谈谈基金评价的体系和逻辑

现在关于基金评价和分析的内容多如牛毛,滥竽充数。我自己也一直在思考一个问题,怎样的基金评价体系才是科学合理,而且对于实际投资有指导意义?雪球创始人方三文(方丈)一篇关于私募基金挑选的文章给到了我一些启发。他总结私募基金挑选需要思考的三个方面:长期净值,业绩归因和人格认知。

长期净值是第一个,也是需要重点考察的因素。这个长期应该至少包括一轮牛熊,既包括大牛市,大熊市,震荡市,结构性牛市等。粗略来说,毛估估应该至少有5年以上的历史业绩。

长期净值主要考察是长期收益率,看这个产品是否赚钱。你在投资之前一定要记住,我们投资的目的是赚取收益的,而且是希望在同等风险程度上获取更多的收益。现在有一些投资者喜欢听一些投资理念或者故事,追捧一些基金经理的金句,喜欢追捧一些投资大师,或者一些心理按摩的文章,但正如谢治宇在一个访谈中曾说道,我们来做投资是追求的不是听故事的。如果一个基金/策略长期不赚钱,即使背后的故事多么动听,投资理念多么正确,投资方法等多么高大上,都是没有多少价值的(长期的业绩也说明那些故事理念只是听起来高大上,或许根本不适合国内市场的)。所以,我们做投资是追求收益的,而不是听故事的,我觉得每个投资者在分析基金,评价基金经理的时候,都要默念几遍。

在长期赚钱的基础上,我们还需要考虑投资的收益风险性价比。正所谓,要吃肉,先挨揍。那我挨了一顿揍,我至少得吃一顿肉,要是我只喝了一口汤,那我肯定不值了。对于某些定投指数基金类的基金组合产品,长期业绩跑下来,即使按照有利于卖方的最高收益率计算,也就勉强跑赢了余额宝,但中间承受了很大的波动,这种就属于挨了揍,没有吃到肉的情况,这种投资性价比不高的。

衡量收益风险性价比,个人主要参考两个指标,一个是夏普比率,一个Calmar比率。一个风险度量使用的波动率,一个使用的最大回撤,两个指标各有缺陷和优势,建议结合使用。另外,对于某些私募产品只有周频率的净值和收益率数据,在计算风险指标,相对于日频率的公募基金产品,偏小,所以私募的整体收益/风险性价比要高于公募,计算的时候要先调整为同频率才好直接对比。

另外,在分析收益的时候,也有两个维度,一个是绝对的维度,一个是相对的维度。绝对的维度,很简单就是实际到手的收益;相对维度,就是相对于同类型策略的表现。比如18年大熊市,普遍都亏了20%以上,但某个基金都亏了10%,虽然绝对收益只亏了10%,但相对收益还是不错的。

同理的,在2020年大蓝筹行情的时候,很多基金收益都是20%以上,但某定投指数基金组合只有10%多,在卖方的视角,这个收益率肯定会被拿出来大肆宣传和追捧,但是站在相对收益的角度,这个收益其实是比较差的。

在计算相对收益的时候,需要注意是同类之间的比较,拿债券和股票去比较,或者不同大类资产配置权重的基金去比较,比如一个固收+和一个权益多头产品去比较是不合理,甚至都是股票型基金,一个做消费赛道,一个做成长赛道,在某些场合也没有太多的可比性。

小结一下,我们对于产品的长期业绩,从绝对收益和相对收益的角度有一个全面地审视。

挑选基金的时候,最大的一个误区就是根据历史业绩线性外推。前期通过长期净值我们已经排除那些“骗子”,但是剩下来的部分也有一些“骗子”,也就是部分收益可能是源自于一些制度性红利,基金经理的运气等。

所以,我们必须要做业绩归因。业绩归因主要回答是两个问题:基金的收益是哪些资产贡献的,是基金经理的哪些能力贡献的?只有有了这个基础,我们才不会对历史收益做简单线性外推来预测未来的收益。

资产端也有很多层级,比如股票,债券,期货,细分下去,A股,港股,可转债还是信用债等。关于公募基金定量分析,对于期货端的分析可能会很多人忽略了,有一些指数增强基金,其实配置了部分股指期货多头,直接赚贴水,这部分也是市场给的机会,而不是基金的主动管理能力。(但这部分占比相对比较少)。

另外有一些股票私募历史业绩很高,即使市场大跌的时候也走出了独立行情,但你可能想不到他主要是靠一只定增化工股翻了4倍,其他选股大部分还是亏的,这部分业绩就有很大一部分运气的成分。

关于投资能力,有选股,择时,还有最重要的打新收益分析。为什么强调打新收益呢?首先,这个收益并不是基金经理的主动管理能力,而是市场给的制度性红利。第二,这个打新收益在下降,以前通过打新获得的收益,在未来大概率无法维持,所以历史业绩要剥离这部分收益,才能够体现基金经理的实际投资能力。

我又不是没有见过主要是打新收益贡献的产品,但是包装成基本面量化来卖,某些固收+产品规模控制在10亿,就是为了获得更好的打新收益,打新收益下降了,索性直接把规模放开了,放开了之后,未来业绩肯定没有打新收益那么好了。

在打新收益分析,很多人直接采用了Choice或者Wind终端的打新收益贡献,我想提醒的是最终的结果可能并不准确,尤其在前后规模存在比较大变动的时候。

业绩归因需要很多底层数据,给到的底层数据越多,比如私募的每日估值表甚至交割单,分析的结果就越准确。目前,更多的是公募基金分析为主。

这个中间也有一个误区,因为业绩归因分析对于模型和计算等能力要求比较高,所以很多人过度依赖某些工具软件,但自己对于某些模型的原理和计算过程等缺乏了解,对于某些结果会有错误的解读,或者直接引用别人的数据和结论。

我以前创业做过类似的基金分析系统,如果站在程序员的角度,更多地是去实现某个模型和算法,而不是对于算法背后的准确性有太多的了解。首先,某些模式有一定的局限性,对于数据有一定的要求,比如回归项之间的多重共线性,有的模型是基于某些假设,但某些假设并不成立,比如假设持仓在中报和季报之间持有不动,另外考虑到基金公告的只是局部数据,并不是全部数据,等等,所以很多计算结果会有一定的误差,甚至某些计算结果会有错误的。再比如某些模型,将一个误差项叫做综合能力,或者交叉项,这一项如果数据太大了,反而说明这个模型的拆分可能是错误的。尤其对于私募的一些数据,数据更少,计算的结果误差更大。我知道一些销售或者宣传机构喜欢用这些“专业”的分析去打动顾客,但我只是提醒大家要有质疑精神,质疑这个结果有多大的误差,这个结果是否可靠。对于某些模型自己也可以去学习一下,了解模型背后的逻辑了,如果自己都不了解的话,那这个模型的结果也没有可信度。

对于业绩归因的结果,更多的是一个“毛估估”的结果,因为很多原因,计算的误差是无法消除的,能够做的就是通过一些指标等监控误差的大小,从而对结果有一个大概的把握。比如打新收益占比15%,可能最终的结果是10%,也有可能是20%,最终的结果只能够是毛估,但至少你可以得出来一个结论就是,这个打新收益占比不低。相对比较好的方式,就是多种不同的方法去交叉验证和对比。

私募基金,因为公开的数据主要是周级别的净值数据,所以定量分析结果并不一定准确。

关于人格认知,是一个相对主观的评价方法,并没有太多的结论。但两个方面,一个是投资方法和理念,另外就是人品和工作态度问题。

关于投资方法和理念,投资没有标准答案,正所谓条条大道通罗马。个人觉得考核的重点在于注重其投资理念是否与实际一致,如果有变更,为什么要变更了,变更的结果是反复打脸还是?风格漂移并不是一件坏事情,怕的风格总是飘逸反复被市场打脸。坚守风格不动也不是一个好事情,死扛到底并不正确,尤其公募基金,亏得是基金投资者的钱,不是基金经理的钱。有时候,基金经理为了自己的“风格标签”死扛到底,与投资者的实际利益并不一致。基金经理的投资决策,我们投资者是无法决定的,我们能够做的是根据我们自己的投资判断来决定是否要投资这个基金经理。某些基金经理是那种坚守价值风格,“打死也不抱团和风格漂移”的,这种基金经理如果市场不利于价值风格时,你应该自己主动调整,不要期望基金经理去调整。还有某些私募,一会儿清仓,说有系统性风险,一会儿又加仓,博反弹,一会儿清仓了A股,一会儿在美股又被打脸。

另外一个是关于基金经理的人品。什么是好的人品?这个回答肯定是千人千面的,这个评价都很主观。当然和投资者利益关系保持一致肯定是好的。

某私募基金在今年净值大幅度回撤的时候,并不只是光喊口号,而是把自己当下对于市场的看法和未来的预期,目前的持仓情况等,跟投资者交代得很清楚,让投资者根据自己的情况来做好资金安排,这种我觉得就是人品很好的表现。资管吗,本来就是双向选择问题,资管能够做成功的关键就是找到匹配自己投资风格的长线资金,也不存在欺骗,你如果继续认可我的投资理念,我们还可以继续合作,如果不认可,也不是一味灌鸡汤和长期持有,根据自己的资金情况给投资者自己选择,我认为这是一种非常负责任的表现。对比之下,某些基金组合主理人,关掉所有评论,或者严格控制评论,嘴上从不反思自己的投资理念是否错误,但动作上已经很直接了(比如定投指数基金切换到主动优选)。还有的呢,号称定投指数基金,就能够在短期实现很高的收益,喊出来这种口号的,要么就是投资能力很差,稍微有点常识都知道这个收益是基本没法实现的,要么就是人品很差,明明知道这个实现不了,但是还喊出这个口号来吸引别人关注。

路遥知马力,日久见人心,跟踪一个基金经理久了,慢慢也就能够看穿一个人的本性了。

长期净值,业绩归因和人格认知是基金分析的三个重要维度,三者缺一不可,同时三者有一定的逻辑先后顺序。首先长期净值是第一的,因为净值的计算和分析相对来说是最快速的,也是标准化的,并没有太多争议,如果一个基金产品长期净值比较差,那其实没有必要走后面的第二步和第三步了。第二个是在第一个的基础上进行验证,判断这个历史业绩是基于运气还是能力,如果基于运气或者制度性红利,比如打新,可能持续性比较差。同时,第二个和第三个还可以结合起来,相互验证。

但不得不说这种分析文章要求很高,我自己很多方面都达不到。借用刘德华的一句广告词,我们一直在追求完美的路上,但是并不要求十全十美。

(风险提示:本文所提到的观点仅代表个人的意见,所涉及标的不作推荐,据此买卖,风险自负。)

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