" 货币基金有费用吗？"

这个问题，你会怎么回答？

一

前几天，一位朋友在用户群里晒出一段和某基金销售平台客服的对话截图。

TA：你好，你们的 XX 宝有费率、手续费等成本吗？

平台：没有的。XX 宝是投资货币基金，没有任何费用。

TA：好的。投资的货币基金不需要收取费用吗？

平台：不需要。

二

语言是个奇妙的东西。

它能帮我们清晰表达，也能轻易制造模糊。

这段对话有问题吗？

严格来说，没有。

因为平台所说的费用，可以指代 " 申购费 "、" 赎回费 " 等等这些常见的基金交易费用，确实没有。

但如果你据此认为货币基金 " 完全免费 "，那就离真相差得远了。

货币基金同样会收取管理费和销售服务费，而这两笔成本往往比很多人想象的要高，甚至高得多。

这就是语言的艺术。

有时候，它掩盖的，才是最重要的东西。

三

货币基金是很多人管理闲钱的工具。

因为安全、灵活，它的总体规模也非常庞大。

但正因为如此，里面也藏着不少不透明的地方。

比如：

货币基金到底收不收费？费用是多少？

应该用什么指标衡量它的管理水平？

不同平台展示的 "7 日年化收益率 "，为什么会不一样？

四个月前，我们上线了 " 基金 CT"，希望能 " 照出 " 那些你平时不容易看到的部分。

尽可能缩小投资者与复杂金融产品之间的信息差，让世界更透明一点。

这一次，" 基金 CT" 新增了对货币基金的支持。

我们希望继续把那束光，照进这些看似简单、但其实并不透明的角落。

我来举几个例子。

四

货币基金里最主要的费用，是基金管理费、销售服务费和托管费。

它们都按日计提，直接从基金资产中扣除，所以多数投资者几乎无感。

有知有行常用一个简单的公式来理解投资产品的收益来源：

收益 = 超额收益 + 市场基础收益 − 成本 （R = A + B − C）

对于货币基金来说，市场基础收益（B）主要取决于整体利率水平；

不同基金会尝试通过投向、久期管理等方式争取一些超额收益（A），但相比股票或债券基金，这部分通常微乎其微。

真正关键、却常被忽视的，是最后那一项：成本（C）。

来看一张 " 基金 CT" 的照片：

这是一只规模很大的货币基金：管理费 0.30% / 年，托管费 0.07% / 年，销售服务费 0.25% / 年，合计 0.62% / 年。

这些数字，很多人可能是第一次看到。

但它们就藏在你以为 " 没有费用 " 的货币基金里：每天、悄无声息地扣着。

五

当然，提供产品和服务，收取费用本身没有问题。

问题在于两点：

第一，收费是否与创造的价值相匹配；

第二，也是更重要的，收费是否足够透明，能让用户一眼看清。

在货币基金的 CT 照片中，有一个有意思的指标：它对比的是 " 投资者获得的收益 " 与 " 基金自身的费率 "。

前面说过，货币基金的整体收益空间并不大。

当费率多拿走一些，留给投资者的自然就少了。

比如下面这只规模较大的货币基金：

它的费率占比高达 34%。

也就是说，基金赚到的全部收益中，有三分之一被费用 " 吃掉 " 了。

结果可想而知——这只基金的近一年收益率，低于同类基金的平均水平。

我想你也知道了原因：这不是因为管理能力差，而是因为，成本太高了。

六

看到这里，你可能想问：不同的货币基金费率差异大吗？

可以看看下面这张有知有行严选货币基金，与两只规模较大的货币基金的 CT 对比照片：

这张图可以对比不同的货币基金费率占比的情况。

可以很清晰地看出，费率拿走的多了，投资者的收益就少了。

而那只更高费率的产品的长期结果，也自然变成下面这样：

七

搞清楚费率之后，再来看看另一个大家更熟悉的指标—— "7 日年化收益率 "。

如果你经常关注货币基金，可能会发现：同一时间、同一只基金，不同平台上显示的 7 日年化收益，往往并不一样。

比如：

成立以来的 7 日年化收益率

最高 7 日年化收益率

等等。

原因很简单：好看。

只要选取了更有利的口径，就能用一个更 " 漂亮 " 的数字吸引投资者买入。

但当收益被 " 修饰 "、而高昂的费率又被隐藏，结果就是：那些本就对货币基金成本不敏感的投资者，在毫无察觉的情况下，每天的收益，都在被成本悄悄吞噬。

下面就是某只基金的 "7 日年化收益率 " 指标。

可以想象一下：

如果你正好在那段 " 冲收益 " 的区间看到这只货币基金，被高得离谱的 "7 日年化收益率 " 吸引买入。

等待你的，往往不是持续的高收益，而是一个远低于同类中位数的实际结果。

八

很多事情，其实没有那么复杂。

货币基金的选择，也一样。

你只需要回到最底层的逻辑：

1）市场收益是基础；

2）超额收益并不多；

3）费率是最大变量——费率拿走得越少，你的收益就会越多。

当你真正理解了这些，那些被美化的数字，以及那些被包装成 " 智能转换 "" 专家精选 " 的故事，就没那么容易迷惑你。