首先，我们先来了解一下
标普500
指数ETF、FOF、等权重这三种跟踪基金的不同。
1、
博时标普500ETF联接(QDII)C
，了解ETF联接基金，首先要了解ETF基金。
即交易型开放式指数基金（Exchange Traded Fund，简称ETF），是一种在交易所上市交易的、基金份额可变的开放式基金。简单来说就是，ETF基金根据对应指数成分股及比例配置相应的股票。而
场外的ETF联接基金，持有的就是对应的我国场内标普500ETF基金。
2、
天弘标普500(QDII-FOF)C
，则是FOF基金，即投资基金的基金。
从基金第4季度也能看出来，是
直接持有了海外的标普500ETF基金。
3、
大成标普500等权重指数(QDII)A
则是对应标普500等权重指数。他
跟标普500指数在编制规则上有明显不同，即采用每个指数成分股相同权重进行编制。
标普500等权重指数呈现2个特点：“(1）等权重指数中小市值公司所占的比重较高；(2）等权重指数中小公司行业所占的比重较高。等权重指数的上述特点决定了其风险收益特征高于按市值加权的指数。”
（注：特点摘自大成标普500等权重指数基金招募说明书11/147页）
我们通过这两张持仓图来感受一下。
可以看到博时标普500ETF（513500）前五重仓股票持仓分别为：苹果持仓5.77%、微软持仓5.31%、亚马逊持仓2.21%、伯克希尔哈撒韦-B持仓1.65%，谷歌-A持仓1.56%。
从高到低排序。
而
大成标普500等权重指数(QDII)A 则是每一个成分股持仓占比都一样。
说到这里，大家应该明白了，这3只指数基金的区别所在了。
博时（天弘）相当于标普500指数，大成相当于标普500等权重指数。
具体看下标普500指数和标普500等权重指数的走势。
2018年、2020年标普500跑赢标普500等权重，2019、2021、2022年标普500等权重则跑赢标普500。2018-2022年期间，标普500等权重累计跑赢6.26%。
也就是从长期持有的角度来看，标普500等权重指数大概率会跑赢标普500指数，但是不同年份的不一定。
接下来，我们重点分析这3只标普500指数相关基金的涨幅，费率、以及赎回到期时间。
近1月、近3月、近6月业绩来看，他们之间的涨幅排序是不断变化的。整体的话， 博时标普500ETF联接(QDII)A和天弘标普500(QDII-FOF)A 则是的更接近，这也符合前面的分析。
我们再来看下，过去4个季度之间这3只指数的涨幅对比。
可以看到，第1、2、4季度：大成标普500等权重指数基金强于其他2只标普500指数基金。
其次，
天弘标普500(QDII-FOF)A
第1-3季度强于
博时标普500ETF联接(QDII)A
，但是如果你参考1-3季度的涨幅进行配置，显然第4季度结果又不一样了。
第4季度，博时强于天弘，相差1.24%。
第3季度，天弘强于博时，相差2.15%。
第2季度，天弘强于博时，相差0.08%。
第1季度，天弘强于博时，相差0.76%。
也就是长期的话，博时标普500ETF联接(QDII)A和天弘标普500(QDII-FOF)A 其实相差1%左右，相对来说，天弘历史业绩好一些，但是相差并不大。
再来看看赎回费率
，大成标普500等权重指数持有7天-1年是0.5%，其他两只均有持有7天0赎回费率的C类份额，更方便短期操作。
赎回到账方面：
大成标普500等权重指数(QDII)A，2月9日卖出，2月17日资金到账银行卡，间隔6个交易日。。
天弘标普500(QDII-FOF)A ，2月9日卖出，2月20日到账银行卡，间隔7个交易日。
博时标普500ETF联接(QDII)A ，2月9日卖出，2月20日到账银行卡，间隔7个交易日。
QDII基金的赎回时间都比较久，不同基金之前相差一个交易日，问题也不大。
最后，在补一个结论吧。
（1）三者的区别是，大成对应的是标普500等权重指数；博时是持有国内的标普500ETF，天弘是持有海外的标普500ETF，博时（天弘）实质上对应的是标普500指数。
大成和博时（天弘）涨幅不同是因为对应的指数不同。天弘和博时的涨幅有误差，主要是国内外标普500ETF基金跟踪误差的不同。理论上跟踪美股指数，美国的更有优势一些。
（2）长期持有标普500等权重指数大概率会更优。
（3）短期持有的话，2个指数涨幅存在阶段性轮换。加上标普500指数基金有C类份额，标普500指数基金C类会是稳健的选择。
（4）天弘和博时之间，各阶段涨幅相差很小，选择上哪个其实都可以。
这篇文章主要是为了解答读者朋友疑问，希望能够帮到你。
读者留言：“阳光能分析下大成标普500等权重和天弘标普 FOF 跟博时标普的区别吗，怎么看这俩比博时的收益高呀，不都是跟踪标普500的指数基金吗”
更多干货内容分享，陆续更新中，敬请期待。
注：
由于这篇文章是陆陆续续写的，不同图片或数据的时间可能不同，但不影响分析和结论。
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