报告核心观点 - 2025年10月31日，证监会和基金业协会发布基金业绩比较基准相关文件，对基金业绩排名、风格分类、风格偏离提出规定 [2] - 从量化视角刻画不同风格下股票可投池和基金风格，为基金公司风控、产品部等提供监管文件落地实操参考解决方案 [2] - 以“科技创新”可投池量化构建思路为例，对科技等传统板块股票池进行可投空间扩容、风险收益优化，保证相对可控的跟踪误差 [2][9] - 基金风格刻画不仅局限于大小盘、成长价值，还引入策略风格，进一步引申到基金能力圈及画像刻画 [2] 科技创新股票池相关内容 股票池痛点 - 传统市值或成长价值风格票池，监管有明确基准指数参考且阈值宽泛，基金经理投资空间充裕；而板块、行业、主题基金票池按基准指数样本空间，可投资空间有限，主动基金经理缺乏自由度，业绩较被动基金未必有优势；扩大投资范围需在保证“科技本色”下扩大可投资空间 [9] 创新指数分析 - 有对应跟踪产品的创新指数共11只，指数构建逻辑遵循负向剔除、科技创新因子遴选、成长/质量因子进一步遴选、取前N只股票（部分指数要求行业分散度）构成指数，表征科技创新的因子包括研发费用占收入比例、研发支出占市值比、研发费用增速、研发人员情况、专利情况 [10] 指数收益与卡玛比率对比 | 日期 | 创新策略指数年化收益率 | 创新100年化收益率 | 500成长创新年化收益率 | 央企创新年化收益率 | 深圳科技年化收益率 | 中证信创年化收益率 | 央企科技创新年化收益率 | 创新策略指数卡玛比率 | 创新100卡玛比率 | 500成长创新卡玛比率 | 央企创新卡玛比率 | 深圳科技卡玛比率 | 中证信创卡玛比率 | 央企科技创新卡玛比率 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | all | 16.24% | 14.45% | 12.37% | 9.02% | 16.23% | 8.25% | 7.09% | 0.36 | 0.29 | 0.28 | 0.37 | 0.29 | 0.13 | 0.19 | | 2019 | 50.13% | 51.80% | 37.99% | 18.09% | 65.71% | 60.44% | 0.00% | 2.28 | 2.61 | 1.96 | 0.89 | 2.79 | 2.79 | - | | 2020 | 12.12% | 63.42% | 42.81% | 9.41% | 42.24% | 17.46% | 29.76% | 0.54 | 3.21 | 2.78 | 0.64 | 1.61 | 0.62 | 1.96 | | 2021 | 20.91% | 6.61% | 19.89% | 27.04% | -5.48% | -2.60% | 29.65% | 1.48 | 0.30 | 1.71 | 2.24 | -0.26 | -0.14 | 1.84 | | 2022 | -20.13% | -28.81% | -24.12% | -15.69% | -32.74% | -24.17% | -26.31% | -0.50 | -0.86 | -0.82 | -0.78 | -0.75 | -0.57 | -0.75 | | 2023 | 12.20% | -9.86% | -11.73% | 4.96% | -4.67% | -3.24% | 4.12% | 0.65 | -0.36 | -0.55 | 0.25 | -0.23 | -0.09 | 0.20 | | 2024 | 3.97% | 2.66% | 9.60% | 17.25% | 23.90% | 2.63% | 11.82% | 0.11 | 0.14 | 0.50 | 1.11 | 1.09 | 0.08 | 0.94 | | 2025 | 59.71% | 55.31% | 34.24% | 7.02% | 73.33% | 29.77% | 12.87% | 2.75 | 3.67 | 2.80 | 0.68 | 3.19 | 1.18 | 1.10 | [16] 行业分布情况 - 研发表现靠前的个股多来源于计算机、机械设备、医药生物、电子、电力设备、国防军工等方面，考虑基本面会集中在计算机、电力设备、电子、通信、机械设备、国防军工、基础化工板块，且随基本面主线切换变迁 [19] - 给出科技创新股票池和科技创新策略池行业分布逐年数据 [19][21] 基金投资与策略风格相关内容 基金分类 - 投资类型（仓位）、风格包括投资风格（市值、成长价值、策略风格如景气、GARP、逆向等）、板块、行业（行业配置、行业轮动）、主题（AI、低空、新能源车、半导体、CXO等）、个股（持仓集中度、换手率） [23] 逆向策略刻画 - 基金逆向策略判断要求长期黑马股平均占比达50%，胜率达50%作为能力优选判断阈值；长期连续持有的黑马股性质是逆向策略重要参考 [30] - 定义市场抱团股，计算基金持有黑马股占重仓股占比、黑马股选择胜率，研究逆向策略基金经理 [31] 不同策略与规模基金数量及规模 | 策略与风格 | 轮动型 | 择时型 | 均衡轮动 | 行业切换 | 行业均衡 | 行业主题 | 红利策略 | 逆向策略 | GARP | 景气投资 | 质量成长 | 价值成长 | 深度价值 | 微盘 | 小盘 | 中盘 | 大盘 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 基金数量 | 545 | 245 | 847 | 753 | 753 | 847 | 386 | 281 | 1279 | 1279 | 1279 | 1279 | 1279 | 344 | 1048 | 242 | 1566 | | 策略与风格规模（亿） | 3653 | 1309 | 5135 | 4469 | 9821 | 10803 | 4088 | 771 | 13682 | 11579 | 11115 | 12641 | 12570 | 1609 | 8403 | 3117 | 17099 | [32] 产品特征与投资能力圈匹配相关内容 - 基金经理能力圈度量是设计产品或选择基准的重要依据，以行业配置能力为例，从多期行业平均配置占比、平均超额收益、超额收益的胜率、择时的收益、择时的胜率几个角度衡量基金经理在各行业的能力圈广度和深度；对热门赛道也进行能力边界研究，选取茅、AI应用、先进制造、光伏、新能源汽车、创新药、半导体、AI算力、低空经济、机器人、CRO、无人驾驶、消费电子、新材料等热点赛道作为分析对象 [35]