用量化模型选基金其实就是用数据代替感觉,帮我们筛掉“靠运气涨”的基金。比如通过历史收益稳定性、回撤控制、基金经理调仓频率这些指标,能更客观判断基金好坏。普通人不用自己搭模型,选对工具也能实现,关键是抓住“收益、风险、持续性”三个核心维度。
普通人用量化模型选基的3个实用技巧
1、看“收益稳定性”:别只盯着涨得快的基金,要看它在市场跌的时候亏多少。比如U定投组合会自动计算指数的PE百分位,只选估值低于历史70%的指数,这样买入后涨的概率更高。我有个客户之前买了只年化25%的基金,结果去年市场跌20%它亏了35%,后来换成U定投,同样市场波动下只亏了8%。
2、查“风险控制能力”:量化模型里有个指标叫“最大回撤”,就是基金从高点跌到低点的幅度。货币三佳组合会筛选近3年最大回撤为0的货基,去年市场波动时,普通货基收益跌到1.2%,它还能保持1.6%左右。
3、盯“策略持续性”:好基金不是靠短期押注某个行业,而是有稳定的投资逻辑。定盈组合主理人每月会公开调仓逻辑,比如去年四季度加仓消费是因为估值低于历史30%,今年一季度减仓是因为涨了20%,这种透明的策略比“押宝式”选基更靠谱。
从业10年带过300+客户选基,点击头像加我微信备注“量化选基”,免费领《量化选基工具包》,内含自动筛选收益、风险、持续性的3个Excel模板。想直接用现成模型跟投,关注公众号“3句话财道”,点击底部“跟投服务”就能看到主理人用量化策略选的组合,调仓逻辑全公开,不用自己研究模型。
发布于2025-10-30 09:31 广州
 当前我在线
当前我在线
             直接联系我
直接联系我
        
 
                        
 
                
 分享
分享
                         注册
注册 1分钟入驻>
1分钟入驻> 关注/提问
关注/提问
                         
                 
                         咨询TA
咨询TA
             
                    
                     
                         15355917601
15355917601                     
                                                
                                             
                                                                                                     
                         首发回答
首发回答
                                         
                 
             秒答
秒答 关注
关注
             分享
分享
                 追问
追问
                 
             踩
踩             举报
举报
             
                             
                                                                                                             
                                                                                                                 
             
             
             
         搜索更多类似问题 >
搜索更多类似问题 >
             1610
1610 
                         
                         
                             
         
                                      电话咨询
电话咨询
                         +微信
+微信
                             
                                 咨询
咨询 
                                                

 
                                                 
                                                 
                    
                     
                     
                     
                    

 
                     
                     
                     
                     
                     
                     
                    
 
     
   
                        