以多元资产配置 平衡持有体验和长期收益 ◎记者 聂林浩 今年以来，全球大类资产相关性提升，结构性行情持续演绎。如何有效配置不同资产，实现持有体验和 账户收益的平衡，成为众多投资者共同面临的难题。针对这个问题，专注于FOF与量化投研工作的广发 基金资产配置部基金经理宋家骥，形成了以宏观量化框架和风险预算体系为核心的多资产配置方法。 宋家骥在接受上海证券报记者采访时表示，资产配置的价值不仅在于获取收益，还在于通过科学的方法 构建风险收益更优的组合。在此投资理念下，其参与管理的偏债混合型FOF以较小的波动取得良好的收 益。Wind数据显示，截至9月25日，广发悦享一年持有FOF近一年回报10.12%，最大回撤2.48%，卡玛 比率4.33，而同期同类FOF产品的平均最大回撤为10.2%。 资产配置的"道"与"术" 资产配置是FOF产品的"骨架"，其核心价值在于通过跨市场、跨类别的大类资产配置，增加组合收益来 源，同时降低整体波动，获得比单一资产更优的风险收益特征。在实际操作中，宋家骥将其拆解为两个 层次：第一层是大类资产配置，这是决定组合风险收益特征的"地基"；第二层则是底层基金及基金经理 的优选，是在既定框架中发 ...

核心观点 - 公募FOF通过多资产风险对冲和战略战术配置捕捉多重收益 重点关注科技+制造特征的成长板块和港股机会 [1][2][3][4][6] 基金经理背景与业绩 - 基金经理拥有逾12年从业经验 管理中银基金等买方机构公募产品开发和研究工作 [2] - 目前管理6只FOF产品 包括偏债FOF 偏股FOF和养老FOF [2] - 工银睿智进取一年A今年以来取得14.88%回报 近一年实现31.62%净值增长率 [2] - 工银睿智进取一年逾九成仓位持有基金资产 包括港股通互联网 创新药 芯片 红利低波 黄金 纳指等ETF [2] - 基金权益仓位处于中性水平 结构分散 偏向成长类基金 全市场型基金 黄金及黄金股基金 港股基金 QDII基金 [2] 投资方法论 - 采用主观与量化相结合方式 通过宏观经济分析判断经济周期状态 [3] - 通过系统性多视角行业比较方法进行行业配置 [3] - 采用科学分类 定量结合定性方式完成全市场基金分类筛选 [3] - 关注代表性强 流动性好的指数基金和追求长期超额收益稳定 投资风格稳定的主动管理基金 [3] 战略资产配置 - 战略配置获得系统性贝塔收益 是组合收益主要来源 [1][4] - 应根据不同资金性质制定个性化方案 做到量体裁衣 [1][4] - 执行过程中应增加对当前宏观状态的识别 通过通胀等宏观经济指标 长短期利率等市场指标判断经济周期 [4] - 应遵循权益偏好原则和分散化原则 [4] 市场展望与配置建议 - 国内库存周期和全球半导体周期或见底回升 可能提升风险偏好 [5] - 以新"国九条"为代表的新一轮资本市场结构性改革有望长期重塑A股生态 [5] - 全球利率下行和较有韧性的经济增长 叠加人工智能带来的成本节省和生产效率提升 有望推动企业盈利改善 [6] - 大类资产层面考虑标配中国股票 标配中国债券 同时全球范围内充分分散风险 [6] - 权益资产以结构性机会为主 中期取决于政策加码和盈利回升 [6] - 关注科技+制造特征的成长板块 数字经济主线更值得关注 [1][6] - 利率长期下行背景下高股息策略有望持续受益 [6] - 战略上继续重视港股投资机会 AI科技产业仍是投资主线 [6] - 以恒生科技为代表的指数有望从估值抬升步入盈利兑现阶段 [6]

核心观点 - 多资产风险对冲是捕捉多重收益的重要来源 战略资产配置应量体裁衣 后市关注科技+制造特征的成长板块及港股机会 [1][2][3][4][5] 基金经理背景与业绩 - 基金经理拥有逾12年从业经验 曾在中银基金等买方机构从事公募产品开发和研究工作 [1] - 管理6只FOF产品包括偏债FOF 偏股FOF和养老FOF [2] - 工银睿智进取一年A今年以来取得14.88%回报 近一年实现31.62%净值增长率 [2] - 工银睿智进取一年逾九成仓位持有基金资产 包括港股通互联网 创新药 芯片 红利低波 黄金 纳指等ETF [2] - 基金权益仓位处于中性水平 结构分散 偏向成长类基金 全市场型基金 黄金及黄金股基金 港股基金 QDII基金 [2] 投资方法论 - 采用主观与量化相结合方式 通过宏观经济分析判断经济周期状态 [2] - 通过系统性多视角行业比较方法进行行业配置 [2] - 在科学分类 定量结合定性方式下完成全市场基金分类筛选 [2] - 战略资产配置是组合投资首要环节 需结合组合投资目标和风险政策制定大类资产配置比例 [3] - 战略配置获得系统性贝塔收益是组合收益主要来源 [3] - 战略资产配置应着眼于中长期 根据不同资金性质制定个性化方案 [3] - 战略配置执行中需增加对当前宏观状态识别 通过通胀等宏观经济指标 长短期利率等市场指标判断经济周期 [3] - 制定战略资产配置遵循权益偏好原则和分散化原则 [3] 后市展望与配置建议 - 国内库存周期和全球半导体周期或见底回升 可能提升风险偏好 [4] - 新一轮资本市场结构性改革有望长期重塑A股生态 [4] - 全球利率下行及有韧性经济增长 叠加人工智能带来成本节省和生产效率提升 有望推动企业盈利改善 [4] - 大类资产层面考虑标配中国股票 标配中国债券 同时全球范围内充分分散风险 [5] - 权益资产以结构性机会为主 中期取决于政策加码和盈利回升 [5] - 供需改善及政策利好板块有望受益 [5] - 供给受限板块或更具弹性 可关注科技+制造特征的成长板块 数字经济主线更值得关注 [5] - 利率长期下行背景下高股息策略有望持续受益 [5] - 战略上继续重视港股投资机会 AI科技产业仍是投资主线 恒生科技指数有望从估值抬升步入盈利兑现阶段 [5]

核心观点 - 短期择时对投资收益的提升效果有限，即使在波动较大的A股市场，完美择时与最差择时的年化收益差距仅为4.11% [6][9][10] - 资产配置是长期投资收益的主要来源，研究表明91.5%的收益由资产配置决定，而非择时或选股 [18] - 择时最大的成本是"踏空"，即错过市场反弹和复利机会，且持续精准择时的成功率极低 [25][26][29] 择时效果分析 - 美股案例：30年数据显示，完美择时（年化11.7%）与最差择时（年化10.6%）的收益差距仅1.1% [6] - A股案例（2005-2024年）：完美择时年化收益7.82%，最差择时3.71%，不择时定投6.19% [9][10] - 国内主动股票型基金年均成本2.2%，择时超额收益可能仅覆盖管理成本 [12][13][15] 资产配置与择时的区别 - 资产配置是长期（5-10年）战略行为，基于风险收益目标保持稳定比例 [20][22] - 择时是短期市场波段操作，对收益贡献有限且成功率低 [21][25] - 战术资产配置可作为战略配置的补充，但调整幅度通常较小 [23] 市场数据表现 - 2020-2024年各类资产年化收益差异显著：沪深300最高62.17%（2021年），最低-21.58%（2022年） [27] - 不同资产波动剧烈：原油2022年收益-13.01%，2023年反弹至24.58% [27] - 港股表现分化：2021年收益26.45%，2022年暴跌-21.63% [27]

基金经理唐军的投资框架 - 唐军管理的产品中泰天择稳健6个月持有A近2年、近1年排名分别为3/135和2/179 [1] - 投资理念为"配置先行"，即通过自上而下的配置框架选择符合观点的基金产品 [2][3] - 配置先行需要独立分析框架、优选基金能力和严格风险预算 [4][5] 配置能力要求 - 避免追涨需独立分析框架且不过度依赖近期历史数据 [6] - FOF基金经理需具备配置能力、寻找低相关性回报流和风险预算组合构建能力 [8] - 回报流可从不同资产类别（股票/债券/大宗商品）或策略差异（价值投资/量化高频）获取 [9] 资产配置框架 - 战略配置基于货币信用创造框架：货币宽松利好债券/金融资产，信用扩张利好通胀相关资产 [10] - 战术配置围绕预期差分析，仅在明确信号时参与，如2024年四季度因信用扩张边际改善减持长久期债基 [10][12] - 黄金配置基于宏观驱动因子分析，2023年起因美元储备地位动摇保持战略仓位 [13] 基金配置工具与筛选 - 偏好ETF因其高效表达风格观点并提升资金使用效率 [14] - 主动基金筛选标准为风格稳定且能剥离风格贝塔后仍有阿尔法贡献 [15][16] - 剥离风格需识别阶段性因子（如抱团股/微盘股因子）并通过回归模型评估 [17] 产品定位 - 目标为打造类似桥水全天候理念的稳健型高收益风险比产品 [18]

宏观锚点缺失与AI新锚点 - 当前全球宏观锚点缺失 通胀锚点被重新定义 增长锚点因AI等结构性力量变得不可靠 财政锚点因政府缺乏财政纪律趋于不稳定 [4] - 长期宏观锚点缺失影响投资组合构建 传统战略资产配置有效性受质疑 建议将更多风险预算分配给6-12个月的战术资产配置而非3年以上的战略资产配置 [4] - AI等超级力量成为新投资锚点 其重要性超越宏观预测 是长期回报主要驱动因素 AI发展分三阶段：构建期、采用期、生产力提升期 当前仍处第一阶段 [5] AI投资机会与市场表现 - AI基础设施投资前景明朗 处于多种结构性力量交汇点 能源和可再生能源交易量增长显著 [7] - "科技七巨头"今年股价仅微涨 但盈利增长显著 杠杆率低 市场表现与盈利脱节 未获收益相匹配回报 [5] - 中国和欧洲企业积极参与AI发展 尤其在应用领域 为投资者提供新机会 欧洲科技公司在本地化环境中具优势 金融股股息收益吸引但估值较美国更低 [5][9] 美股科技股估值与表现 - 科技板块是美股回报最强劲板块 Q1收益约20% 年同比增18%-19% 远超市场均值14% 标普500实际增长14%超预期8% 超额表现由科技和金融股推动 [8] - "科技七巨头"盈利能力卓越 估值虽高于长期平均水平 但新范式下均值回归原则不再适用 估值仅为考虑因素之一 [8] - 美国关税水平达20世纪30年代以来最高 对利润率构成压力 但AI提升劳动力效率可能抵消关税影响 [8] 美国国债与黄金投资 - 美国国债25%-28%由国际投资者持有 若外国资金减少或致利率波动性大幅上升 债务发行成本成政府重要考量 [11] - 黄金涨势具可持续性 在投资组合中多样化作用增强 央行配置需求上升 国际投资者减持美债转投黄金 [13] - 美国10年期期限溢价65-70基点 低于公允值100-125基点 通胀压力持续将限制美联储降息速度 长期或维持高利率环境 [13] 全球供应链与市场策略 - 全球供应链无法一夜撕裂 强行改变将导致通胀、关键商品短缺等严重后果 不变法则限制政策偏离现状的速度 [11] - 欧洲股票持续跑赢美股需满足两条件：欧洲公司收益超美国 欧洲经济政策更积极 目前条件未满足 美国公司股本回报率和利润率门槛较高 [12] - 汇率是国际投资者对美国情绪晴雨表 当前判断美元走弱但确信度较低 [12]

宏观锚点缺失与AI新锚点 - 当前全球宏观锚点缺失 通胀锚点被重新定义 增长锚点因AI等结构性力量变得不可靠 财政锚点因政府缺乏财政纪律趋于不稳定 [4] - 长期宏观锚点缺失影响投资组合构建 传统战略资产配置有效性受质疑 投资者需将更多风险预算分配给战术资产配置（6-12个月）而非战略资产配置（3年以上） [4][5] - AI等超级力量正成为新的投资锚点 其重要性超越宏观预测 是长期回报的主要驱动因素 目前市场处于AI发展的第一阶段（构建期） [6] AI投资机会与市场表现 - AI基础设施投资前景明朗 处于多种强大结构性力量的交汇点 能源和可再生能源交易量正在增长 [8] - "科技七巨头"今年股价仅略微上涨 但盈利增长显著（年同比18%-19%） 杠杆率低 市场表现与盈利脱节 [6][9] - 中国和欧洲企业积极参与AI发展 特别在应用领域为投资者提供新机会 欧洲科技公司条件优越 估值较美国更便宜 [6][12] 美股科技股估值与盈利 - 科技板块是美股回报最强劲板块 Q1实现约20%收益 年同比增长18%-19% 远超市场均值14% [9] - 科技股估值相对历史水平偏高 但新范式下均值回归原则不再适用 估值仅为考虑因素之一 [7][9] - AI可能成为利润率提升器 部分抵销美国关税（20世纪30年代以来最高水平）对利润率的压力 [9][10] 全球供应链与市场动态 - 全球供应链无法一夜之间被撕裂 强行改变将导致通胀 价格上涨和商品供应问题 [14] - 美国债务市场25%-28%由国际投资者持有 外国资金减少或导致利率波动性大幅上升 [14] - 欧洲股票持续跑赢美股需满足两个条件：欧洲公司收益超过美国 欧洲经济政策更积极 目前条件未满足 [15] 黄金与美国国债前景 - 黄金涨势具有可持续性 在投资组合中的多样化作用日益重要 央行配置需求增长 [18] - 美国国债定价反映过多降息预期 10年期期限溢价（65-70个基点）低于公允值（100-125个基点） 长期将面临更高利率环境 [19] - 短期内美联储政策言论可能推动收益率下降 但通胀压力和财政轨迹将限制降息速度和幅度 [19]

核心观点 - 兴银理财通过多资产配置叠加多策略优化的工业化模式，实现结构性理财规模从100多亿增长至500多亿，多资产部门规模从0做到2500亿[1][9][33] - 采用四大低相关性资产（债券、股票、黄金、量化中性）和中性策略构建全天候组合，战略资产配置对收益率提升贡献显著，优化后年化收益率可从2.9%提升至6%[6][15][17][18][22] - 通过量化模型改善收益分布不均匀问题，使5%分位与50%分位收益率接近，产品创新高能力更强，持有体验优于公募基金[12][13][14] 产品体系创新 - 期权+产品锁定风险下限，提供确定收益弹性，历史多数实现较高收益[12] - 量化+产品涵盖大类资产择时、阿尔法选股等策略，包含量化指增、中性、转债、红利等细分类型[12] - 多元+产品采用目标风险模式，在回撤约束下明确收益概率分布（如95%概率跑赢活期存款）[16] 资产配置方法论 - 战略配置（SAA）通过历史信息库预判资产回撤场景（如高通胀期），结合估值规避牛熊切换，2015年股灾和2016年债市调整均成功规避[19] - 战术配置（TAA）采用MOM模式集中管理委外策略，支持动态调整仓位，投资经理可自主选择贝塔或阿尔法策略[23][24] - 规则化组合构建保持阵型恒定，仅做资产替换（如中证500换红利），主观优势随资产数量增加而减弱[24] 工业化运作体系 - 15种主策略延伸多个子策略，团队双轮驱动（自主管理+委外），成员跨背景互补，理财产品收益率显著超越底层资产[27][28][29] - 三大数据系统实时监测策略指数收益、同业中位数和实盘表现，每周回顾产品与指数差异[31] - 标准化策略模块支持快速组装，人员效率比公募基金提升3倍，实现投资能力可持续传承[32][33]

市场环境与投资挑战 - 当前投资环境呈现低利率趋势，票息利率下行，信用利差收窄，纯债基金收益空间被压缩[1] - 全球政策博弈与地缘风险加剧股票市场波动，单一资产押注策略难以实现长期稳定回报[1] - 资产配置成为应对不确定性的核心解决方案，需通过多元化配置平衡风险与收益[1] 固收+基金表现与优势 - 近5年数据显示，偏债混合基金指数（代表固收+类基金）相比纯债基金指数收益弹性更高，且波动可控[2] - 固收+基金通过股债动态配置实现低波成长特性，收益表现优于纯债单一配置[2] - 联博汇利债券（A类023087/C类023088）定位低波成长策略，由张亦博（权益）与倪文乐（固收）双基金经理管理[4][5] 战略资产配置框架 - 采用“数据驱动+动态校准”双轨机制，基于联博资本市场引擎量化模型预测10-50年市场收益与波动，确定配置比例中枢[6] - 当前权益固收配置比例为1:9，为模型计算的风险调整后最优解，并会动态调整以优化收益[7] - 战略资产配置（SAA）解决大类资产选择与比例分配问题，是组合风险收益特征的决定因素[6] 战术资产配置与执行细节 固收策略 - 聚焦中短久期高等级信用债，采用哑铃型久期策略，短端保持流动性，中长端捕捉利率波段机会[9] - 通过系统化多因子信用债模型（价值、动量、质量、波动率等维度）自下而上择券，提升超额收益[9] - 信用评级平台（PRISM）进行21级细分评级，前瞻性识别尾部风险[9] 权益策略 - 采用“红利+消费+科技成长”三轮驱动均衡配置，兼顾防御与进攻[10] - 消费板块关注基础民生保障、新消费及以旧换新，科技成长侧重长期配置而非短期博弈[10] - 红利资产作为底仓，消费复苏与科技成长增强组合弹性[10] 联博集团核心优势 - 全球管理资产规模超8000亿美元（截至2025Q1），方法论历经多次危机验证[12] - 全球化投研体系与本土实践结合，形成“避险基因”[12] - 量化工具箱提供纪律性框架，投后管理模型实现风险与业绩归因透明化[13] - 量化基本面策略在2022年股债双杀中快速调整仓位，展现市场响应能力[13] 产品定位与总结 - 联博汇利债券旨在通过科学资产配置与精细化管理，成为理财替代型产品，追求低波绝对收益[7][15] - 在不确定性时代下，产品强调纪律性投资框架与动态调整能力，实现细水长流回报[15]

政策批复与基金设立 - 国家金融监督管理总局批复同意新华保险参与第三批保险资金长期投资改革试点 [1] - 新华保险将联合中国人寿等机构共同发起设立鸿鹄基金三期 [1] - 鸿鹄基金三期具体推进计划和时间表"还有待统一分配和安排" [1] 公司投资策略 - 公司坚持"战略资产配置"和"战术资产配置"两手抓 [1] - "战略资产配置"重视长期战略布局，把服务实体经济作为构建投资组合的底层逻辑 [1] - "战术资产配置"严格做好再平衡策略，适时启动试点基金 [1] - 战术配置包括增加持有型权益底仓资产，提高港股配置比例等 [1]