汇添富李彪:FOF是资产配置较密切载体 未来前景可期

　　新浪财经讯 5月6日消息，由中国经济改革与发展研究院（中国人民大学）、中国证券投资基金年鉴，中国量化投资学会共同举办的“金麟2018·第五届量化投资与对冲基金年会”今日在中国人民大学逸夫会议中心召开。

　　汇添富基金管理公司高级投资经理李彪就资产配置与FOF投资与各位与会者进行了分享。他认为，FOF投资本身和资产投资是比较密切结合在一起的，它是资产配置比较密切的载体，种类覆盖广也比较灵活，可以满足不同的标的。同时，他认为“不管是公募的FOF或者是养老的FOF，未来的前景是非常好的”。

　　李彪：非常高兴能出席这个论坛，感谢李教授的邀请，因为我本身不是做量化的，我是做FOF投资的。感谢李教授培养了一个特别好的学生马上要到我们这边来入职，我们的职位开放以后大概有1000人投简历，最终我们招了他一个。另外也可以看出来金融行业我自己也有点担心，有点过热，有一个还在我们那里投简历的是清华协和医学院的，学了那么多年医学要转型FOF投资，我自己觉得有点人才浪费。

　　既然我是做FOF投资的，我可以很自豪的说，我算得上量化投资在公募领域的见证人。因为我上一家所在的团队，应该算是国内基金投资规模最大的团队之一。我们从2012年开始大规模的投指数增强的量化投资，量化多头市场中性策略是后面才有的，所以市场上做的好，我说的是公募领域，我们基本上都是他们最大的投资人之一。

　　我简单说一下我对FOF的看法，因为这两年FOF热度开始起来了，实际上它之前是一个很小众的投资领域，主要的玩家是保险资管，券商资管有一些产品规模特别小，不是一个量级别。我认为简单来说FOF是选管理人，大家对FOF的理解有点太简单化了，管理员只是它的一小部分。我认为它的作用是什么呢？往大了说可以完善市场资源的优化配置，为什么这么理解呢？市场的资源配置，它的作用是怎么发挥的呢？是通过市场把钱提供给好的基金管理人，不管是私募或者是公募，让他们把钱交到好的企业管理人里面。

　　谁负责把钱交给优秀的基金经理，而不是交给一个平庸的基金经理，而不是交给一个滥竽充数的基金经理，这需要一个专业的FOF团队完成这个工作。所以我很偶然转行做FOF投资，也快十年的时间了。我始终坚信就算公募没有开始做这件事，我从券商资管到保险资管，我一直觉得我做的工作是有意义的，也是有价值的。每一年其实公募领域最大的奖是金牛奖，我都发现其实都是我们几年前重仓的品种。

　　第二个是资本市场的发展需求，这个怎么理解呢？现在我们上市公司的股票大概有3000多只，大家有没有这个概念，我们公募基金有多少只。私募我们暂时覆盖的比较少，有接近5000只。其实基金的数量已经超过上市公司的数量，我们以量化投资为例，2012年我们投量化的时候，那时候所有的指数增强基金加起来不超过100亿，而且象样的团队屈指可数。经过这么几年的时间，其实2012年到现在就是短短五年的时间，现在就单纯公募量化指数增强的规模来说，也是翻了好几倍的规模。

　　所以我认为公募的复杂度，比如说5000只基金，私募更多了，当然有几千家。二级市场投资接近8000家，然后规模和公募是差不多的，这是一个相当复杂的市场，也需要一个相当专业度的市场。有人打电话说我炒股票亏钱，我没有办法立马推荐一只基金，因为我问他你喜欢什么样的，你喜欢弹性特别大的，跑的特别快的，情况特别稳健的，你大概持有多长时间，你的最大回撤或者波动有什么偏好。其实市场已经发展到相当复杂，相当专业的阶段。所以我认为我们能看到，监管层肯定也可以看到。所以2017年可以看作是FOF发展的元年，为什么？因为2017年公募开始进入这个领域，因为所有的公募基金没有人做FOF这个领域，因为公募基金不能投别的基金。2017年开始有了公募FOF去年第一批60只已经发出来了，今年马上批了养老目标FOF，所以这也充分说明监管对FOF的认可。

　　我认为它还有一个功能，就是对接财富管理，现在我们大资管规范的对象，市场有多大。包括银行理财、券商、保险、公募、私募，加起来有100万亿。但是这里面不客气的说也有大量的劣币存在，我认为FOF在这里面的发展空间非常大。

　　比如说以银行理财为例，银行理财严重存在着供需的不匹配，说明它确实有这个理财需求。另外一方面好的管理人都有大量优秀的管理人，而且是不被市场所知道，比如说我们三四年前曾经投过一个基金经理，我们投他的时候他大概只管了十几个亿的规模，今年他可能要离开公募这个领域了，我们很快跟他接触调研各种分析，认为他的投资能力非常优秀，我们就投资了他，后来他最高管到接近200亿的规模，这个就是价值发现的功能。我们要把居民理财和机构理财的需求和供给连接起来，它都是我们投资的对象。其实这个市场缺的不是资产，缺的是优秀的管理能力，我们的任务是发掘这种优秀的管理能力，不管是公募的FOF或者是养老的FOF，我认为它未来的前景是非常好的。

　　所以当年我们人大博士，当时我面试他的时候，当然他对这一点认识也非常清楚。我认为大的资产管理领域，不管你做量化、主动、FOF，任何一个细分领域只要你做的足够专业，达到足够的深度都有你的一席之地。

　　下面我简单给大家汇报一下资产配置和FOF投资，坦率来讲资产配置，我也没有办法给一个好的答案。因为资产配置在资产管理领域是亟待提高或者是亟待完善的领域。我们说投资简单来说分两部分，第一部分是资产配置，第二部分是投资标的的选择。比如说对于股票基金来说，资产配置很遗憾，这个环节对于所有的投资机构来说，不管公募、私募、保险、券商，我认为发展完全和品种投资不能匹配的状态，大家对这一块都是有历史欠帐的。因为公募追求排名，除了保险资管以外，我认为其他的机构在这一块的水平都相当原始，为什么说保险资管呢？因为保险资管钱比较多，所以它必须从一个大类资产配置的角度，但是他们的手段也说不上很大的技术性。

　　我介绍一下基本的概念，做资产配置，不管你是做什么样的资产配置，用什么样的方法和手段，你必须从投资目标出发，它的配置是什么呢？简单理解，它有点像一个导航。假设你从北京开车去上海，有了资产配置之后你可能会绕路，你有了导航，至少保证你正常五小时，你最多十小时也可以开到上海。但是没有导航你可能开到相反的方向，开到兰州去了。其实它的主要意义是规避大幅度偏离投资目标的风险，大幅度的规避系统风险，你做资产配置并不是为了赚钱，而是为了避免亏大钱。它不等于资产轮动，它不是快速赚钱之道，它解决不了短期的问题。有很多人致力于发展一个完美的资产模型，我们的指数全部是指数和ETF，我认为这种方法可以尝试，但是我们举一个例子看看这个到底可行不可行。

　　我自己拉了一个数据，这几种资产，比如说股票、混合、债券、商品，有一个商品指数，我们找出来每一年年度表现最好的资产，其实就是这四大类，然后你把它找出来，股票混合它的收益是比较接近的，这些都是可投资的标的，这些没有什么神奇的，都是一些基金。商品可能有商品指数基金，属于你说每一年都能找出来表现最好的资产，你这么十二年下来年化收益是35%，这个有什么问题呢？我认为长期来看，比如说十年、二十年的纬度来看，没有任何人大概能做到收益率水平。巴菲特成为世界首富，他的年化收益率有19%，如果你能做到这个收益率水平，很多基金经理我没有见过，不要说30%，他能做到50%，那个没有意义，因为不具备可持续性，他那几年赚了好几倍，但是2016年亏了很多钱，2017年亏了很多钱，我们只是给大家一个概念。如果你初次投资100万，年化收益率35%，投资五十年，你的资产大概相当于13个马化腾，其实大概率不太可能。

　　我觉得资产轮动策略，追求一个完美的资产轮动，这个策略大概率是做不成的或者是一个很小的概率事件。如果你浪费太大的精力，你不如研究一些更踏实、更容易实现的东西。

　　做资产配置的起点，你要理解各类资产的长期回报，我们看一下一百年的时间。不管各个发达国家，它的权益资产的长期回报大概是7到10，长期的债券2到3。你长期如果想赚钱，提高你的投资回报，你也没有别的第二条路，你只有高仓位投资权益。其实这个道理听起来很简单，但是在我们现实的投资领域里面，有很多人是不理解这个道理的。比如说养老目标的公募基金，在批出来之前存在两种声音，一种是养老产品，不超过30%，不超过20%，我们社保的权益比例就是不高的，大概是35%左右，我们其他的企业年金基本上是这个水平，限制的很低，这样做有什么错误呢？因为长期如果你限制了权益资产的比例，你的资产不管是养老金社保或者是企业年金，其实本身它都是作为长期投资的，你放了一个很低的仓位在权益资产上，你是赚不了钱的。

　　如果你为了避免波动，你可以百分之百让它避免波动，这个是海外资产长期的风险特征，我们看一下国内，国内我们看一下股票基金，因为这段时间收益率略微有点偏高，因为05年有一波大牛市，05年是起点。股票基金、混合基金可以达到15%，这样一个年化收益率水平是相当好的投资回报。国内所有的管理人，不管私募或者是公募，如果你的年化收益率水平，如果你能做到年化20%以上肯定是顶尖的高手，大概20%左右有基金经理能达到这个水平，如果你做到年化15%可以稳稳排到前三，因为我们也是年化，这是一个相当高的投资水平。

　　长期来看，第一个结论权益资产长期回报确实比较高，不管是从指数或者是基础资产来说，大概是10%到12%水平。因为上证综指初期的样本比较少，你拉个十年、八年的数据一定会接近这个收益回报，我们对应国外的资产回报，因为这个也很正常，我们是一个新兴市场，我们有更高的波动和回报。不管哪一类资产回报都比较高，但是在这个回报水平下，现在汇添富申报了养老目标FOF，因为你个人用来养老为目的的，这个就应该高仓位配置，否则你赚不了钱。

　　你的基金对应的年化收益比它肯定要高，大概至少能高3到5个百分点，我们结合量化。如果说沪深300指数年化是10%左右。比如说创金合信发了沪深300增强基金，如果你每年能做到5个点的Alpha，而且非常稳定，你长期的排名，你拉五年以上的排名，你很容易能排进前三分之一。这些道理都很简单，只不过有些人没有想过，曾经有一位银行的领导，他说你给我推荐两个基金，他说我自己买，指数增强基金和主动基金有什么区别吗？如果我们把所有的基金分成三个纬度，最左边是被动，最右边是主动，其实指数增强，我个人认为包括所有的量化投资是介于主动和被动之间的。因为因子的构建和因子的选择，背后肯定包含了你对市场的理解，只不过和主动相比Alpha稳定性更好，因为它拼的是广度，主动拼的是深度。

　　我们看一下个类资产，简单说一下红线，它的风险收益特征，实际上我们从这上面看，比如说像中证1000，所有的基金，这些东西都比较简单，比较重要的是保持再平衡，尤其对个人投资来说，你应该配一个80%到90%的权益。你假设因为市场涨了，它超过80%了，你这个时候应该卖掉10个点的权益，如果市场下跌导致你的权益资产配置比例只占70%，它可以完成一个高抛低息的动作。

　　资产配置又分战略和战术配置，一个是期限看的更长期一点，一个是期限调整的频率肯定更短一点。比如说我们以保险资管为例，它和银行的理财有点像，我们说国内管理资产，最多的资产管理机构是哪一个大家有没有想过，不是基金公司，不是中投，也不是社保，是中国人寿资管，这么大的资产保险的保费收入要匹配它的负债和久期，首先它的负债是有成本的，所有的保费收入有一个接近固定的成本。它还要匹配它的久期，所以它是一个负债驱动型的，只不过你看的纬度，你重点强调哪一点。

　　这些比较简单的，战术配置有几个办法，一个是引入衍生工具，一个是基础资产的调整，新增资产类别。如果你仔细研究它的组合，它投了大量另类的资产，比如说PE和其他另类的资产，而且这些另类的资产并不是完全按照公允价值来估值的，它可能就是简单的成本。因为估值方法的不同，可能导致组合的结果，银行理财为什么保本保收益，看上去净值就是一条直线。那是因为它不按公允价值估值，计价方式的调整，人为从计算和评估的结果来说，你会低估它的波动性，高估它的收益率。

　　资产配置的主要方法，目前来看有定性、定量，但整体上，我觉得基本的理论，国内对主流的投资机构都有研究，包括卖方也有研究。但是目前相对比较成熟，比较完善的资产配置体系还是比较欠缺的，这也是各个机构努力的方向。

　　它有这么几种途径，一个是定性的判断，我基于对基本面的分析。比如说分析股市就很简单，分析经济的基本面，上市公司的基本面，流动性，国家的政策，分析这些东西。然后我得出来股市性价比更高，是风险大于收益，还是收益大于风险，这种方法不能说它没有任何的科学性或者什么的，只是说它比较简单易懂，它也比较容易得出来结论，这个是大家用的比较多的。

　　量化的配置它有一些成熟的模型，国外的机构和国内的机构，其实我们和国外的机构交流过，大家的区别在于哪里，在于对这个模型的应用环节。国内对这个模型的应用还是比较机械的，还是比较生搬硬套的，你对它这个模型参数的调整和具体的应用场景，这些研究还是不够的，你在应用环节其实有大量的问题。当然国外对这一点，因为整体在资产配置这一块的研究和应用比我们领先。

　　组合层面以FOF为例，它会考虑各类资产的相关性，我尽量去选低相关性的资产，如果我们找到五到八类资产有低相关性，能够建立非常好的组合。比如说我们假设要投权益资产，因为保险本身管的比较严，你只能买A股的权益基金，你A股所有的权益基金，比如说成长型、价值型的，这些它有一定的意义，但是它本身的相关性还是很高，你没有办法做到资产对相关性的分散。现在我觉得它这个情况在逐渐的好转，比如说我可以考虑美股、港股。

　　电信的案例我们还是以做FOF为例，我们后面有一个大类资产配置静态，它跟踪个人资产表现，我们借助公司的团队，公司固收，因为它本身现在有A股团队、港股团队、量化团队、固收团队，我可以充分借鉴他们的研究结论来指导我的资产配置。做FOF它有一个好处，因为大量交流的是基金，比如说我们做FOF日常工作是干什么的呢？我在上一家单位的时候，我们每年和公募基金经理的交流大概有800多场，每一场都在一个小时以上，平均每一天都有大概三到五场交流。当然平台比较有优势，我也不需要出来调研。大部分时候基金经理主动到我们那里路演，交流相当的密集。其实是通过大量的定性，包括我们对它定量的分析和高频率的交流。对于我们看好比较优秀的，我们大致知道他的投资理念、核心的方法、组合，大致是一个什么状况，他大概适应的市场环境，这一点我们还是比较清楚的。不用他说，其实我看一下上一季度最新披露的前十大，我知道他大概买了什么东西。

　　其实这些人本来就是市场上管钱的人，这个市场谁说了算，买方说了算，卖方可能会影响这个市场。但是价格是交易才形成的，只有一买一卖才形成价格。所以你可以借鉴一些核心买方的观点，还有一些卖方的观点。我们也会应用一些量化的配置模型，这是我们的配置平台。

　　比如说均值方差平台，这个模型在应用当中有什么问题呢？哪怕它改一点参数，微调一下参数结果变动就很大，因为它本来配置的权重比较高，而且如果用这个方式。比如说下一个模型我们看的更清楚，这个模型是改进版的均值方差模型，所有输入的变量，不管预期收益或者是预期的波动率，它都是根据历史计算出来的结果，我们认为这个是不符合现实状况的，这个要加速投资经理对各类资产预期的结果，加入进去之后就是这个模型。

　　风险评价模型这两年引入到国内来以后比较火，实际上我们觉得这个模型的应用，其实它还是有一些问题的。如果你深入研究它，你发现它的应用有一个强的假设，美国成熟市场可能这些年有这么一个趋势，各类资产风险调整后的回报其实是一致的。

　　但是国内肯定不是这样的，国内只要做过基金投资人都知道，你去算三年、五年的数据，平均大概只有0.4到0.5这么一个水平，其实是很低的。因为国内的权益资产波动率特别高。比如说我们作为一个整体，它是明显高于权益资产的。如果说你导致的结果，你一定是超配固收类资产，而且权益资产比重压的相当低，这个肯定会出问题的。

　　资产的相关性，我们看一下各个指数之间，商品它对一个权益的组合或者是一个混合型的组合。商品国内公募基金你可以买挂钩商品指数化的基金，比如说挂钩原油和挂钩黄金的，比如说像标普，因为你可以投资美股资产之后，虽然也在70%以上，但是相对没有办法，你和其他类资产相关性会更高，这里面如果有一些另类的策略，比如说市场中性策略，只不过这两年因为是对冲环境的原因、成本的原因，实际收益是比较低的。

　　资产配置择时的应用，我们也会借助一些量化指标。比如说我们倒算银行的风险溢价，我们未来会做的更精细，长期看来不管是公募基金的运作，因为我们观察了这么多的公募基金经理。长期来看能靠择时赚取超额收益的基本没有。我们为什么还要看这些指标呢？它让我们对市场整体风险做出评估，资产配置包括一个风格的判断，刚才有一位演讲嘉宾也提到了风格判断很难，但是我们做FOF投资和股票投资不完全一样，做个股投资我们从上面开始，大家都要研判市场做资产配置，股票基金经理就去选股票，我们就去选管理人。当然选人比选股票，我个人认为它的难度更高，因为一家上市公司它的业绩有很强的延续性，但是一个基金经理是一个人，人就是一个变量，他受各方面因素的干扰，因为今天时间关系，我们不展开了。我们有一个完整选人的框架，我看一个基金经理看哪一个方面。

　　比如说我80%的差额买股票基金，这个必然涉及到市场风格的判断，我们对市场风格的判断建立一个相对比较完整的框架体系，但是准确率怎么样，只能等待市场的检验。比如说刚才我们说了FOF不简单是选人，以我们团队的总结来说包括三部分，资产配置、策略配置，为什么有了资产配置，还要有策略配置呢？因为这是FOF的特殊性，即使通过你的研判，因为我买的不是股票，我买的是基金，你买的是什么类型的基金，什么风格的基金还是个问题，我要设计一个策略，所以我们把它定位为策略。

　　我们想把所有的公募私募管理人细分到策略里面，我们这个案例就不说了，针对现在的市场风格，我们每一类风格都有一个储备，在这个风格下表现最好的管理人。

　　我觉得FOF投资本身和资产投资是比较密切结合在一起的，它是资产配置比较密切的载体，它的种类覆盖了各类资产，也比较灵活，可以满足不同的标的。其实FOF它完全可以实现定制化的方案，根据市场的风险偏好，根据市场的目标收益。它是二次分散，分散投资人，但是二次分散的结果稳定性更高，但是我牺牲了超额的显著性。

　　FOF的流动性是所有资产里面最好的，为什么这么好？2015年股灾的时候，1000多个股票停盘，对于一个基金来说卖股票卖不掉，我只要下达赎回指令一定可以赎回，一定能拿到这笔钱。

　　我认为FOF是全市场范围优选基金经理投资能力，对于任何一个单一基金来说就是个人得能力，这个就是树木和森林的关系。

　　我认为资产配置虽然是我们关注的重点，我们也想建立自己完善独特的资产配置体系，但是从长期投资来说，其实我认为，你一定要站在更长期的角度，面对市场你怎么解决它，一种就是拉长你的投资期限，有一家机构确实贯彻了长期投资，别的公募的韭菜为什么能割散户的韭菜，你追涨杀跌，所以我就割你。我们过去成立十年基金平均收益，平均收益大概是16.5，平均基金是13.3，这是成立十年以上的，不管基金经理有没有换过。如果说真的坚持长期投资，其实投资很简单，尤其对我们个人理财来说，我给你一个FOF组合，所以从这点上来说，我认为它的生命力是非常强的。包括我们汇添富、博时等等，我们看其他的四五只基金，每一只都是成立十年以上，所以市场有这种优秀的管理人和优秀的资产，投资者为什么没有赚到钱呢？你并没有做到长期持有，交易做的太频繁，我今天的汇报就这么多，谢谢大家。

责任编辑：陶然