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中国金融在线何剑波:智能投顾与FOF一脉相承

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2017-07-12 16:57:47 来源:金融界网站

  金融界网站讯 7月12日 中国金融在线智能金融总经理何剑波在“智领未来 • FOF开启基金投资新时代”研讨会上表示,智能投顾最为内核的其实就是FOF,其实就是智能的资产配置,跟整个FOF是一脉相承的。

中国金融在线何剑波:智能投顾跟FOF基金一脉相承

  图为中国金融在线智能金融总经理何剑波

  何剑波指出,截止到2016年,美国的FOF管理规模已经发展到1.87万亿,相比中国来说是一个非常庞大的数据,而且将近20年复合增长率大概在28%左右。智能投顾方面,何剑波引用波士顿咨询的估计,2020年中国整个资管市场大概174万亿,智能投顾2020年可以管理的资产达到5.22万亿。

  何剑波强调,美国FOF主流产品的策略。从产品的分类来说主要有两种,一种是基于目标时期的,特别适合于养老金的管理。另一种就是根据目标风险设置的。比如有些人是稳健型的我就推荐稳健的策略,有人是比较激进我就推激进的策略,做智能投顾的更多的是采用这种方式。

  何剑波进一步指出,智能投顾就是给你一个调查问卷,问一问你的风险偏好是什么,有了你的风险偏好自动给你一个组合,这个组合基本能匹配你的风险承受能力,剩下的你看这个组合比较不错,一键下单,把一篮子的基金就买了。

  “展望未来,我们希望能做到真正的千人千面,每个人都拥有自己的FOF基金。这是我们的一个理想,第二版就可以实现。不仅仅是包括用户的风险偏好,还包括他对资产等其他方面的偏好,我们做一个整体的画像,贴上相关的标签,做针对性的组合配置”,何剑波表示。

  以下是演讲全文:

  主持人:下面有请中国金融在线智能金融总经理何剑波先生为大家做主题演讲,他会聊一聊FOF和对中国未来智能金融的看法。

  何剑波:很抱歉,我今天没有穿衬衫,一直觉得自己更像是IT工作者,不像搞金融的,所以平时上班都穿的比较随意。

  我今天先讲一讲FOF,如果有时间再讲一讲智能投顾,因为在这一年多的时间里,我和我的团队更多的是在做智能投顾相关的工作。大家知道,智能投顾最为内核的其实就是FOF,其实就是智能的资产配置,跟整个FOF基金是一脉相承的。

  FOF我就不多讲,FOF产品的特性,最重要的是风险分散。FOF的发展历史,我在这里简单的介绍一下,可能在座的一些专家比较了解了,我就简单的一笔带过。目前认为世界上最早出来的FOF产品据说是罗斯柴尔德家族,1969年推出来的对冲基金的FOF,相当于私募基金的FOF。后来出现了PE的FOF,再后来第一支公募的FOF是1985年由Vanguard推出的。真正的发展是1996年,在美国有一个特殊的环境,比如401K养老金的设置,使得大量的养老金需要做资产配置,需要做长期的规划,过程中很多美国的公募基金推出相应的FOF针对这笔资金来做。还有一点,之前美国发基金需要联邦政府和地方政府审批,后来双重审批取消了。

  截止到2016年,美国的FOF管理规模已经发展到1.87万亿,相比中国来说是一个非常庞大的数据,而且将近20年复合增长率大概在28%左右。

  怎么构建FOF,有几部分。我们有一个比较大的公募基金公司,我自己发了很多基金产品,我可以自己组一个FOF,投我们自己的产品。这就是内部管理+内部基金的模式。基金公司自己出管理团队,全市场去选择,梁总他们更多的是这种模式。博时更多的是内部管理、内部基金的模式,因为他自己的基金相对来说已经足够用了。

  当然也有一种模式是外部管理+全市场基金,我们在做一些尝试,目前在跟一个公募基金公司,主要我们做相关的策略和基金的管理,同时配置的是全市场的基金。因为我们公司本身有一个基金的销售平台,平台上有3000多支基金,最主流的70%以上的基金在我们的平台上可以销售,所以我们选择的余地就非常的大。这个就是外部的团队+全市场基金,基金公司更多的是提供一个通道和产品的包装。当然还有外部的管理,做基金公司本身的基金。

  国内的公募FOF引爆点就在去年,去年FOF的指引文件出来,引起了大家足够的重视。之前国内基本上都是私募有人做FOF,公募基金的基金专户在做FOF,但相对来说规模都比较小,因为去年基金业协会明显的比较支持公募FOF的发展,所以大家的关注度越来越高。目前已经有70多支基金报备上去等待审批,我们也报备了一支,到现在迟迟没有消息,不知道什么情况,据说已经开始陆陆续续的审核相关的文件,今年下半年公募的FOF应该会逐步的发出来。

  国内的公募FOF现在还没有,私募和专户相对来说信息不太透明,所以重点讲一下美国FOF主流产品的策略。从产品的分类来说主要有两种,一种是基于目标时期的,特别适合于养老金的管理。比如说我现在就发一个到2030年到期的,大家可以从现在开始把相关的养老金 放在里面进行管理,一般的情况下,2030年到期的属于这波人已经退休了,开始领养老金的阶段,所以在设计的时候专门针对人的年龄做不同风险的匹配。另外不是根据人的生命周期做设置的,就是根据目标风险。比如有些人是稳健型的我就推荐稳健的策略,有人是比较激进我就推激进的策略,做智能投顾的更多的是采用这种方式。

  基于目标日期在美国有两家公司做的比较大,一是先锋基金,占目标日期基金总规模约30%左右,约2800亿美元。先锋基金更多的是配置被动型的基金,也就是ETF基金,我们投资的更多的是指数型基金,而富达更多的是通过基金优选配置的是主动管理型的基金。

  基于目标日期设计的基金比较容易理解,它是根据人的生命周期设计的。比如说我从20岁开始到95岁,比如70岁大致配置的比例肯定是越来越保守、越来越稳健的,年轻的时候配置的基金肯定是比较激进的,因为年轻的时候一定要通过承担相应的风险要博取更高的收益。所以基金组合或者资产配置的设置方面有这些明显的特征。比如在30岁的时候大约有90%配置的是权益类资产,只有10%配置的是固收类产品,等到50岁的时候,固收类的产品已经提高到26%,70岁的时候固收类已经上升到将近40%,而且其他的哪怕是权益类的或者风险比较大的还希望能够做更多的风险对冲。

  基于目标日期的基金一般情况下都是追求比较长期的收益,因为发一个基金目标就非常明显,比如基金的截止日期是20年之后,前期过程中因为配的更多的是权益类的基金,波动性相对比较大,所以美国目标日期基金短期内不是追求绝对收益的。

  基于目标风险的基金非常简单,大家接触的比较多。稳健型的,比如说权益类的和债券类的各配一半,如果是收益型的配置的是有稳健现金流的。在美国也有两家比较有代表性的公司,一个是iShares,一个是Vanguard人寿策略基金。

  基于目标风险更多的不是基于人的生命周期来配置相关的资产,比如说过一段时间对风险做一些调整,从高风险到低风险,更多的是针对个人的风险偏好或者我对这个产品的定位,始终保持在这个风险水平上,在控制风险的前提下尽可能的追求高收益。像智能投顾更多的采用这种方式,针对不同的风险偏好,比如分为1—10级,10是最为激进的,1是最为保守的,根据不同的人群配置大类资产的比例。1绝大部分是固定收益类的,权益类的比较少,越往后权益类的越来越高。

  我在做智能投顾方面的工作,核心也是做智能资产的配置,当然我们也在推出自己的FOF产品。我们核心资产配置框架是用B—L模型,刚才魏总介绍他们清华的博士建议用风险评价,另外一些博士建议用B—L模型,我是清华的,但是我用的是B—L模型,所以跟他们不一样。为什么要用B—L模型?我们也是做了大量的策略开发和回撤,B—L模型是相对开放的框架,即要加入专家观点库。如果用M—V模型,刚开始大类资产选择完之后,各类资产之间产品的比例相对来说在一定时期内就比较固定了, 为什么高盛当时要推出自己的M—V模型,是因为高盛本身有大量的专家,这些专家研究各种市场,他觉得我选择的金融品种长期来说都有收益,但是这些专家本身对中期市场的判断他觉得也有能力,为什么我们不根据这些专家的观点进一步修正,希望在某些市场中期、短期出现比较好的市场机会的时候我继续抓住这种机会。所以在这个思想的指导下他做了B—L模型,把他们的专家观点引入进来,对收益做了一些修正。

  专家观点是具有可扩张性的,可以放入一个专家的观点,也可以放入多个专家的观点,但是这里面就有一个问题,如果我们直接的拿人家的模型来用其实是不行的,必须要适应中国的市场。我们用的过程中就发生了这个问题,高盛把B—L模型所有的原理都讲了,但用的时候会发现里面有太多的坑,一个坑一个坑都得趟过去。打个比方,他的模型最基础的是先有一个市场预期的均衡收益,通过什么反推?通过资金在整个市场上不同大类资产的配比来做反推,我们设计自己智能投顾产品的时候配置的是全球资产,比如我要配美股,配港股,配中国的股票。把美国股市的量级和香港市场的量级和中国股市的量级,发现美国股市的量级非常大,对它的预期就非常高,还有黄金,你怎么确定黄金的市场份额是多少,债券的市场份额又是多少。因为中国又是一个外汇管制的国家,如果纯粹用美国市场的市值来做感觉好象不太行,如果纯粹用美国外汇的数据来做,感觉也太行为。像这些东西你必须用一些变通的方式去实现,当然还有其他的。

  做量化的时候专家观点怎么回撤,5年前哪个专家发表了哪些观点,你可以去收集,但是你很难把这个专家在这么长的时间里的观点都收集进来,你就很难实现历史的回现。怎么去解决这个问题?我们当然有办法,我们可以用一些量化的方式。对于哪些市场我们用量化的方式对过往的市场可以进行比较好的预测,可以作为专家的观点收录进来。比如专家的观点对于某个市场的预测是比较良好的,从回撤的角度也非常不错,我们就把这个作为专家观点输入进去。如果我们不希望是动量的,也可以用多因子的模型,根据宏观因子回撤出一个比较好的策略,也可以作为专家观点输入进去。

  我们这里有一个择时策略,为什么择时放在风控模块?在实践的过程中,我们发现用B—L模型来做的时候,有时风控还是控制的不太好。我们现在做智能投顾其实要比做FOF更加的难,因为我们面对的是一个散户占大多数的市场,他们要自己控制账户,一旦觉得你的表现不好,很快他就会把资金抽出来。所以回撤是至关重要的,虽然做风险评测的时候他说我能承受20%,但一般真正能够承受的也就10%,否则他就会对你的产品失去信心。所以我们对风险控制要加强,如果出现的下跌趋势比较明显,我们需要及时的调整资产的比重。

  我们做FOF产品或者设计智能资产组合的时候,首先是根据投资目标进行,我们自己设计了针对普通投资者的一些智能投顾的产品,包括有目标日期的,3年大概是什么情况,你是一次性投资还是定投,根据不同的情况我们要有针对性的设置相关的产品。也有基于风险偏好的,可以一次性的购买产品。也有基于目标日期的,我发一个基金的组合,达到10%或者达到20%基金就关了,会重新再发一个。这是基于目标收益的产品,有人开始做这方面的设计。但是我不知道公募基金能不能做目标收益,但做智能投顾就没有问题,可以设计基于目标收益的产品。

  有了投资的目标之后,我们就会做以下的几步,一个是大类的资产,要选择资产品种。刚才魏总讲到他更多的是选择被动型管理基金,梁总也提到他们更多的是主动型管理,我们这两方面都做,首先是做被动型管理,在去年11月8号推出智能投顾产品主要基于ETF来做自己的资产配置。主动型管理确实需要进一步做一些工作,前段时间我们把基础工作做完了,马上会推出主动型管理基金的组合。要做哪些基础工作?首先要筛选基金,这是最为重要的。梁总提到他们的做法,他们主要是MOM,更多的从基金经理的角度进行基金的筛选,我们更多的偏向FOF。MOM和FOF这两种做法都有它的理论依据,有些基金可能更多的是依赖于整个系统的力量来去管理这支基金,他有自己的投研能力,基金经理本身个性化的特征或者说他的本身的风格在整个基金管理中不是非常明显的,有些主要就靠这个基金经理,你就按照我的思路去做。有些基金一旦换了基金经理,整个投资风格很快就发生了变化,可能三个月之内就发生比较明显的变化,但是有些基金不管换什么基金经理基本都是那个风格。这个也可以理解,因为我们在发公募基金的时候会告诉大家我们基金主要投向哪个方面,如果基金经理换了,下一个基金经理还是沿袭前面的这一整套策略,只是不断的深化而已。我们更多的采用这种方式,选择哪些基金整个投资管理风格持续保持比较稳定的状态,我们选择这样的基金作为资产配置的标的。

  我们还加入了专家观点,也加入了风控模块,最后根据不同的时机要实时的监控,进行调仓。

  这是我对FOF公募基金的展望,很快这一块的竞争就会比较激烈。我是在去年的时候走访了一圈,在北京、上海、深圳,拜访了很多基金公司,他们或多或少的都在关注这一块,虽然不清楚这一块到底市场前景有多大,但是必须先盯着,不然没有相关的技术储备,将来一旦这个市场发展前景比较好,你就会处于落后的状态。所以已经有几十家基金团队专门做FOF研究了。FOF的未来发展前景应该是非常好的,中国的发展以后还会沿着美国发展的脉络,虽然时间可能会大大的缩短,但是发展的过程基本会沿着美国的脉络走,所以将来被动型基金,比如ETF,我认为会有一个比较长足的进步,基于ETF做相关的资产配置也会有比较长足的进步。

  最后一点是智能投顾,用数量化的方式、人工智能的方式去管理相关的基金或基金组合也会得到迅速的发展,而且现在这个趋势越来越明显。不光是在基金这个行业,在其他方面,比如说私募基金行业,越来越多的人也在采用量化的技术,有的是纯粹的量化,有的是把量化作为一个手段,再加上人工智能的结合,这个趋势已经非常明显的。

  刚才提到我的团队一直在做智能投顾产品的研发工作智能投顾说白了很简单,在美国叫机器人(行情300024,诊股)投顾,干的活就是机器人代替人。资产配置的算法和模型相对来说比较成熟,马克维茨发表的对风险的衡量标准开始,就被标志为现代金融发展的起点,通过数量化的方式实现资产配置的相关研究就一直没有停止过,还有后续演化的风险因子,这几十年来一直在不断的发展。所以在美国智能投顾首先也是从资产配置这一块开始做起的。

  在美国2008年以BlackRock和Bettement为代表开始发展,但是我跟一个教授交流,他说讲资产配置其实很早就有。应该是1999年当时有一个夏普比例,威廉夏普有一家自己的智能管理公司,就是通过智能算法的方式给机构做资产配置,只不过当时针对的人群就是做机构的,不做个人。所以后来不被大家所熟知。马克维茨在50年代发表的一篇论文后来得了诺贝尔奖,这位老先生现在还活着,也有自己的一个资产管理公司,也是做智能资产配置的,也是为机构提供相关服务的。

  等到2015年市场发生了变化,金融巨头开始进入市场,比如嘉信理财,还有高盛、贝莱德以及先锋基金,都在纷纷杀入这个市场。目前这个市场上在管的资产最多的是Vanguard,在管的资产有520亿美元。Charles schwab在管资产有的23亿,Beterment70亿。

  美国这些年智能投顾的发展速度非常快,上次花旗有一个预测,2020年整个市场的在管资产会达到2.2万亿。在中国智能投顾去年才开始真正的有所发展,我前几年在清华大学五道口金融学院做互联网金融的研究工作,2013年、2014年我们考察了很多美国互联网金融的各种业态,回来写了一本书介绍国外的互联网金融业态,其中包括P2C,包括众筹等等我们都有介绍,但是当时大家最关心的是P2P,所以2013年、2014年,包括2015年P2P取得了快速的发展,为什么到2016年很多人开始关注智能投顾?一个方面是因为很多P2P公司2015年监管从严,大量的P2P公司面临转型,其中有一部分公司瞄准这个市场,希望在这个市场做一些事情,所以很多公司推出了自己智能投顾的平台。同时有一些金融机构发现美国在这方面发展的非常快,是不是我们也要抓住这个步伐,有陆续的推出了自己的产品。

  这是波士顿咨询在中国的市场做了估计,他说2020年中国整个资管市场大概174万亿,智能投顾2020年可以管理的资产达到5.22万亿。我个人觉得有点乐观,因为从目前的实践来看,中国的市场是需要一个培育期的,会有一个临界点,但是现在还没有看到这个临界点到底在几年会出现。因为大家对智能投顾这个新兴的业态还抱有疑惑的态度,很多人对此不太了解。当然他也估计了2020年这个行业整体的收益大概在104亿,看起来是很可观的,值得做一做。

  目前中国推出了几个有代表性的平台,一个是招商银行(行情600036,诊股)摩羯智投,以智能资产配置为主的,配置公募基金。另外是广发金贝塔,国内做智能投顾开始出现了两条线,一条线就是做资产配置,另外一条线国内的投资顾问更多的是教你怎么炒股,给你一个股票组合,什么时间点买,什么时间点卖,仓位怎么控制,所以很多证券公司的投资顾问是做这个的。我们公司在这两方面都有相关的研究,也推出了相关的战争。

  智能投顾说白了就是给你一个调查问卷,问一问你的风险偏好是什么,有了你的风险偏好自动给你一个组合,这个组合基本能匹配你的风险承受能力,剩下的你看这个组合比较不错,一键下单,把一篮子的基金就买了。看起来很简单,其实背后的逻辑还是非常复杂的。目前国内所谓的做智能投顾,标的资产主要有以下几类,一个是海外资产,典型的代表就是宜信,为什么要做海外资产?因为海外证券公司的牌照很好拿,有几百万美金就可以拿到牌照,可以配置场内的各种ETF,因为他们的ETF品种非常丰富。但是有一些问题,现在外汇的管制还是比较严的,怎么把资金弄出去,也有一些公司以过类的公募基金作为配置的标的,但是相对于海外的以证券公司的通道来做资产配置的就有一个问题,调仓的成本比较高。因为在场内手续费是比较低的,在场外一个是时间的成本,一个是佣金的成本都比较高。一般做算法设计的时候一定要控制好调仓的周期,频率不能太高,当然也有人做P2P纯粹的就是把资产分散一下。

  以我们公司为例,看一看典型的智能投顾是什么样的。首先是问问题,我们问了七个问题,大概知道你是一个什么样的风险偏好。我们在这方面做了大量的工作,互联网的用户耐心是非常有限的,你问的问题多了,点几个他就烦了,就走了,根本到不了下一步。所以我们把问题尽可能的缩减,缩减到7个问题,市场反馈还不错,但是前段时间证监会要搞适当性管理,对于测试大家的风险偏好这一块也有很多严格的规定,必须按照他们的要求去做,紧赶慢赶我们恢复到20个问题。正准备上市的时候,基金业协会说暂缓半年,我们再考虑考虑,因为确实有很多人对证监会现在推出的适当性管理有很多的不理解,规定的过于死板,真正操作的时候面临着很多问题。我不知道再过半年会是什么状态,反正我们现在已经准备好了,不行就换。

  把几个问题回答完之后我们就会自动的给你计算一个资产配置的方案,比如我们选择的资产还是比较分散的,你要做资产配置最首先要考虑的是你要找一些相关性比较低的,做风险对冲是最重要的,四大类的资产全选了,比如权益类的、债券类的、现金类的,对于权益类的我们又配了创业板、主板、港股、美股,这样风险的对冲就更加的明显。做全市场的资产配置有一个好处,可选择的东西比较多,我们平台上100多支QDII全部都有。所以我们可以配置不同市场。然后可以直接下单,我们可以告诉你过多少年你的预期收益是什么情况,给大家一个预期。

  比如你填了10万块钱、100万块钱,手续费是多少、金额多少,一键下单。有些买的比较早,有些买的比较晚,QDII的基金可能3、4天,甚至5、6天错买得到,它们的周期比较长,特别是赎回的时候,QDII的基金赎回的时候至少得7天。然后是不断的对投资总额进行再平衡,进行调整。

  我们马上要推出的第二版,希望能做到真正的千人千面,每个人都拥有自己的FOF基金。这是我们的一个理想,第二版就可以实现。不仅仅是包括用户的风险偏好,还包括他对资产等其他方面的偏好,我们做一个整体的画像,贴上相关的标签,做针对性的组合配置。

  我刚才简单的讲了一下对FOF市场的理解,以及在算法上我们是怎么做的。另外也向大家介绍了一下智能投顾的业态,智能投顾相对来说是一个比较新兴的行业,但是核心跟FOF是一脉相承的,只不过用户的因素要考虑的更多一些。

  我就简单介绍到这里,谢谢大家!

责任编辑:常福强
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