invest-fund

name	invest-fund
description	invest系列：基金分析。判断单一基金产品是否值得买入或持有：了解策略吗？能持续跑赢吗？成本合理吗？覆盖主动基金、ETF、指数基金、QDII。 触发：「分析这只基金」「ETF怎么样」「基金值得持有吗」「基金经理靠谱吗」「选哪只基金」

invest-fund：基金分析

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。

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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
（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。

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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

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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

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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-4	N-3	N-2	N-1	N	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

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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

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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。

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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}}%）
**基金类型**：主动股票/ETF/指数基金/债券/混合/QDII

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## 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

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## 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*

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## 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 | __ |

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## 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** | __% | - | __ |

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## 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

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## 基金经理（如主动基金）

| 维度 | 情况 |
|------|------|
| 现任经理 | __ |
| 任职时间 | 亿 |
| 历史管理业绩 | __ |
| 近1年是否更换 | 是/否 |



超越基本画像，追问经理的「底层框架」：

 ：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？
 ：在全球产业链里看好哪一环？（光通信？半导体设备？新能源？）
 ：大盘/小盘？高ROE/低ROE？集中/分散？
 ：换手率如何？是动态调仓还是买入躺平？
 ：季报持仓和公开表态对得上吗？（详见 ）

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。

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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

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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
「解读基金季报」	invest-report
「基金经理筛选」	invest-fund-manager

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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

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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	高
G：行业主题基金	references/scene-g.md	高
C：次新基金分析	references/scene-c.md	中
E：ETF分析	references/scene-e.md	中
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
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

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数据获取（invest-cli）

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

1. 先探测可用源：python ~/.agents/skills/invest-cli/scripts/invest_cli.py datasources --json
2. 按 invest 主入口「场景 → 取数映射表」选择具体命令（fund 用 invest-cli fund，stock 用 invest-cli stock，us 用 invest-cli us，债券 ttfund bond，黄金 ttfund gold，宏观 ttfund macro 等）
3. 标注数据来源，口径不一致不合并