基金数据管线:三种净值,三个完全不同的收益率

单位净值口径     61.8%      年化  2.22%
累计净值口径    367.8%      年化  7.28%
复权净值口径   1157.3%      年化 12.23%

一、三种口径的定义与实测

5 只样本(按代码取样,非精选,不构成任何基金推荐):

第一行是对照组:000051 期间没有分红,所以三种口径完全相同。

分红次数越多,三个数差得越远。

二、以分红最多的那只为例

样本 270002,21.9 年,期间分红 22 次,累计分红 3.06 元/份:

单位 → 累计   差 306.0 个百分点     （把分红当亏损的代价）
累计 → 复权   差 789.5 个百分点     （分红再投的复利）

🔧 动手做:同一只基金,涨了 61.8% 还是 1157.3%?(5 分钟)

跑 python div_audit.py,看同一只基金 22 年的三种净值口径。

你会看到(实测):同一只基金、同一段时间——单位净值 61.8%、累计净值 367.8%、复权净值 1157.3%,差了近 1100 个百分点。

想明白:"这只基金涨了多少",答案完全取决于你用哪种净值口径。单位净值扣了分红(看着最差),复权净值把分红再投资加回去(唯一能和股票比的口径)。拿错口径比,能差出一千个百分点。看任何基金收益,先问:哪种净值?

三、复权净值怎么算(以及为什么必须先自检)

分红当日:单位净值下跌 D,而累计净值把它加了回去。所以:

D_t   = Δ累计净值 − Δ单位净值                    # 反推当日分红
adj_t = adj_{t-1} × (nav_t + D_t) / nav_{t-1}   # 按除息日净值再投

但这条推断有个前提必须验证:当日净值下跌是分红造成的,不是拆分造成的。

两者在数据里长得不一样,可以区分:

自检结果(取每只基金占比最大的 3 笔):

110003  2007-05-18  分红 1.5500/份  占单位净值 57.3%
        当日单位净值 -57.6%   而累计净值 -0.3%   → 分红
270002  2006-12-11  分红 0.8000/份  占单位净值 43.4%
        当日单位净值 -41.9%   而累计净值 +1.2%   → 分红
519300  2007-04-11  分红 0.6100/份  占单位净值 36.0%
        当日单位净值 -35.9%   而累计净值 +0.1%   → 分红

全样本疑似拆分事件：0 笔

占净值 36%~57% 的那几笔,全部是 2006–2007 年的"净值归一"式大比例分红,不是拆分。

拆分会让 Δ累计 − Δ单位 ≈ 0,本推断天然不会把它当分红。但换一只基金、换一个数据源,这张表都必须重跑再用。

四、费率:唯一一个你永远看不见的成本

管理费与托管费按日计提,和收益一起复利。相对零费率还剩多少:

1.5% 的年费率,30 年吃掉 36.5%。

而它从来不出现在净值曲线上——因为公布的净值本来就是扣费后的。

你看不见它,不代表它没发生。这与 p4.2 的交易成本是同一类:不出现在报表里的成本,才是最容易被漏算的成本。

五、T 日规则:定投回测该用哪一天的净值

场外基金申购的确认规则与股票完全不同:

对回测的三条直接影响:

1. 定投日的成交净值 = 当日收盘净值,不是开盘也不是任何盘中价——这与 P4 事件引擎"次日开盘成交"的股票口径不同,不能照搬
2. 你下单那一刻不知道成交净值是多少(净值当晚才公布)。所以"净值跌破 X 就多投"这类规则,只能用昨日净值判断(p1.2)
3. 赎回到账有 T+2~T+7 的空档,期间资金不在场内也不计收益

📌 免责:本课为技术教学,样本按代码取样(非精选),不推荐任何基金;所有数据为历史披露净值,不构成投资建议。