4月7日，华夏基金25周年多资产全能平台策略会举行。华夏基金总经理李一梅，华夏基金副总经理、投资总监阳琨，中国人民银行货币政策委员会委员、中国社会科学院原副院长蔡昉，中国社科院经济研究所教授刘煜辉、中信里昂证券CRR主管Lance Noble等大咖参会。
华夏基金副总经理、资产配置部行政负责人孙彬主旨演讲《拓展和提升资产配置能力 全面布局一站式平台》。
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孙彬表示，华夏基金多元资产配置理念是不局限单一资产配置方法，不断探寻影响市场波动的本质因素。华夏基金建立了自上而下与自下而上的交叉验证研究体系。
其中，研究方法以中观研究为结合点，自上而下方面，聚焦宏观经济、金融周期，判断大类资产特征变化，判断权益内部风格变化。
自下而上方面，聚焦微观基础，研究微观产业趋势和供需变化，为宏观判断提供更多依据。
通过全面的信息收集，分析与交叉验证，发现决策和交易中的偏差，及时纠正，提高决策的准确性。
孙彬指出了其中的两个难点，即权益市场风格与行业的匹配性，以及资产基本面与资产估值的不一致。
以下是发言全文：
尊敬的各位嘉宾、各位客户，今天非常荣幸能在这里。我加盟华夏基金十几年，在这十几年中不断地成长学习，在广告研究部履职过，也做过公募的基金经理，现在在做混合资产业务。华夏基金多资产的全能平台给了我一个非常好的学习基础，使得我现在在现在的岗位上能够更好地为客户服务，利用华夏基金大平台的优势，去为客户创造更大的价值。
华夏基金的多资产全能平台其实是可以助力高效资产配置研究，同时也可以助力混合资产和投资业务的发展的；反过来华夏基金的基金配置研究，也可以指导整个公司的平台的搭建及完善；混合资产组合的投资，也分享了华夏基金多资产全能平台的资源供给以及能力支持，有助于业绩的持续提升。
华夏基金基于持续与海外优秀资产管理公司的交流和学习，结合本土实践，确定了多元资产配置体系。我们首先必须与客户需求作为出发点，因为只有更好地理解客户需求，才能在投资当中高效地运作。为最大概率达到投资目标，我们首先需要精确的刻划投资者的目标，覆盖并选择多元的资产，创设差异化的策略，利用这些差异化的资产配置的方法，根据市场的情况进行灵活的资产配置调整，运用合理量化的组合构建模型，并监控组合运作，去实现不同客户的最终目标。
与类属资产追求特定资产或策略的阿尔法收益不同，华夏基金多元资产管理组合的目标是能够充分利用公司全能型的多资产的平台资源，成为方案的提供者、以及问题的解决者，满足客户在收益、波动和期限三要素组合当中的差异化的需求。所以我们构建了下面的六环的闭环组合的运作目标，这个运作目标可以更好保障我们实现客户最终的收益结果。
基于华夏基金过去25年的投资研究，我们对客户的需求有了充分的理解和认知，同时我们对客户需求的理解也在不断调整。华夏基金大概把客户需求分为两类：一类是收益型的，一类是目标波动型；在这两类客户需求上去思考投资组合在特定期限内，希望控制在什么样最大的回撤下获得什么样最好的收益。此外，我们基于客户资金特点不同期限的特征，把客户分成三大类，这三大策略对应三大类不同的投资目标，也对应三大类不同的战略资产配置方法，同时适应了三大类资金属性。
首先是追求稳健配置策略，这类策略最大的特点是资金期限非常短，对资金保本属性要求非常高，大概率资金期限在6个月以内。这种策略希望控制任意点的最大回撤，也就是客户基金在任意点进来风险等级是一样的，这种策略战略资产配置方法，是传统所谓的恒定比例法，这种策略下的资产配置方法更多适用于短期限的产品，像公募的二级债基，或者公募的一级债基，以及现在比较大规模的理财替代型的产品。
第二类策略是资金的期限可以适当拉长到一年至两年，但是再长也就不用了，因为再长，权益资产的收益确定性很高了。对于这种策略，我们定义叫平衡型策略，追求的是在特定持有期的正收益。比如这个持有期大概是一年时间，或者一年半的时间，我们的资金目标首先是确保在这个持有期内保证客户本金的安全；在本金安全的前提下，如果资本市场给我们机会，不管股债、汇率、商品等各个市场，只要在投资合同可以投资的范围内，我们就会去努力的为客户获得比较好的回报。这种策略其实是在本金安全的情况下，在特定持有期内追求更好的回报。
第三类资金配置策略，是一种进取型的配置策略。希望在五年、十年、二十年，甚至更长的时间，为未来养老的时光积累丰富的财富积累，为养老做准备。这类策略追求的是中长期的弹性收益，根据客户持有期的变化，我们设计了所谓的动态下滑曲线的模型。这类策略的应用上更多也是养老目标日期基金产品。
针对不同客户的收益需求，我们对客户目标进行不同期限、收益和回撤的区分，从而匹配不同的战略资产配置方法，进而满足客户不同的资产需求。
基于此，我们有三大类策略和产品体系。第一类是公司一级债基、二级债基FOF等；第二类针对特定持有期，比如年金管理的资产就是在应用这种策略；第三类是目标日期策略，主要服务第三支柱个人养老金。
进一步，是去定义目标波动型产品。客户跟我们在提需求的时候，可能不提所谓的回撤，更多提的是在一个比较长周期，希望获得年化5%到6%的收益率，同时我希望控制一定的波动。目标波动型产品和目标收益型产品到底有什么本质区别呢？在谈目标波动的时候，客户往往希望在特定波动下，通过投资经理多元资产的选择以及有效的资产配置模型的搭建和应用，获得最高的夏普比率。但是我们做了一个大概的研究和分析，可以看到一个组合或者一个资产它的波动率和夏普比呈现负相关关系，也就是组合波动率越低夏普比越高，被动率越高夏普比越低，所以我简单用夏普比去衡量一类资产是没有意义的，我们需要关注在特定波动下的夏普比。
我们需要根据客户的收益目标，去确定一个比较好的波动率的范围，在这个波动率范围，我们希望投资经理努力做到波动率的20%分位甚至前10%往上的卓越业绩表现，去为客户获得相对确定的收益的结果。在这个过程当中，对于这类策略，我们首先要求的是投资经理必须把组合控制在合理的波动率范围内，因为资产的波动率也是在不断变化的。像今年年初1、2月份，整个股债的资产波动率相较于过去的一年大幅的下降，这种波动率下降，如果用传统量化方法构建组合，会使组合整体波动率下降。其次在控制好波动率之后，通过资产的选择，资产配置方法去有效地提高夏普比，从而实现客户目标收益最大化的情况。
有了客户需求之后，我们要对客户的需求进行资产的选择、策略的创设，以及资产的配置。谈到资产配置，到底以什么样的哲学的方法去做资产配置呢？去年年底、今年年初《三体》电视剧上映，我也把《三体》整本书看了，正好赶上最近AI爆火，从宇宙诞生、人类诞生，到最后人类怎么灭亡，走向最后的终点，在这个过程当中物理学解释了宇宙运行的根本的本质。作为投资也是一样的，大家常说美林时钟，这其实是上世纪80年代非常流行的一个资产配置模型，海外用的非常火，但是到了中国好像无效了。中国过去两年又使用了货币信用周期，到底什么时候该使用美林时钟，什么时候该使用货币信用周期，这个是我们在决策方法论上的一维空间——也就是它只是物理学，最后要上升到哲学的高度。所以我们不仅是需要研究具体的资产配置模型，而是需要通过我们的资产配置研究的理念找到影响资产价格背后的哲学逻辑；即使找到了哲学逻辑，也不一定完全适用，这就是投资研究当中不断竭尽全力去寻找的一个本质问题。
从研究的理念看，我们强调三个理念原则。第一个原则，我们认为不同的经济政策组合，和特定资产特征组合之间有相互映射。所以我们的资产配置模型不是简单地用历史去预测未来，而是希望去判断未来一段时间，我们的经济和政策处于一个什么样的组合状态。这个状态在过去的历史当中什么时候发生过，发生过这种状态的过程当中，我们资产价值是怎么走的。这些都是我们需要通过对历史的复盘，进而更好进行对未来经济政策的预测，更好地判断未来资产价值的特征。
第二个原则，我们认为资产至今有特定的轮动顺序，也就是说从利率债到信用债到股票到实体。在这个过程中，对于利率的研究是所有研究的基石和基础。为什么这么说？我个人认为，利率更多的是机构投资者交易出来的价格，这个市场中的机构投资者占比最高，相对来说专业的机构投资者对未来经济和政策组合的运作状态预测相对更加准确，更少一些人性背后波动的因素，所以我们认为这种轮动的顺序可以帮我们捕捉住其他资产的紧随波动的特征。
第三个原则，是跨资产研究。对于多元资产的配置，到底把A资产配置多大比例，B资产配置多大比例，在不同组合当中A资产和B资产的比例为什么不一样。我们认为需要进行跨资产比较的工作，这种跨资产的比较有多种原因：第一，我们希望找到单一资产波动不一致的预测，去找到一些资产错误定价的机会；第二，我们需要做一些比价研究，寻找符合这个客户目标下最优的多元资产配置的比例，同时我们认为不同资产的比价具有均值回归效应，单一资产被相对低估之后，有一个均值恢复的机会，为我们获得更多绝对回报的机会。
刚才讲到美林时钟和货币信用周期的选择，在美国的1980年代，美林时钟更加有效；对于大政府、小市场来说，我们货币信用周期就更加有效。市场与经济、政府的关系，其实是物理学上面的哲学。再往后，针对什么时候实行小政府、大市场等一系列问题，背后更多的是经济增长，所以我们希望最后找到决定资本市场运行的本质的哲学变化。
刚才讲了，既然是一个全能多资产的平台，我们希望去搭建一个立体化和系统化的运作体系，所以需要一个立体化的架构，这个架构既存在于我们研究体系当中，也存在于投资体系当中。在研究体系当中，我们经常讲自上而下的研究，和自下而上的研究。自上而下的研究更加关注的是经济和金融周期，自下而上的研究更加关注的是产业周期和产业内部供需的变化。二者以产业的中端和行业的风格形成一个交汇点，最终影响了价格。所以我们希望的是通过华夏基金多资产全能型平台的搭建，建立专业的团队，去全面地进行信息的收集、分析与交叉验证，去发现决策交易当中的偏差，及时纠正，从而提高决策的准确性。当然这里有很多难点，权益市场风格与行业的匹配性往往是不一致的，比如2007年我入行时，随着中国城镇化大发展，工程机械成为当时整个公募基金配置的主力行业，也成为当时所谓的成长股。但是随着四万亿退潮，随着货币政策和财政政策逐步收缩去杠杆的效应显现，2011年、2012年工程机械行业逐步走到渗透率的顶峰。之后随着移动互联网时代的到来，消费电子以及消费电子衍生出来的互联网产业成为了2012年到2019年的成长型行业。这个过程当中又叠加了2016年到2020年的消费大周期。如果说工程器械行业兴盛从2005年到2011年大概六七年时间；消费电子从2012年到2019年，大概七年时间；为什么高端消费的白酒从2016年到2020年只有四年的时间？我想是因为中国的消费品还没有出海，而刚才讲的两个行业是可以大规模出海的，所以市场空间更大，运行周期更长。
从2019年到今年的阶段，我们看到新能源汽车、光伏又成为新的成长行业。如果在今天大家跟我说新能源汽车是成长行业，我们要做成长投资，今年还是有一定波动的。今年，随着整个ChatGPT为代表的人工智能技术大发展，现在AI的应用又成为了大家憧憬的未来三到五年，甚至五到十年的一个新兴的成长行业。所以成长行业是在不断变化的。因此，我们决定了中观之后，行业选择也需要自下而上，否则自上而下决定了投资风格，但是如果自下而上的行业不选对的话，风格的决策也是无效的，所以我们认为自上而下和自下而上在研究上是非常重要的。
同时对于投资体系来说，华夏基金基于规模和业绩双维度的考核机制，打通了公司内部多资产投资以及类属资产策略投资的体系。在公司内部，我们有很多新的策略的创设。当资产配置研究团队或者混合策略组合的投资经理发现了一类策略非常有效的时候，我们希望多资产全能型平台给我们提供这种产品和策略的供给，给我们股票投资部、固定收益部、数量投资部、国际投资部提出产品创设的需求。如果这个决策是对的，账户层面的业绩是很好的，规模也会增加。华夏基金成立的很多龙头产品都是在公司市场策略底部，用自己的发起种子资金成立的，最后这些产品吸引了很多机构投资者，随着规模的扩张，我们一些客户也可以不断增加配置，包括自己管理的客户资金也增加配置，享受资产特定收益的来源。
进一步，我们也鼓励类属资产策略团队去创设策略、发明策略。如果这个策略提出了一个策略构建方法，提出了一个资产类别未来收益趋势比较好的建议，供我们整个资产配置团队以及混合资产投资团队；如果采纳之后双向业绩提升，一方面创设的策略会实现规模的扩张、绩效的扩张、待遇的扩张，同时上层多资产的组合管理团队也通过配置资产策略实现了规模和绩效的双维度的提升。从这个角度来讲，在公司自上而下和自下而上的投资体系衔接当中，我们可以最大化领先高效地创设资产、投资资产，从而提升业绩。
随着人工智能时代的到来，我们讲求所谓的立体化、系统化的运行，我个人觉得，之所以资本市场现在看还没有常胜将军，本质上还是因为人的参与程度比较高，人性主导了市场的波动。所以在人性的弱点下，智能投资最好的优点在于可以客观地决策，避免人性的恐慌与贪婪，智能投资或许可以真正地实现全市场的覆盖。在这个过程当中，人性的波动以及能力圈的受限，使得我们在投资中会面临波动，没有一个基金经理能成为常胜经理，一定是有波动的。但是人的特点在于预测能力比较强，应变能力比较强，不断地追求探索物质运行背后的逻辑，就是人的动能，不断驱动着人的发展。
目前来看，我们认为如果人类能够更好地把握住投资哲学，如果能够有硅基智能的投资能力助力，与碳基智能人的决策结合，相信我们可以为人类的主动投资提供更无限的能量，提高组合的业绩，控制组合的波动，为客户目标的实现带来最大化的保证。
在主动与量化的结合中，我们希望量化系统或者人工智能系统可以助力主观资产配置的决策。主观决策的问题是主观性强，有时候因为单一方向投资比例更大，收益率更高，但是波动率可能也更大。如果我们通过情绪模型、均值回归模型、相关性跟踪，以及市场上行业配置的量化模型，可以有效地控制波动，为人的决策提供更多的保障。对于主动和量化的结合来看，华夏基金提供了大量的产品，如果我们通过有效的产品或者策略组合，可以有效地提高组合的夏普比，提高组合运作的有效前沿边界，把华夏基金不同组合选出来进行组合之后搭建的类FOF或者多元资产配置模型，和特定模型下的收益率相比都是高的。在这个过程当中，人主要从事主动决策干预资产选择，去预测未来资产波动特征，选择适合组合目标的资产去纳入组合。量化方法则通过多元化的目标的确定，以及有效的量化组合构建的方法，保证客户的目标最大概率的实现。
刚才讲了在研究上，在多元资产策略组合的构建上，最后到类属资产。华夏基金希望通过量化帮助实现投资经理能力圈的扩张，以及投资业绩可持续的发展，我们希望将一个主动投资经理的投资逻辑通过量化进策略的构建，在全市场几千只股票当中选择符合他投资逻辑的票池，使投资经理可以进行更加聚焦的研究，投资经理在研究之后不断迭代自己的逻辑，形成新的量化模型，最后形成优质的循环。这种主动策略的量化方法可以保证策略执行的纪律性、可持续性和可预测性，这就为资产配置模型提供了更多有效的底层的小积木、小的菜品。主动量化的算法可以扩大投资基金经理在行业和个股上的覆盖，助推投资基金经理能力圈在半径上的扩张。
最后谈到人才。我们的理念、方法、组合都需要投资经理人才去落地，在公司多资产全能型平台的体系当中，我们的团队需要的是一种通识性人才，这种通识人才在多元资产组合层面，对成长、一类是稳定消费；不同的权益类目的风格背后聚焦的产业逻辑不一样，关注的影响股票的因素不一样，所以选股逻辑不一样，但是只要在某一个大的类别当中熟悉一个行业，就可以触类旁通，经过三到五年，就可以成为一个优秀的全能型的权益型投资基金经理。
最后提到信息化赋能。在整个信息化到来，在整个国家数字化实施过程当中，多资产管理团队也非常重视信息化赋能的情况。华夏基金的万象系统的建立是一个不断迭代的过程，从2018年组合管理CPMS1.0到2021年CPMS2.0，到现在的万象多元资产的系统。在1.0的时候，更多的是沉淀我们调研和研究的知识，进行客户组合的监控以及分析管理，最后为我们资产配置研究提供必要的数据支持。随着基金投顾业务的发展，系统在2021年进行了2.0版的升级，这个升级可以直接使基金投顾业务进行线上化展示，进行组合的管理和监控，同时我们进一步完善了资产配置研究的量化的决策模块，并且将更多的模块加入到其中，比如资产配置模型也纳入到了其中进行运行。
现在，华夏基金正在打造万象多元资产管理组合系统。我们希望打通多元资产管理业务流程，涵盖不同资产策略和产品，以及组合的运作，同时构建客户、销售和投资团队之间交互的平台。最后，这个系统将成为多元资产管理组合投资者的大脑，希望能够赋能公司投研与营销两个大战线。
最终的万象系统希望打通六环的闭环，同时扩大服务范围，不仅服务于投资人员，也服务于华夏财富的理财师以及公司的营销人员。同时在后台上用先进的技术实现分布式存储和分布式运算，提高系统运行效率。
在我们的理想规划中，华夏万象多元资产组合管理系统具备几个功能。在组合智能化管理环节，我们希望从客户目标的出发，基于智能化和主动干预结合，经历资产选择、策略的选择、资产配置的决策支持，以及组合构建方法的选择，可以用系统构建形成一个初步的模拟组合。
进一步，全面跟踪各类资产策略收益特征的表现，为投资决策者提供资产配置决策全方面的数据支持，我们也包含了多种组合构建的模型与运算方法。
最后在组合监控环节，希望进行组合分析、业绩模拟和风险提示，确保组合高效运行。
所有的决策体系和模型都是需要大数据支持的，在AI大发展的时代中，有数据的企业或者有数据的主体，一定是具备了发展的先发基础的。后面只是到底用什么模型，用什么算法，投入多少资源的问题。所以我们的系统需要涵盖大量的数据，这个数据包括市场上公开的数据，也包括公司内部的大量的策略开发，以及加工的宏观数据，同时也包括在网上收集到的一些数据。核心还是提高算力，所以我们需要不断的提高后台系统化的支持。最终实现数字化能力的展现、资产配置的决策、组合的构建管理、基金投顾业务等等，最终实现全流程化和多场景线上化的展现，进一步为投资决策形成初始智能化的建议。
我们也为现在的主动投资设置了人工主动干预的接口，最终一系列研究成果和投资建议的表现，都希望通过可视化、可交互的模式去展现给大家，形成一个高效的人机交互，最大化提高组合运作的特点。
谢谢大家，感谢大家的时间。
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