本报告使用回归模型计算主动权益基金有多少收益可以用一篮子可投资指数所解释：可解释部分：与一篮子指数表现高度相关的部分，近似于基金布局的Beta方向；不可解释部分：无法通过单纯的指数组合去有效拟合的收益，属于主动权益基金主动投资（选股、择时、轮动、交易等）带来的超额收益。解释度使用回归的R2衡量，残差则代表基金不可被指数组合解释部分的收益。
　　指数选择算法：约束下的前向逐步，而不是先OLS再直接按SSE顺序入选——并非先用最小二乘对指数完成排序，计算“谁单独最像基金”，而是寻找“在前面几只没解释掉的那部分里，谁补充效果最好”，因此算法每轮把代表集里每个候选放在已选集合之上再解一次，取边际SSE下降最多的一只。候选池不是全部指数，而是有可投资指数基金跟踪的指数+微盘股指数。
　　指数组合内的指数数量上限N>3时，解释度均值的边际变化明显减弱。从N=1到N=2的边际变化最明显，N=2升到N=3也能使R2再提升约1.3~1.5pp，然而N=3之后每加一个指数所带来的提升均明显缩水，可见选取三个指数构建指数组合能够对主动权益的平均解释力度达到相对较强的水平，再继续增加指数数量所带来的边际变化会明显下降。本报告后续均取N=3。
　　近三年数据来看，较大比例的主动权益基金落入“被解释力度强+残差为负”的第四象限。主动权益平均被指数解释力度R2约为82.6%，残差平均为负（-3.02%）。被解释力度较弱，同时残差为正的主动权益基金比例是最小的，仅约8.3%。分类型对产品的被解释力度和残差进行统计：残差中位数最高的产品类型是价值、红利，在第一象限（A）的占比也是最高的，也均高于第四象限（D）中的占比，可见即使此类产品中不少产品容易被指数解释，但也多数能够创造超额收益，无法被指数轻易替代。成长、行业主题类产品在第四象限（D）中数量占比较高，且残差分布较宽——并非无法做出超额，而是超额收益上下限差距大。行业主题产品中，周期残差平均最高，科技最低，医药基金的被解释力度最强。
　　具备什么特征的产品更有观察价值？1）长期绩优的产品会更多出现在第一象限（A区）：A区满足每年业绩均处于样本前50%的产品占比明显更高，延续性也最强；2）第一象限的高残差较为稳定，第二象限（B区）容易出现反转：转移矩阵结果来看，B区的留存率是最弱的，A区的留存率较为可观，约有48.4%的产品在次年会再度留在A区；3）单独使用残差和解释度作为选基指标效果有限，但可以定向增强已有选基模型的效果：在原有算法确认超额动量的基础上，分别构建A区组合（正残差+高解释度）和B区组合（正残差+低解释度），其中A区组合能够创造较对照组的超额，但入选产品普遍具备高弹性特征，适合在上行环境中应用。B区组合无法提供超额，但由于B区内产品独特的主动超额始终是值得特别关注的特殊优势，依然具备关注价值。
　　风险提示及说明：本报告对于基金产品的研究分析均基于历史公开信息，可能受环境变化而产生一定的分析偏差；此外，基金管理人的历史业绩与表现不代表未来，受宏观环境、市场波动、风格转换等多重因素影响，存在一定波动风险。本报告仅对基金历史业绩进行分析，不代表对基金未来资产配置情况的预测；本报告不涉及证券投资基金评价业务，不涉及对基金产品的推荐，亦不涉及对任何指数样本股的推荐；投资者阅读本报告时，应结合自身风险偏好及风险承受能力，充分理解历史表现等综合因素可能对基金产品业绩产生的影响；本报告内容仅供参考，投资者需特别关注基金公司等官方披露的信息。