如何选基金

如何挑选基金?

选基金不能光看涨或跌,要根据同期的股市情况结合来看。股市涨,基金就涨;股市跌,基金就跌,大多数基金都是这样的。更重要的是股市涨了1%,基金涨的比1%多还是少。这样就能看出基金的投资能力了。选基金不要光看净值,要看业绩、风险。看业绩、风险也不能光看评级,要看具体的数据,比如说半年回报、一年回报、两年回报、基准指数、标准差、阿尔法系数等等。

基金累计净值:是指基金最新净值与成立以来的分红业绩之和,体现了基金从成立以来所取得的累计收益(减去一元面值即是实际收益),可以比较直观和全面地反映基金的在运作期间的历史表现,结合基金的运作时间,则可以更准确地体现基金的真实业绩水平。一般说来,累计净值越高,基金业绩越好。最新净值应该说主要是提供一种即时的交易价格参考,投资者选择基金时不能只看最新净值的高低,切忌“贪便宜”;分红可以从一定程度上反映基金的赢利情况,但主要体现的还是基金的收益实现能力,分红业绩实际上是可以通过累计净值得到反映的,因此,从投资者进行基金业绩比较的角度来说,基金累计净值应该是比最新净值和分红更重要的指标。

一个基金的好坏不是单纯从单位净值,累计净值,增长值,增长率可以判断的!应该从受益与风险系数一起看的!风险系数是评估基金风险的指标,通常是以

标准差又称波动幅度,是指过去一段时期内,基金每周(或每月)回报率相对于平均周回报(或月回报)的偏差幅度大小。基金每周回报波动越大,标准差也越大。例如,基金A过去52周每周回报率都是1%,那么其标准差为0。基金B的周回报率是不断变化的,一周为5%,下周为25%,再下周为-7%,那么基金B的标准差大于基金A的标准差。而如果基金C每周都亏损1%,其标准差也同样为0。

单只基金本身的标准差无法显示其风险大小水平,投资者应将基金的标准差与同类基金或者业绩评价基准的标准差进行比较。如某只基金的标准差为25%,这个波动水平是高还是低呢?如果同类其他基金的标准差大多在20%,25%的波动水平算是较高了。又如你可以发现两只基金的回报相似,但波动水平却有明显差异,对于不喜欢波动的人来说,了解这一点很重要,毕竟不是每个人都适应坐快车的。

在计算贝塔系数时,除了基金的表现数据外,还需要有作为反映大盘表现的指标。 贝塔系数应用:

贝塔系数反映了个股对市场(或大盘)变化的敏感性,也就是个股与大盘的相关性或通俗说的

或大盘某个下跌阶段到来时,你应该调整投资结构以抵御市场风险,避免损失,办法是选择那些低贝塔系数的证券.为避免非系统风险,可以在相应的市场走势下选择那些相同或相近贝塔系数的证券进行投资组合.比如:一支个股贝塔系数为1.3,说明当大盘涨1%时,它可能涨1.3%,反之亦然;但如果一支个股贝塔系数为-1.3%时,说明当大盘涨1%时,它可能跌1.3%,同理,大盘如果跌1%,它有可能涨1.3%.

基金较高的净值增长率可能是在承受较高风险的情况下取得的,因此仅仅根据净值增长率来评价基金的业绩表现并不全面,衡量基金表现必须兼顾收益和风险两个方面,夏普比率就是一个可以同时对收益与风险加以综合考虑的指标。夏普比率又被称为夏普指数,由诺贝尔奖获得者威廉·夏普于1966年最早提出,目前已成为国际上用以衡量基金绩效表现的最为常用的一个标准化指标。

夏普比率的计算及其含义:

夏普比率的计算非常简单,用基金净值增长率的平均值减无风险利率再除以基金净值增长率的标准差就可以得到基金的夏普比率。它反映了单位风险基金净值增长率超过无风险收益率的程度。如果夏普比率为正值,说明在衡量期内基金的平均净值增长率超过了无风险利率,在以同期银行存款利率作为无风险利率的情况下,说明投资基金比银行存款要好。夏普比率越大,说明基金单位风险所获得的风险回报越高。

以夏普比率的大小对基金表现加以排序的理论基础在于,假设投资者可以以无风险利率进行借贷,这样,通过确定适当的融资比例,高夏普比率的基金总是能够在同等风险的情况下获得比低夏普比率的基金高的投资收益。例如,假设有两个基金A和B,A基金的年平均净值增长率为20%,标准差为10%,B基金的年平均净值增长率为15%,标准差为5%,年平均无风险利率为5%,那么,基金A和基金B的夏普比率分别为1.5和2,依据夏普比率基金B的风险调整收益要好于基金A。为了更清楚地对此加以解释,可以以无风险利率的水平,融入等量的资金(融资比例为1:1),投资于B,那么,B的标准差将会扩大1倍,达到与A相同的水平,但这时B 的净值增长率则等于25%(即2#15%-5%)则要大于A基金。 使用月夏普比率及年夏普比率的情况较为常见。

用夏普比率衡量我国基金的绩效表现:

国际上一般取36个月度的净值增长率和3 个月期的短期国债利率作计算夏普比率,但由于我国证券投资基金每周只公布一次净值,而且发展历史较短,仅有少数基金具有36个月度的净值数据,因此在夏普比率的计算上,我们以4 周为一个月的最近12个月的月度净值增长率作为计算的基础。此外,由于目前我国尚未发行短期国债,在无风险收益率的选取上,采用了上交所28天国债回购利率。

这里我们以2000年10月27日至2001年10月26日为考察期,对30只基金的夏普比率进行了计算(见附表)。发现全部基金的月夏普比率均为负值,说明基金的投资表现不如从事国债回购。夏普比率为负时,按大小排序没有意义。

基金月平均净值增长率是基金表现的绝对衡量标准,从这一指标看,以基金兴华、基金同智、基金兴和的表现最好,基金景宏、基金开元、基金汉兴最差。可以看出,除基金兴华、基金同智两家基金的月平均净值增长率,其余28家基金的月平均净值增长率都呈负增长,说明基金从整体上看,投资表现差强人意。

以标准差作为衡量基金风险大小的标准,基金裕华、基金同智、基金兴和的净值波动性最低,风险最小,基金金元、基金泰和、基金开元的净值波动性最高,风险最大。

30只基金的月平均净值增长率与标准差的斯皮尔曼等级相关系数为-0.54,说明基金的收益与风险呈现出较强的负相关关系,即风险越大,基金的净值增长率越低。这一关系有背于正常的风险收益关系,说明我国的证券投资基金平均而言并不是有效投资组合,组合效率较差。

夏普比率在运用中应该注意的问题:

夏普比率在计算上尽管非常简单,但在具体运用中仍需要对夏普比率的适用性加以注意:1、用标准差对收益进行风险调整, 其隐含的假设就是所考察的组合构成了投资者投资的全部。因此只有在考虑在众多的基金中选择购买某一只基金时,夏普比率才能够作为一项重要的依据;2、 使用标准差作为风险指标也被人们认为不很合适的。3、夏普比率的有效性还依赖于可以以相同的无风险利率借贷的假设; 4、夏普比率没有基准点,因此其大小本身没有意义, 只有在与其他组合的比较中才有价值;5、夏普比率是线性的,但在有效前沿上, 风险与收益之间的变换并不是线性的。因此,夏普指数在对标准差较大的基金的绩效衡量上存在偏误;6、 夏普比率未考虑组合之间的相关性,因此纯粹依据夏普值的大小构建组合存在很大问题;7、夏普比率与其他很多指标一样,衡量的是基金的历史表现, 因此并不能简单地依据基金的历史表现进行未来操作。8、计算上, 夏普指数同样存在一个稳定性问题:夏普指数的计算结果与时间跨度和收益计算的时间间隔的选取有关。

尽管夏普比率存在上述诸多限制和问题,但它仍以其计算上的简便性和不需要过多的假设条件而在实践中获得了广泛的运用。

如何挑选基金?

选基金不能光看涨或跌,要根据同期的股市情况结合来看。股市涨,基金就涨;股市跌,基金就跌,大多数基金都是这样的。更重要的是股市涨了1%,基金涨的比1%多还是少。这样就能看出基金的投资能力了。选基金不要光看净值,要看业绩、风险。看业绩、风险也不能光看评级,要看具体的数据,比如说半年回报、一年回报、两年回报、基准指数、标准差、阿尔法系数等等。

基金累计净值:是指基金最新净值与成立以来的分红业绩之和,体现了基金从成立以来所取得的累计收益(减去一元面值即是实际收益),可以比较直观和全面地反映基金的在运作期间的历史表现,结合基金的运作时间,则可以更准确地体现基金的真实业绩水平。一般说来,累计净值越高,基金业绩越好。最新净值应该说主要是提供一种即时的交易价格参考,投资者选择基金时不能只看最新净值的高低,切忌“贪便宜”;分红可以从一定程度上反映基金的赢利情况,但主要体现的还是基金的收益实现能力,分红业绩实际上是可以通过累计净值得到反映的,因此,从投资者进行基金业绩比较的角度来说,基金累计净值应该是比最新净值和分红更重要的指标。

一个基金的好坏不是单纯从单位净值,累计净值,增长值,增长率可以判断的!应该从受益与风险系数一起看的!风险系数是评估基金风险的指标,通常是以

标准差又称波动幅度,是指过去一段时期内,基金每周(或每月)回报率相对于平均周回报(或月回报)的偏差幅度大小。基金每周回报波动越大,标准差也越大。例如,基金A过去52周每周回报率都是1%,那么其标准差为0。基金B的周回报率是不断变化的,一周为5%,下周为25%,再下周为-7%,那么基金B的标准差大于基金A的标准差。而如果基金C每周都亏损1%,其标准差也同样为0。

单只基金本身的标准差无法显示其风险大小水平,投资者应将基金的标准差与同类基金或者业绩评价基准的标准差进行比较。如某只基金的标准差为25%,这个波动水平是高还是低呢?如果同类其他基金的标准差大多在20%,25%的波动水平算是较高了。又如你可以发现两只基金的回报相似,但波动水平却有明显差异,对于不喜欢波动的人来说,了解这一点很重要,毕竟不是每个人都适应坐快车的。

在计算贝塔系数时,除了基金的表现数据外,还需要有作为反映大盘表现的指标。 贝塔系数应用:

贝塔系数反映了个股对市场(或大盘)变化的敏感性,也就是个股与大盘的相关性或通俗说的

或大盘某个下跌阶段到来时,你应该调整投资结构以抵御市场风险,避免损失,办法是选择那些低贝塔系数的证券.为避免非系统风险,可以在相应的市场走势下选择那些相同或相近贝塔系数的证券进行投资组合.比如:一支个股贝塔系数为1.3,说明当大盘涨1%时,它可能涨1.3%,反之亦然;但如果一支个股贝塔系数为-1.3%时,说明当大盘涨1%时,它可能跌1.3%,同理,大盘如果跌1%,它有可能涨1.3%.

基金较高的净值增长率可能是在承受较高风险的情况下取得的,因此仅仅根据净值增长率来评价基金的业绩表现并不全面,衡量基金表现必须兼顾收益和风险两个方面,夏普比率就是一个可以同时对收益与风险加以综合考虑的指标。夏普比率又被称为夏普指数,由诺贝尔奖获得者威廉·夏普于1966年最早提出,目前已成为国际上用以衡量基金绩效表现的最为常用的一个标准化指标。

夏普比率的计算及其含义:

夏普比率的计算非常简单,用基金净值增长率的平均值减无风险利率再除以基金净值增长率的标准差就可以得到基金的夏普比率。它反映了单位风险基金净值增长率超过无风险收益率的程度。如果夏普比率为正值,说明在衡量期内基金的平均净值增长率超过了无风险利率,在以同期银行存款利率作为无风险利率的情况下,说明投资基金比银行存款要好。夏普比率越大,说明基金单位风险所获得的风险回报越高。

以夏普比率的大小对基金表现加以排序的理论基础在于,假设投资者可以以无风险利率进行借贷,这样,通过确定适当的融资比例,高夏普比率的基金总是能够在同等风险的情况下获得比低夏普比率的基金高的投资收益。例如,假设有两个基金A和B,A基金的年平均净值增长率为20%,标准差为10%,B基金的年平均净值增长率为15%,标准差为5%,年平均无风险利率为5%,那么,基金A和基金B的夏普比率分别为1.5和2,依据夏普比率基金B的风险调整收益要好于基金A。为了更清楚地对此加以解释,可以以无风险利率的水平,融入等量的资金(融资比例为1:1),投资于B,那么,B的标准差将会扩大1倍,达到与A相同的水平,但这时B 的净值增长率则等于25%(即2#15%-5%)则要大于A基金。 使用月夏普比率及年夏普比率的情况较为常见。

用夏普比率衡量我国基金的绩效表现:

国际上一般取36个月度的净值增长率和3 个月期的短期国债利率作计算夏普比率,但由于我国证券投资基金每周只公布一次净值,而且发展历史较短,仅有少数基金具有36个月度的净值数据,因此在夏普比率的计算上,我们以4 周为一个月的最近12个月的月度净值增长率作为计算的基础。此外,由于目前我国尚未发行短期国债,在无风险收益率的选取上,采用了上交所28天国债回购利率。

这里我们以2000年10月27日至2001年10月26日为考察期,对30只基金的夏普比率进行了计算(见附表)。发现全部基金的月夏普比率均为负值,说明基金的投资表现不如从事国债回购。夏普比率为负时,按大小排序没有意义。

基金月平均净值增长率是基金表现的绝对衡量标准,从这一指标看,以基金兴华、基金同智、基金兴和的表现最好,基金景宏、基金开元、基金汉兴最差。可以看出,除基金兴华、基金同智两家基金的月平均净值增长率,其余28家基金的月平均净值增长率都呈负增长,说明基金从整体上看,投资表现差强人意。

以标准差作为衡量基金风险大小的标准,基金裕华、基金同智、基金兴和的净值波动性最低,风险最小,基金金元、基金泰和、基金开元的净值波动性最高,风险最大。

30只基金的月平均净值增长率与标准差的斯皮尔曼等级相关系数为-0.54,说明基金的收益与风险呈现出较强的负相关关系,即风险越大,基金的净值增长率越低。这一关系有背于正常的风险收益关系,说明我国的证券投资基金平均而言并不是有效投资组合,组合效率较差。

夏普比率在运用中应该注意的问题:

夏普比率在计算上尽管非常简单,但在具体运用中仍需要对夏普比率的适用性加以注意:1、用标准差对收益进行风险调整, 其隐含的假设就是所考察的组合构成了投资者投资的全部。因此只有在考虑在众多的基金中选择购买某一只基金时,夏普比率才能够作为一项重要的依据;2、 使用标准差作为风险指标也被人们认为不很合适的。3、夏普比率的有效性还依赖于可以以相同的无风险利率借贷的假设; 4、夏普比率没有基准点,因此其大小本身没有意义, 只有在与其他组合的比较中才有价值;5、夏普比率是线性的,但在有效前沿上, 风险与收益之间的变换并不是线性的。因此,夏普指数在对标准差较大的基金的绩效衡量上存在偏误;6、 夏普比率未考虑组合之间的相关性,因此纯粹依据夏普值的大小构建组合存在很大问题;7、夏普比率与其他很多指标一样,衡量的是基金的历史表现, 因此并不能简单地依据基金的历史表现进行未来操作。8、计算上, 夏普指数同样存在一个稳定性问题:夏普指数的计算结果与时间跨度和收益计算的时间间隔的选取有关。

尽管夏普比率存在上述诸多限制和问题,但它仍以其计算上的简便性和不需要过多的假设条件而在实践中获得了广泛的运用。


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