#青禾创作计划# 首先说明，标题是不够严谨的。主要是最近接这种活儿太多了，比如：该机构给投资人出具了一个2000万的基金组合，除了净值曲线，还非常贴心的做了相关性分析和组合的月度净值回报：
再加上净值曲线还算平滑，锐度也说得过去，投资人心动就不足为奇了。
那问题出现在哪儿？其实答案非常简单：只看净值曲线做组合，是典型的“看着后视镜开车”，是投资中的大忌。净值曲线是结果，而不是原因。它告诉我们“发生了什么”，但完全无法告诉我们“为什么会发生”以及“未来是否会重复发生”。
这种案例是在是太多了，随便找几个：某基金2016年成立，截止到2021/1月，累计收益530%，平均年化收益接近30%，历史最大回撤26%，该公司同策略产品自从2016年以来，每一自然年度收益相较于沪深300，均有10%--20%的超额收益，基金经理公募&专户背景，规模150亿左右。放在当下也一定是各机构主流代销产品，如果你投了之后的表现是这样的：从21年最高点下来，最大回撤超过50%，滚动三年期和五年期几乎没有收益……不过即使这样，该产品成立以来的年化收益还有接近15%…
同样的案例不胜枚举：经过24-25年的上涨，该基金已接近修复净值，期间一度回撤超过60%：
此外还有努力挣扎的：
放弃抵抗的：
毒性继续坚强的：
如果再看另外一个数据会更有意思：产品业绩：
产品规模：
没错，大部分资金都是在基金业绩兑现度的后1/4疯狂进场，如果按照加权来算，大部分资金都是亏钱的。公募也好，私募也好，人性不变。你以为相信G运，无脑定投NZ就行了？一个扎心的数据：
4年8个月美国散户平均亏-10%，标普+175%。韭菜在哪儿都是韭菜。你以为在A股反复横跳到了美的就能赚钱？扯远了，回到主题上，为什么说不能看净值买基金？
至少在我眼中，一条漂亮的净值曲线背后隐藏着几个陷阱：
净值曲线掩盖了真正的收益来源和风险风格暴露 vs. 阿尔法能力： 一个基金过去一年涨了50%，可能只是因为基金经理恰好重仓了当时热门的板块今年是AI、21年是新能源、20年是医药白酒…明年是啥？后年是啥？）。这体现的是风格或行业的Beta收益，而不是基金经理通过选股和择时创造的Alpha收益。如果市场风格切换，当基金经理的认知曲线跟不上市场迭代，这条漂亮的曲线可能会迅速掉头向下。风险暴露程度：一个通过高杠杆、高仓位、集中持股搏取高收益的基金，其净值曲线在顺风时可能非常耀眼，但其波动和回撤风险也巨大。只看曲线，你无法评估它背后承担了多大的风险。最典型的是前五大/十大重仓股和换手率。五只票翻倍和二十只票翻倍同样都充满了不确定性。
2. 无法评估策略的可持续性：策略容量：基金经理的策略规模是否有上限？当资金规模变大后，策略是否会失效？一个在小盘股中游刃有余的基金经理，管理大规模资金后可能不得不转向不熟悉的大盘股，导致业绩平庸。从5亿到100亿，对基金经理的管理能力要求一点也不亚于投资能力的要求。同患难易，共富贵难。有兴趣下次可以写写不同规模对基金经理的能力要求。基金经理的稳定性：业绩是现任基金经理做的吗？基金经理团队是否稳定？有没有核心人员离职？基金经理的心性和定力如何？你尽调的信息是真实的信息还是基金经理想让你知道的信息？策略的逻辑与一致性：基金经理的投资理念和策略是什么？他是否始终如一地执行这个策略，还是经常漂移？理论上，一个轮动风格的基金，其过去的业绩对未来几乎没有参考价值。不信你看看财通JZDL，我赌你不知道明年业绩咋样。
3. 存在“幸存者偏差”和“数据挖掘”的陷阱我们能看到的历史净值曲线，都是“幸存下来”的基金。有大量业绩不佳的基金已经被清盘或合并，它们的曲线从数据库中消失了。如果只根据现存基金的漂亮曲线做选择，我们会严重高估整个市场的平均收益水平。此外，我们很容易陷入“数据挖掘”，在历史数据中寻找看似有效的模式，但这些模式很可能只是统计上的巧合，在未来无法复现。林林总总讲了这么多，参考FOF基金经理的做法可以概括为 “定量筛选 + 定性尽调 + 组合优化” 三步曲：
定量分析（看曲线只是第一步的初步筛选）：观察净值曲线，计算关键指标：年化收益、夏普比率、最大回撤、索提诺比率、Calmar比率等。但这只是初筛，目的是从几千只基金中，找出长期业绩尚可、风险控制不错的“备选池”（可能几十只）。这一步的目的是提出假设（“这只基金好像不错”），而不是得出结论（“就买这只基金”）。
定性尽调（这是工作的核心）：访谈基金经理：这是最关键的一环。我们需要面对面交流，评估其投资理念、策略框架、决策流程、能力圈、职业操守等。分析持仓和交易记录：穿透式地看其历史持仓，验证其言行是否一致，评估其换手率、集中度、行业配置等。评估公司平台：基金公司的治理结构、投研团队的支持、风控体系是否完善。了解激励机制：基金经理的利益是否和投资者绑定。风控机制（投错了怎么办，有可能是你看错了，有可能是基金经理错了）：将通过尽调的基金，根据其策略属性、风险收益特征、相关性，像拼图一样组合起来。设定配置权重，并根据市场环境和基金自身的变化进行动态再平衡。持续监控，不仅看净值，更要关注我们尽调时认定的“核心逻辑”是否发生变化。
最后举个我之前投过的公募基金经理——华商周海栋（因周海栋离职，所以就赎回了他的产品，没想到继任者上来就是易中天起手ytd已经奔着85%去了）。
第一步：定量筛选——从“是什么”到“为什么”的假设生成1. 业绩归因分析——解剖收益的“DNA”
我们不能只满足于“收益高”，而要问“收益从何而来？”。风格归因，我们将基金的超额收益分解为：资产配置贡献：源于对股票、债券、现金等大类资产的配置选择。行业选择贡献：源于超配或低配某个行业。个股选择贡献：源于选中了行业内能跑赢的个股。
2. 风险深度剖析——不只是波动率下行风险vs整体波动：关注下行标准差（Semi-Deviation） 和 索提诺比率（Sortino Ratio），这衡量的是“坏”的波动。最大回撤及其修复时间：不仅要看跌了多少，还要看花了多长时间涨回来。一个快速修复的回撤和一个持续数年的“深坑”，对投资者体验和组合流动性的影响是天壤之别。极端情景下的表现：分析在2008、2015、2018等极端熊市中，基金的表现如何。这能检验基金经理的风控能力和在压力下的行为模式。
3. 业绩一致性分析——检验“风格漂移”滚动周期分析：不看过去三年的总收益，而是看每一年、每半年甚至每季度的收益在同类中的排名。一个持续排名在前50%的基金，远比去年冠军、今年垫底的基金可靠。持仓吻合度检验： 将根据净值数据模拟出的基金持仓（基于风格归因模型）与基金定期报告公布的真实持仓进行对比。如果差异巨大，说明基金经理可能存在严重的风格漂移，其宣称的策略不可信。
至此，定量分析的目的已达到：我们从一条模糊的净值曲线，提炼出了一系列待验证的假设。以下是华商优势行业（仅供参考，非推荐基金）：
周海栋2025年3月份离职，然后我就赎回了，真正关注到周海栋是在2022年…没想到赎回后还在涨，今年以来收益85%……人赚不到认知以外的钱，对新的基金经理没有跟踪过，所以流程正确不代表结果正确…投资真是一个充满遗憾的工作…周海栋以周期股起家，从2016年起，覆盖科技、消费、医药。2016年8月份就任华商优势行业的基金经理，3季度持仓：
2017年4季度持仓：
2018年4季度：
2019年4季度：
20年4季度：
21年4季度：
紫金在20年3季度出现在十大重仓股之后，21年一季度成第一大重仓股直到25年离职前：不过在25年2季度，基金经理换人之后，持仓就变成这样了：其实从周海栋的多次访谈中就能看到，他的核心标签是 “基于周期的价值成长投资者” 。他的投资方法论并非简单的行业轮动，而是建立在对宏观经济和产业周期深刻理解之上，自上而下与自下而上相结合，寻找处于景气复苏或上升周期的行业中的优质公司。
为什么在22年之后选择周海栋其实有几个原因：风格归因：通过持仓分析和业绩归因模型可以发现，其超额收益主要来源于行业配置和个股选择，两者贡献俱佳。行业贡献：历史上，他在有色金属、化工、煤炭、石油石化等传统周期领域，以及TMT、医药、计算机等成长领域都曾成功捕捉到巨大的投资机会。这证明其收益并非源于赌对单一赛道，而是能力圈的广泛覆盖。善于寻找非共识的预期差。持仓上看几乎没有共识的赛道股和抱团股。从17-23年，无论是医药、消费、新能源还是人工智能，几乎都没有参与拥挤度交易…
定性的维度看：周海栋坚信几乎所有行业都存在周期性，只是周期长度和驱动因素不同。他的工作就是识别不同行业所处的周期位置。因为没有线下交流的机会，更多是通过访谈和公开信息来进行判断。决策框架：自上而下定方向，自下而上选个股。
这是一个典型的“中观驱动”框架：自上而下（宏观/中观）：分析宏观经济、产业政策、供需格局，判断哪些行业正迎来景气度的拐点或处于长期向上的周期起点。他特别擅长从供给端入手，寻找那些经过长期出清、供给侧格局优化、一旦需求回暖价格弹性会非常大的行业（如传统周期品）。自下而上（微观）：在看好的方向中，精选个股。他看重公司的两个方面：质量（护城河）：公司在行业内的核心竞争力、成本优势、技术壁垒等。估值（性价比）：以合理的价格买入，通常偏好P/EBITDA、市现率等更适用于周期股的估值指标，并对比公司的历史估值和全球同业水平。
投资风格与方法论：1. 行业配置：左侧布局，敢于重仓，知行合一左侧与逆向：最典型的紫金。集中度：行业配置集中度较高。
2.个股选择：在周期行业中挑选“成长股”，习惯在周期性行业中，找到那些通过技术升级、产能扩张、产业链延伸能够实现长期成长的公司，这类公司能享受“周期回升”和“个体成长”的双重驱动（戴维斯双击）。在有色金属板块，他不仅配置单纯的资源股，更青睐那些在新能源产业链中占据重要位置、需求空间被打开的“成长型周期股”。
3. 组合管理：低换手，长周期，弱化择时换手率：相对较低，属于买入并持有型。一旦建立了基于周期的投资逻辑，除非逻辑被证伪或估值极度泡沫化，否则会长期持有。
仓位管理：基本不做大的仓位择时，始终保持高股票仓位。
相对而言，这个过程完成的是从 “数据” → “信息” → “认知” → “决策” 的完整闭环，而非简单的看净值买基金。最后即使这样，也没有完全all in周海栋的基金…不过这几年更多的重心已经切换到了ETF上，相较于主观基金经理的不可控性，个人更喜欢能够直接表达观点的etf。
