目前市面上选择基金的方法主要有三种：
第一种是通过一些单一指标进行筛选，比如选择历史业绩在多个历史周期中排名均靠前的基金。
这种方法非常简单粗暴，根本不考虑基金经理是否换人，排名机制是否公平，选出来的基金大概率是好坏掺杂，如果简单的依照此类方法进行选择，反而亏损的概率会更大一些。
第二种也是目前最常见的分析方法，通过基金经理的投资理念、持仓以及一些业绩回撤指标来进行比较综合化的分析。
虽然这种方法比起前一种方法更加科学，但是并没有分析到核心的问题。一方面，由于大部分基金经理任期不长，市场剧烈波动尤其是近期市场的剧烈波动对指标影响非常大。这种方法更容易选出适合当下市场风格的基金，一旦市场风格发生变化，基金的业绩就很难保证。另一方面，这种方法的分类更多是是针对单个基金，而忽略了不同基金之间的对比。
第三种则比较少见，是投资机构采用的计量模型，通过T-M、Brinson等各类模型对基金经理的历史业绩进行归因，分析出基金净值的增长是来自哪里，然后对基金经理的择时、择股能力进行定量判断。
这种方法的问题一是太过复杂，过于注重细节反而缺失了对基金整体的刻画。二是这类研究大多个人无法完成，市面上大家能接触到的多为券商的研究员所写，而券商研究员的收入来源又是公募基金，中立性难以得到保证，因此大家从此类报告中能够得到的都是“较好”而不是“最好”基金的推荐。三是人有喜怒哀乐，有高潮期有低谷期，并非简单的机器，如果只通过1-2年的数据就进行精准的刻画，这就对整个系统的容错率产生了一定的挑战。
在了解了这些方法的优点和缺点之后，我们就能够通过一定的改进来对汇总、优化这些方法，使这些方法能够成为一个兼顾准确度和效率的选择方法。
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