风格因子上的暴露是相对均衡的。基金经投资风单期标和任期合标签画经过上述处理，我们把每个基金经理在管理每个基金时在价值、质量、成长三大维度单期和长期综合风格均进行了标签部分示意图如图表3和4所示投资者可以根据个性化需要进行筛选得到各风格的初筛池，为进一步的定性和定量分析奠定基础。表3：基金经理管理某基金单期风格标签示意图（节选）基金经理基金经理基金代码基金简称估值标签报告期质量标签成长标签毕天宇F富国高端制造行业A--均衡估值高盈利质量高成长毕天宇F富国高端制造行业A--均衡估值高盈利质量均衡成长毕天宇F富国高端制造行业A--均衡估值均衡盈利质量均衡成长毕天宇F富国高端制造行业A--均衡估值均衡盈利质量均衡成长毕天宇F富国高端制造行业A--均衡估值均衡盈利质量均衡成长毕天宇F富国高端制造行业A--均衡估值高盈利质量均衡成长毕天宇F富国高端制造行业A--均衡估值均衡盈利质量均衡成长毕天宇F富国高端制造行业A--均衡估值均衡盈利质量均衡成长毕天宇F富国高端制造行业A--高估值均衡盈利质量均衡成长毕天宇F富国高端制造行业A--高估值均衡盈利质量均衡成长毕天宇F富国高端制造行业A--高估值均衡盈利质量均衡成长毕天宇F富国高端制造行业A--均衡估值高盈利质量高成长毕天宇F富国高端制造行业A--高估值高盈利质量高成长毕天宇F富国高端制造行业A--均衡估值高盈利质量均衡成长毕天宇F富国高端制造行业A--高估值高盈利质量均衡成长毕天宇F富国高端制造行业A--均衡估值均衡盈利质量均衡成长曹名长F中欧价值发现A--低估值均衡盈利质量均衡成长曹名长F中欧价值发现A--低估值均衡盈利质量均衡成长曹名长F中欧价值发现A--低估值均衡盈利质量均衡成长曹名长F中欧价值发现A--低估值均衡盈利质量均衡成长曹名长F中欧价值发现A--低估值均衡盈利质量均衡成长曹名长F中欧价值发现A--低估值均衡盈利质量均衡成长曹名长F中欧价值发现A--低估值均衡盈利质量均衡成长曹名长F中欧价值发现A--低估值均衡盈利质量均衡成长曹名长F中欧价值发现A--低估值均衡盈利质量均衡成长曹名长F中欧价值发现A--低估值均衡盈利质量均衡成长曹名长F中欧价值发现A--低估值均衡盈利质量均衡成长曹名长F中欧价值发现A--低估值均衡盈利质量均衡成长曹名长F中欧价值发现A--低估值均衡盈利质量均衡成长数据来源i，理注：由于名等题的存，d编制的金经理D是基金理的唯标识表4：基金经理管理某基金整体风格标签示意图（节选）基金经理基金经理基金代码基金简称估值标签质量标签成长标签毕天宇F富国城镇发展高估值均衡盈利质量高成长毕天宇F富国高端制造行业A均衡估值高盈利质量均衡成长毕天宇F富国龙头优势高估值高盈利质量均衡成长毕天宇F富国均衡成长三年持有A高估值均衡盈利质量均衡成长毕天宇F富国通胀通缩主题A均衡估值均衡盈利质量均衡成长毕天宇F富国天博创新主题均衡估值高盈利质量均衡成长曹名长F中欧潜力价值A低估值均衡盈利质量均衡成长曹名长F中欧价值发现A低估值均衡盈利质量均衡成长曹名长F中欧成长优选回报A低估值均衡盈利质量均衡成长曹名长F新华优选分红低估值均衡盈利质量均衡成长曹名长F新华钻石品质企业低估值均衡盈利质量均衡成长曹名长F新华鑫利均衡估值均衡盈利质量均衡成长数据来源i，理注：由于名等题的存，d编制的金经理D是基金理的唯标识在使用过程中有个实际问题—如果基金经理在多个基金上展现的风格不同如何处理我们建议都进行保留，原因有几点：基金产品存在多人管理现象如果不同“人共同管理同一个产品会对风格产生一定的干扰。部分基金经理在访谈中表示可能会在不同的产品采取不同的投资策略和投资风格同时由于不同产品的定（风格或者行业主题限制不同，也可能存在同一个基金经理在管理不同的产品所展示的风格不同。不同基金经理对风格的理解不同在实际选股过程中看重的指标不同通过因子露划分的风格可能存在风格标签不唯一例如基金经理既属于价值质量又属于价成长的现象。单期和期风格移动态控由于基金经理的投资策略可能随着管理年限的增加会出现优化或者改变以至于基金理投资风格存在一定的漂移现象，所以本文针对该问题也做了一些处理，如下几个方面：一个是基金经理在某产品上的风格漂移监控二是基金经理是否长期偏好风格漂移本质上该部分解决了随着时间推移风格标签如何去动态更新与监控的问题。风格漂移监控上，我们会检测单期和长期风格标签是否发生变化，具体而言，当披露的半年报或者年报时我们会计算基金经理在三大维度上的单期风格标签和任期以来的综合风格标签是否发生变化，如果发生变化，则记为，否则记为，重点关注风格标签发生的变化的基金经理长期风格漂移偏好上我们会计算基金经理任期风格漂移的次数与报告期的占比综报告期数量和该占比，对基金经理是否风格变动较为频繁进行监控。具体举例如下：表5：某基金单期风格漂移监控报告期估值标签质量标签成长标签单期估值标签变动单期质量标签变动单期成长标签变动--均衡估值均衡盈利质量均衡成长--均衡估值均衡盈利质量均衡成长000--高估值均衡盈利质量高成长101--均衡估值均衡盈利质量高成长100--高估值均衡盈利质量均衡成长101--均衡估值均衡盈利质量均衡成长100--高估值低盈利质量均衡成长110--均衡估值均衡盈利质量高成长111--高估值均衡盈利质量高成长100数据来源i，理表6：基金经理长期风格漂移偏好监控（节选）基金经理基金代码基金简称报告期数估值标签变动比例质量标签变动比例成长标签变动比例基金经理1基金代码1基金简称15000基金经理2基金代码2基金简称29806基金经理3基金代码3基金简称39823基金经理4基金代码4基金简称48000基金经理5基金代码5基金简称54000基金经理6基金代码6基金简称64000基金经理7基金代码7基金简称74000基金经理8基金代码8基金简称84000基金经理9基金代码9基金简称94000基金经理基金代码基金简称4000数据来源i，理应用二：利用基金因子暴露筛选特定风格的基金经理本文研究的第二大应用是根据基金因子暴露直接筛选在特定因子上暴露较高的基金理站在“以人为本”的角度投资即是通过低买高卖的交易实现资产增值的过程。投资者以处理好投资收益与风险的关系为目标，围绕价格、价值、低估、高估，以及市场情绪、经济发展周期投资理念和运气进行交易基于此价值投资派是主流投资流派的基础因此，接下来本文以价值投资风格的基金经理为例，展示本文研究的第二个应用。首先我们需要对价值投资风格进行界定，我们认为价值投资风格主要有深度价值质价值、价值成长三类。价值投资起源于格雷厄姆，而在格雷厄姆价值派投资框架下，衍生两大派别由其两大忠实门徒为代表其一是以沃尔特.施洛斯也是格雷厄姆价值投资体系最有代表性的践行者之一；其二是巴菲特芒格，在格雷厄姆投资框架下进阶。以沃尔特施洛斯为代表的价值投资派，严格遵循寻找便宜个股的逻辑，同时分散投资主张以低于企业清算价值，或者低于营运资产三分之一或者更低的价格买入股票然后等待市场充分反映其价值时卖出该策略的特点是不考虑企业的真实价值，严格按照低于内在价值的价格思路购买，只要满足企业的市盈率够低，并通过购买上百只股票进行分散风险。价值流派赚钱的类型是短中期赚取价格向价值回归的钱是最为传统的价值流派思想我们称之为深度价值流派。以巴菲特芒格为代表的价值投资流派以合理的价格买入优秀或者伟大的股票即买错误定价的股票该策略加入安全边际思想投资者真正赚钱的点不在于估值不在于便宜，而在于中长期赚取企业内在价值不断增长的钱最著名的投资理念就是“股价公道的伟大企业比股价超低的普通企业好集中投资程度尤甚早年%%的资金集中于一只个股上面。认为把鸡蛋放在同一个篮子里，然后牢牢看好这个篮子。这种价值流派思想，我们称之为质量价值流派。巴菲特芒格与沃尔特施洛斯最大的分歧在于集中投资与分散投资当中。价值成长价值成长是从长周期的视角去研究和发现社会中长期发展中一些确定性的西。这些确定性会映射到资本市场，形成投资人的一致预期。因此，他们往往追求景气度和预期差，更加关注市场情绪、宏观经济、行业景气度、行业增速、市场情绪、赚钱效应、边际变化把握边际改善最明显的最确定的行业并重仓持有这其中不乏一些以彼得林奇为代表的成长价值投资流派，认为成长就是最好的价值，成长是价值评估的最核心的指标。质量价值与价值成长流派的区别在于，前者践“%的格雷厄姆+%的费雪更加注重低估值稳增长的蓝筹；后者践行“%的费雪+%的格雷厄姆，更加注重成长型企业。对应到本篇因子筛选的应用上，理论上深度价值基金经理在价值因子上的暴露度较高质量价值在价值因子和质量因子的综合暴露较高（在价值因子上的权重更大，价值成长在价值因子和成长因子的综合暴露较高（在成长因子上的权重更大。为了让各期具有可比性我们采取了与标签化相反的取数操作即先计算每个报告期基金因子暴露在各横截面股票中的排名分位数（股票序列中小于基金因子暴露值个数比例，再对各期各风格下的分位数通过表7的权重进行相应的加权得出一个加权因子排名分位数最后再按任期以来报告期个数对基金经理任期加权因子排名分位数的值取平均根据平均的因子暴露排名分位数进行相应风格基金经理的筛选，具体如下：表7：基于因子暴露的价值投资风格基金经理划分基金经理风格因子截面排名分位数权重深度价值价值质量价值价值质量价值成长价值成长数据来源i，理本篇对三类风格对应的排名分位数规则划定如下：价值因子平均排名分位数大于%，定义为深度价值。质量价值加权因子排名分位数>%，且价值因子平均排名分位数不小于%（即持股估值不能过高质量因子平均排名分位数不小于（即持股质量不能过低定义为质量价值。价值成长加权因子排名分位数>%，且价值因子平均排名分位数不小于%（即持股估值不能过高，成长因子平均排名分位数不小于%（即持股成长性不能过低，定义为价值成长。接下来我们将在各类中依据因子暴露的百分位数在不同百分位数中分层举例代表基金经理并对其风格进一步量化特征刻画本部分仅代表举例基金经理的产品特征不代表各分类下所有产品的特征。深度价基金经特征刻画从深度价值风格标签基金经理池中我们根据深度价值因子排名百分位数分阶梯依举例选择中欧基金曹名长、中泰资管姜诚、景顺长城基金鲍无可、银华基金王海峰，考察其基本特征：表8：举例重点分析的深度价值基金经理的基本信息基金经理基金代码基金简称基金成立日任职日期基金规模亿元最新)投资类型(二级)鲍无可F景顺长城能源基建----8偏股混合型基金曹名长F中欧潜力价值A----7灵活配置型基金王海峰F银华鑫盛灵活A----7灵活配置型基金姜诚F中泰星元值优选A----7灵活配置型基金数据来源i，理。：任日期基金理实任职期经三个建仓修正日期特点一：产品波动率较低前文所述本文定义的深度价值基金经理注重估值保护所管理的产品整体波动率较低举例选取的几位代表性基金经理的年化波动率均在%以下且波动率低于权益基金平均水平。图32：深度价值基金经理产品的波动率情况年化波动率() 同期偏股混合型基金指波动()50鲍无可 曹名长 王海峰 姜诚数据来源i，理特点二：持仓估值较低几位代表性基金经理所管理产品的重仓股估值均较低在同期主动权益基金中处于较水平，平均PE基本在0倍以下，同类排名在%以下。图33：深度价值基金经理产品重仓股平均估值 图34：深度价值基金经理产品重仓股估值排名分位数_TM LF

E_TT_ak B_L_ak50姜诚 曹名长

王海峰

鲍无可

鲍无可

王海峰

曹名长数据来源i，理 数据来源i，理特点三：持仓较为分散，且偏向周期、金融地产相关行业本文定义的深度价值基金经理的一个问题是容易陷入价值陷阱为了规避价值陷阱，论上深度价值基金经理往往会分散持仓，持股数量和行业上一般较为分散举例的几位代表性基金经理鲜少有某一个行业配置超过%，且重仓行业（以占比超过衡量）一般会在8个以上配置较为均衡与分散此外结果显示几位基金经理多偏好周期金融地产等行业。表9：深度价值基金经理的行业配置较为分散基金经理曹名长姜诚鲍无可王海峰交通运输6376传媒3405农林牧渔2598医药7969商贸零售5389国防和军工5226基础化工1757家电4853建材5032建筑0428房地产7330有色金属8053机械0075汽车4288消费者服务5056煤炭5329基金经理曹名长姜诚鲍无可王海峰电力及公用事业3256电力设备及新能源8213电子0866石油石化1385纺织服装8306综合7000综合金融5009计算机2828轻工制造6825通信7326钢铁1841银行9605非银行金融0045食品饮料7815数据来源i，理质量价基金经特征刻画从质量价值风格标签基金经理池中我们根据质量价值因子排名百分位数分阶梯依举例选择大成基金刘旭、嘉实基金谭丽、东证资管王延飞、安信基金陈一峰，考察其基本特征：表10：举例重点分析的质量价值基金经理的基本信息基金经理基金代码基金简称基金成立日任职日期基金规模(亿元最新)投资类型(二级)刘旭F大成睿鑫A----2普通股票型基金谭丽F嘉实价值优势A----4偏股混合型基金王延飞F东方红产业升级----4灵活配置型基金陈一峰F安信价值精选----1普通股票型基金数据来源i，理特点一：产品波动率相对较低本文定义的质量价值基金经理倾向于在合理估值的下买好公司，组合整体的波动率也较低几位代表性基金经理所管理产品的年化波动率均在%左右经比较与前文相比会略高于深度价值基金经理所管理产品的波动率，但与权益基金平均水平相当。图35：质量价值基金经理产品的波动率情况年化波动率() 同期偏股混合型基金指波动()50刘旭 谭丽 王延飞 陈一峰数据来源i，理特点二：持仓估值相对较低，且E较高从持股风格来看，几位代表质量价值基金经理对估值的容忍度也较深度价值基金经理高重仓股的平均PE在5倍左右，估值在同类的排名分位数在%，而公司的E普遍较高，单季度E在%%，同类排名%左右，整体符合定性刻画下，在看重公司估值的情况下选择高质量的公司的基本投资策略思路。图36：质量价值基金经理产品重仓股平均估值 图37：质量价值基金经理产品重仓股估值排名分位数_TM LF

E_TT_ak B_L_ak刘旭50刘旭 王延飞 谭丽

陈一峰

陈一峰

数据来源i，理 数据来源i，理图38：质量价值基金经理产品重仓股质量 图39：质量价值基金经理产品重仓股质量排名分位数0000

单季度OE 单季度OA

单季ROE_ank 单季度ROA_ank刘旭000刘旭

王延飞 谭丽

陈一峰

陈一峰

王延飞数据来源i，理 数据来源i，理特点三：持股较为集中，换手率较低从持股行为来看质量价值基金经理一般会对看好的高质量公司长期重仓持有因而股较为集中有效持仓一般在30只，同类排名%左右，另外换手率较低几位代表性基金经理半年单边换手率在%以下，同类排名在%以下。图40：质量价值基金经理持股数量 图41：质量价值基金经理持股数量排名分位数刘旭陈一峰刘旭陈一峰王延飞谭丽0刘旭 王延飞 谭丽 陈一峰数据来源i，理 数据来源i，理图42：质量价值基金经理换手率 图43：质量价值基金经理换手率排名分位数

陈一峰

刘旭0刘旭 王延飞 谭丽 陈一峰 谭丽数据来源i，理 数据来源i，理价值成基金经特征刻画价值成长中，我们根据价值成长因子排名百分位数，分阶梯依次举例选择建信基金陶灿、长城基金何以广、富国基金杨栋、南方基金应帅，考察其基本特征：表1：举例重点分析的价值成长基金经理的基本信息基金经理基金代码基金简称基金成立日任职日期基金规模(亿元最新)投资类型(二级)陶灿F建信改革红利A----5普通股票型基金何以广F长城中小盘成长A----1偏股混合型基金杨栋F富国低碳新经济A----5偏股混合型基金应帅F南方转型驱动----1灵活配置型基金数据来源i，理。：任日期基金理实任职期经三个建仓修正日期特点一：持仓偏向成长性板块与行业本文定义的价值成长基金经理更注重成长性所以偏好的行业板块多为具备一定成长的板块中的行业，比如偏高速成长的电子、计算机、新能源，以及偏向稳定成长消费、医药等相较上述分析的深度价值和质量价值基金经理而言，举例的几位价值成长基金经理在板块上的配置更为均衡，且普遍在M、中游制造、消费、周期等几个板块配置比例较高具体行业上多配置在食品饮料、医药、电子和电力设备及新能源等几个行业。图44：价值成长基金经理的板块偏好TMT块 中游制造 医药板块 周期板块 消费板块 金融地产0陶灿 杨栋 应帅 何以广