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巫云峰:互联网基金2.0正在到来 FOF解决用户选基痛点

中国金融在线何剑波:智能投顾与FOF一脉相承

博时基金魏凤春:FOF使投资向“工业化时代”迈进

建信基金梁珉:FOF投资兼顾风险管理与稳定收益

王群航:优中选优 FOF将实现风险收益的二次平衡

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金融界官方:
本次分享会已经圆满结束,想看嘉宾精彩发言回放的小伙伴们,请点击上方焦点图,再次感谢!

17:38

主持人仇霞:
感谢王欣先生的回答。时间过的非常的快,转眼间我们从主题讨论到圆桌论坛已经过去了4个小时的时间,今天在座的各位给大家传递了很多对于FOF的看法和展望,相信来的人都是非常有收获的。今天这场由金融界网站主办的“智领未来FOF开启基金投资新时代”的分享会到此结束了,再次感谢大家的到来。

17:35

嘉实基金公募FOF产品基金经理王欣:
首先从概念上来讲,证监会的审核理念已经清楚的在分类上有了指引,FOF分为股票型、混合型、债券型和货币型,这就意味着我们未来在设计FOF产品的时候,这个产品对应不同的类型就要具备不同的功能,解决的是不同的问题。比如说就是股票型的FOF,在股票型产品里做风格选择,再做一些基金的精选。这样的产品在现有的股票型基金里或者偏股票型基金里做基金排名是有意义的,但是如果未来做的是混合型的FOF,我们报的产品都是属于混合型这一类,运用不同的策略代表着这个策略要解决的问题它的目标是不同的。如果我做的是一个货币型的FOF,它要解决的是货币基金里精选货币这样的问题,这个产品去跟其他的货币基金比可能是有意义的,但是在混合型的这一类里,大家用的资产配置组合框架的不同,也就意味着你的产品跟采用同类型策略的基金相比是有意义,但是跟纯工具类型的基金产品是不具有可比性的。这是基金公司跟投资者需要明确沟通的一个方面,你的产品设计的目的是什么,打算为他解决什么样的问题。?

17:35

现场观众提问:
未来各种类型的FOF它们跟我们4300多支基金相比,排名大概在什么位置?

17:33

现场观众提问:
未来各种类型的FOF它们跟我们4300多支基金相比,排名大概在什么位置?

17:33

主持人仇霞:
大家对于FOF未来的发展和展望有没有想要提问的?

17:31

中国金融在线公司智能金融业务总经理何剑波:
要相信专业的力量。

17:31

泰达宏利组合基金部研究员张晓龙:
对于居民的理财问题非常有望通过FOF来解决。

17:30

华商基金基金投资部副总经理江赛春:
我对FOF的定位非常简单,FOF就是服务于我们的投资者回报的,让大家都要把投资的钱放在口袋里。

17:29

嘉实基金公募FOF产品基金经理王欣:
作为基金从业人员我们通过为广大的投资者风险收益配比更好的产品,解决他们以往投资中面临的痛点。

17:28

诺德基金FOF管理部投资总监郑源:
传统的公募基金面临的最大问题是机构散户化,对于FOF解决的问题是散户机构化。

17:27

中融基金策略投资部助理总监哈图:
举个例子,男朋友,包括老公、老婆对对方的要求适当的高一点,对对方水平的提升是有正面作用的。投资者对于我们的产品提供方要求要更高一点,对我们的行业促进是有作用的。

17:26

长盛基金FOF业务部研究员宫正:
我觉得选择FOF基金会解决您在基金投资当中的大部分的烦恼。

17:25

主持人仇霞:
我们正在做一件非常好的事情,虽然前景光明,道路曲折,但是我们也希望我们能把这件事情做好做精,请在座的各位嘉宾,为我们的投资人说一说鼓劲的话。

17:20

长盛基金FOF业务部研究员宫正:
投资者选择基金想取得一个比较好的效果,最重要的是要做到知己知彼。知己的角度来讲投资者一定要对做投资的初衷、投资目标,或者投资基于什么目的来做的,要先把自己了解清楚。你选择一支基金是出于养老的考虑、理财的考虑,或者说是出于追求短期收益的角度来买基金的。要做到知彼,对你选择的基金,我们有不同的类型,也有不同的风险收益特征,它的业绩表现也是不一样的。只有找到适合你自己的投资目标最相匹配的基金,最终才能得到最好的效果,也就是说不一定收益最高是最适合你,一定是最适合你的投资初衷的基金才是最好的基金。

17:18

泰达宏利组合基金部研究员张晓龙:
我们公司是使得波动率能够稳定的情况下,对收益有一个较大的提升。对于当前市场FOF产品比较多的情况,投资者可以参考的就是投资策略以及基于投资策略下的执行程度。

17:16

中国金融在线公司智能金融业务总经理何剑波:
首先要看这家公司是否具有相关的研发能力,他以前做的工作是什么样的。如果是发内部的FOF,买内部的基金,对于大的公司来说自己选择的能力、选择的品种比较多,而且对于自己内部哪些基金表现比较好,他是有自己感觉的,这个时候可能相对有把握一些。

17:15

主持人仇霞:
目前已经申报和正在准备FOF的公司当中已经超过了2/3,FOF的产品又可能达到100多支,接下来投资者又面临一个问题,我们如何在将近百支的FOF产品里去选择?

17:09

中融基金策略投资部助理总监哈图:
计算机能帮我们做到的是更快更准更好,但其实本身这件事情是非常复杂的。举个例子,摩尔定律已经有效了50多年了,但很快它的有效的情况从现在开始到未来的5年、10年很快就会衰减。因为我们做的芯片操作的原子是几十个,往下的极限就表示在现有架构情况下计算能力的提高是有极限的。   科学家模拟智能有两个途径,一种是图灵的方式,编辑一种算法,输入输出,输出跟输出之间观察到有智能的情况出现。还有一种方法,用神经网络的方式,我们其实用的计算机它里面的速度是用光速来计的,但神经网络的脉冲每秒就是几百。就像蚂蚁怎么找回家,每个蚂蚁走的时候会在路上留下信息束,人类是当你每做一个学习,做一个正向反馈的时候你的神经网络会加强。所以为什么我们的坏习惯那么难改,因为是神经根深蒂固强化的结果。我们大脑又是非常复杂的密集的神经网络学习的机器,   科学家模拟神经网络计算的时候,用相当于一个楼的计算机设备模拟一个蟑螂的大脑脉冲信号,再到蟑螂的行为,他们现在只能模拟到老鼠大脑的脉冲。模拟的神经网络复杂的程度扩展到人脑的神经元级别,大概需要一座核电站级别的发电力,才能实现人脑的切片每个神经元定位之后达到人脑的工作模拟。从西医的角度来讲,先用核磁共振监测每一个神经元活动的神经脉冲变化,可能最小的单位是能定位多几千个神经元,可能未来有一天能定位到单个神经元,我们想象一下这需要多大的能量,其实我们人脑功率大概只有20瓦就能做到,人脑处理信息是pb级别,眼睛视神经处理视觉信号是gb级别。我们所说的人工智能加上人工的智能其实就是算法的专家模块。我们在顶层在我们策略的体系架构上更好更快速的处理,我们用了大量的人工智能的算法,包括通过极速的方式把市场的有效性提升,但这跟我们用人工智能去做一个策略的系统相比是远远不够的。模式识别是人类在自然中生存的核心的东西,但计算机跟计算机之间的沟通是不需要常识和模式识别的,当人类是在主体的智能领域占有绝对位置的时候,计算机才需要去模拟人类做一些模式识别跟常识的尝试。   我们想象一下,如果真有一个纯计算机的世界,硅原子的世界,可能就不需要常识了。所以人工智能在投资上的应用,我觉得更多的是一种在速度上或专家模块上的应用,跟智能其实并没有关系。我们看待市场也是这样的,市场的数据量在这种研究下还是处于非常小的级别,金融市场非常有幸,因为你能够得到的数据就是全部的数据,这是非常有幸的一点。因为我们做基本面研究的时候面对的是大量未知的东西,里面有需要博弈的东西,但是资本市场拿到的数据就是全部的数据。你观察到市场的有效和市场的不足,反应过度和反应不足,其实在程度和时间上都是存在问题的,我们的投资技术和方式的应用上能把这个过程极速的缩短,缩短的过程就是你获利的过程,也是市场对你的奖励。所以过程中我们用到的一些常识是通过对市场现状的观察去分析市场到底是什么样的,在发生什么事情,能够获得市场在信息传递过程中的反应过度和反应不足,我们能把它缩短。   再往大了说,做一个有语言认知能力的策略系统,这个要依赖于脑科学的研究成果,但目前看来还不太成熟。

17:05

诺德基金FOF管理部投资总监郑源:
我是读计算机一直读到博士的,之前不是做金融出身的。关于人工智能在计算机的学术界经过过很多次浪潮,最近人工智能又开始复苏。深度学习这件事情大概在6、7年前在学术界已经成为了研究热点,现在学术界的研究热点已经过去了,现在为什么这么火,主要有两个原因,一是智能投顾,二是像阿尔法狗这样的产品开始出来了。实际上我们把人工智能分为两块,传统的机器学习在量化研究中已经被广泛的使用了,传统的机器学习,包括传统的模式识别,这样一些传统的机器学习工具的量化模型已经用的很多了,而且有不错的效果。但是传统的机器学习有一个问题,当数据量用的比较多的时候可能会出现系统稳健性的崩溃,当你对这个系统使用了大量的已有的历史数据,如果把握的不好,本身这个系统反而会出现不太稳定的情况。最近大家看到的像深度学习这样的系统有一些新的改进,比如反馈神经网络,把它应用到机器学习中间去,形成了最热的深度学习,但是大家不要忘了深度学习有一个很重要的前提,即需要大数据。面对数据量不是10万级别的,也不是百万级别的,最好用到千万级别,甚至亿级别的数据。 刚刚何总提出来一个很有意思的挑战,其实中国市场上可追溯的数据量没有那么大,并没有达到大数据级别。现在我们跟很多同行交流,他们现在做两件事,第一件事把跟股票、跟交易品种有关的所有的数据都拿出来用。你不是要千万级别的吗?我就做分钟级的,分钟级不够我就做秒级别的。如果还不够,干脆我提取数据中的相关特征,通过机器产生一些数据。数据量不够,我人造,保证这些人造的数据在统计上符合已有数据的特征。这就有点像有条件上,没有条件创造条件也要上,但确实面临一个问题,跟美国不一样,美国的历史很长,积累了很多数据。 围棋的问题和投资的问题是两个完全不一样的问题,不是开放和封闭的问题,实际上我们现在看到的东西达到的高度是人经过训练都能做得好的事情,但是机器能比我们做的更好,或者能比我们做的更熟练。到目前为止我们通过什么样的体系培养什么样的人成为投资高手,这是非常个性化的问题,而且在人的本质上也没有解决这个问题。从哲学的角度来讲,现在毕竟还叫人工智能,说白了它还是一种仿人类的或者跟人类类似的一种体系,它有没有可能做到人根本做不到,甚至人基本上很难做到的事情,我觉得这是存疑的。所以对于深度学习这一块,包括人工智能,我觉得还是有待时间的发展。传统的机器学习已经很成熟了对于深度学习、对于大数据时代,第一,我们有没有这么多的数据;第二,人工智能界能不能突破人类的边界,说白了还是有一个争论的。

16:58

嘉实基金公募FOF产品基金经理王欣:
我们是在业内第一家成立了人工智能投资部的公司,同时也是业内第一家成立了博士后工作站,人工智能和机器学习是我们博士后工作站里一个最重要的研究主题。人工智能在FOF投资应用上,我想说的是我们究竟用人工智能在投资领域里能做什么,有哪一类的问题是必须要用AI和机器学习这样的技术来解决的。我本人是做量化研究的,我们在做量化研究的时候用的最多的模型是线性违规,然后再去算不同领域的相关系数,这是我们最常规的手段,但是这种手段还是有一定局限性的,用线性的模型同时能够处理到的因子数量是非常有限的。 打一个最简单的比喻,价格、成交量、涨幅三个因子去预测某一个我想知道的变量,如果只有三个因子,你会发现你用普通的线性模型就能做的差不多了,但是我把因子的数量扩大到50个、100个,明确的告诉你这已经不是一个线性的关系,可能是一个非常复杂的非线性的局面,我们现在用的常规的技术手段实际上是不足以解决的。这个时候你就会发现机器学习为你提供了一个途径,尤其是现在比较流行的深度神经网络这一类技术,它能够为我们解决在高维的非线性空间里寻找规律的问题,为我们提供了技术途径。但是它只是一个工具,但比我们以前所用的常规工具要复杂得多,能够把这种工具应用得好对我们的技术能力积累还是有要求的,并不是把线性的模型,在Excel做一个线性的回归,换一个工具就可以直接把深度学习的工具用好。在应用层面上还是有一定名堂的,目前我们自己也在研究,包括用深度学习做大量资产配置方面的预测研究。未来这必然是一个方向。 大家都比较关心阿尔法狗下围棋这件事情,其实投资跟下围棋还是两码事,下围棋是一个封闭的问题,是在一个有限的空间里,而且是逻辑都非常的清楚,目前棋盘上所有的状态都是一目了然的状态下,机器主要还是依靠它的算力战胜人类的。投资是一个开放性的问题,这个问题没有边界,里面有多少因子,有什么样的变量在起作用,并不清楚,在这样一个领域里,我们只能说尝试的用机器学习解决我们过去处理不了的复杂问题,但是是不是机器学习有朝一日能够替代人类去做决策,我觉得还是有非常长的路要走,但是这条路我们是必须要走的。就像刚才有一位嘉宾说的,大老远看到有一列火车开过来,你想赶上千万不要站在那儿不动,否则它就会瞬间从你身边经过,所以我们现在研究必须要做起来。

16:55

中国金融在线公司智能金融业务总经理何剑波:
AI我们有广义和狭义的理解。一方面我用计算机或者用电脑代替人脑的过程,哪怕是代替一部分的功能,它是不是人工智能?我觉得也是算的。另外更多的人讲AI讲的是机器学习、深度学习技术,像阿尔法狗采用的神经网络技术。从广义的角度来说,我们做的事情基本都是量化的事情,用电脑算法来代替人的过程,当然还是由人来提取的思想。 我重点讲一下机器学习,机器学习用到金融领域,我们这边也做了一些实践,当然我们没有放在基金领域,基金领域还是在模型的框架下去做的,我们运用在股票领域,用了一些深度学习的神经网络,选择技术指标,通过机器的自动学习产生相关的策略,再去验证。目前发现效果其实是不理想的,至少目前我们在这方面还没有突破,我们也对行业内相关的研究人员做了广泛的沟通,他们也基本没有取得突破,但是我个人认为这是一个比较重要的方向,将来一旦有所突破,有可能是革命性的变化。所以,我这边还一直保持一个团队在做这方面的研究,也许半年以后或者一年以后我们在这方面会有所突破。目前的情况,特别是股票市场,我们用AI技术去分析,看起来很复杂、很高大上,但是做出来的结果还不如我们用技术指标做出来的结果好。

16:55

主持人仇霞:
请教一下在座的各位,目前各位所在的公司AI是如何应用于公共FOF产品当中的?

16:53

泰达宏利组合基金部研究员张晓龙:
这几年为什么货币基金发展的这么快,第一,它的流动性比较好;第二,收益高于定期的产品。完全迎合了投资者关于流动性和抵御通货膨胀的功能,所以发展的非常快。但是股票波动太大,择时成本很高,FOF产品首先要区别于股民型产品,第二要区别于低风险的货币基金。公司从长远的角度来考虑,中国已经进入了老龄社会,企业年金、存款搬家等情况,对应的应该是第一要高于货币基金,另外要对应存量基金,所以我们主要从波动率和回撤方面来考虑。我们的首支FOF基金,以对待养老金的态度去对待这个产品,要达到保值增值的效果。

16:51

中融基金哈图:
这个问题是投资者对FOF的定位。从我们跟广泛的机构投资者,包括一些渠道的负责人的接触来看,确实对这个问题有比较多的分析,从我们自己的理解来看,这个问题可以这样想:电影的票房从商业片和文艺片的角度来讲,我们都希望能够拍出既叫好又叫座的产品,我们做FOF产品也是一样的。刚开始的时候股票市场和A股的投资是1.3亿人,基金的投资人2亿人,股票的投资者跟基金的投资者是完全不一样的,股票的投资者更多的是以一种投资股票高波动的那种刺激为主,但是基金的投资者风险偏好更加复杂,更加多元化。我给这样的基金投资者设计产品,第一,我们做FOF产品肯定对标的更多的是以前的基金投资者,包括机构也是,以前有了基金投资,然后再来做FOF投资,你可以做一个类似于股票的FOF、债券的FOF。投资者要求的是你帮我做更好的择时,更好的资产配置,甚至做更好的基金经理的选择,其实对机构也是一样的,以前是什么样的风险偏好,对应的就是什么样的FOF产品。一方面从基金的选择入手,一方面从自上而下的择时入手,这两个方向都可以包括进来。个人投资者的定位就是风险越低越好,收益越高越好,我们怎么满足投资者这样的需求,我们就要迎接非常艰巨的挑战,迎接这个任务。机构投资者有很强的风险承受能力,无论做股票型的FOF,还是做市场的贝塔,他考核的收益是要有超额的收益能力,他也愿意通过FOF的形式把他的资金分散出去。我们要在细分需求和投资理念的情况下制定足够专业和足够专一的产品,满足那一部分投资者的需求。我们FOF产品投资者的目标人群跟我们之前股票、理财人群的投资需求都是不一样的。。

16:48

中国金融在线公司智能金融业务总经理何剑波:
我们要针对市场上不同的用户针对性的设计不同的FOF产品,我们可以大致的对市场上的用户分为几类,第一类是传统的客户,已经购买了基金,风险和收益有自己的感觉了,不像固收的那一类不能忍受风险。基金市场上大部分基金是没有赚到钱的,但是从基金的整体表现其实是应该赚到钱的,从收益的角度它是战胜了市场。为什么会出现这种情况,最大的原因是大部分的基金经理是从市场的高点买的权益类的基金,在市场低点的时候买一些保本型的低风险的基金。 对于现有的基金我们设计的FOF,主要是更多的规避这种情况,在配置的时候,在相对的市场的高点我放在债权类的基金,相对低点的时候放在权益类的基金,择时的能力需要加强。这个市场最大的潜在人群是银行理财产品,比如货币基金,货币基金占整个基金市场最大一部分的份额,对于这部分人更多的是他对风险的承受能力很低,这样的人我们又怎么去设计FOF的产品。是不是在它的基础说,适当的加一点点风险,提高一点点的收益。比如现在是4%的收益,能不能做到6%的收益,但是我不让他亏钱。类似于保本的,这种方式这部分人是可以接受的,至少我知道我基本上不会亏钱,但是我有一个预期我能赚6%,这部分人群逐渐的有一个接受的过程,可以往这个方面拽动。 还有一个人群是股民。股民本身就是投机型的,希望获取很高的收益,对于股民这种属性的用户发FOF基金,可能要考虑首先预期的收益不能降低,股票市场的回撤波动性是非常大的,能不能通过FOF尽可能的控制一下风险,使他保持相对可观的收益。所以对市场上不同的客户我们要有针对性的设计产品。这是针对个人来说。 短期类的FOF主要还是在机构,机构还是相对理性一点,你跟他去谈风险和收益的对比他能听得进去,但是对于股民,确实有像大家所说的,我们就是希望低风险、高收益,这个时候需要一个教育的过程,不断接受的过程。

16:46

长盛基金FOF业务部研究员宫正:
我们说了这么多,最重要的是在发行的时候没有历史业绩证明的情况下或者没有投资者亲身体验的情况下,做好投资者教育就是一个相当重要的工作,向投资者揭示每一类产品的风险定位以及如何找到与你的风险定位相匹配的客户,这才是发行之前的重中之重。

16:36

华商基金基金投资部副总经理江赛春:
把FOF打一个大的标签,应该是由过去高风险的投资向理财型产品的转换。我们公司内部讲过产品定位,所有的产品线无非是在风险和收益两端的平衡,取哪个区间,取哪个区域。目前市场上的产品线从低风险的货币、债券到混合到股票,这条线斜度是45度,纵轴是回撤,横轴是收益的话,股票基金对应的是15%的年化收益,但是预期最大年回撤是30%左右,收益和回撤比是1:2的关系。混合基金收益是10%,回撤大概20%,也是1:2的关系。预期收益15%,预期回撤达到30%,预期收益是10%,预期回撤是20%,显然是不符合投资者理财的需求的,因为超过了大多数客户能够承受的范围。 FOF应该是这样的定位:第一,目前市场上大部分的客户对于风险承受都是有底线的,这个底线与目前产品相比我们能够提供给他的东西是要低的。虽然投资者分成高风险承受投资者和低风险承受投资者,但大多数的投资者他对风险的承受还是有底线的,所以对FOF的第一重约束是不能超出任何风险承受投资者的底线。FOF的红线在哪儿?我们认为10%可能是一个红线。如果是高风险特征的FOF,这和高风险基金有什么区别,满足不了客户对低风险的要求。 第二,在风险红线的基础上还可以做进一步的细分。并不是说消费者要你做绝对的收益,可以忍受用一定的风险换来更大的收益的追求,所以做FOF最终追求的是收益和风险对价的相对提升。比如我们把目标定在最理想的状态应该是回撤在10%以内,收益至少能达到混合基金的水平,我们把原来基金的收益和回撤1:2的比价关系提升到1:1,甚至更低。什么样的投资者愿意用多大的波动水平、风险承受水平换取多大的收益,FOF客户也可以做进一步的细分,但是和原有基金的差别在于,如果我们把最大回撤水平红线划定以后它就具有了理财型的属性,和原来高波动的收益产品不太一样,未来可以满足我们的理财配置需求。第二,在这条风险红线的基础上可以再把风险分成几个等级,风险分成不同的等级,你可以去做不同的类型策略的FOF。 这么来说定位,FOF在满足大多数人不同底线的前提下,相比目前的产品,它在风险交易的效率上有明显的提升。这种情况下还是比较容易让投资者接受的,因为毕竟有些投资者愿意用一定的波动换取更好的收益,最终体现的是性价比,相比市场中同类的产品你的风险低的情况下你的收益更高。对于FOF来说,如果我们大家能把这个共识达成,使市场上大家对FOF形成风险可控的理财型产品的这么一种定位,相比过去的混合基金会有很大的不同。混合基金虽然也是试图降低风险,但是混合基金的风险差异也是非常大的,有很多混合基金会超出市场投资者的风险底线。在这种情况下,FOF首先它是一个相对低风险的理财型的产品,在不同的风险等级下,我们尽量去追求更大的收益和风险的交换效率。所以,我觉得这里也涉及到将来大家对 FOF怎么评价的问题,我们内部的角度非常清晰的是收益回撤比是一个很重要的指标,这和原来的公募基金很不一样。将来FOF至少有两个维度可以进行评价,第一是收益和风险的效率,第二最大的回撤水平不能超出底线,第三绝对的收益水平。

16:30


圆桌论坛环节更精彩

16:30

诺德基金FOF管理部投资总监郑源:
整个FOF产品的定位我觉得是一个很有意思的话题,我们总结了一句,我们其实给广大投资者,且不说机构投资者,先说普通投资者,其实我们是没有给他们发财的机会,但是我们给了他一个理财的机会。这实际上是我们要看到的从普通的公募时代到FOF时代投资者理念的变化。我们经历过牛市,那是一夜暴富的场景,大家觉得我这辈子财务就自由了,2015年跟我说看过豪宅、豪车的同事不下10个,到了2016大家说中国梦还没有做完,要继续打工。我们面对投资者是一个发财的心态,在这个市场上找到我可以迅速退休的机会,实际上FOF的到来我们面对的是一个真正的理财时代的开始。银行的理财是无风险收益的,一般上浮一、两个百分点,当然这跟整个市场的风险溢价有关系。对于公募产品来说,特别是权益类的股票基金来说,它比无风险产品的收益弹性要高很多,哪怕是固定收益类产品其实比无风险收益类的产品也要高很多。 我们公司整个的定位是把FOF定位在银行的理财产品和单一资产的好的市场的产品之间的空白,这个空白可能是无风险收益产品上浮3个点、5个点或者更多一点,但是不太可能达到单一类资产牛市的收益情况。我们在给大家提供一个类无风险收益的机会,中国的有钱人开始多起来了,他们需要的不再是通过投资来发财了,他们确实是通过投资来理财,但是他们也不甘于自己的金融资产被通胀吞食掉,所以我们在帮大家做的是理财、保值,甚至跑赢通胀的基础上还能获得一些稳定的资产收益。当然这是一个长期的过程,所以我们觉得对普通散户购买FOF的理解就是长期稳定的理财。 机构投资者不一样,机构投资者是整个市场中特别理性的投资者,他们对风险的承受能力往往跟投资的目标高度相关,这对于这类机构投资者我们要设定一些特定的策略。 对于普通投资者来说他们是有风险需求的,这种风险需求绝对不是像我们之前看到的权益类公募产品或者是像债灾期间的债券类产品下跌的幅度,他们比这个幅度控制的要严格一些,但是并不是说完全不能接受风险,并不是说不能追求任何一点点的净值回撤,这一点他们比机构投资者要放松一些。面对这样的普通的投资者,他们对损失的心理预期同样也是比较严格的,一定有一个线,这个线到底是20%还是10%,需要跟不同的投资者做交流。其实我们现在收集到的情况,有了长期的股市的投资经验的投资者,基本上就在20%之内,更多的人愿意接受的是亏损10%。在座的有很多从渠道过来的同行和朋友,其实大家都知道,在超出这个红线之后,有很多投资者都不能接受,不能接受带来的问题就是对产品的失信,对管理人更加严格的法律的追责制度。所以我们觉得这条红线是不能突破的。 对于机构投资者来说每一单都不太一样,我们看到的机构投资者基本上比普通投资人的风险控制需求还要更严格一些。所以当我们面对这个问题的时候,实际上我们看到的是产品的定位已经相对来说比较清晰了,我们肯定面对的是一个不对称的风险收益结构,否则我们做FOF就没有意义了。我们实际上要追求的是相对来说风险会小一些的幅度,但是收益要更高一些的投资人的群体。这个群体确实不会要求你帮他实现一夜暴富,但是在常年的收益和风险这一块要做出不平衡的表率,特别是你要有更高的收益,但这种收益相对比较理性。

16:25

圆桌论坛环节:
主持人仇霞:千亿市场空间让大家认为公募FOF前景光明,但面对终端用户多赚钱、风险承受能力小这个问题,对投资人来说又存在很大的考验。在座各位嘉宾来自不同的公募管理公司,FOF发行在即,请各位谈谈在获得客户认可方面都做了哪些工作?过程中又有哪些经验与大家分享?。 嘉实基金王欣:在国内FOF对于很多投资者来讲,尤其是公募FOF这种产品还是一个新生事物,对于公募基金公司来讲在未来要推出这样一个全新的产品,资产配置理念的教育和投资者之间的沟通是一个非常关键的问题。大家凭什么去接受FOF这样一种产品,跟普通的基金之间到底有什么区别。如果说我要投资的话,我过去是一个普通的投资者,我也享受过牛市,在熊市里面也遭了殃,现在FOF能不能帮我解决痛点,这些还是要跟投资者深入的沟通一下,投资者教育真的是一个挑战。 过去基金公司做的普通的基金产品,每一个产品都是瞄准了每一个资产类别,工具属性非常的强。比如说股票投资基金80%以上的仓位配的是股票,债券型基金绝大部分资产投的是债券,里面没有大类资产配置的概念,而是非常专业化的工具。这种工具让普通的投资者去使用问题还是不小的,在过去基金的推广销售方式里,我们给投资者提供了很多工具,但是把大类资产配置,把择时最高难度的问题留给了投资者自己去解决了,这是一个非常大的痛点。 我们在很多文章里经常会看到市场又出现了追涨杀跌的行情,但是有的时候会抱怨为什么投资者那么不理性。实际上国内的市场,尤其是A股呈现的波动如此的剧烈,作为一个普通投资者要么不参与,要参与的话面对那么大的波动,追涨杀跌是一个必然的行为,他没有别的办法,所以我们应该反思的是我们应该用什么样的服务、什么样的产品去为投资者解决问题,哪怕是缓解追涨杀跌的行为。所以FOF就给基金公司提供了这样一个机会,在大类资产配置的基金选择和基金组合专业化的服务方面,通过这样一个窗口回馈给广大的个人投资者。嘉实在大类资产配置实践方面已经有了非常丰富的积累,我们跟境内的多家大型的银行已经有了比较长期的在专户和一对多产品形式下的运营经验,而且取得了不错的业绩。另外我们也跟境内大型的互联网平台在智能投顾和组合构建方面进行了深入的合作,也取得了不错的成效。未来我们还是有信心一方面跟投资者深入的沟通,有效的沟通大类资产配置这样一种理念,改善投资者的投资行为。另外一方面也把我们在过去所积累的FOF投资方面的经验把它在公募FOF产品里更好的体现出来,为个人投资者服务。

16:20

长盛基金FOF业务部研究员宫正:
我来自长盛基金,从去年开始长盛基金非常重视FOF这块的业务,成立了专门的FOF业务部,并且由公司的总经理直接管理,从公司的股票研究部、固定收益部和量化收益部都拨调了相关的人员,无论是产品、投资、交易,还是IT、风控都做足的准备。从去年我们就制定了非常细致的基金评价体系和系统,并且制定了相应的投资管理规则,目前我们和第三方IT系统合作开发了基金的量化分析和基金的评价以及基金的入池、调池管理系统,正在积极的测试,很快就可以上线。目前第一支产品经过了证监会的答辩,后面我们准备了目标日期、风险评价的产品和模型,多个模型组合已经开始运作。从实际的投资效果来看也是能够取得非常不错的效果。 我们也有一个困惑,各家都上报的很多种不同类型的产品,和国外的市场对标,没有养老基金政策支持的情况下,其他类型的产品才是最迎合大家投资需求的产品。无论基金优选,还是风险评价,到底哪一种风险收益是市场上最需要的,也是我们正在探讨的一些话题。 我们对风险的让渡本身也会牺牲一些收益,平滑和让渡到什么程度才会被市场接受。举个例子,今年骨干型基金亏损10%,FOF只亏损5%,从投资者的角度来讲可能是好的消息,但是市场上对你是否是认可的,我觉得还是需要市场检验,到底哪一种策略或者哪一种产品、哪一种风险定位才是市场最为接受的。 第二,我们做的量化模型或者基金评价模型,更多的是一种艺术性的东西。如果说没有一个固定的明确的收益目标,去做资产配置,配置的矛又是在什么水平。这是后面FOF产品推出来之后需要大家一起去探索,需要市场去检验的问题。

16:15

华商基金基金投资部副总经理江赛春:
觉得FOF是一个大的机会的人很多,有很多公司走的比较靠前,但从我的角度来看,从基金研究到FOF投资中间还是存在着一个很大的距离。 大家讲FOF市场发展前景的时候,都是拿成熟的市场前景来看,美国市场的FOF发展的很好,规模很大,类比一下觉得将来我们的公募行业也许会有大几千亿的市场空间。目标是美好的,但每个从事FOF的人瞄准的是将来美好的前景,但还要知道中国目前的特殊环境。中国FOF的发展环境、瞄准的目标和投资者的需求,与美国市场都是截然不同的。首先我们要考虑这个产品在目前的情况下在中国市场落地你需要面对什么样的客户,刚才几位同仁大概都谈到了,其实大家对于FOF在中国市场的落地已经越来越有清晰的想法了。基本上现在倾向于达成一个共识,是由于我们的基础市场存在过大的波动,造成了这种波动型的收益和投资者的终端需求之间是存在一个落差的,而FOF弥补的是投资者想赚钱,又想控制风险,这个需求目前的产品没有办法去满足。 FOF虽然说前景很光明,但是在中国市场要想收益和风险两者兼顾是一件非常不容易的事情,尤其是在目前我们的市场投资工具非常有限的情况下。FOF怎么能达到降低波动又有收益的目标,大家可能更多的会谈资产配置,但是建信的梁总也提到了,我们真用这个理论来做FOF,会处于一个尴尬的局面,手里的工具能够做配置的余地很小。最后配来配去就是股债两种资产,这是一个非常现实的问题,在我们目前面临市场约束的情况下,客户和终端需求又那么高,这和美国不一样,美国很多FOF是长期的基金,是401K的养老基金,可以拿10年,目前中国无论是机构市场还是个人市场期限都是相对比较短的,对FOF人员的业绩考核周期也是比较短的。在这么短的周期里就有一个难点,FOF必须要控风险,这是大家都意识到的,从中国市场现实出发,投资者提出的第一个需求就是要把原来产品的风险降下来。大家都努力去做这件事情的时候,从风控的角度来说至少都比原来的产品是有改进的,这一点大家都是有信心的,难就难在如何控制风险的情况下你还能提供有吸引力的收益。我跟许多渠道的人去沟通,他们对于FOF最大的担心也在于此。大家做风险控制,做完风险控制之后如果没有收益优势怎么办。中国市场的客户对你提出的就是这么高的要求,既希望控风险,又希望有收益,所以某种程度上中国市场做FOF是前途光明的,因为目标需求非常大,但是眼下的竞争或FOF的投资策略还是比较难做的。真正要把FOF产品做好,应该是前途光明,道路曲折。 要在非常狭小的空间下用有限的工具实现投资者的高目标,这几件事情都凑在一起其实是一个很难的组合。所以这对于从事FOF的人来说,我自己感觉投资还是比较大的。最早博时的魏总也说了,就怕FOF出来一批以后产品没有什么优势,大家对产品的热情就下去了,这可能是每一位从事FOF的投资人员都需要认真思考的问题。 刚才我讲的这些思考都是我在想FOF产品该怎么定位的时候思考的问题,瞄准了未来很好的前景,但是我们必须面临目前特别大的投资的挑战,投资者特别高的投资要求,你怎么去做?我特别赞同博时魏总讲的,我们要瞄着所有的先进可用的投资工具,但是最终一定要把它落实到中国市场中,你必须有创新。在中国市场严格的投资约束和有限的投资工具的选择下,必须通过创新的投资理念、投资体系和投资模型尽可能去满足投资者的要求。这也是从华商的角度我们对FOF的思考,中国市场一定要做创新性的模型,创新性的投资框架,除了大家都讲的B—L,包括风险评价,工具来说大家都是均等的,但是同样的工具很难产生特别强的竞争力。所以,对中国市场来说,特别大的一个难题是在于权益类的市场贡献了最大的收益来源,同时也贡献了最大的风险来源。权益类的市场风险很难通过多资产之间的配置把它完全的控制住,包括用风险评价就会遇到股灾双杀的情况,怎么处理。之前几位都提到了自己在中国市场应用的适应性的思考,过程控制再加上自己的适用性创新。我们对做FOF还比较有信心的原因在于在应对中国市场风险管理上我们有显著的创新,在控制风险和兼顾收益两者上相比目前的产品能够取得非常显著的优势。最后大家比拼的是在控制风险的情况下谁的收益能更多一点,FOF向比可选的其他低成本的产品来说是有一定收益率的,不能跟货币基金比,至少要跟混合基金比收益率,你的风险还低。这是我们未来面对的FOF的市场以及带来的机会,我们整合一系列策略的同时一定要有一个突破点,如何能造出一款比目前的基金更好的产品,风险控制的情况下收益还能保持。这么多聪明人做这件事情,只要我们瞄着投资者的需求去,我们一定会做出更加适合终端客户需求的产品和策略出来。 张晓龙:股票型基金这种高风险资产给我们带来了最主要的收益,但是波动也很大。06年到2016年底,上证综指指数年化的波动率在25%以上,对于大量的投资者来讲,不论是买股票的也好,还是买基金的也好,都是亏损的。有一个统计,现在大概有接近50%的群体投资基金是亏损的,从保值的程度来讲,忽略通货膨胀,大部分投资者买基金都没有达到保值增值的效果。 以股市为例,11年期间指数单日上涨超过5%的大概是13次,跌幅高于负5%的大概有43次。也就是说,给了投资者很多上车的机会,但没有给他们足够的下车的机会,对于投资者来说面临非常高的择时成本,而FOF产品我们公司对它的定位就是中低收益的产品。把股债和可以投资的黄金平衡一下波动,保持稳定的投资收益,给投资者上撤的机会,也给他下撤的机会。在长期来看,即使没有赚到很多,但至少能够实现资产保值。 我们结合了风险评价模型和B—L模型,这种配置模型照抄的话会有水土不服的问题,在风险评价模型方面我们对它进行了中国化的修改。风险评价是静态持有的策略,如果这个资产不好,按照这个模型也是要持有的,在中国择时成本比较高情况下,我引入了很多宏观因子模型,对个人资产先进行量化评价,最终达到风险评价增强策略的效果。我们公司也是报了首批的FOF,这个策略也会在首批的FOF产品中进行应用,目标风险和生命周期的产品我们也在积极的探索中,而且已经有了不少的成果。我们公司在FOF方面的投入成本也是很高的,从去年FOF产品业务开展以来,公司的总经理亲手抓这件事情,无论是研发还是运营都走在了市场比较靠前的位置。FOF的发展情况,从公司的行动以及我们自身的研究、潜在的市场客户来讲,对未来FOF的发展我们还是比较乐观的。 。

16:10

中融基金策略投资部助理总监哈图:
跟郑总一样,我们是在偏中小公司里组建的FOF团队,从上报和准备来讲,难度还是比较大的。借这样一个机会,向各位投资者也好,向关心FOF的人士也好,向大家介绍一下我们公司关于FOF的情况。一年多之前我们公司就成立了策略投资部,专门做FOF的投资,中小公司是比较有灵活的调整的战略方向性的,所以也感谢公司领导对我们的支持。我们团队的七个成员主要都是来自于国内的保险资产管理公司,我们团队的特点是偏重于绝对收益与风险回撤的控制。因为之前基本是相对收益+绝对收益,还有回撤的管控,放在FOF里面,绝对收益的理念运用还是比较成熟的。我们也是第一批申报了产品。从投资者的体验出发,在市场波动大的情况下。梁总(建信基金梁珉)在介绍的时候说了一下美国的市场,我们也是深有感触,国内20年市场波动的程度跟国外100年是差不多的,我们的波动程度比他们还要大。这种情况下,投资者的体验赚的少一点不要紧,关键是回撤要控制得住,我们回撤也是通过一些量化的方式,把市场运行的动力学机制研究的比较清晰来把握风险。同时我们的产品也要结合工具类的产品精选基金,经历了资本市场大幅波动的考验,能够为投资者交上一份满意的答卷。所以未来对于FOF的发展和业绩以及对于整个行业的发展我们还是比较有信心的。

16:08

诺德基金FOF管理部投资总监郑源:
首先谢谢主持人,谢谢金融界给我们这样一个机会跟大家交流和分享一下关于FOF方面的准备情况。我介绍一下我们公司对于FOF产品的准备情况。首先我们觉得FOF本身是一个很典型的系统工程,所以除了研究之外,我们公司在基金指引办法出来之前,整个高管团队就把它定位为诺德基金的战略发展方向。首先在公司方面达成了一致。这是第一个方面。 第二个方面开始组建团队和人员,现在是以公司常务副总牵头成立了FOF部,在这个部门的基础上配套了专门的FOF销售团队,FOF销售团队不仅仅是公募FOF,还包括私募FOF。刚刚梁总和魏总都提到公募的FOF和私募的FOF虽然大类上面是同类性质的产品,但本身产品的设置到产品的投资过程都不太一样。我们成立了专门的销售部门和投研团队去做这件事。 第三,从产品申报的情况来看,目前诺德基金第一批申报了三个产品,这三个产品主要是以资产配置为主。刚刚何总讲到FOF以目标日期、目标风险来进行分类,我们现在主要是为了满足国内市场目前为止大多数的投资者的需求,所以主要是资产配置为主。我们还开发了一些专户产品,我们对FOF产品的定位还是比较合理的,没有完全套用已有的一些比较流行的模型,而是用了我们自己对于FOF的理解,它是一个比较典型的以审慎的风险管控为主的框架,所以面对这些市场风险的时候,我们没有出现亏损的情况,基本上都是围绕着FOF本身的风险管控核心来展开的,所以产品还不错。 我们公司把FOF作为一个系统工程在进行准备,研究方面我待会儿再分享。

16:05

嘉实基金公募FOF产品基金经理王欣:
嘉实在资产配置方面已经有了多年的积累,目前对于公募FOF产品我们有几个方面的准备。首先是大类资产配置模型上,第一批报上来的产品都是以量化配置为主的。在大类资产配置方面,一方面是从海量的数据里挖掘跟宏观经济相关的变量,从而取得更大类资产的长期的观点。从循证金融学的角度上去分析,去找合作的操作时点,在中长期和短期上面解决择时的问题。 在组合构建框架这个层面上,我们也对市场目前主流的几个组合构建准备了成熟的产品方案。比如说灵活配置、风险评价、目标风险,甚至一些优选的策略,未来市场对于特定的风险收益和特定的产品有 需求的话我们随时可以推出。 第三,基金选择。我们对基金经理评价和基金产品的评价是并重的,基金经理的评价方面我们对于有连续长期业绩,并且业绩比较优秀的基金经理构建了一套完整的模型,去分析他们的投资能力。比如说在资产配置能力上,在阿尔法上,在风格和行业选择能力上,我们给每个基金经理都可以做出比较客观权威的评价。对于基金产品我们主要是看它的利益表现,两个方面结合起来,一方面可以寻找业绩表现和风格都比较稳健的产品,另外一方面通过对基金经理客观评价的方式一定程度的规避基金经理频繁更换的问题。 这是我们在研究方面相关的积累。

16:03

圆桌论坛环节更精彩:
主持人:下面进入圆桌论坛的环节,有请金融界网站编辑仇霞主持。 仇霞:各位大家好!非常荣幸今天这场互动环节由我来主持,我自我介绍一下,我是金融界网站基金频道的主编,我叫仇霞。简短的自我介绍一下,我来金融界已经11年了,一直坚持在基金报道的这条战线上。我先介绍一下落座的嘉宾们。在座的都是国内顶级的公募公司FOF方面的负责人和资深的研究员,首先是嘉实基金的王欣总,诺德基金的郑源总,华商基金的江赛春,中融资金的哈图总,泰达宏利的张晓龙,长盛基金的宫正。 今天聊的公募的话题真的是跟我们的天气一样,都是非常热的,落座的嘉宾非常多,可以看出这个话题真的是非常热。会议之前我也整理了很多资料,一个问题问一下大家,大家是首批报FOF产品的公司,从王欣总开始,请您介绍一下目前公司的准备情况,让大家有一个了解。

16:02

圆桌论坛环节更精彩:
嘉宾互动(主持人:金融界网站基金频道主编 仇霞) 话题讨论范围: ●为何机构管理人对公募FOF趋之若鹜 ●工具化投资时代下,FOF投资策略探讨 ●公募FOF 适合什么的投资群体? ●AI 如何应用于公募FOF产品 ●未来大类资产配置方向的选择与建议 参与互动环节嘉宾: 中国金融在线公司智能金融业务总经理何剑波; 华商基金基金投资部副总经理江赛春; 嘉实基金公募FOF产品基金经理王欣; 诺德基金FOF管理部投资总监郑源; 中融基金策略投资部助理总监哈图; 泰达宏利组合基金部研究员张晓龙; 长盛基金FOF业务部研究员宫正。

16:00


圆桌论坛环节更精彩

15:42

济安金信基金评价中心王群航:
最后有一个小小的提醒我们在编书的时候,有一些专业术语要注意一下,我们经常谈到FOF的时候、投资基金的时候大家经常说子基金,我觉得不是很合适。2002年、2003年我们国家在做散型基金的时候,里面所包含的基金我们称它为子基金,那是我们国家最早引进的子基金的概念,但是现在FOF所买的基金是投资标的,所以这本书里我们用的是标的基金这个词。而且证监会对FOF清算和固执的时候,所讲的专业术语也叫标的基金,所以我有一个小小的请求,大家将来在讲FOF投资产品的时候是标的基金,不是子基金,中文的表达也更准确一点。另外我们讲FOF的时候不要再讲基金两个字,因为每一个F代表的就是基金,而是讲公募FOF、私募FOF。

15:40

济安金信基金评价中心王群航:
作为中国专业研究基金时间最长的人,我对中国的公募FOF非常有信心,非常看好。我认为它有这样几个特点: 第一,FOF有一个无与伦比的优点,叫做双重的优中选优。什么叫做双重的优中选优,基金经理是在选好股票、好基金。二是FOF是在选好的基金经理。好的再选好的,将来FOF一定不会差的。 第二,FOF未来的绩效表现是风险与收益的二次平衡。跟最好的基金比,它是不可能做到那么好的,但是我们现在很欣慰的看到,很多基金公司都在谈风控,所以风险和收益的二次平衡,将来最差的它肯定不会有。所以将来它的业绩应该是属于中等偏上的水平。如果能做到这样一个水平,涨能跟着涨,跌能把风险控制住,FOF将来会被广大投资者慢慢的接受。 第三,FOF重要的意义在于促进整个行业的规范和发展。今天很高兴的看到行业的调研已经开展起来了,这其实就是相互研究、相互判断、相互促进的过程,也是相互发现问题和自我检讨的过程,这样才能促进行业发展,哪些事情我们做好了,哪些事情没有做好,没有做好的现在要隐瞒,将来就不需要再隐瞒了,因为我把它做好了。 第四,FOF还有一个重大的意义。现在有120多家公司,发展集中度很高,前面几家大公司占有很大的市场份额,但是现在很多新公司、小公司发展很困难,这个时候FOF有一个好处,让大家站在了同一起跑线上。FOF对所有的公司都是一样的,因为对大家来说都是新的,所以无论新公司、老公司,小公司、大公司,大家都是站在同一起跑线上,所以它未来有可能会改变行业发展的格局。

15:35

济安金信基金评价中心王群航:
刚才大家谈到了对资产的配置,谈到了对基金经理的跟踪,但是我想谈一点,我们研究基金的时候大家对产品盯的到底怎么样。按照梁总的说法,可能做梦更适合一点。我们在对FOF做研究的时候,我盯的是哪个方向,资产配置要盯,基金经理要盯,这些都是必须要有的,但是还有一个方面,我有一个建议供大家参考,大家是不是盯产品本身。产品本身是什么?这个产品按照它的设计它是干什么的,做的时候到底是怎么做的,有没有遵守基金契约,我个人有一个指标叫做契约遵守度。 举两个例子,一个是华夏大盘,华夏大盘的运作到底有没有遵守基金契约。无论是过去辉煌的时候,还是现在比较低调的时候,到底有没有遵守基金契约,我相信很多人都会讲华夏大盘违规了,因为大家对于大盘股的理解有自己先入为主的概念。到底什么是大盘股,大家可以看一下基金契约,什么是大盘股?不同的基金公司、不同的基金产品对大盘股的定义是不一样的,有的是用总市值,有的是用流通市值,有的是用二级行业分类、三级行业分类里面的总市值或者流通市值,所以对于大盘股的理解不一样,而华夏大盘对于大盘股的概念最早产品设计的时候是新华富时A200指数的成分,而且新华富时也个公司出去之后修改契约,对大盘股的定义是总市值在100意义上,大家去算一下,总市值在100意义上有多少。我们考察一个基金经理,他在投资的时候,考察他的业绩和风格,但是很重要的一点是他对契约的遵守。如果我们抓住了契约遵守度这个概念,可能对产品的把握和对基金经理的把握会更好一点。 第二个例子,我之前写过四本书,都是每一年出一本,我记得是2013年的一本。当时上海有一个基金经理,年度业绩在前三名,我必须把他写到我的书里面,要对他的业绩做剖析。这个基金经理过去一年资产配置60%到80%做的是房地产股票,而他的产品名称叫中小盘精选,而且他的业绩基准是偏向中盘和小盘各40%。大家看一看各个中小盘,房地产是不是占到60%到80%的份额,没有的,这说明他完全偏离了基准,这样的业绩我们是不是要跟踪。而且我在书里面谢了,这个基金经理对中国房地产下一年还是很看好的,下一年中国房地产市场走好这个基金业绩好,如果下一年中国房地产市场不好这个基金业绩肯定不好,因为他对下一年的预测都在这个地方。所以我写完之后,到了第二年这个基金经理就走了,为什么?业绩垫底。

15:30

济安金信基金评价中心王群航:
我讲以下几个方面的问题。 我前段时间出了一本书,名字叫《私募证券FOF——大资管时代下的基金中基金》,这本书是跟中国基金业协会原秘书长,现在在光大资本贾红波一起编的书。这本书是我们国家第一本正正规规关于FOF方面的普及教材,这本书的编写初衷就是为了促进整个中国FOF事业的发展。 在编写这本书的时候大家可能会想为什么主标题是私募证券FOF,副标题是大资管时代下的基金中基金。去年4月份我们讨论开始编写这本书,今年2月份开始销售。去年在编这本书的时候,证监会正好说了公募FOF要放行,但那个时候我们国内只有私募FOF。这是第一。第二,国内的私募FOF我们看了一圈证券FOF是主流,所以书的初步定位是私募证券FOF,未来中国证券市场FOF的分类如果分为公募FOF和私募FOF的话,公募FOF未来是主流,公募FOF主流中的主流是做证券FOF。所以这本书无论是对公募,还是对私募,都有用的。 第二,介绍一下我所在的公司,为什么很荣幸和贾秘书长一起编这本书,我自己可以很自豪的说,中国研究基金的时间我是最长的。1998年我们国家有了规范的开放式基金,谁开始做这方面的文章?我。2000年受第一任证监会主席的委托我们成立了最早基金评价中心,我们成立了中国银河证券基金评价中心。中国有句话叫剩者为王,剩下一个我姓王的。中国的公募基金评价有10块牌照,我们济安金信是其中一块牌照,为什么有这个牌照?2007年上一轮牛市行情爆发的时候,整个中国市场上对基金评价这一块做的比较杂、比较乱,这个时候就想到规范,怎么做?就给基金评价进行管理,发牌照、发资格,怎么样管理?当时我参与起草了相关的管理办法,2001年颁发了10块牌照,我们济安金信也有一块牌照,所以我们一直在做基金研究方面的事情。 6月底我是第一个喊停FOF的,我说这个时候如果再推FOF好像时机不成熟,为什么?因为那个时候我看到了我们市场上有些机构在宣传FOF,他所讲的一些话,讲的一些观点很不适合。在一篇文章里我能写出四篇文章来反问,你怎么能这样解释FOF。今天听了魏总、梁总讲了这么多,今天对FOF的理解至少比之前又有了进一步的理解,我更加有信心了。

15:30


济安金信基金评价中心王群航

15:23

中国金融在线公司智能金融业务总经理何剑波:
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!

15:21

中国金融在线公司智能金融业务总经理何剑波:
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22015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。

15:19

中国金融在线公司智能金融业务总经理何剑波:
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。

15:17

中国金融在线公司智能金融业务总经理何剑波:
等到22015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。

15:13

中国金融在线公司智能金融业务总经理何剑波:
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。

15:10

中国金融在线公司智能金融业务总经理何剑波:
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。

15:08

中国金融在线公司智能金融业务总经理何剑波:
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这种基金,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,从高风险降低的低风险,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。

15:04

中国金融在线公司智能金融业务总经理何剑波:
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。

15:02

中国金融在线公司智能金融业务总经理何剑波:
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。

15:01


公募FOF研讨会现场图

15:00


中国金融在线公司智能金融业务总经理何剑波

14:55

建信基金梁珉:
一点感想:FOF真的需要全行业同仁一起努力才会更好。我觉得同仁之间不是竞争关系,而是一定要把客户群维护起来,一定要用新的理念灌输给投资者,让他们抛弃一些原有的投资理念,更信任我们做FOF。所以真的是行业同仁大家一起努力,不是竞争关系,我们一起把这个行业做的更好。 新的技术一直对我影响很大,人工智能技术就像远远驶来的火车,看似很慢,但是在你面前已经一驶而过。所以新的技术与手段,不但让投资优秀,更重要的是让客户体验更真实。 我是一个小学生,希望用我一点点的热爱,让这么热的FOF有更加多的原动力和更加多的能量变得更好。谢谢大家!

14:52

建信基金梁珉:
最后讲一下我们是谁?我们是建信基金资产配置及量化投资部,我们从2011年开始组队,我让大家每人写一个关键词,组成了一个“人“,我比较喜欢诗和远方。目前为止部门团队已经有17个人,覆盖了FOF、量化对冲、CTA、期权、人工智能,几乎所有热点领域我们都做了,不但做了,还真实参与了。有一帮人在做所有的量化领域,包括FOF领域的研究,FOF团队是最大的,一共有7个人, 上面三个是FOF团队的负责人,王锐是在美国真实的管理了5年养老金的资深人士同志。还有做期权、量化对冲的同事,所以我们团队是一个大的平台。我们的团队管理磨合了6年的时间,核心团队没有流失,只在增人,没有减人,大家热情度很高,创造了很多有意思的事情。 我们也做了一些人工智能的东西,例如热点提示、风险提示、模式识别、知识图谱。蚂蚁财富的公众号也有我们自己做的热点搜索的东西。我们用HMM模型做的应用,它是一个语音识别的模型,比如我跟夏总打个招呼,夏总99%的概率不会说“滚”,肯定说小梁,你好。我们通过一些预测的方式,通过历史数据加量的学习,我们可以对市场的趋势做一个判断,他们拿出来的结果是原来用财务指标、用别的数据做出来的不一样的结果。公募的FOF也是我们团队会运作的,也请大家关注我们。

14:50


建信基金资产配置及量化投资部总经理梁珉

14:50

建信基金梁珉:
仔细的分析现状,其实比预测未来更重要,尤其在资产配置上。我用了那么多模型,都是预测未来的,我们都能做的很好,所有的模型,无论是B—L,无论是M—V,但是我们忘了一件事情,没有仔细的研究现状。现状如果出现了极值的情况下,我们用量化的方法能够看的非常非常的清楚。关注泡沫,它并不是线性的,而是惯性的。所以我们必须有一些极值的模型去关注这些资产的泡沫,因为极值点都会出现的很明显,一定要做好现状研究,才能在极端情况下,及时防范风险。 中国市场不择时,如果说沪深300指数 10%算一个波段的话,过去的几年时间里10%出现了20多次突破,平均上涨幅度达到40%。高不高?高,但持续时间是87天。对比美国股市,标普出现的次数少,但持续的时间是256天,为什么中国股市那么多人参与,因为刺激,一个波段加+一个波段,但如果你不配合这些波段,市场就会把你忘了,所以你要用一些投资的方法跟上这些小趋势,要不然就昙花一现。 另外是注意比价关系。如果是相关性比较强的资产,轻易不能丢掉任何一个资产,但是可以调整权重,看它们之间的比价,哪个便宜,哪个贵,做一些波段的调整。

14:45

建信基金梁珉:
另外一块是资产配置。资产配置对于做量化的,学数学的人而言,第一堂课老师来就讲的是资产配置。我原来在做投资的时候,对我而言就是一道数学题,再复杂的BR模型,去优化各种各样的参数,就是解的数学题,做优化有什么难的,后来市场教育了我们。马克吐温说过如果一个人手里拿着把锤子,他看什么都是钉子,我的量化模型就是那把锤子,砸多了之后看到什么都想去砸一砸,但其实真的错了。为什么?因为惯性的思维,资产配置这件事本身就是一个艺术的事。 另外我们现在做资产配置有那么容易吗?有什么障碍吗?FOF一个最大的亮点就是做资产配置,但实际上我们在做资产配置中遇到了很多现实的难题。马克维茨说过一句话,把鸡蛋放在最合理的篮子里,就是我们说的MV模型。为什么会分散?因为所有资产的相关性很低,所以在真实的情况下我们很难做一个所谓的模型的组合。绕来绕去又绕到中国市场里一个永恒不灭的话题,股与债的游戏。

14:45

建信基金梁珉:
去年或前年做完这些筛选的时候,所有的逻辑落实到实际都是一个代码,我们可以做到让他每天凌晨两点钟去运算,早晨五点十五分给我一个运算,告诉我选出了什么基金。但当有一天我坐在办公室,我意识到当我没有见过这个人,没有说过一句话,就给他定了一个标签,定量的判断了这个人怎么怎么样,是非常可怕的。人是社会关系中一个复杂的关系体,只有通过交流,才能更加了解每位基金经理的投资风格。 我们团队辛勤的调研了无数的基金经理,因为数学模型都是线性的,我们必须打破线性的东西,而调研给了我们更多元的感受和更多元的体验,这个人是什么样的。另外,通过量化的方法有一些bug我需要跟这个人确认。从去年开始,我们调研了很多股票型基金经理和债券型基金经理,难不难?不难。我开始觉得特别难。同作为基金公司,大家可能觉得同业的调研有些突兀,但实践下来我觉得这个行业还是相亲相爱的,整体来说大家还是非常配合和支持。我们的量化和调研一定要有一个对接,每个基金经理我们都会有一个量化的报告,会自动生成一个东西,分析他的能力,分析他各个时间段的变化,他的风格的稳定性,够不够?不够,会有其他的人从另外的维度看看他,比如说在金融界上是不是发过言,是不是有一些言论,是不是说过一些什么话,我们再通过一些人去做一些定性的调研。然后两个团队会碰一下,才能形成对这个人更深入的了解。最后形成一个调研报告,这个调研报告会说一下调研中的感受,也许是电话的,也许是面对面的。

14:41

建信基金梁珉:
量化统计的思路都是一样的,只要会编程,只要会用API接口,都能做到。那什么是最重要的?组队。是不是把C罗、梅西全部组合在一起就是一个好球队,当然不是了。确实有疯狂的人,尼克斯有位总经理做了一件疯狂的事,他把所有能得分的人组在一起,把他认为好的人放在一起组成了尼克斯队。结果03年输到全联盟倒数第三。FOF也一样,未来我们做FOF的时候,重要的是怎么把队组好,怎么样让团队更有效。 我一定会在我的组合里加这么一个小团队,我们叫等风来。如果是运动员的话,他一直表现很好,但是在某一些环境下,他的表现在短期内不是很好,我们还要不要他?当然要了。我们会找一些基金经理,他其实很稳定,在不利于他的市场环境下也微微含有阿尔法,我们也不会立刻“抛弃”他,因为中国的市场往往是翻转的,我们等风来。就像巴菲特一样,在价值低估的时候我先买进去,这就是我们的组队策略。

14:38

建信基金梁珉:
中国到现在为止存在的股票基金经理有1680多位,每一个基金经理是一定有标签、一定有能力的,因为一个基金经理就像一个运动员一样,总有能体现他能力的地方。就像梅西,他是毋庸置疑的最优秀的足球运动员之一,为什么?他所有的能力都是无死角的,无论是射门,还是传球,还是过人,这就是一个人的能力,一个运动员的猛烈。对我而言我需要知道基金经理的能力,无论在哪个时期,都能看到他的成长之处。对梅西而言,他所取得的成就是过去那么多场比赛积累下来的成果,但是对于基金经理而言,那条细细的净值曲线就是你经历的风雨,你经历的风格的变化,你自己所留下来的最后的财富宝藏。如果用数学,用量化,怎么去透视他?很简单,我们都学过回归,我们可以用不同的方法来做回归,不论是偏成长股,还是是偏小蓝股的,只要给我一个净值序列,我就能看到到底他哪方面强。 我们在筛选时也有别的要求,比如经历过风雨,有一些历史经验,同时还得风格稳定。如果你的风格稳定,你是前锋,你就必须要进球多,而且要远超过同行的进球,所以我们会考核他的超额收益率。这就是从西医的角度来说有数据、有模型、有办法去拆解基金经理的能力。最后会形成一个标签,我会把我们仔细对接的股票型基金经理贴上标签,无论你是踢前锋的,还是踢后卫的,还是比较均衡的,甚至是飘忽的,我们都会拆分出来。另外我们还要看他的分析能力强不强,比如说看一个主动基金经理会,会看他的选股能力。

14:35

建信基金梁珉:
有两件大家能体验到抽象的概念,一个是选股票,一个是在北京摇号。有多少数量我们都能用数据去解释,刚才魏总说的很关键,我们面对的是市场,基金经理难免出现跳槽、挂单等现象。这些变化让基金筛选变得尤其的复杂。 在复杂的环境中,我们应该怎么做?就是以人为本。漂亮业绩的背后,创业的背后,战胜市场的背后,就是基金经理,无论是跳槽还是更换管理产品,只要你不离开这个行业,我就要追踪到你。这一点就是一个西医能够做到的,我们需要一点点工匠精神,需要把一个基金经理的净值对接起来。一个基金经理在不同的公司做过,管过不同的基金,怎么还原到真实的状态?需要一点点工匠精神,把他对接起来。我们经过很仔细的对接,仔细拼接了379只股基经理,244只债基经理,根据他们的历史数据,进行了深入的研究。

14:33

建信基金梁珉:
先讲一个故事,我入行12年,也是老员工了。第一天去基金公司的时候,我的领导把我叫到跟前,说小梁近前来,过去说领导什么事,领导问了我一个问题,说“你骄傲吗?“我说我挺骄傲的,不容易,那么多人面试,把我选进来了,我真的挺骄傲的。领导说,错,你应该骄傲,但骄傲什么?我们在做一件很伟大的事情,我们在帮老百姓选股票。因为市场上有那么多股票,我们能帮他们选择好的股票,你应该骄傲这个。 刚才也有人说,我现在依然很骄傲,为什么?我现在有一个能力帮助老百姓在这么多基金里做筛选。说实话我入行十多年,我从来没有在过去的时候想到公募基金的数量会有一天超过股票。因为多少年来,每个公司发行基金的数量都非常有限,但现在可以看到现在明显这根线已经远远超过股票了。所以,我很骄傲能够帮助客户选基金,我们的目标很简单,就是要选择最牛的最好的。无论是90后还是老爷爷,都希望4000多支基金里我们选到最好的,对普通投资者而言是个小概率事件,但我希望我能够为他们做的更多。 。

14:30

建信基金资产配置及量化投资部总经理梁珉:
魏总是老前辈了,我们也是看着魏总的报告成长起来的。 在FOF团队中,我也把自己看作是一名学生,我更愿意以学生的心态来面对这件事情。 今天跟大家分享的有四个部分,第一是基金筛选。这是一般人都会想到的命题。第二是资产配置,刚才魏总讲了很多很精彩的资产配置,我们确实也做了很多资产配置的研究,讲一讲我们的心得。第三,刚才魏总也讲了团队特别重要,我们是谁,我们有什么特点,是怎么样的。第四,FOF这件事情,像今天的天气一样热,每个人都被照耀的很足,那我的感想是什么,也跟大家做一个分享。

14:30


建信基金资产配置及量化投资部总经理梁珉

14:25

博时基金魏凤春:
在FOF的管理中,风险管理是特别重要的。我们现在的FOF管理是三级管理,事前、事中和事后。事前尽可能把投资规则机械化、流程化,风险的控制纪律是第一位的,特别是在初期,收益率还不太高的时候。事中监控,看人的变化和服务的变化,需要在法规和流程允许的范围内汇报投资思路,包括真实的数据及与服务对接。 博时强调以绝对收益为目的,通过团队管理、多元配置、风险优化和专业服务四位一体的获取系统性收益的模式。我们部门成立了一年,我们拜访过很多客户,赚取了一些口碑,所以我认为FOF真是拉开了投资革命,它克服了原有的单一的资产配置、相对收益考核指标、不注重风险与回撤控制等投资弊端,虽然克服了弊端,但对于FOF的实际效果还需等时间进一步验证,现在来看至少比原有的投资模式会好一些。希望通过我们的努力把新兴的FOF做大。谢谢大家!

14:22

博时基金魏凤春:
被动基金的选择我们是根据三个标准,一是跟踪能力,二是流动性,三是交易成本。原来我管公募基金是在全球投的,就是ETF,到现在为止也没有发现流动性的问题。未来很多公募基金是发展被动的基金,主动管理在减少,这是未来主要的配置标的。 另外,ETF基金投资风格的稳定性,在FOF的初期主动管理特别重要,但是要慎之又慎,要我们花很多的精力去调研,这需要强大的人力物力支持,这方面大基金会有相对优势。 MOM与FOF的适用性,现在很多主动管理做的是MOM。光靠基金经理把事情看明白是不可能的事情,还要靠高科技。我们引入了大数据,和通联数据合作,通过调研和大数据,保证我们配置的标的能够符合要求。

14:20

博时基金魏凤春:
重要的是基金怎么用的问题。在我们的逻辑下FOF就是个配置标的,怎么用它?博时把FOF分为三类,第一类是指数基金、ETF等被动投资基金;第二类是公募的主动管理型基金;第三类是私募基金。 为什么选择ETF基金?主要是ETF配置效率比较高且特别适合宏观策略。我是做宏观策略出身的,我肯定找一个最适合我的,比如我看好创业板反弹,我买ETF基金就好了。我看好大盘,直接买沪深300就OK。最后,ETF费用比较低,免印花税,交易特别方便。这是ETF在投资过程中比较好的点,与投资是直接挂钩的。

14:18

博时基金魏凤春:
之前,以清华大学数学博士为代表的说风险评测好,另外以科大为代表的说B—L好,后来B—L胜利了,因为他干的时间长,风控做的好,清华大学来了2、3年的博士没有做风控。我们是要做配置,但是现在看来风险策略更重要的是通过B—L模型控制风险,现在中国还没有到通过模型来自由发挥的时代。我们做过很多实践,最后发现中国的投资一定是中西医结合的。 风险策略中大家陆续的引进海外的模型,比如多策略的风险因子动态系统。大部分公司用的都是这个系统,我们对其进行了改造、吸收之后做出中国特色因地制宜的改造,我相信过两年以后中国公募基金一定会出来特色的FOF模型。

14:15

博时基金魏凤春:
最后配置和择时怎么做?博时FOF团队每天都会盯着组合波动指标,每个公司做配置都不一样,就像一个球队一样每个球队的打法是不一样的,11个人怎么配,前锋、中锋、守门员怎么配置也是不一样的。我们基本更多的关注点是贝塔收益,通过基本面来确定,我们把它做了一个优化。在配置中强调两块,一个是收益的策略,一个是风险策略。大家在工作中风险是第一位的,根据风险控制来做,策略属于第二位的。工作中是这样的,真正讲起来,策略怎么做,发现从国外引进的很多很有效的投资策略在中国可能会“水土不服”。在这种情况下,我们自己开发了一套模型,叫三级贝塔模型。第一级是大类资产配置,第二级叫行业贝塔,第三级叫主题贝塔。

14:10

博时基金魏凤春:
既然是团队管理,个人英雄主义要弱化。我们不仅要注重基础研究工作,还要有服务意识,要主动了解客户需求,并及时沟通。我了解国内做FOF的有几个团队,一是量化出身的,二是产品部出来的,三是风险管理部出来的,另一部分是宏观策略部出来的。我们去年重组了,宏观策略部以我为主,加入了风险管理部的人,过程中我认为做FOF单纯的量化是不够的,单纯的宏观也是不够的,所以要中西医结合。我们团队12个人,有8个有量化背景,复合型的。强调老中医的作用,也要强调基本面,主动管理为主,量化为辅。现在是团队管理,那么团队长怎么来发挥大家的积极性,我们也在探讨。。

14:05

博时基金魏凤春:
第二,单一的基金经理在FOF时代是不能实现的。你既是基金经理,同时还需要进行投后管理,因为投研销一体化是得现在基金经理的要求,基金经理是代表团队进行管理,而非个人把团队所有的投资决策都做了。 现在大部分公募主要看中相对收益,公募FOF还没出来,公募FOF出来之后还是以排名为目的的,我认为意义不大,最后还是要看绝对收益。绝对收益和相对收益我认为是未来FOF,甚至公募基金革命性的变化。因为大家都认为在一个什么前提下的排名是更好的,我认为未来以绝对收益进行排名是最好的。 过程中你要获得收益,获得什么样的收益?你是获得阿尔法,还是贝塔。博时FOF团队主要看中贝塔收益,覆盖全资产,强调基本的驱动,追求配置择时、风险控制三者平衡的贝塔收益。

14:00

博时基金魏凤春:
在这种背景下,投资应该从单一性的收益转向系统性的收益,现在需要通过资产配置强调风险和收益获取系统性的收益,尤其是对资金量比较大的高净值客户或者机构客户来说。 我们提供的是全天候的策略,希望通过FOF为代表的投资革命解决很多问题。投资革命要求,第一是人的管理。从原来单一的基金经理到现在的需要一个团队进行多元资产管理,团队的配合尤为重要;因为多元资产,一个人所有都懂,好像违背了人的常识,所以需要一个团队。第二,选择基金的时候要求配置不同的基金。第三是择时。做FOF与管理单只基金不同,如果不择时想实现高收益是比较困难的事情。第四是,器,是实现FOF的全天候的工具。公募是服务于广大投资者的,用不好会出大的问题,所以要谨慎。 接下来,谈谈人。我个人认为FOF的出现需要团队,我们出去谈客户都说我们是团队管理、团队决策,为什么?多元资产,一个人进行管理几乎是不可能的事情,需要团队作战。打个形象的比喻,原来投资是农业时代,现在是工业化时代的全天候、流程化的操作,就像屠宰场一样,原来一个人可以杀一头猪,现在要十几个人杀一头猪,为什么?农业时代转向工业化时代。

13:50

博时基金魏凤春:
我原来在中信建投做投资,6年前去了博时,我虽然做的是宏观策略的研究,但更多解决的是配置问题。这几年每年单一资产的大幅波动无法满足客户的要求,现在更讲究风险和收益的平衡,在讲究风险和收益的平衡的情况下,单一的择时很难做到,客户的资产量在增加,虽然对风险的承受力增加了,但是损失也相应增加。 为什么FOF出现?过去几年的投资倾向于单一的投资,而现在因为产业的问题需要实现多元资产分散配置。

13:40

博时基金魏凤春:
各位下午好!公募基金19年,博时7.13过生日,在这个时间点上,过来交流一下FOF,其实中国的公募基金到了一个需要变革的时期,我认为FOF有了各位的参与会开启一个新的时代。 我在这里谈一下我们这几年FOF的实践和发展问题。 我的发言题目是多元时代的投资模式。简单来说FOF就是一个基金的投资工具,既然是投资工具我们得会用,现在大家都在说FOF,我也将自己的一些想法与大家分享一下。 第一,多元时代。 第二,实现投资的目标需要几个条件:团队作战的人和管理方式要变化。所谓的地与天就是配置和择时,这是做FOF的前提。 第三,器。FOF是基金,怎么用?最后是博时的实践。

13:40


图为博时基金多元资产管理部总经理魏凤春

13:30

巫云峰:互联网基金2.0正在到来 FOF解决用户选基痛点
基金业协会会长洪磊在3月份的一次发言中说到截止到2016年年底,公募基金的规模达到9.16万亿,而基金的数量已经有3867支。据金融界旗下的巨灵数据公司的数据显示,截止到今年6月底,公募基金数量超过了4000支,这个已经高于目前3000出头的沪深上市公司的数量。面对这样一个庞大的可选择的对象,绝大多数互联网基金平台都并没有给基金投资者提供专业的服务。有的平台采用上一年的基金排名来为投资者做引导,实际上不止一次的出现了之前的头一年的前三名在第二年出现在后三名的尴尬局面,也有的平台推出指数型的基金,让大家被动投资。其实我们也能看得到,自2015年股市见底以来我们的指数本身也出现了分化,上证50到现在为止基本上收复了2015年牛市的半壁江山,但是创业板创出了2015年见顶以来的新低,前期的低点已经达到1700多点。所以怎么样选择标的是关键。还有的平台推出各种主题基金,军工、国企改革、消费升级等等,但是主题类基金其实对于择时的要求会更高。凡此种种,都让互联网基金的2.0时代呼之欲出,在这个时代便捷的通道和低廉的成本已经成为标配,而如何帮助基金投资者在海量的标的中进行选择和配置,才是真正的王道,这也是公募基金FOF应运而生的时代背景。 作为首批基金销售牌照的拥有者,秉承让投资更简单的理念,金融界网站走在了互联网基金2.0时代的前沿。我们依托于专业的编辑团队,每天对于众多的基金以及其操作风格进行跟踪分析,同时还有中美两国金融工程专家组成的智能金融团队,凭借全面领先的公募基金评价体系,加上大数据和人工智能的助力,金融界智能投顾在2017年正式对外推出之后表现良好,截止6月底平均收益率达到6.07%,最大回撤1.02%,超越上证综指3个百分点,位居各个智能投顾产品的首位。 展望未来互联网基金的2.0时代才刚刚开始,基金行业的FOF时代也才拉开帷幕,如何在跌宕起伏的市场波动中为投资者创造安全持续的回报,必将成为行业竞争的核心。金融界愿与众多的基金公司同仁一道,让投资更简单。最后预祝本次研讨会圆满成功。谢谢![详情]

13:30

巫云峰:
巫云峰:各位大家下午好!我是金融界网站的巫云峰,今天非常高兴能够有这么多的机构大家坐在一起讨论基金投资的未来——FOF。首先请允许我简单的介绍一下金融界网站。金融界网站成立于1999年,2004年登陆美国纳斯达克市场,到现在为止是国内唯一一家在美国上市的财经类垂直平台。金融界网站成立至今一直努力为投资者提供专业的资讯、交易等多种服务,我们现在年独立访客有1.69亿,每天流量的峰值达到700到800万,未来我们还将继续在垂直投资的方向上为投资者服务。 今天金融界网站联手36家基金公司推出“智领未来.FOF开启基金投资的新时代研讨会”,这是顺应趋势之举。经过数十年的改革开放和中国经济的高速发展,中国人民已经拥有了庞大的财富,2015年瑞信的全球财富报告显示,中国的中产阶级的数量已经达到了1.09亿,所谓的中产阶级就是家庭的净资产在5万到50万美金之间的人群,1.09亿这个数量位居全球第一。2016年瑞信新的全球财富报告进一步显示,尽管中国经济现在有振荡调整趋势,但是在未来5年中国的家庭财富将以每年9.2%左右的增速继续向前发展,2021年将会达到36万亿美元。并且在未来5年中国的百万富翁的数量,也就是净资产超过百万美金的人群数量也会有73%的增长。也就是说,从现在的159万会增长到275万,这样的中产人群加上百万富翁的人群都是我们投资的主力人群。 庞大的人群和巨大的财富更需要安全有效的理财方式,多年来股票和基金一直都是中国投资者最为主要的选择,截止到上周末7月7号中证数据显示中国股市的投资者数量达到了1.27亿,其中有99.7%都是个人投资者,差不多有1.2665亿。但是相比于中国股市巨幅的波动,中国的公募基金,特别是开放式基金自成立以来,为投资者交出了满意的答卷,至2016年末偏股型基金按年化收益率平均达到了16.52%,超出同期上证综指平均涨幅8.77个百分点,超出现行三年期定期银行存款基准利率5.3个百分点。截止到2015年年末公募基金累计向投资人分红达到1.28万亿,为长期信任公募基金的投资者创造了可观的回报。截止到2016年年底公募基金个人有效账户数达到2亿户,这个数字也超过了刚才我们看到1.27亿的股市的投资者的数量,这也体现出公募基金在中国投资者中拥有更广泛的影响和号召。而当基金遭遇互联网之后,更是带来了奇妙的化学反应,在产品创新层面,以余额宝为代表的产品横空出世,缔造了天弘这样规模超过8400亿的王牌基金公司,在销售渠道方面也带来了剧变,首批基金牌照公布的时候基金销售的分布银行渠道占到60%,基金直销占到30%,券商占到8%,剩下的才是其他三方的机构。基金牌照颁布之后到现在,目前互联网三方平台基金销售的份额占到1/3,而传统的银行渠道的销量从之前的60%下降到现在的1/3,剩下的才是基金直销、券商加起来占到的1/3。 随着互联网,特别是移动互联网的高速发展,以及基金投资者教育的普及,我们相信通过互联网购买基金这样的方式必将会进一步的得到提升。金融界从互联网基金出现开始到现在,我们称之为互联网基金的1.0时代,这个1.0时代解决的是基金投资者们一个非常重要的痛点,那就是交易效率。以前的基金投资者他们面对的是基金的交易成本高,赎回的时间长,在不同的基金之间切换困难的局面,但是互联网基金1.0时代的出现,极大程度解决了这个痛点,所以也让互联网基金的三方平台得以高速的成长。但是如同所有的投资一样,基金投资还有另外一个痛点并没有得到有效的解决,那就是如何选择。这个选择有两层含义,一方面是标的的选择,另外一方面是时间的选择。

13:30


图为金融界总编辑巫云峰

13:30

巫云峰:互联网基金2.0正在到来 FOF解决用户选基痛点
金融界网站总编辑巫云峰做致辞。巫云峰表示,在公募FOF即将诞生之际,金融界网站联手36家基金公司推出“智领未来FOF开启基金投资的新时代研讨会”,这是顺应趋势之举。展望未来互联网基金的2.0时代才刚刚开始,基金行业的FOF时代也才拉开帷幕,如何在跌宕起伏的市场波动中为投资者创造安全持续的回报,必将成为行业竞争的核心。[详情]

13:30

金融界“智领未来·FOF开启基金投资新时代”研讨会开幕
主持人:尊敬的女士们、先生们,欢迎大家来到由金融界主办的智领未来FOF开启基金投资新时代的研讨会,我是一名基金的编辑,不是主持人,所以一紧张恐怕会忘词。 现在市场期盼已久的FOF即将推出,金融界有请了36家机构的大咖和大家一起讨论一下今年19岁的公募基金应该如何在资本的新蓝海时代抓住机遇。在座的很多都是FOF行业里的先行者和大咖,今天非常高兴有请到大家,希望大家可以有非常好的碰撞,获得很多一手的信息。 首先请允许我介绍一下今天的到会嘉宾,他们是: 金融界副总裁夏日先生 金融界网站总编辑巫云峰先生 中国金融在线智能金融总经理何剑波先生 博时基金多元资产管理部总经理魏凤春先生 建信基金资产配置及量化投资部总经理梁珉先生 华商基金基金投资部副总经理江赛春先生 长盛基金FOF业务部研究员宫正先生 中融基金策略投资部助理总监哈图先生 泰达宏利组合基金部研究员张晓龙先生 嘉实基金公募FOF产品基金经理王欣先生 诺德基金FOF管理部投资总监郑源先生 还有金融界网站的副总编辑胡雯女士以及金融界网站的副总编辑刘宝强先生。今天到现场远远不止这些,还有来自嘉实基金、久泰基金等36家机构的朋友们,让我们掌声欢迎他们的到来。 下面是非常精彩的主题演讲阶段和圆桌讨论阶段,主题演讲之前隆重的有请金融界网站的总编巫云峰先生致辞。

13:30

金融界基金频道官方:
很快就要开始了!