银河金工公募基金市场观察系列研究：主动权益基金发展现状与配置策略

目录Catalog一、主动权益基金发展现状 3（一）主动权益基金收益与份额趋势背离，近一年量化基金崛起 3（二）政策辅助完善基准推动高质量发展，市场“慢牛”利好主动权益 5（三）正向择券能力铸就主动权益投资潜力 8二、主动权益基金风格分类 9（一）主动权益基金样本池与风格定义 9（二）宽基行业基准分类 10（三）集中度风格分类 12（四）换手率风格分类 12（五）ESG风格分类 13三、主动权益基金定量指标 13（一）基金定量指标 13（二）定量指标有效性测试 14四、主动权益基金量化FOF策略 17（一）主动权益基金量化策略样本池 17（二）量化选基因子 17（三）主动权益基金量化策略回测结果 19五、风险提示 21一、主动权益基金发展现状过去十年是资产管理行业快速发展与变革的十年，十年间权益基金经历了从主动到被动、从主观选股到量化方法的变革，2019-2020年的牛市带来了主动权益基金规模的爆发，但2022-2023年熊市中主动权益基金跑输指数，导致投资者对主动权益基金的信心下降。2024年以来，A股市场重回牛市，伴随公募基金行业相关政策的出台，将推动主动权益基金在业绩基准等诸多方面深化改革，形成更加优质的行业生态，实现从量变到质变的积累。（一）主动权益基金收益与份额趋势背离，近一年量化基金崛起在权益基金中，定义普通股票型、偏股混合型和指数增强型基金为主动型权益基金，被动指数型基金为被动型基金。主动型基金超额表现改善，但份额下跌趋势尚未扭转。在A股牛市行情下，今年以来主动权益基金相对于中证800持续获得超额收益，其中普通股票型与偏股混合型基金中跑赢中证800的基金数量占比达到66%，2022年以来主动型基金跑输大盘的趋势得到扭转。但主动权益基金的份额仍然延续下跌趋势，可能源于投资者在基金上涨后倾向于获利了结，或解套后选择卖出，投资者对主动型基金的信心有待进一步提升。图1：主动型基金超额表改善，但额下跌趋势尚未扭转 图2：普通股票型与偏股合型基金赢中证800的比例上升1.801.601.401.201.000.800.60

35000300002500020000150001000050002013-12-012014-10-012013-12-012014-10-012015-08-012016-06-012017-04-012018-02-012018-12-012019-10-012020-08-012021-06-012022-04-012023-02-012023-12-012024-10-012025-08-01

4000300020001000

基金总数 跑赢中证800的基金数量占比（右轴）100%40%主动型基金VS中证800 主动型基金份额（亿份，右轴

0 0%2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025长期主动型基金规模占比下降，被动型基金占比上升。从规模占比来看，2013年底主动型基金规模占比为81.21%，至2025年9月30日已降低至42.91%，主动型基金规模已不及半数，但今年以来主动型基金规模占比下降的趋势有所减缓。今年以来随股市走牛，主动型基金规模回升，但回升速度尚不及被动型基金。图3：主动型和被动型基金规模（亿元）与主动型基金规模占比（右轴）50,000

90%40,000 80%30,000 70%20,000 60%10,000 50%0 40%主动型基金 被动型基金 主动型基金规模占比从基金份额来看，主动权益基金份额占比同样呈现下降趋势。从份额变化来看，2013年底主动型基金规模占比为77.33%，至2025年9月30日已降低至42.80%，主动型基金份额总量与占比下降的趋势目前尚未得到扭转。图4：主动型和被动型基金份额（亿份）与主动型基金份额占比（右轴）0主动型基金 被动型基金 主动型基金规模占比

80%70%60%50%40%基金类型的演变与基金收益表现密切相关，熊市主动型基金表现不佳导致投资者信心减退。2019-2020年牛市中普通股票型基金、偏股混合型基金获得了显著的超额收益，但在2022-2023年熊市中主动权益基金跑输市场，导致投资者对主动权益基金信心减退。图5：各类型权益基金2014-2025年度收益率表现（%）图6：各类型权益基金2014-2025年度最大回撤表现（%）量化基金近一年开始崛起。最近一年，伴随指数增强型基金的大量发行，量化基金市场显著扩容，普通股票型与偏股混合型的量化基金新发量亦有提升。2025Q4量化基金合计新发51只，其中增强指数型基金、普通股票型基金与偏股混合型基金分别有42、3、6只。量化基金大部分以多因子策略为Alpha策略的基础，叠加行业轮动、组合优化、风险控制等手段，以求获取超越业绩基准的投资回报。图7：新发量化基金按基金类型统计（只）6050403020102015Q12015Q22015Q12015Q22015Q32015Q42016Q12016Q22016Q32016Q42017Q12017Q22017Q32017Q42018Q12018Q22018Q32018Q42019Q12019Q22019Q32019Q42020Q12020Q22020Q32020Q42021Q12021Q22021Q32021Q42022Q12022Q22022Q32022Q42023Q12023Q22023Q32023Q42024Q12024Q22024Q32024Q42025Q12025Q22025Q32025Q4股票多空 灵活配置型基金 偏股混合型基金 普通股票型基金 增强指数型基金（二）政策辅助完善基准推动高质量发展，市场慢牛利好主动权益为落实2024年9月26日中央政治局会议以及新国九条关于稳步推进公募基金改革、推动证券基金机构高质量发展、支持中长期资金入市的决策部署，2025年5月7日，证监会印发《推动公募基金高质量发展行动方案》（以下简称《方案》）。《方案》共提出25条举措，要求公募基金在重回报、降费率、选择更有效的基准指数、提升基金权益类资产投资占比以及推动中长期资金入市等诸多方面进行改革。《方案》的发布反映了政策在推动资本市场高质量发展方面的一致性，有助于权益类基金产品市场长期高质量发展。表1：《推动公募基金高质量发展行动方案》要点一览政策要求政策细则优化基金运营模式，建立健全基金公司收入报酬与投资者回报绑定机制建立与基金业绩表现挂钩的浮动管理费收取机制强化业绩比较基准的约束作用，制定公募基金业绩比较基准监管指引加强透明度建设，提升信息披露的可读性、简明度和针对性稳步降低基金投资者成本，出台《公募基金销售费用管理规定》，合理调降公募基金的认申购费和销售服务费完善行业考核评价制度，全面强化长周期考核与激励约束机制改革基金公司绩效考核机制，全面建立以基金投资收益为核心的考核体系，三年以上中长期收益考核权重不低于80%强化监管分类评价的引导作用，投资者盈亏及占比等纳入基金公司评价指标体系，3年以上中长期业绩等指标加分幅度提升50%重塑行业评价评奖业态督促行业加大薪酬管理力度，建立健全与基金投资收益相挂钩的薪酬管理机制大力提升公募基金权益投资规模与占比，促进行业功能发挥加强监管引导与制度供给推动权益类基金产品创新发展，大力发展各类场内外指数基金优化权益类基金注册安排，实施ETF快速注册机制建立基金销售机构分类评价机制促进行业高质量发展，加快建设一流投资机构完善基金公司治理强化核心投研能力建设提升服务投资者水平支持各类基金产品协调发展，加大含权中低波动型产品、资产配置型产品创设力度，修订完善FOF、养老目标基金等产品规则优化行业发展格局夯实行业文化根基守牢风险底线，提升行业发展内在稳定性完善行业多层次流动性风险防控机制强化对基金长期投资行为的引导持续提升行业合规水平提高行业声誉管理、预期引导能力强化监管执法，将长牙带刺落到实处进一步加大法制供给严格行业机构股权及高管准入要求强化法规制度执行监 院对主动权益基金而言，《方案》突出了强化业绩比较基准的约束作用，明确基金产品业绩比较基准的设定、修改、披露、持续评估及纠偏机制，促使基金管理人在投资过程中关注长期性和稳健性。下文中，我们以普通股票型基金和偏股混合型基金来说明当前基金采取业绩基准的实际情况；由于基金比较基准多由多个指数按比例合成，我们定义基准中占比最高的指数为主指数。截至2025年11月，普通股票型挂钩基准指数的基金有1056支。其中基准主指数排名前两位分别为沪深300指数和中证800指数，基准主指数为沪深300的主动权益基金共计258只，占比%；中证800为120只，占比11.36%；前10名中各主指数类别主指数平均权重均在75%以上。而对于偏股混合型基金，挂钩基准指数有5037支，基准主指数排名前两位同样为沪深300中证800300为主指数基金数量有2072只，数量占比41.14%800有1057只基金，数量占比20.98%，比普通股票型数量更为集中。偏股混合型基金由于本身权益仓位要求低于普通股票型基金，前10主指数类别主指数平均权重位于65%-75%之间。表2：普通股票型主要追指数数量序（前10） 表3：偏股混合型型主要踪指数数排序（前10）指数名称数量数量占比指数名称数量数量占比平均权重沪深300指数25824.43%77.23%中证800指数12011.36%78.13%中证医药卫生指数646.06%75.08%中证500指数595.59%87.37%中证内地消费主题指数373.50%76.89%中证TMT产业主题指数272.56%76.11%中证红利指数242.27%85.00%中证高端装备制造指数232.18%76.30%中证新能源指数222.08%70.45%中证1000指数211.99%90.00%指数名称数量数量占比平均权重沪深300指数207241.14%67.20%中证800指数105720.98%66.94%中证500指数1783.53%68.85%中证医药卫生指数1492.96%65.97%中国战略新兴产业成份指数1472.92%67.45%中证红利指数1212.40%74.79%中证内地消费主题指数921.83%67.45%中证700指数611.21%72.21%中证高端装备制造指数470.93%71.70%中证数字经济主题指数420.83%69.52%主动权益基金目前以主流宽基指数为基准主指数仍然是市场常态，例如沪深300、中证800、中证500等，且主指数所占基准权重均较高，说明目前主动权益基金市场基准选择较为单一，基准选择可能无法真实反映主动权益基金的投资理念和投资策略。随着《方案》的落实，主动权益基金的基准选择将会得到进一步的规范，主动权益基金的基准选择更能体现基金的投资主体，从而反映出更为客观的超额收益。同时，从A股市场表现来看，自2022年至2024年9月，市场整体承压，主要宽基指数表现低迷，但主动权益基金的份额合计自2022年中至2023年一季度迎来小幅上涨，达到最高点3.02万万亿份，并自此回落至今年3季度，为2.36万亿份，回撤幅度接近30%。从指数2025年的表现来看，市场自今年7月以来的表现极为亮眼，市场进入牛市上涨区间，加之政策强调中长期资金入市，慢牛基调凸显，2026年牛市预期强烈。从主动权益基金的份额变化来看，其份额的增长和减少往往滞后于市场表现，这也与前文中投资者信心重塑需要缓冲时间的逻辑映证。在市场的强烈牛市预期下，未来主动权益基金的份额上涨空间巨大，加之政策对基准以及主动权益基金投资风格的规范以及多样化，主动权益基金具有可观的投资潜力。图8：常用基准宽基主指数累计收益率VS主动型基金份额变化

沪深300 中证800 中证500 主动权益基金份额（亿份）（右轴）

32000300002800026000240002200020000（三）正向择券能力铸就主动权益投资潜力主动基金的主动性，是其相对基准取得超额收益的关键。其中，最为主要的是管理人主动择时择券的能力，我们采用常用的基金择时择券定量分析模型T-M模型，进行主动型基金择时择券能力的定量观察，模型具体如下所示：2𝑟𝑃−𝑟𝑓=𝛼+𝛽1(𝑟𝑀−𝑟𝑓)+𝛽2(𝑟𝑀−𝑟𝑓)+𝜀其中，𝑟𝑃为第𝑃支基金实际收益率，𝑟𝑓为无风险收益率，𝑟𝑀为市场组合收益率，我们采用40%的沪深300、40%的中证500和20%的中债新财富指数收益率为市场组合收益率，𝛽1和𝛽2为两个风险系数。若𝛽2显著大于0，则说明基金管理人具有显著正向的择时能力，而如果𝜀显著大于0，则说明基金管理人具有显著正向的择券能力。我们选取上述普通股票型以及偏股混合型基金，剔除规模合计小于1亿元的基金，剔除成立时间在2024年以后的基金，剔除非初始基金，有效统计共计2233支。在T-M模型中的表现，如下表所示。其中，具有正向择时能力的占比37.26%，正向择券能力的有74.25%，但显著具有正向择时能力占比仅为7.61%，显著具有正向择券能力的为5.28%，虽然具有显著正向择时和择券能力的基金占比相对较少，但具有正向择券能力的基金占比较多。表：主动基金M择时能力数量占比正向择时能力83237.26%显著正向择时能力1707.61%正向择券能力165874.25%显著正向择券能力1185.28%从上述筛选过后的主动权益基金2025年以来的月度相对基准超额收益率箱型分布图（由于每月交易日数量有差异，我们在将当月超额收益率根据其实际交易日数量年化之后再除以12，得到当月月度收益率）来看。今年1-5月主动权益基金的月度超额收益率分布在0点左右，整体分布方差不大，说明1-5月大多数主动权益基金未取得超额收益。直至今年6-9月，箱型图分布整体上升，同时分布方差扩大，分布平均值上移，说明大多数主动权益基金取得了正向的超额收益，而今年8月恰巧处于市场上行较为迅速的月份，牛市超额收益显著，也与择券能力相对较强的逻辑相映证。图9：主动型基金2025年月度相对基准超额收益分布2025-01-27

2025-02-28

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2025-10-31100.00%80.00%60.00%40.00%20.00%0.00%-20.00%-40.00%-60.00%综上所述，尽管过去几年主动权益基金因主动性优势不明显和基准选择单一等问题经历了规模与信心的挑战，但其今年来表现回暖，在牛市中发挥正向择券能力的核心优势也依然存在，配合政策引导下中长期资金入市形成慢牛的市场环境以及基准选择的优化，主动权益基金在未来存在巨大的规模上涨空间以及市场投资潜力。二、主动权益基金风格分类（一）主动权益基金样本池与风格定义主动权益基金管理人虽然存在主动性，但不同的主动管理产品也存在不同的投资风格，基金的基准选择贴合其投资风格也是政策大力促进的方向之一。风格的划分存在不同的维度，例如从权益持仓来看，可划分市值风格、成长价值风格等；从基金管理人操作来看，可划分集中度、换手率等特征。了解主动权益基金在不同风格的分布，能够更直观地了解不同风格基金的收益特征及对应的配置机会。主动权益基金样本池我们首先在每个基金报告期（/半年报，从全市场所有普通股票型基金、增强指数型基金、偏股混合型基金、灵活配置型基金中，按照以下标准确定主动权益基金样本池：基金为初始基金；非定期开放基金，无最短持有期限制；在当前报告期的时间截面上，基金成立时间超过1在当前报告期的时间截面上，基金合计管理规模大于2亿元；4个季度，股票市值占基金资产净值比应全部大于等于604个季度股票市值占基金资产净值比平均值应大于等于70%。主动权益基金持仓风格：宽基基准或行业基准首先，如上文所述，每一支主动权益基金需要合理的基准选定，而不能简单地从基金报告中的基金进行笼统地定性归纳。我们从量化的角度出发，通过如下方法，将每一支主动权益基金归纳至相应的宽基指数或者行业基准：宽基基准：选定沪深3005001000200050以及创业板指共6常见的宽基指数作为宽基指数基准备选池。行业基准：选定SW一级行业（2021）作为行业分类基准，同时定义大类行业进行整合，具体如下：表5：大类行业对照表大类行业SW（2021）制造电力设备、军工、汽车、机械、环保、综合TMT电子、计算机、通信、传媒消费食品饮料、社会服务、家用电器、商贸零售、农林牧渔、轻工制造、纺织服饰、美容护理医药医药生物资源周期有色金属、基础化工、石油石化、煤炭、建筑材料、钢铁、建筑装饰、公用事业、交通运输金融地产银行、非银金融、房地产在每一个报告期，针对上述基金池中的基金拉取持仓数据，由于该数据仅在年报和半年报中有披露，因此我们在一季报和三季报的报告期采用该报告期之前年报/半年报持仓披露数据作为基准。根据每一支基金详细持仓数据，计算持仓的大类行业权重分布，如果权重排名第一的大类行业的持仓权重大于35%，且与权重排名第二的大类行业权重相差大于10%或仅有一种大类行业分布，则将基金分类至相应权重排名第一的大类行业，否则将基金分类为均衡型基金。在均衡型基金中，在每个报告期以前3个月为时间窗口，利用上述6只指数的日度收益率对基金的日度收益率进行回归。在回归系数中选取P-value0.05的系数作为有效系数，当最大的有效系数大于0.4时，我们认为该基金与对应宽基指数存在强正相关，并将该均衡型基金的基准认定为对应宽基指数，否则认定该基金为无宽基指数或行业基准。主动权益基金操作风格主动权益基金的宽基指数或基准能够反映基金的市值以及成长价值风格，除此以外，可有如下常用的风格分类指标。集中度：根据基金每一报告期前十大重仓股持仓占比，以时间截面上所有基金数据的1/32/3分位数为界，分为集中度高/中/低三类。换手率：根据基金年报/半年报披露的基金换手率，以时间截面上所有基金数据的1/32/3分位数为界，分为换手率高/中/低三类。ESG综合得分：根据基金年报/半年报由 计算的ESG综合得分，以时间截面上所有基金数据的1/3和2/3分位数为界，分为ESG得分高/中/低三类。以上风格标签更新频率均为依据基金公告每季度/每半年更新一次，如遇到个别基金报告期未披露相应分类指标数据，则在相应报告期内从基金池剔除相应基金。如某些指标未在全部季度报告期披露，例如换手率仅在半年报/年报中进行披露，则更改相应分类指标的统计口径至对应报告期频率。（二）宽基行业基准分类2019年12月31日至今，按照上述基准分类方法，归类为相应宽基指数基金的关于相应指数平均回归系数如下所示，所有上述相应宽基指数基准的平均回归系数均高于0.5，其中中证2000在2022年出现了3.05的峰值，但推测其由于样本池数量较少而参考意义不大。整体来说，根据上述方法选择的基金具有对相应指数的强相关性、强风格暴露。而从报告期往后未来3个月的收益率来看，几种不同宽基指数类别的收益率大体相持，维持相同的波动变化趋势。图10：宽基指数基准基金应平均回系数变化 图11：宽基指数基准基金告期后3月收益率变化（%）3.532.521.510.50

中证1000 中证2000 中证500创业板指 沪深300 科创50

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中证1000 中证2000 中证创业板指 沪深300 科创50 大类行业方面，除去2020年以外，根据上述方法所筛选出来的行业基准基金在相应大类行业的成分权重平均占比均高于50%，说明对应基金对于相应的大类行业风格具有强暴露。从收益率上来看，各个大类行业整体收益率整体变化趋势同样区别不大。图12：行业指数基准基金在对应行业上的权重平均占比（%）图13：行业指数基准基金报告期后3个月收益率变化（%）

TMT 制造 医药消费 资源周期 金融地产

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TMT 制造 医药消费 资源周期 金融地产 不同的宽基指数以及行业基准，代表着基金的不同风格，例如以沪深300为基准是典型的大盘配置风格，以科创50为基准是明确的成长风格配置。通过上述对基金基准的分类，能够根据对应的策略需要，更为明确地筛选相应大盘/小盘、成长/价值以及行业风格的主动权益基金。（三）集中度风格分类基金持仓越集中，往往代表其所暴露的非系统性风险更高，我们计算了连续12个报告期上述集中度指标分组中，不同组别在相应报告期前3个月相对于上证综指（000001.SH）日频CAPM模型回归的Alpha值的绝对值，作为非系统性风险的指标度量。可以看出，高集中度基金所收到的平均3类基金收益率变化基本重合，对非系统性风险的暴露，并不会影响其平均收益率的变化趋势，集中度适合作为基金分类指标。图14：三类主动型基金平非系统性险变化 图15：集中度风格基金报期后3个收益率变化（%）2019-12-012020-04-012019-12-012020-04-012020-08-012020-12-012021-04-012021-08-012021-12-012022-04-012022-08-012022-12-012023-04-012023-08-012023-12-012024-04-012024-08-012024-12-01

中 低 高

02019-12-012020-04-012019-12-012020-04-012020-08-012020-12-012021-04-012021-08-012021-12-012022-04-012022-08-012022-12-012023-04-012023-08-012023-12-012024-04-012024-08-012024-12-01

中 低 高（四）换手率风格分类从换手率角度来看，由于基金换手率仅在半年报/年报公布，因此我们仅半年计算一次基金换手率对基金进行分类。不同的换手率风格最为直观的区别就是对于成分股的平均持仓时间，我们计算了报告期过去半年3类换手率风格基金的平均持仓时间，抵换手率的平均持仓时间普遍最长，在2023年年报期达到峰值2.2年左右，高换手率维持在0.2年左右，即两个半月。同样，3类换手率风格分类的基金平均未来收益率基本一致，换手率可以作为良好的风格分类指标。图16：三类主动型基金报告期前半年平均持仓时间变化（年）图17：换手率风格基金报告期后3个月收益率变化（%）2.521.510.50

中 低 高

50

中 低 高 （五）ESG风格分类从ESG评分的分类角度，我们讨论每个3类主动权益基金中万得ESG评级高于BB等级，即万得ESG评级为BBB级别以上的基金规模比例。截至去年年中，高ESG评分类别全为BBB及以上基金，而低ESG评分类别几乎不包括BBB及以上等级基金，类别对于高ESG评级基金的暴露区别明显。同样，3种类别的未来平均3个月收益率情况基本相同，ESG评分的分类方法能够好地构建对基金ESG风格暴露有需求的主动权益基金配置策略。图18：三类主动型基金得ESG评大于模比例变化 图19：ESG风格金报告期后3个月益率变化（%）中 低 高 中 低 高1.210.80.60.40.20

302520151050-5-10-152019-12-312020-03-312019-12-312020-03-312020-06-302020-09-302020-12-312021-03-312021-06-302021-09-302021-12-312022-03-312022-06-302022-09-302022-12-312023-03-312023-06-302023-09-302023-12-312024-03-312024-06-302024-09-302024-12-312025-03-31表6：主动权益基金定量指标

在完成了主动权益基金样本池构建与风格划分后，我们需要从多维度对主动权益基金的特征与业绩表现进行观察，从中选出长期收益稳健的优质基金。因此，我们从收益、风险、择时能力、持有人结构等多维度构建了基金定量指标，并在不同细分样本池中对因子进行有效性测试，以反映不同行业市值风格下基金定量指标的表现。（一）基金定量指标主动权益基金定量特征的刻画，除了最基础也是最核心的收益与风险之外，可以是多角度多方面的。我们选取8种较为常见的角度，分别为：收益率、风险、风险调整后收益、业绩稳定性、Alpha（超额收益）、择时能力、基金规模以及持有人结构。针对每个不同的角度类别我们找3至4个常用的定量指标，具体计算方法如下表所示。指标类别指标名称指标描述收益年化收益率基金截至报告期近1年的年化收益率牛市收益弹性300480300020收益率相对沪深300收益率超额的均值。熊市收益韧性3004803000日收益率相对沪深300收益率超额的均值。牛市弹性+熊市韧性以上两个因子之和风险波动率基金截至报告期近1年的年化波动率下行波动率基金截至报告期近1年的年化下行波动率最大回撤基金截至报告期近1年的最大回撤Beta480CAPMBeta风险调整后收益Sharpe基金截至报告期近1年的年化Sharpe比率Sortino基金截至报告期近1年的年化Sortino比率alar1ar比率信息比率基金截至报告期近1年的相对于上证综指的年化信息比率。业绩稳定性Sharpe比率稳定性基金截至报告期近480日中120日的滚动Sharpe比率处于样本池前50%的频率Sortino比率稳定性0日中0orio%alar0日中0alar%收益率排名胜率基金截至报告期近480日中120日收益率相对于样本平均收益率的胜率AlphaCAPMAlpha0Ma值TMa48040300+40500+20TMAlpha值HMha48040300+40500+20HMAlpha值择时能力TMBeta248040300+40500+20HMBeta2值HMBeta248040300+40500+20HMBeta值规模基金份额基金截至报告期的份额（万份）基金份额变化率基金截至报告期相对于上个报告期份额的变化率（%）基金规模基金截至报告期的规模（亿元）基金规模变化率基金截至报告期相对于上个报告期的规模变化率（%）持有结构机构持有比例基金截至报告期机构持有人持有份额的比例（%）（仅在年报/半年报）机构持有比例变化（（）管理人员工持有比例基金截至报告期管理人员工持有份额的比例（%）（仅在年报/半年报）管理人员工持有比例变化（（）（二）定量指标有效性测试结合前文的分类方法，我们采用基准的宽基指数分类方式，针对每一个报告期的基金池样本，分别计算从2019年12月31日至2025年3月31日时期内，基金池基金的在报告期截面的各个指标关于其未来3个月收益率的平均IC值，对上述因子进行测试。收益在计算平均IC过程中，如果某一报告期某一类别基金数量小于10只，则跳过计算该报告期，从不同宽基指数基准基金近1年年化收益率和未来3个月收益率的平均IC值来看，所有宽基指数类别均为正数，以中证2000指数为基准的基金各时期平均IC值最大，代表其对收益率因子的正相关性最强，呈现对过去收益率的动量特性。表7：收益率类因子宽基指数分类平均IC值因子名称中证1000中证2000中证500创业板指沪深300科创50年化收益率0.090.250.120.080.140.11风险风险类因子方面，4个风险类指标的平均IC值在4类非科创类宽基指数基准的主动权益基金中绝对值表现较小，没有出现强相关性，证明非科创类宽基指数基准分组对于风险类因子并不敏感。相对较为敏感的为科创类指数，科创50以及创业板指，均存在平均IC的绝对值大于0.1的指标，其中科创50对Beta的平均IC值为0.2，存在较为强烈的正相关。表8：风险类因子宽基指数分类平均IC值因子名称中证1000中证2000中证500创业板指沪深300科创50波动率0.000.04-0.01-0.12-0.070.04下行波动率0.010.05-0.03-0.13-0.090.01最大回撤0.000.01-0.04-0.10-0.100.02Beta0.02-0.01-0.01-0.06-0.060.20风险调整后收益风险调整后收益因子上，6类宽基指数基准基金普遍呈现正相关，其中中证2000在4个风险调整后收益因子的平均IC为0.22-0.23，存在较强的正相关，沪深300、中证500以及科创50的平均IC也在0.1左右，风险调整后收益因子对其也存在一定的预测能力。表9：风险调整后收益类因子宽基指数分类平均IC值因子名称中证1000中证2000中证500创业板指沪深300科创50Sharpe0.070.230.130.040.120.09Sortino0.070.230.130.050.120.09alar0.050.230.130.040.120.10信息比率0.070.220.130.020.090.10业绩稳定性业绩稳定性类因子上，宽基指数基准的类别对该类因子普遍不敏感，平均IC的绝对值表现最好为科创50，在Sharpe比率稳定性和Calmar比率稳定性因子上显现出一定正相关，但绝对值最大仅为0.08，因子暴露不明显。表10：业绩稳定性类因子宽基指数分类平均IC值因子名称中证1000中证2000中证500创业板指沪深300科创50Sharpe比率稳定性0.030.000.03-0.050.020.08alar0.04-0.010.02-0.050.020.07Sortino比率稳定性0.050.030.00-0.030.04-0.02收益率排名胜率0.05-0.07-0.02-0.030.030.00AlphaAlpha类因子通常表示主动权一基金中基金经理的择券能力，6种宽基指数基准类别中，中证2000对Alpha类因子的平均暴露最高，其对TMAlpha因子的平均IC为0.28，具有正相关。其余类别中，沪深3003个因子中具有较高的平均IC，同样为正相关。表11：Alpha类因子宽基指数分类平均IC值因子名称中证1000中证2000中证500创业板指沪深300科创50CAPMAlpha0.070.230.090.070.130.05TMa0.090.280.030.080.140.05HMha0.100.220.000.080.10-0.03择时能力TM和HM模型对择时能力的判断标准本质上在于基金资产风险与市场系统性风险之间随着市场上证或者下跌相关程度的变化方向。6种宽基指数类别中，中证2000对两个择时能力类因子暴露最多，平均IC值均为-0.17，呈现负相关，其余类别并未出现平均IC绝对值大于0.1的指标，对择时能力类因子相对不敏感。表12：择时能力类因子宽基指数分类平均IC值因子名称中证1000中证2000中证500创业板指沪深300科创50TMBeta2-0.06-0.170.06-0.07-0.05-0.02HMBeta2-0.07-0.170.05-0.06-0.04-0.01规模规模类因子种，中证2000基准类别对基金规模的暴露最高，平均IC为-0.17，呈现负相关，代表规模越大，未来基金所取得的收益率可能就越低，但其对基金规模的变化率因子呈现正相关，代表在中证2000组别中，规模越小，但增长迅速的基金更容易取得高收益。其他类别中，中证1000在基金规模具有相对强的因子暴露，同样呈现负相关，其余类别对规模类因子较为不敏感。表13：规模类因子宽基指数分类平均IC值因子名称中证1000中证2000中证500创业板指沪深300科创50基金份额-0.09-0.14-0.06-0.09-0.070.03基金份额变化率0.04-0.04-0.03-0.030.030.05基金规模-0.10-0.17-0.09-0.08-0.070.04基金规模变化率0.040.110.01-0.020.03-0.01持有人结构计算时期内，6类宽基指数基准基金中，中证1000对于机构持有比例因子具有较高的暴露，呈现正相关性，中证500对机构持有比例和管理人持有比例的平均IC的绝对值也较为显著，同样呈现正相关性。表14：持有结构类因子宽基指数分类平均IC值因子名称中证1000中证2000中证500创业板指沪深300科创50机构持有比例0.13-0.020.120.110.100.02机构持有比例变化0.040.060.07-0.020.03-0.01管理人持有比例0.020.030.110.080.04-0.08管理人持有比例变化-0.01-0.020.050.070.010.03四、主动权益基金量化FOF策略基于前文的讨论，我们选择有效性较强的指标构建主动权益基金量化FOF策略，以期尽可能实现超越市场大盘表现的收益。下文中，我们将以最常见的宽基指数沪深300为基准，从主动权益基金样本池中优选长期收益稳健的基金。（一）主动权益基金量化策略样本池样本池的定义方法与前文一致，此处不再赘述。截至最新一期2025年9月30日，样本池中共有2017只基金。1827191720282028182719172028202820162006197719572031195819932004201715781651171218049769721098124413301356146125002000150010005000（二）量化选基因子根据因子有效性测试结果，主动权益基金量化策略采用的因子及权重如下表所示。表15：量化选基因子列表与权重因子类型大类因子总权重因子名称单因子权重收益10%牛市弹性+熊市韧性10%风险10%最近6月最大回撤2%最近6月最大回撤3%最近1年最大回撤5%风险调整后收益20%最近6月lar10%最近6月信息比率3%最近1年信息比率7%业绩稳定性50%Sharpe比率稳定性roar收益率排名胜率Alpha10%TMa5%HMha5%除此之外，我们统计了不同集中度与换手率风格基金的未来收益表现，并计算了基金换手率与前十大重仓股占比两个因子的RankIC，我们发现，基金未来3月收益率与换手率整体呈正相关，与集中度整体呈负相关，即灵活调仓、集中度低的基金相对更容易实现超额。图21：基金报告期换率RankIC测结果 图22：前十大重仓股比RankIC测结果0.40.30.20.10

RankIC 累积RankIC

10.80.60.40.20-0.2

0.20.10

RankIC 累积RankIC

0.40.20-0.2-0.4-0.6-0.8-1-1.2 因此，在前文根据风险收益相关特征得到的定量结果基础上，我们进一步根据操作特征进行了如下调整：1）集中度：高集中度基金对应乘数0.9，中集中度对应乘数1，低集中度对应乘数1.1。表16：集中度与换手率乘数

换手率：高换手率基金对应乘数1.1，中换手率对应乘数1，低换手率对应乘数0.9。调整后结果：风险收益定量结果分别乘以集中度乘数和换手率乘数，即为最终结果。汇总乘数结果如下表。基金操作风格高集中度中集中度低集中度高换手率1.1×0.9=0.991.1×1=1.11.1×1.1=1.21中换手率1×0.9=0.91×1=11×1.1=1.1低换手率0.9×0.9=0.810.9×1=0.90.9×1.1=0.99（三）主动权益基金量化FOF策略回测结果主动权益基金量化FOF策略回测区间为20191231日至今，每季度最后一个交易日调仓，交易费用为双边0.5%。每期从全样本池中选择定量表现较优的50只基金，等权配置构成策略持仓。为检验策略效果，我们分别以沪深30050%万得普通股票型基金指数+50%万得偏股混合型基金指数为基准，检验策略的超额收益表现。基准：沪深3002019年12月31日至2025年12月19日，主动权益基金量化FOF策略实现年化收益12.48%，相比基准沪深300实现年化超额收益10.05%Sharpe比率和Calmar比率分别为0.6789、0.3045，最大回撤为-40.99%；策略超额收益的Sharpe比率和Calmar比率分别为0.94220.5327，最大回撤为-18.86%，月度胜率为68.06%。策略在2020-2022年间相对沪深300指数超额显著，2023-2024年跑输沪深300，但考虑到主动权益基金在该段时间整体业绩欠佳，策略跑输宽基指数的幅度在可接受范围内；今年以来策略超额显著，说明主动权益基金量化FOF策略整体有效。图23（300）2.11.91.71.51.31.10.92019/12/312020/2/292019/12/312020/2/292020/4/302020/6/302020/8/312020/10/312020/12/312021/2/282021/4/302021/6/302021/8/312021/10/312021/12/312022/2/282022/4/302022/6/302022/8/312022/10/312022/12/312023/2/282023/4/302023/6/302023/8/312023/10/312023/12/312024/2/292024/4/302024/6/302024/8/312024/10/312024/12/312025/2/282025/4/302025/6/302025/8/312025/10/31

主动权益基金量FOF策略 沪深300 超额收益（右轴）

1.91.81.71.61.51.41.31.21.11数据截至2025.12.19表17（300）组合名称年化收益率年化波动率Sharpe比率alar最大回撤月度胜率主动权益基金量化FOF策略12.48%20.43%0.67890.3045-%56.94%沪深3001.91%18.99%0.19500.0420-%47.22%超额收益10.05%10.79%0.94220.5327-%68.06%数据截至2025.12.191.基准：50%万得普通股票型基金指数+50%万得偏股混合型基金指数20191231日至20251219日，主动权益基金量化FOF策略相比基准50%万得普通股票型基金指数+50%万得偏股混合型基金指数实现年化超额收益4.33%，策略超额收益的Sharpe比率和Calmar比率分别为0.8248、0.4588，最大回撤为-9.44%，月度胜率为62.50%。策略在回测区间内业绩表现不逊于主动权益基金的平均水平，说明主动权益基金量化FOF策略有效。图24：主动权益基金量化FOF策略回测净值表现（基准为50%万得普通股票型基金指数+50%万得偏股混合型基金指数）2.11.91.71.51.31.10.92019/12/312020/2/292019/12/312020/2/292020/4/302020/6/302020/8/312020/10/312020/12/312021/2/282021/4/30202