构造唯一指标衡量基金业绩
由于基金经理这个“人”的因素存在，导致基金业绩评价比复杂，评价基金经理有很多维度、很多指标，有的维度用来衡量风格择时能力，有的指标用来衡量选股能力，有没有一个指标能够综合衡量基金经理的实力，只用这一个指标即可完成对其“真实力”的评价，并且这个指标不是务虚的，是能够根据其数值有效预测基金的未来收益？这个指标是存在的，我们根据多年经验，参考大量文献，发现基于基金日频收益序列的多基金截面残差重抽样方法定义的“真实力”指标能够达到预测未来收益、优选基金的目标。这个话题我们曾经讨论过，再次讨论是因为模型在准确性和实用价值方面有重大改进。
指标构造的想法
Alpha代表基金经理的超额收益，常被认为衡量投资能力的指标。该指标通过收益率序列和因子回归得来，有两个问题，一是估计问题，统计计算都有置信区间的说法，所以两个alpha数字相差不大的情况下，无法分出胜负，不能够为基金选择提供有价值信息；第二个问题是，不同基金获得alpha的方式是不同的，获得alpha的时间段也可能不同，即便alpha大小相同，两个基金经理的能力也是不一样的。单从alpha这个单一指标来评价基金不妥当。
怎么解决？第一个讲的是统计估计问题，统计问题用统计学方法解决。历史区间当作一个样本，估计出一个数字，可能不准确，可以通过Bootstrap重抽样来解决，通过不断抽取不同的子区间，来获得多个样本，生成多个虚拟收益序列。第二个问题讲的是，不同基金经理获得alpha的时间段可能不同，有的基金经理把握了年初的成长行情，有的是把握了年末的周期行情，这种情况下，alpha数字相同，但这两个基金经理风格完全不同，放在一起比较不科学。所以，最好是基金经理每一天业绩都要和别的基金经理作比较，而且要选取每一天优秀的基金去跟他比，这是个金融问题，涉及到算法的构造，是本文的核心，我们在这里大概讲述了思路的起源。
“真实力”指标效果良好
我们选普通股票型基金作为样本，考察每年前5%基金真实力指标与下一年收益率的关系。
风险提示：本报告结论完全基于公开的历史数据进行统计、测算，文中部分数据有一定滞后性，同时存在第三方数据提供不准确风险；模型均基于历史数据得到的统计结论且模型自身具有一定局限性并不能完全准确地刻画现实环境以及预测未来；模型根据历史规律总结，历史规律可能失效；模型结论基于统计工具得到，在极端情形下或存在解释力不足的风险，因此其结果仅做分析参考。
摘要选自中泰证券研究所研究报告：《有效挑选优秀基金，通过辨别“运气”“实力”》发布时间：年5月26日
报告作者：包赞中泰金融工程分析师S1
中泰证券研究所机构销售通讯录
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《证券期货投资者适当性管理办法》于年7月1日起正式实施，通过