麻衣相术
文 | 李德林
基金经理越丑,基金的回报率越高?我以为是个玩笑,没想到大数据是认真的。在A股,挑选基金一定要看脸,别以为长得漂亮的基金经理能给你赚钱哟,恰恰相反,长相普通,甚至长得丑的基金经理,基金的回报率比美女基金经理高多了。
SSRN(社会科学研究网)上有一篇论文,用深度学习工具研究发现,A股基金经理颜值越高,他们的投资回报率越低。这可不是老外黑A股的基金经理,作者是上海交大高金学院的两位学者白澄宇和田诗文。他们的数据都是来自于基金业协会披露系统、同花顺数据库、新浪财经等渠道,收集了1677名股票型基金的基金经理的面部正面图片。
是不是有点走错片场的感觉?脑子里是不是出现两位学者,捧着《麻衣相术》,对着1677名基金经理的脸一个个看相?然后再对着他们管理的基金进行业绩对比,然后再摇上一卦?开玩笑。研究除了调出照片,还确实从数据库将2005年到2020年间中国股票型基金和混合型基金的净值、资产规模、股票占比、管理费率等指标,以及基金经理的从业信息调出来了。他们没有直接给基金经理看面相,而是用预训练的深度学习模型给基金经理的面部打分。
你可能说还不是看面相么?还真不是,因为美与丑这事儿是个很主观的概念,萝卜青菜各有所爱,有的国际名模在我看来那长得就违规,可是法国卢浮宫的馆长说,能跟人共进一次晚餐,死了都值,哪儿说理去?那么要评价A股基金经理到底是美呢?还是丑呢?那就通过多人打分比较公正一点。所以,这个深度学习模型能够模仿60名人工评分者的打分结果。
![](https://p0.ssl.img.360kuai.com/t012b84d98daba8bda5.jpg)
深度学习模型的60名人工打分可不是那么随意的,作为亚洲人,自然要通过样本来对模型进行训练。研究者收集了2000名亚洲男性,2000名亚洲女性。为了检校模型打分的公正性,还找了750名高加索人种男性和750名高加索人种女性。为啥是高加索人种呢?因为世界上三大主要人种就是亚洲黄种人,高加索白种人,非洲黑种人。从数量到人种,从中国到全球审美,然后再对照片设定1—5分的分数,于是一个卷积神经网络训练出来了。
别小看这个卷积神经网络,那可是具有表征学习能力的,能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变的识别。所以,研究者将模型训练好后,将A股的1677名基金经理的正面照片输入进去,这个模型就会自动以分数为标签,输出一个评分结果。不过,从深度学习模型出来的评分看,A股股票型基金经理的颜值普遍不高,平均分才2.88分,都是靠才华吃饭。
脸的分出来还不行啊,总不能用脸的分直接跟基金经理的表现进行对比吧。原因很简单啊,有的基金经理管理着很多只产品,有纯股票型基金,也有混合型基金,有的长期担任基金经理,有的可能三两年会变动,有的可能一年不到就变了。基金经理最喜欢各种模型,研究者就给A股的基金经理们按照他们的玩儿法,对他们的基金也进行了组合打分。
模型在每个月月底,根据基金经理的面部分值,将所有股票型基金分为五等份组合,使用模型的平均得分作为基金的得分。其实无论是最高分,还是最低分,相关基金的得分表现都很稳健。投资组合每个月形成,分别持有0、1—3和4—12个月,因为投资组合每个月都形成,并且持续多个月,还通过动量策略以及各种阿尔法模型,形成等全和价值加权的投资组合。
最激动人心的时刻来了。
脸评分低的基金经理,其管理产品的表现要比评分高的要好得多。
![](https://p0.ssl.img.360kuai.com/t010c79f0ee5ed42527.jpg)
模型毕竟是采集到2020年之前。用到现在行不行呢?那就看看研究结果发表前三个月的,也就是2023年前8月的基金业绩排名,倒数第二、第三、第四都是高分美女,这三人亏损都超过30%以上。比如排名倒数第二的摩根士丹利的陈修竹,今年2月底接管大摩基础行业混合和大摩新兴产业股票,基础行业混合亏损幅度超过35%,新兴产业股票也亏20%左右。
如果说陈修竹接手两只基金时间太短,那么倒数第三的民生加银的陈洁馨,管理的两只产品,一只亏损超过48%,一只超过63%,今年最高跌幅也超过25%。倒数第四的国融基金贾雨璇,管理的融银灵活配置混合A,两年回报为亏损47%。别以为美女很温柔哦,贾雨璇就是典型的飒爽型美女,在新能源高潮的时候,重仓押注,才不管你们老爷们儿对新能源的悲观呢。
难道美女基金经理就真的业绩很烂么?世界上没有绝对。尤其是在A股,时间会证明谁有才华。所以呢,挑选基金的时候,就看你是用什么样的脑袋去做决策,从看脸的角度选基金呢,如果你选择漂亮的,你就要有面对亏钱的心理准备,如果你想赚钱呢?最好冷静一下,钱来的不容易。面对基金经理的脸,也许,老百姓会说,白骨精扮新娘,你娃要小心哟。
(感谢上海交通大学高金学院学者白澄宇和田诗文的研究成果)
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