# 基金

# AC份额时间分割点

TIP

费率时间分割点=（A类份额前端申购费率*折扣+赎回费率）/销售服务费

# 跟踪误差

跟踪误差(Tracking Error)

# 什么是跟踪误差

跟踪误差是指组合收益率与基准收益率(大盘指数收益率)之间的差异的收益率标准差，反映了基金管理的风险。
Ronaldj．Ryan(1998)认为，跟踪误差可以对组合在实现投资者真实投资目标方面的相对风险作出衡量，因此是一个有效的风险衡量方法。基金的净值增长率和基准收益率之间的差异收益率称为跟踪偏离度。跟踪误差则是基于跟踪偏离度计算出来的，这两个指标是衡量基金收益与目标指数收益偏离度的重要指标。

WARNING

通常认为跟踪误差在2％以上意味着差异比较显著。

# 贝塔β系数

β系数衡量基金收益相对于业绩评价基准收益的总体波动性，是一个相对指标。β越高，意味着基金相对于业绩评价基准的波动性越大。

不能简单地认为，β系数是指大盘变化了多少，基金就按β系数变化多少。β系数是指按基金的历史收益对比基准收益的波动性算出来的，是一个“历史观察值”。从数学上讲，就是用基金的历史收益率对同期指大盘收益率进行回归，回归系数就是β系数。

这个β系数呢，我喜欢叫他“敏感系数”，我有个兄弟喜欢叫它“骚指数”。怎么个意思呢？有些人β系数高很敏感，你稍微动他一下，他就哭天抢地要死要活的，有些人呢β系数低波澜不惊，是个木头，女神说晚上宿舍关门回不去了他说那我跟宿管熟指定放你回去。

TIP

在熊市中，低β基金比高β基金好!，因为它比较抗跌。而在牛市里，高β基金收益就要好于低β。基金投资者喜欢配置高β基金，也有专门主打高β的指数基金，比如上证180高贝塔ETF。

WARNING

参考资料：β= 0.5 为低风险股票，β= 1.0 表示为平均风险股票，而β= 2.0 → 高风险股票，大多数股票的β系数介于0.5到1.5间。注意，是股票。

# 阿尔法α系数

α系数

阿尔法系数＝投资的实际回报率—市场无风险利率—贝塔系数X市场回报

阿尔法系数（α）是基金的实际收益和按照β系数计算的期望收益之间的差额。
其计算方法如下：超额收益是基金的收益减去无风险投资收益（在中国为1年期银行定期存款收益）；期望收益是贝塔系数β和市场收益的乘积，反映基金由于市场整体变动而获得的收益；超额收益和期望收益的差额即α系数。

这个α系数呢，我喜欢叫他“经理牛逼系数”，从α系数计算公式上看，α系数越大，基金经理越牛逼。α系数越小，基金经理越怂。

# 怎么用α系数和β系数

很简单，一句话，牛市去挑选那些α系数和β系数都比较高的基金！熊市去挑选α系数高和β系数低的基金！至于怎么判断牛熊，是另外一个大的问题，如果不想判断或者不会，个人建议选β系数低的，中国股市过去熊长牛短啊，投资还是稳妥点好。

# R平方

跟阿尔法和贝塔相关的一个指标还有R平方。R平方反映的是业绩基准的变动对基金表现的影响，影响程度以0～100计算。

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至100计。如果R平方值等于100 ，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平方值愈低，由业绩基准变动导致的基金业绩的变动便愈少。此外，R平方也可用来确定贝塔系数（β）或阿尔法系数（α）的准确性。一般而言，基金的R平方值愈高，其两个系数的准确性便愈高。