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金融工程研究证券研究报告

金融工程专题报告 2019 年 06 月 23 日

[Table_Title] 相关研究

[Table_ReportInfo] 《选股因子系列研究（四十八）——探索

A 股的五因子模型》2019.05.28

《创蓝筹指数及华夏创蓝筹 ETF 产品投

资价值分析》2019.05.22

[Table_AuthorInfo]

分析师:冯佳睿

Tel:(021)23219732

Email:[email protected]

证书:S0850512080006

分析师:吕丽颖

Tel:(021)23219745

Email:[email protected]

证书:S0850518060002

基于因子剥离的FOF择基逻辑系列十八——Alpha是

来自于运气还是实力？ [Table_Summary] 投资要点：

“运气 Alpha” vs.“实力 Alpha”。本文选用了一个新的视角对国内权益基金

的 Alpha 进行分析——基金的 Alpha 是来自于实力还是运气？通常情况下，基金

投资过程中所获得的“运气”往往难以度量，而 Fama 与 French 在《Luck versus

Skill in the Cross-section of Mutual Fund Returns》（2010）中提出了一种可以

通过 bootstrap 将基金投资业绩中的“实力”和“运气”进行分离的方法。

国内公募权益类基金样本的 CAPM Alpha 与 FF3 Alpha。基于文献方法，我们

对国内公募基金样本的 CAPM Alpha 和 FF3 Alpha 进行实证。数据结果发现，

样本基金池中能跑赢市场的比例仅刚过半，且其中绝大多数跑赢市场的基金都是

运气所致，凭借实力跑赢市场的基金仅占全市场 18.5%。而在控制了既定风格以

后，能产生超额收益的基金占比大幅提升，且在这些基金中，有一半以上的基金

是凭借实力而非运气，占总基金池比例 45.9%。这一分析结果证明：基金经理并

不容易通过实力跑赢市场，而其主动管理能力主要体现在既定板块、风格下创造

超额收益，即：基金经理在板块内增强的能力是存在且显著的。

不同风格基金池下的实力 Alpha。通过基金池进行划分发现，大盘风格型基金相

较而言更容易获得正 Alpha，且其中有较高的比例是通过实力获得。大盘平衡型

基金以及大盘成长型基金中，实力 Alpha 的占比最为显著，说明在这些风格板块

中存在选股实力的基金产品最多。而在小盘平衡、小盘成长以及平衡成长等板块

中，虽也存在较高比例的基金能获得正 Alpha，但数据显示大多凭借运气，而并

非基于主动管理的实力。

Alpha 跨期延续性测试。Alpha 的跨期延续性测试进一步证实，通过“实力”产

生的 Alpha 在不同市场不同时间下更容易持续，而凭借“运气”产生的 Alpha

则往往容易在切换市场环境时消失。

风险提示：市场系统性风险、模型误设风险、有效因子变动风险。

金融工程研究金融工程专题报告 2


目录

1. Alpha 是来自于运气还是实力？ ................................................................................ 5

1.1 实力 vs. 运气 .................................................................................................. 5

1.2 基于 Boostrap 法对实力与运气进行解构 ......................................................... 5

1.3 案例说明 .......................................................................................................... 6

2. 国内公募基金样本实证 .............................................................................................. 7

2.1 全样本测试 ...................................................................................................... 7

2.2 不同业绩区间下的实力 Alpha .......................................................................... 9

2.3 不同风格基金池下的实力 Alpha .................................................................... 10

3. Alpha 持续性测试 .................................................................................................... 11

4. 总结与建议 .............................................................................................................. 12

5. 风险提示 .................................................................................................................. 13



图目录

图 1 实力有 alpha 基金案例——****大盘精选 ............................................................ 6

图 2 运气有 alpha 基金案例——****优势增长 ............................................................ 6

图 3 实力负 Alpha 基金案例——****动力 ................................................................... 6

图 4 运气负 Alpha 基金案例——****复兴 ................................................................... 6

图 5 不同运气情况下的基金池 CAPM-Alpha 分布 ...................................................... 7

图 6 不同运气情况下的基金池 CAPM-T-Alpha 分布 .................................................. 7

图 7 不同运气情况下的基金池 FF3-Alpha 分布 .......................................................... 8

图 8 不同运气情况下的基金池 FF3-T-Alpha 分布 ...................................................... 8

图 9 按业绩分组的样本 CAPM-Alpha 分布（5%显著性水平） ................................ 9

图 10 按业绩分组的样本 CAPM-T-Alpha 分布（1%显著性水平） ........................... 9

图 11 按业绩分组的样本 FF3-Alpha 分布（5%显著性水平） .................................... 10

图 12 按业绩分组的样本 FF3-T-Alpha 分布（1%显著性水平） ................................. 10



表目录

表 1 CAPM Alpha-“实力 Alpha”与“运气 Alpha”分析 ................................................... 8

表 2 FF3 剩余 Alpha-“实力 Alpha”与“运气 Alpha”分析 ............................................... 8

表 3 风格基金池划分 ................................................................................................ 10

表 4 风格基金池下的“实力 Alpha”与“运气 Alpha”分析-5%显著性水平 ..................... 11

表 5 风格基金池下的“实力 Alpha”与“运气 Alpha”分析-1%显著性水平 ..................... 11

表 6 CAPM -Alpha 跨期延续性分析 ......................................................................... 11

表 7 FF3-Alpha 跨期延续性分析 .............................................................................. 12



1. Alpha 是来自于运气还是实力？

1.1 实力 vs. 运气

Alpha 是组合管理和基金投资中的重要术语，也被称为基金经理主动管理的能力。

在本系列的上一篇报告《基于因子剥离的 FOF 择基逻辑系列十七——国内公募权益类

基金有 Alpha 吗？》中，曾分别分析了基金五种不同的 Alpha 刻画维度：相对基准 Alpha、

市场单因子 Alpha、FF3 剩余 Alpha、风险因子剩余 Alpha 以及全因子剩余 Alpha。在

分析过程中，基金的 Alpha 被层层解构，Alpha 与 Beta 之间呈现出辩证的特性。不同

定义方式下的 Alpha 刻画了基金经理在不同条件下获得超额收益的能力。

然而，纵使基金经理能够在既定的条件下产生超额收益，这些超额收益是来自于运

气还是基金经理自身的实力呢？上文所述的 Alpha 并不能解答这一问题。因此在本文中

我们从另外一个视角对 Alpha 进行剖析——基金的“实力 Alpha”vs.“运气 Alpha”。

1.2 基于 Boostrap 法对实力与运气进行解构

通常情况下，基金投资过程中所获得的“运气”往往难以进行度量，而 Fama 与

French 在《Luck versus Skill in the Cross-section of Mutual Fund Returns》（2010）1中

提出了一种可以将基金投资业绩中的“实力”和“运气”进行分离的方法。在文献中，

他们将基金按照三因子 Alpha/四因子 Alpha、扣费前/扣费后以及小规模/中等规模/大规

模共分成 12 组，在每一组中基于回归模型测算基金的 Alpha。以经典的 FF3 模型为例，

公式如下：

通过最小二乘法（OLS）可以估计截距项α、因子系数以及残差如下：

对于每一只基金 i，均保存所估计的α、因子系数以及全部残差。

随后，为每一只基金 i 构造模拟收益序列。构造过程中，假设基金经理的主动管理

能力为 0，即。同时，对部分进行基金池 bootstrap 随机重抽样，获得，其中

b 表示第 b 次重抽样残差结果。最终构造基金 i 的模拟收益序列如下：

基于重新构造的模拟收益率序列对基金业绩进行再次回归，可以获得一个新的截距

项，即重抽样 Alpha。

当 bootstrap 随机重抽样的样本中大多数为正的残差时，可能大于 0；而当

bootstrap 随机重抽样的样本中大多数为负的残差时，则可能小于 0。

对每一只基金均重复上述重抽样过程 1000 次，即可得到 1000 个重抽样 Alpha 的

分布。在构造模拟收益序列的过程中，已假设基金的主动管理能力为 0，因此 1000 个

重抽样的 Alpha 的意义是通过残差随机取值可以产生的超额收益，即通过运气可以实现

的 Alpha。对比以及，当重抽样 Alpha 大部分大于实际数据产生的，则说明靠样

1 Fama E F, French K R. Luck versus skill in the cross‐section of mutual fund returns[J]. The journal of finance, 2010, 65(5): 1915-1947.



本的随机性可以产生这样的收益，当“运气”更佳时即可产生该超额收益，因此有理由

认为基金的业绩更有可能是靠运气而不是依赖基金管理人的自身能力；而当重抽样

Alpha 大部分无法超越实际数据产生的，则说明靠样本的随机性并无法产生这样的收

益，“运气”不足以解释基金经理的业绩，基金经理具备自身的管理能力（“实力”Alpha）。

1.3 案例说明

为更直观形象地展示 bootstrap 法的分析思路，我们采用部分典型的国内基金案例

作为展示。以某案例基金****大盘精选为例，该基金通过 1000 次 bootstrap 残差重抽样

以后，可获得蓝色柱状分布图如图 1。图中浅蓝色区域代表了该基金 5%水平下的双尾

（拒绝域）。而该基金基于实际数据所估测出的 alpha 在图中红线所示部位。图中可见，

实际数据估测 Alpha 为 2.67%，落在重抽样 Alpha 分布的拒绝域，因此可以认为靠运气

并不足以产生该超额收益，可拒绝“基金的 Alpha 均可以由运气实现”的假设，故判定

这是“实力有 Alpha”的基金产品。

图1 实力有 alpha 基金案例——****大盘精选

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资料来源：Wind，海通证券研究所

图2 运气有 alpha 基金案例——****优势增长

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0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

0

10

20

30

40

50

60

70

80


图 2 中的****优势增长案例，基金的 Alpha 为 1.25%，在传统的基金业绩 Alpha 评

估中，该基金被认为具备主动管理的能力。然而，将实际数据回归 Alpha 与 bootstrap

Alpha 分布进行对比以后可发现，该基金的实际数据回归 Alpha 并未落在拒绝域，因而

可以认为在 5%显著性水平下，基金经理并不能被认为能产生运气以外的超额收益。这

更可能是一只通过运气获得 Alpha 的基金产品。

同样地，当基金产生负超额收益时，可能是因为基金经理的运气不佳，也可能是因

为基金经理自身能力问题因而为基金带来负贡献。图 3 中的****动力以及图 4 中****复兴

分别展示了这样的两个案例，分析思路与上文类似，故不再赘述。

图3 实力负 Alpha 基金案例——****动力

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0.1

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0.3

0.4

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80


图4 运气负 Alpha 基金案例——****复兴

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0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

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30

40

50

60

70




2. 国内公募基金样本实证

2.1 全样本测试

基于第一节中所介绍的方法，本节开始我们采用国内的公募基金样本进行实证分

析。我们加入基金池的国内公募权益类基金样本是当前基金市场上所有成立时间满 2 年

的，主要以主动管理作为操控方式的权益基金，具体包括 Wind 分类下的普通股票型基

金与偏股混合型基金两大类，共计 647 只样本。

为简化处理，下文中我们仅考虑上一篇报告中涉及到的 Alpha 中的两类典型 Alpha：

市场单因子 Alpha 与 FF3 剩余 Alpha，其意义分别是：

市场单因子 Alpha（CAPM-Alpha）：基金经理跑赢市场的能力。

FF3 剩余 Alpha（FF3-Alpha）：基金经理在既定的风格下能够获得超额收益的能

力。由于在中国市场中长期动量效应并不显著，因此我们并未同原始文献一样计算四因

子模型，而是仅基于三因子模型进行计算。

在实际 Alpha 评估的过程中，我们同时计算了 Alpha 以及 Alpha 的 T 统计量。后

者的计算方式为。使用 T-Alpha 估计的考虑是：跟踪误差较高的基金以及

成立时间较短的基金均有更高的可能性在随机情况下获得高 Alpha，T-Alpha 可以对这

两种情况进行校正。

图 5和图 6分别展示了不同运气情况下的基金池CAPM-Alpha以及CAPM-T-Alpha

的分布情况。由图可见，运气好和差的时候，产生的 alpha 差异非常大。运气好的时候，

所有基金的 alpha 都集中在靠右的位臵。若不把运气成分给分离出来，会误以为这些基

金都具有主动管理能力。

图5 不同运气情况下的基金池 CAPM-Alpha 分布

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0.1

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1

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4

运气最佳情况运气最差情况实际Alpha


图6 不同运气情况下的基金池 CAPM-T-Alpha 分布

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-3.4 -3

-2.6

-2.2

-1.8

-1.4 -1

-0.6

-0.2

0.2

0.6 1

1.4

1.8

2.2

2.6 3

3.4

3.8

4.2

4.6 5

运气最佳运气最差实际T-Alpha


表 1 对基金池的 CAPM Alpha 分析结果进行了统计。在基金池的 647 只基金中，

传统 Alpha 估计下有 Alpha 的基金占比 62.1%，即有 62.1%的基金能跑赢市场，37.9%

的基金未能跑赢市场。而在 5%显著性水平下，仅有 18.5%的基金被认为是通过实力跑

赢市场，剩余的 43.6%的基金被认为只是凭借运气跑赢市场，说明即使超过一半的基金

能跑赢市场，也大多都是凭借运气。而在未跑赢市场的 37.9%的基金中，有 33.1%的基

金被认为跑输的原因是因为运气不佳，剩余 4.6%的基金被认为的确是基金经理自身能

力不足而造成主动管理上的负贡献。

因此，在 5%的显著性水平下，有 76.7%的基金的业绩主要由运气因素所影响，由

基金经理实际能力所影响的基金仅 23.3%。如若在 1%的水平下，这一比例会进一步下

降到 8.7%，而剩余高达 91.3%的基金业绩主要由运气因素所影响，基金经理自身能力

对其业绩并没有显著性的影响。



表 1 CAPM Alpha-“实力 Alpha”与“运气 Alpha”分析

5%显著性水平实力运气

正 Alpha 18.5% 43.6%

负 Alpha 4.6% 33.1%


正 Alpha 7.6% 53.9%

负 Alpha 1.1% 36.6%

资料来源：Wind、海通证券研究所

图 7 和图 8 分别展示了不同运气情况下的基金池 FF3-Alpha 以及 FF3-T-Alpha 的

分布情况。图中可见，运气因素对 FF3-Alpha 也产生了显著影响，剥离运气因素对基金

经理的主动管理能力分析有重要意义。

图7 不同运气情况下的基金池 FF3-Alpha 分布

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250

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5

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0.1

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0.1

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0.2

1

0.2

25

0.2

4

运气最佳情况运气最差情况实际Alpha


图8 不同运气情况下的基金池 FF3-T-Alpha 分布

0

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80

100

120

140

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-4.2

-3.8

-3.4 -3

-2.6

-2.2

-1.8

-1.4 -1

-0.6

-0.2

0.2

0.6 1

1.4

1.8

2.2

2.6 3

3.4

3.8

4.2

4.6 5

运气最佳运气最差实际T-Alpha


表 2 对基金池的 FF3 Alpha 分析结果进行了统计。与上一篇报告的结论类似，控制

了风格因素以后，基金产生超额收益的能力有显著上升，说明基金经理更容易在既定的

风格下产生 Alpha。表中显示，在基金池的 647 只基金中，传统 FF3-Alpha 估计下有

86.1%的基金能产生既定风格内的超额收益，13.8%的基金未能产生超额收益。而在 5%

显著性水平下，有 45.9%的基金被认为是通过实力产生超额收益（这一占比大大高于

CAPM Alpha 中的“实力 Alpha”占比），剩余的 43.6%的基金被认为只是凭借运气跑

赢市场。在未跑赢市场的 13.8%的基金中，仅有 0.5%的基金被认为跑输的原因是因为

基金经理自身能力不足，剩余 13.3%的基金被认为只是运气不佳。

因此，在 5%的显著性水平下，有 53.5%的基金的业绩主要由运气因素所影响，由

基金经理实际能力所影响的基金占比 46.4%。如若在 1%的显著性水平下，这一比例会

下降到 27.7%，而剩余 71.6%的基金业绩主要由运气因素所影响，没有任何基金被认为

是实际能力不足而无法产生超额收益。

表 2 FF3 剩余 Alpha-“实力 Alpha”与“运气 Alpha”分析


正 Alpha 45.9% 40.2%

负 Alpha 0.5% 13.3%


正 Alpha 27.7% 57.8%

负 Alpha 0.0% 13.8%


对比 CAPM-Alpha 与 FF3-Alpha，可以发现，样本基金池中能跑赢市场的比例仅刚

过半，且其中绝大多数跑赢市场的基金都是运气所致，凭借实力跑赢市场的基金仅有

18.5%。而在控制了风格因素以后，能产生超额收益的基金占比大幅提升，且在这些基

金中，有一半以上的基金是凭借实力而非运气，占总基金池比例 45.9%。这一分析结果



进一步证明：基金经理并不容易通过实力跑赢市场，而其主动管理能力主要体现在既定

板块、风格下创造超额收益，换言之，他们在板块内增强的能力是存在且显著的。

分析 Alpha 为负数的样本可以发现，无论是 CAPM-Alpha 还是 FF3-Alpha，绝大多

数未能产生超额收益的样本均是由于运气不足所引起，而并非主要由基金经理能力不足

所造成。这一结论在 FF3-Alpha 的分析中更为明显，几乎没有基金被认为是因为自身能

力不足而在既定风格下产生负贡献。

2.2 不同业绩区间下的实力 Alpha

本节中，我们进一步将基金池按照超额收益业绩（Alpha）进行排序以后，统计每

一档业绩分组中“运气 Alpha”与“实力 Alpha”的分布情况，以评估不同业绩区间内

的 Alpha 主要来自于实力还是运气。

图 9 和图 10 分别展示了 5%显著性水平以及 1%显著性水平下，按业绩分组后

CAPM-Alpha 的统计结果。“实力 Alpha”仅在 Alpha 最高组（1%显著性水平）或 Alpha

最高组和次高组（5%显著性水平）中，说明只有业绩最为靠前的基金业绩是来自于自

身实力。而业绩分位点在 40%-70%的基金，虽然具备 Alpha 但其 Alpha 往往来源于运

气，并非来自于自身实力。“实力负 Alpha”主要在 Alpha 最低组，说明仅有业绩最差

的一部分基金是自身实力不足，而业绩分位点在 10%-30%的基金虽然业绩表现不佳，

但几乎都是由于运气不佳所致。整体来看，在与市场的比较中，只有极少数量的业绩极

佳的基金能够基于实力产生正 Alpha，大部分都是基于运气因素；同时，的确存在一部

分实力不足的基金对基金业绩产生负 Alpha，而无法归咎于运气因素。

图9 按业绩分组的样本 CAPM-Alpha 分布

（5%显著性水平）

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30%

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实力alpha个数运气alpha个数运气无alpha个数实力无alpha个数


图10 按业绩分组的样本 CAPM-T-Alpha 分布

（1%显著性水平）

0%

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>0% >10% >20% >30% >40% >50% >60% >70% >80% >90%



图 11 和图 12 分别展示了 5%显著性水平以及 1%显著性水平下，按业绩分组后

FF3-Alpha 的统计结果。“实力 Alpha”的覆盖组别明显多于 CAPM-Alpha，业绩分位点

在 60%-100%的基金 Alpha 几乎都来自于实力。而“实力无 Alpha”仅存在于业绩最差

的一组中。整体来看，在既定风格板块下，有较多数量的基金能够基于实力对基金业绩

产生正 Alpha，运气因素不足以解释这些基金的超额收益；同时，即使是超额收益业绩

较差的基金，也几乎都是由运气不佳所引起，并非基金经理能力不足所致。



图11 按业绩分组的样本 FF3-Alpha 分布（5%显著性水平）

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>10% >20% >30% >40% >50% >60% >70% >80% >90% >100%



图12 按业绩分组的样本 FF3-T-Alpha 分布（1%显著性水平）

0%

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40%

50%

60%

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80%

90%

100%

>10% >20% >30% >40% >50% >60% >70% >80% >90% >100%



2.3 不同风格基金池下的实力 Alpha

考虑到 bootstrap 过程中是基于基金池对残差进行重抽样，每一只基金都有机会抽

样到基金池范围内的“运气”，故在分析过程中每一只基金的分析结果实际上会受到基

金池影响。那么值得思考的是，“运气”可能受到风格与板块的影响，价值型的基金可

能永远无法获得成长型基金的潜在“运气”，以小盘股作为主要投资范围的基金也可能

无法获得大盘股基金的“运气”，因而预先对“运气共享”的区间进行划分可能更为科

学。本节中，我们对原方案进行修改，先对基金池进行风格划分，再基于每一个基金池

进行 bootstrap 分析。

我们首先基于 FF3 模型的两大风格因子——SMB（小盘/大盘）与 HML（成长/价

值）对全部样本基金进行风格划分。划分方式如下：基于 FF3 回归模型将基金收益率

对 MKT、SMB 与 HML 因子进行回归，获得 SMB 以及 HML 因子系数的 P 值及 T 统计

量以评估回归系数的显著性。

以 P=5%为例，当 si大于 0 且 P<5%，则将该基金归类为小盘风格型基金；当 si

小于 0 且 P<5%，则将该基金归类为大盘风格型基金；剩余情况则将基金归类为平衡风

格型基金。用同样方法可根据 hi对基金的价值/成长风格进行分类，最终将基金分为小

盘价值、小盘平衡、小盘成长、平衡价值、平衡平衡、平衡成长、大盘价值、大盘平衡、

大盘成长九大类别。表 3 展示了在不同的阈值下，各类别基金池的分类数量。整体来看，

全样本基金池以大盘风格以及成长风格为主。

表 3 风格基金池划分

P=10% 价值平衡成长 P=5% 价值平衡成长

小盘 3 5 168 小盘 3 7 160

平衡 3 1 91 平衡 3 1 109

大盘 42 17 317 大盘 42 17 305

P=1% 价值平衡成长 T =3 价值平衡成长

小盘 3 9 147 小盘 1 9 133

平衡 3 2 134 平衡 7 7 162

大盘 41 23 285 大盘 35 29 265


为使每一个区间内至少有大于 1只基金，最终选用P=1%作为最终基金池划分方案。

在每一个基金池中，通过 bootstrap 方法对池内基金进行“运气”与“实力”Alpha 拆

分。表 4 和表 5 分别展示了在 5%和 1%的显著性水平下，各基金池中的“运气”以及

“实力”Alpha 统计结果。大盘风格型基金相较而言更容易获得正 Alpha，且其中有较

高的比例是通过实力获得。大盘平衡型基金以及大盘成长型基金中，实力 Alpha 的占比

最为显著，说明在这些风格板块中存在实力的基金产品最多。而在小盘平衡、小盘成长



以及平衡成长等板块中，虽也存在较高比例的基金能获得正 Alpha，但数据显示大多凭

借运气，而并非基于主动管理的实力。

表 4 风格基金池下的“实力 Alpha”与“运气 Alpha”分析-5%显著性水平

小盘价值实力运气小盘平衡实力运气小盘成长实力运气

正 Alpha 0.0% 0.0% 正 Alpha 11.1% 44.4% 正 Alpha 32.3% 45.1%

负 Alpha 0.0% 100.0% 负 Alpha 0.0% 44.4% 负 Alpha 2.3% 20.3%

平衡价值实力运气平衡平衡实力运气平衡成长实力运气



大盘价值实力运气大盘平衡实力运气大盘成长实力运气




表 5 风格基金池下的“实力 Alpha”与“运气 Alpha”分析-1%显著性水平

小盘价值实力运气小盘平衡实力运气小盘成长实力运气



平衡价值实力运气平衡平衡实力运气平衡成长实力运气



大盘价值实力运气大盘平衡实力运气大盘成长实力运气




3. Alpha 持续性测试

对 Alpha 进行“实力”与“运气”的评估，其一大意义在于：直观感受下通过“实

力”产生的 Alpha 在不同市场不同时间下更容易持续，凭借“运气”产生的 Alpha 则往

往在市场环境切换时消失，而基金主动管理能力的跨期延续性恰恰是择基过程中的重中

之重。因此，在上述研究的基础上，我们分析“实力 Alpha”是否比传统 Alpha 有更优

的跨期持续能力，以对报告的研究结果进行验证。

表 6 中第二列展示了从 2013 年至 2019 年间，当年 CAPM-Alpha 大于 0、在下一

年中依然大于 0 的占比，约在 20%~80%区间不等，其中 2013-2014 年仅有 20.5%的

基金其传统 Alpha 能够延续；而表 6 第三列展示了如若以 p<0.2 作为阈值划分“实力

Alpha”的情况下，当年 Alpha 大于 0 且在下一年依然大于 0 的延续比例，对比两列可

以发现延续比例有显著上升；如若进一步以 p<0.05 作为阈值，“实力正 Alpha”的跨期

延续比例可以提升至 100%。类似地，表 6 的第五至七列展示了传统负 Alpha 以及实力

负 Alpha 的跨期延续比例，随着实力评估的阈值要求逐渐提高，负 Alpha 的跨期延续性

也有明显提升。

表 6 CAPM -Alpha 跨期延续性分析

传统正 Alpha

延续比例

实力正 Alpha

延续比例

实力正 Alpha

延续比例

传统负 Alpha

延续比例

实力负 Alpha

延续比例

实力负 Alpha

延续比例

Alpha>0

Alpha>0 p<0.20

Alpha>0 p<0.05

Alpha<0 Alpha<0 p<0.20

Alpha<0 p<0.05

2013 - - - - - -

2014 20.5% 50.0% 100.0% 84.8% 89.0% 100.0%

2015 77.0% 97.6% 100.0% 19.5% 100.0% 100.0%



2016 38.6% 100.0% 100.0% 42.6% 100.0% 100.0%

2017 72.7% 97.8% 100.0% 33.3% 100.0% 100.0%

2018 49.8% 100.0% 100.0% 53.8% 98.3% 100.0%

2019 83.7% 99.0% 100.0% 23.9% 100.0% 100.0%


表 7 中展示了 FF3-Alpha 在 2013-2017 年的跨期延续性测试结果，结论与前文相

似，故不予赘述。

表 7 FF3-Alpha 跨期延续性分析

传统正 Alpha

延续比例

实力正 Alpha

延续比例

实力正 Alpha

延续比例

传统负 Alpha

延续比例

实力负 Alpha

延续比例

实力负 Alpha

延续比例

Alpha>0

Alpha>0 p<0.20

Alpha>0 p<0.05

Alpha<0 Alpha>0 p<0.20

Alpha>0 p<0.05

2013 - - - - - -

2014 28.1% 98.3% 100.0% 71.4% 100.0% 100.0%

2015 43.5% 100.0% 100.0% 70.1% 100.0% 100.0%

2016 77.0% 98.7% 100.0% 38.1% 100.0% 100.0%

2017 73.3% 100.0% 100.0% 34.0% 97.1% 100.0%

2018 66.8% 99.3% 100.0% 47.7% 97.6% 100.0%

2019 87.8% 98.8% 100.0% 16.8% 100.0% 100.0%


从跨期延续性分析上看，实力 Alpha 相比于传统的 Alpha 有更高的延续性，证实了

通过实力产生的超额收益以及由于缺乏实力而产生的负收益贡献在跨期之间有更高的

持续性，对择基过程存在显著意义。

4. 总结与建议

本文选用了一个新的视角对国内权益基金的Alpha进行分析——基金的Alpha是来

自于实力还是运气？通常情况下，基金投资过程中所获得的“运气”往往难以进行度量，

而 Fama 与 French 在《Luck versus Skill in the Cross-section of Mutual Fund Returns》

（2010）中提出了一种可以通过 bootstrap 将基金投资业绩中的“实力”和“运气”进

行分离的方法。

基于文献方法，我们对国内公募基金样本的 CAPM Alpha 和 FF3 Alpha 进行实证。

数据结果发现，样本基金池中能跑赢市场的比例仅刚过半，且其中绝大多数跑赢市场的

基金都是运气所致，凭借实力跑赢市场的基金仅占全市场 18.5%。而在控制了既定风格

以后，能产生超额收益的基金占比大幅提升，且在这些基金中，有一半以上的基金是凭

借实力而非运气，占总基金池比例 45.9%。这一分析结果证明：基金经理并不容易通过

实力跑赢市场，而其能力主要体现在既定板块、风格下创造超额收益，换言之，基金经

理在板块内增强的能力是存在且显著的。

分析 Alpha 为负数的样本可以发现，无论是 CAPM-Alpha 还是 FF3-Alpha，绝大多

数未能产生超额收益的样本均是由于运气不足所引起，而并非主要由基金经理能力不足

所造成。这一结论在 FF3-Alpha 的分析中更为明显，几乎没有基金被认为是因为自身能

力不足而在既定风格下产生负贡献。

通过基金池进行划分发现，大盘风格型基金相较而言更容易获得正 Alpha，且其中

有较高的比例是通过实力获得。大盘平衡型基金以及大盘成长型基金中，实力 Alpha 的

占比最为显著，说明在这些风格板块中存在选股实力的基金产品最多。而在小盘平衡、

小盘成长以及平衡成长等板块中，虽也存在较高比例的基金能获得正 Alpha，但数据显

示大多凭借运气，而并非基于主动管理的实力。



Alpha 的跨期延续性测试进一步证实，通过“实力”产生的 Alpha 在不同市场不同

时间下更容易持续，而凭借“运气”产生的 Alpha 则往往容易在切换环境切换时间时消

失。

5. 风险提示

市场系统性风险、模型误设风险、有效因子变动风险。



信息披露

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[Table_Analysts] 冯佳睿金融工程研究团队

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均来自市场公开信息，本人不保证该等信息的准确性或完整性。分析逻辑基于作者的职业理解，清晰准确地反映了作者的研究观点，

结论不受任何第三方的授意或影响，特此声明。

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会波动。在不同时期，本公司可发出与本报告所载资料、意见及推测不一致的报告。

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