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　　市场波动起伏，投资者该如何做好资产配置？产品层出不穷，怎样才能将产品创新转化为投资者的获得感？单一资产难以抵御周期风浪，多元配置又该如何破局前行？ 4月28日，在兴证全球基金、腾讯新闻、财联社主办的2026兴全投资人大会上，睿远基金总经理饶刚，景林资产合伙人、基金经理蒋彤，蒙玺投资创始人、总经理李骧，兴证全球基金多元资产配置部副总监宋华，兴业证券研究院金融工程首席分析师郑兆磊，围绕上述话题展开了讨论，以下为该圆桌讨论的精彩内容。

　　刘鹏（主持人）：感谢各位嘉宾，我是来自腾讯财经的刘鹏，非常高兴一年一度再次相会。本次圆桌主题为“多资产多策略的繁荣，投资者的获得”。过去几年大家都有一个感受，市场不缺机会，缺的是能拿得住的机会，产品不缺创新，缺的是投资者真正有获得感的产品。在黑天鹅频出的宏观背景下，单一资产、单一风格在不少时候都像坐过山车，上去的时候很激动，下来很清醒。多资产、多策略之所以这两年越来越受重视，其实背后反映的是整个财富管理行业的变化，大家不再问我今年能不能冲得更高，而是更关注能不能走得更稳更久，期待五位嘉宾在今天的分享中找到答案。

　　首先第一个问题交给饶总。饶总，您有超过20年的固收投资经验，当下低利率下的环境会给固收+产品带来很大的发展机遇，但A股的高波动仍然会是这类产品的挑战，您怎么看？

　　饶刚：自去年下半年起，固收+市场迎来蓬勃发展。当前货币基金收益率约1%，理财产品收益率回落至2%左右，借助固收+增厚收益的趋势仍将延续。从全球资本市场百年历史来看，长期股票收益率基本上都高于债券，即便历经冲突、金融危机等依旧成立。因此，通过有效的权益或者多资产适当增强债券部分的收益，是长期可行的投资策略。

　　A 股市场高波动率是影响固收+产品运作的关键因素，我们对此也在逐步探索和学习之中，在此分享几点个人体会。

　　其一，固收+管理需立足整体组合视角。公募固收+主要分为两种管理模式：一是统一管理，依托研究团队开展个股甄选与资产配置；二是股债双基金经理，股票、债券分别由不同基金经理管理后再整合运作。过往实践中两种模式均有尝试，相较之下我更偏向统一管理。分开管理虽然阶段性收益可能亮眼，但波动往往更大。因为客观来说，股票基金经理更容易从增长、收益的角度找机会，而固收+投资很多时候要求从风险的基础去思考问题。

　　固收+组合涵盖股票、可转债、债券、FOF及大宗商品等多元资产，各类资产并不是单一呈现的。面对通胀、增长、流动性等宏观因子，不同资产的反应幅度与方向存在差异。如果在某些阶段各类资产中出现了负相关关系，这样合理配置的组合对于平抑组合波动是非常有帮助的。同时，固收+组合的管理需基于风险视角开展组合再平衡，这也是定性和定量相结合的结果。

　　其二，对于固收+组合中股票部分的管理，从这些年的投资实践来看，价值投资是更适合进行固收+产品中股票部分管理的投资方式。在股票投资中一直坚持用价值投资基本原理严选优秀公司，这个做法在中短期虽然无法避免股价跟随市场波动的风险，但从中长期来说很好地降低了所选公司的基本面风险，而且也能够有效降低组合中持有品种价值毁灭给组合带来不可逆损失的概率；同时价值投资的核心之一就是买得便宜，这本身从自下而上的选股层面就降低了组合的风险度。

　　其三，充分理解客户的需求，对于不同比例约束和不同投资策略指导下的固收+产品在风险度上也会产生非常大的差异，历史上我们也会看到一些固收+产品的波动甚至达到了股票产品的波动。充分理解客户的收益目标和风险容忍度，做好自身的组合管理、策略匹配和风险控制，坚持不以排名规模为目标，把合适的产品销售给合适的客户，是长期做好固收+产品管理的关键。

　　刘鹏（主持人）：感谢饶总。蒋彤总，景林资产作为深耕中美股市的长期投资者，进行全球配置本身就是景林的核心能力。基于您对两个市场的深度观察，当前A股（及港股）与美股市场核心的差异点和各自的吸引力分别是什么？

　　蒋彤：感谢刘鹏总。我们一直强调本土经验、全球视野，收益互换相关政策与工具既为我们开展全球研究创造了机会，也提出了专业要求。

　　您第二个问题是关心两个市场，我们生活在中国还是比较幸运的，因为我国有完整的经济基础、制造业产业链；九大创新产业等，要么做到了全球领先、要么处于快速追赶阶段。拉长十年、二十年维度看企业发展，可以看到如今很多公司都已实现曾经难以企及、不敢预想的发展目标，令人由衷敬佩。现在因为物理数学等基础学科学得好，中国在大模型等各方面也追赶得很近。A 股、港股具备强基本面，显著具备投资价值。

　　美股及海外市场汇聚全球的佼佼者，尤其是近三到五年AI产业的带动。借助全球视角梳理整个产业链，可以梳理得更加清楚，也有助于把握市场节奏。

　　刘鹏（主持人）：在中国，看全球，同时也从全球视野回归来看我们国内中国的奇迹，谢谢蒋总。李总，近年来，量化投资经历了快速发展。但市场也在讨论，量化的超额究竟是阶段性现象，还是具备长期生命力？请问李骧总您如何理解？量化投资又如何克服“策略拥挤”和难以应对“趋势反转”这两个难题？

　　李骧：量化行业近年的确发展迅速，我本人也拥有十余年市场交易经验。首先，整个行业来看，量化超额收益相对来说是比较确定的。它是否有阶段性，主要看你如何理解阶段性。对比成熟市场，A股指数长期走势难以预判，量化投资的核心目标便是努力跑赢指数，跑赢的那部分就叫超额。

　　量化获取超额的核心逻辑，是捕捉市场定价无效性。通过短、中、长期的定价或者说预测，贴近公允价格，那么就更容易获取超额收益。也就是说，我们是依托识别错误定价、给出更好定价赚取收益。

　　随着市场逐步成熟，量化超额会呈现结构性逐年下行，这是几乎适用于所有市场的逐渐成熟的标志。当前相较成熟市场，中国市场获取超额的难度仍相对较低、市场总体体量更大，但未来中国市场的超额收益也将保持逐年收敛的趋势。

　　长远来看，市场中终会存在超额收益，但不是通过简单的分析和研究就能够获取得到的，行业将进入更强的竞争阶段，超额收益的幅度将会有一定程度的下滑，同时，随着量化市场、量化管理规模扩容，行业机构均以赚取超额为目标，资金涌入会推升量化交易占比，进一步加大超额收益获取难度。

　　但在这个过程中仍然会存在一定的周期性。举个例子，近一两年权益市场回暖，吸引增量资金入场， 2025年全年的超额从整个行业来看会远远大于2024年，也会体现一定程度的周期性。

　　回到拥挤度这个问题，我们认为拥挤度是跟定价相关的，大家定价都准了，拥挤度一定会提升。我们整个行业解决的都是“Y=F(X)”的问题，输入的是数据，所以我们可以通过丰富数据维度，多频段的数据，以及我们可以预测1天、10天、20天的收益率，通过收益率不同的频段丰富输入与输出体系。量化是非常庞大的系统工程，简单来说就把握好输入和输出，基本就能够起到一定程度的分散。

　　与此同时，新技术也能进一步分散策略同质化，以AI为例，仅参数微调就会带来差异化的预测结果。

　　在风险管控层面，量化实际上是一个极度理性的行业。换句话说，首先我们持有的股票可能是所有角色里面最分散的，而且我们的超额获取也不像大家想象的可能某一天跑赢大盘2个点，可能平均下来跑赢千分之几已属优异，整个量化的分析都是建立在庞大的数据基础，以及足够的分散基础之上。而且我们在下单的过程中是极度理性，交易端由程序按照系统化预测逻辑执行，天然具备极度的分散性，同时各类策略均设置严格风控机制。

　　这个行业的客户这个行业客户不会听我们说什么，而是更关注量化产品历史业绩、相对基准的超额波动与最大回撤，我们为了获得客户的青睐，必然得进行强风控。历经多轮市场风险周期后，我们整体对风控的重视度也进一步提升。

　　在实操层面，除采用传统Barra风格约束外，我们还自主增设风格约束规则，同时会进行强成分股占比的要求，以此对冲所谓的短期反转等市场风险。

　　刘鹏（主持人）：谢谢李总。宋总，您管理的FOF通过“多资产+多策略”获取Alpha，而非依赖择时。这种“不靠择时”的底气从何而来？您的团队是如何确保所选择的底层基金策略，能够在不同宏观场景下真正能够分散风险、平滑波动的效果？

　　宋华：其实我们一致认为择时，尤其是连续择时是一种低胜率的投资方式，如果叠加低胜率的投资方式会使得组合的风险收益比受到很大的影响。我们认为长期通过多资产、多策略之间的低相关性进行长期投资和配置的话，是一种高胜率的方式，是一种可累积的方式，也就是说我们的Alpha会更可持续。

　　举一个简单的例子，假设我们的组合要获得某个特定的投资目标，如果按照传统的组合架构进行相应配置的线%左右的年化波动率的风险。如果我们能够有效的组织多资产、多策略的资产配置方式的线%的年化波动率的风险。实际上，这对于整个投资者的体验，以及我们组合管理的效果都非常好的提升。我觉得，这可能是长期更可累积，也是更可复制的投资方式。

　　刚才和李骧总分享的整体观点是比较类似的，我们还是希望整个组合是一个可积累、可复制、可解释的这样一个维度，而不是过度依赖于短期的择时判断或者操作，来对组合产生比较明显的影响。

　　第二，关于基金库建设，我们采用自下而上筛选基金经理的方式搭建基金库，重点关注基金经理长期风格稳定性与盈利模式的可持续性，以此过滤短期市场扰动。部分投资策略如果仅适配特定宏观环境，短期可能有收益贡献，但一旦宏观环境切换，便容易产生回撤压力。我们依托自下而上的构建逻辑，基金库具备充分分散度，会使得基金库是足够分散的，超额收益来源其实也是足够多样化的，可能会适应不同的宏观环境和场景。

　　刘鹏（主持人）：郑总，您曾提到多资产是公募二次增长曲线年存款搬家预期升温，您认为以“固收+”、FOF为代表的多资产策略，能否接住这波增量资金？它们需要具备怎样的特质，才能成为投资者“存款搬家”的目的地？

　　第一，从客观数据来看，2025年虽是权益市场大年，但公募固收+规模新增超7000亿元，FOF规模增幅亦非常明显。

　　第二，从供需格局分析，银行理财已打破刚兑，2025年基本结束净值平滑运作，银行和公募同样面临净值波动压力，这间接提升了以公募打底的产品竞争优势。

　　第三，从公募软硬件与人才配置来看，2016年曾出现专户人才向公募流动的趋势；自 2024年下半年起，行业呈现公募人才转向管理专户的新趋势。专户模式更贴近私募运作，更能发挥多资产大类配置的品类优势。无论从人才储备还是从业意愿来看，承接相关业务具备基础，因此我认为公募及专户是可以承接市场需求的。

　　关于适配多资产管理所需具备的特质，其实无外乎两点，第一个是投资过程，第二个投资结果。

　　多资产体系本身架构复杂，从结果端看，兼顾收益与风险，且风控优先级更为靠前，建立投前、投中、投后全流程风险监控与应对体系至关重要。

　　从管理过程看，可从三方面理解：一是投资方法论无外乎自上而下与自下而上；二是投资手段无外乎定性与定量；三是从结果来看无外乎收益和风险。多资产是多重要求下的综合体系，它实际上是这三个要求下的综合产物。

　　所以每个人基于这三个维度，结合自己的特长和禀赋，可能会给出不同的答案。但站在当下，从增量上来看，底层的丰富性，以及对于定量手段的重视性，我觉得可能是相对来说比较不错的一个增量。

　　刘鹏（主持人）：接下来，我们聚焦实战，听听各位对具体资产的研判。首先请问饶总，年初在海外地缘冲突频发的背景下，海外大类资产的波动率其实显著大于国内资产，针对这种情况，您在资产配置上做出了哪些反应？在股和债这两类核心资产内，您是如何利用这种“内外温差”来优化组合的？

　　饶刚：感谢主持人。宏观层面较难判断，实际上包括今年最主要是研究美伊冲突，局势走向存在较强不确定性。

　　长远来看，此次事件对国内市场风险与机遇并存，某种程度上说机遇可能更大一点。当下单纯通过调整股票仓位应对，我觉得不是太合适。我在固收+产品管理中，实际上极少应用择时，仅在估值处于高位时偶尔运用，一般来说即使在股票仓位，我基本上也不太会择时。

　　既然宏观不可预知，那么我们会更多聚焦于结构层面。本次局势与2022年俄乌冲突不一样：俄乌冲突刚开始时，我们马上就用了债券的长久期仓位+债券久期去对冲可能的风险，彼时债券收益率处于高位，冲突引发经济预期下行，股市调整的同时债市收益率快速下行。而当前市场已有冲突预期，且债券收益率处于相对来说比较低的位置，十年期国债收益率已经到1.7%—1.8%，叠加全球通胀抬升的隐忧，股债资产基本上难以复刻当年的对冲效果。

　　在此背景下，如果要防范这种未知风险的话，黄金、大宗商品等可能是更好的工具。受限于公募固收+这类工具比较匮乏的情况下，会选择通过配置相关股票进行风险对冲。同时在结构性上，中国股票市场的某些行业也出现了一些机会。

　　比如说美伊冲突、中东问题直接关乎全球的能源安全问题，包括近期国内新能源汽车、摩托车出口表现亮眼，各国都开始重新审视能源安全和能源战略问题，这些对中国的一些优质上市公司都会带来非常大的机遇，也会成为我们应对市场变化的一种方式，谢谢！

　　刘鹏（主持人）：危中有机。接下来请教蒋总，您在去年多次说看好AI大模型的进一步突破和具身智能的落地，我们也看到北京亦庄半程马拉松，机器人的进化还是比较快的，站在当下您是如何看待科技股相关的投资机遇？

　　蒋彤：AI自ChatGPT兴起至今已步入第四年，行业发展需要亦步亦趋的看，核心在于验证技术能否线月大家普遍担心大模型存在幻觉问题，可能实用价值有限，但后续行业通过专家系统、思维链算法迭代解决了，长上下文技术难点也攻克了。算法与算力架构不断在变，我们也不断客观来看。非常好的情况是现在AI的确比2000年的互联网、后来的移动互联网，乃至云计算的普及都要快得多，这种普及速度，太令人激动了。

　　如今有这么多人愿意为Token付费，很多需求还无法满足。模型定价有月费200美元、国内大模型也有年费6000多人民币的。有阳春白雪式，但也有很多免费模型，虽然功能上比收费模型逊色，毕竟是免费，大家也能接受。

　　AI 的发展实际上印证了黄仁勋的远见卓识。这里面超级有趣，无论国内还是海外，大家捕捉到的十倍股都非常多，所以这个机会巨大且难得，大家还是花了很多功夫。

　　只要是先进的生产力，它确实会穿越所有的因素，包括所有的宏观波动和不稳定性。这是我心里的信条，事实也是这样。

　　刘鹏（主持人）：针对现在的Token经济，您有什么样的研究吗？您觉得有哪些机会？

　　蒋彤：首先还是要认真捕捉大模型，也不应该有偏见，像龙虾出来以后大家都会发现把我们的模型应用（Token 经济）也带到了一个全新的高度。

　　另一个有趣的点是具身智能，目前一级市场有不少进展让我十分激动，核心是机器人 “大脑” 的突破——无需预先训练，面对未接触过的物体和任务，能否自主处理，这是关键。当然，预先训练的专项操作也很重要，毕竟很多工种只需完成单一任务。无论是有腿无腿、手部是真手还是夹子，若机器人能胜任两三项任务，它可能就具备一定泛化性。目前我们已看到相关技术落地，这也让我更加激动。我觉得中国的自动化已经做到很深的程度，效率有望进一步提升，且落地速度会非常快。比如机械臂视觉抓取等，在现有的基础上做叠加，会非常快。所以应用这方面，我对中国的普及信心特别高。

　　刘鹏（主持人）：谢谢蒋总，在产业的进化中我们完成投资的进化。接下来请问李总，量化投资擅长在全市场捕捉机会。从您的视角来看，当前A股、港股、美股、乃至商品等不同资产类别中，哪些市场的哪些结构性机会，是您认为当下量化策略更能发挥优势的领域？

　　李骧：对比全球市场，A股权益市场仍具备较大的超额收益空间。无论是对冲产品还是指数增强产品，我们在股票头寸上，仅保留少部分资金用于日常交易，其余基本保持满仓运作，属于A股天然的长期多头配置。

　　当然因为我们的持仓足够分散，覆盖度也比较广，所以我们是肯定相信也希望A股接下来的表现会比较好。我们自己本身也看到一些迹象，长期资金也好，新增资金也好，在进入这个市场。同时考虑到未来三到五年的Beta可能性、超额收益非常可预期的状态，所以我们是天然的愿意配置到A股市场里面去的。

　　但确实也因为地缘政治、全球周期波动等潜在不确定性，市场仍然存在黑天鹅事件风险，可通过多元策略进行对冲布局，比如CTA。

　　如果你的预期是获取比较丰厚的收益，我推荐配置指数增强策略。哪怕三年之后我们的指数只有10-20的涨幅，或许依靠Alpha的获取，我们的收益就会变得非常丰厚。

　　如果你是防守型的，对于未来的全球局势觉得可预见性比较低，可以多配置一些对冲类策略，通过股指期货对冲绝大部分Beta波动风险，在目前的市场环境下，仍然还是能够获取比较可预期的收益。

　　如果你特别悲观，觉得黑天鹅事件还会频发，可以适度配置CTA策略，这类策略天然具备对冲尾部风险的属性。

　　李骧：确实如此。我们观察到，让投资人真正理解资产配置的逻辑需要一个过程。CTA 的收益获取环境与股票不太一样：股票每周、每月都能直观看到超额表现，而CTA在行情平淡阶段，甚至可能长达半年没有正向收益，但它更大的价值体现在资产配置层面。

　　若把CTA当作单一资产，它的业绩周期可能比大家想象的要长，换句话说，很多人习惯下个月就兑现收益，一旦CTA阶段性没有正收益，就容易否定这类策略。但放在组合配置框架下，CTA是天然的crisis alpha，能够有效对冲尾部风险，存在配置价值。

　　从全球实践来看，CTA更多是以配置工具的角色纳入投资组合，价值高于单独作为单一资产投资。因此我认为，CTA的配置价值目前仍被低估。建议采用分散配置的思路，本身这些策略的相关性也比较低。

　　刘鹏（主持人）：宋总，您的FOF团队率先在业绩基准中纳入了海外指数和黄金指数，构建“立方体”配置体系。您当前是更倾向于多配A股、港股，还是依然会保持一个相对均衡的全球配置？

　　宋华：谢谢主持人，我们的整体资产配置框架风格均衡，核心优化目标是提升组合整体风险收益比。通过布局不同资产类别与投资策略，利用彼此间低相关性实现分散效果。

　　我们高度重视业绩比较基准的设定，严格把控与业绩比较基准的跟踪效果与超额获取能力。当前监管愈发引导公募产品对标业绩基准，而我们早已对比较基准有深入研究，包括所有的公募产品、专户产品都非常在意比较基准的设定，尤其偏好采用比较强的多资产、多策略的比较基准。

　　如果投资组合大幅偏离基准，隐含的前提是能够显著跑赢基准，我觉得这个假设太强了。事实上，绝大多数投资者很难长期战胜强势的比较基准，尤其是较为强势的多资产多策略的比较基准。因此，我们组合相对基准的偏离幅度不会特别大，所以可能是长期比较均衡的多资产、多策略配置方式。谢谢！

　　刘鹏（主持人）：感谢宋总。郑总，您曾提到多资产基金越来越多地用ETF、REITs、QDII这几类工具，未来您最看好哪一类工具成为组合增强的关键？

　　郑兆磊：各类工具并无绝对优劣之分，更多是呈现结构性增量趋势。例如某类工具配置占比从1%提升至2%，可能就是一个比较巨大的提升，我只是说趋势上有变化，并没有说它是一个大家都非常看好的东西。

　　ETF具备费率便宜、透明度高、交易便捷、品类齐全的特点，品类覆盖宽基、行业、风格、商品、债券、跨境等，工具属性完善。ETF本质是一类相同标的池的组合，Beta属性可能强于Alpha属性，而多资产配置本身对Beta要求更高，因此市场对ETF的配置需求持续提升。

　　REITs这几年也比较火，它和股债不太一样，品类属性区别于传统股债，是权益化固定资产的一种表征，它扮演的角色是什么？可能提供组合的分散性和组合的韧性。QDII则是打通境内外、实现全球资产配置的重要工具和桥梁。

　　整体来看，ETF、REITs、QDII各有独特优势，只是看每个人如何结合自身的特点，去发挥自己的特长。

　　刘鹏（主持人）：您觉得REITs在国内多资产体系里最大的障碍是供给流动性，还是说投资者的认知？

　　郑兆磊：站在个人角度来看，我觉得可能认知需要有一个过程，但其实REITs本身这几年表现非常好，很多人可能只是因为认知不到没有做相应的布局。

　　刘鹏（主持人）：第一个问题先给到饶总，您近期提到中游制造业的产能出清非常清晰，价格弹性有望在今年爆发，能否讲一下您的理解？

　　饶刚：从盈利周期来看，不少制造业已步入盈利周期底部，库存水平、盈利增速、产能利用率均处于低位，锂电、化工等产业链已显现价格弹性。即便2026年缺乏明显的需求回暖带动的盈利修复，当前板块下行风险也相对有限，因为供需缺口进一步走阔、产能利用率继续下探的空间十分有限。

　　对固收+产品而言，可以先看风险。这个市场的深度和宽度很大，不同类型的投资者都能找到适合自己的品种。越来越多经营稳健的消费龙头股息率已达4%—5%，超越银行等传统高股息板块；地产链企业历经多轮周期出清、行业格局优化后，我觉得同样具备关注价值。

　　对于固收+或者价值投资而言，我们不是去抢股票，而更多是捡股票，这样实际上风险也会相对降低。谢谢！

　　刘鹏（主持人）：蒋总，近年来主观多头普遍面临挑战，很多投资者觉得主观选股越来越难做出性价比，您是头部主观多投的代表，您觉得主观选股的核心优势是什么？以及它不可替代的地方在哪里？

　　蒋彤：是这样，您可以想到我的答案，我肯定还是认为主观选股是值得坚守的。实际上，基本面分析是符合人的逻辑和习惯的，人们一般还是希望深度研究搞明白基本面的。其实大家所做的宏观、对冲、量化、指数增强，都是基本面，只不过不全是个股的基本面。

　　您刚才想问的可能是否要坚持对个股和行业做基本面深度研究。实际上那是一把救命伞。或者当市场上特别大的风浪来临时，如果认识得足够清楚，你就会有定力。定力来自于哪儿？就来自于你真正的理解，你心里的判断。正是通过这种深度理解，提高了胜率。

　　再回答另一个问题，有人觉得主观选股是不是不怎么好了，没有性价比了。性价比的问题，本质上是个效率问题。在现在的AI时代，效率已经大大改善了。以前我们要整理数据，要把数据搬进模型，或者做求真验证，速度都非常慢；现在这一切都非常快，因为有了超级的人工智能。只是AI 和人的关系，值得另外专门讨论。

　　郑兆磊：第一，我更主张从组合视角审视投资，调研、交易等每一项投资行为，都应站在组合整体维度考量。以往投资操作容易不自觉产生风格偏离，而在公募新规导向下，组合偏离管控愈发重要，组合整体思维的重要性需要进一步提升。

　　第二，无论是组合配置还是个股投资，收益最终来源于三个维度：宏观政策超预期、中观或产业行业超预期、微观个股基本面超预期。当前市场可能会炒“预期的预期”， 尤其是在这个市场切换加快，投资手段多元化的情况下，传统深耕个股的方式不是失效了，只是它面临一定的挑战。

　　就像李骧总讲到的，量化同样面临类似的问题。之前超额收益比较容易获取，其实任何事情都是一样——当超额越来越多的时候，必然会出现下行。为了应对它，只能去丰富自己的武器库，量化如此，权益也是如此。丰富的方式之一，可能是借助近期比较火的AI，或是借助一些其他手段，这些都可以作为对传统精选个股比较有效的补充。

　　刘鹏（主持人）：感谢郑总，刚才蒋总提到了AI的出现大大提升了选股效率，李总您在2019年就将AI引入投研。能否分享下蒙玺当下的量化投资里，跟AI技术有哪些融合呢？未来又有哪些探索方向？

　　李骧：按照我的理解，我觉得AI与量化天然就存在许多重叠之处。最早我们开始做的时候，我们就说量化的整个研究范式是数据、数据清洗、特征挖掘或者因子挖掘，再到模型拟合、风控优化、算法交易、下单，基本就是这样一个流程。AI最早的应用，是在模型拟合这个维度，当时我们并没有把它叫作AI，而是称为非线性模型。因为最初用所谓传统、经典的量化方法时，是用线性模型进行拟合，后来改用树模型替代线性模型，我们发现IC大幅上升，或者说预测性大幅上升，于是就开始采用。

　　随着AI领域的发展，现在的应用其实已经非常丰厚，可以说是嵌入到了每一个环节。从数据收集、整理加工，到特征构建，行业认知也发生变化：早期单因子要求具备很强的预测性，而当下特征可以偏描述属性，不一定需要具备强预测能力，纳入特征库后仍能提升整体边际预测效率。算法交易环节同样可深度嵌入AI能力，这也是行业持续加码算力投入的核心原因——就是因为我们希望定价定的更准，预测得更准确。

　　但实际上，现在我们的应用早已不限于研究维度，整个公司都在大力运用。2026年我们推出AI赋能计划，中后台业务也大规模引入相关工具，尤其在逻辑梳理、编程辅助等场景应用广泛。

　　我们当前有一个判断：初级研究员在我们的体系里，短时间内大概率已经没有太大的价值。但这引出的就是一个很深的哲学问题了——到最后，人类到底还有什么价值？但我们有着非常强的信念感，以及明确的态度：人类是有价值的。道理很简单，你发现单独拎出一条研发方向，或者说一个技术栈，你都可以让它很自洽地完成一个逻辑闭环，你都可以选择。但最终你选择哪一条路？这正是资深人员所具备的能力。

　　换句话说，通过逻辑去推断，AI都能选出来，但它需要一些所谓的决策，或者现在很流行的一个词——taste（品位），它需要品位。而你最终选择哪个技术栈去发展，可能就决定了你三年之后的状态。所以，某种意义上，现在我们对AI研究的运用已经达到了非常极致的状态，或者说我们基本可以做到不仅在量化领域深度运用，甚至还能对AI领域有一定程度的推动。因为我们招的人才，其人才画像与大模型的画像基本上一致。因此，我们也期待整个行业能够有更多的科技属性能力溢出，我们也能够稍稍推动一下AI这个领域的发展。

　　刘鹏（主持人）：感谢李总，听了非常激动人心。最后一个问题给到宋总，在FOF多策略上面，AI给我们带来了哪些改进？

　　宋华：AI对我们整个组合管理的流程，其实已经带来了很大的变化和调整。比如说，现在我自己的工作流程和以前就不太一样了。以前我可能更多是依赖整套Excel模板，对组合进行总体的监控和管理；现在我可能更多会依赖所谓的Skill，来对组合进行相应的监控和管理，它其实能够非常大程度地提高我们组合管理的效率，以及组合管理的半径。

　　假设我们以前只能管理五个组合，现在通过AI赋能的这种方式，或许就能管理二十个，甚至更多的组合，而且整个组合管理的精度，相比以前可能还会有所提高，而不是下降。当然，我举的这个例子，可能只是一个小小的应用。其实我觉得，它可以在更多的领域对我们形成很大的帮助。就像刚才李骧总也提到的，信息的搜集、信息的整理，包括投资策略的完善，其实都能够应用AI，对我们的组合管理形成很大的帮助和赋能。

　　风险提示：兴证全球基金承诺以诚实信用、勤勉尽责的原则管理和运用基金财产，但不保证基金一定盈利，也不保证最低收益，投资人应当认真阅读基金合同、招募说明书等基金法律文件，了解基金的风险收益特征，并根据自身的投资目的、投资期限、投资经验、资产状况等判断基金是否和投资人的风险承受能力相适应，自主判断基金的投资价值，自主做出投资决策，自行承担投资风险。我国基金运作时间较短，不能反映股市发展的所有阶段。基金管理人管理的其他基金的业绩或基金经理曾管理的其他基金的业绩不构成基金业绩表现的保证。基金投资须谨慎，请审慎选择。观点仅代表个人，不代表公司立场，仅供参考，不作为投资建议，观点具有时效性。

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　　文 L先生编辑 远观者Note最近，台湾政坛出了个大新闻。4月26日，郑丽文在接受采访时高调宣布，自己收到了美国的邀请，马上就要去美国访问了。她还放话，说要给美国带去一张“不一样的两岸关系路线图”，听起来是不是挺玄乎的？不过话又说回来了，郑丽文这套“新路线”，真的能实现吗？

　　还没来得及秀脚法，曾志伟就在草地上先摔了一跤，而且摔得挺突然。没人碰他，旁边也没人抢球，他自己往前一冲，整个人就栽下去了，现场一群人当场愣住，这到底怎么回事？事情发生在近日的广东惠州。

　　生活里，老人强行道德绑架、年轻人拒绝妥协的冲突频频发生，每每都会引发全网热议。就在上海地铁之内，又一场因让座纠纷爆发的矛盾，猝不及防上演。