从即日起，猫头鹰团队将不同行业中能力比较突出的基金经理从我们的数据库提取出来呈献出来。
这么做的原因是，我们充分认识到基金经理的能力圈、能力边界以及他们的投资研究经验，确实会在不同的行业有比较不同的反映。我们很难相信，一个在金融地产领域有充分理解和经验的投资经理，在TMT领域市场机会较大时会表现出很好的超额收益，同样，我们也很难相信，一个擅长消费的基金经理会在钢铁上赚大钱。当然，我们认为存在很多投资全才，但更普遍的，基金经理更多的是专才。把这些专才的专长在适合的市场阶段正确的与投资策略匹配起来，正是FOF管理人和基民所需要的。
本期我们将计算机行业优秀的十八位基金经理呈现给大家，我们权且称之为“猫头鹰计算机行业十八罗汉”。
择股能力被普遍认为是主动型基金经理的核心能力之一。我们也开发测试多种不同的指标，从不同的时间维度、经济维度、行业维度分析主动型基金经理的择股能力。
但是我们必须看到择股能力与收益表现之间的非一致性。其中之一便是无论如何无法排除行业和风格因素对于择股能力是否体现的影响，如2015-2016年和2017-2018年，由于风格的转换，当期择股能力与下一期的alpha收益之间都呈现了负相关关系；也就是2015年越能够超越指数的，在2016年就可能越吃亏。
这并不是说2015年的择股能力到2016年就消失了。可能在2016年选择的股票依旧是不错的股票，只是市场没有表现而已。比如，曾经中邮基金的扛把子任泽松在2014、2015年创造了非常耀眼的业绩，但是2016、2017年的收益表现比较低迷。但是，任泽松的能力依旧在，市场风格适合的2018年前半年和2019年他的收益都是远远超出市场的。所以，在评价基金经理的时候，排除散户思维，客观中立是必要的。
今年的政策牛市，显示出了非常明确的投资走向：科技板块。为此，我们就从有科技代表性的计算机行业开始推出第一期行业十八罗汉。
当然，并不是说，历史证明在科技领域内擅长的基金经理就一定会在这一波科技政策牛市中获得更好的收益，但是至少他们有着更高的可能性做到更好的收益。
我们先看看历史上行业表现的连续性。
上图，红色代表该行业在该时间处于全市场行业收益前三名；绿色代表该行业该时间处于全市场行业的后三名。这可能是一幅非常有趣的图。
有读者从中“看出”，食品饮料行业存在一个6年半的兴衰周期，分别在2004-2005年、2010-2011年和2016-2017年获取了全市场前三的收益率。又有人认为非银行业在2009年以大规模基础建设投资为特征的刺激政策带动的牛市中是没有突出表现的，在2014-2015年以资金宽松的政策牛市中有过一个季度的辉煌表现但是紧接着就跌入很全市场后三名的行业之中应该引起警觉。
因此，如果要考察基金经理的行业能力的话，我们的一个基本想法是分别考察其在行业处于全市场收益前三、后三以及其他位置的时间段内，分别计算其在该行业获得的收益情况，以及表现好的时候和表现不好的时候是不是正确的超配或者低配，将这些赋予合适的权重，我们就得到了基金经理们的得分。
具体来说，我们刻画三个能力：
行业β能力，定义为暴露于行业的权重。我们理解有些行业权重的暴露更多的因为条约限制而非主动能力的差别。但是当我们就在选择某个行业（比如计算机）的基金经理的时候，不管你是受限制于合约，还是对行业的认识不够敢下手，能够重配该行业可定时一个重要的属性指标。
行业择时能力，定义为行业好的时候多配、行业不好的时候少配置的能力。
行业α能力，定义为在行业内超越行业指数的能力。
在此基础上，我们再根据历史不同时期的特征与当前市场的匹配程度不同赋予不同的权重进行综合打分，得分越高，历史表现出的行业能力越强。下面的打分是我们综合打分之后标准化的结果，这十八个人得分均在0.95以上，这显示出他们在计算机行业相对于没有入选的基金经理具有较大的优势。
我们得到的计算机行业前18位主动型基金经理为（累计收益率和波动率数据统计截止2019年3月12日）：
我们毫不怀疑，这些入选的基金经理曾经在计算机行业展现出显著的能力，若您认为2019年是个计算机行业的大年，那么，从这些人之中选择基金吧！
当然，历史表现出来的能力，总的来说具有极大地参考价值，但也并不能完全等价于未来的收益表现，一方面有些基金经理管理了n只基金，这些基金本身契约规定有很大不同，这些不同会造成分析差异，另外一方面，毕竟统计意义上的能力只能部分解释未来收益，另一部分，将受制于这些基金经理在未来场景下的认知、思考和管理能力。
接下来，我们的公众号还将会出版这些基金经理的定量报告，敬请期待。
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