智能定投怎么設(shè)置 智能定投基金的方法
2020-10-22 15:28 南方財富網(wǎng)
普通定投為“定期定額投資”,中間不考慮市場行情變化的因素,對投資者獲取收益會形成一定的局限。
如果根據(jù)不同的市場環(huán)境,引入量化的擇時指標(biāo),對定投金額進行相應(yīng)幅度的調(diào)整,采取“定期不定額”的方式,是不是能更好地做到“低位多買、高位少買”呢?
這就是目前市場“智能定投”主要的研究方向。
目前,主流的智能定投方案所選用的策略主要包括四種類型,接下來分別來一一介紹。
一、基于價格指數(shù)的技術(shù)策略:均線偏離法
基于價格指數(shù)的技術(shù)策略主要通過對指數(shù)進行技術(shù)分析,判斷市場未來的走勢。這里以市場上運用最多的“均線偏離法”來舉例說明。
什么是均線偏離法?
就是根據(jù)基準(zhǔn)指數(shù)和均線的偏離度,判斷市場強度,調(diào)整每期扣款金額的方法。核心邏輯是認為中長期來看股價走勢將回歸均線。當(dāng)股價高于均線時,減少定投金額;當(dāng)股價低于均線時,增加定投金額,實現(xiàn)低位多買、高位少買。
具體怎么操作呢?
選基金,如前文所講,選擇長期業(yè)績好、波動性大的基金。
選指數(shù),選擇和基金相關(guān)性高的指數(shù),建議重點關(guān)注基金的業(yè)績比較基準(zhǔn)中涉及的股票指數(shù)。如上證綜指、深證成指、滬深300、中證500、創(chuàng)業(yè)板指數(shù)等。
選均線,均線的選取取決于投資期限的長短,投資期限越長,均線對應(yīng)的時間也越長。(關(guān)于選擇什么均線最可靠,我們將在音頻版做介紹)
選級差,級差是在基礎(chǔ)定投金額的基礎(chǔ)上增加或者減少的比例,級差越大,加大投入和減少投入的金額也越大。根據(jù)實證研究,級差為10%—30%最有效,得到的效果也最優(yōu)。(關(guān)于不同的投資者適合哪個級差,我們將在音頻版做介紹)
例1:假定基金定投金額控制表如下
注:以上證指數(shù)和250日均線為例,級差20%
T日定投扣款金額多少,取決于扣款前一日(T-1日)指數(shù)收盤價和均線的比較。當(dāng)上證指數(shù)點位高于均線點位時,按照對應(yīng)的檔位和級差自動減少扣款金額,越漲買的越少;反之自動增加扣款金額,越跌買的越多。
比如:當(dāng)T-1日指數(shù)收盤價低于均線25%時,T日相對基礎(chǔ)金額的定投扣款金額為180%,如果基礎(chǔ)金額為1000元,則扣款1000*180%=1800元。
二、基于技術(shù)指標(biāo)的趨勢策略:趨勢定投
是指根據(jù)在扣款前1交易日時或上一扣款日到最新扣款日之間這段時間內(nèi),投資者所選取的參照指數(shù)的多條均線(一般為三條均線)相互之間的關(guān)系來判斷市場的趨勢,進而來確定當(dāng)期具體定投金額與當(dāng)期所定投的基金。
三、基于市盈率的基本面策略:估值法
基于市盈率的基本面策略主要根據(jù)每期市場市盈率水平的高低,判斷當(dāng)前行情是否處于合理估值水平,在市場高估時,降低投資,在市場低估時,增加投資。
其原理是:從股市歷史走勢來看,點位的走勢與市盈率的高低具有較高的擬合度。因此,采用市盈率的估值法可以做到“低位多買、高位少買”,更好地攤平成本
四、基于平均投資成本的策略:移動平均成本法
基于平均投資成本的策略從基金獲利的根本原因出發(fā),我們知道,當(dāng)“定投平均成本<定投退出時的凈值”,定投就可以獲利。
如果在能夠降低平均成本的時候多投,在不能降低平均成本的時候少投,定投的效果會不會更好呢?移動平均成本法就是從這入手,根據(jù)扣款前一交易日(T-1日)的基金凈值和平均成本的差距(偏離度)來確定每期定投金額;饍糁档陀谄骄杀緯r,增加定投金額;基金凈值高于平均成本,減少定投金額,使平均成本在市場下跌時較快下降,在市場上升時較慢上升。
偏離度=(基金凈值—平均成本)/ 平均成本,可以看做是沒有扣除費用的“定投收益率”。
研究表明,當(dāng)偏離度為10%、20%時,尤其10%時,定投效果明顯好于偏離度為30%、40%、50%;并且,偏離度越大,定投效果越差。
例3:假定基金定投金額表如下
注:偏離度為10%,基礎(chǔ)定投金額為1000元
總結(jié):
除了趨勢定投(是定期定額投資,但標(biāo)的會在高風(fēng)險、低風(fēng)險資產(chǎn)之間來回切換),其他不管是均線偏離法、市盈率估值法,還是移動平均成本法,都是采取“定期不定額”的方式,目的是在市場低位多買,在市場高位少買,更好地攤平成本,克服貪婪和恐懼。