本文从定量视角出发，构造了包含基金能力圈广度、稀缺度的因子体系，将其落地为可实际投资的基金组合，并构建了一套基金经理能力圈标签库。
　　能力圈广度因子：我们从基金持仓数据出发，以基金经理在各板块的主动增减仓行为作为决策信号，以后续评估区间的表现胜率作为选股能力的验证，形成对基金经理能力圈“广度”的因子刻画。回测结果显示，广度因子的RankIC均值为5.27%，年化RankICIR为1.08，对基金未来收益具备较强的预测能力；近十年以来多头组合每年均能跑赢偏股混合型基金指数，年化超额收益达6.81%。
　　能力圈稀缺度因子：稀缺度因子从板块竞争格局出发，衡量基金经理能力的独特性，即考察基金经理能否在稀缺度较高的板块上展现优秀的选股能力。稀缺度因子的RankIC均值为4.52%，年化RankICIR为1.07，多头组合相对偏股混合型基金指数的年化超额收益为4.56%。
　　综合能力FOF组合构建：上述两个因子从不同维度刻画了基金经理的能力特征，经检验，二者相关性较低，并且在相互剥离后依然各自有效。结合两个因子的各自优势，我们构造了““先选广度较优、再进行稀缺度低分剔除”的综合能力FOF组合。在回测期2015/01/01-2026/05/29内，组合相对偏股混合型基金指数的年化超额收益达到7.84%，在牛市行情中超额收益突出，并在市场下行阶段具备不错的防御能力。
　　能力圈标签化：在因子研究和组合构建的角度之外，我们还提出了基金能力圈的标签化框架，包括：从基金层面出发的“基金能力圈画像”，为每只基金生成覆盖各板块的能力圈标签和可视化图表，直观展示基金经理在不同板块上的能力分布；从板块层面出发的“板块定向选基”，即基于板块能力标签，筛选出在该板块具备突出选股能力的赛道型基金，以捕捉主动管理带来的超额回报。
　　风险提示：以上结论均基于历史数据和模型的测算，如果未来市场环境和结构发生剧烈改变，不排除模型失效的可能性；单模型的收益可能存在较大波动，实际应用需结合资金管理、风险控制等方法；模型测算可能存在相对误差，不构成实际投资建议。