郑源总金句分享
可以用一个经典的公式来理解投资收益，即"β+α+随机的因素"。从资产配置的角度来看，投资盈利可以来自于资产的收益（β），产品管理人的能力（α），以及回归分析无法完全消除的残差项。后者从更宏观的角度来看，或许也可以理解为运气因素。
(资料图)
公募FOF本质上是一种多资产单策略的投资模式，多资产是因为涉及债券、股票和商品等资产，单策略简单理解就是我们只有一种策略，即做多。虽然在做多的基础上可以引申出许多细分策略，如价值型投资、成长型投资和事件驱动型投资等，但总体来说仍然可以理解为是一种单一的模式。因此，在公募FOF中的能做的主要就是选择不同类别的资产进行配置。从风险的角度来看，就是通过主动暴露某一类或者几类资产的风险，来获取投资收益。
中国的库存周期在某种意义上可以理解为一个PPI周期，也就是价格的周期。库存周期不仅受需求周期影响，更是需求结果的体现，需求会传导到价格，使之出现周期性波动。基于这个经济逻辑，上游价格上涨将传导至下游价格，使中游行业（例如化工）受益，这就是为什么我们认为在库存周期的上行阶段，化工行业板块应该会有上涨的机会。
在经济周期中，当我们处在主动补库存阶段时，期限利差会随之出现相应变化。大体上中国的期限利差主要是由短端利率波动所决定的，观察经济指标的历史数据可以发现，短端利率在波动上略微领先于产成品库存的同比波动。经济向好时，短端利率上升较快，经济回落时，短端利率下降也较快。但偶尔也会存在背离现象，大多出现在库存周期的牛熊转换阶段，根据我们和许多固收的基金经理的沟通结果来看，这可能是由于货币向信用传导过程中的滞后所导致。
对投资者来说，选择基金经理时最好考虑其长期表现和稳健性，不要过于追求短期排名的高低。可以选择大致稳定在中位数附近的基金，如果一只基金能提供比中位数更高的收益，长期持有则大概率能够实现相对稳定的收益。
我们的换仓操作主要锚定三个点：第一是根据市场波动和变化及时的调整仓位。第二是如果基金的表现特别糟糕，可能会判断该基金没有盈利机会，并将其调出投资组合。第三是会以相对较低的仓位配置一些主题型产品。
感谢大家对郁见投资的关注，第七十二期非常荣幸地邀请到了诺德基金FOF管理部投资总监、深圳分公司总经理郑源。
郑源，香港理工大学计算机博士。曾任职于中国银河证券股份有限公司、民生证券股份有限公司、华泰联合证券有限责任公司、中国创新投资有限公司（香港）、高扬集团有限公司（香港）。2017年1月加入诺德基金管理有限公司，现任公司FOF管理部投资总监、深圳分公司总经理。
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什么因素对FOF投资的收益贡献较为重要？
我们可以用一个经典的公式来理解投资收益，即"β+α+随机的因素"。从资产配置的角度来看，投资盈利可以来自于资产的收益（β），产品管理人的能力（α），以及回归分析无法完全消除的残差项。后者从更宏观的角度来看，或许也可以理解为运气因素。
综上，投资收益取决于资产的回报、管理人的能力，以及运气因素。公募FOF领域的标准框架首先涉及到了大类资产配置，该层面的因素决定了大部分的投资收益。同时，投资回报也和基金经理优秀的产品管理能力高度相关。
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如何理解大类资产配置？
根据之前一篇经典论文，投资组合中有将近80%的收益来自于资产配置。从过往大类资产配置的理论和实践经验来看，我们可以根据风险的视角对市场上已有的大类资产配置模型分成三个类别，即风险对冲模型、风险效率模型和风险暴露模型。
在风险对冲型模型中，最典型的例子为风险平价模型，还有基于风险平价的全天候模型。该类模型旨在通过分散不同类别的大类资产在投资组合中的权重，使它们的波动能够在一定程度上相互抵消。例如，利用好“股债跷跷板”效应，甚至加入商品和外汇等资产，由此使得不同类别的资产相互对冲。整个组合主要通过管理人的投资能力来赚取收益。
风险效率型模型则是另一经典的资产配置模型，常见案例有马克维茨模型，是指寻找资产配置前沿，即挖掘在风险相同情况下，收益较高的资产组合，或者在收益相同情况下，风险较小的资产组合。
随着投资实践的演进，风险暴露模型逐渐进入投资者的视野，一个经典的案例就是美林时钟模型。它通过判别宏观经济状态来进行资产配置，在追求特定一类或几类资产收益的同时，暴露相应的风险。但在实践过程中，美林时钟也暴露出较多的问题。
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在风险对冲型、风险效率型和风险暴露型三种模型方法中更关注哪一种？
公募FOF本质上是一种多资产单策略的投资模式，多资产是因为涉及债券、股票和商品等资产，单策略简单理解就是我们只有一种策略，即做多。虽然在做多的基础上可以引申出许多细分策略，如价值型投资、成长型投资和事件驱动型投资等，但总体来说仍然可以理解为是一种单一的模式。因此，在公募FOF中的能做的主要就是选择不同类别的资产进行配置。从风险的角度来看，就是通过主动暴露某一类或者几类资产的风险，来获取投资收益。
在实践中，我们采用较多的是风险暴露模型，希望通过捕捉大类资产的上行趋势来获得收益。当然，在这种模式下，美林时钟依旧无法规避“实践不可行”的缺点，因此我们引入了宏观经济周期的模型，按照海外宏观经济周期研究的名称体系，主要包括基钦周期和朱格拉周期，而在中国可以本土化地分别理解为库存周期和产能周期。该模型能够帮助我们比较准确地捕捉股票和债券这两类资产波动的节奏。
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怎么理解和把握库存周期？
库存周期是西方宏观经济研究的一个经典视角，被称为基钦周期。海外文献资料显示，一个完整的基钦周期在西方经济体中通常为4-5年。而中国与之匹配的库存周期大致为3-4年。回顾中国A股市场的历史走势，我们可以发现从2005年开始到2008年，市场触及一个低点；接着从2008年到2011年又出现了另一个低点；从2011年到2015年，经历了一次股灾；市场又在2015年到2018年间再次触及低点；而从2018年到2022年，市场又见证了另一个低点的出现。观察这几个重要的市场时间点，中国股市似乎呈现出3-4年的周期性波动，我们认为背后的主要驱动因素或许就是库存周期。
中国的库存周期一般由两个因素来划分。首先是收入周期，以工业企业的收入同比变化为例，它呈现出3-4年的周期性波动。由此引发的工业产成品的库存波动，也呈现出3-4年的周期性。然而，这两个波动并不同步，这也正是它们形成周期性的原因。对于中国这样的制造业大国来说，大量的微观经济体对宏观需求的响应存在滞后，因此库存周期是重要的判断视角。单个企业很难对宏观的需求波动进行有效判断，因此企业在决策时基本都会存在滞后现象，而这种滞后的响应就导致了供需之间的不平衡和周期性的波动。
具体举例来看，对于被动去库存和主动补库存，实际上就是对需求响应的一种滞后现象。当需求已经上升，但产能还未提高时，会导致被动去库存。而当需求上升，产能也随之提高时，则会出现主动补库存。但当需求到达一定阶段开始回落，而产能补充还在继续时，就会出现被动补库存。企业家如果发现库存过剩，就会开始主动去库存。在这个过程中，企业的供给与社会的需求不匹配，就导致了库存的周期性波动。
从横向角度而言，对美国的库存周期数据进行整理后发现，至少在过去20年里，中国的库存周期波动比美国的更加清晰。这可能是因为美国制造业在整体经济总量中的比重相对较低，而服务业（第三产业）的比重较高，使得需求与供给之间的匹配度相对更加同步，可能导致美国库存周期的周期性特征不太明显。
回顾今年以来的宏观经济数据，我们认为中国可能正在进入一个新的库存周期。今年一季度市场已经基本呈现出被动去库存的迹象，而二季度由于一些意外情况，经济可能有一定程度的回落。因此，库存周期是否会进一步的被动去库存，还需要一个时间窗口进行观察。
除了库存周期，中国还存在另一个周期，海外称之为朱格拉周期（即中国的产能周期）。通常，朱格拉周期是指技术更新的周期，在海外经典的朱格拉周期大约为十年。而根据中国的经济数据，我们观察到这个周期大约为6-8年，而这实际上涵盖了两个库存周期。举个例子，从1998年开始，互联网时代开始兴起，直至2008年，智能手机（如iPhone）的出现标志着移动互联网时代开始，这一阶段持续了大约十年。然后从2008年到2016年，是一个比较标准的移动互联网时代。从2016年开始，云计算、大数据和新能源等新技术的兴起将我们带入了新的产能周期。
这些周期的变化将对股票投资和债券投资产生影响。例如在中国股票市场上，由于每个库存周期的上行或下行，我们看到了A股市场大约每3-4年会出现一个低点，有一个偏熊的市场出现，也会引发一轮牛熊的切换。同时，库存周期对债券市场的影响也比较明显，从资产配置的角度，如债券市场的牛熊转换、期限和信用利差的变化都与库存周期有一定关系。举例来看，经济繁荣时，正处于主动补库存阶段，此时库存上行可能会带动企业收入上行，信用利差走扩；而经济走向回落时，此时处于主动去库存的阶段，信用利差一般会收窄。
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怎么理解库存周期与经济好坏阶段的关系？
以股票市场举例，有个结论是当库存周期上行时，中游行业通常会受益。在2019-2022年，中游行业主要包括机械、化工、建筑、建材和交运等领域。这类行业的特点是处于产业链中处于中间阶段，通过采购上游原材料并向下游提供终端产品。
中国的库存周期在某种意义上可以理解为一个PPI周期，也就是价格的周期。库存周期不仅受需求周期影响，更是需求结果的体现，需求会传导到价格，使之出现周期性波动。基于这个经济逻辑，上游价格上涨将传导至下游价格，使中游行业（例如化工）受益，这就是为什么我们认为在库存周期的上行阶段，化工行业板块应该会有上涨的机会。尽管许多基金经理不看好化工行业，认为它可能是一个偏后周期的行业。但我们通过多次调研和数据分析，认为这个行业板块有绝对收益的机会。在2019年的库存周期上行阶段，我们就在尝试寻找化工类主题型基金，并通过持有这类产品获得了不错的收益。
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历年所处的周期阶段以及不同阶段中有哪些行业表现较好？
从2008年开始复盘近年来几轮库存周期的表现。2009年2月至2010年10月，为一轮库存周期的上行阶段，基础化工、建材和电力设备等行业表现比较优异。下一轮库存上行周期是从2012年10月至2013年11月，此时存在绝对收益。从2016年2月至2017年1月，库存周期再次上行，收益较为显著。2020年2月至2021年三季度，也出现比较明显的绝对收益。观察结果显示，在这几轮上行阶段，虽然可能有别的投资机会，但相对收益也不一定是最好的，所以对于追求绝对收益的投资者或许应该考虑中游行业。
相比之下，库存周期向下的阶段，特别是主动去库存时，市场通常进入熊市。如2008年、2011年、2015年、2018年和2022年，市场整体表现较为疲弱。在这种情况下，结构性行情较为明显，可能出现个别行业表现突出，但整体主题的大面积行情较少。值得关注的是，每一轮熊市周期的后半段可能会有一些成长型行业表现，但这并非一个稳定的统计规律。因此，在周期向下的阶段，需要更加谨慎，并根据行业特点做出相应的投资决策。
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今年下半年经济周期会处于什么阶段，是否会有偏主题性机会，还是依然以成长性机会为主？
库存周期的需求端（收入）在去年的三季度已经见底，只不过当前上行趋势还不够清晰，但根据一系列指标，包括一些先行指标，我们认为现在已经逐步进入被动去库存的阶段，特别是今年一季度，工业企业的收入同比上升，库存回落明显，被动去库存的现象比较显著。在这个阶段，权益类资产的表现较为不错。从去年四季度到现在，权益类资产呈上行趋势。尽管今年二季度经济复苏步伐放缓，但我认为权益类资产在下个阶段仍值得投资。
具体投资机会方面，有几个值得关注 的方向。第一，中游行业，目前来看该类行业仍然能够获得绝对收益。第二，成长性主题的机会也值得留意。这类投资决策通常不是由自上而下的逻辑决定，而是由产业的发展逻辑推动。例如人工智能，逐渐由其本身的产业链向其他板块外溢，如智能驾驶、机器人等。第三，根据过往经验，下一轮可能是低估值品种的投资机会。观察到当前库存周期向上叠加了朱格拉周期（中国的产能周期）的向上，建议投资者关注偏大蓝筹或偏价值的个股，这类个股通常与宏观经济有较高的相关性。产能周期通常是宏观需求总量增速提升的阶段，因此偏低估值同时与宏观经济高度相关的个股，受益程度可能更高。
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怎么应对周期变化的不确定性？
在 过去一段时间里，特别是二季度，市场出现了几次试图预期宏观经济向好的信号。 如债市出现了明显的回调，而股市则出现了明显的上涨。 虽然时间并不长，但这些脉冲式的交易现象说明，这一轮经济周期的走势可能不像以前那样平滑。其中最核心的原因是疫情过后政策放开，导致需求提前释放。本来预测经济是从一季度开始往二季度、三季度逐渐走强，但目前状况是从去年四季度到今年一季度就已经比较强劲，所以我认为二季度可能出现一个阶段性的回调。
从三季度、四季度以及未来来看，我认为库存周期的被动去库存过程还会继续。目前市场上更多的是情绪性因素，特别是当半年报公布后，大家可能会更清晰地看到经济增速的降速换挡过程。尽管这是一个系统性的因素，但微观经济体的增长与周期仍然能够匹配。在我看来，三季度、四季度可能会逐渐显露出经济拐点的特征。
根据过去数年的经济数据显示，中国GDP增速已经换了两次档，从2000年以来，目前正处于第二次从高速向中高速切换的阶段，大家觉得这是长期预期不佳导致的市场低迷。但经济周期性规律是很难被彻底颠覆的，因为它反映了供给和需求之间的不匹配，同时也很难被系统性地解决。
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如何理解库存周期与债市的对应关系？
关于库存周期，实际上有两条线。一条线是工业企业的收入，代表性指标是中国的工业企业收入同比增长情况；另一条线是工业企业的库存情况，同样为同比增长。根据这两个指标，库存周期可以划分为不同阶段。
首先是扩张阶段，当工业企业收入同比上升而库存下降时，我们称之为被动去库存。另一种情况是主动补库存，即收入上升同时库存也增加。这两种情况构成了库存周期的扩张阶段。
其次是收缩阶段，也存在两种情况。一种是被动补库存，即收入已经无法继续上涨，但库存仍在累积。另一种是主动去库存，此时收入和库存都在回落，即库存去化。这两种情况反映了工业企业的收入下降，表明需求偏弱，构成了库存周期的收缩阶段。
在经济周期中，当我们处在主动补库存阶段时，期限利差会随之出现相应变化。期限利差的变化与经济周期的波动密切相关，大体上中国的期限利差主要是由短端利率波动所决定的。观察经济指标的历史数据可以发现，短端利率在波动上略微领先于产成品库存的同比波动。经济向好时，短端利率上升较快，经济回落时，短端利率下降也较快。但偶尔也会存在背离现象，大多出现在库存周期的牛熊转换阶段，根据我们和许多固收的基金经理的沟通结果来看，这可能是由于货币向信用传导过程中的滞后所导致。但背离现象仍为少数，除2015年股灾前后，由于流动性控制存在问题出现了短暂背离之外，绝大多数情况下期限利差变化都是围绕库存周期相匹配。
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如何判断下半年的固收市场？
总体来说，我们认为当前市场可能更有利于短端品种。由于市场波动，大家对交易经济复苏逻辑有比较明显的倾向，这可能导致长端债券价格回落较为明显。因此，我们在产品配置上更倾向于选择短债、货币类品种。在期限配置上，具体配置比例或将以短端为主，目的是为了防止回撤。
在现在这个阶段，我们不倾向于增加中长期纯债基金的配置比重，当然也不会完全减掉，而是逐步观察市场情况。虽然我们感觉市场拐点可能越来越近，但具体何时发生仍需观察。另外，在固定收益品种配置时，我们也需要考虑政策因素，因此政策方面也是需要密切观察的窗口。
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挑选权益类基金的原则和经验？
从收益率的角度来看，权益类的基金与固收类的基金相比，收益的差异会更大。虽然固收中的中长纯债类基金还是存在一些区别，但与权益类基金相比，收益差异幅度仍然小很多。因此相对而言，我们更倾向于聚焦于权益类的产品。
我们团队在筛选基金时，通常遵循三步走的框架：
首先，对全市场能够投资的品种进行初步筛选，将所有权益类的基金纳入观察池。根据合规和合同要求进行筛选，主要方向为股票型基金（含指数和ETF）、偏股混合型基金和高权益仓位的灵活配置型基金。然后会根据成立年限、基金经理管理年限和规模大小等维度进一步筛选出能够纳入考察视野的基金。
第二步，我们采用一套量化的框架对这些基金进行筛选。量化筛选后可能剩下将近100只基金，并且由于市场的变化，我们会利用量化方法定期更新名单。
第三步，从长期来看，我们会对其中五六十只基金进行调研。在调研过程中主要关注基金经理的投资逻辑思路、基金公司的管理和对投资者的激励等因素来最终决定投哪些基金，投后我们会根据基金的表现以及与我们的投资目标的匹配度进行调整。
接下来将着重介绍我们的量化模型，这个模型与传统的基金评价方法很相似，主要分为两部分：
第一部分是基于基金评价的分析。我们一般将其分为三个方面，第一是业绩分析，主要是将基金的历史业绩进行比较。除了简单的收益率之外，还包括风险以及风险调整之后的收益情况等。第二是风格分析，关注基金的投资风格，即偏向价值型、成长型还是均衡型等。这类分析一般通过标准的回归模型进行处理。第三是能力分析，这部分又分为三个方面。 首先是选股能力 ，即基金经理在挑选个股方面的能力。 其次是行业配置能力 ，基金经理在不同行业的配置能力。 最后是择时能力 ，即基金经理在市场时机选择方面的能力。这些都是经典的分析方法，并且基于经典的分析模型所构建的打分模型。
第二部分是行为分析。简单来说，前面三种分析方法（业绩分析、风格分析和能力分析）都是利用基金经理过往的业绩作为分析基础，都是围绕着基金的净值曲线展开。然而，我们不仅仅投资一只基金，而是构建一个基金组合。因此，我们需要考虑的是如何提高选中基金的胜率。从统计学和概率学的角度，我们需要寻求一种独立的分析角度，让我们在分析时不需要依赖其过往的业绩，同时又能增加胜率，使得整个投资框架的胜率提高。
在做行为分析时，我们着重考虑非业绩性的因素，例如基金经理的管理时限、管理规模，以及投资者披露中是否有机构投资者。比如说，一个基金经理拥有丰富的管理经验、管理规模适中，且受到机构投资者的支持，我们会认为基金经理表现不错，至少在市场中得到认可。作为公募基金公司的员工，我们站在管理人的角度上，我们非常了解基金经理的培养体系以及产品布局的思路，因为公司每天都需要关注各经理的业绩、保持密切交流，并听取他们的总结报告。如果基金公司愿意给一个主动管理型基金经理（非管理多个指数型的基金经理）管理多个产品，这实际上是对基金经理能力的认可，这是由基金公司的盈利模式决定的。因此，这也成为我们判断基金经理的能力的参考因素之一。
除此之外，我们还关注基金经理的操作习惯，例如喜欢高换手率或集中持仓。这些因素对基金的业绩也会产生影响，比如在权益类基金中，基金经理相对集中持仓可能会提升长期收益，而在固收类基金中，过度集中持仓可能会影响业绩；在换手率方面，换手率的判断标准是由市场行情决定的。高换手率的基金经理在市场走强时可能表现较好，因为追逐热点有望提高收益。而在市场走弱时，低换手率的基金经理可能更稳健，不容易受到市场波动的影响。
对于基金经理的分析，我们还有一个切入点，根据我国内地的投资特点，我们将权益类基金经理分为两类：理念型基金经理和策略型基金经理。前者通常包括价值型、成长型和主题型。他们追求绝对收益，过去一段时间这类基金经理表现较弱，但从长期来看或许是能够获得绝对收益的，只是收益兑现的时间点不确定。以价值投资为例，从长期来看基金经理会买入实际价格低于内在价值的品种，最终这类品种的价格会回归，所以这样的投资策略能够实现绝对收益，只是兑现时间可能会较长。另一类是策略型基金经理，他们更注重相对收益，会根据市场特点调整策略，比如行业轮动、均衡配置等。这类基金经理的短期业绩可能并不突出，但长期来看相对排名稳定，具有较长生命力。然而，基金经理的过往业绩很难预测未来的表现，从概率学角度来看，基金经理的相对业绩具有一定的随机性，即某一年表现最差的基金经理，到了下一年也有可能实现相对较好的收益。
从统计数据来看，策略型基金经理相对较少，业绩能长期维持在排名前50%的更是寥寥无几。市场上大约只有6、7位基金经理可以在过去的6-7年里业绩跻身市场前二分之一。当然，这些基金经理都是我们前面提到的偏策略型的基金经理。但他们在市场上的知名度往往并不是特别高，而且管理规模也不是特别大。尽管如此，长期来看，如果计算过去14年内偏股混合型基金累计收益的中位数，会发现其收益率跑赢了CPI、PPI和M2，可以说是完成了严格意义上的保值增值。
从长期持有基金的角度来看，可以选择业绩大致处于市场中位的基金产品，并不需要盲目追求进入前20%或前30%的高排名。如果一只基金能够持续提供高于市场中位数的收益，坚持持有它，就能获得不俗的收益，而且收益可能会比持有“前一阶段特别绩优的基金”更为稳定。从长期统计数据来看，排名在前50%到60%之间的基金经理业绩可能更容易保持在前50%这个区间段。
当然实际情况可能更加复杂，A股市场有一个非常显著的特点，即每年只打50分的经理，可能当三年期限结束时业绩排名进不了前50%。简而言之，选择评分稳定的基金经理实际收益可能会弱于表现波动高的经理，因为后者可能其中一年的高收益就能够支撑两三年的优异表现。所以在实际操作中，追求高收益高波动也不失为一个解决方案，而难点就在于是否有把握所选择的基金经理业绩表现今年为90分，明年仍能够保持在较高的水平。
综上，对投资者来说，选择基金经理时最好考虑其长期表现和稳健性，不要过于追求短期排名的高低。可以选择大致稳定在中位数附近的基金，如果一只基金能提供比中位数更高的收益，长期持有则大概率能够实现相对稳定的收益。
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该如何挑选债券型基金？
在评价债券型基金时，我们会考虑其业绩和风险是否为双稳定结构。在评估债券型基金时，除了传统的考核范畴外，更强调将业绩和风险同时进行评估。从债基的角度来看，收益的稳定性和风险的控制应该并重，不能简单混为一谈，也不能简单理解为利用夏普比率来笼统判断。对于那些收益非常高的基金品种，我们会更谨慎一些。从长期来看，我们的投资目标是希望能够获得全市场前二分之一到前三分之一之间的收益，而这已经是相当不错的表现。因为从历史上看，通常纯债型基金的收益相对稳健，即使每年排名后三分之一的债基，长期上来看基本都能获得绝对收益。所以债券本身就是一个胜率较高的资产，赔率相对较低，尽管收益表现没有那么吸引人，但每年能较稳地带来收益。
同时也需要通过调研去寻找风控体系清晰、严格的基金管理人来配合我们的投资组合。所以对于债券基金，我们更注重其风控体系的水平，核心在于判断是否低风险，而且每年收益是否相对稳定。
总结来说，对于权益基金，更看重稳定性，即相对收益和排名的稳定性；而对于债券基金，更多的追求低风险。
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基金建仓后该何时卖出或切换基金品种？
就我们的配置体系而言，基金经理配比往往相对均衡，具体表现为参与市场热点，但不会过度暴露。在此背景下，我们的换仓操作主要锚定三个点：第一是根据市场波动和变化及时的调整仓位。第二是如果基金的表现特别糟糕，可能会判断该基金没有盈利机会，并将其调出投资组合。第三是会以相对较低的仓位配置一些主题型产品，例如，过去AI领域非常强势，我们可能会选择这类ETF或主题产品。但配置比重在整个组合中不高，我们更希望将获得相对收益的任务交给擅长此类投资的基金经理来完成。
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怎么衡量基金业绩的稳定性？
一般来说，基金经理们的投资框架通常是稳定的，这也意味着基金经理的风险偏好大体上具有前后一致性。不过需要明确的一点时，这里所说的“稳定”，是指相对风险偏好稳定，即基金经理的风险厌恶系数往往不会“上蹿下跳”。
例如某位经理喜欢高集中度持仓（高风险），那即便在他所擅长的行情当中（基金净值持续走高），良好的收益也难以平滑净值的波动性，相对波动仍然居高；而对于一些偏向分散持仓且追求价值的基金经理，他们所管理基金的收益有时候会较低，只要他们不改变投资理念和框架，其风险控制在全市场中往往能够保持较好的水平。因此从这个角度，我们可以根据基金经理的投资理念和投资框架来寻找那些能够保持相对稳定的基金经理。
风险提示：
以上观点仅代表基金经理个人意见，不代表投资建议。所载信息或所表达的意见仅为提供参考之目的，非为对相关证券或市场的完整表述或概括。
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