由《亚洲资产管理》与旗下专业ETF杂志《ETFI Asia》携手举办的“首届中国ETF圆桌会议”于2012年4月27日在上海举行。图为力宝投资管理投资总监郑锦华发言。(来源：新浪财经 战瑞琬摄)

　　由《亚洲资产管理》与旗下专业ETF杂志《ETFI Asia》携手举办的“首届中国ETF圆桌会议”于2012年4月27日在上海举行。会议主题：ETF投资——挑战与机遇。图为力宝投资管理投资总监郑锦华发言。

　　郑锦华：谢谢大家！今天非常高兴来到这里，我可以用国语讲一些，我今天不用英文讲。

　　非常感谢亚洲集团管理邀请我来谈这个问题，我今天谈的角度和其他一些演讲嘉宾不一样，我们会特别关注ETF的使用和投资，还有更为复杂的一些交易手段，我今天并不是做技术介绍的，我有很多案例强调我的一些观点。但是在此之前我想要强调一点，首先就是亚洲地区ETF的发展。美国是一个非常同治化的市场，有很多ETF，有很多的产品，但是在亚洲的情况可以说是截然相反的，我在过去一直在做ETF的交易，我其实也看到了2005年来ETF的发展，那时候还不到1000个ETF。他们在2007年到2010年见证了1000多个ETF的问世。但是在亚洲还是处于发展早期，这并不是一个不好的评价，意味着我们还有很大的发展空间，但是ETF繁荣的前景并不是那么容易，不是唾手可得的。

　　我们再看一些数据，如果看不清楚也无所谓，我的观点就是有很多ETF产品，没有什么选择，想做ETF交易的话就没有什么可取的了。亚洲为什么缺少流动性？是由于缺少ETF的机构参与者，这在美国市场是非常发达的，数据是提供给我们的全新数据，他们向我们提供了最近的行业信息，关于ETF的行业信息。我非常奇怪，我也非常高兴能够得知ETF，基金的数量在美国再度开始增长。我们可以看看这张图，这是美国的投资顾问在过去十年中采用的投资策略，在资产组合中有超过50%的资产都投资于ETF的话，我们就把这个基金叫做ETF基金。同样在美国尽管ETF增长很快，绝大部分的ETF都是中介机构购买的，比如说投资基金或者中小型的机构等等，大部分的ETF都是由机构持有的。

　　为什么呢？就是由于他们选择ETF基金的策略并不是因为ETF产品很好，就是因为有很多策略可以仿制。很大的原因是因为ETF基金，你的成本和收益，需要雇佣分析员数量都大大少于一个选股基金，很大的公共基金肯定要几百个分析师，还有很多费用。但是对于这样的ETF基金就没有这种需要了。现在美国数据，包括AUA，就是投资管理公司和投资的管理资产，机构持有的这些资产大部分都采用股权战略或者ETF战略进行投资。我们力宝公司是ETF的专家，不用再详细介绍了，我们的团队很多人在这里也是ETF的专家，大家看看这张图，这是我们推出基金的那天拍的，我们非常具有先锋精神，很早就推出了ETF产品，因为我们确信ETF基金是一个非常好的方法向机构投资者和个人投资者提供解决方案，而且具有长期的收益。

　　我就不详细说了，但是ETF可以怎么用？有如下的途径，有多空，有杠杆，这是很重要的一块，这块之前谈的不多，ETF是一个很好的交易工具，本来就在交易所交易基金，在投资中有很多的交易员，有很多的交易策略，比如说止损、高频交易等等。特别是在亚洲，ETF的交易性可能还没有被完全开发出来，我就不再详细说了，很多都可以用ETF基金来实行。

　　我们如何通过创新的方式来建立ETF策略基金呢？对于不同的投资者我们该怎么做？举个例子，中国宏观传统的做多基金和商品，多空绝对收益基金和稳健的养老金等很多基金它们的性质都不太一样，比如说以这个为例，一般来说买公共基金的话，90%的公共基金都要进行选股的。但是我们可以如何做呢？当市场非常成熟的时候，比如说美国我们可以使用5—6个ETF，中国现在没有A股的ETF，香港可以有A股，中小盘有一些行业的ETF。如果我们很好的组合这些行业性的ETF，我们可以建立一个长期的中国行业轮动风格的、倾斜式的ETF组合。有的时候根据经济的周期变动，如果经济触底反弹，第一阶段大盘股很好，中小盘随之而上，可以进行调配ETF的不同风格，ETF的权重。只要能够很好地进行分析，找准市场入市的时机，五六个ETF的时间进行调配权重就可以获得很好的收益。

　　这就是我们对于保险公司所做的模拟，帮他们使用非常简单的，5—6个ETF，香港的ETF或者公共基金，希望这些保险公司的基金能够超过H股指数的基准收益。结果可以说不言自明。误差是2.4%，总体来说可以看到它的每年的收益自从基金成立以来表现比基准超过20%。做模拟的时候会使用ETF，还可以用一系列股票来做更为精确。因为如果你要用股票做模拟的话一下子几百个股票非常麻烦，而且用股票做模拟是非常困难的，但是做ETF的话就非常方便，大大地减少了选股时构建股票模拟的复杂性。这是我们使用ETF份，如果有兴趣的话还可以再详细的谈。

　　另外一个案例是商品多空绝对收益基金，我们现在正在做这个基金，坦率地说它的表现还不错，因为我们试图获得绝对回报，绝对收益，从开始到现在我们赚了一点小钱。如果比较一下它和基准指数，也就是持续的大宗商品指数大大地击败了基准指数，虽然绝对收益上只赚了一点钱，但是看看基准可以说做得非常好。我们采用了很多市场时机的技术，通过SOV，我们买SOV卖给黄金，我们有很多ETF可供选择，我们可以使用DMA(直接的市场进入系统)，我们可以用指令，比如说我买了GOD，是160的价格，如果你的风险偏好不能超过2%，你可以自己设定一个止损点，比如说150的时候设立一个止损指令，在美国也是这样做的。但是如果做得太多就要变成一个黑眼睛了。

　　我们还有很多基于期货的ETF，是基于期货的短期ETF，我们也不希望持有太多的时间。这种策略有实务支撑ETF，是有实体做抵押的。这是稳定收益的亚洲的养老基金，香港有，不知道大陆有没有，在香港它是一个非常标准的养老金模式，已经有20年的历史，80%的股票，20%的固定收益。他们也是采用相同的策略，通过使用ETF降低了成本获得了相同的收益。大家可以看看债券方面，全球有很多债券的ETF在美国交易，有很多国际的债券，有些保险公司可以做一个匹配，除非你的资产类别太精确了，除此之外你肯定都会采用持有外国债券ETF的方式。在香港有一些养老金的供应商也会采用ETF，更多的放在他们的资产组合之中。

　　黄金ETF，也是由市场时机来驱动的策略，Runs过了几天以后这个东西涨了四五点，我就赌这个东西肯定会下降。这个是趋势，开始采用智能指数，在我们的指数中对于某一个资产类别如果低于两天或者20天的市场平均线就获利了结，再回头到了两天平均移动线上再入场。通过这种方式可以大大减少“噪音”对你的影响，来进行股票和现金之间的平衡。这也是我们现在在做的策略，我们采用了这个策略跟踪黄金，我们做得不错。当然黄金涨到1800的时候我们卖掉了，然后它跌到1500，那时我们已经全部卖掉了。

　　我们现在认为黄金是一个长期走好的趋势，我们相信黄金还是在不断地上涨。人们对于纸币丧失信息，黄金就会上涨。所以西方不断地发钱黄金就会涨上去。我一辈子都在做数据，所以我看到所有美国和中央银行发的钱货币发行量有正相关的关系，他们的相关是0.7或者0.75。

　　我们再来考虑一下策略，现在我们问另外一个问题，如果我们做ETF基金中的基金的话到底有哪些成功的标准？从我们有限的经验来看，首先第一个标准就是必须要有非常强的宏观分析，如果说你们在公司内部没有这种调研能力的话，恐怕就做不好，我们必须要有非常好的宏观研究的来源，比如说可以从其他的公司那里购买一些宏观研究的报告。

　　ETF实际上要去考虑一些资产类别，我们的思路就是要能够理解某一类的资产跟另外一类资产之间的关系。比如说在最近一两年当中，我们注意到澳元，要去看它的走势，还有就是债券的收益又会对股票的表现产生什么样的影响。当然我们在这里介绍的是不可能被相信的说明，然而对我们来说尽管已经有了这么多的经验，但是我们实际上还是要通过其他的途径购买一些宏观研究的报告。有些研究可能是来自于我们自己的，是关于A股研究的，我们自己有自己的标准，如果我们找到某一些资产类别的指标或者市场人气某个指标的话，一般来说至少要达到0.7的相关性，关于A股还有关于香港房地产，还有像一季度或者二季度各个指标相关性的研究。

　　一旦有了这种宏观的研究之后，接下去还要做什么工作呢？这个任务也是非常艰巨的，在全球有几千支的ETF，实际上在中国股票也就是2000支左右。所以你要挑选ETF也是非常困难的，我们有这么一个筛选的方法，对于我们交易商来说，我们首先要看的第一个就是交易量，哪怕到了今天，我自己仍然在美国交易ETF更多，因为在那里的交易量更大，我们可以做的策略更多。

　　这里有一系列的指标，包括交易量、流动性、溢价、折价等等，我们可以从1000多支全球大宗商品ETF当中不断地筛选，也许筛选到30多支，到了最下面你们看到的只有33支了，或者接近40支左右的ETF。美国ETF的发展很快，在网上已经有一些获得专业化的工具了，这种筛选的流程对你们来说完全可以自动化的实现。

　　最后小结一下，现在我们看到A股市场的ETF也获得了发展，但是我们仍然面临着一些发展的障碍。现在缺少的ETF申请还比较少，而且也缺乏比较成熟的策略，可能还没有非常成熟地使用ETF的策略。在目前行业发展的阶段当中，我们还没有看到这种大的机构非常大量的使用ETF，他们可能也缺乏成熟的策略。对于很大的机构，也许他们在自己的策略当中不是追求这种大的交易量，但是对于有些保险公司或者养老基金，还有其他投资组合管理者，也许他们可以更多的使用ETF这个工具。

　　其实现在基础设施建设已经到位了，可以在两个月的时间里边很快地用上ETF这种工具。也许一些美国大型机构也会在他们的核心卫星策略当中，在卫星里边可能会考虑用一些ETF。我的介绍就到此为止，谢谢。