基金06丨如何选到一只好基金（二）风险及误区解读
基金06丨如何选到一只好基金（二）风险及误区解读
这2天看了很多大脑研究和心理学方面的资料，简直沉浸在这个世界里相见恨晚。学习了这些知识后就发现，我们日常生活中的很多现象，用科学研究理论就能解释清楚。进而我便认识到，我需要好好的学习下这方面的知识，弥补自己在这一领域的知识空白。以便自己能更好的掌控自己，过上想要的生活。
举一个简单的例子：在诺贝尔经济学奖得主丹尼尔·卡尼曼的《思考，快与慢》中，介绍了人类的大脑有2种系统组成。系统1是一套原始的操作系统，系统2是一套具有强大推理推力能力的系统。然而系统1反应很快，系统2反应很慢，很多时候大脑直接采纳系统1的直觉型判断结果。系统1过于原始的心智模式会导致思维谬误，例如损失厌恶。科学研究表明，人类面对同等数量的损失带来的痛苦时，其程度远远的超过同等数量收益带来的快乐。这也正是很多人在投资时，遇到资产浮亏时做出错误决定的根源。如果我们提早的认识到我们大脑的这种缺陷，我想应该会更好的避免思维谬误的产生。
很久没有写理财了，感谢那些因为理财关注我而现在没有取关我的小伙伴们，下面继续分享基金方面的知识。在《基金05丨如何选到一只好基金（一）》中我写到，我在选择基金时会关注晨星评级、基金公司、基金经理。根据上面这几点，我基本上可以排除一些比较垃圾的基金，那么在剩下的基金中，我还能通过考察什么来进一步选择呢？我的关注点又应该放在哪呢？
在投资中，大多数人最关心的问题肯定是会不会亏本，所以我的关注点就是基金的风险。针对成立一年以上的基金，中国晨星网给出了风险评估统计资料，由此我可以进一步考察基金的风险。
在中国晨星网上，我们点开一只基金的资料后会看到“风险评估”和“风险统计”两项。“风险评估”，包括：平均回报、标准差、夏普比率；“风险统计”，包括：阿尔法系数、贝塔系数、R平方。
风险评估：平均回报、标准差、夏普比率
风险统计：阿尔法系数、贝塔系数、R平方
这些数据的具体定义枯燥到你想摔手机，好在我们只是一个普通的投资者，只要能看懂这些数据进行正确的分析即可。这里要感谢季凯帆老师在《解读基金》这本书里给出了浅显易懂的解释。我整理如下：
平均回报是按照该年到统计时的数据去推算一年的总回报，数值越大越好。
标准差是表现基金的增长率的波动情况，也就是平均涨跌幅度的变化。标准差越大说明基金收益的变化越大。波动反应短期风险，数值越小越平稳。
夏普比率是综合了收益和风险的系数，基本上是收益除以风险。数字越大，说明收益和风险比越高。夏普比率高，也就是说在收益相同的情况下波动就低。需要注意的是，比较夏普比率一定要在同类基金中进行比较。
阿尔法系数是代表基金能在多大程度上跑赢整个市场，也就是我们所说的大盘。数值越大越好，也就是说基金的收益能超越市场。
贝塔系数是表现基金相对于大盘的波动情况，如果是一个指数基金，那贝塔系数就是1，因为指数基金是完全按照大盘情况来设置的。贝塔比1大，说明基金比大盘波动还要大，也就是短期风险比大盘还大，比1小，说明比大盘波动小，风险比大盘小。
R平方代表基金和大盘的相关性，如果是1，表示和大盘完全相关。其实R平方和1相差很大，贝塔系数就没有什么意义了。
总结如下：
平均回报和阿尔法代表收益
标准差和贝塔系数代表波动
夏普比率是收益和风险两者的综合
此外需要注意的一点是：以上这些数值的比较应在同类基金中进行。如果我拿一支债券基金和一支股票基金来进行对比是没有意义的。
最后想和大家分享下我在基金入门的时候遇到的2个极大的误区，这2个误区在谢季凯帆的《解读基金》中被解释和说明，整理如下：
一、“基金净值越低越好，基金净值越高风险越大”，是错误的观点，并且事实恰恰相反。
收益只和单位基金的涨跌比率有关，和净值高低没有关系。基金公司经营得好坏就是看总资产的增长情况。总资产的增加有2个方面，一个是基金份额的增加，一个是单位份额价格的提高（也就是基金净值）。撇开基金总份额的变化，假设一个基金没有新申购也没有赎回，那总资产的变化就单单反映在净值的变化上。资产增加，净值就高，资产减少，净值就低。所以说，有的时候净值越低越危险，我们应该“恐净值低”。
二、“基金分红是好事，我们因此可以多收到钱”，是错误的观点。
基金分红并不是收益增加。例如原来1.6元净值的基金，分红掉0.6元，这样基金净值就为1元。分红后你的收益并没有增加，只是把钱从左手拿到了右手。净值归一后，那些有“净值恐高症”的投资者就会购买基金。由于市场的不可预见性，如果分红后市场大涨，那投资人的权益就受到侵害。此外，分红后管理费会以“红利再投资”后的时间开始计算，这样我们之前持有的时间就不算了。然后基金持有的时间越长，管理费是越低的，所以频繁的巨额分红是非常不好的现象。我看到一支基金频繁分红的话，就不会购买。
感谢你的阅读，如果喜欢可以分享给你的朋友，愿我的分享成为你前进的助力，加油！
