4月7日，華夏基金25周年多資產全能平臺策略會舉行。華夏基金總經理李一梅，華夏基金副總經理、投資總監(jiān)陽琨，中國人民銀行貨幣政策委員會委員、中國社會科學院原副院長蔡昉，中國社科院經濟研究所教授劉煜輝、中信里昂證券CRR主管Lance Noble等大咖參會。

華夏基金副總經理、資產配置部行政負責人孫彬主旨演講《拓展和提升資產配置能力 全面布局一站式平臺》。


【資料圖】

孫彬表示，華夏基金多元資產配置理念是不局限單一資產配置方法，不斷探尋影響市場波動的本質因素。華夏基金建立了自上而下與自下而上的交叉驗證研究體系。

其中，研究方法以中觀研究為結合點，自上而下方面，聚焦宏觀經濟、金融周期，判斷大類資產特征變化，判斷權益內部風格變化。

自下而上方面，聚焦微觀基礎，研究微觀產業(yè)趨勢和供需變化，為宏觀判斷提供更多依據。

通過全面的信息收集，分析與交叉驗證，發(fā)現決策和交易中的偏差，及時糾正，提高決策的準確性。

孫彬指出了其中的兩個難點，即權益市場風格與行業(yè)的匹配性，以及資產基本面與資產估值的不一致。

以下是發(fā)言全文：

尊敬的各位嘉賓、各位客戶，今天非常榮幸能在這里。我加盟華夏基金十幾年，在這十幾年中不斷地成長學習，在廣告研究部履職過，也做過公募的基金經理，現在在做混合資產業(yè)務。華夏基金多資產的全能平臺給了我一個非常好的學習基礎，使得我現在在現在的崗位上能夠更好地為客戶服務，利用華夏基金大平臺的優(yōu)勢，去為客戶創(chuàng)造更大的價值。

華夏基金的多資產全能平臺其實是可以助力高效資產配置研究，同時也可以助力混合資產和投資業(yè)務的發(fā)展的；反過來華夏基金的基金配置研究，也可以指導整個公司的平臺的搭建及完善；混合資產組合的投資，也分享了華夏基金多資產全能平臺的資源供給以及能力支持，有助于業(yè)績的持續(xù)提升。

華夏基金基于持續(xù)與海外優(yōu)秀資產管理公司的交流和學習，結合本土實踐，確定了多元資產配置體系。我們首先必須與客戶需求作為出發(fā)點，因為只有更好地理解客戶需求，才能在投資當中高效地運作。為最大概率達到投資目標，我們首先需要精確的刻劃投資者的目標，覆蓋并選擇多元的資產，創(chuàng)設差異化的策略，利用這些差異化的資產配置的方法，根據市場的情況進行靈活的資產配置調整，運用合理量化的組合構建模型，并監(jiān)控組合運作，去實現不同客戶的最終目標。

與類屬資產追求特定資產或策略的阿爾法收益不同，華夏基金多元資產管理組合的目標是能夠充分利用公司全能型的多資產的平臺資源，成為方案的提供者、以及問題的解決者，滿足客戶在收益、波動和期限三要素組合當中的差異化的需求。所以我們構建了下面的六環(huán)的閉環(huán)組合的運作目標，這個運作目標可以更好保障我們實現客戶最終的收益結果。

基于華夏基金過去25年的投資研究，我們對客戶的需求有了充分的理解和認知，同時我們對客戶需求的理解也在不斷調整。華夏基金大概把客戶需求分為兩類：一類是收益型的，一類是目標波動型；在這兩類客戶需求上去思考投資組合在特定期限內，希望控制在什么樣最大的回撤下獲得什么樣最好的收益。此外，我們基于客戶資金特點不同期限的特征，把客戶分成三大類，這三大策略對應三大類不同的投資目標，也對應三大類不同的戰(zhàn)略資產配置方法，同時適應了三大類資金屬性。

首先是追求穩(wěn)健配置策略，這類策略最大的特點是資金期限非常短，對資金保本屬性要求非常高，大概率資金期限在6個月以內。這種策略希望控制任意點的最大回撤，也就是客戶基金在任意點進來風險等級是一樣的，這種策略戰(zhàn)略資產配置方法，是傳統(tǒng)所謂的恒定比例法，這種策略下的資產配置方法更多適用于短期限的產品，像公募的二級債基，或者公募的一級債基，以及現在比較大規(guī)模的理財替代型的產品。

第二類策略是資金的期限可以適當拉長到一年至兩年，但是再長也就不用了，因為再長，權益資產的收益確定性很高了。對于這種策略，我們定義叫平衡型策略，追求的是在特定持有期的正收益。比如這個持有期大概是一年時間，或者一年半的時間，我們的資金目標首先是確保在這個持有期內保證客戶本金的安全；在本金安全的前提下，如果資本市場給我們機會，不管股債、匯率、商品等各個市場，只要在投資合同可以投資的范圍內，我們就會去努力的為客戶獲得比較好的回報。這種策略其實是在本金安全的情況下，在特定持有期內追求更好的回報。

第三類資金配置策略，是一種進取型的配置策略。希望在五年、十年、二十年，甚至更長的時間，為未來養(yǎng)老的時光積累豐富的財富積累，為養(yǎng)老做準備。這類策略追求的是中長期的彈性收益，根據客戶持有期的變化，我們設計了所謂的動態(tài)下滑曲線的模型。這類策略的應用上更多也是養(yǎng)老目標日期基金產品。

針對不同客戶的收益需求，我們對客戶目標進行不同期限、收益和回撤的區(qū)分，從而匹配不同的戰(zhàn)略資產配置方法，進而滿足客戶不同的資產需求。

基于此，我們有三大類策略和產品體系。第一類是公司一級債基、二級債基FOF等；第二類針對特定持有期，比如年金管理的資產就是在應用這種策略；第三類是目標日期策略，主要服務第三支柱個人養(yǎng)老金。

進一步，是去定義目標波動型產品?？蛻舾覀冊谔嵝枨蟮臅r候，可能不提所謂的回撤，更多提的是在一個比較長周期，希望獲得年化5%到6%的收益率，同時我希望控制一定的波動。目標波動型產品和目標收益型產品到底有什么本質區(qū)別呢？在談目標波動的時候，客戶往往希望在特定波動下，通過投資經理多元資產的選擇以及有效的資產配置模型的搭建和應用，獲得最高的夏普比率。但是我們做了一個大概的研究和分析，可以看到一個組合或者一個資產它的波動率和夏普比呈現負相關關系，也就是組合波動率越低夏普比越高，被動率越高夏普比越低，所以我簡單用夏普比去衡量一類資產是沒有意義的，我們需要關注在特定波動下的夏普比。

我們需要根據客戶的收益目標，去確定一個比較好的波動率的范圍，在這個波動率范圍，我們希望投資經理努力做到波動率的20%分位甚至前10%往上的卓越業(yè)績表現，去為客戶獲得相對確定的收益的結果。在這個過程當中，對于這類策略，我們首先要求的是投資經理必須把組合控制在合理的波動率范圍內，因為資產的波動率也是在不斷變化的。像今年年初1、2月份，整個股債的資產波動率相較于過去的一年大幅的下降，這種波動率下降，如果用傳統(tǒng)量化方法構建組合，會使組合整體波動率下降。其次在控制好波動率之后，通過資產的選擇，資產配置方法去有效地提高夏普比，從而實現客戶目標收益最大化的情況。

有了客戶需求之后，我們要對客戶的需求進行資產的選擇、策略的創(chuàng)設，以及資產的配置。談到資產配置，到底以什么樣的哲學的方法去做資產配置呢？去年年底、今年年初《三體》電視劇上映，我也把《三體》整本書看了，正好趕上最近AI爆火，從宇宙誕生、人類誕生，到最后人類怎么滅亡，走向最后的終點，在這個過程當中物理學解釋了宇宙運行的根本的本質。作為投資也是一樣的，大家常說美林時鐘，這其實是上世紀80年代非常流行的一個資產配置模型，海外用的非?；穑堑搅酥袊孟駸o效了。中國過去兩年又使用了貨幣信用周期，到底什么時候該使用美林時鐘，什么時候該使用貨幣信用周期，這個是我們在決策方法論上的一維空間——也就是它只是物理學，最后要上升到哲學的高度。所以我們不僅是需要研究具體的資產配置模型，而是需要通過我們的資產配置研究的理念找到影響資產價格背后的哲學邏輯；即使找到了哲學邏輯，也不一定完全適用，這就是投資研究當中不斷竭盡全力去尋找的一個本質問題。

從研究的理念看，我們強調三個理念原則。第一個原則，我們認為不同的經濟政策組合，和特定資產特征組合之間有相互映射。所以我們的資產配置模型不是簡單地用歷史去預測未來，而是希望去判斷未來一段時間，我們的經濟和政策處于一個什么樣的組合狀態(tài)。這個狀態(tài)在過去的歷史當中什么時候發(fā)生過，發(fā)生過這種狀態(tài)的過程當中，我們資產價值是怎么走的。這些都是我們需要通過對歷史的復盤，進而更好進行對未來經濟政策的預測，更好地判斷未來資產價值的特征。

第二個原則，我們認為資產至今有特定的輪動順序，也就是說從利率債到信用債到股票到實體。在這個過程中，對于利率的研究是所有研究的基石和基礎。為什么這么說？我個人認為，利率更多的是機構投資者交易出來的價格，這個市場中的機構投資者占比最高，相對來說專業(yè)的機構投資者對未來經濟和政策組合的運作狀態(tài)預測相對更加準確，更少一些人性背后波動的因素，所以我們認為這種輪動的順序可以幫我們捕捉住其他資產的緊隨波動的特征。

第三個原則，是跨資產研究。對于多元資產的配置，到底把A資產配置多大比例，B資產配置多大比例，在不同組合當中A資產和B資產的比例為什么不一樣。我們認為需要進行跨資產比較的工作，這種跨資產的比較有多種原因：第一，我們希望找到單一資產波動不一致的預測，去找到一些資產錯誤定價的機會；第二，我們需要做一些比價研究，尋找符合這個客戶目標下最優(yōu)的多元資產配置的比例，同時我們認為不同資產的比價具有均值回歸效應，單一資產被相對低估之后，有一個均值恢復的機會，為我們獲得更多絕對回報的機會。

剛才講到美林時鐘和貨幣信用周期的選擇，在美國的1980年代，美林時鐘更加有效；對于大政府、小市場來說，我們貨幣信用周期就更加有效。市場與經濟、政府的關系，其實是物理學上面的哲學。再往后，針對什么時候實行小政府、大市場等一系列問題，背后更多的是經濟增長，所以我們希望最后找到決定資本市場運行的本質的哲學變化。

剛才講了，既然是一個全能多資產的平臺，我們希望去搭建一個立體化和系統(tǒng)化的運作體系，所以需要一個立體化的架構，這個架構既存在于我們研究體系當中，也存在于投資體系當中。在研究體系當中，我們經常講自上而下的研究，和自下而上的研究。自上而下的研究更加關注的是經濟和金融周期，自下而上的研究更加關注的是產業(yè)周期和產業(yè)內部供需的變化。二者以產業(yè)的中端和行業(yè)的風格形成一個交匯點，最終影響了價格。所以我們希望的是通過華夏基金多資產全能型平臺的搭建，建立專業(yè)的團隊，去全面地進行信息的收集、分析與交叉驗證，去發(fā)現決策交易當中的偏差，及時糾正，從而提高決策的準確性。當然這里有很多難點，權益市場風格與行業(yè)的匹配性往往是不一致的，比如2007年我入行時，隨著中國城鎮(zhèn)化大發(fā)展，工程機械成為當時整個公募基金配置的主力行業(yè)，也成為當時所謂的成長股。但是隨著四萬億退潮，隨著貨幣政策和財政政策逐步收縮去杠桿的效應顯現，2011年、2012年工程機械行業(yè)逐步走到滲透率的頂峰。之后隨著移動互聯(lián)網時代的到來，消費電子以及消費電子衍生出來的互聯(lián)網產業(yè)成為了2012年到2019年的成長型行業(yè)。這個過程當中又疊加了2016年到2020年的消費大周期。如果說工程器械行業(yè)興盛從2005年到2011年大概六七年時間；消費電子從2012年到2019年，大概七年時間；為什么高端消費的白酒從2016年到2020年只有四年的時間？我想是因為中國的消費品還沒有出海，而剛才講的兩個行業(yè)是可以大規(guī)模出海的，所以市場空間更大，運行周期更長。

從2019年到今年的階段，我們看到新能源汽車、光伏又成為新的成長行業(yè)。如果在今天大家跟我說新能源汽車是成長行業(yè)，我們要做成長投資，今年還是有一定波動的。今年，隨著整個ChatGPT為代表的人工智能技術大發(fā)展，現在AI的應用又成為了大家憧憬的未來三到五年，甚至五到十年的一個新興的成長行業(yè)。所以成長行業(yè)是在不斷變化的。因此，我們決定了中觀之后，行業(yè)選擇也需要自下而上，否則自上而下決定了投資風格，但是如果自下而上的行業(yè)不選對的話，風格的決策也是無效的，所以我們認為自上而下和自下而上在研究上是非常重要的。

同時對于投資體系來說，華夏基金基于規(guī)模和業(yè)績雙維度的考核機制，打通了公司內部多資產投資以及類屬資產策略投資的體系。在公司內部，我們有很多新的策略的創(chuàng)設。當資產配置研究團隊或者混合策略組合的投資經理發(fā)現了一類策略非常有效的時候，我們希望多資產全能型平臺給我們提供這種產品和策略的供給，給我們股票投資部、固定收益部、數量投資部、國際投資部提出產品創(chuàng)設的需求。如果這個決策是對的，賬戶層面的業(yè)績是很好的，規(guī)模也會增加。華夏基金成立的很多龍頭產品都是在公司市場策略底部，用自己的發(fā)起種子資金成立的，最后這些產品吸引了很多機構投資者，隨著規(guī)模的擴張，我們一些客戶也可以不斷增加配置，包括自己管理的客戶資金也增加配置，享受資產特定收益的來源。

進一步，我們也鼓勵類屬資產策略團隊去創(chuàng)設策略、發(fā)明策略。如果這個策略提出了一個策略構建方法，提出了一個資產類別未來收益趨勢比較好的建議，供我們整個資產配置團隊以及混合資產投資團隊；如果采納之后雙向業(yè)績提升，一方面創(chuàng)設的策略會實現規(guī)模的擴張、績效的擴張、待遇的擴張，同時上層多資產的組合管理團隊也通過配置資產策略實現了規(guī)模和績效的雙維度的提升。從這個角度來講，在公司自上而下和自下而上的投資體系銜接當中，我們可以最大化領先高效地創(chuàng)設資產、投資資產，從而提升業(yè)績。

隨著人工智能時代的到來，我們講求所謂的立體化、系統(tǒng)化的運行，我個人覺得，之所以資本市場現在看還沒有常勝將軍，本質上還是因為人的參與程度比較高，人性主導了市場的波動。所以在人性的弱點下，智能投資最好的優(yōu)點在于可以客觀地決策，避免人性的恐慌與貪婪，智能投資或許可以真正地實現全市場的覆蓋。在這個過程當中，人性的波動以及能力圈的受限，使得我們在投資中會面臨波動，沒有一個基金經理能成為常勝經理，一定是有波動的。但是人的特點在于預測能力比較強，應變能力比較強，不斷地追求探索物質運行背后的邏輯，就是人的動能，不斷驅動著人的發(fā)展。

目前來看，我們認為如果人類能夠更好地把握住投資哲學，如果能夠有硅基智能的投資能力助力，與碳基智能人的決策結合，相信我們可以為人類的主動投資提供更無限的能量，提高組合的業(yè)績，控制組合的波動，為客戶目標的實現帶來最大化的保證。

在主動與量化的結合中，我們希望量化系統(tǒng)或者人工智能系統(tǒng)可以助力主觀資產配置的決策。主觀決策的問題是主觀性強，有時候因為單一方向投資比例更大，收益率更高，但是波動率可能也更大。如果我們通過情緒模型、均值回歸模型、相關性跟蹤，以及市場上行業(yè)配置的量化模型，可以有效地控制波動，為人的決策提供更多的保障。對于主動和量化的結合來看，華夏基金提供了大量的產品，如果我們通過有效的產品或者策略組合，可以有效地提高組合的夏普比，提高組合運作的有效前沿邊界，把華夏基金不同組合選出來進行組合之后搭建的類FOF或者多元資產配置模型，和特定模型下的收益率相比都是高的。在這個過程當中，人主要從事主動決策干預資產選擇，去預測未來資產波動特征，選擇適合組合目標的資產去納入組合。量化方法則通過多元化的目標的確定，以及有效的量化組合構建的方法，保證客戶的目標最大概率的實現。

剛才講了在研究上，在多元資產策略組合的構建上，最后到類屬資產。華夏基金希望通過量化幫助實現投資經理能力圈的擴張，以及投資業(yè)績可持續(xù)的發(fā)展，我們希望將一個主動投資經理的投資邏輯通過量化進策略的構建，在全市場幾千只股票當中選擇符合他投資邏輯的票池，使投資經理可以進行更加聚焦的研究，投資經理在研究之后不斷迭代自己的邏輯，形成新的量化模型，最后形成優(yōu)質的循環(huán)。這種主動策略的量化方法可以保證策略執(zhí)行的紀律性、可持續(xù)性和可預測性，這就為資產配置模型提供了更多有效的底層的小積木、小的菜品。主動量化的算法可以擴大投資基金經理在行業(yè)和個股上的覆蓋，助推投資基金經理能力圈在半徑上的擴張。

最后談到人才。我們的理念、方法、組合都需要投資經理人才去落地，在公司多資產全能型平臺的體系當中，我們的團隊需要的是一種通識性人才，這種通識人才在多元資產組合層面，對成長、一類是穩(wěn)定消費；不同的權益類目的風格背后聚焦的產業(yè)邏輯不一樣，關注的影響股票的因素不一樣，所以選股邏輯不一樣，但是只要在某一個大的類別當中熟悉一個行業(yè)，就可以觸類旁通，經過三到五年，就可以成為一個優(yōu)秀的全能型的權益型投資基金經理。

最后提到信息化賦能。在整個信息化到來，在整個國家數字化實施過程當中，多資產管理團隊也非常重視信息化賦能的情況。華夏基金的萬象系統(tǒng)的建立是一個不斷迭代的過程，從2018年組合管理CPMS1.0到2021年CPMS2.0，到現在的萬象多元資產的系統(tǒng)。在1.0的時候，更多的是沉淀我們調研和研究的知識，進行客戶組合的監(jiān)控以及分析管理，最后為我們資產配置研究提供必要的數據支持。隨著基金投顧業(yè)務的發(fā)展，系統(tǒng)在2021年進行了2.0版的升級，這個升級可以直接使基金投顧業(yè)務進行線上化展示，進行組合的管理和監(jiān)控，同時我們進一步完善了資產配置研究的量化的決策模塊，并且將更多的模塊加入到其中，比如資產配置模型也納入到了其中進行運行。

現在，華夏基金正在打造萬象多元資產管理組合系統(tǒng)。我們希望打通多元資產管理業(yè)務流程，涵蓋不同資產策略和產品，以及組合的運作，同時構建客戶、銷售和投資團隊之間交互的平臺。最后，這個系統(tǒng)將成為多元資產管理組合投資者的大腦，希望能夠賦能公司投研與營銷兩個大戰(zhàn)線。

最終的萬象系統(tǒng)希望打通六環(huán)的閉環(huán)，同時擴大服務范圍，不僅服務于投資人員，也服務于華夏財富的理財師以及公司的營銷人員。同時在后臺上用先進的技術實現分布式存儲和分布式運算，提高系統(tǒng)運行效率。

在我們的理想規(guī)劃中，華夏萬象多元資產組合管理系統(tǒng)具備幾個功能。在組合智能化管理環(huán)節(jié)，我們希望從客戶目標的出發(fā)，基于智能化和主動干預結合，經歷資產選擇、策略的選擇、資產配置的決策支持，以及組合構建方法的選擇，可以用系統(tǒng)構建形成一個初步的模擬組合。

進一步，全面跟蹤各類資產策略收益特征的表現，為投資決策者提供資產配置決策全方面的數據支持，我們也包含了多種組合構建的模型與運算方法。

最后在組合監(jiān)控環(huán)節(jié)，希望進行組合分析、業(yè)績模擬和風險提示，確保組合高效運行。

所有的決策體系和模型都是需要大數據支持的，在AI大發(fā)展的時代中，有數據的企業(yè)或者有數據的主體，一定是具備了發(fā)展的先發(fā)基礎的。后面只是到底用什么模型，用什么算法，投入多少資源的問題。所以我們的系統(tǒng)需要涵蓋大量的數據，這個數據包括市場上公開的數據，也包括公司內部的大量的策略開發(fā)，以及加工的宏觀數據，同時也包括在網上收集到的一些數據。核心還是提高算力，所以我們需要不斷的提高后臺系統(tǒng)化的支持。最終實現數字化能力的展現、資產配置的決策、組合的構建管理、基金投顧業(yè)務等等，最終實現全流程化和多場景線上化的展現，進一步為投資決策形成初始智能化的建議。

我們也為現在的主動投資設置了人工主動干預的接口，最終一系列研究成果和投資建議的表現，都希望通過可視化、可交互的模式去展現給大家，形成一個高效的人機交互，最大化提高組合運作的特點。

謝謝大家，感謝大家的時間。

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