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2022-02-28
接上文

06

每年买后十基金会怎样?


假设我们初始有1元,每年年初均仓买入去年排名后十的基金,持有一年后全部卖出,根据新排名买入新的后十基金,如此循环往复


最后计算持有后十基金这些年的累计收益率


微信图片_20220211174532.jpg

鉴于这个策略的计算比较复杂,我们依然用Python编程来实现,需要相关的代码和数据都可以加我微信xbx1717 免费获取。


27代码.jpg

代码运行结果如下图所示:

28前后十回测图.jpg

回测结果


蓝色曲线是我们每年购买后十基金最终得到的回报,它从初始的1元变成现在的4.56元。


橙色曲线是沪深300指数的走势图,大概翻了2.54倍。


所以我们惊讶的发现,后十基金组合居然大幅跑赢了代表大盘的沪深300指数。


而再看绿色曲线代表的前十基金组合,甚至都没有跑过大盘

29猫.jpg

所以下次每年基金年度排名出来的时候,先别急着吃倒数后十基金的瓜,也不要一直盯着名列前茅的那些大佬们。


毕竟从历史数据来看,排名后十的基金在次年表现比排名前十的更加优异

07

基金排名深入研究


针对以上的研究,可能会有人觉得只看前十名和后十名的话样本数量太少,会有一定的偶然性。


下面我们就通过一个比较学术的统计分析,来进一步验证相关结论。


1.分组回测

我们每年根据基金的收益从高到低进行排序,分为五组


将收益最高的20%的基金分为第一组,收益排名在20% - 40%的为第二组,依次类推。


分组后我们把每组基金当做一个投资组合,在次年年初买入相应的全部基金并持有一年,如此循环往复。


最终结果如下图所示:

30基金排名分组回测.jpg

基金排名分组回测(2009-2021)


以80% - 100%为例,即假设用1元从2009年开始,每年年初均仓买入去年排名80% -100%的基金,持有一年后调仓,最终会得到4.72元。


同理,图中的每一根柱子都衡量了它对应排名的基金长期的综合表现


观察数据我们能发现一个很有意思的现象:除了60% - 80%外的其他基金组合,排名越靠后收益越高。

31沪深1到2.54.jpg

同期沪深300指数从1变成了2.54


比如80% - 100%的基金组合收益为4.72,是收益最高的分组;前20%的基金分组收益却是最低的,为4.02。


据此我们就可以初步得到一个总体性的结论:

32结论.jpg

另外,分组统计中还有一个有趣的结论,有发现的同学可以加我微信xbx1717或在评论区留言交流。


2.原因追溯

如果更深入探究的话,其实当年排名靠后的基金次年表现优秀也是有相应理论支撑的。


比较重要的一个原因是市场风格会不断转换。比如去年蓝筹股表现不错,今年则可能是中小盘股崛起。基金经理很难在市场风格的突变中连续踩对赛道,但同样不会一直踩错赛道。


另外排名靠后的基金普遍规模会缩减,反而有利于基金经理的操作。


而前面也提过,当旗下某个基金表现较差的时候,整个基金公司会有动力和压力换上更优秀的基金经理来托底

33原因.jpg


其他原因就不一一列举了。你知道的话,可以加我微信xbx1717或在评论区留言交流。


08

后记


至此,我们就用两篇文章完整的了解了基金当年排名是如何影响次年表现的


除此以外,还有很多方向值得我们研究。


比如说从基金经理角度出发,只看过去一年的收益排名是否客观,延长到3年或5年又会如何。


或者我们也可以观察不同规模下排名前十的基金次年表现如何。

34其他思路.jpg

上述的这些问题,都是很不错的探究基金的方向。大家拿到数据和代码后可以自己把玩一番,选择感兴趣的角度进行研究,用Python编程来验证。也可以加我微信xbx1717 与我一起讨论。


如果本期文章超过100点赞,我们很快就再写一篇文章来讲解更多选基金的好思路。


归根到底一句话,我们用数据说话。


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