量化国盛金工“选基因子”系列研究基金经理能力圈广度、稀缺度与标签化选基

内容目录一、引言 3二、能力圈广度因子 5样本池和数据准备 5能力圈广度因子的构造 5能力圈广度因子测试 7三、能力圈稀缺度因子 能力圈稀缺度因子的构造想法 能力圈稀缺度因子的构造 能力圈稀缺度因子测试 四、基金综合能力FOF组合构建 因子增量检验 基于基金综合能力构建FOF组合 五、基金能力圈的标签化 基金能力圈画像 板块定向选基 筛选结果的业绩验证 六、总结 风险提示 图表目录图表偏股混合型基金指数和沪深300指数长期走势比较 3图表报告核心内容框架 4图表板块和中信一级行业的对应关系 5图表针对基金增仓股的评估区间选择 6图表基金主动增仓股在评估期胜率计算示意图 6图表基金A在T期的各板块权重以及胜率计算举例 7图表能力圈广度因子RankIC测试 8图表能力圈广度因子十分组测试（各组年化超额收益） 8图表能力圈广度因子Top50多头组合和885001.WI历史净值走势对比 8图表能力圈广度因子Top50多头组合分年度绩效 9图表基金A在T期的能力圈稀缺度得分计算示意图 图表能力圈稀缺度因子RankIC测试 图表能力圈稀缺度因子十分组测试（各组年化超额收益） 图表能力圈稀缺度因子Top50多头组合和885001.WI历史净值走势对比 图表能力圈稀缺度因子Top50多头组合分年度绩效 图表能力圈广度因子和稀缺性因子相关性 图表广度因子剥离稀缺度因子后的十分组效果（各组年化超额收益） 图表稀缺度因子剥离广度因子后的十分组效果（各组年化超额收益） 图表综合能力FOF组合构建步骤示意图 图表基金综合能力FOF组合净值走势 图表精选综合能力FOF组合分年度绩效 图表基金A在T期的能力圈画像雷达图 图表最新一期科技板块能力得分最高的20只基金（2026/03/31） 图表科技板块筛选基金与板块整体表现对比 一、引言A股市场的数据表明，长期而言，主动权益型基金相对市场宽基指数具备超额收益。然而，由于不同主动权益基金的风格差异往往较大，很多投资者无法确定基金经理的擅长板块，担忧其风格发生漂移，所以经常放弃配置主动权益型基金，转向风格确定性更高的被动型产品。因此，如果可以清晰地识别“主动权益基金经理擅长哪些板块”，相对准确地判断“基获取优秀基金经理主动管理带来的超额回报。图表1：偏股混合型基金指数和沪深300指数长期走势比较相对强弱（右轴） 万得偏股混合型基金指数 沪深300指4.0

3.03.53.02.52.01.5

2.52.01.51.00.5

1.00.0 0.5Brinson进行拆解，而对基金未来业绩的预测效果较差，难以直接用于构建基金组合。我们希望突破“只归因不预测”的传统模式，构造出对基金未来表现具备稳定预测效果的能力圈因子，使基金能力圈研究从复盘工具升级为选基工具。接下来，本文将从定量视角出发，构造包含基金能力圈广度、稀缺度的因子体系，将其落地为可实际投资的基金组合，并构建一套基金经理能力圈标签库。图表2：报告核心内容框架理二、能力圈广度因子能力圈广度因子旨在从持仓数据出发，定量衡量基金经理在多少个板块具备稳定的选股能力。其核心思想是：以基金在各板块的主动增减仓行为作为基金经理的决策信号，以主动增仓股票在后续评估区间的超额收益胜率作为选股能力的验证，再将这一胜率指标跨板块汇总，最终形成对基金经理能力圈“广度”的综合刻画。样本池和数据准备能力圈广度因子的构造和测试基于以下基金池和数据设定：基金样本池的确定个月的普通股票型、偏股混合型以及灵活配置型基金4只保留初始基金（若存在C/E/H/O等类别，只保留A类基金）行业与板块映射考虑到基金经理的能力通常聚焦在大类板块而非细分行业上，我们将中信一级行业映射到板块维度来进行能力圈的划分和定量刻画，如此操作也能提升板块内的股票样本量，使统计结果更加稳健。行业和板块的映射关系具体如图表3所示。图表3：板块和中信一级行业的对应关系板块 包含行业大金融 银行、非银行金融、综合金融大金融 银行、非银行金融、综合金融大制造 汽车、轻工制造、国防军工、机械、电力设备及新能源消费 家电、食品饮料、商贸零售、纺织服装、消费者服务、农林牧渔大制造 汽车、轻工制造、国防军工、机械、电力设备及新能源医药 医药钢铁、石油石化、煤炭、有色金属、交通运输、建材、建筑、房地产、大周期

电力及公用事业、基础化工港股 港股科技 计算机、通信、电子、传媒港股 港股理基金持仓数据及调仓频率我们在每年3月底和8月底公募基金年报和半年报披露之后，基于主动权益基金披露的全持仓数据计算能力圈广度因子；在其它月份的月末对因子值做前向填充，使因子覆盖范围从每年两次扩展为月度可用。能力圈广度因子的构造能力圈广度因子旨在衡量基金经理在多少个板块具备良好的选股能力，强调的是能力的整体水平。我们采用的衡量方法是：若一位基金经理在多个板块加仓的股票，未来都能稳定地获取超额收益，则说明其在这几个板块的整体选股能力较强，能力圈较广。基于上述逻辑，能力圈广度因子的构造可分为以下3个步骤：Step1：计算主动增减仓幅度计算基金在相邻两期（t-1期与t期）的持仓变动，为了剔除股价被动涨跌对持仓权重的影响，需要对权重进行价格涨跌幅调整：𝑤𝑖,𝑡1+𝛥𝑤𝑖=1+𝑖,[𝑡−1,𝑡]

−𝑤𝑖,𝑡−1其中，𝑤𝑖,t是基金对股票𝑖在𝑡期的持仓权重，𝑤𝑖,𝑡−1是股票𝑖的上期持仓权重，𝑟𝑖,[𝑡−1,𝑡]是股票𝑖在[𝑡−1,期间的涨跌幅并且 𝑤𝑖,𝑡 和

均在截面上进行了归一化处理。𝛥𝑤>1+𝑟𝑖,𝑡−1→𝑡

𝑖,𝑡−1 𝑖0表示表示基金经理主动增仓该股票，反之为主动减仓。Step2：计算增仓股的超额收益在获取了基金在最近报告期增仓了哪些股票之后，我们对这些增仓股的决策正确性进行评估，验证基金的选股能力。图表4：针对基金增仓股的评估区间选择报告期 评估区间 含义中报(0630) 7月1日→8月日 对于中报披露的增仓股，评估其披露后2个月内的表现年报(1231) 次年1月1日→3月31日 对于年报披露的增仓股，评估其披露后3个月内的表现理例如以中报（20240630）为例，20240831为基金中报的最晚披露日期，在这天我们可2024H1增仓了哪些股票，并且计算出它们在对应评估区间（20240701-时间轴说明完整计算过程：图表5：基金主动增仓股在评估期胜率计算示意图持仓变动计算区间 评估区间基金持仓变动：基金持仓变动：𝑤𝑖,股票𝑖

20240630

20240831（中报披露截止日期）𝑟𝑡𝑖增仓股超额收益增仓股超额收益:𝑟𝑖=𝑟𝑖,[1,−𝑟𝑟1,理Step3：个股维度超额收益→板块维度胜率→基金能力圈广度因子计算完增仓股在评估期内的超额收益后，接下来我们对基金在各板块的增仓胜率进行计算，具体来说：𝑊𝑖𝑅𝑡𝑠=𝑁(𝑠𝑠𝑟𝑡𝑖>0,𝑖∈𝑠)/𝑁𝑠其中，𝑊𝑖𝑅𝑡𝑠是基金在板块𝑠的胜率，𝑁(𝑠𝑠𝑟𝑡𝑖>0,𝑖∈𝑠)是基金在板块𝑠内超额收益为正的增仓股数量，𝑁𝑠是基金在板块𝑠的增仓股总数。最后，我们以板块权重对各板块胜率计算加权平均能，力得圈到广度因子，公式如下：𝐵𝐹=𝛴(𝑤𝑠×𝑊𝑖𝑅𝑡𝑠)/𝛴𝑤𝑠（𝐵𝑟𝑑𝑡𝐹是基金在板块𝑠𝑠是板块𝑠3只，否则该板块胜率标记为缺失。图表6：基金A在T期的各板块权重以及胜率计算举例板块板块权重增仓胜率权重×胜率大金融10%60%6%消费25%55%13.75%大制造20%65%13%科技30%70%21%大周期10%50%5%医药5%缺失(增仓不足3只)—理图表6展示了某个具体的计算案例，该基金在该期的能力圈广度因子为：𝐵𝑟𝑑𝑡𝐹𝑡𝑜𝑟𝐴,𝑇=Σ(板块权重×增仓胜率)/Σ有效板块权重=(6%+13.75%+13%+21%+5%)/(10%+25%+20%+30%+10%)=58.75/95=𝟎.𝟔𝟏𝟖𝐵𝑟𝑑𝑡𝐹𝑡𝑜𝑟值越大，则表明基金经理在多个板块都展现出了较强的选股能力，能力圈较广。能力圈广度因子测试38率的相关性，统计RankIC和RankICIR回测，计算每一组在未来一个季度的年化超额收益。7展示的是能力圈广度因子的RankIC测试结果，在回测期内，广度因子的RankIC5.27%，年化RankICIR8展示的是能力圈广度因子的十分组测试1组（得分最低组）的年化超额收益为-3.04%组（得分最高组）的年广度因子对基金未来表现具备较强的预测能力。图表7：能力圈广度因子RankIC测试 图表8：能力圈广度因子十分组测试（各组年化超额收益）4%3% 0.85%1.00%0.85%1.00%0.25%0.50%0.07%-0.32%-0.17%-1.80%1%0%

-3.04%G1

G3 G4 G5 G6 G7 G8 G9 G1050Top50偏股混合型基金指数（885001.WI）进行比较，偏股混合型基金指数可近似代表全市场主动权益基金的中位数表现。图表9：能力圈广度因子Top50多头组合和885001.WI历史净值走势对比可以看到，根据能力圈广度因子构建的多头组合，相对于全市场主动权益基金整体表现2026/05/29内，1.438.46%。图表10：能力圈广度因子Top50多头组合分年度绩效年份绝对收益基准收益超额收益波动率绝对收益最大回撤相对最大回撤夏普比信息比跟踪误差月度胜率201548.75%43.17%5.58%41.36%49.39%8.46%1.180.846.67%66.67%2016-11.18%-13.03%1.85%24.18%20.52%2.46%-0.460.792.35%58.33%201721.54%14.12%7.42%11.77%8.25%1.94%1.833.172.34%75.00%2018-23.56%-23.58%0.02%20.72%27.00%3.63%-1.14-0.013.28%50.00%201950.95%45.02%5.94%18.15%12.55%1.44%2.812.482.40%66.67%202059.06%55.91%3.15%24.57%18.22%6.55%2.400.734.32%41.67%202113.87%7.68%6.19%18.98%15.91%2.91%0.731.573.94%50.00%2022-17.64%-21.03%3.39%18.79%25.41%3.91%-0.940.694.90%58.33%2023-7.52%-13.52%6.01%11.06%16.75%2.60%-0.681.713.51%66.67%20249.47%3.45%6.02%18.53%16.23%5.73%0.510.946.44%58.33%202549.22%33.19%16.03%19.89%14.59%2.15%2.473.135.12%83.33%2026052934.01%11.78%22.23%25.50%12.23%3.18%1.331.9811.24%80.00%全样本期16.06%9.25%6.81%22.25%49.39%8.46%0.721.434.78%62.32%三、能力圈稀缺度因子能力圈稀缺度因子的构造想法在前一节中，我们构造了能力圈广度因子（𝐵𝑟𝑑𝑡𝐹𝑡𝑜𝑟），该因子通过衡量基金经理在多少个板块具备稳定的选股能力，刻画了能力的“宽度”。然而，在A股市场中，不同板块的竞争格局存在显著分化，板块间的“人才稀缺度”差异，为我们提供了一个新的选基视角：若一位基金经理的能力集中在稀缺度较高的板块上，意味着他具备了其他基金经理所不具备的差异化能力，为组合配置提供了更高的边际价值；反之，若一位基金经理的能力圈集中在热门板块上，即便其广度因子得分较高，其能力的“独特性”也相对有限。𝑙𝑢𝑠𝑖𝑖𝑦𝐹旨在捕捉基金经理所擅长板块的稀缺程度，识别具备差异化选股能力的基金。能力圈稀缺度因子的构造能力圈稀缺度因子的构造可分为3个核心步骤：Step1：计算板块层面的横截面稀缺度对于每一个板块𝑠（=的全部基金数量𝑁𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙(𝑠（选股胜率的计算方式与能力圈广度因子构建过程中定义的增仓胜率保持一致𝜃=0.6𝑁𝑔𝑜𝑜𝑑(𝑠,𝑡)。板块稀缺度定义为：𝑆𝑟𝑖𝑡𝑦(𝑠,𝑡)=1−

𝑁𝑔𝑜𝑜𝑑(𝑠,𝑡)𝑁𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙(𝑠,𝑡)该指标的经济含义是：如果某个板块中大部分参与基金都无法取得不错的选股胜率（即擅长该板块的基金很少），则该板块的稀缺度较高；反之，如果大部分基金在该板块都能做到“加仓涨”，则该板块的稀缺度较低。Step2：基金能力圈稀缺度截面得分有了板块稀缺度后，需要将其映射到基金层面。我们通过将基金擅长板块和不擅长板块的稀缺度做差，突出基金的能力圈稀缺程度差异化：𝐸𝑙𝑢𝑠𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦(𝑖,𝑡)=𝑆𝑟𝑖𝑡𝑦𝑔𝑜𝑜𝑑(𝑖,𝑡)−𝑆𝑟𝑖𝑡𝑦𝑏𝑎𝑑(𝑖,𝑡)𝑆𝑟𝑖𝑡𝑦𝑔𝑜𝑜𝑑

∑𝑠∈𝐺(𝑖,𝑡)𝑤𝑖,𝑠,𝑡−1∗𝑆𝑟𝑖𝑡𝑦(𝑠,𝑡)(𝑖,𝑡)= ∑ 𝑤𝑖,𝑠,𝑡−1𝑠∈𝐺(𝑖,𝑡)∑𝑠∉𝐺(𝑖,𝑡)𝑤𝑖,𝑠,𝑡−1∗𝑆𝑟𝑖𝑡𝑦(𝑠,𝑡)𝑠∈𝐺(𝑖,𝑡)𝑆𝑟𝑖𝑡𝑦𝑏𝑎𝑑(𝑖,𝑡)={

∑𝑠∉𝐺(𝑖,𝑡)

𝑖,𝑠,𝑡−1𝑟𝑖𝑡𝑦𝑔𝑜𝑜𝑑(𝑖𝑡)𝑆𝑟𝑖𝑡𝑦𝑏𝑎𝑑(𝑖𝑡)分别是基金𝑖擅长板块和不擅长板块按期初持仓权重𝑤𝑖𝑠,𝑡−1加权平均计算出的稀缺度。𝐺(𝑖𝑡)为基金𝑖𝑡擅长板块的集合。𝐸𝑙𝑢𝑠𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦(𝑖,𝑡)衡量的是基金经理在稀缺板块上展现优秀表现的能力，数值越高说明基金经理的能力越具有差异化特征。Step3：基金能力圈稀缺度得分在上一步𝐸𝑙𝑢𝑠𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦高位但开始下降的基金经理更值得关注。最终的因子形式为：𝐸𝑙𝑢𝑠𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦𝐹𝑡𝑜𝑟(𝑖,𝑡)=𝐸𝑙𝑢𝑠𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦(𝑖,𝑡)+𝛥𝐸𝑙𝑢𝑠𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦(𝑖,𝑡)即𝐸𝑙𝑢𝑠𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦𝐹𝑡𝑜𝑟图表11：基金A在T期的能力圈稀缺度得分计算示意图理能力圈稀缺度因子测试我们采用与广度因子相同的测试框架对稀缺度因子进行有效性检验。RankIC均值为4.52%RankICIR展示的是能力圈稀缺度因子的十分组测试结果，因子得分最低组的年化超额收益为-1.67%，因子得分最高组的年化超额收益为1.57%3.24%，分组效果较为单调。综上所述，能力圈稀缺度因子同样对基金未来收益具备较强的预测能力。图表12：能力圈稀缺度因子RankIC测试 图表能力圈稀缺度因子十分组测试（各组年化超额收益）RankIC 累计RankIC（右轴）0.30.20.10.00.30.20.10.0-0.1-0.2 765432 1201308302014022820140829201502272013083020140228201408292015022720150831201602292016083120170228201708312018022820180831201902282019083020200228202008312021022620210831202202282022083120230228202308312024022920240830202502282025082920260227

2.0%0.63%0.10%0.63%0.10%-0.3-0.81%1.0%0.5%0.0%-0.5%-1.0%-1.5%-2.0%-1

11.39%更进一步，我们基于能力圈稀缺度因子构建基金组合。我们在每筛季选度出末稀缺度因子得分最高的只基金，等权构建Top50多头组合，并与偏股混合型基金指数（885001.WI）进行对比。图表14：能力圈稀缺度因子Top50多头组合和885001.WI历史净值走势对比可以看到，能力圈稀缺度Top50多头组合长期具有较为稳健的超额收益。在回测期2016/01/01-2026/05/29内，Top5011.06%，年化超额收益为4.56%，超额信息比率为1.37，超额最大回撤为5.13%。图表15：能力圈稀缺度因子Top50多头组合分年度绩效年份绝对收益基准收益超额收益波动率绝对收益最大回撤相对最大回撤夏普比信息比跟踪误差月度胜率2016-11.60%-13.03%1.42%25.12%21.30%1.01%-0.460.771.86%58.33%201718.93%14.12%4.81%11.73%7.42%1.28%1.613.011.60%91.67%2018-25.41%-23.58%-1.83%20.85%28.04%2.94%-1.22-0.692.66%25.00%201951.67%45.02%6.65%18.45%13.19%1.54%2.803.112.14%75.00%202060.47%55.91%4.57%23.10%16.54%3.32%2.621.602.86%66.67%202113.90%7.68%6.22%17.20%12.57%2.31%0.811.793.47%66.67%2022-20.69%-21.03%0.34%19.02%26.90%4.52%-1.090.093.98%58.33%2023-13.33%-13.52%0.19%11.79%21.73%3.19%-1.130.072.74%50.00%20249.05%3.45%5.60%21.12%15.33%3.44%0.431.413.97%66.67%202551.53%33.19%18.35%19.46%12.42%3.07%2.653.655.03%91.67%2026052922.39%11.78%10.61%21.82%10.50%1.39%1.031.875.67%100.00%全样本期11.06%6.50%4.56%19.37%41.82%5.13%0.571.373.33%66.67%四、基金综合能力FOF组合构建在前两节中，我们分别构造了能力圈广度因子（𝐵𝑟𝑑𝑡𝐹𝑡𝑜𝑟）和能力圈稀缺度因子（𝑙𝑢𝑠𝑖𝑖𝑦𝐹𝑟本节内容，我们尝试将上述两个因子进行结合，构建效果更为稳健的基金组合。4.1因子增量检验16。图表16：能力圈广度因子和稀缺性因子相关性相关系数 相关系数均值0.60.50.40.30.20.120130830201403312013083020140331201408292015033120150831201603312016083120170331201708312018033020180831201903292019083020200331202008312021033120210831202203312022083120230331202308312024032920240830202503312025082920260331在此基础上，我们进一步关注：在剥离了两个因子之间的相关性成分之后，每个因子是我们在截面上将广度和稀缺度两个因子彼此做回归剥离：将广度因子对稀缺度因子做OLSOLS所示。图表17：广度因子剥离稀缺度因子后的十分组效（各组年化超额收益） 图表稀缺度因子剥离广度因子后的十分组效（各组年化超额收益）2.5%2.0%1.5%1.0%0.5%-0.27%-0.47%-0.27%-0.47%-0.92%-0.5%-1.0%-1.5%-2.0%-2.5%-2

0.19%

0.5

1.0%10.5%0.0%-0.5%-1.0%-1.5%

-0.95

0.76%0.76%

0.2从残差因子的分组测试结果来看，两个因子在相互剥离后依然能够提供有效信息。对于剥离稀缺度信息后的“纯广度因子”，第10组（因子得分最高组）的年化超额收益为1（因子得分最低组的年化超额收益为-2.14%，十分组收益呈现出明显4.13%几个高分组的单调性不够完美，但整体也具备一定的分组单调性。综合来看，两个因子Alpha信息，具备进行因子合成的基础。另外，值得注意的是，广度因子的优势主要体现在多头端：其Top50多头组合相对50WI.%年化超额端，低分组（G11.09%）的负超额幅度明显大于高分组（G100.56%）的正超额。因此，鉴于广度因子多头端选股能力突出、稀缺度因子空头端筛选能力更强，我们提出FOF样本剔除，从而实现二次优化。4.2基于基金综合能力构建FOF组合基于前文的分析，我们构造了基于基金综合能力的FOF组合，具体步骤如下：Step只基金，构成“广度Top50”基础池。Step2：再利用稀缺度因子做负向剔除。根据稀缺度因子的截面排序，在广度Top50组合中，剔除稀缺度排名处于全市场主动权益基金后50%的样本。Step3：我们对剩余基金进行等权配置，持有未来一个季度。图表19：综合能力FOF组合构建步骤示意图理FOF组合与偏股混合型基金指数（885001.WI）展示了综合能力FOF则罗列了其分年度绩效表现。图表20：基金综合能力FOF组合净值走势可以看到，组合在全样本期内实现了17.09%的年化收益，相较偏股混合型基金指数的7.84%67.39%1.527.18%。从分年度表现来看，组合仅在2018年微幅跑输主动股基平均水平，体现出较强的年度40%、2023年基金整体回撤较大的年份中，组合依然具备超额收益，表明该组合在市场下行阶段具备不错的防御能力。图表21：精选综合能力FOF组合分年度绩效年份绝对收益基准收益超额收益波动率绝对收益最大回撤相对最大回撤夏普比信息比跟踪误差月度胜率201551.16%43.17%7.99%41.28%48.76%7.07%1.241.246.45%75.00%2016-9.21%-13.03%3.81%24.31%20.38%1.61%-0.381.532.49%66.67%201720.82%14.12%6.70%11.80%8.66%2.84%1.762.482.71%75.00%2018-23.89%-23.58%-0.31%20.97%27.34%4.28%-1.14-0.084.07%50.00%201951.45%45.02%6.44%18.12%12.00%1.09%2.842.612.47%75.00%202058.98%55.91%3.08%24.45%18.12%6.61%2.410.734.23%50.00%202114.95%7.68%7.27%18.76%15.59%4.74%0.801.514.81%66.67%2022-15.71%-21.03%5.32%18.80%23.85%4.54%-0.840.945.68%58.33%2023-6.31%-13.52%7.21%10.99%16.92%2.38%-0.571.913.78%75.00%202410.75%3.45%7.30%18.99%16.86%6.76%0.571.017.26%66.67%202550.89%33.19%17.71%20.29%14.63%3.04%2.512.995.93%75.00%2026052934.42%11.78%22.64%25.93%12.53%3.34%1.331.9811.43%80.00%全样本期17.09%9.25%7.84%22.32%48.76%7.18%0.771.525.17%67.39%从组合横向对比来看，广度因子Top50（未经稀缺度因子剔除6.81%1.43Top504.56%，.（8%（）均有提升，验证了“先选广度、再筛稀缺”的叠加逻辑确实带来了增量。五、基金能力圈的标签化在前四节中，我们围绕“基金经理能力圈”这一核心概念，依次构造了能力圈广度因子和能力圈稀缺度因子，验证了二者的正交性与合成有效性，并提出了“广度Top50+稀缺低分剔除”的组合构造策略，从因子研究和组合构建的角度，证明了能力圈框架对基金未来表现的预测价值。本节我们进一步提出基金能力圈的标签化框架。具体包括两个层面的应用：一是从基金层面出发的“基金能力圈画像”，即为每只基金生成覆盖各板块的能力圈标签和可视化图表，直观展示基金经理在不同板块上的能力分布；二是从板块层面出发的“板块定向选基”，即在给定目标板块的前提下，基于板块能力标签筛选出在该板块具备突出选股能力的赛道型基金，作为主动版行业ETF的替代方案。基金能力圈画像基于板块能力标签，我们为每只基金生成了能力圈画像雷达图，以直观展示基金经理在不同板块上的能力分布。我们依然将基金的能力圈划分为七大板块：大金融、消费、大制造、医药、大周期、科技和港股，每个板块的具体能力打分计算参见第二、三部分，此处不再赘述。以下以某只基金A为例，展示基金的能力圈画像。图表22：基金A在T期的能力圈画像雷达图A的雷达图来看，该基金的能力圈呈现出明显的“科技50%板块定向选基能力圈标签的另一个重要应用场景是板块定向选基——当投资者看好某一板块的投资机ETF的替ETFAlpha秀的赛道型基金经理，不仅能实现对目标板块的长期较高权重配置，还能通过板块内的主动选股策略创造超额收益。基于能力圈标签的板块擅长基金筛选分为两步：Step50%选出的基金对目标板块具备持续且较高的配置权重。StepStep1的基金作为推荐列表。我们以科技板块为例，展示上述筛选流程的实际应用结果，如图表23所示。图表23：最新一期科技板块能力得分最高的20只基金（2026/03/31）基金代码基金名称基金公司基金经理赛道类型最新板块权重板块胜率013721.OF信澳景气优选A信达澳亚基金吴清宇科技67.8%100.0%018287.OF信澳优势产业A信达澳亚基金吴清宇科技67.7%100.0%010115.OF易方达远见成长A易方达基金武阳科技59.8%100.0%011891.OF易方达先锋成长A易方达基金武阳科技59.4%100.0%009855.OF中加新兴成长A中加基金于成琨,黄翱科技67.7%90.0%016372.OF信澳匠心严选一年持有A信达澳亚基金吴清宇科技68.8%90.9%009242.OF中加核心智造A中加基金于成琨科技67.6%90.0%519087.OF新华优选分红A新华基金赵强科技51.0%85.7%519158.OF新华趋势领航新华基金赵强科技50.2%83.3%001437.O