从2004年中国私募证券投资基金行业发行第一只阳光私募基金产品以来,中国的私募行业已经走过18年的发展历程。到2020年末,证券类私募管理规模4.3万亿元,自主发行的且正在运作的私募证券投资基金54324只（含FOF）,证券类私募公司数量达到8908家,私募基金行业进入快速发展期。本文选取2017年-2020年间周净值数据基本完整的138只股票型和偏股型私募基金产品与对应的130位基金经理作为样本,把样本基金分为主观多头选股策略组和量化选股策略组,并划分成震荡市环境、熊市环境、牛市环境进行多维度分析,消除时间的影响。在分析方法上,利用文献分析法、统计分析法、比较分析法,深入研究我国私募基金的年度收益率、夏普比率、索提诺比率、最大回撤率等指标,然后进一步利用T-M模型、横截面回归法评价私募基金的择时选股能力、业绩持续性,最后利用OLS多元线性回归法来分析私募基金的业绩归因,本文创新性地引入私募基金公司的规模是否超过100亿和选股策略这2个新的特性作为解释变量,并创新性地把T-M模型里的选股能力参数阿尔法作为被解释变量,对私募基金的业绩进行全方位的归因分析,在考量拟合优度R~2后,得出有效结论,构建出一个相对全面客观的私募基金业绩评价体系。具体结论如下。首先,在评价私募的业绩时,得到结论:一、私募公司的两个不同策略组在考察期内都具备非常明显的正收益能力,且主观多头选股策略组在这4年考察期内的正收益能力更强;量化选股策略组对最大回撤率控制的更好,但两组策略的整体收益波动均较大,这表明策略对私募的业绩影响非常大。这也完全符合私募基金的高风险高收益、靠天吃饭的特点。二、利用T-M模型（python3.61软件）检验私募基金的择时和选股能力,对比分析发现:（1）在选股能力方面:两个策略组均表现出较为显著的选股能力。说明私募管理人能够通过选股能力来抵御市场不确定性风险,并获取超额收益。在择时能力方面:两个策略组均不具有显著的择时能力,这也契合股票市场上的私募基金经理偏重选股、忽略择时的事实。三、在利用横截面回归法评价私募的业绩持续性时,利用python3.61软件将基金的周收益率滚动24次,并根据得到的年度收益率,得出结论:无论是主观多头选股策略组还是量化选股策略组的样本,在2017-2020年的考察期内,都不具备以年度为评价周期的业绩持续性。四、基于基金经理的十个特性对私募基金的业绩进行归因分析:笔者以基金的年度收益率、夏普比率、T-M模型的回归参数阿尔法等6个指标作为被解释变量,以私募基金经理的性别、学位、研究员经历、理工金融复合背景、金融从业年限、在管基金规模等八个特性作为解释变量,并以公司成立年限、是否为百亿规模公司作为控制变量,分为震荡市环境、熊市环境、牛市环境,分别做OLS回归。得出统一的结论,无论是震荡市环境,还是在牛市环境、熊市环境里,拥有“理工金融复合背景”、“研究员经历”、“主观多头选股策略”3个特性的私募基金经理都与T-M选股能力参数阿尔法存在显著关系。另外,无论在何种市场环境下,基金经理的“学位”特性都与私募基金的业绩无显著关系。另外,笔者针对不同的牛熊环境,进一步提出优化筛选基金经理的策略,使研究更具有现实和理论意义。最后提出两条建议:一是要提高私募基金业绩披露的透明度和稳定性,二是要提高私募基金经理的择时能力和风控能力。