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基金的“高”與“低”

2022-05-30 10:48:04二鳥說
理財·市場版 2022年8期
關鍵詞:基金情緒

二鳥說

俗話說,基金投資 “高不買,低不賣”。因此,很多投資者都比較關注當前基金凈值的高低。那如何判斷“高”和“低”呢?

盡管市場周期隨機性較強,沒有明顯的規律,也不會簡單地重復,但從最近的4輪牛熊來看,在周期的拐點還是有一些蛛絲馬跡可循的。特別是從行為金融學的角度來看,有一些特征較為明顯。

特別是對于研判“高”和“低”的方法,有一些數據可以參考。

從市場估值數據來研判

這是應用最廣泛的分析方法。目前業內提供的市場熱度“溫度計”,絕大多數都是基于對指數估值的數據。

對指數估值的研判有很多指標,比如PE、PB、歷史分位等。相比而言,“歷史分位”指標參考價值更高一些。

所謂的歷史分位,就是該指數的估值相對于歷史估值的位置。比如歷史分位為10%,就表示該指數比10%的歷史時間段的估值要高,比90%的歷史時間段估值要低,可以認為該指數是處于“低估”的狀態。

這種指數估值很多機構已做了多年,比較成熟。但這種方法近兩年也遇到了一些挑戰。主要是市場的結構性行情導致內部分化,指數之間差異很大。像2021年1月,滬深300指數明顯過熱,而中證500指數則比較冷清。在這種情況下,很難用單一指數來描述全市場的狀況。

對主動基金而言,不同的基金差別較大,需要根據基金的投資風格來錨定相應的指數。像大盤藍籌風格的基金,和滬深300指數的關聯度較高,而小盤成長風格的基金,則和中證500、創業板指數關聯度較高。有的基金帶一定港股倉位,還要把恒生指數考慮進去。

一般而言,很多投資者都依據4個指數:滬深300、中證500、創業板、恒生指數。對主動基金投資而言,這4個指數的估值數據可以作為判斷市場“高”“低”的依據。

從投資者情緒來研判

這是從行為金融學的角度進行研判。股市短期“一賺二平七虧”的規律,決定了絕大多數人的群體性行為,就是市場運行周期的對立面。因此,當投資者情緒過熱,往往就是在警示“高”,而投資者情緒過冷,也就是在提示“低”。從這個角度來看,股市是一個“真理掌握在少數人手里”的地方。

投資者情緒很難用數學語言來精準描述。但一些行為和現象,卻有很明顯的特征。

一是基金投資社區的活躍度。這里直接反映投資者情緒。例如,星球的活躍度高,基金賺錢效應強,連新手都洋洋得意,人人點評基金經理,這是過熱的表現。而星球活躍度差,投資者普遍垂頭喪氣,不愿討論基金,這是過冷的表現。

二是公眾號的傳播數據指標。與基金投資相關的公眾號圖文的閱讀量、留言數量、轉發傳播數據等,這些在后臺都能查詢。這些數據也能反映投資者的情緒,和知識星球的活躍度指標可以相互印證。

三是社區論壇里的贊譽和批評。例如,天天基金網和雪球。這兩個平臺投資者相對比較專業一些。當贊譽、夸獎的留言較多時,需要警惕;而罵人、批評的留言較多時,市場相對安全。

四是與投資者的直接交流。當市場跌到某一程度時,投資者會煩躁不安,產生割肉逃離市場的念頭,這是市場進入底部的重要信號。

五是新基金的募集情況。這反映投資者的集體情緒。新基金單日募集輕松破百億,甚至數百億元,需要比例配售,這是市場過熱的表現。相反,募集困難,一再延期,勉強成立,甚至成立失敗,這是投資者情緒過冷的典型表現。

從實盤數據來研判

由于筆者管理的基金組合時間較長,因此以其中的基金組合“價值五劍”與“天頤五劍”為例。

1.“價值五劍”的年化收益率指標

“價值五劍”是目前屈指可數的公開運行接近6年,且仍保持較好的年化收益率的組合。其年化收益率的波動曲線很有規律,值得研究。

前3年由于運行時間較短,年化收益率數據波動較大,不予采用。我們提取第3年(2019年11月1日起)以后的數據,和滬深300指數的走勢進行疊加,發現具有較強的規律性。

總體上看,這期間“價值五劍”的年化收益率在9.24%―25.27%之間波動,與滬深300指數的關聯性較強,且呈現一定“均值回歸”的特征。這與主動基金的長期年化收益率指標的波動區間也基本吻合。

考慮到后面組合運行時間越長,年化收益率指標越穩定,波動越小。我們對上述指標進行了一些調整。

“價值五劍”的年化收益率指標區間:11%―21%,運行中樞為16%。

高于21%:需警惕,高不買;低于11%:堅決持有,低不賣。

2.“天頤五劍”觸發再平衡閾值

“天頤五劍”采用“股三債七”的再平衡策略。股票基金為30%,二級債券基金為70%,將閾值設定為5%。當閾值突破5%時觸發再平衡。

“天頤五劍”運行超過5年,對市場的反應也非常靈敏。幾次觸發閾值,和市場的“高”和“低”對應比較準確。

上面這些研判的方法和數據,有很多只能算經驗值,并沒有太多的理論依據。但投資是一門藝術,而不是科學。我們的這些“手藝活”可能不是很精準,但對于研判“高不買,低不賣”絕對是夠用了。至少,這些數據從不同的角度相互印證,減少了單一方法或數據的誤判。

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