如何对基金产品进行分析?

1. 如何对基金产品进行分析?

我觉得股票基金还是主要看基金经理，基金经理的从业经验、历史业绩是比较重要的，比如王亚伟，业绩一直非常稳定，但很多基金经理的业绩不稳定（总有判断失误的时候嘛），所以看3年左右的平均收益，如果每年都排在同类基金的前1/3，我觉得就是很不错的。单一年份排名特别靠前不靠谱。
看基金评级也很好，但是一定要看基金经理是否有变化。
基金规模也很重要，别买太大和太小的，20-50亿规模比较合适。
净值高低、分红多少我觉得不太重要。
其实最关键还在于适合自己，我风险承受能力一般，所以买的诺安灵活配置和002001，觉得比较靠谱。如果你能承受很大的风险，就选股票基金、指数型基金或分级基金吧。（个人觉得那样的话还不如买股票）
货币基金都差不多，城头变幻大王旗，选个大规模的就好
债券基金跟股票基金差不多，好的基金经理很重要。

2. 选公募基金进行定性分析时，可以从哪几个维度进行分析

基金分析方法
定量分析（数据来源对冲基金的业绩净值 从实践来看，对周业绩进行跟踪比较有价值，月度业绩样本太少，误差偏大，而日业绩持续性太差）
风险调整后收益指标 
夏普比率
詹森比率(风险调整后的绝对收益)
特雷诺比率
索提诺比率
卡马比率
stutzer指数(风险调整后的收益能力)
基金经理的投资管理能力 
择时能力 （C.L指标模型）
风险分散能力及选股能力(M.C.V指标)
业绩和风格的归因（每个对冲基金都各有其特性，定义不同对冲基金最好的方式就是分析它们不同的回报 来源，一般有增长基因，通胀基因，风险偏好基因，融资流动性，规模基因，价值基因，市场基因，股票动量基因）
追踪基金经理的主动管理能力以及信息比率 (区分投资能力和运气的指标）
回归系数法，绩效二分法(业绩持续性的检测)
风险控制能力
下行风险
最大回撤
下方差
Vary值
策略容量 
交易品种的多样性，流动性
潜在变现损失率
注意 不同策略的基金不能简单比较，一般只能比较同策略的基金。即使同样的策略获得同样的业绩，依然需要比较杠杆、风险敞口的大小。
特殊时间窗口的特殊表现 
基金的投资决策过程（决策过程还包括风险控制的制度、流程和纪律性）
公司的投资团队的业绩考核方法
以此作为公司私募基金的定性评价属性标识。
定性分析中对人的考核是第一位的，一流人才的思想产物就是投资理念和投资逻辑，而投资组合和过程，都是落实和执行投资理念和投资逻辑，而过往业绩，则是结果。大数法则中发现，一个好的基金经理大多数学术背景为理工科，如数学，物理（量子物理和流体物理）统计学，计算机科学或存在高度相关性，对那些没有数理教育背景，而是超跟交易员成长起来的牛人，对这类基金都要特别的谨慎。
运用定量分析系统得出对私募基金机构样本的业绩评价结果,此分析完全 基于私募基金的历史业绩。具体而言,分别计算风险调整后收益 风险控制能力、基金经理的投资管理能力 策略容量 这个四维度的得分,乘以所占权重以此作为公司私募基 金的业绩评价属性标识。 其次,运用定性分析系统得出定性排名,定性分析基于专家系统的走访调研,定性 分析。具体而言,分别对公司投研能力、 基金的投资决策过程 和 规模及契约、透明度进行打分,以此作为公司私募基金的定性评价属性标识。
最后,将定量分析系统中的得分乘以权重,与定性分析系统中相关指标的得分乘以权重,计算出私募基金综合得分排名
以上是我分析基金的一些方法和心得，希望对你的决策有所帮助。
最后强调一点
基本面研究只是表明，基金的业绩是可分析、可判断的， 以及在一定程度上是可以预测的。基金的基本面决定了基金的相对业绩，而市场因素与基本面因素才共同决定了基金的绝对业绩
我们的运作远不止筛选好的基金那么简单。而现在国内FOF过于关注基金筛选，在投资流程上忽略了资产配置，“FOF相对于其他理财产品的最大优势就是在大类资产配置上”。
大类资产配置能力决定了基金组合投资的业绩，投资者应首先考虑大类资产配置比例，其次才是优选基金或管理人。

3. 如何选择一只好基金

4. 如何选择一只基金

 1.首先要选好基金的类型，其次同一类型的基金不要买太多，因为同一类型的买太多就很难分散风险，一般相似度越高的基金，同涨同跌的概率就会越高。2.挑选优秀的基金经理。看基金经理过往的业绩与经验，背景资料。3.看基金的业绩排名。一般是看基金排行和基金过去一年和三到五年的业绩排名怎么样，尽量选择五年、三年、一年的排名均处于前25%的基金投资相对比较好。
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5. 如何选择一只基金？

1．基金投资应有充分的耐心，坚持长期投资 

持有基金起码应该在3年以上，时间越长越好。长期持有的原因可以用一个很简单的比方来解释：从立春到夏至，气温肯定是上升的，可是并不代表从立春到夏至的每一天气温都不低于前一天。当有寒流袭来时，一段时间内可能大幅降温。虽然说股市长期来看是上涨趋势，可是短期内也有大幅下跌的可能。当买在下跌前，就面临亏损，但只要坚持足够长的时间，就一定能盈利。 

投资和持有基金之路是曲折的，前景却是光明的。可惜不少投资者在基金净值稍有增长后就抛出，错过了未来的收益增长。基金投资者应保持“不管风吹浪打，胜似闲庭信步”的精神，坚定不移地持有基金，以获取更大的收益。 

2．选择优秀基金公司的产品，买入新基金要慎重 

一贯表现不错的基金公司的产品是值得信赖的，因为其优良业绩后面有多种因素支撑。而新成立的基金会有多种不确定性。有些新基金似乎表现不错，短期内净值增长迅速。可是，如果该支新基金是在熊市最低点时成立的，它可以随意买入最便宜的股票，当然表现不错了。在投资某支基金之前，有必要了解一下该支基金所属的基金公司和基金经理的历史成绩；需要将该基金公司及基金经理的业绩同股指进行对比，并和其它基金公司及基金经理的业绩进行比较。 

3．新基金便宜是个大误区 

比方说，目前累积净值3元的老基金，当初因在加权平均价格10元时满仓买入股票，当股票加权平均价格涨到30元时，原先净值为1元的基金，于是涨到了3元。可是新成立的基金，虽然净值只有1元，但它只能在30元的加权平均价格上买入股票。这样，当股票加权平均价格从30元涨到33元，老基金净值从3元涨到3.3元，而新基金的净值从1元涨到1.1元。对投资者来说，不考虑手续费，3万元的投资可以买到1万份每份净值3元的老基金，或者3万份每份净值1元的新基金，分别上涨10%，其实收益都是3000元。如股市下跌，股票加权平均价格从30元下跌到27元，投资者不管买入新基金还是老基金，亏损幅度都是一样的，和“便宜”、“贵”没有关系。 

4．不要指望暴利 

美国股市近百年来的发展历程表明，股市的收益率保持了11%左右的复合增长。就是说，当某一期间的增长远远高于11%时，必然有一段时期远远低于11%。如1929年前美国股市暴涨，于是从1929年开始暴跌，跌了90%左右。所以不要指望单边上扬的股市能一直持续，大盘点位越高越是要有风险观念。投资基金，最好把期望值降低一些，免得失望。 
5．基金不是只赚不赔，投资都会面临亏损的风险 

其实股票也好，基金也好，长期来看，收益率远大于银行存款或是债券，可是为什么仍有大量的资金没有投资于股票或是基金上？心理学家早就给出了答案：盈利10%给投资者带来的快乐，远远小于亏损10%给投资者带来的痛苦。为了避免痛苦，所以不少投资者选择了没有风险的银行存款。 

2006年到现在，市场基本处于单边上扬的状态，9月20日大盘高企至5470.06点，又破新高，面对渐高的风险，投资者要有足够的心理承受能力。而一些新基民被赚钱效应吸引，全然置风险于不顾投资基金，这种做法是很不可取的。记住巴菲特的一句名言：“投资成功应当记住两个原则，一是不要亏损，二是记住第一条原则。” 

6．小盘基金优于大盘基金 

不少基民喜欢上百亿、甚至数百亿规模的大盘基金，以为这样的基金实力强，收益更有保证。但实际上并非如此。打个通俗的比喻：一名马戏演员表演双手交替扔鸡蛋，有让5只鸡蛋不落地的能力。如果增加到6只鸡蛋，表演就比较吃力；10只鸡蛋的话，鸡蛋就有被打破的危险了；而如果减持到3只鸡蛋，表演就更加游刃有余了，甚至可以连续表演多个小时。同样，一支拥有200亿份以下规模的基金，基金经理容易出好成绩；而200亿份以上的超规模基金，基金经理恐怕就力不从心了。

6. 如何利用大数据指数选择基金产品

　　现在基于大数据指数推出的基金产品很多，我们以博时基金“指慧家”为例子，分析从哪些方面去选择指数基金。

　　1、大数据指数覆盖面要足够广

　　例如，“指慧家”的大数据指数覆盖面非常广，覆盖衣、食、住、行、娱、医等全市场行业，涵盖互联网电商、线下消费、社交金融、房地产交易等领域。博时基金优选合作伙伴，蚂蚁金服、银联、雪球、搜房网等都是各自领域中的龙头企业，拥有具有行业代表性的大数据。

　　2、大数据指数真正使用的海量大数据

　　例如，“指慧家”的大数据投资是利用海量的互联网大数据，如搜索热度、关注度、订单数、成交额、消费笔数等多维度的数据，通过量化算法，以期能更早、更快、更准预判某个行业或者企业未来的景气程度。互联网大数据大大提升了金融行业的投资能力。

　　3、大数据指数质量高、精细

　　4、大数据指数必须是深厚底蕴，值得信赖

7. 以股票多头私募基金为例：私募FOF投资如何玩

1. 风格捕捉与投资决策
自2014年私募基金登记备案制度实行以来，我国私募基金行业发展迅速，目前已经进入到规范化、制度化发展阶段。如果说2014年~2015年是制度规则密集出台的“起步规范年”，那么2015年至今可谓风生水起的“FOF投资年”。据统计，2015年在上半年行情的推动下，私募FOF市场迎来大爆发，全年私募FOF产品发行数量达到836只，几乎是2014年的5倍。2016年，私募FOF发行数量增长趋势仍在延续，但增长通道趋于平稳。我们估算，当前市场上存续的私募FOF初始规模超1500亿元，FOF投资的方法论成为市场追捧热点。
私募FOF长期稳健的资本增值需要通过合理的资产配置和有效的组合来实现，相对完整的路径是：大类资产配置——>类别资产的选择——>具体资产的挑选，同时还包括根据市场环境变化进行的动态配置。风格捕捉在私募FOF投资链条上可充当多个角色：在类别资产选择阶段可以作为风格轮动策略具体实施的参考依据，在具体资产挑选阶段有助于更准确地评价基金业绩，在动态配置阶段可以监测标的基金风格变动情况从而及时做出调整，有效降低了选择成本。
若抛开私募FOF复杂的流程形式不谈，对私募基金投资个体而言，风格捕捉在直观上也有助投资决策的确定。由于不同风格类型的标的基金在相同市场环境下的表现有差异，风险收益特征不同，因此对标的基金及时的风格捕捉有利于根据投资者不同的风险偏好与需求选择相应的标的基金。另外，在一定时间段业绩较好的基金，基本都是切合当下基础市场行情市场风格的产品，因此对全市场基金产品的风格捕捉或许可以从一定程度上帮助判断当前市场风格走势。
本文对风格捕捉方法在投资决策上的应用进行了探讨。感谢吴昱璐同学对本文的贡献。

2. 模型构建与因子选取
2.1. 模型选择
对基金投资风格的研究方法主要有基于持仓的分析方法和基于净值收益的分析方法两种。其中，基于持仓的分析方法穿透至底层、搭建了基于持仓数据的横截面统计模型和多期叠加模型，准确性较高。但由于私募基金的信息获取存在一定限制，无法获得高频率的具体持仓信息，因此本文选用基于净值收益的分析方法。
基于净值收益的分析方法较多，典型的有Sharpe资产分类因子模型、Fama-French三因素模型、Carhart四因素模型等。Sharpe模型将基金的历史收益与风格资产收益联系起来，根据基金的收益率对各类风格资产的暴露度来判断基金的风格。Fama-French三因素模型以市场风险溢价因子、市值因子和账面市值比因子来解释基金获得的超额收益。Carhart四因素模型在Fama-French三因素模型的基础上，增加了动量因子。
上述方法具有相似的一般形式，即多因子模型，但在具体的因子选择和可得到的统计结论上各有侧重。Fama-French三因素模型和Carhart四因素模型对风格判定的维度侧重于规模风格、成长风格、动量风格。而Sharpe模型通过对风格资产的切分、可从更个性化的多个维度考察基金风格，通过对各类风格资产的敏感度来判断产品风格较为直观。因此本文选择Sharpe模型对私募基金产品进行风格捕捉。
Sharpe资产分类因子模型的一般表达式为：

其中，R_i表示私募基金i的收益率；因子F_i表示各种类别资产的收益率；其系数b_ij表示私募产品i的收益率对各风格资产j的敏感度，而ε_i代表私募基金i的非因子收益部分，包括了基金经理的主动管理alpha和残差项等在内。按照Sharpe的说法，模型表明基金收益率由风格收益和选择收益两个关键部分组成。
2.2 因子选取与风格界定
Sharpe资产分类因子模型要求类别资产（也即风格因子）满足三个条件：互斥性、全面性、收益差异性。具体而言，任何一个底层证券不应被同时纳入多个类别资产；应将尽可能多的证券纳入所选资产类别；类别资产间或是相关度较低，或是有不同的标准差。由于类别资产构成往往会更替，一定程度上会引起私募基金收益率和风格收益率的偏差。
本文重点探讨风格研究以后的应用问题，因此选择最简单的规模维度做示例：大盘因子、中盘因子、小盘因子。具体应用中使用申万大盘指数、申万中盘指数、申万小盘指数分别作为大盘、中盘、小盘三种风格资产组合，这样的类别资产划分满足三条件的互斥性和收益差异性，但在全面性上存在一定缺陷。Sharpe在1992年的论文中采用了价值股票、成长股票、中等规模股票、小规模股票、欧洲股票、日本股票等12个类别资产做风格探讨。
本文以40天为一个回归周期，通过对回归后的风格因子系数设定一个阈值来判定基金在该段时间内的风格类型。在回归结果拟合度较高的基础上，若某一风格因子系数大于或等于0.5，则判定基金在该周期内为此类风格；若系数均小于0.5，则认为该基金无明显风格，较为均衡。
3. 数据选取与清洗
本文选取私募排排数据库内净值披露频率为天，且净值数据不少于41个的股票多头私募基金作为样本，共计937只。考察期为2016年1月4日至2017年3月31日，以40天为一个回归周期按天进行滚动回归，即每天都将得到一个风格判定。
数据清理过程中涉及以下几点：
（1）考虑到存在数据缺失问题，在提取初始数据时，若该工作日无数据，则选取前10日内最靠近该日的净值数据作为该日数据，若前10日内均无数据，则标记为无数据。
（2）对于每只基金，回归将从考察期内净值披露的首日后40日算起，该日前所有日期标记为无风格数据。
（3）若40天的回归期内有超过5天无净值数据，则不进行回归，即无风格数据。若符合回归要求，则对缺失数据进行插值处理。
4. 股票多头私募全貌：持续显著个体不及一成
本文对符合条件的937只股票多头私募基金在2016年1月4日至2017年3月31日内的日收益率进行以40天为周期的滚动回归，每只基金共计264次回归。经过检验后，据上述风格界定方法判断基金每日相对应风格类型。
在所有937只基金中，共有310只产品有至少一次拟合度符合条件的回归结果，约占所有基金的33.1%。在这310只产品中，符合拟合度要求的回归结果占比低于50%的有252只基金，约占81.3%；符合拟合度要求的显著回归结果占比高于50%的有58只，约占18.7%，其中有两只基金的所有回归结果均符合拟合度要求。
结果表明，多数股票多头私募基金的风格特征无法通过显著性检验，我们理解原因主要有：
一是私募基金仓位设定灵活，在建仓期、风险规避期、策略调整期、多策略分散期、人员调整期都有可能低仓位运行，而产品的存续期限往往是1年~3年，因此在较长的时期（如40个交易日内）持续八成仓位及以上的情况较少，影响了模型的有效性。
二是私募基金投资风格多变，除了少数持续深耕优势行业的私募基金以外，多数私募基金从历史投资周期看均经历过全市场、全行业的投资，随风而动与守株待兔型的风格切换实属常态。另外，如果基金经理在行业和市值风格上持续保持分散，也会导致风格判定的失败。
三是量化交易理念的普及一定程度上扩大了私募基金选股的风格面，其中择时模型和行业轮动模型往往会提升私募基金换手率，加速私募基金仓位和选股的切换。量化交易信号往往随市而动，会减少持续的风格暴露。
由于未通过检验的分析结果不具备统计意义，我们重点探讨如何利用显著性的风格结果辅助私募基金FOF投资。
5. 玩转风格捕捉，辅助私募FOF投资
5.1. 单产品风格漂移监测
风格漂移是私募FOF投资关切的重点之一，高低风险品种的切换、策略重心和集中度的改变等都会造成私募实盘中的风格漂移。对于股票多头私募基金的投资而言，在无法获得高频持仓信息的情况下（往往是投前，投后也常如此），基于净值的风格监测记录了产品的投资轨迹、可作为投资经理所宣称策略的重要印证。对于同一公司管理的多个股票多头产品，风格监测可侧面反映私募基金投资决策会是否有效达成了一致结论、产品间是否有效控制了差异度。某种程度上，后者也反映了私募是否公平对待各类投资者。
从单产品来看，回归结果最直观显示的是该产品在观察期内的风格变化情况，从而能够对产品风格漂移进行监测，反映该产品是否有投资策略的变化。
在通过显著性检验的观察样本中，我们发现某私募基金公司旗下几乎所有的股票多头产品都表现出了相似的风格轨迹：2016年7月份以前，该私募旗下股票多头产品明显偏向大盘风格，而2016年8月份以后，旗下股票多头产品风格逐步向中小盘倾斜，2017年初以来，大市值偏好再度提升。
我们认为，同策略产品净值走势的趋同、风格轨迹的趋同可帮助私募FOF在投资中有效识别纯平台型或投资管理不集中的私募基金，当然，若产品处于截然不同的投资周期例外。
5.2. 从产品风格统计看市场风格倾向
从全市场基金产品的维度看，通过对当前有明显风格表现的基金数量分别进行统计，可以判断当前市场风格倾向。
理论上，全市场股票多头私募基金的风格倾向表明了其当前的配置情况，进一步，隐含了私募基金对市场的看法与预期。作为二级市场的重量级参与者，这种风格倾向或将为投资提供一定参考。然而，如前所述，2016年以来，绝大多数股票多头私募基金的市值风格并不明显，仅基于显著小群体的风格统计极有可能偏离行业的真实看法。
由于经过回归后显著表现出风格属性的私募基金产品个数有限，我们仅陈述结果，而不讨论意义。从百分比堆积图看，2016年以来，显著样本对市场的风格倾向逐步由大盘转向中小盘。
5.3. 寻找风格胜率较高的单产品
传统上，我们以各类绩效指标衡量私募基金的业绩表现，典型的如收益率、最大回撤、波动率、夏普比率等。对于股票多头而言，风格的成功切换可侧面验证择时择股逻辑的有效性，可考虑成为绩效评价的维度之一。
风格胜率指在一定观察期内产品风格与市场风格相符的比例。
大多数产品的风格胜率在10%以下，胜率大于10%小于等于30%的有95只，另外有16只基金产品风格胜率大于30%，最高达40.53%。当然，我们此处统计考虑的是基于历史数据计算的风格与当前风格资产表现之间的关系，更为合理的做法可能是基于历史数据计算风格与未来一段时间风格资产表现计算胜率。
5.4. 配置风格资产可以获得预期效果吗？
在对产品以及市场风格进行观测的基础上，更进一步，可以在选取当前市场中符合投资者风格偏好的产品以后，观测未来产品的表现是否与市场风格走势一致。但是由于基金产品风格切换频率较高或持仓变化较快，我们认为该模型存在一定局限性，无法准确判断产品未来风格走势。
我们发现，对不同的考察期运用该模型会得到不同的结果。本文选取风格资产组合走势同向和分化阶段两种典型情况分别观察，走势分化阶段以2016年11月17日至2016年12月1日为例。走势同向阶段以2017年1月16日至2017年2月17日为例。
在2016年11月17日至2016年12月1日阶段，大盘与中小盘指数走势出现明显分化，大盘指数持续走高，中小盘指数基本持平。统计该阶段显示为大盘和小盘风格的产品收益率，大盘风格收益率从普遍高于小盘风格收益率，且小盘风格产品收益率均小于零，与指数走势一致。
在2017年1月16日至2017年2月17日阶段，大盘与中小盘指数走势基本相同，小盘指数收益率相对最高，大盘指数收益率相对最低。统计该阶段显示为大盘和小盘风格的产品收益率，发现大盘风格产品收益率普遍高于小盘风格产品收益率，与市场风格走势相悖。
5.5观测单产品的风格追踪误差
Sharpe曾提出，在尽可能描绘基金的风格全貌以后，可以考虑搭建一条模拟的风格基准，观测产品未来表现相对风格基准的偏离。但我们认为，私募基金追求的是更为宽泛的投资理念与绝对收益的实现，本身极少考虑对模拟的风格基准的追踪问题，因此我们此处不讨论这一话题，仅作为开阔思路提出。
6.总结
综上所述，将Sharpe资产分类因子模型应用于股票多头私募基金、辅助FOF投资，目前较为可行的用法是监测单产品风格漂移，在观测市场风格倾向方面面临可用样本占比过低的问题、在寻找风格胜率较高的产品方面可能面临方法缺陷对结果的扰动、在配置风格资产方面可能面临追踪误差较大的风险。我们将持续关注完善基于风格捕捉的私募FOF投资改进。
此外，就数量模型本身而言，由于R^2仅能反映模型对整个回归周期的拟合度，而无法显示周期内模型估计值偏离程度的走势，因此当回归周期末模型估计值偏离程度较高时，对未来风格趋势的判断可能存在偏差。

8. 基金产品的设计思路与流程具体有哪些？

同学你好，很高兴为您解答！

    基金产品的设计思路与流程[熟悉]:
    首先，要确定目标客户，了解投资者的风险收益偏好。一种或一类基金产品不可能满足所有投资者的需要。随着市场的发展，投资者的需要也在不断细化。确定具体的目标客户是基金产品设计的起点，它从根本上决定着基金产品的内部结构。
    其次，要选择与目标客户风险收益偏好相适应的金融工具及其组合。投资对象多元化是基金产品多元化的重要前提，各类金融工具及其衍生品的种类越多，基金产品创新的空间就越大。
    第三，要考虑相关法律法规的约束。
    第四，要考虑基金管理人自身的管理水平。
    这是对内部条件的考察，而前面三点都是对外部条件的考察。不同的基金管理人有着自己的管理风格和特色，有的擅长管理主动式股票基金，有的擅长管理被动式股票基金，有的擅长管理债券型基金等等。
    基金产品设计包含三方面重要的信息输入：客户需求信息、投资运作信息和产品市场信息。

    希望高顿网校的回答能帮助您解决问题，更多证券从业相关知识欢迎提交给高顿企业知道。

高顿祝您生活愉快！