2022年3月末，明星基金经理邱栋荣拿出自有资金1500万元，购买旗下基金。

众多基民因此信心大振，纷纷跟随入场。而从那时持有至今的投资者们，也确实收益颇丰。

同为明星基金经理，被称为医药女神的葛兰，也曾在2022年2月自掏200万元购买自家基金。

但大家却认为这200万缺少诚意，只是单纯的为了稳住基民、保住自己的管理规模。

截至今日，这自购的200万仍处于亏损状态。

类似的基金经理自购新闻层出不穷，这不禁引起了我们的好奇：基金经理自购多的基金在未来是否会涨的更多？我们能否以此为基础，构建一个量化选基金的策略？

本文就来做相应的研究。

01 基金经理自购

1 前情提要

之前我们写过一系列基金相关的文章。

比如在这两期文章中，我们建议大家千万不要去购买去年收益很高的明星基金，因为数据证明基金当年的排名越高，次年收益反而越差。

这一期文章中，我们则证明了基金规模越大，次年收益越差。

今天我们来验证：基金经理自购，能否作为选基金的判断依据。

2 知识补充

在开始验证前，先介绍一个基本知识：当基金经理购买自家基金时，监管并未明确要求其发布公告。

所以理论上我们并不能准确知晓基金经理是否有过自购行为。

但在基金定期发布的公告中，有另一个指标可以用来代替基金经理自购数据，即管理人、员工持有比例。

02 管理人员工持有比例

1 指标含义

顾名思义，管理人员工持有比例代表了基金公司内部员工持有某只基金的比例。

和基金公司签订了劳动合同的员工，无论是基金经理还是身家破亿的保洁阿姨，只要买自家的基金，就会被算入这个指标。

因为它包含的内部人士更多，所以一定意义上比基金经理自购更具代表性。

从常理上说，越多内部专业人士认可，也越能反映一个基金经理的能力，自然更值得我们去“抄作业”。

但事实果真如此吗？买入管理人员工持有比例高的基金真的能够帮我们赚钱吗？

我们接下来就用全部的历史数据和Python代码来进行验证。

2 数据获取

要验证我们的想法，就需要用到相关的基金数据。

这个数据并不像基金净值一样每天披露，它只会出现在基金的中期报告和年度报告中。

想要收集全部基金所有年份的该数据难度较大，大家最常用的天天基金网上也没有完整的归纳。

我们这边已经帮大家准备好了相关数据，它包含了2007年到2022年所有的主动偏股型基金，甚至是已经退市的基金。并去除了货币型基金、偏债型基金、指数基金、指数增强等被动基金及当年新上市基金。

数据的具体格式如图所示：

第一列是基金的编码。第二、三列是基金的名称和历任基金经理。最后是基金当年的收益率及管理人员工持有的比例。

需要注意的是，我们获取数据的时间在每年12月31日，此时基金尚未发布年报，所以管理人员工持有比例沿用了当年的半年报数据。

对量化有一定了解的同学，想必可以看出这个数据相当珍贵。如果你需要的话，可以加我微信xbx7776，都是可以免费发给你的。

至此，所有数据都已准备妥当。接下来就可以去验证我们的想法。

03 基金经理自购量化策略

1 策略构建

理论上来讲，管理人员工持有比例越高的基金，未来上涨越多。

所以我们在每年年末，买入当年指标最高的前10只基金，持有一年后再根据新排名调仓。

最后计算持有它们的累计收益率，看看到底能赚多少钱。

比如在2008年末，我们找出这一年所有基金管理人员工持有比例的数据，并进行排序，找出最大的前10只基金。

在接下来的2009年，均仓持有这10只基金一直到年末，计算新的排名，并进行换仓。

2 策略改进方向

需要再次明确，在2008年末去计算基金的管理人员工持有比例时，我们使用的是这些基金在2008年年中发布的半年报数据。

半年报最晚于8月31日公布，但我们并未第一时间去使用最新的数据，理论上来说中间差的几个月会降低策略的有效性。

除半年报外，基金同样会在年报公布管理人员工持有比例数据，年报的最晚公布时间在次年的3月31日。

因此理论上构建策略最好的方式，应该是在每年3月底和8月底分别买入此时指标排名前10的基金（使用最新数据），并在接下来的时间去持有。

但由于时间限制，导致手头收集的数据有限，我们只好退而求其次。

如果大家对上述策略感兴趣的话，可以多多点赞，点赞破100，我们就花更多的时间来收集数据，并公布完整的结论。

3 策略结果

我们回到最初讲解的策略，来看看它的最终收益到底如何？

上述回测计算并不复杂，用Excel即可完成，但相对繁琐，我们就借助python代码来实现。

如果你需要这个代码及相关数据的话，可以加我微信xbx7776，都是可以免费发给你的。

程序运行结果如图所示：

2008年-2022年间，代表策略的橙色曲线从初始的1元涨到了5.01元，远远跑赢了代表大盘的沪深300指数（绿色曲线）。

分年度看，除去2009/2014/2017/2019年外，管理人员工持有比例前10的基金在次年都能稳定的跑赢沪深300指数，获得超额收益。

并且该策略在行情较好时表现并不出彩，但在行情较差的年份却非常抗跌。

至此，我们初步证明了管理人员工持有比例越高的基金未来收益越高这一结论。

当然只看排名前10的基金会有一定的偶然性，万一出现异常情况的基金，就会严重影响统计结果。

04 分组统计

1 前20%基金

所以接下来我们不仅只看排名前10的基金，还要来看指标排名前20%的基金的整体收益情况。

我们仍使用之前的python代码，只需稍作修改即可。

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运行结果如图所示：

管理人员工持有比例排名前20%的基金组合最终收益5.35，不仅跑赢沪深300指数，甚至比前10基金表现更好。

2 分组表现

我们甚至可以根据指标排名，把所有的基金分成5组，分别看各组的表现。

最终的结果如图所示：

各组收益间呈现出明显的递减规律，即管理人员工持有比例越高的组，策略收益也越高。这也符合我们最初的猜想。

为何会呈现出这样的规律？解释的原因当然有很多。

05 原因解释

1 专业人士认可

最重要的一点：基金公司的内部人员更加了解公司的基金和基金经理。他们去挑选基金会更加专业。

这也很好理解。假设你是一个卖鱼的，你自己买鱼的时候肯定也比普通人了解哪些鱼更新鲜。

2 规模较小

此外从业人员占比高的基金规模都相对较小。而我们之前就验证过：基金规模越小，未来收益越高。

比如现在有两只基金，A的规模10亿、B的规模100亿。它们内部的员工都分别持有1个亿。

A的管理人员工持有比例就是10%，而B则是1%。根据策略，我们会选择占比更高的基金A。

06 新的方向

1 买基指导

至此我们证明了管理人员工持有比例数据可以帮助我们选择更优质的基金。

根据这个指标形成的选基金策略，我们在2023年应该买入哪些基金呢？

我们就不直接在文章中公开推荐了，大家有需要的话，可以加我微信xbx7776，拿了数据和代码自己跑一下看看结果。

2 策略衍生

需要强调的是，不建议大家仅仅只使用这一个指标去选择基金。

你可以以此为基础，结合自身经验，增加一些其他筛选条件，最终得到一个更好的、属于你自己的选基策略。

下图展示的就是我们以管理人员工持有比例为基础，结合其他指标，另外构建的一个选基策略结果。

如果大家对这个策略感兴趣的话可以多多点赞，点赞破100的话，我们后面可以具体来讲解。

07 后记

文章的最后，和大家分享一点量化投资的心得。

很多人问我小白如何开始学习量化投资，有什么可以书单推荐。

我的建议是千万不要直接找本书来看。

你找本编程书看，那跟着敲完“Hello World”就结束了；你找本数学书看，那看到第七页的公式就睡着了。

更好的学习方式是做实际的项目，在实践中学习量化策略。

研报就是很好的量化实践项目。

一篇研报就是一个策略，作者都是年薪百万的高学历券商分析师，你要做的就是读懂策略研报，并用代码实现。

在此期间什么不会学什么，哪里不会点哪里，抱着解决问题的心态去学习，事半功倍。

熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟。

那么哪里可以获取研报呢?

你可以加我的微信xbx7776，我这里有分门别类几万份研报，还会实时更新。

我会区分难度，精选之后发给你。

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聊的开心，聊得有缘，很多量化的数据、资料都是可以送给你的。

也可以翻翻我朋友圈的内容，很多量化干货。一些不会公开发的内容，都会在朋友圈说。