这是一篇投资阅读笔记,非原创内容。

标准差

标准差是指过去一段时期内,基金每个月的收益率相对于平均月收益率的偏差幅度的大小。基金的每月收益波动越大,那么它的标准差也越大。例如,基金A在过去36个月内每月的收益率都是1%,那么其标准差为0。基金B的月收益率是不断变化的,一个月是5%,下一个月是25%,再下一个月是-7%,那么基金B的标准差则大于基金A的标准差。而基金C每个月都亏损1%,其标准差也同样是为0。实际上,标准差所量化的对象是投资组合收益的波动,而不是投资组合中的风险,因为标准差并没有体现基金的下行风险,即亏损的可能性。正如上例,尽管基金B的标准差较大,但其风险并不一定比基金C的风险大。换而言之,标准差大的基金可能没有下行风险,而仅仅是收益波动很大。因此,我们最好将标准差视为衡量收益波动的手段。

阿尔法系数

虽然我们选择的投资策略会收到大盘的影响,但是每个策略都会有自己的独到之处,从而可以获取市场因素之外的收益。阿尔法值表示实际风险回报和平均预期风险回报的差额,衡量了投资的非系统性风险。

计算公式:(实际年化收益-无风险收益)-beta*(参考基准年化收益-无风险收益)。

基金的实际收益减去该预期收益得到基金的超额收益,我们称之为Alpha。Alpha为正表明基金表现优于业绩基准,Alpha为负表明基金表现差于业绩基准,Alpha越大越好。Alpha系数代表基金能在多大程度上跑赢整个市场,也就是我们所说的大盘。当然是数值越大越好,也就是说基金的收益能超越市场。高贝塔系数基金的收益,往往是大盘上涨带来的,不能体现基金经理的能力,所以引进了阿尔法系数。阿尔法系数越高,基金经理的操盘能力也就越强。而由这两个指标就引申出了一些基金经理所谓的贝塔策略和阿尔法策略。简单来说,贝塔策略依靠对市场大势的把握去选择合适的时机获得超越大盘的收益,而阿尔法策略则是依靠精选主题、个股来超越大盘。

贝塔系数

贝塔系数衡量了资产的回报率对市场变动的敏感程度,代表了该资产的系统性风险,表示策略对大盘的敏感性。通俗的来说,如果该系数为1,基金就和市场共同进退,如果该系数为1.1,市场上涨10%,基金上涨11%,市场下滑10%基金下滑11%。牛市中,由于是上涨趋势,贝塔系数高的基金收益更高;熊市中,贝塔系数低的基金表现好,更抗跌。

对于基金来说,如果这是一个指数基金,那贝塔系数就是1,因为指数基金是完全按照大盘情况来设置的。如果贝塔系数比1大,说明基金比大盘波动还要大,也就是短期风险比大盘还大;比1小,说明比大盘波动小,风险比大盘小。

假设有一只基金A,Beta系数为1.5,去年的年收益率为12%,它的业绩基准沪深300指数去年上涨了10%,它的表现如何呢?按照Beta系数的定义,1.5的Beta意味着意味着当市场上涨10%时,该基金预期将上涨15%,而实际上它只有12%,按照这个维度的评价基金表现并不是那么好。

备注:跑赢大盘的就叫Alpha,跟着大盘起伏就叫叫Beta。

R平方

R平方(R-squared)是反映业绩基准的变动对基金表现的影响,影响程度以0~1计。如果R平方值等于1,表示基金回报的变动完全由业绩基准的变动所致;若R平方值等于35,即35%的基金回报可归因于业绩基准的变动。简言之,R平方值越低,由业绩基准变动导致的基金业绩的变动便越少。此外,R平方也可用来确定β系数或α系数的准确性。一般而言,基金的R平方值越高,其两个系数的准确性便越高。R平方是衡量一只基金业绩变化在多大程度上可以由基准指数的变动来解释,数值越小,说明业绩基准变化与基金表现的相关性越低。标普500指数基金与标普500指数的R平方为1,而一只货币市场基金与该指数的R平方为 0。

R平方为1,则基金与业绩评价基准是完全相关的。R平方为0,意味着两者是不相关的。R平方越低,β系数作为基金波动性指标的可靠性越低。R平方越接近1,β系数则越能体现基金的波动性。在晨星的基金评价体系中,同时列示了β系数和R平方。

夏普比率

投资中有一个常规的特点,即投资标的的预期报酬越高,投资人所能忍受的波动风险越高;反之,预期报酬越低,波动风险也越低。所以理性的投资人选择投资标的与投资组合的主要目的为:在固定所能承受的风险下,追求最大的报酬;或在固定的预期报酬下,追求最低的风险。

1990年度诺贝尔经济学奖得主威廉·夏普(William Sharpe)以投资学最重要的理论基础CAPM(Capital Asset Pricing Model,资本资产定价模式)为出发,发展出名闻遐迩的夏普比率(Sharpe Ratio)又被称为夏普指数,用以衡量金融资产的绩效表现。威廉·夏普理论的核心思想是:理性的投资者将选择并持有有效的投资组合,即那些在给定的风险水平下使期望回报最大化的投资组合,或那些在给定期望回报率的水平上使风险最小化的投资组合。解释起来非常简单,他认为投资者在建立有风险的投资组合时,至少应该要求投资回报达到无风险投资的回报,或者更多。

计算公式为:夏普比率= (年化收益率 - 无风险利率) / 组合年化波动率。

目的是计算投资组合每承受一单位总风险,会产生多少的超额报酬。夏普指数代表投资人每多承担一分风险,可以拿到几分报酬;若为正值,代表基金报酬率高过波动风险;若为负值,代表基金操作风险大过于报酬率。这样一来,每个投资组合都可以计算夏普比率,即投资回报与多冒风险的比例,这个比例越高,投资组合越佳。

夏普比率是综合了收益和风险的系数,基本上是收益除以风险,数字越大说明收益和风险比越高。夏普比率高,也就是说在收益相同的情况下波动就低;反之,在风险相同的情况下收益就高,也就是高收益低风险。当然,收益小风险也小的基金,很可能夏普比例也高,如债券基金,所以,比较夏普比率一定要在同类基金中进行比较。

举例而言,假如国债的回报是3%,而您的投资组合预期回报是15%,您的投资组合的标准偏差是6%,那么用15%-3%,可以得出12%(代表您超出无风险投资的回报),再用12%÷6%=2,代表投资者风险每增长1%,换来的是2%的多余收益。

最大回撤

最大回撤指指在一定区间内,投资组合净值从最高点到最低点的回撤程度,体现组合历史上出现过的的最大亏损。

计算公式为:最大回撤= (最高净值 - 最低净值) / 最高净值 ,其中,最高净值发生在最低净值之前。

平均年度收益率

几何平均收益率是将各个单个期间的收益率乘积,然后开n次方。几何平均收益率使用了复利的思想,即考虑了资金的时间价值,也就是说,期初投资1元,第一期末则值(1 + R1)元,第二期投资者会将(1 + R1)进行再投资,到第二期末价值则为(1 + R1)(1 + R2)……元。这个平均收益指标优于算术平均收益率,因为它引入了复利的程式,即通过对时间进行加权来衡量最初投资价值的复合增值率,从而克服了算术平均收益率有时会出现的上偏倾向。

总结:

平均回报和阿尔法系数都代表收益,当然越大越好;标准差和贝塔系数代表波动,也就是短期风险,数值越小基金表现得越平稳;夏普比率是收益和风险两者的综合,在收益或者风险相同时,越大越好。

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