彭博投资管理论坛核心观点 - 论坛聚焦宏观量化情景分析、风险预算、多资产因子模型及风险管理实践等热门话题，探讨量化投研策略如何重塑资产管理行业[1] - 彭博凭借前瞻视野、高质量数据、先进技术，持续开发数据与分析工具以支持投资者决策[1][3] 宏观量化情景分析 - 彭博研发基于因子的宏观量化情景分析模型，将宏观变量与主要驱动因素和因子模型连接，利用3000×3000的因子协方差矩阵每日更新，精细刻画资产间相关性与风险传导[4] - 用户可自由设定宏观变量冲击幅度及驱动因素分配权重，灵活模拟不同经济环境下投资组合表现[6] 风险预算在股票配置中的应用 - 风险预算策略利用A股低相关性和波动差异，系统性调整配置，减少对高波动、高相关性板块的暴露，从而在波动中有效帮助减少损失[7] - 在风险预算策略中加入限制条件可有效降低跟踪误差及换手率，使每个资产对组合风险贡献均衡而非仅看权重[9] 多资产策略与风险管理实践 - 多资产策略创新更多为启发投资者、降低风险，而非单纯追求收益，机构核心竞争力在于交易执行能力、宏观研究与交易工具选择[10] - 全球资管公司最佳实践包括以优化器构建资产组合、风险监控与情景分析，定期进行绩效归因与分析，并持续优化与再平衡[12] - 风险控制和管理在投资决策中非常重要，由风险角度出发的策略对捕捉alpha帮助很大，风险预测更稳定且易于量化，采用风险平价等方法可提升组合稳健性[13] 彭博组合管理和因子模型方案 - 客户可通过彭博PORT Enterprise一站式获得组合配置分析、绩效归因、风险分析、压力测试等服务，或选用风险模型数据包将多资产风险数据接入内部系统[15] - 两种方案均搭载彭博独有的跨资产风险模型，覆盖中国及全球股票、债券、大宗商品、另类资产等多个类别[17] 因子投资与另类数据 - 利用另类数据和机器学习应对因子动物园挑战，基于彭博供应链数据开发出集中度风险因子、支配力评分因子等创新因子[17] - 使用NeuralBeta深度学习模型动态估算Beta来预测未来波动率和方差，其表现显著优于传统OLS等方法[19]