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为什么基金定投是个坏主意?

伍治坚证据主义2018-03-12 17:17:32

在我和读者朋友们互动的过程中,收到的频度最高的问题之一就是:基金定投有没有用?我该不该用定投的方式购买基金?

所以今天这篇文章,我就来为大家好好讲讲这个问题。

首先,我将基金分为两大类:主动型公募基金,和指数基金。由于这两类基金有很大的不同,因此有必要把它们分来开区分对待。

对于一些非金融投资背景的读者,让我先为你们稍微普及一下:主动型公募基金和指数基金的区别。

目前中国二级市场上大约有3000多个公募基金。除去一些ETF联接基金,它们绝大多数都是主动型公募基金。

上表列举了主动型公募基金和指数基金(ETF)之间的主要区别。大致来讲,主动型基金采用择时择股的主动型投资方法,目的就是取得比市场平均回报更好的投资回报。一般来说,主动型基金的收费要高于被动型指数基金。读者朋友们也可以通过百度搜索“伍治坚+主动被动”找到更多的相关文章进行阅读。

相对来说,分析主动型基金的好坏,要比被动型指数复杂得多。主要原因在于:

1)主动型基金的投资回报,包括几个组成部分:A)市场回报;B)基金经理能力;C)基金经理运气;D)策略的执行水平。

在很多时候,你很难将这些不同的组成部分分开。因此在基金回报差的时候,投资者很难确定到底是什么原因造成的回报不佳。由于投资者只能看到结果,因此很容易堕入“追涨杀跌”,“低卖高买”的投资陷阱。

读者朋友们也可以搜索“伍治坚+基金经理能力运气”找到相关的讨论文章进行扩展阅读。

2)由于运气的存在,要想科学的分析一个主动型基金经理的真实水平,需要大量的数据,才能在统计上做到显著(significant)。很多基金只有过去3~5年的历史记录。这样的基金历史数据太短,无法在统计上得出任何有意义的结论。

3)主动基金的策略五花八门,每种策略都不尽相同。比如人为投资(discretionary)有自上而下、自下而上、行业专长、价值/成长等。量化投资(quantitative)策略有动量、价值、市值、高频等。因此要想真正分析出这些基金的来龙去脉,投资者需要具备不少金融知识。绝大部分基民散户,不具备这样的专业知识。

由于这些原因,投资者定投购买一个主动型基金,不是一个好主意。主要原因在于:

1)当基金净值下跌时,你搞不清楚究竟是什么原因。如果搞不清楚基金亏钱的原因,那么在基金净值不断下跌的时候,你就无法判断自己是否应该继续跟着定投下去。

一方面,你感觉好像眼看一艘船正在不断下沉。如果继续定投,就好比毫无畏惧的跳上去和那艘船共存亡。但另一方面,你又期望该基金能够触底反弹,而你无法百分百确信,自己是否能够信任该基金公司和经理。很多投资者在这个时候就会变得六神无主,不知道接下来该怎么办。

2)主动型公募基金是有可能被清盘的。

根据我国基金法相关规定,在开放式基金合同生效后的存续期内,若连续60日基金资产净值低于5000万元,或者连续60日基金份额持有人数量达不到100人,基金管理人在经中国证监会批准后有权宣布该基金终止。

据新浪财经报道,截至2017年10月,已经有58支公募基金被清盘,像交银施罗德,泰达宏利,海富通,华夏基金等旗下都有基金被清盘。

如果投资者不幸定投到一个被清盘的基金,是非常不划算的。因为大致来讲,定投是一个长期的投资计划(比如每个月或者每个季度定量购买,持续购买几年以上)。但如果还没有等到你的定投计划完成,该基金就被关闭了,那显然和一开始的投资初衷背道而驰。

在很多情况下,基金清盘的原因是管理的资金规模太小。而基金管理的资金规模变小,很多时候是由于业绩不佳,因此很多顾客选择赎回。因为这个原因,不幸定投到面临清盘的基金的投资者,多半会亏钱。

基于以上原因,投资者定投主动型基金,不是一个好主意。

下面再讲讲定投指数基金(ETF)。

首先,那些追踪指数的场外ETF联接基金,也是公募基金,因此理论上也有清盘的危险。所以投资者如果选择那些基金进行定投,需要做一些基本的功课(比如检查基金的资金规模等)。百度搜索“伍治坚+中国ETF”,可以找到一些相关文章做扩展阅读。

接下来,和大家着重讲一下定投的逻辑以及弱点。

定投的意思,是投资者不把所有的资金一次性买入某个投资产品(比如股票基金或者ETF),而是分批买入(比如每个月/每季度购买XX元)。从本质上来讲,定投是择时分散(Time Diversification)的一种。既然是择时策略,那么这种投资策略的回报,很大程度上取决于择时是否成功。

对于择时分散这个概念不熟悉的朋友,也可以这么理解。如果在定投期间市场上涨了,那么投资者就亏了(因为购入的平均成本更高)。如果在定投期间市场下跌了,那么投资者就赚了(因为平均成本更低)。投资者通过定投取得更好的投资回报的前提,是他每一次买入的时候恰好为市场低点,而这无疑是非常困难的。(百度搜索“伍治坚+择时”可以找到更多相关文章做扩展阅读。)

在投资者买入的过程中,市场是涨,还是跌,是一个随机性很大的事件。事实上如果大家能够在事前就看清楚市场的涨跌走向,那也就不需要定投了。确定上涨的话大举买入,确定下跌的话空仓等待就行了。因此到最后,定投投资者能够获得的平均买入成本的高低,很大程度上也是基于运气。运气好的话,买入成本低。运气差的话,买入成本高。

提倡定投的鼓吹者,提出的一个比较普遍的理由是:定投能够降低投资者的风险(即投资的波动率)。下面我们来分析一下这种说法。

上图显示的是一个比较简单的定投例子。假设投资者一开始的资产组合为90%的现金/10%的股票。然后他开始每个月慢慢增加对于股票的投资。在差不多一年以后,投资者的资产组合变为100%股票。这是一个比较简单的例子,但代表了大部分定投背后的逻辑。

如果你去计算该投资组合的波动率,它肯定是慢慢增加的。在一开始,由于大部分资产都是现金,因此该投资组合的波动率极小。随着投资组合中的股票慢慢增加,波动率也慢慢增加。

所以,所谓的“定投降低投资风险”,说白了只是因为投资者投的风险资产(股票)少而已。平均来讲,整个定投周期中有一半现金,一半股票,那么其投资风险当然要比全仓股票低很多(一半钱在银行里躺着呢)。当然,投的少,回报也低(一半现金拿到的只是银行利息)。

同时,基于上图的逻辑,如果市场在那一年中上涨,那么投资者并没有从“定投”中获得什么好处,因为他只是半仓而已。

在完成上图所示的定投周期后,投资者到达满仓的状态。因此一个选择定投的投资者,和一个一开始就满仓的投资者,区别就在于定投期间的买入成本。该期间如果市场上涨,那么定投投资者就吃亏了,反之亦然。

有些读者可能会问:我可以理解你说的定投不好的逻辑。但是一上来就满仓,我也很担心自己会在高点买入。那么我到底应该采取怎样的投资策略呢?

答案是:资产层面的多元分散(Cross Security Diversification)。这种跨资产多元分散的投资方法,比择时分散(比如定投)的效果要好得多

为了讲清楚这个问题,这里我需要援引诺贝尔奖得主Robert Merton在一次演讲中提到的一些研究材料,其中会涉及一些数学计算。

假设:无风险利率为r,投资股票的期望回报为exp[RT],其回报方差为VT。

现在我们来比较两种多元分散的投资策略:

第一种:择时分散。投资者在一半时间内持有股票,另外一半时间持有现金。(这是比较类似于定投的择时分散投资策略的一种。)

第二种:从始至终都持有50%的股票和50%的现金,并且定期再平衡。

通过计算可以得知,两种投资方法的期望回报是一样的,都是EXP[0.5(r+R)T]。但是两者的方差不同,第一种择时分散投资策略的方差,是第二种资产分散投资策略的方差的一倍。

也就是说,第二种方法(资产分散投资策略)能够取得和第一种方法(择时分散)一样的投资回报,同时风险低一半,因此优超第一种方法。

这个计算告诉我们的道理是:想要通过择时分散(Time diversification)的方法来降低自己的投资风险,纯属缘木求鱼。更正确的方法,是通过资产层面的多元分散(Across securities diversification),来提高投资组合的风险调整收益。

在这里还需要提醒大家两点非常重要的地方。

首先,定投对于一些“小白”型投资者,在他/她们个人投资经历的早期,还是有一些价值的。

这个价值主要在:强制投资者储蓄。你可以把定投想象成一个按揭。在按揭中,银行每个月定时收取房贷。而在定投中,银行每个月把你收入的一部分自动转入某基金中。对于一些储蓄习惯不好的朋友们(月光族),定投可以对他/她形成一定的纪律规范,强制他养成投资习惯。

但是这个价值和投资策略的风险/收益没什么大关系。同时投资者需要牢记,应该只去选择那些规模比较大的,成本最低的指数基金进行定投

其次,比定投更好的是长期多元分散化的投资策略。也就是说投资者需要有一套系统,帮助他在每时每刻都有一个比较合理的多资产/多国别资产配置。

如果投资者只是在考虑是否买卖股票这一单一资产,那么他就又回到了“择时”这个老问题上。不管他是否选择通过定投的方式进行投资,其投资回报都会受买入/卖出时点的运气影响。一些散户投资者对“择时”投资非常热衷,但很多研究表明,即使是职业基金经理,其获得超额回报的来源主要是选股,而非择时。广大个人投资者应该从这些研究中学到教训,对自己的投资择时能力有清醒的认识。

希望对大家有所帮助。

伍治坚是《小乌龟投资智慧》的作者。

数据来源:

http://finance.sina.com.cn/money/fund/jjdt/2017-10-19/doc-ifymzzpv6334763.shtml

Robert Merton, Improved Investment Performance By Avoiding The Paths of Error, Dimensional Applied Conference, Singapore, Oct 2017