选基金最简单的方法（基金的选择方法与技巧）

基金经理和分析师们经常挂在嘴边的几句话：“寻找阿尔法”、“把握贝塔”、“观察**回撤”，你是不是每次听到，都云里雾里、似懂非懂的？

今天我们就来好好聊一聊这几个听起来高大上的指标在投资中到底是什么意思。

什么是阿尔法（α）？

阿尔法系数，是投资组合的实际收益与按照贝塔系数计算的预期收益之间的差额。

它代表的是非系统性风险，收益不跟随市场波动，追求的是分离了整体市场风险之后的超额收益。

通俗来说，就是投资者将钱交给基金经理来管理，基金经理通过他的专业能力，实现超越市场平均水平，获得更高的回报。

阿尔法系数是反映投资回报率的重要指标，阿尔法数值越高，说明基金获得超额收益的能力越强。

阿尔法系数是对基金经理投资能力的最真实反映。

一个合格的基金经理，他的阿尔法系数至少应当是大于零的，也就是这个基金经理有阿尔法。

如果一个基金经理的阿尔法系数小于零，就说明他的投资回报还不如市场回报，超额收益为负数，那么就可以说这个基金经理没有阿尔法。

举个例子，某主动管理型股票基金，当年沪深300指数上涨了40%，但该基金经理却实现了70%的投资收益，那么多出的30%收益就是阿尔法收益。

什么是贝塔（β）？

贝塔系数是衡量某种证券或投资组合相较于总体市场波动幅度的一个指标。

贝塔系数的**值越高，意味着相较于总体市场的波动性越大。

所以，它代表的是系统性风险，这部分收益会随市场一起波动。

通常我们认为，市场的贝塔系数值为1。

如果一只基金的贝塔系数大于1，就说明它的波动幅度相对市场而言更大，风险也就相对比市场更高；如果一只基金的贝塔系数小于1，那么我们就可以大致认为它相对于市场有更强的抗波动性，其风险小于市场。

贝塔系数越趋近于1，其波动情况就越与市场趋同。

举个例子，一只基金的贝塔系数如果是1.10，那么就表示其波动是市场的1.10倍，亦即上涨时比市场表现好10％，而下跌时则更差10％。

所以，在观察贝塔系数时，除了看到超出市场表现的收益，更需要考虑是否能够承受下跌带来的额外损失。

如果我们把某一个投资组合比喻成一只猪。

当市场的风吹起来了，此时的天时地利就是贝塔，猪能够顺势随风飘扬，因此贝塔是被动的；而当风小了，开始停了，还能继续做飞猪的就是拥有阿尔法的猪，因此阿尔法是主动的。

什么是**回撤？

**回撤是指在选定周期内任一历史时点往后推，产品净值走到**点时的收益率回撤幅度的**值。

通俗一点说就是：一定时间内，比如一年以内，基金净值从前期**点，跌到**点，这下跌的幅度，就是**回撤。

举个例子：假设现在有一只基金，过去一年，基金的净值从1元涨到了2元，**又跌下来，到了1.5元。那么基金的净值从2元，跌到1.5元这个下跌的幅度，就是这只基金的**回撤。

计算公式为：（2-1.5）/2**=25%。

此前，我们公众号发布过一篇关于**回撤的文章，内容已是非常详尽，感兴趣的朋友可以去看一看。买基金，为什么要关注**回撤？

市场上有一种常见的说法是：“阿尔法很贵，贝塔很便宜”。

因为贝塔只是跟随大势，想要获取并不难，在资金量足够的情况下，甚至可以完全**市场的收益率。

投资指数型基金，其实赚的主要是贝塔收益。

但想要获取阿尔法收益就不容易了，不仅要深度调研、精选股票，还需要时刻留心、找准时机，就非常考验基金经理的能力了。

投资中，如何运用α和β呢？

如果一个基金经理要创造尽可能大的投资收益，首先需要把贝塔降低。

因为如果贝塔很高，在市场大跌的时候，收益中被减去的部分就越多，也会拖累阿尔法。

同时，他要创造尽可能高的阿尔法，这就决定了这个组合能获得多大的超额收益。

因此，一个好的投资策略应该有两项重要指标——

第一：有正的阿尔法，且越大越好；

第二：贝塔比较低。

调低贝塔值较容易，最简单的方法就是通过调节现金占投资组合比例即可。

而提高阿尔法却很难，这意味着基金经理需要精选优质标的资产，通过对系统性风险进行评估，并将其分离，用更积极的管理风格获取超额**收益。

为了便于大家理解，小编整理了一个简易的公式： 基金收益=阿尔法收益+贝塔收益+残留收益。

其中，阿尔法收益=阿尔法系数，贝塔收益=贝塔系数*市场(或基准)平均收益率，而残留收益可以看成是一个平均值为0的随机变量，可以暂时忽略不计。

整理一下可得：

基金收益率=阿尔法系数+贝塔系数*市场(或基准)平均收益率

由此，我们可以得出以下两点结论：

1. 市场平均收益，也就是靠市场行情赚的钱。

“牛市容易赚钱，熊市更容易亏钱”，其实这句话就跟贝塔系数（β）相关了。贝塔系数越大的，就越容易受到市场波动的影响。在实际运用中，为了尽可能减少市场波动带来的影响，建议尽量选择贝塔系数较低的基金。

2.超额收益，即阿尔法收益，也就是排除市场因素获得的超额收益。

阿尔法越大，说明基金经理的赚钱能力就越强，对于主动型基金来说，这是核心收益部分，在挑选基金时可作为一项重要的参考指标。

因此，**的基金肯定是阿尔法收益越高越好，贝塔值越低越好，、**回撤越小越好。

任何指标都反映不同维度，我在挑选基金的时候，就用上述各个指标，利用其反映基金不同特性，进行搭配，从而筛选出心仪的基金。

我的挑选方法是什么呢？

其实就是根据每个指标的特性，将每只基金产品指标值按照由优到劣进行排序，**的产品排在第一位，为1分，其次则排在第二位，为两分，依此类推，得出每只产品该指标的分数。而另外的指标打分同样也是这种方法，由此得出每只基金产品在每个指标维度下的分数值，再加以汇总，得出该基金产品总分数。当然，在这里，总分值越小说明基金产品总体表现越好。

如果您是FOF基金组合思维，此时可以引入均值法，低于均值的产品，说明越值得长期关注。

在给各基金进行打分比较的时候，需要注意一些小技巧：

1. 同等策略的基金产品才适合比较。
2. 比较的时候**选取同等基金规模的。
3. 比较的基金产品需要有代表性，时间越长越好，至少要三年业绩。

在此，我示例一下是如何用这种方法进行打分并挑选股票型基金的。

首先是确立样本基金产品选取条件：

1、样本基金均为目前市场上真实存续在售产品；

2、样本基金成立时间均为4年以上，且均为股票多头策略；

3、样本基金业绩比较基准为沪深300指数；

4、评分规则：

（1）每只基金产品根据每年的指标值进行排名，即：第一名1分，第二名2分…依此类推；

（2）阿尔法系数越大，则基金排名越靠前，分数越低；

（3）贝塔系数值越小，则基金排名越靠前，分数越低；

（4）**回撤值越小，则基金排名越靠前，分数越低；

（5）总得分越低者越**。

其次，按照上述标准，我选了六只市场知名的股票型基金进行打分，具体如下：

表1：六只基金过去四年阿尔法收益评分

表2：六只基金过去四年贝塔系数评分

表3：六只基金过去四年**回撤评分

第三步：加权计算后采用均值法筛选出基金观察池

1. 将上述三张表格分别计算出来的各样本基金不同指标给与相应权重，我这里分别按照阿尔法收益指标权重占比50%、贝塔系数指标权重占比30%、**回撤指标权重占比20%的方式进行加权计算，汇总打分如下：

基金A：15×50%+4×30%+15×20%=11.7

基金B：13×50%+16×30%+10×20%=13.3

基金C：9×50%+16×30%+20×20%=13.3

基金D：20×50%+20×30%+24×20%=20.8

基金E：14×50%+16×30%+6×20%=13

基金F：13×50%+12×30%+9×20%=11.9

列表为：

表4：六只基金最终得分

由于这六只基金分数总和均值为14，计算过程如下：

（11.7+13.3+13.3+20.8+13+11.9）÷6=14

再按照如下方法进行筛排：

1. 高于均值14的基金不作为观察对象，因此基金D被剔除。
2. A基金由于分数**，成为**选择，其余基金则被列为观察名单。

以上就是我采用非常简单的排序法，应用在多维度指标量化模型中，进行基金产品挑选的方法。

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