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以偏概全的结论:年轻基金经理业绩更好

2022-01-19 13:38:22

作者:陈嘉禾    责编:张健

对于年轻基金经理业绩更好这个理论,来自数据分析的结果显示,这可能是一个市场对于数据极值产生盲目崇拜的、以偏概全的误解。统计结果显示,对于普通股票型基金来说,2021年的最大回报出现在从业年限1-3年的基金经理分组(也就是年限最短的分组),最大回报率为119.4%,也就是说当年的基金净值翻了一倍还多。但是,从业年限1-3年的基金经理,所管理的基金平均回报率仅为13.2%,相对其它分组并没有显示出明显的优势。同时,年轻基金经理分组的最小回报,也显著大于经验更丰富的基金经理的分组。

在刚刚过去的2021年,资本市场逐渐开始流传一个新的理论,叫做“年轻基金经理业绩更好”。确实,在2021年,我们看到许多业绩排名靠前的基金经理,在短短一两年之中取得至少翻倍的业绩,同时都只有很短的投资经历。而对于这些基金经理为什么业绩更好,市场也给出了一个看似正确的答案:“因为时代变了,年轻人更容易适应新的时代,所以理所当然业绩会更好。”(也就是另一个版本的“这次不一样,所以。。。”。)

不过,任何没有经过数据检验的理论,都只是一个理论而已。投资的奥妙之处,就在于任何理论必须最终能经受住数据测算的考验。对于“年轻基金经理业绩更好”这个理论,来自数据分析的结果显示,这可能是一个市场对于数据极值产生盲目崇拜的、以偏概全的误解。

而“年轻基金经理业绩更好”背后真正的原因,可能仅仅来自于一个简单的事实:年轻基金经理人数更多,因此数据极值更大:一个大样本的统计中最高值和最低值都会变大,但是平均数其实差不多。

沃伦﹒巴菲特曾经举过一个丢硬币的例子,来解释“为什么数据样本越大、数据极值就越大”。如果把全美国的人都找来,玩一个丢硬币游戏,丢出正面的就进入下一轮,丢出反面的就淘汰,那么最后经过多轮的淘汰,一定会得到几个人,连续许多次都丢出正面。(理论上通过25轮淘汰,3亿人口的基数会得到9个连续25次都扔出正面的幸运儿。)但是,这并不说明这几位连续许多次丢出正面硬币的人,就一定比别人更会扔硬币,更不能说明参与比赛的几亿人都会扔硬币。

对于2021年的基金数据,这里检测了Wind资讯分类下,“普通股票型基金”和“灵活配置型基金”两个分类中,不同基金经理从业年限所对应的2021年全年基金回报率情况。

这里先要交代一些关于数据处理的细节。首先,为了统一口径,每只基金只选取从业年限最长的基金经理的从业年限进行统计。其次,数据中剔除了基金经理从业年限不足1年的基金,以及成立时间晚于2021年1月1日的基金。最后,数据统计中把基金经理按每2年为一个跨度进行分组统计。

统计结果显示,对于普通股票型基金来说,2021年的最大回报出现在从业年限1-3年的基金经理分组(也就是年限最短的分组),最大回报率为119.4%,也就是说当年的基金净值翻了一倍还多。这个数据,也符合市场直观的认知“年轻基金经理业绩更好”。

但是,从业年限1-3年的基金经理,所管理的基金平均回报率仅为13.2%,相对其它分组并没有显示出明显的优势。作为对比,11-13年的基金经理平均回报率为16.4%,13-15年为10.4%,15-17年为15.1%。

同时,年轻基金经理分组的最小回报,也显著大于经验更丰富的基金经理的分组。1-3年、3-5年、5-7年、7-9年的基金经理分组中,最小回报分别为-17.7%、-24.3%、-26.9%、-21.9%,显著大于9-17年的4个基金经理分组的最小回报,即-14.6%、-8.5%、-5%、+15.1%。

以上的数据,很好的符合了不同基金经理分组的人数多寡。在1-3年、3-5年、5-7年的分组中,基金的数量分别为98、131、182,显著高于之后的分组,如11-13年分组的22只基金、13-15年分组的4只基金、15-17年分组的1只基金。

在“灵活配置型基金”分类下,事情也是一样。年轻基金经理的平均回报率并没有显著的优势,基金经理从业年限在1-3年、3-5年、5-7年分组的基金,在2021年的平均业绩回报分别是10.2%、11%、10.3%,和11-13年、13-15年、15-17年、17-19年的13%、8.1%、24.2%、23.6%相比,并没有明显优势。

但是,以上3个年轻基金经理分组的最大业绩回报和最小业绩回报,都明显高于和低于资深基金经理的极端业绩回报。与此同时,由年轻基金经理掌管的基金数量,也显著大于资深基金经理所管理基金的数量。

所以,对于市场认为的“年轻基金经理更会做投资、动不动就可以取得每年翻番左右的业绩、年纪大的基金经理跟不上时代”这样的理论,我们很难从统计数据中找到佐证。这种市场误判的来源,主要是年轻基金经理管理的基金数量更多,因此更好的业绩回报和更差的业绩回报都变得更多、数据极值更大,同时市场流行理论只把目光盯在极值数据上、同时忽视了平均回报率。说白了,这是一种误读个案和极值数据导致的、以偏概全的结论。

(作者为作者为九圜青泉科技首席投资官)

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