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美国克利夫兰联储主席哈马克发表讲话
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费城联储主席保尔森发表讲话
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美国堪萨斯联储制造业产出指数 (9月)公:--
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美国堪萨斯联储制造业综合指数 (9月)公:--
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墨西哥政策利率公:--
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美国当周外国央行持有美国国债公:--
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英国GFK消费者信心指数 (9月)公:--
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欧元区三个月M3货币供应量年率 (8月)公:--
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欧元区M3货币供应量年率 (8月)公:--
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欧元区私营部门信贷年率 (8月)公:--
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美国纽约联储主席威廉姆斯发表讲话
印度存款增长年率公:--
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墨西哥失业率 (未季调) (8月)公:--
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美国耐用品订单月率 (8月)公:--
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美国耐用品订单月率 (不含运输) (8月)公:--
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美国非国防资本耐用品订单月率 (不含飞机) (8月)公:--
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美国耐用品订单月率 (不含国防) (季调后) (8月)公:--
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美国密歇根大学现况指数终值 (9月)公:--
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美国密歇根大学消费者预期指数终值 (9月)公:--
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美国密歇根大学消费者信心指数终值 (9月)公:--
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美国密歇根大学一年期通胀率预期终值 (9月)公:--
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加拿大联邦政府预算余额 (7月)公:--
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美国当周石油钻井总数公:--
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美国当周钻井总数公:--
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美国克利夫兰联储主席哈马克发表讲话
中国大陆工业利润年率 (年初至今) (8月)公:--
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印度制造业产出月率 (8月)--
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印度工业生产指数年率 (8月)--
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巴西经常账 (8月)--
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墨西哥贸易账 (8月)--
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加拿大全国经济信心指数--
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美国达拉斯联储商业活动指数 (9月)--
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美国达拉斯联储新订单指数 (9月)--
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英国BRC商店物价指数年率 (9月)--
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澳大利亚隔夜拆借利率--
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澳联储利率决议
澳联储主席布洛克召开货币政策新闻发布会
土耳其经济景气指数 (9月)--
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英国M4货币供应量年率 (8月)--
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英国央行抵押贷款发放额 (8月)--
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英国M4货币供应量月率 (8月)--
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英国央行抵押贷款许可 (8月)--
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欧元区消费者信心指数终值 (9月)--
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欧元区服务业景气指数 (9月)--
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欧元区经济景气指数 (9月)--
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欧元区工业景气指数 (9月)--
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意大利PPI年率 (8月)--
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欧元区消费者通胀预期 (9月)--
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欧元区销售价格预期 (9月)--
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法国失业人数 (Class A) (8月)--
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巴西失业率 (8月)--
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加拿大GDP年率 (7月)--
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加拿大GDP月率 (季调后) (7月)--
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美国当周红皮书商业零售销售年率--
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美国FHFA房价指数年率 (7月)--
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美国联邦住房金融局 (FHFA) 房价指数 (7月)--
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美国S&P/CS20座大城市房价指数年率 (未季调) (7月)--
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无匹配数据
跟踪误差为零,也可能持续跑输指数。用四季度收益和一次买卖账本,算清偏离幅度、偏离波动与投资者实际回报,避免选错比较口径。
跟踪误差小,只说明基金相对基准的收益差比较稳定,不说明它赚得更多,也不说明它很少落后。一个每期都稳定落后指数的ETF,跟踪误差完全可能很低;一个偶尔领先、偶尔落后的ETF,误差反而较高,但最终累计落后更少。只按这一项从小到大排序,可能把“稳定落后”选成“跟踪最好”。
判断普通无杠杆指数ETF,应先确认它到底跟踪哪个版本的指数,再同时看累计差距、差距波动和自己的交易成本。以下不用于直接考核主动管理、交易所交易票据或每日杠杆产品;所有数值都是独立教学假设,不代表任何真实基金表现。

本文把跟踪偏离定义为同一持有期间“ETF净值总回报减去基准总回报”。基金涨7.5%、指数涨8%,偏离就是−0.5个百分点,不是把7.5除以8得出的相对百分比。不同披露可能采用相反符号,阅读时先看公式,不能仅凭正负号判断优劣。
跟踪误差则从一串等频率收益差计算。每期主动收益等于基金回报减指数回报,先求这串数字的平均数,再计算围绕平均数的样本标准差,最后按披露口径年化。它度量不稳定性,既不保留平均落后的方向,也不是样本最大偏离,更不是未来不会突破的损失上限。
因此,“年化跟踪误差0.5%”不能解释成“每年最多亏给指数0.5%”。相对指数跟得很稳,仍可能随指数一起大跌。这个指标衡量的是相对风险,不是基金自身波动或投资者本金安全。
假设指数四个季度的总回报都为零。基金甲每季度回报均为−0.10%;基金乙在+0.20%和−0.20%之间交替。这不是某种实际费率模型,只是把“均值”和“波动”拆开的最小算例。
| 季度 | 指数 | 基金甲 | 基金乙 |
|---|---|---|---|
| 一 | 0 | −0.10% | +0.20% |
| 二 | 0 | −0.10% | −0.20% |
| 三 | 0 | −0.10% | +0.20% |
| 四 | 0 | −0.10% | −0.20% |
基金甲的累计回报为0.999的四次方减1,约−0.3994%。它的每期主动收益完全相同,所以标准差与跟踪误差都是零。基金乙的累计回报为(1.002×0.998)的平方减1,约−0.0008%。基金乙平均季度主动收益为零,但复利结果略负,不能直接把正负百分比相加当作持有期收益。
基金乙以样本分母“四减一”计算的季度标准差约0.23094%,再乘季度年化因子2,得到约0.46188%。乙的误差明显高于甲,却在这段假设期间少落后约0.3986个百分点。结论不是“应选高误差基金”,而是必须同时观察跟踪偏离和跟踪误差。只有四个观察值也远不足以提供可信的未来风险估计。
第一是分红。价格指数不计现金分红再投资,总回报指数会按其规则计入;总股息与扣税后股息口径又不同。假设净值100变98,同时支付2现金且无其他变化,未再投资持有回报是(98+2)÷100−1=0,不能只看净值线就判定亏2%。实际多次分红的累计回报,应采用统一再投资规则的回报序列。
第二是币种与汇率时刻。人民币计价份额不能直接和美元指数比较;对冲份额也不能拿未对冲基准当作完全相同的目标。第三是估值时点:底层市场休市而ETF仍交易时,市场价可能反映新信息,旧净值却没有更新,把两者差异全归因于复制能力并不成立。
第四是频率及窗口。日收益差乘根号252、月收益差乘根号12,是分别采用的常见年化约定,不是可以互换的数字。应按实际日历和披露方法核对;序列相关存在时,平方根缩放不能被当作精确的未来波动规律。第五是指标性质:历史样本误差与模型预测误差,不应放在同一列排名而不注明区别。
若长期偏离大致稳定为负,而误差较小,先查看持续费用、税收拖累和基准的股息口径。对每期收益差减去同一个常数,会改变平均值,却不会改变标准差;因此不能断言费率越高,跟踪误差必然越大。现实收费、估值和交易并不总表现为完全恒定的扣减,仍需用数据核验。
若偏离集中在指数调整、分红或大额申赎附近,则检查调仓交易、现金余额、抽样复制、税费入账和估值调整。证券借贷净收入有时能抵消部分费用,但不是免费的补贴,也不保证每期都有;其安排与风险应以实际披露为准。正偏离不能直接当成管理能力,因为它也可能来自不同税务口径或偏离目标的持仓。
较有说服力的比较,是在相同基准、币种、时点和窗口下,观察滚动持有期间偏离是否反复出现,并能与持仓及费用记录相互解释。一张单日异常截图,或一次最好年度,都不足以证明另一只ETF长期更优。
再看一个独立、无分红的场景:净值从100涨到108,涨幅8%;投资者起初付1%溢价,实际买价101,退出时折价0.5%,卖价107.46。实际价格回报是107.46÷101−1,约6.396%,不是净值的8%。这层差距属于买入和卖出的价格条件,不能都记成基金净值的跟踪误差。
若买100份,买卖佣金分别假设10,初始总支出10110,退出净收10736,获利626,回报约6.192%。这不是实际收费标准。如果已经采用可成交的买价与卖价,不要再重复扣同一买卖价差;如果净值回报已经扣除基金费用,也不要再减一次费率。要进一步核对溢价的参考值与时间,可参照ETF折溢价、参考净值与成交价格的区别。
长期持有者关心偏离会怎样累积,短期交易者还要格外重视进出价格。两者都需要误差来描述复制的不稳定性,却都不能把它当作收益本身。先对齐口径,再把三本账合在一起,比较才有意义。
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