本文发表在 rolia.net 枫下论坛前两部分叙述了如何挑选互惠基金的参考要素及投资组合,这一次举一俩个实例,说明如何应用这些知识来选WINNING MF.
再一次郑重声明,本人非专业理财,有关知识仍是一知半解,仍在学习中.所写内容纯属个人心得,错误在所难免,仅抛砖引玉,没有任何商业目的,在此也不作任何基金推荐. YMYD,风险自负.
例1: 假定某人每月有$500节余用于作长期投资(>10年).
第一步: 确定投资的目标和投资组合:
采用JIM高增长型组合结构,即:每月70%=$350投资EQUITY 基金,30%=$150投资BOND 基金.,投资期限为10年以上.
第二步: 用FUND FILTER 筛选
去网止: http://globefunddb.theglobeandmail.com/gishome/plsql/gis.analyser,得到FUND FILTER. 首先筛选ＥＱＵＩＴＹ ＦＵＮＤ．
在PERFORMANCE栏中添入: 3 YEARS RETURN IS ＧＲＥＡＴＥＲ ＴＡＨＮ ３０％，其他空栏用缺损参数．这样的参数是考虑到：投资人优先策略是高回报．对ＴＯＰ ＦＵＮＤＳ，一般１０年期，平均增长为８～１０％，５年期，平均增长为２０％，３年期，平均增长为３０％，１年期，平均增长为４０％．然后，按ＧＯ．得到满足要求的ＦＵＮＤＳ ２１个．去掉那些ＵＳ基金及最小投资额要求上万的基金，剩１６个．列表如表：
第三步: 算法分析：
笔者提出下列筛选算法：
式中，ＥＶＡＬ为评估值，R3y 为三年RETURN,余类推, MER为管理开支比例,MY为经理服务期,MR为经理表现(%),分母为BETA系数与风险系数相乘, 分子各项系数1, 3, 5, 10为权系数. 上式综合考虑了一年,三年,五年,十年回报,经理业绩,风险系数,波动因子等参数的影响.EVAL越大越好.将上算法代如表中,得到WINNING 基金的座次(RANK).
说明:
1. 由于本人不做推荐的原则,没有列出具体的基金名.请读者鉴凉.
2. 由于表格限制,没有列出LOAD类型,也没有考虑它对EVAL的影响.可在FILTER参数中加LOAD类型的限制,得到NO LOAD 基金,然后用此法做类是分析.
3. 本结果是基于11月26日的GLOBEFUND提供的数据得出,由于RETURN RATE 每日结果不同,EVAL值也会变化,但座次应在短期内不会有大的波动.
4. 经笔者搜索FUND M的确为五年表现的TOP FUND中的第一位.
表: 互惠基金筛选
Fund Name MER 1y R 3y R 5y R 10y R Manager service years Manager Performance 3year Risk 3 year beta EVAL Rank
A 2.83% 1.65% 48.03% 25.24% 7.86% 4 9.43% 35.9 1.12 0.0832 11
B 2.66% -9.74% 38.41% 18.01% 4.21% 10 4.29% 36.23 1.12 0.0567 14
C 2.41% -10.52% 32.33% 17.70% 0.00% 8 -0.27% 29.1 0.90 0.0485 15
D 2.91% -20.31% 30.40% 19.04% 3.93% 18 8.69% 38.57 1.18 0.0673 13
E 4.78% -19.86% 32.01% 19.66% 0.00% 8 6.91% 36.35 1.08 0.0354 16
F 5.13% 26.86% 30.03% 3.21% 0.00% 6 13.25% 24.59 0.62 0.0755 12
G 2.89% 26.89% 37.49% 27.53% 20.69% 19 16.55% 19.23 0.96 0.4027 4
H 2.00% 17.24% 40.64% 19.03% 0.00% 4 14.56% 24.7 0.98 0.1052 9
I 2.55% 30% 30.60% 21.57% 10.69% 16 10.00% 17.14 1.08 0.2421 7
J 2.56% -12.69% 31.29% 25.68% 9.51% 10 9.01% 31.61 0.98 0.1117 8
K 2.67% 21.79% 35.17% 20.83% 14.93% 18 13.31% 13.88 0.74 0.5546 2
L 2.14% -7.96% 53.57% 32.51% 16.69% 16 12.59% 15.84 1.29 0.3147 6
M 2.14% 40.66% 31.33 38.15% 23.17% 11 22.06% 16.73 0.45 13.368 1
O 1.72% 18.29% 32.28% 18.36% 14.67% 17 12.97% 15.84 1.02 0.3351 5
P 3.45% 29.15% 33.03% 41.10% 0.00% 7 28.26% 16.17 0.66 0.4367 3
Q 2.50% 23.60% 31.20% 0.00% 0.00% 3 26.89% 16.62 0.89 0.1017 10
第四步: 其他因素分析：
以后再另文讨论.
类似的分析可用于BOND 基金的筛选,不赘述.
欢迎讨论.
另: 最好在年底派息后再买MF,这样可避免不必要利息税.更多精彩文章及讨论，请光临枫下论坛 rolia.net
再一次郑重声明,本人非专业理财,有关知识仍是一知半解,仍在学习中.所写内容纯属个人心得,错误在所难免,仅抛砖引玉,没有任何商业目的,在此也不作任何基金推荐. YMYD,风险自负.
例1: 假定某人每月有$500节余用于作长期投资(>10年).
第一步: 确定投资的目标和投资组合:
采用JIM高增长型组合结构,即:每月70%=$350投资EQUITY 基金,30%=$150投资BOND 基金.,投资期限为10年以上.
第二步: 用FUND FILTER 筛选
去网止: http://globefunddb.theglobeandmail.com/gishome/plsql/gis.analyser,得到FUND FILTER. 首先筛选ＥＱＵＩＴＹ ＦＵＮＤ．
在PERFORMANCE栏中添入: 3 YEARS RETURN IS ＧＲＥＡＴＥＲ ＴＡＨＮ ３０％，其他空栏用缺损参数．这样的参数是考虑到：投资人优先策略是高回报．对ＴＯＰ ＦＵＮＤＳ，一般１０年期，平均增长为８～１０％，５年期，平均增长为２０％，３年期，平均增长为３０％，１年期，平均增长为４０％．然后，按ＧＯ．得到满足要求的ＦＵＮＤＳ ２１个．去掉那些ＵＳ基金及最小投资额要求上万的基金，剩１６个．列表如表：
第三步: 算法分析：
笔者提出下列筛选算法：
式中，ＥＶＡＬ为评估值，R3y 为三年RETURN,余类推, MER为管理开支比例,MY为经理服务期,MR为经理表现(%),分母为BETA系数与风险系数相乘, 分子各项系数1, 3, 5, 10为权系数. 上式综合考虑了一年,三年,五年,十年回报,经理业绩,风险系数,波动因子等参数的影响.EVAL越大越好.将上算法代如表中,得到WINNING 基金的座次(RANK).
说明:
1. 由于本人不做推荐的原则,没有列出具体的基金名.请读者鉴凉.
2. 由于表格限制,没有列出LOAD类型,也没有考虑它对EVAL的影响.可在FILTER参数中加LOAD类型的限制,得到NO LOAD 基金,然后用此法做类是分析.
3. 本结果是基于11月26日的GLOBEFUND提供的数据得出,由于RETURN RATE 每日结果不同,EVAL值也会变化,但座次应在短期内不会有大的波动.
4. 经笔者搜索FUND M的确为五年表现的TOP FUND中的第一位.
表: 互惠基金筛选
Fund Name MER 1y R 3y R 5y R 10y R Manager service years Manager Performance 3year Risk 3 year beta EVAL Rank
A 2.83% 1.65% 48.03% 25.24% 7.86% 4 9.43% 35.9 1.12 0.0832 11
B 2.66% -9.74% 38.41% 18.01% 4.21% 10 4.29% 36.23 1.12 0.0567 14
C 2.41% -10.52% 32.33% 17.70% 0.00% 8 -0.27% 29.1 0.90 0.0485 15
D 2.91% -20.31% 30.40% 19.04% 3.93% 18 8.69% 38.57 1.18 0.0673 13
E 4.78% -19.86% 32.01% 19.66% 0.00% 8 6.91% 36.35 1.08 0.0354 16
F 5.13% 26.86% 30.03% 3.21% 0.00% 6 13.25% 24.59 0.62 0.0755 12
G 2.89% 26.89% 37.49% 27.53% 20.69% 19 16.55% 19.23 0.96 0.4027 4
H 2.00% 17.24% 40.64% 19.03% 0.00% 4 14.56% 24.7 0.98 0.1052 9
I 2.55% 30% 30.60% 21.57% 10.69% 16 10.00% 17.14 1.08 0.2421 7
J 2.56% -12.69% 31.29% 25.68% 9.51% 10 9.01% 31.61 0.98 0.1117 8
K 2.67% 21.79% 35.17% 20.83% 14.93% 18 13.31% 13.88 0.74 0.5546 2
L 2.14% -7.96% 53.57% 32.51% 16.69% 16 12.59% 15.84 1.29 0.3147 6
M 2.14% 40.66% 31.33 38.15% 23.17% 11 22.06% 16.73 0.45 13.368 1
O 1.72% 18.29% 32.28% 18.36% 14.67% 17 12.97% 15.84 1.02 0.3351 5
P 3.45% 29.15% 33.03% 41.10% 0.00% 7 28.26% 16.17 0.66 0.4367 3
Q 2.50% 23.60% 31.20% 0.00% 0.00% 3 26.89% 16.62 0.89 0.1017 10
第四步: 其他因素分析：
以后再另文讨论.
类似的分析可用于BOND 基金的筛选,不赘述.
欢迎讨论.
另: 最好在年底派息后再买MF,这样可避免不必要利息税.更多精彩文章及讨论，请光临枫下论坛 rolia.net