富国新兴产业股票,欧盟缺口就几千亿人民币?
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据英国《每日邮报》报道,布鲁塞尔当地时间2月21日,欧盟特别峰会在布鲁塞尔举行2021-2027年长期财政预算会议,不过由于英国的脱欧,本应该由英国承担的750亿欧元的财政预算成了无人认领的巨大包袱!
各国就如何分摊英国退出后欧盟财政预算、是否考虑削减欧盟财政和将财政预算如何分配争吵不断。
目前在弥补英国脱欧造成的欧盟财政预算缺口方面,支持由西欧经济发达及净负担国分担英国退出的财政预算空缺,主要有荷兰、奥地利和瑞典等支出较少的西欧富裕国承担,但这些国家也明确的表示不同意该方案。
在是否削减欧盟财政预算方面,绝大多数国家都表示了反对!
对财政预算具体支出方面的调整,以德国为首的工业国,建议削减只占欧盟经济总量1%的农业方面的不贴,但遭到了以法国为首的国家的反对,法国农业规模相对较大,法国认为若削减对农业的补贴投入会加大基层农民的生存!
英国是欧盟国家中经济规模第二大国家,规模稍大于排名第三的法国,也是欧盟财政预算的主要净支出国,英国每年向欧盟财政预算支出170亿英镑,在扣除欧盟对英国财政补贴和退税后,每年净支出超过100亿英镑!
像英国这种在欧盟中净支出的国家,欧盟中原有的西部欧洲国家或者称之为老欧洲国家,大多属于这种财政净支出国,这也是英国坚决脱欧的主要原因之一,目前大多数新加入欧盟的中东欧国家,基本上在欧盟财政方面都属于净受益国。
在本次欧盟财政预算问题爆发后,欧盟内有一部分国家开始提议,对欧盟进行改革,以改善欧盟内部的弊端问题!不解决欧盟中的付出与收益不对应,欧盟难以形成为真正的合力!
量化投资靠谱吗?
随着计算机编程在金融投资中得到越来越广泛的应用,量化交易也越来越得到大家的关注。据华尔街日报报道,在过去20年,量化基金的数量和管理的资产规模有了大幅度增长。股票指数期货交易中,超过7成为量化交易。国际外汇期货交易中,量化交易量大约占到8成以上。
那么到底什么是量化交易?它和传统的基金投资策略有何不同?依靠电脑程序进行投资,和人相比有什么优劣点?如何判断一个量化交易策略的好坏?带着这些问题,我和美国杜克大学的坎贝尔·哈维(Campbell Harvey)教授进行了一场非常有趣的谈话。
由于我们谈话涵盖的范围比较广,因此我将我们的谈话内容分为两篇文章分别发表。今天这篇文章,是我们谈话的第一部分,主要讲讲如何来甄别量化投资策略的好坏。
首先向大家介绍一下坎贝尔·哈维教授。哈维教授是美国杜克大学的金融学教授。他是2016年美国金融协会的主席。哈维教授在公司治理,行为金融,计量经济,计算机科学等领域发表过120多篇顶级学术论文。他写的关于甄别基金经理的运气和技能的文章,连续两年获得Journal of Portfolio Management最佳论文奖。他也曾8次获得美国金融分析师协会(CFA)颁发的格雷厄姆/多徳奖(Graham/Dodd Awards)。
我们从哈维教授写过的一篇论文《Evaluating Trading Strategies》说起。
我问哈维教授,在其他一些领域,比如物理,确认一个新发现需要达到“5倍标准差”。但是为什么这个标准在金融研究里没有被执行?业界好像满足于“2倍标准差”标准。
对于这些统计学概念不太熟悉的朋友,让我在这里稍微为大家做一下科普。
在统计学上,如果我们要确认任何规律或者发现,确保该发现具有统计意义,那么我们就需要计算该发现的T值和P值。
如果T值为2左右(1.96),那么其对应的P值(假设自由度够大)就为0.05左右。也就是说,该统计结果有效的概率为95%。这也意味着,在这种情况下得到的统计结果,有5%的概率是假象。这个标准,称为“2倍标准差”要求。
在一些精确度要求比较高的计算和实验中,“2倍标准差”的误差率太高,因此实验人员需要提高确认结果的门槛,到3倍,甚至5倍标准差。
从上表中我们可以看到,T值越大,P值越小,结果产生误差的概率也越小。如果一个发现的T值达到5,也就是“5倍标准差”,那么该结果有效的概率为99.999%。因此,标准差倍数越高,T值越高,实验结果越可信。
在哈维教授的文章中,他提到了希格斯玻色子(也被称为“上帝粒子”)的例子。
早在1960年代,英国科学家彼得·希格斯就从理论上提出“希格斯玻色子”存在的可能性。但是,在实验中真正确认该粒子的存在, 则一直要等到2013年。
2010年,意大利物理学家托马索·多里戈宣称,美国费米实验室的万亿电子伏加速器(Tevatron)可能已经发现了希格斯玻色子。但当时的发现仅限于3倍标准差,因此没有在科学界获得认可。
直到2013年,欧洲核子研究组织确认发现希格斯玻色子时,其发现的可靠性达到了5倍标准差。因此这些物理学家们才敢向世界大方宣布,我们终于证实了“上帝粒子”的存在。
为什么2倍标准差和5倍标准差相差很大?原因在于,科学家们为了寻求某一种发现,他们可能会试上成千上万次实验。以希格斯玻色子为例,理论上该粒子仅会在每100亿次碰撞中产生一次。因此为了证实希格斯玻色子的存在,物理学家们设计的粒子对撞机需要重复上千万亿次数级别的碰撞。
在任何实验中,都有运气的成分,因此也可能会导致虚假的发现。重复实验的次数越多,偶然碰到假象的概率也越高。这就是为什么物理学家们需要把检验标准提高到5倍标准差,确保该实验结果在统计学上能够过关的原因所在。
“5倍标准差”规则,背后有非常强的逻辑性。但是这个规则,并没有被金融研究行业采纳。目前绝大部分的金融量化研究,都还是以“2倍标准差”作为接受实验结果的标准。这就导致很多金融研究得出的结论并不一定经得起推敲。
在哈维教授写的论文中,他提到了一个非常有趣的例子。
如果一家基金向投资者呈现如上图中左边那张回测业绩,相信绝大多数投资者都会非常喜欢这个交易策略。该投资策略有非常稳定的投资表现,几乎没有任何大幅度的回撤。即使在2008年金融危机期间都有不俗的表现。很多投资者可能会当即拍板:我决定投100万!
但事实的真相从右边那张图中浮现出来。原来,研究人员只是做了200次随机回测,然后从中挑选出一个表现最好的策略而已。对于投资者来说,他只看到那一个最好的策略回报,并没有看到其他199个表现更差的情况。由于这所有200个交易策略都是随机产生的,因此其未来的投资回报完全不可能重复。投资者接下来的投资回报和左图一样的概率几乎为零。
这个简单的例子告诉我们:即使没有任何技能,只要样本量足够大,也能够产生足以“以假乱真”的投资业绩。
有些朋友可能对上文提到的统计知识点不太理解。那么让我在这里再和大家分享一个更为简单易懂的例子。
假设有1000只猴子参加扔硬币大赛。如果扔到“正面”,猴子可以继续留下来参加下一轮。如果扔到“反面”,该猴子被淘汰出局。大致来说,每一轮会有一半猴子被淘汰。我们可以看到,在扔硬币大赛连续进行了7轮后,大约会剩下7只猴子。
如果我们去检验这7只猴子的扔硬币记录,每只猴子都连续扔到7次硬币的正面。任何一个人,连续扔到7次正面的概率都是很小的。因此他会告诉你,这和运气完全无关,而是我有一套扔硬币的“秘笈”。聪明的读者,你会相信一只猴子有扔硬币的“特殊技能”么?
当我向哈维教授提到这个例子时,他完全赞同我的意见。哈维教授说到,如果有10,000个基金经理,那么在10年后,大约有10个基金经理会连续10年跑赢大盘战胜市场。这完全是随机和运气决定的,和基金经理们的技能一点关系都没有。这10个基金经理一个个看起来都像股神。
这就是哈维教授在论文中想要表达的意思:金融行业目前使用的统计学标准,比其他科学性强的行业落后太多。我们需要提高金融行业确认投资业绩可靠性的标准。哈维教授提议,把“2倍标准差”提高到“3倍标准差”。提高了标准,就能够把仅凭运气而获得的投资回报的策略和基金经理排除在外,也能降低投资者买到一只“猴子”基金的概率。
那么作为普通投资者,如何提高自己的鉴别能力,降低自己买到“猴子基金”的概率呢?
哈维教授提到,在业界,当很多机构去分析任何一个量化策略时,有一个不成文的规定,叫做“夏普率减半”,即把对方提供的夏普率减掉一半。换句话说,如果一个量化策略在回测中显示可以获得每年10%的投资回报。那么作为投资者,你应该期望该策略在接下来的实际交易中,带来每年5%的投资回报。
这主要是因为,量化基金经理提供给投资者看的投资回报,都是他们在经过成百上千次回测后挑选出来的最好的那个策略。为了防止自己碰到一只特别幸运的“猴子”,投资者需要做出一定“缩水”调整。
用这种简单粗暴的方法调整夏普比率,很多人可能会觉得不够科学。基金经理会说,这对我不公平。有些投资者也会说,这会不会导致我们错过原本非常不错的交易策略。因此在哈维教授的论文中,他提到了一个更加科学的调整夏普比率(Sharpe Ratio Haircut)的方法。
对于那些非金融背景出身的朋友,让我在这里稍微花点时间给你们科普一下涉及的专业概念。
如上图所示,夏普比率(Sharpe Ratio),是用超额回报(投资回报减去无风险利率),然后再除以投资组合的波动率(标准差)。该比率主要衡量的是“风险调整后收益”。
为了省事,你基本只要记住:夏普比率越高,说明该投资策略越好。(注:这是针对非金融行业读者,比较简单粗暴的解释方法。真要细究的话,需要仔细分析夏普比率是怎么得出来的。这已经超出了本文的范围,因此不再赘述。)
绝大部分比较专业的金融机构和基金,都会向投资者披露该投资策略(或者基金)的夏普比率。哈维教授在他的论文中提出,我们应该对金融机构向我们展示的夏普比率保持怀疑态度,并进行合理的调整。
具体的调整细节涉及一些统计知识。我在这里稍微给大家分享一下,有兴趣的朋友可以去阅读哈维教授的原著。在哈维教授的论文中,他甚至提供了计算机程序源代码,有兴趣的朋友可以直接下载然后使用。
假设某基金的夏普比率为0.92,该基金来自于一个包含200个类似基金的数据库。那么我们根据其夏普比率,算出其P值(0.4%)。然后根据样本数量,调整其P值。在调整过的P值下,我们再计算出调整后的夏普比率为0.08,比原来的夏普比率下降了91%。
这个简单易用的方法,可以帮助我们去除一些基金在宣传材料中显示的夏普比率的“水分”,让投资者获得更加真实客观的信息。
我向哈维教授提出,美国和中国量化研究的一大区别是,美国的金融历史数据量要丰富得多。美国的股市数据,可以追溯到1920年代。而中国的A股,只是1990年代刚刚开始。中国第一只公募基金,一直要等到2001年才开始发售。这是不是意味着绝大部分基于中国市场的量化策略都很难通过严格的统计要求?
哈维教授的看法是:大致来讲,确实数据越多,量化策略的可靠性越高。毕竟如果一个量化策略基于的样本量很小,那么其结果就可能有很强的偶然性,因此难以在未来复制。
对于像中国这样的新兴市场,有两个方法可以提高量化策略的质量。首先是增加样本量。由于数据历史有限,不可更改,因此研究人员只能在数据频度上做文章。比如将研究的数据频度调到每日股价变动,每小时股价变动甚至是每分钟股价变动。频度越是密,其数据量就越大。
其次,如果一些策略在发达国家中得到验证可行,那么我们就可以考虑把这样的策略移到像中国这样的新兴市场进行交易。由于在其他国家市场中已经被验证可行,因此类似策略在中国也行得通的可能性要高很多。
这让我想起了之前我和许仲翔(Jason Hsu)先生做过的一篇专访,专门讨论聪明贝塔策略在中国市场的可行性。有兴趣的朋友可以搜索“伍治坚”+关键词“聪明贝塔”找到该文章。
我向哈维教授提出,虽然巴菲特通过“猴子”的例子提醒投资者不要被基金经理表面的业绩误导,但他同时也指出,有很多好的基金经理都来自于同一个村落,即所谓的“价值投资”村落。在一次公开演讲中,巴菲特举了不少这样的基金经理的例子,包括Walter Schloss, Tom Knapp,以及他自己。这些经理未必能够达到“3倍标准差”或者更高的统计要求,但是他们都是很优秀的基金经理。
这个例子是否说明,投资者们在选择基金经理时,也需要结合考虑该经理的投资风格和哲学来做出判断?
哈维教授表示赞同。挑选好的基金经理,区分该基金经理的回报是来自于运气还是技能,是一件非常复杂的系统工程。很多大型机构,比如养老基金,国家主权基金等都做不好,可见其难度之高。哈维教授在这个领域写的好几篇文章,被评为年度最佳论文,为这方面的研究做出了贡献。但事实上,能够真正读懂并理解他文章的人,仅限于少数的业内人士。这本身就凸显了要想挑选好的基金经理,难于上青天的事实。可笑的是,很多个人投资者“无知者无畏”,反而觉得选基很容易,这实在让人有些哭笑不得。
目前的中国,大约有3,000个左右公募基金,3,000多个私募基金。在美国,大约有9,000多个公募基金。在如此众多的基金基数上,要想找出几个基金连续5年,或者更长时间取得好的投资回报,并不是一件难事。甚至这些基金经理可能完全不需要任何技能,仅凭运气,也能连续多年获得好的回报。而对于投资者来说,他以为自己买到了一个非常好的基金,其实只不过是把钱交给了一只幸运的猴子而已。
我向哈维教授请教,在这种情况下,我们普通投资者应该怎么做?特别是我们很多投资者一没有专业知识,二没有数据信息。在这种情况下去挑选主动型基金,岂不是相当于误打误撞靠天吃饭?我们是不是应该放弃幻想,满足于购买那些低成本的指数基金?
哈维教授表示完全赞同。在他看来,中国的3,000个公募基金,至少一半达不到专业的技能标准,根本不值得投资。美国的情况更遭。在哈维教授写的另一篇论文中,他们发现在美国,最多只有10%的公募基金经理有真正的投资技能。
对于普通个人投资者来说,他们大部分人都有自己的本职工作,同时并非来自金融专业。这些投资者,没有时间,没有专业技能,也没有数据信息帮助他们去挑选基金。因此对于他们来说,更好的选择是购买低成本的指数基金。
在哈维教授写的《Evaluating trading strategies》一文中,他得出结论:
绝大部分在金融期刊上发表,或者向投资者兜售的主动型量化交易策略,都可能是骗人的。基金公司们售卖的投资产品,有一半都是“假货”。希望投资者们可以从哈维教授的研究中学到一些有用的知识,提高自己的警惕程度,不要轻易堕入基金公司和理财机构的销售陷阱,做出最有利于自己的理性投资决策。
【注:我和哈维教授的谈话摘要第二部分,主要涉及到人工智能,机器学习(Machine Learning)等在量化交易中的应用。我会在另一篇文章中做出总结。】
要想听伍治坚的电话录音,请在喜马拉雅FM/蜻蜓FM/itune Podcast中搜索“伍治坚证据主义”。
如何看待特朗普力邀普京参加2020年在美国举行的G7峰会?
G7峰会是以美国为首的西方发达国家的高档聚会。俄罗斯曾经是有资格参加这个高档聚会的,但2014年由于俄罗斯兼并了克里米亚,结果被G7国家驱逐出了这个高档聚会。随着国际政治形势和经济形势的不断发展变化,目前G7国家在国际政治力量体系和国际经济力量体系中所占的力量份额在不断减少;但它们面临的新难题、新挑战却在不断增加,美国越来越感觉到在面临若干新问题、新危机、新挑战时,如果能够与俄罗斯充分展开合作或者能够得到俄罗斯的谅解,事情也许会变得简单许多。而邀请普京参加在美国举行的下一次G7峰会,其主要目的就是试图通过创造美俄最高领导人直接会晤的机会,争取通过和平协商方式找到有效应对各种新问题、新挑战、新危机的优质策略。
目前美国主要面临的新问题、新挑战、新危机主要有:1、经济全球化的深度发展使不少后发国家经济得到了充分发展,而且越来越多的后发国家希望摆脱美国的控制获得独立自主的发展,这使美国的世界霸权开始面临严重挑战。2、一些非G7集团的新兴大国强势崛起,将可能形成二百年未有之大变局,这会严重动摇美国的世界霸权。3、特朗普推行“美国优先”政策并与多国展开贸易战,使得一些西方国家都对美国感到愤怒,美国对西方世界的主导权现在已经岌岌可危了。4、美国退出多个国际组织和国际协定,使得美国的政治信誉大大下降,美国在国际上朋友有越来越少的趋势。5、美国在面临一些非传统挑战(例如国际恐怖主义威胁、毒品泛滥、全球气候变暖等)时显得力不从心,需要与有实力的国家展开合作来共同应对挑战才行。
从政治层面上看,现在新兴大国的崛起以及西方国家中对美国说“不”的国家增多,都使美国的世界霸主地位受到很大的挑战。例如现在中国的强势崛起就使美国明显感到这个世界已经变了,而俄罗斯恰恰就是中国的重要贸易伙伴,2018年中国与俄罗斯双边贸易额达到了1080亿美元规模。同时,西方发达国家中的法国、德国现在都敢对美国说“不”了。特朗普邀请普京参加G7峰会,不排除有借此峰会之机与俄罗斯讨论如何阻止中、法、德等国进一步发展壮大、如何消除它们对美国的“威胁”。
由于现在美国实力的相对下降,导致它对某些具有全球性战略价值的区域控制力度有所降低,特别是在石油资源丰富、战略位置重要的中东地区,美国正面临着非常不利的形势,其主要表现是伊朗及其盟军坚决反美使美国对中东事务的主导权在一定程度上被削弱。同时,中东地区强国土耳其敢于叫板美国,也使美国大伤脑筋。为了防止伊朗、土耳其的势力不断壮大威胁美国在中东的特殊利益,特朗普觉得美国确实需要与俄罗斯加强沟通,争取实现一定程度上的妥协,确保美国对中东事务的主导权不会丧失。
综上所述,特朗普力邀普京参加2020年G7峰会,这既是美国对俄罗斯大国地位和现实影响力的承认,也是美国基于自身利益需要而不得不需要采取的措施,它是特朗普为了继续维持美国的世界霸权而实施的一个步骤。普京千万不要以为特朗普是要请自己去度假,还是要小心美国的阴招,没准现在特朗普已经开始布置一个大坑,等着俄罗斯在明年跳下去呢。
如何看待乌克兰总统要求俄罗斯先交出克里米亚?
俄罗斯政府根本不会理睬乌克兰总统泽连斯基关于“用克里米亚换G8席位”的建议。
因为不管任何时代,决定国与国之间关系的核心因素是国家利益。对于西方国家来说,乌克兰只是他们在东方的一个桥头堡,用来遏制俄罗斯的发展。乌克兰与俄罗斯之间的国力差距,以及国际影响力方面的悬殊地位已经决定了西方国家对它们的不同态度。如果乌克兰真的想夺取克里米亚,那么他们就应该埋头苦干,先解决自身经济问题。(克里米亚入俄)
在刚刚结束的布雷冈松堡会议上,法国总统马克龙会见了俄罗斯总统普京,对俄罗斯重返八国集团表达了欢迎。而美国总统特朗普也在22日发声支持俄罗斯加入八国集团。这引起了乌克兰的不满,让乌克兰产生了一种被西方出卖的感觉。要知道,2014年克里米亚入俄之后,在乌克兰的坚持之下,西方国家国家对俄罗斯展开了一系列经济制裁,俄罗斯一气之下退出了八国集团,欧安组织,欧委会等一系列“西方俱乐部”。(克里米亚入俄)
但随着时光流逝,俄罗斯并没有在西方国家的经济制裁中被压垮。西方的态度倒先发生了转变,俄罗斯重返欧委会,多国政要纷纷呼吁乌克兰承认克里米亚的既定事实。
对于此事,乌克兰总统泽连斯基表达了他的愤怒,他在自己的社交账号上表示,俄罗斯要想加入八国集团的先决条件是归还克里米亚。他还在23日发表讲话,指责俄联邦关押反普京人士,要求西方世界不要和普京和俄罗斯这种“敌人”进行接触。当然,并没有多少人会把他的讲话当回事儿。(克里米亚入俄)
首先,对于俄罗斯来说,克里米亚问题已经得到了解决,俄罗斯不会与其它国家和国际组织展开任何出卖克里米亚的谈判。俄联邦宪法已经规定克里米亚后塞瓦斯托波尔是俄罗斯的一部分。克里米亚人民真心向往俄罗斯,对莫斯科充满了认同感。普京已经多次表示,休想拿克里米亚谈条件。来软的不行,来硬的也不行,俄罗斯在克里米亚驻扎了军队,不害怕任何人采取武力手段进攻克里米亚。
其次,克里米亚问题关系到俄罗斯的民族认同感和自尊心。俄罗斯人都知道克里米亚战争和二战时的塞瓦斯托波尔保卫战,他们对于苏联解体后千百万俄罗斯同胞成为外国人,天各一方感到惋惜。克里米亚入俄让他们看到了俄罗斯统一和复兴的希望。因此,俄罗斯绝不可能交出克里米亚。(克里米亚入俄)
最后,八国集团的席位并不是特别重要。八国集团的本质是一个“西方富国俱乐部”,美英法德唱主调。在50年前,甚至21世纪第一个十年,八国集团的确很威风。但随着新兴经济体逐渐发展,八国集团的重要性大为下降,被更加强劲的二十国集团超过。俄罗斯重新加入八国集团的象征性意义远大于实际价值,普京怎么可能会为了一个虚名出卖俄罗斯的核心利益。(乌克兰总统泽连斯基)
乌克兰并没有实力夺回克里米亚,因此乌克兰试图将克里米亚问题国际化,他们希望博取西方的同情但西方人实际上会在私下里认为克里米亚属于俄联邦。自从2014年广场革命后,乌克兰政坛已经被民粹主义者和民族主义势力所绑架,泽连斯基为了江山稳固,依然会走波罗申科的老路。
怎么选择基金产品获得最大的收益呢?
首先推荐你采用基金定投的策略,并且通过建立自己的方法论来逐步把握和选择最好的基金。
定投的主要原因是你并不清楚现在入手到底是股票的高点还是低点。那么通过定投的方式来解决你的判断能力的问题。定投以后你就不需要自己来判断高还是低。整个筹码的投入过程会放长到整个定投周期中去。
但是定投基金是不是一定赚钱呢?这个未必。我个人从2015年做定投基金开始,逐步摸索了一些自己的思路,从最多亏损30%到现在盈利30%也经历了一些过程。现在把我的经验和大家分享一下;
1,刚开始定投的时候不要投入过大的金额。先从每次100来时定投,可以按照每周定投一次,来逐步摸索;
2,可以多选择几个基金自己看看,最好是不同的题材和不同方向的。
每个基金都有自己投资的方向,你可以看看他投资的是不是最近的热点。
有的投资的是不是长期的方向。这个需要你自己积累的一些判断。
3,并不是所有基金都是好基金,需要自己判断和摸索一些。
经过3年的时间,我有的基金给我赚了40%,但有的基金一直表现不好,亏了20%甚至更多。
这个时候需要我们选择,把表现不好的基金卖掉或者停止定投,去购买一些其他的好的基金。
可以 参考一下我购买的基金 ,以下是其中一部分的截图
看看这个大摩多因子 我在上面亏了3500。
你看看他的走势,比沪深300都 差了38% 。买到这种基金是不可能赚钱的。经过一段时间的判断以后,先是暂停定投,然后在一定时间选择清仓。
4,现在表现好的基金不一定是好的购买时机。
比如下面的这只基金
当时看到 X宝 推荐这只基金的时候,正是他表现特别好的时候。
我开始定投的时候可以说是当时的最高点,有相当长一段时间我都是亏钱的。
不过,随着其最近逐步表现变好,虽然没有回到当时的价格。而我已经在这只基金上赚了30%了。
5,定投基金要守强,卖弱。
越强的基金,说明基金团队能力越强,在各种市场环境下都可以获得更好的收益。而表现差的基金,就不要买或者坚决清仓。
6,基金要注意选择基金经理。
基金经理是基金的操盘手,只有好的操盘手才能给你持续带来收益。有时候基金换基金经理了,那你就要注意了。也许后面基金收益的能力会有变化。
7,定期看一看推荐的基金,放入自选池。
在自选池里面没过1-2个月放入一些推荐的基金,观察是不是后续的有良好的表现。
逐步把一些以前买的不好的基金淘汰掉,换入新的基金进来。
总结,定投基金其实真的是一个不错的选择。但是并不是无脑选择。
他也需要你去做一定的研究和了解,逐步熟悉和掌握自己的风格才会有收获。
但是比起自己做股票来说 需要花费的精力要少得多了。


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