【万份红包】资产规划室 | 面对“财富答卷”，怎样才能考高分？

（来源：汇添富基金）

刚刚结束的高考，恰如投资者在理财长路上的真实写照——市场如考场，回报似答卷。当我们拆解这张“财富答卷”，会发现其中三大核心要素：如同教材般的基准收益（β），良师相伴获得的超额回报（α），以及决定成败的自身投资习惯（γ）。

β收益：投资世界的“经典教材”

——市场基准收益

说到这学习的基础，自然是手中的教材。教材有何特征？名称清晰、科目搭配。

映射到投资上呢？权益、固收、货币、商品、黄金…大类资产对应着不同的风险收益特征，是我们进行资产搭配的第一级目录。

数据来源：Wind，截至2025/6/4，均计算基日以来区间的年化数据，中证混合型基金指数(H11022.CSI)基日为2002/12/31，伦敦黄金定盘价(LBMAGOLDP.GI)基日为2004/1/2，中证商品期货中期期限成份指数(H30528.CSI)基日为2009/3/31，中证纯债债券型基金指数(930609.CSI)基日为2014/12/31，中证货币基金指数(H11025.CSI)基日为2005/12/30，指数历史走势不代表未来预期，波动率={∑[(Ri-∑Ri / N)^2] / (N-1)}^0.5，Ri为日收盘价，N为区间天数，年化波动率=波动率*250^0.5，区间收益率（年化）=[(1+区间收益率)^(250/交易日天数)-1]*100%

大类资产内部，又有着风格相异的资产，比如，沪深300指数适合用来把握A股的整体行情，如果想补齐中小市值的覆盖度，中证1000指数可能是个不错的选择。而在这种基础资产以外，红利、科技、医药等等细分类别，又能够为组合提供更多元化风险-收益来源。

数据来源：Wind，截至2025/6/4，均计算基日以来区间的年化数据，中证混合型基金指数(H11022.CSI)基日为2002/12/31，伦敦黄金定盘价(LBMAGOLDP.GI)基日为2004/1/2，中证商品期货中期期限成份指数(H30528.CSI)基日为2009/3/31，中证纯债债券型基金指数(930609.CSI)基日为2014/12/31，中证货币基金指数(H11025.CSI)基日为2005/12/30，指数历史走势不代表未来预期，波动率={∑[(Ri-∑Ri / N)^2] / (N-1)}^0.5，Ri为日收盘价，N为区间天数，年化波动率=波动率*250^0.5，区间收益率（年化）=[(1+区间收益率)^(250/交易日天数)-1]*100%

最终，我们便可以得到一个分门别类的“书架”，需要某类资产时，即可根据目录按图索骥，打标签的依据，正是我们在近几期【前沿研究所】中阐述的指数特征。

实际投资时，我们并不会只选择某一种资产，而是会进行资产搭配，一方面进行组合优化，即相同波动率情形下追求更高收益，或是在相同预期收益下追求更低波动。另一方面，好比大学时不同专业所修课程不同，我们也可以通过资产DIY获得多样的风险-收益组合，以契合不同的理财目标。

举个例子，假设十年前我们有一个目标收益翻倍的理财计划，以此挑选对应资产。2014年基日至今，中证新能源汽车产业指数翻了接近一倍（区间收益率97%），但区间最大回撤达68%。如果我们尝试寻找一个资产组合作为“平替”，可以发现56%沪港深云计算指数+44%中证红利指数的组合区间收益率同样是97%，最大回撤却显著下降了近20个百分点，其中很大一块贡献来源于两种低相关度资产带来的风险分散作用。

数据来源：Wind，2014/12/31-2025/6/4，资产组合假设2014/12/31将资金按56%-44%的比例分别买入中证沪港深云计算产业指数与中证红利指数，通过当日收盘价计算对应份额，每日净值=中证沪港深云计算产业指数每日收盘价*中证沪港深云计算产业指数份额+中证红利指数每日收盘价*中证红利指数份额，最大回撤=Min{（Xi-Xj）/Xj）*100}；Xi、Xj为用户所选区间内所有的复权单位净值，i>j，即Xi对应的净值日期必须在Xj的后面。以上资产组合仅作为举例，不代表任何投资建议。

总结而言，β正如理财世界中的“教科书”，贡献了最基础的收益来源，将不同资产的β进行合理组合，可以帮助我们提升投资性价比，获得更好的理财体验。

α收益：财富路上的“名师点拨”

——超额收益之源

在同一套教材下，不同的老师能实现不同的教学成果，如果类比到基金投资上，面对同样的业绩基准，基金经理们也可能收获不一样的超额收益。

但超额收益α的重要性较之基准收益β要稍弱一些，就像你不能要求语文老师拿着语文课本教数学，习得何种知识关键要看选择什么科目，获得多少收益也主要依靠于投资了哪种资产。证监会最新发布的《推动公募基金高质量发展行动方案》中明确了“强化业绩比较基准的约束作用”，之后的基金管理可能会更注重在把握β这一基准收益的情况下，适度追求超额的α收益。

α捕捉能力如何体现呢？基金经理的学习及从业经历自然是要素之一，对某行业了解越深入，挖掘超额收益的可能性自然也会相对大一些。此外，稳定而可复制的投资方法或许亦有助于挖掘可持续性的超额收益，这也可以从基金经理的历史操作以及市场观点变化中窥得一二。

在管理业绩层面，除了传统的产品业绩，回撤控制能力、夏普比率等同样值得关注。同时，衡量业绩稳定性的持有任意区间（如一年、两年…）胜率及平均超额收益，也是评价一位经理长期管理能力的要点。

γ收益：决定终局的“学习习惯”

——投资者行为价值

有了清晰的教材与优秀的教师，但取得学习成果的关键说到底还是“人”，适合自己的学习方法，才能够最大化的发挥客观的条件的作用。

投资亦如是，即使某资产拥有看似令人满意的两位数长期年化收益率，但如果我们在投资时过于频繁地短线操作，反倒可能导致收益降低。同时，高波动的A股市场中，即使是资产自身的β恐怕也难以把握，举个可能有些极端的例子，如果在去年9月23日买入科创芯片指数，至今区间收益率为81.06%，但若在7个交易日之后的10月9日进场，区间收益就只剩下了10.08%。

数据来源：Wind，截至2025/6/5，指数历史走势不代表未来预期

这时，就需要一些更有纪律性的方法，使得我们的持仓收益能够真正贴合资产本身的β，甚至贡献出投资行为的超额收益。这样的投资方法其实有不少：长期持有、定投、动态再平衡、网格交易，当然也包括偏短线的趋势交易。

且借动态再平衡做个测算，以上文我们用于资产组合举例的56%中证沪港深云计算产业指数+44%中证红利指数为例，为两类资产设置5%的阈值，以年为维度进行动态再平衡，即如果资产价格波动导致中证沪港深云计算产业指数每年末的净值占持仓比例大于61%或小于51%，则通过两类资产的仓位调整回归56-44的原始比例。

从结果上看，在区间最大回撤接近的情况下（均为51%），我们又通过自身的投资行为收获了接近20个点的超额收益（收益率由静态持仓的97%提升至115%）。

实际上，同为权益资产，云计算与红利的走势多少有些相关性，而如果将动态再平衡的两端换为股-债等低相关性甚至负相关的资产，动态平衡策略的效果可能更为显著，当然也不一定是实现更高的收益，而是通过跟住所投资产本身的β，提高投资收益可见性，让我们的理财目标更宜规划。

数据来源：Wind，2010/1/1-2025/4/23，指数历史走势不代表未来预期，最大回撤=Min{（Xi-Xj）/Xj）*100}；Xi、Xj为用户所选区间内所有的复权单位净值，i>j，即Xi对应的净值日期必须在Xj的后面。以上两种策略仅为举例，不作为投资建议。

经过以上三个部分，我们便能得出一个公式

即投资回报=基准收益β+超额收益α+个体收益γ

根据我们不同账户（如买房、养老、教育金等）所追求的预期收益，结合不同投资者所愿意承担的风险，即可选定相对适合的资产与投资方式，这也是真正以需求为出发点，实现投资者理财目标的要求。

目前，我们业已走出了第一步，即首先尝试单只基金的β、α、γ收益来源分析。借助DeepSeek大模型，在最新的现金宝APP“帮你看持仓”功能中，你可以选择现有持仓基金，获得基金的收益来源分析与改进措施建议。

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