【请收藏】微积分的不一样的基金经理榜单

不同于Wind和Choice的基金经理业绩曲线，我的不同在于：

• 考虑了多个基金经理对于一个基金，基金的业绩归属问题，比如一个基金经理有3-4个基金经理，显然排在后面的可能对于基金管理参与程度不高，所以并不应该把这个产品的业绩归属于排名靠后的基金经理；

• 考虑了不同基金分类。Wind和Choice的基金经理业绩曲线，可能是直接把权益，权益等资产混在一起计算基金经理业绩曲线，这显然也不合理，还有主动权益和指数增强也应该区分，我编制的业绩曲线就考虑了这种区分。

当然，并没有一种完美没有任何缺陷的方法，我更多的是从我认为合理和准确的角度去编制。

在《如何定量分析基金经理的历史业绩？》我系统介绍了如何去编制公募基金经理等权业绩曲线，在这个基础上对于基金经理的业绩进行评价：

1. 获取某个基金经理历史上所有参与管理过的基金列表（包括单独管理，主要管理和共同管理）其中：

• 单独管理：基金经理只有一个人

• 主要管理：基金经理有多个人，但是某个基金经理是排在第一位，那么认为这个基金是这个基金经理A主要管理，其他的基金经理属于共同管理；

• 共同管理：基金经理有多个人，但是不是主要的管理人。

1. 在上一步的基础上，只考虑单独管理和主要管理的基金产品，如果是共同管理，不再继续考虑这个产品的业绩。(这种并不是一种完美方案，有一些基金经理可能是为了接替离任基金经理，所以暂时处于共同管理，其实已经在管理了，这种方案只是比较好统一和规范的分类方式）

2. 在上一步的基础上，只考虑权益基金中的主动权益性基金（其他分类类似），只考虑契约开放式基金，同时基金当时需要大于1亿。只考虑主基金代码基金。（主要是A类）。如果基金存在”转型”，比如易方达新收益在之前主要是债券型基金，后期转变为股票型基金，只有在转型后，才将产品的业绩纳入等权业绩，即使基金经理一直没有变更。

3. 在每个交易日，计算所有满足以上条件的基金经理的在管基金的等权收益率。（这里假设的每天动态再平衡，相对来说计算更加方便）

在构建的基金经理等权业绩曲线基础上：重点考核持有体验，根据Calmar比率，Sharpe比率，收益/平均回撤，三个指标从小到大评分，分别按照权重0.3，0.3，0.4计算加权综合评分，作为一个整体的业绩评价指标，综合指标反映了在相同风险条件下，能够获取更高的收益；

在之前的榜单上，增加了几个关键字段：

1. 基金经理的跳槽次数；

2. 基金经理在管产品规模；（只考虑最新的管理规模，只考虑主代码基金的合并值）

3. 基金经理核心管理规模合并，在上一步的基础上只考虑单独管理和主要管理，不考虑共同管理；

4. 增加了管理产品历史记录，方便查阅具体是哪些产品纳入了计算。比如对于姜诚，历史管理产品一目了然。

但这种方式也存在几个问题：

1. 如果存在离职空档期，业绩会被剔除，因为不太好与其他基金经理比较；

2. 如果所管基金大类资产存在波动导致分类发生变化，基金经理业绩也会被剔除。比如綦缚鹏的国投瑞利，因为基金经理会有主动的股债择时，有时候权益类资产比较低，产品会被归纳到股债平衡产品，有时候又会变成主动权益型产品，所以会造成主动权益基金等权业绩曲线的部分时间段数据缺失，这种情况下也会被剔除。

3. 基金经理很多数据来自于爬虫，所以可能存在数据缺失数据异常的问题，同时基金分类和最新管理规模合并值可能存在更新不及时的情况，所以仅供参考，并不保证数据的完备性和准确性；

下面是具体是不同类型的业绩榜单。关于基金分类的定义请参考往期文章：《再论科学的基金分类》

固收+ 固收基金

底层数据

至此，全文完，感谢阅读。

如果您发现我的分析有遗漏和错误，欢迎补充和指正。

投资有风险，投资需谨慎。以上内容中仅代表个人观点，与本人所在机构没有任何关联，也不代表任何投资建议或承诺，投资者不应将此作为投资或决策依据。

您在做出投资决策之前，请仔细阅读基金合同等说明，充分认识该基金产品的风险收益特征和产品特性，认真考虑各项风险因素，并根据自身的投资目的、投资期限、投资经验、资产状况等因素充分考虑自身的风险承受能力，在了解产品情况及销售适当性意见的基础上，理性判断并谨慎做出投资决策。产品的过往业绩并不预示其未来表现。投资有风险，请谨慎选择。

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