任何仓位测算方法均和实际结果有所偏差

　　除去目前运用仓位测算方法的大致分类外，令人关注的就是基于回归原理的测算方法和基金真实仓位相比其准确度如何？

　　需要提出的是，由于目前基于回归原理的改进型算法很多，各家机构所采取的算法在细节上也都有差异。因此，每家机构仓位测算人员对于其他机构仓位测算模型准确度并不了解。

“胡马之争”引关注 基金仓位监测屡遭抨击

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　　在采访中，马永谙曾对记者表示：“我从2005年开始就回归原理进行仓位测算，如果市场好的话，用线性回归计算的误差率在2%。”对于他所称正在使用的第四代模型，他表示现在模型测算基金增减仓行业的准确度在73%至86%。而对于单纯的基金仓位测算，他表示数据误差率在0.05%到0.5%之间。比如说，测算结果是90%的仓位，最后结果可能是89.95%和90.05%，这是最好的结果，最差的话误差在0.5%。

　　与此同时，上述一位具体从事基金仓位监测分析师告诉记者，其误差率在2%上下。他所使用的方法为通过基金净值走势和指数走势，以回归分析估算出仓位。同时，并没有使用基金季报公布的信息，所使用的指数为中证100、中证500以及沪深300。

　　无论各家机构测算偏差如何，从事仓位测算的基金分析师都表示，所有的测算方法都是近似，并不能做到和基金的真实仓位完全一致。娄静表示，数据的准确性和市场波动程度也有关系，市场波动程度越大的时候，准确度会越高。举个极端例子，市场所有股票涨停板，这时候仓位测算是非常准的。因为每只股票涨幅都是一样的，所有组合收益率测算得都非常准。如果波动很小，市场分化很多，比如大盘股涨特别多，那么无论采用行业也好、重仓股也好、市场指数也好，市场中只要有某一类股票涨的话，那就出现偏差了。

　　她指出，重仓股算法用前十大重仓股，后面的股票用一个市场综合指数来代替。由于某一类涨得特别好，近似可能就有偏差。除去齐涨共跌外，导致仓位测算会比较准的还有一种情况，市场板块涨跌没有那么明显，看不出是大盘股还是小盘股好，在这样的市场环境下仓位测算也是比较准的。

　　除去市场波动程度，导致各家券商出具的仓位测算报告数据差异的原因还有测算方法和时间选择的不同。另外，即便是拿单家券商出具的基金仓位测算结果去和基金的真实仓位相比也很难得到一个精确的答案。

　　比如有某家券商6月30日正好发布了一个仓位测算报告，如果拿基金的二季报数据去和此测算结果相对比，这样的方法也并不是完全合理。因为券商根据回归原理测算的是基金一段时间内的平均仓位，而基金公布季报的仓位是最终时点的仓位。

　　既然仓位监测数据和真实数据会有差异存在，那么今后基金仓位监测模型是否存在可以改进的空间？遗憾的是，从记者了解到的情况来看，这一可能性或许也不大。

　　上述基金分析师表示：“大家在建立模型时，已经考虑到各种可以获得的信息，除非是提供更多的信息给大家，否则大家很难再优化自己的模型。如果拥有更多的指数，就拥有更多序列，在这种情况下可以增加一些精确性、增加一些方法。”

　　他指出：“我这里首先就是样本序列选择问题，目前的这些序列其实不是最好的代表。就是说目前只能按照市场提供的序列来做，市场序列没有能够进行再细化。我说个未来前景，比如一个大的中证流通、沪深300，再选一些尽量少的、能够涵盖有特色的，比中证100、中证500再细点，交叉的相关性再降低点。”另外，他指出，序列样本点的选择又是一个矛盾，不能太过细，太过细没法做。目前，选择三到四个指数已经快到空间的极限了，不可能用10个。

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