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　　今年以来，面对市场利率快速下行、权益风格持续轮动，资管机构如何为广大客户提供真正合意的金融产品？

　　近期中欧基金2024年中期策略会上，中欧基金常务副总经理许欣给出了“中欧制造”的解题思路——就是通过打造“专业化、工业化、数智化”的现代投研体系，提升“中欧制造”投研能力，力争为客户提供更高质量的多元化策略产品。

　　当前环境下，投资标的数量快速扩张、每年各类资产涨跌不一，就需要基金公司具备更有广度和深度的投研能力，仅靠个体是做不到的。

　　今年3月，证监会发文指出，要强化“平台型、团队制、一体化、多策略”投研体系建设。中欧基金探索的体系化转型之路，正是积极响应监管号召的有益实践，通过构建工业化投研体系，来提升投研核心能力。

　　中欧基金希望，以“专业化”解决深度的问题，以“工业化”解决广度与流程标准化，“数智化”是用科技和数据赋能，提高整个投资决策效率。

　　围绕“中欧制造”，中欧权益、固收、多资产、量化四个团队也给出了自己的流程方法，固定收益投资部总监陈凯杨、多资产及解决方案投资部投资总监黄华、权益专户投委会主席王培、量化投资总监曲径以及基金经理罗佳明、张学明等分别分享了各自对投资新趋势的洞察和未来投资机会的探讨。

　　一方面，上市公司行业细分程度和个股数量大幅增加，投资标的快速扩张；另一方面，为了让投资组合获得更佳的风险收益比，还需要对债券、商品、海外资产等不同资产类别进行深入而广泛的研究。

　　这无疑对基金公司投研工作提出了更高的要求，即需要在深度和广度上再下“苦功”。

　　就像职业运动员必须通过专业训练让自己的动作“标准化”，以保证每一次击球的精准度，基金投资也不能再依靠基金经理的个人能力，而是需要向体系化转型来实现可复制的“成功”。

　　在这方面，基金公司特别需要向中国先进制造业学习，认真打磨生产过程中的每一个环节和流程，提高良品率，为客户提供真正高质量的金融产品。

　　我们把“体系化”定义为三个标准：专业化、工业化和数智化——专业化解决深度的问题，工业化解决广度与流程标准化，数智化是用科技和数据赋能，提高整个投资决策效率。

　　在“专业化”层面，中欧基金通过建设高质量投研团队，实现深度专业分工。目前我们已经构建了股票、债券、多资产和量化四大投资板块，通过深度专业分工增强投研的广度和深度。

　　在“工业化”层面，我们希望以统一的投资理念和流程，促进专业人才相互链接协作。

　　以多资产投资流程为例，策略团队在进行投资时，首先需要明确不同客户和产品的投资目标，然后据此构建相应的战略和战术资产配置组合，组合中可能涉及股票、债券、商品、衍生品等不同资产类别。

　　为了实现组合更好的风险收益特征，还需要将每类资产进一步细分策略，如将股票投资细分为红利、价值、景气和质量等不同收益来源，用基本面和量化结合的方式构建细分策略模型并不断进行数据回测以优化。

　　在“数智化”层面，通过数字化和智能化深度赋能投研能力，提升投资决策的质量和效率。

　　通过不断淬炼“中欧制造”能力，赋能权益、债券、多资产和量化四条业务线，我们希望在多变的市场环境下为投资者提供更高质量的产品，更好满足广大居民的财富管理需要。

　　低利率时代对我们的投资和团队带来了更大的挑战，怎么做到做精、做优、做稳？

　　未来我们希望中欧固收团队能成为“会跳舞的大象”，简单来说，我们希望，当风险来临的时候，它能稳如泰山；当机会来临时，又能灵活如水，最终为投资者提供稳健和持续的回报。

　　今年上半年的债券市场走出一波牛市行情，货币政策宽松和高息资产供需失衡是本轮债券牛市行情的根源。

　　从宏观来看，中期的宏观环境，对于中国来讲，在我们周期所处的位置，尤其是地产下行的周期当中，居民和地方政府面临一定程度债务压力，居民和地方政府加杠杆的空间有限。

　　中央政府相比日本和美国还有一定的空间，但国内财政扩张政策主要着眼于供给端，短期有效但中期会加剧产品过剩压力。

　　从利率来看，中期利率中枢有望进一步向下，因为利率的中期水平需要匹配当前中期宏观的主要矛盾，即高杠杆下的债务可持续性问题。

　　债务付息的压力将内生要求低利率环境的延续，同时，考虑到银行净息差偏低和保险利差损的问题，降低金融机构负债成本、下调存款利率是趋势。

　　机构负债成本的约束和央行对收益率曲线的调控构成阶段性的扰动因素。未来投资上要在波动中强化交易，同时围绕收益率下行的大趋势择机加强配置。

　　最近这两年，非常直观的感受是，客户对于稳健类的资产尤其是低波资产的投资比重是越来越高的。

　　造这个机器的前提是，我们从需求出发、从风险预算出发，严格控制产品风险，构建多元化的投资解决方案。

　　围绕客户资产配置需求，我们构建了多资产多策略、smartβ+α“四因子”策略、普通FOF、养老FOF等多条产品线。

　　多资产团队都是来自不同背景的同事，但都具有统一的底层量化思维，以及多元资产配置和策略创新的能力。

　　我们买股票，到底挣什么样的钱？挣ROE的钱？还是挣红利的钱？还是挣盈利增速加速上行的钱？

　　对于股票、债券等不同类资产，我们构建了超过20种有效策略，目前股票主要分为四大策略，景气、价值、红利、质量；债券策略分为量化转债、信用债指数跟踪等；还有一些其他的策略，比如CTA、海外、期权等……

　　按照账户的投资目标不同，我们怎么把不同的策略按照一定的比例拼装在一起，实现既定的目标。

　　就像把车辆、飞机交付给客户之前，需要对整个产品进行检测。我们要把风险管理放到检测车间里，这是我们最为重视的。

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　　作为管理者来说，产品之外，我们希望能够把我们日常对于投资的一些想法、观察，以及感悟，通过公司的公众号分享给大家。

　　“变”包括2003年以后，中国加入世贸组织，经济蓬勃发展；到了2010年，消费快速成长，居民财富增长，生活水平也得到了提升。

　　但是变化的过程中，我们发现，很多本质的东西没有变，比如说周期的力量——经济围绕长周期、短周期、大小周期在运行。

　　过去20多年，房地产行业处于高速成长的状态，一直到这两年，房地产的投资周期下行。

　　第二类，我们经历了两轮半的中周期，大概每十年是一轮设备投资周期，现在是到了去库存阶段。

　　库存周期大概有7轮，去年底、今年初到了上一轮库存周期的尾声，逻辑上，要进行下一轮补库存的周期。

　　我在中欧基金做了9年的基金经理，每年都要对第二年做展望，我发现过去9年，我的展望题目就代表了期间发生的三段变化。

　　2016-2017年是价值崛起年，2018年出现了风格切换，白马分化、迎接创新，2019-2020年又是一个趋势延续，更关注产业和社会的长期驱动力，2022年市场做了新的主线调整，周期发生了变化，2023年是回归价值、拥抱创新的路线。

　　这种发展路径是市场行情带来的自身演进的结果，需要我们不断寻找这种发展和演进背后的主导因素。

　　个人的能力确实是有限的，我们如何把这么多的变量、公司，全方位地做到综合性了解和判断呢？这非常难。

　　中欧基金在过去几年不断壮大平台的力量，非常符合目前的发展阶段，它需要我们不断地去发掘、看见、洞见未来。

　　资产配置方案的逻辑无外乎是三个，宏观、中观、微观，怎么把这个事做好是非常大的课题。

　　举一个案例，六阶段模型——股、债、商品三大类资产在不同阶段有相应表现。从结果来看，过去从2018年到现在，经历了一轮大的完整周期，以及一轮债券周期。

　　2020年，质量因子和景气因子非常有效，2021年，估值因子开始变得有效，2024年，估值因子逐渐变得越来越有效。

　　2021年之前的十年是新兴市场的“黄金十年”，期间不同的企业家在各自领域里加杠杆，核心驱动力来自制造业、消费业的不断升级，那个时候是创业的黄金期。

　　现在我们进入经济高质量发展的“丛林法则”阶段，核心驱动力来自产业、企业的精细化和科学化管理。

　　前十年去挖产业从0-1的机会，但是现在从0-1的重点产业可能是过去的20%，或者更少；大量企业进入到新的发展阶段。

　　从“黄金十年”到“丛林法则”的阶段，整个市场一定会变得割裂——好的公司可能会变得更好。

　　A股市场是什么资产呢？A股上市公司经过这么多年大浪淘沙，依然还是全社会最优质的资产。

　　非常重要的一点是，过去企业是通过快速上杠杆的方式来谋发展，现在更多的企业增长从无序走向有序，企业家开始真正地做高质量的管理管控，这一点在互联网行业很明显。

　　这个重心，结合未来科技的力量、AI的发展，他们依然是我认为最有可能胜出的一批公司。

　　一是具有成长性的价值型资产，通常具备低估值、成长性和格局好等特征，主要涉及消费和高端制造等领域。

　　三是自然资源主题的价值型资产，这类资产具有一定时代特征、有持续性，主要涉及有色金属、能源等领域。

　　四是科技主题类的成长型资产，可以应对阶段性市场风格不利因素，在均衡策略中起到平衡作用。

　　五是出清发展类的资产，这类资产的行业特征不唯一、会随周期变化，目前主要涉及在农业、新能源等领域。

　　六是具有全球竞争力的企业，通常是各行业中的龙头公司，该类企业的收入和利润更多跟随海外需求变动。

　　在投资方法上，我们要以组合作为投资的基础，找到有能力的个股，这些个股本身有一定的分红意愿；

　　发挥行业洞见，找到机器找不到的小概率扭转事件，以及其背后的变化，从而真实地体现出主动权益能够在这个时代发掘阿尔法的能力。

　　就基本面而言，我们发现，恒生指数盈利预测在过去大概一两个月有一定上修，这跟我们过度悲观的认知不太一样。

　　上修的原因是，互联网行业的盈利超预期，加上回购注销股本提高EPS；至少从恒生指数盈利预测来说，大部分龙头公司的盈利要好于大家的悲观预期。

　　相较于主流经济体股市的估值，市场市盈率最低的依然是港股恒生指数，其次是A股沪深300。

　　在今年的4-5月，我们市场的反弹跟日本、印度的下跌是同期发生，那个时候明显看到，国际资金配置上出现了“高切低”行为；可能日本和印度的实际经济表现没有这么好，增速也没那么快，印度对未来的承诺也不一定兑现；

　　近期，美联储已经确认了降息周期的开启，期待美元走弱后的国际资金重新回到新兴市场上来。

　　新兴市场，包括印度、东南亚、墨西哥以及个别发达市场包括美国、日本的估值自2023年以来几乎修复到2021年的高点。

　　然而中国A股和港股市场依然处于估值洼地，我们相信，随着未来经济回升向好的态势进一步确认，国际市场资金高切低的为随时会再发生。

　　从资金流向上面，港股有非常大的变化。这一轮港股的回购金额达到了极高水平，金额远超过去几次熊市。

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　　这说明，虽然这个市场已经连跌四年大家不想碰它，但是其中的上市公司宁愿用自己的自有现金流回购自己的股票。从回购的力度来看，这是一个大的低位区域。

　　下面和大家分享一下最近的局势和我们理解的宏观背景下，主要看好的几个方向。

　　虽然油价、煤炭价格比较高，但受碳中和目标等影响，现在上业的资本开支并没有上来。

　　我们看石油的状况，世界钻机的数目现在只有2014年的一半，而油价却已经达到了2014年的水平甚至更高，可是全球钻井钻机的数目并没有往上走。

　　因此，我们对于化石能源价格仍然抱有相对乐观的态度，我们不会预期非常高的油价，但是它的价格底部区域是显而易见的。

　　因为大家看到，如果油价真正下跌，必须钻机数目要上来，那么前提就是油价上涨。

　　大宗商品界有一句话叫“以暴涨终结暴涨”，商品价格不涨的话，资本开支就不会起来。

　　从结果看奇异果体育app官网，虽然大家觉得经济衰退会带来油价会走弱，但全球原油库存依然是历史最低水平，说明需求仍具有相当的韧性。

　　日本失去的30年中，在日本地产泡沫破裂之后，企业海外收入总额在大概1998年左右已经超过了国际出口总额。

　　很多日本公司，因为国内需求不足，开始出海建厂，输出品牌，在海外建立自己的供应链。

　　在中国制造业的各子版块中，国产化率达到80%-100%的行业不需要依赖进口供应链就可以完成国内自制。

　　这类中国制造业的产品性价比在全球有非常强的竞争力。其中比较突出的就是光伏和锂电，但这两个行业有自己的周期，目前处于供给过剩的阶段。

　　这些年走势比较好的一些制造业板块出海的逻辑，基本也是处于国产化率较高的板块，例如，轨交设备、工程机械、叉车、风电设备还有一些控制系统等。

　　我相信，优秀的中国公司出海可能是未来十年的一个重要的投资方向，我们需要花更多的精力在里面挖掘。

　　另外，关注老龄化带来的机会。一方面是适龄劳动人口减少，带来机械自动化需求自然提升。比如工业自动化，拖拉机大型化，未来的民用人形机器人等。

　　另一方面，医药器械、医疗服务、品牌中药等机会值得关注，新技术周期正在开启，资本周期却处于底部，有利于收集格局好的行业龙头。

　　中国创新药行业在2018-2020年融资高峰后，在创新靶点和重要疾病领域正缩短与海外的差距。未来2~3年，大多数本土创新药公司将进入商业化放量阶段，企业商业化能力将得到兑现；未来4~5年，大多数本土创新药公司或将首次实现扭亏为盈。

　　总结来看，我们看好四条主线）上游类资产：能源，有色，以及相关制造业企业；

　　量化这种工具手段，可以辅助主动基金经理，构建一个更好的地图，使其在地图上寻找投资标的时，尽可能地避免心理上的偏差。

　　当你买一只指数增强基金时，你可能非常关注月胜率、周胜率，以及超额收益的累计情况。胜率，这就是量化投资的强项。

　　同样，主观研究也有其擅长的部分，主观研究最擅长的就是在于，它具有人类深度学习的能力，换言之，是人工智能不能替代的前瞻判断；

　　和量化投资在胜率上的能力不一样，人类往往在拐点、变化上，能够通过思考做出前瞻性的判断。

　　这种判断可能胜率不高，但是往往蕴涵着更高的赔率，做一次投资决策可能对整个组合的影响更大。

　　当这两个团队结合起来的时候，在这种打破研究壁垒，各自发挥所长的协作框架下，力争达到“提高投资的胜率，又保留弹性的赔率”的1+12，促使双方在互补优势的基础上共同前进。

　　上市公司的年报、季报数据之间的勾稽关系非常明晰，但是纯用量化的“铲子”挖阿尔法，效果看起来不是很明显。

　　这时，主动基金经理给量化提供了经验和逻辑判断，指出方向，指出会计报表或者经营情况中的勾稽关系中蕴含的阿尔法，成为逻辑的上游；而量化团队成为使用逻辑的下游，定向挖掘出来有效因子。

　　同样，定向挖出数据和选股有效因子之后，量化团队又成为数据的上游，把这一类数据验证返回给主动基金经理，供其使用，通过量化赋能解决碎片研究，而把更多的时间和精力应用在基于这些数据结果之上的前瞻判断的部分。

　　这个过程当中，我们进行了一个工业化的过程——所谓的工业化，就是把传统投研中的研究零部件变成标准化部件。

　　工业化是已知经验中的固定部件，把它固化下来，相当于助理，像一个机器一样把工作成果摆在面前供他看。

　　有主动基金经理指明方向，指出行业的核心以及看个股最想要的数据，那量化小组就能够把这些指导行业趋势变化以及个股经营情况的数据收集起来。

　　这类数据，包括个股经营数据、招聘数据等等，汇总到终端层面，包括行业景气、趋势数据，再从行业趋势数据层面，汇总到宏观数据，就可以更早地让大家感受到包括居民收入、新增投资等的变化。

　　与其等待人工智能颠覆我们的行业，不如往前迈一步，去拥抱人工智能，去使用它，去令我们的投资阿尔法更有效。

　　我的分享有几个关键词，一个是smart β+α，一个是策略配置，一个是工业化。

　　达里奥在《原则》这本书里给我们一个答案，“分散化配置是投资唯一的圣杯”。

　　大家贴标签的初衷，也是希望把不同风格的人放在一起比较，选择符合市场风格的东西。

　　当你贴完标签之后，如果一个管理人亏了钱，但他比其他相同标签的人做得好，你是不是还能拿得住？

　　我们的四个股票策略方向——景气、价值、质量、红利，每个策略的收益来源完全不一样，力争实现真正的分散化，这是我们想要的。

　　这么多丰富多彩的人、这么多个性迥异的人，怎么在一起工作？另一个关键词就是工业化。

　　近年来，我们在一起搭建投研平台、系统，所有人在平台里面的经验、策略都会留下来，实现共享；

　　不同的团队负责不同部分，比如我们负责量化“零件生产”，之后再由其他团队进行组装。

　　这么一步步下来，就实现了我们的分工，每个人都是工业化生产其中的一环，我们遵循统一标准化的流程工作，力争实现稳定的质量品控。

　　基金有风险，投资需谨慎。以上内容仅供参考，不预示未来表现，也不作为任何投资建议。其中的观点和预测仅代表当时观点，今后可能发生改变。未经同意请勿引用或转载。

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