另类视角分解基金历史收益来源：热门股、普通股、冷门股。本文中，我们尝试从相对较为另类的视角出发对于主动型权益基金的权益资产进行收益分解。具体来看，我们将权益资产的收益分解为热门股、普通股以及冷门股收益，从个股持仓热度的视角出发更为直观地研究主动型权益基金的历史收益来源。
　　基于基金重仓股持仓频次的个股分类。历史上来看，主动型权益基金重仓股的持仓频次往往呈现出一定程度的“二八效应”，即持仓频次最高20%个股的合计持仓频次在所有个股合计持仓频次中占比约为80%。我们从主动型权益基金的重仓股出发，将板块内持仓频次在前5%、重仓持有该个股的基金数量占比超过5%的个股划分为热门股；将板块内持仓频次在后80%的个股划分为冷门股。历史上来看，热门股、冷门股整体上分别呈现较为显著的大盘成长、小盘价值特征，不同类型个股的阶段性表现可能出现较为明显的分化。
　　基金收益来源分解方法。基于个股分类结果以及基金持仓明细，我们对于基金的历史收益来源进行分解。具体来看，我们以季度为频率，计算基金的权益收益(重仓股、非重仓股；热门股、普通股、冷门股)、网下打新收益以及交易收益，并通过Carino方法将不同季度的分解结果进行加总，在历史1年或历史3年的时间跨度计算各个分项的累计收益贡献。
　　基于收益来源分解结果构建基金及个股组合。基于收益来源分解明细，我们构建基金因子定量刻画基金对于不同类型个股的投资能力，并以此作为筛选基金构建组合的依据。从因子测试的结果来看，历史1年重仓冷门股组合收益因子的效果相对较好，历史上基于该因子所构建的基金组合相比于同期的偏股混合型基金指数获得了较为明显的超额收益。进一步地，我们尝试利用这些基金重仓持有的冷门股构建冷门股优选个股组合，历史上长期来看该个股组合相对于同期冷门股整体组合、沪深300指数、中证500指数均获得了更高的收益。
　　核心假设风险：（1）本文仅在合理的假设范围讨论，文中数据均为历史数据，基于模型得到的相关结论并不能完全准确地刻画现实环境以及预测未来；（2）本文中基于模型得到的组合不代表任何投资建议。