随着中国经济的发展,中国家庭的财富逐渐增加,为了实现对资产的增值保值,普通个人对投资的需求也不断加大。股票二级市场创造了许多财富神话,成为了不少人投资的重要选择,伴随着股票市场高收益的则是股票市场的高风险。普通个人凭借自己的知识和研究,虽然也有可能在股票市场中获得收益,不过这种可能性的确不高。目前中国的股票市场已经有大量专业的机构投资者,机构投资者往往吸引了最优秀的人才加入,组成有体系的研究团队,并配有完善的数据信息服务,比如购买了昂贵的数据库以及证券研究所的研究报告,并且机构投资者所掌握的资金量也非普通个人投资者所能比拟的,在市场上机构投资者更能掌握定价权,此外投资是机构投资者的主业,而对于大多数普通个人投资者来说,投资只是副业。所以从投入的人力、物力、财力以及精力上来说,普通的个人投资者很难胜过专业的机构投资者,机构投资者所获得的相比于普通个人投资者更高的回报,一部分也是由普通个人投资者的亏损所转化而来,因此对于普通个人投资者而言,相比于投资股票,把钱交由专业的机构投资者打理是更具有性价比的投资方式。目前许多公募基金的基金产品起投门槛低,是个人投资者投资的理想标的,不过在众多的基金产品中,良莠不齐,既有风险低回报高的明星基金产品,也有风险高易亏损的低质基金产品,因此如何寻找优秀的基金经理,成为了投资基金最重要的课题。国内外已经对这个问题进行了相当多的研究,有从基金经理的特征挖掘线索的,也有从基金产品和基金公司的特征挖掘线索的,这些因素都有可能潜移默化地影响或决定基金经理的绩效,不过基金是否能盈利直接受基金经理的策略所影响,基金经理的策略包含了更多与其绩效相关的信息,因此研究基金经理的策略也许对发现一个优秀的基金经理更有帮助。虽然基金经理并不会公布自己的策略,但优秀的基金经理可能具有独特的策略,以帮助他们脱颖而出,所以反过来如果一个基金经理具有独特的策略,那么他可能就是一位优秀的基金经理,当然这并非绝对,策略独特也可能是自大冒险的反映。独特的策略和基金经理的绩效间的关系即是本文研究的主题,本文首先利用Li et al.（2019）的方法,利用基金经理收益数据与其他基金的差异程度来评估其策略的独特性,研究发现策略的独特性和基金绩效具有十分显著的关系,策略独特性越高的基金经理在未来更有可能获得优异绩效。不过本文也发现了利用收益数据评估策略独特性将会受到收益波动率的干扰,为了避免这一问题,本文提出了利用基金经理的持仓数据评估其策略独特性的新方法,运用自然语言处理中的Wrod2vec思想,将股票转化为表示股票各方面属性信息的嵌入（Embedding）向量,基金的持仓向量则是其所持有股票的嵌入向量的加权平均值,基金的持仓向量与其他基金的差异则可以反映基金经理策略的独特程度,研究发现这一方法所到的独特性受收益波动率的影响更小,同时对基金经理未来的绩效也具有很好的预测作用。如同其他许多指标一样,单一的指标难以刻画基金经理的水平,策略独特性也不例外,需要结合其他指标才能更准确的对基金经理的绩效作出预测,利用机器学习中的随机森林模型进行预测时发现,策略独特性这一指标在模型中具有很高的重要程度,因此虽然策略独特性虽然并非基金经理取得优异绩效的必要条件,但也是预测一个基金经理绩效时的重要指标。