常见的基金业绩指标有几十种，每一种似乎都有参考意义，但又没有哪一种能够给出简单明确的结论。即使是最简单的指标亦如此：例如收益率，它与投资收益直接相关，却有人说不能光看收益，因为过去的高收益预示着未来的高风险；再例如波动率，它是最简单的风险指标，但似乎也不是越低越好，因为降低风险也就禁锢了获取收益的能力。其它指标的计算更复杂，含义更不可捉摸，指标值与基金优劣的联系更模糊……
面对众多业绩指标，我们怎样才能快刀斩乱麻，看清事物的本质呢？下面给大家提供一个相对容易掌握的方法，这是学界与业界精英数十年研究实践的结晶。
首先要认清，选择基金时，我们要找的不是历史收益率最高的基金，而是未来收益率最高的基金。换言之，如果你计划投资1年，那么你要找的就是未来1年收益率最高的基金。一旦认清目标，你就会理解近10年，近1年，近1月收益这些指标都只是历史而已，历史收益不等于未来收益，只能作为判断未来收益的参考，于是你立即就能识破90%的营销陷阱！
站在当下，我们并不知道基金的未来收益是多少。于是我们就要思考一个问题，在根据当前可获知信息构成的所有业绩指标中，哪一种与基金未来收益相关性最高？是近1年收益率？还是近10年收益率？还是alpha指标？亦或是最大回撤、夏普率？这个问题的完整回答涉及较为专业的内容，而且情况有点复杂，一言难尽。不过至少有以下几条简单的结论：
期限短于1年（含）的历史收益率包含太多噪音，与未来收益率几乎没有相关性，因此绝非好的预判指标
如果你只能基于收益率来挑选基金，那么请用5年或更长历史时期上的收益率来做判断；如果历史数据不足5年，请放弃那只基金
如果综合考虑指标的易懂性、易算性以及预测有效性，那么单一指标中，ALPHA是最好的指标之一。请注意，即使是最优的单一指标，它的预测效力也是非常有限的，这意味着你不应该集中投资于ALPHA最高的单只基金
如果使用单一指标，上面的建议通常就够用了。但还有更高级的方法，那就是同时考察一组有关联的指标。这组指标应该具有某种意义上的完整性，也就是说它们能够充分描述基金收益的分布，我们将满足这样性质的指标组成为全息指标组。关于指标组的完整性，可以通过一个比喻来理解：如果要考察一个长方形的面积，那么完整的指标组应该蕴含长和宽的信息。
年均收益率、年化波动率、夏普率、最大回撤这4个指标构成了描述基金年收益率分布的全息指标组
描述一个分布通常需要均值和标准差，年均收益率、年化波动率扮演的正是均值和标准差的角色
夏普率大致等于均值除以标准差，是一个冗余指标（可以由前两个指标计算出来），引入它只是便于我们快速地比较优劣
最大回撤是一个重要的心理补充。考虑以下假想例子：基金A总是涨两天、跌一天地周而复始了3年，每天涨跌幅度都是1%；基金B第一年每天都下跌1%，随后两年每天都上涨1%。可以看出基金A、B的收益率分布是相同的，都是1/3下跌1%，2/3上涨1%，但从心理上讲，投资者一定希望持有基金A，也只能拿得住基金A。最大回撤反映了收益率序列中的顺序信息，这是对年化波动率指标的有价值的补充
上一组指标用于描述基金的绝对收益基本够用了，然而我们常常面对相对收益的情形。换言之，我们需要考察基金相对于某个业绩基准的表现。通常我们取代表大盘股整体表现的沪深300指数为业绩基准，于是基金的收益就可以分解为与沪深300相关的部分和与沪深300无关的部分
基金收益 = 与沪深300相关部分 + 与沪深300无关部分
根据CAPM模型
与沪深300相关部分 = BETA * 沪深300收益
与沪深300无关部分服从均值为ALPHA，方差为 w^2正态分布
于是我们看出，只要确定了参数ALPHA、BETA和残差波动率w，就可以完整描述基金的收益率分布了。基于上述讨论，我们给出另一组完整描述基金特征的指标组，它侧重于相对收益的考察：
ALPHA、 w、信息率、BETA这4个指标构成了描述基金收益率分布的完整指标组
ALPHA和w描述了基金相对于基准的收益增强能力
信息率定义为ALPHA除以w，是一个冗余指标（可以由前两个指标计算出来），引入它只是便于我们快速地比较优劣
BETA描述了基金在基准上的投资比例。
最后，补充两个重要的说明：
上述所有判断方法，都基于基金基本状况未发生重大改变的前提。如果基金在近期发生了经理、投资策略、业绩基准的变更，请质疑上述方法产生的结论
如果你懂得看图，那么基金复权净值与基准指数的走势比较图是非常必要的补充。这是因为只有走势图才是微观全息的（每一次实现值及其出现的顺序），并且更容易获得直观感受。走势图中蕴含了样本集中的全部微观信息，而业绩指标是对全部样本的压缩，将数百个样本压缩为几个指标值，势必会丢失某些信息。最好使用某种可以自由缩放局部、自由调整比较起点的软件来观察基金净值走势图，这样会如虎添翼。
