基金能涨多少？
谢邀，简单说说，不保证正确。 1、基金的收益率取决于它所投资的企业（或者项目）的预期回报率。 如果公司管理得好，效益增长快，回报率高，那么基金的收益也高；如果公司经营不好，风险大，那么基金的收益也低。 所以从长期来看，基金的收益和所投资企业的预期回报基本一致。 但实际情况可能会比这要复杂一些，因为在实际操作中很难找到那么理想的状态，即基金在某个时间点上的收益完全由当时点上的价格决定。因为任何一种金融产品都不可能达到如此纯粹的数学期望值。 在现实中，基金的收益会受很多因素影响，包括市场因素（如大盘的涨跌等）、流动性因素（比如申购赎回等情况对基金规模的影响）、基金操作因素等等。这些因素都可能导致基金的收益与它所投资企业的预期回报率有偏差。这种偏差无法精确计算。 但是，我们可以采用统计的方法来分析影响基金收益的各种因素，并据此构建一个预测模型，以对未来收益进行预测。 这个过程可以不断重复运用，不断修正参数。最终得到的模型能够比较真实地反映现实情况。当然，模型不可能完美反映真实情况，但它能够提供一种思路，让我们更好地理解基金收益的内在机理。
2、关于风险的问题就比较复杂了。不过大致的道理是和上面类似的。首先需要界定风险的内涵是什么。是系统风险还是非系统风险，是总体风险还是个别风险等等。不同风险类型的风险属性是不同的，其量化方法也是有所差别的。 如果我们只考虑整体市场的风险，那么我们可以说，基金的绝对风险（或标准差）等于其风险溢价除以期望报酬率。其中风险溢价可以通过历史数据得到，而期望报酬率是可以直接计算出来的。 但是，如果我们考虑的是个别基金的风险，事情就变得比较复杂。因为基金的风险不仅取决于其投资决策，还取决于诸多其他因素。因此我们需要先确定哪些因素是结构性因素（也就是那些不能通过投资决策改变的因素），哪些是非结构性因素。
一般来说，我们会对影响基金风险的各种因素进行排序，然后赋予每种因素相应的权数，加权求和后就可以得到每个基金的风险数值。 之后，同样的道理也可以用多元线性回归的方法建立一个预测模型，以对未来的风险加以预测。 最后总结一下： 基金的收益取决于其所投资企业的预期收益；基金的收益和所投资企业预期收益之间存在一定偏移，这种偏移是无法预先确定的，需要借助统计的方法进行估算。 基金的风险则取决于诸多因素，包括结构性因素和非结构性因素，我们需要根据一定的原则对影响风险的各种因素进行排序，赋值后才可以计算得到具体基金的的风险数值。之后同样可以借助统计的方法建立风险预测模型。