分析师：王方鸣  执业证书编号：S0890520010001

研究助理：孙书娜

1. 固收+基金的界定

固收+基金，是指在传统固收类资产投资的基础上，通过股票打新、股票二级市场交易或可转债交易等方式来实现产品收益增强的一类基金，包括以股票增强为主的可投股票型和低权益仓位混合型基金、以及以转债增强为主的可投转债型基金。2021年A股市场在震荡当中上行，市场在风格和板块之间的轮动加快。至于债券市场，2021年债券市场整体呈震荡下行趋势，10年期国债到期收益率从年初的3.178%下降到2.78%。受益于权益市场行情的推动，中证转债上涨18.48%，超越了很多A股市场指数。作为投资多种资产的固收+基金，2021年期间平均年化收益率和最大回撤分别为7.17%和-3.54%，整体为投资者带来了较好的持有体验。

2. 2021年固收+基金表现回顾

2.1. 业绩回顾

2.1.1. 不同权益中枢的固收+业绩：转债增强的固收+产品收益风险比高

选取固收+基金中2021年有完整业绩及季报、半年报数据的样本，考虑到建仓期的调整，因此要求基金经理调整后的任职日期早于2021年1月。其中，对于已成立产品，设置3个月的建仓期，对于新成立产品，建仓期设置成6个月。2021年内，样本内固收+基金年化收益率中位数为6.78%，年化波动率和最大回撤的中位数分别为4.40%和-3.01%。按照基金经理任职以来的权益中枢和收益增强的资产类别，固收+产品可以进一步划分为股票增强低风险、股票增强中低风险、股票增强中高风险、股票增强高风险和转债增强。统计结果显示，对于股票增强的固收+产品而言，收益水平和风险波动情况随着权益中枢的提高呈现出逐步递增的特征，低风险、中低风险、中高风险和高风险产品在2021年的年化收益率分别为5.38%、6.23%、6.68%和8.65，相对应的最大回撤分别为-0.91%，-2.06%、-3.25%和-4.49%。2021年，中证转债指数上涨18.48%，以转债作为增强的固收+产品年化收益率为8.65%，最大回撤-1.48%，获得了较好的风险调整后收益。

2.1.2. 老将or新人：中生代基金经理所管产品性价比高，老将表现欠佳

截止2021年12月31日，我们统计所有样本内固收+基金经理的管理年限分布图。在前述样本选择过程中，我们已经将任职日期在2021-01之后的基金经理予以剔除，因此样本所统计的任职年限相较整个市场的固收+产品的基金经理任职年限偏长，但从统计结果中仍然可以看到目前市场上的固收+基金经理任职时长大部分都在5年以内(73.00%)，任职年限小于等于3年的占到了47.20%。这在很大程度与固收+基金是从2019年才受到市场关注是密切相关的。但是需要注意的是，这些基金经理的从业年限并不短，5年以上从业的基金经理占到了65.48%。

依据任职时间最长的基金经理的从业年限对基金经理打标签：(1)  从业年限>5年，“老将”基金经理；(2) 从业年限<=3年，“新人”基金经理；(3) 从业年限>3年且<=5年的，“中生代”基金经理。从结果上来看，2021年间，新人基金经理获得了更高的收益，中生代基金经理在获取收益和风险控制上均处于中间，因此产品的风险调整后收益是三类基金经理中最高的。相较而言，老将表现欠佳，无论是从产品的年化收益率还是最大回撤上，均处于末位。

2.1.3. 换手率：产品收益和风险性价比与换手率呈现U型关系

对样本内733个固收+基金在2021年内的换手率进行分析，其中633个产品有换手率数据，这些产品换手率的25分位数、50分位数和75分位数分别是1.36、2.57和4.84。我们按照换手率的高低对样本内基金进行分组。结果表明，换手率越高，固收+产品的波动率越大，但是产品的收益率和风险调整后收益与换手率之间呈现出U型关系。具体来看，较低换手（换手率<=2）和高换手(>4.5)的固收+产品在2021的年化收益率要高于中等及较高换手（换手率>2 and 换手率<=4.5）的产品，且高换手的产品获得了最高的年化收益率；从产品性价比而言，较低换手和高换手的产品calmar比率也优于中等及较高换手的产品。

2.1.4. 行业配置模式和久期配置模式

行业配置模式和久期配置模式是基金经理投资特征的体现，是固收+基金经理在权益配置和债券配置风格上面的重要标签。基金经理在不同时点的行业配置比例和久期配置长度存在差异，但基金经理任职期间的行业配置模式和久期配置模式往往是稳定的，而不同的配置模式会给基金产品带来不同的风险收益特征。

使用定量指标对基金经理的配置模式进行刻画，从而探讨不同配置模式的基金经理所管理固收+产品的收益风险特征。具体而言，我们使用基金年报和半年报的数据，计算以下量化指标对基金经理的配置模式进行刻画：

(1) 行业集中度：以基金单个披露期行业配置权重向量计算单期有效成分数量ENC，ENC 值越高，代表基金产品有效 配置的行业成分越多，行业配置越分散，反之代表行业配置越集中。根据我们的统计，最终定义ENC>7.9为行业分散，ENC<=7.9为行业集中。

(2) 行业变动度：以基金两个披露期之间行业配置变化来计算行业变动度，然后将基金经理任职以来各期的行业变动度求平均，得到基金产品的平均行业变动度CR。根据实际的统计，最终定义CR>40%为行业多切换类，CR<=40%为行业少切换类。

(3) 久期长度：根据利率变动对于基金资产净值的影响幅度计算的，认为D>1.6为久期较长，D<=1.6为久期较短。

(4) 久期变异度：我们用现任基金经理任职以来各期久期的标准差除以任职以来的平均久期作为衡量产品久期调整灵活度的指标。根据我们对目前市场上固收+基金产品的统计，我们将DC>0.4定义为久期调整灵活，DC<=0.4为久期稳定。

从结果统计上来看，“久期较长、久期灵活+行业分散、行业少切换”的固收+产品2021年的业绩表现是最好的，收益率中位数是8.40%，在所有配置模式分类中取得了最高的收益。总体来看，在2021年获取收益的能力上，

(1) 对于行业配置模式相同的固收+产品而言，无论久期调整是否灵活，久期较长的基金收益率普遍优于久期短的；

(2) 对于行业分散的产品，在久期配置模式确定的情况下，行业切换少的收益率优于行业切换多的;就风险控制能力而言，如果产品的行业配置比较分散，在久期配置稳定的情况下，行业多切换的固收+产品的最大回撤大于行业少切换的产品；

(3) 对于行业少切换的产品来说，行业分散的固收+产品的收益优于行业集中的，而对于行业多切换的固收+产品，行业集中的年化收益率优于行业分散的产品。

2.2. 业绩来源

2.2.1. 全年收益主要来源:纯债配置和证券选择贡献明显

根据Brinson归因模型，基于基金季报数据计算，对固收+基金在大类资产配置上的择时能力进行判断。我们将每个季度的基金回报分为大类资产配置收益和证券选择贡献，其中，大类资产配置贡献=期初资产i配置比例*该资产对应的代表性指数区间回报率，证券选择贡献=基金净值回报率-大类资产配置贡献，即剔除大类资产择时后的收益贡献。大类资产配置贡献进一步拆解为A股配置贡献、港股配置贡献、纯债配置贡献和转债配置贡献。

2021年的统计结果表明，固收+基金的收益主要来自于纯债配置效应和证券选择效应。以季度收益率的平均贡献来看，样本内固收+基金的季度收益率的中位数为1.55%，其中来自于纯债配置和证券选择的收益率中位数分别为1.10%和0.4%，而A股配置效应、港股配置效应和转债配置效应的收益贡献中位数均为0。就不同分类的固收+产品而言，纯债配置效应都是各个类别固收+产品的主要收益来源，除了股票增强低风险的固收+产品外，证券选择效应均是仅次于纯债配置效应的收益来源。

2.2.2. 不同时间切片下收益来源

2021年Q1，A股剧烈波动，触顶后急速下降，债券市场平稳：2021年Q1期间，国内A股核心资产在2月18日冲高后大幅下跌，春节后债券市场利率结束上升趋势并在2月19日后转而掉头向下。经历了前期的大幅调整，市场风格实现了成长与价值、大盘与小盘之间的相对估值收敛。在核心资产内部，春节后低PEG，高性价比的核心资产的市场表现明显强于高 PEG，低性价比的核心资产；预期ROE会明显提高的核心资产并未产生明显回调，展现出较强的韧性。

2022年Q2，A股在结构化行情切换下震荡上升，债券市场超预期下行：2021年3月11日开始市场短暂企稳后，市场进入了底部震荡行情。由于全球经济仍处于复苏之中，叠加全球通胀预期升温，大宗商品涨价，钢铁、煤炭、有色等开始上涨。2021年3月份两会上， 碳达峰、碳中和首次被写入国务院政府工作报告，碳中和政策对市场不同板块的价值重估起到了催化剂的作用。周期股和大宗商品在5月份政府的一系列政策中开始大幅下跌，前期调整较为充分的新能源板块的配置价值开始凸显。债券市场来看，国内外宏观经济环境叠加机构资产荒显现，利率超预期下行，10年期国债收益率在6月1日降到阶段性最低点3.04%。6月2日以后，由于地方债供给提速，对资金面扰动加大，海外方面美联储缩表预期提前，债市窄幅震荡。

2021年Q3，股票市场以结构化震荡为主，利率债大幅下行后小幅反弹：“双减”政策和互联网领域反垄断调查的持续发酵导致A 股在7.23-7.27内出现了明显的调整。7 月 28 日开始，北上配置型资金逐步企稳回流，市场因此企稳而逐步回升，电新、汽车、通信、建材、机械、有色等板块涨幅居前。进入8月份，用电紧张导致部分地区对电解铝、电石、磷化工生产等高耗能行业进行限电。在此背景下，市场对于周期板块的下游需求有所担忧，在大宗商品价格进入加速上涨的阶段，周期板块股票反而出现了回调。货币政策上，2021年7月15日，央行下调金融机构存款准备金率0.5个百分点，降准带动收益率大幅下行，但进入8月份以来，债券市场利好已经兑现，同时利率债供给开始放量、理财监管政策不断出台，使得收益率从低位开始反弹，10Y国债收益率反弹至2.88%左右。

2021年Q4，股票市场结构化震荡行情为主，债券市场在利率反弹后掉头延续牛市行情：2021Q3以来，经济体现出类“滞胀”的特征，在一系列保供稳价举措的影响下，进入11月之后，动力煤价格快速回落，商品价格和周期股一同开始下跌。2021年12月中央经济工作会议定调2022年要“稳字当头，稳中求进”以来，陆续出台了一系列“稳增长”政策，并于12月6日全面调降金融机构存款准备金率 0.5 个百分点，释放流动性 1.2 万亿元，以提升市场预期。

我们按照季度划分，对固收+基金的业绩来源进行分析，结果如下表。可以看到，在2021年A股震荡债券市场牛市的行情下，固收+基金产品的业绩主要来源于大类资产配置，其中纯债配置效应的贡献最为明显。除此之外，证券选择效应能力较强的基金经理可以在不同的市场环境下都做到收益增强，是固收+基金较为稳定的收益来源。对于2021年Q1股票市场大幅波动或2021年Q3这样的市场环境，A股配置效应给固收+基金的收益贡献均为负值。相较而言，除了纯债配置之外，证券选择效应是固收+基金非常重要的收益来源。2021年Q2股票市场阶段性出现了牛市，这种行情下，A股配置效应对于固收+基金的收益贡献较突出，基金经理可以通过仓位的调整来获取更高的收益弹性。

3. 如何筛选合适的固收+产品

3.1. 基于基金能力圈进行筛选

3.1.1. 过去5年固收+业绩来源：业绩来源与股债行情走势相关

以 2017 年至 2021 年为考察区间，对全市场固收+基金每季度的业绩归因结果进行统计。我们使用中证800指数和10年期国债到期收益率来刻画股票市场和债券市场的行情。我们以2017Q1季末的市场行情数据为基准，对2017Q1-2021Q4的市场行情进行标准化，并分阶段看固收+基金的业绩归因情况，结果如下图所示。

从上图中可以看到，2017Q1-2017Q4和2020Q2-2020Q4期间的股牛债熊行情下，A股配置效应和证券选择效应成为了固收+业绩的重要来源；2018Q1-2018Q4期间股票市场大跌债券牛市的市场中，债券配置效应的贡献最为突出，证券选择效应和A股配置效应反而会拖累固收+的业绩，即“固收+”会变成“固收-”；2019Q1-2020Q1和2021年期间，股票市场以结构性震荡行情为主、债券市场走牛的情况下，债券配置效应是最重要的正收益来源，与股票熊市行情下不同的是，个股选择能力较强或股票仓位配置能力较强的基金经理也可以为固收+贡献较为稳定的正收益。

从上面我们的分析中可以看到，在不同市场环境下需要不同能力圈的基金经理：在预期股票市场即将走牛债券市场走熊的时候，我们应当选择证券选择能力突出、敢于配置股票仓位的基金经理；在预计股熊债牛的市场中，权益仓位低、敢于调整债券久期的基金经理；如果股票市场是震荡行情，债券市场牛市的情况下，除了债券久期调整灵活之外，我们还应该关注固收+基金经理的A股配置能力和证券选择能力。

在《债券型基金收益分解——债券基金评价方法系列报告》中我们介绍了如何对债券型基金进行业绩拆解。接下来，我们从调整后任职日早于2019年1月1日的的固收+基金中（截至2021年底，共366只），分别从权益增厚能力和债券获利能力出发，筛选出优秀的基金经理。同时，我们对于2017年以来的历史区间按照如下方式进行牛熊划分，以便来统计基金在不同牛熊区间排名分位数的平均值和稳定度。

3.1.2. 权益获利能力较强的基金经理

按以下标准筛选权益获利能力较强的基金经理：

(1) 建仓期调整后的任职日早于2019年1月1日；

(2) 基金经理任职以来股票资本利得和股票平均收益贡献度排名在同类可比基金经理中分别处于前40%、50%。对于同类可比基金，我们定义权益中枢在同一个类别下，基金经理任职时间不晚于所评估基金的产品。

(3) 产品自基金经理任职以来年化收益率和最大回撤在同类可比基金中的排名百分位处于前50%。

(4) 非定期开放基金

下表展示了按以上标准所筛选出的全部基金经理，和管理的基金产品任职以来的业绩表现和行业偏好。除此之外，我们进一步对于2017年以来的历史区间按照如下方式进行牛熊划分，以便来统计基金在不同牛熊区间排名分位数的平均值和稳定度。我们一共筛选得到了9只产品，10%权益中枢的只有长城新优选A，其他的均为权益中枢15%以上的固收+产品，收益能力随着权益中枢的增加有所提升。整体来看，所选出来的9只基金对于不同市场行情的适应性较强，牛熊区间平均排名都在市场中上水平。从行业偏好来看，不同基金经理所偏好的行业有所差异，但银行、食品饮料、非银金融出现了大部分基金经理的前三大重仓行业中，除此之外，还有电力设备及新能源、医药、家电、电力及公用事业、电子也受到这些基金经理的青睐。

3.1.3. 固收获利能力强的基金经理

对于固收+产品而言，债券部分盈利的策略包括票息策略、波段操作、券种配置等。票息策略用通过信用债的挖掘获取高票息来抵御市场波动的策略，往往伴随着息差策略，即利用回购利率低于债券收益率的情形,通过正回购将所获得资金投资于债券的策略，又称杠杆策略。波段操作是通过对宏观基本面的中长期趋势判断对组合的久期进行调整，并通过中短期交易和套利交易机会为组合创造超额收益。在固收+基金的管理过程中，票息策略和波段操作是基金经理最长运用的两种。接下来的内容中，我们分别从票息获取能力和波段操作能力两个角度来筛选市场上表现较优异的基金经理。具体的，我们按以下标准筛选固收获利能力较强的基金经理：

(1) 建仓期调整后的任职日早于2019年1月1日；

(2) 基金经理满足以下两个条件之一：a. 波段操作能力优异：任职以来债券资本利得和利率债平均贡献度排名排名百分位分别为前40%和50%；b. 利息收益率分位数在同类中前40%；

(3) 票息策略表现优异：产品自基金经理任职以来年化收益率和最大回撤在同类可比基金中的排名百分位处于前40%

(4) 非定期开放基金

根据以上规则，我们共筛选出了21只产品，其中票息策略表现优异的有13只，波段操作能力较强的基金经理有8只。21只产品中，无论在哪个权益中枢类型中，波段策略优异的固收+产品牛熊区间排名标准差更大，即票息策略优异的产品的排名稳定性更高一些。我们注意到，21只产品中有两只是转债增强的固收+产品，分别是华泰保兴尊和A和西部利得汇享A，在2021年可转债市场火热的行情下，两只基金的转股溢价率分别为34.44和23.78，高于同类基金转股溢价率的50%分位数，均偏好偏股型转债。

3.1.4. 能力圈较全面的基金经理

除了在特定市场中我们需要筛选在特定能力圈比较突出的基金经理，我们还希望可以筛选出综合能力较为突出的基金经理。具体，我们按照如下规则进行筛选：

(1) 建仓期调整后的任职日早于2019年1月1日；

(2) 基金经理任职以来股票资本利得和股票平均收益贡献度排名在同类可比基金经理中处于前50%；

(3) 任职以来债券资本利得排名百分位前50%，且利息收益率分位数在同类中前50%；

(4) 产品自基金经理任职以来年化收益率和最大回撤在同类可比基金中的排名百分位处于前50%。

(5) 非定期开放基金

从下表中可以看到，我们一共筛选得到了11只产品，均为以股票增强为主的固收+基金。这些基金经理在管理产品期间均获得了年化6.5%以上的收益。从任职以来的行业偏好来看，这些基金经理前三大重仓最多的是医药、家电、银行、非银金融，除此之外，还有电力设备及新能源、电子、电力及公用事业也出现在了这些基金经理的重仓行业中。

3.2. 固收+筛选因子测试

3.2.1. 基金指标评价库

目前，我们对固收类基金的评价主要从基金产品和基金经理两个维度出发。研究方法上分为定性和定量两种，定性研究主要是通过调研的方式对基金经理的投资框架、管理思路、后市观点等进行深入的了解。定量研究方面，就基金产品而言，主要基于：（1）基金的规模、持有人结构、运作形式、持仓结构等持仓信息来对基金进行不同类别的划分；（2）基金的净值序列数据，通过计算收益、风险和风险调整后收益等指标值，来对基金产品的绩效进行评价；（3）基金的持仓信息和财报数据，通过对基金收益的来源进行拆解，从而对基金产品收益的贡献有进一步的了解；（4）利用债券基金持仓数据，通过构建胜率、贡献率两大类指标，对基金经理的资产配置能力进行刻画。至于基金经理，我们主要从以下几个角度考量：（1）任职时长、从业时长等背景信息；（2）通过对基金经理所管理的产品进行分析，对基金经理的能力圈有一定的了解，如资产配置能力、择时能力等。其中，业绩归因和基金经理能力圈的分析，除了对基金绩效有更一步的了解外，主要解决的是在什么样的市场中如何选择适合该市场环境的产品。相比较而言，基金净值作为基金经理能力的最终的体现，是基金筛选和评价的第一步。因此接下来，我们首先从基金净值的拓展指标中挖掘基金筛选的有效因子。

样本对象：我们在每个调仓日期，对固收+基金进行筛选，要求产品满足基本筛选条件（1）非定开（2）基金经理任职满一年（3）基金规模大于1亿（2）申购赎回状态为开放申购|开放赎回，或暂停大额申购|开放赎回。

样本区间：2017.1.1-2021.12

指标计算：在任意一个季末，计算长期绩效和短期绩效指标，绩效指标包括年化收益率分位数、波动率分位数、最大回撤分位数、sharp比率分位数和calmar比率分位数。其中，长期指标是指该基金当期在任的基金经理任职以来以上绩效指标在同类基金中所处的排名百分位，短期绩效指标指近3个月，6个月内以上绩效指标的排名情况。在进行排名百分位计算的时候，我们默认指标越优，排名越靠前。

3.2.2. 绩效因子有效性测试

因子有效性测试的方法主要有相关性检验法和单调性检验法。单调性检验指按照指标值大小构建组合，从时间序列的角度观察各组的各项绩效指标，各组表现的优势组的胜率越高，单调性越强，说明指标的区分能力和预测能力越强。相关性检验是指计算某一时刻的因子值和未来一段时间收益的相关性，通过对时间序列的统计进行评估来检验因子的有效性。此处我们采用相关性检验法来对各项指标进行有效性测试。一般来说，RankIC(Spearman秩相关系数) 值更稳定，比 IC(pearson相关系数) 值参考意义更强。我们从2017-12-31开始，在每个季度末计算每个基金产品过去四个季度绩效因子和未来一个季度之间的相关性，得到相关性序列。接下来，我们对每个时间截面的有效样本的因子相关性取中位数，并进一步统计相关性中位数的时间序列特征。每个基金产品的相关性序列统计平均相关性和标准差，剔除掉序列期数小于4的观测和相关性标准差为0的观测，并对剩下的397只基金产品计算如下统计量来评估因子有效性：

(1)RankIC 值：用于判断因子的收益预测能力。一般 IC 值为正表明因子有正向的选择能力，即因子暴露度越大，对应产品的收益率越高；反之，若因子值为负，则因子暴露程度越负，对应标的的收益率月底。此处，RankIC有效性阈值为0.03。

(2)RankIC 值均值：RankIC 值序列的算术平均值。此处，RankIC均值有效性阈值为0.03。

(3)IR 值：即RankIC值均值为零的 T 检验，用于检查 RankIC 值序列均值是否显著不为 0和因子有效的稳定性。T 值的绝对值越大结果越显著。此处，IR有效性阈值为0.5。

(4)RankIC 值有效观测胜率：我们从正向有效胜率和负向有效胜率两个维度去进行统计，如果正向有效胜率满足>50%，该因子为有效正向因子；反之，如果负向有效胜率满足>50%,该因子为负向因子。

从历史测试的结果来看，对于基金经理任职以来的长期绩效指标而言，年化波动率及分位数均为无效因子，任职以来的年化收益率、最大回撤、sharp比率、calmar比率是有效的负向指标，但对应的排名分位数都是有效的正向因子。其中，年化收益率分位数、sharp比率分位数和calmar比率分位数无论是从相关程度还是从相关稳定性上，都对未来三个月的收益排名百分位有显著的预测作用。

对于短期绩效而言，无论是过去三个月的还是过去六个月的绩效指标中，收益率、sharp比率以及波动率分位数指标均是有效的负向指标，收益率分位数、sharp比率分位数和calmar比率分位数均为有效的正向因子。并且，无论是从相关系数均值还是从稳定度来看，收益率分位数、sharp比率分位数和calmar比率分位数也都是最为显著的有效因子。

因此，概括来讲，长期绩效指标和短期绩效指标都对固收+产品未来三个月的收益有一定的预测作用，最为有效的因子为收益率分位数、sharp比率分位数和calmar比率分位数，均为正向有效因子。

我们进一步对长期绩效和短期绩效中有效因子的历史趋势进行观察，从图表上可以看出，长期绩效的有效因子在整个历史回测数据中有一定的稳定性。短期绩效因子中，近三个月的收益率分位数、sharp比率分位数以及近六个月收益率分位数、sharp比率分位数在历史呈现U型，2018Q4~2020Q1股票市场宽幅震荡阶段，以上四个指标的有效性有所减弱，但自2018Q1以来，近三个月calmar比率分位数与产品未来三个月基金产品收益率的排名百分位之间相关性有逐步提升的趋势。另外，近六个月calmar比率分位数与基金未来收益率的排名百分位之间相关性逐步提升，但2020Q3以来，该指标的相关性较为稳定。

4. 总结

2021年固收+基金年化收益率中位数为6.78%，年化波动率和最大回撤的中位数分别为4.40%和-3.01%。对于股票增强的固收+产品而言，收益水平和风险波动情况随着权益中枢的提高呈现出逐步递增的特征，以转债作为增强的固收+产品年化收益率为8.65%，最大回撤-1.48%，获得了较好的风险调整后收益。

我们从基金经理任职年限、换手率水平、基金配置模式和业绩归因的角度对固收+基金在2021年的业绩进行了分析。2021年新人基金经理获得了更高的收益，中生代基金经理的风险调整后收益是三类基金经理中最高的，老将表现欠佳。从换手率而言，换手率越高，固收+产品的波动率越大，但是产品的收益率和风险调整后收益与换手率之间呈现出U型关系。不同“行业配置模式+久期配置模式”的固收+基金适应的市场环境不同，从2021年的统计结果来看，“久期较长、久期灵活+行业分散、行业少切换”的固收+产品2021年的业绩表现是最好的，对于行业配置模式相同的固收+产品而言，无论久期调整是否灵活，久期较长的固收+基金2021年收益率普遍高于久期短的。从业绩归因的角度来看，2021年的统计结果表明，固收+基金的收益主要来自于纯债配置效应和证券选择效应，就不同分类的固收+产品而言，纯债配置效应都各个类别固收+产品的主要收益来源，除了股票增强低风险的固收+产品外，证券选择效应均是仅次于纯债配置效应的收益来源。

从基金筛选的角度来看，不同市场环境下需要不同能力圈的基金经理。在预期股票市场即将走牛债券市场走熊的时候，我们应当选择证券选择能力突出、股票仓位敢于配置的基金经理；在预计股熊债牛的市场中，权益仓位低、债券久期敢于调整的基金经理；如果股票市场是震荡行情，债券市场牛市的情况下，除了债券久期调整灵活之外，我们还应该关注固收+基金经理的A股配置能力和证券选择能力。基于基金经理任职以来的业绩归因结果，我们筛选出了9只擅长权益增厚的、21只擅长固收投资和能力圈较为完善的11只固收+产品。

在此基础之上，我们进一步对绩效因子在固收+筛选中的有效性进行了分析。结果表明，长期绩效指标和短期绩效指标都对固收+产品未来三个月的收益有一定的预测作用，最为有效的因子为收益率分位数、sharp比率分位数和calmar比率分位数，均为正向有效因子。长期绩效的有效因子在整个历史回测数据中有一定的稳定性。短期绩效因子中，近三个月的收益率分位数、sharp比率分位数以及近六个月收益率分位数、sharp比率分位数在历史呈现U型。