主动权益基金投资策略的迁移特征与动态监控

1、在打造主动权益基金的投资策略标签体系报告中，我们构建 32 个刻画基金投资特征的指标，通过相似网络对基金进行社群聚类，自适应地对基金构建三级标签体系。基金策略三级标签分类包含投资标签、策略标签、特征标签，在不同颗粒度上对主动权益基金进行分类刻画。图1：开源金工主动权益基金投资策略三级标签体系资料来源：研究所本篇报告作为“基金投资策略研究”系列的第二篇，在构建权益基金投资策略分类基础上，进一步研究权益基金投资策略的迁移特征与动态监控。我们将主要围绕以下 4 个问题展开讨论：样本内的不同投资策略的业绩表现是否有显著差异？如何进行动态的基金策略分类与历史业绩比较？基金投资风格的切换、投资策略迁移有怎

2、样的特征与模式？如何动态跟踪比较不同投资策略的业绩表现？1、 基金投资策略的风险收益特征投资策略分类主要目标是区别不同管理人投资方法的差异，而不同投资方法管理的产品之间收益是否有显著差异？为了验证投资分类的意义，我们用 2019-2021年基金投资策略分类结果，在样本内合成各策略的业绩曲线，观察不同基金投资策略的表现差异。从下图中我们可以发现，在成长、均衡、价值、交易四大类策略中，不同投资风格的策略收益分化较大，相同投资风格的策略收益相对接近。成长与交易策略在 2019-2021 年间收益较高，三年收益在 140%210%之间；均衡与价值策略收益相对偏低，三年收益在 70%130%之间。图2：

3、样本内各基金投资策略业绩表现比较（2019-2021），成长与交易策略收益更高数据来源：Wind、研究所虽然在同一投资风格内各投资策略表现相对接近，但从其风险收益特征角度观察，我们可以发现各投资策略具有明显差异。图3：样本内基金投资策略的风险收益特征比较（2019-2021），主题策略波动更高数据来源：Wind、研究所在 2019-2021 年期间，主题型策略（新半军+医药）具有更高收益表现，同时 主题类策略的波动与最大回撤也都相对更高；积极成长、趋势交易、行业轮动、 GARP、黑马成长等成长、交易类策略跑赢主动股基收益。由于 2019-2021 年期间，市场具有明显的单边上涨与成长占优的特征

4、，因此成长、交易类策略表现好于均衡、价值类策略。图4：样本内的基金投资策略超额收益相关性（2019-2021），价值均衡策略更相似数据来源：Wind、研究所从投资策略相关性角度看，我们计算了各策略相对于主动股基的超额收益相关性矩阵。上图中是投资策略的相关矩阵，我们按照相关性可将投资策略分为三类：（1）成长类策略、交易类策略的相关性较高；（2）均衡类策略、价值类策略、稳健成长策略相关性较高；（3）新能源主题、军工主题、高质量成长策略（普遍投资于核心资产，如白酒、医药等）、医药主题的收益均相对独立。整体而言，样本内的投资策略分类能够较好区分基金收益表现。2、 基金投资策略的动态划分我们验证了在样本

5、内不同投资策略的风险收益特征存在明显差异。为了进一步观察更长周期下各投资策略收益表现，我们动态对基金投资策略进行分类，同时也可以有助我们研究基金在历史上的策略演变过程。在基金投资策略的动态分类中，为了兼顾样本覆盖度与及时性，我们要求主动权益基金成立满 2 年，即回看过去 8 个报告期，每半年度为全部基金贴上投资策略标签。我们聚焦于投资风格标签以及细分策略标签，观察各个时间窗口下投资策略的数量变化。策略分类时间窗口成长策略均衡策略价值策略交易策略积极成长高质量成长稳健成长GARP黑马成长高质量均衡稳健均衡高质量价值深度价值黑马价值多策略价值趋势交易行业轮动2011H1-2012H24649707

6、24711824552282011H2-2013H167557964497703572162012H1-2013H27660838441105156615112012H2-2014H1907967855175257810122013H1-2014H28672688754262134683132013H2-2015H191946410056137769812112014H1-2015H28989649040281381051120102014H2-2016H19591631244427217106141192015H1-2016H291827813052431981271617132015H2-

7、2017H110872891447158342019152825122016H1-2017H211780841358375533124234222202016H2-2018H1116636110863113716240455730252017H1-2018H2169119661326695755633294932252017H2-2019H12211451361347162504233243638252018H1-2019H22371791641897852383026202438352018H2-2020H12612252062129044531119142133412019H1-2020H

8、22952812462329353372320142433502019H2-2021H13773422602198668522725183242502020H1-2021H2369353248215657560312518313752图5：各时间窗口下的细分策略数量分布，价值策略基金数量自 2015 年开始逐渐增多数据来源：Wind、研究所上图展示了各类策略的数量都随基金发行量增加呈上升趋势。为了比较各策略表现，我们同样需要在样本内动态编制各投资策略指数。由于 2015 年之前存续基金的数量较少，均衡和价值类策略占比又低，导致这两类策略在编制指数时样本数不足，因此我们从 2016 年开始比较各

9、类策略的风险收益特征。图6：动态划分样本内各基金投资策略分年度表现比较（2016/01-2022/06）数据来源：Wind、研究所从上图的对比可以看出，不同年份下各投资策略收益表现具有显著差异。2016年市场下跌、风格切换向价值，价值策略表现占优，而成长类策略普遍跑输主动股基指数；2017 年市场震荡、核心资产上涨，高质量策略与交易类策略表现更强； 2018 年市场下跌、价值风格占优，成长与交易类策略普遍跑输主动股基指数；2019-2020 年市场上涨、成长风格占优，成长与交易类策略走强，价值类策略表现垫底；2021 年市场震荡、抱团瓦解，黑马类与交易类策略表现优异。从过去 6 年的表现回顾中

10、我们不难看出，往往投资策略匹配市场风格时，基金策略才有更好收益表现。3、 基金投资策略的变化规律相对静态的截面标签，动态标签中蕴涵了更多投资风格和策略演变的信息。我们将分别从全市场和个基视角出发，挖掘基金经理风格切换特征、基金投资策略迁移模式，帮助我们更好理解基金投资策略变化规律。、 基金的投资风格切换研究基金的投资风格切换，我们以投资风格的转移矩阵为工具，观察不同基金的风格切换特征。具体而言，我们将每只基金连续前后两期的投资风格变化比例汇总到矩阵中，每行为前一期基金投资风格，每列为后一期基金投资风格，表格对角线上的元素表示维持原投资风格不变的比例。图7：基金投资风格转移矩阵：成长与价值策略相

11、对更稳定（2013-2021）成长策略 均衡策略 价值策略 交易策略 主题投资成长策略91.3%4.5%1.1%2.2%0.9%均衡策略30.4%50.8%17.0%1.3%0.5%价值策略7.2%15.2%75.5%1.4%0.7%交易策略33.7%5.3%2.4%57.7%0.9%主题投资27.2%1.3%5.9%2.2%63.4%数据来源：Wind、研究所自 2013 年起，我们每半年度计算一次投资风格转移矩阵，上图展示了各期转移矩阵在时序上的平均值。从中我们可以总结出以下几个结论：成长风格和价值风格相对稳定，其中 91.3%的成长风格基金在下一期不会切换，75.5%的价值风格也仍会保持

12、。均衡风格的持续性较差，通常是成长与价值风格切换的中间状态，其中切换为成长风格比例高于价值风格。交易策略相对不稳定，接近 4 成的概率会发生切换，往往会切换到成长风格下，主要由于交易风格的选股域一般与成长投资高度重合，而通过频繁换手取得明显收益的个股通常是业绩兑现快速的成长股，与主要赚估值修复的价值策略具有明显区别。图8：不同规模下基金投资风格占比：交易类策略最易受基金规模限制均衡策略价值策略交易策略10.1%8.3%13.4%4.5% 2.2%9.9%1.5%8.9%8.7%8.4%1.2%7.0%12.2%11.6%0.5%2.3%8.5%8.7%8.2%5.9%6.0%40%35%30%

13、25%20%15%10%5%0%0-1亿1-5亿5-10亿10-20亿20-50亿50-100亿100亿数据来源：Wind、研究所基金规模与策略占比同样存在规律，整体而言，规模更大基金成长风格占比更高，而均衡、价值、交易风格的基金占比均会随着管理规模上升而下降，其中交易风格基金对规模最为敏感。全部基金中交易策略占比约为 5%，而在 01 亿规模区间内交易风格基金占比超过 10%，在 100+亿规模区间内这一比例下降到了 0.4%。当基金规模提升时，高换手类策略通常难以维持。图9：风格划分与风格切换方向的示意图资料来源：研究所基金的风格切换与市场风格切换是否有先后顺序？为了回答这一问题，在上图的

14、示例中，我们定义了风格转移的方向，将“价值-均衡-成长”切换方向的定义为正向转移，反之定义为负向转移，同时定义风格的净转移率=sum(正向转移率) - sum(负向转移率)。图10：风格净转移率（半年度）领先市场风格切换数据来源：Wind、研究所从风格净转移率与巨潮成长/价值的相对强弱指数比较中，我们可以看到两者变动趋势有明显的正相关性。特别地，基金的切换转向具有一定的领先性：2018 年末相对强弱指数仍在底部震荡，而已经有相当比例的基金向成长风格切换；在 2021年还未出现价值占优迹象时，已经有相当比例的基金在向价值切换，净转移率大幅降低。图11：风格净转移率（月度 MA3）适合作为风格切换

15、的预警指标数据来源：Wind、研究所为了验证基金风格变化与市场风格变化关系，我们将指标切换到更高频率的月度上，用风格净转移率 3 个月移动平均降低指标波动。从上图比较中可以发现，在市场风格趋势明显时，基金持续向占优风格转移；当占优风格逐渐拥挤时，基金逐渐出现风格变化的分歧，净转移率指标上出现拐点；随后市场逐渐趋于风格均衡或出现风格切换。但基金风格变化领先市场风格切换时间过早，月度的净转移率指标适合作为监测市场风格切换的预警指标。、 基金的投资策略迁移基金自同一基金经理管理期间，投资策略可能会发生迁移。对于基金投资策略 变化，我们可从以下三个问题展开讨论：（1）基金的投资策略迁移频率如何？（2）

16、策略迁移有哪些常见模式与原因？（3）策略迁移对基金业绩有怎样影响？、 策略迁移的频率讨论从 FOF 投资的角度，当我们形成了配置观点，为避免基金组合与配置观点发生偏离，我们会筛选相应投资风格并且策略稳定的产品进行配置。为了区分策略稳定性，我们定义了反映投资策略迁移频率的迁移率指标，其计算方式如下图所示。图12：基金的策略迁移率计算示意图资料来源：Wind、研究所自基金经理管理以来，我们计算投资策略标签迁移次数以及总报告期数，迁移率=迁移次数/报告期数。以银华中小盘精选为例，自李晓星管理满 2 年起，投资风格一直为成长策略，投资策略经历“稳健成长-高质量成长-稳健成长-GARP-积极成长”共 5

17、 个阶段，其迁移率为 44.4%。迁移率的取值范围在0,1之间，当迁移率等于 0 时，代表基金的投资策略标签 始终没有变化，迁移率越接近 0，基金在历史上投资策略越稳定；迁移率越接近 1，基金的投资策略迁移越频繁。以目前存续的主动股基作为样本，我们计算了全部基金策略迁移率的分布，对应地将所有基金分为三档：投资策略稳定。该分组基金的迁移率为 0，基金管理年限越长，策略始终保持稳定的数量越少。策略阶段性迁移。该分组基金的迁移率介于 0 到 0.5 之间，包含了市场上多数基金。策略频繁迁移。该分组基金的迁移率高于 0.5，平均维持同一策略的时长低于 1 年，少数基金呈现策略频繁迁移特征。图13：基金

18、策略迁移率分布与迁移率分组（2013-2021）数据来源：Wind、研究所基金管理年限会影响基金投资策略的稳定性。我们统计了不同历史迁移率、不同管理年限的基金在下一期保持相同投资策略不变的概率。从下图可以看出，在不同的管理年限下，历史迁移率更低的基金组在样本外稳定性更高；并且在相同历史迁移率的基金组内，随着基金管理年限的提升，基金策略样本外也会更稳定。策略稳定性策略稳定策略阶段性切换策略频繁切换迁移率0(0, 0.5(0.5, 1图14：不同策略稳定性的基金均会随着管理时间增长而变得策略稳定（2013-2021）管理2年以上67.49%64.42%63.07%管理3年以上75.18%65.63

19、%63.07%管理4年以上77.12%67.44%65.04%管理5年以上79.26%69.48%67.12%数据来源：Wind、研究所投资策略稳定的基金更加适合作为工具化产品进行配置。为此，我们筛选了管理时间不短于 3 年、迁移率为 0 的基金产品，在下表中分别展示各细分策略下规模投资策略基金代码基金简称基金经理管理起始日规模/亿投资特征最大的 5 只产品，以及其近 2 年的投资特征。表1：成长风格下投资策略稳定的基金展示GARP000404.OF易方达新兴成长刘武2018-12-1246.4高市净率，行业内盈利能力偏低，行业内高市净率，科技股持仓高，盈利能力偏低GARP340006.OF兴

20、全全球视野王品2017-09-1922.3行业内盈利能力偏低，科技股持仓高，行业内成长性偏低，盈利能力偏低，金融股持仓高GARP162006.OF长城久富 LOF陈良栋2018-12-2820.2持股偏小票，个股偏右侧买入，重仓股集中，偏好行业小票GARP000977.OF长城环保主题 A廖瀚博2018-03-089.8行业内高盈利能力，持股偏小票，制造股持仓高，行业内高市净率，个股偏右侧买入投资策略基金代码基金简称基金经理管理起始日规模/亿投资特征GARP002746.OF汇添富多策略赵鹏飞2016-06-035.0行业内成长性偏低，个股偏右侧买入，成长性偏低高质量成长 000751.OF嘉

21、实新兴产业归凯2018-12-0488.7科技股持仓高，行业内高市盈率，高市盈率，高市净率，板块换手低高质量成长 001216.OF易方达新收益 A张清华2018-12-2567.8高盈利能力，制造股持仓高，重仓股集中，股票换手低，医药股持仓高高质量成长 260109.OF景顺长城内需增长贰号高质量成长 100026.OF富国天合稳健优选刘彦春2018-02-1056.2高盈利能力，持股偏大票，持股偏白马，高市净率，行业集中张啸伟2015-11-1953.2持股偏大票，低市盈率，制造股持仓高，持股偏白马高质量成长 001373.OF易方达新丝路祁禾2018-12-1143.4高盈利能力，行业内

22、低市盈率，行业内成长性偏低黑马成长320022.OF诺安研究精选王创练2015-03-307.7重仓股分散，周期股持仓高，偏好行业小票，行业内盈利能力偏低，个股底部偏右买入黑马成长003980.OF瑞益 A张燕2018-01-191.0消费股持仓高，盈利能力偏低，行业内低市净率，低市净率，行业内成长性偏低黑马成长005571.OF新能源A张燕2018-08-241.0消费股持仓高，盈利能力偏低，行业内低市净率，低市净率，重仓股集中积极成长005911.OF广发双擎升级 A刘格菘2018-11-02123.9偏好行业龙头，重仓股集中，医药股持仓高，科技股持仓高，持股偏大票积极成长162703.O

23、F广发小盘 LOF刘格菘2017-06-19116.1重仓股集中，医药股持仓高，科技股持仓高，制造股持仓高，行业内高市盈率积极成长002939.OF广发创新升级刘格菘2017-07-05103.0偏好行业龙头，重仓股集中，医药股持仓高，科技股持仓高，持股偏大票积极成长377240.OF上投摩根新兴动力 A杜猛2011-07-1384.9重仓股集中，科技股持仓高，制造股持仓高积极成长166006.OF中欧成长 LOF王培2017-07-2654.0行业内高市净率，偏好行业龙头，高盈利能力，高市净率，行业内高盈利能力稳健成长163415.OF兴全商业模式LOF乔迁2018-07-10127.1行业

24、内低市盈率，重仓股分散，低市盈率，成长性偏低，行业分散稳健成长001856.OF易方达环保主题祁禾2017-12-2789.5行业内低市盈率，重仓股集中，低市盈率，行业集中，行业内高盈利能力稳健成长519704.OF交银先进制造 A刘鹏2018-05-2983.8偏好行业小票，持股偏黑马，持股偏小票，行业分散，盈利能力偏低稳健成长001955.OF中欧养老产业 A王健2016-11-0336.1偏好行业小票，行业内低市盈率，重仓股集中，低市盈率，金融股持仓高稳健成长004958.OF圆信永丰优享生活范妍2017-08-3028.9重仓股分散，金融股持仓高，持股偏小票，行业分散，行业内盈利能力偏

25、低数据来源：Wind、研究所投资策略基金代码基金简称基金经理 管理起始日 规模/亿投资特征表2：价值风格下投资策略稳定的基金展示深度价值006567.OF中泰星元价值优选A姜诚2018-12-0561.0行业内低市盈率，制造股持仓高，行业内低市净率，周期股持仓高，行业内成长性偏低深度价值166005.OF中欧价值发现 A曹名长2015-11-2042.6行业内低市盈率，行业内低市净率，金融股持仓高，周期股持仓高，持股偏小票深度价值001810.OF中欧潜力价值 A曹名长2015-11-2024.2行业内低市盈率，行业内低市净率，金融股持仓高，周期股持仓高，持股偏小票深度价值005662.OF嘉

26、实金融精选 A李欣2018-03-149.5行业内低市净率， 金融股持仓高， 持股偏大票，盈利能力偏低，偏好行业小票深度价值166024.OF中欧恒利定开曹名长2017-11-014.6行业内低市盈率，行业内低市净率，金融股持仓高，周期股持仓高，持股偏小票黑马价值090019.OF大成景恒 A苏秉毅2018-06-261.3行业内低市盈率，制造股持仓高，行业内成长性偏低，持股偏黑马，偏好行业小票高质量价值004814.OF中欧红利优享 A蓝小康2018-04-2022.5消费股持仓高，行业内低市净率，低市净率，报告期股票换手低，低市盈率高质量价值004138.OF上银鑫达 A赵治烨2017-0

27、3-092.2消费股持仓高，低市净率，高盈利能力，报告期股票换手低，低市盈率高质量价值020018.OF国泰金鹿李海2016-06-081.6行业内低市净率，低市净率，低市盈率，偏好行业龙头，行业内低市盈率投资策略基金代码基金简称基金经理管理起始日规模/亿投资特征多策略价值005711.OF永赢惠添利李永兴2018-05-3111.7行业集中，低市盈率，景气底部右侧买入，个股顶部偏右卖出，行业内低市净率多策略价值420005.OF天弘周期策略 A谷琦彬2018-12-085.5低市盈率， 景气底部右侧买入， 周期股持仓高，个股顶部偏右卖出，行业内低市净率多策略价值003715.OF宝盈消费主题

28、杨思亮2018-10-253.9低市盈率，景气偏左侧买入，消费股持仓高，个股顶部偏右卖出，金融股持仓高多策略价值005082.OF诺德量化蓝筹增强A曾文宏2017-12-291.0行业分散，低市盈率，景气底部右侧买入，个股偏左侧卖出，行业内低市净率数据来源：Wind、研究所表3：均衡风格下投资策略稳定的基金展示投资策略基金代码基金简称基金经理管理起始日规模/亿投资特征稳健均衡501022.OF银华鑫盛 LOF王海峰2018-10-1058.3低市盈率，盈利能力偏低，行业内低市净率，低市净率，金融股持仓高稳健均衡000877.OF华泰柏瑞量化优选盛豪2015-10-137.3低市盈率，行业内低市

29、净率，低市净率，金融股持仓高，行业内低市盈率稳健均衡001074.OF华泰柏瑞量化驱动A盛豪2015-10-134.1低市盈率，行业内低市净率，低市净率，金融股持仓高，行业内低市盈率稳健均衡000545.OF中邮核心竞争力任慧峰2018-08-213.5低市盈率，行业内低市净率，低市净率，金融股持仓高，行业内低市盈率稳健均衡002504.OF鹏华金鼎灵活配置A戴钢2016-04-131.1低市盈率，行业内低市净率，低市净率，金融股持仓高，行业内低市盈率高质量均衡006022.OF富国大盘价值 A徐幼华2018-07-196.5重仓股分散，金融股持仓高，行业分散，行业内低市净率，景气顶部右侧卖出

30、高质量均衡002545.OF东方岳盛泽2018-09-123.4重仓股分散，持股偏黑马，金融股持仓高，周期股持仓高，行业分散高质量均衡005741.OF南方君信 A茅炜2018-05-303.4重仓股分散，金融股持仓高，行业分散，行业内低市净率，景气顶部右侧卖出高质量均衡000199.OF国泰量化策略收益A高崇南2018-09-031.5重仓股分散，金融股持仓高，偏好行业龙头，行业分散，景气顶部右侧卖出数据来源：Wind、研究所表4：交易风格下投资策略稳定的基金展示投资策略基金代码基金简称基金经理管理起始日规模/亿投资特征行业轮动002943.OF广发多因子唐晓斌2018-06-25181.3

31、盈利能力偏低，行业内低市净率，行业内低市盈率，偏好行业小票，持股偏小票行业轮动000986.OF太平灵活配置林开盛2017-05-0914.3行业内低市净率，行业内低市盈率行业轮动217012.OF招商行业领先 A吴昊2014-10-312.9医药股持仓高，重仓股集中行业轮动050018.OF博时行业轮动陈雷2014-08-292.5行业集中，重仓股集中行业轮动519183.OF万家双引擎叶勇2018-08-242.4偏好行业小票，持股偏小票，持股偏黑马趋势交易519126.OF浦银安盛新经济结构 A蒋佳良2018-11-0132.3个股顶部偏右卖出，周期股持仓高，行业内盈利能力偏低，个股偏右

32、侧买入，行业换手高趋势交易006642.OF华泰保兴吉年利尚烁徽2018-12-2512.6个股顶部偏右卖出，偏好行业小票，周期股持仓高，持股偏小票，行业内盈利能力偏低数据来源：Wind、研究所、 策略迁移的模式讨论在个基的动态标签中，我们还观察到基金策略迁移具有三种典型模式：基金的投资风格和细分策略都不发生变化，与上节中的投资策略稳定分类完全重合；基金的投资风格不切换，而仅在细分策略上有迁移；基金的投资风格与细分策略都发生变化。我们将这三种模式与切换原因总结为下图，并在后文举例展开讨论。图15：基金投资策略切换的三种模式资料来源：研究所模式 2 的迁移更多地是源于基金经理更迭投资框架，或是面

33、对规模的大幅增长所作出的应对，而非针对市场风格变化的择时，这样的迁移往往频率较低。以广发基金李巍的广发制造业精选为例（见表 5），产品自 2011 年 9 月成立，2013 年末为第一个进入观察窗口的报告期。2011 年至 2017 年中为第一阶段，表现为积极成长策略，主要投资高增长的新兴行业，在估值上没有过多的要求。2017 年末，经过一个报告期的过渡，基金迁移为稳健成长策略，并运行至今。我们从中清晰地观察到基金经理在投资框架中纳入了更多估值维度的考量，结合基金经理的访谈记录，李巍在投资框架中削弱了未来 2-3 年中短期成长性的权重，更关注企业长期的竞争力和增长稳定性，形成了更多元的估值体系

34、。起始日期终止日期投资风格 投资策略投资特征表5：模式 2：投资风格稳定、细分策略迁移的案例-广发制造业精选 A（270028.OF）2012/1/1 2013/12/31 成长策略 积极成长报告期股票换手高，持股偏白马，行业集中，科技股持仓高，行业内高盈利能力2012/7/1 2014/6/30 成长策略 积极成长高市净率，高市盈率，个股偏右侧买入，高成长性2013/1/1 2014/12/31 成长策略 积极成长高市盈率，行业内高市盈率，持股偏小票，报告期股票换手高，盈利能力偏低2013/7/1 2015/6/30 成长策略 积极成长高市盈率，行业集中，持股偏小票，盈利能力偏低，制造股持仓

35、高2014/1/1 2015/12/31 成长策略 积极成长高成长性，制造股持仓高，偏好行业小票，持股偏小票，报告期股票换手高2014/7/1 2016/6/30 成长策略 积极成长高市净率，行业内高市盈率，景气底部右侧买入，制造股持仓高，高市盈率2015/1/1 2016/12/31 成长策略 积极成长个股偏右侧买入，科技股持仓高，高市净率，行业内高市净率，制造股持仓高2015/7/1 2017/6/30 成长策略 积极成长科技股持仓高，持股偏白马，高成长性，高市净率2016/1/1 2017/12/31 成长策略GARP行业内高成长性，行业内高市净率，高市净率，持股偏白马，报告期股票换手低

36、2016/7/1 2018/6/30 成长策略 稳健成长高成长性，股票换手低，高盈利能力，报告期股票换手低，持股偏白马2017/1/1 2018/12/31 成长策略 稳健成长个股偏右侧卖出，高成长性，行业内高盈利能力，个股偏右侧买入，持股偏白马2017/7/1 2019/6/30 成长策略 稳健成长行业内高盈利能力，高成长性，行业集中，行业内高成长性，股票换手低2018/1/1 2019/12/31 成长策略 稳健成长高成长性，制造股持仓高，个股偏右侧卖出，行业内高成长性，行业内高盈利能力2018/7/1 2020/6/30 成长策略 稳健成长制造股持仓高，持股偏小票，高成长性，科技股持仓高

37、，行业集中2019/1/1 2020/12/31 成长策略 稳健成长行业内高成长性，制造股持仓高，高成长性，科技股持仓高，持股偏小票2019/7/1 2021/6/30 成长策略 稳健成长高成长性，持股偏小票，行业集中，制造股持仓高2020/1/1 2021/12/31 成长策略 稳健成长偏好行业小票，行业内低市盈率，持股偏小票，行业集中，板块换手低资料来源：Wind、研究所模式 3 的迁移往往展现顺应市场风格变化的特点，且频率较高。典型的例子为工银瑞信基金何肖颉管理的工银瑞信生态环境。何肖颉自 2015-06-02 开始管理该产品，2017 年中未第一个进入观察窗口的报告期。表 6 展示了工

38、银瑞信生态环境各个报告期的策略变化情况，可以观察到，基金在 2018 年由均衡策略转入价值策略，而后 2020 年开始又迁移到成长策略；另外，何肖颉在细分策略上也有所变化，2019 年聚焦高质量个股，而 2020-2021 年聚焦高成长的新能源主题。在整个过程中，基金经理展现快速适应各种市场风格的特点。起始日期 终止日期 投资风格投资策略投资特征表6：模式 3：投资风格与细分策略自适应市场变化案例-工银瑞信生态环境 A（001245.OF）2015/7/1 2017/6/30 成长策略稳健成长成长性偏低，偏好行业小票，行业内成长性偏低，报告期股票换手低，持股偏黑马2016/1/1 2017/1

39、2/31 均衡策略稳健均衡重仓股集中，行业内成长性偏低，个股顶部偏右卖出，成长性偏低，个股偏右侧买入2016/7/1 2018/6/30 价值策略 多策略价值 个股顶部偏右卖出，行业内成长性偏低，制造股持仓高，成长性偏低，偏好行业小票起始日期终止日期投资风格投资策略投资特征2017/1/12018/12/31价值策略多策略价值成长性偏低，制造股持仓高，行业内成长性偏低，低市净率2017/7/12019/6/30价值策略高质量价值低市净率，行业内成长性偏低，景气偏右侧买入，金融股持仓高，低市盈率2018/1/12019/12/31均衡策略高质量均衡偏好行业龙头，低市净率，行业内低市盈率，低市盈率

40、2018/7/12020/6/30成长策略高质量成长各方面配置均衡2019/1/12020/12/31成长策略GARP制造股持仓高2019/7/12021/6/30成长策略积极成长个股偏右侧买入2020/1/12021/12/31主题投资新能源主题高市盈率，行业内高成长性，制造股持仓高，盈利能力偏低，行业内盈利能力偏低资料来源：Wind、研究所、 基金策略迁移与业绩表现在基金策略迁移的模式探讨中，我们发现策略迁移的动机大致分为两类：一类是以升级投资框架（提升alpha）为目标；另一类则以适应市场变化（捕捉 beta）为目标；两者实则都是为了提升基金业绩。那么我们不禁要问：不同类型、不同频率的策

41、略迁移是否都能为基金带来收益？本节我们尝试从定量的视角进行解答。首先我们定义基金的策略迁移贡献，假设基金不发生策略迁移的收益作为基准，以迁移后的策略相对于基准的收益作为策略迁移的损益。同时为了剥离不同基金经 理 alpha 差异，我们均以策略指数的收益率作为代理变量，计算策略迁移贡献。图16：策略迁移贡献的计算示例图资料来源：研究所上图是基金策略迁移贡献的计算示例，基金在第一个阶段的投资策略为 A，随后在第二阶段迁移到策略 B。假设策略 A 指数在第二阶段的收益率为，策略 B 指数同期收益率为 ，第二阶段持续的报告期数量为 ，定义本次迁移的贡献为：_ = ；若发生多次迁移，则以全部_的均值作为

42、整体的策略迁移贡献：_ = 1 _ 。 =1我们以 5 年为观察期，选取区间内一直存续且基金经理未变更的基金作为样本，测算不同策略迁移频率下的迁移胜率、迁移贡献、区间收益，结果如下图所示。维度未迁移迁移1次迁移2次迁移3次迁移4次迁移大于5次趋势迁移胜率-55.1%60.0%50.8%47.3%44.7%迁移贡献-0.3%2.7%2.0%1.9%1.3%区间收益109.6%119.3%117.0%115.2%130.3%113.0%样本量656980805664迁移胜率-57.1%56.4%56.3%47.9%47.0%迁移贡献-1.5%2.7%3.7%3.3%1.5%区间收益89.7%104

43、.3%102.4%96.5%95.6%88.1%样本量416370714746迁移胜率-76.2%68.0%46.4%51.2%42.3%迁移贡献-1.3%1.8%-0.7%0.9%0.5%区间收益21.0%25.3%37.1%37.4%21.5%20.4%样本量172125232135图17：不同策略迁移频率下的胜率、赔率与区间收益比较，适度策略迁移的基金业绩更好2017-2021观察区间2016-20202015-2019数据来源：Wind、研究所我们在不同的时间窗口下都观察到类似的规律：从迁移胜率上看，策略迁移频率越高，整体的胜率越低。当 5 年迁移次数高于 5 次时，在所有窗口区间的胜

44、率都不足 50%。从迁移贡献和区间的整体收益表现看，都呈现先增高后降低的趋势，表明适度策略迁移的基金整体表现最佳。在相同的观察窗口和样本设定下，我们进一步测算了不同策略迁移模式下的迁移胜率、迁移贡献、区间收益，结果如下图所示。维度模式1模式2模式3趋势迁移胜率53.9%51.2%迁移贡献-0.3%2.5%区间收益109.6%126.8%117.3%样本量65114235迁移胜率52.7%54.2%迁移贡献-0.4%4.0%区间收益89.7%100.5%95.4%样本量4196201迁移胜率62.1%52.3%迁移贡献0.6%0.8%区间收益21.0%37.1%23.2%样本量173986图18

45、：不同策略迁移模式下的胜率、赔率与区间收益比较，三类模式各有优势2017-2021观察区间2016-20202015-2019数据来源：Wind、研究所模式 3 的迁移贡献在所有观察区间都优于模式 2，这意味着模式 3 的策略迁移更契合市场风格，在风格择时方面攫取了超额收益。但从整体收益上，模式 2 在所有观察区间都优于模式 3。由于基金的超额收益可以看作风格择时及选股 alpha 的总和，我们可以推断出模式 2 在选股 alpha 上做得更为出色。这两点结论也从侧面印证了我们对不同模式的策略迁移背后原因的猜测。总结来说，虽然从配置的角度我们更倾向投资策略稳定的基金，但适度、阶段性发生策略迁移

46、的基金表现出更好的市场适应性，业绩更为出色。从模式的角度，模式 3 的市场适应性更好，而模式 2 在整体业绩上更优。以上的结果说明了策略择时能力与整体业绩（或选股 alpha）一般存在此消彼长的关系。所以，两者兼顾的基金是市场上相对稀缺的。我们筛选了 2017-2021 观察窗口中具有显著策略择时能力、同时业绩出色的产品，详见下表中展示的基金产品。具体而言，我们首先排除迁移观察次数较少，难以区分实力与运气的产品；同时，要求近五年的基金业绩跑赢主动股基指数；在符合条件的基金中筛选出迁移贡献排名前 15 的基金。优选基金的迁移模式大多属于模式 3，迁移频率在 40%-60%之间，这些特征提供了更高

47、的迁移贡献空间。表7：策略迁移高胜率、高赔率的基金产品展示（2017-2021）基金代码基金简称基金经理管理起始日期迁移模式迁移频率迁移胜率迁移贡献五年收益率481006.OF工银瑞信红利林念2016-09-27模式 357.1%100.0%10.3%161.1%161219.OF国投新兴产业 LOF孙文龙2015-03-14模式 250.0%100.0%8.5%133.5%519056.OF海富通内需热点黄峰2014-12-17模式 363.6%80.0%8.5%262.9%481001.OF工银瑞信核心价值 A何肖颉2014-03-06模式 350.0%80.0%8.3%137.3%001

48、651.OF工银瑞信新蓝筹 A王筱苓2015-08-06模式 344.4%100.0%8.2%164.5%000803.OF工银瑞信研究精选宋炳珅2014-10-23模式 354.5%50.0%8.2%195.9%001714.OF工银瑞信文体产业 A袁芳2015-12-30模式 355.6%75.0%7.4%257.1%000940.OF富国中小盘精选 A曹晋2015-01-23模式 360.0%83.3%6.6%193.4%180031.OF银华中小盘精选李晓星2015-07-07模式 244.4%100.0%6.5%173.7%166001.OF中欧趋势 LOF周蔚文2011-08-16模式 345.5%80.0%6.2%138.5%001143.OF华商量化进取邓默2015-09-09模式 344.4%50.0%5.3%146.5%720001.OF财通价值动量金梓才2014-11-1