20190102【充实计划】第939期

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昨天阅读时间2小时，累计阅读时间220小时

充实每一天 发表于 2019-1-2 07:22
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1、昨日2小时，总计2小时。
2、阅读《科技想要什么》、听CPA课程
3、【摘录·《科技想要什么？》】
进化是偶然性很大的过程，随机事件和运气会改变进程，因此即使在类似的环境中，也很少产生同样的形态结果。偶然性和运气的影响力在进化过程中如此巨大，以至于趋同事件这样的奇迹出现了。可能存在的形态由生命分子、发挥核心作用的随机变异和成形过程中的染色体片段缺失诸因素合力构成，根据这些可能形态的数量，从独立源头发展而来的有效趋同现象应该像奇迹一样罕见。
4、【感慨】
其实小到个体都是一个奇迹，但是放到生物类别的角度来观察，又是一种必然性选择。有时候我在想，为什么需要去思考历史的进程？这不过是在寻找下一个选择的方向，人类其实一直处于迷茫之中，尤其是在经济出现缓慢的增长的时候，更需要寻找前进的方向。
5、【单词】

Do not give the regulated power over the regulators, unless you want consumers to lose out and producers to game the system.The merger of water suppliers and their regulators in Britain in 1973 provides a good example.

<词汇>

merger    n.（两个公司的）合并;联合体;吸收
（The bank is the product of a 1971 merger of two Japanese banks.）
lose out 损失，失败
(Avoid cashing in a policy early as you could lose out heavily.)

今天读了3小时，累计576小时

昨天阅读5小时，累计阅读1765小时

昨日阅读2小时，累计阅读322小时

昨日阅读时间1小时，总阅读时间1057小时。

昨日阅读3小时，累计阅读552小时

今天学习和阅读约5小时，累计阅读约1530小时。
学习和投资心得：
中证价值回报指数基金：被动型产品采用的是完全复制策略进行管理，基金经理不做主动的增强和额外的风险暴露。指数成份股是根据神奇公式直接计算产生，建仓期结束后基金仓位稳定在90%-95%。具体的投资管理中，主要是通过跟踪误差控制模型优化投资组合的权重，使其风险因子暴露程度与指数成份股相同。实际操作时，主要锚定行业中性和市值中性。力争在控制净值增长率与业绩比较基准之间的日均跟踪偏离度的绝对值不超过0.35%、年跟踪误差不超过4%的基础上，追求获得超越业绩比较基准的回报。每日对偏离度进行跟踪，每月末、季度末定期分析基金跟踪误差变化情况及其原因，并根据跟踪误差的来源和其可控制性，有针对性的进行管理和控制。若基金投资组合表现与指数组合表现偏离超过基金管理人确定的预警水平，将根据市场状况及个股权重偏离状况，制定组合调整策略，降低组合跟踪偏离度。指数成份股偏中小盘。截至2018年10月31日，中证价值回报指数80只成份股中有5只总市值在800亿以上，13只总市值在200亿-800亿范围内，62只总市值低于200亿。经过测算,中证价值回报指数与中证500指数的相关系数很高，但是和中证500指数相比具有明显的超额收益，适合中长期配置。在指数的编制方案中计算资本收益率和股票收益率的利润指标选用的是“息税前利润”即“扣除利息费用和所得税之前的利润”，并未剔除非经常性损益。一般来说，用“息税前利润”衡量公司的整体盈利能力，用扣非后利润衡量公司主业经营情况，但也要具体问题具体分析，例如有些资产“并表”和“出表”会影响非经常性损益的划分，有些ZF长期补助或补贴虽然是非常性损益但对公司的影响是长期的、经常性的，剔除了反而失真。在实际投资时我们会对非经常性损益占比过高的成份股具体问题具体分析，降低不良影响。1、中证价值回报指数成份股每半年进行定期调整，每年的5月初和11月初调整。中证价值回报指数基金会根据实际仓位和申购赎回情况来进行调仓。2、虽然指数的历史回测效果非常好，但历史数据不能代表未来，基金不保本也不承诺收益，投资需谨慎。基于对价值投资理念的认可，相信“用便宜的价格买优质的公司，留足安全边际，长期投资耐心等待价格向价值回归，分享优质企业的盈利增长”，对未来有足够的信心。3、把神奇公式指数历史各期成份股拆分成周期和非周期后按照等权重配置。从过去十二年的整体历史数据来看，剔除周期股之后的神奇公式非周期指数走势与神奇公式指数相比并无显著差异。但阶段性周期行业和非周期行业会出现相对的强弱变化。2009年至2013年间，神奇公式周期行业走势比非周期行业强，2016年神奇公式非周期行业走势比周期行业强。