近年来，一些基金因为历史回撤小，收益率曲线在时间收益图中显得非常平滑漂亮，就像是被人为“画”出来的一样，被很多人称作“画线派”，广受市场推崇和追逐。对“画线派”基金的筛选多使用“击中率”、“最大回撤”、“最大回撤修复日”等指标来筛选，方法各异，效果良莠不齐且难以实现全面、客观、公允。本文我们试图通过更有效的数学方式，来寻找历史业绩形态最“平滑漂亮”的基金产品。本文采取的方法主要是运用机器学习算法与基金画像相结合的框架。
　　以相对较难寻找到“画线派”的主动股票基金和偏股混合基金为样本展示我们的方法及结果。从2019年1月1日至2022年8月31日的结果看，算法比单纯地优化收益率、回撤、Sharpe等指标具有更强的识别能力，和更低的误判率。可以有效帮助投资者挖掘不同类型、不同风险层次的“画线派”基金。
　　但“画线派”基金所体现出来的业绩曲线是对历史业绩的客观呈现，对投资者是否有投资的参考价值，取决于其收益率曲线能否在未来也可以延续“平滑漂亮”，即其低波动且有竞争力的回报水平是来源于偶然性和运气，还是说这种曲线的出现本身就意味着具备真正的能力。我们将在下一篇文章中展开进一步探讨。
　　风险提示：
　　1、“画线派”仅是对基金历史业绩的刻画，不代表基金经理的实际能力，也无法预示基金的未来业绩表现
　　2、模型不具备未来业绩的预示性
　　3、使用者对“画线派”的概念定义与我们的定义可能存在不同
　　4、文中对“画线派”适应性的分类仅是反映历史业绩的一种描述，不代表基金经理的策略在未来的有效性