fund-analysis
- Repo stars 9,792
- Author updated Live
- Author repo Vibe-Trading
- Domain
- AI
- Compatible agents
-
- Claude Code
- Cursor
- Cline
- Codex
- Windsurf
- Gemini CLI
- +20
- Trust score
- 88 / 100 · community maintained
- Author / version / license
- @HKUDS · no license declared
- Token usage
- Lean
- Setup complexity
- Plug-and-play
- External API key
- Not required
- Operating systems
- Unspecified (assume cross-platform)
- Runtime requirements
- No special requirements
- Permissions
-
- Read-only
- Write / modify
- Network behavior
- Local-only
- Install commands
- 26 variants
Profile is derived at build time from SKILL.md and install vectors. Subject to drift from author intent.
Heads up: 未限定 allowed-tools,默认拥有全部工具权限。
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name: fund-analysis
description: 系统化评估公募基金/私募基金/ETF的业绩表现、投资风格和管理能力,并构建FOF(基金中的基金)组合。核心目标:找到"可持续的超额收益来源"而非"过去业绩最好的基金"。 | 指标 | 公式 |…
category: ai
runtime: no special runtime
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# fund-analysis output preview
## PART A: Task fit
- Use case: 系统化评估公募基金/私募基金/ETF的业绩表现、投资风格和管理能力,并构建FOF(基金中的基金)组合。核心目标:找到"可持续的超额收益来源"而非"过去业绩最好的基金"。 | 指标 | 公式 | 优秀阈值 | 说明 | |------|------|----------|------| | 年化收益率 | (1+总收益)^(1/年数)-1 | > 15% (股基) | 绝对收益 | runs entirely locally. Works with Claude Code, Cursor, Cline and 23 more..
- Inputs: target material, constraints, expected output, and acceptance criteria.
- Evidence boundary: follow “概述 / 核心概念 / 基金绩效指标体系” and do not present inference as author intent.
## PART B: Execution result
- **01** The card summarizes the use case; runtime output centers on “系统化评估公募基金/私募基金/ETF的业绩表现、投资风格和管理能力,并构建FOF(基金中的基金)组合。核心目标:找到"可持续的超额收益来源"而非"过去业绩最好的基金"。 | 指标 | 公式 | 优秀阈值 | 说明 | |------|------|----------|------| | 年化收益率 | (1+总收益)^(1/年数)-1 | > 15% (股基) | 绝对收益 | runs entirely locally. Works with Claude Code, Cursor, Cline and 23 more.”.
- **02** When the source has headings, the agent prioritizes “概述 / 核心概念 / 基金绩效指标体系” so the result follows the author’s structure.
- **03** Typical output includes task judgment, concrete steps, required commands or file edits, validation, and follow-up options.
- **04** Risk context follows the fingerprint: read files, write/modify files; mostly runs locally; usually needs no extra API key.
## Running Rules
- read files, write/modify files; mostly runs locally; usually needs no extra API key.
- Validate with a small sample before expanding scope.
- Return the result, validation criteria, and next iteration options. The source does not require a stable slash command. After installation, invoke the skill by name and describe the task.
Name target files or source material, expected output, forbidden changes, and whether network or shell access is allowed. Permission fingerprint: read files, write/modify files.
Start with a small task and check whether the result follows “概述 / 核心概念 / 基金绩效指标体系”. Inspect diffs, logs, previews, or tests before expanding scope.
Confirm the final output includes a concrete result, evidence, and next action. If it stays generic, tighten inputs, boundaries, and acceptance criteria.
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name: fund-analysis
description: 系统化评估公募基金/私募基金/ETF的业绩表现、投资风格和管理能力,并构建FOF(基金中的基金)组合。核心目标:找到"可持续的超额收益来源"而非"过去业绩最好的基金"。 | 指标 | 公式 |…
category: ai
source: HKUDS/Vibe-Trading
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# fund-analysis
## When to use
- 系统化评估公募基金/私募基金/ETF的业绩表现、投资风格和管理能力,并构建FOF(基金中的基金)组合。核心目标:找到"可持续的超额收益来源"而非"过去业绩最好的基金"。 | 指标 | 公式 | 优秀阈值 | 说明 | |------|-…
- Use it when the task has clear inputs, repeatable steps, and validation criteria.
## What to provide
- Target material, scope, expected result, and forbidden changes.
- Whether network, commands, file writes, or external services are allowed.
## Execution rules
- Organize steps around “概述 / 核心概念 / 基金绩效指标体系” and keep inference separate from source facts.
- read files, write/modify files; mostly runs locally; usually needs no extra API key.
- Validate with a small sample before expanding the task.
## Output requirements
- Return the deliverable, key evidence, validation method, and next action.
- Mark missing information as unknown; do not invent commands, platforms, or dependencies. The author source anchors workflow facts; repository files anchor sources and commands; Fluxly only adds fit, limitations, and quality judgment.
skill "fund-analysis" {
input -> user goal + target files + boundaries + acceptance criteria
context -> 概述 / 核心概念 / 基金绩效指标体系
rules -> SKILL.md triggers / order / output contract
runtime -> no special runtime | read files, write/modify files | mostly runs locally
guardrails -> usually needs no extra API key + small-sample validation + diff/log review
output -> copyable result + checklist + next iteration
} 基金分析与筛选
概述
系统化评估公募基金/私募基金/ETF的业绩表现、投资风格和管理能力,并构建FOF(基金中的基金)组合。核心目标:找到"可持续的超额收益来源"而非"过去业绩最好的基金"。
适用场景:
- 股票型/混合型基金的多维度筛选
- 基金经理投资风格的归因与漂移检测
- ETF产品的跟踪效率评估
- FOF组合的资产配置与再平衡
- A股公募基金的特有分析维度
核心概念
基金绩效指标体系
收益类指标:
| 指标 | 公式 | 优秀阈值 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 年化收益率 | (1+总收益)^(1/年数)-1 | > 15% (股基) | 绝对收益 |
| 超额收益(Alpha) | 基金收益-基准收益 | > 5%/年 | 相对基准 |
| 信息比率(IR) | Alpha / 跟踪误差 | > 0.5 | Alpha稳定性 |
| 胜率 | 跑赢基准的月份占比 | > 55% | 一致性 |
风险类指标:
| 指标 | 公式 | 优秀阈值 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 最大回撤 | max(peak-trough)/peak | < 20% (股基) | 极端风险 |
| 年化波动率 | std(日收益)*√252 | < 20% (股基) | 总风险 |
| 下行标准差 | std(负收益)*√252 | < 13% | 下行风险 |
| Calmar比率 | 年化收益/最大回撤 | > 1.0 | 收益/极端风险 |
风险调整指标:
| 指标 | 公式 | 优秀阈值 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 夏普比率 | (Rp-Rf)/σp | > 1.0 | 每单位风险收益 |
| Sortino比率 | (Rp-Rf)/下行σ | > 1.5 | 更关注下行风险 |
| Treynor比率 | (Rp-Rf)/β | > 10% | 每单位系统风险收益 |
无风险利率(Rf): A股通常用1年期国债收益率, 约2.0-2.5%
基准: 股票型→沪深300; 混合型→沪深300×60%+中证全债×40%
评估周期: 至少3年,推荐5年(覆盖完整牛熊周期)
Sharpe风格箱分析
九宫格风格分类:
价值 平衡 成长
大盘 大盘价值 大盘平衡 大盘成长
中盘 中盘价值 中盘平衡 中盘成长
小盘 小盘价值 小盘平衡 小盘成长
判定方法(回归法):
Ri = α + β1×大盘价值 + β2×大盘成长 + β3×小盘价值 + β4×小盘成长 + ε
风格指数选择(A股):
大盘价值: 沪深300价值 (399346)
大盘成长: 沪深300成长 (399370)
小盘价值: 中证500价值 (930782)
小盘成长: 中证500成长 (930783)
β权重最大的方向 = 基金主风格
R² > 0.85 → 风格明确; R² < 0.70 → 风格模糊/择时型
风格漂移检测
方法: 滚动窗口回归 (窗口=60个交易日, 步长=20日)
漂移判定:
1. 计算每个窗口的风格权重β
2. 相邻窗口β变化:
|Δβ| > 0.2 → 显著漂移
最大β对应的风格变了 → 风格切换
3. R²时序:
R²持续下降 → 基金经理在做择时/偏离基准
R²忽高忽低 → 风格不稳定
漂移类型:
- 渐进漂移: 大盘→中盘→小盘 (通常是规模增长后被迫下沉)
- 突变漂移: 价值突然切换成长 (可能换了基金经理)
- 周期漂移: 牛市追成长、熊市转价值 (择时型)
A股常见漂移:
2020-2021: 大量"价值型"基金实际持仓转向新能源/半导体(成长)
检测: 申报风格=大盘价值, 实际回归风格=大盘成长 → 名不副实
分析框架
1. 基金筛选框架(五步法)
Step 1: 硬指标过滤
□ 成立 ≥ 3年
□ 规模 2-100亿(太小清盘风险, 太大船大难掉头)
□ 同一基金经理管理 ≥ 2年
□ 机构持有比例 > 20%(机构认可)
Step 2: 绩效排序
□ 近3年年化收益 > 同类中位数
□ 近3年夏普比率 > 同类前30%
□ 最大回撤 < 同类中位数
□ 信息比率 > 0.3
Step 3: 风格验证
□ 实际风格与申报风格一致(R² > 0.8)
□ 风格漂移得分 < 0.3(稳定)
□ 近1年风格与近3年一致
Step 4: 基金经理评价
□ 管理同类基金 ≥ 3年
□ 历史任职基金收益均为正超额
□ 换手率合理(年化200-400%为正常, >600%过高)
□ 持股集中度适中(前10大持仓40-70%)
Step 5: 费用检查
□ 管理费 ≤ 1.5%(主动股基)
□ 无惩罚性赎回费(持有>1年免赎回费)
□ 托管费 ≤ 0.25%
2. 基金经理评价
核心维度:
1. 超额收益能力:
任职年化Alpha (相对基准)
牛市Alpha vs 熊市Alpha (优秀经理熊市也有超额)
2. 风险控制:
最大回撤 vs 基准最大回撤
下行捕获比率 < 0.8 → 善于控制下行风险
上行捕获比率 > 1.0 → 上涨行情不掉队
3. 选股能力 vs 择时能力 (T-M模型):
Ri-Rf = α + β(Rm-Rf) + γ(Rm-Rf)² + ε
α > 0 → 有选股能力
γ > 0 → 有择时能力
A股实证: 大部分基金经理有选股能力, 少有择时能力
4. 持仓特征:
换手率: <200%=长期持有; 200-400%=适中; >600%=频繁交易
持股集中度: 前10大占比, >70%=集中, <40%=分散
行业偏离度: 相对基准的行业超/低配幅度
经理更换信号:
基金经理变更公告日起:
- 新经理来自同一公司、风格相近 → 影响小
- 新经理风格截然不同 → 重新评估, 观察1-2个季度再决定
- 明星经理离职 → 考虑赎回, 跟踪新经理的其他产品
3. ETF选择框架
核心标准:
1. 跟踪误差: 年化 < 2% (被动) / < 4% (增强)
计算: std(ETF日收益 - 指数日收益) × √252
2. 费率比较:
管理费: 0.15%(最低) ~ 0.50%(普通)
托管费: 0.05% ~ 0.10%
综合费率差 0.2%/年,10年累积差异显著
3. 流动性:
日均成交额 > 1亿 → 流动性充足
买卖价差 < 0.1% → 交易成本低
折溢价率 < 0.3% → 定价准确
4. 规模:
> 10亿 → 清盘风险极低
2-10亿 → 可接受
< 2亿 → 需关注是否有清盘风险
A股主流宽基ETF对比(示例):
| ETF | 代码 | 费率 | 规模 | 跟踪误差 |
|-----|------|------|------|----------|
| 华泰柏瑞沪深300ETF | 510300 | 0.20% | 800亿+ | 0.5% |
| 易方达沪深300ETF | 510310 | 0.20% | 200亿+ | 0.6% |
| 华夏上证50ETF | 510050 | 0.50% | 500亿+ | 0.4% |
| 南方中证500ETF | 510500 | 0.20% | 400亿+ | 0.8% |
4. FOF组合构建
Step 1: 大类资产配置
保守型: 股基30% + 债基50% + 货基20%
均衡型: 股基50% + 债基30% + 商品10% + 货基10%
激进型: 股基70% + 债基20% + 商品10%
Step 2: 细分资产选基
每个资产类别选 2-3 只基金(分散管理人风险)
股票部分:
大盘价值 1只 + 大盘成长 1只 + 中小盘 1只
风格互补, 降低单一风格暴露
债券部分:
纯债 1只 + 转债增强 1只
控制信用风险, 不追高收益债
Step 3: 再平衡规则
定期: 每季度检查一次偏离度
触发: 任一资产偏离目标权重 > 5% → 再平衡
再平衡方法:
a. 卖出超配、买入低配 → 交易成本高
b. 增量资金买入低配 → 减少交易频率
c. 分红再投资到低配 → 最优方案
Step 4: 监控预警
□ 季度绩效回顾: 任一基金连续2个季度排名后30% → 观察
□ 基金经理变更 → 重新评估
□ 风格漂移 → 替换为风格稳定的同类基金
□ 规模异常(暴增/暴降) → 关注流动性冲击
输出格式
基金分析报告:
=== 基金概况 ===
名称: 易方达蓝筹精选混合 (005827)
经理: 张坤 任职: 2018-01-05 (8年)
规模: 450亿 风格: 大盘成长
=== 绩效评估 (近3年) ===
年化收益: 12.5% (同类前25%)
夏普比率: 0.85 (同类前20%)
最大回撤: -28.3% (同类中位-25.6%)
信息比率: 0.62
Calmar比率: 0.44
胜率: 58% (月度跑赢基准)
=== 风格分析 ===
回归风格: 大盘成长 (R²=0.91)
风格漂移: 低 (近1年与近3年一致)
持股集中度: 前10大持仓68%
换手率: 年化150% (低换手, 长期持有)
=== 评价 ===
优势: 选股能力强(Alpha显著), 风格稳定
劣势: 规模过大可能影响操作灵活性, 回撤控制一般
建议: 适合作为FOF组合中的大盘成长配置, 仓位15-20%
注意事项
- 幸存者偏差:基金数据库中已清盘基金可能被排除,导致历史平均业绩偏高
- 规模效应:基金规模超过200亿后,小盘股策略难以执行,Alpha可能下降
- 季末效应:部分基金在季末存在"粉饰橱窗"行为(季末买入重仓股拉净值),需用月中数据交叉验证
- 申赎冲击:大规模申购/赎回影响基金收益(摊薄/被迫卖出),关注份额变动
- 费率拖累:长期来看,费率差异对累计收益影响显著。10年期 1.5% vs 0.5% 费率差 → 约10%累计收益差
- 指数增强真假:部分"指数增强"实际偏离基准极大(跟踪误差>8%),实质是主动管理披着增强外衣
依赖
pip install pandas numpy scipy
Decide Fit First
Design Intent
How To Use It
Boundaries And Review