作者: 伍治坚 核心理念: 基于证据的指数基金投资，面向中国个人投资者——通过全球分散化、低成本和行为纪律，实现缓慢、稳定、有纪律的财富积累。 受影响于: John Bogle（约翰·博格）、David Swensen（大卫·斯文森）、William Bernstein（威廉·伯恩斯坦）
伍治坚的方法建立在这样一个前提之上：绝大多数中国散户投资者——他们主导了A股交易量——通过过度交易、投机和追逐业绩，系统性地摧毁财富。"乌龟"这个比喻是刻意为之的：缓慢、耐心、基于证据的投资，胜过典型中国散户行为中那种疯狂的活动。
本书综合了西方指数投资智慧（博格的成本至关重要假说、斯文森的捐赠基金模型适配个人投资者版本、伯恩斯坦的资产配置理论），并将其专门应用于中国投资环境，考虑了QDII额度、A股市场结构以及中国投资者的行为倾向等独特因素。
核心论点：个人投资者最大的优势是能够保持耐心、分散化和低成本——这些优势是中国大多数专业基金经理无法提供的。
| 支柱 | 原则 | 实施方式 |
|---|---|---|
| 证据 | 基于学术研究的决策，而非小道消息或预测 | 使用经过同行评审的因子收益、成本影响、主动vs被动数据 |
| 纪律 | 系统性规则优先于情绪冲动 | 定投计划、再平衡日历、书面投资政策 |
| 耐心 | 长期复利需要时间在市场中 | 最低5年投资期限，忽略短期噪音 |
伍治坚强调了博格的洞见：从总体来看，投资者获得的是市场回报减去成本。在中国基金市场，这一点尤其具有破坏性：
规则：任何指数基金的年费率都不应超过0.5%。当买卖价差较窄时，优先选择ETF而非传统开放式指数基金。
尽管有人声称中国市场"低效"，因此有利于主动管理：
乌龟投资法的基石。伍治坚根据风险承受能力提供了模型组合：
保守型组合（风险等级1-3）：
| 资产类别 | 配置比例 | 投资工具 |
|---|---|---|
| 中国国债 | 40% | 中债指数基金 |
| 沪深300 | 20% | 沪深300 ETF |
| 香港股票 | 10% | 恒生指数ETF |
| 美国股票 | 10% | 标普500 QDII基金 |
| 货币市场 | 15% | 货币市场基金 |
| 黄金 | 5% | 黄金ETF |
稳健型组合（风险等级4-6）：
| 资产类别 | 配置比例 | 投资工具 |
|---|---|---|
| 沪深300 | 30% | 沪深300 ETF |
| 中证500 | 15% | 中证500 ETF |
| 香港股票 | 15% | 恒生指数ETF |
| 美国股票 | 15% | 标普500 QDII基金 |
| 中国债券 | 15% | 综合债券指数基金 |
| 黄金 | 5% | 黄金ETF |
| REITs | 5% | REIT指数基金（如有） |
积极型组合（风险等级7-10）：
| 资产类别 | 配置比例 | 投资工具 |
|---|---|---|
| 沪深300 | 25% | 沪深300 ETF |
| 中证500 | 20% | 中证500 ETF |
| 香港股票 | 15% | 恒生指数ETF / H股ETF |
| 美国股票 | 20% | 标普500 + 纳斯达克 QDII |
| 国际发达市场 | 10% | MSCI EAFE QDII |
| 黄金 | 5% | 黄金ETF |
| 新兴市场（除中国） | 5% | 新兴市场QDII基金 |
伍治坚为中国投资者建议了一个修改版的年龄-债券规则：
Bond allocation = Max(Age - 10, 20)% # 债券配置 = Max(年龄 - 10, 20)%
Equity allocation = Min(110 - Age, 80)% # 股票配置 = Min(110 - 年龄, 80)%
每5年随着年龄增长审查并调整战略配置。
使用以下评分系统对候选基金进行排名：
| 标准 | 权重 | 评分方式 |
|---|---|---|
| 费率 | 30% | 越低越好；<0.2% = 5分，<0.5% = 3分，>0.5% = 1分 |
| 跟踪误差 | 25% | 越低越好；年化<1% = 5分，<2% = 3分，>2% = 1分 |
| 基金规模（AUM） | 20% | 越大越好（流动性）；>50亿元 = 5分，>10亿 = 3分，<10亿 = 1分 |
| 基金公司声誉 | 15% | 历史记录、指数基金专业能力 |
| 买卖价差（ETF） | 10% | 越窄越好；<0.1% = 5分，<0.3% = 3分，>0.3% = 1分 |
定投（Dollar-Cost Averaging）是伍治坚为大多数投资者推荐的入场策略：
对于更成熟的投资者，伍治坚描述了一种改进方法：
最容易被忽视的方面——何时以及如何停止定投并获利了结：
| PE百分位（10年） | 定投操作 |
|---|---|
| 低于第20百分位 | 投入2倍基础金额 |
| 第20-40百分位 | 投入1.5倍基础金额 |
| 第40-60百分位 | 投入1倍基础金额（标准） |
| 第60-80百分位 | 投入0.5倍基础金额 |
| 高于第80百分位 | 暂停定投；持有现有仓位 |
| 高于第90百分位 | 开始系统性止盈 |
| 指数 | 覆盖范围 | 使用场景 | 典型PE范围 |
|---|---|---|---|
| 沪深300 | A股前300大盘股 | 核心国内股票持仓 | 10-18 |
| 中证500 | A股中盘股301-800 | 成长/规模倾斜 | 20-40 |
| 中证1000 | A股小盘股801-1800 | 小盘股暴露 | 25-50 |
| 恒生指数 | 香港上市龙头公司 | 港股蓝筹 | 8-15 |
| 恒生中国企业指数（H股） | 在港上市的中国公司 | 更便宜的A股对应物 | 6-12 |
合格境内机构投资者（QDII）基金是中国投资者进入海外市场的主要渠道：
作为QDII替代的香港股票投资渠道：
| 罪名 | 描述 | 解决方案 |
|---|---|---|
| 频繁交易 | 中国散户平均持有期是几周而非几年 | 设定最低1年持有规则；自动化定投 |
| 羊群效应 | 人人都买时买入（牛市），人人都卖时卖出 | 使用估值信号，而非人群行为 |
| 近因偏差 | 无限外推近期市场趋势 | 研究市场历史；10年回报数据 |
| 损失厌恶 | 持有亏损太久，卖出盈利太快 | 系统性再平衡覆盖情绪 |
| 过度自信 | 在一连串幸运后相信自己有选股能力 | 诚实跟踪实际收益vs基准 |
| 锚定效应 | 固着于买入价格作为参考点 | 关注前瞻估值，而非入场价格 |
| 心理账户 | 对不同的资金池区别对待 | 所有资金都是可替代的；统一的组合视角 |
伍治坚强烈主张在投资一分钱之前创建个人IPS：
必要元素：
投资者画像：30岁的专业人士，月薪20,000元人民币，储蓄200,000元。
初始配置（40,000元）：
| 资产 | 目标比例 | 金额 | 选择的基金 |
|---|---|---|---|
| 沪深300 | 30% | 12,000 | 华泰柏瑞沪深300 ETF |
| 中证500 | 15% | 6,000 | 南方中证500 ETF |
| 香港 | 15% | 6,000 | 易方达H股ETF联接 |
| 美国股票 | 15% | 6,000 | 博时标普500 QDII |
| 中国债券 | 15% | 6,000 | 华夏债券指数基金 |
| 黄金 | 5% | 2,000 | 华安黄金ETF联接 |
| REITs | 5% | 2,000 | REIT指数基金 |
第3年事件：A股市场暴跌35%。沪深300 PE跌至第15百分位。
第5年事件：牛市。沪深300 PE处于第85百分位。
class TurtleInvestor:
"""
基于证据的指数基金投资系统，面向中国投资者。
基于伍治坚的《小乌龟投资智慧》。
"""
def __init__(self, config):
self.monthly_dca_base = config['monthly_dca_amount']
self.target_allocation = config['target_allocation']
self.rebalance_months = [6, 12] # 6月和12月
self.drift_threshold = 0.05 # 5个百分点
self.emergency_fund = config['emergency_fund']
self.portfolio = {}
self.ips = config['investment_policy_statement']
def calculate_dca_amount(self, csi300_pe_percentile):
"""
根据沪深300估值调整定投金额。
便宜时多买，贵时少买。
"""
base = self.monthly_dca_base
if csi300_pe_percentile < 0.20:
return base * 2.0 # 非常便宜——加倍投入
elif csi300_pe_percentile < 0.40:
return base * 1.5 # 便宜——多投入
elif csi300_pe_percentile < 0.60:
return base * 1.0 # 合理估值——标准金额
elif csi300_pe_percentile < 0.80:
return base * 0.5 # 昂贵——少投入
else:
return 0 # 非常昂贵——暂停定投
def execute_monthly_dca(self, current_date, market_data):
"""
按目标配置执行每月定投购买。
"""
pe_percentile = market_data.get_csi300_pe_percentile()
amount = self.calculate_dca_amount(pe_percentile)
if amount <= 0:
log("定投暂停：市场高估（PE百分位 = {}）".format(
pe_percentile))
return
for asset, target_pct in self.target_allocation.items():
purchase_amount = amount * target_pct
fund = self.select_fund(asset)
self.buy(fund, purchase_amount)
log("定投：买入 {} 的 {} （{}）".format(
purchase_amount, fund.name, asset))
def check_rebalance(self, current_date):
"""
检查是否需要再平衡——日历或阈值触发。
"""
# 日历触发
if current_date.month in self.rebalance_months:
return True
# 阈值触发
for asset, target_pct in self.target_allocation.items():
current_pct = self.get_current_weight(asset)
if abs(current_pct - target_pct) > self.drift_threshold:
log("阈值突破：{} 当前 {:.1%} vs 目标 {:.1%}".format(
asset, current_pct, target_pct))
return True
return False
def execute_rebalance(self):
"""
将投资组合再平衡回目标配置。
卖出超配资产，买入欠配资产。
"""
total_value = self.get_portfolio_value()
trades = []
for asset, target_pct in self.target_allocation.items():
current_value = self.get_asset_value(asset)
target_value = total_value * target_pct
difference = target_value - current_value
if abs(difference) > total_value * 0.01: # 最小1%才交易
trades.append({
'asset': asset,
'action': 'BUY' if difference > 0 else 'SELL',
'amount': abs(difference)
})
# 先执行卖出，再执行买入
for trade in sorted(trades, key=lambda t: t['action']):
self.execute_trade(trade)
def select_fund(self, asset_class):
"""
为给定资产类别选择最佳指数基金。
标准：费率、跟踪误差、规模、价差。
"""
candidates = self.get_fund_candidates(asset_class)
for fund in candidates:
fund.score = (
0.30 * self.score_expense_ratio(fund) +
0.25 * self.score_tracking_error(fund) +
0.20 * self.score_aum(fund) +
0.15 * self.score_company(fund) +
0.10 * self.score_spread(fund)
)
return max(candidates, key=lambda f: f.score)
def annual_review(self, investor_age):
"""
年度审查：根据基于年龄的下滑通道调整配置。
"""
target_bond_pct = max(investor_age - 10, 20) / 100
target_equity_pct = min(110 - investor_age, 80) / 100
# 按比例调整目标配置
self.adjust_glide_path(target_bond_pct, target_equity_pct)
def panic_circuit_breaker(self):
"""
如果投资者感到不得不卖出一切，
执行30天冷静期。
"""
log("熔断：检测到恐慌。")
log("30天内不允许交易。")
log("重新阅读你的投资政策声明。")
log("回顾：30-50%的市场下跌是正常的、预期中的。")
self.lock_account(days=30)
def run(self, current_date, market_data, investor_age):
"""
主要月度执行循环。
"""
# 1. 验证应急基金完好
if self.emergency_fund_depleted():
log("警告：在投资之前先重建应急基金。")
return
# 2. 执行定投
self.execute_monthly_dca(current_date, market_data)
# 3. 检查并执行再平衡
if self.check_rebalance(current_date):
self.execute_rebalance()
# 4. 年度审查
if current_date.month == 1:
self.annual_review(investor_age)
"个人投资者最大的敌人不是市场，不是华尔街，不是基金公司——而是投资者自己。"
"之所以叫'乌龟投资'，是因为最好的投资策略是无聊的。如果你的投资组合让你兴奋，那你做错了。"
"在中国，散户平均持股15天。指数基金投资者平均持有3年。仅这一差异就解释了大部分业绩差距。"
"费用是投资中你唯一能确定控制的东西。其他一切——回报、波动率、相关性——都是不确定的。专注于你能控制的。"
"当市场下跌30%时，你有两个选择：恐慌并在最糟糕的时刻卖出，或者遵循你的系统在更好的价格买入更多。书面投资计划使第二个选择自动化。"
"分散化在牛市中感觉像是一种牺牲——你总是希望在赢家上多投入一些。但在熊市中它是救生圈——你总是庆幸没有把所有钱投在输家上。"
"QDII额度制度为使用它的中国投资者创造了一个讽刺性的优势：它迫使你进行全球化思考，而这恰恰是大多数投资者自愿做不到的。"
"不要问'哪只基金去年表现最好？'而要问'哪只基金收费最低、最忠实地跟踪其指数？'第一个问题导致追逐业绩。第二个问题导致财富积累。"
"每次你感到想查看投资组合的冲动时，改为阅读一章投资书。知识的复利比焦虑的复利更好。"
"再平衡是有纪律投资者的秘密武器。它迫使你低买高卖——自动地、机械地，无需预测任何东西。"
实施规范基于伍治坚的《小乌龟投资智慧》。本规范捕捉了面向中国个人投资者的系统化、基于证据的指数基金投资方法。