太平基金赵鑫淼：基金经理手记 一个公式了解主动管理基本定律

（原标题：太平基金赵鑫淼：基金经理手记 一个公式了解主动管理基本定律）

定律的起源及发展

主动管理的核心目标，是在承担可控风险的前提下，持续超越业绩基准，创造稳定的超额收益（Alpha）。长期以来，如何科学衡量投资能力、如何拆解超额收益来源、如何优化投资决策流程，一直是学界与业界关注的重点问题。

20世纪80年代之前，主动投资研究长期停留在定性描述与经验总结层面，缺乏统一的量化度量标准。1989年，Grinold在论文中首次将主动管理能力、信息效率与投资机会纳入统一模型，提出信息率（IR）、信息系数（IC）与广度（BR）的核心关系，奠定了定律的理论基础。1994年，Grinold与Kahn在《Active Portfolio Management》一书中对该定律进行系统化阐释与模型完善，明确IR=IC×√BR的核心公式，将其确立为主动管理的基础性理论框架。

Clarke等（2002）引入转移系数（TC），刻画现实约束下的信号损耗；Qian & Hua（2004）将IC波动率纳入模型，强调预测能力的稳定性；后续研究进一步提出有效广度概念，放松投资机会独立假设。经过数十年演进，主动管理基本定律形成了完整的理论谱系，发展为：IR=IC×TC×√BR

并逐步融入风险调整、成本约束、动态能力、相关性结构等要素，成为现代主动投资的核心理论基石。

指标的含义

一、信息率（IR）是主动管理的“终极标尺”，其本质是经风险调整后的超额收益能力。

信息率将主动超额收益与残差风险（主动风险）挂钩，衡量投资者“以最小风险获取最大超额收益”的能力。高IR意味着投资者能稳定、高效地创造超额回报，是优秀主动管理者的核心标志，也直接决定了投资组合的潜在附加值——信息率越高，主动管理能创造的价值就越大。

二、信息系数（IC）是主动管理的“内功核心”，本质是投资预测信号与实际收益的相关性。

IC的取值范围在-1到1之间，数值越接近1，说明预测信号越精准；若IC为0，则意味着投资者的预测毫无价值，主动管理等同于盲目操作。在主动投资中，IC是核心竞争力：无论是基本面分析、量化因子建模，还是行业趋势判断，最终都要转化为稳定的IC。哪怕IC小幅提升，都能直接带动信息率显著增长，这也是专业投资者持续深耕研究、优化预测模型的根本原因。

三、广度（BR）是主动管理的“舞台空间”，代表投资者可独立把握的投资机会数量。

这里的“广度”并非简单的持仓数量，而是“独立机会”——若投资标的高度相关，再多持仓也无法提升有效广度。例如，同时买入同行业、同风格的多只股票，本质上只是单一机会的重复，而非独立机会的增加。广度的核心价值在于分散：充足的独立机会能分散单一决策的风险，让预测能力（IC）充分发挥作用。定律中广度以平方根形式呈现，说明其边际效应递减，但足够的广度仍是放大超额收益的关键支撑。

四、转移系数（TC）是主动管理的“执行效率”，刻画了现实约束对收益的损耗。

原始定律假设投资者可以无约束地执行最优组合，但现实投资充满限制：单票持仓上限、行业偏离限制、流动性约束、禁止卖空等，都会导致信号无法完全转化为收益。TC衡量预测信号向实际持仓转化的效率，取值在0到1之间，能解释“回测有效、实盘失效”的普遍现象，使定律从理论上限转变为可落地的实践模型，成为机构组合管理最重要的扩展工具。

对投资的启示

主动管理基本定律揭示：主动管理的超额收益并非依赖运气，而是高质量预测、充足独立机会与高效信号转化协同作用的结果。定律的学术价值在于，它将模糊的“投资能力”拆解为可度量、可优化、可归因的具体维度，为策略研发、绩效评估、组合优化提供了一套标尺。从实践价值来看，主动管理基本定律为投资决策提供了清晰的优化路径：

其一，强化研究能力，提升信息系数（IC），这是核心突破方向，需要深耕投资逻辑、优化预测模型，确保预测信号的精准性和稳定性；

其二，拓展投资边界，增加独立广度（BR），如扩大研究覆盖范围、挖掘低相关性标的、丰富低相关性策略，让优质预测有更多施展空间；

其三，减少交易损耗，重视转移系数（TC），减少约束对信号转化的损耗，平衡收益与交易成本，实现可持续的超额收益。

定律的实践应用

一、宽基指数增强基金：高BR、稳健IC的典型应用

国内宽基类指数增强基金，比如中证500、中证1000指数增强，是主动管理定律最典型的落地场景，以指数为基准，通过选股超额（α）超越基准，同时控制跟踪误差（主动风险），核心优势在于稳定IC下的高BR（成分股数量多）。指增策略使用基本面、量价、分析师预期、另类数据等不同信息源构建预测模型，不一定追求IC多高，但需要IC的稳健。以中证1000指增为例，假设全在成分股内选股，年化换手率20倍，那么组合的年度独立决策次数BR≈1000*20=20000次。由此可见，指数增强基金的超额收益是通过大样本下（高BR）的稳定胜率（稳健IC）实现的。

二、主动基金经理的投资策略：少而精的高IC路线

格雷厄姆、格林布拉等投资大师的投资特征，表现为“深度研究、持股集中、低换手”，可以归结为主动管理定律的“高IC、低BR”路线。这也是大多数主动基金经理的投资方式，基于对宏观经济环境，行业趋势和公司基本面的深入研究分析，通过财务建模、实地调研、专家访谈等形式，对个股有深度的认知，同时对未来的收益预测有更精准的把握。但由于精力的有限，深度研究不太可能覆盖到全市场的股票，投资的宽度受到一定限制，大部分主动基金经理有自己专注的行业和赛道。

三、马丁格尔130/30多空策略：提升TC的经典结构

2008年，马丁格尔资产管理公司推出了130/30最小方差基金，放宽对只做多头的约束，保持组合的β风险在“1”上，投资130%的最小方差组合并卖空30%高波动组合，成功跑赢了基准指数，为客户带来盈利。130/30的组合结构，在保持IC和BR不变的情况下，允许做空股票，信号转化效率大幅优化，使得组合IR显著提升。在国内普遍存在类似的困境，由于做空被限制，使得空头端的预测收益“看得见、拿不到”，多头端的预测信号则大幅拥挤，最终导致转化系数TC比较低下。

总结与展望

在市场结构不断演变、投资工具持续创新的背景下，主动管理基本定律依然是理解超额收益来源的关键工具。回归理论本质，平衡预测能力、投资广度与实践约束，有利于在波动的市场中构建可持续的主动管理体系，实现长期稳定的价值创造。（作者赵鑫淼为太平基金权益投资部基金经理）