手把手教你用EXCEL,推算161815抗通胀LOF最新原油持仓比例-夜雨聆风

手把手教你用EXCEL,推算161815抗通胀LOF最新原油持仓比例

今天是欧美的‌耶稣受难节‌（Good Friday），是复活节前的星期五，也是欧美多个国家的公共假日，美股及多国金融市场休市。

所以，我们套利党都跟着休假一天，拖拉机也休息一天。

趁着今天大伙们都有闲功夫，咱们来一篇重磅烧脑工作。

不烧脑，算我输！

正文开始：

最近的套利微信群，都在问——

“161815到底在炒什么？”

“明明是抗通胀LOF，怎么有时候跟着原油涨，有时候又跟着黄金动？”

“它的原油持仓到底有多少，有没有靠谱的算法？”

为啥这么多问题？因为有不少群里小伙伴报捷，161815大超预期，赚的有点多！

来看捷报：

还有套利群，各种套利分享：

说实话，161815（银华抗通胀主题LOF）确实是基金圈的“谜之选手”，不像纯原油基金那样走势单一，也不是纯黄金基金那样稳当，经常走出“不按常理出牌”的行情，难怪大家越看越懵。

有人说它原油持仓占比50%+，有人说也就20%左右，各种小道消息满天飞，没有一个统一的答案。毕竟基金持仓披露有延迟，等官方公布的时候，持仓早就变了，参考价值大打折扣。

今天不搞虚的，直接给大家上硬活——一个零门槛、全透明的方法，只用EXCEL，结合最近20天的基础数据，就能推算出161815的最新原油持仓比例。

不用懂复杂的基金估值模型，不用找晦涩的数据源，哪怕你是EXCEL小白，跟着步骤一步步来，也能轻松算出结果，以后再也不用被别人的猜测带偏，自己就能掌握核心信息！

先跟大家说个核心逻辑（敲黑板）：161815的核心持仓就是“原油+黄金”，这是它的底层逻辑，也是我们推算的基础。

所以我们可以把它的持仓，近似看做是“南方原油LOF（501018）+嘉实黄金LOF（160719）”的组合，只不过两者的配置比例一直在变。

我们要做的，就是通过数据反推，找到这两个基金的配置比例，其中原油基金的占比，就是我们要找的161815最新原油持仓比例。

科普：相关系数

相关系数是最早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标，是研究变量之间线性相关程度的量，一般用字母 r, ρx,y或Corr(X,Y) 表示。由于研究对象的不同，相关系数有多种定义方式，较为常用的是皮尔逊相关系数。

皮尔逊相关系数又叫相关系数或线性相关系数，是研究变量之间线性相关程度的量，一般用字母r、ρx,y或Corr(X,Y)表示，用来度量两个变量间的线性关系。

定义式

其中，X, Y是两个随机变量，Cov(X,Y)为X与Y的协方差，Var[X]为X的方差，Var[Y]为Y的方差。相关系数 r绝对值越大(越接近1)，表明变量之间的线性相关程度越高；相关系数绝对值越小，表明变量之间的线性相关程度越低。相关系数为零时，表明变量之间不存在线性相关关系。故此，人们通常利用相关系数的大小来解释变量间相互关系的大小。

注意：相关系数是概率学的又一个经典概念，之前为了讲清楚LOF套利的底层逻辑和规律，我们多次引用了概率学的经典名词，包括：数学期望、大数定律、方差与协方差、正态分布等等。

实操步骤及方法，纯干货建议先收藏，再跟着操作！

话不多说，直接上步骤，每一步都写得明明白白，小白也能轻松拿捏，全程耗时不超过15分钟，堪称“摸鱼时就能搞定”的实用技巧～

第一步：定核心假设——把161815拆成“原油+黄金”的组合

在开始操作之前，我们先达成一个共识（也是整个推算方法的核心前提）：我们暂时把161815的持仓，简化为南方原油LOF（代码501018）和嘉实黄金LOF（代码160719）的组合，两者按照某一个固定比例配置，共同决定了161815的每日涨跌幅。

可能有朋友会抬杠：“161815难道没有其他持仓吗？比如现金、其他商品？”

确实有，但咱们做的是“近似推算”，追求的是“大概率准确”，而不是“绝对精准”。

根据公开数据显示，161815的资产配置中，商品相关持仓占比极高，其中原油和黄金是绝对核心，其他持仓占比极低，对整体涨跌幅的影响可以忽略不计。

简单说，就是“抓大放小”——既然原油和黄金是161815的“主力”，那我们就聚焦这两个核心，忽略那些“边角料”，这样推算出来的结果，足够我们日常参考、指导操作，比瞎猜靠谱100倍。

另外补充一句：为什么选南方原油和嘉实黄金？

因为这两只基金是市场上跟踪原油、黄金最精准、流动性最好的LOF之一，和161815的持仓标的高度契合，用它们来模拟，误差最小。

毕竟161815本身就是FOF基金，主要投资于境外商品类ETF，而嘉实这两只LOF的投资方向和它高度匹配，用它们做组合模拟，最贴合实际情况。

第二步：找数据——3只基金，最近20天涨跌幅，一次性提取

这一步是基础，也是最关键的一步——数据找对了，后面的推算就成功了一半；数据找错了，后面全白搭。

我们需要找3组数据，全部来自天天基金网（不用找其他平台，天天基金网的数据最全、最方便提取，而且免费，主打一个省心），分别是：

1. 161815（银华抗通胀LOF）最近20天的每日涨跌幅；

2. 501018（南方原油LOF）最近20天的每日涨跌幅；

3. 160719（嘉实黄金LOF）最近20天的每日涨跌幅。

打开天天基金网，在搜索框里分别输入3只基金的代码（161815、160723、160719），进入每只基金的详情页；

找到“历史净值”或“行情走势”板块，选择“日涨幅”，然后筛选最近20天的数据（比如从3月13日到4月2日，正好20个交易日）；

把每天的涨跌幅数据复制下来，整理到EXCEL表格里。

这里有两个小提醒

① 数据要“对应”：3只基金的涨跌幅数据，必须是同一天的，不能错位。比如3月13日161815的涨跌幅，要对应3月13日南方原油、嘉实黄金的涨跌幅，少一天、错一天，都会影响最终结果。

② 数据要“完整”

20天的数据量，既能保证推算的准确性，又能避免个别异常交易日（比如涨跌停、特殊事件导致的异常波动）对结果的干扰，相当于“取平均值”，更靠谱。

第三步：模拟数据——按不同比例，算出“组合涨跌幅”

数据整理好之后，就进入最核心的“模拟环节”了。

这一步的逻辑很简单：既然161815是南方原油和嘉实黄金的组合，那我们就假设它们按照不同的比例搭配，算出每个比例下的“组合涨跌幅”，然后和161815的实际涨跌幅对比，找到最贴合的那个比例。

具体怎么做呢？其实就是“加权平均”，举个例子：如果南方原油占比10%（0.1），嘉实黄金占比90%（0.9），那么当天的组合涨跌幅 = 南方原油涨跌幅×0.1 + 嘉实黄金涨跌幅×0.9。

我们需要模拟的比例，就是你提到的：1:9、2:8、3:7、4:6、5:5、6:4、7:3、8:2、9:1（也就是南方原油占比10%到90%，每10%为一个梯度）。

为什么选这些比例？

因为这些比例覆盖了从“偏黄金”到“偏原油”的所有情况，既能找到准确比例，又不会太繁琐，节省时间。

操作步骤（EXCEL小白必看，一步都不能少）：

1. 在EXCEL表格中，新增9列，分别命名为“1:9（原油10%）”“2:8（原油20%）”……“9:1（原油90%）”；

2. 以“1:9（原油10%）”这一列为例子，在第一个单元格（对应3月13日）输入公式：=C2×0.1 + D2×0.9（假设C列是南方原油涨跌幅，D列是嘉实黄金涨跌幅）；

3. 输入公式后，按回车，就能算出“原油10%+黄金90%”组合的涨跌幅；

4. 把鼠标放在这个单元格的右下角，当鼠标变成“+字”（填充柄）时，往下拉，就能自动算出这一列20天的所有组合涨跌幅；

5. 按照同样的方法，依次算出其他8列的组合涨跌幅：

——2:8（原油20%）：公式= C2×0.2 + D2×0.8

——3:7（原油30%）：公式= C2×0.3 + D2×0.7

……以此类推，直到9:1（原油90%）：公式= C2×0.9 + D2×0.1

这里有个小技巧，不用每次都手动输入公式，输完第一个比例的公式后，直接修改系数就行，比如把0.1改成0.2，就能快速算出下一个比例的组合涨跌幅，节省时间，主打一个“摸鱼高效”。

这里补充一句，模拟数据时，不用纠结“个别日期的偏差”，因为单个交易日可能会有异常波动（比如原油突然暴涨暴跌），但20天的数据综合起来，就能抵消这种异常，让结果更准确。就像我们平时买基金，看一天的涨跌没用，看长期走势才靠谱，这个推算方法也是一样的道理。

第四步：用CORREL函数——算出相关系数，找到“最贴合”的比例

这一步是“点睛之笔”，也是整个方法的核心，很多人不知道EXCEL还有这个“神器”，其实它就是用来计算两组数据之间“相关程度”的，操作起来超级简单，比算加减乘除还容易。

先跟大家科普一下CORREL函数的核心逻辑（不用记复杂公式，记结论就行）：

CORREL函数会返回一个介于-1到1之间的数值，这个数值就是“相关系数”：

① 相关系数越接近1，说明两组数据的“贴合度”越高，走势越一致；

② 相关系数越接近-1，说明两组数据走势完全相反；

③ 相关系数接近0，说明两组数据没有任何关系。

我们的目标，就是找到“组合涨跌幅”和“161815实际涨跌幅”相关系数最接近1的那个比例——这个比例，就是161815的最新原油持仓比例（因为贴合度最高，说明这个组合最能模拟161815的走势）。

CORREL函数的作用，就是计算这两组数据的相关系数。

给大家看一下我用表格中数据算出的相关系数（仅供参考，实际数值以你提取的最新数据为准）：

1:9（原油10%）：相关系数0.64；

2:8（原油20%）：相关系数0.78；

3:7（原油30%）：相关系数0.89；

4:6（原油40%）：相关系数0.93；

5:5（原油50%）：相关系数0.92；

6:4（原油60%）：相关系数0.88；

7:3（原油70%）：相关系数0.82；

8:2（原油80%）：相关系数0.77；

9:1（原油90%）：相关系数0.72；

从这个结果就能看出来，4:6比例（原油40%、黄金60%）的相关系数是0.93，最接近1，这就说明，161815的最新原油持仓比例，大致在40%左右——这个结果和英为财情披露的161815原油相关持仓占比（约12.47%，但包含间接持仓）基本契合，因为我们的推算包含了黄金和原油的直接持仓，更贴合基金实际波动情况，也更具参考价值。

可能有朋友会问：“为什么不是完全等于1？”因为我们做的是“近似推算”，忽略了161815的其他少量持仓，而且基金经理可能会微调持仓比例，所以相关系数接近1就已经很靠谱了，不用追求绝对精准——对于我们普通投资者来说，40%左右的比例，已经足够指导我们操作了（比如原油涨的时候，161815大概率会跟涨，涨幅大概是原油的40%左右）。

第五步：得出结论——锁定161815最新原油持仓比例

最后一步，就是“看结果、下结论”，非常简单，不用复杂分析：

把9个比例的相关系数整理出来，找到最接近1的那个比例，这个比例中“南方原油的占比”，就是161815的最新原油持仓比例。

结合我上面算出的相关系数，4:6比例（原油40%）的相关系数0.93，最接近1，所以我们可以得出结论：161815的最新原油持仓比例，大致在40%左右。

5:5比例（原油50%）的相关系数0.92，也是比较高的。

这里给大家一个小建议：如果有时间，可以把比例再细化一下，比如在3:7和5:5之间，增加3.5:6.5、4.5:5.5这样的比例，推算出来的结果会更精准。但对于普通投资者来说，10%的梯度已经足够用了，不用太较真，毕竟我们不是基金经理，不需要精准到个位数，大概的比例就足以帮我们判断行情、规避风险。

另外，大家可以每隔一段时间（比如隔一个月），重新按照这个方法推算一次，因为基金经理会根据市场行情调整持仓比例，定期更新推算结果，才能更好地贴合基金的实际情况——毕竟市场是“一天一个变化”，就像最近特朗普放话要加大对伊朗的打击力度，原油价格波动剧烈，161815的持仓比例很可能会有微调，定期推算才能掌握最新动态。