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概述
选股能力分析方法探讨。当前市场通行的度量选股能力的方法为计算选股超额收益。该方法虽然能较好的描述基金经理在个股选择上的收益情况，但并不能全面反应基金经理的选股能力：首先，该方法并不适用于所有类型的基金经理，部分淡化选股的基金经理无需重点评价其选股能力；其次，未考虑可能会影响结果准确性的因素；再次，对于持仓切换相对频繁的基金经理，披露的节点持仓和真实持仓偏差或较大，该方法度量可能存在较大偏差；最后，该方法视角相对单一，我们认为还有一些对于分析基金经理选股能力较为重要的视角需要补充。
不同投资策略基金经理的分析框架。对于投资方法以自上而下为主的基金经理，资产配置和行业配置是重点分析方向。对于投资方法以自下而上为主的基金经理，重点分析基金经理的行业配置、个股选择以及交易收益等维度。
低换手选股基金经理选股能力的分析框架。在持仓相对行业超额收益率的加权平均值基础上，需要综合考量不同行业、不同市场环境、不同配置比例、不同选股视角等因素的影响。
中高换手选股基金经理选股能力的分析框架。需要补充对于交易收益等维度的分析。
分析基金经理选股能力的其他重要视角。在此前框架的基础上，还需要综合考量基金公司的股票池、选股收益的来源与理念的一致性以及所选个股的其他标签视角。
选股能力分析框架总结。纯定量分析只能尽量追求“模糊的正确”。我们需要结合基金经理的定期报告、公开访谈、调研等更多维度的定性视角，更全面地分析基金经理持仓背后的逻辑，以定量+定性的视角对基金经理选股能力进行综合判断。
风险提示。本报告中为基金研究方法的客观介绍，所涉及的观点不构成任何投资建议。
在本系列第一篇《“基”微成著系列（一）：主动权益基金分析框架概述》中，我们介绍了在分析基金经理能力圈时，除了关注其历史业绩表现之外，还需要分析其业绩背后的原因，判断其业绩在未来是否可持续，因此需要对基金经理的能力圈进行更深入的刻画。本篇报告旨在探讨基金经理选股能力的分析框架。
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选股能力分析方法探讨
对于基金经理选股能力，当前市场通行的度量方法为，计算基金经理所持有个股在固定区间内相对行业指数的静态超额收益率，然后以持仓占比为权重进行加权平均，得到基金经理的选股超额收益。其中，超额收益的计算区间通常选择持仓时点未来一个完整季度、持仓时点过去一个完整季度或者持仓时点前后各一个半月。计算公式为：
其中，
为p基金在t时点持有i个股的权重；
为p基金在t时点对应区间内i个股的收益率；
为t时点对应区间内i个股所属行业指数的收益率。
我们认为，该方法虽然能较好的描述基金经理在个股选择上的收益情况，但并不能全面反应基金经理的选股能力：首先，该方法并不适用于所有类型的基金经理，部分淡化选股的基金经理无需重点评价其选股能力；其次，未考虑可能会影响结果准确性的因素；再次，对于持仓切换相对频繁的基金经理，披露的节点持仓和真实持仓偏差或较大，该方法度量可能存在较大偏差；最后，该方法视角相对单一，我们认为还有一些对于分析基金经理选股能力较为重要的视角需要补充。
基于以上问题，我们尝试在本文对不同类型、不同视角下的基金经理选股能力给出分析框架。
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不同类型基金经理的分析框架
在本系列第一篇《“基”微成著系列（一）：主动权益基金分析框架概述》中，我们分析过，方法论以自上而下为主和方法论以自下而上为主的两类基金经理，其投资逻辑、投资框架、投资流程、投资侧重均有不同，我们应着重分析其不同维度的能力。
对于投资方法以自上而下为主的基金经理，我们需要重点分析基金经理在资产配置、行业配置等方面的能力。其中，对于中高频择时的基金经理，可以相对淡化个股选择的分析；对于低频择时的基金经理，可以将个股选择纳入分析框架。
对于投资方法以自下而上为主的基金经理，我们可以相对淡化资产配置维度的分析，将分析重点放在基金经理的行业配置、个股选择以及交易收益等维度。聚焦到选股能力维度，对于低换手基金经理而言，可以通过基金定期披露的持仓数据进行个股选择维度的相关分析；对于中高换手基金经理，由于公募基金定期披露的持仓信息并不能完全代表基金经理的实际持仓，因此在分析静态持仓的个股选择效果之外，还需要分析实际基金净值与根据披露的持仓数据所模拟的净值之间的差异，即交易收益。
在下文中，我们分别探讨低换手和中高换手基金经理的选股框架。
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低换手基金经理选股能力的分析框架
当前市场通行的对于基金经理选股能力的度量方法，主要是衡量基金经理静态持仓的行业超额收益率，我们认为以下几个因素可能会影响选股能力的评价结果。
3.1 不同行业内获取超额收益的难度不同
由于不同行业的商业模式不同，所处生命周期不同，其基本面的特征往往存在分化，再叠加市场上投资者的不同投资策略，导致不同行业的股价表现往往存在差异。因此，在不同行业内获取超额收益的难度并不相同。
以大消费板块为例，我们统计了主动权益基金在2018年末以来所持仓的大消费板块内个股，相对行业指数在季末时点未来一个完整季度内的超额收益分布情况。可以发现，即便同属于大消费板块，不同行业内个股的超额收益分布存在明显分化。
例如在食品饮料行业中，季度超额收益的最高值为149%，远低于轻工制造行业的358%，在所有大消费行业中位于5/8；季度超额收益的中位数为-3%，在所有大消费行业中位于8/8；季度超额收益的均值为-2%，在所有大消费行业中位于8/8。整体来看，相对于大消费板块内的其他行业，在食品饮料行业内选股获得超额收益的难度相对更高。
我们认为，当前市场通行的对于基金经理选股能力的度量方法，会受到基金经理所配置的行业获取超额收益难度不同的影响。因此，本文在计算基金经理超额收益时，会在行业内进行标准化后，再在不同行业间进行汇总。
3.2 不同市场环境下获取超额收益的难度不同
此外，从基金经理的角度出发同样可以验证我们的思考。由于不同基金经理自身的投资理念存在差异，符合其投资框架的个股也会有所不同，当行业处于不同涨跌状态下，基金经理的选股收益表现也会有所分化。例如，基金经理A的投资理念注重安全边际，从性价比出发，寻找价值被低估的标的，或者估值合理但可以持续成长的优质标的。因此，在食品饮料行业上涨时，获得的超额收益较为有限，但是在该行业下跌时，相对更能获得正向选股超额收益。又如基金经理B的投资方法较为看重景气度，选择好行业中的好公司。因此，在电力设备行业上涨时，可以获得较为明显的超额收益，但是在行业下跌时，回撤也相对较大。
整体来看，即便两位基金经理在各自行业内的选股超额收益排名都处于前40%左右，但是在区分行业上涨和行业下跌状态后，可以发现两者的超额收益标准分会存在较为明显的分化。
我们认为，在计算基金经理选股超额收益标准分的同时，需要考虑市场环境的影响。因此，本文在计算基金经理超额收益标准分时，会分别统计基金经理在行业上涨阶段的超额收益以及下跌阶段的超额收益后，在行业内进行标准化，再在不同行业间进行汇总。
3.3 不同基金经理在单一行业的配置比例不同
由于在计算基金经理选股超额收益标准分时，需要将不同基金经理的选股超额收益在行业内进行标准化。在实际计算中，会存在部分基金经理在某一行业内的配置比例相对较低的情况，或是由于基金经理在该行业内选股数量较少，主要配置行业龙头标的或者更具弹性的标的，在行业出现趋势性行情的阶段可能表现较好，使得基金经理在行业内选股超额收益排名靠前。
我们认为，基金经理的能力圈是建立在投资偏好之上的，只有在基金经理在行业内配置比例较高且选股效果较好，才能在一定程度上说明基金经理在该行业内具备选股能力，配置比例较少的操作并不能反应基金经理的实际选股能力。
因此，本文在计算基金经理超额收益标准分时，对于平均配置权重低于5%的行业，不纳入计算。
3.4 不同基金经理的选股视角不同
在此前的分析中，其实隐含了基金经理的选股视角是从行业维度出发的假设，但是在实际情况中，部分基金经理的选股视角是从产业链维度出发，例如2020年以来的新能源车、光伏等产业链。基金经理在进行产业链相关标的的选择时，往往会存在跨行业的情况。例如在新能源车产业链中，部分新能源车主题基金经理会配置属于有色金属行业的锂矿相关标的，而该标的选择更多是基于新能源车产业链的逻辑而非基于周期逻辑进行配置。因此，我们需要补充以产业链维度视角进行选股的相关分析。
以新能源车产业链为例，首先，我们需要框定新能源车产业链涉及的个股标的。我们统计了公募基金业绩比较基准中新能源车的相关指数，选择其中基金跟踪数量及规模较大的指数作为基准，将指数成分股作为新能源车产业链的相关股票池。在此基础上，统计纳入计算的基金样本。所筛选的基金需要满足：1）基金经理任职覆盖完整计算区间；2）期间平均权益仓位超过60%；3）期间平均规模超过2亿元；4）相关持仓的占基金净值比超过20%。此后，计算基金经理所选个股相对基准指数的超额收益，并按本文此前介绍的计算方法进行汇总。
下表列示出了4只具有代表性的基金在新能源车产业链内选股超额收益的统计情况。基金C在产业链上涨及下跌阶段均展现出了不错的选股超额收益；基金D在产业链下跌阶段展现出了不错的选股超额收益，但在产业链上涨阶段选股效果较弱；基金E在产业链上涨阶段展现出了不错的选股超额收益，但在产业链下跌阶段选股效果较弱；基金F在产业链上涨及下跌阶段选股超额收益表现均较弱。
此外，我们也可以从持仓标的的市值等风格维度出发，分别统计基金经理对于不同市值标的的选股能力。例如可以统计基金经理在中小盘中的选股能力。
3.5 部分低换手基金经理的交易收益仍需关注
交易收益的计算方法为，假设基金经理每年末/每半年末所披露的全部持仓将持续持有至下一次每半年末/每年末时点，并在该时点进行全部换仓，将该假设持仓视作模拟组合。每半年可以计算得到该模拟组合的模拟业绩，基金实际的区间业绩与模拟业绩之间的差值，我们将其视为基金经理在区间内通过交易获得的收益，即交易收益。
对于行业切换较少且换手率较低的选股型基金经理而言，由于静态持仓可以相对较好的代表基金经理实际持仓，因此可以相对淡化对于交易收益的分析。
但是在实际分析中，由于基金经理会基于个股维度的考量进行个股切换或止盈止损等操作，因此，也可能会在部分市场环境下获得交易收益。对于这部分交易收益而言，我们认为是基金经理的个股选择的结果。
例如基金经理G的投资策略为企业生命力评估的方法论策略，不仅会投资在企业成长爆发阶段，也会有大量投资于陪伴企业成长的早中期阶段，偏左侧布局。同时行业分布也较为分散，体现为多层次均衡式投资。通过数据可以验证，基金经理的行业切换幅度较小，且区间平均换手率低于1倍。我们计算了基金经理的交易收益，可以发现，基金G的交易收益均值排名为81.7%，而交易胜率排名为86%，体现出了较强的交易收益。从单期数据来看，基金经理的交易收益主要发生在市场风格切换的2019年上半年以及2021年上半年。
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中高换手选股基金经理选股能力的分析框架
对于中高换手选股基金经理的分析框架，一方面需要结合上一节内容中搭建的低换手型选股基金经理的选股能力分析框架；但另一方面，由于公募基金定期披露的持仓数据并不能完全代表基金经理的实际持仓，因此对于静态持仓的相关分析解释力度相对有限，还需要对基金经理的交易收益以及持仓更新收益等维度进行补充分析。
4.1 基金经理的交易收益
交易收益的均值及胜率
对于基金经理的交易收益，我们认为可以从计算区间内基金经理交易收益的平均值以及交易收益的胜率两个维度进行判断。如果基金经理在管理基金期间的交易收益持续高且胜率较高，可以在一定程度上说明基金经理在个股配置和买卖时点上选择较好。
例如基金经理H的投资策略为行业分散配置，多数时间内第一大行业配置比例不超过20%；个股选择看重公司的估值水平、经营稳定性和发展前景，所选标的主要为低估值的小市值个股，在2019年以来各期的全部持仓中，持有市值在50亿以下的个股权重超过90%。此外，基金经理的持仓具有较为明显的困境反转因子的暴露。我们计算了该基金的交易收益，可以发现，基金H的交易收益均值排名为98.1%，而交易胜率排名为100%，呈现出了较强的交易收益。从单期数据来看，基金经理在各期内的交易收益较为均衡，不会过度集中在某一时期。
通过其他指标补充分析交易收益的来源
值得注意的是，交易收益的实质是实际收益与根据披露持仓数据所模拟的收益之差，虽然我们较难穿透到交易收益的底层，但是我们可以通过两个方法进行粗略的补充分析：
一方面，我们可以将区间内基金经理交易收益较高或较低的日期提取出来，将交易收益和行业指数涨跌幅进行相关性统计。如果基金经理的交易收益持续与单一行业/板块的相关性较高，那么基金经理或已经向相关行业/板块进行了一定倾斜。
例如在2023年上半年，我们可以发现基金经理I在基金I中的交易收益从2023年3月17日开始和TMT板块呈现出了较高的相关性，在交易收益绝对值较高的日期内，和TMT板块中传媒、计算机、通信、电子行业的相关系数均值为0.7。同时，从此后披露的半年报中数据中可以验证，基金经理在2023年上半年增配TMT的权重超过了30%。
另一方面，我们可以结合基金半年报/年报所披露的累计买入金额超出期初基金资产净值2%或前20名的股票明细，并结合前后两期的全部持仓数据以及基金规模等数据，粗略计算该信息在区间内给基金带来的收益情况，帮助我们补充分析交易收益中的收益来源。
4.2 基金经理的持仓更新收益
我们假设基金经理每年末/每半年末所披露的全部持仓将持续持有至下一次每半年末/每年末时点，并在该时点进行全部换仓，将该假设持仓视作模拟组合1；假设基金经理每年末/每半年末所披露的全部持仓从半年前开始持仓，在期末时点进行全部换仓，将该假设持仓视作模拟组合2。
例如，在2020年12月31日至2021年6月30日区间内，模拟组合1为假设将所披露的2020年12月31日的全部持仓从2020年12月31日开始持有至2021年6月30日；模拟组合2为假设将所披露的2021年6月30日全部持仓还原至2020年12月31日之后，从2020年12月31日开始持有至2021年6月30日。
我们每半年可以计算得到两个模拟组合的模拟业绩，模拟组合2与模拟组合1之间的业绩差，我们将其视为基金经理在区间内通过持仓更新获得的收益，即持仓更新收益。
对于基金经理的持仓更新收益，我们认为可以从计算区间内基金经理持仓更新收益的平均值以及持仓更新收益的胜率两个维度进行判断。如果基金经理在管理基金期间的持仓更新收益持续高且胜率较高，同时净值收益表现较优，可以在一定程度上说明基金经理对市场热点反应迅速，具备一定的持仓更新能力。
例如基金经理J的投资策略为寻找具有爆发新的产业趋势，在行业景气度高的行业中精选个股，投资重点放在萌芽期与快速成长期的企业。计算基金的持仓更新收益可以发现，基金J的持仓更新收益均值排名为100%，而持仓更新胜率排名为100%，体现出了较强的持仓更新收益。通过单期数据可以发现，基金经理在部分具有阶段性行情的时期展现出了极强的持仓更新收益，例如在2023年上半年抓住了TMT的相关行情，持仓更新收益高达132%。
但是值得注意的是，基金经理的持仓更新收益只能代表基金经理更新后的持仓在区间内的涨幅明显优于基金经理的原始持仓，说明基金经理调仓到了期间涨幅较高的标的上，并不代表基金经理在区间内获得了较好的投资收益，调仓时点对于基金的实际业绩表现存在较大影响。因此，该指标更多是作为参考指标进行使用。
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分析基金经理选股能力的其他重要视角
除了针对不同投资策略的基金经理构建不同的选股能力分析框架之外，我们认为以下几个维度也是分析基金经理选股能力的重要视角：
5.1 基金公司股票池的影响
我们认为，基金公司的企业愿景、部门架构、投研文化及投研团队的构建、投研人员的培养体系及激励机制、风控体系等方面都会对基金经理的投资行为产生明显影响。而不同的基金公司对于旗下基金经理选股的影响力度会有所差异。
对于内部持仓重合度低的基金公司，旗下基金经理的持仓相对更加多元，因此基金公司对于基金经理的选股能力影响会相对更小；而对于内部持仓重合度高的基金公司，旗下基金经理的持仓一致性相对较高。背后的原因一方面可能是基金公司旗下的管理规模主要集中在少数几位基金经理身上，另一方面可能是公司层面形成了较强的投资共识，进而会影响到基金经理的投资决策。
由于基金公司往往有股票池制度，要求旗下基金持仓超过一定比例的个股需要有研究团队的报告作为支撑。我们认为，在内部持仓重合度高的基金公司中，基金经理重仓持有的个股往往会受到基金公司整体股票池的影响，进而会影响到基金经理的选股能力。尤其在风格转变的市场环境下，基金公司的股票池会对基金经理选股产生更为明显的影响。
例如市场风格在2021年发生了较为明显的转向，以白马龙头为代表的大市值标的在2021年春节后集体走弱。从《“基”微成著系列（二）——因子超额收益分解方法介绍》中的因子收益角度来看，在2021年之前市值因子几乎没有积累收益，仅依靠2020年年底积累了小幅的正向收益，但自2021年开始市值因子的因子收益曲线稳定向下，说明近两年来小市值个股更加占优。
我们将基金公司旗下的高仓位主动股混基金中，持仓占净值比超过3%的个股作为基金公司股票池，统计了基金公司在2019年至2021年一季度期间，股票池相对基金公司平均水平，对市值在200亿元以下标的的偏配情况，低配越多代表基金公司整体越不重视对中小市值标的的挖掘，高配越多代表基金公司整体更加重视对中小市值标的的挖掘。
我们可以发现，对于小市值偏配较高的基金公司，其在2021年选股收益以及2021年的基金公司整体业绩相对较高，而对于小市值偏配较低的基金公司，其在2021年选股收益以及2021年的基金公司整体业绩相对较差，呈现出了一定的相关性。
值得注意的是，我们认为，基金公司对于基金经理的影响是多维度的，在基金公司股票池之外，还有更多值得探讨和分析的视角，我们将在后续的专题报告中进行相关研究。
5.2 选股能力的归因视角
我们认为，只有基金经理在自身持续配置的方向获得了相对稳定的选股收益，才能说明基金经理具备该行业或者产业的选股能力，而如果基金经理的阶段性选股贡献来源于其非主要配置的方向，那么我们并不能武断认为基金经理具备在该行业内的选股能力。
例如，2021年消费板块整体表现较弱，相对于期间景气度较高的新能源赛道的负向超额收益较为明显。因此，有较多消费主题基金利用非20%的消费仓位主动向高景气赛道偏移，以获取超额收益。我们统计了所有消费主题基金在2021年2月18日至2021年12月31日的区间业绩表现与2021年半年报中在汽车、电气设备、化工、电子等四个行业内合计持仓权重的散点图，可以发现，持有汽车、电气设备、化工、电子合计权重越高的消费主题基金，区间业绩表现相对更佳。我们认为，这部分业绩并不能武断归在基金经理的选股能力内，而是需要持续跟踪分析基金经理在该领域内选股能力的持续性。
此外，我们还需要分析基金的超额收益来源是否与基金经理的配置思路相匹配。例如基金经理K会进行一定的行业切换，适度把握景气行业，但不会过多集中在单一赛道，单一行业配置比例极少超过25%，整体来看行业配置较为均衡。在衡量该类型的基金经理时，如果基金经理在多行业中都获得了较为稳定的选股收益，那么我们可以认为基金经理的选股能力圈较广。但如果相对均衡配置的基金经理，其选股收益贡献只来源于个别行业，那么我们并不能认为该基金经理在多行业内具有较强的选股能力。例如基金经理L投资理念为逆向买入优秀公司并持有，投资目标是希望能在熊市里面能够跑赢市场，牛市能够尽量跟住市场。历史上基金经理主要投向周期、科技及制造板块，仅在2021年二季度对于电力设备的配置比例超过20%。从基金经理选股超额收益的贡献来看，主要来源于电力设备、基础化工、医药生物业，在其他行业中获得的选股超额收益较为有限，因此我们不能武断认为基金经理形成了广泛的能力圈，还需要持续跟踪该基金经理的选股表现。
5.3 所选个股的其他标签视角
在上述分析视角之外，我们认为还需要结合基金经理所选个股的其他标签对基金经理的选股能力进行综合分析。包括基金公司特质股、基金经理特质股、持仓抱团股以及个股其他特质标签。
例如，基金经理的持仓抱团度可以部分说明基金经理所选个股是否属于当前市场中的“主流审美”。对于持仓抱团度较高的基金经理，在市场呈现趋势性行情中，选股能力的指标表现可能较好，但是我们认为，持仓抱团度较高的基金经理在特定行情下呈现出来的选股能力不一定为基金经理的实际能力，需要综合分析基金经理是主动抱团还是被动抱团。如果基金经理虽然当前抱团度较高，但是在首次买入相关标的时的抱团度偏低，那么可以部分认为基金经理是偏左侧挖掘个股，当前抱团度是被动的结果。
此外，我们还可以结合个股投资逻辑、基本面等更多维度的数据对基金经理持仓个股进行分析，以分析基金经理的个股选择能力。
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选股能力分析框架总结
在上述章节中，我们介绍了对不同类型主动权益基金经理选股能力的分析框架。首先，我们需要对基金经理的方法论进行区分，重点分析方法论以自下而上为主的基金经理的选股能力。其次，在持仓相对行业超额收益的加权平均值基础上，我们需要综合考量不同行业、不同市场环境、不同配置比例、不同选股视角等因素的影响。再次，对于持仓切换相对频繁的选股型基金经理，需要补充对于交易收益等维度的分析。最后，在此前框架的基础上，还需要综合考量基金公司的股票池、选股收益的来源与理念的一致性以及所选个股的其他标签视角。
值得注意的是，本文在上述章节中的分析更多是尝试从定量及部分定性的角度出发分析基金经理的选股能力。但是受披露信息的限制，基金经理实际的选股能力可能会与我们计算的结果存在一定偏差，我们所计算的数字只能尽量追求“模糊的正确”。
因此，在定量计算的基础上，我们需要结合基金经理的定期报告、公开访谈、调研等更多维度的定性视角，更全面地分析基金经理持仓背后的逻辑，以定量+定性的视角对基金经理选股能力进行综合判断。
风险提示：本报告中为基金研究方法的客观介绍，所涉及的观点不构成任何投资建议。
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