FOF-基金投向问题的思考

:)
[引用原文已无法访问]

高论！

什么叫“技术分析”？  

  其实技术分析就是“定量分析”，以区别于“定性分析”，定量分析所产生的“策略”本身也属于技术分析范畴  
  技术的最高境界应该是什么？  说说我的看法吧：

  1、技术：人与人素质不同，技术专研的深度就不同，就好像同样是人，有的人刻苦努力一辈子也无法围棋上 9段的技术水平
  2、盘感：盘感是与个人素质、环境等相关，一只井底之蛙看到一只大雁飞过“井上的天空”，其“盘感”是大雁好厉害飞过了“整个”天空
  3、心态：坐在波音747飞机上关于“安全感”的心态与座在伊尔小飞机上的心态是完全不一样的
  4、熟练：用冲锋枪熟练射击与用“弹弓”熟练射击，是两个完全不同的慨念

  技术的最高境界应该是什么？打个比方更形象，选天文学研究吧，那么其技术的最高境界应该是什么呢？

  肯定是具有综合性质的特征：
  1、有先进的情报 收集系统，比如“哈勃太空望远镜、射电望远镜、先进的光谱仪......”
  2、有先进的情报 分析系统，对应“1”的先进分析系统（其中配有先进的计算机与程序）
  3、有最后的专业决策人员，专业知识精、知识面广的天文学家（即“技术”本就是“人、机、系统”的结合体，而非某个单方面）
  4、最后检验标准是“天文学重大发现”，没有“重大发现”一切都是空话

  天文学家的“盘感”是建立在上面“1、2、3  4 ” 四个方面基础之上的“盘感”，而非建立在普通军用望远镜、直尺、园规上面的“盘感”，同样的 天文学家的“心态、熟练”等也如此，这样的天文学家配合系统设备软件与硬件 才是“专业级”的，他不能与一位“小学生+军用望远镜、直尺、园规、草稿纸”进行天文学研究的系统比较，双方不是一个数量级的，没有比较的基础。

股票交易系统的“猎人战略”主要是解决“择时”，不过我们是量化择时，但非人工智能 自动判断，因问题非常复杂，需要借助“人的识别”智慧，即我们的量化系统分两类，其中“量化猎人战略”系统类似于医院  的“CT”，能拍出高质量的“彩色图片”，通过有丰富经验的医生能够借助这套“彩色图片”判断与“战略择时”，“猎犬策略”执行具体选股。

  国内顶级基金公开资料可查询的只有10家左右在“择时”方面过了关，他们的核心人物基本上都有16年以上这方面经验，股灾1.0、2.0、3.0。均能逃过，当然他们用量化比较少，主要是感性认识的经验，这也说明“战略择时”的难度，绝大多数人“座过山车”的原因也就在这里，大多数人在一轮多头市场能赚些钱，有的盈利还不少，但他们在空头市场中又回吐回去了，甚至还亏损了本金。

  所以判断是否能稳定盈利，最大的观察点就是“回撤”，要求盈利较大，回撤相比盈利要小的多。

怎样判断基本能稳定盈利

  判断随机市场的规律我们必须使用统计学原理来进行判断，统计学中首先要求抽样，样本要真实可靠，样本数要达到一定要求，样本太少没有统计学意义。
  我们知道有的基金经理曾是当年基金排行榜第一名，这可是一年的总成绩，从时间长度上看，他的可信度远比那些3个月周期比赛的结果可靠，但一样出现问题，那么问题在哪里呢？两种可能：
  1、当年全年市场是同一性质的市场，其方法正好适应这一年。
  2、样本数太少，即当年全年只持仓那几只特定股票，没有统计学意义。
  其实不少基金经理所谓的成功只是上面“2”这种特例，它没有统计学意义，即我们无法证明其真有水平。那么到底哪种情况能真正说明水平？下面几种情况可以证明：

1、高频交易半年以上最后盈利达到要求。
2、短线交易，样本数较多，经过一轮牛熊周期，最后结算盈利较大。（排除老鼠仓情况）
3、较长期的价值投资，需要15年以上的资金曲线才能证明，且样本股票20只以上，每一轮牛熊周期持有不同的股票，经过3轮牛熊周期检验，最后结算盈利较大。
4、量化交易通常需要通过5年数据的理论资金曲线回测，1年半的实盘资金曲线检验。不过也要特别注意交易信号样本数是否够的问题，这方面高频、中频、低频的区别会比较大。

  当然理论逻辑确实强大，实盘检验的测试时间可以适当减少。

稳定盈利的难度

  平安罗素基金是这样一种基金（MOM模式），引入美国罗素公司的专家与评价模式，从市场中上千的基金经理里面选出优秀基金经理（比如30个），将自己的基金资金分配到这30个基金经理操盘，结果是2年的年均盈利 7%左右，即盈利一般。

  有人觉得FOF比较好做，实际上事情没有这么简单，怎样识别好的策略也是非常专业的一件事情，难度也非常高，否则人人都能做FOF、MOM了。前不久私募排排网的老总在深圳FOF发展讨论会上，就对做FOF的难度发出感叹，他们在这个方向已经做了7年的研究与实践的工作，但结果难以满意。

  这些案例说明 即使专家来评价一个基金经理的水平都是一个非常难的问题，如此你一个普通投资者更是难以证明你的模式能稳定盈利，所以你参与股市仅仅是个赌徒而已，考虑到手续费等交易费用，多年下来你几乎无法盈利。

  好策略非常难找，你找40个策略师做2000个策略也很难有一个稳定盈利的满意策略，大私募“尊嘉”与“青骓”他们都管理100亿左右的资金，但其策略也才分别只有3个在运行，且第三个是对冲策略，90%的资金分配在这个策略上，由于股指期货的影响，这个对冲策略已经停摆。

玩股票远比玩期货“难”

  绝大多数人认为“玩股票比玩期货”简单，真实情况是玩股票远比玩期货“难”。

  下面我给出理由：
  专业投资者操盘，需要证明其“策略”理论严密、可靠、稳定盈利，国内股票与期货操盘水平高的集中在私募基金这个群体，让我们来看看这个群体的情况。群体中分2类人，1类做量化交易，另一类非量化交易，量化交易这一类对于策略的可靠性要求很严，当我们统计国内量化私募基金前10名的情况时，我们可以看到他们基本上不做股票，主要做期货基金，即使做股票其资金曲线也不好。量化基金集中了大量“高精尖”的研究人才，他们无法解决股票交易的核心理论，这正说明操盘股票的难度。那么为何私募基金的大多数却是做股票而非期货呢？因为90%的私募基金做的是基本面分析，这类分析不需要严密的策略逻辑证明。也正因为如此，私募基金界才出现了较多的“常士衫”这类案例，当然内幕交易者不在我们讨论的范围内。

  股票交易策略资金容量大、收益较高且能控制好“回撤”的人非常少见，公开资料能查到的不到10人，原因是做股票需要高水平的“大盘分析”能力，这非常难，而期货却不需要这种能力。

  结论：玩股票远比玩期货“难”。

管理期货 2016年总成绩：

  CTA程序化交易收益中位数14.14%，CTA主观收益中位数5.19%。
-----------------------------------------------------------------------------------------------

  这一统计数据证明：“CTA主观”策略的模式没有“CTA程序化交易”模式可靠，即 “主观”策略的模式难以复制过去的成绩，而“量化交易”模式更易复制过去的成绩，这也正是管理期货产品中大部分选择量化交易模式的原因。也正是“主观交易”曾经的期货大赛优胜者，在管理期货基金时常常失败的原因。

  “期货大赛优胜者 ”常常是“重仓” 参与比赛者， 其主观交易者较多，风控不过关，由于比赛时间不长，这类参与者易获得短期优势。 如果客户由此大资金参与他们操盘的基金，将很难复制过去的辉煌，且常常导致大亏。能控制好风险且稳定长期较大盈利者，常常是量化交易基金。当然结合基本面做期货大波段也是可行的，但这要求基本面研究水平很高才行，最好有多年现货交易经验与资讯，不过最大回撤会比较大，客户要有好的心理承受能力。

2016排排网统计(管理期货)：量化策略与主观策略的PK

排排网文章：
2016年4月纳入统计的242只纯量化策略产品单月平均收益为4.00%，而247只纯主观策略产品单月平均收益为7.82%，  主观策略胜
2016年5月纳入统计的400只纯量化策略产品单月平均收益为0.14%，247只纯主观策略产品单月平均收益达到1.95%，  主观策略胜
2016年6月纳入统计的纯量化策略平均收益尚不足主观策略产品的一半，  主观策略继续得胜;
2016年7月纳入统计的162只纯量化策略产品收益告负，而80只纯主观策略的平均收益达到0.93%，  主观策略再次获胜;
2016年8月纳入统计的168只纯量化策略产品单月收益达到0.27%，98只纯主观策略产品单月收益仅为-1.12%，  量化策略终于扳回一局;
2016年9月纯量化策略和纯主观策略表现较为接近，前者单月收益为-0.72%，后者为-0.64%，  主观策略险胜;
2016年10月纳入统计的158只纯量化策略产品单月平均收益达到4.37%，87只纯主观策略产品平均收益为3.53%，  量化策略再赢一局;
2016年11月151只纯量化策略产品单月平均收益为5.01%，81只纯主观策略产品平均收益为6.24%，  主观策略再次扭转局面。  
  从近一年的走势可以看到，采用量化投资的管理期货策略私募明显在数量上更具优势，
  但从业绩表现来看，备受追捧的量化策略表现反而不及传统的主观策略。 

--------------------------------------------------------------------------------
评论：
  量化与主观双方都是鱼龙混杂，所以不能简单比较，正确的比较应该是下面这种设计：
  从4月242只纯量化策略产品中选择最好的前33名，去掉表现最好的3位，留下30位；
  从247只纯主观策略产品中也选择最好的前33名，去掉表现最好的3位，留下30位；
  双方都固定这些产品一直考察到2016年12月底，即比较双方这30名的“4月到12月”的总收益情况。
  即本质上在比较“稳定较大盈利”的能力，而不是比较每月“投分币”输赢的能力，同时“最大回撤”也非常重要。
  理论上讲量化策略“稳定性”应该更高且盈利不错，否则不会出现“管理期货”量化产品越来越多的现象。

  2016年4月纳入统计的242只纯量化策略产品单月平均收益为4.00%， 而247只纯主观策略产品单月平均收益为7.82%，
  ----------------4月双方纳入统计的是 242只对247只，双方数量差不多。
  2016年11月151只纯量化策略产品单月平均收益为5.01%，81只纯主观策略产品平均收益为6.24%，
  ----------------11月双方纳入统计的是151只对81只，这只能说明双方的“淘汰率”完全不一样。

  结论：“主观策略”被淘汰的产品太多！  即投资者投“主观策略”的产品，收益的可复制性差。  

  管理期货 2016总成绩：其中CTA程序化交易收益中位数14.14%，CTA主观交易收益中位数5.19%。

与FOF有关的热点问题思考：

1、做私募基金的难度

  其实做基金难就难在不能有“一次”较大失误，而做小账户可以多个小账户采用不同的模式做，只要有一个小账户做的不错就可以宣传了，但这不代表水平，代表水平的是只做“一个”账户，大资金账户，操盘没有多种选择，几十种情况中你只能从中选一来定你的仓位多年如此。这就是一流私募基金“银帆投资、易鑫安”他们为何小心操盘的原因。下面看看陈家琳是怎么说的：

  世诚投资陈家琳：价值投资是一种方法论
  连获三届英华奖最佳私募投资经理奖，上海世诚投资管理有限公司董事总经理陈家琳的投资风格之稳健不言而喻。在他的投资逻辑中，一方面在高度博弈的A股市场从更广义的角度去理解和践行价值投资，另一方面通过均衡配置严控风险，拒绝大开大合，进而追求长期积累的绝对收益和相对收益。
  “A股市场有效性较低，如果能够持续做对，显然超额回报非常高。但即便做对了100次，第101次做错了，可能这一次错误会抹掉前100次带来的高额收益，甚至在极端情况下还可能出局。私募基金没办法容忍这样的错误。”他解释。另一方面还体现在行业乃至个股的配置。世诚投资为此制定了严格的风险控制和投资纪律，即便特别看好的行业，配置比例也不能超过组合的30%。在陈家琳看来，所有投资押注一个主题板块是把双刃剑。押对可带来丰厚回报，而一旦押错，则会带来非常大的损失。
  “积小胜为大胜，长期投资中累积绝对收益和相对收益，不在于打了几个大胜仗，而在于到底回避了几次大的失误。”陈家琳称。