> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 国泰量化策略收益A：打造“宏观研判+多策略”主动量化框架 # 摘要 # 基金经理简介 基金经理高崇南，博士研究生，15年证券基金从业经历，9年投资经理年限。2018年6月加入国泰基金，目前在管公募基金2只，在管总规模8.3亿元。 投资理念：高崇南管理的国泰量化策略收益A，采用“主动配置量化选股”的双轮驱动模式，以卡玛比率为核心的稳健进取型定位。定位价值均衡风格，拒绝高波动博弈，力求在“中间波动率区间”实现最优风险收益比，逼近有效前沿。这一理念注重持有体验，规避基金因高波动导致的申赎择时损耗。 投资框架：宏观周期和微观选股的立体化体系。采用自上而下的牛熊周期判断模型，对红利、质量与成长三大类风格进行动态权重分配；同时辅以自下而上的多因子选股模型，实现个股层面的精准筛选。该多策略组合以高股息、PB-ROE与超预期三类策略为核心基础，通过融合市场技术面因素（如换手率、动量）和权益资产定价要素的牛熊周期判断模型来动态调整策略权重。 # 代表基金——国泰量化策略收益A000199.OF 业绩每年均跑赢沪深300指数。从相对收益来看，任职以来相对沪深300的超额收益为 $40.16\%$ ，相对沪深300年化超额收益为 $4.92\%$ 。2022年以来因为策略的进一步完善，持续跑赢偏股混合基金指数，收益率为 $37\%$ ，排名 $16\%$ ；最大回撤为 $-23\%$ ，排名 $18\%$ ；卡玛比0.9，排名 $9\%$ 。充分体现了基金稳收益、高卡玛比的特征。 基金行业配置呈现均衡特征。基金基于三个大类策略进行分散配置，行业集中度较低，基金前五大重仓行业占比均不到 $50\%$ 。2025年中报数据显示，电子、机械、医药为前三大重仓行业，均属于成长性与周期性兼具的领域。前十大重仓股集中分布在有色金属、机械设备、电力设备等中游制造及资源行业。 量化多因子选股与基本面研究结合，遴选优质个股。基金在宽基成分股、单一行业股票中分别应用多因子选股模型和基本面研究，持股偏好转向微盘股，沪深300指数成分股从19年占比 $98\%$ ，到25年占比 $33\%$ 。基金经理任期内，半年平均超额收益为 $6.53\%$ ；历史各期平均选股收益、行业配置收益分别为 $5.93\%$ 、 $0.60\%$ 超额收益大部分来源于精选个股。 风险提示：本报告结论完全基于公开的历史数据进行统计、测算，文中部分数据有一定滞后性，同时存在第三方数据提供不准确风险；对基金产品和基金管理人的研究分析结论并不预示其未来表现，也不能保证未来的可持续性，亦不构成投资收益的保证或投资建议；产品的表现受宏观环境、行业基本面超预期变动、市场波动、风格转换等多重因素影响，存在一定波动风险，投资者需充分认知自身风险偏好以及风险承受能力，基金有风险，投资需谨慎。 # 西南证券研究院 分析师：郑琳琳 执业证号：S1250522110001 邮箱：zhengll@swsc.com.cn 分析师：盛宝丹 执业证号：S1250122060025 邮箱：sbdyf@swsc.com.cn # 相关研究 1. 内需估值洼地盈利稳健，逆向布局低估值成长——中庚价值先锋产品投资价值分析 (2025-12-31) 2. 强化学习驱动下的解耦时序对比选股模型 (2025-12-25) 3. 海富通中证2000增强策略ETF：交易与持有成本双低，增强策略护航超额收益 (2025-12-03) 4. 中欧基金刘勇：锚定绝对收益，打造低波动财富增长曲线 (2025-09-26) 5. 汇添富基金杨璐：坚守质地成长，动态平衡估值趋势 (2025-09-26) 6. 国泰基金智健：以估值成长再平衡践行稳健进攻 (2025-09-25) 7. 国联安添利增长：利率债打底筑基，权益转债两翼发力 (2025-09-14) 8. 海富通基金江勇：锚定安全边际，掘金潜在收益弹性 (2025-09-10) 9. 中庚基金刘晟：以低估值为核心，把握景气拐点的长期之路 (2025-09-09) 10.华安基金舒灏：聚焦高景气精选个股，平衡业绩与主题挖掘超额(2025-09-06) # 目录 # 1基金经理 1.1基金经理基本信息 1.2投资理念：均衡价值，追求高卡玛比率 1.3 投资策略：宏观周期和微观选股的立体化体系 ..... 2 # 2 代表基金——国泰量化策略收益 A000199.OF 2.1偏股混合型基金，受机构投资者青睐 3 2.2业绩每年均跑赢沪深300指数 4 2.3 持有一年平均收益为 $8.3\%$ 2.4板块配置动态调整，行业集中度较低 6 2.5行业轮动贡献超额收益，行业轮动策略迭代优化 9 2.6多因子模型和牛熊周期模型双轮驱动，遴选优质个股 11 2.7行业轮动与个股选择均贡献超额收益 15 # 3风险提示 16 # 图目录 图1：基金经理管理规模 图2：基金投资策略 3 图3：基金规模变化 4 图4：基金持有人结构变化 4 图5：基金累计收益与滚动回撤图 图6：基金相对沪深300超额收益 图7：基金相对偏股混合超额收益 5 图8：基金日、月与季度正收益比例 图9：基金持有一定时间平均收益与盈利概率. 6 图10：业绩稳定性（滚动近三月同类排名） 6 图11：业绩稳定性（滚动近六月同类排名） 6 图12：行业集中度 7 图13：行业风格板块配置 8 图14：各报告期行业配置 8 图15：行业偏好（各报告期前五大重仓行业） 9 图16：板块超低配风格分析结果 图17：行业超低配风格分析结果 10 图18：Brinson各行业的超额收益情况 10 图19：股票仓位 11 图20：非打新股持股数量（只） 11 图21：持股集中度（季报数据） 12 图22：基金持股所属指数（只数） 12 图23：基金持股所属指数（占比） 12 图24：持股成长风格占比（%） 13 图25：持股估值风格占比（%） 13 图26：持股市值风格占比（%） 13 图27：持股盈利风格占比（%） 13 图28：重仓股季度加权平均超额收益 14 图29：重仓股抱团广度（数量） 14 图30：重仓股抱团深度（净值占比） 14 图32：最新季报重仓股历史持有情况（%） 15 图33：单期Brinson分解结果. 15 图34：历史各期Brinson分解结果平均. 15 # 表目录 表 1: 基金经理在管产品一览 表 2：国泰量化策略收益 A 基本信息 表 3：基金分年度业绩表现 表 4: 基金经理长期重仓股表现 (重仓超过 5 个季度) ..... 13 # 1 基金经理 # 1.1 基金经理基本信息 基金经理高崇南，博士研究生，15年证券基金从业经历，9年投资经理年限。2018年6月加入国泰基金，2018年12月起任国泰量化策略收益混合型证券投资基金的基金经理。目前在管公募基金2只，在管总规模8.3亿元。 在管国泰量化策略收益A，自2018年9月管理以来，任期总回报 $77.16\%$ ，年化回报 $8.47\%$ ，相对沪深300的累计超额收益为 $40.16\%$ ；今年以来收益率 $27.64\%$ ，同类排名 $52\%$ ；卡玛比为2.57，符合高崇南“均衡价值，追求高卡玛比率”的核心投资理念。该产品不仅追求相对收益，更注重持有体验，强调净值曲线平稳、投资者收益与净值收益贴合度高。 表 1: 基金经理在管产品一览 <table><tr><td>基金代码</td><td>基金简称</td><td>基金成立日</td><td>投资类型(二级)</td><td>基金规模 合计(亿元)</td><td>现任基金经理</td><td>高崇南 任职日期</td><td>任职年化 收益(%)</td><td>任职最大 回撤(%)</td></tr><tr><td>000199.OF</td><td>国泰量化策略收益A</td><td>2015/1/16</td><td>偏股混合型基金</td><td>4.06</td><td>高崇南,贺天元</td><td>2018-09-03</td><td>8.47</td><td>-39.32</td></tr><tr><td>024354.OF</td><td>国泰红利智选A</td><td>2025/9/9</td><td>偏股混合型基金</td><td>4.24</td><td>高崇南</td><td>2025-09-09</td><td>3.09</td><td>-1.34</td></tr></table> 数据来源：万得，西南证券整理，数据截至2025年12月19日 图1：基金经理管理规模 数据来源：万得，西南证券整理，数据截至2025年9月30日 # 1.2投资理念：均衡价值，追求高卡玛比率 高崇南管理的国泰量化策略收益A，采用“主动配置量化选股”的双轮驱动模式，以卡玛比率为核心的稳健进取型定位。 核心定位：价值均衡风格，拒绝高波动博弈，介于低波动（高股息）与高波动（成长风格）之间，力求在“中间波动率区间”实现最优风险收益比，逼近有效前沿。这一理念注重持有体验，规避基金因高波动导致的申赎择时损耗。 多策略动态配置体系。目前已从原来的沪深300增强策略，扩展为包含红利，质量与成长三大类的多策略配置体系，并在每类策略下开发多个子策略，形成“策略工具箱”，增强适应性与灵活性。多策略配置实行策略权重动态调整机制，根据牛熊周期模型主动调整策略权重，实现风格切换，提升组合在不同市场环境下的表现。在熊市阶段侧重防御，较高比例地配置高股息风格股票；市场环境转为牛市则灵活转向PB-ROE和成长型风格股票。 在风险管理方面，严格贯彻高度分散化原则：个股层面覆盖逾300只标的，单一证券权重普遍控制在 $1\%$ 以下；行业层面以申万一级行业分类为基准，确保第一大行业权重始终不超过 $10\%$ ，有效规避集中度风险。同时特别注重组合整体波动率对标市场主流指数（沪深300和偏股混指数），在严守可接受风险水平的前提下，追求更好的收益回报。 # 1.3 投资策略：宏观周期和微观选股的立体化体系 在投资框架上，高崇南采用自上而下的牛熊周期判断模型，对红利、质量与成长三大类风格进行动态权重分配；同时辅以自下而上的多因子选股模型，实现个股层面的精准筛选。 该多策略组合以高股息、PB-ROE与超预期三类策略为核心基础，通过融合市场技术面因素（如换手率、动量）和权益资产定价要素的牛熊周期判断模型来动态调整策略权重。例如，通过模型判断今年为牛市，则为高股息策略配置 $20\%$ 、PB-ROE策略配置 $40\%$ 、超预期策略配置 $40\%$ 仓位，在保留足够进攻性的同时也有效避免了在牛市环境中因防御过度而错失收益机会。 在三类基准策略下，均开发多个子策略。高股息策略除传统版本外，新增“央企优选”策略；PB-ROE策略衍生出逻辑相近的GARP策略以及“新质生产力/科技龙头优选”策略；在成长风格内部，除了量化的超预期策略，还开发了“出海优选”主题策略（参考日本九十年代市场经验，优选海外收入占比高的个股），以及一个非龙头的科技股优选版本。各个子策略在所属大类策略中按照等权配置资产。 对于未来市场风格，高崇南明确倾向于增加对无形资产（即科技类资产）的配置，长期看好成长类资产，同时密切关注估值，避免由过高估值引起的泡沫破灭。 # 策略构建方法方面，采用两阶段模式，实现整体 $\mathsf{alpha + beta}$ 达到有效前沿。 首先，基于各策略的核心逻辑进行初筛，构建优选池，旨在使该风格的beta接近有效前沿。以PB-ROE策略为例，筛选出PB-ROE综合得分处于市场前 $50\%$ 的公司，初步得到约1500只股票的优选池。池内公司均符合PB-ROE策略的基本逻辑（如具备高且稳定的ROE特征），其收益来源主要依赖于长期持有以匹配ROE水平的回报预期。此阶段同时发挥负面剔除作用，精准过滤基本面质量较差的公司。 第二阶段，在优选池基础上，进行多因子增强，筛选更优质（如高ROE、低ROE波动等）的个股，目的在于利用优选池宽度优势，在风格内做alpha，从而获得比宽基更稳定的胜率。除传统基本面因子外，还融入了机器学习因子，通过多种机器学习模型分析量价数据生成，并合成综合信号。使收益来源实现了双轮驱动：既赚取基本面研究的收益，也通过机器学习因子捕捉市场轮动机会增厚回报。 图2：基金投资策略 数据来源：西南证券整理 # 2 代表基金——国泰量化策略收益 A000199.OF # 2.1偏股混合型基金，受机构投资者青睐 国泰量化策略收益A基金产品成立于2014年12月25日，为混合型基金，本基金在严格控制投资组合风险的前提下，利用公开信息，通过量化的方法，基于多因子模型，把握投资机会，力争为投资者带来长期超额收益。基金经理高崇南自2018年9月3日开始管理，当前规模4.06亿元。截至2025年12月19日，任期总回报 $77.16\%$ ，年化回报 $8.47\%$ ，同类排名370/565，最大回撤为 $-23.02\%$ ，相对于沪深300的年化超额收益为 $4.92\%$ ，相对偏股混合的年化超额收益为 $-3.76\%$ 。 表 2：国泰量化策略收益 A 基本信息 <table><tr><td>证券代码</td><td>证券简称</td><td>业绩比较基准</td><td>基金类型（二级）</td><td>申购赎回状态</td></tr><tr><td>000199.OF</td><td>国泰量化策略收益A</td><td>沪深300指数收益率*75%+中国债券总指数收益率*25%</td><td>偏股混合型基金</td><td>开放申购|开放赎回</td></tr><tr><td>基金成立日</td><td>任职日期</td><td>任职总回报（%）</td><td>任期回报排名</td><td>相对沪深300超额收益(%)</td></tr><tr><td>2015/1/16</td><td>2018-09-03</td><td>77.16</td><td>370/565</td><td>40.16</td></tr></table> 数据来源：万得,西南证券整理,数据截至 2025 年 12 月 19 日 整体上看，高崇南管理期间，基金规模呈上升趋势，其中2025年Q3基金规模大幅提升，2025年Q3基金规模超过4亿元。高崇南管理以来，基金持有人主要以机构投资者为主，机构投资者持有比例最高为 $91.69\%$ （2021H2），自2021年H2以来逐渐受到个人投资者的关注，截至2025年H1,机构投资者持有比例为 $88.71\%$ ，个人投资者持有比例为 $11.29\%$ 。 图3：基金规模变化 数据来源：万得，西南证券整理，数据截至2025年9月30日 图4：基金持有人结构变化 数据来源：万得，西南证券整理，数据截至2025年6月30日 # 2.2业绩每年均跑赢沪深300指数 自2018年管理以来，基金每年均跑赢沪深300指数；同时在中证偏股价值基金指数中处于领先地位，排名 $14\%$ 。 从绝对收益来看，截至2025年12月19日，任期总回报 $77.16\%$ ，年化回报 $8.47\%$ 同类排名359/563，日度、月度、季度正收益比例分别为 $51.75\%$ 、 $50.00\%$ 、 $58.62\%$ 。 从相对收益来看，截至2025年12月19日，任职以来相对沪深300的累计超额收益为 $40.16\%$ ，年化超额收益为 $4.92\%$ 。2022年以来因为策略的进一步完善，持续跑赢偏股混合基金指数，收益率为 $37\%$ ，排名 $16\%$ ；最大回撤 $-23\%$ ，排名 $18\%$ ；卡玛比0.9，排名 $9\%$ 。充分体现了基金稳收益、高卡玛比的特征。 图5：基金累计收益与滚动回撤图 数据来源：万得,西南证券整理,数据截至 2025 年 12 月 19 日 图6：基金相对沪深300超额收益 数据来源：万得,西南证券整理,数据截至 2025 年 12 月 19 日 图7：基金相对偏股混合超额收益 数据来源：万得,西南证券整理,数据截至 2025 年 12 月 19 日 基金从300增强转变为主动量化基金，随着策略趋于成熟和稳定，近三年来基金业绩强于偏股混合基金，位于同类排名靠前。任职以来，各年度基金实现了沪深300指数的正超额收益。 表 3：基金分年度业绩表现 <table><tr><td>年份</td><td>区间 回报(%)</td><td>区间回报 同类排名 (%)</td><td>同类基金 平均收益率(%)</td><td>最大 回撤(%)</td><td>最大回撤 同类平均(%)</td><td>最大回撤区间日期</td><td>最大回撤 修复日期</td></tr><tr><td>2018年</td><td>-9.49</td><td>39.08</td><td>-10.61</td><td>-11.2</td><td>-13.78</td><td>20180929-20181227</td><td>尚未修复</td></tr><tr><td>2019年</td><td>29.23</td><td>86.3</td><td>46.13</td><td>-12.09</td><td>-13.11</td><td>20190420-20190606</td><td>65</td></tr><tr><td>2020年</td><td>40.96</td><td>81.69</td><td>60.86</td><td>-15.13</td><td>-17.22</td><td>20200306-20200323</td><td>52</td></tr><tr><td>2021年</td><td>0.83</td><td>61.07</td><td>8.42</td><td>-14.33</td><td>-20.69</td><td>20210211-20210309</td><td>85</td></tr><tr><td>2022年</td><td>-19.12</td><td>39.05</td><td>-20.97</td><td>-24.03</td><td>-29.2</td><td>20220105-20221031</td><td>尚未修复</td></tr><tr><td>2023年</td><td>-10.75</td><td>33.47</td><td>-13.81</td><td>-20.18</td><td>-25.73</td><td>20230131-20231220</td><td>尚未修复</td></tr><tr><td>2024年</td><td>15.66</td><td>12.37</td><td>3.31</td><td>-15.07</td><td>-20.35</td><td>20240521-20240913</td><td>9</td></tr><tr><td>2025年</td><td>25.18</td><td>50.04</td><td>28.57</td><td>-10.89</td><td>-15.7</td><td>20250319-20250407</td><td>53</td></tr><tr><td>全样本区间</td><td>73.74</td><td>64.12</td><td>102.97</td><td>-39.32</td><td>-49.70</td><td>20210723-20240913</td><td>尚未修复</td></tr></table> 数据来源：万得,西南证券整理,数据截至 2025 年 12 月 19 日 # 2.3 持有一年平均收益为 $8.3\%$ 我们把基金滚动近三（六）个月排名百分数按照四分位分别标签为优秀（0-25%）、良好（25-50%）、一般（50-75%）、不佳（75-100%）。国泰量化策略收益A滚动近三、六个月排名标签为不佳的比例分别为 $15.3\%$ 、 $12.3\%$ ，而标签为优秀和良好(即排在同类前 $50\%$ )的比例分别为 $53.4\%$ 、 $54.3\%$ ，说明有一半以上的时间国泰量化策略收益A的滚动相对排名处于同类前 $50\%$ 的水平。 历史数据回测显示，在单次买入该基金的情况下，持有3个月盈利的概率为 $57.86\%$ 平均收益为 $2.64\%$ ；持有6个月盈利的概率为 $63.04\%$ ，平均收益为 $5.02\%$ ；持有1年盈利的概率为 $56.91\%$ ，平均收益为 $8.62\%$ 。整体来看，基金胜率较高，并且随着持有时间的拉长，平均收益有明显提升。 图8：基金日、月与季度正收益比例 数据来源：万得,西南证券整理,数据截至 2025 年 12 月 19 日 图9：基金持有一定时间平均收益与盈利概率 数据来源：万得,西南证券整理,数据截至 2025 年 12 月 19 日 图10：业绩稳定性（滚动近三月同类排名） 数据来源：万得,西南证券整理,数据截至 2025 年 12 月 19 日 图11：业绩稳定性（滚动近六月同类排名） 数据来源：万得,西南证券整理,数据截至 2025 年 12 月 19 日 # 2.4板块配置动态调整，行业集中度较低 基金基于三个大类策略进行分散配置，行业集中度较低。除开2020年H2及以前报告期，基金前五大重仓行业占比均不足 $50\%$ ，在2024H2接近 $40\%$ ，展示出策略的极强分散性。 图12：行业集中度 数据来源：万得，西南证券整理，数据截至2025年6月30日 板块配置比例变化显著。基金存续期内，TMT、先进制造、医药、周期、消费、金融地产平均配置比例分别为 $13.22\%$ 、 $15.59\%$ 、 $8.45\%$ 、 $18.32\%$ 、 $18.91\%$ 和 $25.53\%$ 。截止至2025年中，基金最新TMT、先进制造、医药、周期、消费、金融地产板块配置比例分别为 $20.68\%$ 、 $20.99\%$ 、 $7.58\%$ 、 $22.97\%$ 、 $16.46\%$ 和 $11.32\%$ 。目前主要配置在小盘成长和小盘价值板块。 行业配置大幅度轮动换仓，较好地把握了市场方向。近年来市场整体结构性行情反复，风格分化明显。2020年，基金积极配置医药、银行及非银金融，年末减配银行；2021年，重仓电力设备、基础化工，增配国防军工，减配建筑材料；2022年，重仓电力设备及新能源，增配通信、建筑材料；2023年，重仓电子、电力设备、银行。基金对市场行情大致方向的研判具有较强的准确度，表现出了优秀的行业轮动能力。 近三年，基金持仓较为偏好银行、电子、电力设备和非银金融，各报告期平均配置比例分别为 $10.46\%$ 、 $8.82\%$ 、 $8.34\%$ 和 $7.75\%$ 。 图13：行业风格板块配置 数据来源：万得，西南证券整理，数据截至2025年6月30日 图14：各报告期行业配置 数据来源：万得,西南证券整理,数据截至 2025 年 6 月 30 日 图15：行业偏好（各报告期前五大重仓行业） 数据来源：万得，西南证券整理，数据截至2025年6月30日 # 2.5行业轮动贡献超额收益，行业轮动策略迭代优化 基金相对沪深300超配周期板块，板块及行业择时明显。我们将基金历史各期持仓与沪深300进行对比以分析基金在风格板块以及具体行业上的超低配风格，结果显示，风格板块上，基金稳定超配周期板块，低配金融地产板块；具体行业上，基金主要超配传媒、机械设备、家用电器、汽车和医药生物等。 基于Brinson业绩归因模型，我们计算了基金历史各期各行业的超额收益。2024年H1，基金超配医药生物、有色金属，均取得了大于 $20\%$ 的超额收益；2024年H2，基金超配传媒、轻工制造、电子，均取得了大于 $24\%$ 的超额收益；2025年H1，基金超配通信、社会服务、医药生物，均取得了大于 $29\%$ 的超额收益。 2022年时，基金面临重大考验，误以为牛市还会持续，没有及时调整策略。结果2022年市场下跌得很厉害，导致基金出现较大回撤。在那之后，加深了对市场的认识，开发了用于判断牛熊周期模型。即使市场发生变化也能够更好地应对。23年之前产品处于切换状态，每个大类策略下分别有4-5个子策略，现在稳定在7-8个策略。 图16：板块超低配风格分析结果 数据来源：万得，西南证券整理，数据截至2025年6月30日 图17：行业超低配风格分析结果 数据来源：万得，西南证券整理，数据截至2025年6月30日 图18：Brinson各行业的超额收益情况 数据来源：万得，西南证券整理，数据截至2025年6月30日 # 2.6 多因子模型和牛熊周期模型双轮驱动，遴选优质个股 持仓数据显示，国泰量化策略收益常年保持高仓位运行，操作上淡化择时，基金近两年历史平均股票仓位为 $89.44\%$ 。截至2025年Q3，基金的最新股票仓位为 $90.10\%$ 。 图19：股票仓位 数据来源：万得，西南证券整理，数据截至2025年9月30日 近四个报告期，基金非打新股持股数量均在200只以上，整体来看，持股集中度稳步下降，有效分散系统性风险。各报告期前十大重仓股占比平均为 $30.49\%$ ，截至2025年Q3，当前前十大重仓股占比 $14.66\%$ 。 图20：非打新股持股数量（只） 数据来源：万得,西南证券整理,数据截至 2025 年 6 月 30 日 注：2020 年之后各报告期剔除打新股获配后数量 图21：持股集中度（季报数据） 数据来源：万得，西南证券整理，数据截至2025年9月30日 基金构建了多策略量化选股模型优选个股。一方面，基金按照牛熊市场状态对大类策略资金进行了再分配；另一方面，运用子策略和基本面研究进行量化选股。 持股偏好从沪深300成分股转向沪深300成分股和其他。基金经理管理期间，沪深300指数成分股、中证500指数成分股、中证1000成分股和其他股票持有数量平均占比分别为 $79.13\%$ 、 $10.50\%$ 、 $7.69\%$ 和 $8.65\%$ ，截至2025年H1，持有数量占比分别为 $33.72\%$ 、 $17.30\%$ 、 $17.65\%$ 和 $31.32\%$ 。 偏好大盘股、均衡成长、低估值、高盈利。基金所配置的非打新股中，在市值风格上，历史各报告期均以大盘风格为主，大盘股平均占比 $91.24\%$ ；在成长风格上，历史各报告期主要以高成长和均衡成长风格为主，各报告期高成长和均衡成长股票平均占比分别为 $44.49\%$ 和 $49.21\%$ ；在估值风格上，历史各报告期主要以低估值和高估值为主，低估值和高估值股票平均占比分别为 $39.87\%$ ， $31.72\%$ ；在盈利风格上，历史各报告期主要以高盈利为主，各报告期高盈利股票的平均占比为 $60.06\%$ 。 图22：基金持股所属指数（只数） 数据来源：万得，西南证券整理，数据截至2025年6月30日 图23：基金持股所属指数（占比） 数据来源：万得,西南证券整理,数据截至 2025 年 6 月 30 日 图24：持股成长风格占比 $(\%)$ 数据来源：万得，西南证券整理，数据截至2025年6月30日 图25：持股估值风格占比 $(\%)$ 数据来源：万得，西南证券整理，数据截至2025年6月30日 图26：持股市值风格占比 $(\%)$ 数据来源：万得，西南证券整理，数据截至2025年6月30日 图27：持股盈利风格占比 $(\%)$ 数据来源：万得,西南证券整理,数据截至 2025 年 6 月 30 日 重仓股多为低估值、高盈利质量、高成长的大盘股，着重于金融地产和消费。基金历史重仓股中，有14只股票重仓超过5个季度，平均持有比例为 $3.31\%$ ，平均持有期间涨跌幅为 $90.46\%$ 。其中，中国平安重仓共24个季度，平均持有比例为 $4.19\%$ ，持有期间涨跌幅达 $25.38\%$ 。 从抱团广度（即前十大重仓股中核心抱团股的数量）和抱团深度（即前十大重仓股中核心抱团股的配置占比）两个角度来看，国泰量化策略收益正在从抱团向独立的转变之中，各报告期核心抱团股持有数量平均为5.71只，平均占比 $20.43\%$ ，截至2025Q2，核心抱团股和非核心抱团股数量分别为3、6只，占比分别为 $4.11\%$ 、 $8.28\%$ 。 表 4: 基金经理长期重仓股表现 (重仓超过 5 个季度) <table><tr><td>股票代码</td><td>股票简称</td><td>重仓次数</td><td>报告期_最早</td><td>报告期_最晚</td><td>平均持有比例(%)</td><td>持有期间涨跌幅(%)</td></tr><tr><td>601318.SH</td><td>中国平安</td><td>24</td><td>2018-09-30</td><td>2025-06-30</td><td>4.19</td><td>25.38</td></tr><tr><td>600519.SH</td><td>贵州茅台</td><td>23</td><td>2018-09-30</td><td>2025-03-31</td><td>5.06</td><td>141.05</td></tr><tr><td>600036.SH</td><td>招商银行</td><td>14</td><td>2018-12-31</td><td>2025-03-31</td><td>3.87</td><td>78.79</td></tr><tr><td>000333.SZ</td><td>美的集团</td><td>13</td><td>2019-06-30</td><td>2025-06-30</td><td>3.04</td><td>88.9</td></tr><tr><td>300750.SZ</td><td>宁德时代</td><td>11</td><td>2022-03-31</td><td>2024-12-31</td><td>3.04</td><td>-15.9</td></tr><tr><td>000651.SZ</td><td>格力电器</td><td>9</td><td>2018-09-30</td><td>2025-06-30</td><td>3.05</td><td>37.18</td></tr><tr><td>601166.SH</td><td>兴业银行</td><td>8</td><td>2019-06-30</td><td>2025-03-31</td><td>3.05</td><td>61.89</td></tr><tr><td>000858.SZ</td><td>五粮液</td><td>7</td><td>2019-03-31</td><td>2022-12-31</td><td>3.83</td><td>275.41</td></tr><tr><td>600887.SH</td><td>伊利股份</td><td>7</td><td>2019-09-30</td><td>2024-06-30</td><td>2.51</td><td>-9.99</td></tr><tr><td>600276.SH</td><td>恒瑞医药</td><td>6</td><td>2018-09-30</td><td>2020-12-31</td><td>3.73</td><td>113</td></tr><tr><td>300059.SZ</td><td>东方财富</td><td>6</td><td>2020-06-30</td><td>2023-09-30</td><td>2.61</td><td>98.35</td></tr><tr><td>600030.SH</td><td>中信证券</td><td>5</td><td>2019-12-31</td><td>2023-09-30</td><td>2.96</td><td>10.75</td></tr><tr><td>002475.SZ</td><td>立讯精密</td><td>5</td><td>2019-09-30</td><td>2025-09-30</td><td>2.59</td><td>353.34</td></tr><tr><td>000001.SZ</td><td>平安银行</td><td>5</td><td>2019-06-30</td><td>2022-12-31</td><td>2.77</td><td>8.26</td></tr></table> 数据来源：万得,西南证券整理,数据截至 2025 年 9 月 30 日 图28：重仓股季度加权平均超额收益 数据来源：万得，西南证券整理，数据截至2025年9月30日 图29：重仓股抱团广度（数量） 数据来源：万得，西南证券整理，数据截至2025年6月30日 图30：重仓股抱团深度（净值占比） 数据来源：万得,西南证券整理,数据截至 2025 年 6 月 30 日 图32：最新季报重仓股历史持有情况 $(\%)$ 数据来源：万得，西南证券整理，数据截至2025年9月30日 季度重仓股灵活：展现量化选股的全市场择股。25年Q3十大重仓股出现在季度的持股名单中得追溯到五年前。并且最大持股占比为2.07，充分说明了基金的分散能力极强，选股的广度宽。 # 2.7行业轮动与个股选择均贡献超额收益 行业轮动与个股选择均贡献超额收益，超额收益大部分来源于精选个股。Brinson业绩归因模型是常用的基于持仓的业绩归因方法，我们将该模型应用于基金中计算权益仓位在行业层面的资产配置贡献和基金经理的个股选择能力。从结果来看，一方面基金可以较为稳定获取超额收益，14个报告期中13个报告期取得了显著的正收益，历史各期平均超额收益为 $6.53\%$ ；另一方面，历史各期平均选股收益、行业配置收益分别为 $5.93\%$ 、 $0.60\%$ ，超额收益主要来源于精选个股。 图33：单期Brinson分解结果 数据来源：万得，西南证券整理，数据截至2025年6月30日 图34：历史各期Brinson分解结果平均 数据来源：万得，西南证券整理，数据截至2025年6月30日 # 3 风险提示 本报告结论完全基于公开的历史数据进行统计、测算，文中部分数据有一定滞后性，同时存在第三方数据提供不准确风险；对基金产品和基金管理人的研究分析结论并不预示其未来表现，也不能保证未来的可持续性，亦不构成投资收益的保证或投资建议；产品的表现受宏观环境、行业基本面超预期变动、市场波动、风格转换等多重因素影响，存在一定波动风险，投资者需充分认知自身风险偏好以及风险承受能力，基金有风险，投资需谨慎。 # 分析师承诺 本报告署名分析师具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格并注册为证券分析师，报告所采用的数据均来自合法合规渠道，分析逻辑基于分析师的职业理解，通过合理判断得出结论，独立、客观地出具本报告。分析师承诺不曾因，不因，也将不会因本报告中的具体推荐意见或观点而直接或间接获取任何形式的补偿。 # 投资评级说明 报告中投资建议所涉及的评级分为公司评级和行业评级（另有说明的除外）。评级标准为报告发布日后6个月内的相对市场表现，即：以报告发布日后6个月内公司股价（或行业指数）相对同期相关证券市场代表性指数的涨跌幅作为基准。其中：A股市场以沪深300指数为基准，新三板市场以三板成指（针对协议转让标的）或三板做市指数（针对做市转让标的）为基准；香港市场以恒生指数为基准；美国市场以纳斯达克综合指数或标普500指数为基准。 <table><tr><td rowspan="5">公司评级</td><td>买入：未来6个月内，个股相对同期相关证券市场代表性指数涨幅在20%以上</td></tr><tr><td>持有：未来6个月内，个股相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于10%与20%之间</td></tr><tr><td>中性：未来6个月内，个股相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于-10%与10%之间</td></tr><tr><td>回避：未来6个月内，个股相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于-20%与-10%之间</td></tr><tr><td>卖出：未来6个月内，个股相对同期相关证券市场代表性指数涨幅在-20%以下</td></tr><tr><td rowspan="3">行业评级</td><td>强于大市：未来6个月内，行业整体回报高于同期相关证券市场代表性指数5%以上</td></tr><tr><td>跟随大市：未来6个月内，行业整体回报介于同期相关证券市场代表性指数-5%与5%之间</td></tr><tr><td>弱于大市：未来6个月内，行业整体回报低于同期相关证券市场代表性指数-5%以下</td></tr></table> # 重要声明 西南证券股份有限公司（以下简称“本公司”）具有中国证券监督管理委员会核准的证券投资咨询业务资格。 本公司与作者在自身所知情范围内，与本报告中所评价或推荐的证券不存在法律法规要求披露或采取限制、静默措施的利益冲突。 《证券期货投资者适当性管理办法》于2017年7月1日起正式实施，本报告仅供本公司签约客户使用，若您并非本公司签约客户，为控制投资风险，请取消接收、订阅或使用本报告中的任何信息。本公司也不会因接收人收到、阅读或关注自媒体推送本报告中的内容而视其为客户。本公司或关联机构可能会持有报告中提到的公司所发行的证券并进行交易，还可能为这些公司提供或争取提供投资银行或财务顾问服务。 本报告中的信息均来源于公开资料，本公司对这些信息的准确性、完整性或可靠性不作任何保证。本报告所载的资料、意见及推测仅反映本公司于发布本报告当日的判断，本报告所指的证券或投资标的价格、价值及投资收入可升可跌，过往表现不应作为日后的表现依据。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，本公司不保证本报告所含信息保持在最新状态。同时，本公司对本报告所含信息可在不发出通知的情形下做出修改，投资者应当自行关注相应的更新或修改。 本报告仅供参考之用，不构成出售或购买证券或其他投资标的要约或邀请。在任何情况下，本报告中的信息和意见均不构成对任何个人的投资建议。投资者应结合自己的投资目标和财务状况自行判断是否采用本报告所载内容和信息并自行承担风险，本公司及雇员对投资者使用本报告及其内容而造成的一切后果不承担任何法律责任。 本报告及附录版权为西南证券所有，未经书面许可，任何机构和个人不得以任何形式翻版、复制和发布。如引用须注明出处为“西南证券”，且不得对本报告及附录进行有悖原意的引用、删节和修改。未经授权刊载或者转发本报告及附录的，本公司将保留向其追究法律责任的权利。 # 西南证券研究院 # 上海 地址：上海市浦东新区陆家嘴21世纪大厦10楼 邮编：200120 # 北京 地址：北京市西城区金融大街35号国际企业大厦A座8楼 邮编：100033 # 深圳 地址：深圳市福田区益田路6001号太平金融大厦22楼 邮编：518038 # 重庆 地址：重庆市江北区金沙门路32号西南证券总部大楼21楼 邮编：400025 西南证券机构销售团队 <table><tr><td>区域</td><td>姓名</td><td>职务</td><td>座机</td><td>手机</td><td>邮箱</td></tr><tr><td rowspan="11">上海</td><td>蒋诗烽</td><td>院长助理、研究销售部经理、上海销售主管</td><td>021-68415309</td><td>18621310081</td><td>jsf@swsc.com.cn</td></tr><tr><td>崔露文</td><td>销售岗</td><td>15642960315</td><td>15642960315</td><td>clw@swsc.com.cn</td></tr><tr><td>李煜</td><td>销售岗</td><td>18801732511</td><td>18801732511</td><td>yfliyu@swsc.com.cn</td></tr><tr><td>汪艺</td><td>销售岗</td><td>13127920536</td><td>13127920536</td><td>wyyf@swsc.com.cn</td></tr><tr><td>戴剑箫</td><td>销售岗</td><td>13524484975</td><td>13524484975</td><td>daijx@swsc.com.cn</td></tr><tr><td>李嘉隆</td><td>销售岗</td><td>15800507223</td><td>15800507223</td><td>ljlong@swsc.com.cn</td></tr><tr><td>欧若诗</td><td>销售岗</td><td>18223769969</td><td>18223769969</td><td>ors@swsc.com.cn</td></tr><tr><td>蒋宇洁</td><td>销售岗</td><td>15905851569</td><td>15905851569</td><td>jyj@swsc.com.c</td></tr><tr><td>贾文婷</td><td>销售岗</td><td>13621609568</td><td>13621609568</td><td>jiawent@swsc.com.cn</td></tr><tr><td>张嘉诚</td><td>销售岗</td><td>18656199319</td><td>18656199319</td><td>zhangjc@swsc.com.cn</td></tr><tr><td>毛玮琳</td><td>销售岗</td><td>18721786793</td><td>18721786793</td><td>mwl@swsc.com.cn</td></tr><tr><td rowspan="6">北京</td><td>李杨</td><td>北京销售主管</td><td>18601139362</td><td>18601139362</td><td>yfly@swsc.com.cn</td></tr><tr><td>张岚</td><td>销售岗</td><td>18601241803</td><td>18601241803</td><td>zhanglan@swsc.com.cn</td></tr><tr><td>姚航</td><td>销售岗</td><td>15652026677</td><td>15652026677</td><td>yhang@swsc.com.cn</td></tr><tr><td>杨薇</td><td>销售岗</td><td>15652285702</td><td>15652285702</td><td>yangwei@swsc.com.cn</td></tr><tr><td>王宇飞</td><td>销售岗</td><td>18500981866</td><td>18500981866</td><td>wangyuf@swsc.com</td></tr><tr><td>王一菲</td><td>销售岗</td><td>18040060359</td><td>18040060359</td><td>wyf@swsc.com.cn</td></tr><tr><td rowspan="2"></td><td>张鑫</td><td>销售岗</td><td>15981953220</td><td>15981953220</td><td>zhxin@swsc.com.cn</td></tr><tr><td>马冰竹</td><td>销售岗</td><td>13126590325</td><td>13126590325</td><td colspan="1">mbz@swsc.com.cn</td></tr><tr><td rowspan="4">广深</td><td>龚之涵</td><td>销售岗</td><td>15808001926</td><td>15808001926</td><td>gongzh@swsc.com.cn</td></tr><tr><td>唐茜露</td><td>销售岗</td><td>18680348593</td><td>18680348593</td><td colspan="1">txl@swsc.com.cn</td></tr><tr><td>文柳茜</td><td>销售岗</td><td>13750028702</td><td>13750028702</td><td colspan="1">wlq@swsc.com.cn</td></tr><tr><td>林哲睿</td><td>销售岗</td><td>15602268757</td><td>15602268757</td><td colspan="1">lzr@swsc.com.cn</td></tr></table>