复利骗局¶

净值是业绩的"脸面"。这一章讲 7 种国内私募常见的"净值美化"手法，以及怎么用托管行原始数据戳穿它们。

一、为什么"净值"能被化妆¶

1.1 净值的"官方 vs 真实"差距¶

理论上： - 净值 = 基金资产总额 / 总份额 - 由托管行每日计算并公告

现实中： - 国内私募披露频率不统一（周 / 月 / 季） - 披露时滞 可能 7-30 天 - 披露口径由管理人决定（部分披露 / 部分不披露） - 投资人不一定能及时拿到托管行原始数据 - 管理人有净值操纵的工具和动机

1.2 净值化妆的"动机"¶

为什么管理人要化妆净值？

募资：漂亮净值 = 容易募资
业绩报酬：净值高于高水位线 = 收业绩费
避免赎回：LP 看到回撤 = 赎回压力
排名：行业排名靠前 = 品牌价值
监管 / 合规：达到某些产品的清盘线阈值

经济学直觉：净值操纵的收益巨大，代价小（除非被发现），所以行业灰色地带不可避免。

1.3 合规 vs 灰色的边界¶

完全合规： - 按时披露真实净值 - 不做任何人为调整

灰色地带： - 挑选披露时点（月末净值挑"漂亮日"） - 不披露"不好看"的中间数据 - 用会计方法调整（如将亏损资产按成本价计量）

违法造假： - 伪造托管行数据 - 做 "影子净值"展示

国内大部分管理人在灰色地带，少数在违法造假。作为 FOF，我们的任务是识别灰色、拒绝违法。

二、7 种核心净值化妆手法¶

2.1 手法 1：净值平滑（Smoothing）¶

操作方式¶

延迟披露：净值大跌时延迟披露，等修复后才披露
错峰披露：月底 / 季末披露时挑"漂亮日"
混资产平滑：用银行理财 / 货币基金的稳定收益填平股票策略的波动

数学影响¶

原始月度收益：[+5, -3, +4, -2, +6, -4, +5, -3, +4, -2, +6, -4] - 年化 12% - 月度 Std 4.3% - Sharpe 0.81

平滑后：[+1, +1, +1, +1, +1, +1, +1, +1, +1, +1, +1, +1] - 年化 12%（相同） - 月度 Std 0% - Sharpe ∞

结果：同样 12% 年化，Sharpe 被美化到无穷大。

识别方法¶

要日频数据（越细越难平滑）
对比第三方数据源（排排网 / 朝阳永续）
观察净值曲线光滑度（过分光滑 = 可疑）
看托管行原始数据（管理人自报 vs 托管报告差异）

实战案例¶

彬元中性 1 号 9 个月"月度零回撤" —— 需要追问： - 日频净值是否也"零回撤"？ - 如果日频有回撤，月度为何零回撤？（答案：月底刚好反弹，不算平滑）

2.2 手法 2：补净值（净值托底）¶

操作方式¶

管理人用自有资金补仓让净值不跌破某阈值
或者暂停估值几日等资产价格回升

典型场景： - 产品接近清盘线（如净值 0.80），管理人贴钱让净值保持 0.82 - 高水位线附近，管理人"撑一把"达到收费线

数学影响¶

看似"有底线"的产品，实际管理人能力并不支持这个底线。一旦管理人停止补仓（规模太大补不起 / 资金紧张），净值会瞬间崩盘。

识别方法¶

看净值曲线是否有"人工撑底"痕迹（接近某阈值时异常反弹）
看管理人自有资金变动
问跟投结构：是否用跟投资金 "撑" 其他 LP 的净值

监管态度¶

严格来说，补净值违反公平原则（使用公司资金补贴特定产品），但国内监管对此处罚有限。作为 FOF，必须把补净值当红线。

2.3 手法 3：选择性披露¶

操作方式¶

管理人有 10 只产品
只披露业绩最好的 3 只
其他 7 只"沉默"

数学影响¶

实际能力：10 只产品平均 Sharpe 0.8 展示能力：挑 3 只最好的，Sharpe 2.0

这是幸存者偏差的管理人版本。

识别方法¶

问同策略的所有产品列表（不接受"主产品" "代表作"）
对比每只产品的业绩分布
看业绩离散度：离散度大 = 挑选展示嫌疑大

2.4 手法 4：净值"时间旅行"¶

操作方式¶

回溯修正：发现计算错误后追溯修改过去净值
合理的回溯修正：如托管行修正估值错误 → 可接受
不合理的回溯修正：如"重新确认估值"偷偷下调过去回撤 → 不可接受

识别方法¶

对比不同时期拿到的历史数据（如果每次拿到的历史数据不一致 → 有回溯修改）
问是否有回溯调整
要托管行的原始数据（托管行不会回溯修改）

2.5 手法 5：结构化净值¶

操作方式¶

把产品分优先级 / 劣后级
展示"优先级净值"（稳）
不展示"劣后级净值"（剧烈波动）
让客户以为整个产品稳

数学影响¶

结构化产品的本质： - 优先级 = 类固收（年化 5-8%，稳） - 劣后级 = 加杠杆风险资产（年化波动巨大） - 合计 = 类似于"普通股票多头"

展示优先级 → LP 以为"管理人做出了稳健的 5-8%"，实际是劣后级承担了所有风险。

识别方法¶

看产品结构（是否分级）
要所有级别的净值
看杠杆使用

2.6 手法 6：复利骗局¶

操作方式¶

复利计算的误导： - 用"累计收益"做宣传 - 累计 100% 收益 = 年化 26% （4 年）或 15%（5 年）

经典骗术¶

销售话术："我们成立至今累计收益 120%"

关键追问： - 成立多久了？ - 换算成年化是多少？（几何平均） - 分年度情况？

实例： - A 管理人成立 4 年，累计 120%，年化 ≈ 21.6% - B 管理人成立 8 年，累计 120%，年化 ≈ 10.3% - C 管理人成立 12 年，累计 120%，年化 ≈ 6.8%

三个累计收益一样，实际能力天差地别。

识别方法¶

永远只看年化（几何平均）
不相信"累计收益"作为评估指标

2.7 手法 7：净值双线¶

操作方式¶

内部真实净值线（团队自己看的）
对外展示净值线（给 LP / 路演用的）

两条线分开，差异通过"业绩报酬计提"、"估值方法不一致"等借口掩盖。

实战案例（涌涵峰云一号）¶

PPT 展示净值显示最大回撤 -6.92%
实盘真实回撤 -33%
差距 26% 个百分点！

这是典型的"净值双线造假"。

识别方法¶

要托管行的原始数据（托管行只有一条线）
对比排排网 / 朝阳永续的第三方数据
警惕过于漂亮的 PPT 数据

三、如何戳穿净值化妆术¶

3.1 数据源三角验证¶

三大独立数据源：

来源 1：托管行原始数据¶

最权威
不会被管理人操纵
获取难度：中（需要管理人配合 / 投资人直接联系托管行）

来源 2：排排网 / 朝阳永续¶

商业数据库
管理人定期上报，准确性较高
获取难度：低（订阅即可）

来源 3：管理人 PPT / 路演材料¶

最不可信
管理人自编自展
获取难度：零（主动给你）

三角验证方法： - 对比托管行 vs 排排网：应完全一致 - 对比排排网 vs 管理人 PPT：应基本一致（小差异可接受） - 任何来源有显著差异 → 红旗

3.2 净值曲线的"光滑度"检测¶

观察指标： - 日频净值波动率 / 月频净值波动率 - 净值创新高的频率 - 回撤期间的最低日净值 vs 月末净值

异常信号： - 月频波动率 < 日频波动率 × 50%：可能平滑 - 月末净值总比月内低点高 2%+：可能挑日 - 净值曲线过于光滑：可能平滑 / 补净值

3.3 净值 vs 归因报告的一致性¶

如果管理人提供归因报告（CMS / 国泰君安 / 中信建投）： - 对比归因数据 vs 净值数据 - 归因报告里的"累计收益"应该和净值一致 - 不一致 → 要么归因假，要么净值假

彬元中性 1 号案例： - 原始披露：月度 Sharpe 6.52，最大回撤 0% - CMS 归因修正：日频 Sharpe 4.17，最大回撤 -2.15% - CMS 数据更真实，原始披露有月频虚高

3.4 净值 vs 策略一致性¶

策略类型 vs 净值画像：

量化指增：应该有每月小波动 + 长期向上
市场中性：应该有每月微涨 + 偶有小回撤
CTA 趋势：应该有阶段大涨 + 阶段回撤
套利：应该有持续小涨 + 极小回撤

如果净值画像不匹配： - CTA 宣称"零回撤"→ 几乎肯定造假（趋势策略必然经历震荡回撤） - 量化指增"月度都正" → 可能平滑或样本短 - 市场中性"月度 +3% 超稳" → 可能平滑

四、净值披露的"正确姿势"¶

4.1 好的管理人做法¶

日频披露（或最少周频）
同时披露托管行数据（PDF / 链接）
不隐藏回撤
不回溯修改
透明展示所有同策略产品

4.2 元烨 FOF 的数据采集 SOP¶

对每家管理人，要求：

投前尽调¶

成立以来所有交易日的净值数据（Excel / CSV）
托管行的定期报告 PDF
同策略所有产品的净值列表
第三方归因报告（如有）

投后监控¶

日频净值数据（每日发送）
月度报告（含归因）
季度路演（含策略近期调整）

触发警报¶

净值异常波动（超过历史 2σ）
披露延迟超过 3 天
与第三方数据源差异超过 0.5%

五、净值化妆的"法律与监管现状"¶

5.1 监管框架¶

《私募投资基金监督管理暂行办法》
中基协《私募投资基金合同指引 1 号》
净值披露应真实、准确、完整

理论上：净值造假违法，可处罚金 / 禁业。 实际上：执法力度有限，灰色地带大。

5.2 典型违规案例¶

2015 年"阳光私募假净值事件"：多家管理人虚假披露净值，监管介入
2018-2020 年"P2P 爆雷"：部分私募净值完全虚假
2024 年"量化私募争议"：部分管理人虚报 AUM / 策略说明

5.3 作为 FOF 的法律保护¶

尽调记录：所有尽调过程留痕
合同条款：要求管理人承诺净值真实性
退出条款：发现造假时的快速退出机制

六、实战追问清单¶

A. 净值披露¶

披露频率：日 / 周 / 月？
披露时滞：交易日结束后多久披露？
披露方式：邮件 / 网站 / 管理人平台？
托管行数据：能否直接拿到托管行原始数据？

B. 历史数据¶

完整历史：成立以来所有交易日的净值能否提供？
同策略所有产品：该策略下所有产品的净值列表？
回溯修正记录：历史上有过净值回溯修正吗？什么原因？

C. 异常情况¶

补净值：历史上用自有资金补过净值吗？
延迟披露：有没有超过约定时点的延迟披露？
错峰披露：月末披露时用的是月末最后一天还是挑某一天？

D. 交叉验证¶

归因报告：CMS / 国泰君安 / 中信建投等第三方归因？
排排网数据：是否在排排网登记？数据是否一致？
托管行联系方式：能否直接联系托管行确认数据？

E. 合规承诺¶

合同条款：合同里是否有"净值真实性承诺"条款？
违规后果：发现造假时的处置机制？

七、净值化妆的"骗术速查表"¶

现象	可能骗术	识别手段
月度零回撤	平滑 / 挑日	要日频数据
净值曲线过光滑	平滑 / 补净值	看日频波动率
月频 Sharpe >> 日频 Sharpe	月频虚高 / 平滑	要日频数据
PPT 数据 ≠ 第三方数据	双线 / 造假	交叉验证
历史数据前后不一致	回溯修改	多次要数据比对
"累计收益 100%+"	复利骗局	看年化（几何）
拒绝提供托管行数据	有水分	直接拒绝投资
同策略产品业绩悬殊	选择性披露	要所有产品列表

八、一句话总结¶

净值是"脸面"，托管行数据是"底牌"

我们永远要求看"底牌"，不相信"脸面"。

净值评估的 3 个第一性原理：

多数据源交叉验证 —— 单一来源可以骗，三方一致难骗
日频 > 月频 —— 披露频率越高越难造假
透明 > 漂亮 —— 愿意给托管行原始数据的管理人 > 数据看起来漂亮但不透明的

最硬的两个追问（看任何业绩数据时自问）：

"托管行的原始数据能拿到吗？" —— 不能拿到 = 直接 pass
"排排网 + PPT + 托管行三方数据一致吗？" —— 不一致 = 有诈

记住：涌涵 PPT 净值最大回撤 -6.92% vs 实盘真实 -33% 的差距是我们经历过的真实案例。

这种差距不是"沟通误解"，是定性的业绩造假。发现类似情况 → 立即 pass，不要心软。

FOF 团队最重要的品质不是"找到最好的管理人"，而是"拒绝最坏的管理人"。

最坏的管理人往往是最擅长化妆的。会拆净值的 FOF 团队，能在 LP 的钱进去之前就过滤掉这些坑。