当基金投资风格遇上“盲盒游戏”

投资是一场长跑,短期风格切换在所难免。保持稳定价值投资风格,收益可能会“迟到”,但它从不会“缺席”。

2021年 11月 04日

1966年,道琼斯指数首次触及了1000点大关,投资者欢呼雀跃,喜迎这个历史性的时刻。然而,万万没想到,1000点并不是当时新的起点,而是往后十余年的终点,是道琼斯指数持续难以逾越的一道大坎。

美联储随即开启了加息周期,无风险利率从3%甚至上升到了13%。高企的融资利率让股市承压,道琼斯指数开始横盘震荡,最惨跌到了500多点,接近腰斩。直到1982年,16年后,道琼斯指数才最终有效地突破了1000点。

1966-1982年道琼斯指数

如果当时你是一位基金经理,面对过去十几年如此艰难的市场环境,会怎么办?

  • 是继续坚持自己一贯的投资风格,面对可能发生的收益率和投资能力的质疑?
  • 还是在巨大的赎回压力面前,选择改变投资策略,跟随市场而动?

今年以来,A股市场也陷入了震荡纠葛,结构性行情愈演愈烈。一方面,新能源汽车、半导体、光伏、碳中和等行业或概念板块,或是景气度持续向好,或是得到政策的支持,持续受到众多资金的追捧。而另一边,还有一些板块或是景气度下降、或是受到监管压力,表现持续低迷。

在投资收益不断“内卷”的压力之下,市场上一些基金的投资风格悄然发生改变,有些基金甚至还玩起了“盲盒游戏”,投资风格与公开宣称的风格出现较大偏差。比如说:大盘价值投资的基金,实际上却持有很多小盘成长股,又比如,医药类主题基金却大规模持有新能源板块的股票......

这些现象,简而言之就叫做“基金的风格漂移”。

也许有人会说,行情分化、收益“内卷”是基金风格漂移的原因。但纵观历史,收益“内卷”或许就是资本市场的一个常态。

从1929年大萧条开始,一直到上世纪40年代,债券投资都是大多数投资者喜欢的品类。毕竟,股市投资风险太大。可是,站在1940年的时光中,现在我们知道,后面等待着投资人们的是长达34年的债券熊市。

从杜鲁门时代,一直到里根时代,债券的利息率从2%-3%,一直到80年代早期的15%。毕竟,利率越高,债券价格越多。1946年,美国政府债券的市场价格是101美元,同样的债券,到了1981年,价格是17美元。

除此之外,美股历史上也经历了多次“失去的十年”:道琼斯指数用了整整25年时间,才突破了1929年股灾时的高点;1966年,道琼斯指数触及1000点后16年不涨;2000年,纳斯达克指数达到当时的历史高点,再然后互联网泡沫崩盘,直到15年后的2015年才被有效突破。

市场的起伏变化难测,但是如果没有逆水行舟的决心,我们往往容易陷入“心似平原跑马,易放难收”之境地。

这个选择,是时间与自我认知的斗争。

风格一致PK风格漂移,孰优孰劣?

保持风格一致,还是顺应市场调整风格,或许每个人有不同的看法,但究竟能否获得可持续的超额回报,应该是一个重要的评判标准。

曾经有学者做了一项研究,这位专家选取了2011-2015年期间,A股市场中,股票仓位不低于80%的开放式主动管理权益类基金作为样本,根据基金的年报和半年报,获取全部持仓等数据,然后建立模型进行比较和分析。

风格漂移型基金与风格一致型基金的选股能力对比

Characteristics selectivity (CS) skill of dedicated versus drift fund manager: ranked on vFSV values.

vFSV Quintile

vFSV Quintile

No. of funds

No. of funds

Avg TNA (RMB) Million

Avg TNA (RMB) Million

Panel A.1-year

Avg Annual CS Returns (%)

Panel A.1-year

Avg Annual CS Returns (%)

Panel B. 3-year

Avg Annual CS Returns (%)

Panel B. 3-year

Avg Annual CS Returns (%)

Panel G. 4-year

Avg Annual CS Returns (%)

Panel G. 4-year

Avg Annual CS Returns (%)

vFSV Quintile

Top 5% (Worst Drift)

No. of funds

14

Avg TNA (RMB) Million

2449

Panel A.1-year

Avg Annual CS Returns (%)

5.12

Panel B. 3-year

Avg Annual CS Returns (%)

-2.20

Panel G. 4-year

Avg Annual CS Returns (%)

-2.37

vFSV Quintile

Top 10%

No. of funds

27

Avg TNA (RMB) Million

2545

Panel A.1-year

Avg Annual CS Returns (%)

3.01

Panel B. 3-year

Avg Annual CS Returns (%)

-3.32

Panel G. 4-year

Avg Annual CS Returns (%)

-3.43

vFSV Quintile

Top 20%

No. of funds

55

Avg TNA (RMB) Million

2320

Panel A.1-year

Avg Annual CS Returns (%)

4.16

Panel B. 3-year

Avg Annual CS Returns (%)

-2.24

Panel G. 4-year

Avg Annual CS Returns (%)

-2.90

vFSV Quintile

2nd 20%

No. of funds

55

Avg TNA (RMB) Million

2188

Panel A.1-year

Avg Annual CS Returns (%)

3.12

Panel B. 3-year

Avg Annual CS Returns (%)

-2.41

Panel G. 4-year

Avg Annual CS Returns (%)

-2.71

vFSV Quintile

3rd 20%

No. of funds

54

Avg TNA (RMB) Million

1747

Panel A.1-year

Avg Annual CS Returns (%)

4.24

Panel B. 3-year

Avg Annual CS Returns (%)

-2.23

Panel G. 4-year

Avg Annual CS Returns (%)

-2.65

vFSV Quintile

4th 20%

No. of funds

55

Avg TNA (RMB) Million

2058

Panel A.1-year

Avg Annual CS Returns (%)

3.49

Panel B. 3-year

Avg Annual CS Returns (%)

-1.23

Panel G. 4-year

Avg Annual CS Returns (%)

-1.32

vFSV Quintile

Bottom 20%

No. of funds

55

Avg TNA (RMB) Million

1643

Panel A.1-year

Avg Annual CS Returns (%)

2.59

Panel B. 3-year

Avg Annual CS Returns (%)

-0.95

Panel G. 4-year

Avg Annual CS Returns (%)

-0.99

vFSV Quintile

Bottom 10%

No. of funds

27

Avg TNA (RMB) Million

1175

Panel A.1-year

Avg Annual CS Returns (%)

1.97

Panel B. 3-year

Avg Annual CS Returns (%)

-0.57

Panel G. 4-year

Avg Annual CS Returns (%)

-0.58

vFSV Quintile

Bottom 5% (Most Consistent)

No. of funds

14

Avg TNA (RMB) Million

727

Panel A.1-year

Avg Annual CS Returns (%)

1.94

Panel B. 3-year

Avg Annual CS Returns (%)

0.47

Panel G. 4-year

Avg Annual CS Returns (%)

0.64

vFSV Quintile

Top - Bottom 5% funds

No. of funds

-

Avg TNA (RMB) Million

-

Panel A.1-year

Avg Annual CS Returns (%)

3.18

Panel B. 3-year

Avg Annual CS Returns (%)

-2.67**

Panel G. 4-year

Avg Annual CS Returns (%)

-3.02**

vFSV Quintile

Top - Bottom 10% funds

No. of funds

-

Avg TNA (RMB) Million

-

Panel A.1-year

Avg Annual CS Returns (%)

1.04

Panel B. 3-year

Avg Annual CS Returns (%)

-2.74***

Panel G. 4-year

Avg Annual CS Returns (%)

-2.85***

vFSV Quintile

Top - Bottom 20% funds

No. of funds

-

Avg TNA (RMB) Million

-

Panel A.1-year

Avg Annual CS Returns (%)

1.57

Panel B. 3-year

Avg Annual CS Returns (%)

-1.29*

Panel G. 4-year

Avg Annual CS Returns (%)

-1.90**

vFSV Quintile

All funds

No. of funds

274

Avg TNA (RMB) Million

545,881

Panel A.1-year

Avg Annual CS Returns (%)

3.52

Panel B. 3-year

Avg Annual CS Returns (%)

-1.81

Panel G. 4-year

Avg Annual CS Returns (%)

-2.11

研究结果显示:

从一年期的维度来看,风格漂移型基金最多能提高5.12%的投资收益,而风格一致型基金只为投资者获取了1.94%的额外收益。短期来看,随着市场的结构性行情变化,如果选对了板块、赶上了热点,那么就可能取得更好的阶段性收益。

但是,如果我们把时间拉长,结论就有所不同了。

从三年期的维度来看,风格漂移型基金的基金经理选股能力随之下降,三年内投资收益下降了2.2%;另一边,风格一致型基金的基金经理,通过购买与投资目标相符合的优质股票,为投资者的获取了0.47%的额外收益。一进一出,二者相差了2.67%。

根据这篇研究,简而言之,风格漂移对基金业绩的贡献“短期有效,长期失效”。

从三年期甚至更长时间维度来看,风格一致型基金业绩表现更佳。

面对市场各种机会的诱惑,能始终保持投资风格一致并非易事。但是,其实历史上就有这么一位投资者,他在一生中靠着专一的投资策略,成为了可与巴菲特媲美的价值投资家,他就是戴维斯。

由于曾经担任过纽约州保险司的公务员,戴维斯对保险行业有着深刻的了解,专注于保险股投资。通过研究,戴维斯发现保险公司持有的由债券和按揭组成的固定收益投资组合的价值,甚至高于保险公司本身在股市上的市值。如此一来,购买了保险公司股票的投资者,还能额外拥有公司投资组合的一部分,可以收到年化4%~5%的分红,这相当于当时广受欢迎的国债收益的两倍。

另外,在二战之后,随着居民收入增长,对于可选消费类属性的保险需求也大幅增长。人们开始购买人寿保险、房屋保险、汽车保险等,这也为保险行业带来巨大的盈利提升的空间。

于是,戴维斯用5万美元作为本金开启了职业投资生涯。在他买入保险股的时候,由于市场低迷,保险行业的市盈率只有4倍,可谓相当便宜。而到了50年代,美股经历了一波牛市之后,保险行业的市盈率回升到15-20倍,翻了4倍之多。而同时,在此期间保险股的盈利也大幅增长,也增长了约4倍。

股价=估值*盈利,企业估值和盈利同时增长4倍,合计就是16倍。在低估值买入,当盈利大幅增长后,以高估值卖出,获得估值和盈利同时增长的倍乘效应,这种投资策略,如今也被称为著名的“戴维斯双击”。

正是坚持了这一策略,在1948-1949年期间,道琼斯指数虽下跌了24%,但戴维斯持有的保险股组合不畏市场下跌,他的财富也从5万美元增长到23万美元。持续持有通过研究而坚定看好的行业,长期来看,运气都不会太差。

到了六十年代,美股陷入16年不涨的极为“内卷”时代,美国的保险股变得不再便宜,戴维斯便把目光投向了日本的保险市场。当时日本股市整体估值非常低,而且日本保险公司因为垄断,缺少竞争,保单的销售价格是美国同类保单的2-5倍,是个非常赚钱生意。

于是戴维斯以低估值买入日本保险股,又复制了40年代-60年代曾在美股保险行业上演的“戴维斯双击”。这笔投资给戴维斯带来了非常丰厚的收益。

此后,戴维斯便在全球范围内寻找“能力圈”内的保险行业投资标的,足迹遍布德国、法国、荷兰、意大利...

极度的专注,带来了惊人的投资回报。到1994年戴维斯离世时,资产规模接近9亿美元,而投资标的几乎都专一地锁定在保险股上。47年间其资产实现了18000倍的增长,年化复利回报达23.18%。

由此可见,风格漂移并非破解收益“内卷”的唯一方法。对市场有深度和充分的理解,坚持一贯的投资策略,更能获得可持续的长期回报。

面对基金风格漂移,我们该如何应对?

其实,基金风格漂移在国内外都是普遍存在的现象。有时,基金经理为了适应市场阶段性行情的变化,主动调整投资策略。但有时,有些风格漂移更像是一种博弈行为,一些基金经理为了获得更好的短期排名或不被同行落下,被迫而为之。

但是,这种过度关注短期排名的行为,并不利于基金经理为投资者带来更好的长期收益。

一旦过于关注短期结果,偏离了长期投资目标,基金经理就没有办法投入太多的时间、资源和精力来评估股票的质量。因为并不会长期持有这些股票,也并未进行深入跟踪,从而造成其选股能力的下降。而这也是造成风格漂移“短期有效、长期失效”的重要原因。

那么对于投资者来说,如果发现自己持有的基金发生了风格漂移,该如何应对呢?这时,我们不妨审视一下自己选择这只基金的初衷。

应对方法第1步:建立自己的风格漂移雷达体系

如果是因为看好某一类风格或主题的基金想要做组合配置,那么发现基金风格变化较大,应该及时减仓。因为风格漂移的基金,会导致资产配置策略失效,与原先的投资初衷渐行渐远。

当基金大幅改变其原有投资风格,甚至与原有风格背道而驰时,投资者需要特别谨慎对待。因为基金经理很可能因为追求短期业绩,而陷入自己并不习惯的投资风格和手法,这时的风险系数将会大大增加。

而如果只是小幅修正原有风格,那么也可以不必过于担心。小幅修正多是为了适应阶段性市场变化,基金经理还是能贯彻已有的策略,依然具有原来的投资价值,投资者仍然可以选择继续持有。

应对方法第2步:分析持仓,一旦变化较大,及时减仓

通过观察基金公布的一些持仓情况,可以判断基金风格漂移的程度。如果基金持仓股票发生了大范围更迭,必须给予重视,仔细分析。

同时,在减仓之前,要去分析基金的历史持仓变化,判断此次漂移是经常调仓的习惯以应对短期市场波动,还是基金经理过去都十分坚守自己的方向,但是此次是重构了基金风格。对于后者,要及时考虑减仓。

虽然有不少研究会指出,基金行业的收益率是由风格漂移驱动的。但是,这种漂移也分为主动漂移和被动漂移。对于主动的漂移,如果无法满足投资者的资产配置要求,也应该及时减仓。

应对方法第3步:认清方向,不要羊群效应

如果是因为看好某一位基金经理的投资能力而选择的基金,那么暂时的风格调整,也许是基金经理的投资策略,这时可以结合基金年报或季报的信息再做定夺。毕竟,基金经理也都是行业的聪明人,对于持仓调整都有着自己的逻辑和判断。很多漂移是短暂的,长期来看依然在既定轨迹中。

有些“盲盒”基金可能因为持仓漂移到热点板块而业绩领先,也有可能因为漂移失误而拖累了业绩。尤其在市场风格迅速切换或行情发生巨幅波动时,风格漂移的基金可能会面临较大的净值波动。

如果想取得更稳健的长期收益,“盲盒”基金显然不是一个好的选择。我们挑选风格稳定的基金,需要特别注意两个方面:

  • 了解基金经理的投资风格,选择那些经验丰富并在历史管理中坚持自己风格的基金经理;
  • 选择投研体系完整的基金公司,因为他们拥有更为完善的考核体系,能更合理地兼顾基金短中长期业绩表现。

当前,中国经济面临结构转型,这也意味着结构性行情仍将延续。而关注行业发展、聚焦企业价值,才能为投资者带来可持续的、更为稳定的长期投资回报。

投资是一场长跑,短期风格切换在所难免。不惧“内卷”,坚持一贯的投资策略,保持稳定的价值投资风格,收益可能会“迟到”,但它从不会“缺席”。

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