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基金經理的臉:長得好看不賺錢

2023-12-01 13:02:58
尺度商業
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2023-12-01

基金經理越丑,基金的回報率越高?我以為是個玩笑,沒想到大數據是認真的。

文 | 李德林? 來源|德林社

基金經理越丑,基金的回報率越高?我以為是個玩笑,沒想到大數據是認真的。在A股,挑選基金一定要看臉,別以為長得漂亮的基金經理能給你賺錢喲,恰恰相反,長相普通,甚至長得丑的基金經理,基金的回報率比美女基金經理高多了。

SSRN(社會科學研究網)上有一篇論文,用深度學習工具研究發現,A股基金經理顏值越高,他們的投資回報率越低。這可不是老外黑A股的基金經理,作者是上海交大高金學院的兩位學者白澄宇和田詩文。他們的數據都是來自于基金業協會披露系統、同花順數據庫、新浪財經等渠道,收集了1677名股票型基金的基金經理的面部正面圖片。

是不是有點走錯片場的感覺?腦子里是不是出現兩位學者,捧著《麻衣相術》,對著1677名基金經理的臉一個個看相?然后再對著他們管理的基金進行業績對比,然后再搖上一卦?開玩笑。研究除了調出照片,還確實從數據庫將2005年到2020年間中國股票型基金和混合型基金的凈值、資產規模、股票占比、管理費率等指標,以及基金經理的從業信息調出來了。他們沒有直接給基金經理看面相,而是用預訓練的深度學習模型給基金經理的面部打分。

你可能說還不是看面相么?還真不是,因為美與丑這事兒是個很主觀的概念,蘿卜青菜各有所愛,有的國際名模在我看來那長得就違規,可是法國盧浮宮的館長說,能跟人共進一次晚餐,死了都值,哪兒說理去?那么要評價A股基金經理到底是美呢?還是丑呢?那就通過多人打分比較公正一點。所以,這個深度學習模型能夠模仿60名人工評分者的打分結果。

深度學習模型的60名人工打分可不是那么隨意的,作為亞洲人,自然要通過樣本來對模型進行訓練。研究者收集了2000名亞洲男性,2000名亞洲女性。為了檢校模型打分的公正性,還找了750名高加索人種男性和750名高加索人種女性。為啥是高加索人種呢?因為世界上三大主要人種就是亞洲黃種人,高加索白種人,非洲黑種人。從數量到人種,從中國到全球審美,然后再對照片設定1—5分的分數,于是一個卷積神經網絡訓練出來了。

別小看這個卷積神經網絡,那可是具有表征學習能力的,能夠按其階層結構對輸入信息進行平移不變的識別。所以,研究者將模型訓練好后,將A股的1677名基金經理的正面照片輸入進去,這個模型就會自動以分數為標簽,輸出一個評分結果。不過,從深度學習模型出來的評分看,A股股票型基金經理的顏值普遍不高,平均分才2.88分,都是靠才華吃飯。

臉的分出來還不行啊,總不能用臉的分直接跟基金經理的表現進行對比吧。原因很簡單啊,有的基金經理管理著很多只產品,有純股票型基金,也有混合型基金,有的長期擔任基金經理,有的可能三兩年會變動,有的可能一年不到就變了。基金經理最喜歡各種模型,研究者就給A股的基金經理們按照他們的玩兒法,對他們的基金也進行了組合打分。

模型在每個月月底,根據基金經理的面部分值,將所有股票型基金分為五等份組合,使用模型的平均得分作為基金的得分。其實無論是最高分,還是最低分,相關基金的得分表現都很穩健。投資組合每個月形成,分別持有0、1—3和4—12個月,因為投資組合每個月都形成,并且持續多個月,還通過動量策略以及各種阿爾法模型,形成等全和價值加權的投資組合。

最激動人心的時刻來了。

臉評分低的基金經理,其管理產品的表現要比評分高的要好得多。

模型畢竟是采集到2020年之前。用到現在行不行呢?那就看看研究結果發表前三個月的,也就是2023年前8月的基金業績排名,倒數第二、第三、第四都是高分美女,這三人虧損都超過30%以上。比如排名倒數第二的摩根士丹利的陳修竹,今年2月底接管大摩基礎行業混合和大摩新興產業股票,基礎行業混合虧損幅度超過35%,新興產業股票也虧20%左右。

如果說陳修竹接手兩只基金時間太短,那么倒數第三的民生加銀的陳潔馨,管理的兩只產品,一只虧損超過48%,一只超過63%,今年最高跌幅也超過25%。倒數第四的國融基金賈雨璇,管理的融銀靈活配置混合A,兩年回報為虧損47%。別以為美女很溫柔哦,賈雨璇就是典型的颯爽型美女,在新能源高潮的時候,重倉押注,才不管你們老爺們兒對新能源的悲觀呢。

難道美女基金經理就真的業績很爛么?世界上沒有絕對。尤其是在A股,時間會證明誰有才華。所以呢,挑選基金的時候,就看你是用什么樣的腦袋去做決策,從看臉的角度選基金呢,如果你選擇漂亮的,你就要有面對虧錢的心理準備,如果你想賺錢呢?最好冷靜一下,錢來的不容易。面對基金經理的臉,也許,老百姓會說,白骨精扮新娘,你娃要小心喲。

(感謝上海交通大學高金學院學者白澄宇和田詩文的研究成果)

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