基金亏损的主要原因
基金亏损的主要原因_亏损基金的应对技巧
当市场行情出现回调时，基金也会进行回撤，从而很多投资者的基金都出现了亏损，那么基金出现亏损该怎么办呢，下面是由小编收集整理的基金亏损的主要原因，一起来看看吧!
基金亏损的主要原因
市场波动：基金投资的市场存在波动和风险，如果市场行情不佳或波动较大，基金可能会出现亏损。
投资组合配置问题：基金经理在资产配置方面的决策可能存在偏差或错误，导致该基金的投资组合表现不佳从而产生亏损。
错误的选股和择时：基金经理在选择个别股票或市场择时方面可能判断错误，导致投资组合的表现不佳，产生亏损。
经济环境变化：经济环境的变化，如经济衰退、利率变动、财务危机等，可能会导致基金投资的市场表现不佳，从而产生亏损。
亏损基金的应对技巧
长期投资观念：基金投资是长期持有的过程，应该以长期收益为目标，避免过度关注短期波动和亏损。
定期复评投资组合：定期检查投资组合的配置情况，评估基金的绩效表现，并根据需要进行适当的调整和再平衡。
多元化投资：分散投资风险可以通过投资多个不同类型的基金或资产类别来实现，避免过于依赖某个特定市场或行业的表现。
注意风险管理：了解基金的风险收益特性，评估基金的风险承受能力与个人的风险容忍度是否匹配，选择适合自己的风险水平的基金产品。
及时咨询专业人士：如果投资者对基金投资有疑虑或亏损较大，可以咨询专业的理财顾问或基金经理来获得更全面的建议和分析，帮助制定解决方案。
基金出现亏损怎么办
1.切换基金模式
购买的同一个基金公司为了满足不同投资用户的需求，会按照风险高低推出不同类型的基金类型，且支持不同基金之间的业务转换。 因此若A基金发生亏损且觉得亏损风险较高，可以考虑转投低风险的基金。
2.相准时机补仓
若投资的基金纵然目前处于亏损状态，但日后有翻盘趋势，不如就此低位进行补仓，加大投资额。 此种方式考验投资者的眼光和判断力，适用于历史业绩优异且运作良好的基金产品。
3.及时止损
及时止损的方法需投资者设定一个止损位，即当基金亏损到一个止损位，须果断卖出，转投其他基金或暂时观望等待时机再次买入。
最近基金亏了很多怎么办
一、及时止损：在错误的方向止步就是前进
都说基金止盈不止损，到底是不是这样呢?实际上，这个说法是有一系列前提的，比如适合你的基金、看好后市，以及基金本身没问题，如果以上三点任何一点不满足，那可以及时止损，毕竟在错误的方向止步就是前进。
1、超过了你的风险承受能力
其实在买基金之前，大家就应该把这个问题想清楚。 比如你能承受的最大亏损是40%，那么当基金跌幅超过40%时，建议还是及时卖出基金或换一只稳健型的基金。
因为不同的基金，其风险是不一样的。 如果买了不适合自身情况和风险承受能力的基金，那么基金的波动，肯定会影响到你的正常生活以及投资情绪。
任何投资理财的第一步，都是在自己的风险承受范围内投资，超过自己风险承受范围，说得难听一些的话，100%是不会善终的。
如果你的基金持仓超过了自己的风险偏好，并且是重仓，甚至是满仓。 或者没有规划的持有数十只基金，那么还是早一些割肉调仓的好。 因为当大盘调整的时候，你是无法承受这种大幅调整的。 比如你只能接受10%的调整，但你的持仓却过于激进，由于没有及时止损，很可能没几天就调整20%甚至更多，更可怕的是这可能还没有调整结束。 即使这轮调整结束了，后面还会有比这更猛的，迟早会被甩出去的。 预期亏得更多出局，不如早些出局。 持有数十只基金的朋友也是如此，上涨时满心欢喜，但是调整时你就会发现补仓困难，数量这么多根本无法针对性的补仓，没几次就重仓甚至满仓了，只会亏得更多。
2、极度不看好后市。
基金能赚钱的一个大前提就是长期看好股市走势，基金虽然能穿越牛熊，熊市跌的少，牛市涨得多，但整体走势还是和大盘趋同的。
如果大盘长期调整或者没有行情，那么基金大概率也是赚不到钱的，甚至会亏钱。 所以如果你中长期看空股市，那么基金也是需要止损的。 当然，没有谁能准确的对大盘走势进行判断，我们只是站在普通基金投资者的角度，客观分析基金持仓的整体操作策略。 如果悲观看空后市较长时间，那么任何时候的止损操作都是正确的，并且是越及时越好。
当然，对很多高手来说，大多都认为跌下来的都是黄金坑，收益高的都是敢于低吸的，因为基金的盈利机制就是低吸高抛，但大前提是要能够拿得住，并且看多后期市场。
3、业绩长期跑不赢大盘
没有基金经理能在每个阶段都跑赢大盘。 在A股行情比较好，对于偏债、低股票仓位的基金，跑输大盘是正常的现象，对于行业主题基金或是风格鲜明的基金，如果不在风口上，可是会跑输大盘。 但连续三四个季度都跑输大盘，特别是市场风格轮动到基金持仓风格时，依然没有超额收益，这样的基金就要谨慎持有了。
另外，当基金规模达到了投资策略与投资能力决定的规模“天花板”，规模从持续扩张就可能导致策略失效、业绩平庸，买入后可能难以满足投资者的高预期。
面对以上这些情况，与其硬扛着不放，不如趁早卖出，转换成历史业绩优秀、且表现相对稳定的基金，或者简单透明的指数基金。 不要等到泥足深陷，亏得越多，就越舍不得抽身。
二、补仓：做好补仓预算，设定合理的补仓计划
巴菲特有句名言：别人恐惧我贪婪。 很多小伙伴会选择在下跌中补仓，少跌少补，多跌多补。 这样做理论没有问题，但现实是大多数人的现金流都是有限的，在长时间的震荡回调中，很容易陷入“我抄我抄我还抄??没子弹了”的尴尬情境。 乔布斯说，“活着，就要改变世界”。 但第一重点是“先活着”。
没有人能预测太阳何时能重新升起，所以做好补仓预算，设定合理的补仓计划尤其重要。
基金补仓方法
每次下跌补仓都要做好1-2年的准备，接下来就是如何设定补仓计划了。
可以根据固定的加仓比例进行加仓，严格执行纪律。 或者根据金字塔加仓法，在基金下跌的时候，随着净值的下跌幅度，逐步增加每次加仓的仓位，从而摊低投资平均成本。
举个例子来看，假如A基金现在的净值是1.2元，我们将加仓幅度设置为下跌10%，那就加仓1000元;当净值下跌20%，到0.96元的时候，那就加仓2000元;后市如果继续下跌，那就加仓3000元，直到净值出现上涨。
随着净值下跌，该方法对投资者的现金流是一个考验，如果现金流足以支撑，就能最大程度降低持仓成本。
你真的了解平仓吗
平仓通常用于投资止损或止盈，即投资者自行选择将手中所持有的股票份额全部抛出的行为，就叫平仓了。 还有一种情况叫强制平仓。
举个例子，假如小A是卖草莓的，现在草莓的进价是10元/斤，小A手里只有100元，只能买十斤，但是果园要求最少100斤起才能享受10元的进价。 于是小A向某机构借了900元，凑满1000元进货。 这时，假如市面上的草莓涨到15元/斤，小A就直接赚了500元，(15x100-1000=500)，等于本金5倍的利润。
但是，假如草莓的价格跌到了9元/斤，此时小A还剩900元的草莓，但是这900元是向某机构借来的，一旦草莓的总价格跌过100元，小A的那部分就已经亏完了，此时如果小A不继续追加投入的话，某机构就会强行将草莓全部抽走，这就叫强制平仓，也叫爆仓。
“聪明基金“Smart beta策略能赚大钱吗
自2000年以后，股票已经经历了两轮大熊市，而现在又开始有走软迹象。 养老基金，保险公司以及捐献基金寻找新的回报来源就没什么奇怪的了。 “smart-beta”正是最新的基金管理业的术语。 “Alpha”是选择单个标的资产超越大盘的技能。 “beta”则是资产组合相对于整体市场(如以某个指数基金为代表)的相对收益。 传统的“市值加权”法，是投资者按市值等比例购买股票或者债券的方法，而“smart beta”则是尝试在跟踪某一大类资产的同时，调整成份证券权重，以获取增强性收益的投资方法。 [Smart Beta]众所周知，beta在CAPM模型中衡量了相对于持有整个市场所带来的风险溢价（risk premium）的大小。 整个市场通常用市场投资组合（market portfolio）或市场指数基金（market index fund）来表示。 市场指数通常都是市值加权（market capitalization weighted）。 如果把市场指数换成按非市值加权的指数或投资组合，其得到的beta即为smart beta，又被称为alternative beta或exotic beta。 理由是因为这些新指数的权重是由某些量化算法得出的，看上去比最普通简单的市值加权要更“聪明”些。 现在比较流行的算法有：等权重加权（Equal Weight, EW）:等风险加权（Risk Parity），可以看作是调节波动率后的等权重等风险贡献加权（Equal Risk Contribution ，ERC），可以看作是考虑了资产回报率之间协方差后的risk parity最小方差加权（Minimum Variance, MV最大多样化加权（Maximum Diversification，MD如下图所示，从左至右，这些加权法需要的参数逐渐增加。 ERC，MV，和MD都属于“robust risk parity”因为它们把协方差考虑在内。 最经典的均值-方差优化法（mean-variance optimization）需要知道预期回报，方差与协方差，因为此优化法同时使风险最小化，预期回报最大化，不过，这里涉及到因子对准问题（Factor Alignment Problem, FAP），下文中会提到。 smart beta策略只考虑波动率与协方差，所以，我们把它们看作只关注风险（risk-based）而不关注预期回报（return-based）的策略。 [随机折现因子，SDF]事实上，CAPM模型是资产定价模型（asset pricing model）的一个比较有名的特例，因为广义的随机折现因子（stochastic discount factor，SDF）在CAPM中被狭义的市场投资组合所代表了。 按资产定价模型的定义：p = E(mx)，任何资产的价格就是折现后所得回报的期望，其中x是资产在未来的回报，m就是随机折现因子SDF。 利用协方差的定义，我们得到所以，任何资产的价格等于用无风险率折现后所得回报的期望再加上一个风险溢价（risk premium），而这个溢价是SDF与未来回报的协方差。 按照芝加哥大学经济学教授John Cochrane的说法，投资者的状态有‘好’和‘坏’之分（good vs. bad times）。 ‘坏’的状态一般指个人财富降低，导致其发生的原因可以是由于个人负债过高，或收入降低等等造成的。 而SDF是定义这个状态‘坏’时的指标，状态越‘坏’，指标越高。 由于大部分资产在状态‘好’时，回报很高，所以这个协方差通常为负。 更重要的是，如果一个资产的回报与个人状态好坏无关，即与SDF无关（风险中性状态，risk-neutral），那它的价格只能由无风险率决定（协方差为零）。 把上式写成预期回报率（expected return）的形式，会更直观些进一步推导得到预期资产回报率的“beta表达式”换句话说，人们只有承担系统性风险（systemic risk，与SDF相关）才能取得收益。 如果承担非系统性风险（idiosyncratic risk），则无任何益处。 由此可见，SDF作用很重要，但是它只存在于理论中。 人们千方百计地在真实世界里寻找替代品，即所谓的风险因子（risk factor）。 所以，我们也可以这样认为：人们承担的（系统性）风险越大（尤其在状态‘坏’时），作为补偿的因子风险溢价（factor risk premium）也越大（尤其在状态‘好’时）。 高风险的资产必须有足够高的预期回报率，即足够低的价格，才能吸引人们来购买并持有它。 [多因子模型]由于我们在CAPM中假设SDF只与市场投资组合回报有关，所以市场投资组合是CAPM中唯一的因子。 在此基础上，我们也可以进一步假设SDF与多个因子线性相关由此得到多因子模型。 因子不同，对投资者状态‘坏’时的定义也不同，由此承担的风险敞口以及获得的溢价也会不同。 Fama-French三因子模型是多因子模型中的经典代表。 诺奖得主Gene Fama和Dartmouth大学教授Ken French通过对大量股票中某些共同特征进行筛选，从而得到有别于大盘因子的两个新因子：规模与价值（HML，SMB）用以组成三因子模型。 这个模型恰好能很好地解释股票的预期回报。 后来，该模型又加上了动量因子（momentum），遂成四因子模型。 从结构上讲，这与Stephen Ross提出的套利定价理论（arbitrage pricing theory）相似。 唯一不同的是，APT直接从统计的层面入手，假设资产回报率可以由一系列因子表示。 [基于因子的资产配置策略]前面啰里啰唆说了这么多，我只想强调因子的重要性。 需要指出的是，上文中提到的广义资产定价模型与风险因子不只局限于股票市场，而是适合任何资产和资本市场。 可以这么说，风险因子才是资产之间联动的根本原因，资产配置实际上是因子的配置。 我们可以把各种资产比作各种食物，把各种因子比作各种营养，比如维生素。 理论上来说，我们既可以通过摄取不同食物来获得不同维生素，也可以通过直接服用维生素来获得所需营养。 比如，为了治疗脚气，人们即可以多吃谷物，猕猴桃，蓝莓等富含维生素B1的食物，也可以直接服用维生素B1药片。 如同某一食物含有多种营养一样，买入并持有某一个资产可能会带来不同的因子风险敞口（factor risk exposure）。 比如，在美国NASDAQ上市的网络，它的股票价格即包含了科技板块的风险，也包含了中小版块的风险，另外，由于公司的总部在中国，它还包含了中国经济发展的风险。 当然，还可能包括一些其他未知风险。 这也是多因子模型中资产表现评估（performance assessment）的精髓。 同样道理，如果我们只想要某单一风险，如同维生素B1药片，我们就要巧妙选取资产来达到此目的。 在上文提到的Fama-French三因子模型中，Fama和French为我们很好地展示了如何对大量股票进行筛选，把具有共性的多支股票组合在一起，构造出所需要的因子（factor mimicking portfolio）。 人们根据不同的风险偏好选择不同因子，以获得不同的因子风险敞口从而赚取不同的因子风险溢价，比如，动量因子，基本面指数。 至于如何发现新的有用的风险因子，则不在本帖讨论范围内。 不过，下图展示了资产配置策略的发展过程与新风险因子的发现密不可分。 这些新因子现在已被大众广泛应用于投资中了70年代，人们开始将投资组合用于主动投资管理中（active management）。 80年代，市场指数基金的流行使人们更加便捷且廉价地投资整个市场，因为CAPM模型让他们意识到只有承担系统性风险（systemic risk）才能取得收益，其风险及收益的大小由beta来衡量。 而那些市场超额回报则由alpha来衡量。 90年代，人们不再局限于市场这个单一因子，APT和Barra多因子模型扩大了人们选择因子的范围，其中包括国家地域因子，行业因子，宏观因子等。 2000年之后，人们对因子的认识又扩展到了新领域：风格因子与策略因子。 比如，Fama-French三因子及Carhart四因子模型中的规模，价值，和动量因子。 新的因子又比如carry，低波动率，流动性（liquidity），基本面因子，以及本帖介绍的smart beta策略等。 更重要的是，人们意识到之前他们认为的alpha，其中有很大一部分是非传统的beta。 那些业内人士把这些beta包装成alpha在推销（sell beta as alpha，见下文“另类投资”部分）。 随着ETF的流行，人们能够越来越方便地接触到不同因子并直接应用于投资中，尤其是应用于被动投资中。 与对冲基金，共同基金，期货等相比，ETF的优点是更透明，成本更低，进入市场的门槛更低。 一些较受欢迎的因子ETF或smart beta ETF包括：RSP（标准普尔500等权ETF），SPLV（标准普尔500低波动率ETF），FNDB（Schwab美国基本面指数ETF）等等。 [全天候式投资组合（All-weather Portfolio）]上文中提到了宏观因子（macro factors），就不得不提一下与之有关的资产配置策略：全天候式投资组合（All-weather Portfolio）。 此策略是美国知名对冲基金Bridgewater的负责人Ray Dalio长期研究的成果，其核心观点是将宏观因子，经济情景（economic scenario），和上文中提到的等风险权重（risk parity）结合在一起。 宏观因子与资产回报之间的相关性很低，尤其是在短期，但使用经济情景可以在长线投资中弥补这个不足。 另外，由于一般投资者不喜欢借钱来投资（leverage aversion），这造成了投资组合中股票等高风险资产的权重高于理论中的最优值。 使用等风险权重可以纠正这一偏差。 这里，宏观因子主要考察的是经济增长和通货膨胀，并由此定义四种经济情景：（1）经济增长上升，通胀上升（2）经济增长上升，通胀下降（3）经济增长下降，通胀上升（4）经济增长下降和通胀下降。 然后，从历史数据中找出资产价格的变化与这些经济情景的关系，从而确定可投资的资产以及相应的权重，使得投资组合在每个经济情景中分配到的风险相等（如下图所示）。 这样，随着时间的推移，该投资组合能够经受住各种宏观风险的冲击，“全天候式”的名称由此而来不过，全天候式投资组合在2013年遇到了些小麻烦。 在标准普尔500指数增长30%的情况下，Ray Dalio旗下的全天候式投资组合基金的回报率为-3.9%。 于是，全天候式投资这个概念也遭受了质疑 。 但我认为资产配置的重要功能之一就是帮助保护投资者的财富，防范风险。 所以其分散风险的优势要在长线投资中才能显现出来，人们不应该太在意短期的失利，下文中会提到。 [耶鲁模式 Yale Model]耶鲁大学捐赠基金（Yale Endowment）由于其在同行中长期傲人的投资表现，已经被视为是资产配置行业的一个榜样，简称耶鲁模式（Yale Model）或常春藤投资组合（Ivy Portfolio）。 耶鲁模式之所以能取得不错的收益，主要得益于其在另类投资（alternative investment）中的高配置，包括各种私募基金，对冲基金，风险资本（venture capital），房地产等。 近年来，其占整个投资组合的比重高达60%。 耶鲁基金从上世纪90年代就开始投资当时颇具神秘色彩的私募基金和对冲基金了。 这些基金的特点是乏人问津，投资准入门槛高，因此其收益可以说是来源于价值因子和低流动性因子。 虽然，这些因子给耶鲁基金带来了可观的回报，但在08金融危机中，由于人们的恐慌性抛售，低流动性资产重创了该基金。 从理论上来讲，这符合上文中提到的因子投资的特性，即人们承担的（系统性）风险越大（尤其在状态‘坏’时），作为补偿的因子风险溢价（factor risk premium）也越大（尤其在状态‘好’时）。 然而08金融危机过后，在标准普尔500屡创新高的情况下，耶鲁基金的资产始终没有超过08年的最高点。 一个很重要的原因是因为耶鲁基金的成功模式开始被不少养老金机构和规模较小的大学捐赠基金效仿，导致了在另类投资中的风险溢价大幅减少。 耶鲁基金在其年报中也承认了这一点。 但它近年来仍能在投资表现上对同行保持微弱的优势，其成功的关键在于它能够找到最优秀的基金经理来管理投资，这在其年报中也提到了。 可惜的是，这些最优秀的基金经理中的大部分都已不接受新的资金。 因此，这个成功的关键只适用于耶鲁自己而无法被他人复制。 由此可见，耶鲁基金在可预见的未来仍可能继续领跑这个行业，但它作为一种已被大众所熟悉的投资模式不可能在短期内重塑辉煌。 [另类投资不另类]随着耶鲁基金的成功，那些往日不为人知的另类投资（alternative investment）也掀开了它们神秘的面纱。 以其中的对冲基金为例，其高回报及低相关性吸引了人们来研究它。 研究结果显示对冲基金的回报能提供的alpha非常有限，而有很大一部分是来自各种beta，我有一个帖子专门讨论了这个现象。 除去少数明星基金，大部分对冲基金能取得回报的一个重要原因并不是因为它们能提供下行风险的对冲（protection on downside risk），恰恰相反，而是因为它们在市场下行的时候回报足够糟糕，也就是说它们对尾部风险（tail risk）的敞口很大。 这与我们之前的认知不太一样，但符合因子投资的特征。 大家可能都知道股神巴菲特与另类投资公司Protege Partners之间的十年赌约吧。 巴菲特在2008年初跟对方打赌说“an index fund will beat a fund of hedge funds over ten years”。 那到目前为止（2014年）结果怎样呢？有“好事”者把两者做了一个比较，发现巴菲特建议的投资暂时领先（见下图）进一步的研究发现，如果我们把指数基金降低杠杆并收取费用，我们竟然得到了与对冲基金同样的收益！（见下图）另一方面，如果想要得到私募基金的回报，我们只有增加杠杆并收取费用即可。 由此可见，另类投资行业经常把已知的beta当成alpha来推销。 然而，随着因子研究的不断深入，人们对另类投资的理解也越来越深刻。 另类投资已变得不再另类。 [重新审视Smart Beta]在了解了因子与资产之间的关系后，我们现在再来重新审视一下Smart Beta策略，看看它们是不是有特别之处呢？回答是否定的。 研究显示这些Smart Beta策略其实都是某些因子的组合。 比如，等权重加权法偏向于规模因子。 这个很容易理解，因为这种加权法使小盘股获得与大盘股同样的权重。 又比如，最小方差加权法偏向于低beta因子与低波动率因子。 然而，等风险加权法与等风险贡献加权法更偏向于低beta因子和规模因子。 如下图所示，Smart Beta策略与上文中提到的其他因子策略同属一个均值-方差框架内，但正如上文中提到的，Smart Beta策略的着重点是风险，而其他因子策略的着重点是预期回报（risk-based vs. return-based）。 不过，最后的效果是相似的，都具有某些因子偏向（factor tilt）更令人意想不到的是，与Smart Beta正好反向操作的策略竟然也能赚钱。 究其原因，原来这些反向策略仍就偏向规模与价值因子。 即使是随机投资组合（random portfolio，即著名的“猩猩掷飞镖选股法”，在《漫步华尔街》一书中屡次被提及）也有类似的因子偏向（factor tilt，下图所示）。 由此可见，Smart Beta策略能跑赢大盘就不足为奇了，因为它们承担了一定的因子风险。 既然谈到了均值-方差优化框架，这里就顺便提一下因子对准的问题（Factor Alignment Problem）。 此问题的出现是因为在均值-方差优化法中的预期回报，风险与优化问题的约束条件（optimization constraints）三者所侧重的因子有时不尽相同（misalignment）。 比如，在预测预期回报中使用的因子可能在风险模型中没有被使用到。 当我们运用优化算法时，更恶化了这个问题，因为我们可能低估了那部分因子的风险，从而在使预期回报最大化的过程中，高估了与风险模型无关的那部分因子的预期回报。 庆幸的是，Smart Beta策略和其他因子策略都只侧重均值-方差优化法中的一部分，从而避免了此问题。 虽然Smart Beta策略只是普通的因子配置，但它如此受欢迎有它的道理。 我认为主要原因有下列几个：（1）美联储的QE大幅降低了固定收益类资产的回报，使得投资者不得不寻找其他投资门道来增加收益。 （2）08金融危机中的恐慌和之后美联储的QE都影响了市场对各种资产的真实定价功能，资产与资产间原有的联系减弱了。 取而代之的是，大部分资产都随着美联储的货币政策起舞。 “risk-on/off”模式使得传统的资产分散化投资（diversification）失灵了。 （3）投资者们仍然对08金融危机时财富大幅缩水记忆犹新，所以比起资产的预期回报，他们更注重风险的控制，更偏爱能控制风险的策略。 （4）08金融危机后，投资者希望在投资中减少人为操纵的因素，更偏爱透明度高，原理简单的投资产品。 （5）依照某些算法或规则产生的投资策略（rule-based strategy）可以大大降低由于人们行为上的偏差（behaviour bias）而造成的损失。 （6）传统的对冲基金和共同基金的高费用一直受人诟病。 因此，这些主题明确，成本更低，且看上去能控制风险的Smart Beta策略在经过精心包装后迅速受到了大众的追捧。 目前掌握着金融市场大部分资金的机构投资者（institutional investors），比如养老基金，大学捐赠基金，资产管理公司，保险公司等都在往这个方向发展，这股趋势对人们投资理念的影响深远。 [市场与因子风险溢价]虽然因子投资有种种优点，但是，我们没有任何理论可以保证某一个因子策略可以始终跑赢市场。 事实上，我们经常看到的是这样的情形：某一个策略或资产在某一段时间内的表现持续地领先整个市场，通过媒体的报道和业界专业人士的包装，普通投资者们立刻对它们趋之若鹜。 于是，这些策略中对应的资产价格井喷式地被抬高，预期回报大幅降低，直到泡沫破裂，重新回归长期均线为止。 这样的例子比比皆是，比如90年代的增长型股票策略，08金融危机前的新兴市场策略，危机后的黄金，低波动率策略，高股息策略等等。 投资者持有资产时因为包含了风险因子才会得到风险溢价，用以补偿他们所承担的某一种系统性风险，我们知道风险溢价是随时间变动的（time varying），我们不知道何时能够得到补偿。 这也是为什么股神巴菲特不断鼓励人们不要在意一时的得失也不要随意改变投资风格，而要做长线投资。 只有这样获得溢价补偿才是大概率事件。 巴菲特本人就用他大半生的经历来证明这个理念的正确性。 如果我们用多个因子构造出一个投资组合，我们就可以利用它们之间稳定的低关联性等优点进行分散化投资，以避免上述单因子策略出现的损失。 美国著名对冲基金AQR就巧妙地利用了因子的这些优点构造投资组合并取得了持久且不错的收益。 市场是个零合游戏（zero-sum game），任何异于市场的投资，必定有一个与之对应的反向投资，而它们在长期都将回归到市场这个动态的均衡点上（equilibrium）。 任何想跑赢市场的投资策略（包括因子策略，择时策略等）只适用于一部分人，因为这需要另一部分人反向操作来支持他们。 如果市场内的大部分人都采用同一种策略，那新的市场均衡点就形成了，投资策略也就失去了意义。 这也是为什么包括对冲基金在内的另类投资在被大众熟悉后就失去了往日的光环。 有人担心如果市场上大量的资金流向指数基金和被动投资策略，主动投资的交易减少会导致市场失去发现资产真实价值的功能。 我倒不这么认为，因为从本帖的分析中我们了解了，只有长期持有整个市场投资组合才是真正的被动投资。 除此之外的其它异于市场权重加权的策略或指数都是主动投资，因为它们都具有某些因子的偏向。 为了保持这些因子敞口，人们要定期地主动地进行再平衡调整（rebalance，即始终持有对某个因子偏向最强的资产，抛弃偏向最弱的资产）。 只不过，主动投资的控制权不在投资者而在指数或ETF管理公司那里。 无论如何，主动投资仍是市场中的大多数。 另一方面，传统意义上的主动投资（包括共同基金，对冲基金）从长远看并不会消失。 尽管主动投资的表现不尽如意，收费也较高。 如下图所示，以代表对冲基金整体水平的指数HFRX已经连续十年跑输仅由股票和债券组成的简单投资组合了但是投资者们寄希望于将来能够选到更优秀的基金经理来跑赢被动投资，而且主动投资的参与者越少，能跑赢的概率越大，因此，投资者们仍然坚守着自己的主动投资仓位尽管有一些下降。 投资者的这个看似愚蠢的决定其实是经过理性思考后做出的。 这就是主动投资与被动投资之间此消彼长的辩证关系，假设在极端情况下，资产的价格反映了所有信息，那么人们就没有动力去主动寻找新的信息。 大家都被动接受信息的结果是整个市场没有信息。 那么，这时候主动寻找新信息就可以占得先机。 此关系可以看作是对有效市场假说（EMH）的一个注解。 所以，完全有效的市场是不稳定的均衡点，永远不可能达到。 市场始终处在半informative 半uninformative的状态，两者的人数多少取决于信息的成本和市场本身的结构。 比如，在像中国这样不成熟市场中，由于种种原因使得获得信息的成本较高，从而使主动投资者更可能取得较高的回报。 不过，随着市场的不断完善，获得信息的成本降低，越来越多的投资者会加入到被动投资的阵营中。 [结语]总而言之，风险因子才是资产之间联动的根本原因，它描述了资产间某些共同特征。 资产配置的实质是因子的配置。 大规模的资产配置投资很难不涉及到某些因子敞口，而且，因子投资的特性会不断激励人们挖掘新的因子。 随着资产定价理论的不断发展，我们不知道的beta会越来越少。
如何通过有效的投资组合管理，最大程度降低金融市场风险？
以下是一些通过有效的投资组合管理，降低金融市场风险的方法：1.分散投资：将资金分配到多个不同的金融产品、行业和地区的投资组合中，从而降低特定投资的风险。 具有低相关性的投资之间的组合可以加强投资组合的分散，有效的控制风险。 2.定期再平衡：为了保持投资组合的风险水平，需要定期评估和调整投资组合中的各种资产的比重，以确保该组合与最初的风险/回报目标相同。 3.确认投资目标：确保投资组合的目标和风险承受能力与投资者的个人目标和需求相匹配，比如投资于较稳定的产品，则可以成为风险承受能力较低的投资者。 4.了解市场：深入了解市场，不断更新自己最新行业、公司及市场所需，适时进行组合调整。 5.持续监控：投资者需要通过监测宏观经济、供应链、价值链等方面的数据来管理他们的投资组合，以及定期监测资产的表现和进行调整。
