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- 2021年下半年累计盈亏-10.25万元。
- 2022年累计盈亏-20.72万
- 2023年累计盈亏-11.71万元
4.合计：全面兼职投资以来，2年半累计盈亏-42.68万元
5.2023年底年末总资产为142.73万元，全融资，如果要扭亏为盈需要增长29.90%，预计未来两年内完成扭亏为盈计划 - 不亏就是赚。
- 复利其实可以使用简单方程解释（1+x）*（1+y）=1+x+y+xy，xy就是复利，这就是波动税的解释，也是价值投资的基础。
- 计划1月2日调仓，标的是自建消费红利，中证红利低波100和纳斯达克100指数
与诸君共勉。
向账户已注销，三姑，ETF拯救世界致敬。
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年份 消费红利全收益 信息红利全收益 等权组合 消费红利全收益增长因子 信息红利全收益增长因子 等权组合增长因子
2023 -13.22% 28.92% 7.85% 86.78% 128.92% 107.85%
2022 -6.84% -26.87% -16.86% 93.16% 73.13% 83.15%
2021 13.96% 16.41% 15.19% 113.96% 116.41% 115.19%
2020 50.95% 17.99% 34.47% 150.95% 117.99% 134.47%
2019 57.13% 59.80% 58.47% 157.13% 159.80% 158.47%
2018 -11.22% -22.96% -17.09% 88.78% 77.04% 82.91%
2017 35.53% 24.04% 29.79% 135.53% 124.04% 129.79%
2016 9.36% -14.44% -2.54% 109.36% 85.56% 97.46%
2015 30.55% 111.22% 70.89% 130.55% 211.22% 170.89%
2014 37.33% 34.07% 35.70% 137.33% 134.07% 135.70%
几何平均增长率 17.82% 16.96% 18.26%
消费红利优化方法是加入信息红利，收益率上升，其实还是高于消费红利，所以说资产配置有一定作用，但是收益上升必然导致风险上升，只是边际收益/边际波动率有所优化
2023 -13.22% 28.92% 7.85% 86.78% 128.92% 107.85%
2022 -6.84% -26.87% -16.86% 93.16% 73.13% 83.15%
2021 13.96% 16.41% 15.19% 113.96% 116.41% 115.19%
2020 50.95% 17.99% 34.47% 150.95% 117.99% 134.47%
2019 57.13% 59.80% 58.47% 157.13% 159.80% 158.47%
2018 -11.22% -22.96% -17.09% 88.78% 77.04% 82.91%
2017 35.53% 24.04% 29.79% 135.53% 124.04% 129.79%
2016 9.36% -14.44% -2.54% 109.36% 85.56% 97.46%
2015 30.55% 111.22% 70.89% 130.55% 211.22% 170.89%
2014 37.33% 34.07% 35.70% 137.33% 134.07% 135.70%
几何平均增长率 17.82% 16.96% 18.26%
消费红利优化方法是加入信息红利，收益率上升，其实还是高于消费红利，所以说资产配置有一定作用，但是收益上升必然导致风险上升，只是边际收益/边际波动率有所优化
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我的确不太愿意对消费行业进行过度暴露，明年应该修改成消费信息红利等权10+10，回测也比较简单，简便易行，收益率更稳。小市值轮动实在有点下不了嘴，感觉都是一堆垃圾公司，也就是股价没有底，不敢上大仓位。
然后明年要看看纳斯达克的跟踪误差，说景顺长城的纳斯达克100基金跟踪误差较大，然后易方达的QDII额度较为紧张，没法压制溢价
然后明年要看看纳斯达克的跟踪误差，说景顺长城的纳斯达克100基金跟踪误差较大，然后易方达的QDII额度较为紧张，没法压制溢价
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从最差的情况来说，消费红利和信息红利精选最大亏损应该和之前的消费红利自建指数差不多，而且股票数量从15增加到20，行业风险暴露降低，而且我明显感觉到消费红利的强势在于消费，股息率太高反而不好，在风险不增加的情况下调整持仓，应该可以接受
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PB中净资产作假可能性太大，指标太失真，如果我用市净率加上总市值排名，top20平均PE30.52，股息率1.77
相对于纯粹小市值：PE： top20：26.82 股息率2.28 没有优势
其实对FAMA模型，或者说对低估值和小市值的风险暴露还不如小市值单一市值
其实在中国不能使用财务指标来获取超额收益，前几年流行的低溢价小市值可转债，都是针对市场价格而言的，转股价格和股价的比值，剩余额度的市值，根本不管公司财务状况的，本质上是套利一说
相对于纯粹小市值：PE： top20：26.82 股息率2.28 没有优势
其实对FAMA模型，或者说对低估值和小市值的风险暴露还不如小市值单一市值
其实在中国不能使用财务指标来获取超额收益，前几年流行的低溢价小市值可转债，都是针对市场价格而言的，转股价格和股价的比值，剩余额度的市值，根本不管公司财务状况的，本质上是套利一说
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重大调仓：消费红利，过于偏重行业，而主要消费行业因为之前的暴涨，市场过度报团大白马，白酒需要还债，导致一直萎靡不振，而且我的模拟盘，跌了6个点，而消费红利指数和LOF只跌了3个点。
信息红利+消费红利，可能行业风险暴露得到优化，但是难以轮动，因为股息率加权我无法轮动，或者说难以计算。
信息消费红利小市值等权轮动，容易操作，而且行业风险暴露低，信息行业轮动收益高，而且感觉可以降低波动，维持收益，国九条出来后不利于炒垃圾股，但是利于分红优质红利股，IPO暂停上市，优质小市值股票有了底，
根据FAMA三因素模型，我们先剔出骗子公司，选择消费红利和信息红利的成分股100只，都是真金白银赚钱的公司，然后选择市值最小的20家公司，小市值风险暴露没有问题，因为市值确实在20亿元-40亿元之间
随便说说，低溢价小市值可转债本质上是懒股好债的做法，这次国九条对这种策略是强力打击。对优质小市值其实是利好。
低估值，其实分红是剔出骗子公司，低估值一般使用PB法。
PB top20：1.7 top40：1.95 top60 2.23 top80 2.40 top100：2.78 很明显，小市值和低估值是正相关
PE： top20：26.82 top40：36.22 top60 32.64 top80 36.68 top100：34.89 其实PE在40名之后就没有明显的上升趋势，不过top20的PE还是偏低
信息红利+消费红利，可能行业风险暴露得到优化，但是难以轮动，因为股息率加权我无法轮动，或者说难以计算。
信息消费红利小市值等权轮动，容易操作，而且行业风险暴露低，信息行业轮动收益高，而且感觉可以降低波动，维持收益，国九条出来后不利于炒垃圾股，但是利于分红优质红利股，IPO暂停上市，优质小市值股票有了底，
根据FAMA三因素模型，我们先剔出骗子公司，选择消费红利和信息红利的成分股100只，都是真金白银赚钱的公司，然后选择市值最小的20家公司，小市值风险暴露没有问题，因为市值确实在20亿元-40亿元之间
随便说说，低溢价小市值可转债本质上是懒股好债的做法，这次国九条对这种策略是强力打击。对优质小市值其实是利好。
低估值，其实分红是剔出骗子公司，低估值一般使用PB法。
PB top20：1.7 top40：1.95 top60 2.23 top80 2.40 top100：2.78 很明显，小市值和低估值是正相关
PE： top20：26.82 top40：36.22 top60 32.64 top80 36.68 top100：34.89 其实PE在40名之后就没有明显的上升趋势，不过top20的PE还是偏低
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资产配置的意义在于当某一只股票的上涨动能，嗯，没了之后，另外的股票的上涨动能将会顶替上，或者说当一只股票下跌时，另外股票的上涨动能会把它顶上。今天我们可以看一下纳斯达克的上涨动能已经基本消失，剩下的是消费红利和红利低波能不能顶住纳斯达克的下载下跌趋势重矮，恢复整个资产组合的净值上升
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市场分歧大和卖空限制通常预示着相对较低的股票收益率，因为高估的股票无法卖空，而且通常由最乐观的投资者持有。
不对称信息指的是一方比另一方了解更多信息的情况，这导致所谓的委托一代理问题（包括道德风险、逆向选择和利益冲突）。Vayanos-Woolley(2010）证明委托资产管理会造成动量效应。由于投资者（委托人）希望通过过去业绩了解投资经理（代理人）的能力并有效追逐高收益率，由此带来的资金流动使价格偏离公允价值，造成短期动量效应和长期反转效应。
不对称信息指的是一方比另一方了解更多信息的情况，这导致所谓的委托一代理问题（包括道德风险、逆向选择和利益冲突）。Vayanos-Woolley(2010）证明委托资产管理会造成动量效应。由于投资者（委托人）希望通过过去业绩了解投资经理（代理人）的能力并有效追逐高收益率，由此带来的资金流动使价格偏离公允价值，造成短期动量效应和长期反转效应。
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从市值分布可以看出，22.09-40.74亿元总市值
从行业来看，消费行业基本上各占50%
权重是等权
样本空间是消费红利和信息红利成分股
但是选股标准到底是小市值还是股息率
小市值适合轮动操作
股息率其实不太好手算，工作量巨大
如果使用股息率加权，直接对比消费红利和信息红利全收益指数好了，自己建一个新的雪球组合也没有问题
总市值变化：第40名，603328，伊顿电子，67.39亿元，第60名，002925，盈趣科技，114.1亿元，第80名，600298，安琪酵母，265.1亿元，第100名，600519，贵州茅台，21097亿元。
从市值分布可以看出，22.09-40.74亿元总市值
从行业来看，消费行业基本上各占50%
权重是等权
样本空间是消费红利和信息红利成分股
但是选股标准到底是小市值还是股息率
小市值适合轮动操作
股息率其实不太好手算，工作量巨大
如果使用股息率加权，直接对比消费红利和信息红利全收益指数好了，自己建一个新的雪球组合也没有问题
总市值变化：第40名，603328，伊顿电子，67.39亿元，第60名，002925，盈趣科技，114.1亿元，第80名，600298，安琪酵母，265.1亿元，第100名，600519，贵州茅台，21097亿元。
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除了游资和私募，大型机构投资者只被允许持有投资级债券或者说股票池中的债券，那么我们可以说垃圾债和小市值债券（甚至ST股票）都是非充分定价，所以小市值价值股涨幅惊人。例如消费红利的大幅度上涨，其实小市值功不可没。
如果我们从信息红利和消费红利中挑选小市值，每周轮动，是不是会非常NB？
没有回测，目前实盘自建消费红利前15，然后雪球消费信息前20，木有轮动，前者表现不好，后者今年刚运作
如果我们从信息红利和消费红利中挑选小市值，每周轮动，是不是会非常NB？
没有回测，目前实盘自建消费红利前15，然后雪球消费信息前20，木有轮动，前者表现不好，后者今年刚运作
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对于大多数投资者而言，这些波动并不能带 来提高效用的主动交易机会，因为预期收益高的年份通常正是风险回避情绪高的差 年份。然而，在某些方面与市场明显不同的少数头脑冷静的投资者（长期投资、资金 雄厚的投资者如沃伦·巴菲特和主权财富基金）也许能通过反转交易的市场择时策 略或者至少是按规则执行的再平衡策略受益。
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一坑又一坑啊，我是按溢价率最低的去买的，结果
完美的入坑159513。
刚才又看了一下管理费率和托管费率，貌似易方达
161130是成本最低的，管理费0.5%+托管费0.1%，
其他的只有513870和它收费一样。但是看今年以
来的涨幅，易方达是靠前的。长期来看的话，如果
没有其他的坑的话，易方达的基金应该是最优选
择。
易方达的外汇额度基本没有了，适合套利
本身也能吃流动性套利。
完美的入坑159513。
刚才又看了一下管理费率和托管费率，貌似易方达
161130是成本最低的，管理费0.5%+托管费0.1%，
其他的只有513870和它收费一样。但是看今年以
来的涨幅，易方达是靠前的。长期来看的话，如果
没有其他的坑的话，易方达的基金应该是最优选
择。
易方达的外汇额度基本没有了，适合套利
本身也能吃流动性套利。
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进一步研究同时期美国经济和市场，进入90年代后，冷战结束，受益于经济全球化加速，以及新一轮信息技术革命启动带来的生产效率提升，美国经济步入高增长、低通胀、低失业率的繁荣阶段，并平稳度过1997年亚洲金融危机。
在此背景下，一方面，美国高股息策略并未像日本一样实现长期跑赢，且与美国的一些表观经济指标如GDP增速、利率、CPI等并未表现出较强相关性，更是在1998-1999年美国成长股泡沫阶段出现回调，与标普500成长指数和纳斯达克100拉开了较大差距；另一方面，长期的经济增长活力和大力促进科技发展、产业转型的目标并非带来红利价值消亡，只是股东回报形式上，现金回购作为现金分红的替代逐渐成为主流。
传统行业看股息，新兴行业看增长
在此背景下，一方面，美国高股息策略并未像日本一样实现长期跑赢，且与美国的一些表观经济指标如GDP增速、利率、CPI等并未表现出较强相关性，更是在1998-1999年美国成长股泡沫阶段出现回调，与标普500成长指数和纳斯达克100拉开了较大差距；另一方面，长期的经济增长活力和大力促进科技发展、产业转型的目标并非带来红利价值消亡，只是股东回报形式上，现金回购作为现金分红的替代逐渐成为主流。
传统行业看股息，新兴行业看增长
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小市值还是yyds，虽然我实盘已经没有了，但雪球上的组合我还一直维护着，今年2月7日的时候这个组合跌了41.47%，到今天已经收狭到仅仅跌了5.18%了，反弹了整整62.00%。但这个过程确实一般人受不了。4月份又是历史上小市值下跌最多的一个月份，小心驶得万年船。
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ETF里的股票分红给ETF是要缴纳20%税的！所以，买ETF等于是缴纳分红税的。
ETF持有的股票有大部分份额是超过一年的，不需要交税，至于份额变动导致的不到一年的部分可能就平摊了，也没有多少
所以买基金比自建指数好的地方是分红免税，但是你可以自建基金选择红利率更高的
ETF持有的股票有大部分份额是超过一年的，不需要交税，至于份额变动导致的不到一年的部分可能就平摊了，也没有多少
所以买基金比自建指数好的地方是分红免税，但是你可以自建基金选择红利率更高的
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根据20世纪90年代早期提出的Fama-French三因素模型和美国近百年和近20年的实证分析，我们选择A股小盘价值股进行量化
简单来说就是剔除ST股票
然后市值排序，PB排序，序号加总，选前十，找一个量化平台进行量化
我记得持有封基老师推荐过一个量化平台，收费的，忘记是什么了
找到了
另外股票的量化平台推荐果仁网，可转债的推荐禄得网，这两个平台的特点都是不用编程，适合普通人用的
简单来说就是剔除ST股票
然后市值排序，PB排序，序号加总，选前十，找一个量化平台进行量化
我记得持有封基老师推荐过一个量化平台，收费的，忘记是什么了
找到了
另外股票的量化平台推荐果仁网，可转债的推荐禄得网，这两个平台的特点都是不用编程，适合普通人用的
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自建红利指数跑输基准，而去年跑赢基准。对消费行业的风险暴露是一样的，自建指数对红利的暴露较大，消费行业对红利因子暴露大导致对小市值因子暴露大，而小市值因子今年尤其弱势，所以导致跑输，去年跑赢也是同样的道理，虽然小盘价值股长期表现较高，但是波动也大，消费行业的下一个茅台是谁？
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如果完全复制指数的话，很可能在红利因子和行业因子的暴露比例不一致，导致自建指数不能完全跟上指数，
目前能有的现有ETF只有中证红利，消费红利，中证主要消费，中证白酒，如果不自建，就只能使用这4只指数排列组合，
自建指数很麻烦，主要是资金量太小
目前能有的现有ETF只有中证红利，消费红利，中证主要消费，中证白酒，如果不自建，就只能使用这4只指数排列组合，
自建指数很麻烦，主要是资金量太小
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如果我选择的消费红利是错误的选择，采用历史数据估算最差的回报率：
过去十年，十个行业红利数据最差的回报率是能源红利8.69%,公用红利8.90%，金融地产红利9.77%，我大致可以认为消费红利即使在未来十年的回报率是最差的，应该也能获得9%的回报率。
如果不单吊消费红利，加上可选红利和信息红利，基本上可以保证10%以上的回报率
但是我的资金量才60w没法自建相应的指数，目前市场上上只有消费红利LOF和中证红利ETF，如果一定要自建，只能1/3消费红利，1/3中证红利和1/3信息红利前十大权重，是不是可以保证向对应的优质回报率
激进的投资策略应该是1/2消费红利LOF+1/2信息红利，因为其实我已经有红利低波的指数
过去十年，十个行业红利数据最差的回报率是能源红利8.69%,公用红利8.90%，金融地产红利9.77%，我大致可以认为消费红利即使在未来十年的回报率是最差的，应该也能获得9%的回报率。
如果不单吊消费红利，加上可选红利和信息红利，基本上可以保证10%以上的回报率
但是我的资金量才60w没法自建相应的指数，目前市场上上只有消费红利LOF和中证红利ETF，如果一定要自建，只能1/3消费红利，1/3中证红利和1/3信息红利前十大权重，是不是可以保证向对应的优质回报率
激进的投资策略应该是1/2消费红利LOF+1/2信息红利，因为其实我已经有红利低波的指数
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红利因子适用于不太分红的优质行业，本身行业投资回报率就高，不太分红的话分红因子容易作出超额收益。
主要消费行业，中国还是一个比较穷的国家，吃吃喝喝还处于比较重要的地方，而且有白酒等奢侈品，我们认为主要消费还是处于朝阳行业，
其他的行业包括信息行业投资回报率都到不了10%，容错率太低，低于中证红利的15%
从容错率来看，中证红利的行业增强只能选消费红利，至少有5个点的容错率。
自建消费红利跑不赢原版消费红利，但是股息率高一些。
中证红利的因子增强我选了低波
A股的中证红利指数真的是神一样的存在
主要消费行业，中国还是一个比较穷的国家，吃吃喝喝还处于比较重要的地方，而且有白酒等奢侈品，我们认为主要消费还是处于朝阳行业，
其他的行业包括信息行业投资回报率都到不了10%，容错率太低，低于中证红利的15%
从容错率来看，中证红利的行业增强只能选消费红利，至少有5个点的容错率。
自建消费红利跑不赢原版消费红利，但是股息率高一些。
中证红利的因子增强我选了低波
A股的中证红利指数真的是神一样的存在
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赞同来自: 阿戒1899
直觉认为小股票肯定上涨概率大于大股票，100亿元的股票翻翻才200亿元，你能想象1万亿元市值的股票翻倍到2万亿元吗？
直觉也能够理解相对便宜的股票上涨概率高，同样的店铺，一家一年给十万租金，另外一家给五万租金，可能是前者好
如果说FAMA从实证上证明了价值因子和小盘股因子暴露是重要的收益来源，美国近百年的数据证明小盘家价值股收益惊人，
中国的小市值轮动策略回报率惊人。
我们综合来看，岂不是应该挑选10条行业红利指数的前十大权重股，然后剔除尾部的大型证券，例如金融红利，能源红利，公用红利，这几个行业本来就是高分红行业，难以红利因子的有效性不足。
剩下的是材料红利，可选消费红利，主要消费红利，医药红利，信息红利，通信红利，工业红利
7个行业前十大也有70只股票，采用小市值10只股票轮动策略？还是限定在一定的市值范围内？
我记得有个神奇的微盘股轮动策略回报率惊人。
资料来源：《预期收益：投资者获利指南》
直觉也能够理解相对便宜的股票上涨概率高，同样的店铺，一家一年给十万租金，另外一家给五万租金，可能是前者好
如果说FAMA从实证上证明了价值因子和小盘股因子暴露是重要的收益来源，美国近百年的数据证明小盘家价值股收益惊人，
中国的小市值轮动策略回报率惊人。
我们综合来看，岂不是应该挑选10条行业红利指数的前十大权重股，然后剔除尾部的大型证券，例如金融红利，能源红利，公用红利，这几个行业本来就是高分红行业，难以红利因子的有效性不足。
剩下的是材料红利，可选消费红利，主要消费红利，医药红利，信息红利，通信红利，工业红利
7个行业前十大也有70只股票，采用小市值10只股票轮动策略？还是限定在一定的市值范围内？
我记得有个神奇的微盘股轮动策略回报率惊人。
资料来源：《预期收益：投资者获利指南》
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美国行业变迁：从1926年开始，美国年化收益率高于10%的行业有非耐用消费品，制造，能源，化工，商用设备，百货，健康。如果从1990-2009年看，非耐用消费品，商用设备，百货收益率跌破10%；制造，能源，化工，健康依旧维持在10%以上。
总结来说：耐用消费品和非耐用消费品比较，肯定是非耐用消费品行业容易赚钱，有固定重复消费。对比国内来说，主要消费行业优于可选消费行业，而且把HDDS中的D和S放进主要消费行业，就是白酒。
业界老话是科技消费医疗高端制造长牛，加上红利因子，那真的就是长牛。从人性角度来讲，吃完饭玩玩手机真的是神清气爽，当然，科技指的是泛科技。从美国来看，科技作为主要驱动因子的行业例如制造（类似高端制造？）、化工（类似高端制造？），健康行业（类似医药医疗？）
如果对比国内的一级行业红利指数，那么主要消费红利肯定可以，中国的优势行业，而且有茅台加持，信息技术红利科技含量相对较高，所以自建，预期收益率比中证红利高3-5%。
如果使用行业红利指数进行轮动，也就是大部分使用中证红利ETF，小部分使用上年下跌幅度最大的行业红利指数，或者连续下跌2年的指数，效果会非常好
自建行业红利指数，取前十等权，是不是就比较简单方便？
但是，市场上现在有现成的消费红利LOF，可以不用自建，也就是中证红利ETF+消费红利ETF进行各种组合
这段话包含的信息量太大，容我仔细想一想？
资料来源：《预期收益：投资者获利指南》
总结来说：耐用消费品和非耐用消费品比较，肯定是非耐用消费品行业容易赚钱，有固定重复消费。对比国内来说，主要消费行业优于可选消费行业，而且把HDDS中的D和S放进主要消费行业，就是白酒。
业界老话是科技消费医疗高端制造长牛，加上红利因子，那真的就是长牛。从人性角度来讲，吃完饭玩玩手机真的是神清气爽，当然，科技指的是泛科技。从美国来看，科技作为主要驱动因子的行业例如制造（类似高端制造？）、化工（类似高端制造？），健康行业（类似医药医疗？）
如果对比国内的一级行业红利指数，那么主要消费红利肯定可以，中国的优势行业，而且有茅台加持，信息技术红利科技含量相对较高，所以自建，预期收益率比中证红利高3-5%。
如果使用行业红利指数进行轮动，也就是大部分使用中证红利ETF，小部分使用上年下跌幅度最大的行业红利指数，或者连续下跌2年的指数，效果会非常好
自建行业红利指数，取前十等权，是不是就比较简单方便？
但是，市场上现在有现成的消费红利LOF，可以不用自建，也就是中证红利ETF+消费红利ETF进行各种组合
这段话包含的信息量太大，容我仔细想一想？
资料来源：《预期收益：投资者获利指南》
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赞同来自: 跑路皮皮
@zjsunguoyun
别看这个策略简单，但长期收益可不赖，年化回报率可达12.63%。美股是相对有效的市场，所以90%以上的基金经理都跑不过标普500，但狗股策略却能长期跑赢指数大概3个百分点。
哪里听说的？美国的狗股策略已经跑赢几十年了“狗股策略”最早是由美国基金经理奥希金斯于1991年提出的，具体方法很简单：每年将道琼斯指数成分股中10只股息率最高的选出来，弄成一个投资组合，然后第二年重复这个操作。
别看这个策略简单，但长期收益可不赖，年化回报率可达12.63%。美股是相对有效的市场，所以90%以上的基金经理都跑不过标普500，但狗股策略却能长期跑赢指数大概3个百分点。
京公网安备 11010802031449号