徐曉頓了頓繼續說道：“一般來說，這個時候還能剩1/3到2/3左右的基金。具體的數量根據不同的市場環境可能波動會大一點。
然后我們會根據預定的投資時長將過往的業績進行分段，因為距離當下越近的業績越有參考價值，距離當下時間段越遠的業績越沒有參考價值。
所以會按照距離當下時間的遠近進行分段。給每一時間段各個基金的表現進行打分，之后再將距離當下較近的時間段賦予較高的權重，對各個時間段的同一基金的得分進行加權平均就可以得出每一個基金的總分。
有了總分自然就可以排名了，有了排名自然也就有了先后和優劣了。
如果出現分數相同的情況，就看看最近的時間段哪一分數高，誰分數高誰排在前面，如果最近的一個時間段分數依舊相同，那就看看次近的時間段，以此類推，總不可能所有時間段的分數都一樣吧？
至于每一個時間段的分數如何確定，就要看這一時間段里基金的業績表現。
大家都知道，一個基金在某一段時間中的業績表現有很多種不同的評價維度。比如：收益多少？最大回撤怎么樣？波動率如何？等等。
按照這些評價維度，對這一時間段中所有參與評價的基金，也就是刨除掉之前剔除的部分進行排序。
對不同排名階段賦予不同的分值。比如。前10%打十分，10%-20%打九分，20%-30%打八分，以此類推。
這樣，每一個基金在對應的時間段、不同的評價維度上都有了各自的分值。再給不同的評價維度賦予權重。比如收益占比50%，波動率占比30%，回撤占比20%。
每一個時間段，每一個資金不同的。存在維度上，有的分值，有的權重，就可以對不同維度的分值加權平均，得到每一個基金在每一個時間段的總分值。
用這種方式進行打分，整體的排名框架也就出來了。這么說可能不是很好理解。
我就具體舉一個例子：假設某一只基金在近三個月里收益排名前10%，波動的排名前20%，回撤排名前30%，那么他在近三個月里收益、波動、回撤的得分分別是十分、九分、八分。
又假設不同維度的權重里，收益占比50%，波動率占比30%，回撤占比20%。
那么這對應的這三個月這個基金的總分值就是50%×10+30%×9+20%×8=9.3分，假設這個基金的考評時間段是近三個月、近六個月、近九個月、近十二個月。
而這個基金這四個時間段各自的分值分別是9.3分、9分、8分、6分，而這四個時間段各自的權重又是40%、30%、20%、10%。
那么這個基金各個時間段加權平均后的總分值就是：40%×9.3+30%×9+20%×8+10%×6=分，按照這樣的方法各個基金也都可以計算出各個時間段加權平均后的總分值。
有了分值就可以排名比較了。”
聽到這樣的方式，林修然雙眼睜的大大的，依舊是簡單而樸素的方式，這種方式林修然屬實是沒想到，但想想那天今領導對于大類資產配置的說法，好像既在意料之外，又在情理之中。
不得不說，確實是簡單粗暴，但是有效，這種方式確實還是不錯的。
林修然頓了頓就問出了自己比較關心的問題：“曉哥，我有個問題，這個方法我倒是聽明白了，但是具體的各類指標數量，各個權重的大小，各個分值是如何確定的呢？
就比如到底是排名前10%的十分，還是排名前12%的十分，類似這樣的問題，這種很精細化的東西到底是如何確定的呢？”
大致的思路框架知道了，林修然就想知道這些細節。其實這一方法非常的簡單粗暴，但是核心的內容就在于這些具體的細節，分值權重的確定方式，這才是非常重要的。
就好像一個程序，很多時候程序的整體框架雖然很重要，但是各個參數的設定更重要。
徐曉聽了林修然的話，微微一笑說道：“相信你也很清楚，這種東西肯定不可能是固定下來的。因為市場是在不斷變化的，社會是在不斷發展的，我們國家的經濟進度也處于不同的階段上。
這種東西每一套參數只能適用于一個時間段，有可能是一兩年，有可能是三五年，但是不會是永久固定的。我們把所有可調的參數都寫進程序里，每年讓系統自動跑一遍程序。
每一套參數做出來的評分，就相當于是對未來一階段做出來的預測。
我們讓系統自動調整各個參數的情況，就可以得到無數種參數的排列組合，每一種參數的排列組合都對應著一種預測結果。
把得到的無數種預測結果和實際結果放在一起做比對，找出和實際結果差異最小的一組參數得到的預測結果，這個組參數就當做未來一段時間的應用參數。
說的好理解一些，我們不斷的用各種各樣的數據去訓練計算機，讓計算機得到一個相對準確的結果。或者說和實際相對誤差較小的結果。
這實際上就是大數據的一種應用。”林修然聽到之后心中不由得有些感慨：怪不得徐曉這么輕易地就告訴他，他就算是知道了也不能怎么樣，畢竟要想編寫這樣的一套程序，絕對不是普通投資者可以做到的。
別說普通散戶了，就是林修然都不行，這種東西就只有實力很強的公司才能做得出來，要投入大量的人力物力。
而且程序的運行的負荷也不是普通的電腦可以承受的，這簡直就相當于是外掛一樣的存在。
想到這里，林修然無奈地搖了搖頭，這種事情就算知道了也模仿不來。
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