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研究要點(diǎn)：
　　本文利用持倉(cāng)信息和買賣信息，提出了一種拆解基金股票收益的全新視角，并利用該方法對(duì)幾種特殊類型的基金進(jìn)行業(yè)績(jī)歸因，探索基金股票交易的信息，最后我們研究拆解后的股票收益指標(biāo)與基金未來業(yè)績(jī)的關(guān)系。
　　從交易視角出發(fā)，我們可以對(duì)基金的股票收益進(jìn)行全新的拆分和度量：①根據(jù)持倉(cāng)變動(dòng)與不變，區(qū)分交易收益與持倉(cāng)收益；②根據(jù)交易性質(zhì)屬于單邊交易還是波段交易，區(qū)分基礎(chǔ)收益與擇時(shí)波段收益；③根據(jù)交易目的，區(qū)分主動(dòng)交易收益和被動(dòng)交易收益；③根據(jù)單邊交易的買賣方向，區(qū)分買入收益和賣出收等，對(duì)蘊(yùn)含在基金的股票收益中的買賣行為所帶來的收益進(jìn)行全新刻畫。
　　根據(jù)全新的拆解方法對(duì)幾類基金進(jìn)行業(yè)績(jī)歸因，可以發(fā)現(xiàn)：①主動(dòng)權(quán)益基金：通過買入、賣出或者波段等交易帶來收益貢獻(xiàn)大，買入股票的操作決策所帶來的收益可能更為容易且穩(wěn)定；②主動(dòng)量化基金：交易收益的貢獻(xiàn)較為明顯，且擇時(shí)、波段收益貢獻(xiàn)較穩(wěn)定；③行業(yè)基金：持倉(cāng)和交易同樣重要，單邊交易貢獻(xiàn)大部分交易收益，而擇時(shí)、波段等帶來的收益較低。④不同規(guī)模：規(guī)模大于100億元的基金中，近年來持倉(cāng)收益的貢獻(xiàn)更大，而在規(guī)模小于50億元的基金中，交易帶來的收益貢獻(xiàn)更大。⑤不同換手：換手率高于300%的基金中，交易收益的貢獻(xiàn)更大，換手率小于100%的基金中，持倉(cāng)和交易均有貢獻(xiàn)。
　　研究買賣收益指標(biāo)與基金未來業(yè)績(jī)的關(guān)系，可以發(fā)現(xiàn)：①因子相關(guān)性：通過股票收益的拆分，我們能獲取更豐富的信息；②因子有效性：賣出基礎(chǔ)收益的因子效果最好，與其他因子相關(guān)性低，與基金未來業(yè)績(jī)RankIC均值為5%，單調(diào)性明顯。這表明越會(huì)做出正確賣出決策的基金，未來業(yè)績(jī)?cè)胶?。③因子可投資性：從單因子構(gòu)建的組合來看，基礎(chǔ)收益和被動(dòng)基礎(chǔ)收益更合適作為篩選主動(dòng)權(quán)益基金的單個(gè)指標(biāo)，兩個(gè)組合年化夏普分別0.49和0.50。④因子復(fù)合性：動(dòng)量策略和主動(dòng)賣出收益復(fù)合的風(fēng)險(xiǎn)收益效果最好，年化收益12%，年化夏普0.59，夏普超過其他復(fù)合因子的組合，今年以來組合平均收益為4%。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示
　　基金業(yè)績(jī)不及預(yù)期、市場(chǎng)大幅波動(dòng)、歷史經(jīng)驗(yàn)不代表未來。