第14章  如何选基金？

最近业绩好，未来业绩就会好吗？

2015年4月底，有人兴奋地说"易方达科讯混合基金非常不错，今年以来业绩翻倍，是普通股票型基金涨幅冠军，你赶紧买吧!"那么，过去业绩好的基金，未来也会好吗？

《人民日报》在2015年4月21日曾刊登了一篇文章，标题为《4000点才是A股牛市的开端》文章说:"2014年，中国以10万亿美元的GDP总量位列世界第二，几乎是当时日本的两倍，而2014年的中国尚在崛起的前夜，未来的潜力有目共睹。当前国内资本市场的火热，也是市场对于上述变化的正常反应和判断。……什么是泡沫？像郁金香、比特币之类的东西才是泡沫。一个年GDP总量10万亿美元的国家，其政治稳定、社会安全、经济稳健、目标明确；这样经济体中的蓝筹公司难道不应该修复其在资本市场的合理估值吗？如果这都算泡沫，这个世界上什么样的资产才不算泡沫？"

这些评论当然让人深受鼓舞，就在这篇文章发表的10个月前，上证综合指数还只有2048点，但到2015年4月己上升到4441点，一年不到，涨幅为117%，这是有说明《人民日报》是对的呢？

宋昆的故事

易方达是同内不错的公募基金公司之一。2010年9月，宋昆上任易方达科讯混合基金的基金经理。2011年，他管理的基金下跌24%，但同期沪深300指数下跌25%，所以，宋昆也算跑赢了指数，在392只同类基金中排第232位，稍微落后于中位。2012年，他的基金上涨5%，胜过多数同类基金。2013年，他的基金上涨52%，在500多只同类基金中排第11位，宋昆因此得到"三年期股票型金牛基金"的奖项，这是中国最权威的基金类奖项。

可是，2014年形势逆转，他的基金涨幅为5%，在608只同类基金中排名559，处于倒数10%的位置。如果仅看这几年的业绩，科讯混合基金的业绩只能说一般，仅2013年表现出彩。

而在2015年的头4个月，形势又发生改变，他的业绩达到巅峰，也因此被提升为易方达公募基金投资部副总经理。因为宋昆业绩突出，2015年5月4日《中国证券报》对他做了专访。这篇专访大致是这样介绍宋昆的:

宋昆对成长股行情的判断能力较为突出，2011年，市场进遇经济低迷、股债双杀的局面，宋昆选择了以总体防种为主，提高对食品饮料、纺织服装等稳定增长类行业的配置；2012年，经济依旧疲弱，市场在周期股（经济周期高度关联的上市公司）和成长股（以高增长为特色的公司）的偏好切换中剧烈波动，宋昆逐步增持稳健增长的家电、医药生物、社会服务、建筑等行业；2013年，结构性行情不断演绎，宋昆的配直思路连贯，集中持有了契合社会、经济发展方向的传媒、电子、医疗、环保、新能源、品牌消费等行业的优势公司，最终斩获丰厚。有了良好的投资成绩，宋昆从2013年11月开始管理易方达新兴成长基金，并延续了科讯混合基金的管理思路，即重点突出符合经济增长方式转型、商业模式独特、发展空间巨大、具备护城河优势的平台型公司。

但2014年下半年市场风向变，突如其来的蓝筹行情令多数成长型基金经理措手不及，宋昆也是其中之一。在他当时的重仓股中，几乎看不到券商、保险等蓝筹股，仍然偏重于成长股，导致他管理的两只基金业绩消沉……对于"踏空"蓝筹行情，宋昆坦言，过去在成长股投资上的成功限制了后来的发挥，当新的机会来临时，过去的成功反而变成了一种负资产。他说"坚守成长股风格，并不是说要排斥传统蓝筹股的投资，过去的银行、房地产都曾是当时特定历史条件下的成长股。"

2015年上半年，宋昆的投资风格真的是机会来了，截至4月24日，他管理的易方达新兴成长基全涨幅118.81%，成为灵活配直混合基金乃至全部偏股基金的冠军;易方达科讯的业绩为104.5%，为普通股票型基金冠军。4月27日，由宋昆参与管理的易方达新常态基金开始发行，首日募集近150亿，不仅成为5年来最大的主动偏股型新基金，也创下5年来首日募集规模的最高纪录。

在采访中，宋昆讲"如果用一句话来概括我自己，那就是，我力争做一个最坚定的时代趋势投资者。"用他的话说，基金经理的投资风格就是其价值观、世界观、人生观和方法论的折射。"没有成功的投资，只有顺应时代的投资。"从科讯和新兴成长两只基金的重仓情况看，互联网相关个股占比超过80%，倾向性相对明显。在宋昆的"水晶球"中，他看到的未来世界就是移动互联、智能汽车、机器人、在线教育、细胞治疗等新兴行业的大发展，这些行业的发展，将使人类生活越来越方便，越来越美好。"投资的本质在于预见未来，当你预见到未来世界的样子，就要果断去投资这些代表未来生活的产业的青少年时期。"

那么，后来事态如何发展呢？如果故事就到这里，那当然是一个幸福的结局。但2015年6月底，中国股市风云突变，随着证监会和银监会对场外配资等杠杆投资行为的严厉检查，股灾1.0来了。2015年6月12日上证综指创出新高5178点后，一轮迅猛的暴跌来临，7月8日收盘3507点，17个交易日累计跌幅32%。

正当大家以为股市短期走稳时，8月18日开始又迎来了股灾2.0。8月17日上证综指收盘3993点，而8月26日收盘2927点，7个交易日下跌27%。自此之后，宋昆看好的新兴行业股票经历了两年多的下跌行情。如果我们用中证1000指数来度量中小盘股票的表现，那么，该指数在2015年6月12日最高达到15086点，两年半后的2017年12月8日为7078点，下跌幅度53%。

2015年6月12日，易方达科讯混合基金的累计净值为9.7761元，到2017年12月8日是5.6987元，累积跌幅42%。

最近业绩好不表明未来业绩也好

宋昆的业绩排名波动是不是基金行业的例外呢？

这不是个案，而是相对普遍的规律。我们从万得公司的数据库中收集了2011—2017年的所有偏股型混合公募基金，并按照年度回报的高低进行排名、主要是看每年排名前20的偏股型基金在第二、第三三年是否还表现很好。

2011年偏股型混合基金共297只，排在前20名的基金里，仅有两只基金在下一年表现尚可，排名第l的博时主题行业基金、排名第10的新华行业周期轮换基金，在下一年分别排在第18名和第3名，其他基金都表现不佳，甚至还有5只基金落到第200名以后。如果再看这些佼佼者在2013年的表现，竟然有13只基金排在200名以后。

2012年偏股混合型基金共349只，排在前20名的基金里，也仅有两只能在下一年排在前20名，有4只基金排在300名以后，不到一年时间，排名从前列落到倒数第几。

2013年共393只基金，排在前20的基金里，仅有一只基金在下一年仍然保持前列：排第l的中邮战略新兴产业基金，在2014年还排第18名。这一次，有11只佼佼者在第二年排在300名以后，超过半数的基金从排名前列落到后面。

2014年共421只基金，排前20名的基金里，也仅有一只在第二年继续表现优秀，其中有12只在第二年排在300名以后。

2015年有442只基金，这一次前20名中没有一只基金在第二年仍然排在前20名，有9只在下一年排在第300名之后。这些规律在2016年、2017年还在重复。

从上述情况可以看到，今年排名在前且能够在明年还留在前20的基金真是凤毛麟角，多数基金之后的表现不佳，不少"好基金"在第二年变成"差基金"。这个现象不仅是中国基金业的特色，也是美国和其他国家基金业的共性。

是什么原因导致基金业绩波动呢？是因为基金经理水平差、不专业吗？

不是的。中同的公募基金经理都是从行业研究员做起，比较优秀的先被提拔为基金经理助理，继续表现优秀的被提拔为基金经理；在基金经理任上如果业绩不好，就会被淘汰。在层层选拔的机制下，公募基金经理是市场里专业水平比较高的。

那为什么基金的业绩还会出现"风水轮流转"的情况呢？最主要的原因是没有一种投资风格是总能赢的，有时候是价值股占优势，有时候是成长股占优势，另一些时候可能是投机股占优势，行业题材等也经常变化。所以，如果一个基金经理坚持自己的投资风格，要是今年正好跟市场偏好的风格一致，他的基金排名就在前，但是，第二年很可能是别的投资风格占优势，他的基金排名就会落后。

而如果他的投资风格经常变来变去，他的基金排名就更加靠运气了，赌对了就排在前，再则就排在后。

为什么公募基金经理们会为了排名孤注一掷呢？这是由基金行业的撒励机制决定的。公募基金针对大众投资者，而基金管理公司的收入完全由固定的管理费决定，所以，基金的资产规樵决定一切。那么，什么决定资产规模呢？这又取决于投资者的认可，取决于基金的品牌和知名度，因此，排行榜很关键。如果某只基金每年只是赚一些稳定收益，但总是上不了排行榜，基金投资者们怎么能知道这只基金呢？于是，基金经理就不得不为了排名而将投资组合集中到少数时髦的股票中赌一把，这最终也导致基金排名的上下波动。

思考题

我们不能以基金最近的表现来判断基金的好坏，最近表现好并不说明未来表现也会好，只有极少数基金例外，那么该用什么标准判断基金的好坏，挑选到那些极少数的真正的好基金呢？除了最近表现外，还有什么值得注意的？

精英管理的基金更优吗？

基金行业现在有两个现象。一是基金行业特别是私募基金行业，基金经理中的北大、清华和复旦校友很多，占比显然高于这些名牌大学在大学毕业生中的总体占比。另一个现象是越来越多的基金公司偏爱理工科专业的人，如果去各大招聘网站搜索一下，我们就会发现，越来越多的金融机构偏向招聘天体物理博士、数学博士、生物学博士、计算机博士。原因当然是很多人认为的那样，理工专业人士往往在数学计算、逻辑思维、数据分析、建模和计算机等方面的能力很强，他们正是金融业在大数据时代最需要的，也是人工智能升温后所必需的人才。这种趋势使那些原本学金融和经济的人士感到自己处于劣势了。

那么，一流大学毕业的基金经理真的就好吗？就能给他们的投资者带来更多回报吗？理工科毕业的基金经理跟经管专业的经理相比，谁的业绩更好？我们用数据说话。

好大学的毕业生真的更好

1999年，耶鲁大学金融教授朱迪·舍瓦利耶(Judy Chevalier)和她的合作者发表过一项研究，就是要回答前面两个问题。由于此项研究要求这些基金经理提供很多背景资料，所以到最后，他们只能统计1988—1994年间美国492位公募基金经理的数据，这个取样数量在统计学上已经足够大。他们发现了以下规律。

首先，从耶鲁、哈佛、斯坦福等这些好大学毕业的基金经理管理的基金业绩的确更好，而且即使把风险等其他因素去掉后，这一结论依然成立。研究者注意到，如果基金经理是在常青藤盟校读的本科，他所管理的基金每年的平均回报会更高。

为什么一流大学毕业的基金经理业绩会更好呢？可能很多人认为是因为这些人的智商更高，能力更强。而分析公司情况、判断行业与宏观趋势的能力又是基金管理者所必需的。但是，研究者进一步分析发现，耶鲁、哈佛的校友做基金经理之所以能带来更高回报，不只是因为这些人的智商高，更重要的是这些人在大学期间和毕业后所建立的关系网络。这些大学的学生毕业后，很多去各大公司做高管，或者去政府机关做官员，同时也经常参加各地的校友俱乐部活动，包括成为精英高尔夫俱乐部会员，认识很多公司高管和官员。这些网络使一流大学毕业的基金经理具有鲜明的信息优势，让他们在面对不利局面时比别人更早退出投资仓位，或者更精准地提前布局一些有潜力的上市公司。

其次，读过MBA的基金经理管理的基金投资回报更高。可是，进一步的分析发现，这是因为这些经理的投资组合里会承担更多的系统风险，跟着大盘走。而一旦去掉系统风险的影响，基金经理读过和没读过MBA的区别就不再那么显著了。

再次，年轻基金经理管理的基金好于年长经理的基金。这似乎跟传统社会的看法正好相反，姜并不是老的辣。研究表明，基金经理每年轻12岁，其管理的基金每年回报平均高出1%为什么呢？研究人员发现，一方面是规模大的成熟基金更可能雇用年轻经理，因为年轻经理的薪水更低，这些基金的管理费等成本就更低，投资者到手的平均回报更高；相比之下，年长、经验更多的基金管理人的待遇高，只有那些管理费高的基金才雇得起，这就使投资者的回报更低。另一方面，年轻经理更能看到新兴产业的机会(就像巴菲特一直声称他避免高科技行业一样)，这种优势对于成长型股票基金尤其重要。而本研究进行的20世纪80—90年代正是计算机行业兴起、互联网问世的时期。

本科专业重要吗？

所以，美国公募基金的表现似乎跟基金经理是再上过一流大学、是否读过MBA和是有年轻有关。这也解释了国内基金业到处是清华、北大、复旦毕业生的现象。或者说，在竞争这么激烈的基金行业里有这么多名校校友，本身也说明名校的优势在最需要的地方总能发挥作用，有这种优势的基金经理当然能将其用到投资上。

可是，大学和研究生时期学什么专业也重要吗？

我们看看"量化俏佳人"微信公众号刊登的一份研究报告，该报告在研究视角上跟舍瓦利耶教授的很类似。该研究的样本包含2783只中国公募基金，但由于对基金经理的背景数据有要求，最后只有1476位基金经理的资料完整，其中567位是金融学背景、488位为经济学背景、207位为管理学背景、33位为商学背景，这四类人加在一起共1295位，而有163位为理工科出身。从基金经理的专业背景分布看，金融学、经济学和管理专业的毕业生显然有进入基金行业的优势，占基金经理群体的86%。

就投资回报业绩而言，从2011年中到2016年中期，经管专业出身的基金经理和拥有理工科背景的基金经理差异明显。如果管理的是股权基金，那么，经管专业的基金经理所管基金的平均年化收益率为3.72%，5年累计回报率为19.91%，而有理工科背景的基金经理所管基金的年化收益率为2.59%，5年累计回报率为13.54%。通过比较，可以明显看出，理工专业的基金经理投资风格更加平稳，特别是在2014—2015年股市"疯涨"期间，他们并没有不顾一切地跟风，这虽然使他们在这期间业绩落后，但股灾发生后，他们的业绩跌幅也小很多。

对于债权基金，有理工科背景的基金经理则表现更优，所管基金年回报率为6.2%；经管背景的基金经理所管基金的年回报率为5.08%，但基金的风险波动率要低一些。

为什么两类不同专业背景的基金经理在管理股权基金和债权基金时的表现不一样呢？一种可能的解释是，围绕债券的数理模型已经很发达，这些模型很数学化，管理债权基金就像做工程一样，对有理工背景的基金经理有利，所以，由他们管理的债权基金胜过由经管专业的基金经理管理的基金。但是，决定股市走向的因素要复杂得多，人的行为因素、政策走向因素、官方的模糊语言等，都会影响股价，导致股票定价数理模型还远不如债券模型那么发达，理工科出IH身的经理在投资股票上就不再有优势，反而是有经管背景的人更有优势。

研究也发现，有博士学位的基金经理的业绩显著好于只有本科学历的基金经理，也优于只有硕士学位的基金经理。这一结果跟舍瓦利耶教授基于美国的数据得到的结论类似。这一方面可能的确说明，能读完博士的人在能力上比只读了本科的人略胜一筹；另一方面可能是因为读书越久、越多的人，建立的关系网络更广泛一些。

所以，尽管在大数据和人工智能时代，理工专业人士越来越受欢迎，但市场上的事情并非都像债券那样结构明确、可数理化程度高。对于股票市场来讲，人为因素还是唱主角，所以，经管和其他人文杜科专业的人会比单纯理工专业的人略胜一筹，而一流大学和高学历背景也可以帮助基金经理提升基金业绩。

思考题

这些研究分析得出的一流大学毕业或读过MBA及博士的基金经理的业绩会更好的结论你认同吗？你的观点是什么？

集体决策型基金与个人决策型基金哪个更好？

投资人把钱投资给基金后，等于是把钱全权委托给了基金管理公司，由基金公司决定买哪些股票、何时买、何时卖、一次卖多少，所以，有了职业基金公司后，投资者和基金管理公司之间又多了一层委托代理关系，多了一些信息不对称。在这种情况下，基金管理公司的组织方式、决策程序等，对基金的业绩有影响吗？对于投资者来说，是把投资决策权中在基金经理一个人手里，由他个人全权掌控，还是由基金公司的投资决策委员会集体决策更好？

集体决策的投资俱乐部

加州大学戴维斯分校的两位教援布拉德·巴伯(Brad Barber)和特里·奥迪恩(Terry Odean)于2000年在《证券分析师》学披上发表了一篇研究论文。文中，他们对美国166个投资俱乐部在1991—1997年间的股票交易业绩做了详细分析。这些投资俱乐部都是自发组成的，每位会员一般投入同样多的资金，在买进或卖出任何一只股票前至少一多半会员必须投票同意，用意避免个人意见或情绪影响投资、以保证投资的稳定性和客观性。这就是严格意义上的集体决策制。

但结果如何呢？这7年间，标普500股票指数的年回报率为18%，去掉每年约0.2%的交易费与管理费后，相应指数基金的年回报率为17.8%。同期，个人股民的平均年问报率为18.7%，去掉实际交易费用之后年问报率仅为16.1%，低于指数基金。也就是说，如果我们把个人投资者看成"个人决策型基金"的代表的话(因为个人投资者不需要经过投资委员会的集体投票决策，而是自己说了算)，那么，个人决策型基金的业绩也许在去掉交易费用之前是能胜出的，可是在去掉交易费用后，却显然落后于"不需要动脑筋"的大盘指数。

不过，依靠集体决策的投资俱乐部业绩更差。扣掉交易费用之前，投资俱乐部的年回报率为17%，但扣掉交易费用之后却只有14.1%，不仅远低于大盘指数，而且还不如个人投资者。由此可见，集体决策反而会使业绩变差，效率低于个人决策。当然，不管是集体决策还是个人决策，业绩都不如指数投资。

这么一看，是不是要因为效益在投资时放弃集体决策呢？下面就让我讲一下自己创业的亲身经历和思考，以此来回答关于"集权与集体决策"的利弊问题。

斑马投资基金的故事

1993年左右，我还是威斯康星大学的金融经济学老师，虽然积蓄不多，但用1万美元左右开了一个股票交易账户，开始炒美股和个股期权。1995年，我跳槽到俄亥俄州立大学做副教授，还是继续拿那一点钱炒股。但我很快发现，我每天看新闻分析大盘走向，判断个股前景，到最后还是难以避免情绪对投资决策的影响，辛苦半天还是不赚钱。这样做跟一般股民的做法并无两样，不能体现我作为金融学教授的任何优势

于是，从1996年开始，我致力于研究股票定价模型和股票回报率综合预测模型，利用大数据对每只股票未来一个月到半年的回报进行预测。逻辑上，这跟气象学里的做法一样。气象专家会告诉我们“只要把北京过去很多年、很多天的气温数据告诉我，同时把每天的气压、日照程度、风速、风向等细节数据给我，那么，虽然我不知道每天的气温到底是怎么确定的，但我大致能反推出每天的气温跟其他环境与气象因子的函数关系，并根据这个函数关系去预测明天、后天等未来若千天的气温。”而在股市上，虽然中国人寿的股价今天是8元、明天是8.1元、后天是8.05元等，似乎没什么规律，但只要股市背后存在某种看不见的逻辑，股票价格跟每股盈利、利润增长、分红比率、利率环境、市场情绪等因子有关系，那么，我们就可以像气象专家那样把股市背后的定价逻辑给反推出来，找出股价波动跟这些因子的函数关系，并依此来预测个股未来的表现。

根据这个思路，我先是建立了股票定价模型，然后通过几千只美国股票50年左右的大数据估算测试个股回报率的预测参数。经过几年的努力，到2001年，模型的测试结果已经很漂亮，具体操作程序也准备就绪只要募集到资金，我就可以推出量化投资基金，既做多一些股票，又同时做空另一些股票，通过多空两头的风险优化匹配，达到风险小但回报可观的理想效果。

2001年，我说服另一位耶鲁大学金融学教授罗杰·伊博森(Rogerl bbotson)跟我一起创办对冲基金管理公司，他之前也成功创办过一家公司，而且在全球资产管理行业享有盛誉。后来我们找到第三位合伙人埃米特·哈蒂(Emmett Harty)，他没有研究背景，但有三十几年在华尔街工作和创业的经历。他们两位都比我大18岁。就这样，我们成立了斑马资本管理公司(Zebra Capital Management)，三位合伙人各占公司兰分之一的股权。2001年10月，我们以3000万美元开始交易建仓。

那时正值"9.11"恐怖事件之后不久，整个股市很混乱，以往的市场规律不再适用。所以，我们出师不利。不过还好，我们的投资者都是机构投资者，愿意给我们展示潜力的机会，到2002年还继续增资，到那年年底我们管理的资产规模超过l亿美元。2003年，公司开始赢利。

那么，我们的投资决策规则是怎样的呢？我们三位合伙人加上研究部主任，一共四人组成投资委员会，基本规则是：每项重要决策必须全票通过才行，任何人都有一票否决权。这是百分之百的集体决策制度。

后来发现，我们真是深受集体决策之害。原因在于，我们四个人的智商、对人性和市场的认识、对模础和最化策略的理解都差别很大。比如，我在模型建立和测试上花了多年时间，也在市场里亲历了那么多涨跌颠簸，可是由于集体决策制度的"一票再决权"，每项决策都必须要等到投资委员会里最“笨”的一位也能理解才能通过，这就意味着任何成员的“天赋”和“独特眼光”都不可能有用武之地。

集体决策为什么不好？

这里我举两个例子。首先是关于我们的量化模型的特点问题。虽然2002—2005年的业绩每年都为正，年化收益率为9%左右，风险波动率为6%，但是我细看之后发现，每次赢利持续一年多后，紧接着就会有多个月的亏损。由此产生的结果是，每次有一年左右的好业绩，让一些投资者刚刚有兴趣投资我们的基金之时，就会来一次反转，把投资者吓跑这使得我们的融资挑战很大，既不利于提升基金的业绩，也不利于公司规模增长。所以，我当时建议研究找出能预测业绩反转的因子，以让我们在反转信号到来之前逐步减仓，而不是傻等。但是，这一建议很快被伊博森教授否诀，他认为"一旦我们走上根据市场情况而择时加仓减仓的路，我们就会偏离量化投资的哲学，违背初衷，"在他看来，过去之所以不少量化基金不成功，就是因为经常偏离既定路线就这样，我们基金的投资业绩继续被动，使新的投资者不敢进。

另一次的经历更为神奇。那是2008年9月14日投资银行雷曼兄弟公司倒闭，随日11股票市场崩渍，几天后美国证监会宣布禁止做空799只金融股，目的是要控制金融危机的蔓延。由于斑马基金始终保证多头与空头仓位是匹配的，有l美元多头就有l美元其他股票的空头，所以到那时候为止，我们当年的回报率已经超过12%，所以，我建议大量减仓，至少要出清所有金融股头寸(无论是多头还是空头)理由包括两方面：一是我们已经有12%的净回报，即使接下来请仓，公司的收益也已经不错；更重要的是，所有量化模型都是基于过去的历史大数据估算各参数值，以此反推出过去的定价规律，可是过去的美国股市数据里根本没有整个行业禁止做空的先例，因此，在整个游戏规则被改变之后，过去的历史对当时的股市已经没有参考价值，如果还用这些参数估值去预测个股的未来表现，那完全是盲人摸象。而且正因为我对这些模型迸行研究和测试了那么多年，非常了解模型在什么时候管用，什么时候不管用，所以我明白那时候模型是不能用的。可是，我的建议还是没有得到投资委员会的认同，一票否决权使我的努力毫无用处。最后，找们公司2008年的净问报率从12%跌到-3%。由于模型参数需要两年左右的新数据才能完全用于新常态，所以2009年我们继续亏损。

那次经历让我心灰意冷，2011年初，我决定从公司退出，那时公司的资产规模达到6亿美元，由且他合伙人继续经营。

集体决策的好处是能保恃稳定，使改变现状的决策很难做出。特别是，当时我们三个合伙人，不管是什么议题，总会有两位合伙人的意见比较接近，这样一来，很多时候总能说服第三位合伙人改变主意。从稳定的角度看，集体决策模式更适合公募基金，因为公募基金面对大众投资者，稳定性更为重要而相比之下，像对冲基金这样的私募基金不应该采用“一票否决制”，应该给每位骨干充分的自由空间，让他去发挥他的才能和独特视角。实际中，更多公募基金偏重集体决策，而私募基金以个人决策制为主。

思考题

今天国内的公募基金中，有哪些是集体决策，哪些是个人决策？它们的业绩有差别吗？今后分析基金的投资前景时，也要看看基金的内部决策机制，这很重要。

本章要点

1. 各国基金业的经验表明，最近表现好的公募基金未必在未来也表现好。基金的排名发生反转是常见的现象，单一年度排名靠前的好基金未必在下一年继续排名在前。只有少数基金例外。

2. 基金最近表现好不代表它未来也会表现好，原因之一是没有一种投资风格每年都能赢。有时候是价值股赢，有时候是成长股占优势，另一些时候可能是投机股赢，时髦的行业题材等也经常变化。

3. 每只基金都说自己好，而真正谁好谁坏，我们只有到以后才知道，但投资者今天就要判断哪只基金是真的好。这就要求各基金公司想方设法增加投资者的信心，而基金排名是最有效的方式之一。所以，基金公司为追求排名有时愿意孤注一掷，以提升上榜的概率。这也增加了排行榜的波动性。

4. 名牌大学毕业生管理的基金业绩的确更好，而且即使把风险等其他因素去掉后，此结论还是成立。原因不仅在于这些学校的学生平均能力更强，而且也在于进入这些大学，就等于进入了它广泛的精英校友网络，这些网络给这类大学毕业生管理的基金带来信息优势，这当然有利于基金业绩的提高。

5. 从美国和中国的数据看，有MBA甚至博士学位的基金经理在业绩上也会超越只有本科学位的基金经理。基金经理的年龄也值得投资者注意，特别是对于成长型股票基金，年轻的经理可能更有优势。

6. 基金经理的专业背景对基金业绩也有影响。至少自2011年中期以来，在股票类基金中，有经营背景的基金经理比有理工背景的有业绩优势，而在债权类基金中，有理工背景的基金经理更有优势。

7. 投资俱乐部的回报不仅落后大盘指数，而且也低于个人投资者。原因在于投资俱乐部采用集体决策制：在买进或卖出任何一只股票前，至少需要多半会员投票同意，目的是为了避免个人意见或情绪影响投资决策，确保投资策略的稳定性；而个人投资者是个人决策，自己想怎么做就怎么做，效率高，也有利于发挥自己的特长。

8. 集体决策有利于降低风险，使基金稳定，但不利于回报的最大化；而个人决策制会使基金更个性化，增加风险，但有利于回报的最大化。这也是为什么成功的对冲基金更多采用个人决策制，由创始人说了算，而公募基金则不然。

延伸阅读

中国的政府引导基金

基金在中国已经不是一个新鲜事物了，可是大家听说政府引导基金应该就是这几年的事。这一"新鲜事物"如今已与地方债、ppp基金(政府与社会资本合作融资支持基金)一同成了我国一种不可忽视的财政金融手段。

所谓政府引导基金，最主要的性质在于"政府"，一定是主要由政府出资的(常常有某地国资委的背景)；其次是以"引导"为目的，常常以母基金(fund of funds,FOF，不直接投资企业，而是通过投资其他基金来间接投资某一领域)的形式，将资金投向国家发展或者社会民生需要的领域。

发展历史

其实早从20世纪80年代开始，国家就开始扶持一些国有的创业投资公司。但到2008年之前，政府在风险投资领域运营的主要是创投企业，而不是引导基金。一直到2008年，（关于创业投资引导基金规范设立与运作的指导意见）出台，政府对引导基金进行了详细的定义。法律规定的出台使得大家对这一事物有了稳定的预期，减少了不确定性。中国银行数据显示，截至2013年底，全国共设立政府引导基金343支，总规模超2700亿元，因此，这一时期也被大家称为引导基金的"快速发展阶段"。

而2014年之后，由于一些政治与经济上的因素（关于引导基金为何在2014-2016年经历如此迅速的增长，具体原因学术界与业界均未达成共识，可能需要更细致的定量研究。），引导基金经历了比快速发展阶段增长更加迅猛的时期，根据中国银行数据，截至2016年底，我国广义的政府引导基金总规模达5.3万亿元，相比之前又上了一个量级。业内称这一时期为"爆发式增长阶段"。

政府与市场之争

而国家为何特别青睐这种基金形式呢?这还要从政府和市场的关系说起。古典经济学认为，市场可以通过价格机制自动把资金投向最需要(更严格地说是利润率最高)的领域，这种机制被人们称为"无形之手，这一概念原本出自基督教。而后来有入把政府的调

节称为“有形之手”，理由是市场调节有失灵的时候，比如医疗、教育等领域影响大且实质影响难以被量化，市场会低估这些领域，而政府就可以通过投资进行纠正。而很多市场派的经济学家却进一步提出政府也不能量化这些长期投资回报的信息优势，反而会在投资时浪费更多的资金。一个盲人即使有为全社会好的心，也不应该让他来指挥交通，让政府直接投资就好比让盲人指挥交通一样。

而政府引导基金正是这两种观点互相妥协的一种结果，政府将资金投向一些它所支持的领域的基金，再由这些基金自发地去寻找可以赢利的企业，既发挥了政府的引导作用，也运用了市场的信息优势。

当然，在中国，政府引导基金也有了一些"中国特色"的行为。感兴趣的读者可以自行查看清科、投中等企业的政府引导基金专题报告。