对于广大投资者而言，在茫茫“基海”中选择在各阶段表现都优秀的基金是亘古不变的追求，为了实现这一目标我们会运用各种选基策略，如我以往说过的“4433选基法”就是一个选基策略，还有二八轮动也是一种策略，基金策略千千万，哪一个长期看比较好呢？今天就和大家探讨下目前基金市场中比较广知的三种选基策略。
一、二八轮动策略
何为二八？指的是大小盘轮动，针对沪深300指数和中证500指数，对比当前交易日收盘数据与二十个交易日前的收盘数据，选择沪深300指数和中证500指数中涨幅较大的一个，于下一个交易日上午开盘时切换为持有该指数；若两个指数均为下跌，则于下个交易日开盘时切换为持有货币基金。当然也可以持有低风险债券等其他投资品种，但一般情况下默认货币基金。
学术上管这叫“动量效应”，大白话呢就是中国股民特别熟悉的追涨杀跌。
二八轮动模型的特色就是三年不开张，开张吃三年。和许多趋势跟踪模型一样，必须在大行情中才能赚钱，也善于规避大熊市，但最讨厌震荡市。所以2007年大涨2008年大跌和2015年的大涨大跌(图1、图2)，二八模型都会表现不俗，但是遇上震荡市，就是横盘。在图3中，A股近半年处于频繁的震荡行情中，指数波动性降低，二八轮动策略大幅跑输沪深300指数。并且在震荡市中反复交易会增加手续费。
二、美林投资时钟策略
美林时钟是由美国美林通过30多年数据的分析而发现的一种理论投资周期。时钟将经济周期分为衰退、复苏、过热和滞涨四个阶段，每个阶段不同的投资品种有着不一样的表现。在四个不同的子周期里，分别配置债券、股票、大宗商品、现金可以实现收益最大化。
回测美林时钟近5年的投资数证实了在不同时期内，该策略所选择的大类资产基本涨幅在前。
但是呢美林时钟策略有个弊端，对于不同的投资者，投资的时间窗口不同，资产配置的策略也不同，周期划分结果差异很大。长期投资者在意趋势性方向，美林时钟策略可作为借鉴。但短期投资则关注市场的每一次波动，美林时钟的有效性评价就会变低。
三、4433选基法
从整体逻辑来看，该选基策略是基于历史业绩来做的筛选，只是看的维度更多、更长。对于喜欢以业绩选基的用户来说，这是一个简洁明了的方法。
通过“4433选基法”精选以上10只基金，通过Alpha、Beta、Sharpe、Treynor、Jensen等一系列量化指标对其在大涨大跌两个时间段进行风险收益评测。
Alpha：是基金实际收益和按照贝塔系数计算的期望收益之间的差额。高贝塔系数基金的收益，往往是大盘上涨带来的，不能体现基金经理的能力。阿尔法系数越高，基金经理的操盘能力也就越强。
Beta：贝塔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。β大于1，则基金的波动性大于业绩评价基准的波动性。反之亦然。
如果β为1，则市场上涨10%，基金上涨10%；市场下滑10%，基金相应下滑10%。如果β为1.1，市场上涨10%时，基金上涨11%；市场下滑10%时，基金下滑11%。如果β 为0.9，市场上涨10%时，基金上涨9%；市场下滑10%时，基金下滑9%。
牛市中，由于是上涨趋势，贝塔系数高的基金收益更高；熊市中，贝塔系数低的基金表现好，更抗跌。
Sharpe(夏普比率)：夏普比率是衡量基金风险调整后收益的指标之一，反映了基金承担单位风险所获得的超额回报率(Excess Returns)，即基金总回报率高于同期无风险利率的部分。一般情况下，该比率越高，基金承担单位风险得到的超额回报率越高。
Treynor(特雷诺指数)：每单位系统风险资产获得的超额报酬(超过无风险利率Rf).指数越大，基金的表现就越好；反之，基金的表现越差。
Jensen(詹森指数)：詹森指数所代表的就是基金业绩中超过市场基准组合所获得的超额收益。即詹森指数>0，表明基金的业绩表现优于市场基准组合，大得越多，业绩越好；反之，如果詹森指数〈0，则表明其绩效不好。
收益标准差：反映计算期内总回报率的波动幅度，即基金每月的总回报率相对于平均月回报率的偏差程度，波动越大，标准差也越大。
总的来看，上述基金在不同时间段波动性上没有太大差别，但在大跌中Treynor、Sharpe数值下降。由于不同的股市大环境，4433选基法选出的基金在后市表现稳定性不佳，筛选出的基金下期表现的标准差也时大时小。
而且这个策略在某种程度上可以说是基金经理起到很大作用，必须关注基金经理是否更换。所以，想要只靠4433指标赚钱，是有一定的风险的。
本人曾使用“4433选基法”筛选出在榜基金，但是在把上榜基金延伸到基金公司层面时发现，该基金公司旗下基金平均表现却差强人意。可以看到整体排名都是比较靠后的，所以该只上榜基金可能只是一枝独秀，如果基金经理离职或者有什么变动，那么基金的业绩也可能大受影响，如果投资的话需要多多留心观察了。
毕竟对于公募基金而言，业绩表现优秀与基金经理管理水平有一定的关系，但更多的是整个基金研发团队协作的结果。
最后的最后还是要给各位敲个黑板！诚如每一套经济理论一样，每一个策略模型并不是绝对完美的，策略可以帮忙造路，却不能完全规避风险，投资还是要谨慎！
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