上海
2026年基金中报披露完毕，新增的“盈利投资者数量占比”指标，也是广受关注。
作为新指标，当然不乏吐槽的，比如引发了新一波基金公司的“自吹”宣传，比如1年期的统计不够长。
我一向是个改良主义者，相信先解决“有没有”，再解决“好不好”。
“自吹”是基金公司宣传风格使然，靠自律靠监管指导都行，锅不能让指标来背。
至于说1年期统计期不够，的确如此，但这第一步踏出了，未来呼声高了，届时增加3年与5年的统计，应该也不难。
更何况，仅仅是第一次披露，这份数据，已经可以给出一些有意思的统计结果了。
前几天看《十五的投资笔记》写的《决定基民赚不赚钱的，不是收益，是回撤》，就是用这个数据做了统计，发现：
和“持有人赚不赚钱”关系最大的，不是涨得快慢，也不是有没有封闭期——是它跌起来有多深。
这个结论，符合我的认知。不过原文的统计看不真切，所以又重新跑了一次。
从Wind提取了所有披露这项数据的基金(仅初始基金份额)，合计5620只。我主要关注了盈利比率数据与下面几个指标的关系：
- 1年收益率(截至2026年6月末)
- 1年波动率(截至2026年6月末)
- 机构投资者持有比例(%)(截至2025年中报)
- 过去1年最大回撤(%)(截至2026年6月末)
- 合计基金规模(亿元)(截至2025年中报)
因为有些基金成立不足一年，所以剔除后剩下5617只。
由于年化波动率和最大回撤这两个数据高度相关，所以传统的回归就会出现共线性的复杂问题。
感谢AI，多年前学社会统计学，虽然知道共线性是大麻烦，但还没学会如何处理。如今却可以让AI去自行解决。它采用了Shapley 相对重要性分析：遍历全部 2⁵=32 个变量子集，计算每个变量加入后 R² 的平均边际增量(Shapley 值)，将共线性变量间的共享方差按 Shapley 公式公平分配。
这思路，我明白，但要我算就不会了。幸好，一切由AI代劳，调用Python的现成统计包，就有了下面的结果。
结果很明确，影响盈利占比的，第一重要的就是回撤，而且从边际重要性来看，占据半壁江山(57.22%)，其次才轮到第二位的净值增长和第三位的年化波动率。
可见，至少截至2026年中报的过去一年间，要提升投资者的盈利比率，控回撤大过天。
不过，在公募偏股类基金的传统上，“回撤”并不是一个业界特别在意的指标。尤其是许多自认奉行相对超额思路的基金经理，追求的是超额，甚至认为回撤大是必然的代价。
受此影响，主流的基金销售平台，往往对回撤指标重视不够。
看了下目前第三方渠道前五的平台，也就天天基金，是将回撤乃至修复时间醒目地标记。
除了走势图，还提供了定期的最大回撤数据。
当然，在公募基金领域，除了天天之外，雪球基金的回撤数据展示也很有特色，除了和上图类似的阶段回撤统计之外，还有年度回撤比较，以及与沪深300回撤的比较。
在投资中，很多时候是“因为看见，所以相信”。
当基民只能看到涨幅排行榜时，自然焦点在追逐大涨的基金上，而忽略了历史上的风险。
要提升基民的风险意识，不如将最大回撤这个最直观的指标，原原本本地展示给基民看，让他们对于历史上的“亏钱效应”有一个更直观的认知。
而这个指标，与其等待基金第三方销售平台乃至基金公司的直销平台加上，倒不如未来在信披迭代上加上一笔，强制披露阶段回撤数据，让这个曾经流血的伤口，不做掩盖，让基民能多少感受到曾经的“痛”，或许对抑制追涨的冲动，多少能有些用。
想想也是。
很长时间以来，业界总喜欢把“超额”挂在嘴边，甚至把巨大的回撤轻描淡写地归结为“必须承受的波动”。基金经理在乎的是同行排名里的相对排位，但基民账面上承担的，却是实打实的绝对盈亏。
这种认知上的错位，在过去很多年里，伤害了太多持有人。
这次的数据，无非是用冰冷的事实捅破了这层窗户纸：不管你的相对超额描绘得多么动听，甚至实现得多漂亮，一旦过程中回撤失控，太多的持有人就注定拿不住。
在这个行业里，追求高收益是本能，但懂得克制、把回撤放在心上，才是真正的专业。
慢一点，平稳一点。
或许只有这样，基金赚钱基民不赚钱的魔咒，才有机会慢慢解开。
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