invest-fund:基金分析

SkillDev tools

invest series: fund analysis. Judge whether a single fund product is worth buying or holding: Do you understand the strategy? Can it consistently outperform? Are costs reasonable? Covers active funds, ETFs, index funds, and QDII. Deliverables include a fund health-check report and a multi-fund compa

Available today. Use it from your connected AI after setup.

Connect ahel once, and every AI you use reads what you have installed.

Then ask your AI: use the invest-fund:基金分析 skill

What this skill tells your AI

The instructions your AI receives, as published by taxueseek/fund-investment-guide in skills/invest-fund/SKILL.md and read by ahel’s review.

买基金是委托他人管理资产。不了解策略、不信任经理、成本不合理,就不买。


场景路由(收到请求后先判断,再执行)

用户说了什么场景读取
"选哪个" "对比" + 同经理B:同经理多选一references/scene-b.md
"对比" "比较" "选哪个" + 不同基金F:多基金横向对比references/scene-f.md
"刚成立" "新发" "不到一年" "次新"C:次新基金references/scene-c.md
"ETF" "指数基金" "联接" "跟踪误差"E:ETF分析references/scene-e.md
单一行业/主题(新能源、医药、白酒等)G:行业主题references/scene-g.md
"体检" "诊断" "分析报告" "怎么样"(单基金)A:标准体检references/scene-a.md
(其他,默认)A:标准体检references/scene-a.md

场景优先级:B(同经理) > F(跨基金对比) > G(行业) > C(次新) > E(ETF) > A(默认)

命中场景后只加载该场景的 reference 文件,不要预加载其他场景。一个场景走完再判断是否需要切换。

命中场景后加载对应 reference,按场景专属流程分析,不跑通用三关。


核心方法论

  • 成果导向:不看宣传材料,看风险收益是否匹配目标
  • 调查研究:看持仓、费率、经理操作逻辑——不做表面分析
  • 抓主要矛盾:每类基金只有一个核心判断轴 → 主动基金看经理 | ETF看费率+跟踪 | 行业看纯度 | 次新看经理推断

通用三关审查(场景A默认使用,其他场景可参考)

当前日期 T,自动推导数据基准:

财年锚点 N = T.year if T > 4/30 else T.year - 1
分析周期 = [N-4, N-3, N-2, N-1, N]
当前日期最新完整报告数据新鲜度搜索优先级
1-3月N-1年报60-90%年报+最新净值
4月N年报100%年报(强制披露)
5-7月N年报90-100%年报+季报
8月N半年报100%半年报
9-10月N半年报60-90%半年报+季报
11-12月N三季报100%三季报

第一关:懂不懂(策略理解)

第一性原理:不懂投什么的基金,涨跌都不知道为什么。

验证问题

  • 基金投什么?(股票/债券/混合/商品/海外)
  • 策略是什么?(主动选股/指数跟踪/量化/行业主题)
  • 基准是什么?超额收益从哪来?

主动基金验证

  • 投资范围:股票占比区间?行业集中度?
  • 策略描述:价值/成长/均衡?大盘/中盘/小盘?
  • 能力圈:经理擅长什么?风格漂移过吗?

ETF/指数基金验证

  • 跟踪指数:编制规则透明吗?成分股多久调整?
  • 跟踪误差:年化跟踪误差 < 0.3%?
  • 流动性:日均成交额 > 5000万?

次新基金(成立<1年,无季报):

  • 基金合同:投资目标与策略是否清晰一致?
  • 经理推断:历史能力圈能否迁移到新产品?
  • 公司基因:同类策略历史表现如何?

未通过:策略不透明或超出理解 → 停止分析,不买


第二关:好不好(业绩与持续性)

第一性原理:好基金能持续跑赢基准,坏基金靠运气。

验证问题

  • 长期跑赢基准吗?(非短期运气)
  • 风险调整后收益如何?
  • 经理稳定吗?

数据验证(5年趋势 N-4至N年)

指标N-4N-3N-2N-1N判断标准
年度收益__%__%__%__%__%跑赢基准
相对基准超额__%__%__%__%__%稳定正超额
最大回撤__%__%__%__%__%小于基准
规模(亿)__________观察

风险调整后收益(核心指标):

指标当前值参考含义
夏普比率__>1良好单位波动获得的超额收益
卡玛比率__>2良好收益与最大回撤的比值
信息比率__>0.5良好相对基准的超额收益稳定性

费率观察(非绝对标准):

  • 管理费:主动 __% / 被动 __%
  • 换手率:__%(隐性成本 ≈ 换手率 × 0.15%)
  • 综合成本:__% / 年

关注项(非一票否决,需综合判断):

  • 经理任职短且无历史可追溯
  • 规模过大可能影响策略灵活性
  • 费率显著高于同类平均
  • 频繁更换基金经理

未通过:业绩无持续性或风险收益比差 → 停止分析,不买


第三关:贵不贵(估值与时机)

第一性原理:即使好基金,买在高点也难受。

验证问题

  • 当前市场估值在什么位置?
  • 所投资产的平均PE/PB在历史什么分位?
  • 现在入场,能承受多大幅度回撤?

估值数据

指标当前历史均值分位判断
重仓股平均PE______%__
重仓股平均PB______%__
指数估值分位(如ETF)__%__%__%__

极端测试

  • 假设市场回调30%,该基金可能跌多少?__%
  • 能承受吗?__

未通过:估值处于历史高位 + 无安全边际 → 等待或换标的


辅助检查(不停止,只提醒)

同经理多基金选择

如果该经理管理多只产品,选"最像基金经理本人"的那只:

维度优先选择原因
管理时间最长的最体现其真实能力
规模适中(10-50亿)操作灵活,非迷你非巨无霸
机构占比较高的专业投资者认可
重仓重合度与代表作对比>70%重合则选费率低的

行业主题基金检查

核心不等式:"经理懂不懂这个行业" > "这个行业好不好"

经理-行业匹配度四象限

类型特征判断
理想型深耕多年 + 能力圈匹配首选
陷阱型追热点 + 高曝光回避
潜力型新锐深耕 + 低曝光观察
平庸型通用经理 + 行业拼凑选指数替代

自检三问

  1. 买β还是买经理的α?
  2. 行业跌30%能承受吗?
  3. 相比指数基金贵在哪里?

QDII基金检查

  • 汇率风险敞口?
  • 海外市场当前估值?
  • 费率是否过高(QDII通常更高)?

持有检查(如已持有)

三关反向验证——买入看门槛,持有看变化:

关卡买入时问持有时问卖出信号
懂不懂懂策略吗?策略变了吗?策略漂移(价值经理开始买AI)、合同变更
好不好能持续跑赢吗?开始持续跑输了吗?连续2期同类排名后50%、经理离职
贵不贵估值合理吗?估值透支了吗?PE>历史90%分位且无利润增长支撑

额外卖出信号

  • 规模暴涨后超额消失(策略容量受限)
  • 基金公司重大人事变动
  • 费率上调

持有检查可独立触发——用户说「还要不要拿」「该不该卖」时,跳过完整三关,直接跑此表。

持有人体验检查

不只看基金好不好,看买它的人实际感受怎么样。传统指标分析基金本身,这四个指标分析持有人的心理账户:

指标当前值含义判断
回撤恢复天数__天上次>10%回撤后多少天回本<90天优秀,>180天容易拿不住
月度胜率__%任意持有1个月赚钱概率>60%体验好,<50%容易追涨杀跌
赔率__上涨月均收益 ÷ 下跌月均亏损>1.5优秀,<1 赚少亏多
发行时点牛市高/熊市低/震荡成立时市场位置牛市高点发行=对首发持有人不友好

回撤恢复天数比最大回撤更能反映真实痛感。一只基金跌30%但3个月回本,比跌20%但2年回本更容易拿住。


输出格式

# [基金名称] ([代码]) — 基金分析

**分析日期**:{{T}}
**数据基准**:{{N}}年 {{report_type}}(新鲜度:{{freshness}}%)
**数据截至**:{{净值日期/持仓报告期}} · 来源:{{数据源}}
**基金类型**:主动股票/ETF/指数基金/债券/混合/QDII

---

## 三关审查

| 关卡 | 结果 | 关键发现 | 主要疑虑 |
|------|------|---------|---------|
| 懂不懂 | 通过/未通过 | ______ | ______ |
| 好不好 | 通过/未通过 | ______ | ______ |
| 贵不贵 | 通过/未通过/观望 | ______ | ______ |

**综合判断**:
- [ ] 三关全过,可考虑买入
- [ ] 第__关未过,不买
- [ ] 观望,等待第__关改善

---

## 关键数据(N-4至N年)

| 指标 | N-4 | N-3 | N-2 | N-1 | N | 趋势 |
|------|-----|-----|-----|-----|---|------|
| 年度收益 | __% | __% | __% | __% | __% | __ |
| 相对基准超额 | __% | __% | __% | __% | __% | __ |
| 最大回撤 | __% | __% | __% | __% | __% | __ |
| 规模(亿) | __ | __ | __ | __ | __ | __ |

*注:N={{N}}年为最新完整财年*

---

## 风险调整后收益

| 指标 | 当前 | 参考标准 | 判断 |
|------|------|---------|------|
| 夏普比率 | __ | >1 | __ |
| 卡玛比率 | __ | >2 | __ |
| 信息比率 | __ | >0.5 | __ |
| 同类分位 | __%(rank/sc) | 前25%优;绝对值达标但同类后50%=行情红利 | __ |

---

## 费率结构

| 费用类型 | 本基金 | 同类参考 | 判断 |
|---------|--------|---------|------|
| 管理费 | __% | 主动1.5%/被动0.5% | __ |
| 托管费 | __% | ~0.25% | __ |
| 申赎费 | __% | - | __ |
| 换手率 | __% | - | __ |
| **综合年费** | __% | - | __ |

---

## 估值分析

| 指标 | 当前 | 历史均值 | 分位 | 判断 |
|------|------|---------|------|------|
| 重仓股平均PE | __ | __ | __% | __ |
| 重仓股平均PB | __ | __ | __% | __ |
| 指数估值(如适用) | __% | __% | __% | __ |

**极端测试**(市场-30%):预估跌幅 __%,能承受:是/否

---

## 基金经理(如主动基金)

| 维度 | 情况 |
|------|------|
| 现任经理 | ______ |
| 任职时间 | ______年 |
| 管理本基金规模 | ______亿 |
| 历史管理业绩 | ______ |
| 机构占比 | ____%(截至____) |
| 近1年是否更换 | 是/否 |

### 经理方法论深度分析(主动基金必做)

超越基本画像,追问经理的「底层框架」:

1. **景气度判断**:他站在哪个产业周期的什么位置?偏爱科技成长通胀还是传统周期通胀?
2. **中国优势判断**:在全球产业链里看好哪一环?(光通信?半导体设备?新能源?)
3. **选股偏好**:大盘/小盘?高ROE/低ROE?集中/分散?
4. **周期拼接**:换手率如何?是动态调仓还是买入躺平?
5. **言行一致**:季报持仓和公开表态对得上吗?(详见 `../invest-stock/references/manager-patterns.md`)

这些问题的底层逻辑来自对顶级基金经理方法论的共性提炼。

---

## 盲区与局限

1. ______
2. ______

---

## 持有建议(如已持有)

**当前仓位**:__%

**建议**:
- [ ] 加仓(三关改善+价格更低)
- [ ] 持有(逻辑未变)
- [ ] 减仓(某关恶化/仓位过重/发现更好标的)
- [ ] 卖出(经理更换/策略失效/费率上调)

**再评估节点**:______

---

*本分析基于公开信息,数据可能存在滞后,不构成投资建议。*

数据搜索指引

必须获取(Tier 1)

  • 基金N年年报/半年报(投资组合、费率、经理报告)
  • 当前净值、规模(实时)
  • 业绩基准及历史对比

验证获取(Tier 2)

  • 近5年业绩排名
  • 经理任职历史
  • 风险调整后收益指标(夏普、卡玛比率)
  • 重仓股估值数据

交叉核对(Tier 3)

  • 同类基金费率比较
  • 行业主题估值分位
  • 经理其他产品表现

与系列技能分工

场景路由
「分析这只基金」invest-fund
「分析这只股票」invest-stock
「组合里基金配多少」invest-allocation
「让大师看看这只基金」invest-discuss

核心原则

  1. 不替决策:提供判断框架,决策权交还用户
  2. 不预测排名:不判断明年业绩第几,只评估持续跑赢能力
  3. 不保证收益:过往业绩不代表未来,需自行承担风险
  4. 成本优先:高费率是长期收益的最大敌人

场景文件索引(按需加载)

场景文件优先级
B:同经理多基金选择references/scene-b.md最高
F:多基金横向对比references/scene-f.md
G:行业主题基金references/scene-g.md
C:次新基金分析references/scene-c.md
E:ETF分析references/scene-e.md
A:单只基金深度分析references/scene-a.md默认
文档处理协作references/doc-processing.md按需
数据管线与口径references/data-pipeline.md取数前/字段疑问时
基金经理共性框架../invest-stock/references/manager-patterns.md按需

invest-fund v2.0 | 场景路由优先 · 核心方法论 · 持有检查 · 场景优先级


数据获取(invest-cli)

取数统一走数据层 invest-cli,不靠 web_search 猜数据:

  1. 直接 invest-cli fund <代码/名称> 取三关快照(route 内部选源)。datasources 只在排查「为什么没数据」时跑,不要每次前置。
  2. 源优先级:hithink 同花顺(自带主路,费用明细全)→ ttskill(官方可选深取引擎:风险族/同类分位/经理解析最全;已登录就绪才参与)→ eastmoney 东财。首个成功即用,整单回退不混字段;ttskill 未登录/未装时探测不过自动跳过,不影响自带主路。
  3. 字段口径、判定阈值、错误处理见 references/data-pipeline.md——首次做基金分析或遇到字段疑问时必读。
  4. 按 invest 主入口「场景 → 取数映射表」选择具体命令(fund 用 invest-cli fund,诊断雷达用 intent deep fund,stock 用 invest-cli stock,us 用 invest-cli us)。名称搜不到时回退东财。标注数据来源,口径不一致不合并。

Signals

GitHub stars
20
Forks
5
Last commit
Sep 2026
Advanced
Catalog kind
skill
Gateway key
invest-fund
Source
github.com/taxueseek/fund-investment-guide