怎么去看基金经理择时能力
❶ 怎么选择基金经理从三方面来看
基金根据管理风格可分为主动型基金和被动型基金。主动型基金的业绩依靠基金经理选股择时，被动型基金(指数基金)的表现则完全跟踪指数。如果基金定投选择主动型基金作为目标，那么选择基金经理就很重要。那么，怎么选出一名靠谱的基金经理呢？下面就来聊聊
挑选基金经理时，首先看基金经理的从业年限，最好选择从业年限超过三年的基金经理。数据显示，公募基金这二十年间，基金经理的平均任职期限为年，所以我们选择从业三年以上是比较合适的。
从业时间越长的基金经理，投资经验肯定越丰富，尤其是经历过牛熊周期的老司机，对应各种情况的能力更强，它们的业绩很大可能更出色。
二、看任职业绩
虽然历史业绩不代表未来表现，但历史业绩不错的基金经历，未来取得不错业绩的可能性更大。看基金经理的历史业绩主要看该基金经理任职这只基金时的业绩，不仅要关注短期业绩，更要重视中长期业绩。
具体来说，可以关注近6月、近1年、近2年、近3年这些时间段业绩排名同类前三分之一的基金。
三、看基金风格
看基金风格主要看是否适合自己。有的基金经理偏好某一行业或主题，集中持股，风险比较大，如果你相对保守，那就不合适。如果风险承受能力较高，就可以选择这类操作风格的基金经理。
好了，关于基金经理如何选择就介绍到这里，希望对大家有所帮助。温馨提示，投资有风险，入市需谨慎。
❷ 基金如何选股与选时
你好，给你分享一个选股的技巧：特殊时段选股法：
1、开盘后半小时
在这个时间段需要注意成交量与量比明显放大拉升的股票。
2、闭市前半小时
这时选股需要注意那些处于5分钟涨幅前列的以最高价收盘的个股。因为，在收市前庄家常常利用几笔大单放量拉升，刻意作出收市价的姿态。尤其是在周五时，此现象最为常见。
3、其他时间段
在其他时间段，投资者要经常盯住即时成交视窗，当看见有即时大笔成交的品种时，需要立刻分析其走势特点，看看其中是否有明显的机会。
4、发现热点股票的转换时机
在强势市场中，时机是非常宝贵的，投资者要抛弃中线思维，及时跟进当时的最新热点。
5、连续量能堆积时段
这里的量能包括三个概念：一是个股每天的总成交量能；二是个股当天的换手率；三是个股盘中的即时量比。量价配合比较理想的个股具有短线潜力，因此容易成为领涨股。只有具备连续量能堆积的市场才是多方有机会的市场，成交量能长时间的不足是多方失势的重要信号，顺应量能的变化就是顺势操作，在股票市场套利顺势则昌，逆势则亡。
6、大盘罕见涨跌的特殊时段
例如沪深两市每年都会因各种原因而出现数次暴涨暴跌的机会，把握住这种机会是确立投资者一年固定收益的关键。需要提醒投资者的是，应该以30日均线为依据来判断大盘的走势，而且一定要有50%的资金用来对付可能出现的暴涨暴跌机会，做不到这点的投资者，不会获得持续的良好年收益。例如，在2010年10月1日之后，在26个交易日里，大盘指数从2603点一直上涨到3186点，涨幅达22%，但是此时大部分股民，甚至一些基金都处于满仓状态，无法再买入股票跟随大盘上涨来取得收益。
本信息不构成任何投资建议，投资者不应以该等信息取代其独立判断或仅根据该等信息作出决策。
❸ 在目前所有的基金经理中，哪位的择时能力最优秀
一名普通投资者可能根本没有与基金经理接触的机会，但我们可以通过阅读研报和定期报告，收集一些数据来了解基金经理。
我们大致可以从从业经历、长期业绩、风险控制能力、投资风格、持股风格、机构认可度这六个方面来了解一下。
从业经历
首先我认为最重要的一点就是，一个合格的基金经理至少要经历过一次大的牛熊周期，而且在发行新基金的时候，基本都是在底部区域，逆势发放新基金，这样更能体现出基金经理的沉稳性和其投资能力。
经过以上的层层筛选，我们大致可以选出几位择时能力优秀的基金经理，例如：
傅友兴、张坤、刘彦春、周蔚文等等，具体个人适宜什么风格的基金经理还需大家自己做好判断，此仅作为学习交流，不作为投资推荐，请大家要对自己负责。
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❺ 如何衡量基金的择时能力
1.现金比例变化法
使用现金比例变化法时，成功的择时能力表现为在牛市中基金的现金比例或持有债券比例较小，而熊市中现金比例或持有债券比例较大。
择时损益=(股票实际配置比例-正常配置比例)*股票指数收益率+(现金实际配置比例-正常配置比例)*现金收益率
例如，某季度上证指数上涨20%，现金收益率为1%，基金契约规定股票投资比例为85%，现金或债券投资比例为15%，但基金的实际股票投资比例为70%，实际现金或债券投资比例为30%，那么基金的择时损益=(70%)*20%+(30%)*1%=-2.85%。结果为负，可见该基金因为其错误的择时活动导致了投资的损失。
2.成功概率法
成功概率法主要是通过计算基金预测牛熊市的成功概率来对基金择时能力进行衡量的方法。
成功概率=(正确预测到牛市的概率+正确预测到熊市的概率-1)*100%
举例来讲，30个季度里有20个季度市场上涨，10个季度市场下跌。在市场上涨的季度中，某只基金择时损益为正的季度数有15个;在市场下跌的季度中，择时损益为正的季度数有8个。那么成功概率=(15/20+8/10-1)*100%=55%，结果明显大于0，可见这只基金具有较强的择时能力。
3.二次项法
二次项法，即T-M模型，具体模型如下：
成功的市场选择者能够在上涨市场中提高其组合的贝塔值，而在市场处于下跌状态时降低组合贝塔值。如果>0，表明基金经理具有成功的市场选择能力。
4.双贝塔方法
双贝塔方法基于这样一个假设，在具有择时能力的情况下，组合的贝塔值只取两个值，即牛市贝塔取较大的值，熊市取较小的值。
如果为正，则说明存在择时能力。
5.C-L模型
指标反映的是基金经理能否正确预测市场收益与无风险收益之间的正负差异(即能否正确预测多头或空头市场)，而后相机调整投资组合的贝塔值，从而在不同市场环境下取得较好收益。
依据资本资产定价模型(CAPM)，在空头市场时，，在多头市场时，。通过对C.L。指标进行检验，可以判断基金经理的择时能力。若C.L。指标大于0，则基金投资组合在市场超额收益为正时保持较大的贝塔值，从而提高收益;在市场超额收益为负时保持较小的贝塔值，从而减少损失。C.L。指标越大，表明基金择时能力越强。
❻ 四种基金绩效评价法
基金绩效评价是一个复杂的问题。它不仅涉及到衡量绩效的客观有效的度量方法，也关系到基金绩效的持续性和业绩归因分析等多方面的因素。从目前的情况看，我国在基金绩效评价方面的研究依然非常薄弱，不仅在理论研究上还基本停留在国外90年代的理论水平，在实证研究上也比较缺乏。
国外近几十年的理论研究和实践表明，数量分析的方法被大量地引入基金绩效评价。随着现代金融理论的不断发展，基金绩效评价在理论研究的指导下进行了许多实证分析，而实证分析的结果又反过来对相关的金融理论和假设进行了验证。事实上，许多在金融投资理论界存在争议的假设依然能够在基金绩效评价的领域发现其踪迹。
国外对基金绩效评价研究有着长期的历史、较为完善的理论体系和大量的实证研究，而我国目前还基本处在开始的阶段。这是因为证券投资基金在我国的时间较短，即使以90年代初期各地不规范设立的基金（如蓝天基金、天骥基金和广发基金等）算起，也不过10余年的时间。若以1998年3月第一只封闭式基金（基金金泰、基金开元）成立算起也仅几年的时间。由于封闭式基金的基金规模（份额）并不随基金绩效发生变动，封闭式基金的发行长期处于超额认购的局面，加之持有人主要是通过封闭式基金的交易获取价差收益而不是通过净值增长获得资本利得，因此无论是管理公司、持有人、监管层和独立第三方对基金绩效评价的研究并不系统和深入。从2001年华安基金公司在中国市场发行了第一只开放式基金起，截至2005年12月28日，共有217只证券投资基金正式运作，其中开放式基金163只，封闭式基金54只。按照证监会11月底的统计数据，目前证券投资基金的净值规模已经达到5000亿元；共有52家基金管理公司，其中正式管理基金的是49家；与迅猛增长的基金市场相比，我国在基金绩效评价的理论研究和实证分析方面还远远落在后面。
国外的绩效评价具有较长的历史。60年代资产组合理论、资本资产定价模型和股票价格行为理论，奠定了现代基金评价理论的基石。特别是Sharpe/Lintner的资本资产定价模型（CPAM），更是基金绩效评价的基础。Treynor、Sharpe和Jensen几乎同时分别提出了经过风险调整后的基金绩效评价方法，这才使绩效评价能够在同样的风险水平上进行比较。尽管他们在衡量风险的指标选取上有所不同（Sharpe指数采用的是全部风险）。CPAM模型历史久远而且目前仍被广泛应用（例如Malkiel，1995和Ferson、Schadt，1996）。不过这个理论也遭到了强烈的反对（RichardRoll1977，1978，AdmatiandRoss，1985，和DybvigandRoss，1985a，b）。例如，使用证券市场线来进行绩效评价是“不确定的”。使用这种方法来判断绩效有时会被视为“无望的”（AdmatiandRoss，1985，p.16）和“总体而言任何事情皆有可能。”（DybvigandRoss，1985a， p.383）
针对上述的批评，又有一些改进的指标被提出。例如信息率，即是改进的詹森指数，通过单位非系统风险的超常收益率对基金投资业绩进行评价。1997年诺奖得主FrancoModigliani和其孙女LeahModigliani把国债引入证券投资的实际资产组合，构建一个虚拟的资产组合，使其总风险等于市场组合的风险，通过比较虚拟资产组合与市场组合的平均收益率来评价基金业绩，该种方法被命名为M2.
2000年Muralidhar认为Sharp值、信息率、M2法不足以有效地进行组合构建和基金业绩排序，问题的关键在于对组合和基准之间标准差的差异调整不够，并且忽略了“组合和基准的相关性”常导致错误排序和评价。鉴于此，Muralidhar提出了M3测度方法。Stutzer（2000）在损失厌恶理论基础上，假定投资者选择最大可能地回避风险，从而构建了一个新的评价指标，即衰减度（ProbabilityofDecayRate），该指标最大的特点在于允许收益率收敛于各种分布。当收益率收敛于非正态分布式衰减度对于偏度和峰度敏感性较高，正偏度的基金风险趋小。
此外，证券选择和时机选择、业绩归因、绩效的持续性、基金风格、绩效评估的一致性、基准组合的有效性和资产配置分析等方面，也是国外近期基金绩效评价研究的热点。
Treynor＆Mazuy（1966）首次提出的二次方程模型（T-M模型）可以用来检验基金经理的择时能力。择时能力是指基金经理预测风险资产的收益高于或低于无风险利率的能力。Heriksson＆Merton（1981）则提出在CPAM模型中增加一个二项式随机变量，称之为双β模型（H-M模型）。Bhattacharya＆Pfleiderer（1983）对H-M模型的研究表明，经过他们改进后的模型可以判断基金经理是否正确地利用了正确的信息。Connor＆Kora jczyk（1991）的研究表明在基金组合与市场收益率之间有协偏度（Co-skewness）时，T-M和H-M模型会得到错误的结论。Grinblatt＆Titman（1989，1994）针对这种情况提出了（PPW）的模型，此模型通过计算期内各时期的超额收益率的加权收益率，给出了择股和择时能力的综合检验结果。此外，Chang＆Lewellen（1984）基于APT模型提出了一种新的检验方法。引入变量β1和β2，通过计算它们的差来判断资产管理人的择时能力。
Fama（1972）最早对基金绩效进行了归因分析，并提出了著名的Fama模型。Fama的模型建立在CAPM模型有效的前提上，他将资产组合的超额收益率分为“选择回报”（由分散回报和净选择回报组成）和“风险回报”（由投资者风险回报和经理人风险回报组成）两部分。Brinson，Hood＆Beebower（1986）提出的BHB模型则将资产组合与基准组合的差异归因于择时、择股和交互作用三类。但他们的研究结果也遭到了许多批评，如Hensel，Ezra＆Ilkiw（1991），JohnNuttall（1998）等。
绩效的持续性是绩效评价的又一个主要研究方面。如果基金绩效是持续的，则绩效评价的结果对投资者而言是具有实际应用意义的。尽管关于绩效持续性的研究常常是相互矛盾的，不过近来众多的研究比较倾向于认为基金的绩效具有较为显著的持续性。如Brown＆Goetzmann（1995）认为基金“短期内”具有持续性。比较常用的检验方式有半期平均秩差检验法和交叉积比率（CPRCrossProctRadio）法。半期平均秩差检验法是通过将基金按时间分为前后时间相等的两部份，并分别计算其秩。如果这两段的秩相等，则表明该基金的业绩在全部基金的排名保持稳定状态，其业绩具有长期的稳定性。CPR法是将一定时期内的基金绩效与所有基金的中位值相比较，将比较结果高者标为W（win），低于中位值者标为L（lost）。定义CPR=WW LL/（WL LW）。CPR的取值范围为（0，+∞），如果绩效的持续性越差，CPR值越接近0，反之若持续性越强，CPR值越接近正无穷。据Carhart（1997）的观点，短期的基金绩效的持续性应归咎于持有的好或差的股票，长期的持续性则是由于费率结构的设计不同。
基金的风格研究是对基金的投资和收益特点进行的研究。随着金融创新的深化和产品设计竞争的加剧，市场上逐渐出现了许多类型和风格差异的基金。因此基金的风格研究具有极大的实用性。基金风格研究的方法可以分为因素分析法和特征分析法。最早的风格研究方法是所谓的HBS（HoldingsBasedStyleAnalysis）法。这种方法通过对基金披露的全部持股信息进行分析而进行。缺点是无法有效地剔除“披露日修饰”行为。1992年夏普（Sharpe）采用12因素模型（这12个因素是短期票据、中期政府债、长期政府债、公司债、抵押证券、大盘价值股票、大盘成长股票、中盘股票、小盘股票、非美国债券、日本股票和欧洲股票）进行研究，这种方法被称为RBS（ReturnBasedStyleAnalysis）。RBS方法将基金收益分解为风格收益和选择收益。模型中因素的选取遵循排他、无遗漏和易于获得等原则。目前有越来越多的各种因素模型出现。而特征分析法有MSB（MorningstarStyleBox）方法等。晨星风格箱法（MSB）由著名的晨星公司于1992年提出并于2002年进行了改进。它首先根据资产组合中各股票市值规模的大小将其分为大盘、中盘和小盘，再在划分的每个市值区间根据定义的算法计算其价值和成长得分，最后将其定位到基金风格箱里的不同位置。
GolloandLockwood（1999）对1983-1991期间更换了经理人的共同基金的业绩、风险及投资风格的改变进行了研究。当用公司规模、价值/成长重新对基金进行分类时，发现有多于65%的基金在改变管理之后投资风格也发生了改变。
绩效评估的一致性是研究和比较基金绩效评价的诸方法结果差异性的。不过该方面的研究一直比较少，国内目前还只有王聪（2001）对多重比较法等概念进行了一些介绍。评估一致性的检验方法主要有Spearman秩相关检验、Kendall协同检验和多重比较法等。Spearman秩相关检验方法是通过对两种绩效评估方法所形成秩序列的相关性，判断两方法是否一致。如果该两种方法的秩（排序的差的平方）较小，则表明该两种方法对基金的评估具备一致性。Kendall协同检验是在相关系数检验法上发展的。其中Kendall协同系数定义为12S/m2n（n2-1）。W的取值范围在0和1之间。W的值越大，诸绩效评估方法具备越强的一致性。极端地，W取值1时说明所有的绩效评估方法结果完全相同。经过Kendall协同检验，具有一致性的基金可以通过多重比较法来进行总体业绩评估。
国内关于基金绩效评价的研究目前还比较少。从已发表的文章和收集的资料来看，国内的研究还局限于对国外理论的介绍和实证研究，更多地是对某种单独的理论或角度进行研究，缺乏整体和系统的研究和缺少理论上的创新。
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基金绩效评价的指标[1]
1、夏普(Sharpe)指数简介
美国经济学家威廉·夏普于1966年发表《共同基金的业绩》一文，提出用基金承担单位总风险（包括系统风险和非系统风险）所带来的超额收益来衡量基金业绩，这就是夏普指数。夏普指数通过一定评价期内，基金投资组合的平均收益超过无风险收益率部分与基金收益率的标准差之比来衡量基金的绩效。计算公式为：
Sp = (rp-rf)/σp
其中，Sp为夏普指数，rp为基金组合的实际收益, rf为无风险收益率, σp 为基金收益率所对应的标准差。
夏普指数的理论依据是资本资产模型（CAPM模型），以资本市场线(CML)为评价的基点,如果基金证券组合的夏普指数大于市场证券组合M的夏普指数，则该基金组合就位于CML之上，表明其表现好于市场；反之，如果基金投资组合P的夏普指数小于市场证券组合M的夏普指数，则该基金组合就位于CML之下，表明其表现劣于市场。因此，可以认为，夏普业绩指数越大,基金绩效就越好；反之，基金绩效就越差。
2、特雷诺(Treynor)指数简介
杰克·特雷诺1965年发表《如何评价投资基金的管理》一文，认为足够的证券组合可以消除单一资产的非系统性风险,那么系统风险就可以较好地刻画基金的风险，即与收益率变动相联系应为系统性风险。因此，特雷诺指数采用在一段时间内证券组合的平均风
险报酬与其系统性风险对比的方法来评价投资基金的绩效。这就是特雷诺指数，它等于基金的超额收益与其系统风险测度β之比。
计算公式为：
Tp = (rp-rf)/ βp
其中，Tp为特雷诺指数；βp表示基金投资组合的β系数，是投资组合要承担的系统风险。
特雷诺业绩指数的理论依据也是资本资产定价模型（CAPM模型），但是是以证券市场线（SML）为评价的基点，当市场处于平衡时，所有的资产组合都落在SML上，即SML的斜率就表示市场证券组合的特雷诺指数。当基金投资组合的特雷诺指数大于SML的斜率时， 该投资组合就位于SML线之上，表明其表现优于市场表现；反之，当基金投资组合的特雷诺指数小于SML的斜率时，该投资基金组合位于SML线之下，表明其表现劣于市场表现。所以，特雷诺业绩指数越大,基金的绩效就越好；反之，基金的绩效就越差。
3、詹森(Jensen)指数简介
美国经济学家迈克尔·詹森1968年发表《1945-1964年间共同基金的业绩》一文，提出了一种评价基金业绩德绝对指标，即詹森指数。他认为,基金投资组合的额外收益可衡量基金额外信息的价值,因而可以衡量基金的投资业绩，其计算公式为：
Jp=rp-[rf+βp(rm-rf)]
----Jp为詹森指数。
詹森业绩指数,又称为α值,它反映了基金与市场整体之间的绩效差异。詹森指数也以资本资产定价模型为基础，根据SML来估计基金的超额收益率。其实质是反映证券投资组合收益率与按该组合的β系数算出来的均衡收益率之间的差额。当然，差额越大，也就是詹森系数越大,反映基金运作效果越好。如果为正值，则说明基金经理有超常的选股能力,被评价基金与市场相比，高于市场平均水平，投资业绩良好；为负值则说明基金经理的选股能力欠佳,不能跑过指数,被评价基金的表现与市场相比较整体表现差；为零则说明基金经理的选股能力一般,只能与指数持平。
❼ 如何科学的判断基金经理的投资能力
在我们科学的评判一个基金经理业绩的时候，我们需要明白的一个最重要的道理是：基金经理的业绩回报主要受到两个因素的影响。从长期来看，基金经理的业绩主要来自于他/她是否能够创造超额回报（阿尔法）。但是如果我们只看其短期业绩，那么他/她的回报则在很大程度上受到波动率（运气）的影响。这也是我们在挑选基金经理时遇到的最大挑战：如果没有足够的时间和数据，我们很难断定，该基金经理的业绩回报是来自于他的阿尔法（技能），还是波动率（运气）。
那么对于一个基金经理来说，我们需要多少时间的真实回报，才能科学的判断出他的真实技能呢？答案是，这取决该基金经理的信息比率（Information Ratio）。IR是一个比例，分子中的α是指基金经理的超额收益（也就是基金经理高于某一个基准，例如上证180指数之上的收益），分母中的σ（也叫作超额误差）是指α的标准差。
一个好的基金经理，超额收益应该大于零。毕竟，如果这位基金经理连大盘指数（比如上证50指数）的回报都无法超过，那么我们投资者基本就没有理由把自己的钱交给他管理了。
现在我们假设有一个基金经理能够创造的阿尔法为2.8%，年波动率为11.5%，那么根据上面提到的公式，该基金经理的IR为2.8%/11.5%=0.24。各类研究表明，信息比率为0.3的基金经理排名就可以达到该国所有基金经理的前10%或前25%，因不同国家和时期的样本不同而有所差异。