文 | 李德林

基金经理越丑，基金的回报率越高？我以为是个玩笑，没想到大数据是认真的。在A股，挑选基金一定要看脸，别以为长得漂亮的基金经理能给你赚钱哟，恰恰相反，长相普通，甚至长得丑的基金经理，基金的回报率比美女基金经理高多了。

SSRN（社会科学研究网）上有一篇论文，用深度学习工具研究发现，A股基金经理颜值越高，他们的投资回报率越低。这可不是老外黑A股的基金经理，作者是上海交大高金学院的两位学者白澄宇和田诗文。他们的数据都是来自于基金业协会披露系统、同花顺数据库、新浪财经等渠道，收集了1677名股票型基金的基金经理的面部正面图片。

是不是有点走错片场的感觉？脑子里是不是出现两位学者，捧着《麻衣相术》，对着1677名基金经理的脸一个个看相？然后再对着他们管理的基金进行业绩对比，然后再摇上一卦？开玩笑。研究除了调出照片，还确实从数据库将2005年到2020年间中国股票型基金和混合型基金的净值、资产规模、股票占比、管理费率等指标，以及基金经理的从业信息调出来了。他们没有直接给基金经理看面相，而是用预训练的深度学习模型给基金经理的面部打分。

你可能说还不是看面相么？还真不是，因为美与丑这事儿是个很主观的概念，萝卜青菜各有所爱，有的国际名模在我看来那长得就违规，可是法国卢浮宫的馆长说，能跟人共进一次晚餐，死了都值，哪儿说理去？那么要评价A股基金经理到底是美呢？还是丑呢？那就通过多人打分比较公正一点。所以，这个深度学习模型能够模仿60名人工评分者的打分结果。

深度学习模型的60名人工打分可不是那么随意的，作为亚洲人，自然要通过样本来对模型进行训练。研究者收集了2000名亚洲男性，2000名亚洲女性。为了检校模型打分的公正性，还找了750名高加索人种男性和750名高加索人种女性。为啥是高加索人种呢？因为世界上三大主要人种就是亚洲黄种人，高加索白种人，非洲黑种人。从数量到人种，从中国到全球审美，然后再对照片设定1—5分的分数，于是一个卷积神经网络训练出来了。

别小看这个卷积神经网络，那可是具有表征学习能力的，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变的识别。所以，研究者将模型训练好后，将A股的1677名基金经理的正面照片输入进去，这个模型就会自动以分数为标签，输出一个评分结果。不过，从深度学习模型出来的评分看，A股股票型基金经理的颜值普遍不高，平均分才2.88分，都是靠才华吃饭。

脸的分出来还不行啊，总不能用脸的分直接跟基金经理的表现进行对比吧。原因很简单啊，有的基金经理管理着很多只产品，有纯股票型基金，也有混合型基金，有的长期担任基金经理，有的可能三两年会变动，有的可能一年不到就变了。基金经理最喜欢各种模型，研究者就给A股的基金经理们按照他们的玩儿法，对他们的基金也进行了组合打分。

模型在每个月月底，根据基金经理的面部分值，将所有股票型基金分为五等份组合，使用模型的平均得分作为基金的得分。其实无论是最高分，还是最低分，相关基金的得分表现都很稳健。投资组合每个月形成，分别持有0、1—3和4—12个月，因为投资组合每个月都形成，并且持续多个月，还通过动量策略以及各种阿尔法模型，形成等全和价值加权的投资组合。

最激动人心的时刻来了。

脸评分低的基金经理，其管理产品的表现要比评分高的要好得多。

模型毕竟是采集到2020年之前。用到现在行不行呢？那就看看研究结果发表前三个月的，也就是2023年前8月的基金业绩排名，倒数第二、第三、第四都是高分美女，这三人亏损都超过30%以上。比如排名倒数第二的摩根士丹利的陈修竹，今年2月底接管大摩基础行业混合和大摩新兴产业股票，基础行业混合亏损幅度超过35%，新兴产业股票也亏20%左右。

如果说陈修竹接手两只基金时间太短，那么倒数第三的民生加银的陈洁馨，管理的两只产品，一只亏损超过48%，一只超过63%，今年最高跌幅也超过25%。倒数第四的国融基金贾雨璇，管理的融银灵活配置混合A，两年回报为亏损47%。别以为美女很温柔哦，贾雨璇就是典型的飒爽型美女，在新能源高潮的时候，重仓押注，才不管你们老爷们儿对新能源的悲观呢。

难道美女基金经理就真的业绩很烂么？世界上没有绝对。尤其是在A股，时间会证明谁有才华。所以呢，挑选基金的时候，就看你是用什么样的脑袋去做决策，从看脸的角度选基金呢，如果你选择漂亮的，你就要有面对亏钱的心理准备，如果你想赚钱呢？最好冷静一下，钱来的不容易。面对基金经理的脸，也许，老百姓会说，白骨精扮新娘，你娃要小心哟。

（感谢上海交通大学高金学院学者白澄宇和田诗文的研究成果）