根据主动管理能力后验分布特征，构建综合性评价指标进行基金经理择优。本篇报告将传统方法中对业绩表现的“点估计”转换为其所服从“分布的估计”。基于非参贝叶斯方法，模型以不断更新分布背后的参数组为主线，通过基金经理主动管理能力总体分布和个体分布间的交互影响形成对两个分布的估计。
　　模型在灵活度、不确定性及样本可比性等方面均表现出色：1）模型利用非参方法自动调整分组数量，并通过狄利克雷过程实现分组聚类，灵活度和适用性较强；2）假设分布均为未知，降低了前提条件的影响，充分考虑参数的不确定性；3）综合考虑分布间的关系，通过分布间交互影响提高了信息利用程度和样本可比性。
　　基金经理主动管理能力分布形态差异较大，且呈逐年分化态势。这与总体分布视角下的结论相互印证，基金经理主动管理能力均于2021年出现较为明显的分化情况，或与当年发生的抱团瓦解现象有关。随着基金经理表现的逐年分化，构建权益型基金经理主动管理能力的综合性评价指标，以此优选基金更具研究意义。
　　主动管理能力后验分布呈左偏态的基金经理后续往往有更优表现。我们根据非参贝叶斯方法所形成的基金经理主动管理能力后验分布特征，构建了基金筛选策略，相较于偏股混合型基金指数有相对稳定的超额表现，长期来看年化收益增厚约7%。
　　风险提示：模型失效风险、抽样风险、数据回测区间有限