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富国成长优选三年定开混合(005549)
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富国基金管理有限公司关于调整旗下基金长期停牌股票估值方法的公告
　为保护投资者的利益，根据《中国证监会关于证券投资基金估值业务的指导意见》（证监会公告[2017]第13号）、中国证券投资基金业协会《关于发布中基协（AMAC）基金行业股票估值指数的通知》（中基协发[2013]13号）的有关规定，富国基金管理有限公司（以下简称“本公司”）与基金托管银行协商一致，决定对本公司旗下基金持有的“新华制药”（证券代码：000756）、“金力泰”（证券代码：300225）进行估值调整，自2018 年2月9日起按指数收益法进行估值。基金的申购、赎回价格均以估值方法调整后当日计算的基金资产份额净值为准。
　待上述股票复牌且其交易体现了活跃市场交易特征后，将恢复采用按市场价格进行估值，届时将不再另行公告。
　特此公告。
　富国基金管理有限公司
　二○一八年二月十二日
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魏伟,硕士,曾任华富基金管理有限公司行业研究员;农银汇理基金管理有限公司研究员、高级研究员、基金经理助理、基金经理;2014年 3月加入富国基金管理有限公司,2014年 7月起任富国低碳环保混合型证券投资基金基金经理,2015年 3月起兼任富国新兴产业股票型证券投资基金基金经理。具有基金从业资格。
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涨跌幅: -.----涨跌额: -.----五分钟涨速: -.----富国成长优选三年定开混合(005549)基金净值_估值_行情走势—天天基金网基金名称：富国成长优选三年定开混合申购金额元壹仟壹佰贰拾万
根据您的申购金额和基金过往业绩，收益测算如下：近1年收益-- 元近6月收益-- 元近3月收益-- 元近1月收益728,600.00风险提示：收益测算仅供参考,过往业绩不预示未来表现。
基&金基金经理基金公司全球市场&&)基金类型：&&|&&中高风险：25.60亿元（）基金经理：成 立 日：管 理 人：：暂无评级 封闭期：3年交易状态：暂停申购
暂停赎回预计开放申购时间：日15:00~02月05日15:00预计开放赎回时间：日15:00~02月05日15:00以上时间仅供参考，以基金公司公告为准。
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由于文章中大量数据和图片，无法COPY过来。&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&直接贴链接违背淘股吧游戏规则。大家自己去搜索吧。搜狐，理财之家，基金天下板块里面的，作者：游子青衫&&文章标题是：基金定投的计算机模拟&&&&&&&对于选择定投，或者选择投资基金的朋友们，是必看的。强烈推荐。&&&&&&&================================================&&&&&&&作者：游子青衫&&&&&&&&&&&&&&(原创)基金定投的计算机模拟&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&(青衫按：通过对“基金定投”进行计算机模拟计算，本文较详细地分析了基金定投。供大家参考。)&&&&&&&&&&&&&&一．引言一：误导人的例子&&&&&&&&&&&&&&基金定投，是指在一定的投资期间内，投资人选择以固定时间(比方说每月1日)、固定金额投资某只基金产品，由基金托管人(即银行)为投资人自动完成基金申购的理财方式。最常见的定投是每月投资固定数目(100元、200元、300元，500元甚至1000元)。&&&&&&&&&&&&&&我经常收到基金公司建议客户做基金定投的邮件。其中一个经常被用到的例子大概是如下的模式：&&&&&&&&&&&&&&“有一个事例说明了基金定投中长期的盈利模式：有位先生每月投入1000元购买了指数型基金，并将基金分红进行再投资，从2004年3月该基金成立开始，截至日，总共投入39000元，而期末总资产则达到&113933元，年均收益率超过42%。若是从2003年12月开始定投基金，截至日，总投入42000元，期末总资产已近16万元，&当然该先生正逢今年的股市丰年。&&&&&&&&&&&&&&如果抛开近年来的火爆行情，以平均年收益率15％作为标准，做每月500元的基金定投，在二十多年后，投资者就可能为自己攒下百万家财。就已被理财师所证实。”&&&&&&&&&&&&&&看到这个被普遍和广泛使用的例子，我感觉用这种例子做推销是不负责任的；至少是有些误导客户的。为什么这么说呢？&&&&&&&&&&&&&&因为首先，从逻辑上来说，“有位先生”的这个“事例”，并不能说明“定投”有多么大的优势或者多么能带来收益。它只是说明，如果是在2004年抄了大牛市的底，那么在随后年的大牛市中，进行基金投资能得到很丰厚的收益。如果“这位先生”从2004年3月该基金成立开始一次性投入4万元，相信截至日，其资产肯定远远超过12万元。因此这个事例只是说明了牛市中投资基金能盈利，干“定投”不“定投”何事呢？把功劳归于“定投”，实在是一种误导。&&&&&&&&&&&&&&其次，从现实行情中来说，“以平均年收益率15％作为标准”是一个非常严重误导的假设前提。固然“平均年收益率15％”貌似是比较合理的；然而研究中国股市的历史走势(参见拙文：《中国股市大盘指数十七年走势及分析》，&，&&以下简称：《十七年走势》)&&&&&&&就可以知道，中国股市至少到目前为止，很难用一个“平均年收益率”来描述：比方说在《十七年走势》一文中可以看出，在1993年至2005年长达13年的时间内，大盘指数基本上是围绕着1190点震荡或者说“原地踏步”的；2006年-2008年&(这里姑且将本轮牛市的终点取作2008年；具体究竟是2008年或者2009年并不影响讨论和这里的结论)股市大盘指数从1000点大涨到6000点。假设我们取股市12年一个周期(参见《十七年走势》一文中的讨论和数据；其实随意取个整数10年也不影响讨论结果)，我们看看，就算我们仍然采用“平均年收益率15％”这个数据，也就是近似地采用大盘指数“平均年增长率15％”这个数据，会得到什么结果？&&&&&&&&&&&&&&利用，或者是近似地采用，大盘指数“平均年增长率15％”这个数据，那么12年后大盘指数应该是12年前的&1.15的12次方，即5.35倍。&&&&&&&&&&&&&&也就是说，如果从2005年12月底的大盘指数1000点起算，如果按大盘指数“平均年增长率15％”这个增长速率，12年后也就是2017年，大盘指数应该增长到约5350点；即使是按照《十七年走势》一文中的震荡中心点1190点算，也不过是&&=&6366点！&&&&&&&&&&&&&&也就是说，如果从2004年或2005年算起，用“平均年收益率15％”这个数据的话，那么从2008年起的10年里，大盘指数和收益非得要负增长或者零增长不可，才能“实现”这个15％平均年增长率。&&&&&&&&&&&&&&换句话说，如果错过了这段大牛市&(这段大牛市的增长分摊到10年或者12年里，基本上就是“平均年收益率15％”)，即使你在将来的10年里基本上是“零收益”，也不影响“平均年收益率15％”的论断。再换句话说，对于错过了这段大牛市的基友，跟他们谈论“平均年收益率15％”是非常误导的；很可能(或者至少是相当可能)对他们来说，因为年大牛市的大幅度增长，使得他们在将来的10年里基本上收益并没有增长。这个就有点象一个村子里全是穷汉，却有一个亿万富翁；将富翁的钱包括进来算“村民平均资产”，是平均小康水平；但因此估算村民们大多数都是小康，则真是冤枉了他们。&&&&&&&&&&&&&&需要说明的是，上面的这些讨论，只是想说逻辑上，定投推销商经常使用的上述例子和“以平均年收益率15％作为标准”是非常误导人的；特别是对于2007年底或2008年初高位进场的基友，是非常误导的；而不是目的是想下论断说，今后的10年里就一定是零收益。另外，虽然我觉得上述定投推销商所举的例子误导人，但并不会因为不喜欢这个举例就不赞成定投。固然确实，本文最后的结论确实是不支持定投特别是对指数基金和股票型基金定投，但这个跟引言是没有必然联系的，是两个独立的事情。&&&&&&&&&&&&&&特别需要跟读者说明的是，本文中所采用的大盘模型和中国实际股市数据都是非常“中肯”的数据，最初的目的是想“看看”定投好或者不好，而不是心中已经有了成见，为了“证明”定投好或者不好而“选择性”地选取数据。因此本文中最后的结论，是一个比较中肯的而不是“偏心”的结论，虽然结论不支持定投&(因为客观的数字结果确实不支持定投)。
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必须带图，
作者：游子青衫&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&二．引言二：本文引言&&&&&&&&&&&&&&促成写作本文的主要动机之一，当然是定投受到了人们的广泛关注；对定投进行较彻底的分析，当然意义比较重大。这些促成了我写作本文。&&&&&&&&&&&&&&有基友表示对我分析问题的“过程”很感兴趣，因此我在本文中就将很多“脑袋中的想法”也写出来；当然这样的话，可能文章看起来就不象以前那样象学术论文那样紧凑，好处可能就是更加通俗易懂一些。&&&&&&&&&&&&&&有的基友选择定投，是觉得“它怎么的也比存银行好吧？”。其实这也是一种误会。存银行的话，无论何种情况下，总不会亏损的(不考虑通货膨胀情况)；定投再怎么的也是基金，也是股票的集合，在熊市下也有可能亏损的。&&&&&&&&&&&&&&另外，基金公司在推销定投的时候，经常提到的一个定投的优点就是“大盘涨了，您的钱涨了；大盘跌了，您相当于是低位加了仓。”如何体现或检验这这一点呢？这其实也给对基金定投的模拟计算选择何种比较基准，出了难题。&&&&&&&&&&&&&&对定投进行数据分析和模拟计算，关键的一个问题是：拿什么作为其比较基准？不同于先前的对基金组合的模拟计算，可以拿“跑不跑得赢大盘”作为比较基准；在定投计算中，因为投资是每个月都发生一次的，当然不能拿“跑不跑得赢大盘”作为比较基准。&&&&&&&&&&&&&&经过一番考虑后，我找到一个比较合理的办法，将投入的本金作为定投的比较基准；将大盘经过“震荡”后，在两个相同的大盘点位，比较所得到的资产和投入资金，就能看出定投的表现。&&&&&&&&&&&&&&很多基友感兴趣的是，在模拟计算理论模型下和中国真正的实际市场中，定投究竟如何？对这些问题我也同样感到好奇。&&&&&&&&&&&&&&为此，我写了几个小程序，进行了一些模拟计算。部分程序的matlab源程序代码(source code)，也附在文中，供高手指正和新手参考。&&&&&&&&&&&&&&应该说，计算的结果还是有些让我感到意外的。计算表明，定投特别是对股票型基金和指数型基金定投，并不是一种很值得推荐的投资方法。最后的仔细分析，才发现这个结果其实并不让人难以理解，是合理的。&&&&&&&&&&&&&&为了将定投研究得比较透彻，本文比较长，在Word中有40页。本文共分为十三个部分，结构是如此安排的：&&&&&&&本文第三部分是关于通用基本条件的介绍。&&&&&&&本文第四部分对定投在“先熊后牛”市场中，走完半个市场周期情形，进行了模拟计算。&&&&&&&本文第五部分对定投在“先牛后熊”市场中，走完半个市场周期情形，进行了模拟计算。&&&&&&&本文第六部分对定投在“先熊后牛再熊”市场中，走完“全个市场周期”情形，进行了模拟计算。&&&&&&&本文第七部分对定投在“ 先牛后熊再牛”市场中，走完“全个市场周期”情形，进行了模拟计算。&&&&&&&本文第八部分对定投债券进行了模拟计算，供读者参考。&&&&&&&本文第九部分对定投在“1993年-2005年的中国实际”市场中的情形，进行了模拟计算。&&&&&&&本文第十部分对定投在“ 1993年-2007年的中国实际”市场中的情形，进行了模拟计算。&&&&&&&本文第十一部分对定投在“ 2006年-2007年的中国实际”大牛市场中的情形，进行了模拟计算。&&&&&&&本文第十二部分对结果略做更深入的讨论和分析。&&&&&&&本文第十三部分是文章小结。&&&&&&&&&&&&&&三. 通用条件和基本假定&&&&&&&&&&&&&&(1)为了使讨论简化，直观容易了解，而又不失物理意义，本文中做如下假定：基金定投的是指数型基金，其股票仓位是100%。&&&&&&&&&&&&&&这样做的目的是使讨论变得简单；可以看出，虽然文中只是对股票型基金进行计算，然而定性上，结论是适用于大多数股票型，偏股型，以及积极配置型基金的；因为我们比较的是相对优劣。虽然实际市场中的基金很多是“主动型基金”，本文中这样做(特别是对于理论研究)其实并不失物理意义，因为文中是“相互比较”，得到的是“相对”的优劣。用上述模型进行讨论，避免了用主动型基金其仓位的无限复杂化；然而，文中的结论，至少在定性走势上对主动型基金仍然是成立的。&&&&&&&&&&&&&&(2)关于大盘指数的模型，哪一个函数能很好地描述周期震荡呢？最简单的当然是正弦函数。这里用如下函数: 1000*2^(sin(x)) (一千乘以2的“sin(x)”次方)来描述大盘震荡(围绕1000点上下震荡)。&&&&&&&&&&&&&&有些有数学功底的基友或许会问：为什么要用“2的“sin(x)”次方”这么复杂的函数来描述一个简单的震荡，而不是简单的函数: *sin(x) 也可以描述围绕1000点上下震荡呀？这是不是将简单的问题复杂化？&&&&&&&&&&&&&&答案是“不是的”。为了更清晰地讲述这个问题，先问读者一个问题：大盘第一年从500点涨到1000点，涨了500点。如果保持同样的速率，第二年会涨到多少点？A: 1500；B：2000。相信稍有基础知识的人都会选择B答案2000点，而不会选择同样增长了500点到1500点的A答案。&&&&&&&&&&&&&&更深入一点的问题是：某个大盘如果从1000点涨到2000点；如果跌幅跟涨幅一样的话，这个大盘从1000点下跌，应该跌到多少点？&&&&&&&&&&&&&&答案是500点 (而不是0点)。(想想为什么？)&&&&&&&&&&&&&&甚或是如下这个问题：某个大盘如果从1000点涨到3000点；如果跌幅跟涨幅一样的话，这个大盘从1000点下跌，应该跌到多少点？(有兴趣的基友可以试着回答一下，作为基本功练习；答案绝对不是 -1000点哦。)&&&&&&&&&&&&&&那么现在回过头来看函数： 1000*2^(sin(x)) 。它描述的是大盘在1000点上下震荡，向上能到2000点；向下能到500点。而再看函数: *sin(x)。它描述的也是大盘在1000点上下震荡，向上能到1500点；向下能到500点。显然，能正确描述大盘“相对涨跌”的，是我在程序中用的1000*2^(sin(x))函数。&&&&&&&&&&&&&&当然，对于我写程序来说，上面这段分析不过是一闪念之间的事情；之所以在这里“赘述”一下，是为了让基友们了解一下思考的过程。&&&&&&&&&&&&&&(3)有了震荡函数，那么我们应该取多大的震荡振幅呢？&&&&&&&我对比研究了《十七年走势》一文中中国实际大盘在年间的走势，为了最大程度地跟实际接近，取震荡振幅为向上100%，向下50%(对应相当于向上100%)。&&&&&&&&&&&&&&需要指出的是，震荡振幅的大小，基本上不会影响定性“优或者劣”的结论；另外，文中第九至十一部分也给出了中国实际股市中的计算 anyway。&&&&&&&&&&&&&&(4) 有了震荡函数，那么我们应该取什么样的震荡周期呢？&&&&&&&为了使计算具有实际指导价值，当然是越接近中国实际股市越好。我对比研究了《十七年走势》一文中中国实际大盘在年间的走势，为了最大程度地跟实际接近，取震荡周期为12年。&&&&&&&&&&&&&&同样需要指出的是，震荡周期的长短，也基本上不会影响定性“优或者劣”的结论；并且，中国的股市至今只有17年的历史，想要确定一个大约10年左右的周期，误差肯定很大。好在任意取一个周期，应该都不会影响本文的结论。&&&&&&&&&&&&&&(5)投资金额，文中假定每月投1元钱。显然，投资1元或1万元，结果并不会有任何差别，因为我们计算的是收益率。&&&&&&&&&&&&&&四. 基金定投在“先熊后牛”市场中，走完半个市场周期情形&&&&&&&&&&&&&&如前所述，我们选用的周期是12年；半个周期也就是6年，即72个月。&&&&&&&&&&&&&&matlab计算源程序为：&&&&&&&&&&&&&&function dingtou_1()&&&&&&&&&&&&&&% the program to calculate "dingtou" case&&&&&&&&&&&&&&DD=72;&&&&&&&&&&&&&&for ii=1:DD&&&&&&&index(ii)=1000*2^(sin(pi+2*pi*ii/(2*DD)));&&&&&&&end&&&&&&&&&&&&&&a(1)=1;&&&&&&&for ii=2:DD&&&&&&&a(ii)=a(ii-1)*index(ii)/index(ii-1)+1;&&&&&&&end&&&&&&&&&&&&&&fp=fopen('dingtou_1.out','w');&&&&&&&fprintf(fp,'time invest outcome index\n');&&&&&&&for ii=1:DD&&&&&&&fprintf(fp,'%f %f %f %f\n',ii,ii,a(ii),index(ii));&&&&&&&end&&&&&&&fclose(fp); &&&&&&&&&&&&&&输出数据如下，其中第一列是时间(月数)，第二列是投资总额，第三列是基金的总资产值，第四列是每月对应的大盘指数。&&&&&&&[html]&&&&&&&timeinvestoutcomeindex1.0000001.0000001.000000970.2178402.0000002.0000001.970274941.3768353.0000003.0000002.911925913.4982104.0000004.0000003.826175886.5978835.0000005.0000004.714355860.6868826.0000006.0000005.577884835.7717827.0000007.0000006.418266811.8551218.0000008.0000007.237073788.9358259.0000009.0000008.035939767.00961510.00000010.0000008.816549746.06939811.00000011.0000009.580631726.10565112.00000012.00000010.329950707.10678113.00000013.00000011.066301689.05946314.00000014.00000011.791506671.94896315.00000015.00000012.507409655.75943816.00000016.00000013.215871640.47421317.00000017.00000013.918772626.07603918.00000018.00000014.618005612.54732719.00000019.00000015.315478599.87036420.00000020.00000016.013115588.02751021.00000021.00000016.712852577.00137422.00000022.00000017.416644566.77497123.00000023.00000018.126463557.33186824.00000024.00000018.844302548.65630825.00000025.00000019.572177540.73332126.00000026.00000020.312130533.54882927.00000027.00000021.066233527.08972328.00000028.00000021.836591521.34394629.00000029.00000022.625347516.30055330.00000030.00000023.434687511.94977131.00000031.00000024.266841508.28303832.00000032.00000025.124091505.29305233.00000033.00000026.008773502.97379434.00000034.00000026.923284501.32055835.00000035.00000027.870085500.32997036.00000036.00000028.851705500.00000037.00000037.00000029.870745500.32997038.00000038.00000030.929885501.32055839.00000039.00000032.031885502.97379440.00000040.00000033.179587505.29305241.00000041.00000034.375921508.28303842.00000042.00000035.623908511.94977143.00000043.00000036.926656516.30055344.00000044.00000038.287368521.34394645.00000045.00000039.709336527.08972346.00000046.00000041.195945533.54882947.00000047.00000042.750669540.73332148.00000048.00000044.377064548.65630849.00000049.00000046.078771557.33186850.00000050.00000047.859503566.77497151.00000051.00000049.723039577.00137452.00000052.00000051.673215588.02751053.00000053.00000053.713912599.87036454.00000054.00000055.849039612.54732755.00000055.00000058.082520626.07603956.00000056.00000060.418272640.47421357.00000057.00000062.860183655.75943858.00000058.00000065.412088671.94896359.00000059.00000068.077741689.05946360.00000060.00000070.860781707.10678161.00000061.00000073.764701726.10565162.00000062.00000076.792808746.06939863.00000063.00000079.948181767.00961564.00000064.00000083.233629788.93582565.00000065.00000086.651641811.85512166.00000066.00000090.204335835.77178267.00000067.00000093.893407860.68688268.00000068.00000097.720070886.59788369.00000069.000000101.685002913.49821070.00000070.000000105.788279941.37683571.00000071.000000110.029319970.21784072.00000072.000000114.406819[/html]&&&&&&&画到图中如图一所示。图一中黑色实线代表投资的成本，红色实线对应的是得到的基金资产值。这两条线的值读y轴左轴。&&&&&&&&&&&&&&图中绿色线对应的是大盘指数，它的值读y轴右轴的读数。在这里用的是模型中的大盘指数，大盘先经过前36个月的熊市，从1000点下跌到500点；然后经过后36个月的牛市，从500点涨到1000点。&&&&&&&&&&&&&&为什么要用“从1000点震荡之后回到1000点”这样的模型呢？因为这样，能较好地得到一个比较基准，看基金定投在大盘“还原”之后，是能有所盈利还是会亏损，是不是真的象推销商所说的那样“大盘涨了，您的钱涨了；大盘跌了，您相当于是低位加了仓。”&&&&&&&&&&&&&&现在我们要比较的是红黑两根线的高低。从图一中可以看出，在入场便是熊市这种情形下，红线开始一直是低于黑线的，处于亏损状态；当然这也一定程度反映了计算程序的正确(如果是红线开始便高了那程序肯定是有错误)。直到后来牛市了，到第53个月返本，后来跑完这半个周期，能有约60%的盈利。&&&&&&&&&&&&&&我个人的嗜好，是做数字计算之前或之后，喜欢分析一下数据代表的物理意义。那么我们现在讨论的这个情形，对应的是什么“物理意义”呢？&&&&&&&&&&&&&&非常简单。如果你看看大盘走势(绿线)，这种情况下相当于前36个月不停地“逢低加仓”，抄了下一个牛市(后36个月)的底。因此最终会有盈利。&&&&&&&&&&&&&&760)this.width=760" onclick="self.open(this.src);"galleryImg="no">
感谢！非常感谢！
表格工具不在身边，回家再处理表格，不好意思。
作者：游子青衫&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&(五) 基金定投在“先牛后熊”市场中，走完半个市场周期情形&&&&&&&&&&&&&&如前所述，我们选用的周期是12年；半个周期也就是6年，即72个月。&&&&&&&&&&&&&&matlab计算源程序为：&&&&&&&&&&&&&&function dingtou_2()&&&&&&&&&&&&&&% the program to calculate "dingtou" case&&&&&&&&&&&&&&DD=72;&&&&&&&&&&&&&&for ii=1:DD&&&&&&&index(ii)=1000*2^(sin(2*pi*ii/(2*DD)));&&&&&&&end&&&&&&&&&&&&&&a(1)=1;&&&&&&&for ii=2:DD&&&&&&&a(ii)=a(ii-1)*index(ii)/index(ii-1)+1;&&&&&&&end&&&&&&&&&&&&&&fp=fopen('dingtou_2.out','w');&&&&&&&fprintf(fp,'time invest outcome index\n');&&&&&&&for ii=1:DD&&&&&&&fprintf(fp,'%f %f %f %f\n',ii,ii,a(ii),index(ii));&&&&&&&end&&&&&&&fclose(fp); &&&&&&&&&&&&&&输出数据如下，其中第一列是时间(月数)，第二列是投资总额，第三列是基金的总资产值，第四列是每月对应的大盘指数。&&&&&&&[html]&&&&&&&timeinvestoutcomeindex1.0000001.0000001.0000002.0000002.0000002.0306373.0000003.0000003.0926094.0000004.0000004.1864425.0000005.0000005.3124756.0000006.0000006.4708457.0000007.0000007.6614718.0000008.0000008.8840449.0000009.00000010.13800810.00000010.00000011.42255611.00000011.00000012.73661112.00000012.00000014.07882413.00000013.00000015.44756614.00000014.00000016.84092215.00000015.00000018.25669416.00000016.00000019.69239917.00000017.00000021.14527518.00000018.00000022.61228919.00000019.00000024.09015120.00000020.00000025.57532621.00000021.00000027.06405422.00000022.00000028.55237523.00000023.00000030.03615024.00000024.00000031.51109225.00000025.00000032.97280226.00000026.00000034.41679727.00000027.00000035.83855028.00000028.00000037.23353029.00000029.00000038.59723930.00000030.00000039.92525631.00000031.00000041.21327532.00000032.00000042.45714833.00000033.00000043.65292234.00000034.00000044.79687935.00000035.00000045.88557136.00000036.00000046.91585237.00000037.00000047.88491138.00000038.00000048.79029339.00000039.00000049.62992340.00000040.00000050.40212541.00000041.00000051.10563342.00000042.00000051.73960043.00000043.00000052.30359944.00000044.00000052.79762345.00000045.00000053.22207946.00000046.00000053.57777647.00000047.00000053.86591148.00000048.00000054.08804949.00000049.00000054.24610150.00000050.00000054.34230151.00000051.00000054.37917352.00000052.00000054.35950653.00000053.00000054.28632154.00000054.00000054.16283955.00000055.00000053.99244956.00000056.00000053.77867257.00000057.00000053.52513558.00000058.00000053.23553359.00000059.00000052.91360660.00000060.00000052.56310461.00000061.00000052.18776862.00000062.00000051.79129863.00000063.00000051.37733864.00000064.00000050.94945265.00000065.00000050.51111066.00000066.00000050.06567167.00000067.00000049.61637368.00000068.00000049.16632569.00000069.00000048.71849570.00000070.00000048.27570971.00000071.00000047.84065072.00000072.00000047.415852[/html]&&&&&&&画到图中如图二所示。图二中黑色实线代表投资的成本，红色实线对应的是得到的基金资产值。这两条线的值读y轴左轴。&&&&&&&&&&&&&&图中绿色线对应的是大盘指数，它的值读y轴右轴的读数。在这里用的是模型中的大盘指数，大盘先经过前36个月的牛市，从1000点上涨到2000点；然后经过后36个月的熊市，从2000点下跌到1000点。&&&&&&&&&&&&&&同样，为什么要用“从1000点震荡之后回到1000点”这样的模型呢？因为这样，能较好地得到一个比较基准，看基金定投在大盘“还原”之后，是能有所盈利还是会亏损，是不是真的象推销商所说的那样“大盘涨了，您的钱涨了；大盘跌了，您相当于是低位加了仓。”&&&&&&&&&&&&&&现在我们要比较的是红黑两根线的高低。从图二中可以看出，在入场便是牛市这种情形下，红线开始一直是高于黑线的，处于盈利状态；当然这也一定程度反映了计算程序的正确(如果是红线开始便低了那程序肯定是有错误)。直到后来熊市了，到第53个月返本，后来跑完这半个周期，有约34%的亏损。&&&&&&&&&&&&&&同样，分析一下数据代表的物理意义。那么我们现在讨论的这个情形，对应的是什么“物理意义”呢？&&&&&&&&&&&&&&非常简单。如果你看看大盘走势(绿线)，这种情况下相当于前36个月不停地涨，涨的这部分都成了“本金”；到了后36个月下跌期间，因为本金的量已经很多，虽然跌幅与涨幅一样，但是资金数目跟当初上涨时的数目大多了，所以导致最后虽然大盘指数还原了，资金还是会亏损。 &&&&&&&760)this.width=760" onclick="self.open(this.src);"galleryImg="no">
山脚开始定投（不一定非得是大底部）一直到山右边（山顶不一定能判断出来），停止定投下车&&&&&&&大家讨论一下这种定投策略
(六) 基金定投在“先熊后牛再熊”市场中，走完全个市场周期情形&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&如前所述，我们选用的周期是12年；即144个月。&&&&&&&&&&&&&&matlab计算源程序为：&&&&&&&&&&&&&&function dingtou_3()&&&&&&&&&&&&&&% the program to calculate "dingtou" case&&&&&&&&&&&&&&DD=72;&&&&&&&&&&&&&&for ii=1:2*DD&&&&&&&index(ii)=1000*2^(sin(pi+2*pi*ii/(2*DD)));&&&&&&&end&&&&&&&&&&&&&&a(1)=1;&&&&&&&for ii=2:2*DD&&&&&&&a(ii)=a(ii-1)*index(ii)/index(ii-1)+1;&&&&&&&end&&&&&&&&&&&&&&fp=fopen('dingtou_3.out','w');&&&&&&&fprintf(fp,'time invest outcome index\n');&&&&&&&for ii=1:2*DD&&&&&&&fprintf(fp,'%f %f %f %f\n',ii,ii,a(ii),index(ii));&&&&&&&end&&&&&&&fclose(fp);&&&&&&&输出数据如下，其中第一列是时间(月数)，第二列是投资总额，第三列是基金的总资产值，第四列是每月对应的大盘指数。&&&&&&&[html]&&&&&&&timeinvestoutcomeindex1.0000001.0000001.000000970.2178402.0000002.0000001.970274941.3768353.0000003.0000002.911925913.4982104.0000004.0000003.826175886.5978835.0000005.0000004.714355860.6868826.0000006.0000005.577884835.7717827.0000007.0000006.418266811.8551218.0000008.0000007.237073788.9358259.0000009.0000008.035939767.00961510.00000010.0000008.816549746.06939811.00000011.0000009.580631726.10565112.00000012.00000010.329950707.10678113.00000013.00000011.066301689.05946314.00000014.00000011.791506671.94896315.00000015.00000012.507409655.75943816.00000016.00000013.215871640.47421317.00000017.00000013.918772626.07603918.00000018.00000014.618005612.54732719.00000019.00000015.315478599.87036420.00000020.00000016.013115588.02751021.00000021.00000016.712852577.00137422.00000022.00000017.416644566.77497123.00000023.00000018.126463557.33186824.00000024.00000018.844302548.65630825.00000025.00000019.572177540.73332126.00000026.00000020.312130533.54882927.00000027.00000021.066233527.08972328.00000028.00000021.836591521.34394629.00000029.00000022.625347516.30055330.00000030.00000023.434687511.94977131.00000031.00000024.266841508.28303832.00000032.00000025.124091505.29305233.00000033.00000026.008773502.97379434.00000034.00000026.923284501.32055835.00000035.00000027.870085500.32997036.00000036.00000028.851705500.00000037.00000037.00000029.870745500.32997038.00000038.00000030.929885501.32055839.00000039.00000032.031885502.97379440.00000040.00000033.179587505.29305241.00000041.00000034.375921508.28303842.00000042.00000035.623908511.94977143.00000043.00000036.926656516.30055344.00000044.00000038.287368521.34394645.00000045.00000039.709336527.08972346.00000046.00000041.195945533.54882947.00000047.00000042.750669540.73332148.00000048.00000044.377064548.65630849.00000049.00000046.078771557.33186850.00000050.00000047.859503566.77497151.00000051.00000049.723039577.00137452.00000052.00000051.673215588.02751053.00000053.00000053.713912599.87036454.00000054.00000055.849039612.54732755.00000055.00000058.082520626.07603956.00000056.00000060.418272640.47421357.00000057.00000062.860183655.75943858.00000058.00000065.412088671.94896359.00000059.00000068.077741689.05946360.00000060.00000070.860781707.10678161.00000061.00000073.764701726.10565162.00000062.00000076.792808746.06939863.00000063.00000079.948181767.00961564.00000064.00000083.233629788.93582565.00000065.00000086.651641811.85512166.00000066.00000090.204335835.77178267.00000067.00000093.893407860.68688268.00000068.00000097.720070886.59788369.00000069.000000101.685002913.49821070.00000070.000000105.788279941.37683571.00000071.000000110.029319970.21784072.00000072.000000114.40681973.00000073.000000118.91869274.00000074.000000123.56201075.00000075.000000128.33294176.00000076.000000133.22669977.00000077.000000138.23749378.00000078.000000143.35847579.00000079.000000148.58171280.00000080.000000153.89814481.00000081.000000159.29757182.00000082.000000164.76863883.00000083.000000170.29883184.00000084.000000175.87449985.00000085.000000181.48086986.00000086.000000187.10209687.00000087.000000192.72131188.00000088.000000198.32069889.00000089.000000203.88157590.00000090.000000209.38450191.00000091.000000214.80938992.00000092.000000220.13564393.00000093.000000225.34229894.00000094.000000230.40818195.00000095.000000235.31208296.00000096.000000240.03292597.00000097.000000244.54996098.00000098.000000248.84294399.00000099.000000252.892334100.000000100.000000256.679483101.000000101.000000260.186812102.000000102.000000263.397998103.000000103.000000266.298140104.000000104.000000268.873915105.000000105.000000271.113717106.000000106.000000273.007785107.000000107.000000274.548305108.000000108.000000275.729490109.000000109.000000276.547645110.000000110.000000277.001199111.000000111.000000277.090718112.000000112.000000276.818892113.000000113.000000276.190498114.000000114.000000275.212342115.000000115.000000273.893171116.000000116.000000272.243575117.000000117.000000270.275863118.000000118.000000268.003921119.000000119.000000265.443068120.000000120.000000262.609882121.000000121.000000259.522034122.000000122.000000256.198107123.000000123.000000252.657416124.000000124.000000248.919823125.000000125.000000245.005559126.000000126.000000240.935051127.000000127.000000236.728749128.000000128.000000232.406971129.000000129.000000227.989751130.000000130.000000223.496706131.000000131.000000218.946909132.000000132.000000214.358779133.000000133.000000209.749988134.000000134.000000205.137380135.000000135.000000200.536901136.000000136.000000195.963552137.000000137.000000191.431350138.000000138.000000186.953301139.000000139.000000182.541391140.000000140.000000178.206582141.000000141.000000173.958826142.000000142.000000169.807082143.000000143.000000165.759343144.000000144.000000161.822671[/html]&&&&&&&画到图中如图三所示。图三中黑色实线代表投资的成本，红色实线对应的是得到的基金资产值。这两条线的值读y轴左轴。&&&&&&&&&&&&&&图中绿色线对应的是大盘指数，它的值读y轴右轴的读数。在这里用的是模型中的大盘指数，大盘先经过前36个月的熊市，从1000点下跌到500点；然后经过后72个月的牛市，从500点涨到1000点然后到2000点，最后经过36个月的熊市，从2000点下跌到1000点。&&&&&&&&&&&&&&同样，用“从1000点震荡之后回到1000点”这样的模型，是为了较好地得到一个比较基准，看基金定投在大盘“还原”之后，是能有所盈利还是会亏损。&&&&&&&&&&&&&&现在我们要比较的是红黑两根线的高低。从图三中可以看出，图三的前半段就是图一中的情形，在后半段，经过一个周期后，也就是12年后，还能有12%的盈利。&&&&&&&&&&&&&&同样，分析一下数据代表的物理意义。那么我们现在讨论的这个情形，对应的是什么“物理意义”呢？&&&&&&&&&&&&&&这个图中最关键一点其实是最后36个月的“暴跌”。也就是说对基金定投来说，越是到后面，因为投资的成本越大，大盘的涨跌会很影响收益的多少；前面一些月份的涨或者跌对资产总额的影响相对来说比较小。&&&&&&&&&&&&&&值得指出的是，本图中大盘的走势跟1993年至2005年中国股市大盘的实际走势非常相象。(参见第九部分；以及《十七年走势》一文。) 一个“从1000点震荡之后回到1000点”这样的模型，居然有12年的时间跟中国股市大盘的“实际走势”非常相象，也就是说有12年的时间基本上中国股市是在围绕一个中心点震荡，看到这个之后如果还有人在推销“平均年收益率15％”这个东东，我就真不知道该说什么好了。 &&&&&&&760)this.width=760" onclick="self.open(this.src);"galleryImg="no">
fish-eagle&&&&&&&&&&&&&&
(七) 基金定投在“先牛后熊再牛”市场中，走完全个市场周期情形&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&如前所述，我们选用的周期是12年；即144个月。&&&&&&&&&&&&&&matlab计算源程序为：&&&&&&&&&&&&&&function dingtou_4()&&&&&&&&&&&&&&% the program to calculate "dingtou" case&&&&&&&&&&&&&&DD=72;&&&&&&&&&&&&&&for ii=1:2*DD&&&&&&&index(ii)=1000*2^(sin(2*pi*ii/(2*DD)));&&&&&&&end&&&&&&&&&&&&&&a(1)=1;&&&&&&&for ii=2:2*DD&&&&&&&a(ii)=a(ii-1)*index(ii)/index(ii-1)+1;&&&&&&&end&&&&&&&&&&&&&&fp=fopen('dingtou_4.out','w');&&&&&&&fprintf(fp,'time invest outcome index\n');&&&&&&&for ii=1:2*DD&&&&&&&fprintf(fp,'%f %f %f %f\n',ii,ii,a(ii),index(ii));&&&&&&&end&&&&&&&fclose(fp);&&&&&&&&&&&&&&输出数据如下，其中第一列是时间(月数)，第二列是投资总额，第三列是基金的总资产值，第四列是每月对应的大盘指数。&&&&&&&[html]&&&&&&&timeinvestoutcomeindex1.0000001.0000001.0000002.0000002.0000002.0306373.0000003.0000003.0926094.0000004.0000004.1864425.0000005.0000005.3124756.0000006.0000006.4708457.0000007.0000007.6614718.0000008.0000008.8840449.0000009.00000010.13800810.00000010.00000011.42255611.00000011.00000012.73661112.00000012.00000014.07882413.00000013.00000015.44756614.00000014.00000016.84092215.00000015.00000018.25669416.00000016.00000019.69239917.00000017.00000021.14527518.00000018.00000022.61228919.00000019.00000024.09015120.00000020.00000025.57532621.00000021.00000027.06405422.00000022.00000028.55237523.00000023.00000030.03615024.00000024.00000031.51109225.00000025.00000032.97280226.00000026.00000034.41679727.00000027.00000035.83855028.00000028.00000037.23353029.00000029.00000038.59723930.00000030.00000039.92525631.00000031.00000041.21327532.00000032.00000042.45714833.00000033.00000043.65292234.00000034.00000044.79687935.00000035.00000045.88557136.00000036.00000046.91585237.00000037.00000047.88491138.00000038.00000048.79029339.00000039.00000049.62992340.00000040.00000050.40212541.00000041.00000051.10563342.00000042.00000051.73960043.00000043.00000052.30359944.00000044.00000052.79762345.00000045.00000053.22207946.00000046.00000053.57777647.00000047.00000053.86591148.00000048.00000054.08804949.00000049.00000054.24610150.00000050.00000054.34230151.00000051.00000054.37917352.00000052.00000054.35950653.00000053.00000054.28632154.00000054.00000054.16283955.00000055.00000053.99244956.00000056.00000053.77867257.00000057.00000053.52513558.00000058.00000053.23553359.00000059.00000052.91360660.00000060.00000052.56310461.00000061.00000052.18776862.00000062.00000051.79129863.00000063.00000051.37733864.00000064.00000050.94945265.00000065.00000050.51111066.00000066.00000050.06567167.00000067.00000049.61637368.00000068.00000049.16632569.00000069.00000048.71849570.00000070.00000048.27570971.00000071.00000047.84065072.00000072.00000047.41585273.00000073.00000047.003706970.21784074.00000074.00000046.606459941.37683575.00000075.00000046.226221913.49821076.00000076.00000045.864970886.59788377.00000077.00000045.524557860.68688278.00000078.00000045.206715835.77178279.00000079.00000044.913068811.85512180.00000080.00000044.645138788.93582581.00000081.00000044.404354767.00961582.00000082.00000044.192066746.06939883.00000083.00000044.009549726.10565184.00000084.00000043.858020707.10678185.00000085.00000043.738643689.05946386.00000086.00000043.652539671.94896387.00000087.00000043.600801655.75943888.00000088.00000043.584502640.47421389.00000089.00000043.604701626.07603990.00000090.00000043.662458612.54732791.00000091.00000043.758843599.87036492.00000092.00000043.894940588.02751093.00000093.00000044.071864577.00137494.00000094.00000044.290762566.77497195.00000095.00000044.552829557.33186896.00000096.00000044.859309548.65630897.00000097.00000045.211509540.73332198.00000098.00000045.610803533.54882999.00000099.00000046.058641527.089723100.000000100.00000046.556558521.343946101.000000101.00000047.106178516.300553102.000000102.00000047.709222511.949771103.000000103.00000048.367515508.283038104.000000104.00000049.082992505.293052105.000000105.00000049.857704502.973794106.000000106.00000050.693826501.320558107.000000107.00000051.593657500.329970108.000000108.00000052.559631500.000000109.000000109.00000053.594317500.329970110.000000110.00000054.700427501.320558111.000000111.00000055.880816502.973794112.000000112.00000057.138487505.293052113.000000113.00000058.476595508.283038114.000000114.00000059.898442511.949771115.000000115.00000061.407487516.300553116.000000116.00000063.007335521.343946117.000000117.00000064.701744527.089723118.000000118.00000066.494618533.548829119.000000119.00000068.390000540.733321120.000000120.00000070.392071548.656308121.000000121.00000072.505137557.331868122.000000122.00000074.733621566.774971123.000000123.00000077.082051577.001374124.000000124.00000079.555041588.027510125.000000125.00000082.157276599.870364126.000000126.00000084.893493612.547327127.000000127.00000087.768449626.076039128.000000128.00000090.786903640.474213129.000000129.00000093.953576655.759438130.000000130.00000097.273121671.948963131.000000131.000000100.750083689.059463132.000000132.000000104.388852707.106781133.000000133.000000108.193619726.105651134.000000134.000000112.168324746.069398135.000000135.000000116.316596767.009615136.000000136.000000120.641694788.935825137.000000137.000000125.146444811.855121138.000000138.000000129.833167835.771782139.000000139.000000134.703609860.686882140.000000140.000000139.758865886.597883141.000000141.000000144.999298913.498210142.000000142.000000150.424464941.376835143.000000143.000000156.033025970.217840144.000000144.000000161.822671[/html]&&&&&&&画到图中如图四所示。图四中黑色实线代表投资的成本，红色实线对应的是得到的基金资产值。这两条线的值读y轴左轴。&&&&&&&&&&&&&&图中绿色线对应的是大盘指数，它的值读y轴右轴的读数。在这里用的是模型中的大盘指数，大盘先经过前36个月的牛市，从1000点涨到2000点；然后经过后72个月的熊市，从2000点跌到1000点然后到500点，最后经过36个月的牛市，从500点上涨到1000点。&&&&&&&&&&&&&&同样，用“从1000点震荡之后回到1000点”这样的模型，是为了较好地得到一个比较基准，看基金定投在大盘“还原”之后，是能有所盈利还是会亏损。&&&&&&&&&&&&&&现在我们要比较的是红黑两根线的高低。从图四中可以看出，图四的前半段就是图二中的情形，在后半段，经过一个周期后，也就是12年后，还能有12%的盈利。&&&&&&&&&&&&&&同样，分析一下数据代表的物理意义。那么我们现在讨论的这个情形，对应的是什么“物理意义”呢？&&&&&&&&&&&&&&这个图中最关键一点其实是最后36个月的“暴涨”。也就是说对基金定投来说，越是到后面，因为投资的成本越大，大盘的涨跌会非常影响收益的多少；如果没有最后的大涨，基金基本上大部分时间处于亏损状态。从这个图里可以感受到，即使是定投，风险也是很大的；因此不要轻易将定投跟存银行比较。 &&&&&&&&&&&&&&760)this.width=760" onclick="self.open(this.src);"galleryImg="no">
(八) 定投债券的模拟计算&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&有人可能会觉得：在上面提到的模型中，投资完一个周期，在大盘回到原来点位的情况下，定投毕竟还是有12%的收益。&&&&&&&是的。&&&&&&&&&&&&&&为了供读者参考，这里给出定投债券的一个例子。假定债券的年收益率是5% (这是一个比较保守的数字，比方说购买国库券就差不多能达到这个收益。)仍取投资12年为例。&&&&&&&&&&&&&&matlab计算源程序为：&&&&&&&&&&&&&&function dingtou_5()&&&&&&&&&&&&&&% the program to calculate "dingtou" case&&&&&&&&&&&&&&DD=72;&&&&&&&&&&&&&&a(1)=1;&&&&&&&for ii=2:2*DD&&&&&&&a(ii)=a(ii-1)*(1.05)^(1/12)+1;&&&&&&&end&&&&&&&&&&&&&&fp=fopen('dingtou_5.out','w');&&&&&&&fprintf(fp,'time invest outcome\n');&&&&&&&for ii=1:2*DD&&&&&&&fprintf(fp,'%f %f %f\n',ii,ii,a(ii));&&&&&&&end&&&&&&&fclose(fp); &&&&&&&&&&&&&&程序中值得注意的是，每年5%的收益率，对应于每月的收益率是1.05的12次方根，再减去1。之所以指出这点，是为了让计算最可能地精确。&&&&&&&&&&&&&&输出数据如下，其中第一列是时间(月数)，第二列是投资总额，第三列是基金的总资产值。&&&&&&&[html]&&&&&&&timeinvestoutcome1.0000001.0000001.0000002.0000002.0000002.0040743.0000003.0000003.0122394.0000004.0000004.0245115.0000005.0000005.0409086.0000006.0000006.0614457.0000007.0000007.0861408.0000008.0000008.1150109.0000009.0000009.14807110.00000010.00000010.18534211.00000011.00000011.22683812.00000012.00000012.27257813.00000013.00000013.32257814.00000014.00000014.37685515.00000015.00000015.43542816.00000016.00000016.49831417.00000017.00000017.56553018.00000018.00000018.63709519.00000019.00000019.71302420.00000020.00000020.79333821.00000021.00000021.87805222.00000022.00000022.96718623.00000023.00000024.06075724.00000024.00000025.15878425.00000025.00000026.26128426.00000026.00000027.36827627.00000027.00000028.47977728.00000028.00000029.59580829.00000029.00000030.71638530.00000030.00000031.84152731.00000031.00000032.97125332.00000032.00000034.10558233.00000033.00000035.24453334.00000034.00000036.38812335.00000035.00000037.53637336.00000036.00000038.68930137.00000037.00000039.84692638.00000038.00000041.00926739.00000039.00000042.17634440.00000040.00000043.34817541.00000041.00000044.52478142.00000042.00000045.70618143.00000043.00000046.89239344.00000044.00000048.08343945.00000045.00000049.27933746.00000046.00000050.48010747.00000047.00000051.68576948.00000048.00000052.89634349.00000049.00000054.11184950.00000050.00000055.33230851.00000051.00000056.55773952.00000052.00000057.78816253.00000053.00000059.02359854.00000054.00000060.26406755.00000055.00000061.50959156.00000056.00000062.76018857.00000057.00000064.01588158.00000058.00000065.27669059.00000059.00000066.54263560.00000060.00000067.81373861.00000061.00000069.09001962.00000062.00000070.37150163.00000063.00000071.65820364.00000064.00000072.95014765.00000065.00000074.24735566.00000066.00000075.54984867.00000067.00000076.85764868.00000068.00000078.17077569.00000069.00000079.48925370.00000070.00000080.81310271.00000071.00000082.14234472.00000072.00000083.47700273.00000073.00000084.81709874.00000074.00000086.16265375.00000075.00000087.51369176.00000076.00000088.87023277.00000077.00000090.23230178.00000078.00000091.59991879.00000079.00000092.97310880.00000080.00000094.35189281.00000081.00000095.73629382.00000082.00000097.12633483.00000083.00000098.52203984.00000084.00000099.92343085.00000085.000000101.33053086.00000086.000000102.74336487.00000087.000000104.16195388.00000088.000000105.58632189.00000089.000000107.01649390.00000090.000000108.45249291.00000091.000000109.89434092.00000092.000000111.34206493.00000093.000000112.79568594.00000094.000000114.25522995.00000095.000000115.72071896.00000096.000000117.19217997.00000097.000000118.66963498.00000098.000000120.15310999.00000099.000000121.642628100.000000100.000000123.138215101.000000101.000000124.639895102.000000102.000000126.147694103.000000103.000000127.661635104.000000104.000000129.181744105.000000105.000000130.708047106.000000106.000000132.240567107.000000107.000000133.779332108.000000108.000000135.324365109.000000109.000000136.875694110.000000110.000000138.433342111.000000111.000000139.997337112.000000112.000000141.567703113.000000113.000000143.144468114.000000114.000000144.727656115.000000115.000000146.317294116.000000116.000000147.913409117.000000117.000000149.516027118.000000118.000000151.125173119.000000119.000000152.740876120.000000120.000000154.363161121.000000121.000000155.992056122.000000122.000000157.627587123.000000123.000000159.269781124.000000124.000000160.918666125.000000125.000000162.574269126.000000126.000000164.236616127.000000127.000000165.905737128.000000128.000000167.581657129.000000129.000000169.264405130.000000130.000000170.954010131.000000131.000000172.650497132.000000132.000000174.353897133.000000133.000000176.064236134.000000134.000000177.781544135.000000135.000000179.505848136.000000136.000000181.237177137.000000137.000000182.975559138.000000138.000000184.721025139.000000139.000000186.473601140.000000140.000000188.233317141.000000141.000000190.000203142.000000142.000000191.774288143.000000143.000000193.555600144.000000144.000000195.344169[/html]&&&&&&&&&&&&&&画到图中如图五所示。图五中黑色实线代表投资的成本，红色实线对应的是得到的基金资产值。&&&&&&&&&&&&&&现在我们要比较的是红黑两根线的高低。当然，在这种情形下，是没有任何风险的，红线一直高于黑线；而且投资完12年后，大约有36%的收益。应该说是要优于上面六七两部分的情形的(需要指出的是，在六七两部分中都假定了大盘必须返回1000点)。 &&&&&&&&&&&&&&760)this.width=760" onclick="self.open(this.src);"galleryImg="no">
(九) 基金定投在“1993年-2005年的中国实际”市场中的情形&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&本节对基金定投在“1993年-2005年的中国实际”市场中的情形，进行了模拟计算。&&&&&&&&&&&&&&如我在拙文《中国股市十七年的基金计算机模拟》中指出的，中国股市开始的两年的大盘数据对于研究基金和计算机模拟来说，是需要摈弃不能采用的。其原因有二：第一，当时是“开市”，开市的事估计将来基本上永远也不会再发生了；第二，当时的股票数量很少，影响范围也小。不失一般性，我取最起始的投资日为日，是一个比较合理的选择。&&&&&&&&&&&&&&为什么本节中要选择1993年至2005年这一时间段呢？因为第一，这一时间段涵盖了中国股市17年历史中的13年时间，应该具有很大的代表性；第二，这段时间的中国股市实际大盘走势，非常象本文中第六部分讨论过的“想象出来或者说塑造出来”的大盘走势；第三，这段时间过后就是“异常的”大牛市，分析这段时间，对于“正常”市场，普通投资者来说，应该具有参考意义。如前言中所述，本文的目的是为了“看看基金定投的表现”而不是“有意抬高或贬低定投”，因此我不会“选择性”地挑选数据，而会对于涵盖了最近大牛市的市场，在下一节也做计算。&&&&&&&&&&&&&&matlab计算源程序为：&&&&&&&&&&&&&&function dingtou_6()&&&&&&&&&&&&&&% the program to calculate "dingtou" case&&&&&&&&&&&&&&fp=fopen('dingtou_6.in','r');&&&&&&&Indata=fscanf(fp,'%f',[1,inf]); % monthly Shanghai index, starting from 1993&&&&&&&fclose(fp);&&&&&&&I&&&&&&&count=length(Indata)&&&&&&&&&&&&&&for ii=1:count&&&&&&&time(ii)=1993+(ii-1)/12; % starting from year 1993&&&&&&&index(ii)=Indata(1,ii); % Shanghai index&&&&&&&end&&&&&&&&&&&&&&a(1)=1;&&&&&&&for ii=2:count&&&&&&&a(ii)=a(ii-1)*index(ii)/index(ii-1)+1;&&&&&&&end&&&&&&&&&&&&&&fp=fopen('dingtou_6.out','w');&&&&&&&fprintf(fp,'time invest outcome index\n');&&&&&&&for ii=1:count&&&&&&&fprintf(fp,'%f %f %f %f\n',time(ii),ii,a(ii),index(ii));&&&&&&&end&&&&&&&fclose(fp);&&&&&&&输出数据如下，其中第一列是时间(年份)，第二列是投资总额，第三列是基金的总资产值，第四列是不同时间对应的大盘指数。&&&&&&&&&&&&&&[html]&&&&&&&timeinvestoutcomeindex1.0000001.000000780.3900002.0000002.5357453.0000003.8349194.0000003.650081925.9100005.0000006.3565216.0000005.376278935.4800007.0000006.7875968.0000006.938481881.0700009.0000008.053536895.68000010.0000009.004891890.27000011.0000009.241731814.82000012.00000012.171127984.93000013.00000011.303561833.80000014.00000011.442033770.25000015.00000012.452878770.98000016.00000012.378446704.46000017.00000011.412191592.56000018.00000011.713084556.26000019.00000010.881770469.29000020.0000008.742847333.92000021.00000021.561871785.33000022.00000022.721664791.15000023.00000019.810889654.98000024.00000021.676243683.59000025.00000021.543583647.87000026.00000019.707772562.59000027.00000020.240816549.26000028.00000024.839692646.92000029.00000023.267486579.93000030.00000029.105300700.51000031.00000027.199798630.58000032.00000031.002251695.55000033.00000033.264538723.87000034.00000034.198365722.43000035.00000034.956468717.32000036.00000032.243573641.13000037.00000028.926526555.29000038.00000028.991463537.34000039.00000030.832601552.93000040.00000032.025538556.39000041.00000040.207239681.16000042.00000038.993114643.65000043.00000049.722460804.25000044.00000051.849523822.48000045.00000052.058996809.94000046.00000057.274159875.52000047.00000064.893736976.71000048.00000069.63038649.00000062.815632917.02000050.00000067.084439964.74000051.00000073.33651552.00000088.03771953.000000100.38488954.00000093.56513155.00000092.02357456.00000088.56985957.00000091.89993958.00000083.59148259.00000090.91466060.00000088.77528961.00000094.01841262.00000097.28679063.00000096.98370464.000000100.91605265.000000110.06964666.000000116.62130467.000000111.67123768.000000110.81255169.00000097.78627570.000000106.59662871.000000105.46999972.000000109.07878673.000000101.27147574.000000101.20903975.00000098.23264176.000000105.35680677.000000102.97880178.000000118.53099279.000000157.52739680.000000150.32476881.000000153.73435782.000000149.40365583.000000144.11247484.000000138.44687985.000000132.84856686.000000150.22108387.000000168.79548288.000000178.22649589.000000182.80048990.000000189.59712291.000000193.95563992.000000204.55529293.000000205.31874794.000000195.03901595.000000201.25970196.000000213.47768097.000000214.77357498.000000214.95839099.000000204.882716100.000000221.945551101.000000223.617865102.000000234.536834103.000000236.050802104.000000205.367423105.000000197.150957106.000000190.705153107.000000183.525298108.000000190.915986109.000000180.773331110.000000164.825797111.000000169.476659112.000000179.280064113.000000187.417062114.000000171.333482115.000000196.865889116.000000190.179898117.000000191.352362118.000000182.593118119.000000175.036194120.000000165.589756121.000000160.612296122.000000177.300195123.000000179.301470124.000000180.423914125.000000182.451957126.000000190.350158127.000000181.893732128.000000180.426037129.000000174.735537130.000000168.999154131.000000167.667807132.000000174.751252133.000000188.235807134.000000201.016262135.000000212.674081136.000000222.123555137.000000204.499111138.000000199.632990139.000000181.226410140.000000180.547764141.000000175.798681142.000000183.956066143.000000174.925212144.000000178.604977145.000000169.711415146.000000160.704270147.000000177.100231148.000000161.182141149.000000159.167925150.000000146.654820151.000000150.447613152.000000151.738504153.000000163.914723154.000000163.901180155.000000155.995620156.000000157.914903157.000000167.792822[/html]&&&&&&&画到图中如图六所示。图六中黑色实线代表投资的成本，红色实线对应的是得到的基金资产值。这两条线的值读y轴左轴。&&&&&&&&&&&&&&图中绿色线对应的是沪市大盘指数，它的值读y轴右轴的读数。值得指出的是，在起始投资日日，大盘指数是780点；在投资终止日日，大盘指数是1161点。&&&&&&&&&&&&&&细心的基友们可以对比一下，图六跟图三是多么的相似！特别是这两个图中的红线，简直是一个模子倒出来的！倒好象是我在图三中，对图六的曲线进行了平滑处理一般！&&&&&&&&&&&&&&简而言之，图三，也就是说本文第六部分中用的如此“简单”的一个模型，竟然很大程度上相当“精准”地描述了大家一致认为几乎不可预测的13年的中国实际股市。这个结果，连我自己看了都大吃一惊。&&&&&&&&&&&&&&或许，变幻莫测的股市，还真有那么点规律可循。&&&&&&&&&&&&&&言归正传。比较图六中黑线和红线，我们发现，做了定投13年之后，且不管中间经过了什么样的起伏跌宕，起始投资日日的大盘指数是780点，是低于投资终止日日大盘指数是1161点的。我们看到的是，定投这么多年下来，其收益几乎是零。&&&&&&&&&&&&&&多少也有点让人吃惊吧？ &&&&&&&760)this.width=760" onclick="self.open(this.src);"galleryImg="no">
(十) 基金定投在“1993年-2007年的中国实际”市场中的情形&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&本节对基金定投在“1993年-2007年的中国实际”市场中的情形，进行了模拟计算。&&&&&&&&&&&&&&现在将2006年和2007年的大牛市包括进来。在计算之前，不需要计算我们就可以预测，如果是从1993年就开始投资，这么多年累积的本钱该有多少！这笔钱在大牛市中当然会获得收益；相反，在大牛市本身中也就是在2006年至2007年这两年内投进去的钱，只是占很少的一部分了。&&&&&&&&&&&&&&matlab计算源程序跟上节大致相同，只是输入数据不一样。程序从略。&&&&&&&&&&&&&&输出数据如下，其中第一列是时间(年份)，第二列是投资总额，第三列是基金的总资产值，第四列是不同时间对应的大盘指数。&&&&&&&[html]&&&&&&&timeinvestoutcomeindex1.0000001.000000780.3900002.0000002.5357453.0000003.8349194.0000003.650081925.9100005.0000006.3565216.0000005.376278935.4800007.0000006.7875968.0000006.938481881.0700009.0000008.053536895.68000010.0000009.004891890.27000011.0000009.241731814.82000012.00000012.171127984.93000013.00000011.303561833.80000014.00000011.442033770.25000015.00000012.452878770.98000016.00000012.378446704.46000017.00000011.412191592.56000018.00000011.713084556.26000019.00000010.881770469.29000020.0000008.742847333.92000021.00000021.561871785.33000022.00000022.721664791.15000023.00000019.810889654.98000024.00000021.676243683.59000025.00000021.543583647.87000026.00000019.707772562.59000027.00000020.240816549.26000028.00000024.839692646.92000029.00000023.267486579.93000030.00000029.105300700.51000031.00000027.199798630.58000032.00000031.002251695.55000033.00000033.264538723.87000034.00000034.198365722.43000035.00000034.956468717.32000036.00000032.243573641.13000037.00000028.926526555.29000038.00000028.991463537.34000039.00000030.832601552.93000040.00000032.025538556.39000041.00000040.207239681.16000042.00000038.993114643.65000043.00000049.722460804.25000044.00000051.849523822.48000045.00000052.058996809.94000046.00000057.274159875.52000047.00000064.893736976.71000048.00000069.63038649.00000062.815632917.02000050.00000067.084439964.74000051.00000073.33651552.00000088.03771953.000000100.38488954.00000093.56513155.00000092.02357456.00000088.56985957.00000091.89993958.00000083.59148259.00000090.91466060.00000088.77528961.00000094.01841262.00000097.28679063.00000096.98370464.000000100.91605265.000000110.06964666.000000116.62130467.000000111.67123768.000000110.81255169.00000097.78627570.000000106.59662871.000000105.46999972.000000109.07878673.000000101.27147574.000000101.20903975.00000098.23264176.000000105.35680677.000000102.97880178.000000118.53099279.000000157.52739680.000000150.32476881.000000153.73435782.000000149.40365583.000000144.11247484.000000138.44687985.000000132.84856686.000000150.22108387.000000168.79548288.000000178.22649589.000000182.80048990.000000189.59712291.000000193.95563992.000000204.55529293.000000205.31874794.000000195.03901595.000000201.25970196.000000213.47768097.000000214.77357498.000000214.95839099.000000204.882716100.000000221.945551101.000000223.617865102.000000234.536834103.000000236.050802104.000000205.367423105.000000197.150957106.000000190.705153107.000000183.525298108.000000190.915986109.000000180.773331110.000000164.825797111.000000169.476659112.000000179.280064113.000000187.417062114.000000171.333482115.000000196.865889116.000000190.179898117.000000191.352362118.000000182.593118119.000000175.036194120.000000165.589756121.000000160.612296122.000000177.300195123.000000179.301470124.000000180.423914125.000000182.451957126.000000190.350158127.000000181.893732128.000000180.426037129.000000174.735537130.000000168.999154131.000000167.667807132.000000174.751252133.000000188.235807134.000000201.016262135.000000212.674081136.000000222.123555137.000000204.499111138.000000199.632990139.000000181.226410140.000000180.547764141.000000175.798681142.000000183.956066143.000000174.925212144.000000178.604977145.000000169.711415146.000000160.704270147.000000177.100231148.000000161.182141149.000000159.167925150.000000146.654820151.000000150.447613152.000000151.738504153.000000163.914723154.000000163.901180155.000000155.995620156.000000157.914903157.000000167.792822158.000000182.809519159.000000189.764397160.000000190.657757161.000000212.498972162.000000243.167559163.000000248.747045164.000000240.899188165.000000248.756927166.000000263.821718167.000000277.704032168.000000318.184151169.000000406.514317170.000000424.360046171.000000439.787440172.000000487.025822173.000000588.565776174.000000630.687406175.000000587.343696176.000000688.316797177.000000804.439356178.000000856.842631179.000000919.952649180.000000753.641482181.000000790.221401[/html]&&&&&&&画到图中如图七所示。图七中黑色实线代表投资的成本，红色实线对应的是得到的基金资产值。这两条线的值读y轴左轴。&&&&&&&&&&&&&&图中绿色线对应的是沪市大盘指数，它的值读y轴右轴的读数。值得指出的是，在起始投资日日，大盘指数是780点；在投资终止日日，取的大盘指数是5101点。&&&&&&&&&&&&&&我们分析一下这个图对应的物理意义，发现其最终不过是前面13年一直投资进来的钱遇上这个大牛市发了威。客观地说，这并不是“定投”的功劳：如果前面13年一直投资到别的地方，从1993年坚持到2005年底，一般应该是会有盈利而不会是象图六中所示“仅仅是保本”的；将这些“更多”的钱投入到年的牛市中，得到的最终产值应该会比790.22更高。也就是说，图七中看到的这些盈利，应该归功到大牛市环境而不是到定投上。&&&&&&&&&&&&&&如果股市又熊下来，根据前面的分析，大概定投的总资产会跌得很快；当然，因为股市数据只是截止到目前的牛市，自然也就没有数据进行更将来的估算了。不过定性的结论应该是不会错的。&&&&&&&760)this.width=760" onclick="self.open(this.src);"galleryImg="no">
(十一) 基金定投在“2006年-2007年的中国实际”市场中的情形&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&如果除去1993年至2005年投资的本钱，就算是从本轮牛市开始(日)就进行定投，结果会怎么样呢？&&&&&&&出于严谨，本节对基金定投在“2006年-2007年的中国实际”市场中的情形，进行了模拟计算。&&&&&&&&&&&&&&matlab计算源程序跟上节大致相同，只是输入数据不一样。程序从略。&&&&&&&&&&&&&&输出数据如下，其中第一列是时间(年份)，第二列是投资总额，第三列是基金的总资产值，第四列是不同时间对应的大盘指数。&&&&&&&[html]&&&&&&&timeinvestoutcomeindex1.0000001.0000002.0000002.0835363.0000003.1514054.0000004.1496345.0000005.6032406.0000007.3855517.0000008.5246408.0000009.2214219.00000010.48393010.00000012.07669411.00000013.66639512.00000016.60929413.00000022.16795014.00000024.08657815.00000025.90547416.00000029.62912417.00000036.74565918.00000040.31298719.00000038.47857620.00000046.02810221.00000054.72640722.00000059.22339723.00000064.51632824.00000053.78278725.00000057.321909[/html]&&&&&&&画到图中如图八所示。图八中黑色实线代表投资的成本，红色实线对应的是得到的基金资产值。这两条线的值读y轴左轴。&&&&&&&&&&&&&&图中绿色线对应的是沪市大盘指数，它的值读y轴右轴的读数。值得指出的是，在起始投资日日，大盘指数是1161点；在投资终止日日，取的大盘指数是5101点。&&&&&&&&&&&&&&我们分析一下这个图对应的物理意义，发现大盘指数在投资截止日是投资起始日的4.4倍，增长了340%；总资产在投资截止日是投资成本的2.12倍，仅增长了112%。虽然考虑到总投资额是随着时间线性增加的，应该看到总资产增长了112%不到大盘增长的一半 (170%)。 &&&&&&&760)this.width=760" onclick="self.open(this.src);"galleryImg="no"> &&&&&&&&&&&&&&(十二)讨论和分析&&&&&&&&&&&&&&现在摆在我们面前的问题就是：为什么被基金公司说得好得不得了的投资理念“基金定投”：&&&&&&&定投的优点就是“大盘涨了，您的钱涨了；大盘跌了，您相当于是低位加了仓。”&&&&&&&&&&&&&&会在程序计算下显得如此不济呢？(我对程序进行过逼近情况下的验算，应该是不会有错误的；而且写这么简单的程序，我犯错误的可能性应该是极小的。)&&&&&&&&&&&&&&经过我仔细分析，才发现上述论断“大盘涨了，您的钱涨了；大盘跌了，您相当于是低位加了仓。”的欺骗性：它是有选择地夸大了对定投有利的一面的东西，而有选择地回避了不利的一面的东西。&&&&&&&&&&&&&&因为定投完全可以这样理解：大盘跌的时候，你的总资产总在减少；大盘涨的时候，你每次投资的成本都在增加。&&&&&&&&&&&&&&后半段“大盘涨的时候，你每次投资的成本都在增加。”应该就是对第十一节中，在2006年-2007年大牛市中投资，“总资产增长了112%不到大盘增长的一半 (170%)”的最好注解。&&&&&&&&&&&&&&(十三) 结论&&&&&&&&&&&&&&在做结论之前，需要指出的是，本文中以上的所有讨论和计算，都是基于对“全股票型基金而且是100%股票仓位”下进行的计算；基金的表现既不优于大盘，也不劣于大盘，恰好跟大盘一致。&&&&&&&&&&&&&&还需要指出的是，在大牛市中，固然大多数基金跑不赢大盘(至少很多基金受到允许股票仓位的限制)，然而在熊市中，基金跑赢大盘是很容易的事情的 --- 比方说熊市中不买股票，至少不会亏本，就是跑赢大盘了 (对基金最低股票仓位有较高要求的除外)。&&&&&&&&&&&&&&写到这里，本文的结论应该是水到渠成的事情：模拟计算的结果并不支持基金定投；定投除了具有貌似的优点“大盘涨了，您的钱涨了；大盘跌了，您相当于是低位加了仓。”之外，还具有这样的缺点：“大盘跌的时候，你的总资产总在减少；大盘涨的时候，你每次投资的成本都在增加。”&&&&&&&&&&&&&&特别是对指数基金和纯股票型基金进行定投，模拟计算表明其是没有优势的。如果一定要定投的话，选个债券比例比较重的主动型基金吧。&&&&&&&&&&&&&&
我得出了不同的结论，跟贴在三点兄的帖子里。&&&&&&&http://www.taoguba.com.cn/Article/1000/S/313787&&&&&&&当时计算的excel，发在锦绣，感兴趣的朋友可以去找一下，欢迎指正。&&&&&&&
十年定投，总收益率是55.4%，其对应的年均收益率是&8.66%。&&&&&&&上述表明，无论是“长期持有基金十年”，还是“定期定额投资十年”，平均看来，基本上它们能得到的是中国经济的平均增长率，而且两者是一致的。持有的年数越多，风险就越小，这在两者也是一致的。从风险上看，“定期定额投资十年”只相当于“长期持有基金五年半”；从平均收益率上看，“定期定额投资”并不比简单地“长期持有基金”有更高的年收益率。
好帖。但是也不能因此抹杀基金定投。其实严格来讲基金定投，特别是指数基金定投是有前提假设的，那就是在一个长周期里，股指总的来说是涨的，而且平均年增长率要高于债券和房产，因为人类经济一直在发展中，而且成分指自动淘汰衰退公司，引入成长的公司。我理解很多书中推荐指数定投是基于这个前提的，如果基金公司有脱离于此的粉饰那该帖是很好的反驳。&&&&&&&&&&&&&&当然，如果运气不好，碰上较长的经济衰退期，那么指数定投当然也不灵光。
何苦来呢，洋洋洒洒，我从来不看，历来我反对基金定投，有研究定投的精力还不如研究如何做好大波段，我去年11月就成功在银行组织一位大姐（你们可能应叫大妈），买基金，用的方法就是告诉她简单判断大盘买卖点，从而买卖基金，就在银行工作人员眼皮底下把活儿做完了，多爽，杭州人有福了
打错了，组织是阻止二字
定投的优点是让那些弱势投资者能够坚持买入。－－－而这群人，他们一般在股票或者指数较便宜或者最便宜的时候是强烈得拒绝买入的。&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&定投真正发挥威力，完成基金公司鼓吹的那样实现个人财富梦想，需要三条：&&&&&&&1）你定投的对象是类似于巴菲特般的资产管理者&&&&&&&2）你定投的市场，经历了一场波澜壮阔的超大牛市&&&&&&&3）在你长期定投后，终于遇到的那个超大牛市的高位，你把你过去几十年的投资，全都象倒马桶那样统统一股脑儿倒出去。&&&&&&&&&&&&&&－－－&&&&&&&&&&&&&&关于定投的优势的争论目前开始出现，并且上升势头很猛。这是好事。&&&&&&&&&&&&&&－－－但是我觉得很可悲的是：无论如何，目前2000点左右的位置，作为定投，比一年前的6000点更为合理－－－虽然人们现在在批评定投，而那时候，人们对此懵懂无知
这一年来&我都觉得定投是最好的买基方法.&&&&&&&突然一夜间,&你们却说这个方法不灵了.&难道我要像买卖股票一样买卖基金吗?&&&&&&&退一步讲,&即使定投不是买基的最好方法,&它能算得上是第二好的方法吗?&如果是的话,&那我们还是可以定投的.&&&&&&&&&&&&&&
如果模拟中用的是HS300或者50指数结果会不会不一样&？&&&&&&&&&&&&&&毕竟这两个指数代表了市场内优秀的公司，应该得到高于大盘的回报的&&&&&&&&&&&&&&但我矛盾的是，
这样的公司进了50指数，除了把指数砸下来以外好像没什么好结果，诶
长期定投货币基金及债券基金是很好的储蓄替代品，且能取得略高的收益；定投股基在国内条件尚不成熟，不必尝试。
实际上，国内已经出现了一批类似巴菲特的长期优秀投资标的。&&&&&&&&&&&&&&摘录几个数据：&&&&&&&&&&&&&&日－》日&&&&&&&&&&&&&&&各A股基础市场分类指数基本在－10％到＋10％之间，大致持平&&&&&&&&&&&&&&以几只2000年前成立老的封闭式基金为例，其净值增长为：&&&&&&&&&&&&&&金泰：＋139％&&&&&&&开元：＋187％&&&&&&&裕阳：＋168％&&&&&&&兴华：＋215％&&&&&&&安信：＋151％&&&&&&&泰和：＋178％&&&&&&&天元：＋155％&&&&&&&裕隆：＋204％&&&&&&&安顺：＋186％&&&&&&&&&&&&&&其他还有很多不一一列举了。&&&&&&&&&&&&&&这就是中国的巴飞。
定投的目标，就应该是这类东西，其中的长期佼佼者。
即使是短期业绩考量，也是支持上述结论的。&&&&&&&&&&&&&&从日－》日&&&&&&&&&&&&&&各A股基础市场指数涨幅在&－55％到－65％不等，约等于－60％吧。&&&&&&&&&&&&&&而上述的几只封基，改段时间净值增长率为：&&&&&&&&&&&&&&安顺：－24％&&&&&&&兴华：－27％&&&&&&&安信：－30％&&&&&&&开元：－31％&&&&&&&泰和：－31％&&&&&&&裕隆：－32％&&&&&&&金泰：－34％&&&&&&&裕阳：－36％&&&&&&&天元：－41％&&&&&&&&&&&&&&没有一只输给基础市场。其中佼佼者，如安顺，兴华这类，其管理的净值损失，仅基础市场指数跌幅的一半都不到。
这类标的&&&&&&&&&&&&&&他们的资产运营，具有多种因素结合的特点&&&&&&&&&&&&&&其中，&&&&&&&A）债券的硬收入&&&&&&&B）股市大起大落背景下的主动性的高抛低吸运作的技巧性收入&&&&&&&C）跟随指数的长期被动性持有的中性收入&&&&&&&D）政策性的新股优先配售的额外收入&&&&&&&E）强制分红条款造成的制度化的超级利益输入
似乎封闭式基金是一块金矿。我想原因应该是他的高折价，在涨势中有强大的杠杆效应。&&&&&&&&&&&&&&定投就是图省心。假如要定投不如投国债。&&&&&&&什么时候将国债换为封基。是一个好问题。我想大的方向应该是国债收益较低，且持续一段时间之后。
实际上，从指数投资角度来说，封基，尤其是上面提到的长期巴飞类型的封基，即使他没有折价也是很值得投资的。&&&&&&&&&&&&&&楼上讨论到主动性投资，这个可能就见仁见智了。前提是需要你能够区分基础市场的牛熊，其实这时候你几乎已经富可敌国了。
我想，我今后的努力方向应该是尽可能得减少投资对主动性的要求，而获得不菲的无风险回报。
鱼兄能否授我以渔？&&&&&&&&&&&&&&推荐几个关于封闭基金的网站什么的，我学习一下。&&&&&&&&&&&&&&一开始就是在银行定投股票基金，后来认识到股票几乎不能战胜指数就改买指数基金；银行手续费狂高就改为股票账户手动买卖，也算培养一下波动的感觉；看过这个文章，对指数基金的定投信念也有动摇；开始考虑封闭基金了。&&&&&&&&&&&&&&鱼兄方便的话就指点一二把，多谢了
优秀的投资应该是建立在成功的策略的基础上的。&&&&&&&&&&&&&&在人们普遍忽视或者普遍误解的地方，找到属于你的旱涝保收的金矿。&&&&&&&&&&&&&&而不应该是一味追求在人群中以高超的技巧参与肉搏砍杀而获得利润。－－－即使你武功很高，也应该正视自己当前的不足，和过去成功的偶然性。&&&&&&&&&&&&&&这样才能长期不被市场消灭。因为高超的技能只能让你赢在一时，而优秀的策略却可以保你基业长青。
和讯基金大家谈里面可以学到一些东西&&&&&&&&&&&&&&不过也是良莠不齐的。要自己慢慢体会。&&&&&&&&&&&&&&定投指数基金确实比买股票要强很多，但是如此巴非特性质的标的，还打折出售，不投他们，却投指数，这事就显得不理性了。&&&&&&&&&&&&&&实际上，投封基构成对投指数的完美套利的。&&&&&&&&&&&&&&
从长期绩效来看，优秀的封基从诞生起，一直都时刻跑赢市场上最牛的指数。&&&&&&&&&&&&&&不是小幅跑赢。是大幅跑赢最牛的指数。&&&&&&&&&&&&&&同时，购买指数基金，没有任何折扣。购买较好的封基，目前还有25％的折扣。&&&&&&&&&&&&&&管理费，指数基金较低，封基较高。管理费＋托管行收费，封基一般都在每年1.75％。但也就仅仅高了这么一点。比起跑赢指数上百个百分点来说，实在是很超值的了。&&&&&&&&&&&&&&
我是07年一月入行的，对证券市场的认识很肤浅。到现在总的亏损额度在25%左右。&&&&&&&&&&&&&&当年恍惚间听说了一个封闭基金的道德风险，说基金公司会牺牲封闭基金收益来给开放基金托盘，偏听偏信，就再也没关注过封闭基金。07-08这两年却是见识了开放基金的愚蠢，决心向封闭基金迈进。&&&&&&&&&&&&&&另外看了鱼兄的帖，以为鱼兄第一追求的应该是确定性，不知道理解对不对&&&&&&&
在低的点位&持续性的买入优质封基&&&&&&&这也不能算定投吧&&&&&&&&&可以理解为资金管理&&&主要是避免人主观对底部判断的不确定性导致的爆仓&&&&&&&&&&&&&&
封闭式基金的操作战略（鱼鹰版本）&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&1）让你的帐户满仓封闭式基金，以此来长期跟踪指数的增长&&&&&&&2）在你有认为有100％把握指数会暴跌之前，让你的帐户至少一半的仓位（我个人建议60％）脱离指数，这部分仓位转化为现金在场外等待。&&&&&&&3）当你判断正确，指数大幅下跌后（－30％～－90％之间），任何时候，你不再有100％的把握保证指数还会下跌的时候，你把你曾经卖出的仓位买回来。赚到你的相对指数的超额利润。&&&&&&&4）如果你判断错误，反思后你觉得并没有100％把握指数会暴跌，那么你止损买回。如果你还是有100％把握指数会暴跌，那么继续等待。&&&&&&&5）所有的时间内，只要有持仓，持仓的都必须是最优质的封基。&&&&&&&6）折价率很重要，尤其是优质封基的折价。但折价率不是一切，优质封基的折价也许仅比劣质封基的折价少5％，而这5％，10年后，很可能带来150％的帐户增长率差别。&&&&&&&7）牛市末最后一次的大规模分红，分红款切不可再投资。&&&&&&&8）量力而行
以上几点，保证了你的帐户将优于指数三个档次。&&&&&&&1）折价率给与的长期投资超额利润&&&&&&&2）优质封基的资产运作的贡献给你超额利润&&&&&&&3）赚到份额获得的超额利润