基金经理是如何应对市场波动的?从业绩归因看核心能力
（以下内容从招商证券《基金经理是如何应对市场波动的?从业绩归因看核心能力》研报附件原文摘录）
本期作者： 贾戎莉 金融产品研究首席 研究咨询部执行董事 S1090619030002 在市场的剧烈波动中，对基金经理的业绩归因有助于我们拨云见日，更清晰地理解基金行业的普遍规律、基金产品的业绩特征及基金经理的核心能力，对基金的优选和投资都有实证的参考意义。 近年来，伴随着我国居民投资转型及机构化进程加速，公募基金市场得以高速发展。截至2021年年底，公募基金管理规模达25.5万亿元。其中，主动偏股型（股票型、偏股混合型）基金规模增长显著。从投资业绩来看，主动偏股型基金长期收益可观，超额收益显著；在市场的牛熊更替及风格轮动中，也呈现出剧烈的业绩波动。通过对基金经理的投资业绩进行拆解归因和对比分析，有助于我们更清晰地理解基金行业的普遍规律、基金产品的风险收益特征及基金经理的核心能力来源，对基金的研究优选和投资者的投资启示都有实证的参考意义。 偏股型基金长期业绩走势（2012至2021年） 数据来源：Wind，招商证券研究咨询部 1 理性认识偏股型基金的收益风险特征 过去十年里，偏股型基金整体收益可观，长期年化收益12.5%，相对沪深300指数年化超额收益4.54%。业绩表现受市场环境影响较大，整体分布呈现非线性。 从超额收益角度来看，多数年份跑赢市场；2012、2014、2016、2017等少数年份跑输市场。整体来看，在活跃度较高的市场环境中，如2013、2015、2020、2021年，基金的超额收益较高。 偏股型基金年度收益指标（2012至2021年） 数据来源：Wind，招商证券研究咨询部 风险特征接近或高于股票指数。从风险指标来观察，偏股型基金指数过去十年间的最大回撤（度量极端最大亏损）、年化波动率（度量收益波动程度）指标与沪深300指数相当。单个基金的风险水平则可能高过组合（指数）平均水平。 分年度观察，偏股基金的风险特征与沪深300指数基本相当，市场波动加大时基金波动也随之加大。除去市场环境恶化严重造成系统性风险大幅上升的年份，偏股型基金年度最大回撤多在12-30%之间，相应的年度波动率在15-25%之间。 偏股型基金年度风险指标（2012至2021年） 数据来源：Wind，招商证券研究咨询部 2 业绩归因：选股正贡献，择时负贡献 选股正贡献，择时负贡献。通过T-M模型对基金经理任职满五年的产品进行业绩归因显示，97.78%的基金经理选股提供正贡献，77.78%的基金经理择时提供负贡献。 选股择时负相关：与权益投资的底层逻辑相对应，基金经理的选股能力与择时能力整体呈现负相关。普遍而言，选股能力越强的基金经理择时能力越弱，而择时效果居前的少数基金经理，其选股收益都相对偏低，鱼与熊掌难以兼得。 新时代的演变：从最近五年情况来看，随着行业的发展壮大，投资风格百家争鸣，基金经理的主动管理能力相比过去呈现出一定的发散化特征，选股能力依然占据绝对贡献；择时能力有一定提升，但仍以负贡献为主。 偏股型基金经理主动管理能力（2012至2016年) 数据来源：Wind，招商证券研究咨询部 偏股型基金经理主动管理能力（2017至2021年) 数据来源：Wind，招商证券研究咨询部 注1：样本范围包含wind二级分类下，基金经理在研究区间有完整业绩的所有普通股票型基金、偏股混合型基金（同一经理管理多只基金保留其任职最长的一只）。 注2：择时贡献度的估算采用二次市场超额收益模型：R-Rf=α+β*（Rm-Rf）+γ*[（Rm-Rf）^2]+ ε，回归后得出的系数Y表示基金经理的择时能力，数值越大择时能力越强。 注3：选股贡献度的估算采用二次市场超额收益模型：R-Rf=α+β*（Rm-Rf）+γ*[（Rm-Rf）^2]+ ε，回归后得出的系数α表示基金经理的选股能力，数值越大选股能力越强。 对基金产品而言，基金经理变更在一定程度上使基金业绩归因增加了一份不确定性。但从全部偏股型基金来看，其择时选股能力的特征与基金经理口径基本一致，也进一步验证了上述结论的普遍意义。 略有区别的是，通过纵向比较，择时正贡献的基金比例略有提升，前五年和近五年分别为1.35%和33.56%；选股正贡献的基金比例比较稳定，约为99.66%和92.11%。横向比较后，我们发现基金经理的变更带来择时正贡献比例的上升，及选股正贡献比例的略微下降，而择时选股贡献中枢几乎不受基金经理的更替所影响。 偏股型基金主动管理能力（2012至2016年） 偏股型基金主动管理能力（2017至2021年） 数据来源：Wind，招商证券研究咨询部 注1：样本范围包含wind二级分类下，自成立日起，在所属研究期间有完整业绩的所有普通股票型基金、偏股混合型基金。 注2：择时贡献度的估算采用二次市场超额收益模型：R-Rf=α+β*（Rm-Rf）+γ*[（Rm-Rf）^2]+ ε，回归后得出的系数Y表示基金经理的择时能力，数值越大择时能力越强。 注3：选股贡献度的估算采用二次市场超额收益模型：R-Rf=α+β*（Rm-Rf）+γ*[（Rm-Rf）^2]+ ε，回归后得出的系数α表示基金经理的选股能力，数值越大择时能力越强。 3 绩效分组与业绩归因： （强选股、弱择时）组合，更高的风险调整收益 从收益、风险和风险调整收益三个维度对基金经理进行绩效分组观察。 前五年间，所有基金经理的择时选股能力都处于正选股、负择时象限，在不同的绩效分组中几乎无差异。 近五年内，高收益基金整体正选股比例依然稳居100%；其正择时比例反而低于低收益基金。从风控能力来看，择时方面未有显著差异，皆为25-26%的正择时比例。信息比率衡量了基金经理风险调整后的主动管理能力。从高信息比率的样本来观察，选股能力最强（100%）、且择时能力最弱（21.49%）的组合贡献了更高的风险调整收益。整体来看，选股贡献更为稳定，选股能力优秀的基金经理更值得重点关注。 偏股型基金经理绩效分组归因（2012至2016年) 数据来源：Wind，招商证券研究咨询部 注：样本范围包含wind二级分类下，基金经理在该区间有完整业绩的所有普通股票型基金、偏股混合型基金（同一经理管理多只基金保留任职最长的一只）。 偏股型基金经理绩效分组归因（2017至2021年) 数据来源：Wind，招商证券研究咨询部 注：样本范围包含wind二级分类下，基金经理在该区间有完整业绩的所有普通股票型基金、偏股混合型基金（同一经理管理多只基金保留任职最长的一只）。 从收益、风险和风险调整收益三个维度对基金产品进行绩效分组观察，相关结论与基金经理口径类似。 4 主动行业配置： 整体正贡献，但解释力度有限 基金经理通常依据行业景气、成长空间、行业估值等要素在不同行业间做主动配置，尤其在行业分化较大的环境下，行业表现的巨大反差似乎大概率决定了行业配置对基金业绩的解释度。 从基金经理行业配置绩效归因来看，基金经理的主动行业配置整体创造了正贡献，但行业配置对于期间回报的解释力度十分有限，尤其在最近三年的结构分化的行情中，主动行业配置贡献仅为5.08%、7.53%、1.1%，远远不及投资者的主观感受和美好憧憬，丰厚的投资收益仍然主要来源于选股。 行业贡献亦与市场环境息息相关。牛市环境中，行业配置普遍贡献正贡献；熊市环境中，鲜有基金能够通过主动行业配置提供正贡献。其中，2019至2021年市场龙头抱团背景下，行业配置正贡献比例较高；2021年随着行业轮动速度加快，对基金经理的应变能力要求上升，行业正贡献比例显著下降。2019年与2015年相比，偏股型基金期间总回报均值相似，但2019年行业配置对净值贡献度仅为5.08%，远低于2015年的17.27%，侧面反映了近年来个股选择的收益贡献在不断提升。 各年度偏股型基金主动行业配置贡献（2013至2021年） 数据来源：Wind，招商证券研究咨询部 注1：样本范围包含wind二级分类下，所有在该研究年度下拥有一年完整业绩的普通股票型基金、偏股混合型基金。 注2：行业划分标准基于各基金在国家统计局发布的新行业分类标准下，所投资的行业分布情况。 注3：行业配置贡献度 = 行业涨跌幅 * (配置比例 - 行业标准比例)/100；行业配置对净值贡献度 = (本期股票市值占资产净值比+上期股票市值占净值比) / 200 * 行业配置贡献度。 5 核心能力：个股选择收益 过去十年间，偏股型基金的个股选择收益在收益空间和确定性上都显著优于行业配置收益。 基于对年报、半年报的完整持仓数据分析，在二十个统计区间内，个股选择平均收益为3.48%，14次提供正收益；行业配置平均收益为0.15%，10次提供正收益。 相对而言，个股选择相对行业配置所带来的平均超额收益为3.33%。从确定性来看，在20个统计区间内有15次个股选择收益高于行业配置带来的收益。日益复杂的市场格局对基金经理的主动管理能力提出了更高的要求，其中，个股选择能力作为核心能力，更值得基金经理聚焦强化和投资者重点关注。 偏股型基金行业配置收益及个股选择收益（2012至2021年） 数据来源：Wind，招商证券研究咨询部 注1：样本范围包含wind二级分类下的普通股票型基金、偏股混合型基金，行业划分标准基于申万一级行业分类，以沪深300指数为基准。 注2：行业配置收益=(Wi-Wb)*Rb，其中Wi为基金全持仓中各行业权重，Wb为同期沪深300指数各行业权重，Rb为对应行业指数期间涨跌幅。 注3：个股选择收益=超额收益-行业配置收益。 6 仓位波动与分歧： 高度共识迎来泡沫，剧烈分歧构筑底部 理论上，通过对市场走势的预判，基金经理可以进行股票仓位增减来调整基金净值对于市场波动的敏感度，在上涨时加配、在回撤时减配，从而持续创造超额收益。 但在偏股型基金的投资实践中，与市场牛熊更替不同，基金经理整体遵循了高仓位的“偏股”定位，基本稳定在80-90%仓位区间，波动幅度不大，基本与市场指数同向波动。考虑到浮动空间有限，仓位择时对最终业绩表现的影响并不大。 偏股型基金经理平均股票仓位（%，2012至2021年） 数据来源：Wind，招商证券研究咨询部 比加减仓意义更大的在于分歧度：偏股型基金经理在市场上涨时观点趋于一致，保持股票高仓位以提升收益能力，在高度共识中迎来市场泡沫；在市场表现欠佳时尤其熊市后期，仓位分歧显著加大，在剧烈的分歧中构筑市场底部。 从偏股型基金各阶段股票仓位的四份位分布来看，近十年来偏股型基金股票仓位前25%分位始终处于高位，即使在市场大幅回撤时仍保有88%以上的股票持仓；而后25%分位变动较大，在市场环境好时最高接近90%，在市场表现欠佳时最低接近70%。 偏股型基金股票仓位分布（%，2012至2021年） 偏股型基金股票仓位分布（%，2017至2021年） 数据来源：Wind，招商证券研究咨询部 注1：样本范围包含wind二级分类下，所有的普通股票型基金、偏股混合型基金（自现任基金经理任职满半年后纳入平均仓位计算）。 注2：图中“×”符号代表当期股票仓位均值。 7 市场风格与组合风格 一般而言，成熟的基金经理投资逻辑更为稳定。在市场风格轮动切换时，基金经理组合持仓与市场风格的匹配度决定了当期的业绩表现呈现阶段性波动。 回顾历年市场风格轮动节奏较快，波动较大，近三年来成长风格表现突出，中小盘风格持续强势。从均值回归的角度来看，市场风格的持续性面临较大挑战。 与市场风格的不确定性相比，基金经理稳定的底层投资逻辑和以个股选择为核心的能力建设更为重要。 各投资风格偏股型基金平均收益（2012至2021年） 数据来源：Wind，招商证券研究咨询部 注1：样本范围包含wind二级分类下，所有的普通股票型基金、偏股混合型基金。 注2：基金风格根据前十重仓股风格判定，持股流通市值小于200亿为小盘，200-1000亿为中盘，1000亿以上为大盘；PE小于20为价值型，20-40为平衡型，40以上为成长。 8 结 语 新年伊始，市场波动牵动着每一位投资者的心。 时至本文刊发，多家基金公司与基金经理纷纷宣布自购，多只限购产品公告放开申购额度。 在权益投资的漫长旅途中，丰厚的投资收益与激荡的波动回撤时常如影随形。践行长期主义、尊重专业领域、做大概率正确的事、在高胜率方向深耕，终将获得奖赏。 （实习生向源培对此文亦有贡献） 欲了解产品的具体投资建议？ 方式一： 招商证券客户详询您所在的 营业部财富顾问 方式二： →马上开户 再详询您所在的营业部财富顾问 点击找到离您最近的营业网点 【免责声明】本文中的信息均来源于公开资料，本公司对这些信息的准确性和完整性不作任何保证。本文内容及投资组合仅供参考，不构成投资建议，投资者据此操作，风险自负。本公司及其雇员对使用本文及其内容所引发的任何直接或间接损失概不负责。本公司及作者在自身所知情的范围内，与本文中所评价或推荐的证券没有利害关系。在法律许可的情况下，本公司及其所属关联机构可能会持有文中提到的公司所发行的证券头寸并进行交易，也可能为这些公司提供或争取提供投资银行、财务顾问或者金融产品等相关服务。 招商证券 招商证券官微，为您提供股票行情、账户开立、业务办理、消息提醒、智能客服、产品介绍、营业部查询、交易软件下载和证券研究报告摘要等综合金融证券微服务。 354篇原创内容 Official Account 【温馨提示】如果不想错过内容，记得点下“赞”和“在看”，这样每次新文章推送，就会第一时间出现在您的订阅号列表里。
本期作者： 贾戎莉 金融产品研究首席 研究咨询部执行董事 S1090619030002 在市场的剧烈波动中，对基金经理的业绩归因有助于我们拨云见日，更清晰地理解基金行业的普遍规律、基金产品的业绩特征及基金经理的核心能力，对基金的优选和投资都有实证的参考意义。 近年来，伴随着我国居民投资转型及机构化进程加速，公募基金市场得以高速发展。截至2021年年底，公募基金管理规模达25.5万亿元。其中，主动偏股型（股票型、偏股混合型）基金规模增长显著。从投资业绩来看，主动偏股型基金长期收益可观，超额收益显著；在市场的牛熊更替及风格轮动中，也呈现出剧烈的业绩波动。通过对基金经理的投资业绩进行拆解归因和对比分析，有助于我们更清晰地理解基金行业的普遍规律、基金产品的风险收益特征及基金经理的核心能力来源，对基金的研究优选和投资者的投资启示都有实证的参考意义。 偏股型基金长期业绩走势（2012至2021年） 数据来源：Wind，招商证券研究咨询部 1 理性认识偏股型基金的收益风险特征 过去十年里，偏股型基金整体收益可观，长期年化收益12.5%，相对沪深300指数年化超额收益4.54%。业绩表现受市场环境影响较大，整体分布呈现非线性。 从超额收益角度来看，多数年份跑赢市场；2012、2014、2016、2017等少数年份跑输市场。整体来看，在活跃度较高的市场环境中，如2013、2015、2020、2021年，基金的超额收益较高。 偏股型基金年度收益指标（2012至2021年） 数据来源：Wind，招商证券研究咨询部 风险特征接近或高于股票指数。从风险指标来观察，偏股型基金指数过去十年间的最大回撤（度量极端最大亏损）、年化波动率（度量收益波动程度）指标与沪深300指数相当。单个基金的风险水平则可能高过组合（指数）平均水平。 分年度观察，偏股基金的风险特征与沪深300指数基本相当，市场波动加大时基金波动也随之加大。除去市场环境恶化严重造成系统性风险大幅上升的年份，偏股型基金年度最大回撤多在12-30%之间，相应的年度波动率在15-25%之间。 偏股型基金年度风险指标（2012至2021年） 数据来源：Wind，招商证券研究咨询部 2 业绩归因：选股正贡献，择时负贡献 选股正贡献，择时负贡献。通过T-M模型对基金经理任职满五年的产品进行业绩归因显示，97.78%的基金经理选股提供正贡献，77.78%的基金经理择时提供负贡献。 选股择时负相关：与权益投资的底层逻辑相对应，基金经理的选股能力与择时能力整体呈现负相关。普遍而言，选股能力越强的基金经理择时能力越弱，而择时效果居前的少数基金经理，其选股收益都相对偏低，鱼与熊掌难以兼得。 新时代的演变：从最近五年情况来看，随着行业的发展壮大，投资风格百家争鸣，基金经理的主动管理能力相比过去呈现出一定的发散化特征，选股能力依然占据绝对贡献；择时能力有一定提升，但仍以负贡献为主。 偏股型基金经理主动管理能力（2012至2016年) 数据来源：Wind，招商证券研究咨询部 偏股型基金经理主动管理能力（2017至2021年) 数据来源：Wind，招商证券研究咨询部 注1：样本范围包含wind二级分类下，基金经理在研究区间有完整业绩的所有普通股票型基金、偏股混合型基金（同一经理管理多只基金保留其任职最长的一只）。 注2：择时贡献度的估算采用二次市场超额收益模型：R-Rf=α+β*（Rm-Rf）+γ*[（Rm-Rf）^2]+ ε，回归后得出的系数Y表示基金经理的择时能力，数值越大择时能力越强。 注3：选股贡献度的估算采用二次市场超额收益模型：R-Rf=α+β*（Rm-Rf）+γ*[（Rm-Rf）^2]+ ε，回归后得出的系数α表示基金经理的选股能力，数值越大选股能力越强。 对基金产品而言，基金经理变更在一定程度上使基金业绩归因增加了一份不确定性。但从全部偏股型基金来看，其择时选股能力的特征与基金经理口径基本一致，也进一步验证了上述结论的普遍意义。 略有区别的是，通过纵向比较，择时正贡献的基金比例略有提升，前五年和近五年分别为1.35%和33.56%；选股正贡献的基金比例比较稳定，约为99.66%和92.11%。横向比较后，我们发现基金经理的变更带来择时正贡献比例的上升，及选股正贡献比例的略微下降，而择时选股贡献中枢几乎不受基金经理的更替所影响。 偏股型基金主动管理能力（2012至2016年） 偏股型基金主动管理能力（2017至2021年） 数据来源：Wind，招商证券研究咨询部 注1：样本范围包含wind二级分类下，自成立日起，在所属研究期间有完整业绩的所有普通股票型基金、偏股混合型基金。 注2：择时贡献度的估算采用二次市场超额收益模型：R-Rf=α+β*（Rm-Rf）+γ*[（Rm-Rf）^2]+ ε，回归后得出的系数Y表示基金经理的择时能力，数值越大择时能力越强。 注3：选股贡献度的估算采用二次市场超额收益模型：R-Rf=α+β*（Rm-Rf）+γ*[（Rm-Rf）^2]+ ε，回归后得出的系数α表示基金经理的选股能力，数值越大择时能力越强。 3 绩效分组与业绩归因： （强选股、弱择时）组合，更高的风险调整收益 从收益、风险和风险调整收益三个维度对基金经理进行绩效分组观察。 前五年间，所有基金经理的择时选股能力都处于正选股、负择时象限，在不同的绩效分组中几乎无差异。 近五年内，高收益基金整体正选股比例依然稳居100%；其正择时比例反而低于低收益基金。从风控能力来看，择时方面未有显著差异，皆为25-26%的正择时比例。信息比率衡量了基金经理风险调整后的主动管理能力。从高信息比率的样本来观察，选股能力最强（100%）、且择时能力最弱（21.49%）的组合贡献了更高的风险调整收益。整体来看，选股贡献更为稳定，选股能力优秀的基金经理更值得重点关注。 偏股型基金经理绩效分组归因（2012至2016年) 数据来源：Wind，招商证券研究咨询部 注：样本范围包含wind二级分类下，基金经理在该区间有完整业绩的所有普通股票型基金、偏股混合型基金（同一经理管理多只基金保留任职最长的一只）。 偏股型基金经理绩效分组归因（2017至2021年) 数据来源：Wind，招商证券研究咨询部 注：样本范围包含wind二级分类下，基金经理在该区间有完整业绩的所有普通股票型基金、偏股混合型基金（同一经理管理多只基金保留任职最长的一只）。 从收益、风险和风险调整收益三个维度对基金产品进行绩效分组观察，相关结论与基金经理口径类似。 4 主动行业配置： 整体正贡献，但解释力度有限 基金经理通常依据行业景气、成长空间、行业估值等要素在不同行业间做主动配置，尤其在行业分化较大的环境下，行业表现的巨大反差似乎大概率决定了行业配置对基金业绩的解释度。 从基金经理行业配置绩效归因来看，基金经理的主动行业配置整体创造了正贡献，但行业配置对于期间回报的解释力度十分有限，尤其在最近三年的结构分化的行情中，主动行业配置贡献仅为5.08%、7.53%、1.1%，远远不及投资者的主观感受和美好憧憬，丰厚的投资收益仍然主要来源于选股。 行业贡献亦与市场环境息息相关。牛市环境中，行业配置普遍贡献正贡献；熊市环境中，鲜有基金能够通过主动行业配置提供正贡献。其中，2019至2021年市场龙头抱团背景下，行业配置正贡献比例较高；2021年随着行业轮动速度加快，对基金经理的应变能力要求上升，行业正贡献比例显著下降。2019年与2015年相比，偏股型基金期间总回报均值相似，但2019年行业配置对净值贡献度仅为5.08%，远低于2015年的17.27%，侧面反映了近年来个股选择的收益贡献在不断提升。 各年度偏股型基金主动行业配置贡献（2013至2021年） 数据来源：Wind，招商证券研究咨询部 注1：样本范围包含wind二级分类下，所有在该研究年度下拥有一年完整业绩的普通股票型基金、偏股混合型基金。 注2：行业划分标准基于各基金在国家统计局发布的新行业分类标准下，所投资的行业分布情况。 注3：行业配置贡献度 = 行业涨跌幅 * (配置比例 - 行业标准比例)/100；行业配置对净值贡献度 = (本期股票市值占资产净值比+上期股票市值占净值比) / 200 * 行业配置贡献度。 5 核心能力：个股选择收益 过去十年间，偏股型基金的个股选择收益在收益空间和确定性上都显著优于行业配置收益。 基于对年报、半年报的完整持仓数据分析，在二十个统计区间内，个股选择平均收益为3.48%，14次提供正收益；行业配置平均收益为0.15%，10次提供正收益。 相对而言，个股选择相对行业配置所带来的平均超额收益为3.33%。从确定性来看，在20个统计区间内有15次个股选择收益高于行业配置带来的收益。日益复杂的市场格局对基金经理的主动管理能力提出了更高的要求，其中，个股选择能力作为核心能力，更值得基金经理聚焦强化和投资者重点关注。 偏股型基金行业配置收益及个股选择收益（2012至2021年） 数据来源：Wind，招商证券研究咨询部 注1：样本范围包含wind二级分类下的普通股票型基金、偏股混合型基金，行业划分标准基于申万一级行业分类，以沪深300指数为基准。 注2：行业配置收益=(Wi-Wb)*Rb，其中Wi为基金全持仓中各行业权重，Wb为同期沪深300指数各行业权重，Rb为对应行业指数期间涨跌幅。 注3：个股选择收益=超额收益-行业配置收益。 6 仓位波动与分歧： 高度共识迎来泡沫，剧烈分歧构筑底部 理论上，通过对市场走势的预判，基金经理可以进行股票仓位增减来调整基金净值对于市场波动的敏感度，在上涨时加配、在回撤时减配，从而持续创造超额收益。 但在偏股型基金的投资实践中，与市场牛熊更替不同，基金经理整体遵循了高仓位的“偏股”定位，基本稳定在80-90%仓位区间，波动幅度不大，基本与市场指数同向波动。考虑到浮动空间有限，仓位择时对最终业绩表现的影响并不大。 偏股型基金经理平均股票仓位（%，2012至2021年） 数据来源：Wind，招商证券研究咨询部 比加减仓意义更大的在于分歧度：偏股型基金经理在市场上涨时观点趋于一致，保持股票高仓位以提升收益能力，在高度共识中迎来市场泡沫；在市场表现欠佳时尤其熊市后期，仓位分歧显著加大，在剧烈的分歧中构筑市场底部。 从偏股型基金各阶段股票仓位的四份位分布来看，近十年来偏股型基金股票仓位前25%分位始终处于高位，即使在市场大幅回撤时仍保有88%以上的股票持仓；而后25%分位变动较大，在市场环境好时最高接近90%，在市场表现欠佳时最低接近70%。 偏股型基金股票仓位分布（%，2012至2021年） 偏股型基金股票仓位分布（%，2017至2021年） 数据来源：Wind，招商证券研究咨询部 注1：样本范围包含wind二级分类下，所有的普通股票型基金、偏股混合型基金（自现任基金经理任职满半年后纳入平均仓位计算）。 注2：图中“×”符号代表当期股票仓位均值。 7 市场风格与组合风格 一般而言，成熟的基金经理投资逻辑更为稳定。在市场风格轮动切换时，基金经理组合持仓与市场风格的匹配度决定了当期的业绩表现呈现阶段性波动。 回顾历年市场风格轮动节奏较快，波动较大，近三年来成长风格表现突出，中小盘风格持续强势。从均值回归的角度来看，市场风格的持续性面临较大挑战。 与市场风格的不确定性相比，基金经理稳定的底层投资逻辑和以个股选择为核心的能力建设更为重要。 各投资风格偏股型基金平均收益（2012至2021年） 数据来源：Wind，招商证券研究咨询部 注1：样本范围包含wind二级分类下，所有的普通股票型基金、偏股混合型基金。 注2：基金风格根据前十重仓股风格判定，持股流通市值小于200亿为小盘，200-1000亿为中盘，1000亿以上为大盘；PE小于20为价值型，20-40为平衡型，40以上为成长。 8 结 语 新年伊始，市场波动牵动着每一位投资者的心。 时至本文刊发，多家基金公司与基金经理纷纷宣布自购，多只限购产品公告放开申购额度。 在权益投资的漫长旅途中，丰厚的投资收益与激荡的波动回撤时常如影随形。践行长期主义、尊重专业领域、做大概率正确的事、在高胜率方向深耕，终将获得奖赏。 （实习生向源培对此文亦有贡献） 欲了解产品的具体投资建议？ 方式一： 招商证券客户详询您所在的 营业部财富顾问 方式二： →马上开户 再详询您所在的营业部财富顾问 点击找到离您最近的营业网点 【免责声明】本文中的信息均来源于公开资料，本公司对这些信息的准确性和完整性不作任何保证。本文内容及投资组合仅供参考，不构成投资建议，投资者据此操作，风险自负。本公司及其雇员对使用本文及其内容所引发的任何直接或间接损失概不负责。本公司及作者在自身所知情的范围内，与本文中所评价或推荐的证券没有利害关系。在法律许可的情况下，本公司及其所属关联机构可能会持有文中提到的公司所发行的证券头寸并进行交易，也可能为这些公司提供或争取提供投资银行、财务顾问或者金融产品等相关服务。 招商证券 招商证券官微，为您提供股票行情、账户开立、业务办理、消息提醒、智能客服、产品介绍、营业部查询、交易软件下载和证券研究报告摘要等综合金融证券微服务。 354篇原创内容 Official Account 【温馨提示】如果不想错过内容，记得点下“赞”和“在看”，这样每次新文章推送，就会第一时间出现在您的订阅号列表里。
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